湖北省城市网络空间结构复杂性研究

张 旭，汪鉴诚，乔静美，张 昱

（武汉理工大学 资源与环境工程学院，武汉 430070）

全球化和信息化的推进使城市间的联系日益紧密，城市发展逐渐趋向于网络化。[1]在此背景下，多位学者提出了“流空间”概念，关注视角开始从城市内部特征转向城市间的相互作用，[2-4]进而促进了城市网络研究的兴起。城市网络涵盖物质、信息、资金、能量等要素的空间转移，[5]反映区域内城市在人口、经济、信息等方面的合作和与交流程度，因此对区域基础设施、交通线路、产业功能等合理布局具有重要意义。[6]基于空间“流”视角，国外学者采用多种方法对区域城市网络开展了较为系统的研究，比如，Van Oort等利用企业机构数据探索了荷兰四个城市的网络关系；[7-8]Jin等提出了城市间空间互动模型以衡量城市间的互动程度；[9]Glaeser等对中国和欧洲城市网络建设效果进行评价；[10]Burger等探讨了城市网络的复杂性与多元性。[11]国内学者则以城市群为主要研究对象，采用要素流数据对不同城市群的网络特征开展分析，[12]研究主要集中在长江三角洲、京津冀、山东半岛城市群和粤港澳大湾区等经济较发达地区，[13-16]而对中西部城市群的关注相对欠缺。

随着中部崛起、区域经济协调发展战略的实施，湖北省进入经济快速增长阶段，城市网络不断完善发展。对于湖北省城市网络的现有研究较多采用单一指标为切入点，对某一特定类型（如经济、交通等）的城市网络特征开展分析。[17-19]基于单一要素流的分析只能揭示区域城市网络某一方面的特征，难以全面反映城市群网络结构的综合性和复杂性。此外，现有湖北省城市网络研究选取的分析对象主要集中在传统网络关系（如基础设施、经济联系），而对互联网信息和社会文化联系等新型要素流关注较少。[20]因此，利用互联网大数据开展湖北省城市网络复杂性研究，可以全面揭示区域城市网络的空间组织结构，为湖北省城镇体系建设提供理论支持。

基于此，本文以湖北省为研究案例地，通过对互联网大数据的收集，从人口流、交通流、经济流、信息流和社会文化流视角综合分析湖北省城市网络结构特征，比较不同类型城市联系的空间差异，并识别各节点城市在多元流城市网络中的作用和地位。研究旨在揭示湖北省城市网络的发育程度和复杂性，并基于网络视角探讨城市群协同发展的状况，进而为相关区域发展政策的制定提供参考。

一、研究区域、数据与方法

（一）研究区域

本研究选择湖北省作为研究区域。湖北省辖17个行政单元，包括 1个副省级城市武汉、11个地级市（黄石、襄阳、宜昌、荆州、孝感、随州、十堰、荆门、鄂州、黄冈、咸宁）、1个自治州（恩施土家族苗族自治州）、3个省直辖县级市（天门、仙桃、潜江）和1个林区（神农架林区）。由于神农架林区人口流动、交通班次等数据缺失，本文在分析中将其剔除，以其他 16个行政单元作为研究对象。

（二）数据来源与预处理

1.数据来源

本文分析对象主要包括基于属性数据构建的湖北省城市体系和基于关系数据构建的湖北省城市网络。其中，属性数据用于测度城市规模，主要包括2009年和2019年16个行政单元的常住人口和地区生产总值（GDP）数据，来源为《湖北省统计年鉴》和各地市统计年鉴。关系数据主要用于测度各城市在人口、交通、信息、经济和社会文化领域的联系强度，具体数据来源如下：

1）人口流数据。利用“百度地图春节人口迁徙大数据”（以下简称百度迁徙数据）获取城市间人口流动数据。考虑人口流动的峰值特点以及新冠疫情的影响，选用2020年1月1日至2020年2月29日湖北省各市之间的百度迁徙数据。

