村鎮聚落網絡聯系的手機信令探索*
——以中山三鄉鎮為

趙渺希 徐 穎 ZHAO Miaoxi, XU Ying

0 引言

一般認為，聚落是人類文明的肇始之地，但學界對村鎮聚落間聯系方面的研究明顯不足。由于傳統耕作半徑對聚落尺度的空間限制，村莊的規模報酬遞增效應相對有限。因此，農業地區的社會文明進階基本依賴于與城市以及村鎮彼此間的聯系交流。20世紀以來，探索村落間相互關系是現代城鄉規劃和人文地理發軔的理論原點之一。1930年代，克里斯特勒在《德國南部中心地原理》中通過對南德地區村鎮的研究，揭示了平原假說條件下市場、行政、交通等原則下的聚落體系，由此誕生了城鄉規劃與人文地理領域中著名的中心地理論。二戰后，無論是城市商業設施規劃亦或是城鎮體系、中心鎮、中心村的規劃，多遵循這一理論。但在現實環境中，村落所處地理環境并不全然是平原，不同地域居民有其特定的行為特征，哈格斯特朗的時間地理學解釋了地域組織的時空行為差異，信息社會的扁平化交流模式為村鎮關系帶來了新的理論范式，諸多因素意味著真實世界的村鎮網絡聯系有著更為復雜的拓撲結構和空間層次。

然而，村鎮多屬數據稀疏地區，統計年鑒和地方志又往往以城市為重點、對于個體鄉村基本忽略不計，致使村鎮聚落的空間聯系一直難以偵測。既有研究大多以引力模型為基礎開展村鎮關系研究，但是這種假想的靜態聯系將空間相互作用視為集聚規模及距離因素的共同作用，無法解釋工作日、休息日以及節假日等不同時間段“流”分布的可能波動性，并且引力模型在地理空間的因果前提也并不總是成立，各種靜態意義上的聚落規模、區位實際上都是各類微觀個體所組成的網絡“流”的瞬間堆積，由此形塑了當代鄉村社會運行的潮起潮落。因此，以可靠的數據揭示村鎮聚落網絡聯系的時空特征，有助于把握村鎮的演化趨勢與動力機制，也是合理制定新時期村鎮聚落發展規劃、實現鄉村振興戰略的起點。

1 文獻回顧

1.1 村鎮空間聯系研究

目前，國內外關于村鎮聯系的研究成果明顯少于城市網絡；國外研究則多借助交通調查、商業交易、手機信令等數據，結合復雜網絡理論方法，從人群的通勤聯系、就業聯系和社會經濟聯系方面構建村鎮聯系。Servillo等[1]基于意大利皮埃蒙特區37個微觀區域中心的通勤數據，分別選取前5位最主要通勤流、構建通勤聯系網絡，分析不同等級中小城鎮聯系的網絡結構。Verhetsel等[2]基于復雜網絡理論和社區發現技術，利用比利時通勤數據，探索城市社區不同收入、年齡人群通勤模式的差異。Br?nd[3]利用社會網絡分析方法揭示了非洲加納4個相鄰鄉村聚落小規模棕櫚油交易的復雜網絡特征，并總結了不同地方的經濟組織模式。Playford等[4]對農村地區醫學畢業生通勤的社會關系網絡做出細致的研究。

國內研究主要運用屬性數據、而非實測型的聯系數據，基本屬于引力模型的引申，缺少對真實的村鎮空間聯系的分析。既有成果主要包括：覃永暉等[5]借鑒網絡形城鎮體系理論分析工具，以地處洞庭湖區的臨澧縣佘市橋鎮為例，采取層次分析法、發展條件評價法與引力強度分析法，對鎮域各村的發展條件與引力強度進行定量分析；宿瑞等[6]選取重慶市沙坪壩區鳳凰鎮19個鎮村社區作為網絡節點,采用修正后的引力強度模型反映節點之間的聯系。規劃運用方面，宋小冬等[7]先確定中心村，再在基層自然村中選擇集聚村技術，實際上也是基于屬性數據的村落關系探索。在實測網絡方面，黃勇、張四朋[8]基于村鎮間人際聯系構建村鎮空間聯系網絡，用以表征區域村鎮空間結構。

