長江中游城市群空間相互作用及網絡結構研究

周曉艷, 李秋麗 甘　甜,程　雪

(武漢大學資源與環境科學學院，中國 武漢　430072)

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長江中游城市群空間相互作用及網絡結構研究

周曉艷, 李秋麗 甘甜,程雪

(武漢大學資源與環境科學學院，中國 武漢430072)

摘要在國家重點實施長江經濟帶戰略的背景下，為了探究長江中游城市群內部結構、城市間的相互作用，本文基于引力模型和潛力模型，得到長江中游城市群2013年31市之間的空間相互作用強度和2004—2013年的潛力值.在此基礎上，繪制網絡結構圖并進行網絡中心性和凝聚子群分析.結果發現：武漢城市群和長株潭城市群相互作用值普遍較高，遠高于江西省的環鄱陽湖城市群；近10年潛力值演變中，武漢一直居于首位，緊隨其后的是長沙、黃岡等市，城市集聚能力較強；景德鎮、鷹潭、天門等邊緣城市則一直居后，集聚能力較弱；長江中游城市群存在明顯的網絡結構，城市中心呈現“兩強一弱三核心”的結構特征，武漢、長沙中心輻射作用較強；城市群內小團體現象比較明顯，且存在中心與邊緣現象，城市群凝聚力仍有待加強.

關鍵詞空間相互作用；網絡結構；長江中游城市群

為了保障生產及生活的正常運行，城市之間、城市和區域之間總是不斷地進行著物質、能量、人員和信息的交換，這些交換稱之為空間相互作用.正是這種相互作用，才把空間上彼此分離的城市結合為具有一定結構和功能的有機整體[1].探究城市群空間結構及內部城際作用聯系，對提升城市群競爭實力，促進區域一體化發展具有十分重要的意義.

長江中游城市群以一條“黃金水道[2]”貫通，是長江經濟帶三大跨區域城市群支撐之一，也是實施中部地區崛起戰略、促進區域一體化的重點區域，在我國區域發展格局中占有重要地位.2013年2月，長江中游城市群4省會城市達成了《武漢共識》，提出將長江中游城市群打造為國家經濟增長“第四級”[3-4].2014年9月國務院發布《關于依托黃金水道推動長江經濟帶發展的指導意見》,國家重點實施“長江經濟帶”戰略[5-6].2015年4月《長江中游城市群發展規劃》的發布[7]將長江中游城市群范圍重新界定.然而其結構的復雜性決定著長江中游城市群規劃發展不能操之過急，需要一體化的統籌機制[8-9].

對于城市相互作用的研究，國內外常用的模型是引力模型和城市流模型[10].近年來眾多學者采用改進后的引力模型進行城市間相互作用研究，顧朝林等基于重力模型計算空間聯系強度，劃分中國城市體系[11]；劉靜玉等采用引力模型和潛能模型研究了中原經濟區城市間相互作用并進行時空格局演變分析[12]；關偉和周忻桐運用引力模型和潛力模型研究了遼中南城市群的空間相互作用[13]；王濤與曾菊新則研究了長江中游城市群空間相互作用[14].對城市群空間結構的探究，社會網絡分析方法也已得到廣泛應用.李響采用社會網絡分析方法探究了長三角地區網絡結構[15]；王圣云等探究了長江中游城市集群經濟網絡結構[16].目前城市群研究主要集中在長三角、珠三角和京津冀等成熟城市群，以長江中游城市群為研究對象的研究相對較少，且內容多涉及城市群范圍的探討[17-18].為探究長江中游城市群城際之間的相互作用及存在的空間結構，本文采用引力模型、潛力模型以及網絡結構分析的方法，對長江中游城市群城市之間的相互作用強度和集聚能力，以及存在的空間網絡結構進行了分析，以期為促進長江中游城市群空間結構優化升級，加快城市群整體經濟發展提供一些參考指導.

1研究范圍及數據來源

1.1研究范圍

對于長江中游城市群范圍的界定，學術界存在一些差異.本文主要根據2015年4月《長江中游城市群發展規劃》提出的長江中游城市群范圍，即地跨湖北、湖南和江西三省，以武漢城市圈、長株潭城市群及環鄱陽湖城市群為主體的特大型城市群.具體包括：湖北省的武漢、黃石、鄂州、黃岡、孝感、咸寧、仙桃、潛江、天門、襄陽、宜昌、荊州、荊門，湖南省的長沙、株洲、湘潭、岳陽、益陽、常德、衡陽、婁底，江西省的南昌、九江、景德鎮、鷹潭、新余、宜春、萍鄉、上饒、撫州、吉安，共31市.

