主管单位：中国科学技术协会
主办单位：中国地理学会
承办单位：华东师范大学
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承办单位：华东师范大学
World Regional Studies ›› 2025, Vol. 34 ›› Issue (1): 82-93.DOI: 10.3969/j.issn.1004-9479.2025.01.20230082
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Xu ZHANG1(
), Yunyang ZHU1, Jinliao HE2,3()
Received:2023-02-23
Revised:2023-06-05
Online:2025-01-15
Published:2025-02-07
Contact:
Jinliao HE
张旭1(), 朱昀阳1, 何金廖2,3()
通讯作者:
何金廖
作者简介:张旭（1986—），男，副教授，博士，研究方向为城市网络与创意经济，E-mail：x.zhang86@hotmail.com。
基金资助:Xu ZHANG, Yunyang ZHU, Jinliao HE. Analysis of the spatial structure and impacting factors of China's urban network based on E-sports[J]. World Regional Studies, 2025, 34(1): 82-93.
张旭, 朱昀阳, 何金廖. 基于电子竞技活动的中国城市网络空间结构与影响因素分析[J]. 世界地理研究, 2025, 34(1): 82-93.
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URL: https://sjdlyj.ecnu.edu.cn/EN/10.3969/j.issn.1004-9479.2025.01.20230082
Fig.1 China’s urban network based on E-sports events
| 2013—2016年 | 2017—2019年 | 2020—2022年 | |||
|---|---|---|---|---|---|
| 度中心性 | 中介中心性 | 度中心性 | 中介中心性 | 度中心性 | 中介中心性 |
| 上海（330） | 上海（6.5） | 上海（2 314） | 上海（52.5） | 上海（2 601） | 香港（36.9） |
| 西安（122） | 成都（6.5） | 北京（841） | 成都（25.9） | 北京（1 092） | 上海（11.9） |
| 北京（92） | 北京（2.0） | 杭州（576） | 西安（24.6） | 武汉（752） | 深圳（11.9） |
| 杭州（76） | 广州（2.0） | 成都（545） | 北京（22.8） | 深圳（748） | 苏州（11.2） |
| 成都（68） | 西安（0.5） | 西安（490） | 广州（17.5） | 杭州（722） | 武汉（10.6） |
| 重庆（66） | 杭州（0.5） | 苏州（460） | 深圳（16.1） | 广州（708） | 东莞（9.9） |
| 广州（62） | 重庆（0.1） | 广州（405） | 苏州（14.4） | 西安（659） | 北京（8.8） |
| 深圳（36） | 深圳（0.1） | 深圳（344） | 杭州（8.7） | 苏州（659） | 澳门（6.5） |
| 苏州（22） | 重庆（189） | 澳门（8.6） | 成都（602） | 杭州（5.6） | |
| 佛山（20） | 武汉（109） | 重庆（8.5） | 佛山（419） | 广州（5.6） | |
Tab.1 Top 10 cities with the largest network centrality
| 2013—2016年 | 2017—2019年 | 2020—2022年 | |||
|---|---|---|---|---|---|
| 度中心性 | 中介中心性 | 度中心性 | 中介中心性 | 度中心性 | 中介中心性 |
| 上海（330） | 上海（6.5） | 上海（2 314） | 上海（52.5） | 上海（2 601） | 香港（36.9） |
| 西安（122） | 成都（6.5） | 北京（841） | 成都（25.9） | 北京（1 092） | 上海（11.9） |
