赵新正^1,2,3,, 冯长安^1,, 李同昇^1,2,3, 刘晓琼^1,2,3, 芮旸^1,2,3
1. 西北大学城市与环境学院,西安 710127
2. 陕西省地表系统与环境承载力重点实验室,西安 710127
3. 陕西省情研究院,西安 710127

Spatial organization characteristics of urban network in China:An analysis based on linkages between China's national-level development zones

ZHAOXinzheng^1,2,3,, FENGChangan^1,, LITongsheng^1,2,3, LIUXiaoqiong^1,2,3, RUIYang^1,2,3
1. College of Urban and Environmental Science, Northwest University, Xi'an 710127, China
2. Key Laboratory of Earth Surface System and Environmental Carrying Capacity of Shaanxi Province, Northwest University, Xi'an 710127, China
3. Shaanxi Institute of Provincial Resource, Environment and Development, Xi'an 710127, China
通讯作者:通讯作者：冯长安（1992-）,男,河南安阳人,硕士,主要从事城市地理研究。E-mail: fengca@stumail.nwu.edu.cn
收稿日期:2017-11-1
修回日期:2018-10-1
网络出版日期:2019-04-20
版权声明:2019《地理研究》编辑部《地理研究》编辑部 所有
基金资助:国家自然科学基金项目（41401184,41329001）福特基金项目（0155-0883）教育部人文社会科学青年基金项目（14YJCZH222）陕西省教育厅项目（14JK1753）
作者简介:
-->作者简介：赵新正（1983-）,男,河南安阳人,博士,副教授,主要从事城市地理学研究。 E-mail: xzzhao@nwu.edu.cn



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摘要
城市网络研究是全球化和信息化背景下城市研究领域的前沿热点。基于开发区数据,借助引力模型构建了中国城市关联网络,并采用社会网络分析方法对网络发育特征进行了研究。研究显示：① 城市网络中心度呈现为少数城市占主导的金字塔结构,网络覆盖城市具有沿海、沿江和地方中心三个指向。高新区城市关联网络由珠三角和长三角城市群内的城市共同主导,经开区城市关联网络由长三角地区城市主导。② 城市网络从城市群内部开始向其他区域扩展,并从团簇结构逐步向鸟巢结构转变。高新区和经开区城市关联网络在哈尔滨-成都-深圳（广州）-福州-上海围合成的网络密集区内分别呈现北密南疏和东密西疏的非对称格局。③ 基于国家级开发区所形成的两类城市网络均表现出极弱的多中心特征。随着时间的推移两类网络的多中心趋势均在增强。④ 板块经济的运行以及城市群战略的实施对城市网络联系具有积极的影响。基于国家级开发区数据,测度了城市间的关联网络,结果反映了开发区政策对于中国城市网络体系重构的重要作用,不仅对于理解中国城市关联网络的演化具有重要意义,而且为城市网络研究提供了新的数据源。

关键词：城市关联网络;引力模型;开发区;多中心;制度邻近性
Abstract
Urban network research has been an important frontier in urban research area with globalization and informatization. This paper constructed the inter-city linkages at prefecture level in China based on national-level development zones data and gravity model. Social network analysis methods were employed to analyze the urban network characteristics. The results indicate that: (1) The centrality of cities featured by a pyramid structure dominated a small number of cities including political center cities, coastal cities and resource-based cities. Both YRD and PRD cities occupied an important and outstanding position in HTIDZ-based urban network. YRD cities occupied an important and outstanding position in ETDZ-based urban network. (2) Urban network rooted in urban agglomeration and expanded from east to middle, west and northeast of China. The urban network structure transfered from clusters structure to nest structure. Both HTIDZ- and ETDZ-based urban networks present an asymmetric density pattern in the enclosure area surrounded by Harbin-Chengdu-Shenzhen (Guangzhou)-Fuzhou-Shanghai. The density of the north part was higher than that of the south part of the enclosure area of HTIDZ-based urban network. The density of the east part was higher than that of the west part of the enclosure area of ETDZ-based urban network. (3) Obvious concentration characteristics were concluded by the low polycentric index and the multi-center trend is increasing over time. (4) Both urban agglomeration strategy and domain economy have positive effects on urban network connection according to the regional clique analysis. The research results indicate that industry zones policy played and will play an important role in urban network reconfiguration, which provides a new data source and a unique perspective for understanding the urban network evolution of China.

