社會網絡分析的擴散效應研究范文

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摘要

功能多中心是21世紀以來出現的一種嶄新的區域空間結構，在經濟全球化與新勞動分工的影響下正顯示出巨大的經濟力量。本文借助社會網絡分析工具與全新的功能多中心指數綜合分析判斷本區域功能多中心的發展趨勢，并結合極化－擴散效應的演算進一步驗證前述結果的科學性．研究認為:長三角地區以核心城市為動力源，聯合其他中小城市協同發展的態勢逐步顯現;長三角地區的空間結構呈現出很強的等級規模分布，區域城鎮體系十分完整，具備向功能多中心發展的基本條件;長三角地區功能多中心是極化效應和擴散效應共同作用的結果，前者多來自區域高端產業的大規模集聚，后者則來自區域中低端制造業的大規模轉移．

關鍵詞

功能多中心;社會網絡分析;極化效應;擴散效應;長三角地區

功能多中心(functionalpolycentricity)是一個令人向往的概念，隨著通信與交通基礎設施的快速發展，即所謂“流動空間”(spaceofflows)［1］的不斷擴展，使得功能多中心日益成為眾多城市與區域謀求均衡發展的主要目標，典型如“歐洲空間發展展望”(ESDP)．而所謂的“功能多中心”，主要是指由形態上分離但功能上相互聯系的若干中小城鎮，集聚在一個或多個較大的中心城市周圍，通過各城市間的合作與互補，逐漸形成的一個分工有序、聯系緊密的功能網絡［2］．目前國外學者對功能多中心已經做出了較為深入的研究，總體來看主要可以分為以下3大階段:第1階段是20世紀30年代至90年代末．當Reilly［3］提出零售引力模型后，基于城市間質量構建的各種經濟聯系網絡研究不斷涌現，這為日后的功能多中心研究奠定了數據基礎［3-4］;第2階段是新世紀初至2008年國際金融危機前后．因特網的迅速普及使得交通流、信息流或電信流等數據的獲取更為簡便，構建區域甚至是全球的聯系網絡，繼而分析區域的功能多中心逐漸成為研究的熱點［5-6］;第3階段是2010年至今，以Taylor等［7］為首的GaWC小組借鑒Vijver等［8］對生產性服務業在世界城市集聚的研究，構建了基于商務企業連接關系的聯系網絡(interlockingnetwork)，使得區域多中心的研究得以更進一步．

中國對功能多中心的研究起步較晚，因而直接標以“功能多中心”的文獻并不多見［9-11］，但由于“功能多中心”的研究與關系型數據密不可分，因而國內近些年來以關系型數據為基礎探究區域空間結構、區域經濟聯系和多中心區域的相關研究便組成了豐富的間接素材群:從傳統的基于引力模型計算的城市間虛擬聯系量判斷區域經濟關聯度［12-13］，到基于航空班次、高速公路和鐵路等真實流數據評價其對區域空間結構的影響［14-16］，再到以微博、CN域名、百度指數等為代表的互聯網資源影響下多中心城市區域的形成［17-19］，無不從一個個不同的側面反映出隨著中國區域開發從點軸式逐步轉向網絡式開發，區域空間結構逐漸向多中心發展模式轉型［20-21］．總體來看，國內外已有的研究主要從兩方面對功能多中心的研究加以拓展:一是準確認識發達地區在全球城市體系中的地位，把握核心城市與邊緣城市的關系;二是科學判斷發達地區是否存在功能互補，明確城市單體與區域主體的互動關系．但從社會網絡與聚散效應交叉視角下的區域功能多中心研究相對較少，因此本文以長三角地區為研究對象，以修正后的經濟聯系強度代表城市間的功能聯系，應用Ucinet6.2測度并探討長三角地區功能多中心的發展程度與趨勢，并通過聚散效應定量刻畫長三角地區功能多中心的變化過程，以期前后印證，進一步增加研究科學性．這不僅能豐富功能多中心的研究內涵，也能為解決區域無序競爭、空間利用效率低下與網絡化階段城市間關系的協調互動提供嶄新思路．

