中国装备制造业的空间枢纽—网络结构

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朱艳硕¹^,², 王铮²^,³, 程文露³1. 青岛科技大学,青岛 266061
2. 中国科学院科技政策与管理科学研究所,北京 100190
3. 华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室,上海 200062

The hub-network structure of China's equipment manufacturing industry

ZHU Yanshuo¹^,², WANG Zheng²^,³, CHENG Wenlu³1. Qingdao University of Science and Technology, Qingdao 266061, Shandong, China
2. Institute of Policy and Management, CAS, Beijing 100190, China
3. Key Laboratory of Geographic Information Science, East China Normal University, Shanghai 200062, China

收稿日期:2018-01-8修回日期:2019-06-25网络出版日期:2019-08-25

基金资助:

国家自然科学基金项目.41671396
青岛科技大学人文社会科学研究项目.17XB15
青岛科技大学引进人才科研启动基金.010022844

Received:2018-01-8Revised:2019-06-25Online:2019-08-25

Fund supported:

National Natural Science Foundation of China.41671396
Supported by Social Science Foundation of Qingdao University of Science and Technology.17XB15
Scientific Research Starting Foundation for Introduced Talents, Qingdao University of Science and Technology.010022844

作者简介 About authors
朱艳硕(1986-),女,山东青岛人,博士,硕士生导师,主要从事区域科学与管理研究E-mail:zys7673@qust.edu.cn。

摘要
借助连锁网络模型和复杂网络理论,基于2014年中国装备制造业企业的地理分布情况,分析城市空间组织关系。研究发现,全国各地城市呈现一种枢纽—网络结构。全国范围来看,北京为全国性枢纽城市,上海、深圳、重庆等城市为地区性枢纽城市,且枢纽城市之间以北京与深圳的城际连接最为密切,西北地区和西南地区的大部分城市在网络中连接程度相对较低。基于行业的子网络进行比较发现,不同行业在网络规模、枢纽城市和网络密度等方面都存在显著的差异,证实了城市空间组织的枢纽—网络结构具有多中心性和多样性的特点。运用复杂网络理论进行蓄意攻击实验发现,删除枢纽城市的腹地城市后其网络连通度基本不受影响,但删除其非腹地城市后网络联通度下降非常明显,说明空间距离对枢纽与节点连通的限制越来越弱,这与中心—腹地结构中的情形有着明显的区别。
关键词： 枢纽—网络结构;枢纽城市;复杂网络;装备制造业;中国

Abstract

Based on the interlocking network model and the complex network theory, this paper analyzes the spatial distribution and interaction of cities based on geographical distribution of equipment manufacturing enterprises. The study indicates that cities all over the country present a hub-network structure. Beijing is the national hub city of the network. Cities such as Shanghai, Shenzhen, and Chongqing are regional hub cities. Beijing and Shenzhen have the strongest intercity connection in the network. Most cities in the northwest and southwest have a relatively low connection with other cities in the network. By comparing the sub-networks of different industries, it is found that there are significant differences in network scale, hub city and network density, which proved the polycentricity and diversity of urban space organizational hub-network structure. Finally, complex network theory is used to deliver deliberate attack experiments. The experimental results show that the network connectivity is basically not affected when the hinterland of the hub city is deleted, while the network connectivity declines obviously when the non-hinterland of the hub city is deleted. This indicates that the restriction of spatial distance between hubs and nodes is getting weaker, which is significantly different from the central-hinterland structure.

Keywords：hub-network structure;hub city;complex networks;equipment manufacturing industry;China

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本文引用格式
朱艳硕, 王铮, 程文露. 中国装备制造业的空间枢纽—网络结构. 地理学报[J], 2019, 74(8): 1525-1533 doi:10.11821/dlxb201908003
ZHU Yanshuo. The hub-network structure of China's equipment manufacturing industry. Acta Geographica Sinice[J], 2019, 74(8): 1525-1533 doi:10.11821/dlxb201908003