Keywords：urban network;gravity model;development zone;polycentric;institutional proximity

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赵新正, 冯长安, 李同昇, 刘晓琼, 芮旸. 中国城市网络的空间组织特征研究——基于开发区联系的视角[J]. 地理研究, 2019, 38(4): 898-910 https://doi.org/10.11821/dlyj020170982
ZHAO Xinzheng, FENG Changan, LI Tongsheng, LIU Xiaoqiong, RUI Yang. Spatial organization characteristics of urban network in China:An analysis based on linkages between China's national-level development zones[J]. Geographical Research, 2019, 38(4): 898-910 https://doi.org/10.11821/dlyj020170982

1 引言

伴随着全球化和信息化的发展,以GaWC研究小组为代表的一批****将“流动空间”理论与“全球城市”“世界城市”假说相结合,掀起了“世界城市网络”研究浪潮^[1,2,3,4,5],形成了城市研究领域的“网络范式”^[6,7,8,9]。近年来,****们结合多分部企业数据^{[10,11,12,13,14]}、企业间联系数据^[15]、互联网信息流数据^[16,17]以及包括公路^[18,19]、铁路^[20,21]、航空网络^[22,23]与客流数据^[24]在内的交通联系数据^[25]对城市经济关联网络、城市信息关联网络和城市基础设施关联网络展开了大量的研究,在城市关联网络的空间格局与演化方面取得了重要的进展。概括来说,城市网络关联网络的构建主要有三种思路：一是基于企业内部组织联系构建的城市间关联网络,代表性研究包括GaWC采用的连锁网络模型^[26]和Alderson提出的总部-分支模型^[27];二是基于流数据构建的城市间关联网络,代表性研究包括Smith等对航空网络的研究^[28,29]、Towsend等对信息网络的研究^[30,31]等;三是借鉴引力模型构建的基于城市特定属性的城市间关联网络,代表性研究包括顾朝林等基于重力模型等对中国城市体系空间联系与层域的划分^[32]、冷炳荣等对中国城市经济网络空间特征的研究^[33]。
基于企业组织视角对城市网络进行研究的思路是当前研究的主流学派,其优势是抓住了企业这个经济活动的关键主体,代表性的模型包括连锁网络模型^[26]和垂直网络模型^[27],面临的挑战包括缺乏对不同企业组织结构存在的差异考虑以及缺乏对企业组织联系地理特征的考虑^[10,34];基于流数据对城市关联网络进行研究的思路也是城市网络研究的重要方向,其优势是精准度高,面临的挑战是基于不同流数据所构建的城市间关联网络差异较大,各网络之间可比性差,同时数据采集也存在一定困难;借鉴引力模型对城市网络进行研究的思路是在缺少城市间直接关系数据时常用的一种替代方法,优点是既能反映城市间的综合联系也能反映城市间的专项联系,且考虑了距离衰减效应,面临的挑战是数据精准度受限,在对城市间关联网络强度精度要求不太高时具有较好的适用价值。
开发区是城市内部实行特殊经济政策的产业空间,对于整个城市经济的发展具有举足轻重的影响。国家级开发区内产业层次往往较高、且存在一批拉动作用明显的大中型骨干企业^[35],因而其经济规模成为反映城市综合竞争力的重要指标;同时国家级开发区内产业本身具有较强的开放性,区内以跨国公司为代表的企业通过在地方和全球生产网络^[36]中的分工与合作增进了国家级开发区之间的联系,国家级开发区因此成为城市对外开放和联系的主要窗口。总之,国家级开发区既是其所在城市综合竞争力的主要来源,也是其所在城市对外开放的主要窗口,因此国家级开发区之间的潜在联系是反映城市间关联网络的重要指标（图1）。本研究采用全国国家级开发区数据,根据引力模型构建城市间经济关联网络,并借助ArcGIS空间分析和网络分析等方法,尝试探讨基于开发区联系的城市间关联网络的空间组织与演化特征。
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图1开发区与城市网络的关系
-->Fig. 1From development zones to urban networks
-->