1.2數據來源

地級市數據來自2005—2014年《中國城市統計年鑒》.由于湖北省的仙桃、潛江及天門屬于省直管縣級市，部分年份(2009，2010，2011)的《中國城市統計年鑒》缺少地區生產總值數據.因此部分年份數據來自《湖北統計年鑒》，經比較二者統計數據接近一致.圖件數據來源于1∶400萬全國基礎地理數據庫.

2研究方法

2.1引力模型和潛力模型

引力模型是衡量城市間相互作用及聯系強度最常用的模型.該模型認為，兩個城市間的相互作用與這兩個城市的人口規模(表示城市的質量)成正比，與它們之間的距離成反比.在此基礎上，本文將城市質量用人口和地區生產總值兩個指標進行衡量，對引力模型進行一定程度的改進.公式為：

(1)

式中，Iij為i，j 兩市間相互作用量；Pi，Pj；Gi，Gj分別代表兩市的人口和地區生產總值；Dij為兩市間最短公路里程；b 為距離衰減指數，參考已有研究，本文b值取2[19].

潛力模型在引力模型的基礎上得到.引力模型計算一對城市間的相互作用量.潛力模型則是計算一個城市與城市空間分布體系內所有城市的相互作用量，可以反映城市的集聚能力.本文借鑒羅芳等人計算潛力值的方法，公式[20]為：

(2)

(3)

式中：Iij為引力模型計算出來的空間相互作用強度值；Kij為權數，它反映城市i對Iij的貢獻率.

2.2集群網絡結構分析

網絡結構由節點和連線組成，節點代表系統中的個體，連線代表個體之間的聯系.城市群中城市的個數即為網絡系統中節點個數.應用網絡分析可以使城市集群網絡結構變得更加直觀可控，量化測評效果也更加明顯.本文采用社會網絡分析軟件Ucinet生成城市相互作用強度的網絡結構圖，并從網絡中心性和凝聚子群方面進行分析[21].

(1)網絡中心性.該指標衡量網絡中節點的中心性程度，可用程度中心度表示.公式為：

(4)

式中，CD(ni)為程度中心度；Xji為節點間的聯系強度, 即式(1)計算的城市間相互作用強度，考慮到方向性，此處聯系強度已加入權數.

(2)凝聚子群.凝聚子群由網絡中關系更直接、緊密的節點組成.凝聚子群分析主要探討整體網絡結構如何由群體小結構組成以及子群內部成員之間的關系等.

3空間相互作用強度及潛力值演變分析

3.1相互作用強度分析

根據引力模型，計算2013年長江中游城市群31市的空間相互作用量，結果如表1所示.

根據表1所示結果，長江中游城市群空間相互作用強度值差別較大，最高值為1 109.6，最低值僅為0.1.為便于分析，將空間相互作用值劃分為5個強度等級：分別是超高強度(作用值>500)、高強度(作用值為100～500)、中等強度(作用值為10～100)、低等強度(作用值1～10)、微弱強度(作用值為0～1).由此分析可知：①統計各強度等級包含的表中數值的個數也即相互作用城市對的個數，在長江中游城市群930對相互作用城市中，超高強度有9對城市，高強度有17對，中等強度有247對，低等強度有528對，微弱強度有129對.可見長江中游城市群城市間總體空間相互作用以中低強度為主，空間作用均值為21.5.②城市間差異尤其是城際聯系最強與最弱之間差別較大.具體來看，其中超高強度空間相互作用的城市對分布在湖北省的武漢-黃岡-鄂州-孝感和湖南省的長沙-株洲-湘潭兩兩之間，江西省的環鄱陽湖二級城市群內城市間相互作用以中低強度為主.③各城市對其自身二級城市群內城市相互作用值最大，而與其他省份城市間相互作用值則均偏小，以武漢市為例，武漢-黃岡、武漢-孝感相互作用量分別達到496.7和559.1，而與湖南省的長沙相互作用值僅49.5，武漢-南昌則僅為28.2，由于距離的增加，省級城市之間的經濟聯系隨之減弱.即便是同一省份內城市，距離較遠的兩市間比如黃石-襄陽之間相互作用也僅為4.7的較低強度.④比較二級城市群中各城市相互作用值發現，武漢城市群和長株潭城市群作用值普遍較高，明顯高于環鄱陽湖城市群.環鄱陽湖城市群中相互作用最高值在新余—宜春間，僅為91.8.值得注意的是環鄱陽湖城市群中心城市南昌與長江中游城市群其他城市的相互作用普遍較低.由于環鄱陽湖城市群沿湖分布，相互距離較大，南昌與其他城市群城市間距離較遠，很大程度上影響了其城際聯系.

