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Economic geography >

2026 , Vol. 46 >Issue 2: 145 - 153

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2026.02.014

Evolution Simulation and Spatial Optimization of Industrial Chain and Supply Chain in Wuhan Metropolitan Area

  • YUAN Man , 1, 2, 3, 4 ,
  • LI Shanghui 1 ,
  • SHAN Zhuoran , 1, 2, 3, 4, ※ ,
  • HUANG Yaping 1, 2, 3, 4 ,
  • QIAN Zihua 5, 6
Expand
  • 1. School of Architecture and Urban Planning， Huazhong University of Science and Technology， Wuhan 430074， Hubei， China
  • 2. Hubei Engineering and Technology Research Center of Urbanization， Wuhan 430074， Hubei， China
  • 3. Key Laboratory of Urban Simulation， Ministry of Natural Resources， Wuhan 430074， Hubei， China
  • 4. Hubei Research Center for Low-Carbon， Ecological and Smart Regional Planning， Wuhan 430074， Hubei， China
  • 5. Chongqing Planning & Design Institute，Chongqing 401120，China
  • 6. Key Laboratory of Monitoring， Evaluation and Early Warning of Territorial Spatial Planning Implementation， Ministry of Natural Resources ，Chongqing 401147， China

Received date: 2025-04-08

  Revised date: 2025-11-25

  Online published: 2026-04-10

Fold

Abstract

Taking the Wuhan Metropolitan Area as the research object and based on the "customer-supplier" associated data of enterprises, this paper constructs an industrial chain and supply chain network, which covers four key sectors: manufacturing, the "optics, chip, screen, and network" new-generation information technology industry, the intelligent connected vehicle industry, and the health and biopharmaceutical industry. On the basis of the above, it takes Ezhou Huahu Airport as a development scenario, uses the complex network adaptability model to simulate the evolution trends of the industrial chain and supply chain network over a five-year period, and identifies its key nodes and connection corridors by the means of social network analysis. The results indicate that: 1) Under the influence of the hub economy effect, the overall industrial chain and supply chain network of the Wuhan Metropolitan Area exhibits multi-directional expansion. Among these, the axis linkage between Tianhe Airport and Huahu Airport is the strongest, with the Wuhan-Ezhou-Huanggang-Huangshi region emerging as the core area for industrial connectivity. 2) The simulation identified key nodes such as the Optical Valley Liufang Electronic Information Industrial Park, Huazhong Financial City, and Miaoshan Equipment Manufacturing Cluster, as well as major connection corridors such as the "Xiaogan-Wuhan-Ezhou-Huangshi" new-generation information technology industrial corridor, the "Wuhan-Huangshi" intelligent connected vehicle industrial corridor, and the "Qianjiang-Wuhan" health and biopharmaceutical development corridor. Based on these findings, it puts forward spatial optimization strategies for the three leading industries: emphasizing the layout of industrial axes along key transportation routes, strengthening the radiating capacity of hub areas, and promoting cross-regional collaborative division of labor, which can provide a scientific basis and decision-making support for industrial spatial planning in metropolitan regions.

Key words： metropolitan area; industrial chain; supply chain; simulation; cross-regional collaborative division of labor; leading industry; complex network model

Cite this article

YUAN Man , LI Shanghui , SHAN Zhuoran , HUANG Yaping , QIAN Zihua . Evolution Simulation and Spatial Optimization of Industrial Chain and Supply Chain in Wuhan Metropolitan Area[J]. Economic geography, 2026 , 46(2) : 145 -153 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2026.02.014

