多重流空间视角下的中国城市网络空间结构特征及组织模式_沈文成.pdf

地 理 研 究GEOGRAPHICAL RESEARCH第42卷 第2期2023年2月Vol.42,No.2February,2023多重流空间视角下的中国城市网络空间结构特征及组织模式沈文成1，李培庆1，姚雯雯1，赵新正1,2,3,4，任 冶1，郑雅诗1，姜永青1（1.西北大学城市与环境学院，西安 710127；2.西北大学陕西省黄河研究院，西安 710127；3.陕西省情研究院，西安 710127；4.陕西省地表系统与环境承载力重点实验室，西安 710127）摘要：城市关系网络化是城市体系结构发展的重要趋势，不同要素流空间网络下的城市体系在空间组织上不尽相同，依托单一要素对网络进行表征的结果具有明显的局限性。本文基于企业联系、科研合作、人口迁徙和引力模拟四类要素网络，从城市节点、路径联系、社区特征等角度剖析多重流空间视角下中国城市网络的外部空间特征与差异，并探究城市间联系的内在模式规律。结果表明：多维数据源视角下构建的多重城市网络在空间组织上表现出相似稳定性和多元差异性的统一。一定程度上依赖于基础设施运转的人流、物流等网络受到地理距离的约束较大，相邻地区的小团体特征明显，社区结构较强；而资金流、信息流等实体性较弱的要素则突破了这种地理限制，发生联系的重点在于目标城市对于要素流的吸引力，社区结构较弱。目前全国城市联系形态上具有层级性和扁平化的双重特征，据此本文基于“管道-蜂鸣”模型提出“社区蜂鸣-守门员-区域管道”城市空间组织模式，这一模式对于阐述中国的城市联系特征具有较好的适用性，可在全国识别出10个核心守门员城市和8个类型区。关键词：城市网络；多重性；空间组织；蜂鸣-管道模型；守门员DOI:10.11821/dlyj0202207311 引言城市体系向来是城市与区域研究领域的一个重要议题，其本质上可以看做是城市之间的功能联系1，也是城市之间各类要素相互沟通的综合反映。20 世纪 30 年代，Christaller围绕不同规模城市的空间分布规律建立了中心地理论，开启了城市体系研究的先河2。随着城镇化进程的加速以及信息化、全球化时代的到来，城市间的人口、商品、信息、资金等要素逐渐突破地理空间的阻碍在城市间日益频繁地流动。城市间的空间生产关系也逐渐由垂直的等级体系逐渐向网络化的功能体系转变3,4。20世纪90年代，Cas-tells提出的“流空间”理论将城市视为要素流动中的节点和枢纽，城市网络研究的关系视角开始从“地方空间”向“流动空间”转变5,6。2000年以来，全球化与世界研究小组（Globalization and World Cities，GaWC）开始基于高级生产性服务业（advanced pro-duce service，APS）企业的机构布局研究世界城市体系，分析网络的布局特征及其形成机制，逐渐形成了城市网络研究领域的范式7-10。随着经济全球化进程的推进，中国越来收稿日期：2022-07-07；录用日期：2023-01-16基金项目：国家自然科学基金项目（41401184）；陕西省软科学研究计划项目（2019KRM071）作者简介：沈文成（1997-），男，安徽六安人，硕士，主要研究方向为区域规划与城乡治理。E-mail:sh_通讯作者：赵新正（1983-），男，河南安阳人，博士，副教授，博士生导师，从事城市地理和城乡发展研究。E-mail:514-533页2期沈文成 等：多重流空间视角下的中国城市网络空间结构特征及组织模式越融入到全球资本的网络运行体系11。同时，党的“十九大”报告明确指出“要以城市群为主体构建大中小城市和小城镇协调发展的城镇格局”。构建城镇协调发展格局必须要对城市-区域空间组织规律进行科学地研究，尤其是要从网络视角对城市体系的联系关系进行探究。从研究数据方法来看，国内外关于城市网络的实证研究主要通过企业组织、要素流动和模拟估算三类方法展开。