“流空間”視角下長三角地區一體化發展空間分異特征

蔣海兵，商 碩

引言

改革開放以來，國家和地方高度重視長三角地區城市之間的協同發展，積極推動該地區經濟一體化發展。1992年由上海牽頭，南京、杭州協助，長江三角洲協作辦（委）主任聯席會議開始舉辦，涵蓋長三角14個主要城市。2010年國家發展改革委發布《長江三角洲地區區域規劃》。2016年國家發展改革委、住房和城鄉建設部發布《長江三角洲城市群發展規劃》，明確未來將長三角地區建成具有全球影響力的世界級城市群。2018年長三角一體化上升為國家戰略。2019年中共中央、國務院發布《長江三角洲區域一體化發展規劃綱要》，規劃重點從強調“點—軸”開發與協同到以都市圈為核心的重點板塊、重點區域協同發展[1]。

空間一體化是區域一體化發展的重要載體，它強調加強區域內部城市空間聯系強度，增強中心城市對落后地區的輻射帶動作用，縮小地區社會經濟發展差距[2]。長三角地區一體化國家發展戰略對該地區城市空間聯系研究提出現實需求，深入開展長三角地區城市空間聯系研究，揭示城市空間聯系網絡特征與發展趨勢，能夠有效識別長三角地區空間一體化發展水平和異質性，助力國家制定區域一體化發展政策和政府相關部門制定規劃方案。

“流空間”是圍繞人流、物流、技術流和信息流等要素建立起來的空間，以網絡流線和快速交通流線為支撐，創造一種有目的的、反復的、可程式化的動態運動[3]。城市空間聯系研究旨在探究城市空間相互作用和城市空間組織結構特征。早期研究普遍采用引力模型、城市流強度模型、靜態客貨流量數據和GIS技術剖析城市空間聯系格局[4-7]。近年來，學者們基于“流空間”理論，廣泛應用多元交通流數據和復雜網絡分析法開展城市空間聯系研究，解析城市空間聯系格局、空間組織模式及演化特征，表征日益網絡化的區域內部功能結構和關系，研究既涉及航空[8-9]、鐵路[10-11]、公路[12-13]、多元交通方式[14-15]視角下城市空間聯系網絡及其演變特征研究，又涵蓋多元“流空間”數據支撐下的城市群空間結構研究[16-20]。多元交通流數據和人口遷徙數據在城市空間聯系和城際出行網絡研究中得以應用[21-24]，揭示不同時間段城際人口流動規律，顯示城市空間聯系緊密程度。近年來學者們嘗試通過城市空間聯系研究定量測度同城化發展水平，同城化地區是城市群與都市圈一體化建設的核心區，它們在社會、經濟和空間等方面實現了協同發展[25]。

綜上所述，以往研究聚焦于交通流作用下城市空間聯系網絡分析與對比研究，而人口遷徙數據更多用于研究城際人口流動空間格局及其因素分析，人口流動視角下城市空間聯系格局研究相對較少。同時，基于城市空間聯系的同城化研究越來越多，而“流空間”視角下的區域一體化的研究則依然偏少。

有鑒于此，本文以長三角地區為實證區，利用人口遷徙數據和社會網絡分析方法，通過網絡中心性、網絡密度、凝聚子群等評價指標，從“點”“線”“面”尺度全方位解析長三角地區城市空間聯系網絡特征，表征空間一體化發展格局，以期為長三角地區高質量一體化發展規劃提供參考依據。

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源

《長江三角洲區域一體化發展規劃綱要》指出長三角地區規劃范圍包括上海、江蘇、浙江和安徽省全域。據此，本文研究范圍為上海及江蘇、浙江、安徽省的41個城市，采用2020年1月百度人口遷徙數據，獲取2020年1月1日—2020年1月9日長三角地區41個地級以上城市之間的人口遷徙流數據，并構建O—D城際日均人流矩陣。百度人口遷徙數據以地級市為基本單元，本文采用的數據為無量綱化處理數據，并非實際人口出行量數據。地區人流聯系強度在一定程度上反映區域社會經濟等各類要素的空間聯系格局，體現區域空間一體化發展水平，因而選擇人口遷徙流數據可說明空間一體化發展格局。

