基于社交網絡位置數據的區域流動空間特征研究——以長三角城市群為例

李長風

0 引言

伴隨著城市無序擴張暴露出來的各種城市和經濟問題，以蔓延為特征的單中心城市形態在提升城市經濟競爭力與實現可持續發展上表現出越來越明顯的缺點。與此同時，隨著經濟全球化作用的不斷加深，區域被認為正逐漸代替城市成為國際地域競爭中最重要的空間尺度[1]。另一方面，隨著城市化、工業化、信息化進程的推進，在網絡流線和快速公交流線的支撐下，人類的1h活動半徑由步行系統下的5km擴展到了現在的200km，人類的生產和生活不再局限于城市的內部。在這樣的背景下，有學者認為，區域內部可達性的增強，使得區域的空間組織結構正在由單中心向多中心甚至向網絡結構轉變（圖1），并從理論基礎上提出了“網絡城市”的理論[1-3]。

Camagni等在研究意大利北部的城市結構時指出，現在的城市結構比傳統的地方空間和中心地模型下的等級體系更加復雜，需要一種新的范式來彌補克里斯塔勒的城市等級模型的缺陷，這個新的范式除了考慮市場區的重力模型之外，還應考慮城市之間的聯系和關系[4]。Batten指出，在快速交通、通訊信息網絡的全新發展模式下，地域空間結構的組織方式不再是傳統的克里斯塔勒中心地理論模式，而是在向城市網絡模式過渡。并將城市網絡定義為一般包括兩個或兩個以上獨立的城市，他們具有潛在的功能上的互補性，在快速交通或信息基礎設施走廊的幫助下，通過合作產生顯著的規模經濟的一種地域空間組織范式[5]（表1）。

表1 中心地范式與城市網絡范式在城市關系上的比較

與此同時，城市與區域研究者的思維邏輯正在從“地方空間”（Space of places）向“流動空間”（Space of flows）轉變。Castells在1985年在《高技術、空間與社會》一書中首次提出了“流動空間”的概念。在1992年普林斯頓大學召開的“新城市化”會議上，他進一步明確將“流動空間”定義為“通過流動而運作的，共享時間和社會實踐的物質組織”[7,8]。此后，Stalder在研究信息通訊對社會的影響時指出，“流動空間”形成于特定的歷史條件，在這一階段人類活動的各個層面都呈現出一種由靜態走向動態的運動特征，它使遙遠的元素、事物和人實現實時的互動聯系[9]。Pekka指出，“流動空間”使遙遠的地方連接起來，圍繞著共同的功能和意義，通過電子線路和快速運輸走廊，使孤立的空間聯系起來，它征服了人們對“地方空間”的邏輯經驗[10]。概括而言，流動空間是一種動態的空間邏輯，它不同于傳統中心地理論下的地方空間，強調在網絡流線和快速公交流線的支撐下，人類的生產和生活不再局限于固定的地理區位，而是在區域范圍內流動[11-12]。“流動空間”邏輯對“地方空間”邏輯的取代，實際上是使得區域研究在研究視角上更強調區域流動空間的關注，而從研究方法上更強調“網絡”模型的應用。“網絡”模型通過將區域空間抽象成由城市構成的節點與由城市之間的“流”構成的連線，可以實現對區域的組織結構進行清晰地表達（圖1）。

圖1 流動視角對區域的空間組織結構的演變的解構

近年來，對區域組織結構的研究主要集中在理論構架和內在動力機制的分析上[1-2,6,13-14]，有效的區域流數據的獲取一直是實證研究的掣肘所在。Hall等在對歐洲多個具有多中心結構的城市區域進行了城市網絡的研究中，采用的是詳細的通勤數據為基礎[15]，這一數據獲取工作量大、難度高，難以在不同時空下再現，不利于長期觀測。我國羅震東等在參考上述研究后,利用動車數據和客運汽車數據替代通勤數據對長三角地區的功能多中心進行了探究[16-17]，但動車數據和客運汽車數據不能反映城市之間實際的流量及其波動的情況；除此之外，甄峰等利用微博好友關系數據模擬城市之間的信息流，對虛擬空間的城市網絡特征進行了探討[18]，趙渺希等利用企業分支數據研究了城市之間的產業組織[19-20]，這些研究取得的豐碩成果使得從專業化的角度反映城市之間關聯度成為可能，因而能夠實現對區域組織結構及其演變的內在動力機制的分析。

