基于百度指數的成渝地區雙城經濟圈城市網絡結構研究

宗會明，郝靈莎，戴技才

1. 西南大學 地理科學學院，重慶 400715； 2. 自然資源部國土空間規劃監測評估預警重點實驗室，重慶 400147；3. 重慶師范大學 地理與旅游學院，重慶 401331

隨著經濟社會高速發展，世界城市化、區域一體化進程加快，信息通信技術水平提升，城市間的交流聯系愈發緊密．城市間信息流逐漸由以紙質信件及飛機、火車、汽車等實體運載工具等一系列傳統承載媒介為主，向以互聯網技術為基礎的微信、網站等新興信息交流工具轉變，城市間聯系交流更快速密切[1]，形成一個以各個城市為節點、各種流為紐帶的巨大網絡，每座城市與其他城市之間存在牽一發而動全身的關系。

國內外眾多學者從多種角度、不同尺度區域范圍使用諸多方式對城市網絡結構進行研究．Castells提出的“流空間理論”[2]基于網絡化、全球化視角，以不同規模的城市為節點，以城市間各種物質交換、信息交流為紐帶，將各個地方連接成為一個流動空間，以闡釋位于網絡社會下的城市結構與地理空間，后續學者以此為基礎展開了城市網絡的研究[3-9]。

除此以外，隨著國家發展戰略的不斷調整，城市群地區將成為我國城市發展的主要區域，成渝地區雙城經濟圈建設對于形成優勢互補、高質量發展的區域經濟布局，構建以國內大循環為主體、國內國際雙循環相互促進的新發展格局具有重要作用．目前已有不少學者對成渝地區開展相關研究[10-15]．目前，尚缺乏利用百度指數數據對成渝雙城經濟圈城市網絡研究的相關信息。

近年來互聯網技術飛速發展，信息流成為城市間交流的重要載體，微博、谷歌、百度等網絡數據也成為用于城市網絡結構定量研究的重要數據．2019年全國搜索引擎用戶規模達到6.95億人，大約占全國總人口一半，百度作為全球最大的中文搜索引擎，其滲透率高達90.9%[16]，具有一定程度的網絡數據代表性，此前也有不少學者用百度指數相關數據進行研究，如文獻[17]驗證了百度指數與股票市場的相關性，證明了投資者有限關注與股票收益之間的聯系； 文獻[18]通過百度指數探究北京故宮“用戶關注度”數據與旅游實際人數之間的時空關系．基于百度指數的城市網絡可以反映信息技術背景下城市間的相互關切熱度和城市間的信息關聯度，進而在一定程度上反映城市社會經濟地位與城市間的社會經濟聯系．本文將信息流與城市網絡研究結合，基于百度指數相關數據，構建城市網絡分析模型，對成渝地區雙城經濟圈的城市網絡結構特征與演化規律進行分析。

1 案例地情況與研究設計

1.1 案例地概況

成渝地區雙城經濟圈地處我國西南部，其范圍包括重慶市的渝中、萬州等27個區(縣)以及開州區、云陽縣部分地區，四川省的成都、自貢、瀘州、德陽、綿陽(除北川縣、平武縣)、遂寧、內江、樂山、南充、眉山、宜賓、廣安、達州(除萬源市)、雅安(除天全縣、寶興縣)、資陽等15個市，面積共計18.5萬km2(圖1)．第七次人口普查數據顯示，2020年成渝地區雙城經濟圈內常住人口達到1.03億人口，占四川省、重慶市常住人口的88.75%，占全國總人口的7.28%； GDP為6.82萬億元，占四川省、重慶市GDP總量的92.70%，占全國GDP的6.72%。

圖1 成渝地區雙城經濟圈范圍

1.2 數據來源

百度指數是指處于某一城市的網民對某關鍵詞的搜索量，本文使用的百度指數指處在成渝地區雙城經濟圈中的某一城市網民對經濟圈內另一城市名稱的搜索量．百度平臺是全球最大的中文搜索引擎，具有數據獲取便利、信息量大的特點，在一定程度上可以用作城市網絡研究基礎數據。

