, 刘卫东, 柯文前The spatial structures and organization patterns of China's city networks based on the highway passenger flows
CHENWei, LIUWeidong, KEWenqian通讯作者:
收稿日期:2016-05-28
修回日期:2016-09-26
网络出版日期:2017-02-15
版权声明:2017《地理学报》编辑部本文是开放获取期刊文献，在以下情况下可以自由使用：学术研究、学术交流、科研教学等，但不允许用于商业目的.
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摘要
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Abstract
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1 引言
20世纪后期,随着全球化和信息化进程逐步深入,互联网、通信技术和现代交通工具迅猛发展,极大推动了区域经济变革,生产方式和空间组织呈现出多元化发展态势,由行政区划主导的等级空间逐渐向关系网络化的功能空间转变[1-3]。依托“流空间”,城市越来越多的参与到全球范围内的要素流动,作为一种新的跨越行政界限的城市间功能关系,“城市网络”概念应运而生,城市地理学的研究视野由原先更多关注城市等级规模体系开始转变为多尺度城市网络的结构、功能和联系[4]。作为全球化、信息化时代背景下产生的新型空间组织方式,城市网络是相似或互补的城市间形成的水平和非层级性的联系以及流动的网络体系,强调专业化分工和外部性[5-6]。“流空间”理论带来了经济地理与城市地理网络化研究热潮,多视角、多尺度城市网络研究在不断丰富空间逻辑和区域认知的同时,也在一定程度上带来了学科方法论突破和理论创新。目前,关于城市网络的研究可大致分为“世界城市网络”和“多中心城市区域”两大流派;在空间尺度上又可分为全球尺度[7]、国家尺度[8]和区域尺度[9]等;网络表征媒介也日趋多样化,包括经济联系、社会联系、文化联系和政治联系等方面。在实证研究上,目前主要通过基础设施[10-11]、企业组织[7, 12]和社会文化[13-14]等路径展开多尺度城市网络研究。其中,基础设施途径是比较直接的测量方法,具体可以细分为两类,一类是交通基础设施,主要通过城市间的航空、铁路客货流来度量城市间联系;另一类是通讯基础设施,主要采用互联网、电话通信和邮政流等数据刻画城市网络结构[15]。近年来,关于中国城市网络发育的实证研究正逐渐增多,研究视角多集中在交通基础设施[16-17]、企业组织[18-19]和互联网通讯[20-21]等途径,更多倾向于采用社会网络、复杂网络指标测算拓扑属性,以此剖析城市网络结构特征,却在一定程度上忽略了地理空间作用并缺乏对内在逻辑的深层解读,导致结论价值和新颖性有限。
现实世界中的城市网络发育格局能够从城市间联系流所映射,但在一定程度上受到城市等级和地理距离的空间交互叠加作用[22]。一般而言,高等级城市间更倾向于克服地理距离束缚而发生频繁要素联系,但城市间要素关联强度却又受到真实地理空间约束而发生距离衰减。因此,如何认识城市等级与城市网络发育间的交互关系,以及地理距离在城市网络发育中的作用,具有重要的研究价值。而人流与物流在区际间流动形成的交通流是真实和有效反映城市网络的重要指标,并对地理距离具有天然的敏感性。受限于数据获取,当前基于交通基础设施视角考察中国城市网络的研究主要集中在航空流、铁路流等视角,而基于公路联系流的相关研究则开展相对较晚,且基于宏观尺度公路流刻画城市网络或区域联系的研究鲜有所见。公路主要承担短距离运输上的便捷联系,具有显著的空间依赖性和距离衰减特性,能够很好地刻画完整地域系统内部的功能联系,对于考察城市等级与地理距离在城市网络发育中的交互作用具有重要意义。
鉴于上述背景,本文基于中国289个地级以上城市间公路联系流数据,采用社区发现和网络可视化等研究方法,考察城市等级和地理距离在城市网络发育中的交互作用,刻画公路客流视角下的中国城市网络功能结构和区域效应,并对其空间组织模式进行特征提取和规律挖掘,以期能够为城市网络研究提供新的方法支撑和认知视角,并将有助于认清在全球化和地方化过程中的区域空间重组。
2 数据来源与研究方法
2.1 数据来源
以往研究中的交通流数据更多源自于部门统计的航空流或铁路流数据,而针对全国尺度的公路联系数据几乎不存在,同时也存在着样本量不足和实时性较差等问题。利用网络数据抓取则在一定程度上突破了上述限制,具有较好的现时性和全覆盖。本文的原始数据为中国289个地级以上行政单元间汽车班次联系,数据结构为289×289的对称矩阵,共83232个关系数值,用以表征基于公路联系的中国城市间空间关联强度。考虑到数据采集的工作量,这里主要通过调用相关汽车服务网站（checi.cn）进行网页检索,利用循环查询从中提取出城市间班次联系数据,并通过随机抽取、交叉检验等方式进行人工校验、修正,从而确保数据的完备性和科学性。需要说明的是,除节假日外,中国绝大部分城市汽车班次行程是相对固定的,因此这里仅抓取一天的班次数据作为代表。其中,数据抓取过程在C#语言环境下进行,数据采集日期为2014年4月15日。2.2 研究方法
（1）社区发现基于拓扑关系和属性,识别网络内蕴的社区结构,即为社区发现（community detection）,也称为社区挖掘。其基本特征是社区内部节点间联系紧密,而社区间节点联系却相对较弱,与传统聚类理论存在着一定的方法论相似。社区发现一直是复杂网络领域的前沿命题,目前主流社区发现算法主要包括Girvan-Newman[23]、Walktrap[24]、Fast-greedy[25]、Multi-level[26]、Label Propagation[27]和Infomap[28]等。
其中,Rosvall等[28]基于流和信息论提出了著名的Infomap算法。该算法的核心思想是通过整个网络中的信息流来度量节点间的关系,社区内部节点间的信息流显著大于社区间节点的信息流。它以随机游走路径的编码长度作为优化的目标函数,将网络剖分问题转化为最小化描述长度的信息压缩编码问题。根据香农定理,假设使用n个码字来表示随机变量X在游走过程中出现概率pi的n种状态信息,则平均编码长度不低于随机变量X本身的熵,即：
为刻画随机游走过程,对所有节点进行霍夫曼编码,每个节点将由其所处的社区霍夫曼编码和社区内部具体节点的霍夫曼编码共同构成,利用霍夫曼编码来描述节点在网络中随机游走的访问量和访问频率,使得网络中的任意路径都可以通过编码组合来表达。因此,如果将最小编码长度作为目标函数来优化,则社区结构划分问题便转化成了信息流路径编码压缩问题。根据信息熵理论,其映射方程如下：
式中：L(M)表示随机游走于社区内和社区间所沿路径的平均编码长度期望值;q表示随机游走离开一个社区进入另一社区的概率;H(Q)表示随机游走在各个社区间运动概率的熵;pi表示随机游走存在于某一社区内部的概率;H(pi)表示随机游走在社区pi内部节点间运动概率的熵。
Infomap算法实现过程主要包括：① 对社区进行初始化,将每个节点单独看作一个小社区;② 节点随机移动,分别计算节点和社区合并情况下的L(M),合并使得L(M)减少最少的节点和社区;③ 重复执行上一步骤,直到L(M)的变化量最小。如图1所示,从图1a到图1c,大致显示了信息流的社区发现过程。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图1网络中信息流的社区发现示意表达
-->Fig. 1Detecting communities of information flows on networks
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就网络数据而言,节点权重、连边权重及连接方向均是其重要属性,对于刻画网络社区结构特征具有重要意义。但目前大多数传统算法,依然无法有效顾及有向加权网络,更多的是在丢失网络权重、连接方向等属性信息情况下进行的网络分割,且算法性能参差不齐,得出的结果往往与真实世界有所偏差。而Infomap算法是目前唯一能够充分顾及节点权重、连边权重和连接方向等拓扑属性的主流算法,同时还可以兼顾到高阶网络数据,对于真实世界网络社区划分具有显著的适应性和稳健的性能。相关研究表明,Infomap算法已经成为目前最好的网络社区发现方法之一[29-30]。这里,将城市作为网络中的节点,城市班次强度作为节点的权重;将城市间联系看做网络中的边,班次联系强度作为边的权重。
（2）网络可视化
地理学关注流空间格局、过程与内在逻辑,而对流数据的统计建模和可视化表达是从定量角度认识流空间的关键途径。一般而言,拓扑网络能够较好的描述拓扑关系和属性,实现对网络细节特征的精准刻画,然而却缺乏对地理空间的指示作用。地理网络在表达空间结构和空间形态等方面,具有天然优势,但在大数据量的网络特征解析方面,往往容易丢失复杂网络结构中的细节特征。因此,本文尝试综合集成拓扑网络和地理网络,深入挖掘基于公路联系的中国城市网络结构及其空间组织模式。
弦图（Chord Diagram）作为一种新兴的拓扑网络可视化方法,能够将网络数据高度图形化,从而被广泛用来揭示网络节点间拓扑关系和属性。弦图以节点属性为圆弧,不同颜色的圆弧表示不同的节点,属性值越大,对应的圆弧越长。各圆弧间的连线为弦,弦的颜色表示不同节点间的拓扑关系,弦的粗细则取决于节点间关联强度的大小。
3 中国城市网络宏观格局
空间联系是流空间的基本内涵。相对于传统研究主要通过要素分布或重力模型刻画区域间联系所体现出的等级结构、静态格局,基于关系数据的城市研究带来了开放的、动态的和网络化的全新视角,而公路流是典型的关系型数据。图2显示了基于公路联系的中国城市网络空间关联可视化表达。从宏观格局来看,中国公路流分布具有显著的空间异质性、城市网络空间关联形态表现出强烈的空间依赖性和层级特征,与中国主要城市群分布存在较大程度的空间耦合,更多体现出区域尺度的空间关系及核心—外围组合关系。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图2中国城市网络宏观格局
-->Fig. 2Macro-spatial configuration of China's city networks