3.2潛力值演變分析

按照潛力值公式計算長江中游城市群31市的潛力值，以顯示長江中游城市群的集聚能力，并在ArcGIS 10.0中制作各市2004—2013年間4個時間斷面的潛力值變化專題圖，結果如圖2所示.

分析2004—2013年潛力值數據表和變化專題圖發現：從潛力值排名來看，長江中游城市群各市近10年間潛力值排名變化很小.其中，武漢一直居于首位，除2004年外，排在其后的分別是長沙、黃岡、株洲、湘潭和黃石.武漢、長沙潛力值比其他城市高出許多，城市集聚能力強，與其他城市關聯密切，是長江中游城市群的核心城市，對整個區域發展起到核心帶動作用.從潛力值變化直方圖來看，近十年來，長江中游城市群各市的潛力值都呈現遞增趨勢.潛力值排在最后幾位的雖然略有變化，但基本是景德鎮、鷹潭和天門，這些城市自身經濟規模和人口較少，與中心城市距離較遠，受到的輻射帶動作用有限，多位于城市群邊緣.

4網絡結構特征分析

將2013年長江中游城市群31市之間的空間相互作用值導入社會網絡分析軟件Ucinet 6中，得到如圖3所示的網絡結構圖.

圖2　長江中游城市群各市潛力值變化空間分布圖(2004—2013)Fig.2　Spatial distribution of cities’ potential value of urban agglomeration in the middle reaches of Yangtze River from 2004 to 2013

圖3　長江中游城市群空間相互作用強度網絡結構圖Fig.3　The network structure of spatial interaction intensity of urban agglomeration in the middle reaches of Yangtze River

圖中直線表示兩個城市間的聯系強度，強度值越高，連線越粗，反之則較細.觀察發現，黃岡-鄂州-武漢與長沙-株洲-湘潭各自呈現粗三角形狀的較強聯系，武漢-孝感，長沙-益陽-常德，宜春-新余等城市間也建立了較強聯系.從二級城市群層面看，長株潭城市群總體聯系較強，武漢城市群大城市影響比較顯著，較強聯系主要集中在武漢、鄂州、黃岡、孝感等市.相比之下，環鄱陽湖城市群整體聯系比較弱，只有宜春-新余間聯系較強，作為中心城市的南昌市與其他城市間的聯系則并不顯著.不同省份間城市比如長沙-萍鄉，宜昌-宜春，咸寧-景德鎮等之間也存在一定聯系.這些城市基本位于自身所屬二級城市群邊緣，與其周邊城市群邊緣城市距離較近，形成相對較強聯系.

4.1網絡中心性分析

根據式(4)計算2013年長江中游城市群各市的程度中心度并繪制直方圖，結果如圖4所示.

圖4　長江中游城市群集聚網絡程度中心度直方圖Fig.4　The histogram of network center degree of urban agglomeration in the middle reaches of Yangtze River

分析網絡中心性發現，武漢、長沙、黃岡、株洲、湘潭、鄂州的程度中心度值較高.且普遍集中在湖北和湖南兩省區，在地域上黃岡、武漢、鄂州相互距離較小；長沙、株洲、湘潭作為長株潭二級城市群的中心城市，地域上更是呈緊密的三角形結構.這些城市在長江中游城市群經濟集聚網絡中處于中心地位，對周邊地區的輻射帶動作用也十分強.值得注意的是2013年江西省宜春的程度中心度值高于其省會城市南昌，具有更高的中心性，近年來其人口經濟增長較快，城市發展迅速.

4.2凝聚子群分析

凝聚子群分析也叫小團體分析，是以城市間的經濟聯系強度為依據探討集群內城市的小團體集聚現象，可以顯示城市群網絡的內部微觀結構.通過這種小團體集聚現象可以判斷城市群內哪些城市間的經濟聯系更加緊密，合作行為更為頻繁，也可分析凝聚子群間的相互作用關系.

