中国移动信息基础设施的空间发展特征研究——以3G基站为例

李晓雨，甄峰，沈丽珍

(南京大学建筑与城市规划学院，南京210089)

0 引言

20世纪90年代以来信息技术的快速发展，不仅使以信息和知识为基础的生产和生活方式在世界范围内扩散，而且在不断冲击着传统地理空间，促使新的信息地理空间出现［1－5］。信息地理空间依靠信息基础设施及其之间产生的信息流，与传统地理空间相互作用，改变着人们对时间、空间的传统理解。许多学者也开始关注可能由信息技术引起的空间集聚与扩散现象，而空间的均衡与非均衡作为该领域的重要切入点，开始被广泛地研究。最初，学者们认为信息技术将作为一种均衡的力量，促使经济活动的空间扩散［6－7］;而如今，更多的研究证明，信息技术已经引起社会经济和空间发展等多方面的不均衡。

西方学者大量的实证研究表明，信息基础设施在全球、国家、区域以及城市内部等层面都存在不同程度的不均衡现象。他们利用骨干光纤网络、计算机主机数、IP地址、互联网域名、网络带宽等基础设施数据，发现了其各自在布局上的偏好［8－16］。M.L.Moss等［17］通过对美国的骨干光纤网络的研究，证明其扩散过程中在全球和区域层面都存在地理不均衡现象，全球骨干网对世界城市具有明显的偏好。B.Warf［18］通过计算主机数量，发现从1999年开始，美国50%以上的主机分布在五大洲，说明了网络空间结构域现有的财富、权利结构常常相互交织并加强;这一结论在E.Tranos［19］对欧洲骨干网的研究中也得到了证实，即欧洲骨干网的空间结构与区域经济发展等级具有明显的对应关系。在国家层面上，M.A.Zook［20］利用互联网域名数据，证明美国的因特网不论是绝对容量还是专业化程度都偏向旧金山、纽约和洛杉矶三大都市区。S.M.Greenstein［21］分析了美国的拨号上网服务、骨干网络、带宽和网络基础设施服务提供商等4个网络基础设施的重叠市场，同样发现其在城市—区域层面上不均衡的扩散。为探究网络基础设施扩散的特征，S.Vinciguerra等［22－23］运用Barabasi-Albert模型，将欧洲网络基础设施模拟为渐进增长的结果，发现其在扩散过程中优先连接地理上临近、连接度高、网络容量大的节点地区。E.J.Malecki［24］利用美国的骨干光纤网络以及各大城市之间的网络带宽，指出网络基础设施已经与城市等级建立了相当显著的对应关系。后来，移动通讯设备开始呈爆发趋势增长，支撑其运作的移动通信基础设施也大量建设，但对其空间集聚特征的研究目前比较少见，只有S.P.Gorman等［25］利用无线基础设施的布局，就无线技术是否改变了城市间中心－边缘格局的问题进行了研究，认为无线基础设施能够在更广阔的空间内扩散，从而有助于减小数字鸿沟。

相对而言，国内相关研究开展的比较晚，数量也相对少。较早的研究包括张捷等［26］、汪明峰［27－28］从中国互联网的域名和骨干网络带宽着手开展的工作，发现互联网活动具有明显的空间集聚性，中国互联网的空间中心向东部偏斜。目前，更多学者认为信息基础设施在信息化发展的过程中扮演着重要的角色，其空间上的不均衡分布在一定程度上拉大了地区之间信息服务方面的差距，继而加剧了地区发展新的不平衡［29－30］。

而今，随着3G智能手机、PAD等掌上终端的逐步普及，网络正重塑为娱乐和商务的媒介，由电信技术和商业化的结合所驱使，向无线模式转变［31］，信息化对空间的影响进入了全新的阶段，“移动信息化社会”开始浮现，以移动技术为支撑的智慧城市的建设也已成为国内近期建设的重点。移动信息社会中人们似乎比以往更加不受空间和场所的限制，但新的技术仍然受制于基础设施自身的地理格局。当前，移动信息基础设施在全国范围内的分布十分不均衡，这种不均衡使用户在接入无线网、获取即时信息的能力上存在不对等，而这种不均衡的状态将进一步制约中国移动信息化的发展。目前，对移动信息基础设施的空间研究还相对不足，寻找合适的切入点来研究移动信息基础设施在空间上的特征对推动中国移动信息化与智慧城市建设具有重要意义。

