世界城市系统研究述评——基于网络结构视角

金钟范

自二十世纪八十年代以来，随着经济领域为先导的全球化的全面展开，跨国境的城市之间的联系逐渐扩大，世界各城市间的相互作用与依赖乃至整体性逐步增强。在此背景下，兴起以识别“世界城市”、“全球城市”为始的，以世界（全球）视野考察城市和城市之间关系的诸多研究范畴。鉴于这类研究所具有的基本特点，即研究区域范围为世界、研究具体对象为城市、研究主要内容为城市间关系等特点，可统称为“世界城市系统”研究。

世界城市系统是由相互作用和依赖而联系起来的世界众多城市所构成的系统，类比于由结点和联系构成的网络系统，即城市为结点、城市间相互作用和依赖为联系。又从网络结构视角看，网络系统的本质特点主要体现在结点之间的位序与等级关系、联系的类型和分布关系、结点和联系所构成的组构关系等为内涵的结构构造上。因此，本文尝试从网络结构视角考察世界城市系统研究，以利揭示构成其主要研究范畴的本质特点乃至谱系组构内涵。

一、结点等级结构——城市要素规模等级研究

世界城市系统研究的兴起阶段，学界首先关注的是世界城市或全球城市的识别与排序问题。这类研究，从网络结构角度而言，聚焦于阐明结点（城市）等级结构特点。即，确认世界城市或全球城市，查明这些城市之间的等级关系或位序关系。分析所依据的是构成城市的要素如跨国公司总部数、先进服务业公司数等属性数据。从内涵而论，这类研究带有中心地研究之拓展实践之意。

“世界城市（world city）”一词由Geddes于1915年首次提出（Johnston,Gregory&Smith，1994）[1]。1966年，Hall在其《世界城市》一书中，把伦敦、巴黎、荷兰兰斯塔德、莱茵鲁尔、莫斯科、纽约、东京等城市称为世界城市，并首次进行比较研究，为城市系统研究赋予有益的思路——世界视觉（Forbes，1967）[2]。另外，“全球城市”一词在文献中的使用可追索到1977年，Heenan曾发表《明天的全球城市》为题的论文，并探讨有关问题[3]。

然而，正如Friedmann和Wolff（1982）所指出[4]，之前的世界城市或全球城市研究，除了Cohen（1981）的研究以外，均没能从概念到方法上进行如同他们的当此论文之意义上的世界城市研究。例如，Hall的研究仅限于主要大都市的物质特点，关注的是其规模。直到1980年代以后，以Cohen（1981）和 Friedmann和Wolff（1982）为始，世界城市和全球城市研究跨入实证性、指标化、等级划分研究时代，并以Friedmann和Sassen的研究为其典例。

Cohen于1981年设立“跨国化指数”和“跨国金融指数”考察1970年代的城市，认为纽约、东京和伦敦属于第一等级，大阪、莱茵鲁尔、芝加哥、巴黎、法兰克福、苏黎世属于第二等级。在此，跨国化指数为某一城市所具有的《财富》500大公司（前者）的国外销售额占世界所有《财富》500大公司（后者）国外销售额的比重与前者总销售额占后者总销售额的比重之比；跨国金融指数为某一城市所具有的全球最大的300家银行的国外存款与其国内存款之比[5]。

Friedmann于1986年在其著名的《世界城市假说》一文中，根据主要金融中心、跨国企业总部、国际性机构、商业部门的增速、重要制造业中心、主要交通枢纽、人口规模等7种指标，划分核心国和半边缘国地区所在一级和二级世界城市，提出由此构成的世界城市等级结构和布局。在此，核心国是按世界银行标准确定的19个所谓工业化市场经济体；半边缘国是工业化显著并具有市场交换为基础的经济系统的中上收入国家[6]。

后来，Friedmann（1995）又根据城市的经济控制能力和所联系的经济和社会上的影响区域范围等因素，将世界城市系统中的城市等级重新划分为四个层次：全球金融节点城市、多国节点城市、重要的全国节点城市，以及次国家/区域节点城市。其中，纳入全球金融节点城市的为伦敦、纽约和东京；多国节点城市的为迈阿密、洛杉矶、法兰克福和新加坡[7]。