1 引言

区域空间组织的基本结构特征一直是地理学家关注的基本问题,传统上以杜能的农业区位论为原型,区域被识别出中心—腹地结构。在现代经济中,这种空间结构中的城市受到空间运费的作用导致地价衰减,形成不同产业带,表明“中心—腹地”结构仍然存在。然而在现代经济体系中,人力资本、商品和服务流动的解放,国家和地区界限的日益消除,促成了资本、商品、信息、劳动力等各种要素在城市之间的流动,城市之间相互联系更加紧密,其结果是在城市之间建立起了一个复杂的要素流通网络。现代产业的相互依赖,产品的供应链成为了主要的产业关系要素,这样地理空间的节点网络日益浮现^[1],形成了地理空间组织的特殊现象——产业—城市区域的网络,或者叫做区域的网络结构。在这种空间结构中,地方节点的性质是重要的,节点作为功能主体,节点功能不同就可能形成不同类型的网络,如以城市经济为主体形成城市网络、以产业经济为主体形成企业网络、还有以地方通达性为主体形成交通网络和以技术传递为主体形成技术网络等。Albert等发现,现实世界的网络大部分节点只有很少的连接,另一方面,少数的节点往往拥有大量的连接;他们把这种网络中拥有众多连接的少数节点称之为枢纽^[2]。观察发现一个空间网络体系中枢纽不是独一无二的,在空间网络因为枢纽的存在表现出多中心现象,在这里大量节点会通过与枢纽发生连接^[3],如交通网络中的交通枢纽,不同于以往的中心—腹地结构。城市网络中的枢纽城市可能是多个,作为枢纽的多个中心具有关联形式,控制住整个网络系统,这些现象在国家行政体系中表现强烈,这种现象被认识为空间的枢纽—网络结构。Klink^[4]确认了这种空间组织形式的存在。

近些年来,中国****也开始依据网络理论开展区域与城市研究,对信息化影响下的区域与城市发展进行了实证探索。这些研究有的基于一个行业,例如基于金融业、生产性服务业的研究^[5,6,7,8];或者研究范围局限在某一地区,例如针对长江三角洲地区、京津冀或成渝地区等的研究^[9,10,11]。这些研究完成了对第一中心枢纽网络体系的描述,不过目前还缺少对网络多中心性和枢纽—网络结构特征的讨论。

因此,本文将重点对区域枢纽—网络结构的存在进行验证,对枢纽—网络结构的特征进行分析和总结,并对枢纽城市的辐射范围进行讨论。根据王铮等对全球部分国家区位商的分析发现,中国属于制造业主导的国家^[12]。装备制造业是为国民经济各行业提供技术装备的基础性、战略性产业,是制造业的核心和支柱,是各行业产业升级、技术进步的重要保障和国家综合实力的集中体现;同时“一带一路”倡议、六大经济走廊建设也为中国装备制造业“走出去”带来了巨大的机遇。因此,本文选取装备制造业作为一个切入点,通过识别全国范围的装备制造业企业网络来分析中国城市的空间组织结构,着重对中国城市间的联系及其反映出来的区域枢纽—网络结构的多样性和多中心性特征研究,从实证上证实和认识空间枢纽—网络结构的存在性。

2 基本理论和数据来源

2.1 模型

全球化与世界城市研究小组（GaWC）通过构建连锁网络模型（IWCN）分析了先进生产性服务业的网络关系数据,Taylor等将复杂网络中对于节点中心性的分析赋予地理学意义,他们发现节点城市通过不同的先进生产性服务企业之间的联系可以构成一个连锁网络,并依据节点在网络中的连通度（即复杂网络中的度中心性）对城市地位进行评价^{[13,14,15,16]}。目前,GaWC研究团队将复杂网络的分析方法运用到现实中城市空间组织关系的研究中得到大部分****的认同^[17],成为了区域空间组织结构分析中常用的方法。IWCN模型的内容叙述如下：

首先定义区域中有m个企业位于n个城市,企业j在城市i的下属企业的规模称为这个企业在这个城市的价值,用v_ij表示,所有的城市的各个企业价值,形成价值矩阵就是V。

使用这些价值观背后的假设是,一个企业的规模级别越大,在网络中该企业与其他企业的联系越多,关系越密切,进而导致这些企业所在城市间的联系越密切。

（1）

C_{i} = \overset{m}{\sum_{j}} v_{ij}, (i \in n)

