高速铁路开通对长江三角洲城市群网络空间结构的影响研究＊

时间：2024-05-22

■ 张歆悦胡艳君

北京联合大学管理学院北京 100101

0 引言

高速铁路（以下简称“高铁”）作为联系区域城市之间的重要纽带，从微观、中观、宏观各个层面影响区域经济发展，是区域一体化的基础。截止2019年底，我国高铁运营里程已突破3.5 万公里，约占全球的70%，是世界上运输密度最高、唯一成网运行的国家。其中长江三角洲（以下简称“长三角”）地区已经开通高铁线路20条，是我国高铁密度最大的地区。根据2019年12月国务院印发的《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》，长三角城市群包括上海、杭州、南京等27 个城市，面积22.5万平方公里。截至2018年末长三角城市群常住人口22535.08万，占全国总人口的16.08%；2018年末长三角城市群GDP 高达21.14 万亿元，占我国2018年度生产总值的23.49%。高铁在中国的实践及其对区域经济的影响是高铁区域经济研究的重要组成部分。随着高铁网络的不断完善，将我国发展最成熟、经济最发达的城市群作为研究对象，分析高铁开通对其网络空间结构产生的影响，对深入研究高铁开通对城市群这一重要区域地理单元在经济发展方面的影响机理具有较强的理论意义，同时对进一步优化和充分利用高铁网络资源，促进长三角城市群协同发展和经济一体化具有积极的实践价值，以期研究结果为未来长三角地区高铁网络的合理规划布局、城市经济发展以及政府制定地区一体化发展相关政策提供一定的决策参考。

Friedmann（1965）最早开始进行城市群空间网络的研究[1]。关于长三角地区城市空间网络的研究，我国学者李响（2011）对长三角城市群的网络化发展进行研究[2]；毕秀晶（2013）运用引力模型和社会网络分析方法对长三角城市群空间格局的演变进行了分析[3]；段显明（2016）运用社会网络模型分析了长三角城市群16 个中心城市的经济网络结构及其影响因素[4]；胡艳（2017）运用社会网络分析方法分析了长三角城市群26 个城市创新的关联网络特征以及空间结构[5]；孙炜（2019）以长三角城市群26个城市的知识密集型服务业为研究对象，运用社会网络模型分析了其发展水平差异和结构演化特征[6]。运用社会网络分析方法研究交通基础设施对城市空间格局的影响也是近些年研究的热点问题之一。代表性的研究主要有：Ho Shin K（2000）运用社会网络分析方法，利用1975～1997年间约100 个世界城市所有的航空旅行数据，分析了亚洲城市在世界城市体系中的地位变化[7]；朱桃杏（2011）以区域内城际间列车联结次数为依据，运用社会网络分析法评价京津冀13个城市城市节点间社会联系的密切度[8]；赵映慧（2016）采用社会网络分析方法对东北地区34 个主要城市的网络联系和中心性进行了分析[9]。长三角地区作为我国经济最发达、高铁密度最高的地区之一，关于高铁对长三角城市群空间结构的影响成为众多学者的研究对象，方大春（2015）以长江三角洲城市群16个核心城市为样本，运用社会网络分析方法从网络密度、中心性和凝聚子群角度，分析高铁开通前后长三角城市群空间结构特征演变[10]；孙阳（2016）利用长三角城市群高铁客运数据，通过对区际联系结构与集聚强度以及节点城市的功能特征的分析，深入探讨了长三角城市群网络层级结构[11]；Sheng Wei（2020）运用2014～2018年的客流数据研究了长三角地区高铁网络的演进特征，发现目前已经形成了上海、杭州、南京和合肥4 个网络群落，建议未来高铁网络规划要更加关注次区域节点之间的连接[12]。本文以长三角城市群的26个城市作为研究对象（由于舟山市尚未开通铁路站点），运用2007 和2017年的宏观经济数据，通过构建城市间经济联系强度矩阵，运用社会网络分析方法从网络密度、中心性和凝聚子群等方面分析高铁开通对其网络空间结构演变的影响。与已有研究相比，本文以2019年长江三角洲区域一体化发展规划纲要中确定的苏浙皖沪三省一市开通高铁的全部城市为研究对象，并对高铁开通前后网络空间结构的变化进行了对比分析，具有一定的创新性。

