陳 晨，修春亮

(東北師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，長春 130024)

0 引言

城市體系及其空間組織分布模式是地理學(xué)、城市規(guī)劃學(xué)的關(guān)注重點。城市體系在城市間的空間組織、產(chǎn)業(yè)分工、專業(yè)領(lǐng)域協(xié)作等扮演重要角色［1］。關(guān)于城市體系的經(jīng)典理論為中心地理論、廖士景觀與位序規(guī)模理論。其中，中心地理論與廖士景觀研究的是城市服務(wù)業(yè)的空間區(qū)位關(guān)系;位序規(guī)模理論是從城市的規(guī)模和城市規(guī)模的位序來考察一個城市的規(guī)模分布［2］。但是，隨著現(xiàn)代交通網(wǎng)絡(luò)、信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，城市體系是否仍然遵循中心地理論或位序規(guī)模理論的分布模式?城市間的關(guān)系發(fā)生了怎樣的變化?以上問題均需深入探討。一些學(xué)者認為中心地理論和位序規(guī)模理論最明顯的缺陷是把城市體系當(dāng)做靜態(tài)的、相對孤立的系統(tǒng)，認為城市體系分布遵循等級或位序分布規(guī)律，側(cè)重于競爭與等級關(guān)系，而沒有充分考慮到城市間的關(guān)系應(yīng)該是動態(tài)的、相互關(guān)聯(lián)的合作與網(wǎng)絡(luò)互補關(guān)系［1］。

隨著跨國公司的興起和信息通訊技術(shù)的革命性進展，經(jīng)濟全球化對城市發(fā)展產(chǎn)生重大影響，使城市在全球經(jīng)濟中扮演重要的角色。在全球治理的驅(qū)動下，城市與國家疆界以外的城市、地區(qū)產(chǎn)生更為密切的關(guān)聯(lián)互動，城市成為全球治理體系中的重要行動者。作為全球經(jīng)濟網(wǎng)絡(luò)的重要節(jié)點，世界城市不是孤立的，而是按其在全球生產(chǎn)過程中的作用與地位的不同而構(gòu)成具有一定經(jīng)濟控制能力和社會經(jīng)濟聯(lián)系的網(wǎng)絡(luò)體系［3］。在此背景下，學(xué)者們展開了大量關(guān)于世界城市網(wǎng)絡(luò)的研究。

M.Castells提出了信息時代社會、經(jīng)濟、空間等系統(tǒng)的解構(gòu)與重構(gòu)過程，在空間研究中提出了有別于傳統(tǒng)“地方空間”的“流動空間(space of flows)”經(jīng)典理論［4-5］。M.Castells構(gòu)建了基于關(guān)系連接的世界城市研究，為全球化與世界城市研究小組(Globalization and World Cities，GaWC)的世界城市網(wǎng)絡(luò)研究提供了理論基礎(chǔ)。在實踐研究中不斷完善世界城市網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)系數(shù)據(jù)，為世界城市網(wǎng)絡(luò)研究做出了巨大貢獻。GaWC小組關(guān)于世界城市網(wǎng)絡(luò)的研究堪為當(dāng)今研究典范，其研究成果頗為豐富。J.V.Beaverstock與P.J.Taylor曾利用主要報紙的商務(wù)版面報道的全世界商業(yè)新聞構(gòu)建全球主要城市的商業(yè)連接關(guān)系［3，6］。S.Sassen提出生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在世界城市集聚的特征，通過研究生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)企業(yè)的總部、區(qū)域中心、辦事處等在全球城市體系中的分布情況，構(gòu)建全球城市網(wǎng)絡(luò)［7］。A.S.Alderson等曾通過500強企業(yè)在全球的分布狀況研究世界城市網(wǎng)絡(luò)［8］。J.V.Beaverstock等通過郵寄調(diào)查表或者訪談的方式調(diào)查投資銀行等跨國企業(yè)的跨國移民情況(一般為企業(yè)精英及高管)，得出全球城市的移民網(wǎng)絡(luò)［3］。一些學(xué)者曾利用全球城市中基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)(航空流、電信流、因特網(wǎng))，構(gòu)建全球、歐洲或美國網(wǎng)絡(luò)連接關(guān)系，他們從基礎(chǔ)設(shè)施視角研究城市網(wǎng)絡(luò)體系問題［9-13］。C.W.Matthiessen等通過文獻計量學(xué)方法，利用科學(xué)知識創(chuàng)新中作者合作情況，研究全球城市網(wǎng)絡(luò)［14］。還有學(xué)者采用不同城市之間專利創(chuàng)新合作情況，測量城市之間的創(chuàng)新傳播網(wǎng)絡(luò)［15-16］。P.J.Taylor曾通過給非政府組織在全球城市中的分布情況賦予不同的活動值(總部4、區(qū)域中心3、國家中心2、州或省中心1)，得出城市之間的網(wǎng)絡(luò)連接值［17］。