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从空间分布来看,中国城市公路流主要集中分布在东部沿海地区,尤其是京津冀、山东半岛、长三角、海峡西岸和珠三角等城市群地区,共同构成了中国城市关联密集带;其次是东北地区和中西部重点经济区,依托于核心城市,形成高对外流量分布的城市区域,例如,以郑州为中心的中原经济区、以成都、重庆为核心的成渝经济区等。从空间关联形态来看,长三角基本形成多中心、多层级的城市网络格局,区域内部城市间紧密相连,其影响力已经逐步至延伸毗邻的安徽省;珠三角以广深为核心城市构成高度对外辐射的关联形态,并在一定程度表现出与毗邻的福建省、广西省的高度联系;京津冀依托于北京这一巨型城市,与周边区域构成放射状的联系格局,并向南延伸至鲁西地区部分城市,构成京津冀鲁城市网络格局;成渝地区以成都、重庆为双核心,与周边城市共同构成环绕状的城市网络格局,表现出双核心驱动型发展模式;以郑州、开封为最高联系的中原经济区,具有较高的平均织网密度,与腹地城市构成了高度联系的网络格局,但整体仍然表现为单中心发展态势;东北地区基本形成了以哈尔滨为核心的放射状空间关联格局,以长春、吉林为最高联系的吉林中部城市群,以及以沈阳为节点城市的辽中南城市群;其他区域,如长江中游地区,基本形成了分别以武汉为中心、以长株潭为中心的省域单元内部城市网络空间关联格局,但区域间的整体联系却相对较弱。
4 中国城市网络区域效应
基于全国地级以上城市间公路联系,通过社区发现方法（Infomap算法）,对中国289个地级以上城市进行区域划分,获得19个“社区内部紧密联系、社区间联系最少”的“地域共同体”,具体结果如图3所示。从空间范围来看,这些“地域共同体”的尺度要普遍小于传统的“三大地带”、“四大板块”等区域划分,却又大于都市绵延区或城市群尺度,因此这里暂且将其称为“城市经济区”,用以表征中国城市间要素关联的区域结构。这些城市经济区属于中国功能地域体系中重要的空间构造,为全面和客观认识中国城市与区域结构带来全新认知。相较于早期的城市经济区划分方案,顾朝林[31]划分为33个（二级）城市经济区,周一星[32]划分为11个（二级）城市经济区,本文的划分结果介于两者之间,并与顾朝林的划分方案存在着一定的结构相似,但同时也识别出一些新的城市与区域结构。具体而言,其空间内涵主要包括：
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图3基于空间联系的中国社区结构划分
-->Fig. 3Community structures based on the spatial linkages in China
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（1）行政区经济。行政边界是理解区域经济和空间相互作用的基本视角。基于空间联系视角划分出来的城市经济区,在较大程度上沿袭了省级行政边界,表现出明显的行政区经济特征。一方面,部分省份行政边界基本延续了自然地理界线,如山西、河北以太行山为界,武夷山隔开了福建、江西,南岭山脉是两广地区同福建、江西、湖南的天然分界。由于自然屏障阻隔,一些地区形成了相对封闭或半封闭的区域经济空间,例如福建、江西、湖南、四川等省份,导致省内城市间联系远高于同外界城市的联系。另一方面,中国“强政府、弱市场”和“自上而下”体制机制框架下,同一省份内城市在资源配置、要素流动、基础设施共享和区域分工协作等方面具有天然优势,从而形成行政区范围内的区域经济系统。由于行政管理体系、政策壁垒等因素存在,跨越行政边界的要素流动受到相当程度限制。
（2）巨型区域溢出效应。巨型区域的空间溢出效应能够跨越行政边界形成跨省际的区域联系。在图3中,存在一些跨越省级行政边界的城市经济区。在华东地区,上海、江苏和浙江共同被划分成同一社团。以上海为龙头的长三角地区是中国经济发展水平最为发达的区域,区域间人流、物流、信息流等要素流动频繁,区域空间结构趋于多中心、网络化发展阶段,经济辐射能力强,区域经济一体化趋势明显。在华南地区,广东、广西两省被划分到同一社团。珠三角城市群已经成为中国发育最为成熟的城市群之一,核心城市辐射带动能力较强,并逐步辐射到周边区域。广西省和广东省同处南岭山脉以南、珠江流域,两省在自然地理、历史基础和社会文化等方面都具有共性,尤其社会经济联系紧密,目前覆盖两省的珠江—西江经济带已经上升为国家战略。在华北地区,北京、天津、河北和山东被划分为同一集团。京津二市是京津冀地区的节点城市,区域经济增长引擎,统领区域间要素关联,其辐射能力并逐步扩散至山东省,形成京津冀鲁的经济联系格局。
（3）核心—边缘结构。基于公路流视角的城市经济区划分表现出明显的行政区经济特征,省级行政边界成为不同区域重要的分界线,然而部分省区边界城市却脱离本省行政框架而进入相邻省份经济区。例如,内蒙古的通辽与辽吉二省（社区9）的联系更加紧密,内蒙古赤峰和河南省安阳市进入京津冀鲁城市组团（社区3）,皖北地区的阜阳、亳州被划入中原经济区（社区4）,甘南地区的天水、平凉、庆阳和陇南与以西安为核心城市的陕西组团（社区8）联系更加紧密,成渝地区城市连成一体,川南的攀枝花进入云南的行政框架,吉林省的白城市、松原市纳入黑龙江为主的社区。位于省域边界的城市往往由于地理位置或自然条件阻隔,能够接收到的省域经济辐射有限,往往与省域中心城市形成明显的核心—边缘结构,成为行政区内资源配置和政策覆盖的真空区域。因此,这些城市可能会受到相邻省份强大经济中心的吸引而发生跃迁,克服行政束缚,脱离本省框架而进入相邻省份城市区域。
5 区域网络结构与空间组织
前文利用社区发现算法,将中国地级城市划分出19个“城市经济区”,其基本属性是区域内部联系紧密、区域间联系较少。这些“城市经济区”属于重要的空间构造,在一定程度上勾勒出空间联系视域下的中国区域城市网络空间格局,为全面认识不同地域系统内部要素间关联结构提供了全新视角。这里,基于“城市经济区”识别范围,进一步对各地域系统内部构造进行地理空间和拓扑属性的可视化表达,以期能够深入揭示中国城市网络结构和空间组织模式。图4显示了基于社区分割的中国城市网络宏观格局。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图4基于社区分割的中国城市网络格局
-->Fig. 4Spatial configuration of China's city networks based on community detection
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整体而言,不同地域系统内城市网络自成体系,表现出显著的空间依赖性和多元的空间形态,多层次、流动性和网络化的地域系统格局凸显。其中,织网密度最高的区域主要是江浙沪地区、两广地区和京津冀鲁地区,其次是成渝地区、河南省和辽吉地区。公路联系能够较好的刻画空间距离对于城市关联结构的重要作用。在单一地域系统内部,由于距离衰减效应,往往形成以中心城市为核心、向周边城市辐射的空间关联格局。从空间形态来看,基于公路联系视角下的区域城市网络空间结构大致可划分为单中心结构、双核心结构、多中心结构和低水平均势结构等区域关联形态,并以单中心发育模式为主。其中,单中心发育模式主要包括社区3、社区4、社区8、社区11、社区12、社区13、社区14、社区15和社区18;双核心驱动发育模式主要包括社区6和社区9;多中心发育模式主要包括社区1、社区2、社区5和社区7;低水平均势发育模式主要社区10、社区16和社区17。
5.1 单中心发育模式
单中心地域系统往往以一个大城市为核心,与周边若干个中小城市紧密联系,构成中心—外围结构的空间组织模式。单中心城镇体系主要表现出等级规模结构,垂直联系特征明显,核心城市处于主导地位,中小城市具有明显的向心联系空间指向。在经济发展初级阶段,区域内中心城市处于集聚状态和扩张趋势,对于生产要素具有强大的吸附能力,极化效应显著。由于规模效应,城市间的要素流动更多指向大城市,因而更容易形成单中心的区域结构。单中心结构是社会经济发展过程的自然现象,在特定发展阶段具有其合理性。从空间形态上看,基于公路联系的中国区域城市网络结构以单中心发育模式为主,其空间结构主要以放射形、环状和扇形等关联形态为主。区域内核心城市处于绝对优势,并没有明显的次级中心发育,这也在一定程度上折射出中国区域经济发展现状。在划分得到的这19个社区中,有9个社区均表现出不同程度的单中心结构。具体结果如图5所示,其中包括地理网络和拓扑网络。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图5以单中心结构为主的中国区域城市网络空间组织
-->Fig. 5Spatial organization of regional city networks based on monocentric structures in China
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社区3以京津冀鲁为主要区域,并向北延伸至内蒙古赤峰市、向南拓展至河南省安阳市,对应中国的华北地区（图5a）。整体基本形成了以北京为绝对核心向津冀鲁地区辐射的放射形空间联系格局,具有明显的空间依赖性和层级特征。空间距离在较大程度上塑造了城市网络格局,与北京联系最强的前3个城市分别是距离最近的保定、廊坊和天津,其次是承德、唐山、邢台、张家口和石家庄等周边城市,最终逐步延伸至山东省的济南、东营和德州等城市。从层级结构来看,区域层面城市间关联最强的是北京—保定、衡水—德州、北京—廊坊、北京—天津和石家庄—衡水,前两者的联系强度超过200次,后三者的联系强度则均超过100次,并且城市联系强度超过50的城市联系流中有接近半数与北京有关。值得说明的是,从空间形态上,山东半岛具有一定的多中心结构发育雏形,省会城市济南、鲁东地区的青岛、鲁南地区的临沂等都构成次区域内部明显的子联系网络。由于受到北京强大吸引力以及与河北部分毗邻城市的密集联系,山东半岛整体被“袭夺”入以北京为核心的京津冀城市组团,从而联合构成单中心发育结构的京津冀鲁地区。
社区4是以河南省为主体,还吸纳了湖北省十堰市和安徽省的亳州市、阜阳市,对应中原地区（图5b）。该区域城市网络主要是以郑州为中心连接周边城市形成的环状联系格局,其中,开封市具有较弱程度的次中心发育态势。郑州、开封和洛阳是该区域对外联系最多的3个城市,接近总流量的一半,其他城市如南阳、许昌、驻马店等也具有一定对外联系强度。郑州成为该区域网络的绝对核心,而开封、洛阳构成核心骨架的“两翼”,并与周边的新乡、焦作、周口、平顶山等城市联系,而外围地区城市间也具有一定联系强度,从而构成类似环状的城市关联网络。
社区8是以陕西为主体,并吸纳了甘南的4个地级市,即天水、平凉、庆阳和陇南（图5c）。该区域是典型的单中心放射形空间结构,以西安为中心向周边地区辐射的空间联系格局。从流量分布来看,西安的对外联系流量占据1/3左右;其次是咸阳,也具有一定比例,其他城市则相对较为平均。从空间联系流来看,西安和咸阳联系最为密切（超过200次）,其次是与周边的铜川、延安、渭南、汉中、安康等城市（超过50次）,而其他城市间的相互联系却相对较少。
