童珺玥，吳旗韜，李苑君，千慶蘭，陳和平，金雙泉

（1.廣東省科學(xué)院廣州地理研究所，廣州 510070；2.廣州大學(xué) 地理科學(xué)與遙感學(xué)院，廣州 510006；3.廣東省郵政管理局，廣州 510003；4.廣東省交通運(yùn)輸規(guī)劃研究中心，廣州 510101）

傳統(tǒng)的城市研究聚焦于場所空間，強(qiáng)調(diào)地方性和競爭性，將城市視為相對靜止的等級化體系。隨著交通手段、信息技術(shù)的不斷發(fā)展，生產(chǎn)和分工組織不再局限于某產(chǎn)業(yè)集群或城市單元內(nèi)部，城市經(jīng)由要素流動形成非等級化、動態(tài)關(guān)聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)體系，針對要素在城際間的動態(tài)流動關(guān)系，Castells（1996）提出“流空間”理論，為構(gòu)建城市網(wǎng)絡(luò)、描述城市間功能聯(lián)系提供理論依據(jù)，城市網(wǎng)絡(luò)成為研究城市增長和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵。Capello（2000）結(jié)合“外部性”理論，以“城市網(wǎng)絡(luò)外部性”為研究視角定量刻畫了區(qū)域城市網(wǎng)絡(luò)的空間溢出效應(yīng)。在網(wǎng)絡(luò)外部性范式下，城市網(wǎng)絡(luò)研究由網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)描述轉(zhuǎn)向?qū)W(wǎng)絡(luò)績效的評價，有助于深入探討區(qū)域協(xié)同程度，對實(shí)現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展有重要意義。

網(wǎng)絡(luò)外部性的內(nèi)涵可描述為城際聯(lián)系過程對單一城市及其內(nèi)部要素產(chǎn)生的影響效應(yīng)（孫東琪 等，2022a）。與集聚外部性相比，網(wǎng)絡(luò)外部性突破地理和行政邊界的限制，彌補(bǔ)了集聚外部性忽視跨地區(qū)流動要素影響和隨距離衰減的不足。網(wǎng)絡(luò)外部性的作用大小隨城市功能關(guān)系的強(qiáng)弱而變化（林柄全等，2018），具體可分為正向的借用規(guī)模和負(fù)向的競爭虹吸效應(yīng)（Meijers et al., 2015；孫東琪 等，2022b）。如小城市通過知識流動、交流合作共享關(guān)聯(lián)大城市的規(guī)模報酬，獲得知識溢出、成本降低等超出自身的規(guī)模優(yōu)勢，潛在地將大城市的好處內(nèi)在化（張杰 等，2022）；競爭虹吸指占據(jù)網(wǎng)絡(luò)主導(dǎo)地位的城市通過要素流動攫取更多的經(jīng)濟(jì)價值，與落后城市形成競爭關(guān)系進(jìn)而造成落后城市的收益流失，如常見的發(fā)生在中小城市的低端鎖定和集聚陰影（孫東琪 等，2013）。

已有城市網(wǎng)絡(luò)外部性的研究涉及城市經(jīng)濟(jì)、創(chuàng)新、生態(tài)環(huán)境、公共治理等方面，其中關(guān)于城市經(jīng)濟(jì)外部效應(yīng)的研究受到廣泛關(guān)注。如利用隸屬聯(lián)系模型構(gòu)建基于上市企業(yè)的城市網(wǎng)絡(luò)，測度網(wǎng)絡(luò)鏈接強(qiáng)度及合作伙伴績效對城市經(jīng)濟(jì)的影響（盛科榮等，2021）。部分學(xué)者聚焦生產(chǎn)性服務(wù)功能，構(gòu)造城市網(wǎng)絡(luò)以測度中國城市群間的功能聯(lián)系和競爭機(jī)制（王藝曉 等，2022）。此外，由于金融在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中起到重要支撐作用，也有學(xué)者針對城際金融聯(lián)系，探討金融網(wǎng)絡(luò)的中心性、嵌入程度等網(wǎng)絡(luò)特征對城市經(jīng)濟(jì)增長的作用（劉樂 等，2022；楊雨 等，2023）。隨著網(wǎng)絡(luò)研究不斷深入，基于多重流數(shù)據(jù)構(gòu)建多類型城市網(wǎng)絡(luò)進(jìn)而揭示城市經(jīng)濟(jì)溢出的作用機(jī)制，成為當(dāng)前城市網(wǎng)絡(luò)外部性的研究熱點(diǎn)（安頔等，2022；趙金麗 等，2022）。但既有研究所構(gòu)造的城市網(wǎng)絡(luò)多為單向的虛擬聯(lián)系；而真實(shí)的城際聯(lián)系由于受城市規(guī)模和經(jīng)濟(jì)行為影響，往往是非對稱的（張偉麗 等，2019）。相比于城際間真實(shí)互動的有向流動數(shù)據(jù)，單向的虛擬聯(lián)系忽略了方向性對城際關(guān)聯(lián)的顯著影響（Ye et al., 2021），易造成溢出效應(yīng)的估計偏差。此外，已有研究多基于全國尺度（劉賀 等，2023）或城市群尺度（薛峰 等，2020；姚常成 等，2019）分析經(jīng)濟(jì)外部效應(yīng)的作用機(jī)制，關(guān)注于省域尺度的網(wǎng)絡(luò)外部性研究較少。