1.2 研究方法

社會網絡分析法認為社會是一個巨大的整體網絡，構成網絡的線是社會中的各種關系，而網絡節點可以代指社會中的各個行動者。通過研究整體網絡結構，把握網絡內部個體之間的關系，可以揭示網絡的整體性與層次性[26]。本文運用社會網絡分析法和UCINET軟件定量分析長三角地區城市空間聯系網絡特征。

①中心性。它主要用于衡量節點在網絡中的重要程度，可以測度城市地位以及在城市空間聯系網絡中的重要性。中心性有多種測度指標，本文選用度中心性指標，度中心性指與該節點有直接聯系的節點數[26]，反映節點在網絡中的重要程度和控制能力，也可以用來衡量城市交流能力的強弱，節點的度中心性程度越高說明該節點與其他節點的聯系越廣泛，城市交流聯系能力和信息獲取能力就越強。

②凝聚子群。在社會網絡研究中，若網絡中的行動者具有某些緊密、積極、直接或者經常的關系，這些行動者的子集合被稱為“小團體”或“凝聚子群”[26]。該指標可用于研究長三角地區城市空間聯系網絡結構特征，對城際人口流量的凝聚子群進行分析，厘清該地區城市“小團體”集聚及城市之間的親疏關系現象，以此表征區域空間一體化發展水平及其空間異質性。

③網絡密度。它表示網絡中凝聚子群內部或者凝聚子群之間的聯系緊密程度，網絡密度值越高，凝聚子群內部或凝聚子群之間的聯系越緊密。

2 長三角地區一體化發展空間分異特征

2.1 長三角地區一體化發展空間異質性測度分析

2.1.1 長三角地區城市空間聯系格局分析

本文運用GIS軟件的網絡分析模塊，將長三角地區城際人流量可視化（圖1），采用自然斷裂法，將城市對人流量劃分為5個等級，依次為高、較高、一般、較低和低等級。

圖1 長三角地區城市空間聯系網絡分析

首先，長三角地區相互鄰近的中心城市之間人流量最高，人流量值最高的城市對為上海—蘇州，人流量值高達155 489 543，它們均為長三角地區核心區中心城市，該城市對空間距離短，距離在100 km左右，城市常住人口規模和經濟體量大是人流量高的根本因素，兩地區域一體化水平很高，鄰近中心城市之間的聯系十分緊密，表明城市規模、地理位置和時空距離仍然是決定城市空間聯系強度的重要因素。

其次，高人流城市對集中分布于滬寧軸線與滬杭金軸線，兩條軸線擁有滬寧高速公路、滬寧高鐵、滬昆高速公路、滬昆高鐵等高速交通干線，兩條軸線范圍內城市對外輻射擴散和集聚能力明顯強于其他城市，沿線城市之間空間聯系強度高，空間一體化程度高，如上海—蘇州、南京—鎮江、蘇州—無錫、無錫—鎮江、杭州—金華、上海—嘉興、嘉興—杭州等城市對。同時，人流量較強的軸線包括杭甬軸線和沿海軸線，杭甬軸線涉及湖州、杭州、紹興和寧波，沿海軸線涉及連云港、鹽城、南通、上海、寧波、臺州和溫州。

第三，區域中心城市與鄰近的地級市構成的城市對人流量一般較高，城市空間聯系較強。南京—鎮江、蘇州—無錫、無錫—常州、上海—南通、上海—杭州、上海—金華、杭州—金華、上海—嘉興、杭州—嘉興、合肥—六安、杭州—紹興、杭州—湖州等城市對人流量值處于28 343 696—68 592 959，為較高城市對。