社 交 網 絡（Social Network Services，SNS）是互聯網應用中以支持用戶互動行為為特征的一類Web2.0應用和系統的統稱。社交網絡的出現極大地拓展了人類傳統社交領域與互動模式，降低了社交成本，吸引了多層面信息注入與匯聚[21]。隨著社交網絡的發展，出現了基于位置的社交網絡服務（Location Based Social Network，LBSN），它 是 位 置（Location）和社交（SNS）的結合，支持用戶隨時隨地記錄并分享自己的地理位置。目前，絕大多數社交網絡都已整合了這一服務，用戶在信息發布的過程中可以有選擇地公開或隱藏自己的位置信息。以國外的Facebook、Twitter、Google+、Foursquare，國內的人人、新浪微博、街旁等為代表的社交網絡服務在全球已經累計有超過20億的用戶，這些網站的位置服務功能每天都會產生數以億計的位置數據。近年來，基于位置的社交網絡服務受到了國內外眾多學者的關注，例如，數據地圖專家Eric Fischer利用Twitter上的簽到數據找到了美國城市中大家行走最頻繁的路線[22]；Noulas等[23]以及Cheng等[24]分別利用Foursquare上的位置數據對人類日常的出行特征及其影響因素進行了深入的探討。

在這樣的背景下，本研究試圖以社交網絡位置數據為數據源，構建區域流動空間模型，這一流動空間實際上是區域內部的人流空間。通過對區域內人流的空間特征進行解構，對案例區的空間組織模式進行探討。

1 方法與數據

1.1 研究思路

本研究利用社交網絡上發布的位置信息為數據源對區域的流動空間進行研究。這一研究的基礎是獲取社交網絡上的非本地位置數據，即發布在社交網絡上的不同于用戶居住地的地理位置數據。具體而言，如果居住地為城市A的社交網絡用戶在城市B發布了一條位置信息，那么則認為觀測到了該用戶在城市A、B之間的一次短時流動。這種人流不同于人口學中伴隨著戶籍遷移的單向的人口流動的概念，符合流動空間要素流動瞬時性、反復性、可程式化的特征[25]。由于在社交網絡上發布信息僅需要電腦或手機就可以完成，使用門檻低，且不具有人群特征，因而可以假設不同城市社交網絡用戶的比例與信息發布的偏好相同，從而利用社交網絡上發布的位置數據，模擬城市間的短時人口流動情況，構建區域流動空間模型（圖2）。

圖2 城市之間的人口流動模型

1.2 研究范圍

目前，對城市網絡的研究主要存在于歐洲，荷蘭蘭斯塔德地區被認為是城市網絡研究中最經典的案例[2,5]；在亞洲，日本近畿地區的發展也被認為是城市網絡推動下的結果[5]。近些年，我國城市網絡的探討的對象主要是長三角、珠三角、京津冀，它們被認為是我國最有可能出現城市網絡特征的地區。因而本文選取長三角地區作為研究對象。

長三角城市群是國際公認的六大世界城市群之一，是以滬杭、滬寧高速鐵路及公路為紐帶形成的有機整體。該區域交通發展程度總體較高，公路路網密度在全國居于前列，據統計2009年長三角城市群區域公路網密度達1.47km/km2，遠高于全國平均水平[26]，各市之間通達性較高。對長三角城市群范圍的定義有多個概念，本文選取2013年4月最新確定的長三角城市經濟協調會會員成員為研究對象，包括上海市、江蘇省全省、浙江省全省以及安徽的5市，一共30座城市。

1.3 數據源與數據的獲取

本研究以新浪微博數據為數據源。新浪微博是目前我國使用最廣泛的社交網絡之一，截至2013年3月底，新浪微博用戶數已達5.56億，日活躍用戶超過5000萬①。新浪微博開放平臺（Weibo Open Platform）②還提供了豐富的應用程序接口（Application Programming Interface，API），可以調用相關接口實現微博相關信息的查詢與獲取。利用新浪微博開放平臺API來采集地理位置數據。采集的過程包括以下步驟（圖3）：