隨著數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)可獲取性進(jìn)一步提高，社會生產(chǎn)活動下的城市聯(lián)系得以測度和量化，為城市網(wǎng)絡(luò)研究提供了數(shù)據(jù)支撐。交通車輛、航班、人口、快遞包裹等城際流動的實(shí)體要素作為社會經(jīng)濟(jì)交往的基礎(chǔ)載體，反映出城際真實(shí)的互動關(guān)系；其流動方向、流量大小表征了城際資源的實(shí)際配置情況，成為理解區(qū)域價值流轉(zhuǎn)和分工合作的重要視角（任夢瑤 等，2020）。因此，本研究基于“流空間”視角，采用實(shí)體流動要素構(gòu)建廣東省客貨流關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，分析關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的空間結(jié)構(gòu)特征，并就區(qū)域經(jīng)濟(jì)的空間效應(yīng)及溢出機(jī)制展開詳細(xì)論述，以期為廣東省區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化和高質(zhì)量發(fā)展提供理論參考。

1 數(shù)據(jù)來源與方法

1.1 研究區(qū)域

廣東省地處中國大陸最南部，省轄21 個地級市，多年來一直作為中國經(jīng)濟(jì)第一大省和重要的經(jīng)濟(jì)增長極（陳鳳桂 等，2010）?！稄V東省第七次全國人口普查公報》（廣東省統(tǒng)計局 等，2021）顯示，廣東省常住人口超1.2 億人，是中國人口最多的省份，并持續(xù)吸引大量外來人口。交通設(shè)施建設(shè)方面，廣東省域范圍內(nèi)已形成互聯(lián)互通的綜合立體交通網(wǎng)絡(luò)，且高速公路在廣東整體交通運(yùn)輸體系中占據(jù)重要地位（李苑君 等，2021）。廣東省交通運(yùn)輸廳①http://td.gd.gov.cn/dtxw_n/gdjrxw/content/post_4087743.html發(fā)文指出，隨著港珠澳大橋、南沙大橋和汕湛高速等多個重大項目相繼建成通車，全省高速公路通車總里程達(dá)11 211 km，連續(xù)9年居全國第一。同時，廣東省郵政管理局②http://gd.spb.gov.cn/gdsyzglj/c100057/c100060/202302/638ca22aa72245d0ac14c4d0f7d6fd2a.shtml發(fā)布行業(yè)要聞，指出廣東作為全國郵政快遞第一大省，是全國快遞業(yè)務(wù)量率先突破，也是唯一突破300億件大關(guān)的省份。省內(nèi)擁有順豐等大型快遞企業(yè)總部和等級站點(diǎn)，廣州、深圳、揭陽等5個地市在2022年城市快遞業(yè)務(wù)量和快遞收入排名中進(jìn)入全國10強(qiáng)。

1.2 研究方法

1.2.1 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建 以廣東省21 個地級市為節(jié)點(diǎn)、基于2021 年城際日均高速公路交通車流、2022 年城際日均遷徙人流和快遞包裹流，構(gòu)建廣東省城際客貨流關(guān)系矩陣，即21×21的一模網(wǎng)絡(luò)。構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)的3種流數(shù)據(jù)均為不包含中轉(zhuǎn)城市記錄的OD數(shù)據(jù)。其中，車流數(shù)據(jù)是基于高速公路聯(lián)網(wǎng)收費(fèi)數(shù)據(jù)所獲取的交通車輛數(shù)，根據(jù)官方收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)將車輛類型劃分為客車與貨車2類；作為廣東省貨運(yùn)和客運(yùn)的主要方式，高速公路車流數(shù)據(jù)代表城際主體客貨要素的流動特征。而快遞流數(shù)據(jù)是基于城際快遞服務(wù)而產(chǎn)生的包裹流量，用以表征各種運(yùn)輸方式下的城際快遞交往；人流數(shù)據(jù)是城際人口流動的綜合表征，可解釋各種出行方式下的人員流動?；谝陨?種流數(shù)據(jù)所構(gòu)建的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)共同刻畫出廣東省城際客、貨運(yùn)特征。具體網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法為：