第四，省會城市、區域中心城市與其他城市共同構成“核心放射狀”空間格局。第三等級城市對主要有上海—鹽城、南京—鹽城、安慶—合肥、亳州—合肥、衢州—杭州等，這些城市對人流量值可以達到11 749 009—28 343 695，城市對人流量水平中等。由此可見，上海、南京、杭州和合肥等區域中心城市是長三角地區重要的目的地和出發地，它們與其他眾多城市之間社會經濟聯系十分密切。

最后，長三角地區外圍區域城市空間聯系一般較弱。第四等級城市對主要分布于長三角地區外圍地區，主要有連云港—徐州、連云港—鹽城、安慶—杭州、衢州—金華、宣城—蕪湖、淮安—鹽城等，這些城市對人流量值可以達到3 667 322—11 749 008，而處于最低等級的城市對人流量僅為13 498—3 667 321，該類城市對數量眾多，城市空間聯系較為薄弱。

2.1.2 長三角地區城市中心性分析

度中心性既表示城市之間的人口流量規模大小，又反映節點城市對城市網絡的控制力。采用自然斷裂法，將長三角地區城市度中心性值劃分為5個等級，分別表示高、較高、一般、較低和低級別。

城市度中心性空間格局中，度中心性高值區集中于少數中心城市。上海、蘇州、杭州的度中心性值最高，達到345 816 481—557 385 280，對長三角地區整體城市網絡的控制力最強，三市在城市網絡中交通樞紐地位十分突出，具有很強的集聚與輻射擴散能力。合肥、南京、無錫的度中心性較高，度中心性高的城市集中分布于滬寧軸線和滬杭軸線，度中心性由核心高值區向邊緣低值區逐漸遞減，低值區主要位于北部和西南地區城市，包括連云港、淮北、銅陵、黃山、衢州、麗水，邊緣城市度中心性值最低，僅為31 055 302—66 434 292，區域度中心性呈現出典型的“核心—邊緣”空間格局。度中心性高值區的城市和其他城市的社會經濟聯系十分緊密，而低值區城市受制于區位條件和自身城市發展規模，對外擴散水平相對較低。

2.1.3 長三角地區城市空間聯系網絡的凝聚子群分析

凝聚子群分析能夠區分哪些城市之間存在緊密、積極、直接或者經常的聯系。采用UCINET軟件Concor算法模塊和城際人口遷徙流量數據分析長三角地區城市凝聚子群特征，得到長三角地區二、三級凝聚子群組成狀況（表1）和密度值（表2—3）。

表1 2020年長三角地區城市空間聯系網絡凝聚子群劃分

表2 2020年長三角地區城市空間聯系網絡二級凝聚子群網絡密度分析

長三角地區城市空間聯系網絡在二級層面上出現4個凝聚子群（表1、圖2），區域內部形成以安慶—宣城為核心的西片區、合肥—宿州為核心的中片區、上海—蘇州—南京為核心的北片區、杭州—寧波為核心的南片區。首先，省域行政區邊界對二級凝聚子群形成作用突出，北片區與南片區與江蘇和浙江的省域行政區邊界基本一致，它表明行政區劃壁壘對城際人口流動的阻礙作用依然顯著。其次，子群分布形態具有一定的組織性，以空間距離鄰近性為基礎，形成了相對穩定的四片區格局。第三，從片區網絡密度看（表2），北片區網絡密度最高，為46 425 198.5，上海與江蘇省內城市空間聯系較其他省份更為緊密，上海、蘇州、無錫和南京對該凝聚子群內其他城市發揮著重要影響力。西片區密度最小，凝聚子群內部城市之間處于弱連接狀態，表明安徽省內中南部地區城市聯系相對較弱。在南片區中，杭州和寧波是該地區的核心城市。