近年来，3G无线网络支撑的移动技术飞速发展，3G手机用户呈爆发式增长，中国已于2009年步入3G时代［32］。3G基站作为发射无线信号、支撑3G无线网络的基础设施，选址和布局直接影响着用户无线网络的接入。因此，本研究选择3G基站作为研究对象，研究中国移动信息基础设施的空间分布特征。

1 研究思路与研究方法

1.1 研究思路

3G基站作为快速发展的移动信息基础设施的代表之一，可能与其他网络基础设施的扩散一样，在一定的空间范围内呈现不均衡的分布，这种不均衡的分布极有可能与城市的等级、规模等因素有着密切的相关性，并与其他网络信息基础设施一起，进一步拉大地区之间信息服务方面的差距，加剧发展的不均衡。

基于以上研究思路，参考汪明峰等［33］评价中国各城市的互联网发展类型及空间差异中使用的方法，首先构建评价地区移动信息化水平的指标体系与各类型城市的划分标准，然后进行数据处理，从全国尺度和区域尺度2个方面考察中国3G基站的空间发展特征:从全国的尺度上研究3G基站在中国的整体空间布局，从区域尺度上研究3G基站在发达地区的空间发展特征。

1.2 研究单元

考虑到基站数据在空间方面的可获取性，在全国尺度方面，选择省级地域和地级市(及以上)等级的城市作为研究单元，包括国家范围内的30个省、市、自治区(除西藏及港澳台地区);市一级研究单元的选择兼顾平衡省际之间的关系及3G基站综合规模指标等因素，最终确定48个地级市(及以上)作为研究单元。在区域尺度方面，选择长三角地区作为研究对象。长三角属于长江中下游平原地区，包括江苏省东南部八市、上海市及浙江省东北部七市，是中国最开放、最发达的经济板块，也是中国最早开始信息化、信息化程度较高的地区之一。因此，选取长三角地区作为观测区域，进一步研究该区域内部的3G基站的空间分布对其他地区也有借鉴和示范的意义。

1.3 数据收集与处理

由于目前国内尚缺少3G基站布点和数量的官方统计，采用的3G基站资料均来自互联网提供的非官方数据(opensignalmaps.com)以及据此建立的相关数据库。Opensignalmaps.com是英国搜集世界范围内的基站、基站信号强度及Wifi接入点的专业网站，为用户随时随地提供精确的移动覆盖网络［34］，Opensignal更被Smart UK评为2013年最具创新移动公司，数据可靠，因此，本研究采用该网站的数据进行研究。

为尽量减小由于运营商自身的地域偏好而产生的差异，综合考虑信号覆盖程度、移动网络运营商规模与实力以及在不同城市开展的业务等方面的因素，采用国内三大移动网络运营商——中国移动、中国联通和中国电信的3G基站数据进行研究。

此外，为尽量消除某类数据的倾向性而造成的偏差，分析将结合城市人口指标、经济总量指标以及各研究区手机用户数量等共同比较各个城市的综合规模。另外，以地级市及以上城市为研究区时，所获得3G基站的网站数据的空间单元以市辖区为统计口径，故人口指标、经济总量等指标数据也采用《中国城市统计年鉴》中相应年份的市辖区范围内的数值。

第一步，对原始数据进行最大值标准化处理:

式中:Dij代表收集到的最原始数据;i为不同数据，包括基站数、手机用户规模、人口规模、经济规模;j为不同城市，这样得到一个数值在0～100之间的标准化数据库;Nij代表标准化后的数值。

第二步，建立评价城市3G基站建设水平的指标体系。从3G基站发展状况的3个方面考察城市移动信息化水平，公式如下:

式中:G为综合规模等级;Ib和Im分别为基站规模指数和手机用户规模指数;L为发展水平;Ip和Ie分别为人口规模指数和经济规模指数;D为移动信息化程度;W，C分别为手机渗透率和基站覆盖率。

第三步，依照K-means聚类分析的划分标准对研究样本进行分类(表1)。其中，综合规模等级较高的城市是中国3G基站建设及应用最为集中的地区，发展水平和移动化程度是城市类型划分的辅助标准。发展水平指数比较高的城市一般是移动无线网络的建设超前其社会经济发展水平，应用水平较为发达;移动信息化程度得分较高的城市往往拥有较高的移动信息化覆盖水平和较强的移动信息获取能力。