運行Ucinet 6中角色分析concor(迭代相關收斂法)算法，得到長江中游城市群城市空間相互作用強度網絡的凝聚子群結構聚類圖和表(如圖5和表2所示).如圖5所示，在2級層面內，長江中游城市群有4個小團體，分別是小團體1(由武漢、孝感、咸寧、九江、黃岡、鄂州、黃石7市組成)、小團體2(由仙桃、天門、襄陽、宜昌、荊州、荊門、潛江7市組成)、小團體3(由長沙、株洲、衡陽、萍鄉、湘潭、常德、益陽、婁底、岳陽9市組成)和小團體4(由景德鎮、南昌、上饒、撫州、鷹潭、新余、宜春、吉安8市組成)；在3級層面，長江中游城市群有8個凝聚子群，分別是凝聚子群1(由武漢、孝感、咸寧、九江4市組成)、凝聚子群2(由黃岡、鄂州、黃石3市組成)、凝聚子群 3(由仙桃和天門組成)、凝聚子群4(由襄陽、宜昌、荊州、荊門和潛江5市組成)、凝聚子群5(由長沙、株洲、衡陽、萍鄉、湘潭5市組成)、凝聚子群6(由常德、益陽、婁底和岳陽4市組成)、凝聚子群7(由景德鎮、南昌、上饒、撫州和鷹潭5市組成)和凝聚子群8(由新余、宜春和吉安3市組成).分析發現，這些形成的凝聚子群和小團體與各城市地理位置分布基本一致，同一凝聚子群中的城市間具有更為密切的聯系，資源、信息等要素的流動更為頻繁，合作交流更為廣泛.

圖5　長江中游城市群城市空間相互作用強度網絡凝聚子群分析結果圖Fig.5　Urban spatial network interaction strength condensing subgroup analysis of urban agglomeration in the middle reaches of Yangtze River

(1)武漢城市群包含的13個城市中，在3級層面分屬于4個凝聚子群中，其中仙桃和天門單獨構成一個小的凝聚子群，與其他城市間交流較少，這也在一定程度上說明武漢城市群存在核心與邊緣現象.以武漢、黃岡等為中心的凝聚子群集聚能力較強城市比較密集，而仙桃、天門等市在湖北省武漢城市群內則位于相對邊緣，城市間的經濟聯系不夠緊密，中心城市的輻射作用仍有待加強.

(2)長株潭城市群所含8個城市分別歸屬于2個3級層面的凝聚子群5和6中，說明長株潭城市群凝聚力較強，已經在長江中游巨型城市群中形成比較集中的增長極.

(3)環鄱陽湖城市群所包含的10個城市，在3級層面分別歸屬于4個凝聚子群中，其中九江屬于與武漢、孝感、咸寧組成的凝聚子群1中；萍鄉則歸屬于與長沙、株洲、衡陽、湘潭組成的凝聚子群5中；九江和萍鄉都位于省的邊緣位置，與其所在二級城市群內南昌、宜春等市的聯系并不十分緊密.由于距離原因，九江受武漢城市群影響較大，萍鄉與長株潭城市群的聯系較為緊密.

表2長江中游城市群城市空間相互作用強度網絡3級層面凝聚子群密度矩陣

Tab.2Density matrix of urban spatial interaction strength condensing subgroup at third network level of urban agglomeration in the middle reaches of Yangtze River

123456781133.73381.93218.92313.2658.55611.7539.3095.123284.614499.8354.3184.6103.6934.6283.4172.910317.1824.03011.9987.0212.0804.3740.6280.718413.4034.42611.78740.0604.85611.1851.2541.46858.7393.7162.6035.022229.71544.9504.20118.355611.2024.6155.38911.46744.58833.0182.3535.07779.3463.4200.6361.2564.0322.29920.2538.00086.3512.6191.91711.39113.9265.0098.04054.661

分析表2發現：(1)長江中游城市群各凝聚子群間普遍存在相互作用，表中未出現0值，這也說明城市群網絡化程度較強.可以看出，表中對角線上凝聚子群密度值最大，其自身相鄰的凝聚子群之間即同一行列子群的相互作用值也相對較大.隨著距離增加，其子群的輻射作用力逐漸減弱.以長沙、株洲、衡陽、萍鄉、湘潭組成的凝聚子群5為例，自身子群內密度值最大為229.715，對其鄰近子群6(常德、益陽、婁底和岳陽)輻射凝聚也較強，其密度為44.950，對相隔較遠的凝聚子群3(仙桃和天門)、7(景德鎮、南昌、上饒、撫州和鷹潭)則影響較小.(2)3級層面上，凝聚子群密度最大的分別是凝聚子群2(黃岡、鄂州、黃石)，凝聚子群5(長沙、株洲、衡陽、萍鄉、湘潭)和凝聚子群1(武漢、孝感、咸寧、九江).其中黃岡-鄂州-黃石組成的凝聚子群密度值最高為499.835，對其周邊武漢、孝感等市形成的凝聚子群1也具有較強的經濟輻射作用，其凝聚子群密度為84.614.

