長三角城市群網絡化發展研究

呂康娟，王娟

(上海大學悉尼工商學院，上海 201800)

隨著我國區域經濟的快速發展，出現了典型的“塊狀經濟”，如長三角、珠三角、京津冀等地區［1］。城市是區域的增長極［2］，在這些“塊狀區域”內集聚著一個個城市群，這些城市之間的結構關系和聯系密度，是群“內穩定”的基礎，影響著整個區域一體化的發展。本文以塊狀域內城市之間的關系為研究對象，提出了城市群網絡化發展的假設，認為城市作為一個經濟體，并不是獨立發展的，城市之間經濟、社會、政治等要素相互聯系和相互作用，而在地理空間鄰近的這些塊狀經濟體內，城市之間的聯系更加緊密復雜，形成一種非線性的復雜網絡關系［3］。本文以全國經濟發展最為顯著的長三角城市群為例，從復雜科學的視角，研究區域城市網絡關系的存在性、網絡構建的方法、網絡結構特征的診斷以及政策意義。

一、城市網絡化發展的內涵和動力分析

以弗里德曼為代表的城市學者奠定了城市理論基礎［4］。在全球化發展中，英國學者Peter Taylor是全球城市網絡研究的先驅，Peter Taylor認為世界城市之間鏈接的網絡是實現全球化的主要途徑，而這個跨越全球的城市網絡主要是世界高端服務企業之間的聯系推動的［5］。本研究的范圍是一國區域內的城市網絡，不同于全球網絡的根本特征在于這些城市之間的地理鄰近性，其網絡的文化摩擦和交通成本遠遠低于全球城市網絡［6］。

區域中的技術和基礎設施的通達性是城市之間溝通的基礎，以交通基礎設施為代表的城市載體網絡具有公共產品的屬性，其網絡的形成是政府驅動的。在長三角地區，有多種跨越區域的行政組織，比如長三角經濟聯合會，這些組織在行政上和公共產品的配置上，推動了區域內基礎設施網絡的形成。城市群的經濟網絡是核心。企業是城市的微觀經濟主體［7］，由于空間區位和市場的臨近，企業在不同功能定位的城市中尋求市場和生產要素，能夠減少交易成本，促使企業產生規模經濟，并推動了區域內產業之間的聯動和企業集聚，產生了范圍經濟和聚集經濟。這種經濟網絡是區域一體化供求運作的空間效應，城市空間作用力越大，區域的發展越穩固。經濟基礎決定上層建筑，區域城市經濟網絡促進了各種網絡的衍生發展，影響區域城市網絡的形成、網絡邊界以及網絡的穩定性。城市網絡隨著城市經濟的發展，形成自身特有的結構，該結構有一定的動態性，網絡的邊界也在不斷擴張。城市網絡是對城市個體和城市群體的狀態和結構的描述，其學術表達需要建立網絡模型，測度網絡結構，提出網絡治理模式。上述區域城市網絡的層次內涵、形成動因和研究表達方式，如圖1所示。

圖1 區域城市網絡內涵層次、形成動因

二、長三角城市的位序規模特征與產業鏈特征

浙江省、江蘇省和上海市所在的長江三角地區，占據全國1%的土地，長三角經濟運行分析報告顯示:2010年長三角地區16個城市經濟總量逼近7萬億元，即長三角16個城市創造了全國20%的國內生產總值。

(一)經濟位序特征

長三角城市經濟協調會公布了長三角的16個主要城市。這16個城市在區域經濟體系中的地位不是同一的，根據2009年16城市的GDP(如圖2)可以看出，16市的經濟發展水平呈現階梯狀分布:上海是區域內經濟發展水平最高的城市，其GDP遠遠高出其他城市，蘇州、杭州、無錫、南京、寧波處于經濟發展水平第二層次，南通、常州、紹興、臺州、嘉興、揚州、鎮江等位于第三層次，而湖州和舟山的經濟水平在區域內屬于最低層次。這樣一種區域經濟結構呈現了兩端小、中間大的分布特征，即經濟發展水平最高和最低的城市都是個別少數，中間的第二層次和第三層次的城市數量占絕大多數，說明區域整體經濟發展水平漸于均勻化，大部分城市均衡發展。

