双向关联视域下城市网络与经...会网络与空间计量的实证分析_李腾.pdf
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1、城市发展研究 30 卷 2023 年第 01 期 Urban Development Studies Vol.30 No.01 202325中 彩 页0 引言“十四五”规划强调新型城镇化在当前及之后很长一段时间的关键任务是优化资源配置结构,科学规划城市群规模,发挥中心城市的带动作用。城市空间布局是随城镇化推进而形成的动态系统,是城镇化发展的产物。从地理学的角度出发,相邻空间单位具有相互作用。随着城市间联系日益紧密,城市关联由双向、线性向全域、多维转化,城市网络替代了原有相对孤立的发展形态。因此,探究城市经济联系与网络空间格局对城镇化发展道路、城市高质量发展具有至关重要的作用。传统区域经济理论强
2、调通过学习效应、知识共享及劳动力池实现集聚经济对区域增长的作用。然而,当前一些研究认为城市网络的嵌入对城市生产力的影响比城市规模更加重要,城市网络逐渐成为区域经济系统的主要形式。城市在网络中不再是孤立点,通过相互联结达成合作从而作用于整个区域。Capello 在探究网络合作时首次提出“网络外部性”,在网络构建中,所有个体都需付出私人边际成本,同时从与其他参与者的合作中获取收益1。正是由于这种特性,网络外部性突破了地理距离的约束,通过优化要素在空间的配置效率,促进区域间的产业活动与经济联系,从而推动区域经济发展。现有研究对城市网络的构建及其对经济增长的影响奠定了基础,但针对城市群网络空间层级结构
3、及不同层级结构中城市网络经济效应的研究仍有不足。本研究从两个方面进行扩展:1.扩展不同空间结构对经济发展的理论分析,并选取京津冀与长三角城市群,采用引力模型构建城市经济网络,应用社会网络分析方法探究城市群空间网络,判断城市个体空间属性及城市群空间层级结构;2.以城市网络作为空间权重矩阵,构建计李 腾1 崔格格2(1.山西财经大学 管理科学与工程学院,山西 太原,030006;2.山西财经大学 经济学院,山西 太原,030006)【摘要】采用复杂网络分析方法与引力模型,测度长三角与京津冀城市群双向经济联系规模及网络空间结构,纳入异质性城市层级结构,验证城市中心性与城市网络对经济发展的作用。结果表
4、明:京津冀城市群表现出明显的核心边缘结构特征,北京与天津的中心性突出;长三角城市群呈现核心半边缘边缘的多中心结构特征,空间结构较为扁平化。核心边缘结构中城市中心性对经济发展的作用效果较小且空间外溢效应不显著,但多中心城市结构下中心度能够通过空间溢出显著推动城市群整体发展,且边缘城市在城市网络中获益最大。【关键词】城市网络;空间结构;经济联系;社会网络分析【中图分类号】F129.9 【文献标识码】A双向关联视域下城市网络与经济发展基于社会网络与空间计量的实证分析量模型,探索城市网络属性与个体属性对经济发展的影响作用。1 机制分析与假设空间形态的紧凑性决定了城市群的经济发展与独立城市发展存在区别,
5、城市间的多向联结在一定程度上能够打破制度壁垒,突破地理边界,在空间维度上构成经济网络。城市网络通过空间溢出效应与网络效应推动区域发展,是城市群经济发展的重要推动力2。网络外部性的发挥依赖网络中的单元相互联系的紧密程度3,城市作为网络中的节点,经济合作紧密度决定了其在网络中的地位。经济关联较多的城市作为网络中生产和消费中心,一方面借助其规模优势,发挥集聚外部性,进一步吸引要素流入,推动本地经济发展;另一方面,高中心性城市通过空间溢出效应,辐射中小城市,推动人力资本、数据等高质量要素在空间上流动,有效促进知识、技术外溢。中小城市在网络结构中通过实现规模借用融入整体分工,从而促进整体区域经济发展。因