Sassen（2001）在其《全球城市》经典研究中，认为纽约、伦敦、东经、法兰克福和巴黎为全球城市，并主要围绕前三者实证性探讨全球城市的特点和作用。例如，作为全球城市的特征性功能，除了悠久的国际贸易和银行业中心以外，强调世界经济组织高度集中的控制点、金融机构和专业服务公司的主要集聚地、高新技术产业的生产和研究开发基地、作为一个产品及其创新活动的场所等四大功能[8]。与强调指挥和协调中心的世界城市研究相比，全球城市研究追加强调两项功能，一是金融和专业服务等后工业时代主导产业基地；二是世界各国的公司和政府能够购买金融工具和专业服务的跨国交易市场（Sassen，2006）[9]。

需要提及的是，尽管上述世界城市研究和全球城市研究在关注点上有所不同，但是从世界城市系统的网络结构层面看，均属于网络结点的研究范畴，即辨识主导性结点，分析其作用和等级等。因此可以归为同类研究范畴，可统称为“世界城市等级”研究。在实际分析研究中，学界也有类似处理之例，如Smith（2003）[10]在世界城市网络研究中，Olds和 Yeung（2004）[11]在全球城市形成研究中，均不予区分两者，并且专门为此附尾注特意说明理由。

二、结点联系结构——城市设施与要素流联系研究

从网络结构角度看，前述世界城市等级研究主要是基于构成结点（城市）的要素的量的规模，聚焦于结点、尤其是主要结点的特点和等级的分析，忽略结点之间的实际联系特点以及由此形成的联系结构特点。针对这种局限性，学界开展世界城市系统的又一个视觉研究，即世界诸城市的联系结构研究。这类研究聚焦于阐明结点的实物性联系结构，分析所依据的是交通通讯设施等具有联系功能性质的属性数据，尤其是旅客移动量等要素流量数据。

1.基于联系设施的研究

道路、铁路、信息网络等设施是城市联系的重要实物性媒介，通过分析其连接城市即在城市之间的分布特点，可推论由此建构的城市联系特点，进而推断城市联系网络结构特点，探讨不同城市在世界城市系统中的等级关系等问题。

Choi,Barnett和 Chon（2006）在其高被引用而著称的世界城市网络研究中[12]，认为通过考察城市之间的互联网主干连接网络特点可直接分析实际世界城市网络特点，并实施世界82城市之间的联系网络特点分析。作为具体分析，其考察城市之间互联网连接情况，发现直接联系最多的即在世界城市系统中等级最高的城市为纽约，直接联系城市数为26个、占城市数32%；其次为伦敦（23个，28%）、法兰克福（21个，26%）、东京（16个，20%）；巴黎、阿姆斯特丹、旧金山、洛杉矶、迈阿密、新加坡、香港处于同一水平（12个，17%），呈现显著的等级差异性[13]。

铁路、公路受海洋的阻隔而不能形成全球性网络，因此利用其分布资料限于世界城市系统的分系统即区域城市系统的联系研究上。Bruinsma和Rietveld（1993）基于城市之间的铁路、公路、航空（路线）等基础设施的分布情况，探讨欧洲42个主要城市的易达性结构。以根据铁路分布的分析为例，通过简单的重力式计算其易达性。通过测算，获得最高者为100、最小者为11的易达性结构表。其中，易达性最高的前三者为杜塞尔多夫、科隆和埃森，易达性分别为100、92、86；巴黎、伦敦、柏林易达性分别为61、54、35，位序依次为9 位、13 位、23 位[14]。

从这些研究实例可见，其采用城市之间的联系数据；与利用公司总部数等构成城市的要素数据的研究相比，分析焦点不同，强调基于联系度的城市位序、等级、可达性等。同时，需要提及的是，这类研究所采用数据尽管可反映潜在流动规模，但毕竟不直接代表流动量大小，属非流动性的，所以性质上可归为属性数据。