圖2 長三角地區城市聯系網絡二級凝聚子群空間分布格局

長三角地區城市空間聯系網絡形成8個三級凝聚子群（表1、圖3），第1、2、3、4子群地處安徽省內，安徽省三級凝聚子群數量多，它表明該省內部城市聯系相對松散。第5和第6子群在江蘇和上海市內，第7和第8子群在浙江省內。第1子群包含安慶市、黃山市、淮南市、蕪湖市、池州市、銅陵市和六安市，子群網絡密度為1 960 150；第2子群包含宣城市、馬鞍山市和滁州市，子群網絡密度為1 503 894；第3子群包含蚌埠市、阜陽市、亳州市和合肥市，子群密度為11 610 053；第4子群包含淮北市、宿州市，子群密度為21 311 698；第5子群包含常州市、鹽城市、上海市、南通市、蘇州市、泰州市和無錫市，子群密度為24 621 316，在8個子群中該子群內部網絡密度值最高，城市空間聯系最為緊密；第6子群包含淮安市、南京市、徐州市、連云港市、鎮江市、宿遷市、揚州市，凝聚子群密度為9 292 408；第7子群包含舟山市、紹興市、寧波市、杭州市、嘉興市、湖州市，子群密度為17 986 030，網絡密度值較高；第8子群包含麗水市、金華市、衢州市、臺州市、溫州市，子群密度為7 017 354。對比8個子群可知，8個子群網絡密度由上海向外圍地區整體遞減，第3、5、6、7子群是長三角地區重要的凝聚子群，區內中心城市數量多，網絡密度值普遍較高，表明該地區城市內部聯系十分緊密，空間一體化發展水平相對較高，4個子群核心城市依次為合肥、南京、上海和杭州，而第1、2、8子群城際聯系偏弱，空間一體化程度較低。

通過對比分析8個子群之間的網絡密度（表3）可知，第1、2、3、4子群均在安徽省內，其中，子群1、2、4均與子群3聯系最緊密，子群3是安徽省核心子群，擁有安徽省會合肥。子群2和4與子群6聯系較為緊密。安徽省內三級子群數量最多，與省會城市一組的子群內部城市數量少，說明該省內部城市之間聯系程度較弱，合肥對本省其他城市的影響力相對有限。子群5與子群6、7之間的網絡密度高，表明這些子群之間的聯系緊密，與其他子群聯系薄弱。子群5、6和7擁有上海、蘇州、南京、杭州、寧波等中心城市，是長三角地區核心子群。安徽省內4個子群與5、6和7子群之間的網絡密度低，凝聚子群之間聯系強度較弱，它顯示安徽省內城市與長三角核心地區之間的空間一體化程度相對較低。分析結果表明，三級凝聚子群之間的空間鄰近關系、高速交通網絡走向、核心城市規模及省域行政區劃等因素制約著凝聚子群之間的聯系程度，它們是影響空間一體化的關鍵因素。

表3 2020年長三角地區城市空間聯系網絡三級凝聚子群網絡密度分析

2.2 長三角地區多尺度的區域一體化發展空間特征

城市聯系網絡指標測度指標刻畫了長三角地區一體化發展空間分異格局，識別出空間一體化高發展區和中低發展區，其中，區域一體化高發展區包括都市圈地區、關鍵“軸—輻”擴展區和核心組團區，區域一體化中低發展區則為過渡組團區和邊緣組團區。

首先，長三角地區形成了高強度的向心性城市空間聯系格局，圍繞區域中心城市構成了眾多的高強度城市對，多個城市對組成都市圈地區，都市圈地區城市空間一體化發展水平普遍較高，社會經濟聯系十分緊密。都市圈是長三角區域一體化發展的重要戰略引擎，已經成為支撐區域高質量發展的重要平臺[26-28]。上海和蘇州、南通、嘉興、杭州人流量高，南京—鎮江和合肥—六安人流量較高，反映上海與蘇州等城市一體化程度很高，而鎮江、六安則與省會城市一體化水平較高。