6、而,提出假设 1:假设1:网络节点的中心度与区域经济水平呈现正向关系,且相对于非中心城市,中心城市参与城市网络后对其经济发展的促进作用更大。城市联系网络因其疏密程度分为不同网络结构,各城市也因其位于不同网络层级对城市群经济发展发挥差异性作用。单中心城市网络中中心城市具有较好的通达性和紧凑度,对资源的调配能力更强,通过发挥规模经济,在区域内实现专业化生产,获得集聚经济效应,从而提升区域整体经济效益4。但在单中心网络中,中心城市规模占据绝对优势地位,很难形成不同规模的跨区域合作,小城市聚集在其周围会面临与大城市间的竞争,也因此可能造成集聚阴影,阻碍中小城市发展。多中心网络结构可以视为网络中存在多个
7、“中心性”差异较小的城市,中小城市均可通过资源互动、功能整合、分工与协作实现规模借用而受益,且在多中心网络结构中,节点的多维联结也避免了资源过度集中在大城市导致的虹吸效应与竞争效应,由此促进城市群整体经济发展。根据以上分析提出以下假设:假设 2:单中心网络结构中区域整体的发展取决于规模经【文章编号】1006-3862(2023)01-C025-04基 金项目:教育部人 文 社会 科 学研究 规 划基金项目(21YJA790040);山西省高等学校哲学社会科学项目(2022W059);山西省哲学社会科学规划课题(2022YY075)*通讯作者:崔格格(1996-),女,山西临汾人,山西财经大学经
8、济学院,博士研究生,研究方向:城市经济与区域发展。E-mail:。26中 彩 页城市发展研究 30 卷 2023 年第 01 期 Urban Development Studies Vol.30 No.01 2023济与集聚阴影的大小,若中心城市无法对小城市形成辐射带动作用,则会阻碍整体区域发展。假设 3:多中心网络结构通过发挥网络外部性,促进各类型城市协调互补、良性互动,实现规模借用,从而推动区域整体经济发展。2 网络结构特征分析2.1 分析方法与数据2.1.1 引力模型引力模型是分析城市吸引力常用的数学模型,Eij,t、Eji,t分别代表城市 i 对 j 及 j 对 i 基于地理距离的经济
9、联系:(1)(2)其中,Git与 Gjt表示城市 i 与 j 的 GDP,Pit与 Pjt表示城市i 与 j 的总人口,dij代表两地间的地理距离。随着交通条件的不断改善,城际专列、高铁等交通方式压缩了城市间的空间距离,因而,仅考虑地理距离不足以描述城市间的经济引力。参考王圣云等改进的引力模型5,以时间距离替代地理距离,对城市经济网络进行稳健性检验。令 Tij代表两地间汽车、普通快车及动车或高铁运行的最短时间,以 Tij替换上述公式中的 dij即为基于时间距离的经济联系值。2.1.2 社会网络分析方法社会网络分析方法通过使用关系性概念表达理论和模型,核心方法包括中心度、网络结构等6。个体与网络
10、中其他个体的联系频数用以判断其在网络中的地位,点入度(Cin(i)是连接到该点的其他点的个数,点出度(Cout(i)是该点直接发出的关系数。相对中心度(C(i)用来比较不同规模网络中心度7,以 n 代表网络中的城市数量:(3)社会网络分析中核心边缘结构用于判定整体网络结构及探究不同结构中个体的关系。当数据为连续性时,整体网络空间层级形态可以划分为核心半边缘边缘结构。2.1.3 数据说明城市群在经济发展中释放出越来越多的动能,成为促进经济高质量发展的着力点。长三角城市群经济联系紧密,特别是跨区总公司与生产工厂之间通过产业互补、技术扩散等形成的内在一体化联系表明区域一体化已取得良好成效。京津冀作为
11、全国经济发展水平最高的区域之一,在交通一体化、产业转移等方面为探索区域协同发展提供了思路。因而,选取长三角城市群与京津冀城市群进行实证分析具有合理性与代表性。数据来源包含各省市统计年鉴、国家地理信息公共服务平台等,收集整理了 20132019 年各市 GDP、经纬度、铁路通车时长等数据。2.2 城市网络特征分析2.2.1 城市中心度根据 2019 年城市关联数据计算两大城市群基于时空距离的经济联系值,且根据算术平均得到对称数据计算城市网络的点度中心度。长三角前三位城市均表现为入度小于出度,且差距不断减小,在两种距离网络下,前三位城市中心度占整体网络的比重之和分别为 36.5%、40.7%。京津
