信息流視角下京津冀城市群的網絡特征

李硯忠,王 濤

(1.河北農業大學 人文社會科學學院,河北 保定 071001;2.河北省“鄉土文化與鄉村治理研究中心”重點基地,河北 保定 071001)

城市群是指以中心城市為核心,向周邊地區擴散的眾多城市的集合,在經濟社會發展中發揮著重要作用[1]。經濟結構、社會結構和規模結構在區域空間上的投影,體現了城市群的空間組織形態,反映了城市之間的關系和互動。隨著現代社會生產力的加速發展,超大城市人口和資源的規模也與日俱增,這也成為了信息、金融、科技等產業飛速發展的催化劑,城市群的空間結構在此背景下不斷演化[2]。習近平總書記在京津冀三省市考察并主持召開京津冀協同發展座談會時提出要立足于推進人流、物流、信息流等要素市場一體化[3]。可見,要素流對于京津冀協同發展具有重要意義。21世紀以來,隨著信息技術的快速發展,信息流對于城市間的空間網絡結構影響逐漸明顯,各城市通過各種信息網絡加強聯系,加速了城市之間要素的流動交換,不斷推動著城市之間組織方式的變遷,從而產生了“城市網絡”[4]。城市網絡研究一直是城市規劃研究的熱點問題之一。卡斯特爾于1989年首次提出“流空間”理論,該理論認為城市間的聯系包括經濟流、交通流、信息流、技術流等不同要素流,以此為核心的新城市網絡,使其與外界的交流在頻次與范圍上得到了極大的拓展,在此時期,傳統的地域空間分析方法就顯得有些欠缺。“流空間”是以“流動空間”替代“地方空間”的理論,以此為理論依據,將城市網絡有機融合,從非等級視角詮釋了城市間的組織架構。城市作為區域空間系統中的節點,城市之間的相互關聯和相互作用是其動態演化的內在動因。城市網絡作為城市節點之間相互聯系的空間表現形式,以關系視角取代結構視角,推動理論研究范式轉型,既可避免孤立研究,又可突破以等級為組織紐帶的傳統研究思路[5]。這一理論的提出開辟了城市網絡研究的新天地。在此背景下,城鎮體系呈現出開放性和網絡化的特征,城鎮之間的復雜網絡聯系與要素流動成為區域空間組織的重要特征[6]。本文基于“流空間”理論,運用百度搜索指數建構相關模型對京津冀城市群空間組織進行研究,探討在京津冀協同發展背景下的京津冀城市群空間組織特征,并針對數據分析結果,分析當前京津冀城市群空間組織結構存在的問題,為京津冀城市群的空間格局規劃提出相應的政策建議。

目前國內外學者主要基于2種方法對城市網絡進行研究。第一種是企業組織關聯視角。該視角主要研究對象為第三產業企業或者跨國公司,利用企業跨區域布局數據構建城市關系矩陣,分析城市網絡中某城市的中心性[7]、實力[8]、威望[9]和城市群整體網絡結構[10]。此外,學術界比較側重理論研究,研究內容逐漸突破了靜態、定性分析的窠臼,向動態、定量分析方向轉變[11]。第二種是不同要素流動的視角。這種研究方法主要以卡斯特爾的“流空間”理論為基礎,通過獲取城市之間直接聯系的數據來研究城市之間的關系。“流空間”理論認為城市之間的聯系表現為經濟流、交通流、信息流、技術流等各種要素流。而本文的研究內容正是基于信息流的城市群網絡結構,對此,學界普遍采用百度搜索指數的方法。王啟軒、張藝帥等基于百度搜索指數,從信息流的視角對長三角城市群的空間組織結構特點進行了辨析[12]。程利莎,王士君等基于哈長城市群11個地級市間的公路、鐵路客運與百度搜索指數數據,采用ArcGIS可視化和社會網絡分析方法,從交通流和信息流2個角度研究城市群的空間聯系格局和網絡結構特征及其影響因素[13]。顧文娟等從經濟流、交通流、信息流的強度和方向進行定量評價和分析,運用賦值法對3種要素流總量進行評分,并進行空間層級劃分,研究長三角城市群的空間布局,其中信息流部分亦采用百度搜索指數的方法[14]。劉耀彬和孫敏利用百度搜索指數的用戶關注度表征城市信息流,采用PageRank算法與社會網絡分析法,對比分析了長江中游城市群工作日和節假日的城市網絡特征,并對其城市網絡結構的相關因素進行探討[15]。王啟軒[16],李帥和彭震偉[17]采用“百度搜索指數”模擬城市間以民眾關注度為主的信息流數據,并以此構建成渝城市群城市網絡模型,分析城市群的空間網絡演化。譚學玲和李銀河等基于2016—2019年的數據,利用百度搜索指數,以黃河流經的9個省區為研究對象,選取了其中最具代表性的20個城市,分析了黃河流域城市群網絡特征及時空演變[18]。岑曉彤和張丹以江淮城市群為研究對象,利用百度搜索指數搜索數據構建信息流模型,與傳統地理學中的引力模型進行對比,探討江淮城市群網絡結構特征、城市層級分布和虛實城市網絡之間的關系[19]。張令濤等基于百度搜索指數,選取2012及2018兩年的數據,對京津冀地區城市網絡特征進行研究[20]。郝修宇和徐培瑋則通過百度搜索指數與引力模型相結合的方式,信息流計算采取了2015—2016年的數據,對京津冀城市群的城市網絡進行對比研究[21]。