圖2 2009年長三角16市國內生產總值分布

(二)長三角城市的首位度

城市經濟學認為，一個區域或國家的城市首位度一定程度上代表了城市體系中的城市人口在最大城市的集中程度［8］。通常首位度高的區域表示了地區發展的不均勻，大量人口集中在最大城市，而區域內其他城市人口明顯較少。首位分布允許資金和人才的更大積累，有利于知識的更加專門化和思想的廣泛交流，首位城市也往是交通運輸網絡中效益最好的地方，更能吸引投資。2009年長江三角洲的人口分布如圖3所示。

圖3 2009年長江三角洲16市人口分布

由圖3可見，上海的人口數明顯多于區域內其他城市人口，長三角區域的城市首位度數值已經超過了2，屬于典型的首位度分布。進一步測算地區4城市和11城市的首位律。4城市指數S1=P1/(P2+P3+P4)，11城市指數S2=2P1/(P2+P3+… +P11)，其中 P1，P2，…，P11是城市按規模從大到小排序后，某位序城市的人口規模［9］。通過計算，得出上海的4城市指數為0.924，11城市指數為0.631。由此看來，長三角城市區域城市的首位度較高。本文進一步驗證了長三角城市群不存在位序－規模特征。

(三)長三角產業的空間集聚特征

在驗證產業在長三角兩省一市的集聚特征過程中，本文對比2001年和2009年上海市統計年鑒、江蘇省統計年鑒、浙江省統計年鑒的第二、第三產業各行業產值，并運用用赫芬達爾－赫希曼指數(HHI)來揭示各行業的空間集中程度變化。赫芬達爾－赫希曼指數是測量產業集中度的綜合指數。其公式為:

其中，X表示市場的總規模，Xi表示i企業的規模。

經計算得出:上海第二產業主要集中在食品制造業、煙草制品業、石油加工、煉焦及核燃料加工業、交通運輸設備制造業;上海第三產業中資本密集型和港口型的信息、金融、商務、科技研究、計算機服務和軟件業，批發和零售業，租賃和商務服務業占據長三角的主導地位。江蘇則在采礦業、化學原料、金屬冶煉、通用設備制造業、通信設備等資本密集型重工業制造業或技術型制造業占據長三角的主要地位;浙江省則在飲料制造業、紡織業、木材家具制造業、紙業印刷業、化纖制造業、橡膠制造業等勞動密集型制造業具有聚集效益。長三角區域分工格局明顯:上海引導第三產業高級服務業，江蘇承擔大部分資本密集型和技術密集型制造業，浙江則承擔了更多的基礎加工業。

三、長三角城市網絡模型的建立和網絡結構特征測度

物理學家史蒂芬·霍金(2000)預言21世紀將是復雜性世紀［9］。學者們不僅在自然界發現生物鏈中的網狀特征，也從社會發展的層面來理解經濟、城市以及信息技術發展的復雜性網絡化特征［10－11］。城市之間的各種信息技術和社會組織，促成了城市結構體系是一個可觀察和量化分析的復雜網絡空間［12］。從經濟學角度，聚集經濟理論分析城市規模的局限性和現有城市體系理論存在的不足，以網絡經濟的分析方法可以更全面地研究城市網絡體系的發展和發育進程［13］。經濟社會的網絡既不像規則網絡具有單一特征，也不像隨機網絡毫無規律可循。復雜網絡的特征正體現為網絡結構以及網絡節點的統計特征的復雜性。

(一)城市網絡模型的構建

網絡由節點和邊構成，邊可以有邊權和方向，這樣就構成具有邊權的有向網絡［14］。城市經濟網絡是無形的網絡，城市之間的鏈接關系如何建立和度量是關鍵。在目前的國際研究中，只有Peter Taylor進行了城市網絡的構建和定量化運算。Peter Taylor認為服務性的企業在城市中起著關鍵作用，他選取全球100家金融和服務企業，對照這些公司在全球234個城市的分支機構和辦公室，按照它們的規模和功能進行賦權重，從而形成一個基于服務價值的城市和企業的矩陣，然后根據這些數據用模糊分類方法來計算城市之間的鏈接性，把全球大城市分成了世界連接、國際金融連接、支配中心、全球指揮中心、地區指揮中心、高連接通道、新興市場通道等七個城市等級，其中香港屬于地區指揮中心和高連接通道，上海則在國際金融連接方面排為世界三級城市［15］。