式中：W為加權(quán)關(guān)聯(lián)矩陣；主對角線表示城市內(nèi)部流量，在本文所構(gòu)造的城際關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中將主對角線元素設(shè)為0，其余元素為不同始發(fā)地和接收地間的流量權(quán)重，如w1n表示以第1個地市為起點(diǎn)流向第n個地市的流量數(shù)，wn1表示以第n個地市為起點(diǎn)流向第1個地市的流量數(shù)。對矩陣做行標(biāo)準(zhǔn)化處理，規(guī)范為可進(jìn)行比較的無量綱空間權(quán)重矩陣。

值得注意的是，由于城際車流、人流、快遞流具有實(shí)際物理意義，其構(gòu)建的矩陣為非對稱的有向權(quán)重矩陣；因此，相比經(jīng)濟(jì)、地理距離等單向權(quán)重矩陣，本文所使用的非對稱客貨流矩陣更適用于衡量城際真實(shí)聯(lián)系狀態(tài)，突出OD 流兩端節(jié)點(diǎn)的權(quán)重影響和方向差異。

1.2.2 網(wǎng)絡(luò)分析 社會網(wǎng)絡(luò)分析（Social Network Analysis, SNA）方法主要用于分析社會網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系結(jié)構(gòu)及其屬性，通過量化網(wǎng)絡(luò)間聯(lián)系進(jìn)而搭建宏觀網(wǎng)絡(luò)和微觀個體節(jié)點(diǎn)間的聯(lián)系橋梁。本研究基于Gephi 和Ucinet 測度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并計算網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)特征指標(biāo)。

度中心度（Degree）是節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)發(fā)生直接聯(lián)系的總和，在有向網(wǎng)絡(luò)中定義為入度和出度之和，用以衡量節(jié)點(diǎn)的流量規(guī)模。其定義為

式中：C(Vi)為節(jié)點(diǎn)Vi的度中心度；是Vi與其他節(jié)點(diǎn)入邊的權(quán)值；是Vi與其他節(jié)點(diǎn)出邊的權(quán)值。

核心度（Core）是基于核心-邊緣結(jié)構(gòu)模型（Borgatti et al., 2000），使用MINRES因子來識別節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中處于核心或邊緣地位，處于核心地位的節(jié)點(diǎn)具有更高的合群性（周尚意 等，2011）。核心度的取值范圍為[0, 1]，節(jié)點(diǎn)核心度越接近1，表明其在網(wǎng)絡(luò)中具有越高的功能地位（王傳陽 等，2022）。

PageRank是一種節(jié)點(diǎn)重要性的排序算法。其原理是從任意一個城市節(jié)點(diǎn)出發(fā)，依據(jù)轉(zhuǎn)移矩陣或隨機(jī)跳轉(zhuǎn)2種方式計算訪問每個城市節(jié)點(diǎn)的概率，其中轉(zhuǎn)移矩陣是基于關(guān)聯(lián)邊的流量大小所構(gòu)造的權(quán)重概率矩陣。經(jīng)過數(shù)次迭代，每個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的訪問概率收斂近似平穩(wěn)分布，該平穩(wěn)概率值即為PageRank（李航，2019）。其定義為：

式中：PR(vi)表節(jié)點(diǎn)vi的PageRank 值；d(0 ≤d≤1)是轉(zhuǎn)移概率系數(shù)，又稱阻尼因子；M(vi)表示指向節(jié)點(diǎn)vi的節(jié)點(diǎn)集合；PR(vj)表示節(jié)點(diǎn)vj的PageRank值；L(vj)表示節(jié)點(diǎn)vj連出的有向邊個數(shù)；n為網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)個數(shù)。

關(guān)聯(lián)方向指數(shù)是加權(quán)點(diǎn)入度和加權(quán)點(diǎn)出度的相對關(guān)系（唐子來 等，2017），用以比較區(qū)域內(nèi)城市節(jié)點(diǎn)對資源要素的輸入和輸出導(dǎo)向差異。其定義為：

式中：D(Vi)為節(jié)點(diǎn)Vi的方向指數(shù)；Cin(Vi)表示節(jié)點(diǎn)Vi的加權(quán)入度，是節(jié)點(diǎn)Vi與其他節(jié)點(diǎn)入邊的權(quán)值之和；Cout(Vi)表示節(jié)點(diǎn)Vi的加權(quán)出度，是節(jié)點(diǎn)Vi與其他節(jié)點(diǎn)出邊的權(quán)值之和。

1.2.3 空間計量模型 空間計量（Spatial Econometrics）是指在一般計量模型的基礎(chǔ)上，加入空間關(guān)聯(lián)影響后做的系列回歸，其空間相關(guān)性體現(xiàn)在鄰近區(qū)域的變化會對自身區(qū)域產(chǎn)生影響。本研究基于快遞包裹、高速交通車輛、遷徙人口3種要素的城際流動關(guān)系構(gòu)建空間權(quán)重矩陣，利用空間杜賓模型（SDM）測度空間相關(guān)性?？臻g杜賓模型常用于衡量不同流要素網(wǎng)絡(luò)對城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響（葉胥等，2022；姚常成 等，2022），其定義為（陳強(qiáng)，2014）：