本文選取成渝地區雙城經濟圈涵蓋的城市作為研究區域，包括重慶、成都、綿陽、宜賓、南充、達州、瀘州、樂山、德陽、遂寧、自貢、內江、眉山、廣安、雅安、資陽共計16個城市．使用2013年1月1日至2013年12月31日、2016年1月1日至2016年12月31日和2019年1月1日至2019年12月31日3個時段兩兩城市之間的百度指數．因獲取百度指數數值只能按市為單位，因此在本文中重慶、綿陽、雅安和達州這4個城市仍按整體行政區域獲取相關數據。

1.3 研究方法

借助Taylor及GaWC團隊提出的世界城市網絡研究相關方法[19]，構建成渝地區雙城經濟圈城市網絡。

1.3.1 信息流強度

利用2013年、2016年和2019年成渝地區雙城經濟圈兩兩城市之間的用戶搜索指數分別構成2013年、2016年和2019年成渝地區雙城經濟圈的百度指數矩陣．兩兩城市之間信息流強度計算公式如下：

Si=AB*BA

(1)

其中：Si為城市A與城市B之間的信息流強度；AB為處于城市A的網民對城市B的用戶搜索指數日均值；BA為處于城市B的網民對城市A的用戶搜索指數日均值。

城市信息流總量用Q表示，表示城市A與成渝地區雙城經濟圈中其他城市的信息流之和，計算公式如下：

QA=S1+S2+S3+……+Si

(2)

其中：QA為城市A在成渝雙城經濟圈內信息流總量；Si為城市A與成渝地區雙城經濟圈內各城市之間的信息流強度。

1.3.2 相對信息流強度計算

城市相對關注度表示某城市在成渝地區雙城經濟圈城市信息總量的相對占比，計算公式如下：

RA=QA/T

(3)

其中：RA為城市A相對關注度；QA為城市A在成渝地區雙城經濟圈中信息流總量；T為成渝地區雙城經濟圈中最大信息流總量。

1.3.3 中心度計算

社會網絡分析法是一種常用的分析研究社會網絡及其基本結構特征的方法[20]．中心度主要測量某個城市在一定地域范圍內與其他城市之間的聯系及影響力大小，可以較為準確地反映出節點在網絡中的重要程度，以表達某個城市在城市群網絡中的地位．中心度包含點入度和點出度兩個部分，點入度表示區域內其他城市對某個城市的影響程度，點出度表示某個城市對區域范圍內其他城市的影響程度[1]．點入度與點出度計算公式如下：

(4)

(5)

其中：n為范圍內城市數量；Ain為成渝雙城經濟圈內其他城市對城市A的影響程度；DiA為城市i對城市A的影響程度；Aout為城市A對成渝雙城經濟圈內其他城市的影響程度；DAi為城市A對城市i的影響程度。

2 成渝地區雙城經濟圈城市網絡結構現狀特征

2.1 大城市的集聚效應明顯，非均衡化程度高

由公式(1)、公式(2)計算得出2019年成渝地區雙城經濟圈16個地級市百度指數信息流強度，并通過ArcGIS軟件進行可視化處理(圖2)，用圓圈大小代表城市百度指數總量，圓圈越大表示總量越多．由圖2可以看出，成都和重慶的百度指數總量明顯高于其他城市，占據經濟圈信息流總量50.58%，說明成都和重慶在成渝地區雙城經濟圈中占據絕對核心地位，城市雙核集聚效應明顯．位于第3位城市信息流總量僅有第2位城市的44.59%，與前兩位城市差距較大，且后續第4～16位城市信息流總量在15萬～45萬區間，數值差距不大，均與成都和重慶兩座城市相差顯著，此數據顯露出現階段成渝地區雙城經濟圈城市發展非均衡化程度較高，主要集中在成都和重慶兩大中心城市，其城市發展極化效應遠超涓滴效應，兩座城市不斷積累利于自身發展的積極因素，形成集聚經濟，發展呈現兩極分化。

圖2 2019年成渝地區雙城經濟圈各城市百度指數示意圖

2.2 城市層級呈現“1+1+3+5+6”分布

利用ArcGIS軟件中的自然斷點法對城市百度指數總量數據進行可視化處理，將2019年成渝地區雙城經濟圈城市分為5個層級，形成“1+1+3+5+6”城市網絡結構(表1)，其中第1，2層級城市分別是成都、重慶； 第3層級中包含綿陽、宜賓、南充3座城市； 第4層級有達州、瀘州、自貢、德陽、樂山5座城市； 最后第5層級涵蓋了剩下6座城市(遂寧、眉山、內江、廣安、資陽、雅安)．通過比較每座城市的百度指數信息流總量，每一層級的城市之間信息流總量大致相同，但各個層級之間相差較大，城市網絡層級劃分明顯，成都、重慶處于明顯領先地位，是名副其實的城市群中心，綿陽、宜賓、南充次中心城市地位也較為明顯，雙城經濟圈層級結構分布較為清晰，呈現金字塔結構。