1 引力模型构建

引力模型是目前区域经济研究中较为常用的测量区域间经济联系强度的一种方法，用以反应较为理想状态下中心城市对周围城市经济福射的能力、周围城市对中心城市溢出接受的程度以及城市间相互作用的程度。由于经典的引力模型没有考虑大城市之间引力大小实际上是不等的这一问题，学者们在研究过程中引入参数对城市间经济联系引力模型进行修正。本文参考方大春[10]（2015）的研究采用各城市城镇人口规模占两城市城镇人口之和的比重来对引力模型进行修正（见公式1）：

经济规模指标（vi）用各个城市的GDP 进行表示，人口规模指标（pi）表示各个城市的常住人口，距离（Dij）选用两所城市的最短旅行时间来表示。在高铁开通前最短旅行时间选取普通列车最短旅行时间代替，若两城市间没有开设直达列车，则在遵循时间最短原则的基础上，通过中转来确定最短旅行时间（不计算换乘中的等待时间）；而在城市高铁开通后，最短时间选取高铁最短旅行时间表示，方法同上。本文数据主要来源包括：《中国统计年鉴》、《全国铁路旅客列车时刻表》等。由修正的引力模型计算出的结果构成26×26的矩阵（表1-2），形成社会网络分析的有向关系数据。

从2007年经济联系强度来看（表1），表现出以下3个特点：第一，上海是长三角城市群最主要的增长极，上海-苏州的经济联系最强（3755601），上海-嘉兴次之（3124744），之后依次为上海-无锡（2447724）、上海-杭州（2120737）等；第二，长三角城市群隶属于上海、江苏、浙江和安徽四个省级地域，除上海市外，表现出省内城市之间经济联系强度高于不同省域城市的特点。其中，江苏省内部经济联系最高，如苏州-无锡（1764868）、无锡-常州（1634809）、南京-镇江（1217809）、无锡-苏州（1170432）、苏州-常州（1048416）的经济联系强度较高；第三，长三角城市群经济发展格局处于极不均衡的状态，区域联系强度最低的池州-温州仅有764，最高与最低之间相差4916倍。

从表2可以看出，2017年长三角城市群的经济联系强度相较2007年有较大的上升，联系最为密切的还是上海-苏州（102825274），比2007年提升了27倍。长三角城市群已经形成上海、南京双增长极的格局，南京-镇江（13850003）、南京-滁州（12357323）具有较高的经济联系强度。杭州、合肥、嘉兴等城市与城市群内其他城市间的经济联系也不断增强，如杭州-绍兴（21846387）、杭州-嘉兴（16110094）、合肥-南京（5490924）、合肥-铜陵（2481031）等。经济联系最低的是池州-宁波（5657），池州在整个长三角地区的经济参与度不高，很重要的原因之一在于该地区的高铁网络还处于比较低的发展阶段，目前为止只有安宁高铁等少数线路途径该地。

表1 2007年长三角城市群城市间经济联系强度矩阵

2 社会网络分析

社会网络分析方法（Social Network Analysis，SNA）是由社会学家根据数学方法、图论等发展起来的定量分析方法，是刻画网络整体形态、特性和结构的重要分析工具，选择这一规范、成熟的方法进行城市网络空间结构变动的分析具有较强的科学性和可行性本文将在对经济联系强度进行研究的基础上采用社会网络分析法从网络密度、中心性以及凝聚子群等3 个方面研究高铁开通前后的长三角城市群空间结构的变化。对于长三角城市群空间结构的研究主要从以下3个方面进行：

2.1 网络密度

网络密度指城市群内部经济联系紧密程度，其中关联关系越多，网络密度越大，说明该城市在高铁网络内部与其他城市越具有紧密相关性，整体网络结构对各个城市间联系的影响力越强。将由修改后的引力模型计算得出的经济强度矩阵数据（表1-2）代入到Ucinet6.212中，并运用Netdraw 软件绘制出长三角城市群开通高铁前后的网络结构图（图1-2）。