式中：y為因變量；W為空間權(quán)重矩陣；ρ是空間滯后系數(shù)，表征區(qū)域內(nèi)所有因變量y相互作用產(chǎn)生的全局效應(yīng)；β為本地區(qū)自變量的對應(yīng)系數(shù)；γ表示在空間權(quán)重矩陣作用下，關(guān)聯(lián)地區(qū)自變量對本地區(qū)y的影響；ε為滿足正態(tài)獨(dú)立同分布的隨機(jī)擾動項；l為常數(shù)項；α為常數(shù)項的估計參數(shù)。

選擇GDP 作為因變量以表征區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，選取表征節(jié)點(diǎn)功能嵌入地位的核心度作為核心自變量。此外，自變量X還需包含其他影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一般控制變量。參考已有研究（倪鵬飛等，2019；安頔 等，2022）、結(jié)合廣東省城市發(fā)展特點(diǎn)，選取商品零售總額、固定資產(chǎn)投資、進(jìn)口總額和營商硬環(huán)境指數(shù)作為影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展的控制變量?？紤]到可能存在的內(nèi)生性問題，參照相關(guān)研究（盧飛 等，2023；潘俊宇 等，2023）選擇城市地形高程（DEM）作為工具變量。城市地形高程屬于自然變量，具有嚴(yán)格外生的地理條件，不易受其他遺漏變量的影響；同時城市地形高程會引致城際客貨流聯(lián)通水平的差異，進(jìn)而影響區(qū)域城市經(jīng)濟(jì)溢出。

在自相關(guān)系數(shù)顯著的前提下，需要分解估計結(jié)果以測度外部性的溢出機(jī)制，進(jìn)一步把網(wǎng)絡(luò)傳播的外部性分解為直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)（LeSage et al., 2009; Dong et al., 2018；童昀 等，2021）。直接效應(yīng)指本地區(qū)自變量對本地區(qū)因變量的直接影響（本地效應(yīng)），包含本地變量的直接影響和高階網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)帶來的反饋?zhàn)饔谩ｉg接效應(yīng)用于度量關(guān)聯(lián)地區(qū)自變量對本地區(qū)因變量的累計影響（溢出效應(yīng)）?？傂?yīng)為直接效應(yīng)與間接效應(yīng)之和，表征關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)對嵌入其中城市節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的總體效應(yīng)改變，是網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)經(jīng)關(guān)聯(lián)而獲得的平均影響（陳大峰 等，2021）。其定義為：

1.3 數(shù)據(jù)來源

快遞流數(shù)據(jù)來源于廣東省郵政管理局提供的快件包裹數(shù)據(jù)；車流數(shù)據(jù)來源于廣東省交通運(yùn)輸廳提供的高速公路聯(lián)網(wǎng)收費(fèi)數(shù)據(jù)；鑒于航班、客運(yùn)等班次信息與實(shí)際流動人數(shù)存在一定偏差，近年來逐漸應(yīng)用百度遷徙指數(shù)、高德人口遷徙大數(shù)據(jù)等基于LBS的高精度數(shù)據(jù)來衡量城際人口流動。參考已有研究（王聰 等，2021）提出的實(shí)際人數(shù)H與百度遷徙指數(shù)M之間M=3.24×10-5H的正比關(guān)系式，利用百度地圖慧眼平臺③https://qianxi.baidu.com提供的百度遷徙指數(shù)反演地市間實(shí)際的流動人數(shù)。營商硬環(huán)境指數(shù)來源于中國社會科學(xué)院財經(jīng)戰(zhàn)略研究院倪鵬飛等（2021）擬寫的《中國城市競爭力報告No.19：超大、特大城市：健康基準(zhǔn)與理想標(biāo)桿》，由交通便捷程度、電力充沛度、信息傳輸速度等6個層面指數(shù)綜合構(gòu)建，用以比較城市的基礎(chǔ)設(shè)施配套情況；其他統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源于《2022 廣東省統(tǒng)計年鑒》（廣東省統(tǒng)計局，2022），均對其進(jìn)行對數(shù)變換和歸一化處理。各數(shù)據(jù)來源及其表征內(nèi)涵詳見表1。