社区11以湖北省内城市为主体（图5d）,由于是以地级城市为研究对象,并未包括仙桃、天门和潜江3个省辖市。该区域城市网络形成了以武汉为中心向周边辐射的放射形空间联系格局,武汉市的联系流量大约占全网流量的1/3,其最强联系主要是与荆门、孝感和黄石等城市。社区12以安徽省内城市为主体（图5e）。该区域城市网络主要呈现出以省会合肥为中心城市的环状空间联系格局。以合肥为中心连接芜湖、马鞍山和安庆构成了全网的主干框架,合肥、芜湖和马鞍山3个城市的对外联系流量基本占全部流量的一半,其他城市间的流量分布相对均衡,芜湖和马鞍山间的关联强度也相对较高。
社区13以黑龙江省为主体,还容纳了内蒙古呼伦贝尔市、吉林省的白城市和松原市（图5f）。该区域城市网络是典型的放射形空间关联结构,以哈尔滨为中心向周边的大庆、绥化、伊春、牡丹江等城市延伸,省区边境城市鸡西、牡丹江和七台河等城市间也有较强联系。社区14覆盖完整的山西省（图5g）,呈现出以太原为中心向周边城市联系的放射状空间关联格局,太原—阳泉、太原—晋中构成了网络主干,其他城市普遍发育较弱,城市间关联程度比较低。
社区15包含贵州省全部地级城市,形成以贵阳市为核心的扇形空间联系格局,贵阳—安顺、贵阳—遵义和贵阳—毕节联系较多（图5h）。其中,贵阳的联系流量约占区域总量的一半,而其他城市间差距较小。社区18以云南省为主体,并吸纳了川南的攀枝花市（图5i）。总体而言,该区域城市间联系普遍较弱,昆明是该区域的绝对中心,并与丽江、普洱等城市联系相对较多,攀枝花的联系方向主要是丽江和昆明。
5.2 双核心发育模式
双核心结构,又称为双中心结构,是指地域系统内部,以两个中心城市为核心引擎,紧密连接周边中小城市,构成多层次、网络化的城市体系,“双轮”驱动区域发展的空间运行机制。相对于单中心结构,双核心结构具有其明显特性,两个中心城市往往在空间上相隔一定距离,在各自腹地形成自身城市网络体系的同时,两个城市体系间也有所交叉重叠,高等级城市间更容易发生频繁联系,从而构成兼顾规模等级和网络联系的双核心驱动型区域发展模式。在中国区域城市网络中,成渝地区和辽吉地区均在一定程度表现出双核心驱动发育模式,基于节点城市构建子系统,子系统间又具有较为密集的联系,从而形成较为典型的双核心驱动型区域发展模式。如图6所示,上述区域分别对应社区6和社区9。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图6以双核心结构为主的中国区域城市网络空间组织
-->Fig. 6Spatial organization of regional city networks based on dual-nuclei structures in China
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社区6以四川省和重庆市为主体,并吸纳了云南省北部的昭通市,对应中国成渝地区（图6a）。成都和重庆均是高行政级别城市,而成渝经济区也是中国西部地区人口最为稠密、经济最为发达的区域,该区域城市网络以成都、重庆为双核,与周边城市紧密联系,构成层级明显、网络化交织的空间联系地域。从流量分布来看,成都的对外联系强度最大,其次是重庆、绵阳和德阳等城市,其他城市的流量分布相对比较平均。从空间层级来看,成都和重庆分别形成了各自的子联系系统,成都与周边的德阳、绵阳、乐山、泸州和眉山等城市联系紧密,而重庆则与毗邻广安、巴中、泸州和内江等城市具有一定强度的连接,但后者的网络联系强度要普遍弱于前者,上述连接共同构成了该地域系统的网络骨架。同时,两个系统的节点间也有一定交叉,广安、南充、内江、泸州等城市与两个中心城市均具有相当强度的联系,其他城市间关联程度较强的还有德阳—绵阳、泸州—宜宾等。
社区9包括辽宁省的全部城市、吉林省的大部分地级市以及内蒙古通辽市（图6b）。总体而言,该区域城市网络主要包括以长春为核心的吉林中部地区和以沈阳为核心的辽中南地区两个子系统关联结构,但整体网络密度相对较低,除了长春—吉林、长春—四平,其他城市间联系均低于100。吉林中部地区城市网络主要以长春—吉林、长春—四平为联系骨架,与周边地区的辽源、白山、通化等城市连接,同时四平和辽源也具有一定联系强度,共同构成子系统网络结构。辽中南地区以沈阳为核心形成了放射状的关联结构,与锦州、盘锦、大连等城市联系紧密,而与周边地区的辽阳、本溪和鞍山等却相对并不明显。同时,长春和沈阳两个中心城市间具有较强的联系密度,但长春的总联系强度要高于沈阳,四平、辽源等城市成为子系统间交流的中介节点。通辽虽然被纳入辽吉地区,但其联系强度明显低于两个省份内部城市间的关联强度。
5.3 多中心发育模式
随着社会经济发展,人口、产业和资源等不断向中心城市集聚,从而引发城市蔓延、交通拥堵、住房紧张、资源环境负荷加重等一系列城市问题。而单中心结构往往更容易产生上述的“城市病”或“区域病”等问题,各国政府和学术界开始认识到多中心结构是更加高效、稳定的区域发展模式。因而,多中心或组团式等空间组织模式成为探讨城市或区域可持续发展的重要命题,倡导区域经济由行政区划主导向关系网络化转变,引导区域发展由单中心结构向多中心结构演进,形成开放流动、功能互补的区域经济发展新模式。一般而言,多中心发育模式是指以多个核心城市为中心,依托于发达的基础设施网络,与周边中小城市形成资源共享、要素流动和分工协作的空间关系和功能网络。上述划分的社区中,江浙沪地区（社区1）、两广地区（社区2）、湖南省（社区5）和福建省（社区7）均在不同程度表现出多中心结构的区域发展格局,以长三角为核心的江浙沪地区和以珠三角为核心的两广地区具有较高水平的多中心发育形态,而以长株潭为核心的湖南省和以海峡西岸为核心的福建省在空间形态上具有多中心雏形,但目前仍是低水平的多中心发育结构。社区1完整对应华东地区的上海市、江苏省和浙江省,也反映出该区域经济一体化的趋势明显（图7a）。整体而言,该区域城市网络呈现出明显的多中心、网络化发育结构,具有显著的空间依赖性和层级特征。从流量分布来看,上海、杭州和苏州是对外联系总量前三位城市,其次是南京、宁波和嘉兴等,区域内其他城市间差距较小。上海是长三角地区的龙头城市,其与浙江省的杭州和宁波、江苏省的苏州和南京,共同构成该区域最为重要的核心节点,5个城市的对外联系量约占总量的一半。从空间形态来看,上海、杭州、苏州和南京分别有形成以各自城市为核心的城市关联网络,多中心发展态势明显。上海与区域内各城市形成了向内陆普遍联系的扇形辐射格局,与周边的杭州、苏州、宁波、嘉兴和南通等城市构成区域层面一级关联结构,且随着距离增加,城市间联系逐渐减弱,例如苏北和上海的联系要明显弱于苏南与上海的联系强度。杭州是沟通省内城市、苏南地区和上海的核心枢纽,基本形成放射状的对外联系格局,其与浙北城市如宁波、嘉兴和绍兴等的联系强度明显高于与浙南地区城市。南京则与周边城市构成了子联系网络,并向北辐射到苏北地区。从层级特征来看,以上海、杭州、苏州和宁波为核心的城市间高度关联,并与周边的上海—南通、上海—嘉兴等共同构成了整个区域最强关联结构,其中,上海—杭州、上海—苏州、杭州—嘉兴的联系强度均超过200次。第二层级网络则主要分布在以上述节点城市为核心,与周边城市形成的次级关联结构,地理距离对于城市网络塑造作用凸显,空间依赖性显著。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图7以多中心结构为主的中国区域城市网络空间组织
-->Fig. 7Spatial organization of regional city networks based on polycentric structures in China
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社区2主要是两广地区和海南省（图7b）。目前,广东省是中国第一经济大省,珠三角地区也是全国层面经济活动最为活跃、对外联系度最高的区域之一。在历史上,广东和广西并称为两广地区,具有天然的自然地理和社会文化联系。从流量分布来看,广州在对外联系总量上具有绝对优势,其次是深圳、南宁、珠海和东莞等城市,共同构成了该区域的联系枢纽。从宏观格局上看,该区域城市网络主要表现出多中心、多层次、网络化的空间关联形态,珠三角子网络和广西子网络格局凸显。具体而言,珠三角城市网络主要以广州、深圳、珠海和东莞为中心形成高密度的网络化交织格局,最高层级关联结构是广州—深圳、广州—珠海、广州—东莞。广州是一级中心,形成了多层级、放射状的空间关联形态,对外联系强度随着距离的增加而成衰减趋势;深圳、珠海和东莞为次级中心,分别形成了各自系统的子网络联系。广西子网络主要以南宁—防城港、南宁—钦州、南宁—北海为核心骨架形成的放射状单中心结构,柳州、梧州和玉林属于该子网络中的次级中心,是沟通区域间联系的重要节点。同时,子系统间也具有相对紧密的联系,南宁和广州的联系强度超过100次,广西东南部城市也分别与广州具有一定的联系。
社区5以湖南省为主体（图7c）。长株潭城市群是中国较早探索通过协调发展机制推动区域经济一体化的地区,并在2007年获批成为全国综合配套改革试验区。该区域城市网络具有典型的多中心发育结构,以长沙、株洲和湘潭为核心构成空间紧凑、联系密切并向外辐射周边城市的多中心网络化发展格局。从流量分布看,长沙、株洲和湘潭是该区域对外联系最多的3个城市,3个城市的对外联系总和超过区域总量的一半,仅长沙市的流量就超过区域总量的1/4,另外周边城市如邵阳、益阳、常德和娄底等也具有较强的对外联系。从空间形态来看,长沙、株洲和湘潭形成的三角网络是区域间联系的核心骨架,3个城市间的联系是该区域最强关联结构,长沙—株洲、长沙—湘潭的联系频次均超过200次,衡阳是该区域南部的重要节点。同时,其他较高层级的联系也大多都是与长沙相连,体现出长沙作为区域中心城市的引领作用。但该区域城市间联系的衰减速率相对较快,除去前10位最强的空间联系,其他联系已经开始低于40次,也在一定程度上反映出该区域外围城市发育相对较弱、关联程度有限。
社区7主要对应福建省（图7d）。由于特殊区位和自然地理结构,福建省历来就是一个相对自我封闭的区域,基于空间联系的划分结果也验证了这一结果。福建省的经济重心主要集中在沿海城市,形成带状的经济联系格局。该区域公路流分布显示出一定的等级规模结构,福州、厦门、莆田和泉州是对外联系最多的城市,莆田与福州的联系频次超过自身对外联系总量的50%。从空间形态看,该区域城市网络主要表现出以福州、厦门和泉州为核心的带状多中心关联结构,3个核心城市分别形成各自子网络系统,同时子网络间也具有较强联系,而这3个城市间的联系强度基本保持在150次以上。无论是从流量分布还是联系强度来看,位于省区边界的宁德、南平和龙岩等城市在总体上均表现出相对较弱的对外联系,自然条件限制可能是重要因素之一。