1研究方法與數據來源

1.1社會網絡分析社會網絡分析方法為區域網絡研究提供了一個嶄新的視角與分析工具，可以將多中心網絡化過程變得更加直觀，量化效果也更加明顯．因此本研究利用Ucinet6.2軟件定量分析長三角地區的網絡中心性［22-23］，為進一步了解長三角地區網絡結構并判斷其功能多中心趨勢提供依據．網絡中心性研究中較常用的有點度中心度和中間中心度．點度中心度是測量網絡中節點自身的聯系能力，未考慮是否對其他節點產生控制作用;中間中心度是度量一個節點在多大程度上居于兩個節點之間，反映了一個節點對其他節點的控制能力。

1.2功能多中心指數Hanssens等［24］認為測度巨型城市區域的功能多中心性需要通過以下2個步驟:一是計算巨型城市區域中每個城市的中心性指數，二是將這些中心性指數合并為一個單一指數用以定量測度本區域的平衡度．因此，通過FPI指數的計算能更加直觀地表征長三角地區是否存在功能多中心的趨勢。

1.3修正的引力模型城市“質量”的表征應側重于城市的經濟發展水平，而人是經濟活動的主體，城市經濟聯系的執行者，所以人口規模也應該是重要指標之一．隨著城市經濟的發展，城市的發展規模不斷向縱深推進，其發展水平與建成區面積也存在明顯關聯［25］．此外，原有引力模型中兩城市之間的距離通常采用空間物理距離，但高鐵時代的背景下這很難反映兩城市間的真實通達性，而交通通達性的好壞又直接影響到兩城市之間的經濟聯系強度．鑒于此，本文采用最短時間距離作為任意兩城市間的距離參數，比起原有模型選擇城市間空間物理距離作為Dij值更具合理性．衰減系數則根據Taaffe［26］的實證研究確定為2，各城市的GDP、城鎮人口與建成區面積來源于相應城市2014年統計年鑒，交通時間類的數據來源于列車時刻表和百度地圖(最短旅行時間)．

2結果與討論

2.1聯系強度分析通過式(7)計算可得表1，分析后不難發現長三角16城市間的聯系強度差異十分明顯，總體上呈現出以下3大特征:1)長三角北翼與上海的聯系顯著地強于南翼與上海的聯系．與上海的經濟聯系強度處于前6位的依次是蘇州、無錫、杭州、嘉興、南京和常州，有2/3的城市位于北翼范圍內，且北翼與上海聯系強度最高的城市是南翼與上海聯系強度最高城市的6.5倍．盡管如此，也應該看到，北翼各城市中長江以北的3個城市與上海的聯系仍然不夠緊密，聯系強度維持在1～9之間，遠低于蘇南的平均值．2)以區域核心城市為中心的功能聯系隨距離的增加而逐漸衰減的“中心－外圍”趨勢愈發明顯．如圖1所示，將南北兩翼的城市與上海的經濟聯系強度按照最短時間距離排序后可以看到，在南北兩翼最強的經濟聯系分別為上海—嘉興(319.52)和上海—蘇州(928.6)，隨著綜合時間距離的遞增，聯系強度不斷衰減，至兩翼距離上海最遠的舟山和揚州，經濟聯系強度已經小于2了．以南京和杭州作類似的研究，結果也大致相同．3)長三角南北翼城市間的經濟聯系強度較為薄弱．在總計112組南北翼城市聯系中，有近85%的城市對之間的經濟聯系強度低于5，特別是舟山與北翼各城市的聯系強度更是低于0.1．分區域來看，在南翼城市對北翼城市的聯系中共有89.3%的城市對的經濟聯系強度低于5，而在北翼城市對南翼城市的聯系中這一指標略好，但也有80.3%的城市對的經濟聯系強度低于5．

