基于人流-物流-信息流的成渝城市群网络结构特征研究

张 扬，赵银兵，赵晶晶，龚 杰，邱 瑶，李 娟

(1.东南大学 建筑学院,南京 210096; 2.自然资源部国土空间智能规划技术重点实验室, 上海 200092; 3.成都理工大学 地理与规划学院,成都 610059; 4.重庆工商大学 公共管理学院,重庆 400067)

0 引言

在经济全球化背景下,城市群作为区域经济一体化的空间布局体现,已经成为参与全球竞争与国际地域分工的基本地域单元[1]。同时,城市群也是我国构建大中小城市和小城镇协调发展的城镇格局的主体[2],在新型城镇化建设中发挥着重要的载体作用。促进城市群健康有序发展是进一步强化城市群在集聚人口和发展经济的引领带动作用的重要抓手,对于我国经济社会可持续发展具有重要意义。城市群空间结构是指城市群内各要素的空间位置关系,其合理与否直接影响着城市群的资源配置效率,并在一定程度上决定了城市群发展水平和质量[3-4]。因此,城市群空间结构的识别与优化问题日益受到地理学、城乡规划学、经济学等学科领域的广泛关注[5-7]。

经典的地理空间模型(中心地理论、位序-规模法则等)将城市群作为静态的、相对孤立的系统,根据城市空间区位关系、规模分布等识别城市群城市等级体系或位序分布规律[8-9],在城市群空间结构相关研究中应用广泛[10-11]。随着交通、通讯设施的日益完善,时空压缩现象明显,城市之间人、物、信息等要素的流动更为频繁,促使城市群空间结构研究从静态的等级结构转向动态的网络结构[12-13]。1996年M.Castells[14]提出的流空间理论关注城市网络的结构、功能和连接关系,认为城市在网络中的等级地位由其汇聚、转换各种要素资源的能力决定[12,15],成为城市群空间结构研究的新范式[16]。目前,基于流空间视角进行城市群网络结构的研究可分为3类:一是根据各种社会经济指标,借助引力模型来模拟“流”[17];二是采用企业分支机构、交通调查等数据来替代“流”[18];三是利用人口迁徙、网络搜索指数等大数据实测“流”[19-20]。随着大数据技术的不断发展,类型丰富且可实时获取的大数据不断涌现,支撑学者们从人流、物流、信息流、交通流、经济流等不同维度对城市群空间结构展开研究[21-24]。已有研究多基于人流、交通流、资金流等单一要素流视角,综合多种要素流对城市群网络结构进行刻画的研究还较为少见。

成渝城市群是我国西部第一个国家级城市群,也是西部经济实力最强的城市群,承担着成为我国经济增长“第四极”的历史使命。但由于资源环境禀赋、历史条件等因素,成渝城市群在空间结构方面存在城镇等级体系不成熟、中部地区塌陷等问题,不利于区域协调发展[25-26]。人流、物流、信息流是城市群内部最重要的3种要素流,是城市群进行资源要素配置的主体[27]。因此,本研究以成渝城市群为例,基于多源大数据,构建以人流、物流、信息流为主要构成的综合流网络,借助社会网络分析方法识别成渝城市群网络空间结构特征,并分析成渝城市群空间结构存在的主要问题和提出相关优化建议,以期为成渝城市群高质量发展提供必要的参考依据。

1 研究区域、研究方法与数据来源

1.1 研究区概况

成渝城市群规划范围包括重庆市的中心城区及下辖的部分区(县),四川省的成都、自贡、泸州、德阳、绵阳(除平武县、北川县)、遂宁、内江、乐山、南充、眉山、宜宾、广安、达州(除万源市)、雅安(除天全县、宝兴县)、资阳15个市。总面积18.5万km2,2019年常住人口与地区生产总值分别占全国的6.9%,6.3%,是我国西部人口最密集、产业基础最雄厚的区域。2021年10月,中共中央、国务院印发了《成渝地区双城经济圈建设规划纲要》,明确了成渝地区双城经济圈建设的战略定位为具有全国影响力的重要经济中心、具有全国影响力的科技创新中心、改革开放新高地、高品质生活宜居地。成渝地区双城经济圈规划范围与成渝城市群相同,可视为成渝城市群的升级版。本研究以成渝地区双城经济圈涉及的16个市为研究区,不区分各城市是否完全纳入经济圈规划范围。