表1 2013，2016，2019年成渝地區雙城經濟圈城市網絡層級分布情況

2.3 城市之間的信息聯系程度密切，而成都對其他城市的影響最明顯

由公式(4)，(5)計算得出成渝地區雙城經濟圈各城市中心度相關數據，中心度可以表現出城市之間關聯性．根據2019年成渝地區雙城經濟圈點入度(圖3)，成都和重慶是點入度最高的城市，但與其他城市之間差距較小，經濟圈內各城市都會受到其他城市影響，說明城市之間溝通交流密切，差距不明顯； 依照成渝地區雙城經濟圈點出度(圖4)可知，成都點出度遠高于其他城市，重慶點出度處于第二位，但僅為成都一半．說明成都對其他城市的影響程度更高，與城市層級分布相符．從城市點出度與點入度差值中可以發現，經濟圈中僅成都、重慶、綿陽是正值，其他城市點出度小于點入度．點出度高于點入度城市與信息流強度前三城市相吻合，說明對其他城市影響力越高的城市發展水平更高，城市發展程度可以通過對其他城市的影響程度體現。

圖3 2013，2016，2019年成渝地區雙城經濟圈點入度

圖4 2013，2016，2019年成渝地區雙城經濟圈點出度

2.4 成都是成渝地區雙城經濟圈信息網絡中最核心的城市

利用2019年成渝地區雙城經濟圈信息流強度矩陣，依照信息流強度5萬、10萬為分界，形成成渝地區雙城經濟圈城市結構骨架圖(>10萬)、主干圖(5萬～10萬)、整體網絡圖(<5萬)(圖5)．根據圖5可以明顯看出，成渝地區雙城經濟圈的城市網絡結構骨架是以成都為中心呈放射性分布，說明經濟圈內其他城市與成都的交流較多．成都-重慶信息流強度最高，是成渝雙城經濟圈中最重要的一條信息流．根據城市網絡主干圖可以發現，網絡主干是以成都和重慶為中心的雙核心分布，但與重慶有信息流連接的城市僅為發展水平較高的城市以及距離重慶地理位置較近的城市，而成都則是所有城市都與其有主干圖層級的信息流強度．總之，在城市網絡結構圖可以體現出，成都與其他城市的聯系較重慶而言更密切，但雙核城市之間仍有差距，成都是成渝地區雙城經濟圈信息網絡中最核心的城市。

3 成渝地區雙城經濟圈城市網絡結構演化分析

3.1 城市間聯系明顯加強，雙核集聚效應增強

通過百度搜索引擎平臺獲取成渝地區雙城經濟圈城市之間的網民搜索指數，由公式(1)和公式(2)計算得出成渝地區雙城經濟圈16座城市百度指數信息流總量，以及各個城市2013年至2019年信息流總量增長率(圖6)。

圖6 2013，2016，2019年成渝地區雙城經濟圈城市百度指數總量及2013-2019年增長率

1) 城市間聯系明顯加強，相互影響增強．通過成渝地區雙城經濟圈各城市之間百度指數總量數據，可知2013年至2019年間成渝地區雙城經濟圈百度搜索總量從270萬增加到764萬，增幅達183.08%，年均增長率達18.94%．每個城市百度指數都呈現不同程度增長．這一系列數據表明經濟圈中城市間信息交流水平迅速發展，城市之間信息聯系加強，交流密切。

由公式(4)，(5)計算得出中心度的點出度和點入度指標(圖3、圖4)，進而分析城市網絡之間的關聯性．2019年中心度較2013年而言有了較大程度增加，各個城市對其余城市的影響程度及受其他城市影響程度都呈上升趨勢，說明成渝雙城經濟圈內各城市之間聯系加強，相互影響程度加深。