在 “双循环” 发展格局下，都市圈作为国家空间治理的关键载体与重要发展单元，已上升至国家战略层面。它不仅是国家参与全球竞争与合作的核心空间单元，也承载着引领区域经济增长、优化资源配置和提升国际竞争力的核心功能。在此背景下，提升都市圈产业链供应链的安全、高效、韧性与协同发展水平，不仅是区域经济发展的重要基础，更是提升产业竞争力、推动产业转型升级、增强区域经济韧性、促进区域协同发展的关键所在，同时也是培育与发展现代化都市圈的核心路径 ① 。通过优化产业空间布局，促进都市圈内部产业链供应链协同与功能互补，强化都市圈在更广区域范围内的枢纽作用与影响力，有助于推动都市圈从地理聚合迈向功能整合，实现区域空间协调与共赢发展[1-3]。近年来，都市圈产业链供应链的空间组织问题受到了地理、规划等学科的关注，大量研究采用流动空间视角，对都市圈产业链供应链的空间演化过程、现状空间特征、空间形成机制进行了探讨，并为其空间布局提出了优化对策[4-6]。 然而，现有研究缺乏对未来“双循环”格局下发展情景的科学预测，导致空间规划方案的风险应对能力不足，难以适应未来市场的变化和发展需求。
基于此，本文选取武汉都市圈为案例，模拟预测武汉都市圈产业链供应链的空间演化趋势；接着以鄂州花湖机场建设为发展情景，揭示多要素流动网络与产业空间布局之间的耦合机制；最后针对性地提出其产业链供应链未来空间布局对策，为优化都市圈产业空间结构、降低系统运行成本、增强网络韧性提供理论依据与决策支持。

1 研究综述

1.1 流空间研究成为都市圈产业链供应链研究的核心方法

都市圈产业链供应链是由生产原料、产品、人才、资金等多维流动要素构成的功能网络，其空间组织与结构特征可借助流空间研究方法进行深入解析。该方法通过整合多元数据，运用社会网络分析计算网络的中心度、聚类系数等指标，系统揭示产业链供应链的空间分布特征，量化识别网络中的核心节点、连接廊道及聚类特征，从而为产业空间布局提供科学依据。在相关研究中，学者们广泛采用企业关联、就业数据、专利转移、物流信息、手机信令及百度搜索指数等多源数据，从流空间视角探讨都市圈产业链供应链的空间组织与网络特征，对产业链空间分工、产业空间发展扩散模式、供应链物流网络结构特征及不同类型产业集聚的影响因素等方面进行了研究[7-12]。结果表明，都市圈产业空间存在极化与圈层化并存、制造业核心环节集中而生产环节分散、生产性服务业高度中心化以及不同类型产业受信息流影响差异性分布等特征，由此引发了基础服务成本上升、产业链各环节衔接不畅、网络韧性不足等一系列问题[7,12-15]。这些流空间研究较为客观地描绘了产业链供应链的空间形态，从机制层面解释了都市圈产业链供应链空间的形成与演变规律，为引导产业在空间上实现更加高效、协调且具有韧性的布局提供了理论依据。

1.2 复杂网络模型具有模拟都市圈产业链供应链未来发展的潜力

在都市圈流空间研究中，对产业链供应链现状空间特征、协同水平、产创融合水平的分析与评价，以及对其空间历史演化路径与机制的探讨[7,16-17]，已成为常见的研究方向。然而，现有研究未能有效结合特定情景讨论对未来发展的影响，尤其是在模拟预测未来产业链供应链网络变化方面的研究相对空缺。为应对区域发展不平衡、优化空间布局、识别关键与薄弱环节、提升产业竞争力、促进产创融合，都市圈产业链供应链空间研究亟需科学有效的模拟仿真方法[18-19]。复杂网络作为一种描述节点及复杂连接关系的数学模型，能有效揭示系统内在结构的复杂性与演化规律，在动态模拟与仿真预测中具备显著优势。基于复杂网络理论，现有研究利用供应链数据、企业合作创新数据、知识转移数据等，通过构建水平与垂直复杂度等网络度量指标，测量了不同网络传播模型中的鲁棒性，研究了城市中多种产业创新网络的结构韧性及发展驱动因素，为城市产业链供应链网络的空间优化提供了理论支持。复杂网络模拟模型在这些领域的成功应用[20-24]，证明了其具备处理多维度、非线性交互影响下的都市圈未来产业网络变化的潜力，为弥补都市圈产业链供应链的未来产业空间模拟与布局研究方面的空缺提供了可靠方法论支撑。