1.2 数据来源

研究数据主要为包括百度人口迁徙、中国智能物流骨干网快递物流、百度指数3种类型的联系数据。其中,百度人口迁徙数据基于定位服务技术记录不同时间段各城市人口流动方向与数量,是人口流动、城市网络研究的常用大数据来源[19]。本研究选用的百度人口迁徙数据为成渝城市群16个城市两两之间的人口迁入迁出数据,时间段为2020年1月1日至2020年1月14日,充分考虑了工作日、休息日和节假日的人口迁入迁出情况。中国智能物流骨干网是国内最大的社会化物流平台,该平台在城市之间建立多条动态快递物流运输线路,成为物流“关系数据”新来源[28]。本研究对各城市逐一检索获取了2022年5月成渝城市群各城市之间有向物流线路数目,并以此来表征物流强度。百度指数数据为通过百度搜索引擎(移动+PC端)对相关城市进行搜索的搜索量,可反映搜索发生城市与搜索城市之间的信息联系[29]。具体采集方法为以每个城市为关键词,检索其他城市对该城市的日搜索量,采集时间为2021年3月份。

1.3 研究方法

1.3.1 综合流强度指数

考虑到城市之间单一要素的流入与流出具有方向上的差异,因此,构建单一要素流强度指数,以消除单一要素流的有向性。两个城市之间的人流、物流、信息流强度分别用Pij,Mij和Iij表示,其数值可由城市i和j之间的要素流入流出强度之和计算得到,计算公式为:

Pij=Pi,j+Pj,i;Mij=Mi,j+Mj,i;Iij=Ii,j+Ij,i。

式中:Pi,j,Pj,i分别为由城市i流向城市j和由城市j流向城市i的人流强度;Mi,j,Mj,i分别为由城市i流向城市j和由城市j流向城市i的物流强度;Ii,j,Ij,i分别为由城市i流向城市j和由城市j流向城市i的信息流强度。

为消除人流、物流、信息流量纲差异带来的影响,综合流强度Fij取Pij,Mij和Iij乘积的立方根,计算公式为:

1.3.2 社会网络分析

社会网络分析是一种描述网络整体形态、特性和结构的方法,近年来被引入区域网络组织结构分析,考察区域内部节点间的关系、位置、角色等特性[30]。本研究选取网络中心性、核心-边缘模型、网络密度及凝聚子群等方法进一步分析成渝城市群产业空间联系的结构与演变特征,使用的主要软件平台为Ucinet 6.0。

本研究使用点度中心度与网络中心势两个指标来分析网络中心性[31]。点度中心度是指与该节点和其他节点相连的节点数和联系强度,用来衡量节点在整个网络中的重要程度,点度中心度越大,节点联动网络的能力越强。网络中心势反映整个网络向单个节点集中的趋势,网络中心势越大,代表网络向某个节点集中的趋势越明显。

核心-边缘结构是节点间联系形成的一种中心紧密相连、外围稀疏分散的特殊结构,用以反映城市在网络中所处的位置,并估计其在城市群的核心度[32]。

凝聚子群为节点之间具有相对较强的、直接的、紧密的、经常的或者积极的关系所构成的成员子集,可以挖掘网络中内部潜在的空间组织、结构状态[33]。

2 成渝城市群网络空间结构特征

2.1 单一流视角下网络中心性分析

根据公式计算得到各城市之间人流、物流、信息流等单一要素流强度指数,得到120个人流、物流、信息流关联区间(图1)。通过Ucinet 6.0软件计算得到人流、物流、信息流的网络中心势分别为0.424 1,0.229 5和0.343 5,表明成渝城市群人流向单个节点城市集中的趋势最强,信息流次之,物流最弱。