成渝地區雙城經濟圈各城市3個時間段的點入度數據(圖3)顯示，2013年至2016年期間，16座城市點入度均有大幅度提升，各個城市受其他城市影響加大，但在2016年至2019年階段，重慶、成都、綿陽、南充點入度呈現下降現象，說明這4個城市發展較其他城市而言速度較快，城市發展水平較高，受其他城市影響較少．宜賓市點入度一躍成為成渝地區第3名，說明宜賓與其他城市的信息聯系在增加，其在成渝雙城經濟圈城市網絡中的地位在增強。

成渝地區雙城經濟圈各城市3個時間段的點出度數據(圖4)表明，城市點出度兩極分化進一步加劇，成都、重慶兩座城市的點出度與其他14座城市的差距增大．在2013年至2016年期間，16個城市點出度呈現上漲趨勢，但2016年至2019年期間，除重慶、成都、自貢、綿陽、宜賓、廣安上升外，其他城市出現不同程度下降，城市間的影響程度差距愈發明顯．簡言之，2013年至2019年不同城市點出度變化分為3類：一類是點出度增長較大(>800)城市，包括重慶、成都、綿陽、宜賓4個城市，表明這些城市對經濟圈內其他城市的影響增大； 一類是點出度增長較小(0～800)城市，包括自貢、遂寧、南充、眉山、廣安、資陽、瀘州、德陽、內江、樂山、達州11個城市，表示對其他城市也有一定影響但存在一定局限性； 一類是點出度下降城市，僅雅安1個城市(-171)，表明雅安對經濟圈內其他城市的影響度下降。

2) 雙核集聚效應得到加強，進一步相向發展．第一，重慶和成都兩個城市在雙城經濟圈中始終占據主導核心地位．2013年成都、重慶兩個城市百度指數總量占經濟圈百度指數總量48.27%，2016年成都、重慶的百度指數總量占經濟圈百度指數總量51.94%，較2013年而言總量占比增加3.67%，說明在此階段成都、重慶雙核心集聚發展能力加強．2019年成都、重慶百度指數總量占比降至50.58%，較2016年而言，百度指數總量增加10萬，但是占比減少1.37%，說明在此階段經濟圈城市向成都、重慶雙城集聚效應增速有所減緩，其他城市之間聯系略微增加，但成都、重慶仍占據核心領導地位； 第二，重慶與成都的差距進一步縮小．由公式(3)計算得出，重慶相對信息流強度從0.49升至0.56，說明成渝兩城市之間信息流差距在不斷縮小，換言之，重慶在成渝地區雙城經濟圈中的作用在增加，雙城經濟圈構建速度進一步加快，進一步相向發展； 第三，各城市百度指數總量均有不同程度增長，但城市之間百度指數差值差距增大，城市之間的差距仍在加劇．在2013年百度指數總量最大和最小的城市是成都和資陽，前者數據是后者的17.41倍，差值為82萬； 2016年百度指數總量最大和最小的城市是成都和資陽，前者數據是后者的17.70倍，差值為230萬； 2019年百度指數總量最大和最小的城市是成都和雅安，前者數據是后者的17.03倍，差值為240萬(圖6)。

3.2 城市網絡結構發生轉換，層級分布日趨合理

利用ArcGIS軟件中自然斷點法對城市百度指數總量數據進行可視化處理(圖7)，將成渝地區雙城經濟圈城市分為5個層級，顏色越深代表城市層級越高，反之城市層級越低，了解成渝地區雙城經濟圈內部城市層級。

圖7 2013，2016，2019年成渝地區雙城經濟圈城市網絡層級

由表1可知，2013年成渝地區雙城經濟圈城市網絡層級按“1+1+2+9+3” 結構分布，2016年發展為“1+1+2+6+6”結構，2019年為“1+1+3+5+6”結構，可以發現經濟圈內第一、二層級城市一直是成都和重慶，未發生變化，說明成渝兩座城市在雙城經濟圈中的核心地位無法撼動，仍舊處于絕對引領地位．第三層級城市增加了宜賓，排行甚至超過原百度指數總量第四的南充，這一變化表明在2016年前第三層級城市主要分布于經濟圈北部，說明北部發展較南部更快，但是在2019年，第三層級城市增加了位于川渝地區南部的宜賓市，說明在2016年至2019年間，成渝地區雙城經濟圈南部地區發展迅速，受關注程度和發展速度甚至追趕上了老牌北部城市，經濟圈南北地區發展差異縮小．但遂寧、資陽、內江等位于成渝雙城經濟圈中部地區的城市等級依然較低，“中部塌陷”現象依然存在； 低層級城市等級躍遷，使得中層級城市數量增加，促進了成渝地區雙城經濟圈城市網絡日趨合理。