綜上可以發現,利用信息流研究城市群空間結構的研究成果頗豐,可見信息流的確能夠反應城市群的空間結構,并且這些研究均基于百度搜索指數的方法,所以在此基礎上,基于信息流的視角,采取百度搜索指數著力進行京津冀城市群空間結構的研究是可行的。京津冀協同發展現已進入關鍵的歷史階段,有必要對當前京津冀城市群的網絡空間結構進行深入分析。但是梳理文獻可以發現,學界對于京津冀城市群信息流方面的研究滯后于時代發展,而網絡時代社會發展日新月異,信息流動速度很快,基于信息流的城市網絡特征也會隨之變化,因此,當前亟需通過對最新數據的研究,分析京津冀城市群網絡結構的最新發展趨勢。2014年為京津冀協同發展的開端之年;而2017年則是雄安新區設立的開端之年,是京津冀協同發展步入新時期的標志;2020年,我國全面建成小康社會,是承上啟下,繼往開來的一年。且2014、2017、2020三年恰好兩兩間隔3年,符合數據選取和研究的科學性。基于此,選取2014、2017、2020三年數據建構模型進行計算,階段性分析京津冀協同發展正式提出后城市群的發展歷程,了解在信息流視角下,京津冀城市群近7年的空間結構特征及演變趨勢,從而發現尚存的問題,以期為日后京津冀城市群的空間結構科學規劃提出相應的政策建議。

一、模型構建與數據來源

(一)模型構建

百度搜索指數是一個基于百度大量用戶行為數據的數據交換平臺。它是當前互聯網上最重要的統計分析平臺之一。一般來說,網民之間的搜索量與區域人口規模、經濟發展和區域間的產業聯系成正比。百度搜索指數可以準確、全面地反映一個城市居民對另一個城市的關注程度,進而以此構建城市間的信息流模型。基于百度搜索指數門戶網站,查詢某一城市區域內市民對另一城市的搜索指數方法如下:如要查看某一時間段內A城市對B城市的關注情況,通過按地域搜索選擇A城市,關鍵詞為B城市,即可統計某一時段其百度搜索指數。根據百度搜索指數,帶入相關研究模型,即可得到信息流強度以及其他相關所需數據。

1.信息流強度和隸屬度。信息流強度反映了一個城市的網絡基礎設施的建設情況以及居民日常使用互聯網的頻率。關于信息流強度的計算,國內學者普遍采取兩兩城市之間的信息流強度用城市X和Y之間的網絡關注度乘積Rxy表示[22]。計算公式:

Rxy=Xy×Yx

(1)

其中,Xy為城市Y的網民對于城市X的關注度,Yx為城市X的網民對城市Y的關注度。設城市在城市群中的信息流總量為Hx,則:

Hx=Rxz+Rxy+…+Rxa

(2)

信息流隸屬度是在信息流強度的基礎上,城市群內其他城市對于信息流強度最大城市的依賴程度,在一定程度上能夠體現出城市群內城市聯系的緊密性。某城市的信息流隸屬度用W來表示,為該城市與城市群中信息流強度最大的城市的聯系程度。計算公式:

W=Nx/Ny

(3)

其中,Nx為某城市的信息流總量,Ny為區域內擁有最大信息流總量城市的信息流對應的值。

2.“城市對”的信息流相對強度。“城市對”的信息流相對強度反映了兩兩城市間的信息聯系緊密性,能直觀地展現城市網絡結構。某 “城市對”的信息流相對強度用P來表示,結合公式(1),計算出兩兩“城市對”間的信息流強度。用該“城市對”信息流強度值與城市群內“城市對”信息流強度最大值之比來表示[20]。

計算公式為:

Pxy=Rxy/Rmax

(4)

式中:Pxy為“城市對”xy信息流的相對強度,Rmax為所有“城市對”中信息流強度最大值。

3.變異系數。變異系數可以反映城市群內城市的聯系緊密性。其值越小,表示城市群內城市聯系越密切;值越大,則表示城市群相對越離散,城市極化現象突出。

(5)