式中：C_i表示地理空间所有企业在城市

i

所能提供的价值;每一个城市的基本关系元素来自价值矩阵V（表1）。

Tab. 1
表1
表1企业价值矩阵
Tab. 1Value matrix

城市	企业
城市	$j_{1}$	$j_{2}$	$j_{3}$	…	$j_{m}$
$i_{1}$	$v_{i_{1 ?} j_{1}}$	$v_{i_{1 ?} j_{2}}$	$v_{i_{1 ?} j_{3}}$	…	$v_{i_{1 ?} j_{m}}$
$i_{2 ?}$	$v_{i_{2 ?} j_{1}}$	$v_{i_{2 ?} j_{2}}$	$v_{i_{2 ?} j_{3}}$	…	$v_{i_{2 ?} j_{m}}$
$i_{3}$	$v_{i_{3 ?} j_{1}}$	$v_{i_{3 ?} j_{2}}$	$v_{i_{3 ?} j_{3}}$	…	$v_{i_{3 ?} j_{m}}$
?	?	?	?	…	?
$i_{n}$	$v_{i_{n ?} j_{1}}$	$v_{i_{n ?} j_{2}}$	$v_{i_{n ?} j_{3}}$	…	$v_{i_{n ?} j_{m}}$

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IWCN模型通过企业（产业联系）j来定义城市对（city-dyad）a和b的关系,r_ab_,_j是基于一个企业的两个城市a、b的空间连接,因此r_ab用来表示城市a、b基于m个企业的连接,即城际连接值（value of inter-city connection）,它反映了一个城市对在行业K网络中基于所有企业的联系程度,计算式为：

（2）

r_{ab, j} = v_{aj} v_{bj}

（3）

r_{ab} = \overset{m}{\sum_{j}} r_{ab, j} K

每个城市有

n - 1

个这样的连接,这些连接的总和可以用来定义和测量网络中一个城市总的连接

N_{a}^{K}

：

（4）

N_{a}^{K} = \overset{n}{\sum_{i}} r_{ai}, a \neq i

式中：

N_{a}^{K}

实际上表示了城市a在企业j所属的行业K的整个网络中与其他城市的联系状况,即一个城市参与该行业K的程度。因此,所有城市的地位总和定义为给定企业j对应的行业K的整个网络的总连接值T^K：

（5）

T^{K} = \overset{n}{\sum_{i}} N_{i}^{K}

式中：

T^{K}

的地理意义是有某种产业（行业）联系表征的空间组织的网络联系发育的一个测度,即为空间中n个城市通过行业K的m个企业间资源或信息流动所产生的联系的总和,显示了给定的行业在空间的分布规模。行业K间

T^{K}

值的比较可以反映出不同行业K的活跃程度和分布规模的差异性。计算城市a在城市网络的连接值与总连接值之比,即为该城市的网络连通度（

L_{a}^{K}

）,网络连通度评价一个城市在网络中的重要性和地位。

（6）

L_{a}^{K} = N_{a}^{K} / T^{K}

由于区域总的连接值

T^{K}

相当大,因此

L_{a}^{K}

的值往往较小,为便于更好地比较衡量,通常采用相对网络连通度的方法,即用城市a的连接值

N_{a}^{K}

与某个具有最高连接值的城市h的连接值

N_{a}^{K}

之比（

D_{a}^{K}

）来表示,即：

（7）

D_{a}^{K} = N_{a}^{K} / N_{h}^{K}

同理,相对城际连接值

R_{ab}^{K}

为城市对a、b的连接值

r_{ab}^{K}

与具有最高城际连接值的城市对的连接值

\max r_{ab}^{K}

之比,即：

（8）

R_{ab}^{K} = r_{ab}^{K} / \max r_{ab}^{K}

网络密度P是指网络中实际发生的连接数量（边的数量）2L与网络中能够发生的最大连接数量的比值,计算式为：

（9）

P = 2 L / n (n - 1)

P数值介于0~1之间。网络密度P的值越接近1,表示网络中城市的数量越多,关系越紧密。密度反映了不同网络中城市参与交流的积极程度和网络凝聚力,衡量的是一个网络的整体水平。