2 中国开发区简介

从1984年设立第一批经济技术开发区开始,中国已经形成了从国家到地方的多级开发区体系^[37]。目前的开发区主要包括以发展知识密集型和技术密集型工业为主的经济技术开发区（经开区）、以促进高新技术成果转化为主的高新技术产业开发区（高新区）和发展对外贸易为主的外向型开发区（外向开发区）三种类型。就国家级开发区来看,经开区和高新区体系连贯性较强,自设立开始名称和政策一直保持着延续性,外向型的开发区则随着国家对外开放形势的变化而不断调整,先后出现了边境经济合作区、保税区、出口加工区、保税港区和综合保税区等多种类型,且不同类型的外向型开发区的统计指标也具有较大差异。考虑到开发区的典型性和数据的连贯性,本文仅对经开区和高新区两类开发区进行研究。
从国家政策以及开发区发展战略的变化看,两类开发区的发展阶段如表1所示：① 高新区：1988年经国务院批准设立至1992年为探索试点时期;从1992年中国扩大对外开放开始,以1996年《高新企业认定》文件的颁布为标志,高新区进入升级、融合发展的阶段,期间高新区数量保持稳定,新增数量较少;2010年开始,国家开始实施创新发展战略,多个省级高新区升级为国家级高新区,高新区进入了带动区域经济发展的新时期。② 经开区：从国务院1984年设立经开区到90年代中期,主要是经开区探索发展阶段;从90年代中期到2005年,随着中国改革开放的深入,经开区逐步转向快速发展阶段;2006—2010年,由于经开区的财税优惠政策优势受到WTO规则的挑战,经开区开始进入调整发展阶段;2011年开始,经开区再次进入稳步发展阶段,在促进国家经济结构的转型升级方面承担越来越多的任务。总体来看,经开区数量更多,分布范围更广,但是两类开发区在空间分布上也有一定的共同特征（图2）：国家级开发区都是从东部沿海地区向西北内陆地区逐渐扩散布局,呈现为东-中-西的梯度发展模式;此外,国家级开发区的设立基本遵循等级扩散规律,呈现省域中心城市-省域副中心城市-省域地级中心城市的发展轨迹;两类开发区均呈现出一定的集聚特征并呈现逐步加强的趋势。
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图2中国国家级开发区的空间分布
注：基于国家测绘地理信息局标准地图服务系统的标准底图（审图号：GS(2016)2884号）制作,底图无修改。
-->Fig. 2Spatial distribution of China's national level development zones
-->

Tab. 1
表1
表1中国开发区发展阶段划分
Tab. 1Stages of China's development zones

开发区阶段	经开区	高新区
第一阶段	1984—1996年	1988—1992年
第二阶段	1996—2005年	1993—2009年
第三阶段	2006—2011年	2010—2014年
第四阶段	2012—2014年

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3 研究方法与数据来源

3.1 数据来源

选取至少设有一类上述国家级开发区的地级行政单元作为对象,将设立在县、市、区的数据纳入到地级单元,采集了截至2014年底设立的所有国家级开发区的数据,其中包括219家经开区所在的144个城市和145家高新区所在的109个城市。首先从中国开发区网（http://dz.china.com.cn）获取各开发区名单,然后通过查询《中国开发区年鉴》《中国科技统计年鉴》等统计资料,分别获取了高新区和经开区的产值数据来反映开发区的经济规模。为保证数据的准确性,还通过访问各开发区官网进一步核实开发区设立的年份等信息,最终得到全部开发区数据。