式中:n表示城市群內的城市個數;Nx表示城市群內任一城市x的總信息流強度,表示當前城市群的平均信息流強度。

(二)數據來源

京津冀城市群包括北京、天津兩大直轄市,及河北省的石家莊、唐山、保定等11個地級市。百度是目前我國網民使用頻率最高的搜索引擎,利用百度搜索指數官方網站的檢索功能,分別獲取2014年、2017年、2020年京津冀城市群內兩兩城市之間的百度用戶關注度數據,見表1、表2、表3,這3年的數據恰能體現京津冀協同發展的階段性特征,故選其作為基礎數據進行科學研究。

表1 2014年京津冀城市群百度搜索指數

表2 2017年京津冀城市群百度搜索指數

表3 2020年京津冀城市群百度搜索指數

二、京津冀城市群信息流強度與隸屬度分析

(一)信息流強度分析

城市網絡是指在一定的區域內由眾多相互聯系的城市所構成的系統,是在成本驅動的生產分離現象加劇的情況下,產業價值鏈逐漸導致空間結構的分離,城市日漸作為產業價值鏈網絡的節點而存在,基于不同的空間尺度,城市間的聯系被重新調整,新的空間結構形成。百度搜索指數可以作為網絡節點信息流動的指標,通過分析網絡狀態和結構特征建立城市網絡系統。城市網絡的特征之一就是城市間的相互作用及相互聯系性,而信息流在城市相互作用過程中所起到的作用愈加明顯,在研究城市空間聯系性方面具有一定權威性。

根據信息流強度計算公式Rxy=Xy×Yx和Hx=Rxz+Rxy+…+Rxa,可以得出京津冀城市群各市2014、2017、2020年信息流總量,此外,為方便觀察各城市信息流總量在城市群中的占比情況,可以用單個城市的信息流總量除以城市群內所有城市信息流總量之和,以此得到2014、2017、2020年信息流占比情況,見表4。

表4 京津冀城市群各市2014、2017、2020年信息流總量及占比情況

從以下幾個方面對于信息流總量及占比情況進行分析。第一,總體來看,京津冀城市群2014、2017、2020年各城市信息流總量依次為12 383 154、13 538 680、7 688 894。2017年相較2014年,信息流總量有所提高,增長比例為9.33%;而2020年京津冀城市群信息流總量則相較2017年大幅度降低,下降比例為43.21%,出現這個情況大概率是因為新冠肺炎疫情的爆發吸引了京津冀城市群內許多網民的目光。第二,分別觀察各城市的信息流總量及其占比情況,可以發現,北京、天津、石家莊、保定4市這3年的信息流總量一直穩居前四,而承德和衡水的信息流總量則一直處于末位。剩下7市中,唐山、廊坊、邯鄲、秦皇島4市信息流總量在2014、2017兩年相差不大,2020年廊坊和秦皇島2市信息流總量有所下降,唐山和邯鄲2市的信息流總量則有所上升;滄州、邢臺、張家口3市3年信息流總量大體相似,差距較小。

從流空間[5]的視角,京津冀城市群的空間結構呈現“一核、兩翼、多節點”的特征。為更加直觀地觀察京津冀城市群各市信息流總量的分布情況,繪制條形圖,如圖1所示。可以發現,居于第一名的北京的信息流強度幾乎達到了居于二、三位的天津和石家莊的一倍。以2017年為例,繪制信息流總量趨勢線,根據趨勢線可以發現,北京到天津與石家莊這一階段,呈現“跳傘式”下降;因此,北京的核心位置十分明顯,而天津與石家莊的信息流強度,3年數據顯示基本相等,且二者亦高于保定及河北省其他城市:從石家莊到保定,再到唐山與廊坊,呈現“滑翔式”下降,降低趨勢逐漸變緩;最后從中間5市到末尾2市(衡水與承德),下降趨勢更加平緩,逐漸趨于穩定。

圖1 京津冀城市群2014、2017、2020年信息流總量情況

(二)信息流隸屬度分析

利用上文得到的各城市信息流強度,將其帶入信息流隸屬度計算公式,可以得出各城市對于城市群內信息流強度最大的城市(北京)的隸屬度。它可以反應出城市群內各城市與信息流強度最大的城市的關聯度、相互聯系程度等。通過計算得出信息流強度隸屬度情況,根據計算結果,利用Excel中的RANK函數將結果進行排名,以便于觀察,得到最終結果如表5所示。

