王 瑞，何文舉，魯 嬋

（湖南工商大學(xué) 經(jīng)濟與貿(mào)易學(xué)院，湖南 長沙 410205）

1 研究背景

城市群是城市發(fā)展到成熟階段的最高空間組織形式，它代表了一個特定的地理區(qū)域，主要是以1 個以上特大城市為核心，由最少3 個大中城市組合而成，并以先進的交通和通訊等基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)為依托，形成了緊湊的空間組織、緊密的經(jīng)濟聯(lián)系的群體，最終形成了一個高度協(xié)同、高度同城和高度一體化的聚集的城市群體。城市群是由區(qū)域內(nèi)集中分布的若干特大城市和主要城市組成的大型、多核、多層次的城市集團，是大都市區(qū)域的聯(lián)合體。隨著時代的進步，近年來信息網(wǎng)絡(luò)愈發(fā)影響著當代人的社交生活，改變了企業(yè)的組織模式和商業(yè)模式，從而重塑了社會的空間結(jié)構(gòu)，間接影響了城市群地域空間結(jié)構(gòu)的演變[1-2]。

國外學(xué)者提出的流動空間理論認為城市流動空間是網(wǎng)絡(luò)化的，城市的重要性不僅表現(xiàn)在它擁有的要素的數(shù)量，更因其是經(jīng)濟網(wǎng)絡(luò)、信息網(wǎng)絡(luò)等網(wǎng)絡(luò)的重要節(jié)點[3]。國外對于城市空間網(wǎng)絡(luò)研究的主要理論依據(jù)是流空間理論，如航空流[4]、基于公路鐵路的客運流[5-6]和物業(yè)流[7]，也有部分學(xué)者采用社會網(wǎng)絡(luò)分析法（social network analysis，SNA）對城市空間網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)進行了研究[8]，探究整體城市網(wǎng)絡(luò)的層級結(jié)構(gòu)，明確個體城市節(jié)點的經(jīng)濟活動相互作用的內(nèi)在機制[9]。國內(nèi)學(xué)者關(guān)于城市空間網(wǎng)絡(luò)的研究主要有以下3 個方面：一是從地理視角，基于高鐵網(wǎng)絡(luò)，交通運輸網(wǎng)絡(luò)研究城市間的聯(lián)系強度[10-12]；二是從經(jīng)濟視角，將城市經(jīng)濟和地理相結(jié)合，采用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法研究城市、城市群之間的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)特征以及城市聯(lián)系強度[13-17]；三是從信息流視角，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，獲取百度指數(shù)，微博大數(shù)據(jù)等，探究城市空間網(wǎng)絡(luò)的顯著特征[18-19]。

然而，現(xiàn)有的城市空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)研究還僅限于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的拓撲特征分析，缺乏對網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部傳播強度和經(jīng)濟要素流動的深入研究。一方面，作為城市空間網(wǎng)絡(luò)水平較高的城市，有突破地理位置限制的輻射整體實力和聚集需求力，但難以避免受限于距離衰減定律，其影響力很難無限擴大。因此，除了對城市群空間網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的科學(xué)研究，也有必要對城市群空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)在經(jīng)濟效應(yīng)進行評估以及更深層次的解讀。另一方面，目前的研究對象多集中于單個地區(qū)、單個城市群，基于SNA 對比不同城市群的研究較少。長三角、珠三角和京津冀城市群是中國發(fā)展最好的三大城市群，基于此，擬以三大城市群目前開通高鐵的地級市為研究對象，構(gòu)建長三角26×26、珠三角9×9 和京津冀13×13 的O-D（origin-destination）城市關(guān)聯(lián)矩陣，運用SNA 研究城市群空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征、內(nèi)在經(jīng)濟效應(yīng)機制，為城市群的發(fā)展提供借鑒和參考。