图1和图2中每个节点表示城市，节点之间的连线表示其经济联系，箭头指向表示作用方向。长三角城市群的整体网络密度较高，对比发现由于高铁的开通，2017年长三角城市群的经济联系较2007年明显升高。2007年长三角城市群主要以上海市为核心，呈现四周发散的形态；而2017年长三角城市群则形成了以上海、杭州、苏州、合肥等多城市为核心的经济网络结构，说明长三角城市群的经济网络结构正逐渐趋于均衡。此外，合肥、上海、南京、杭州等城市的区域经济联系强度较其他城市更大，上海-杭州、无锡-苏州、上海-苏州、绍兴-常州等地之间的联系明显较其他城市更多，说明这些城市间经济联系较强，而尚未开通高铁的扬州、南通、盐城等地的经济联系强度则稍弱，表明高铁的开通加强了区域间城市经济联系强度。

表2 2017年长三角城市群城市间经济联系强度矩阵

根据网络密度公式可计算出2007 和2017年长三角城市群整体网络密度（见表3）。选取100000为临界值将表2和表3中的经济联系强度数值进行二值化进行网络密度的测算。

长三角城市群在高铁陆续开通后，其整体网络密度由2007年的0.275上升到2017年的0.85。表明高铁的开通极大加强了长三角城市群之间的经济联系，促进了城市间的空间联系，使得长三角地区城市间协同发展程度逐渐加深。

2.2 中心性

对于中心性的测量主要通过中心度指数和中心势指数两个方面进行测度。中心度指标可以分为度数中心度、接近中心度和中间中心度。中心势可以用来度量整个网络结构中心化程度和整个网络的整合度，如果城市群中的所有城市仅与某个特定的城市均有较高的联系，则认为这样的网络结构具有极高的中心势。

度数中心度描述的是城市节点之间的经济联系水平。从纵向发展来看，与高铁开通前的2007年相比（表4），2017年长三角城市群各城市的点入度和点出度均有所提升，合肥、芜湖、安庆等城市在高铁开通后与城市群其他城市的联系增长迅速，点入度和点出度均有显著上升，且铜陵（83.33-33.33）、安庆（95.83-70.83）、马鞍山（91.67-75）、温州（58.33-12.5）的点出度远高于点入度，说明这些城市影响其他城市的程度相对受影响的程度更高，整体呈现向外辐射的状态，已经逐渐成为长三角城市群经济发展的新力量。从横向比较看，上海、南京、无锡、常州、苏州、杭州、合肥等城市的点入度均已达到100，说明这些城市是目前长三角城市群的经济核心城市，高铁开通对于促进这些资源聚集、经济增长具有很强的正向影响。

图1 2007年长三角城市群网络结构图

图2 2017年长三角城市群网络结构图

表3 高铁作用下长三角城市群网络密度

表4 2017年长三角城市群度数中心度

表5 城市群中心网络中心势

2007～2017年长三角网络点出度中心势由19.097%缓慢下降到11.285%（表5），网络点入度中心势则由66.840%大幅下降到15.625%，2017年的点出中心势和点入中心势已经基本持平，说明长三角城市群各城市之间的经济联系已经开始逐渐转向均衡发展。高铁的开通极大地促进了长三角城市群中各城市资源的流动，提高了边缘城市的经济参与度，促进地区经济均衡发展，加快了区域一体化进程。

长三角城市群的接近中心度在高铁开通后得到了很大的提升（表6）。上海、南京、无锡、杭州、苏州、宁波等城市的点入度均已达到100，说明长三角地区其他城市与这些城市的联系非常便捷，资源可以在这些城市间自由流动，这些城市在长三角城市群与其他城市具有极强的经济联系。而铜陵（80-92.308）、安庆（77.419-96）、温州（52.174-68.571）等高铁沿线城市则具有相对较高的点出度，尤其温州和安庆在高铁开通后已经成为了长三角地区经济联系强度较高的两个城市，是继上海、南京等核心城市后新出现的具有较强区域辐射能力的城市。表明高铁的开通极大地促进了边缘城市的经济联系，对于区域经济一体化发展具有重要意义。