表5 2014、2017、2020年京津冀城市群各市對北京的信息流隸屬度

從信息流隸屬度的視角下,京津冀協同發展的效果更多趨于“靜態”而非“動態”。通過觀察表5,可以發現以下特點:第一,京津冀城市群中與北京市信息流相互依賴程度最高的城市3年中的前三位均為天津、石家莊、保定;第二,唐山、廊坊、邯鄲、秦皇島4市的排名在第4、5、6、7這個范圍內變化;第三,滄州、邢臺、張家口、衡水、承德5市排名靠后,且比較穩定,3年中上述5市排名均在8、9、10、11、12這個范圍內,上下浮動變化很小。由此可以發現,京津冀協同發展7年來,城市群中各市對于核心城市北京的信息流聯系程度變化較低,呈現“靜態”發展趨勢。

三、信息流視角下京津冀城市群“斷層式”區域網絡特征研究

根據信息流強度計算結果,結合SPSS聚類分析法,進行京津冀城市群網絡層級分析;根據兩“城市對”間信息流相對強度計算公式,并利用Arcgis進行圖形繪制,以分析京津冀城市群的網絡結構。結果發現,城市群網絡層級“分層式”現象嚴重、城市群網絡結構“斷檔式”情況明顯。故此,認為當前京津冀城市群呈現縱向城市群內兩極分化嚴重,橫向城市網絡結構不相銜接的“斷層式”區域網絡結構。

(一)京津冀城市群網絡“分層式”層級特征研究

利用SPSS軟件的聚類分析功能,對京津冀地區的城市網絡層次進行了劃分。將2014年、2017年和2020年各城市的信息流強度數據分別導入軟件。在樣本聚類中,使用組間連接方法對導入的數據進行分組,并將聚類成員設置為3組聚類數,使分組達到組內差異化最小和組間差異化最大。分析結果如圖2所示。

圖2 2014、2017、2020年京津冀城市群SPSS系統聚類結果

根據聚類結果可知,3年中,所有樣本均分為相同3類:第一類僅為北京,第二類僅為石家莊和天津,第三類為京津冀地區其他城市。最后,根據層次聚類順序將這3個類別分為3個層級,如表6所示。

表6 京津冀地區城市網絡的層級分布、各級信息流的比例和城市排名

可以發現,在信息流的視角下,京津冀城市群網絡層級“分層式”現象較為嚴重。首先,第一層級的城市北京,其信息流強度一直處于城市群中的“老大哥”地位,3年平均信息流占比為26.43%,超過城市群信息流總量的四分之一,因此第一層級的城市信息流強度非常高,與周邊城市的信息聯系度很強。其次,第二層級的城市包括天津與石家莊,天津市為直轄市,石家莊市是河北省省會城市,兩者信息流強度亦較高,3年中均“穩坐第二第三兩把交椅”,二者的信息流總量3年中占城市群信息流總量的平均值為27.70%,平均到2個城市則為13.85%,可見第二層級的城市信息流強度相較第一層級城市有一定差距,但是總體占比依舊較高,與周邊城市的聯系性亦較強。最后,第三層級城市的信息流總量3年中占城市群信息流總量的平均值為45.87%,平均到每市則僅有4.59%,與第一層級城市信息流強度相差近5倍,與第二層級城市信息流強度相差近3倍,可見第三層級城市總體信息流強度很低,與周邊城市信息聯系度較低。總體來說,3個層級間城市信息流強度差異較大,落差較強,“分層式”現象嚴重,城市群發展“后勁”不足。

表7 2014、2017、2020年京津冀城市群信息流變異系數

為進一步論證城市群的“分層”特征,結合表6數據:2014年、2017年、2020年京津冀地區城市網絡的層級結構整體基本沒有改變。第一層級和第二層級城市總信息流的比例下降,第三層級城市總信息流的比例上升,但升降幅度較小。在過去的3年里,北京排名第一,城市網絡的第一層級一直被其壟斷。雖然2020年其信息流強度有所下滑,相比2017年下降了4.7個百分點,但北京的信息流比例仍然保持在整個區域總信息流的40%左右。第三層級城市排名有所波動,2014—2017年,唐山上升3位,廊坊、秦皇島、邯鄲各下降1位,張家口上升1位,邢臺下降1位。2017—2020年,廊坊下降2位,邯鄲上升2位,邢臺上升1位,張家口下降1位。在此期間,第三層級的城市均未能突破壁壘,整體呈“原地踏步”狀態,這也表明第三層級城市與前兩級城市之間存在難以逾越的鴻溝。但是2014—2017年、2017—2020年第三層級城市信息流占比不斷增加,2014—2017年增加3.06個百分點,2017—2020年增加4.64個百分點。這表明,這一層級的城市與其他城市之間的信息交流強度正在增加,參與到京津冀城市群協同發展的程度逐漸加強,佐證了變異系數的分析結果。