2 研究方法與數(shù)據(jù)來源

2.1 研究方法

2.1.1 社會網(wǎng)絡(luò)分析法

社會網(wǎng)絡(luò)分析法運用圖論、數(shù)學(xué)等學(xué)科方法，將整個網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和社會網(wǎng)絡(luò)中個體間關(guān)系相互結(jié)合，進行定量分析。Ucinet、Networks、ArcGIS 等軟件的開發(fā)和運用，使社會網(wǎng)絡(luò)分析法廣泛運用于區(qū)域經(jīng)濟學(xué)、管理學(xué)和地理學(xué)等領(lǐng)域。本文采用SNA 法思想，將網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分為整體網(wǎng)、局域網(wǎng)和個體網(wǎng)3 部分。在整體網(wǎng)絡(luò)層面，選取多項主要指標分析三大城市群空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的拓撲特征；在局域網(wǎng)層面，通過分析凝聚子群，分析城市群內(nèi)部聚集狀態(tài)；在個體網(wǎng)層面，通過分析城市節(jié)點的中心性，研究了每個城市群的空間結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟影響。各特征指標含義及度量方法如下。

1）關(guān)系總數(shù)和網(wǎng)絡(luò)密度。關(guān)系總數(shù)表示城市群空間網(wǎng)絡(luò)中城市節(jié)點聯(lián)系數(shù)，與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性結(jié)果一致；網(wǎng)絡(luò)密度是網(wǎng)絡(luò)中各個城市節(jié)點之間聯(lián)絡(luò)的緊密程度，固定規(guī)模的點之間連線越多，該網(wǎng)絡(luò)的密度越大，該網(wǎng)絡(luò)對其中節(jié)點的行為產(chǎn)生的影響越大，具體公式如下：

式中：D為網(wǎng)絡(luò)密度；k為城市數(shù)；d(i,j)為城市i和城市j之間的鐵路客運量。

2）平均聚類系數(shù)和平均路徑長度。聚類系數(shù)表示網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的可達性，平均聚類系數(shù)是城市節(jié)點聚類系數(shù)的均值，具體公式如下：

式中：C為平均聚類系數(shù)；N為節(jié)點數(shù)量；Ci為與節(jié)點i直接相連的其他節(jié)點的個數(shù)；Ei為節(jié)點i鄰近節(jié)點中實際存在的邊數(shù)；ki為節(jié)點i的度數(shù)。

路徑長度表示兩個城市節(jié)點連接的最小邊數(shù)，平均路徑長度表明城市節(jié)點之間交流通暢程度，具體公式為

式中：L為平均路徑長度；dij為節(jié)點i和節(jié)點j之間的最短路徑距離。

3）中心度。中心度是對個體節(jié)點權(quán)利的量化分析，分為度數(shù)中心度、中介中心度、接近中心度3 種。其中，度數(shù)中心度（Mi）表示與該節(jié)點相連的其他節(jié)點個數(shù)，表明該城市是整個城市群網(wǎng)絡(luò)的中心城市，具體公式如下：

中介中心度（Oi）表示網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點城市對其他城市的控制能力，該節(jié)點起橋梁作用，表明其獲取核心資源的能力較強，控制網(wǎng)絡(luò)中的信息流動能力較強，具有較高的中介中心度，具體公式如下：

式中：gst為從節(jié)點s到節(jié)點t的最短路徑數(shù)目；ni st從節(jié)點s到節(jié)點t的gst條最短路徑中經(jīng)過節(jié)點i的最短路徑數(shù)目。

接近中心度（Pi）表示城市節(jié)點與其他節(jié)點聯(lián)系的遠近程度，該節(jié)點具有越大的接近中心度，則該節(jié)點與其它節(jié)點的距離越短。具體公式為

4）凝聚子群。當網(wǎng)絡(luò)中某些行動者之間的關(guān)系特別緊密以至于集合成一個次級團體時，這樣的集合在社會網(wǎng)絡(luò)分析中被稱為凝聚子群。城市網(wǎng)絡(luò)凝聚子群可揭示城市群內(nèi)部子結(jié)構(gòu)狀態(tài)，通過發(fā)現(xiàn)城市群網(wǎng)絡(luò)中凝聚子群的個數(shù)以及每個凝聚子群包含哪些城市成員，分析凝聚子群間的關(guān)系和連接方式，觀察城市群網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展狀況。