2 数据与方法

2.1 数据及来源

本文的数据来源于国家企业信用信息公示系统中武汉都市圈9个城市范围内的企业信息，采集时间为2023年，涵盖企业名称、地理位置、行业代码等基本信息，以及由“客户—供应商”关系所构成的产业链供应链关联信息。在空间处理上，依据既有研究[7]所界定的76个产业组团范围，对企业位置进行空间落位。继而将位于同一产业组团内的企业数据，分别按制造业、“光芯屏端网”新一代信息技术产业、智能网联汽车产业、大健康和生物医药产业四类产业类型进行筛选与合并，共收集获取都市圈范围内制造业“客户—供应商”原始联系64315对。最后，经空间划分与产业归类合并后得到有效联系数据为制造业联系5361对、“光芯屏端网”信息技术产业联系1243对、智能网联汽车产业联系1615对、大健康和生物医药产业联系1042对。

2.2 模拟方法

本文基于武汉都市圈产业组团的相关研究[7]，以产业组团作为产业链供应链网络的初始节点，以“客户—供应商”关联数量为边的权重，构建武汉都市圈产业链供应链初始网络，运用复杂网络的适应性模型[25]对其进行仿真模拟。首先，将情景设置中相关因素的变化转化为模拟模型中的网络参数，即“适应性”。通过计算2023和2020年都市圈产业组团的交易量之差，得出年均交易变化量，作为初始适应性值。在此基础上，进一步考虑情景变化对相关产业组团适应性的影响，将两者叠加并归一化，最终确定各产业组团的适应性参数。
本文以花湖机场建设情景为例，网络参数的测算主要考虑两方面因素。其一，花湖机场枢纽区规划通过相关优惠政策，重点发展光电子、生物医药、智能制造等产业 ① ② ，直接推动生产要素在机场周边乃至都市圈范围内的重构，对相关产业类型的产业组团发展产生正向推动作用[26-27]，因此赋予这些组团较高的适应性值。其二，产业组团与枢纽的位置关系也会通过影响组团的交通条件和产品流通能力间接影响产业组团的发展。依据临空经济区圈层理论[28-29]，产业组团与机场的地理距离是决定其受枢纽效应影响强弱的关键变量，距离越近，受到的物流直接辐射与产业互动效应越显著。据此，将产业组团划分为核心产业功能圈层（<5 km）、紧邻临空区（5~10 km）、外围辐射区（10~20 km）、 都市圈外围区（>20 km）四类，距离交通枢纽越近的产业组团，其适应性赋值越高。
基于上述计算出的各产业组团的适应性参数，本文以所构建的2023年武汉都市圈产业链供应链网络为基础，应用复杂网络的适应性模型模拟5年后网络的发展变化，得到情景影响下的都市圈未来产业链供应链网络模拟结果。在此基础上，采用社会网络分析方法，计算各产业组团的度中心度、中介中心性两项指标，作为分析产业组团供应链辐射与枢纽功能的依据。具体来说，选择两项指标中排名靠前的产业组团作为具有发展潜力的优势节点，选择产业链供应链联系强度排名靠前的产业组团联系作为重要潜力廊道。其中，度中心度排名越高，代表该产业组团对外的产品供需联系关系越广泛，生产发展潜力越强；中介中心度排名越高，则反映其在网络中承担的桥梁作用越大，布局中转枢纽的潜力越强。