5結論與建議

本文根據引力模型和潛力模型，計算了長江中游城市群城市間空間相互作用值和潛力值，并用社會網絡分析方法對城市群網絡結構進行網絡中心性和凝聚子群分析.分析得出：①武漢城市群和長株潭城市群相互作用值普遍較高，其中武漢-黃岡-鄂州-孝感，長沙-株洲-湘潭等市之間具有高于500的超高強度，遠高于江西省的環鄱陽湖城市群.②2004—2013十年潛力值演變中，武漢一直居于首位，緊隨其后的是長沙、黃岡等市，城市集聚能力較強.景德鎮、鷹潭、天門等邊緣城市則一直居后，集聚能力較弱，受中心城市輻射帶動也很有限.③長江中游城市群目前屬于“兩強一弱三核心”的空間網絡結構，具有兩個較強中心武漢、長沙和一個較弱中心南昌.近年來宜春發展較快，潛力值排名提高，甚至2013年程度中心度超越南昌.城市群內小團體現象明顯，3級層面內仙桃和天門組成單獨凝聚子群；江西的九江和萍鄉則分別歸屬于武漢和長沙等市組成的凝聚子群，其二級城市群存在中心與邊緣現象，城市群凝聚力仍有待加強.

從本文研究來看，城市群三大中心之間的作用聯系并不十分密切，二級城市群間網絡聯系較弱，小團體集聚現象明顯，區域差異和行政分割影響了省際間物質信息流動，提高了交易成本；且城市群內部發展并不均衡，環鄱陽湖城市群區域實力明顯較弱，邊緣城市與中心城市經濟實力差距較大.因此，長江中游城市群應逐步打破行政區劃壁壘，進一步加強地區合作，降低貿易成本；同時城市群內應建立更便捷的交通設施，消除距離衰減對城際聯系的影響；應重點加強環鄱陽湖城市群地區建設，提高其與以武漢、長沙為中心的城市群之間的合作聯系，且注重邊界地區交流合作；應充分發揮中心城市人才技術優勢，提高其核心輻射能力，帶動中小城市發展，實現城市群內資源共享；此外，還應發揮地區特色，積極培育新的區域增長極，如黃岡-鄂州-黃石地區，宜春等，以提升城市群整體實力.

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(編輯HWJ)

DOI:10.7612/j.issn.1000-2537.2016.04.001

收稿日期：2016-03-25

基金項目：國家基礎科學人才培養基金科研能力訓練項目(J1103409)；教育部人文社會科學研究青年基金(14YJC630216)

*通訊作者,E-mail：1462182748@qq.com

中圖分類號K901

文獻標識碼A

文章編號1000-2537(2016)04-0001-07

Study on the Spatial Interaction and Network Structure of Urban Agglomeration in the Middle Reaches of Yangtze River

ZHOUXiao-yan,LIQiu-li*,GANTian,CHENGXue

(School of Resource and Environmental Science, Wuhan University, Wuhan 430072, China)

AbstractUnder the background of carrying out the national key strategy of the Yangtze river economic belt, in order to explore the internal structure and the interaction between cities based on gravity model and potential model formula, this paper presents the calculation results on the spatial interaction intensity and potential value of 31 cities in the middle reaches of Yangtze river. Based on our results, we drew the network diagram and analyzed the network centrality and the phenomenon of cohesive subgroups. It is found that the Wuhan metropolitan area and Changsha-Zhuzhou-Xiangtan urban agglomeration had high interaction values, which were much higher than those of the Poyang lake urban agglomeration in Jiangxi Province. From the evolution result of the potential value within 10 years, we found that Wuhan has always been in the first place, followed by the Changsha, Huanggang and so on, which are also strong in urban agglomeration. Satellite cities like Jingdezhen, Yingtan and Tianmen had been in the latter category, and their accumulation abilities were weak and little influenced by center cities nearby. Our network analysis found that the spatial structure of urban agglomeration in the middle reaches of Yangtze River contains the feature of three cores including two giant polars and a weak one. Two strong cores were Wuhan and Changsha, and the weak core was Nanchang. In the three levels of spatial network, urban agglomerations in the middle reaches of Yangzi River had obvious small-group phenomenon. Besides, there was an apparent phenomenon of center and periphery in urban agglomeration of Yangzi River. The concentration ability of urban agglomeration still needs to be strengthened.

Key wordsspatial interaction; network structure; urban agglomeration in the middle reaches of Yangtze River