2.1.1 人流视角下城市网络中心性

在成渝城市群人流网络中,成都—德阳、成都—眉山、重庆—成都3个关联区间的人流强度指数超过1 400,显著高于其他关联区间,城市之间人口流动最为频繁;在人流强度指数最高的10个关联区间中,除重庆—广安关联区间外,均涉及成都市;14个地级市之间人流强度指数相对较低,仅德阳—绵阳、内江—自贡、宜宾—泸州、眉山—乐山4个由相邻城市构成的关联区间的人流强度指数超过300。从点度中心度(表1)来看,成都市点度中心度最高,且大幅度领先于排在第2位的重庆市;重庆市的点度中心度显著高于成渝城市群范围内的14个地级市;雅安市的点度中心度排序为16,且点度中心度与其他13个地级市存在一定的差距。以上结果表明,成渝城市群人流联系为等级与空间扩散并存,成都市是人流网络中的中心城市,人流指向性和集聚性特征显著;重庆市为次级中心城市,与成都市、邻近城市之间的人口流动频繁;14个地级市之间层级不明显,邻近城市之间人流联系相对较强。

图1 单一要素流联系网络

表1 单一流视角下成渝城市群点度中心度

2.1.2 物流视角下城市网络中心性

在成渝城市群物流网络中,重庆—成都关联区间的物流强度指数达到7 459,远高于其他关联区间物流强度指数;其他物流强度指数较高的主要为重庆市、成都市与其他地级市的关联区间,重庆市与14个地级市之间的物流强度指数更高;14个地级市之间物流强度指数较低,均未超过500。从点度中心度来看,重庆市的点度中心度最高,其次是成都市,均大幅度领先于其他地级市。以上结果表明,成渝城市群物流联系呈现出以重庆市、成都市为中心的双中心结构,两个城市在物流网络中发挥了重要的集散功能,且重庆市作为全国最早获批的兼有陆港型、港口型国家物流枢纽,其在成渝城市群物流网络中的地位更高。值得注意的是,人口、经济规模处于劣势的雅安市凭借其西藏门户、川西咽喉的区位优势,点度中心度排序为第7。

2.1.3 信息流视角下城市网络中心性

在成渝城市群信息流网络中,重庆—成都关联区间的信息流强度指数达到55 389,较大幅度领先于其他关联区间信息流强度指数;其他信息流强度指数较高的主要为成都市与其他地级市的关联区间,成都—绵阳、成都—宜宾关联区间的信息流强度指数超过30 000;重庆市与14个地级市之间的信息流强度指数高于14个地级市之间信息流强度指数,与南充市、广安市、达州市、宜宾市、绵阳市信息流联系较为频繁。成都市的点度中心度最高,重庆次之,两个城市的点度中心度均在200 000以上,在信息流网络中占据主导地位;绵阳市的点度中心度超过150 000,排序为第3,对信息的集聚效应较为显著;其他13个地级市的点度中心度介于80 000～150 000。不同于人流网络和物流网络,信息流具有瞬时性、不受空间距离约束的特点,相邻城市之间信息流的强度指数并不显著高于非相邻城市。

2.2 综合流视角下空间网络结构分析

进一步计算各城市之间综合流强度指数,得到120个人流、物流、信息流关联区间(图2),并借助Ucinet 6.0软件进行网络中心性、网络密度、核心-边缘结构、凝聚子群等分析。

2.2.1 网络中心性

重庆—成都、成都—德阳、成都—眉山3个关联区间的综合流强度指数超过4 000,较大幅度领先于其他关联区间,在成渝城市群综合流网络中联系强度最大;成都市、重庆市与14个地级市的综合流强度指数强于14个地级市之间的综合流强度指数,成都市、重庆市分别是14个、2个城市的最大综合流联系指向城市,表明成都市、重庆市在综合流网络中的层级地位高于其他14个地级市,且成都市的层级地位高于重庆市。从点度中心度看,综合流网络节点的中心性水平差异很大。成都市、重庆市点度中心度大于30 000,网络中心性高,在综合流网络中具有极强的控制力,在综合流网络中的扩散效应显著。除成都市、重庆市外,仅绵阳市、德阳市、眉山市、南充市、宜宾市的点度中心度介于10 000～15 000,在综合流网络中影响力相对较强;资阳市、雅安市的点度中心度低于8 000,在综合流网络中的中心性最低。值得注意的是,成都市的点度中心度是重庆市的1.66倍,是成渝城市群综合流网络中起绝对主导中心作用的城市。