表6 长三角城市群在高铁网络中的接近中心度

为了进一步考察各节点城市控制资源流动能力的情况，本文还分析了长三角城市群各城市的中介中心度的情况（表7）。

中介中心度指的是一个结点担任其它两个结点之间最短路的桥梁的次数。由于高铁的开通使得很多大城市的中介次数大大减少，上海和南京的中转作用下降明显，上海由2007年的49.9 次下降为2.4 次，南京由56.7次下降至5.2 次；杭州和苏州也有一定程度的下降，杭州由33.2 次下降为1.4 次，苏州由25.8 次下降为2.4 次，表明长三角城市群城市间的直接联系在不断增强；同时，芜湖的中转次数上升最快，从0 到16.86，安庆（8.79）、滁州（4.08）等城市由于高铁的开通其中介中心性也得到大大提升，成为长三角城市群中新的经济增长力量。表明不断完善的高铁网络极大地促进着长三角城市群城市间地经济联系，上海等中心城市的作用正在逐渐被新兴的高铁枢纽城市分担，长三角城市群的经济联通网络正在逐渐向均衡发展。

2.3 凝聚子群

目前学术界对社会网络的研究尚未形成对凝聚子群的统一认识。本文对长三角城市群凝聚子群的研究主要是为了分析哪些城市间存在相对较强的、直接的、紧密的或者积极的经济联系。由迭代相关收敛法进行聚类分析得到如下结果（表8）。

长三角城市群在2007年主要被划分为5 个子群，而子群的形成主要是由于地理位置较近，同省份的城市间联系最为密切；而在高铁开通后城市之间的通达性上升，不同省份城市间的直接联系更加密切，子群形态发生显著变化，主要可以划分为5个子群，以上海为核心的子群和以南京为核心的子群更加壮大，尚未开通高铁的城市则大多与周边的城市联系更加密切。此外，池州市与长三角地区的联系依旧不强，呈现单独的凝聚子群。

3 结论与建议

高铁的开通大大地提升了区域可达性，通过降低时间成本、交易成本等，促进人力资本等资本要素的流动，进而不断优化区域产业结构，影响区域城市空间网络结构。整体来看，高铁开通对长三角城市群的网络密度具有较强的促进作用，使得长三角地区经济联系强度显著上升，在贯彻落实中央提出的长三角地区协同发展，实现交通一体化等政策方面意义重大。

表7 长三角城市群在高铁网络中的中介中心度

3.1 主要结论

第一，高铁开通极大地加强了长三角城市群之间的经济联系。2017年长三角地区较2007年整体密度由0.275大幅提升至0.85，上海-苏州、上海-南京、南京-镇江属于高铁开通后长三角地区高经济联系强度城市对，但池州在整个区域内依旧较为边缘化。

第二，上海等中心城市的作用正在逐渐被新兴的高铁枢纽城市分担。随着高铁网络的完善，上海、南京的中介中心度在10年间迅速下降，杭州、无锡、常州、苏州、杭州、合肥等城市开始逐渐成为城市群中的新兴核心城市，而这些城市大多是高铁网络中的枢纽城市。

表8 长三角城市群凝聚子群表

第三，高铁开通减缓了长三角城市群经济联系不均衡的现象。2007年到2017年网络中心势有下降趋势，但上海、南京、苏州、杭州等城市的点入度高于点出度，说明尽管高铁的开通增强了城市间的连通性，但也使得资源更快地向中心城市集聚。芜湖、安庆等城市在城市网络中的作用在逐渐加强，说明尽管高铁对于促进长三角城市群均衡发展具有一定的时滞作用，但不均衡的空间格局会随着高铁网络的不断完善而改变，长三角城市群各城市的可达性和经济联系将会不断趋于均衡，进一步促进城市间的协同发展。

第四，高铁的开通在一定程度上重塑了长三角城市群空间结构。2007年，长三角城市群内部形成5 个凝集子群，子群多为省内成对；2017年，以上海为核心的子群和以南京为核心的子群成为长三角城市群的重要极核，具有强大的辐射能力。