表1 研究數(shù)據(jù)及其來源Table1 Research data and sources

2 結(jié)果分析

2.1 客貨流城市網(wǎng)絡(luò)空間特征分析

2.1.1 組織結(jié)構(gòu)特征 對節(jié)點(diǎn)核心度進(jìn)行空間插值形成連續(xù)分布面，利用自然斷點(diǎn)法劃分核心-半邊緣-邊緣圈層結(jié)構(gòu)（圖1）。結(jié)果表明，3種城市網(wǎng)絡(luò)具有明顯的圈層分異：快遞流網(wǎng)絡(luò)的核心層由廣州、東莞、深圳組成，核心度在0.4 以上；車流及人流網(wǎng)絡(luò)的核心層由廣州和佛山組成，核心度均＞0.45。快遞流網(wǎng)絡(luò)的半邊緣層包含佛山、汕頭、揭陽3市；車流和人流網(wǎng)絡(luò)半邊緣層涵蓋深圳、東莞、惠州市；3種網(wǎng)絡(luò)半邊緣層的核心度均在0.12～0.38。其余核心度低于0.1 的地市構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)邊緣層。對比城市核心度的數(shù)值差異發(fā)現(xiàn)：廣州在3種城市網(wǎng)絡(luò)中的核心地位最為突出。相比于佛山（0.24/0.47/0.52；分別表示其在快遞流、車流和人流網(wǎng)絡(luò)中的核心度，下同）、深圳（0.52/0.28/0.21）、東莞（0.40/0.37/0.27），廣州（0.66/0.72/0.73）占據(jù)絕對核心地位。同時發(fā)現(xiàn)汕頭和揭陽2市在快遞流網(wǎng)絡(luò)中的核心地位顯著高于其在車流和人流網(wǎng)絡(luò)的核心地位，這與其快遞和電商業(yè)的高速發(fā)展現(xiàn)狀相吻合。

對比3 種網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢流的空間分布形態(tài)（圖2）：快遞網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢流呈現(xiàn)以廣佛、深莞都市圈為中心，向右輻射聯(lián)系揭陽、汕頭的東向沿海分布模式。一級優(yōu)勢流位于廣州→東莞→深圳間，擁有50.8 萬～98.4萬件的日均單向快遞流量。車流網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢流主要集中于珠三角城市群內(nèi)；一級優(yōu)勢流呈現(xiàn)佛山—廣州—東莞—深圳的廊道式結(jié)構(gòu)，城際最大日均單向車流量達(dá)到8.3萬～16.2萬輛。人流網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢流同樣集聚分布于珠三角城市群，以廣—佛、深—莞的雙通道模式最為顯著，其日均單向人流量達(dá)到5.2萬～10.1萬人次。

圖2 廣東省客貨流網(wǎng)絡(luò)的空間結(jié)構(gòu)（a.快遞流；b.車流；c.人流）Fig.2 The spatial structure of multi-flow network in Guangdong(a.express flow; b.traffic flow; c.population flow)

2.1.2 功能特征分析 對比各節(jié)點(diǎn)的PageRank值、度中心度和方向指數(shù)（圖3）：省域快遞網(wǎng)絡(luò)中，廣州和深圳的PageRank值均＞0.16，占據(jù)首要網(wǎng)絡(luò)地位；在流量規(guī)模方面，深圳日均進(jìn)出的快遞總量約478 萬件、廣州約662 萬件，同樣擁有顯著規(guī)模優(yōu)勢。但二者在關(guān)聯(lián)方向指數(shù)上差異明顯，廣州市的方向指數(shù)為0.31，以向外輸出型為主，在網(wǎng)絡(luò)中承擔(dān)外向輻射功能；深圳市的方向指數(shù)為-0.21，屬于向內(nèi)輸入型，對其他城市的快遞資源有明顯的集聚功能。其可能原因在于，廣州的零售和制造業(yè)具有優(yōu)越的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)和市場競爭力，其所生產(chǎn)的大量商品需要更龐大的市場進(jìn)行銷售，因而更多地表現(xiàn)為快遞包裹的外向輻射模式。而深圳集聚了大量中青年勞動力，20～40 歲人口所占比例明顯高于省內(nèi)其余城市，因此作為消費(fèi)需求端對快遞物流有很強(qiáng)的輸入導(dǎo)向需求。除廣深外，東莞、佛山、揭陽、汕頭的節(jié)點(diǎn)也有較高的PageRank 值；且揭陽、汕頭較其他城市節(jié)點(diǎn)有較高的正值方向指數(shù)，對周邊城市的輸出作用顯著，是粵東地區(qū)的快遞物流交換樞紐。車流網(wǎng)絡(luò)中，廣州的PageRank值最高，其次是佛山、東莞、深圳市。廣州擁有最大的流量規(guī)模，城際日均進(jìn)出車流總量約83 萬輛。此外，鄰近珠三角核心區(qū)的惠州、中山等市也在車流和人流網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)重要地位；但惠州和中山表現(xiàn)為相反的方向指數(shù)，惠州對于車流和人流資源的集聚能力較中山更強(qiáng)。人流網(wǎng)絡(luò)中，廣州擁有最高的PageRank值，其次是深圳、佛山及東莞。廣州有顯著的人流規(guī)模優(yōu)勢；深圳有較大的正值方向指數(shù)，在人流網(wǎng)絡(luò)中具有重要的向外輸出功能。