图2 综合流联系网络

2.2.2 核心-边缘结构

成渝城市群各城市核心度如表2所示。基本可以按照核心度将整个网络划分为3个圈层:一是核心区(核心度≥0.30),包括成都市、重庆市2个城市;二是半边缘区(0.15≤核心度<0.30),包括绵阳市、南充市、德阳市、眉山市4个城市;三是边缘区(核心度<0.15),包括宜宾市、乐山市、达州市、泸州市、内江市、遂宁市、广安市、资阳市、自贡市、雅安市10个城市。总体来看,城市网络呈现出边缘、半边缘区城市数量是核心区城市数量数倍的情况,且位于半边缘区的城市的核心度与边缘区城市相差不大。因此,成渝城市群内成都市、重庆市与其他14个地级市在城市发展水平、发展阶段存在较大差异性,次级中心城市培育不足。

表2 成渝城市群城市核心-边缘结构

2.2.3 凝聚子群

凝聚子群可以反映在综合流网络中,某些区域联系紧密而呈现出小团体集聚现象。在Ucinet 6.0软件中利用迭代相关收敛法划分,将最大切分度设为3,得到成渝城市群综合流网络各凝聚子群(图3)。成渝城市群综合流网络共划分为4个二级子群:子群Ⅰ(成都市);子群Ⅱ(重庆市、南充市、遂宁市、绵阳市、德阳市、眉山市、乐山市、雅安市);子群Ⅲ(自贡市、宜宾市、内江市、资阳市);子群Ⅳ(广安市、达州市、泸州市)。组成不同子群的节点城市之间呈现等级差异,其中子群Ⅰ由成都市单一城市构成,反映了成都市在综合流网络中的绝对中心地位,与其他城市均保持较高的联系强度。子群Ⅱ由重庆市、南充市、遂宁市和绵阳市、德阳市、眉山市、乐山市2个三级子群组成,该子群主要为核心城市重庆市、4个半边缘区城市及其部分邻近城市组成,对各种要素的汇聚和扩散能力较强,内部联系相对紧密。子群Ⅲ由资阳市和位于川南地区的内江市、自贡市、宜宾市组成,4个城市在空间上相邻但综合流联系较弱,且与其他子群联系均处于较低水平。泸州市单独构成1个三级子群,与位于川东北的达州市和广安市共同构成子群Ⅳ,该子群整体联系水平较低且在空间上并不连续,反映出子群内各城市在综合流网络中难以受到其他城市辐射带动,处于相对弱势地位。

图3 城市凝聚子群

3 成渝城市群空间结构优化策略

在“双循环”背景下,成渝地区双城经济圈建设是构建新发展格局的重大举措,担负着引领中国西部地区发展、加快形成高质量发展的重要增长极的重要使命。然而,本研究发现,成渝城市群空间结构存在部分不合理的现象,不利于提升成渝城市群资源配置效率与高质量发展水平。这些问题主要体现在:(1)成渝城市群内部发展不均衡。在综合流网络中,重庆市、成都市的点度中心度为其余14个地级市的2倍以上,在城市群网络中具有超强的控制力;其余14个地级市在网络中处于绝对弱势,区域发展对重庆市、成都市依赖性过高。(2)缺少次级中心城市。位于成渝城市群半边缘区的绵阳市、南充市、德阳市、眉山市,其核心度与成都市、重庆市相差较大且未与8个边缘区城市拉开差距,尚不具备成为城市群次级中心的条件,成渝城市群发展仍处于以成都市、重庆市为中心的增长极模式。(3)部分城市融入城市群深度不足。根据凝聚子群分析结果,川南地区和川东北地区的泸州、达州、广安等城市与城市群其他区域城市综合流联系较弱,未充分融入成渝城市群协同发展。(4)现有行政区划制约一体化发展。除重庆市外,成渝城市群范围内15个城市为四川省行政管辖范围,其中14个地级市在各要素联系方面与省会城市成都市的联系更为密切。在与城市群内部城市联系方面,重庆市未充分体现其与成都市对等的中心地位。