總體上，國內既有文獻中，場強模型、空間相互作用模型、斷裂點公式等方法均來自于社會物理學的引力模型。這種“假想”的空間聯系并不是實測的村鎮網絡聯系，空間尺度以縣域、市域為主，忽略了微觀尺度的村鎮聚落（聚落往往不是一個獨立的空間統計單元、因此也沒有統計數據可用），無法真實反映村鎮聚落之間微觀的空間聯系，且既有研究不涉及社會性網絡聯系的時間序列分析，因而可信度較低、應用價值有限。

1.2 手機信令數據的空間聯系研究應用

城鎮化、信息化快速發展的時代，利用海量、多源數據對城鄉規劃焦點問題進行量化分析逐漸成為熱潮。智能手機定位數據具有可獲得性強、覆蓋面較廣、實時可持續等優勢，能夠真實表征空間中人的行為特征及社會經濟屬性，反映實際的人群流向，為區域空間聯系研究提供了新方法和新視野。

國外對手機信令數據的應用較早，聚焦于人群流動與行為、城市空間結構、社區發現等方面。Csáji等[9]基于葡萄牙手機通信數據，利用聚類分析方法，對家庭和辦公地點進行識別。Bajardi 等[10]利用意大利米蘭移動電話用戶撥打和接收的通信數據，以熵函數測量國際通話活動在時間和空間上的異質性，識別城市熱點國際社區。Eagle等[11]利用手機信令數據對農村和城市社區的研究發現，農村和城市社區不僅在網絡拓撲結構方面存在顯著差異，而且在旅游等潛在行為特征方面的差異也很明顯。Louail等[12]通過研究西班牙31個城市的通話數據，測算一天中個人平均出行距離的演變，來揭示不同類型的城市結構。

目前，手機信令數據在區域聯系方面的研究對象集中在城市之間或城市群內部的關聯，主要包括城市群空間結構特征、城市功能區邊界的劃分、城市網絡的層級與結構、城鎮體系規劃等方面，少數學者對其應用于村鎮規劃的適用性做出了探索。周永杰，劉潔貞等[13]以手機信令數據為基礎，構建城市聯系強度模型，對珠三角城市群空間發展格局進行分析。王德等[14]根據手機信令數據測度上海市中心城區與外圍地區的通勤聯系與消費聯系，由此劃分上海都市區。王垚等[15]以江西省北部區域為例，分別利用手機信令數據和企業關聯數據測度城市的人流聯系和經濟聯系，比較這兩種城市關聯網絡的層級、結構、腹地的差異。姚凱等[16]利用手機信令數據測算了區域內跨鎮出行聯系強度，研究城鎮等級體系、中心城市腹地、區域發展廊道等，為大數據應用于城鎮體系規劃做出了實踐探索。除此之外，譚文墾等[17]先分析村鎮手機信令數據的特性，并結合現有村鎮規劃技術，通過上海郊區的實證研究對手機信令應用于活動空間、村鎮體系及問題區域診斷等方面的可行性進行驗證。

圖1 三鄉鎮村鎮聚落劃分圖

圖2 三鄉鎮移動基站居住人口分布圖（單位：人）

需要指出的是，學界對手機信令數據應用于空間聯系已經有過一定探索，但既有的研究仍較少關注村鎮聚落的空間網絡，且缺少對村鎮聚落聯系復雜性的測度方法。基于圖論衍生出的復雜網絡分析工具，具備相對完整的統計量，能夠揭示復雜系統的宏觀特征。利用手機信令數據研究村鎮聚落網絡的拓撲結構和空間層次，能夠以微觀的視角揭示村鎮聚落空間人群流動的時空特征，反映村鎮聚落空間聯系的結構形態及其發展模式，為村鎮聚落體系規劃提供有益的指導。鑒于此，本文以中山市三鄉鎮為例，使用手機信令數據測度工作日、休息日、節假日3個不同時段村鎮聚落空間的人群聯系，結合復雜網絡統計指標表征村鎮聚落網絡的空間結構差異，以期為多源時空大數據應用于村鎮聚落網絡研究做出有益的探索。

2 數據與方法

2.1 研究單元劃分

三鄉鎮位于中山市南部，毗鄰珠海、澳門，總面積96 km2，2017年末常住人口20.4萬人（戶籍人口5.2萬人），包含圩仔、前隴、南龍、西山等4個居委會和古鶴村等12個行政村，是廣東省中心鎮以及中山南部組團中心。三鄉鎮有良好的交通區位優勢，105國道、城桂快線貫穿全境，位于珠中江城市“半小時生活圈”和珠三角“1小時生活圈”內，與中山南部鎮區之間的聯系一直較為緊密，是以外向型經濟為主導的經濟強鎮。