本文在構建區域城市網絡時，借鑒Peter Taylor的思想［16］，但是突破了網絡邊權的建立依據，并且在定量計算中，采取了復雜科學和圖論的方法，使得網絡更加貼近現實。從城市網絡形成的企業微觀基礎出發，認為在長三角經濟活躍區，那些具有良好資質的上市公司是核心。在企業選取上參照前述長三角產業集聚的規律。以長三角區域作為網絡的空間區域，根據長三角城市經濟協調會公布和一致認可的長三角16個主要城市作為網絡的節點，城市之間的關系，是由關鍵上市公司在各城市之間的聯系形成的，本文搜集了公司的股東構成、主營業務分地區情況、關聯交易、子公司及聯營、合營企業、重要項目等信息，構造出有權重和方向的邊。

數據來源于16市的統計年鑒和上市公司的2007、2008年和2009年以及2010年的年度報表，分別選取了近300家公司的數據，進行4年的運算。由于2008年和2009年金融危機的原因，公司業務跨區交易大量減少，所構成的網絡不具有代表意義。而經濟平穩時期的2007年和2010年的網絡，測算結果非常接近，具有代表性，本文就以2010年選取的16個城市中的258個上市公司的信息，建立16*258關系矩陣，再根據聯系輕重得到邊權，進一步求出有權重的16*16的有向城市－城市矩陣。

城市交通網絡是有形的網絡，在構建的過程中可以根據兩城市間交通線路的通達性建立邊，以交通流量作為邊權建立網絡。

(二)長三角城市網絡結構特征的測度

1.長三角交通網絡:區域內交通網絡四通八達

交通是城市之間聯系的物質載體，本文繪制了長三角的鐵路網和公路網。以任意兩個城市之間的鐵路車次的聯系為邊，以鐵路的運載量構建邊的權重。根據區域內的國家高速公路、國道、省道建立公路網，根據公路貨運量的統計數據建立網絡的權重。運用VISONE軟件建立的交通網絡圖如圖4和圖5。

圖4 長三角16市鐵路交通網

圖5 長三角16市公路交通網

由上圖可見，長三角的交通形成了一個聯系緊密的網絡。鐵路交通雖然在舟山和湖州出現了結構洞，但是他們的公路網絡卻十分發達。這種測量是相對值的體現，整體來看，長三角區域內部交通網絡四通八達，形成了良好的基礎設施載體。

2.長三角城市整體經濟網絡特征:聯系緊密但不均衡

根據基于企業數據建立的矩陣運算得到的城市之間的關系數據庫，并用軟件繪制16城市之間的經濟網絡，如圖6。

圖6 長三角16市經濟網絡

由上圖可以看出，長三角16個城市之間的經濟聯系十分密切，16城市之間已經在區域內形成一張聯系緊密的網。但是這種聯系并不完全均等，經濟發達的上海、蘇州等城市節點的進出邊線很多，而個別城市節點的進出邊線則相對很少，且每條邊的邊權也相差較大。

3.長三角城市網絡具有小世界特征

網絡的平均最短距離是一個節點到達另外一個節點所經過的最少邊數，計算公式為:

簇系數是指某個結點的所有相鄰結點之間的連邊數目占最大可能連邊數目的比例，平均簇系數的公式為:

根據公式(2)(3)，計算得表1。長三角區域經濟網絡的平均最短距離為1.396，意味著16個城市幾乎任何兩個城市之間都能夠直接聯系，從一個城市到達另外一個城市只需要經過1.396條邊。經濟網絡的簇系數為80.2%，表明任一城市結點與所有相鄰城市之間的實際連邊數目占最大可能連邊數目的比例為80.2%，比例非常高。鐵路網和公路網同樣具有平均距離較小，而簇系數都很大的特征，也就是長三角城市網絡具有小世界性，一方面說明長三角城市網絡是小世界網絡，網絡節點的聯系非常密切，另一方面證明了長三角網絡具有復雜網絡的特征。