2）交通流数据。采用城市间大巴和客运列车往来次数作为测度数据，数据来源为欣欣旅游网（https://www.cncn.com/）与12306铁路客户服务中心（https://www.12306.cn/ index/）。由于每日客运车次排班相对固定，选择一个工作周的数据可以较好反映研究时段的客运情况，因此本文收集了信息最为全面（发车时间等信息也被记录）的时间段——2020年10月5日至2020年10月11日城市间大巴和客运列车时刻表，数据包括始发站和到达站。

3）信息流数据。分别在百度指数和百度贴吧中以一城市为搜索地，另一城市为关键字搜索地名共现的次数，作为两城市间的信息流联系，数据时效为2020年6月1日至2020年10月1日。

4）经济流数据。从上交所和深交所官网中获取湖北省117家上市公司数据（截止2020年10月11日），利用“天眼查”获取上市公司总部和子（分）公司地址信息，将每个公司总部所在地与其子（分）公司所在地视为一条联系，构建城市间的经济流。

5）社会文化流数据。以统计名称中同时包含两座城市的QQ群的总人数作为反映城市间社会文化联系的指标，数据截至2020年10月11日。

2.数据预处理

为比较不同类型的关系数据，首先将获取的数据归一化处理，即把同一网络类型数据集中的最大值设为 100，其它数值转换为最大值的百分比。在整合不同类型关系数据时，根据其重要程度赋以不同权值。其中交通流由公路大巴班次和铁路火车班次两类关系数据构成，参考相关文献，综合考虑铁路和公路在旅客运输量、速度、旅行时间和方便程度的差异，[21]将权重设置为1: 2。由于信息流数据中百度贴吧和百度指数反映信息基本相同，故二者权重值设置为1:1。最后进行整体城市网络分析时，将要素流的重要性同等看待，权重系数均设为1。

（三）研究方法

本研究结合使用了城市首位度分析方法和社会网络分析方法。城市首位度分析主要采用城市的属性数据，对城市体系的规模结构进行分析；而社会网络分析则采用要素流数据，对区域城市间的相互关系进行分析。通过对二者结果的对比分析，可以揭示湖北省基于“流空间”视角的城市网络与基于“地点空间视角”的城市体系之间的差异。

1.城市首位度分析

城市首位度用于分析城镇体系中的各类发展要素在最大规模城市的集中程度，其计算公式为：

式中：S1、S4、S11分别表示二城市指数、四城市数指数和十一城市数指数，P1，P2，…，P11分别指按照人口、GDP或网络中心性排序后的排名第1位至第11位城市的取值。

2.社会网络分析

本文采用社会网络分析方法构建城市网络，主要计算以下指标：

1）城市间联系强度。流空间网络数据多具备方向性，联系发起城市和联系接受城市间的联系强度计算公式为：

式中，V(i,j)为a类流网络空间中城市i到城市j的联系强度，其中城市i为联系发起方，城市j为联系接受方，Pa(i,j)为城市i至城市j的一条有向联系，V(i,j)表示相反方向的联系强度。两城市节点间的联系程度为：

其中，Tij表城市i与城市j间的双向联系总强度。由于社会文化流联系无方向性，只对总联系进行计算和分析。

2）网络密度。网络密度用于测度各城市网络联系的紧密程度，网络密度越高，城市间的联系越紧密，网络结构越稳固，其计算公式为：

其中，D为网络密度，n为该类网络中城市节点总个数。

3）中心性。中心性用于测度城市网络中各节点城市的影响力，揭示湖北省各城市在不同类型城市网络中的功能和地位。本文使用度中心性、中介中心性、特征向量中心性三种指标。其中，度中心性包括出度和入度两种类型，点出度ODi表示以节点城市i至其他所有城市的联系程度，表征城市的对外辐射能力和溢出效应，其计算公式为：

点入度IDi表征其他城市至城市i的联系程度，表示城市的吸引能力或吸引效应，其计算公式为：

由此，度中心性CD(i)计算公式为：

中介中心性反映城市网络中某一节点城市对其他节点的控制和依赖程度，本文仅分析经济流和社会文化流城市网络的中介中心性（其他城市网络中因任意两城市均存在联系即中介中心性为0），其计算公式为：