2.2功能多中心分析將表1的數據導入Ucinet6.2進行中間中心度與點度中心度的計算，結果如表2所示．首先，就中間中心度而言，在城市集合中它表征著權力和威望．所謂權力就是對其他城市的影響與支配能力，具體體現在對總部經濟的集聚能力;所謂威望主要體現在其他城市是否愿意與之建立聯系，及對分支機構的集聚能力．從表2中間中心度的計算結果來看，上海市擁有最高的中間中心度，這主要得益于上海擁有超過400家跨國公司地區總部，成為中國內地跨國公司地區總部最集中的城市，因而其在長三角乃至中國的經濟支配地位都是毋庸置疑的．與此同時，為了爭取更多來自上海的經濟輻射，長三角各地市均競相建立與上海的便捷聯系通道．但也正因為上海成為區內眾多城市彼此聯系的橋梁，也就解釋了當前長三角南北翼城市間的直接聯系為什么偏弱．當然，近年來隨著杭州、南京、蘇州、寧波等區域中心性城市總部經濟的快速發展，再加上其在區域內特殊的政治經濟地位，使它們在中間中心度上并不比上海差太多，因而，從這個角度上講，上海在長三角地區并不具備絕對的支配權力．此外，縱觀各城市的中間中心度的變化趨勢，有9個城市的中間中心度達不到長三角地區的平均值，所有城市中間中心度的標準差也相對較大，達到4.87，這些都說明長三角地區各城市依舊存在比較明顯的等級差異．但在經濟全球化、區域一體化與知識經濟溢出效應的共同作用下，結合前文對各城市間的經濟聯系強度分析，在宏觀尺度上，區域反而逐漸呈現出“等級+網絡”的演化態勢，而這恰恰又是功能多中心區域的重要特征［27］．其次，就點度中心度而言，在城市集合中它表征著聯系范圍的廣泛程度，也可以從另一個側面反映某一城市的權力與威望．從表2點度中心度的計算結果來看，2013年長三角地區經濟網絡的點度中心勢為18.23%(為出度勢與入度勢之和)，較之同等規模的星型網絡(即規模與效率最優的網絡形態，其出度、入度的中心勢均是100%)仍存在較大差距．部分原因在于長三角地區內的16個城市分屬兩省一市，行政藩籬在一定程度上仍然阻礙著區域一體化、區域協同發展的步伐．此外，近些年長三角地區日益發達的交通聯系網絡反倒造成部分“虹吸效應”，使得發展特色不明顯的城市日趨邊緣化，其資本、人力、資源等要素都不斷向區域內其他中心城市流動，這也就解釋了為什么舟山、臺州、湖州、南通等城市在點度中心度偏低的同時，中間中心度也很低．但從長遠來看，隨著跨國公司的多維滲透以及《長三角區域規劃》的深入推進，長三角地區必將逐步納入全球市場體系與聯系網絡，在此過程中內部各城市產業結構的優化調整、具體行業空間布局的重構都將有力推動長三角地區空間的演化、重組.再將表2中各城市的中間中心度作為城市的中心性指數導入式(3)—式(6)，分別計算各城市的主導性指數DI與區域功能多中心指數FPI，具體結果見表3．一方面通過DI指數的計算結果可知，長三角地區內僅有43.8%的城市其DI指數大于1且16個城市DI指數的標準差為0.7868，再次反映出地區內不存在經濟上呈絕對主導型的城市節點．因而，上海、杭州、南京作為長三角地區核心城市的地位依舊穩固，克里斯泰勒的“中心地”理論與泰勒的“城市網絡”概念在本地區基本實現了看似別扭的重新結合［2］．另一方面，通過FPI指數的計算結果也顯示出長三角地區目前仍呈現出一種嚴格的等級規模體系，區域內特大、大、中、小型城市齊備，城鎮體系十分完整，具備向功能多中心進一步邁進的條件．