12、冀城市群中北京与天津表现出入度小于出度,其他城市对唐山的经济联系小于唐山对外联系数,北京、天津与唐山的中心度份额之和分别占据总体的 74.1%、76.8%。北京与天津在整体网络中呈现出显著的核心地位,长三角城市群结构更加扁平化。基于时空距离的经济联系网络表现出相同特征。表 1 城市中心度地区指标入度出度相对中心度份额京津冀北京地理5.82218.27914.8470.331天津9.28812.81513.6410.304唐山6.0031.6934.7500.106北京时间5.73416.99214.0250.346天津9.25012.12313.1900.325唐山5.0751.2783.92
13、00.097长三角上海地理3.14117.90816.8390.169杭州4.3438.0289.7510.098南京3.5708.1489.7510.098上海时间2.81813.56013.1400.201杭州3.4225.1246.7360.103南京3.0385.6176.7160.103数据来源:采用 Ucinet 计算得到。2.2.2 城市网络空间结构基于地理距离的城市网络进行图示分析,图中连线粗细表示经济联系强度。根据图 1,京津冀城市群表现出显著的核心边缘结构,空间结构拟合度达 99.6%,北京与天津作为京津冀城市群的中心城市,核心度分别为 0.666 和 0.717,其他城市
14、处于城市网络的边缘地区。长三角城市群经济网络的核心半边缘边缘结构拟合度为 94.0%。参考邹晨等的划分标准8,将上海(0.743)划分为中心城市,将苏州(0.341)、杭州(0.334)、南京(0.246)、无锡(0.197)、常州(0.153)归属于半边缘地区,其他城市为边缘地区。图 1 京津冀(左)与长三角(右)城市网络结构资料来源:采用 CORE 算法,Gephi 软件绘制3 城市网络与经济发展:实证分析3.1 变量选取本文选取夜间灯光数据衡量经济发展水平。参考杨任飞对数据的处理过程9,以 DMSP/OLS 为基准,将 NPP/VIIRS 数据对重合年份数据进行模拟,整合得到能够使用的灯
15、光数据。李 腾等:双向关联视域下城市网络与经济发展基于社会网络与空间计量的实证分析城市发展研究 30 卷 2023 年第 01 期 Urban Development Studies Vol.30 No.01 202327中 彩 页限于数据可得性,保留长三角 40 个城市(无舟山市)以及京津冀 13 个城市。为避免内生性,选取 2012 年城市网络作为空间权重矩阵,衡量城市网络对经济发展的影响。以城市中心度(de)作为核心解释变量体现城市在网络中的地位。控制变量包括工业化(sec)、人力资本(lnstu)、行政力量(gov)、固定资产(fix)、对外开放(open)、通信水平(lnptel)及
16、交通条件(gt)。其中,工业化以第二产业产值在 GDP 的比率衡量,人力资本水平以每百万人口中高等教育在校人数的对数值表示,行政力量以政府财政支出规模占 GDP 比重测度,固定资本水平以固定资产与 GDP 的比值衡量,对外开放水平以当面汇率处理过的实际外资利用额与 GDP 的比重测度,通信水平以人均邮电业务总量的对数值衡量,交通条件采用高铁虚拟变量,已开通年份为 1,未开通为 0。基准模型的稳健 LM 检验结果表明选择空间模型具有合理性,LR检验结果表明空间杜宾模型选取恰当。通过对个体固定、时间固定以及双固定模型进行比较,选取个体固定效应模型,使用最大似然法进行估计。两大城市群中城市中心度对经
17、济发展水平均具有显著积极作用,且京津冀网络的城市中心度对经济发展的促进总作用比长三角更大。长三角城市群 Wde 显著,表明城市中心度显著推动经济邻接地区的发展。长三角城市网络呈现核心半边缘边缘结构,位于半边缘结构的城市在核心区域与边缘区域间形成过渡与桥梁,加强区域间联系,促进了城市群整体区域经济发展。两大城市群空间自相关通过显著性检验,城市在空间上不是独立体,与其经济邻接的城市间具有相互依赖性。为避免实证结果的偶发性,对基准模型进行稳健性检验。第一,以地理邻接矩阵替代城市网络矩阵,即相邻城市为 1,不相邻为 0;第二,选取经济密度指标衡量经济发展水平,即国民生产总值与行政区面积的比值。经济密度