通过企业组织研究城市网络的方法源于GaWC研究小组，思路是将企业视为城市间联系的核心要素，通过“连锁网络模型”等方法将企业联系转换为城市联系7,9,12。通过要素流动研究城市网络的思路是通过测度城市间的人流、物流、信息流、资本流等关键的要素流来反映城市间联系的强度。常用的要素流数据有航空客运13,14、列车班次4,15、产品交易16,17、快递物流18、论文合著19,20、人才流动21,22、专利转让23,24、风险投资25等；随着互联网技术的发展，人口迁徙大数据26,27、社交媒体签到28、手机信令数据29等也被应用于城市网络研究30。通过模拟估算研究城市网络的主流方法是借助引力模型31-33或修正引力模型34，利用城市的经济属性数据和空间距离数据，对城市间的联系程度进行估算。目前城市网络体系研究仍然以单一数据源为主，但随着关系数据的日益丰富，基于多源数据的多重城市网络研究正逐步受到关注：Burger等认为城市网络具有多重性，城市之间的空间互动可以采取许多不同的形式，不同的评估视角将观察到不同的空间组织结果35；王逸舟等研究结果发现交通效率是使多维网络产生差异的主要因素36；戴靓等从城市网络的多重性出发，发现长三角地区不同功能网络下的城市-区域空间组织模式未必一致37；李卓伟等基于多元要素流对辽西走廊在开放区域中的内外关联网络进行刻画，认知了走廊地带城市网络结构的独特性38；Zhang等基于基础设施网络、企业联系网络和休闲网络，研究了不同城市网络空间结构和拓扑结构影响因素的相似性与异质性39；Hu等基于社交媒体数据从多重网络视角研究不同网络的相互作用，结果显示信息网络和人口网络存在动态交互作用40。总体来说，目前基于单一数据的研究视角仍是主流，对多重城市网络空间格局的差异性关注不足，相关结论远没有统一，更加系统和深入的研究仍需开展。从研究内容来看，自城市网络范式形成后，很多学者在城市网络节点特征、联系特征以及小团体或区域性特征做了大量富有成效的研究，促进了城市网络研究内容的丰富与发展。早期有关城市网络体系的研究主要从点、线和面角度出发侧重于城市网络结构层面的刻画，而随着研究的深入，部分学者也开始尝试对城市网络中点、线和面的空间组织进行探索，如Scott提出了全球城市区域的概念模型41；Peter Hall受其影响提出了多中心巨型城市区域并围绕欧洲八大巨型城市区域进行实证分析42；Bathelt提出的“蜂鸣-管道”模型从产业集群角度解释产业集群间的关系43；曹湛等借鉴“蜂鸣-管道”模型逻辑思想和理论假设，探讨了知识网络视角下的区域内外城市网络的空间组织并对其实证分析44。目前学界虽然对城市网络空间组织有一定的研究基础，但是相关的理论模型比较简单，而且多基于小尺度，对于较大尺度的理论总结不够丰富和细化，尤其是缺少中国这种国土面积较大的城市区域空间组织模式的理论性总结与实证。此外，近年来随着城市网络研究的深入，一些学者开始关注到城市网络对城市与区域的影响即城市网络外部性，目前学界从城市网络外部性内涵、理论机制、测度方法、实证检验等方面对城市网络外部性进行研究45-51，地理研究期刊也于2022年出版了城市网络外部性专刊52。基于上述背景，本文首先利用2017年全国310个地级及以上城市的企业机构分布、科研论文合著、百度人口迁徙和经济统计数据，构建多要素系统的综合联系网络；接着从点、线和面等角度对多重流视角下中国城市网络结构特征进行分析；最后，借鉴相关515地 理 研 究42卷的理论模式，尝试归纳出一种中国城市网络空间组织模式。2 研究说明2.1 研究方法2.1.1 社会网络分析社会网络分析是用于研究网络结构的经典方法，本文运用网络分析方法来讨论多重城市网络中城市间的拓扑关系（表1）。2.1.2 社区发现算法社区发现（community detection）是一种用来探索网络中局部集聚特征的方法，通过聚类将节点划分为不同的社区，社区内的节点联系较为紧密，社区间的节点联系较为稀疏。本文采用Fast Unfolding算法将网络中的城市节点划分为若干组团，并采用“模块度”（modularity）来检验划分结果的可靠性。