2.2 数据来源与数据处理

本文试图基于装备制造业的现实情况计算中国城市（区域）形成的空间组织关系（简称装备制造业城市网络）。为此,第一步根据中国企业联合会、中国企业家协会联合发布的《2015中国制造业企业500强名单》确定主要的装备制造业企业。依据《中国统计年鉴（2015）》^[18]进一步将装备制造业划分为电气机械和器材制造业、通用设备制造业、专用设备制造业、金属制造业、汽车制造业、计算机、通信和其他电子设备制造业以及铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业。根据这个列表选取84家装备制造业企业,包括12家电气机械和器材制造业企业、12家通用设备制造业企业、12家专用设备制造业企业、12家金属制造业企业、12家汽车制造业企业、12家计算机、通信和其他电子设备制造业企业以及12家铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业企业。

第二步通过查询84家企业的网站、年度财务报告获得有关它们在不同城市的位置信息,其中包括总部、分企业、子企业和孙企业等的位置信息。统计结果显示不同规模的企业总部及其下属企业遍及全国192个城市（研究对象以中国地级行政区为统计单元,将县域单元所涉及到的企业总部归类于所属地级行政单元）。

第三步编制参与的每个城市的数据,分配每个企业/城市的价值。Taylor等的研究框架中使用了6点量表,他们对每个企业在各个城市中的办事处进行了单独评估,按办事处在整个网络中的重要程度设置了5个等级,即总部、区域总部、主要办事处、标准或典型的办事处、最小办事处^[14]。由于将每个制造业企业的下属企业在整个企业网络中的重要性进行单独评估是非常困难的,因此采用了一个简单的评分范围：3赋予拥有总部的城市,2表示一级下属企业所在城市,1则赋予其他所有下属企业所在的城市（即孙企业或孙孙企业等）,0则意味着在一个特定的城市没有相关的企业。

由于本文研究目的是探讨中国大陆（不包括港澳台地区）以经济为基础的空间结构,由此重点分析面向制造业价值链领域的以资本为基础的互连,考虑企业生产制造业务在全国各个城市的分布,在统计过程中只选取经营类别为生产制造的企业,最终得到一个192

\times

84的矩阵。

3 结果分析

3.1 中国装备制造业城市空间组织关系的整体格局

统计结果显示基于装备制造业的城市空间关系是一个无向不完全连通的网络结构,网络中包含192个城市,其中存在3个孤立的城市与网络中其他任何城市均不相连,有连接的边共计4857条,边的权重范围从1~69。装备制造业城市网络中边的数目远远大于节点的数目,可见该网络不属于稀疏网络,节点之间的连接比较紧密。

利用上述公式（1）~（8）的计算得到每个城市在给定行业的企业网络中所拥有的价值C_i、城市在网络中的相对城际连接值

R_{ab}^{K}

、城市的相对网络连通度

D_{a}^{K}

以及网络密度P。图1为2014年装备制造业城市网络在全国的分布结构,城际连线大致呈“纺锤形”空间形态,连线越粗表明城市间的联系越密切,其中联系最多的城市对主要包括：北京—深圳、北京—成都、北京—上海、上海—深圳以及成都—深圳,它们的相对城际连接值均大于0.5,北京与深圳在网络中的联系最为密切;中部则是依托重庆市、成都市、武汉市、长沙市等中西部城市与上海市、杭州市、南京市等长江三角洲地区城市的连接构建起网络中东西方向的联系,这些联系密切的城市对构成了中国装备业城市网络的基本框架。

图1

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图12014年中国装备制造业城市网络中的节点城市及城际连接

注：图中只显示了相对城际连接

R_{ab}^{K}

> 0.2和相对连通度

D_{a}^{K}

> 0.2的城市。
Fig. 1The node city and inter-city connection in the network of equipment manufacturing industry in 2014