3 产业链供应链模拟结果分析

3.1 产业链供应链网络分析

3.1.1 产业链供应链网络结构变化

由图1可知，武汉都市圈制造业的总体产业链供应链网络呈现出多方向拓展趋势。其中，天河机场与花湖机场之间的轴带联系最强，武汉核心区向潜江、孝感方向的联系次之，由此形成3条较为明显的产业发展轴带。同时，三大主导产业链供应链网络在空间上呈现差异化发展趋势，在武鄂黄黄地区形成联系紧密的发展核心。
图1 武汉都市圈产业链供应链网络现状及模拟结果

Fig.1 Current situation and simulation results of the industrial chain and supply chain network in the Wuhan Metropolitan Area

具体来看，“光芯屏端网”新一代信息技术产业链供应链网络自武汉核心区向西、南方向联系强度增强，在武鄂地区集中协同发展趋势更加明显，整体形成了“孝感—武汉—鄂州—黄石”的新一代信息技术产业走廊。智能网联汽车产业链供应链网络自武汉向黄冈延伸发展，在武汉中心区至鄂州葛店至鄂州临空经济区至黄石港一线，其网络密度明显增强，形成汽车生产关系密切联系区域。在武汉市范围内沿“汉南经开区—军山新城—沌口数字经济集聚区”一线向东、西方向扩展，成为汽车产业重点生产区域，而在都市圈尺度上，沿“武汉—黄石”一线向长江两岸扩展，有向黄冈进行生产转移的趋势。大健康和生物医药产业链供应链网络自武汉核心区向西联系强度明显增强，形成“潜江—武汉”的生物医药产业发展廊道。
总体而言，武鄂黄黄地区成为武汉都市圈产业联系最紧密的区域。各类产业链供应链网络以武鄂黄黄地区为核心向都市圈外围扩展，但与核心区内部高度密集、多样化的联系相比，都市圈外围与核心区的产业联系表现为供应数量多，但联系结构相对单一。

3.1.2 产业链供应链网络关系变化

以武汉市中心城区为中心，产业链供应链联系呈“Y”字型向东、南、西北3个方向增强。模拟前后交易量排名前十的组团关系见表1、表2。在武汉市范围内，东湖开发区、江夏区在整个生产供应环节的重要性显著提升。在都市圈范围内，孝感、咸宁的生产供应能力上升。空间分布上，武鄂黄黄范围内，生产区域联系强度以中心城区为核心沿长江向蔡甸区、黄石两个方向增强；都市圈尺度上，区域联系沿“孝感—咸宁”方向增强的趋势。
表1 武汉都市圈产业链现状网络联系强度前十的产业组团关系

Tab.1 Relationship of the top 10 industrial groups in the current network connection intensity of industrial chain of the Wuhan Metropolitan Area

产业链上游生产组团 产业链下游生产组团 联系强度
名称 位置 主要生产类型 名称 位置 主要生产类型
环同济健康城 中心城区 高端装备制造 华中金融城 中心城区 高端装备制造 65
光谷流芳光电子信息产业园 东湖开发区 光电子信息 华中金融城 中心城区 高端装备制造 48
光谷流芳光电子信息产业园 东湖开发区 光电子信息 环同济健康城 中心城区 高端装备制造 38
武钢东智能制造与大数据 中心城区 智能制造，大数据 华中金融城 中心城区 高端装备制造 31
车谷副城中心区 经开区 高端装备制造 沌口汽车及零部件 经开区 智能网联汽车 30
环同济健康城 中心城区 高端装备制造 太白沙未来城 中心城区 5G通信与人工智能、网络视听
与数字文创		 23
长青街汽车机电信息产业区 东西湖区 光电子信息 环同济健康城 中心城区 高端装备制造 21
沌口汽车及零部件 经开区 智能网联汽车 环同济健康城 中心城区 高端装备制造 20
潜江西组团 潜江市 大健康和生物医药 潜江东组团 潜江市 大健康和生物医药 16
黄金口先进制造组团 东西湖区 大健康和生物医药 长青街汽车机电信
息产业区		 东西湖区 光电子信息 16
表2 武汉都市圈产业链模拟后网络联系强度前十的产业组团关系