5.4 低水平均势发育模式
在特定时空情景下,地域系统内部各城市具有相似的经济发展水平,但并不存在显著的经济中心或增长极,区域内各城市表现出相对均势的发展地位,城市间要素分布和和经济联系相对均衡,从而整体表现出均势发育格局。从空间组织形态来看,除了上述单中心、双核心和多中心结构,部分社区的城市网络还表现出低水平的均势发展阶段,这些区域内并没有明显的核心引擎,经济体量规模小、要素流动滞后、关联程度有限,但并不是由于区域经济高度发达促成的均势发育一体化区域。该类型区域主要包括江西省（社区10）、内蒙古中西部地区（社区16）、甘宁青藏地区（社区17）和新疆地区（社区19）（图8）。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图8以低水平均势结构为主的中国区域城市网络空间组织
-->Fig. 8Spatial organization of regional city networks based on low-level equilibration structures in China
-->
社区10是由江西省全部地级市构成（图8a）。从流量分布来看,南昌、新余和吉安是对外联系强度最大的3个城市,其他城市间流量差距不大。全网整体密度相对较低,城市间联系流空间分布相对均衡,位于省区中部的南昌市和新余市分别成为拓扑网络中的小节点,北部以南昌、九江和景德镇为中心构成三角联系,中部以新余和吉安构成地区节点,周边城市围绕上述节点织网,构成了相对均衡的区域网络结构。社区16主要由内蒙古中西部地区构成（图8b）。该区域是内蒙古最具活力的城市经济区,6个地级市的对外联系强度分布平均,城市间关联网络表现出相对低密度的普遍联系,其联系强度均在50次以下。其中,呼和浩特—乌兰察布、鄂尔多斯—乌海是区域最强联系,其次是呼和浩特—鄂尔多斯、乌海—巴彦淖尔,共同构成了区域联系的骨架。
社区17以甘肃和宁夏大部分地级市为主要构成单元,并吸收了青海的西宁和西藏的拉萨（图8c）。整体而言,该区域城市网络表现出不规则的空间形态,网络连接度和成网密度均较低,除了银川—吴忠,其他城市间联系普遍低于40,且衰减速率快。宁夏的城市间具体相对较强的联系,以银川为中心,与周边的吴忠、中卫和固原等具有较强联系。甘肃省内城市流量分布内部差距较大,以兰州为中心,城市间联系普遍较弱,与兰州关联强度最高的分别是邻省的银川和西宁。社区19是由新疆的乌鲁木齐和克拉玛依共同构成。
6 结论与讨论
基于关系数据的城市研究带来了开放的、动态的和网络化的全新视角,多尺度城市网络逐步成为认识空间关系的主要视角。公路主要承担短距离运输上的便捷联系,公路流具有显著的空间依赖性和距离衰减特性,对于刻画区域尺度的空间关系具有重要意义。本文基于全国地级行政单元间的公路客运流,刻画中国城市网络结构,深入挖掘城市网络空间关联和组织模式,以期深化公路联系视角下的中国城市网络区域认知。研究表明：① 基于公路流的城市网络空间形态表现出强烈的空间依赖性和层级特征,与中国主要城市群分布存在较大程度的空间耦合,更多体现的是区域尺度的空间关系及核心—外围组合关系;② 通过社区发现算法识别出19个城市经济区,其空间内涵主要包括行政区经济、巨型区域溢出效应和核心—边缘结构等方面;③ 不同地域系统内城市网络自成体系,表现出强烈的空间依赖性和多元的空间组织模式,多层次、流动性和网络化的地域系统格局凸显;④ 从空间形态上看,区域城市网络空间结构大致可划分为单中心结构、双核心结构、多中心结构和低水平均势结构等区域关联形态,并以单中心发育模式为主。目前,学术界关于城市网络的研究视角和研究尺度在不断丰富,多视角和多尺度的实证研究将有助于加深对中国城市网络发育的区域认知。基于上述背景,本文通过公路客流刻画中国城市网络结构和空间组织模式,在一定程度上弥补现有研究中关于宏观尺度公路流数据刻画区域关联结构的缺失,丰富了强距离衰减作用下的城市网络研究视角,对于认识地理距离与城市等级在城市网络发育中的作用具有重要的参考价值。但考虑到真实交通流的难获取性,本文采用的班次数据仍是对真实流数据的参量替代。受限于数据来源和获取方式,本文在一定程度上忽略了公路客运中“经停现象”可能引起的实际班次溢出效应;同时,本文未能获取更细尺度的公路流数据,基于县级单元尺度考察中国城市网络空间组织对于识别精细尺度的区域结构、剖析城市网络内在关联模式具有潜在的重要价值。多尺度城市网络正在不断深化传统的城镇体系基础理论,并为不同尺度空间关系带来全新视角和理论认知,也是未来重点突破的方向。
The authors have declared that no competing interests exist.
参考文献 原文顺序
文献年度倒序
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被引期刊影响因子
| [1] | . Abstract Central place hierarchies have been the traditional basis for understanding external urban relations. However, in contemporary studies of these relations, a new emphasis on urban networks has emerged. Rather than either abandoning or extending central place thinking, it is here treated as representing one of two generic processes of external urban relations. Town-ness is the making of ‘local’ urban–hinterland relations and ‘city-ness’ is the making of ‘non-local’ interurban relations. Central place theory describes the former through an interlocking hierarchical model; this paper proposes a central flow theory to describe the latter through an interlocking network model. The key difference is the level of complexity in the two processes. |
| [2] | . ABSTRACT The network society is a global society because networks have no boundaries. Spatial transformation is a fundamental dimension of this new social structure. The global process of urbanisation that we are experiencing in the early 21st century is characterised by the formation of a new spatial architecture in our planet, made up of global networks connecting major metropolitan regions and their areas of influence. Since the networking form of territorial arrangements also extends to the intrametropolitan structure, our understanding of contemporary urbanisation should start with the study of these networking dynamics in both the territories that are included in the networks and in the localities excluded from the dominant logic of global spatial integration. |
| [3] | . 信息技术的惊人进步正在深刻地改变着社会和经济生活方式。这种变化已经引起了来自各学科的****们的强烈关注,并引发了一场关于新的信息技术之影响的争论。伴随这些争论,全球化和信息化时代的城市与区域发展已经成为学术界的热点议题。作者主要依据西方学术文献(特别是英语学术刊物),从技术进步的一般影响、信息化时代的特征、区域空间重组、城市空间演化、企业空间组织等方面,回顾对信息技术之空间影响研究进展。现有文献表明,新的信息技术在经济空间变化中起着越来越重要的作用,但是它只是一种提供可能或促成发生的介质,并不是决定性的。所 . 信息技术的惊人进步正在深刻地改变着社会和经济生活方式。这种变化已经引起了来自各学科的****们的强烈关注,并引发了一场关于新的信息技术之影响的争论。伴随这些争论,全球化和信息化时代的城市与区域发展已经成为学术界的热点议题。作者主要依据西方学术文献(特别是英语学术刊物),从技术进步的一般影响、信息化时代的特征、区域空间重组、城市空间演化、企业空间组织等方面,回顾对信息技术之空间影响研究进展。现有文献表明,新的信息技术在经济空间变化中起着越来越重要的作用,但是它只是一种提供可能或促成发生的介质,并不是决定性的。所 |