2.3聚散效應分析極化效應與擴散效應是區域發展中始終存在的一對矛盾，因而在長三角地區多中心化的過程中，這一矛盾也依舊相伴而生，共同塑造著本區域嶄新的空間形態，故而通過定量刻畫區域的極化－擴散效應也不失為一種預測未來區域功能多中心趨勢的可行方法．以表2中的入度值和出度值分別代表每個城市的極化效應和擴散效應，利用與ArcGIS中的薄板樣條插值模型測度了16個城市聚散效應的方向及大小，具體結果見圖2．通過圖2的聚散效應分析不難發現:1)就極化效應而言，2013年長三角地區的極化中心在上海—蘇州—無錫一線，隨后呈圈層狀向南北兩翼遞減，但由于南京和杭州的特殊政治、經濟地位，極化效應在這2個城市出現了另2個峰值區;2)就擴散效應而言，2013年長三角地區的擴散中心在蘇州—無錫一線，隨后呈條帶狀向南北兩翼遞減;3)就極化－擴散效應的比較而言，2013年長三角地區有11個城市的擴散效應大于極化效應，再加上上海、蘇州等城市超高的極化效應，區域內的“虹吸效應”較為明顯．因此，目前長三角地區聚散效應呈現出典型的“集中的分散(concentrateddeconcentration)”特征，區域等級規模分布的態勢亦十分顯著，而這些都與前述的FPI指數的計算結果(包括該值略大于0.5的特征)相互印證．但究竟是什么原因造成了上述結果?我們認為可以從理論與實體經濟2個層面找到答案．從理論上講，隨著交通網絡與信息網絡的逐步完善，各城市的職能得以在更廣闊的尺度上擴散，同時又因為諸多“專業化集群”的出現，得以在區域內某些特殊的點位上重新集聚，伴隨著越來越多專業化集聚點的出現，并隨著時間的推移重新布局在更為分散的區位，最終使得發展的焦點不再集中于單一城市而是多中心城市區域［2］．從實體經濟上講，在長三角地區多中心化的過程中，越來越多的制造業開始從上海等大城市向其他二三線城市轉移，特別是部分非消費地指向型工業在便捷交通網絡的支撐下可以在區域內任意生產成本較低的地區集聚，而以金融業為代表的高端生產性服務業則更多地向以上海為核心的大都市集中.

3結論與展望

1)本文將功能多中心指數(FPI)引入長三角地區的實證研究中，同時又結合區域極化－擴散效應的分析，以期在科學表征區域功能多中心化的同時，為監測區域合作發展與互補融合提供一個相對簡單有效的計算方法．此外，本研究也從一個側面展現了在當代城市地理學中兩大研究范式的相互轉換，即從傳統的側重縱向聯系的中心地思想轉向如今的側重橫向聯系的多中心思想．2)2013年長三角地區16城市的經濟聯系網絡呈現出以下3大特征:一是長三角北翼與上海的聯系仍然顯著地強于南翼與上海的聯系;二是以區域核心城市為中心的功能聯系隨距離的增加而逐漸衰減的“中心－外圍”趨勢愈發明顯;三是長三角南北翼城市間的經濟聯系強度依然較為薄弱．3)社會網絡分析的結果表明在宏觀尺度上，長三角地區逐漸顯示出“等級+網絡”的演化態勢，而這又恰好是功能多中心區域的重要特征．而FPI指數的計算結果更是進一步明確本地區仍保持一種嚴格的等級規模體系，區域內特大、大、中、小型城市齊備，城鎮體系十分完整，具備向功能多中心進一步邁進的條件．4)長三角地區功能多中心主要是由區域極化效應和擴散效應共同塑造的，而極化效應更多來自區域高端產業的大規模集聚，擴散效應則來自區域中低端制造業的大規模轉移．相信未來一段時期內伴隨各中心城市的差異化發展路徑，長三角地區更多地將是合作發展與互補融合，本區域的功能多中心趨勢會愈發明顯．5)當然，在研究過程中仍有些許不足，如只采用了2013年一年的數據進行計算，在趨勢預測方面必然存在不足;運用引力模型計算的是16個城市間的虛擬經濟流，不利于區域網絡結構的分析等，這些將在未來進一步的探究中逐步完善．

作者：葉磊 段學軍 歐向軍 單位：中國科學院南京地理與湖泊研究所 中國科學院大學 江蘇師范大學