Tab.2 Relationship of the top 10 industrial groups in terms of network connection strength of industrial chain of the Wuhan Metropolitan Area after simulation

产业链上游生产组团 产业链下游生产组团 联系强度
名称 位置 主要生产类型 名称 位置 主要生产类型
光谷流芳光电子信息产业园 东湖开发区 光电子信息 光谷南大健康基地 江夏区 大健康和生物医药 81
光谷流芳光电子信息产业园 东湖开发区 光电子信息 华中金融城 中心城区 高端装备制造 78
庙山装备制造组团 江夏区 高端装备制造 华中金融城 中心城区 高端装备制造 72
武钢东智能制造与大数据 中心城区 智能制造，大数据 环同济健康城 中心城区 高端装备制造 54
庙山装备制造组团 江夏区 高端装备制造 光谷流芳光电子信
息产业园		 东湖开发区 光电子信息 51
赤壁组团 咸宁市（赤壁） 高端装备制造 光谷流芳光电子信
息产业园		 东湖开发区 光电子信息 51
庙山装备制造组团 江夏区 高端装备制造 环同济健康城 中心城区 高端装备制造 51
潜江西组团 潜江市 大健康和生物医药 光谷流芳光电子信
息产业园		 东湖开发区 光电子信息 48
孝南组团 孝感市（孝南） 高端装备制造 国家网络安全人才
与创新基地		 东西湖区 大数据及网络安全研发和
应用、新型显示屏制造		 48
光谷南大健康基地 江夏区 高端装备制造 华中金融城 中心城区 高端装备制造 42
其中，“光芯屏端网”新一代信息技术产业链供应链联系在总体网络联系中比重上升，联系日趋紧密。该产业在联系关系强度前十的组团关系中从原来占有的2个增至7个，生产供应强度提升约1倍。国家网络安全人才与创新基地、光谷流芳电子信息产业园组团与其他组团的生产合作关系明显增强，在模拟后的新一代信息技术产业链供应链网络中发挥核心辐射带动作用。不仅强化了武汉市各区的生产合作联系，也推动了武汉与孝感、咸宁之间的跨区域分工协作。智能网联汽车产业在生产合作中作为产业链上游环节的比重上升，与新一代信息技术产业融合生产合作联系增强，空间联系格局由武汉中心城区向南拓展增强。庙山装备制造组团作为上游生产组团，其地位超过武钢东智能制造与大数据组团，反映出智能网联汽车产业的上游生产分工合作外围化、分散化的布局更加明显，同时江夏区与中心城区的生产联系更加紧密。大健康与生物医药产业链供应链联系强度增加，上游生产供应有所减弱，下游生产需求强度增加，与新一代信息技术为主的创新生产组团的联系合作更加密切。在光谷南大健康基地形成了重要的核心组团，与江夏区生产合作关系显著增强。

3.2 产业组团变化分析

本文通过模拟共生成20个新产业组团，按三大主导产业类型分类，这些组团在空间分布上存在一定特征（图2）。其中，新一代信息技术产业新增6个组团，空间上呈现出明显的沿江增长，围港集聚的分布特征；大健康和生物医药产业新增4个组团，增长区域主要集中于鄂州市葛店开发区；智能网联汽车产业新增3个组团，以武汉市汉南区为主要增长区域。
图2 模拟后武汉都市圈新生成的产业组团产业类型及空间分布

Fig.2 Types and spatial distribution of newly generated industrial group industry in Wuhan Metropolitan Area after simulation

根据武汉都市圈度中心度对产业组团的供应能力水平进行评价，排行前十的产业组团见表3。结果显示，华中金融城与光谷流芳光电子信息产业园的生产供应能力最强，远超其他组团。同时，新生成的产业组团普遍具备较高的供应能力，在花湖机场影响下发展较为迅速。从空间分布来看，主要的产业组团多沿天河机场至花湖机场一线沿江分布，并在武汉市江夏区、洪山区形成沿湖集聚的趋势（图3）。
表3 武汉都市圈产业组团度中心度模拟结果

