中国游戏产业集群网络与空间分布的关联性分析

doi:10.3969/j.issn.1004-9479.2025.01.20222482

摘要/Abstract

摘要：

本文基于2010—2020年国产游戏审批数据，构建中国游戏产业联系网络，运用核密度估计、社会网络分析和双变量空间自相关分析，探讨网络结构与空间分布的特点及其关联性。研究发现：①中国游戏产业在城市和区域层面形成了产业集群；②产业联系的本地和外部网络与空间布局之间存在三种关联模式：本地网络与外部网络均发达，并且游戏企业集聚程度高；本地网络较弱，外部网络发达，并且游戏企业集聚程度高；本地网络与外部网络均薄弱，游戏企业集聚程度低。③部分地区如澄迈、沈阳，因游戏产业发展时间较短、基础较弱，分工有所侧重，游戏产业本地网络和空间布局未形成关联。

关键词: 游戏产业集群, 城市网络, 空间分布, 社会网络分析, 空间自相关

Abstract:

This study constructs a network of the Chinese game industry based on enterprise relations (2010—2020). Using kernel density estimation, social network analysis, and spatial autocorrelation, it explores the network structure, spatial distribution, and their correlation. The findings are: ①Game industry clusters exist at both city and regional levels; ②Three correlation patterns between spatial distribution and networks: developed local and external networks with high concentration; weak local, strong external networks with high concentration; weak networks with low concentration; ③In regions like Chengmai and Shenyang, weak local networks show no correlation with spatial distribution due to short development histories, weak foundations, and differing industrial focuses.

Key words: game industry clusters, urban network, spatial distribution, social network analysis, spatial autocorrelation

李梓菁, 徐逸伦. 中国游戏产业集群网络与空间分布的关联性分析[J]. 世界地理研究, 2025, 34(1): 124-137.

Zijing LI, Yilun XU. Correlation between network and spatial distribution of China's game industry clusters[J]. World Regional Studies, 2025, 34(1): 124-137.