| [4] | . "流空间"的概念对于国内外城市地理学研究影响深远。本文首先通过对流空间概念的系统梳理,探讨了流空间与场所空间的相互关系,并在城市地理学框架下诠释了流空间的基本内涵。其次,通过对国内外城市地理学流空间研究的综述,探讨了流空间概念中国化的必要性。最后,在系统分析中西方流空间运行环境差异性的基础上,提出了流空间概念中国化的基本途径。研究表明:(1)直接作用于某一特定城市与区域的是流空间与场所空间相互作用形成的所谓"场所化了的流空间"形态。(2)考虑到中国的经济基础、社会制度以及转型期复杂的经济社会文化背景,中国的流空间运行规律更加复杂。因此,分析尺度不宜过大,聚焦于城市功能区尺度是比较合适的;(3)物流业、大型国企、大型民营财团与民企对中国化的流空间分析意义重大。物流产业的相关数据可以用作表征流空间背景下中国城市与区域联系基本格局的重要参量。 . "流空间"的概念对于国内外城市地理学研究影响深远。本文首先通过对流空间概念的系统梳理,探讨了流空间与场所空间的相互关系,并在城市地理学框架下诠释了流空间的基本内涵。其次,通过对国内外城市地理学流空间研究的综述,探讨了流空间概念中国化的必要性。最后,在系统分析中西方流空间运行环境差异性的基础上,提出了流空间概念中国化的基本途径。研究表明:(1)直接作用于某一特定城市与区域的是流空间与场所空间相互作用形成的所谓"场所化了的流空间"形态。(2)考虑到中国的经济基础、社会制度以及转型期复杂的经济社会文化背景,中国的流空间运行规律更加复杂。因此,分析尺度不宜过大,聚焦于城市功能区尺度是比较合适的;(3)物流业、大型国企、大型民营财团与民企对中国化的流空间分析意义重大。物流产业的相关数据可以用作表征流空间背景下中国城市与区域联系基本格局的重要参量。 |
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| [6] | . 信息化、全球化与网络化的时代背景下,城市网络或者网络城市成为新的城市空间发展模式。城市网络是在互补或相似的城市中心之间形成的主要是水平和非层级性的联系和流动的网络体系,它可以提供专业化分工的经济性,以及协作、整合与创新的外部性。城市网络具备多中心空间结构、紧密分工与合作的网络联系,以及网络化的管治结构与模式等特点。荷兰兰斯塔德地区是城市网络的典型代表,本文作为案例研究,将系统全面地介绍该地区多中心空间结构的形成与发展以及多中心之间的分工与合作网络,期望对中国的城市空间发展有所启示。 . 信息化、全球化与网络化的时代背景下,城市网络或者网络城市成为新的城市空间发展模式。城市网络是在互补或相似的城市中心之间形成的主要是水平和非层级性的联系和流动的网络体系,它可以提供专业化分工的经济性,以及协作、整合与创新的外部性。城市网络具备多中心空间结构、紧密分工与合作的网络联系,以及网络化的管治结构与模式等特点。荷兰兰斯塔德地区是城市网络的典型代表,本文作为案例研究,将系统全面地介绍该地区多中心空间结构的形成与发展以及多中心之间的分工与合作网络,期望对中国的城市空间发展有所启示。 |
| [7] | . ABSTRACT The purpose of this paper is to describe the construction of a set of data that can be used to measure intercity relations. Building on a specification of the world city network as an 'interlocking network' in which business service firms play the crucial role in network formation, information is gathered from global service firms about the size of their presence in a city and about any 'extra-territorial' functions of their offices. This information is converted into data to provide the 'service value' of a city for a firm's provision of its service in a 316 (cities) X 100 (firms) matrix. These data are used to measure the global network connectivity of the cities. In an initial analysis, the paper concludes with a simple correlation exercise that shows New York and London to be `exceptions' rather than 'exemplars' amongst contemporary world cities. |
| [8] | . Abstract Cities and city regions are back on the research agenda in the UK. Taking the world city literature as a guide, this article uses advanced producer service firms to study contemporary inter-city relations in the UK space economy. We employ an interlocking network model, initially developed for global scale analysis, to assess signs that recent globalization is effecting a revival outside the London region, and to identify leading urban areas in the UK national economy. Two different analyses are presented: a connectivity analysis, which indicates how well cities and towns are linked into the UK space economy, and a fuzzy clustering analysis, which classifies the cities and towns in order to search out hierarchical and regional tendencies. From these findings, we identify two distinctive polycentric city-regional processes in contemporary Britain: a Jacobs-style polycentric mega-city regional process out of London, which creates new important service centres and reaches selected smaller cities and towns; and a polycentric multi-city regional process beyond London, which mainly enhances the service capacities of selected larger cities. A concluding section considers the implications of the two processes for spatial planning in the UK. R sum |
| [9] | . No abstract is available for this item. |
| [10] | . Abstract Abstract: The Internet is perhaps the defining technology of the emerging twenty-first century. This article examines the infrastructure that comprises the “network of networks” and the spatial patterns that have emerged in the Internet's short existence. In its brief history, the Internet has manifested a tentative relationship with the urban hierarchy. This relationship is tracked over a four-year period (1997 to 2000), during which firms made massive investments in new fiber-optic lines and upgrades. A global bias of Internet backbone networks toward world cities is evident, and it is tempered only slightly by a set of urban areas that serve as interconnection points between backbone networks. Interconnection is both critical to the functioning of the Internet and the source of its greatest complications. |
| [11] | . This paper contextualises and reviews the burgeoning research in which data on air passenger flows are used to analyse a network of world cities. Rather than taking the relevance of such airline statistics on trust, we consider their advantages and drawbacks in the context of the different approaches devised in the empirical research at large. To assess the potential of data on air passenger flows in this context, we construct a taxonomy of approaches that distinguishes between information on global corporate organization and large-scale infrastructure networks. While this evaluation suggests that information on air passenger flows may indeed be a prime data source in this context, it is equally clear that the relevance of such research is potentially undermined by inadequate statistics. It is argued that future research should explore and/or construct alternative airline datasets that allow for more meaningful analyses. |