2.基于要素流量的研究

在探讨世界诸城市之间的联系结构特点上，学界把要素流视为城市间相互作用的直接表现，注重基于要素流量的分析。在具体操作上，基于城市之间形成的人流、商品流等要素流量，推论不同城市之间的联系或依赖水平，进而探讨不同城市在世界城市系统中的联系性、等级性等城市联系结构特点。

由于航空网络是世界各城市之间相互作用的最明显的表现，航空流又是呈现世界范围城市之间客货联系的指标中能够获得的为数不多的指标之一，又由于城市间人流是经济和社会等各领域相互作用的直接、综合反映，所以学界重视基于航空客流的城市间分布特点进行世界城市系统的特点的推论。因此，自 Smith 和 Timberlake（2001）[15]尝试利用城市之间航空客流数据分析世界城市网络和等级特点以来，有关研究得到持续展开。

Derudder和 Witlox（2005）利用世界305 个城市之间的航空客流数据，对世界城市系统进行网络矩阵分析。经测算认为，联系最多的“城市对”依次为香港与台北、洛杉矶与纽约、伦敦与纽约、墨尔本与悉尼、米兰与罗马；联系最多的城市依次为纽约、伦敦、洛杉矶、巴黎、芝加哥，并图示主要城市之间的联系网络特点[16]。Mahutga et al（2010）通过1977、1995、2005年的城市之间的航空客流量的分析，考察世界城市系统中城市客流中心性位序关系的动态变化特点，认为世界城市系统的城市位序分布模式过去以欧美等核心国家主要城市的高位序为特征，但是这种模式后来逐渐淡化，其原因在于半边缘国家、尤其是中国为代表的亚洲国家主要城市的位序显著提升[17]。

除了航空客流以外，世界城市系统的要素流分析中，还引进集装箱航运流分析。Hu和Zhu（2009）基于港口之间集装箱货运数据，考察世界海运网络即港口（城市）系统的层次、中心性等网络结构性质[18]。Ducruet和 Notteboom（2012）基于1996年和2006年的世界集装箱船队航运路径及其物流数据，分析港口城市之间的物流联系及其网络特点，设立联系中心性指标，探讨世界港口城市系统的等级结构和其变化动态。通过研究发现，以港口直接联系数为内涵的度中心性，新加坡、鹿特丹、汉堡、香港保持前四位，釜山从第六位升至第五位，上海从第二十五位升至第六位，不莱梅从第十七为升至第七位，安特卫普从第五位降至第八位，巴生港从第十九位升至第九位。另外，休士顿和横滨分别从第八位和第十位降至第二十五位之外，勒阿佛尔从第七位降至第十八位，纽约从第九位降至第二十位，深圳从低于二十五位升至第十五位。总的来看，在集装箱航运层面上，世界城市系统内部结构经历不同变化，呈现以中国城市为中心的亚洲城市的崛起为特点的结构调整取向[19]。

利用要素流量分析城市联系所得出的研究结果，与前述基于基础设施为据进行分析所得出的研究结果相比，在反映城市之间的联系方面，相对直接和客观。例如，一条连接两个城市的铁路仅能代表这两个城市之间的潜在联系性，而沿着这一铁路的有关旅客或货物的流动量能够直接反映现实联系的紧密度。

三、结点网络结构——城市社会关系网络研究

随着社会网络理论与分析方法的引进，世界城市系统的研究向城市社会关系网络研究拓展，形成结点网络结构特点研究范畴。其分析所关注的是促成城市之间的人流、物流、信息流等的内在动因，并认为跨城市的社会关系网络就是其动因所在。这类研究聚焦于结点的关系型网络结构，分析所依据的是基于公司组织、科研合作等社会网络之关系数据。

1.基于公司组织关系的研究

基于公司组织关系的世界城市系统的研究，突破基于公司总部等属性数据的位序、等级分析为内涵的“世界城市”研究的局限性，开拓基于公司组织关系的网络结构分析为内涵的“世界城市网络”研究。其重视企业组织在维系城市之间信息、资金、物质、人员流动等为内涵的联系与交流方面日益增大的作用，把集团公司内母公司与子公司间的组织关系作为分析城市间生成的城市网络特点的依据，谋求从动因层面分析城市网络特点。其可反映城市网络的内在机制，并且在认识论上兼顾了中心地观点和社会组织网络的观点。