图/表 8

参考文献 35

1	苗长虹, 崔立华. 产业集聚:地理学与经济学主流观点的对比. 人文地理, 2003, 18(3): 42-46.
	MIAO C, CUI L. Industrial agglomeration: A viewpoint comparison between geography and economics.Human Geography,2003,18(3):42-46.
2	E-J VISSER. The complementary dynamic effects of clusters and networks. Industry and Innovation, 2009, 16(2): 167-195.
3	PORTER M. Clusters and the new economics of competition. Harvard Business Review Boston, 1998,11:77-90.
4	DARCHEN S. "Clusters" or "communities"? Analysing the spatial agglomeration of video game companies in Australia. Urban Geography, 2016, 37(2): 202-222.
5	FRANCO M, ESTEVES L. Inter-clustering as a network of knowledge and learning. Journal of Innovation & Knowledge, 2020, 5(1): 39-49.
6	VAN HEUR B. The clustering of creative networks: Between myth and reality. Urban Studies, 2009, 46(8): 1531-1552.
7	EVANS G. Creative cities, creative spaces and urban policy. Urban Studies, 2009, 46(5-6): 1003-1040.
8	CHAPAIN C, SAGOT-DUVAUROUX D. Cultural and creative clusters——A systematic literature review and a renewed research agenda. Urban Research & Practice, 2020, 13(3): 300-329.
9	MOMMAAS H. Cultural clusters and the post-industrial city: Towards the remapping of urban cultural policy. Urban Studies, 2004, 41(3): 507-532.
10	JOHNS J. Video games production networks: Value capture, power relations and embeddedness. Journal of Economic Geography, 2006, 6(2): 151-180.
11	ZHU S, HU X, HASSINK R. Institutions, chain governance and the predicament of local upgrading: A case study of Hangzhou's mobile game industry. Journal of Contemporary Asia, 2021: 1-26.
12	COE N, YANG C. Mobile gaming production networks, platform business groups, and the market power of China's Tencent. Annals of the American Association of Geographers, 2022, 112(2): 307-330.
13	聂庆璞. 基于产业组织理论SCP范式的我国网络游戏产业研究. 长沙: 中南大学, 2012.
	NIE Q. Based on the theory of SCP Paradigm Study of China's online game industry. Changsha: Central South University,2012.
14	GONG H, HASSINK R. Developing the Shanghai online games industry: A multi-scalar institutional perspective. Growth and Change, 2019, 50(3): 1006-1025.
15	叶忠, 褚劲风, 顾怡. 上海游戏产业空间集聚及演化研究. 世界地理研究, 2019, 28(3): 155-162.
	YE Z, CHU J, GU Y. The spatial agglomeration and evolution of game industry in Shanghai. World Regional Studies,2019,28(3):155-162.
16	WU D. Rethinking creative industries research: Synthesizing the Creative Class thesis, clustering, and global production network approaches. Geography Compass, 2017, 11(12): e12348.
17	GRANDADAM D, COHENDET P, SIMON L. Places, spaces and the dynamics of creativity: The video game industry in Montreal. Regional Studies,2013,47(10):1701-1714.
18	DARCHEN S, TREMBLAY D. Policies for creative clusters: A comparison between the video game industries in Melbourne and Montreal. European Planning Studies, 2015, 23(2): 311-331.
19	VALLANCE P. Creative knowing, organisational learning, and socio-spatial expansion in UK videogame development studios. Geoforum, 2014, 51: 15-26.
20	ZHANG X, SUN C, MEI L. Agglomerative patterns and cooperative networks of the online video industry in China. Regional Studies, 2021, 55(8): 1429-1441.
21	BALLAND P, DE VAAN M, BOSCHMA R. The dynamics of interfirm networks along the industry life cycle: The case of the global video game industry, 1987-2007. Journal of Economic Geography, 2013, 13(5): 741-765.
22	文嫮, 张强国, 杜恒, 等. 北京电影产业空间集聚与网络权力分布特征研究. 地理科学进展, 2019, 38(11): 1747-1758.
	WEN H, ZHANG Q, DU H, et al. Characteristics of spatial agglomeration and network power distribution of Beijing film industry.Progress in Geography,2019,38(11):1747-1758.
23	刘军. 整体网分析讲义:UCINET软件实用指南. 上海: 格致出版社, 2009.
	LIU J. Lectures on Whole Network Approach: A Practical Guide to UCINET.Shanghai: Truth& Wisdom Press,2009.
24	牛强. 城市规划GIS技术应用指南. 北京: 中国建筑工业出版社, 2012.
	NIU Q. GIS Application Guide for Urban Planning. Beijing: China Architecture & Building Press,2012.
25	吴丹丹, 马仁锋, 张悦, 等. 杭州文化创意产业集聚特征与时空格局演变. 经济地理, 2018, 38(10): 127-135.
	WU D, MA R, ZHANG Y, et al. Agglomeration characteristics and spatio-temporal evolution of cultural and creative industry in Hangzhou.Economic Geography,2018,38(10):127-135.
26	王洋, 方创琳, 盛长元. 扬州市住宅价格的空间分异与模式演变. 地理学报, 2013, 68(8): 1082-1096.
	WANG Y, FANG C, SHENG C. Spatial differentiation and model evolution of housing prices in Yangzhou. Acta Geographica Sinica,2013, 68(8):1082-1096.
27	陈妍. 京津冀城市群第二产业空间集聚研究——以制造业为例. 武汉: 武汉大学, 2018.
	CHEN Y. Spatial agglomeration of the second industry in Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration——A case study of manufacturing industry. Wuhan: Wuhan University,2018.
28	游小珺. 多维邻近视角下美国高校科研合作的空间演化与动力机制研究. 上海: 华东师范大学, 2018.
	YOU X. The spatial-temporal evolution and the dynamic mechanism of the research collaboration between universities in the United States. Shanghai: East China Normal University, 2018.
29	文嫮, 张强国, 粟旭. 互联网影响下的"网剧"与传统"台剧"生产网络的结构差异. 地理研究, 2020, 39(6): 1329-1342.
	WEN H, ZHANG Q, SU X. The structure differences between the production network of traditional television drama and internet drama influenced by the internet.Geographical Research, 2020,39(6): 1329-1342.
30	刘继来, 刘彦随, 李裕瑞. 中国"三生空间"分类评价与时空格局分析. 地理学报, 2017, 72(7): 1290-1304.
	LIU J, LIU Y, LI Y. Classification evaluation and spatial-temporal analysis of "production-living-ecological" spaces in China.Acta Geographica Sinica, 2017,72(7):1290-1304.
31	康磊, 刘海砚, 程维应, 等. 顾及属性特征的城市设施热点识别方法. 测绘通报, 2022(1): 8-14.
	KANG L, LIU H, CHENG W, et al. A method of urban facility hot spot recognition considering attribute characteristics. Bulletin of Surveying and Mapping,2022(1):8-14.
32	詹璇, 林爱文, 孙铖, 等. 武汉市公共交通网络中心性及其与银行网点的空间耦合性研究. 地理科学进展, 2016, 35(9): 1155-1166.
	ZHAN X, LIN A, SUN C, et al. Centrality of public transportation network and its coupling with bank branches distribution in Wuhan City. Progress in Geography,2016,35(9):1155-1166.
33	LAZZERETTI L, CAPONE F, BOIX R. Reasons for clustering of creative industries in Italy and Spain. European Planning Studies, 2012, 20(8): 1243-1262.
34	海南自由贸易港. 来海南国际电竞港,做下一个EDG. (2021-11-10)[2022-06-19]..
	Hainan Free Trade Port. Come to Hainan International E-sports Port and be the next EDG. (2021-11-10)[2021-06-19]. .
35	黄亮. 国际研发城市的特征、网络与形成机制研究. 上海:华东师范大学, 2014.
	HUANG L. The study on the characteristics, network and formation mechanism of international R&D city. Shanghai: East China Normal University,2014.