Tab.3 Simulation results of degree centrality of industrial cluster in Wuhan metropolitan area

排序 组团名称 所在位置 度中心度 变化百分比（%）
1 华中金融城 中心城区 231 9.24
2 光谷流芳光电子信息产业园 东湖开发区 196 1.65
3 环同济健康城 中心城区 137 15.22
4 西塞工业园 黄石市西塞山区 127 -
5 庙山装备制造 江夏区 125 12.50
6 燕矶组团 鄂州市鄂城区 103 -
7 鄂州临空区 鄂州市鄂城区 102 -
8 阳逻保税物流区 新洲区 90 -
9 花湖组团 鄂州市鄂城区 88 -
10 光谷南大健康基地 江夏区 86 2.77
图3 模拟后武汉都市圈产业组团度中心度与中介中心性等级分布

Fig.3 Distribution of centrality and betweeness centrality of industrial cluster in Wuhan metropolitan area after simulation

通过武汉都市圈产业组团的中介中心性评价模拟后的各组团在产业链中的辐射联系能力，排行前十的产业组团见表4。结果显示，模拟后网络中具有重要辐射联系能力的组团主要集中分布于武汉市中心区、各港口机场等交通枢纽区及部分市县中心生产区，反映出交通枢纽对该类产业组团的空间发展布局有较强影响（图3）。
表4 武汉都市圈产业组团节点中介中心性模拟结果

Tab.4 Simulation results of betweeness centrality of industry cluster nodes in Wuhan metropolitan area

排序 组团名称 所在位置 中介中心性 变化百分比（%）
1 华中金融城 中心城区 501.524 13.7
2 西塞工业园 黄石市（西塞山区） 364.283 -
3 光谷流芳光电子信息产业 东湖开发区 328.520 36.9
4 燕矶组团 鄂州市（鄂城区） 323.652 -
5 黄石港临空产业区 黄石市（黄石港区） 317.769 49.7
6 鄂州临空区 鄂州市（鄂城区） 304.079 -
7 阳逻保税物流区 新洲区 303.836 -
8 孝南组团 孝感市（孝南区） 284.509 21.4
9 花湖组团 鄂州市（鄂城区） 224.031 -
10 环同济健康城 中心城区 206.524 53.7

4 三大主导产业的产业链供应链布局优化对策

针对“光芯屏端网”新一代信息技术产业、智能网联汽车产业、大健康和生物医药产业三大主导产业，本文选取度中心度前20%和中介中心性前20%的产业组团，作为该类产业发展布局的关键节点；同时选取各类产业网络联系中联系强度前20%的联系关系作为该类产业发展廊道，并有针对性地提出了三大主导产业产业链供应链空间优化布局建议（图4）。
图4 武汉都市圈三大主导产业空间优化布局

Fig.4 Optimal spatial layout of the three leading industries in Wuhan Metropolitan Area

①“光芯屏端网”新一代信息技术产业：一是以武汉国家光电子信息产业基地为核心发展引擎，沿高新大道、武鄂高速等交通要道布局光电子信息产业走廊。二是以光谷流芳电子信息产业园为光电子信息产业的发展核心，布局东西向发展轴。其中，向西以孝南组团中的孝感激光产业园、华中精工产业园为依托布局光通信、激光设备、光电显示、光学元器件、半导体材料等上游生产功能区；向东依托葛店经济技术开发区、黄石经济技术开发区、光谷黄冈科技产业园等重要产业集聚区，布局新型显示、集成电路等产业的上下游配套项目，构建完整产业链体系。
②智能网联汽车产业：以武汉车谷（车谷组团）为起点，打造国家级智能网联汽车测试示范区，推动自动驾驶技术应用，充分发挥中创新航武汉基地等龙头企业核心零部件生产基地的带动作用。同时，依托武汉新能源与智能汽车创新产业园，聚焦“三电”系统、氢能技术等关键核心技术研发。向北强化与华中金融城、阳逻物流保税区的生产联系，沿江向南发展，在军山新城布局相关创新资源，建设中德合作示范区，推动新能源汽车轻量化、智能化技术引进落地，形成集企业龙头、上下游生产、研发测试调整于一体的智能网联汽车产业走廊。
③大健康和生物医药产业：以武汉国家生物产业基地（光谷生物城）作为生物科技与产业发展的核心引擎。向南沿斧头湖辐射延伸，依托光谷南大健康产业园承接光谷生物城产业外溢，布局国家级实验室，聚焦疫苗、高端医疗设备等前沿领域；向西结合鄂州“中国药谷”（葛店经开区）、黄冈李时珍医药工业园（黄冈临空经济区）、黄石大冶湖高新区，集中布局生物医药产业链下游生产示范基地，推动生物医药与传统文化、精细化工等产业融合发展。