(二)京津冀城市群網絡“斷檔式”結構特征分析

城市作為區域空間系統中的節點,城市之間的相互關聯和相互作用是其動態演化的內在動因[5],因此研究“城市對”間的信息流強度,有助于更清楚地展現城市群的網絡特征。根據“城市對”的相對信息流強度公式,分別計算2014年、2017年和2020年京津冀地區“城市對”相對信息流強度,如表8所示:

運用自然間斷點分級法(1)自然間斷點分級法,是基于數據中固有的自然分組,對分類間隔加以識別,可對相似值進行最恰當的分組,并可使各個類之間的差異最大化。,將78個“城市對”劃分為3個等級。該分組方法是將數據劃分為多個類,而對于這些類,在數據值的差異相對較大的位置處設置其邊界[23],因此該法能科學客觀地使分類結果達到差別最大化。在分類結果中,第一級是城市網絡的核心結構,相對強度范圍為[0.3,1];第二級是城市網絡的主干結構,相對強度范圍為[0.1,0.3];第三級為城市網絡邊緣結構,相對強度范圍為(0,0.1)。最后分別繪制出上述3年京津冀地區城市網絡骨架結構圖、城市網絡主干結構圖和城市網絡結構圖,如圖3所示。

圖3 京津冀城市群城市網絡圖

觀察圖表可以發現,京津冀城市群網絡結構“斷檔式”特征明顯。第一,城市網絡骨架“城市對”數量過少。3年中城市群總體城市網絡骨架呈現斜“L”形狀:2014—2017年,京津冀地區城市網絡的骨架結構均為北京-天津、北京-石家莊。而北京-保定在2020年新晉為城市網絡骨架,但總網絡骨架仍僅3條。北京、天津和石家莊一直為城市網絡的核心,在城市群內的信息連接中發揮著重要的輻射和帶動作用。可以預想,新晉核心城市保定,隨著雄安新區的逐步建設,也將對周邊城市產生良好的帶動作用。第二,城市網絡主干“城市對”有待提升。2014—2017年、2017—2020年城市主干網絡和城市網絡皆有所變化,2014—2017年城市主干由9條變為10條,2014年城市主干網絡分別為北京-保定、北京-邯鄲、北京-秦皇島、北京-張家口、北京-廊坊、天津-石家莊、石家莊-保定、石家莊-邯鄲、石家莊-邢臺。2017年城市主干網絡則新增了北京-唐山、北京-滄州,減少了天津-石家莊。2020年相較2017年,城市主干網絡則增加7條:北京-承德、北京-衡水、北京-邢臺、天津-石家莊、天津-唐山、天津-保定、石家莊-唐山;減少1條:北京-保定(晉升為城市網絡骨架)。可見,2017—2020年,京津冀城市群內城市間聯系隨著京津冀協同發展的深入展開而越發緊密,但城市網絡主干整體數量仍有待提升,主干網絡仍僅占所有“城市對”的21.8%。第三,城市網絡邊緣結構不夠平衡。2014—2017、2017—2020年城市網絡邊緣結構均有一定變化:2014—2017年,京津冀城市群城市網絡邊緣結構由67條變為了66條,增加了天津-石家莊,減少了北京-唐山、北京-滄州;近年來,隨著張家口、承德、邯鄲、滄州等城市的不斷發展,這些城市與周邊城市信息聯系增加較為明顯。2017—2020年,京津冀城市群城市網絡邊緣結構由66條變為59條,減少的7條分別是北京-承德、北京-衡水、北京-邢臺、天津-石家莊、天津-唐山、天津-保定、石家莊-唐山。可見第三層級的城市同第一、二層級的城市的聯系逐漸加強,但是所占城市網絡邊緣結構的比重仍然較大。總體來看,以2014與2017年數據為例,3個核心城市之間的聯系構成了網絡連接的主要內容,北京連通性最高,輻射整個區域,天津與區域中小城市聯系很少,石家莊作為省會城市,與河北省其他城市有廣泛聯系,但輻射帶動能力仍有限[24],區域網絡結構的斷檔特征仍較為明顯。盡管部分第三層級的城市于2020年晉升為城市網絡主干,但是這些城市由于自身發展相對落后,基本都是依靠與北京、天津等第一層級城市緊密的聯系才能躋身城市網絡主干,第三層級城市間的信息流聯系緊密度仍然較低,如邯鄲-衡水、秦皇島-張家口、承德-廊坊等,3年中均未能成為城市網絡的主干和核心結構。

綜合以上城市群網絡層級和結構的分析,可以發現京津冀城市群網絡空間“斷層式”結構較為嚴重:第一,從網絡層級來看,一、二層級城市數量少,但卻有較高的平均信息流強度;而第三層級城市數量多,但平均信息流強度則很低,可見當前城市群內部發展不平衡的問題較為突出。第二,從網絡結構來看,以2020年數據為例,城市網絡骨架數量過少,僅有3/78,網絡主干數量亦不足;絕大多數網絡線路仍為網絡邊緣結構。從其特點看,網絡主干、網絡骨架多由北京、天津等城市與其他城市構成,網絡邊緣結構則基本是河北省內城市兩兩構成,可見核心城市對周邊城市有著較為理想的促進效應,但節點城市間的聯系程度則欠佳,京津冀城市群“斷層式”空間特征亟需完善。