2.1.2 層級聯(lián)系法

1961年Nystuen 和Dacey 提出主導(dǎo)流的概念，該方法根據(jù)一個城市最大的要素流的流向和城市規(guī)模判斷該城市在城市體系中地位，是現(xiàn)在分析城市層級結(jié)構(gòu)的較為常見的方法。

本文研究京津冀和長三角城市群網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系，并利用ArcGIS 將要素流可視化，根據(jù)要素流動的數(shù)值，按照自然斷裂法將城市分為5 個層級，第一層級是主導(dǎo)城市，第二層級是次級主導(dǎo)城市，第三、四、五層級是從屬城市。

2.2 數(shù)據(jù)來源

本文的研究對象包括京津冀城市群13 個城市，長三角城市群26 個城市和珠三角城市群9 個城市，共計48 個城市。城市群空間網(wǎng)絡(luò)由城市間的客運流數(shù)據(jù)構(gòu)成，選取城市之間的汽車班次數(shù)據(jù)和火車車次數(shù)據(jù)來辨識客運流強度，收集2010年4月15日、2020年10月11日當天的客運量?？瓦\車次數(shù)據(jù)來源于中國公路客運官網(wǎng)認可的巴士管家官網(wǎng)（http://www.chebada.com），火車車次數(shù)據(jù)來源于中國鐵路客服中心（http://www.12306.cn），考慮動車和高鐵的速度遠遠快于火車和汽車，并且它們對于促進城市間客運聯(lián)系的功能不同，因此對車次信息進行加權(quán)求和，能準確體現(xiàn)城市間的聯(lián)系強度?；谝陨蠑?shù)據(jù)，運用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)軟件gephi 進行城市群空間網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)分析，再運用ArcGIS 實現(xiàn)可視化表達。

3 三大城市群網(wǎng)絡(luò)演化特征

3.1 整體網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)

城市間聯(lián)系來用鐵路客運流衡量，對三大城市群網(wǎng)絡(luò)原始數(shù)據(jù)進行二值化處理，即城市網(wǎng)絡(luò)中兩兩有聯(lián)系城市間值取1，無聯(lián)系城市間使取0，計算整體網(wǎng)絡(luò)密度，整體網(wǎng)絡(luò)密度指的是圖中各個點之間聯(lián)系的緊密程度，可以衡量一個網(wǎng)絡(luò)的整體性。若固定規(guī)模的點之間的連線越多，則該網(wǎng)絡(luò)的密度越大，該網(wǎng)絡(luò)對每個節(jié)點產(chǎn)生的影響越大，網(wǎng)絡(luò)整體聯(lián)系越緊密。于是，整體網(wǎng)絡(luò)密度是實際邊數(shù)除以最大可能邊數(shù)，計算公式是D=m/n(n-1)，其中D是整體網(wǎng)絡(luò)密度，m是網(wǎng)絡(luò)中實際邊數(shù)，n是網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點數(shù)。

表1對三大城市群整體網(wǎng)絡(luò)拓撲特征情況進行了分析說明。分析表1中的數(shù)據(jù)可以得知，2020年三大城市群交通網(wǎng)絡(luò)密度排序依次是：珠三角（0.666 7）、京津冀（0.461 5）、長三角（0.392 3），這表明珠三角城市間聯(lián)系更強，京津冀次之，長三角城市間聯(lián)系較弱，即長三角城市群的交通網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)較松散，城市群內(nèi)各城市的聯(lián)系有待加強。2010年三大城市群交通網(wǎng)絡(luò)密度排序依次是：京津冀（0.410 3）、長三角（0.201 5）、珠三角（0.111 1），表明2010年京津冀城市間的聯(lián)系更強，長三角次之，珠三角相對較弱。

表1 三大城市群網(wǎng)絡(luò)拓撲特征Table 1 Network topological characteristics of three major urban agglomerations