这类基于所谓“公司组织方法”的世界城市网络研究中，两个最典型例子可举GaWC（Globalisation and World Cities group and network） 研究团队与Alderson 和 Beckfield 的研究（Derudder，2006）[20]。

作为GaWC研究团队有关世界城市网络的研究重要成果，Taylor（2001）把基于先进的生产服务公司的组织网络探讨世界城市网络特点的研究规范化。正如其本人所说，由此首次使利用标准的网络分析技术于世界城市系统的分析成为可能[21]。在此分析框架下，Taylor,Catalano和Walker（2002），基于18个会计师事务所、15个广告公司、23个银行和金融公司、11个保险公司、16个律师事务所、17个管理咨询公司等所谓“GaWC100”全球服务公司的总部及其分（子）公司在世界316个城市中的分布资料进行分析，揭示各城市在世界城市网络中的连接特点[22]。Derudder和Taylor（2005）再根据这些信息又进一步建立起315×315城市之间的关系矩阵，引进本地网络连接性、凝聚小集团、校准小集团等概念，阐释世界城市网络系统特点[23]。

Alderson和Beckfield（2004）在探讨世界城市系统的权力和地位时，以2000年《财富》杂志500大跨国公司的总部和分公司的所在地（地点）为根据进行分析。其以公司所在地为线索，查询到这些公司所在世界3692个城市，并以母子公司之间的公司组织关系作为城市之间的联系依据，最终建立3692×3692城市之间的关系矩阵。在此基础上，引进出度中心性、入度中心性、接近中心性、中介中心性等概念和其具体计算公式；考察和比较城市的权力和声望等所处地位，进而评价城市等级（阶层）等世界城市相关问题。

其中，出度中心性是发送联系的多寡性指标。在星状网络中，居核心位置的城市即核心城市，当其对于处于端点位置的城市即端点城市具有发送联系性质时，如核心城市企业为母公司而端点城市企业为其子公司时，核心城市就比端点城市出度中心性高。入度中心性与出度中心性具有相反的含义。接近中心性是具有直接联系的邻接城市的多寡性指标。在星状网络中，核心城市相对于端点城市，因邻接城市多而接近中心性高。中介中心性是作为中介城市联成“城市对”的多寡性指标。核心城市相对于端点城市能够联系更多的城市对而中介中心性高[24]。

最近，Alderson,Beckfield 和 Sprague-Jones（2010）以世界500大跨国公司母子关系为线索，查寻这些公司所在世界6300个城市，考察1981年、2000年和2007年世界城市网络结构特点及其演化趋势。其从出度、接近和中介等三个网络中心性层面评价各城市的权力，同时基于入度评价声望。通过分析认为，世界城市系统正在处于实质性重组，并显示出权力在一些少量城市中集聚。例如，就出度而言，前15个城市中，1981年进入名次并保持到2007年的只有纽约、伦敦、旧金山、巴黎、东京、费城、斯德哥尔摩等5个城市；2000年到2007年中，尽管有10个城市继续保留名次，但是除了伦敦保持第四位以外，其他都有不同程度的位序变化；前15个城市的出度总和由1981年的8127个到2007年的14061个等，总体上呈现集中倾向[25]。

2.基于科研合作关系的研究

科研合作是两或更多的科研人员在一个特定的目标或目的的科学研究活动中，通过共享知识、技能和资源而呈现的相互作用（Ynalvez和Shrum，2009）[26]。当实施科研合作的人员分别居住或工作在不同的城市时，伴随科研合作产生城市之间的知识、技能和资源等的交流，促成城市之间的相互作用，形成城市科研合作网络。

城市之间科研合作有助于城市创新发展，所以在科研合作方面表现突出的城市获益更多，同时在带动或推动其他城市创新发展方面作用更大，在世界城市系统中处于高端层次。因此，通过城市科研合作网络结构特点的考察，可分析世界城市系统的结构特点。基于这种认识，在世界城市系统的社会关系网络研究中，学界关注由科研合作关系所呈现的城市网络结构特点。