表2列出了2014年中国装备业城市网络中依据相对网络连通度得到的排名前10的城市。其中,北京市是全国192个样本城市中相对连通度最高的城市,并且192个城市中有139个城市与北京市产生连接,占网络中城市总数的72%,北京作为辐射全国装备业城市体系的城市,发挥着管理和控制的作用,在网络中表现出枢纽的作用。因此,将D值最大的城市——北京市称为装备制造业城市网络中的枢纽城市。深圳市、重庆市、上海市、天津市、武汉市、成都市、西安市分列第2~7名,相对连通度均大于0.5,这些城市在区域枢纽—网络中发挥着较大的连通与聚集作用。上海市、深圳市、重庆市等城市在其所在的地区是相对连通度最高的城市,将这些城市称为地区性枢纽城市,例如长江三角洲地区的枢纽城市为上海市,深圳市则为珠江三角洲地区的枢纽城市,重庆市为成渝城市群的枢纽城市,也就是说枢纽城市的确定取决于研究对象的范围。整体来看,沿海城市和内陆省会城市在相对网络连通度上占有绝对优势,这些城市几乎都集中在经济最发达,经济增速最快的环渤海地区、长江三角洲、珠江三角洲等地区;而重庆市、武汉市、西安市、合肥市等内陆城市,由于它们在地区经济中的核心地位及其广阔的城市腹地,为制造业提供了资金、市场、土地等生产要素,另外,这些城市也是通向中国沿海及其他主要城市的交通枢纽,这也是提升城市网络连通度的重要因素。

Tab. 2
表2
表2中国装备制造业网络中城市连通度及其排名
Tab. 2City connectivity and ranking in equipment manufacturing industry network

排名	城市	相对网络连通度( $D_{a}^{K}$ )
1	北京市	1.00
2	深圳市	0.70
3	重庆市	0.70
4	上海市	0.66
5	天津市	0.62
6	武汉市	0.54
7	成都市	0.52
8	西安市	0.50
9	青岛市	0.44
10	南京市	0.44

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此外,192个城市中超过60%的城市相对网络连通度在0.1以下,尽管这些城市存在于网络中,但是网络连通度很低,与枢纽城市和区域性枢纽城市的地位有明显的差距,这说明大部分城市在网络地位提升方面仍有较大的空间。值得注意的是,东营市、聊城市和舟山市3个城市的网络连通度为0,尽管这些城市拥有装备制造企业,然而这3家企业的总部及其下属企业均位于当地,由于没有在全国其他城市设立子/分企业,因此在装备业城市枢纽—网络中这些城市是孤立的。

3.2 区域枢纽—网络结构的多中心性和多样性

区域空间组织的相互关系是复杂的,Burger等认为多中心城市网络空间组织结构正逐步取代单中心城市模式,多个中心城市在距离上的邻近并不表示这些中心之间有较强的功能性连接,并且在网络中同一城市可以表现为不同的功能^[19],评估不同类型的城市枢纽—网络可以研究多中心的城市区域和城市间的相互关系。为验证城市枢纽—网络是否存在多中心性和多样性,进一步将装备制造业划分为更具体的行业,着眼于比较相同地域范围的不同行业领域的枢纽—网络结构,对各个子网络进行讨论,从而观察不同类型的城市枢纽—网络在空间上的差异性。

利用IWCN模型的分析方法,得到基于不同行业城市子网络的基本形态和一些特征值（表3）。总体来看,由同样数量的企业所构建的城市子网络的规模和密度差异显著。运输设备制造业的网络规模是最大的,分布在全国100个城市,金属制造业网络中仅包括23个城市;金属制造业（0.12）和汽车制造业（0.24）的网络密度低于平均水平,通用设备制造业（0.38）、汽车制造业（0.24）、计算机、通信和其他电子设备制造业（0.42）、专用设备制造业（0.51）、铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业（0.40）则超过了平均水平;金属制造业城市网络无论是规模还是网络密度都低于平均水平,这表明该行业在全国的分布与其他行业相比更为集中但影响范围较小。

Tab. 3
表3
表3按行业类型划分的城市枢纽—网络
Tab. 3Urban hub-network group by type of industry

网络类型	网络规模(包含的城市数量)(个)	网络密度	枢纽城市
电气机械制造业网络	59	0.43	武汉市
金属制造业网络	23	0.12	天津市
通用设备制造业网络	40	0.38	上海市
汽车制造业网络	77	0.24	重庆市
计算机、通信和其他电子设备制造业网络	44	0.42	深圳市
专用设备制造业网络	92	0.51	北京市
铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业网络	100	0.40	北京市
平均值	62	0.36	-