5 总结与讨论

区域合作与要素集聚的双向强化机制表明，通过空间布局优化推动生产要素流动与政策制度协同，是提升武汉都市圈产业链供应链韧性的关键路径[30]。本研究发现，将复杂网络模型与社会网络分析方法相结合，可以对都市圈产业链供应链在特定情景下的未来发展进行模拟分析，识别出重要的节点和发展廊道，以此为依据提出相应的空间优化对策，为都市圈未来产业空间规划提供了相对科学的理论支持。本文通过整合企业“客户—供应商”联系关系数据，构建复杂网络模型模拟花湖机场建设情景下的产业链供应链变化，揭示了交通枢纽对产业空间重构的影响，但未来在数据维度、情景设置与研究维度上仍有拓展空间。在数据层面，可以引入货运物流数据以提升供应链关系的准确性，补充发票数据还原企业间交易关联强度，以提升模拟真实性；在情景设置方面，可以突破单一枢纽建设局限，拓展至空铁联运、公空联运等多式联运情景，探究交通网络协同对产业集群空间分布的影响，分析复合因素对产业链供应链空间布局的叠加影响；在研究维度上，除现有产业类型与区位关系外，可进一步纳入不同产业间的关联效应，强化对产业链供应链整体空间资源协同优化的模拟，以期为都市圈产业空间规划提供更具参考价值的决策支撑。

References

Publishing order | Descend order by publishing year | Descend order by cited within
[1]
王一鸣. 百年大变局、 高质量发展与构建新发展格局[J]. 管理世界, 2020, 36(12):1-13.

[2]
江小涓, 孟丽君. 内循环为主、 外循环赋能与更高水平双循环——国际经验与中国实践[J]. 管理世界, 2021, 37(1):1-19.

[3]
张衔春, 胡国华, 单卓然, 等. 中国城市区域治理的尺度重构与尺度政治[J]. 地理科学, 2021, 41(1):100-108.

DOI

[4]
王静. 中国产业链供应链空间集聚异质性及驱动因素研究[J]. 吉林大学社会科学学报, 2025, 65(1):165-178,238.

[5]
杨虹, 丁勇, 蔡婷, 等. 中国产业链现代化水平的区域差异及分布动态演进[J]. 统计与决策, 2025, 41(6):92-97.

[6]
单卓然, 徐苗, 袁满. 中国智能制造装备产业生产供应关系的空间演化特征[J]. 地理科学进展, 2025, 44(1):17-33.

DOI

[7]
袁满, 张璇, 单卓然, 等. 产业组团视角下武汉都市圈产业空间组织特征及优化策略[J]. 城市规划学刊, 2024(1):63-73.

[8]
石敏俊, 孙艺文, 王琛, 等. 基于产业链空间网络的京津冀城市群功能协同分析[J]. 地理研究, 2022, 41(12):3143-3163.