3.3 跨行政界線的城市聯系增多，城市網絡雛形初顯

骨架網絡聯系演化圖(圖5a，5b，5c)顯示，2013年僅成都-重慶一條信息流，2019年發展成為以成都為中心、呈放射狀分布的成渝地區雙城經濟圈網絡骨架．說明成渝經濟圈中多個城市與成都的聯系強度達到重慶與成都的聯系級別，說明在成渝地區雙核經濟圈網絡聯系中，受行政邊界影響較大，成都處于核心發展地位，對成渝地區雙城經濟圈城市影響更顯著，重慶發展較成都而言存在一定差距。

主干網絡聯系演化圖(圖5d，5e，5f)顯示，2013年至2019年主干網絡中涉及城市數量及范圍均增加，表明城市之間信息交流聯系更加頻繁．成渝地區雙城經濟圈城市網絡中，重慶的發展突破行政區劃的限制，與距重慶地理位置較近的四川城市建立密切聯系，重慶在雙城經濟圈中地位上升，與成都差距縮小．位于成渝地區雙城經濟圈南部的城市宜賓、自貢與成渝兩核心均有較強聯系，得到更多發展機遇，但還未發展成等級較高能作為網絡主干中心點的次中心城市。

整體網絡聯系演化圖(圖5g，5h，5i)顯示，2013至2019年成渝地區雙城經濟圈內城市間聯系增加，信息交流強度明顯提升．城市網絡分布更加均衡，南部次中心城市得到發展，城市網絡雛形開始顯露。

4 結論

在信息化時代，網絡聯系數據對于全面理解城市群網絡結構具有重要意義．本文通過采用2013年、2016年和2019年成渝地區雙城經濟圈百度指數數據，構建網絡分析模型，分析成渝地區雙城經濟圈城市網絡結構特征與演化規律．研究發現：

1) 2019年基于百度指數數據的成渝地區雙城經濟圈城市網絡結構呈現如下特征：城市網絡間聯系密切，大城市的集聚效應明顯，城市網絡的非均衡化程度高； 城市網絡呈 “1+1+3+5+6”等級分布； 成都是成渝雙城經濟圈最核心城市，對其他城市影響最大，重慶為次核心城市。

2) 2013年至2019年成渝地區雙城經濟圈城市網絡聯系明顯加強，雙核集聚效應明顯； 城市層級由“1+1+2+9+3”轉換為“1+1+3+5+6”5層級分布，宜賓等多個低層級城市實現躍遷，層級分布日趨合理； 網絡中南部城市增長速度較快，南北區域城市適當均衡，但川渝地區的中部地帶 “塌陷”現象仍然明顯。

3) 城市網絡結構方面，成都在成渝地區雙城經濟圈中的優勢地位明顯，但重慶在城市網絡中的地位增長更快，核心地位日益加強； 行政邊界在成渝地區雙核經濟圈網絡聯系的影響明顯，但以重慶為核心的跨行政區網絡聯系正在加強； 位于雙城經濟圈南部的宜賓、自貢與成渝兩核心均有較強聯系，提升明顯； 成渝地區雙城經濟圈網絡結構雛形初現。

基于百度指數分析的成渝地區雙城經濟圈城市信息網絡案例為中國城市網絡研究提供了一個新視角．研究發現，區別于以往基于多元城際客流與可達性的“雙核心”城市網絡結論，基于百度指數的城市網絡中，成都相對于重慶的核心優勢更為突出，但重慶的網絡地位提升速度更快； 三片區中南遂廣城鎮密集區穩定發展，川南地區發展速度更快，已經初步建設成為成渝地區雙城經濟圈的核心城市要素擴散區域，但是成渝主軸的中間地帶發展還有待加強，要培育建立能承載兩個核心城市要素擴散的次中心城市，才能進一步促進城市間交流聯系．所以成渝地區雙城經濟圈在發展的過程中不能只重視雙核的集聚發展，要發揮區域中心增長極的輻射帶動作用，注重次中心城市培育，強化區域網絡化結構發展。