模块度值越高，表示网络社区划分的质量越高，反之则表示网络的社区结构不明显15。模块度计算公式为：Q=cC|lcm-|Dc2m2（1）式中：Q表示模块度值；C表示计算出来的社区；c表示子社区；m表示各网络联系中的总边数；lc表示社区c中内部联系的边数；Dc表示社区c中所有边的顶点城市数量之和。2.1.3 角色识别模型Guimera等认为相同角色的节点应该具有相似的拓扑属性，因此节点的角色在很大程度上可以通过其在不同模块内外的参与程度来确定53。基于此，如果将所有城市划分为不同的社区模块，分别计算城市的模块内部中心指数（within-moduledegree）与模块外部参与系数（participation coefficient），可以通过节点在模块内外的链接程度划分不同的区间对城市的角色进行分类。模块内部中心指数（zi）的计算公式为：zi=ki-kSikSi（2）式中：模块内部中心指数（zi）表示城市在组团内部加权中心度的水平高低，zi越大，城市在组团内部的中心地位越高；ki为城市i在所属组团Si的加权中心度；-kSi为组团Si内所有城市加权中心度的平均值；kSi为组团Si内所有城市加权中心度的标准差。模块外部参与系数（Pi）的计算公式分别为：Pi=1-s=1NM|KiSKi2（3）式中：模块外部参与系数（Pi）表示城市连接网络中所有组团的参与程度，0Pi1，值表1城市网络分析指标及含义Tab.1 Urban network analysis indicators and their meanings指标加权中心度加权优势度公式Cw(i)=j=N()wijxij+wjixjiDITi=Cw(i)|i=1nCw(i)N含义加权中心度指城市i与网络中其他城市联系的总和，分为流入和流出，表示节点的集聚强度。式中：N 为网络中的城市节点数；xij为1或0，代表节点i与节点j是否具有连接关系；wij节点i与节点j联系的权重。对于有向网络，xijxji，wijwji，即出度入度；对于无向网络，二者相等。加权优势度指城市i的加权中心度与网络所有城市加权中心度的平均值之比，表示节点在整个网络中的相对优势。值越大，城市的相对优势越强，DITi大于1，说明该城市的优势度高于网络平均水平39。5162期沈文成 等：多重流空间视角下的中国城市网络空间结构特征及组织模式越接近1，城市的连接对象越趋于均衡地分配在各个组团54；KiS为城市i与各组团S中城市相关的加权中心度；Ki为城市i在整个网络中的加权中心度；NM为组团的数量。参考Guimera等提出的城市角色识别算法55，将zi2.5的城市定义为中心城市；zi2.5 的城市定义为非中心城市。根据 Gui-mera等的计算，以0.3和0.75作为中心城市的组团外部参与系数临界值可将中心城市划分为三种类型，以0.62和0.8作为非中心城市的组团外部参与系数临界值可将非中心城市划分为三种类型，具体城市角色划分结果如图1所示。2.2 多重城市网络的构建为综合比较不同类型城市网络间的特征与差异，本文分别构建了涵盖资金流、信息流、人流、综合流的四种网络矩阵，其中，企业分支联系网络、科研论文合作网络、引力模型模拟网络为无向网络，百度人口迁徙网络为有向网络。不同类型的城市网络反映了不同的本质联系，其中经济网络是城市网络的基础，而企业网络是经济网络的核心，其优点是抓住了企业这个经济活动的关键主体32；科研论文合作网络和百度迁徙网络均属于要素流网络，科研合作网络反映的是城市之间的知识联系与交流，百度迁徙网络反映的是城市之间的人口流动；基于引力模型的城市网络是一种综合网络，其既能反映城市间的综合联系也能反映城市间的专项联系，基本原理是城市间的联系强度与两个城市间的社会经济规模成正比，与两城市间距离平方成反比。企业分支联系网络、科研论文合作网络、百度人口迁徙网络是通过直接的关系型数据构建的城市网络，引力模型模拟网络是基于城市的属性数据