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表3中列出了7个子网络中相对网络连通度排名第1的城市,即各个子网络中的枢纽城市,分别为深圳市、天津市、上海市、重庆市和武汉市。结果显示,尽管北京市在专用设备制造和运输设备制造领域拥有领先优势,但在其他子网络中北京不再是枢纽城市。另外,各个行业的城市枢纽—网络中所包含的节点城市存在着较大程度的重叠,其中天津市、重庆市、武汉市、北京市、上海市、成都市、杭州市、深圳市、沈阳市、济南市、南京市、无锡市等城市在各个子网络中出现次数较多且排名比较靠前,这意味着以上城市在各子网络中均占据重要的位置,是装备制造业领域中参与度比较高的城市。

通过对不同行业城市枢纽—网络的分析可以看到,不同的行业具有各自不同的枢纽城市,也就是说枢纽—网络空间组织结构不是固定的而是依据产业类型变化的。装备制造业城市枢纽—网络是一个多中心的网络结构,既有电气机械制造枢纽（武汉市）、汽车制造枢纽（重庆市）,也有电子设备制造枢纽（深圳市）以及其他的枢纽城市。这就是作为空间组织的枢纽—网络结构与中心腹地结构最大的不同。

3.3 枢纽城市辐射范围的分析

在中心—腹地结构中,同等级的中心城市之间是竞争关系,中心腹地单元之间相对封闭,缺乏有效的交流和交换;在枢纽—网络结构中枢纽也是一种中心,但是这个中心是相对于网络而不是腹地而言的,不同职能的枢纽之间也是相互连通的,其关系不仅仅是竞争也包括合作,是一种竞合关系（Cooperation and Competition）。枢纽的服务对象不仅仅是周边或腹地的节点城市,而是覆盖整个网络的其他枢纽和节点,同时也接收其他枢纽或节点城市提供的产品或服务^[20]。

为观察一个枢纽城市辐射范围内节点对枢纽的影响程度,本文采用蓄意攻击的方法进行实验。蓄意攻击是复杂网络中常用的分析方法,主要是针对网络中某些节点进行删除,每次移除节点后需要重新计算网络中所要观察的节点的连通度、平均最短路径长度和聚类系数等特性。对于一个给定的网络组织,从中移除某些节点,也就同时删除了与该节点相连的所有边,从而导致网络中原有的一些路径中断,也会直接导致某些节点重要性的降低。如果在移除一些节点后,枢纽还能保持较高的连通度,那么就认为该枢纽对移除节点的影响力和依赖性不高;如果移除这些节点造成枢纽连通度的显著降低,那么说明枢纽对网络中这些节点的影响力和依赖性比较明显,是典型的枢纽。现实中我们无法将一个城市移除,网络中节点的移除可以看作城市中某类产业的转移或转型,产业转移的主体虽然是企业,但是承载产业转移的是城市,在本文中假设为那些拥有装备制造业企业的城市。

借助复杂网络理论进行实验设计,以装备制造业城市枢纽—网络为研究对象,删除枢纽城市北京市与其腹地城市(腹地城市和非腹地城市的确定依据《环渤海地区合作发展纲要》《长江三角洲城市群发展规划》《成渝城市群发展规划》《珠江三角洲地区改革发展规划纲要》《长江中游城市群发展规划》和潘竟虎等的《基于腹地划分的中国城市群空间影响范围识别》。)的连接。从实验结果来看,删除腹地城市后,北京市仍与较多城市保持直接连通状态,其辐射范围覆盖了101个城市;但是删除非腹地城市后,北京市仅与其腹地区域的31个城市连通。并且蓄意攻击腹地城市不会导致枢纽城市在网络中的连通度大幅下降,北京市仍然能够维持其网络中的枢纽地位;相反,删除非腹地城市以后,北京市在网络中的地位大幅下降,相对网络连通度降低为0.32,在所有城市中排名为第30位,同时深圳市取代北京市成为网络中的枢纽城市。按行业类型划分的子网络中表现出相同的变化态势,删除腹地城市后各枢纽城市在网络中的相对网络连通度基本不受影响,删除非腹地城市后枢纽城市的相对网络联通度下降非常明显（表4）。可见,在枢纽—网络结构中枢纽城市既能辐射周边地区也可以辐射远距离地区的城市,空间距离对枢纽与节点连通的限制越来越弱,腹地城市对枢纽的影响和依赖不如中心—腹地结构那么显著。