三鄉鎮處于典型的半城鎮化地區，兼具城市和鄉村的雙重職能和景觀特點。區域內土地利用混合程度高；就業呈現多樣性，農、工、商等行業已基本取代傳統農業；基礎設施和公共服務設施較完善；鄉村旅游也有所發展。因此，其是相對典型的東南部地區村鎮發展研究的樣本區域。為更細致地表現村鎮聚落網絡聯系，評估村鎮聚落聯系的影響機制，本文對三鄉鎮進行聚落空間單元的劃分。根據三鄉鎮行政村邊界、自然地理環境、道路交通設施、用地功能布局等因素，將三鄉鎮劃分為49個聚落單元，其中47個聚落單元作為研究對象（單元⑤⑥內部缺乏基站，且主要為非建設用地，故不考慮在內），并按次序編號（見圖1）。三鄉鎮鎮區以外的地域以鄉鎮行政村邊界為空間單元進行劃分。

2.2 研究數據

手機信令數據是手機用戶在開機、關機、主叫、被叫、收發短信或由位置的移動導致連接基站發生變更時所產生的能記錄用戶手機識別號、所處基站及停留時間等信息的移動定位大數據，能夠反映用戶在村鎮聚落之間的出行時空軌跡，測度村鎮聚落的真實人流聯系。隨著互聯網和移動互聯網技術在村鎮的迅速發展普及，村鎮中手機持有者比例大幅提升，利用手機信令數據可以較全面地獲取居民大規模出行樣本，較好地反映村鎮聚落之間居民的出行聯系。雖然手機信令數據的精度受基站位置布局及輻射范圍等因素限制，手機持有率也與居民年齡及其他社會經濟屬性有關，但是這些因素并不影響使用手機信令數據在建制鎮尺度下研究村鎮聚落的網絡聯系。

本文使用的基礎數據為中國移動手機信令數據。經統計，鎮域范圍內移動基站共325個。根據基站居住人數，對三鄉鎮居住人口分布進行可視化（見圖2），發現中心鎮區基站分布密集，人口眾多，而外圍山區基站分布稀疏，居住人口較少。

手機信令數據取自2018年10月1日—14日，包含一個連續的國慶節假日（1日—7日）、5個工作日（8日—12日）和兩個休息日（13日—14日），用于不同時間維度村鎮聚落居民出行的差異比較。數據標簽包括用戶ID、時間戳、基站位置編號等信息。其中，用戶ID為手機用戶的唯一標識碼，用于標識追蹤用戶軌跡；時間戳表示手機信令的傳遞時間；基站位置編號可以通過匹配基站的經緯度來定位手機用戶所在地。

值得說明的是，數據的目標是發生在三鄉鎮鎮區內部、從三鄉鎮前往中山其他鎮及從其他鎮區去三鄉鎮的居民出行數據，包括通勤聯系和非通勤聯系數據。以三鄉鎮聚落斑塊與三鄉鎮其他聚落斑塊及中山其他鎮行政村之間的出行人次數作為村鎮聚落之間聯系度的基礎，測算方法包括用戶居住地識別、就業地識別、其他出行目的地識別、聯系次數計算及村鎮聚落聯系度匯總5個步驟。首先，將10月20:00點至次日10:00的月累積停留時長最長、且停留時間大于45 h的基站作為居民居住地；10:00至19:00的月累計停留時長最長、且停留時間大于5.5 h的基站作為工作地；居民進行跨空間單元出行，在目的地基站范圍停留時間大于30 min，且停留基站不為工作地所在基站時，將該基站定義為其他目的地；將居民由居住地至就業地的往返聯系定義為通勤聯系，居民在其他目的地之間的來往定義為非通勤聯系，統計居民在不同基站之間的出行聯系次數（通勤與非通勤出行頻次之和）；同時基于劃定的村鎮聚落空間單元，累計聚落斑塊之間的出行聯系，構建村鎮聚落的聯系網絡。