四、京津冀城市群“斷層式”網絡空間演化分析

(一)從“分層”來看,網絡層級變化比較緩慢

京津冀城市群網絡層級“分層”現象嚴重。第一,盡管從2014年到2017年再到2020年,京津冀地區各城市信息流強度有所改變,但網絡層級變化比較緩慢,變化幅度并不明顯。北京作為核心城市,其信息流占比呈現先增后降的趨勢,且增加的比例遠低于降低的比例:2014—2017年北京市信息流占京津冀城市群信息流的比例由27.01%增加到28.49%,增加比例僅為1.48%,而2017—2020年北京市信息流占京津冀城市群信息流的比例由28.49%降低為23.79%,降低比例達到4.7%。第二,觀察3年的變異系數也可發現,變異系數正逐年降低。因此,京津冀城市群網絡結構正朝著良好的方向發展,但“分層”現象仍待改善:2020年北京城市信息流占比雖有所降低,但整體比例仍達到23.79%,北京一座城市的信息流總量接近了整個城市群信息流總量的四分之一,而第三層級的城市如張家口、承德、衡水等,信息流總量仍較低。第三,城市網絡的層級結構沒有改變,始終呈現“1+2+10”的劃分特點,即北京為第一層級,天津和石家莊為第二層級,其他10個城市為第三層級。雖然第一和第二層級的信息流比例下降,第三層級的信息流比例有所增加:由2014年的42.28%增加到2017年的45.34%再到2020年的49.98%,但是整體變化速度仍較緩慢,第三層級城市的發展速度仍有待提升。

(二)從“斷檔”來看,網絡結構分布不夠均衡

京津冀城市群網絡結構“斷檔”情況明顯。第一,雖然區域城市之間的信息網絡總體上逐漸緊密,但城市網絡結構并不平衡。2014年和2017年,城市網絡的核心城市一直是北京、天津和石家莊。2020年新增保定市,但其他城市的信息聯系普遍較弱。這表明,區位優勢明顯、經濟發展水平較高的城市在信息流城市網絡中仍處于核心地位。第二,城市主干結構比重上升,城市邊緣結構比重逐步下降,表明京津冀城市網絡結構優化有所成效,城市間信息流聯系情況日漸改善。但城市網絡邊緣結構的城市數量始終所占較大比重。此外,盡管變異系數逐年降低,但是其數值仍較大,說明京津冀城市群城市網絡離散程度仍較高,城市間信息流強度差距較大,城市網絡結構不夠均衡,有待進一步合理優化。第三,盡管2020年相較2017年,城市網絡主干增加數量相對較多,為7條,但是其中有6條都是河北省內城市與北京、天津兩座城市構成的“城市對”——北京-承德、北京-衡水、北京-邢臺、天津-石家莊、天津-唐山、天津-保定,只有石家莊-唐山這一“城市對”內兩座城市均屬于河北省。可見在京津冀地區,河北省下轄城市的外向功能量與城市流強度普遍較弱,對外聯系不強,培育提升各城市的綜合經濟實力和外向型產業迫在眉睫[25]。

五、京津冀城市群“斷層式”網絡空間成因分析

信息流的計算方法,不同于經濟流、交通流等,基礎數據中包括人口、GDP、距離等可量化的指標,基于百度搜索指數,所使用的數據最基礎的便是搜索指數,具有一定的模糊性。因此要深入挖掘影響百度搜索指數的內在因素:第一,帶寬限制是網絡空間地域差距化的主要因素。由于網絡空間的存在依賴于信息網絡的基礎設施,沒有設施基礎就沒有網絡空間,因此網絡發展水平受到城市發展水平的制約,故經濟發展水平和產業發展水平是影響基于信息流動的城市網絡空間結構的重要因素。第二,人口是產生信息流的源頭,也是影響搜索量的最主要因素,因此在百度搜索指數的視角下,人口數量必然與信息流強弱直接相關。綜上,筆者認為影響城市信息流強度的因素主要有2點,一是當地經濟發展水平,二是當地人口數量及人口結構比例。