3.2 网络关联强度的计算

开发区之间的联系是反映城市间关联网络的指向性指标,联系强度主要与开发区的经济规模和空间距离有关,因此可借鉴引力模型对其进行模拟。考虑到经开区和高新区所享受的具体政策以及重点吸引的企业类型存在明显差异,因此将重点关注同类型开发区之间的联系,对不同类型开发区间产生的联系暂不予考虑。
Rij=xi×xjD2（1）
式中：R_ij表示开发区i和开发区j间的联系强度;x_i表示开发区i的经济规模的标准化值;D表示开发区i和开发区j之间的距离标准化值。需要说明的是,距离系数的取值无统一的标准,采用距离平方的倒数是经验值。

3.3 网络指标测度

3.3.1 中心度 网络中心度包括度数中心度、中间中心度和接近中心度等多种类型。通过汇总节点城市与其他城市的联系值,得到城市在网络中的加权度数中心度,进而对城市在网络中的地位进行衡量,具体公式如下：
RCi=∑j=1nRij（2）
式中：RC_i为城市i的度数中心度;R_ij为城市i与城市j之间的联系强度。
3.3.2 功能多中心指数 采用Hanssens等提出的FPI指数^[38]测度全国各类型开发区是否存在功能多中心趋势,该方法通过把所有城市中心性指数整合成单一指数对区域平衡度进行测度。具体步骤如下：
DIi=RCi∑j=1jRCjJ（3）
RCi'=1Ri（4）
FPI=2-SDSDRS2,SD≤SDRS（5）
FPI=SDRSSD2,SD≥SDRS（6）
式中：DI_i是城市i的主导性指数;RC_i是城市i的中心度;J是城市数量;R_i是RC_i由高到底排列的位序; RCi'是RC_i排序的倒数;SD与SD_RS分别是RC_i与 RCi'的标准差。FPI指数介于0~1之间,0表示绝对主导,1表示最完美的多中心分布,而0.5表示等级规模分布。
3.3.3 网络分派指数 网络分派指数（E-I指数）用来反映一个网络中小团体网络特征是否明显,E-I指数接近于-1表明区域内部城市间网络密度明显高于区域外部联系,该区域独立于总体城市网络的程度越强;E-I指数接近于0,表明区域内部城市网络联系密度与外部网络联系密度接近,区域城市网络与总体城市网络融为一体;E-I指数接近于1表明区域内部城市间网络密度明显低于区域外部联系网络密度,网络联系更多发生在区域外部。E-I指数的具体计算步骤如下：
E-I=ρEL-ρILρEL+ρIL（7）
ρEL=eRCin-kn-k-1/2（8）
ρIL=iRCikk-1/2（9）
式中：eRC_i为区域对外联系总量;iRC_i为区域内部联系总量;ρ_EL为区域外部联系网络密度;ρ_IL为区域外部联系网络密度;n为网络节点数量;k为区域内网络节点数量。本文采用E-I指数同时检验包括东部、中部、西部和东北地区在内的四大板块和包括长三角、珠三角、京津冀、长江中游和成渝城市群在内的五大国家级城市群^[39]的小团体网络特征。

4 结果分析

4.1 网络节点中心度的分布特征

按照自然断裂点法将网络节点中心度分为6个等级,前3个为高等级城市,后3个为低等级城市,通过分析城市网络中心度的分布与变化可以看出城市网络地位及其变动特征（表2）。总体来看,两类开发区所形成的城市间关联网络均呈现少数城市占主导地位的金字塔结构,网络地位较高的城市具有沿海指向、沿江指向和地方中心指向三个特征,珠三角和长三角城市群内的城市共同主导了高新区城市网络,长三角地区城市在经开区城市网络中占据绝对优势。
Tab. 2
表2
表2城市网络的中心度
Tab. 2Centrality of two kinds of urban network