2.3 分析方法

2.3.1 網絡拓撲結構

本文基于網絡拓撲結構，從密度、強度、群集性等方面進行計算，比較工作日、休息日、節假日村鎮聚落的網絡差異。首先，定義村鎮聚落網絡的基本單位為兩聚落斑塊之間日均人流出行頻次，以Wij表示由i聚落斑塊前往j聚落斑塊的日均人流量，聚落斑塊i和j之間的聯系強度為Wij+Wji。在分析部分拓撲結構相關指標前，需要對聚落斑塊間人流量進行二值化處理，以得到無權無向網絡，若人流量大于閾值w，則聚落斑塊間聯系值Tij為1，否則，Tij為0。

（1）自容性。為了描述村鎮聚落聯系的外向性，研究借用了Hall等[18]的自容性概念，定義eij為三鄉鎮聚落斑塊i內部日均人流聯系。則聚落斑塊i的自容性Lei可以表示為：

Lei的值域在0和1之間，當Lei的值越接近于0，表明該聚落斑塊與其他聚落斑塊之間聯系越強，反之說明該聚落斑塊參與村鎮一體化程度越弱。為便于不同時間維度村鎮聚落網絡之間的橫向比較，本文借鑒趙渺希等[19]空間網絡的整體自容性（Le），其度量公式如下：

（2）群集性。對于村鎮聚落空間網絡的多向性特征，采用群集性的概念進行度量。根據拓撲學相關理論，以任意3個節點之間的聯系組成的三角形數量能夠表征網絡聯系的真實狀態，即復雜網絡統計工具中群集性的指標。Watts等[20]提出網絡聯系中相鄰節點之間的凝聚力可以用群集性來衡量，在拓撲學中通過計算構成三角形的數量來統計。三角形數量越少，說明網絡聯系越松散。假定村鎮聚落聯系為兩兩相等的無權網絡，其計算公式為：

式中Ci為群集性，Ei是包含節點i的三角形數量，ki是節點i與其他節點的連線數量，ki(ki-1)是包含節點i的邊可能構成的最多三角形數量。Ci的取值范圍是0—1。值越大，說明該節點與整個網絡中其他節點的三元數組越明顯，在網絡中的聯系越緊密。同樣，本文提出空間網絡的整體群集性（C），作為不同時間段村鎮聚落聯系的比較指標，其度量公式如下：

（3）網絡效率。測量村鎮聚落網絡節點聯結的便利性程度，引入圖論中全局效率（Latora等[21]）的計算公式：

式中dij是網絡的節點i、j的最小步長，若兩節點沒有任何路徑連通時，定義dij為∞，相應的值為0。網絡效率η的取值范圍是0—1,當網絡中任意兩節點都彼此相連時，形成正則網絡，且全局效率達到最大值1。

（4）變異系數。變異系數Cv可用于衡量不同聚落在空間上聯系的相對變化程度。計算公式如下：

式中Std和Ave分別表示聚落斑塊間形成聯系的邊的標準差和平均值。

利用公式（4）（5）（6），可以計算和比較不同聚落空間組織條件下，網絡的群集性、網絡效率和變異系數（見表1）。

2.3.2 空間層次

相對于傳統鄉村聚落在空間上等級性、向心性聯系，信息時代村鎮聚落更可能存在跨越自然地理要素、行政邊界等條件的多向層級式關系“流”。從空間層次的視角，將村鎮聚落斑塊聯系劃分為村內聯系、村際聯系、鎮區聯系、外鎮聯系和中心城區聯系5種類型（見圖3）。

其中，村內聯系是指聚落斑塊間聯系發生在鎮內同一行政村；村際聯系是指聚落斑塊間聯系發生在鎮內不同行政村之間；鎮區聯系是聚落斑塊的聯系發生在中心鎮區與鎮內行政村之間；外鎮聯系是聚落斑塊的聯系發生在鎮內行政村與鎮外其他地域之間；中心城區聯系是聚落斑塊的聯系發生在行政村與中心城區（本文包括東區、西區、火炬區、石岐區、南區、港口鎮、五桂山）之間。其中比較特別的是行政村的外鎮聯系、中心城區聯系有助于度量不同于一般行政層級的空間躍遷現象。