圖3 廣東省客貨流網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)特征（a.快遞流；b.車流；c.人流）Fig.3 Node eigenvalues of the multi-stream network in Guangdong(a.express flow; b.traffic flow; c.population flow)

2.2 客貨流城市網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)濟(jì)外部性

在Stata17 中使用廣義空間兩階段最小二乘法（gs2sls）的空間杜賓模型（SDM）對截面數(shù)據(jù)進(jìn)行模型估計，測度區(qū)域城市經(jīng)濟(jì)的空間溢出效應(yīng)，并進(jìn)一步分解溢出效應(yīng)以分析網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)下城市經(jīng)濟(jì)績效的溢出機(jī)制。

2.2.1 基準(zhǔn)模型估計結(jié)果 首先，計算各變量的全局莫蘭指數(shù)。在不同關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中，變量間表現(xiàn)出較強(qiáng)的空間相關(guān)性，說明廣東省客貨流網(wǎng)絡(luò)存在空間溢出效應(yīng)?？臻g杜賓模型檢驗結(jié)果如表2所示，3種城市網(wǎng)絡(luò)均通過是否退化為空間自相關(guān)模型（SAR）的LR檢驗，表明其擬合效果優(yōu)于因變量空間自相關(guān)的SAR 模型；同時通過沃爾德檢驗（P＜0.01），且3種模型中自變量對因變量的解釋能力均在0.98以上，表明基于空間杜賓模型的城市網(wǎng)絡(luò)空間效應(yīng)分析結(jié)果是準(zhǔn)確的。

表2 空間杜賓模型檢驗結(jié)果Table 2 SDM model test results

SDM模型估計結(jié)果如表3所示。首先，區(qū)域經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)為負(fù)向的空間關(guān)聯(lián)，廣東省尚未形成協(xié)同互補(bǔ)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展格局。其次，從表征功能聯(lián)系的核心度看，節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)功能嵌入程度的提升有利于促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)在空間上的增長溢出，但現(xiàn)階段該正向溢出作用還有所欠缺。

表3 SDM模型估計結(jié)果Table 3 SDM model estimation results

從其他控制變量的溢出效應(yīng)看，隨著生產(chǎn)要素和物質(zhì)商品實(shí)現(xiàn)空間上的再分配和再整合，核心城市依托自身發(fā)展優(yōu)勢向其他城市節(jié)點(diǎn)輸送資源商品和服務(wù)，擴(kuò)大潛在市場規(guī)模；邊緣城市則借由要素流動降低市場進(jìn)入壁壘及交易成本，拉動消費(fèi)需求進(jìn)而享受經(jīng)濟(jì)收益。但同時發(fā)現(xiàn)，營商硬環(huán)境在車流及人流網(wǎng)絡(luò)中呈現(xiàn)出對區(qū)域城市經(jīng)濟(jì)增長的顯著負(fù)向溢出。其原因主要是配套基礎(chǔ)設(shè)施的改善將加速要素資源向核心城市轉(zhuǎn)移，豐富了核心城市的資源基礎(chǔ)，進(jìn)而依托自身發(fā)展優(yōu)勢創(chuàng)造更大的經(jīng)濟(jì)價值；而邊緣城市因受到資源虹吸，將面臨基礎(chǔ)設(shè)施投資回報損失并導(dǎo)致一系列社會生產(chǎn)活動的滯后，從而抑制原有發(fā)展空間，造成經(jīng)濟(jì)增速的減緩。這與已有研究（張克中 等，2016）認(rèn)為交通網(wǎng)絡(luò)一體化對沿途中小城市經(jīng)濟(jì)存在虹吸效應(yīng)相一致。此外，對外貿(mào)易聯(lián)系在人流關(guān)聯(lián)下表現(xiàn)出對區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)同增長的負(fù)向抑制作用。其原因在于：對外貿(mào)易聯(lián)系的提升意味著城市與外部市場具有更加密切的貿(mào)易合作，可創(chuàng)造更多就業(yè)崗位進(jìn)而吸引更多人力資源流入。因此當(dāng)城市節(jié)點(diǎn)的對外貿(mào)易水平有所提升時，將有利于該城市集聚人流要素進(jìn)而獲得知識溢出和技術(shù)擴(kuò)散。就估計結(jié)果看，現(xiàn)階段這種增值紅利主要為自身城市所享受，且與關(guān)聯(lián)城市間形成競爭化發(fā)展。這與已有研究（雷瑋倩 等，2023）認(rèn)為城市在人口流動網(wǎng)絡(luò)中借助外部交互獲益的能力有待增強(qiáng)的結(jié)論具有一致性。