| [12] | . Abstract Globalization has renewed interest in the place and role of cities in the international system. Recent literature proposes that the fate of cities (and their residents) has become increasingly tied to their position in international flows of investment and trade. Data on the branch locations of the world’s 500 largest multinational enterprises in 2000 are subjected to two broad types of network analytic techniques in order to analyze the “world city system.” First, 3,692 cities are analyzed in terms of three measures of point centrality. Second, blockmodeling techniques are employed to generalize further about the positions and roles played by cities in the system. These techniques are used to trace out the structure of the world city system, locate cities in the context of a global urban hierarchy, and explore the degree to which this diverges from a simple one‐to‐one matching of cities onto nation‐states in the world system. Sociology |
| [13] | . |
| [14] | . Abstract Recent research on the geography of NGOs in Global Civil Society yearbooks has emphasized a north-west European bias. This has been taken to imply that global civil society is but a pale geographical shadow of the power concentrations in global economy and governance. Using an interlocking network model and data on 74 global NGOs with offices across 178 cities, NGO connectivity values for cities show that there is a ‘global South’, especially sub-Saharan African, geographical bias. Nairobi is the most connected world city with respect to NGO activities. This marked contrast to recent received wisdom implies a diffuse network power relationship. To the extent that global NGOs reveal the new geography of global civil society in a space of flows, these results support a positive interpretation for NGOs contributing to an emancipatory global agenda.Loughborough University where he co-directs the Globalization and World Cities (GaWC) Study Group and Network (70http://www.lboro.ac.uk/gawc71). An adjunct professor at the College of Architecture and Urban Studies (Virginia Tech), he is currently visiting the University of Ghent as the holder of the International Francqui Chair. His latest book is World City Network: A Global Urban Analysis (Routledge). The Metropolitan Institute at Virginia Tech, 1021 Prince Street, Suite 100, Alexandria, VA 22314, USA. |
| [15] | . 20世纪70年代以来,随着全球贸易自由化的进程、多国公司逐渐确立了其经济全球化主要组织载体的地位以及国家决策权向城市的分散,国家作为独立的经济单元的重要性下降,国际竞争日渐被具体化为以城市为核心的区域间的竞争;城市作为经济单元的重要性迅速上升,成为全球治理体系中的重要行动者。作为全球经济的组织节点,世界城市按其在全球生产过程中的作用与地位的不同而构成具有一定经济控制能力和社会经济联系的网络体系。世界城市网络研究立足于世界/全球城市和世界城市体系中的城市间关系研究,经由基础设施、企业组织和社会文化等多个研究途径,以定量化的分析方式揭示了世界城市间的关系并探讨了世界城市网络形成的多重动力机制,是学术界对当代交通和通讯技术变革、企业组织变革及全球治理方式变革等对世界城市发展所施加影响的积极回应。最后,本文从城际关系秩序、空间组织逻辑、关系型数据的生产和获取、空间尺度和城市经济类型对城市网络的影响等5个方面探讨了世界城市网络研究对中国相关领域研究的借鉴和启示。 . 20世纪70年代以来,随着全球贸易自由化的进程、多国公司逐渐确立了其经济全球化主要组织载体的地位以及国家决策权向城市的分散,国家作为独立的经济单元的重要性下降,国际竞争日渐被具体化为以城市为核心的区域间的竞争;城市作为经济单元的重要性迅速上升,成为全球治理体系中的重要行动者。作为全球经济的组织节点,世界城市按其在全球生产过程中的作用与地位的不同而构成具有一定经济控制能力和社会经济联系的网络体系。世界城市网络研究立足于世界/全球城市和世界城市体系中的城市间关系研究,经由基础设施、企业组织和社会文化等多个研究途径,以定量化的分析方式揭示了世界城市间的关系并探讨了世界城市网络形成的多重动力机制,是学术界对当代交通和通讯技术变革、企业组织变革及全球治理方式变革等对世界城市发展所施加影响的积极回应。最后,本文从城际关系秩序、空间组织逻辑、关系型数据的生产和获取、空间尺度和城市经济类型对城市网络的影响等5个方面探讨了世界城市网络研究对中国相关领域研究的借鉴和启示。 |
| [16] | . 在国内外城市体系研究航空流视角的成果基础上,运用1995年以来的中国航空统计数据,基于数据描述及重力模型和模糊参数等定量方法,分析了中国城市体系格局和变迁。主要结论有(1)城市体系和城市群互动符合"距离衰减原则"。同时上海、北京两大全球性城市强化了在全国的枢纽机场的地位,西部地区形成了若干区域性的枢纽机场。(2)枢纽度最大的城市是京津冀、长三角、厦漳泉、珠三角、成渝等区域经济中心城市。辽中南、山东半岛、江汉平原的区域中心城市的枢纽度并不突出;南京、杭州、福州和重庆虽然作为各自地区的主要经济中心城市,但其枢纽度在一定程度上受到了地区首位城市或门户城市的压制。(3)中国主要经济中心城市相对地位变化有如下几种类型稳定型、上升型、下降型、先升后降型和先降后升型。长三角的经济中心城市表现出强盛的区域带动势头,而珠三角、京津冀发展相对平稳,成渝在中西部具有特殊性,表现出日益强化的区域枢纽地位,辽中南、福建沿海、关中、江汉平原等地区经济中心城市的枢纽度则相对发展缓慢,甚至有所下降。 . 在国内外城市体系研究航空流视角的成果基础上,运用1995年以来的中国航空统计数据,基于数据描述及重力模型和模糊参数等定量方法,分析了中国城市体系格局和变迁。主要结论有(1)城市体系和城市群互动符合"距离衰减原则"。同时上海、北京两大全球性城市强化了在全国的枢纽机场的地位,西部地区形成了若干区域性的枢纽机场。(2)枢纽度最大的城市是京津冀、长三角、厦漳泉、珠三角、成渝等区域经济中心城市。辽中南、山东半岛、江汉平原的区域中心城市的枢纽度并不突出;南京、杭州、福州和重庆虽然作为各自地区的主要经济中心城市,但其枢纽度在一定程度上受到了地区首位城市或门户城市的压制。(3)中国主要经济中心城市相对地位变化有如下几种类型稳定型、上升型、下降型、先升后降型和先降后升型。长三角的经济中心城市表现出强盛的区域带动势头,而珠三角、京津冀发展相对平稳,成渝在中西部具有特殊性,表现出日益强化的区域枢纽地位,辽中南、福建沿海、关中、江汉平原等地区经济中心城市的枢纽度则相对发展缓慢,甚至有所下降。 |