	高新区城市关联网络					经开区城市关联网络
	第一层级		第二层级	第三层级		第一层级	第二层级	第三层级
阶段1	广州、佛山 北京		天津 上海	苏州、中山、沈阳		上海、苏州 营口	天津、大连	宁波、南通
阶段2	广州、佛山 无锡		苏州 常州	鞍山、辽阳、深圳、上海 中山、珠海、湘潭、长沙 株洲、北京、南京、天津		苏州、上海 杭州	天津、南京	北京、宁波、南通 烟台、芜湖
阶段3	广州、佛山 无锡、苏州 常州		上海 深圳 鞍山	长沙、中山、西安、北京 辽阳、株洲、南京、湘潭 珠海、咸阳、惠州、武汉 东莞、天津、南通		苏州、镇江	扬州、上海 无锡、南京	湖州、嘉兴、杭州 南通、天津、宁波 烟台
阶段4						苏州、无锡	扬州、嘉兴、镇江 南通、上海、杭州 南京、绍兴	湖州、泰州、天津、宁波、芜湖

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在高新区城市关联网络之中：伴随着长三角地区城市地位的上升以及京津冀地区城市地位的下降,高等级城市由最初的珠三角、长三角和京津冀地区城市三足鼎立格局逐步演变成了珠三角和长三角地区城市共同主导、其他区域性中心城市占据一定地位的格局。具体来看,第一层级城市中长三角城市增势明显。珠三角地区的广州和佛山从初始阶段就处于第一层级,长三角地区的无锡、苏州和常州在第二、三阶段上升为第一层级城市。第二层级城市波动较大。上海地位先降后升,仍然保持在第二层级,天津地位下降至第三层级,苏州、常州进入第二层级后地位仍在上升,深圳和鞍山在第三阶段跻身到了第二层级。第三层级城市在经历第二阶段大规模提升后稳中有增。除了一直稳定的中山外,辽阳、南京、北京、珠海、湘潭、长沙在第二阶段、西安、武汉、东莞、咸阳、惠州、南通等城市在第三阶段进入到第三层级。
在经开区城市关联网络之中：由于珠三角城市的缺失以及京津冀地区城市地位的下滑,长三角地区城市在城市网络中占据了绝对的优势。长三角地区的苏州凭借其独特的园区发展模式（苏州先后设立了9家各类国家级开发区）始终保持在第一层级,上海、杭州、镇江和无锡等长三角地区城市则先后进入过第一层级;第二层级城市则在经历了前2个阶段的波动后逐步稳定在扬州、上海、南京等长三角地区城市之中;第三层级城市中湖州、台州、宁波等长三角地区城市占主导。营口、天津、大连、北京、烟台和芜湖是前三层级中出现过的少数非长三角地区城市,其中营口、天津、大连的地位均呈现下降或波动下降趋势;没有一个珠三角地区城市出现在前三层级,这与珠三角地区仅有少量的经济技术开发区（整个珠三角仅拥有5个国家级经开区且集中分布在广州、珠海和惠州3个城市）有密切关系。

4.2 网络联系层级的演化特征

参照刘铮等对网络层级的划分^[40],选取联系值的前1%、2.5%、10%、20%为阈值对网络进行分层,可以总结出城市网络层级演化特征（图3）。城市群内部中心城市与副中心城市之间的联系是城市网络发育的基础,城市网络基本遵循从沿海三大城市群内部团簇状结构向中西部及东北地区扩张进而形成鸟巢状结构的模式,高新区和经开区城市关联网络在哈尔滨-成都-深圳（广州）-福州-上海围合成的网络密集区内分别呈现北密南疏和东密西疏的多层级格局。
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图3基于两类开发区联系的城市网络联系图
注：基于国家测绘地理信息局标准地图服务系统的标准底图（审图号：GS(2016)2884号）制作,底图无修改。
-->Fig. 3Linkages of two kinds of urban network systems
-->