(一)經濟協同不理想

產業是經濟的基礎,經濟協同歸根到底要做到產業協同。以2020年數據為例(2)數據來源于國家統計局及北京市、天津市和河北省統計局官網。,對比京、津、冀三地的產業結構,結果如下圖4所示,北京市2020年三次產業比為0.4∶15.8∶83.8,第三產業比重遠遠超過全國54.5%的平均水平,第三產業集中度高、競爭力強、發展速度快,因此北京市已經呈現出后工業化階段的特征。天津市2020年三次產業比為1.5∶34.1∶64.4,處于工業化后期。河北省2020年三次產業比為10.7∶37.6∶51.7,作為京津冀產業發展最為落后的地區,其處于工業化中期,仍以農業為基礎,工業為重心,第三產業發展緩慢,低于全國平均水平。疏解北京非首都功能,促進京津冀經濟協調發展,推進產業轉移升級,是京津冀協同發展的重要任務。然而,京津冀地區存在產業異質性和趨同性2種趨勢。一方面,產業異質性明顯未能建立起緊密的內在聯系。在北京,資本服務化、技術精細化趨勢明顯;天津則趨向于高端產業,具有航天、石化、電子信息等八大優勢,工業化優勢明顯;而河北的優勢產業中,以工業為主導部分,兩高一低(即高能耗、高污染和低附加值)的傳統產業居多,再加上產業異構因素未能有效建立緊密的產業關聯機制,從而形成各自隔離、互相獨立的產業分工體系,區域產業協調效益不顯著。因此,京津冀產業轉移還存在一定困境,產業對接方面并未順利進行[26]。

圖4 2020年京津冀地區及全國三次產業結構圖

(二)人口分布不均衡

人口數量對于信息流強度有直觀影響,觀察表9的人口數據以及信息流強度分析結果,可以發現京津冀城市群中,常住人口最多的兩市是北京市與天津市,而這兩市的信息流強度也排在京津冀城市群的前兩位。即便拋開京津兩市不論,僅觀察河北省的城市,亦可發現人口對于信息流強度的影響:信息流強度較高的城市,如石家莊市、唐山市和保定市,都擁有較多的常住人口,唐山市人口數量超過七百萬,石家莊市、保定市人口數量甚至過千萬。而信息流強度較低的城市,如張家口市、衡水市和承德市,其常住人口數量亦是處于城市群中所有城市的最末位,均只有三四百萬,可見常住人口數量對于信息流強度有很大影響。當前京津冀城市群人口分布不夠均衡,以2020年數據為例,北京市以京津冀區域總面積的7.5%承載了京津冀城市群19.8%的人口,天津市以京津冀區域面積的5.5%承載了京津冀城市群12.6%的人口;而承德市、張家口市等地分別占京津冀城市群總面積的18.2%、16.7%,但常住人口卻分別僅占3.0%、3.7%。因此,不均衡的人口分布是造成當前城市群“斷層式”網絡的主要原因之一。

六、京津冀城市群區域“斷層式”網絡空間優化路徑

(一)基于縱向的網絡層級,借力雄安新區,提升第三層級城市經濟發展水平

京津冀城市群網絡層級在這3年中變化幅度較小,第一層級始終僅有北京市,第二層級始終為天津、石家莊,其余城市則一直處在第三層級,可見從網絡層級的視角下,河北省在京津冀協同發展的過程中地位較低。第一,要改變河北省城市在城市群中網絡層級的現狀,將更多城市提升到城市群網絡的第二層級,就要從經濟發展入手。現如今河北省的經濟發展,應該且必須緊緊依托雄安新區這一有利條件,從流空間理論的角度,研究區域不應只關注區域自身的屬性,而應從區域間的相互關系入手[5],因此河北省京津冀在協同發展過程中應主動參與進來,并充分利用周邊有利條件。2017年4月1日中央提出建設雄安新區,明確設立雄安新區是千年大計和國家大事。雄安新區的設立及其建設,必將成為我國經濟社會發展的新引擎、新高度,有超過深圳、浦東的希望。雄安新區設立以來,國內外對其高度關注,中央各部委和企業已經明確表示舉全力支持雄安新區建設,強化政治意識、核心意識、大局意識和看齊意識。北京和天津亦明確了“雄安新區建設是自己份內之事,雄安新區需要支持什么,北京天津就支持什么”的態度,主動加強與雄安新區建設的工作對接、服務保障和協同聯動。因此,全省所有地區都應將雄安新區建設作為今后發展的總引擎和總動力來思考、謀劃和定位。待雄安新區發展完善,河北省各城市即可通過雄安新區這一紐帶,發展自身。第二,完善產業布局,建立“反磁力中心”,以降低京、津兩市的“虹吸效應”,促進京津冀城市群內部產業功能錯位、協同發展,以產業功能的空間優化促進交通功能、城鎮功能和生態功能的協同優化[27],進而有針對性地提升河北省第三層級城市的經濟發展水平:爭取打造以承德、秦皇島、唐山為主的冀北地區文化旅游等服務基地;積極發展以石家莊為核心的冀南地區,帶動邢臺、邯鄲等城市的發展;努力推動以保定為主的冀中平原地帶,積極承接京津地區的產業轉移,并與石家莊等城市形成對接[28],以此全面提升河北省城市經濟水平。經濟水平提升后,應注重高新技術創新基地、科研中心、大學城的培育,加快信息樞紐和骨干網建設,建設覆蓋區域、輻射周邊的信息基礎設施[29],進而促進城市群網絡層級的優化和完善。