圖3 數據采集步驟流程圖

①創建微博開放平臺應用并獲取新浪微博api的使用授權；②將長三角地區30個城市設為待處理；③獲取一個待處理的城市；④獲取這個城市中的一個簽到位置的點位數據；⑤判斷該點是否在市區內；⑥獲取該點位上所有簽到信息；⑦回到步驟④，重復步驟④到⑦500次③，進行采樣；⑧將該城市標記為已處理，并回到步驟③，處理下一個未處理的城市，直到所有城市處理完畢；把將獲取的全部數據進行篩選，篩選標準為信息發布時間在2012年9月到2013年8月之間。最終，本研究獲取了位置信息125.8萬條，其中非本地位置數據，即信息發布的位置與用戶常住地不相符的數據為212 541條。

1.4 數據處理與計算

將采集到的非本地位置數據按用戶居住地、信息發布地、信息發布的月份進行分類，構成了一個的三維矩陣，并對有關指標進行計算。第一步，計算節點間人流強度，假設人流中微博用戶的比例恒定，通過計算城市之間非本地位置數據數占區域內非本地位置數據總數的比重可以估算節點之間短時人流占區域內總人流的比例。計算公式如下：

式中為研究期限由城市i流向城市j的人流強度，為研究期限內城市i用戶在城市j簽到的位置數據數，N為研究期限內區域內的非本地位置數據總數。

第二步，計算城市的入度，入度的算法是統計向該城市流入的強度，表現了城市對區域中人流所具有的牽引力，計算公式如下：

第三步，計算每座城市的出度首位城市，出度的算法是統計該城市流向的城市中強度最大的城市，表現了城市人口出行的主要目的地，計算公式如下：

2 結果與討論

2.1 長三角區域流動空間的結構特征

2.1.1 區域流動強度的層級結構顯著

根據公式（2）分別計算長三角城市群區域中435（C230）組城市間的人口流動強度，結果分布在0—7.1之間，均值為0.23，標準差為0.68（圖4）。將計算的結果從低到高排序（圖5），隨著次序的增加，城市間的人口流動強度的數值呈指數增長，數據之間表現出明顯的層級性。具體而言，在435組城市對中，78.9%人口流動強度在0—0.2之間，但累計流動強度僅為區域總量的12.2%；14.7%人口流動強度在0.2—1之間，累計流動強度為區域總量的27.3%；僅6.4%人口流動強度在1以上，而累計流動強度達區域總量的60.5%。由此可以看出，從總體而言長三角城市群區域內人口流動空間的發展具有明顯的非均衡性。

圖4 長三角地區各城市間人流強度分布圖

圖5 長三角城市群城市間人流強度排序

這種層級結構的特征存在兩種潛在的內在機制：在中心地范式的區域組織下，區域內人口及其伴隨的社會經濟活動以首位性和從屬性為動力向高等級城市匯聚，由此產生的規模效應又進一步強化了首位城市的首位度，從而加強了區域流動空間的空間極化。同時，在城市網絡范式的區域組織過程中，城市之間亦存在以功能互補性為動力的區域內人口的雙向流動，使得區域內人口及其伴隨的社會經濟活動向關系密切的城市之間匯聚。

2.1.2 節點城市人流組織的規模依賴性

從總體而言，長三角區域節點城市對人流的組織存在明顯的規模依賴性。根據公式（2）計算對區域流動空間中城市的入度進行計算并將其與城市的人口規模進行相關性分析，其中人口規模用2011年的市區年均人口進行表征。根據計算結果城市的人流的入度與城市人口規模的相關系數為0.952，在0.05檢驗水平上顯著正相關，說明城市的牽引力存在明顯的規模依賴性。這種依賴性是中心地范式的典型特征，表明在長三角地區城市的資源配置依然是以規模閾值門檻來配置的。