高新区城市关联网络从城市群内部开始发育,以东部三大城市群为核心向东北地区和中西部地区梯度蔓延并不断加密,最终形成了哈尔滨-成都-深圳-福州-上海围合形成的高密度网络核心区和北密南疏的非对称格局。城市群中心城市与副中心城市之间的垂直联系是第一层级城市网络联系的主体,跨城市群中心城市间以及部分城市群内部城市间的联系是第二层级网络联系的主体,跨城市群重要城市间的联系构成了城市网络第三层级联系的主体,其他地级城市之间的联系则构成了城市网络第四和第五层级的联系。从城市网络密集区内部来看,以北京、上海、武汉、西安和长沙为顶点的北部区域内部网络联系相对密集,以成都、深圳（广州）、上海（苏州）和长沙为顶点的南部区域内网络联系相对稀疏,西部地区的昆明、兰州、乌鲁木齐等地始终是网络中联系强度较低的塌陷区。
经开区城市关联网络同样从城市群内部开始发育,主要以京津冀城市群和长三角城市群为核心逐步向东北、华中、西南和华南地区梯度扩展,最终形成了哈尔滨-成都-广州-福州-上海围合形成的高密度网络核心区和东密西疏的非对称格局。与高新区城市关联网络类似,第一层级的联系主要发生在城市群内部中心城市与次级中心城市之间,第二层级的联系主要存在于中东部地区跨城市群中心城市之间和部分城市群内部中心城市与次中心城市之间,第三层次联系主要是跨城市群的重要城市之间的联系,其他联系则构成了第四、第五层次的网络联系。伴随着城市网络的发育,经开区城市关联网络空间结构呈现出簇状结构向鸟巢结构的转变,其中以哈尔滨-北京-武汉-广州-福州-上海为顶点的中东部板块内部网络联系密集,北京-西安-成都-广州-武汉围合而成的西部板块内城市间网络联系比较稀疏,整个西部地区除西安、成都和重庆外的其他城市之间联系强度始终较低。

4.3 网络结构的多中心特征

两类开发区城市关联网络单中心集聚特征明显,且高新区和经开区城市关联网络的多中心特征随着时间的推移分别呈现稳步增强和先减弱后增强的趋势。从表3来看,首位城市的主导性功能指数（DI₁）反映出两类城市关联网络向首位城市集聚的单中心特征明显,且经开区城市关联网络比高新区关联网络具有更强的集聚特征,网络功能多中心指数（FPI）的计算结果同样支持上述结论;进一步的分析显示,两类城市关联网络的FPI值都远小于典型等级规模分布情况所对应的FPI值（0.5）,表明基于国家级开发区联系所形成的城市关联网络体系比传统的等级规模体系具有更强的集聚特征。从变动趋势来看,高新区城市关联网络中首位城市的主导性功能指数随着时间的推移稳步降低,而经开区城市关联网络中首位城市的主导性功能指数随时间的推移先升后降,导致高新区和经开区城市关联网络的多中心性特征分别呈现稳步提升和先下降后上升的变动特征。
Tab. 3
表3
表3两类城市间关联网络的功能多中心指数
Tab. 3Multi-center index of two kinds of urban network systems

	高新区城市关联网络			经开区城市关联网络
	DI1	FPI		DI1	FPI
第一阶段	31.65	0.011		28.32	0.013
第二阶段	22.87	0.016		45.53	0.009
第三阶段	17.76	0.019		31.59	0.016
第四阶段				27.38	0.017

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4.4 网络内部的小团体特征

两类开发区城市关联网络内均存在以板块和城市群为单位的小团体网络现象。板块小团体网络现象表现为明显的阶段性特征,城市群网络小团体现象存在一定的区域差异。
从四大板块区域来看：高新区城市关联网络内四大板块E-I指数均显著且绝对值较高,表明以板块为单位的小团体网络现象（简称“板块小团体网络”）在高新区城市关联网络内普遍存在（表4）。其中东北地区小团体网络发育水平最高（|E-I|平均数0.92）,东部和中部地区其次（|E-I|平均数为0.87和0.86）,西部地区发育水平最低（|E-I|平均数为0.70）;随着时间推移,东部和东北地区内部的小团体网络特征有所下降,中部和西部地区内部的板块内小团体网络特征有所增强。经开区城市关联网络内以板块为单位的小团体网络现象随时间的推移越来越普遍。第一阶段仅有东部地区内部表现出显著的小团体网络特征（|E-I|平均数0.95）,第二和第三阶段依次增加了中部和东北地区（|E-I|平均数0.90和0.94）,西部地区直到第四阶段才表现出明显的板块内小团体网络发育特征（|E-I|为0.70）。
Tab. 4
表4
表4两类城市间关联网络的E-I指数
Tab. 4E-I index of two kinds of urban network systems