3 分析結果

3.1 村鎮聚落網絡總體空間特征

以村鎮聚落斑塊為基本空間單元，計算工作日、休息日、節假日村鎮聚落網絡節點度，以聚落斑塊之間的人流聯系表征聚落斑塊間聯系強度，比較三鄉鎮村鎮聚落斑塊在不同時間維度的聯系差異。需要說明的是，為便于不同時間維度村鎮聚落網絡特征的比較，且不出現孤立的聚落斑塊，人流聯系及點度的比較均采用休息日、工作日、節假日的日平均值，并將聚落斑塊聯系閾值設定為60（事先擬定聚落斑塊聯系閾值取100人次，按照移動市場占有率71%、手機在全年齡段覆蓋面85%，最終信令聯系值取整為60人次）。在ArcGIS中對網絡進行包含地理位置的空間可視化，根據數據特征采用相同區間對聚落斑塊聯系強度分級，得到村鎮聚落斑塊關聯網絡（見圖4）。

從圖4可以看出，三鄉鎮整體上呈現簇群式的空間結構，具有復雜網絡的結構特征，從空間聯系強度上可以較為明顯地劃分為東部、中部、西部3個片區。各個片區內部的聚落斑塊之間聯系較為緊密，既存在向心性垂直聯系，也包含多中心的網絡聯系，而片區之間的聯系相對稀疏。

進一步分析村鎮聚落斑塊聯系強度的影響因素，發現行政邊界對村鎮聚落聯系的約束相對較小，空間上鄰近但屬于不同行政村的斑塊之間仍可能存在較強的聯系（如①與神灣鎮，44 與坦洲鎮等）。相比之下，自然地理環境、道路交通條件、土地使用混合程度等因素對村鎮聚落相互作用的影響更大。三鄉鎮與中心城區的聯系因受到五桂山自然地形的阻隔而較弱，白石村聚落斑塊聯系同樣受內部山地的影響，使得其對內聯系更加緊密，形成條帶式發展。道路交通設施完善、土地混合程度較高的中心鎮區，聚落斑塊自身社會經濟發展條件較好，斑塊間聯系較強，更容易形成網絡化的多向聯系。

表1 不同聚落空間組織模式拓撲網絡指標測度

圖3 村鎮聚落斑塊空間層次聯系模式圖

圖4 三鄉鎮聚落斑塊關聯網絡表征圖

3.2 拓撲結構

對村鎮聚落網絡的拓撲結構展開分析，計算不同時間維度三鄉鎮村鎮聚落網絡的自容性、群集性、網絡效率和變異系數等相關指標，結果見表2。

從三鄉鎮村鎮聚落網絡的整體自容性來看，工作日村鎮聚落網絡整體自容性最小，聚落斑塊間聯系最強；相比之下，節假日聚落網絡整體自容性最大，聚落斑塊間聯系最弱。這說明半城鎮化地區的出行聯系仍主要發生在聚落內部，而節假日人群回流現象較為明顯，人口的潮汐變化對聚落斑塊聯系強度的影響較大。

表2 村鎮聚落網絡自容性、群集性、網絡效率及變異系數

表3 村鎮聚落網絡聯系的點度和變異系數

表4 村鎮聚落斑塊不同空間層次聯系的比重

表5 村鎮聚落斑塊不同空間層次聯系的一致性檢驗

進一步分析村鎮聚落網絡在不同時間維度群集性的變化，不同時間維度村鎮聚落網絡群集性均未超過0.02，整體網絡群集性較低，說明三鄉鎮村鎮聚落仍未形成較成熟的網絡聯系，但局部已經表現出較強的復雜網絡特征。工作日與休息日村鎮聚落網絡群集性差異較小，而節假日網絡群集性明顯下降，表征為較弱的網絡聯系。

從村鎮聚落斑塊的網絡效率來看，不同時間維度村鎮聚落的網絡效率一般，結合不同網絡結構模式中全局效率的變化，可發現三鄉鎮聚落網絡的聯結性不高，聚落斑塊形成內部聯系緊密的群體，但群體間聚落關聯較弱。同時，工作日和休息日聚落斑塊的網絡效率非常接近，聚落斑塊的連通性差異不大，相比之下，節假日村鎮聚落的網絡效率明顯降低，聚落斑塊的聯系數量減少且聯系強度減弱，整體連通性變小。