DOI

[9]
袁满, 汤鄂南, 单卓然, 等. 成熟型与发展型都市圈产业空间组织比较研究——以上海大都市圈和武汉都市圈为例[J]. 长江流域资源与环境, 2025, 34(6):1236-1250.

[10]
赵芮, 丁志伟. 基于流空间视角的中原城市群物流网络结构及其影响因素分析[J]. 地域研究与开发, 2022, 41(4):71-77.

[11]
盛科荣, 李扬, 孙威. 中国城市网络腹地空间格局及影响因素[J]. 经济地理, 2021, 41(3):66-76.

DOI

[12]
Ren M H, Zhou T, Wang C X. How does information flow in the urban network reshape agglomeration externalities? Considering non-linear effects,proximity mechanisms,and industrial heterogeneity[J]. Cities, 2024, 152:105247.

DOI

[13]
黄娉婷, 张晓平. 京津冀都市圈汽车产业空间布局演化研究[J]. 地理研究, 2014, 33(1):83-95.

DOI

[14]
黄亚平, 吴挺可. 我国都市圈研究的综合述评与展望[J]. 华中建筑, 2021, 39(4):6-10.

[15]
王传阳, 盛科荣, 张杰. 中国城市网络核心—边缘结构演化及影响因素研究——基于制造业企业网络视角[J]. 地球信息科学学报, 2022, 24(1):141-152.

DOI

[16]
王彦开, 赵渺希, 吉瑞, 等. 珠三角巨型城市区域食物供应网络:特征、韧性与保障策略[J]. 自然资源学报, 2024, 39(3):564-581.

DOI

[17]
王革, 郭思妙, 石小丽. 产业链创新视角下战略性新兴产业技术转移网络演化研究——以锂离子动力电池产业为例[J]. 中国科技论坛, 2024(11):81-90.

[18]
宋华, 杨雨东. 中国产业链供应链现代化的内涵与发展路径探析[J]. 中国人民大学学报, 2022, 36(1):120-134.

[19]
姜长云. 我国产业融合态势、问题与“十五五”发展思路[J]. 经济纵横, 2025(6):1-12.

[20]
安同良, 魏婕, 姜舸. 基于复杂网络的中国企业互联式创新[J]. 中国社会科学, 2023(10):24-43,204-205.

[21]
崔俊英, 徐舒琪, 那旭, 等. 基于复杂网络理论的供应链研究[J]. 物理学报, 2024, 73(19):161-183.

[22]
林敏, 李南, 陈婷婷. 基于复杂网络的知识转移模拟与分析[J]. 系统工程, 2009, 27(3):115-118.

[23]
Wang J P, Zhou H, Sun X L, et al. A novel supply chain network evolving model under random and targeted disruptions[J]. Chaos,Solitons & Fractals, 2023, 170:113371.

DOI

[24]
Doğan N B, Mejia A, Gomez M. Cities can benefit from complex supply chains[J]. npj Urban Sustainability, 2023, 3(1):20.

DOI PMID

[25]
艾伯特—拉斯洛·巴拉巴西. 巴拉巴西网络科学[M].沈华伟,黄俊铭,译. 郑州: 河南科学技术出版社, 2020(2):248-251

[26]
李非, 王晓勇, 江峰. 临空经济区形成机理与区域产业结构升级——以广州新白云国际机场为例[J]. 学术研究, 2012(1):74-80,160.

[27]
赵伟伟. 枢纽经济及其发展机制——以中国交通枢纽经济为例[J]. 人文地理, 2020, 35(3):115-122.

[28]
曹允春, 踪家峰. 谈临空经济区的建立和发展[J]. 中国民航学院学报, 1999(3):62-65.

[29]
曹允春, 谷芸芸, 席艳荣. 中国临空经济发展现状与趋势[J]. 经济问题探索, 2006(12):4-8.

[30]
张衔春, 冯琰玮, 徐元朔. 粤港澳大湾区区域合作与城市要素集聚演变及交互机制[J]. 中国人口·资源与环境, 2023, 33(6):138-150.

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