式中：CB(i)指城市i的中介中心性，gjk是理论任意两节点间最短路径经过城市i的个数，gjk(ni)表示实际任意两节点间最短路径经过城市i的个数。

特征向量中心性用于描述节点城市的重要性，发掘城市未来发展的潜能，特征向量中心性考虑城市邻近节点的数量和重要性，节点的特征向量中心性与其临近节点的中心性得分的总和成正比。其公式如下：

式中：CA(i)指i节点的特征向量中心性，aij为城市j对城市i的重要程度权重值，c为比例常数，xj为相邻城市j的特征向量中心性，公式需通过多次迭代达到稳定值。

4）凝聚子群。联系紧密、属性相同的城市因其较强的凝聚特性形成拓扑空间上的城市集合，称为凝聚子群，通过设立临界值n作为凝聚子群中节点之间的最大值，对符合条件的城市进行聚类。利用凝聚子群分析挖掘城市网络空间内部组织结构，简化复杂的网络空间结构，识别网络中的子结构及其相互关系。

二、湖北省城市网络结构复杂性分析

（一）湖北省城镇体系首位度

城市人口首位度分析结果显示 2009年湖北省常住人口数量二城市指数、四城市指数和十一城市指数分别为1.361、0.506和0.441，2019年三项指数分别为1.770、0.637与0.542。十年内各项指标均明显上升，其中首位城市武汉常住人口数量相对增长速率最高，对区域人口的吸引力提升。地区生产总值首位度计算结果显示，2009—2019年间湖北省地区生产总值的二城市指数由3.63降至3.37，四城市指数由1.44降到1.37，十一城市指数则由1.31降至1.29，表明首位城市武汉与其他城市的经济差距出现了小幅度下降，各地级市的经济实力有一定程度的提升，但总体而言区域“一城独大”的单中心结构并未发生根本性变化。

（二）整体城市网络特征

多元流分析结果表明，湖北省城市网络整体呈现出以武汉为中心，襄阳、宜昌为次中心的“核心—边缘”结构，鄂东地区城市联系紧密，鄂西地区联系相对松散（见图1）。网络密度为0.036 3，城市间联系层级性凸显，伴有明显的区域异质性。城市联系主要集中于武汉，其总联系强度占全省的50.72%。襄阳、宜昌和荆州与周边城市形成强联系，其余城市则与武汉联系较多，跨行政区域的城市联系普遍较弱，表明行政区划壁垒对城市间的合作交流有着明显的阻碍作用。

图 1 湖北省整体城市流联系程度

中心性分析结果表明，城市整体网络点出度与点入度前三位城市均为武汉、宜昌和襄阳（见表 1），其中武汉的影响力远高于其他城市。同时，湖北省“两带”——汉孝随襄十制造业高质量发展带与长江绿色经济和创新驱动发展带作为湖北省的联系骨架，基于“轴线式扩张”的空间格局演化模式，使毗邻城市的联系程度位居湖北省整体网络的前列。计算度中心性首位度，并对比人口和经济首位度，得到二城市指数为3.897，比地区生产总值首位度高，四城市指数和十一城市指数分别为1.349和0.926，表征湖北省城市联系过度集中于武汉，武汉吸引和辐射包括经济在内的绝大部分资源，导致其余城市间联系度呈现断崖式下降，造成经济在内等联系的反向吸收。通过特征向量中心性可知，黄冈和孝感因紧靠武汉具有地理区位优势而在整体网络中具有长期影响力。

当前湖北省呈现以武汉、黄石和鄂州为核心区的网络架构。黄石与鄂州两城市间联系紧密且均高度依赖武汉，与武汉形成密不可分的武汉城市圈深度融合区。通过凝聚子群分析（见表2），湖北省整体城市网络形成三大片区加核心城市武汉共四类子群，三大片区呈现东西方向地理分布，分别为鄂西片区、鄂中腹地片区与鄂东片区。相比跨片区城市间联系，片区内城市间存在更紧密的联系。湖北省整体呈现以三点（武汉、襄阳和宜昌）为核心的圈层式发展模式，展现微弱的空间分散化发展形态，鄂西城市主要以“两副”城市为中心形成核心边缘格局，而鄂中和鄂东城市则以武汉为核心。东西方向上的“三点”城市点状分布与南北方向上的“两带”城市带分布体现了湖北省空间格局的独特性。