城市間交通流的差別較大，深圳-廣州（864 次）、佛山-廣州（720 次）、肇慶-廣州（621 次）、東莞-廣州（547 次）、廣州-深圳（684 次）、廣州-佛山（580 次）、廣州-東莞（569 次）、廣州-肇慶（650 次），上海-南京（532 次）、上海-蘇州（502次）、南京-上海（534 次）、蘇州-上海（605 次）是高密度聯(lián)系城市（日頻次>500 次），上述城市分別位于城市群網(wǎng)絡(luò)的中心結(jié)構(gòu)，是核心城市，對網(wǎng)絡(luò)中其他城市有較大的影響力。

對比10 a 三大城市群網(wǎng)絡(luò)密度，珠三角城市群的網(wǎng)絡(luò)密度大幅度增加，世界金融危機蔓延以來，珠三角的對外貿(mào)易受到嚴重限制，所以珠三角城市群內(nèi)各地級市之間的貿(mào)易往來增加，各市之間的生產(chǎn)要素流動大大增加，滿足要素流動的班次逐漸增加，珠三角城市群交通網(wǎng)絡(luò)緊密程度達到較高的穩(wěn)定值。京津冀城市群的網(wǎng)絡(luò)密度保持穩(wěn)定，京津冀的人才引進、科技政策和產(chǎn)業(yè)政策，促進了城市間人才的流動，人才流動需出行，導(dǎo)致城市間的交通網(wǎng)絡(luò)更便捷，交通網(wǎng)絡(luò)逐漸完善，京津冀城市群整體關(guān)聯(lián)緊密。長三角城市群跨越地域廣，安徽省、江蘇省、浙江省，各個省域內(nèi)部城市的交通網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系緊密，省份之間的聯(lián)系強弱不勻，省份外圍城市與其他城市的聯(lián)系較弱，長三角城市群整體網(wǎng)絡(luò)密度較低。

3.2 城市中心性分析

為了進一步分析城市群網(wǎng)絡(luò)，本文測算了城市群的關(guān)聯(lián)中心度，表2是以京津冀城市群網(wǎng)絡(luò)為研究對象，分別從度數(shù)中心度、接近中心度、中介中心度3個方面進行研究得到的中心性結(jié)果。

分析表2中的數(shù)據(jù)可以得知，2010年北京、天津、石家莊的度數(shù)中心度分別是1 080,698,706，而2020年3 個城市的度數(shù)中心度高達2 543,1 952,1 930，10 a 間京津冀城市群的聯(lián)系顯著加強，京津冀城市關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)保持穩(wěn)固。

表2 2010、2020年京津冀城市群城市關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的中心性結(jié)果Table 2 Centrality results of the urban network in the Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration in 2010 and 2020

京津冀城市關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)典型的主次結(jié)構(gòu)。從度數(shù)中心度看，北京是中國首都，是國家中心城市，其加權(quán)入度和加權(quán)出度高達1 252 和1 291，充分體現(xiàn)其門戶和目的地的城市功能，其經(jīng)濟增長對其他城市具有“引領(lǐng)”作用，天津和石家莊在京津冀城市網(wǎng)絡(luò)中也處于核心地位。度數(shù)中心度排名靠后的城市有滄州、衡水等，這些城市與京津冀內(nèi)其他城市聯(lián)系較少，需要進一步尋找與其他城市經(jīng)濟聯(lián)系的渠道，加快各城市的人才、技術(shù)等經(jīng)濟要素的流動，從而有助于自身更快更好的發(fā)展。

從中介中心度看，北京和唐山發(fā)揮著“橋梁”作用，對其他城市的經(jīng)濟聯(lián)系有明顯影響。北京充分發(fā)揮了京津冀城市群核心城市的位置優(yōu)勢，唐山是河北省重要的工業(yè)城市，擁有先進的技術(shù)和豐富的資源，有助于對其他城市的經(jīng)濟聯(lián)系進行控制。此外，京津冀各城市的中介中心度差異顯著，大部分的經(jīng)濟聯(lián)系要通過北京實現(xiàn)。而2010年京津冀城市群中，石家莊既發(fā)揮著“橋梁”作用，又距離北京較近，發(fā)展速度較快，有助于其對其他城市進行產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。