| [17] | . 铁路运输已成为客货流动的重要交通工具和影响城镇体系的重要因素,由铁路站点和铁路运输线构成的铁路网络在很大程度上影响着城市体系等级结构和空间格局特征。通过筛选出具有始发列车的186个地级以上城市作为研究对象,通过城市始发列车数据分析城市体系等级结构与分布格局。在证明铁路始发列车数量与城市体系的规模等级呈正相关关系的基础上,运用图表判别和聚类分析法,将中国186个具有始发列车的城市划分为四个等级,分别是全国性中心城市3个,区域性中心城市8个,省域性中心城市30个,地区性中心城市145个。结果表明,中国城市等级结构呈现金字塔型结构,并受行政级别、地形因子、经济发展水平影响显著。城市体系的分布存在明显的东西差异,高等级中心城市在中国东部均衡分布,构成了中国铁路运输网络的基本骨架,并与国家国土开发中的"T"型战略格局非常吻合。高等级中心城市由于铁路网络的紧密联系,形成了6对双核结构城市模式。 . 铁路运输已成为客货流动的重要交通工具和影响城镇体系的重要因素,由铁路站点和铁路运输线构成的铁路网络在很大程度上影响着城市体系等级结构和空间格局特征。通过筛选出具有始发列车的186个地级以上城市作为研究对象,通过城市始发列车数据分析城市体系等级结构与分布格局。在证明铁路始发列车数量与城市体系的规模等级呈正相关关系的基础上,运用图表判别和聚类分析法,将中国186个具有始发列车的城市划分为四个等级,分别是全国性中心城市3个,区域性中心城市8个,省域性中心城市30个,地区性中心城市145个。结果表明,中国城市等级结构呈现金字塔型结构,并受行政级别、地形因子、经济发展水平影响显著。城市体系的分布存在明显的东西差异,高等级中心城市在中国东部均衡分布,构成了中国铁路运输网络的基本骨架,并与国家国土开发中的"T"型战略格局非常吻合。高等级中心城市由于铁路网络的紧密联系,形成了6对双核结构城市模式。 |
| [18] | . 借鉴世界城市网络(WCN)的概念框架,从三个层面分析了中国大陆地区生产性服务业的城市网络体系.基于中国城市网络(CCN)的计算结果,研究认为:生产性服务业企业的区位竞争不再仅依赖于线性地拓展腹地赢取空间垄断地位,而是以网络化的布局模式在核心城市设立分支机构以实现利润的最大化；在城市节点层面,上海、北京成为主要的生产性服务业集聚城市,沿海的城市群则成为生产性服务业的主要集聚区域,内地的大部分城市处于生产性服务业链接程度相对较低的外围；在城市网络层面,城市之间关联网络中的首位效应(北京一上海的关联)非常明显,三大城市群中核心城市(北京、上海、广州、深圳)之间的网络构成了中国大陆地区生产性服务业的核心链接. . 借鉴世界城市网络(WCN)的概念框架,从三个层面分析了中国大陆地区生产性服务业的城市网络体系.基于中国城市网络(CCN)的计算结果,研究认为:生产性服务业企业的区位竞争不再仅依赖于线性地拓展腹地赢取空间垄断地位,而是以网络化的布局模式在核心城市设立分支机构以实现利润的最大化；在城市节点层面,上海、北京成为主要的生产性服务业集聚城市,沿海的城市群则成为生产性服务业的主要集聚区域,内地的大部分城市处于生产性服务业链接程度相对较低的外围；在城市网络层面,城市之间关联网络中的首位效应(北京一上海的关联)非常明显,三大城市群中核心城市(北京、上海、广州、深圳)之间的网络构成了中国大陆地区生产性服务业的核心链接. |
| [19] | . . |
| [20] | . 信息技术影响下的城市区域空间结构变化得到了国内外****的关注。本文以新浪微博为例,从网络社会空间的角度入手,对中国城市网络发展特征进行了研究。研究表明:微博社会空间视角下的中国城市网络存在着明显的等级关系与层级区分,城市的网络连接度与城市等级表现出了相对一致性。根据城市网络层级与网络联系强度,东部、中部、西部3大区域板块的网络联系差异明显,东部地区内部的联系,以及东部与中部地区和西部地区的联系几乎构成当前网络体系中的全部。城市网络呈现出分层集聚现象,具体表现为"三大四小"发展格局,即京津冀区域、珠三角区域、长三角区域、成渝地区、海西地区、武汉地区、东北地区。高等级城市在整个城市网络中处于绝对支配地位,北京以突出的优势成为全国性的网络联系中心,而上海、广州、深圳则成为全国性的网络联系副中心。 . 信息技术影响下的城市区域空间结构变化得到了国内外****的关注。本文以新浪微博为例,从网络社会空间的角度入手,对中国城市网络发展特征进行了研究。研究表明:微博社会空间视角下的中国城市网络存在着明显的等级关系与层级区分,城市的网络连接度与城市等级表现出了相对一致性。根据城市网络层级与网络联系强度,东部、中部、西部3大区域板块的网络联系差异明显,东部地区内部的联系,以及东部与中部地区和西部地区的联系几乎构成当前网络体系中的全部。城市网络呈现出分层集聚现象,具体表现为"三大四小"发展格局,即京津冀区域、珠三角区域、长三角区域、成渝地区、海西地区、武汉地区、东北地区。高等级城市在整个城市网络中处于绝对支配地位,北京以突出的优势成为全国性的网络联系中心,而上海、广州、深圳则成为全国性的网络联系副中心。 |
| [21] | . 基于实际发生的信息流研究流空间网络格局是一种新的尝试。以吉林省县级以上地方为研究单元，以各地间固定电话通话时长为原始数据，采用主成分分析法、C—Value和D—Value层级分析法、优势流分析法、最小生成树法对吉林省流空间格局进行了分析。研究表明：吉林省流空间是以长春市为中心，长春市、延吉市、通化市、公主岭市为主导型城市，吉林市、白城市、白山市、辽源市、松原市、四平市为次级主导型城市，其他城市为从属型城市的层级化网络结构；行政区划在流空间格局中发挥基本的影响作用；以长春市为“单中心”的流空间特征明显，吉林省并无明显的次中心作用，长春市与吉林市流空间联系并不紧密，与传统认识和意愿有所不同；公主岭市和敦化市在吉林省流空间格局中占有重要地位，公主岭市倾向于融人长春城市圈，敦化市在吉林省东部空间网络格局中发挥了重要作用，两市的区域联通功能亟待挖掘；四平市和梨树县流空间联系紧密，适宜同城化发展。 . 基于实际发生的信息流研究流空间网络格局是一种新的尝试。以吉林省县级以上地方为研究单元，以各地间固定电话通话时长为原始数据，采用主成分分析法、C—Value和D—Value层级分析法、优势流分析法、最小生成树法对吉林省流空间格局进行了分析。研究表明：吉林省流空间是以长春市为中心，长春市、延吉市、通化市、公主岭市为主导型城市，吉林市、白城市、白山市、辽源市、松原市、四平市为次级主导型城市，其他城市为从属型城市的层级化网络结构；行政区划在流空间格局中发挥基本的影响作用；以长春市为“单中心”的流空间特征明显，吉林省并无明显的次中心作用，长春市与吉林市流空间联系并不紧密，与传统认识和意愿有所不同；公主岭市和敦化市在吉林省流空间格局中占有重要地位，公主岭市倾向于融人长春城市圈，敦化市在吉林省东部空间网络格局中发挥了重要作用，两市的区域联通功能亟待挖掘；四平市和梨树县流空间联系紧密，适宜同城化发展。 |
| [22] | . 交通流是人流、物流等要素流动的主要载体和表现形式,对于认识城市间相互作用等具有重要意义。基于城市间公路、铁路和航空客流数据,对中国城市网络空间关联进行特征提取和规律挖掘。研究表明①公路流表现出强烈的空间依赖性和对城市群发育程度的良好识别作用;②铁路流呈现出“两横三纵”带状分布格局;③航空流视角则基本形成了以“菱形结构”为核心的城市网络框架。不同类型交通流刻画出不同层面的城市间关联格局,但却有着其内在联系。航空流是城市关联格局骨架构筑的主要形式,铁路流则为核心骨架的连通提供支撑轴带,而公路流是对整体骨架和支撑轴带的有效填充,从而形成区域间相互依赖、不可或缺的要素关联和空间关系。 . 交通流是人流、物流等要素流动的主要载体和表现形式,对于认识城市间相互作用等具有重要意义。基于城市间公路、铁路和航空客流数据,对中国城市网络空间关联进行特征提取和规律挖掘。研究表明①公路流表现出强烈的空间依赖性和对城市群发育程度的良好识别作用;②铁路流呈现出“两横三纵”带状分布格局;③航空流视角则基本形成了以“菱形结构”为核心的城市网络框架。不同类型交通流刻画出不同层面的城市间关联格局,但却有着其内在联系。航空流是城市关联格局骨架构筑的主要形式,铁路流则为核心骨架的连通提供支撑轴带,而公路流是对整体骨架和支撑轴带的有效填充,从而形成区域间相互依赖、不可或缺的要素关联和空间关系。 |
| [23] | . A number of recent studies have focused on the statistical properties of networked systems such as social networks and the World-Wide Web. Researchers have concentrated particularly on a few properties which seem to be common to many networks: the small-world property, power-law degree distributions, and network transitivity. In this paper, we highlight another property which is found in many networks, the property of community structure, in which network nodes are joined together in tightly-knit groups between which there are only looser connections. We propose a new method for detecting such communities, built around the idea of using centrality indices to find community boundaries. We test our method on computer generated and real-world graphs whose community structure is already known, and find that it detects this known structure with high sensitivity and reliability. We also apply the method to two networks whose community structure is not well-known - a collaboration network and a food web - and find that it detects significant and informative community divisions in both cases. |