表2 湖北省多元流凝聚子群分析

（三）不同类型城市网络结构特征

1.不同类型城市网络联系程度及网络密度

湖北省各要素流网络联系均表现出明显的指向性和集聚性（见图 2），武汉市辐射能力处于湖北省最高水平，毗邻城市间同样具备高联系度。同时，各要素流城市网络结构特征存在差异性：人口流和交通流联系度分布较平稳，经济流网络联系稀疏，信息流和社会文化流最为平衡。

图2 不同类型城市网络联系程度

1）人口流城市网络密度为0.031 1。联系程度最高的城市链为黄石—鄂州，最低的为天门—鄂州。较其他网络，人口流城市网络结构更为均质（见表 3），武汉与省内其余城市经济发展水平的差异造成其人口流量远大于其余城市。

表3 城市不同类型网络密度

2）交通流城市网络密度为0.022 3。在铁路方面，湖北省非省会城市均存在不能直达的目标地（需要中转），其中铁路连通度最低的城市为黄冈市。公路网络则较为完善。

3）经济流城市网络密度为0.010 2。城市间经济联系具有方向性，联系最高的城市链为武汉至荆州。经济流网络等级性最强，但联系匮乏，导致城市间互惠性差且碎片化严重。

4）信息流城市网络密度为0.044 0。武汉、襄阳和宜昌三大枢纽对周围城市的辐射和聚集能力都较为明显。由于互联网的信息传递无地理距离的限制，摆脱了地域黏性束缚，非省会城市间联系水平接近。信息流城市网络分布最为均匀合理，网络密度最高。

5）社会文化流城市网络密度为0.030 0。凭借网络交流的便捷，城市间交流较为频繁，但地理邻近现象仍然存在。旅游和文化成为社会文化联系的主要力量，拥有丰富的历史底蕴和众多文化景点的城市占据更高地位。

湖北省城市网络中各要素流发展存在异质性。人口流流向与经济发展格局相关，公众更趋于向经济效应最高的城市流动；交通流依靠四通八达的公路网支撑起稳定的网络框架，但铁路网络的不完善降低其结构稳定性；经济流较其他流而言稳定性最低，联系集中在鄂东地区；就信息流而言，各城市之间的联系因互联网的便捷性而属于较强水平且结构稳定；而因各城市间旅游人口流动较为频繁，社会文化流整体结构的稳定性属于中等水平。

2.不同类型城市网络中心性

对比各要素流城市网络，武汉绝大部分指标位列第一，中心地位明显，宜昌、襄阳和荆州的次中心性突出（见表4）。

表4 各城市中心性大小关系

不同类型城市网络中心性存在差异：人口流城市网络中，大多数城市入度中心性与出度中心性排名基本持平，呈现人口流动均衡现象；交通流城市网络中，出度过度集中于武汉，武汉交通运输能力最完善，是连接各城市的重要枢纽；经济流城市网络中，高中心性的城市偏向鄂西地区；信息流城市网络中，城市间联系最为平衡；社会文化流城市网络中，具有浓厚历史底蕴的城市中心性较高。

五类要素流数据显示：荆门、孝感、潜江和鄂州在人口流和交通流城市网络中排名较高，但经济、信息、文化交流能力不足；由于城市经济实力差，城市公共服务和社会保障水平相对较低，大量流动人口途经这类城市后不会选择停留，而是前往武汉等经济发达的城市，因此经济回流能力弱。而十堰、仙桃、襄阳和宜昌在信息流和经济流城市网络中存在明显优势。襄阳市历史文化底蕴深厚，工业基础雄厚；宜昌市修建了大量基建工程，重工业发达；仙桃为荆楚文化的发祥地之一与体操之乡，知名度较高；十堰市以汽车产业为主导，同样具备经济吸引性。拥有资源优势或优良的产业基础等因素使得信息、经济的优势相比人口、交通联系方面更为显著。空间分布上，人口、交通联系高的城市集中在鄂东地区，该区城市依托地域优势具备高特征向量中心性，在人口流中拥有重要的影响力。而信息、经济的联系主要分布于鄂中偏西地区，尤为对应襄阳与宜昌的高特征向量中心性。经济流城市网络中区位边缘化现象严重导致大部分城市中介中心度为 0。社会文化流城市网络中文化联动性和中介宣传能力较差的城市（随州、黄石和潜江）中介中心性同样为0，此类城市连接其他节点的能力弱。