圖6 長三角城市群城市人流入度與人口規模

然而，從局部而言，存在人流入度與城市人口規模等級不一致的情況。結果如圖6所示，將橫坐標城市按人口規模由大到小排序，從整體上存在城市人流入度隨著城市人口規模下降呈減小趨勢。以徐州和溫州為例，兩城市均位于長三角城市群的邊緣，具有相似的區位條件和交通可達性。在地方空間中，徐州的人口規模為314.2萬，是溫州146.8萬的兩倍以上，然而在流動空間中溫州的人流入度為3.38均要高于徐州的1.63。實際上，較之徐州，溫州與長三角其他城市有更強的經濟關聯性。這一觀測結果與關系論為基礎的網絡化的流動空間組織形式相一致。

2.2 長三角區域流動空間的分布特征

2.2.1 多中心的空間結構

從空間分布上而言，長三角地區區域流動空間存在明顯的多中心形態，其中心分別為上海、南京和杭州。從人流的方向而言，這3座城市是區域范圍內主要的人流目的地。根據公式（3）計算分別查找各個城市的出度首位城市，如圖7所示，上海、南京和杭州均是周邊的鄰近城市的出度首位城市，且這些城市作為中心地的腹地交叉重疊的比例很低。從流動強度上而言，上海與區域范圍內其他城市的平均流動強度為1.43，累計流動強度達區域總量的41.5%，并與其中70%的城市流動強度在0.2以上，對區域流動空間的組織范圍廣、影響力強。南京和杭州與區域內其他城市的平均流動強度分別為0.91和0.74，累計流動強度分別達區域總量的26.4%和21.4%，將3個城市疊加，累計流動強度達區域總量的74.92%。這3座城市主導區域的流動空間，說明由于上海、南京、杭州3座城市在經濟、行政、交通及資源分配上的相對優勢。

2.2.2 行政區劃導向的區域組織

除了多中心，長三角地區的流動空間還表現出了以行政區劃為邊界組織的特征。分別對長三角城市群區域范圍內的人口流動情況按行政區劃進行劃分，結果如圖8所示。將橫坐標按平均人流強度由大到小排列，并用折線圖表示其大小，用百分比簇狀圖表示統計范圍內流動強度的比例結構，劃分標準分別為0—0.2，0.2—1，1—10（圖8）。

如圖8所示，長三角城市群內部的平均人流強度由高到低分別為：上海到其他各省>其他各省內部>其他各省之間。再次說明了上海作為中心城市在全區域流動空間組織中的重要地位。僅考慮江蘇、浙江、安徽3省，3省省內平均流動強度顯著大于省際之間。此外，從流動強度的結構上看，省域內的城市間的流動強度高于省際之間。考慮到中心城市對結果的影響，僅考慮一般城市間的人流情況。如圖9所示，以江浙兩省為例，江蘇省內部一般城市流動強度在0.2以上的有18對，浙江省內部有15對，而江浙兩省之間僅蘇州與寧波之間一對。表明一般城市之間的人流主要集中在省級行政區劃范圍內，省際間的流動主要依賴高層級城市來實現。行政區劃下的地緣關系是組織中低層流動空間的重要作用力。

2.3 討論與分析

綜合考慮長三角地區區域流動空間的結構特征和分布特征，長三角地區具有明顯的多中心的結構，存在上海、南京、杭州3個中心，并從組織方式上表現了一定意義的城市網絡特征。然而，從總體而言，長三角區域流動空間中節點城市對人流牽引力的規模依賴、中心城市主導區域的流動空間以及行政區劃對區域流動空間的割裂等都是中心地范式組織下的典型特征。這表明目前在區域尺度下長三角地區的區域組織仍然是以中心地范式為主導的。可以通過與典型網絡城市區域——荷蘭蘭斯塔德地區進行比較分析，從兩者的差異中進一步理解長三角地區的區域組織。

（1）中心城市的類型與關系。荷蘭蘭斯塔德地區四大主要城市之間存在明確的分工協作關系，其中阿姆斯特丹作為金融貿易、旅游和文化藝術中心，鹿特丹作為國際航運樞紐和國際貿易中心，海牙作為全國的政治中心，烏特勒支作為國家的交通樞紐與教育中心，各城市相互獨立，同時通過發達的基礎設施和管理協作網絡相互關聯成為有機的整體，共同承擔全國政治、經濟和文化中心的職能[27]。而在長三角地區，上海、南京和杭州都是以綜合性大都市為發展方向，集政治、經濟、交通、文化等多項職能于一體，這使得其各自的腹地城市都緊密圍繞在中心城市周圍，同時限制了中心地系統之間的互動。