表1 長三角城市網絡的小世界性

4.長三角城市間關聯特征測度:基于網絡邊權法

由于長三角城市網絡是復雜網絡，根據城市經濟網絡中的點和邊的關系，以及表示關系大小的邊權，基于VISONE軟件，進行復雜網絡的計算分析［19］。

計算過程中，首先將城市網絡G=(V，E)假設為無向權重多圖形，邊權重ω，中心度 cD:V→R≥0被定義為連接邊的權重之和，其中點v∈V，計算度的公式為:

本研究的網絡是有向網絡，又可以細分為點入度和點出度兩種不同的中心度，假設網絡G=(V，E)，邊權重為ω。點入度ciD:V→R≥0，點出度coD:V→R≥0，其中點v∈V，點入度和點出度的計算公式為:

2.3.1 定義應用參數 這里的應用指的是描述每一種業務的屬性,在應用配置器中完成．如萬維網應用,規定了每次取得頁面的尺寸大小和時延間隔;文件傳輸應用,規定注入和下載的流量及文件塊的大小等．根據科文學院校園網運行的實際狀況,WWW應用的運行方式設定為Heavy Browsing,FTP應用的運行方式設定為High Load,DB查詢應用的運行方式為High Load,E-mail應用的運行方式為High Load,其它參數設為默認值．

根據公式(4)計算得到網絡的點度，根據公式(5)得到16城市的點入度和點出度，并按照大小排序，如表2所示。

本研究中某城市“度”的含義是該城市在整個區域網絡中與其他城市經濟聯系的緊密程度。城市的度是以經過點的邊的邊權為基礎計算的，所以不僅表示該城市與多少其他城市產生聯系，而且聯系的強度也計算在內。表2中，城市點度包含雙向的經濟活動:即有流入該城市的，也有流出該城市的。城市點入度，是指其他城市企業的活動流入本城市的強度和密度，反映城市的集聚效應;城市點出度，是指該城市企業的活動流出到其他城市企業的強度和密度，反映城市的輻射效應。

(1)上海的經濟聯系密度和強度最大，鎮江最低

由表2中的點度可以看出，上海的關聯度在所有城市中排名第1，其與其它城市之間的綜合聯系的緊密和強度最大，占整個網絡鏈接關系的11.1169%;其次是杭州和南京，分別是8.3582%和8.3524%;寧波、蘇州、無錫、舟山則處于第三個層次;南通、紹興、泰州、揚州、嘉興、臺州、常州、湖州分屬第四層次，最后一位是鎮江，其度值是4.6642%。

表2 長三角16市的點度、點入度和點出度

(2)上海集聚效應和極化效應最強，舟山的依賴性最強

表2中，上海點入度排名第一，占整個網絡的17.4597%，而點出度排序中上海最低，只有4.77%。說明上海市對長三角的城市產生了很大的集聚效應，其首位度明顯，有強烈的極化效應。現實中很多江蘇和浙江的企業都在上海設立分公司或辦事處，競爭上海的市場和項目，與上海的公司產生眾多關聯交易。相對而言，上海的企業在江蘇和浙江的業務互動中相對少一些，輸出到其它城市的經濟活動弱于其它城市與上海的聯系，上海與其它城市的聯系更多地表現為對其它企業活動的吸引，區域內聚集效應大于輻射和擴散效應。這一方面是由于在數據統計中，上海的服務業和金融業的上市公司比例最大，上海作為服務和金融的聚集高地，吸引了區域中各種性質的企業來尋求服務;另一方面，由于區域網絡邊界限制，上海作為國際性都市，其區域內的聯系只是一部分，上海很多經濟活動直接產生在國家范圍或者國際范圍，由于研究范疇有限這部分并沒有計算在內。

對比表1中的點度與點入度，只有舟山的差異比較大，舟山點度排名第7位，而點入度排名下滑到第15位，但是舟山的點出度很大，表明舟山更多區域內外向型的企業，與其它城市的聯系是比較密切的，輸出更多經濟活動，是由于舟山的地理條件使其發展中對其它城市有較強依賴性，自身經濟聚集效應弱。