(二)基于橫向的網絡結構,堅持以人為本,引導城市群內人口合理均衡流動

網絡結構反映的是“城市對”間信息流聯系的強弱,北京-天津、北京-石家莊始終作為城市群網絡結構骨架,2020年北京-保定成為新的網絡骨架之一,預示著協同發展進入新階段,但是可以發現3條網絡骨架均是由北京與另一座城市構成,上文所述新增的網絡主干圖亦如此,多為北京與其他城市構成的“城市對”,河北省內“城市對”目前仍大多扮演城市網絡邊緣的角色。要改變這一現狀,應從調整京津冀城市群人口結構入手。第一,堅持“以人為本”的理念,對京津冀地區人口規模進行科學化、人性化的調控。圍繞京津冀地區均衡發展的目標,以保證經濟社會發展為前提,以區域承載力和人口預警指標為標準,促進人口在京津冀城市群間的合理流動,河北省北部張承兩市由于經濟因素、地理因素等,雖然整體面積較大但是承載的人口量卻很少,因此需要以實現人口、資源、環境的可持續發展為目標,采取政府、社會和市場多層次的調控辦法,設計分階段的人口調控政策,處理好“總量規模”與“結構分布”的關系,在人口規模調控的過程中,需要同時優化人口結構及其空間分布,推進京津冀人口規模、結構、分布與京津冀各地區經濟社會發展要求相適應。第二,河北省各市要明確區域發展功能定位,發揮各自優勢,不斷增強自身發展能力,吸引人口向內流動,輻射帶動周邊地區的經濟發展[30]。結合京津冀地區各城市功能定位的要求,著力做好分人群、分地區的人口疏解與吸引工作,堅持“以疏為主,調控結合”的理念,強化“疏”和“調”的作用,進一步弱化“堵”和“控”的功能,促進京津冀地區人口均衡發展[31],實現城市群的人口的均衡流動,讓京津冀地區人口分布與資源環境承載和全面協調的產業布局均衡分布,進而從這一角度優化當前京津冀城市群的網絡結構。

七、結語

對流空間網絡的分析可以更深入地了解不同“流”在城市網絡空間中的作用和影響,也有助于識別“流動空間”和“地方空間”之間的異同[5]。本文借助百度搜索指數的用戶關注度數據,分別構建了2014年、2017年、2020年京津冀城市群的信息流城市網絡以進行對比研究,主要得到以下結論:京津冀地區呈現“斷層式”網絡特征。從網絡層級來看,京津冀城市群網絡呈現出明顯的分層特征。具體來說,北京始終處于第一層級,天津和石家莊始終處于第二層級,河北省其他城市則始終處于第三層級。從網絡結構來看,北京-天津、北京-石家莊始終為城市網絡骨架,北京-保定則為2020年新晉城市網絡骨架。京津冀城市群之間的信息聯系總體上越發緊密,但城市網絡結構的發展仍處于“幼生期”,信息聯系的強度普遍較弱,強聯系的覆蓋面仍待提升,網絡結構斷檔特征明顯。從整體發展和演變的角度來看,城市群內的層級差異正逐漸減小,城市群的空間結構正在朝著一體化的方向前進,但是發展速度較為緩慢。造成當前京津冀城市群“斷層式”網絡的原因主要是經濟協同不理想、人口分布不均衡。因此,要使第三層級城市更好地與周邊城市形成較強的空間聯系,應從經濟和人口2方面入手。從網絡層級的角度,借力雄安新區,提升第三層級城市經濟發展水平;從網絡結構角度,堅持以人為本,引導城市群內人口合理均衡流動。

需要指出的是,本文以信息流為視角,借助百度搜索指數模擬城市信息流強度,構建京津冀城市群“信息流網絡”,對城市群網絡特征進行了分析并提出了優化建議。但是城市群網絡本身是個復雜的系統,且要素流本身還包括經濟流、交通流、技術流等方面,本文的研究對象“信息流”只是其中之一,因此所得出的城市群網絡特征勢必存在一定局限性。此外,本文只以百度搜索指數模擬信息流,忽略了其他的網站如搜狗、谷歌、360等,因此所得結果與實際或存在些許出入。在未來的研究中,應更全面地考慮信息流影響因素,并結合其他要素流對城市群空間結構進行分析,以期為京津冀城市群空間結構優化提供研究支撐。