	高新区城市关联网络				经开区城市关联网络
	阶段1	阶段2	阶段3		阶段1	阶段2	阶段3	阶段4
东部地区	-0.90**	-0.82**	-0.87*		-0.98**	-0.94**	-0.92*	-0.95**
西部地区	-0.72*	-0.65*	-0.74**		-	-	-0.54	-0.70*
中部地区	-0.87**	-0.85**	-0.90**		-	-0.93**	-0.86*	-0.90**
东北地区	-0.96*	-0.87**	-0.90*		-	-	-0.93**	-0.95**
长三角城市群	-0.86*	-0.66*	-0.70**		-	-	-0.76*	-0.82**
珠三角城市群	-	-0.67*	-0.80*		-	-	-	-
京津冀城市群	-	-0.62*	-0.61*		-	-	-	-
长江中游城市群	-	-0.64*	-0.68*		-	-	-0.64*	-0.70*
成渝城市群	-	-	-		-	-	-	-0.74*

1．-表示因数据过少,没有统计意义。2．采用置换检验的方法对E-I指数的显著性进行检验,^*和^**分别表示5%和1%水平显著。
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从典型城市群来看：高新区城市关联网络内小团体网络现象主要集中在中东部城市群（表4）。其中,长三角城市群最早出现群内小团体网络现象（|E-I|为0.86）并随着时间的推移略有下降;珠三角、京津冀和长江中游城市群内部的小团体网络现象从第二阶段才开始出现且保持在较低的水平（|E-I|平均数依次为0.735、0.615和0.66）,西部地区的成渝城市群始终没有出现明显的小团体网络特征。而经开区城市关联网络内小团体网络现象在东中西部城市群内各有1个代表。其中,东部地区的长三角城市群和中部地区的长江中游城市群均从第三阶段开始表现出比较显著的小团体网络现象（|E-I|平均数分别为0.79、0.67）,西部地区的成渝城市群直到第四阶段才表现出明显的小团体网络特征（|E-I|为0.74）,而东部地区另外两个城市群（珠三角城市群和京津冀城市群）则始终没有出现明显的小团体网络特征。