针对以上问题,为促进成渝城市群空间结构优化,本研究提出以下建议:(1)进一步提升重庆市、成都市对外辐射能力。全面提升重庆市、成都市“双核”的发展能级和综合竞争力,充分发挥其溢出效应,以带动城市群内部其他城市发展,特别要加强与融入城市群深度不足的川南、川东北地区城市(泸州市、达州市、广安市)的经济联系与交流合作,促进城市群一体化发展。(2)培育城市群次级中心城市。结合综合流网络结构特征和四川省“一干多支”,应着力培育综合流网络中地位较高的城市(绵阳市、德阳市、眉山市、南充市、宜宾市)作为次级中心城市,尤其是位于川东北经济区的南充市和川南经济区的宜宾市,以促进成渝城市群发展由增长极模式转向点-轴发展模式。(3)建立跨行政区协同发展机制。打破目前因行政分割带来的各自为政局面,以城市群为平台整合区域资源,进行跨区域的城市间产业分工协作,促进基础设施与公共服务设施互联互通,推动重庆市与四川省邻近城市融合发展以及城市群各城市之间的协调联动发展。(4)强化都市圈辐射带动作用。依据已印发实施的《成都都市圈发展规划》《重庆都市圈发展规划》加快建设现代化都市圈。推动成都都市圈与绵阳、乐山、雅安等综合流联系紧密、空间毗邻的城市深度融合,培育壮大成都平原经济区;加强重庆都市圈与川东北地区、川南地区城市之间的互动协同,发挥重庆市对邻近的四川省地级市的辐射带动作用。

4 结论与讨论

4.1 结论

(1)成渝城市群人流向单个节点城市集中的趋势最强,信息流次之,物流最弱。人流联系为等级与空间扩散并存,成都市、重庆市为人流网络中心和次级中心城市。物流联系呈现出以重庆市、成都市为中心的双中心结构,定位为物流枢纽、区域门户的城市在物流网络中的中心性相对较高。成都市、重庆市在信息流网络中占据主导地位,信息流的强度与城市之间的空间邻近性无明显关联。

(2)在综合流视角下,成都市是成渝城市群综合流网络中起到绝对主导中心作用的城市,其在综合流网络中的层级地位高于重庆市。核心-边缘结构中核心区城市为成都市、重庆市,半边缘区城市为绵阳市、南充市、德阳市、眉山市。组成不同子群的节点城市之间呈现等级差异,以成都市和重庆市参与构成的子群对各种要素的汇聚和扩散能力更强。

(3)成渝城市群空间结构主要存在内部发展不平衡、缺少次级中心城市、部分城市融入城市群深度不足、现有行政区划对一体化发展存在制约等问题。为促进成渝城市群空间结构优化,建议进一步提升重庆市、成都市的对外辐射能力,培育南充市、宜宾市等次级中心城市,建立跨行政区城市协同发展机制,强化成都都市圈、重庆都市圈的辐射带动作用。

4.2 讨论

相对于传统的地理空间模型,流空间理论关注城市之间要素流动的网络特征,为城市群空间结构研究提供了新的理论基础与重要出发点。相对于基于单一要素流的流空间研究,利用构建的综合流强度指数进行人流、物流、信息流共同作用下的流空间研究,有助于更加全面地揭示城市群网络结构特征,可推广应用于其他区域空间结构相关研究中。然而,城市之间各种要素的流动也可能受到行政区划、历史文化等因素的影响,在进行跨区域的城市群空间结构研究时可能存在一定偏差,未来应探讨经典地理空间模型与流空间理论的城市群空间结构分析方法的融合。此外,研究所采用的表征人流、物流、信息流的多源地理大数据存在一定的时间差,有可能影响成渝城市群网络结构研究的时效性。以上研究不足将在下一步研究中予以探讨。