18、相较于人均生产总值能够准确衡量地区经济发展水平与区域集中程度。稳健性检验结果与基准模型基本一致,均表现为城市中心度对经济发展具有显著促进作用。进一步区分中心度对经济发展的直接效应与间接效用。京津冀地区城市中心度仅对本地经济发展具有显著促进作用,空间溢出效应未能显现。长三角地区城市的高中心性不仅对本地区经济发展具有促进作用,且空间溢出效应显著为正。上海、南京、杭州等核心与半边缘城市发挥对边缘城市的引领作用,加强地区经济联系、分工协作与要素互补,通过实现规模借用促使边缘区域与中心城市密切合作,形成大中小城市协调发展空间格局。3.2 异质性检验根据城市核心度,在基准模型中分别加入半边缘地区(Sp)与
19、边缘地区(per)虚拟变量,京津冀空间结构与核心边缘拟合度更高,在基准模型中加入边缘地区虚拟变量与中心度的交互项对基准模型进行回归,并以邻接矩阵(W2)进行稳健性分析。京津冀城市群以核心地区作为基准,整体样本及边缘城市的中心度对经济发展水平均呈现显著促进作用。且相对于中心城市,边缘城市的中心度每提高一个单位,对经济发展的促进作用将比中心城市少 0.862 个单位。京津冀城市群网络中心势较大,表现为网络中向中心城市集中的趋势较强,结合城市中心度,京津冀经济联系表现出向北京与天津进行集中,且中心城市对其他城市辐射带动作用有限,城市群缺乏合理有效的空间布局与规划,假设 2 通过检验。长三角在控制其他
20、变量的条件下,以核心地区为基准,半边缘地区与边缘地区加入城市网络后均显著提高其经济发展水平,边缘地区较半边缘地区城市对经济发展提高水平更多。根表 2 基准回归京津冀(M1)直接效应间接效应总效应长三角(M2)直接效应间接效应总效应de0.700*0.718*0.3341.052*0.478*0.497*1.184*1.681*(0.110)(0.117)(0.242)(0.303)(0.068)(0.070)(0.139)(0.170)sec-2.555*-2.796*-5.352*-8.148*1.116*1.111*0.9902.101*(0.866)(0.826)(1.500)(1.72
21、8)(0.560)(0.548)(0.667)(1.162)lnstu0.141*0.153*0.0990.252*0.1280.128-0.793-0.665(0.074)(0.073)(0.061)(0.127)(0.095)(0.092)(0.940)(0.961)gt-0.205*-0.213*-0.142*-0.355*-0.048-0.049-0.039-0.089(0.082)(0.082)(0.079)(0.153)(0.056)(0.055)(0.049)(0.102)gov-1.532*-1.607*-1.046-2.653*1.458*1.505*1.3272.832*(
22、0.917)(0.919)(0.707)(1.562)(0.737)(0.737)(0.883)(1.545)fix-1.264*-1.289*-0.834*-2.122*-0.069-0.112-3.698*-3.810*(0.276)(0.278)(0.319)(0.523)(0.143)(0.138)(1.396)(1.386)open-3.760*-3.827*-2.493-6.320*-1.772-1.800-1.504-3.304(2.148)(2.225)(1.697)(3.785)(2.293)(2.417)(2.177)(4.512)lnptel-0.012-0.014-0.
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