2.2.2 網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)下經(jīng)濟(jì)績效的溢出機(jī)制分析 進(jìn)一步分解各變量的空間溢出機(jī)制（表4）。首先，在3 種城市網(wǎng)絡(luò)中，城市功能嵌入水平的間接效應(yīng)和總效應(yīng)均表現(xiàn)出顯著正影響。這一方面表明城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展不能忽視空間關(guān)聯(lián)的作用，外部效應(yīng)已成為影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主導(dǎo)因素之一；另一方面也表明增強(qiáng)城市的功能嵌入、提升整體關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的功能聯(lián)系水平，將有助于促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展。從間接效應(yīng)看，城市功能聯(lián)系水平每提升1%，將通過車流、人流和快遞要素流動對關(guān)聯(lián)城市的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生0.418%、0.429%和0.272%的正向帶動，且車流和人流聯(lián)系的溢出效應(yīng)較快遞流更加突出。從總效應(yīng)看，車流、人流和快遞流網(wǎng)絡(luò)的功能聯(lián)系水平每提升1%，將對區(qū)域經(jīng)濟(jì)有0.359%、0.281%和0.323%的平均溢出促進(jìn)。

車流與人流網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)績效的溢出機(jī)制具有相似性。首先是間接效應(yīng)中，關(guān)聯(lián)城市的市場規(guī)模均表現(xiàn)出顯著的正向溢出。人、車要素流動及其背后承載地一系列市場交易過程能夠降低城際市場壁壘和交易成本，使區(qū)域城市可借由要素聯(lián)系實(shí)現(xiàn)對關(guān)聯(lián)城市消費(fèi)市場的規(guī)模借用、提升消費(fèi)水平進(jìn)而帶來更大的發(fā)展空間。但相反，關(guān)聯(lián)城市對外貿(mào)易水平的提升及營商環(huán)境的改善對經(jīng)濟(jì)協(xié)同增長表現(xiàn)出負(fù)向抑制，其原因在于：營商基礎(chǔ)配套環(huán)境的改善將加速要素資源流動，因而對有著強(qiáng)功能聯(lián)系的核心城市來說，加入關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)有利于吸引資源要素和資本流入，促進(jìn)生產(chǎn)力水平及技術(shù)進(jìn)步；進(jìn)而在豐富的資源、高效的生產(chǎn)能力和技術(shù)水平影響下，顯著提升核心城市的對外貿(mào)易合作，為城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來正向的循環(huán)促進(jìn)。但對于功能聯(lián)系弱的邊緣城市來說，一方面受制于網(wǎng)絡(luò)功能嵌入程度不高，無法通過功能協(xié)同和互補(bǔ)獲得顯著的溢出促進(jìn)，且在城際競爭中可能損失對外貿(mào)易合作的機(jī)會、制約其原有發(fā)展空間；另一方面，邊緣城市因受到核心城市的虹吸影響而陷入資源流失帶來的發(fā)展桎梏，落入“燈下黑”的集聚陰影中。

快遞關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中，經(jīng)濟(jì)績效的溢出機(jī)制與車流及人流關(guān)聯(lián)有所區(qū)別：其直接效應(yīng)較間接效應(yīng)更加顯著。這說明當(dāng)前由快遞流動產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益傾向于集聚在自身城市，對關(guān)聯(lián)城市的溢出帶動有待加強(qiáng)。如揭陽、汕頭具有發(fā)達(dá)的電商產(chǎn)業(yè)，在快遞流網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)重要的功能地位，因此通過網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)實(shí)現(xiàn)擴(kuò)大消費(fèi)市場、獲得更多資產(chǎn)投資和對外貿(mào)易合作機(jī)會。但揭陽、汕頭與其周邊的潮州、梅州、汕尾等城市的快遞物流專業(yè)化合作較弱，因而并未通過城際快遞流動對周邊城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生顯著帶動。另一方面，間接效應(yīng)中城際功能聯(lián)系的估計系數(shù)顯著為正，也論證了城市間功能聯(lián)系的增強(qiáng)能夠有效促進(jìn)區(qū)經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)正向溢出。

綜上，隨著城際關(guān)聯(lián)不斷加深，時空距離得以壓縮，外部性對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生顯著影響，網(wǎng)絡(luò)功能聯(lián)系的強(qiáng)弱成為決定節(jié)點(diǎn)將從網(wǎng)絡(luò)中獲得何種溢出效應(yīng)的關(guān)鍵。核心城市擁有更強(qiáng)的功能嵌入，可通過集聚、整合資源要素從合作聯(lián)系中獲得更多外部經(jīng)濟(jì)收益。而邊緣城市因功能嵌入程度不高，在網(wǎng)絡(luò)中受資源虹吸的影響顯著，故被動地處于資源流失、發(fā)展基礎(chǔ)薄弱的“低端鎖定”，進(jìn)而形成區(qū)域空間上的聚集陰影。這與已有研究（孫東琪等，2013）認(rèn)為的“集聚陰影”的形成是由于網(wǎng)絡(luò)空間聯(lián)系的弱化相一致。