從接近中心度看，京津冀城市網(wǎng)絡(luò)接近中心度的均值是0.922，排名靠前的城市有北京、唐山，表明他們在交換技術(shù)信息等資源方面具有優(yōu)勢。

鐵路客運連接強度是指京津冀兩個城市間的交通網(wǎng)絡(luò)連接狀況，以城市之間的鐵路客運班次的日均值表示?！肮┙o側(cè)”數(shù)據(jù)是列車班次數(shù)據(jù)，是中國鐵路部門經(jīng)過全面的市場調(diào)查和長期運行的反饋所給出的數(shù)據(jù)，很大程度上代表了地區(qū)間的社會經(jīng)濟活動以及客流狀況。為對京津冀網(wǎng)絡(luò)主體結(jié)構(gòu)作更清晰的分析，運用gephi 軟件，根據(jù)收集的交通客運流數(shù)據(jù)，構(gòu)建了如圖1所示的京津冀城市群空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)圖。

圖1 2010年與2020年京津冀城市群空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)Fig.1 Spatial correlation network of Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration in 2010 and 2020

根據(jù)圖1可以看出，京津冀地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)比較發(fā)達，一直都以北京、天津、石家莊為網(wǎng)絡(luò)的重要節(jié)點，這些城市之間的聯(lián)系愈發(fā)緊密，聯(lián)系強度逐漸升高。從網(wǎng)絡(luò)演變的角度分析，城市間的網(wǎng)絡(luò)連接線逐漸變粗，說明各大城市間的聯(lián)系逐漸加強，隨著城市群內(nèi)的不斷發(fā)展，各大城市都在積極加入京津冀城市群一體化的大格局中，并且逐漸壯大，承德、廊坊和衡水等城市與京津冀城市群內(nèi)部其他城市的聯(lián)系還有待加強。表3以長三角城市群網(wǎng)絡(luò)為研究對象，分別從度數(shù)中心度、接近中心度、中介中心度3 個方面進行了研究。

分析表3中的數(shù)據(jù)可以得知，2010年長三角城市群關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的最大度數(shù)中心度是1 832，2020年達到7 980，網(wǎng)絡(luò)連線更加密集，表明10 a 間，長三角城市群各城市之間的聯(lián)系顯著加強，增長速度高于預(yù)期，隨著經(jīng)濟的復(fù)蘇，城市之間的經(jīng)濟聚集、經(jīng)濟溢出效應(yīng)更加明顯。

表3 2010、2020年長三角城市群城市關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的中心性結(jié)果Table 3 Centrality results of the urban network in the Yangtze River Delta urban agglomeration in 2010 and 2020

長三角城市關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)典型的多中心結(jié)構(gòu)，且江蘇省聯(lián)系強度高于浙江省。從度數(shù)中心度看，高于度數(shù)中心度均值的城市有8 個，且有5 個城市在江蘇省內(nèi)，即經(jīng)濟溢出效應(yīng)中，江蘇省處于中心地位，上海、南京、蘇州是長三角城市群關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的領(lǐng)導(dǎo)者。上海是國際經(jīng)濟中心，輻射能力遠大于一般城市；南京是江蘇省的省會城市，是全國經(jīng)濟中心城市，對城市群內(nèi)其他城市的影響較大；隨著蘇州人口的迅速增長和經(jīng)濟實力的不斷增強，它和其他城市的聯(lián)系程度加強，因此這3 個城市的經(jīng)濟溢出效應(yīng)較強。

從中介中心度看，南京、杭州、常州和嘉興的中介中心度最大，為5.006，對流動資源有較強的控制能力，在城市網(wǎng)絡(luò)中發(fā)揮著重要的橋梁作用。泰州、臺州的中介中心度均小于1，容易被中介中心度較大的城市支配和控制，更加依賴其他城市的發(fā)展。