(3)杭州同時具有較好的聚集作用和輻射作用

對比表2中的點入度和點出度，可以看出，城市點入度和點出度排名呈現負相關變化趨勢。點入度較高的城市點出度較低，如上海、舟山和湖州等。但也有特例，如鎮江無論是點入度還是點出度都很低，而杭州的點入度和點出度都排名較為靠前，這說明杭州市在對外聯系上，既能起到良好的聚集作用，同時發揮了一定的擴散和帶動效應。

(4)長三角城市經濟聯系度的變化規律

通過表2與16市的GDP水平對比，可以看出，城市之間的聯系遵循一個基本規律:GDP水平較高的城市與網絡內部其它城市的經濟聯系較小，但是經濟水平相對較低的城市與經濟水平較高城市的經濟聯系卻很大。說明隨著城市經濟增長，城市空間集聚效應增強，經濟水平較高城市有更大的吸引力，網絡中的企業活動會向這些城市靠近。表2中點入度排序與城市GDP水平的排序基本一致，從總體上來說，符合經濟水平越高，點入度越高的規律。

而表2中點出度排名前三位的城市分別是GDP排名倒數三位的舟山、湖州、泰州，說明在區域網絡中，經濟落后的城市本身因為資金和技術的制約，需要與網絡內其它城市建立經濟聯系來促進自身的發展，區域網絡內的聯系對于它們的發展至關重要。

通過對經濟網絡點度的分析發現，點度基本上遵循了點入度與點出度排序負相關的規律;欠發達城市趨向于與較發達城市主動搭建經濟聯系，區域內的集聚和極化效應明顯。

5.長三角城市控制力測度——基于中間中心性

中間中心性是一個重要的局部幾何量，反映了一個點在網絡中控制其它點的能力，它測量的是行動者對資源控制的程度。如果一個點處于許多其它點對的捷徑(最短的途徑)上，我們就說該點具有較高的中間中心度，反映了結點在網絡中的影響力［20］。如果把某一中間中心性極高的結點刪除，網絡中就會出現多處的連接斷裂，即“結構洞”現象，極大地影響整個網絡的運行，甚至造成網絡的全面癱瘓［21］。中間中心性越高的城市，對整體網絡的影響度越大，在網絡中有較高的議價能力，該城市對區域發展具有控制和決定力量。

假設G=(V，E)是一有向性圖形，邊長 L，邊強度為ω。中間中心性cB:V→R≥0，經過某一點v的兩點(s，t)之間最短路徑的數量占(s，t)的最短路徑總數量的比例，公式為:

表3 長三角16城市的中間中心性

計算得中間中心性如表3。

由表3，根據網絡中間中心性的含義，在16個城市中，有27.5%的經濟活動都經過了上海市，它對網絡資源擁有絕對的控制能力。杭州、蘇州、寧波、南京處于第一梯隊，經濟活動控制能力占整個網絡的50%以上。本研究是基于公司數據的，證明這種控制力量是核心企業通過技術、信息、資金和人力資本等實現的。而嘉興、臺州、舟山、常州、湖州和鎮江的中間中心性值之和只占整個網絡的2.5%。

四、長三角城市網絡的分層模式

綜合上述分析，采用社群圖法根據不同的屬性對網絡中的節點進行分層［22］。

1.長三角城市形成緊密的網絡關系，城市互動發展，區域內結構穩固

由圖7中的上圖長三角16城市的關聯橫向排列，在圖論表達上，節點顏色越深，表明它在網絡中的地位越重要，顏色越淺則表示其在網絡中的地位越不重要。可以明顯看出，長三角16城市的關聯度雖有差異，但是整體聯系非常緊密，任何城市與其它城市都有緊密的關系，說明長三角城市內部之間形成復雜的網絡關系，區域發展具有穩定的內部結構，區域一體化的發展具有結構穩定的城市基礎。

圖7 16城市分層(上圖:城市關聯橫向排列，下圖:縱向地位分層)

2.長三角城市網絡的層次結構

圖7下圖為長三角網絡地位的縱向分層，可以看出16城市分成四個層次，圖7中1號上海為一個最重要的層次，上海與其它城市之間的關聯是支撐網絡發展的最重要因素。位于圖下部的編號為10，11，12，13，14，15，16 的城市為一個層次，位于圖的中上部的2，3，4，5，6，7 編號的城市為一個層次，8，9為一個層次。四個層次的城市及其所處網絡層級與網絡權力的分配，如表4。