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論

本文以城際客貨流聯(lián)系為研究視角，構(gòu)建關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)以探討區(qū)域城市的經(jīng)濟(jì)溢出效應(yīng)，并進(jìn)一步區(qū)分規(guī)模借用和集聚陰影的形成過程，揭示經(jīng)濟(jì)績效的溢出機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)：

1）從圈層結(jié)構(gòu)看，廣東省城市網(wǎng)絡(luò)核心-邊緣結(jié)構(gòu)清晰，不同流網(wǎng)絡(luò)的核心圈層結(jié)構(gòu)略有差異。優(yōu)勢流組織形式存在空間異質(zhì)性：快遞網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢流呈現(xiàn)以廣佛、深莞都市圈為核心，東向輻射至揭陽和汕頭的沿海分布；車流網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢流形成佛—廣—莞—深的廊道式分布；人流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢流表現(xiàn)為廣—佛、深—莞的雙通道模式。

2）從節(jié)點(diǎn)特征分析，廣州在廣東省客貨流網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)絕對核心位置。城市的輻射與集聚職能在不同城市網(wǎng)絡(luò)中有所差異；如深圳在快遞關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)點(diǎn)中表現(xiàn)為內(nèi)向輸入型，而在人流關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中表現(xiàn)出重要的對外傳輸職能。

3）網(wǎng)絡(luò)外部性已成為影響廣東省城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素之一。嵌入關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)后，廣東省區(qū)域經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)為顯著的負(fù)向溢出；節(jié)點(diǎn)從關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中獲得何種溢出效應(yīng)取決于其在網(wǎng)絡(luò)中的功能嵌入程度。

3.2 討論

廣東省地級市數(shù)量眾多、城市借由城際要素流動形成互聯(lián)互通的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。然而就現(xiàn)階段區(qū)域經(jīng)濟(jì)所表現(xiàn)出的空間溢出效應(yīng)看，廣東省仍處于珠三角核心區(qū)經(jīng)濟(jì)快速增長，而粵東、粵西、粵北地區(qū)相對落后的非協(xié)調(diào)發(fā)展階段。因此，區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)要重視城市網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的異質(zhì)性，統(tǒng)籌協(xié)調(diào)省域內(nèi)產(chǎn)業(yè)發(fā)展路徑，深化產(chǎn)業(yè)鏈分工合作，以提升城市節(jié)點(diǎn)與關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的匹配能力，通過提高節(jié)點(diǎn)的功能嵌入以促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展。

盡管廣州和深圳均屬于一線城市，但廣州對于省域內(nèi)其他城市的關(guān)聯(lián)和影響程度更大，這也與廣州作為省會城市的行政職能相關(guān)。而相關(guān)研究（陸軍 等，2020；楊桐彬 等，2022）指出，借用規(guī)模更易產(chǎn)生于多中心結(jié)構(gòu)的城市網(wǎng)絡(luò)中，大、中、小城市均能通過嵌入多中心網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)超越自身發(fā)展規(guī)模的正向經(jīng)濟(jì)溢出。因此，可考慮加強(qiáng)深圳在省域網(wǎng)絡(luò)中的功能嵌入，打造多中心網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以最大程度發(fā)揮規(guī)模借用效應(yīng)。此外，有必要制定相關(guān)政策措施、合理引導(dǎo)資源和產(chǎn)業(yè)流入邊緣城市，提高落后城市在區(qū)域網(wǎng)絡(luò)中的功能嵌入及合作聯(lián)系。

囿于數(shù)據(jù)可得性，本研究僅選取了高速公路交通車輛、人口和快遞聯(lián)系下的截面數(shù)據(jù)。一方面，要素聯(lián)系中缺乏進(jìn)一步表征城際物流交往信息的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。另一方面，截面數(shù)據(jù)雖然適用于刻畫城市網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征，但在一定程度上忽略了可能存在的動態(tài)變化特性。此外，本研究僅從地級市尺度對城市網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)濟(jì)外部效應(yīng)進(jìn)行分析，在城鄉(xiāng)融合發(fā)展背景下，探討地市和縣區(qū)尺度下的城市網(wǎng)絡(luò)特征及其交互影響，對促進(jìn)區(qū)域一體化發(fā)展有深遠(yuǎn)的現(xiàn)實(shí)意義。因此增加多元流視角，擴(kuò)大研究樣本時空范圍并細(xì)化研究尺度，是后續(xù)將開展的主要工作。