Matthiessen,Schwarz 和 Find（2002，2006，2010）持续开展世界各城市的科技合作网络特点研究，努力更新结果，提升基于科研合作关系的世界城市网络的探讨[27][28][29]。在最近的研究中，其以科学引文索引中收录的论文为据，基于论文合作者所在城市，分析世界100大城市之间的科研合作情况，图示由此构成的世界主要科学知识城市的联系状况，阐述各城市所处位序与等级及其整体结构特点。在此认为，在城市（区）即结点的层次上，伦敦、阿姆斯特丹、巴黎、旧金山湾区、日内瓦和洛桑处于世界级领导层；在区块总体的动态变化上，东南亚和南欧城市得到强化，而传统的中心即北美和西北欧相对弱化。

四、简 评

综上所述，对世界城市系统的研究取得显著进展，形成一系列研究范畴，构成一个内涵丰富的研究谱系。基于网络结构视角，这些研究范畴在探讨焦点和分析所依据资料的性质、类型和数据上所表现的特点和相互关系即研究谱系组构可概括为如表1。

由表1可见，世界城市系统研究谱系组构形成有益考察了解世界城市系统特点的框架。其探讨焦点包括结点（城市）的等级结构、联系结构和网络结构，基本包罗网络结构的主要环节；其分析依据资料涉及属性数据、流量数据和关系数据，基本覆盖分析网络结构所需数据资料类型。多方位探讨焦点和多类型分析用数据，形成互补，有利于从整体上认识世界城市系统特点。

表1 世界城市系统研究简要谱系组构

同时，世界城市系统研究遗留进一步拓展空间。一方面，在分析依据资料上有待长足发展。世界城市系统是经济、社会、政治等诸多因素复合影响产物，由“多种多类”网络构成，而至今在分析中采用的依据资料有限，而且往往单要素采用。结果，一是由于所采用的依据资料有限，难以客观反映世界城市系统的全貌；二是正如前述，在最高等级城市系列成员和其位序方面，所得出的结论出现不尽一致的现象，原因在于所采用依据资料的“片面性”，因为一组分析资料如航空客流数据仅代表这一方面的现实情况。因此，今后有待进一步挖掘城市间相互作用相关资料，而且还要探索把众多方面的资料整合成为综合性依据资料，以利全面考察世界城市系统特点。

另一方面，在分析方法上有待持续的推进。世界城市系统研究起始于确认“世界城市”的创新性探讨，随后开拓分析方法，基于流量或关系数据等，建立城市之间的关系矩阵，测算中心性或连接性，进而划分城市或城市对的等级、位序乃至权力、声望，进行凝聚小集团分析等，拓展和深化对网络特点的分析。而这些分析方法上的开拓，得益于之前相关领域的尝试和积淀，如 Ross（1982，1987，1992）基于公司网络分析美国城市网络结构的系列分析[30][31][32]，Frank（1995）的确定凝聚子群的社会网络结构分析等[33]。因此，今后有待及时吸收相关领域在分析方法上的最新成果，尤其是实现创新性突破，以利深入考察世界城市系统特点。

注释

[1]Johnston,R.J.,D.Gregory&D.M.Smith,The Dictionary of Human Geography(third edition),Oxford:Blackwell Publishers,1994,677.

[2]Forbes,J.,“Book review:the world cities by Peter Hall”,Urban Studies,1967,4(1):92-93.

[3]Heenan,D.A.,“Global cities of tomorrow”,Harvard Business Review,1977,55(3):79-92.

[4]Friedmann,J.&G.Wolff,“World city formation:an agenda for research and action”,International Journal of Urban and Regional Research,1982,6(3):309-344.

[5]Cohen,R.B.,“The new international division of labor:multinational corporations and urban hierarchy”,in Dear,M.&A.J.Scott(eds),Urbanization and Urban Planning in Capitalist Society,London:Methuen,1981,287-315.

[6]Friedmann,J.,“World city hypothesis”,Development and Change,1986,17(1):69-83.

[7]Friedmann,J.,“Where we stand:a decade of world city research”,in Knox,P.L.&P.J.Taylor(eds),World Cities in a World－System,Cambridge:Cambridge University Press,1995,21-47.