從接近中心度看，65%的城市接近中心度高于均值，表明長三角城市網(wǎng)絡(luò)中絕大部分城市能迅速地與其他城市產(chǎn)生連接，是網(wǎng)絡(luò)中的中心行動者。其可能的原因是中心度較高的城市中，絕大多數(shù)是省會城市或交通便捷城市，這使得與其他城市的經(jīng)濟要素流動頻率更快。

為對長三角網(wǎng)絡(luò)主體結(jié)構(gòu)作更為清晰的分析，以長三角城市群各城市間的鐵路客運班次的日均值表示鐵路客運連接強度，運用gephi 軟件，根據(jù)收集的交通客運流數(shù)據(jù)，構(gòu)建了圖2所示的長三角城市群空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)圖。

圖2 2010年與2020年長三角城市群空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)Fig.2 Spatial correlation network of the Yangtze River Delta urban agglomeration in 2010 and 2020

根據(jù)圖2可以看出，長三角地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)比較發(fā)達，一直都以南京、上海為網(wǎng)絡(luò)的重要節(jié)點，越靠近中心節(jié)點城市，城市之間的聯(lián)系愈發(fā)緊密，聯(lián)系強度逐漸升高。從網(wǎng)絡(luò)演變的角度分析，城市間的網(wǎng)絡(luò)連接線逐漸變粗，變得更密集，說明各大城市間的聯(lián)系逐漸加強，同時隨著城市群內(nèi)各大城市的不斷發(fā)展，湖州、銅陵和舟山都在積極加入長三角城市群一體化的大格局中，并且在逐漸壯大，這有利于加快長三角城市群的一體化進程。表4給出了從度數(shù)中心度、接近中心度、中介中心度3 個方面研究珠三角城市群關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的中心性。

表4 2010、2020年珠三角城市群城市關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的中心性結(jié)果Table 4 Centrality results of the urban network in the Pearl River Delta urban agglomeration in 2010 and 2020

分析表4中的數(shù)據(jù)可以得知，2010年珠三角城市群關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的最大度數(shù)中心度值是868，而2020年達到7 808，這表明珠三角城市群各城市間的聯(lián)系隨時代變遷更加密切。

從度數(shù)中心度看，廣州和深圳2020年的度數(shù)中心度值分別是7 808 和4 189，遠大于其他城市的對應(yīng)值，這表明珠三角城市群已經(jīng)形成了以廣州、深圳為核心的城市空間結(jié)構(gòu)格局。同時，廣州和深圳之間的勞動力、人才等經(jīng)濟要素流動最顯著，相應(yīng)地帶來的經(jīng)濟接收和經(jīng)濟溢出效應(yīng)也較為顯著，兩市的加權(quán)入度和加權(quán)出度均較高，是珠三角城市網(wǎng)絡(luò)中最主要的接收城市和出發(fā)城市。

從中介中心度看，2020年東莞、珠海兩市的中介中心度為0，容易被其他城市“孤立”，因此其他中介中心度較大的城市應(yīng)發(fā)揮“橋梁”作用，以減少東莞、珠海被孤立和邊緣的風險。廣州穩(wěn)居珠三角城市群的核心地位，應(yīng)充分發(fā)揮其輻射作用，加強與其他城市的資源、信息、人才等方面的交流，以促進珠三角城市群均衡發(fā)展。

從接近中心度看，2020年珠三角城市群各城市節(jié)點的接近中心度為1 或0.889，即網(wǎng)絡(luò)的完善使各城市間的“時空距離”縮短，提高了珠三角城市群吸收人才、信息、資源等經(jīng)濟要素的能力。

以珠三角城市群各城市間的鐵路客運班次的日均值表示鐵路客運連接強度，為對珠三角網(wǎng)絡(luò)主體結(jié)構(gòu)作更為清晰的分析，根據(jù)收集的交通客運流數(shù)據(jù)，運用gephi 軟件，構(gòu)建珠三角城市群空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)圖，如圖3所示。