表4 長三角城市網絡的鏈接層次

五、結論

本文論證了區域城市網絡形成是在政府和企業的推動下，尋求規模經濟、范圍經濟和聚集經濟的結果。提出了城市網絡表達的構造、結構特征和層次治理的三層次。對長三角16城市的首位特征與產業集聚特征分析基礎上，建立了以城市為節點、企業關聯業務為邊、聯系程度為權重的有向邊權網絡，通過復雜方法的測算，得出長三角城市網絡的結構特征:聯系緊密但是發展不均衡，城市集聚效應明顯，證明了長三角城市已經互動發展形成聯系緊密的網絡關系，成為區域經濟發展穩定的內結構，區域內形成以上海為中心，以蘇州和杭州等為關鍵樞紐，以常州等為次級節點和以鎮江等為新興市場的網絡格局。

在長三角經濟網絡中，城市網絡的動力機制一是政府拉動了區域內交通基礎設施的建設，二是一些企業優質要素主動向大城市集聚，而普通要素則選擇向中等城市集中，提高了長三角城市群要素積聚的外部性，促使中心城市吸收周邊城市的經濟資源，同時周邊城市也能較多地分享中心城市集聚效應帶來的效益。進一步發揮上海的高端金融服務業的核心作用，杭州等城市的綜合樞紐作用，推動區域經濟的協調發展。長三角城市網絡復雜性的演進、網絡治理和邊界的延伸是值得進一步研究的話題。

［1］趙紅巖.長三角層級式產業鏈構筑的路徑分析［J］.華東經濟管理，2007，21(4):38 －41.

［2］保羅·克魯格曼(美).地理與貿易［M］.北京:北京大學出版社，中國人民大學出版社，2000.

［3］呂康娟，中國區域產業空間網絡研究［J］.經濟地理，2010，30(11):1785 －1791.

［4］Friedmann J.The World City Hypothesis［J］.Development and Change，1986，(7):69 －83.

［5］Taylor P J，Hoyler M.The Spatial Order of European Cities under Conditions of Contemporary Globalization［J］.Tijdschrift voor Economies che en Social Geography，2000，91(2):176－189.

［6］［美］保羅·克魯格曼.空間經濟學［M］.北京:中國人民大學出版社，2005.

［7］Taylor P J.Is the UK Big Enough for Both London and England［J］.EnvironmentandPlanning，1997，(29):766－770.

［8］Sassen S.The Global City［M］.Princeton，NJ:Princeton University Press，1991.

［9］Newman M E J.Models of the Small World［J］.Stat.Phys，2002，(101):819 －884.

［10］Castells M.The Rise of Network Society［M］.Oxford:Blackwell，1996.

［11］劉軍.社會網絡分析導論［M］.北京:社會科學文獻出版社，2004.

［12］甄鋒，劉曉霞等.信息技術影響下的區域城市網絡［J］.人文地理，2007，(2):68－71.

［13］張彌.城市體系的網絡結構［M］.北京:中國水利水電出版社，2007.9.

［14］方一蔚，崔文田，閆化海.具有邊權特性的社會網絡重要成員識別［J］.管理學報2007，4(5):566－574.

［15］Taylor P J G.Catalano and Walker D R F.Exploratory Analysis of the World City Network［J］.Urban Studies，2002，39(13):2377－2394.

［16］Taylor P J.Specification of the World City Network［J］.Geographical Analysis，2001，(33):181 －194.

［17］Strogatz S H.Exploring Complex Networks［J］.Nature，200l，(410):268 －276.

［18］Watts D J，Strogatz S H.Collective Dynamics of Smallworld Networks［J］.Nature，1998，(393):440 －442.

［19］Barabasi A － L，Albert R.Emergence of Scaling in Random Networks［J］.Science，1999，(286):509 －512.

［20］宋偉，李秀偉.基于航空客流的中國城市層級結構分析［J］.地理研究，2008，(4):917－926.

［21］楊波.復雜社會網絡的結構測度與模型研究［D］.上海交通大學博士論文，2008.

［22］胡一竑.基于復雜網絡的交通網絡復雜性研究［D］.復旦大學博士論文，2008.