其次，長三角地區高強度城市聯系網絡呈現出“軸—輻”結構，該空間聯系網絡由中心城市為核心的放射狀軸線和中心城市之間的軸線共同構成，它們組成了關鍵“軸—輻”擴展區。

第三，江蘇東部與浙江北部組團為核心組團區，它們地區內部網絡密度高；安徽西南部組團為邊緣組團區，它們距離區域核心城市遠，聯系弱；核心組團區和邊緣組團區以外的地區為過渡地區。

總之，長三角地區呈現出多層次多尺度的區域空間一體化發展格局。其一，都市圈建設帶動下的區域一體化發展，包括上海、南京、合肥、杭州、寧波、蘇錫常都市圈。其二，重要軸線牽引驅動下的區域一體化發展，涉及滬寧發展帶、杭甬發展帶、滬杭金發展帶、皖江發展帶和沿海發展帶沿線城市。其三，組團分區推進下的區域一體化發展。既有內部聯系緊密的核心組團，也有內部聯系相對松散的邊緣組團。

3 結語

本文通過人口遷徙數據與社會網絡分析法，構建長三角地區城市空間聯系網絡模型，通過網絡密度、中心性和凝聚子群等指標刻畫長三角地區城市空間聯系網絡特征，據此研判長三角地區空間一體化發展差異，為區域空間一體化測度提供定量的研究視角。長三角地區一體化發展空間分異特征包括3個方面。

首先，上海、蘇州、杭州、南京、合肥等節點城市對長三角地區城市網絡具有突出的影響力和控制力，大規模人口流動主要發生于核心城市之間。黃山、淮北、連云港等長三角外圍地區城市處于弱勢地位，城市人流量相對有限。長三角地區城市度中心性呈現典型的“核心—邊緣”空間格局。

其次，長三角地區高強度城市聯系網絡呈現出“軸—輻”結構。高聯系強度城市對集中分布于滬寧軸線和滬杭金軸線沿線，外圍地區城際空間聯系一般較弱。并且，高強度城市對具有明顯的向心性特征，以中心城市為核心的放射狀軸線和重要交通軸線共同構成高強度城市聯系的“軸—輻”結構。

第三，長三角地區凝聚子群之間聯系和凝聚子群內部聯系水平差異顯著。江蘇東部、上海和浙江北部的凝聚子群不僅內部城際聯系密切，而且凝聚子群之間聯系也較為緊密，區域一體化程度較高。與之相比，安徽省內凝聚子群與江蘇、上海和浙江的凝聚子群聯系較為薄弱。此外，鄰近關系、高速交通通道走向、核心城市規模、省域行政區劃等因素影響著凝聚子群之間的聯系程度和子群空間形態。

綜上所述，長三角地區空間一體化發展呈現出多尺度區域一體化發展格局，區域一體化空間格局不僅展現出由上海向外圍地區逐漸遞減的“核心—邊緣”圈層結構和“軸—輻”式高強度城市空間聯系網絡，而且不同片區內部一體化發展水平也存在顯著的空間異質性。

因而，為持續推動長三角地區空間一體化發展進程，在遵循城市空間聯系規律的基礎上，依托長三角地區日益完善的高速公路和高速鐵路網絡，通過“以點帶線、以線促面、點線面融合”的方式，構筑多層級“軸—輻”空間組織模式。其一，都市圈建設將不斷強化中心城市及其毗鄰城市之間的放射狀“輻條”式聯系結構。其二，圍繞高速交通網絡和中心城市打造區域一體化發展的關鍵軸線，從而有助于打破行政區劃壁壘，建立不同等級的“軸—輻”式的空間一體化發展區，尤其針對外圍地區構筑一體化發展軸帶，如寧安軸帶、徐鹽軸帶和連鎮軸帶。其三，針對邊緣組團區，通過培育重要軸線和組團內中心城市，提升中心城市對弱勢地區的輻射帶動效應，促進地區一體化進程。