由圖3可知，珠三角城市群網(wǎng)絡(luò)一直以廣州、深圳為網(wǎng)絡(luò)重要節(jié)點，隨著時間推移這些城市的聯(lián)系愈發(fā)緊密，聯(lián)系強度逐漸升高。從網(wǎng)絡(luò)演變角度分析，城市間的網(wǎng)絡(luò)連接線變得更密集，說明珠三角城市群一體化取得顯著效果，同時隨著各大城市不斷發(fā)展，中山、江門和珠海都在積極加入珠三角城市群一體化大格局中，積極推進珠三角城市群一體化進程。

圖3 2010年與2020年珠三角城市群空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)Fig.3 Spatial association network of the Pearl River Delta urban agglomeration in 2010 and 2020

3.3 凝聚子群分析

凝聚子群是指在城市空間網(wǎng)絡(luò)中，各個成員之間有著密切的關(guān)系的“團體”，這些團體并不是因為互動而簡單聚集在一起。由于凝聚子群中成員關(guān)系非常密切，一些學(xué)者把它形象地稱作“社區(qū)現(xiàn)象”。在城市空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中，群體關(guān)系和派別都需要用凝聚子群來表達，對于探索城市群的空間結(jié)構(gòu)特點具有積極作用。對城市群內(nèi)的城市之間的聯(lián)系、聯(lián)系方式進行分析，有助于從新的角度來觀察城市群的發(fā)展。本文采用Ucinet 中的迭代相關(guān)收斂法，研究了三大城市群空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)凝聚子群的特點結(jié)果如圖4所示。

圖4 京津冀、長三角、珠三角城市群空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)凝聚子群圖Fig.4 Agglomerative subgroup diagram of the spatial network of Beijing-Tianjin-Hebei,the Yangtze River Delta and the Pearl River Delta urban agglomerations

根據(jù)圖4可以看出，北京、天津是直轄市，信息資源和經(jīng)濟要素集中，構(gòu)成凝聚子群；唐山和秦皇島城市抱團承接核心城市的資源要素，成為除核心城市外新的經(jīng)濟中心城市。長三角城市群凝聚子群大多由地理位置相近的城市組成，且凝聚子群內(nèi)部城市的空間關(guān)聯(lián)程度較強，但是省際間城市的關(guān)聯(lián)度較低，融合程度較差，各省并沒有跨越行政界線，區(qū)域壁壘依舊存在，上海作為中心城市，與蘇南地區(qū)保持著活躍的經(jīng)濟聯(lián)系?？傮w看，在長三角城市群一體化進程中，不同凝聚子群通過空間聯(lián)系，實現(xiàn)了技術(shù)、信息、資源和勞動力等經(jīng)濟要素的流動。珠三角城市群凝聚子群基本依據(jù)城市地理位置的遠近進行劃分，各子群內(nèi)部城市擁有較強的經(jīng)濟聯(lián)系，有利于城市間勞動力、信息等資源要素的自由流動。

4 城市群層級聯(lián)系分析

以京津冀和長三角城市群為例，運用ArcGIS Janks（自然斷裂法）對城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進一步分析，節(jié)點大小表示城市節(jié)點的聯(lián)系入度，節(jié)點的粗細程度表示城市節(jié)點的聯(lián)系入度總和，繪制了如圖5所示的京津冀、長三角城市群層級聯(lián)系圖，同時根據(jù)組間差異最大、組內(nèi)差異最小的原則進行分類，將城市群空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)劃分為5 個層級。

圖5 京津冀和長三角城市群層級聯(lián)系圖Fig.5 Hierarchical connection diagram of Beijing-Tianjin-Hebei and the Yangtze River Delta urban agglomerations