同時，分析三鄉鎮聚落斑塊的網絡點度及變異系數，計算結果見表3。休息日節點網絡點度的平均值最大，為6 554；工作日略低于休息日，為6 419；節假日平均點度明顯降低，僅5 699。從變異系數來看，節假日節點網絡點度的變異系數略大于工作日和休息日，但不同時間維度節點網絡點度的變異系數均超出80%，說明聚落斑塊點度差異較大。根據 Duyckaerts等[22]利用Cv值分析點模式給出的建議值：當Cv值>64%時，點集為集群分布，說明三鄉鎮聚落斑塊的點度在空間分布上具有集聚性特征。

綜合以上分析，節假日村鎮網絡的活力明顯減弱，說明半城鎮化地區村鎮聯系強度取決于人口的潮汐變化。在國慶節假日，村鎮消費、休閑外流，不但鎮內的整體聯系強度下降，聚落斑塊間聯系比重、網絡效率、群集性下降，而變異系數上升，反映出短期人口流失后村鎮聚落網絡處于相對均衡的弱聯系狀態。

3.3 空間層次

以三鄉鎮聚落斑塊為單位，分別統計工作日、休息日、節假日聚落斑塊5類空間層次聯系及其比重，利用SPSS的Kendall檢驗方法，分別對5類空間層次聯系在不同時間維度的一致性進行檢驗，結果見表4、表5。

從村內聯系來看，節假日聚落斑塊村內聯系比重的平均值大于工作日和休息日，且比較結果在99%的置信區間具有一致性（sig<0.01）。這說明節假日半城鎮化地區居民可能存在一定的回流現象，以家庭為單位的就近消費休閑活動得到促進。同時，休息日相對于工作日聚落斑塊的村內聯系差異小，不足以刺激居民“返鄉”。但是，不同時間維度聚落斑塊的村內聯系比重的平均值均超出50%，反映了三鄉鎮聚落斑塊就地城鎮化的特點。

從村際聯系來看，工作日聚落斑塊的村際聯系比重的平均值明顯大于休息日和節假日，檢驗結果在99%的置信區間存在一致性（sig<0.01，且Kendall協同系數>0.5），說明村際聯系可能會受到通勤聯系的影響。類似的，工作日聚落斑塊鎮區聯系比重的平均值略大于休息日和節假日，檢驗結果在90%的置信區間可靠（sig<0.01）。與此同時，不同時間維度聚落斑塊與三鄉鎮中心鎮區聯系比重的平均值均小于0.01，說明聚落斑塊與中心鎮區的聯系較穩定，三鄉鎮村鎮聚落網絡并非呈現出單一的自上而下的垂直式、向心性聯系，而是表現為多中心網絡化的水平多向聯系。

相反，不同時間維度村鎮聚落斑塊的外鎮聯系和中心城區聯系差異表現出一定的一致性。在節假日和休息日，聚落斑塊與外鎮、中心城區聯系比重的平均值均明顯大于工作日，且檢驗結果在統計學意義上均具有99%的可靠性（sig<0.01）。這也表明，相比工作日的通勤出行，半城鎮化地區居民在休息日與節假日愿意付出更高的交通出行成本，來滿足更高品質的休閑消費活動。

從橫向聯系來看，相比于中心城區聯系，聚落斑塊與外鎮的聯系更強，說明中心城區對三鄉鎮村鎮聚落斑塊尚未構成相對的強吸引力，村鎮聚落斑塊聯系在空間層次上具有距離衰減的特征。具體剖析其原因，一方面在于中山南部山脈連綿不斷，三鄉鎮北部五桂山等鎮區內廣泛分布的群山在某種程度上會加大三鄉鎮村鎮聚落與中心城區的聯系成本，阻隔其與中心城區的關聯，并促使其更容易與空間上鄰近的鎮區產生聯系。另一方面，從歷史發展的角度來看，1949年后中山南部4鎮（三鄉鎮、坦洲鎮、神灣鎮和板芙鎮）之間一直保持著較為緊密的政治經濟聯系，三鄉鎮作為中山南部組團的核心，在大型公共服務設施配套、道路交通設施規劃及產業發展等方面與其余三鎮關系密切。

通過對不同時間維度三鄉鎮村鎮聚落斑塊空間層次聯系比重的比較，總結得到半城鎮化地區村鎮聚落斑塊空間層次聯系模式（見圖5）：以工作日聯系為標準的傾斜直線，休息日、節假日曲線呈現頭部和尾部同時上翹、中部相對塌陷的趨勢，表明在這一城鎮化地區，休閑時段的居民要么“宅”在本村聚落內部、要么去往中心城區或者外鎮，去往本鎮鎮區的出行比例明顯降低。鑒于三鄉鎮為中山南部的中心鎮，這一特征模式也說明，網絡扁平化趨勢下村鎮體系規劃應重新審視中心鎮的實質性功效。