[8]Sassen,S.,The Global City:New York,London,Tokyo(second edition).Princeton:Princeton University Press,2001,4.

[9]Sassen,S.,Cities in a World Economy(third edition).London:Pine Forge Press,2006,34.

[10]Smith,R.G..,“World city actor-networks”,Progress in Human Geography,2003,27(1):25-44.

[11]Olds,O.&H.W-C.Yeung,“Pathways to global city formation:a view from the developmental city-state of Singapore”,Review of International Political Economy,2004,11(3):489-521.

[12]Neal,Z.,“Differentiating centrality and power in the world city network”,Urban Studies,2011,48(13):2733-2748.

[13]Choi,J.H.,G.A.Barnett&B-S.Chon,“Comparing world city networks:a network analysis of internet backbone and air transport intercity linkages”,Global Networks,2006,(6):81-99.

[14]Bruinsma,F.&P.Rietveld,“Urban agglomerations in European infrastructure networks”,Urban Studies,1993,30(6):919-934.

[15]Smith,D.A.&Timberlake,“World city networks and hierarchies,1977-1997：an empirical analysis of global air travel links”,American Behavioral Scientist,2001,44(10):1656-1678.

[16]Derudder,B.&F.Witlox,“An appraisal of the use of airline data in assessing the world city network:a research note on data”,Urban Studies,2005,42(13):2371-2388.

[17]Mahutga,M.C.,X.Ma,D.A.Smith&M.Timberlake,“Economic globalisation and the structure of the world city system:the case of airline passenger data”,Urban Studies,2010,47(9):1925-1947.

[18]Hu,Y.&D.Zhu,“Empirical analysis of the worldwide maritime transportation network”,Physica A,2009,388(10):2061-2071.

[19]Ducruet,C.&T.Notteboom,“The worldwide maritime network of container shipping:spatial structure and regional dynamics”,Global Networks,2012,12(3):395-423.

[20]Derudder,B.,“On conceptual confusion in empirical analyses of a transnational urban network”,Urban Studies,2006,43(11):2027-2046.

[21]Taylor,P.J.,“Specification of the world city network”,Geographical Analysis,2001,33(2):181-194.

[22]Taylor,P.J.,G..Catalano&D.R.F.Walker,“Measurement of the world city network”,Urban Studies,2002,39(13):2367-2376.

[23]Derudder,B.&P.Taylor,“The cliquishness of world cities”,Global Networks,2005,5(1):71-91.

[24]Alderson A.S.&J.Beck?eld,“Power and position in the world city system”,American Journal of Sociology,2004,109:811-851.

[25]Alderson,A.S.,J.Beckfield&J.Sprague-Jones,“Intercity relations and globalisation:the evolution of the global urban hierarchy,1981-2007”,Urban Studies,2010,47(9):1899-1923.

[26]Ynalvez,M.A.&W.M.Shrum,“International graduate science training and scientific collaboration”,International Sociology,2009,24(6):870-901.

[27]Matthiessen,C.W.,A.W.Schwarz&S.Find,“The toplevel global research system,1997╞1999:centres,networks and nodality.an analysis based on bibliometric indicators”,Urban Studies,2002,39(5-6):903-927.

[28]Matthiessen,C.W.,A.W.Schwarz&S.Find,“World cities of knowledge:research strength,networks and nodality”,Journal of Knowledge Management,2006,10(5):14-25.

[29]Matthiessen,C.W.,A.W.Schwarz&S.Find,“World cities of scientific knowledge:systems,networks and potential dynamics.an analysis based on bibliometric indicators”,Urban Studies,2010,47(9):1879-1897.

[30]Ross,C.,“Regional patterns of organizational dominance:1955-1975”,The Sociological Quarterly,1982,23(2):207-219.

[31]Ross,C.,“Organizational dimensions of metropolitan dominance:prominence in the network of corporate control,1955╞1975”,American Sociological Review,1987,52(2):258-267.

[32]Ross,C.,The Urban System and Networks of Corporation Control,London:Jai Press,Inc,1992,73-86.

[33]Frank,A.F., “Identifying cohesive subgroups”,Social Networks,1995,17(1):27-56.