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| [27] | . Community detection and analysis is an important methodology for understanding the organization of various real-world networks and has applications in problems as diverse as consensus formation in social communities or the identification of functional modules in biochemical networks. Currently used algorithms that identify the community structures in large-scale real-world networks require a priori information such as the number and sizes of communities or are computationally expensive. In this paper we investigate a simple label propagation algorithm that uses the network structure alone as its guide and requires neither optimization of a predefined objective function nor prior information about the communities. In our algorithm every node is initialized with a unique label and at every step each node adopts the label that most of its neighbors currently have. In this iterative process densely connected groups of nodes form a consensus on a unique label to form communities. We validate the algorithm by applying it to networks whose community structures are known. We also demonstrate that the algorithm takes an almost linear time and hence it is computationally less expensive than what was possible so far. |
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| [30] | . Urban spatial structure in large cities is becoming ever more complex as populations grow in size, engage in more travel, and have increasing amounts of disposable income that enable them to live more diverse lifestyles. These trends have prominent and visible effects on urban activity, and cities are becoming more polycentric in their structure as new clusters and hotspots emerge and coalesce in a wider sea of urban development. Here, we apply recent methods in network science and their generalization to spatial analysis to identify the spatial structure of city hubs, centers, and borders, which are essential elements in understanding urban interactions. We use a ‘big’ data set for Singapore from the automatic smart card fare collection system, which is available for sample periods in 2010, 2011, and 2012 to show how the changing roles and influences of local areas in the overall spatial structure of urban movement can be efficiently monitored from daily transportation.In essence, we first construct a weighted directed graph from these travel records. Each node in the graph denotes an urban area, edges denote the possibility of travel between any two areas, and the weight of edges denotes the volume of travel, which is the number of trips made. We then make use of (a) the graph properties to obtain an overall view of travel demand, (b) graph centralities for detecting urban centers and hubs, and (c) graph community structures for uncovering socioeconomic clusters defined as neighborhoods and their borders. Finally, results of this network analysis are projected back onto geographical space to reveal the spatial structure of urban movements. The revealed community structure shows a clear subdivision into different areas that separate the population’s activity space into smaller neighborhoods. The generated borders are different from existing administrative ones. By comparing the results from 302years of data, we find that Singapore, even from such a short time series, is developing rapidly towards a polycentric urban form, where new subcenters and communities are emerging largely in line with the city’s master plan.To summarize, our approach yields important insights into urban phenomena generated by human movements. It represents a quantitative approach to urban analysis, which explicitly identifies ongoing urban transformations. |
| [31] | . 本文建立了城市经济区划分的理论与方法——d△系和R_d链法,应用33个指标对全国434个城市进行了综合实力的R型因子分析评价,并进行了不同层次d系的划分和Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ级d△系和R_d链组建,提出了我国两大经济发展地带、三条经济开发轴线、九大城市经济区和33个Ⅱ级城市经济区的城市经济区区划体系设想。 . 本文建立了城市经济区划分的理论与方法——d△系和R_d链法,应用33个指标对全国434个城市进行了综合实力的R型因子分析评价,并进行了不同层次d系的划分和Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ级d△系和R_d链组建,提出了我国两大经济发展地带、三条经济开发轴线、九大城市经济区和33个Ⅱ级城市经济区的城市经济区区划体系设想。 |
| [32] | . 从改革开放的视角,用实证的方法,对中国城市经济区进行了新的研究。根据城市中心性的等级体系,确定京津唐、长江三角洲和珠江三角洲为全国的经济核心区;通过外贸货流、铁路客货流、人口迁移流、信件流等流量流向分析,概括了3大核心区的内向型和外向型腹地范围;在此基础上,把中国经济地域划分为北方区、东中区和南方区3个一级城市经济区和11个二级区。对中国目前的经济空间组织形成许多新的认识。这一研究对于各地区经济联系方向的选择具有重要意义。 . 从改革开放的视角,用实证的方法,对中国城市经济区进行了新的研究。根据城市中心性的等级体系,确定京津唐、长江三角洲和珠江三角洲为全国的经济核心区;通过外贸货流、铁路客货流、人口迁移流、信件流等流量流向分析,概括了3大核心区的内向型和外向型腹地范围;在此基础上,把中国经济地域划分为北方区、东中区和南方区3个一级城市经济区和11个二级区。对中国目前的经济空间组织形成许多新的认识。这一研究对于各地区经济联系方向的选择具有重要意义。 |