4 結論與討論

鄉村振興戰略實施過程中，應對村鎮的擴展或收縮離不開對鄉村聚落空間關系的洞察，尤其是村莊居民點布局、基礎設施和公共服務規劃，均應以區域共享為原則、盡可能發揮村鎮聚落體系的網絡外部性。本文的主要創新點在于：運用手機信令數據的人流聯系表征村鎮聚落的空間聯系，并據此構建不同時間維度的村鎮聚落空間聯系網絡，結合復雜網絡相關統計指標，從網絡的拓撲結構和聚落斑塊聯系的空間層次兩方面剖析村鎮聚落聯系的網絡特征，反映了半城鎮化地區的居民出行特征，揭示了新時期村鎮體系發展的網絡扁平化趨勢規律，對多源數據應用于村鎮規劃具有借鑒意義。

本文選取中山三鄉鎮為實證案例，研究結果表明，三鄉鎮整體上呈現出簇群式的空間聯系結構，既具有向心性的垂直聯系，又包含多中心、多指向的網絡聯系；地勢平坦、交通設施完善、用地混合多樣的中部片區，聚落斑塊存在更普遍的跨越行政村邊界的密切聯系，相反，西部、東部片區受山地阻隔、道路交通條件的限制，與中心鎮區聯系松散，西部村鎮聚落與鄰近的神灣鎮產生緊密聯系，而東部聚落斑塊則形成明顯的向心性聯系。因此，為促進村鎮聚落一體化發展格局，可考慮加強西部、東部片區與中心鎮區及鄰近其他村鎮的聯系，統籌發展道路交通設施、公共服務設施建設，協調就業設施布局。從時間維度來看，工作日聚落聯系的群集性、網絡效率較高，自容性和變異系數較小，而節假日村鎮聯系降低，整體網絡效率，群集性也更低，說明半城鎮化地區村鎮聯系強度取決于人口的潮汐變化。同時，節假日聚落斑塊與中心城、外鎮的聯系比例較工作日顯著增加，村民消費的空間躍遷現象明顯，網絡扁平化趨勢下村鎮體系規劃應該重新審視中心鎮的實質性功效。

傳統研究方法多利用改進的引力模型來探究村鎮社會空間聯系網絡，這種靜態模擬網絡的構建更依賴于社會經濟要素的集聚以及空間距離等因素，并不一定能很好地解釋現實生活中村鎮之間的空間聯系。利用手機信令數據測算村鎮空間聯系，以人群流動的空間關系，可靠地反映不同時間段村鎮網絡實際聯系的動態變化，由此構建的村鎮聚落空間網絡能反映微觀層面道路、山體等環境因素的影響，揭示了真實環境下村鎮聚落網絡聯系的動態特征，有助于把握村鎮聚落的演化趨勢和動力機制。當然，手機信令數據僅能從人流方面反映村鎮聚落的空間聯系，基站布局的地域尺度也會對研究精度帶來一定的影響，未來可考慮結合Wifi、GPS軌跡點等粒度數據構建多重網絡，使研究結果更精準。

圖5 半城鎮化地區村鎮聚落聯系的空間層次差異圖

隨著移動互聯網等技術在村鎮的進一步發展，運用多項人流、物流、信息流數據定量研究村鎮聚落體系發展，指導村鎮規劃將成為新的趨勢。研究發現，手機信令數據能夠全面而完整地展現半城鎮化地區村鎮聚落的網絡聯系特征，為理清村鎮聚落網絡發展狀況并優化其網絡結構提供新方法，有利于推進城鄉一體化進程中村鎮聚落資源的合理配置，使村鎮規劃更科學地指導村鎮發展。但是本文僅僅對中山三鄉鎮的案例進行研究，案例僅代表了沿海發達的半城鎮化地區村鎮，后續研究可對比不同社會經濟發展水平、區位等因素影響下的村鎮聚落網絡聯系。同時，對于村鎮聚落聯系的驅動因素，也可運用相關計量方法做進一步驗證。