2 结果分析

2.1 3G基站空间分布密度自东向西逐步递减

从图1看出，3G基站的建设在中国东中西部基本呈递减趋势，其数量在东南沿海地区最多，并向内陆西北地区逐步递减;3G基站分布密度最大的地区分别是京津唐、长三角以及珠三角地区。东部沿海地区省份拥有3G基站数量多数在第三级以上，中部地区除陕西省之外均属于第一、二级基站数量的分布范围，而国家偏西北部的广大地区无一例外只有第一级的3G基站数量。

表1 城市类型的划分标准Tab.1 The criteria for classification of cities

图1 全国3G基站建设规模分布Fig.1 The distribution of base stations in China

2.2 3G基站分布与城市等级的相关性

利用样本城市2012，2013年的基站数、人口数等原始数据计算3G基站建设水平指数，提取综合规模等级在次核心级别以上的样本城市(表2，表3)。

2012，2013年北京和上海的综合规模指数均遥遥领先于其他城市，这两座城市作为中国的政治文化中心和经济中心，在人才、资金等各个方面都呈现强烈的向心作用，3G基站与这些资源一样，在北京和上海集聚，拥有庞大的建设数量。

从表2，表3可以发现以上样本城市与中国城市行政级别之间的关系。2012年属于次核心及以上规模的城市中，除了苏州和郑州，余下15座城市均为副省级市和直辖市。2013年，也只有无锡和苏州为地级市，其余均为副省级市和直辖市，说明城市3G基站的综合规模与城市等级间呈正相关。

表3 2013年按综合规模排序样本城市各项指标Tab.3 The indicators of sample cities sorted by comprehensive scale in 2013

表2 2012年按综合规模排序样本城市各项指标Tab.2 The indicators of sample cities sorted by comprehensive scale in 2012

进一步对比3项指标的数值，分析三者之间的相关性(表4)，可以发现从2012到2013年3G基站的综合规模与其发展水平以及移动信息化程度的相关性有所增强。从表2、表3中也能看到，与2012年相比，2013年各个城市3项指标之间的相关性已经比较明显。这说明3G基站的空间布局与城市的经济、人口、建设规模呈正相关，也进一步证明3G基站的建设规模与中国城市等级呈正相关，而且这个特征随时间的推移愈发显著。

表4 各项指数间的Pearson系数相关性Tab.4 Pearson’s R correlation of indicators

2.3 经济发达地区3G基站分布不均衡加大

对于经济发达区域内3G基站的空间发展特征，以长三角地区为例作进一步分析。

首先，将长三角地区的3G基站布点数字化，生成长三角地区3G基站布点图(图2)，并按3G基站信号覆盖范围的理论半径3 km，根据信号强弱(半径500 m内为强信号，半径500～1 500 m以内为中等强度信号，半径1 500～3 000 m为弱信号)对每个基站点做缓冲区分析，生成长三角无线网络信号覆盖强弱图(图3)。

图2 长江三角洲地区3G基站布点Fig.2 3G base station distribution in Yangtze River Delta

图3 长江三角洲无线网络信号覆盖强弱Fig.3 Wireless network signal strength in Yangtze River Delta

从图2和图3可以较为直观地观测到3G基站在相对高等级的城市地区的集聚趋势。同时，3G基站分布不仅在同等级城市之间差距较大，在地级市与县级市、县以及广大乡村地区之间也都存在较大的数量、密度上的差异，这更引起了地区间无线信号覆盖的不均衡，并直接导致各地区不对等的信息获取能力。

其次，构建长三角地区16个城市2012，2013年3G基站的评价指标体系，并计算其标准差及均值，与全体样本城市进行对比(表5)。

表5 长三角城市与总体样本各项规模指数均值及标准差Tab.5 The mean and standard deviation of index of cities in Yangtze River Delta and the total samples

表5中，2012，2013年长三角地区城市的综合规模指数与发展水平指数的平均值都低于总体样本的平均水平，在这种情况下，长三角地区3个指数的标准差大都高于总体样本的平均水平，这已经清晰地反映出长三角地区各个城市的3G基站分布极为不均衡的现状。与2012年相比，2013年长三角地区3G基站综合规模的标准差增大了，反映出不同等级城市之间3G基站的空间不均衡在拉大。