| 北京（92） | 北京（2.0） | 杭州（576） | 西安（24.6） | 武汉（752） | 深圳（11.9） |
| 杭州（76） | 广州（2.0） | 成都（545） | 北京（22.8） | 深圳（748） | 苏州（11.2） |
| 成都（68） | 西安（0.5） | 西安（490） | 广州（17.5） | 杭州（722） | 武汉（10.6） |
| 重庆（66） | 杭州（0.5） | 苏州（460） | 深圳（16.1） | 广州（708） | 东莞（9.9） |
| 广州（62） | 重庆（0.1） | 广州（405） | 苏州（14.4） | 西安（659） | 北京（8.8） |
| 深圳（36） | 深圳（0.1） | 深圳（344） | 杭州（8.7） | 苏州（659） | 澳门（6.5） |
| 苏州（22） | 重庆（189） | 澳门（8.6） | 成都（602） | 杭州（5.6） | |
| 佛山（20） | 武汉（109） | 重庆（8.5） | 佛山（419） | 广州（5.6） | |
| 类型 | 2013—2016年 | 2017—2019年 | 2020—2022年 |
|---|---|---|---|
| 核心城市 | 上海、西安、北京 | 北京、上海、杭州、成都、西安、苏州、广州 | 上海、北京 |
| 边缘城市 | 重庆、杭州、成都、广州、深圳、苏州、佛山、武汉、郑州 | 深圳、重庆、武汉、佛山、合肥、澳门、郑州、长沙、常州、青岛、香港、南京、大连、台北、厦门、海口、珠海、济南、高雄、廊坊、无锡、南通 | 杭州、武汉、深圳、广州、西安、苏州、成都、佛山、合肥、东莞、重庆、南京、长沙、济南、厦门、郑州、南昌、台北、香港、澳门、惠州、福州、镇江、无锡、绍兴、海口、常州、青岛 |
Tab.2 Results of core-edge model analysis
| 类型 | 2013—2016年 | 2017—2019年 | 2020—2022年 |
|---|---|---|---|
| 核心城市 | 上海、西安、北京 | 北京、上海、杭州、成都、西安、苏州、广州 | 上海、北京 |
| 边缘城市 | 重庆、杭州、成都、广州、深圳、苏州、佛山、武汉、郑州 | 深圳、重庆、武汉、佛山、合肥、澳门、郑州、长沙、常州、青岛、香港、南京、大连、台北、厦门、海口、珠海、济南、高雄、廊坊、无锡、南通 | 杭州、武汉、深圳、广州、西安、苏州、成都、佛山、合肥、东莞、重庆、南京、长沙、济南、厦门、郑州、南昌、台北、香港、澳门、惠州、福州、镇江、无锡、绍兴、海口、常州、青岛 |
Fig.2 Different types of urban network based on E-sports events
| “赛事举办城市-战队所在城市”网络 | “战队所在城市-战队所在城市”网络 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 2013—2016年 | 2017—2019年 | 2020—2022年 | 2013—2016年 | 2017—2019年 | 2020—2022年 |
| 上海（55） | 上海（333） | 上海（299） | 上海（275） | 上海（1 981） | 上海（2 302） |
| 重庆（23） | 成都（125） | 深圳（122） | 西安（112） | 北京（752） | 北京（999） |
| 苏州（22） | 杭州（111） | 杭州（108） | 北京（78） | 杭州（465） | 武汉（691） |
| 北京（14） | 重庆（102） | 北京（93） | 杭州（70） | 西安（440） | 广州（632） |
| 西安（10） | 北京（90） | 苏州（82） | 成都（60） | 成都（420） | 深圳（626） |
| 成都（8） | 苏州（80） | 西安（82） | 广州（55） | 苏州（377） | 杭州（614） |
| 武汉（8） | 西安（47） | 广州（76） | 重庆（43） | 广州（374） | 西安（577） |
| 广州（7） | 深圳（41） | 武汉（61） | 深圳（34） | 深圳（303） | 苏州（577） |
| 杭州（6） | 广州（32） | 南京（57） | 佛山（18） | 重庆（87） | 成都（565） |
| 佛山/深圳（2） | 青岛（30） | 成都（37） | 郑州（1） | 武汉（87） | 佛山（394） |
Tab.3 Top 10 cities with the largest network centrality in different urban networks