（2）腹地城市經濟發展水平與專業化程度。基礎設施的均等化以及城市職能的差異化發展是網絡城市發展的基礎。蘭斯塔德地區已全面進入后工業化階段，基礎設施享有的均等化程度很高且市鎮各具特色。各市鎮通過發揮各自的作用完善和補充中心城市的不足，表現為區域內的人流構成以商務流為主[28]。而長三角地區各城市間經濟發展水平與基礎設施的均等化程度仍存在較大差異。在這樣的背景下，交通可達性的提升與網絡等信息技術的普及進一步強化了擁有更高基礎設施水平的中心城市對人流的牽引力，使得中心地范式的區域組織被進一步強化，表現出人流的規模導向特征。

（3）政府管治的方式與方向。蘭斯塔德地區在政府管制的方式上以整體管理為主，方向上以空間管治為主。蘭斯塔德管委會和三角洲大都市協會[2]對本區域進行統籌管理。同時，歷次國家政策和嚴格的空間規劃都強調了“緊湊城市”的理念和對“綠心”的保護。這些政策和規劃都限制了城市的發展空間，從而要求城市之間通過協作實現發展。相比而言，長三角地區的政府管治相對松散，雖然2008年國務院審批通過的《長江三角洲地區區域規劃》強調區域“協作”的理念，并在一定程度上促進了區域內基礎設施的一體化發展。但是，從產業發展的一體化而言，由于缺少統一機構的統籌管理，長三角地區內部存在各級政府和企業構成的多元利益主體，各方的博弈一定程度上降低了行政協議的執行力度。同時，由于空間管治的缺失，城市在自身利益的考量下更傾向于自身的擴張發展而非區域協作，從而限制了長三角地區網絡城市的發展。

由比較分析可知，中心城市職能的過于集中，腹地城市經濟發展水平存在差異且專業化程度不足，同時政府的管治過于松散且力度不足，這些都是區域尺度下長三角地區仍然受中心地范式主導的內在動因。

圖7 長三角地區各城市人流的首位目的城市分布圖

圖8 長三角城市群人流結構的省際差異

圖9 江、浙兩省一般城市省內人流與省際人流的比較

3 結論與展望

從長三角地區區域流動空間的特征來看，長三角地區具有明顯的多中心的結構，存在上海、南京、杭州3個中心；從組織方式而言，以蘇州、溫州為代表的城市專業化發展增強了城市與區域內其他城市的聯系強度，這一關系導向的區域組織方式表明長三角地區已經出現了一定意義的城市網絡特征。然而，從總體而言，長三角區域流動空間中節點城市對人流牽引力的規模依賴、中心城市主導區域的流動空間以及行政區劃對區域流動空間的約束等特征都是中心地范式組織下的典型特征，表明目前在區域尺度下長三角地區的區域組織仍然是以中心地范式為主導的。中心城市職能的過于集中、腹地城市經濟發展水平存在差異且專業化程度不足，同時政府的管治過于松散且力度不足，這些都是限制長三角地區網絡化發展的內在原因。

利用網絡模型對區域空間組織結構進行解讀是目前區域研究的研究熱點之一，然而數據源是目前研究的瓶頸所在。社交網絡的普及及其位置數據獲取為突破這一瓶頸提供了機遇。研究表明，借助社交網絡上產生的位置數據可以實現區域短時人口流動的模擬，分析流動空間的結構特征。社交網絡的位置數據綜合了統計數據與問卷訪談數據的優勢，具有可獲取性、連續性、微觀性與直觀性等特點。然而，整個分析是建立在不同城市社交網絡用戶的比例與信息發布的偏好相同的假設下進行的，如何將這一假設帶來的偏差綜合考慮到研究之中還需要進行進一步的探討。此外，由于本文的討論僅停留在一個時間節點上，如何獲取多個時間節點的數據對區域的空間組織方式及其演變進行進一步探討，為區域發展提供相應的政策建議，也是需要進一步關注的問題。

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