Tab. 4
表4
表4删除指定节点后枢纽城市的相对网络连通度的变化
Tab. 4Changes of the relative network connectivity of hub cities after the deletion of the designated node

网络类型	枢纽城市	相对网络连通度
网络类型	枢纽城市	删除腹地城市	删除非腹地城市
装备制造业网络	北京市	1	0.32
电气机械制造业网络	武汉市	0.97	0.05
金属制造业网络	天津市	1	0.11
通用设备制造业网络	上海市	0.89	0.56
汽车制造业网络	重庆市	1	0.05
计算机、通信和其他电子设备制造业网络	深圳市	0.94	0.07

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4 结论

本文通过对2014年中国装备制造业企业布局的研究和分析,发现有192个城市参与到装备制造业生产网络中,并进一步证实了在区域一体化进程中装备制造业城市的空间组织关系表现为一种枢纽—网络结构。总体来看,装备制造业企业的区位选择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节点城市设立分支机构以实现利润的最大化。

对城市相对网络连通度的比较发现,各城市在枢纽—网络中的重要性存在显著差异,北京市的相对网络连通度最大,是网络中的枢纽城市,上海市、深圳市、重庆市等城市则为地区性枢纽城市;在网络层面,城市对北京—深圳的连接最为密切,北京市、上海市、深圳市、成都市、重庆市、武汉市几个城市之间的网络连通构成了中国大陆地区装备制造业的核心连接。通过比较不同行业子网络的地理范围和空间结构等特征证明了城市的空间组织网络结构取决于它的评估视角,不同行业的枢纽—网络具有不同的网络规模、网络密度和枢纽城市,即枢纽—网络结构存在多样性和多中心性。蓄意攻击实验进一步证明枢纽—网络结构中的枢纽城市与中心—腹地结构中的中心城市在辐射范围上存在显著差异,枢纽城市既能辐射周边地区也可以辐射远距离地区的城市。

可见,中国的区域空间组织结构存在中心—腹地结构向枢纽—网络结构的转换,这种多中心模式的枢纽—网络结构依据不同产业在网络规模、网络密度和枢纽城市等方面也存在显著的差异性。网络中的枢纽城市则取决于研究范围和对象的不同而不同,其辐射范围与中心—腹地结构中的中心城市有着明显的区别。

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近年来，中国城市之间的联系越来越密切，基于各种“流”的联系正在促使一个新的中国城市网络格局的形成。在回顾国内外研究城市之间相互联系的相关文献和借鉴世界城市网络研究方法的基础上，试图通过全国主要金融服务业企业布局对中国城市网络进行定量分析。研究结果表明：中国城市的网络连接度与城市的重要性有关，城市在网络中的连接率随城市的重要性下降而递减；中国城市网络具有区域特性，基本形成了环渤海、长三角、珠三角等“三大两小”五个城市区域；北京、上海、深圳是网络中最重要的节点，共同构成了基于金融业的中国城市网络的基本框架。

[ 尹俊, 甄峰, 王春慧 . 基于金融企业布局的中国城市网络格局研究
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基于高级生产者服务业视角,建立了成渝地区17 个最小分析单元(FUR,Functional Urban Region) × 149家公司的量化矩阵,进行了基于服务值、连通性和网络性特征的分析,研究了成渝地区的城市网络体系结构及其特征。其中,FUR为重庆都市发达经济圈、渝西走廊地区和绝大部分地级市。结果表明：成都市和重庆都市发达经济圈在成渝地区城市网络体系中构成双一级核心;次核心绵阳市在显著连接数量上领先于除一级核心以外的其他城市或地区;其余城市或地区在城市网络中的地位虽略有差别,但相互联系,共同发展。成渝地区的生产者服务业发展还仅仅停留在起步阶段,基于高级生产者服务业视角的城市网络体系还处于初级阶段,尤其是成渝地区经济基础相对发达的城市并未连接成片,区域中心城市之间地域的经济联系比较落后。

[ 谭一洺, 杨永春, 冷炳荣 , 等. 基于高级生产者服务业视角的成渝地区城市网络体系
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DOI:10.11820/dlkxjz.2011.06.010 Magsci [本文引用: 1]

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