根據(jù)圖5可以得出，京津冀城市群第一層級是北京-天津，聯(lián)系強度達到243～364。北京、天津是京津冀城市群的兩個特大型城市，不論是經(jīng)濟總量還是人均消費水平，都處于明顯的優(yōu)勢地位，是京津冀城市群的雙核心。第二層級是北京-唐山，聯(lián)系強度達129～242。唐山經(jīng)濟發(fā)展迅速，實力雄厚，隨著曹妃甸新區(qū)的開發(fā)，唐山逐漸成為北方的制造業(yè)基地，其核心地位無可置疑。第三層級是廊坊-秦皇島，聯(lián)系強度達58～128。廊坊地處北京和天津中間，有“京津走廊，黃金地帶”之稱，因其獨特的地理位置，廊坊的經(jīng)濟發(fā)展迅速，有可能成為京津冀城市群未來的核心城市。滄州東臨渤海，南接齊魯，北依京津的渤海新區(qū)，經(jīng)濟發(fā)展后來居上，也是較具發(fā)展?jié)摿Φ某鞘兄?。張家口等城市處于京津冀城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的外圍，構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)的第四、第五層級，聯(lián)系強度較小，分別是22～57 和0～21。

長三角城市群第一層級是上海-蘇州，上海-南京，聯(lián)系強度達273～605，上海市是國家重要的經(jīng)濟增長極之一，通過溢出和集聚效應(yīng)帶動長三角地區(qū)其他城市的發(fā)展。南京是江蘇省的省會，地處長三角地區(qū)的西北部，主要輻射的是蘇中地區(qū)的城市，南京依靠長江的“黃金水道”，成為長江航運物流中心和先進的制造業(yè)基地。第二層級有杭州、鎮(zhèn)江、寧波等，該層級城市的公共服務(wù)好、人口素質(zhì)高、人口流動快，從而能快速吸收新技術(shù)，促進經(jīng)濟發(fā)展，也能輻射周邊城市。第三層級是合肥、南通等，該層級城市因臨近區(qū)域中心或者副中心城市，區(qū)域聯(lián)系密切。合肥重視教育行業(yè)，教育可以儲備高素質(zhì)人才，形成知識溢出效應(yīng)，在長三角城市群一體化進程中，提供創(chuàng)新型人才和相應(yīng)的知識儲備。鹽城等城市構(gòu)成了網(wǎng)絡(luò)的第四、第五層級，聯(lián)系強度分別是25～70和0～24。

5 結(jié)論與討論

本文以沿海三大城市群48 個城市間客運流為研究對象，利用社會網(wǎng)絡(luò)分析法、層級聯(lián)系法研究城市群空間網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)特征及其內(nèi)在經(jīng)濟效應(yīng)，結(jié)果顯示：1）珠三角城市群空間關(guān)聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)密度最大，城市之間的聯(lián)系較強，京津冀城市群次之，長三角城市群較弱，因長三角城市群跨越地域廣，各個省份之間的聯(lián)系強弱不勻。2）京津冀城市群空間網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)典型的主次結(jié)構(gòu)，北京、天津、石家莊是網(wǎng)絡(luò)中的領(lǐng)導(dǎo)者；長三角城市群空間網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)典型的多中心結(jié)構(gòu)，上海、南京等8 個城市居于核心地位；珠三角城市群空間網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)穗深雙核結(jié)構(gòu)，其中廣州、深圳是核心城市。3）城市間的距離、要素擴散與集聚、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟全球化等4 類因素對凝聚子群劃分有顯著影響。4）京津冀城市群的主導(dǎo)城市是北京，其聯(lián)系強度達243～364；長三角城市群的主導(dǎo)城市是上海，其聯(lián)系強度達273～605。

京津冀城市群、長三角城市群以及珠三角城市群經(jīng)濟發(fā)達，如何促進三大城市群的經(jīng)濟、社會、信息的資源共享，使城市群均衡發(fā)展是一個值得研究的問題。本文僅從客運流角度分析城市群空間網(wǎng)絡(luò)，缺少其他角度，角度不同會導(dǎo)致關(guān)鍵節(jié)點城市的排序存在差異，在實際網(wǎng)絡(luò)的考察中需要綜合利用不同方法，使結(jié)果更有說服力，這將是下一步研究的重點。