此外，2012—2013年，总体样本的各项标准差数值都是增大的，而长三角地区的发展水平与移动信息化水平的标准差都有所减小，这说明相比总体样本，长三角的3G基站建设已经趋于成熟，正逐步与人口、经济、建设规模等其他城市特征相匹配，与长三角地区经济驱动力的演变方向是一致的［35］。

3 空间分布差异形成机制

选取省域作为研究单元，对其手机拥有总量、经济总量、人口总量、城市化率、域名数5个变量进行分析。

计算上述各个自变量与3G基站的独立的相关性，再进行方差检验。由方差检验结果(表6)可知，这5个变量都与3G基站显著相关(Pearson系数相关性分别为0.827，0.697，0.607，0.674和0.857)，其中手机总量和域名数量对3G基站的解释力很强。手机总量之所以有较强的解释力，是因为基站最主要的服务对象是手机;而域名数与3G基站的紧密关联性能够证明3G基站的建设存在一定程度上的地理根植性，也就是说不同的通讯基础设施在同一地理空间上有相互依赖、叠加的趋势，继而产生相互加强的效果。

表6 3G基站与各自变量的Pearson系数相关性Tab.6 Pearson’s R correlation of 3G base station versus variables

进一步分析来看，3G基站与手机数量相关性很高，但与人口的相关水平相对较低，能够推断出3G基站分布的某些地区中人均拥有手机数量在1部以上，3G基站聚集的地区经济较发达。

将域名数作为网络基础设施与3G基站移动网络进行对比，计算二者与城市化率、手机总量、GDP及人口的相关性(表7)。基站和域名二者的数量与城市化率、手机总量及GDP都有紧密的相关性(Pearson系数均大于0.5)，而域名数与人口非紧密相关(Pearson系数为0.429)，基站与各变量的相关系数都高于域名数。二者与城市化率、手机总量、GDP及人口的Pearson系数差值分别为0.014，0.212，0.129和0.178。也就是说，除去手机总量这一变量，与域名数量相比，3G基站对于地区经济的依赖性远比地区的城市化程度更高;另外，3G基站的扩散比起传统网络基础设施更依赖于人，也就更能够满足无线网络移动、即时的服务特点。

表7 3G基站和域名与城市化率、手机总量及GDP的Pearson系数相关性Tab.7 Pearson’s R correlation of 3G base station and domain name versus variables

通过对这种不均衡扩散形成机制的探讨发现，地区手机总量、经济总量、人口总量、城市化率及域名数等都不同程度地影响3G基站的应用和扩散，而3G基站不均衡的空间集聚和资源分配进一步加剧了城乡、城市、区域之间的移动信息化差异。此外，3G基站空间不均衡的现象远比传统网络基础设施更明显，也更倾向于在经济发达地区集聚。另外，这一结果与美国的无线基础设施——PCS(personal communication service)塔的相关研究结论恰恰相反，该研究证明无线技术对于现有城乡之间的隔离具有均衡作用，其传播应用范围更广，打破了区域的中心－边缘等级结构。本研究认为2个结论不同是由于两国无线基础设施在建设过程中的运营机制有所不同。美国PCS塔的建设完全由自由市场运作、由供需控制;中国的3G基站建设由政府牵头规划、两三家大公司垄断。因此，美国的无线基础设施更与“人”相关，而中国更与“经济”相连。

4 结论与讨论

通过建立评价3G基站建设状况的指标体系来分析其在地理空间上的分布特征，研究发现，目前3G基站在国家和区域层面的空间分布极为不均衡。

国家层面上，中国3G基站的建设数量和密度从东向西呈现递减分布趋势，这与中国互联网基础设施的分布基本一致，各样本城市基站建设综合规模与城市等级具有明显的对应关系;在经济发达地区，城市之间、城乡之间在3G基站的空间分布存在显著差异，且3G基站规模的不均衡在近两年逐渐加大，这种不均衡是由于城市本身人口、经济等特征的不均衡引起的。

由于国内移动信息基础设施空间分布特征的相关研究仍然较少，数据获取也有一定困难，本研究尽可能严谨地分析3G基站的空间发展特征。对无线网络带宽、历年建设演变以及中国广大县域、乡村等地域的3G基站建设状况变迁尚未有所涉及，这些都有待于运用更详尽的数据、更完善的方法进行综合分析，才能够更全面地理解、把握移动信息基础设施的空间发展特征及其对城市、区域的影响。

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