3.不同类型城市网络凝聚子群分析与核心边缘结构分析

由表5可见，不同要素流城市网络的凝聚子群结果不同，但多数子群的组团城市与其区位具有较高的拟合度。其中人口流网络子群的构成存在明显的空间聚集现象：黄冈、黄石、鄂州与武汉形成鄂东片区，以襄阳为中心形成都市圈，以宜昌为中心形成都市圈和鄂中腹地地区。交通流网络中子群构成也存在微弱的空间聚集现象，分别位于湖北省中西部、中南部和东部，武汉以其完善的基础交通设施单独成为一子群。经济流城市网络各子群的构成无明显空间聚集特征。社会文化流和信息流城市网络各子群规模大小迥异，等级性较强，且因其交流方式不受地理距离的限制，使得聚集现象不突出。

表5 不同要素流凝聚子群

不同要素流城市网络的联系程度呈现鲜明的离散点状或带状的核心—边缘结构：人口流网络核心城市为武汉、黄冈、黄石和鄂州，核心区位于湖北省东部，呈现‘一心多极网络化’高度融合的空间格局。交通流的核心城市为武汉、宜昌与荆州，构成湖北省南部的交通枢纽带状通道载体。经济流核心城市为襄阳和武汉，空间网络格局呈现出“节点式”而非“网络式”的模式。信息流城市网络的核心城市为黄石、十堰、宜昌、襄阳、武汉和荆州，呈现东南至西北的带状分布格局。社会文化流网络核心城市由黄石、十堰、宜昌、襄阳、鄂州、荆门和武汉组成，形成离散的点状式网络格局。

不同网络的发育现状迥异，网络职能的异质性决定城市定位的不同。宜昌和襄阳在整体城市网络的次中心地位突出，形成以先进制造业为核心的襄阳城市群和以绿色经济与战略新兴产业为核心的宜昌城市群，两个城市群与武汉都市圈规划衔接、优势互补。各要素流呈现出鲜明的核心边缘结构，但重心存在明显差异，构成由离散点状和两条带状的点—轴放射状城市发展模式形成的轴带圈层网络化空间形态。

三、总结与讨论

本研究通过对湖北省各城市属性数据和联系数据的收集整理，利用社会网络分析法对湖北省城市网络的总体结构及不同类型城市网络的特征进行研究，揭示不同城市在该网络中的功能和影响力，具体结论如下：

第一，当前湖北省城市整体结构发展正趋向于“一主两副”，并逐步向多极化的格局转变，作为湖北省唯一特大城市，武汉的地位不可撼动，其余城市处于平稳发展的阶段。

第二，基于多元要素流整体网络分析，“两副”城市的发展目前仍远落后于武汉，鄂西地区与鄂东地区的发展差距明显。各城市间的联系基本依赖于空间上的近邻关系，缺乏跨地域交流。

第三，空间分布上，人口交通联系度高的城市集中在鄂东地区，而信息经济的联系主要分布于鄂中偏西地区。社会文化流网络中部分历史古城的地位有所上升。各城市节点的优势要素不尽相同，不同功能的城市网络互补耦合，这种叠置的多重功能联系有助于湖北省的区域一体化和完善全省整体网络。

整体分析结果表明，鄂东地区高度依赖武汉，应积极发展自身优势从而逐步减弱依赖性。湖北省经济流城市网络发育较差，经济联系的深度和广度有待加强。湖北省一体化区域等级层次较为分明，应继续加强跨区交流，构建合理的网络格局。各城市应依托自身优势资源要素，明确自身功能定位，促进当地龙头产业的大力发展。

本研究尚存在一定的局限性：数据的搜集未覆盖2020年全年，故结果可能存在一定偏差，且对各城市节点在网络中的定位缺乏深层次的研讨。