城市	游戏企业数量/家	比例/%	城市	游戏企业数量/家	比例/%	城市	游戏企业数量/家	比例/%
北京市	679	20.46	成都市	183	5.52	苏州市	50	1.51
上海市	493	14.86	澄迈县	97	2.92	福州市	46	1.39
深圳市	438	13.20	厦门市	84	2.53	长沙市	41	1.24
广州市	252	7.59	南京市	77	2.32	金华市	39	1.18
杭州市	246	7.41	武汉市	65	1.96	天津市	32	0.96

城市	游戏企业数量/家	比例/%	城市	游戏企业数量/家	比例/%	城市	游戏企业数量/家	比例/%
北京市	679	20.46	成都市	183	5.52	苏州市	50	1.51
上海市	493	14.86	澄迈县	97	2.92	福州市	46	1.39
深圳市	438	13.20	厦门市	84	2.53	长沙市	41	1.24
广州市	252	7.59	南京市	77	2.32	金华市	39	1.18
杭州市	246	7.41	武汉市	65	1.96	天津市	32	0.96

2010年			2015年			2020年
企业代码	相对中心度	企业分工	企业代码	相对中心度	企业分工	企业代码	相对中心度	企业分工
14	0.607	出版	114	0.424	出版	227	0.079	出版
15	0.071	出版、运营	227	0.155	出版	539	0.063	出版
25	0.071	出版	16	0.151	出版	540	0.06	出版
5	0.063	出版	8	0.109	出版	6	0.059	出版、运营
51	0.063	运营	540	0.092	出版	8	0.058	出版
4	0.054	出版、运营	276	0.08	出版、运营	1197	0.058	出版
60	0.054	运营	138	0.076	出版	114	0.057	出版
22	0.045	出版	460	0.067	运营	142	0.052	出版、运营
24	0.045	出版、运营	539	0.067	出版	2442	0.05	出版
35	0.045	出版、运营	347	0.055	出版、运营	144	0.045	出版

2010年			2015年			2020年
企业代码	相对中心度	企业分工	企业代码	相对中心度	企业分工	企业代码	相对中心度	企业分工
14	0.607	出版	114	0.424	出版	227	0.079	出版
15	0.071	出版、运营	227	0.155	出版	539	0.063	出版
25	0.071	出版	16	0.151	出版	540	0.06	出版
5	0.063	出版	8	0.109	出版	6	0.059	出版、运营
51	0.063	运营	540	0.092	出版	8	0.058	出版
4	0.054	出版、运营	276	0.08	出版、运营	1197	0.058	出版
60	0.054	运营	138	0.076	出版	114	0.057	出版
22	0.045	出版	460	0.067	运营	142	0.052	出版、运营
24	0.045	出版、运营	539	0.067	出版	2442	0.05	出版
35	0.045	出版、运营	347	0.055	出版、运营	144	0.045	出版

年份	第一变量	第二变量	Moran's Ⅰ	Z值	置信水平	空间分布
2010	城市本地联系强度的核密度	游戏企业分布的核密度	0.884 1	176.750 1	0.001	集聚
2015			0.914 2	182.451 5	0.001	集聚
2020			0.876 8	181.747 3	0.001	集聚
2010	城市外部联系强度的核密度	游戏企业分布的核密度	0.829 2	172.810 9	0.001	集聚
2015			0.923 9	182.332 5	0.001	集聚
2020			0.894 7	184.458 5	0.001	集聚