5 结论与讨论

5.1 结论

自城市网络研究兴起以来,流数据和多分部企业集团数据成为测度城市间关联强度的主要数据源,但是流数据在应用到城市网络研究时面临着获取困难以及不同流数据之间可比性不强的挑战,企业集团数据在应用到城市网络研究时则面临着复杂的企业组织结构难以进行模拟的限制,因此拓展城市网络研究数据源对于推动城市网络的研究具有重要意义。基于上述背景,本文以代表城市对外开放窗口的国家级开发区为基础,借助引力模型对城市间关联强度进行模拟,为城市网络研究拓展了新的数据源,并通过网络分析方法对两类城市关联网络空间组织特征进行分析,从而为多视角城市网络的研究提供更多支撑。本文主要结论如下：
（1）城市网络中心度呈现少数城市占主导地位的金字塔结构的特征。这与基于流数据^[25]、企业网络数据^[41]以及“引力模型+经济数据^[33]”所构建的城市间关联网络具有共性,反映出城市网络内部各节点城市非均衡发展的普遍规律。本文还发现高新区城市关联网络由珠三角和长三角城市群内的城市共同主导,经开区城市关联网络由长三角地区城市主导。非传统中心城市（如苏州、无锡、深圳和佛山等）的突出地位,并非说明其在城市网络体系中的地位超过了北京和上海等传统中心城市,但却表明以开发区为代表的国家优惠政策对于提升非传统中心城市的网络地位和重塑中国的城市网络体系具有重要的作用。
（2）中国城市网络呈现出从东部城市群内部向其他区域逐步扩展、网络结构逐步从团簇状向鸟巢状转变的基本规律,高新区和经开区城市关联网络的核心密集区分别呈现北密南疏型和东密西疏的非对称格局。需要说明的是,城市网络的非对称格局与开发区的空间非均衡分布密切相关。差异最为明显的珠三角城市群内9个城市均设有国家级高新区,但是仅有广州、珠海和惠州3个城市设有国家级经开区,这使得珠三角城市群的高新区城市关联网络呈现复杂的多层次网络结构,而经开区城市关联网络仅呈现简单稀疏的网络结构;较为均衡的东北地区内22个国家级经开区和15个国家级高新区分别分布在16个和15个城市,从而在两类网络中均形成了较为密集的城市网络结构。
（3）基于国家级开发区所形成的两类城市网络均表现出极弱的多中心特征。即使与传统的等级规模体系相比,开发区联系所形成的城市关联网络体系仍然表现出更强的单中心集聚特征。这意味着城市网络内部多数的发展机会被少数城市所占据,显然不利于缩小区域差异。通过进一步研究发现,两类网络的多中心程度随着时间的推移有所提升,意味着随着开发区数量的增加尤其是中西部地区开发区数量的增加,区域发展不平衡的程度有望得到缓解。该结论为通过实施开发区战略缩小区域差距提供了理论支撑。
（4）板块经济运行和城市群战略实施对城市关联网络具有积极影响。四大板块和城市群是中国制定区域经济政策的基本单元,但是板块经济运行和城市群战略的实施对城市网络演化的影响并不明确。本研究发现城市关联网络内部存在以板块和城市群为单位的小团体网络现象,表明城市群战略的实施以及板块经济的运行都会对城市间网络联系产生积极的影响。同时发现东部地区板块经济现象出现最早水平最高,西部地区的板块经济现象出现最晚水平最低,东北地区和中部地区居中。长三角城市群战略实施效果最明显,珠三角、京津冀和长江中游城市群在利用高新区联系来促进城市群建设方面表现较好,长江中游城市群和成渝城市群在利用经开区联系促进城市群建设方面表现突出。

5.2 讨论

可以进一步探讨的是,城市网络的研究在数据源拓展和网络分析方法发展方面做了很多积极的尝试,但是在城市网络研究视角的拓展及城市网络的解释方面进展较为缓慢,而缺乏理论框架是一个重要原因。随着演化经济地理学的兴起,以制度邻近性(制度邻近性是指主体在类似制度环境下,共享相似的习惯、惯例、既定做法、规则和法律;制度邻近性意味着共享类似的行为规则和价值观,能够增进信任水平和降低交易成本,有利于提升主体间合作的可能性。)为代表的关系邻近性概念成为解释经济地理现象空间分异的有效框架^{[42,43,44,45,46]},也为城市网络研究视角的拓展和城市网络的解释提供了一个值得尝试的理论框架。对现代城市来说,制度邻近性意味着一致的经济政策和相似的投资经营环境,突出表现为市场化程度和地方保护程度的相似性^{[47,48,49,50]}。由于本研究所选用的两类国家级开发区内各独立实施一套相似的经济政策,因此不同城市同类型国家级开发区内的企业便拥有了统一的行为规范^[51,52],加之在长期的合作过程中形成了共同遵循市场运行规则的习惯和惯例,实际上同类型国家级开发区成为不同城市之间具有一致经济政策和相似投资经营环境的制度性空间,拥有同类型的国家级开发区成为城市间制度邻近性的重要标志。基于上述认识,将来或可尝试以同类型国家级开发区为切入点探讨将城市网络研究视角从地理邻近视角拓展到制度邻近视角的可行性。考虑到开发区之间相似的政策环境不仅导致了城市间的合作也带来了城市间的竞争,在未来的研究之中需要精确分辨开发区政策对城市间合作与竞争关系的影响机理及正负双向作用强度。
致谢：感谢杜娟同学在数据处理、图表绘制方面的贡献！
The authors have declared that no competing interests exist.

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