| “赛事举办城市-战队所在城市”网络 | “战队所在城市-战队所在城市”网络 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 2013—2016年 | 2017—2019年 | 2020—2022年 | 2013—2016年 | 2017—2019年 | 2020—2022年 |
| 上海（55） | 上海（333） | 上海（299） | 上海（275） | 上海（1 981） | 上海（2 302） |
| 重庆（23） | 成都（125） | 深圳（122） | 西安（112） | 北京（752） | 北京（999） |
| 苏州（22） | 杭州（111） | 杭州（108） | 北京（78） | 杭州（465） | 武汉（691） |
| 北京（14） | 重庆（102） | 北京（93） | 杭州（70） | 西安（440） | 广州（632） |
| 西安（10） | 北京（90） | 苏州（82） | 成都（60） | 成都（420） | 深圳（626） |
| 成都（8） | 苏州（80） | 西安（82） | 广州（55） | 苏州（377） | 杭州（614） |
| 武汉（8） | 西安（47） | 广州（76） | 重庆（43） | 广州（374） | 西安（577） |
| 广州（7） | 深圳（41） | 武汉（61） | 深圳（34） | 深圳（303） | 苏州（577） |
| 杭州（6） | 广州（32） | 南京（57） | 佛山（18） | 重庆（87） | 成都（565） |
| 佛山/深圳（2） | 青岛（30） | 成都（37） | 郑州（1） | 武汉（87） | 佛山（394） |
| 一级指标 | 二级指标 | 标准化回归系数 | 显著性水平 |
|---|---|---|---|
| 经济发展水平 | 人均国民生产总值 | －0.003 | 0.969 |
| 城镇居民人均可支配收入 | 0.114 | 0.076* | |
| 第三产业占地区生产总值比重 | 0.066 | 0.309 | |
| 市场规模 | 市区常住人口数量 | 0.111 | 0.018** |
| 社会消费品零售总额 | 0.145 | 0.005*** | |
| 产业基础 | 电竞企业数量 | －0.019 | 0.768 |
| 电竞酒店数量 | －0.786 | 0.443 | |
| 文化、体育和娱乐业从业人数 | 0.048 | 0.353 | |
| 设施水平 | 普通中小学数量 | －0.062 | 0.336 |
| 博物馆数量 | 0.193 | 0.009*** | |
| 普通高等学校数 | －0.001 | 0.992 | |
| 公园绿地面积 | －0.05 | 0.455 | |
| 政府支持 | 支持电竞行业发展的政策文件数量 | 0.306 | 0.000*** |
| 文化、旅游、体育与传媒预算支出 | 0.167 | 0.007*** |
Tab.4 Indexes and results of ridge regression analysis
| 一级指标 | 二级指标 | 标准化回归系数 | 显著性水平 |
|---|---|---|---|
| 经济发展水平 | 人均国民生产总值 | －0.003 | 0.969 |
| 城镇居民人均可支配收入 | 0.114 | 0.076* | |
| 第三产业占地区生产总值比重 | 0.066 | 0.309 | |
| 市场规模 | 市区常住人口数量 | 0.111 | 0.018** |
| 社会消费品零售总额 | 0.145 | 0.005*** | |
| 产业基础 | 电竞企业数量 | －0.019 | 0.768 |
| 电竞酒店数量 | －0.786 | 0.443 | |
| 文化、体育和娱乐业从业人数 | 0.048 | 0.353 | |
| 设施水平 | 普通中小学数量 | －0.062 | 0.336 |
| 博物馆数量 | 0.193 | 0.009*** | |
| 普通高等学校数 | －0.001 | 0.992 | |
| 公园绿地面积 | －0.05 | 0.455 | |
| 政府支持 | 支持电竞行业发展的政策文件数量 | 0.306 | 0.000*** |
| 文化、旅游、体育与传媒预算支出 | 0.167 | 0.007*** |
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