近幾年來，中國學(xué)者展開了城市網(wǎng)絡(luò)的研究。路旭等曾利用測量國際生產(chǎn)者服務(wù)業(yè)公司業(yè)務(wù)聯(lián)系的方法，通過99家國際生產(chǎn)服務(wù)業(yè)公司及分支機構(gòu)在珠三角50個區(qū)(縣)級空間單元的業(yè)務(wù)聯(lián)系，研究珠三角城市網(wǎng)絡(luò)空間格局［18］。尹俊等通過全國主要金融服務(wù)業(yè)企業(yè)布局對中國城市網(wǎng)絡(luò)進行定量分析［19］。譚一洺等曾從高級生產(chǎn)者服務(wù)業(yè)視角，建立成渝地區(qū)17個最小分析單元 ×149家公司的量化矩陣，通過對服務(wù)值、連通性和網(wǎng)絡(luò)性特征進行分析，研究成渝地區(qū)的城市網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)［20］。甄峰等選用了互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)(如微博數(shù)據(jù))研究網(wǎng)絡(luò)社會空間視角的城市網(wǎng)絡(luò)［21］。劉錚等通過引入城市聯(lián)系中無向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的概念、特征、計算方法，以中國36座副省級以上城市的城市間網(wǎng)絡(luò)地圖關(guān)注度為素材，驗證了有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)在分析城市體系中節(jié)點城市的職能與節(jié)點間的相互關(guān)系方面有較大的優(yōu)勢。該研究從互聯(lián)網(wǎng)地理學(xué)角度為城市網(wǎng)絡(luò)分析方法提供一個新的切入點［22］。冷炳榮等曾以城市非農(nóng)業(yè)人口作為城市重量，采用重力法研究了中國城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)［23］。張懷志等通過對經(jīng)濟聯(lián)系量與地緣經(jīng)濟關(guān)系進行匹配分析，發(fā)現(xiàn)滇中城市群內(nèi)部存在三類“經(jīng)濟聯(lián)系—地緣經(jīng)濟關(guān)系”類型，并提出了加強合作的建議［24］。劉建朝等從區(qū)域和產(chǎn)業(yè)兩大維度，采用經(jīng)濟聯(lián)系強度模型與城市流模型對京津冀城市群進行了實證研究［25］?？傊袊芯科鸩捷^晚，且多學(xué)習(xí)國外研究經(jīng)驗。研究范圍多涉及全國尺度或者發(fā)達地區(qū)，如珠三角。研究視角多集中于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)。

流空間作為研究城市網(wǎng)絡(luò)的全新視角，為城市網(wǎng)絡(luò)研究提供理論與方法基礎(chǔ)。流空間最早由曼紐爾·卡斯特于1989年提出，他指出:“同一個組織的不同單位之間，或者不同組織之間，在流動空間執(zhí)行任務(wù)、履行職責(zé)，因此，對于任何現(xiàn)存組織的生死存亡來說，最重要的是空間。在信息經(jīng)濟中的組織空間正逐步成為流動空間”［26］。

目前，中國學(xué)者通常將卡斯特所提出的“space of flows”譯為“流動空間”或“流空間”。其實質(zhì)是“不必地理鄰接即可實現(xiàn)共享時間的社會實踐的物質(zhì)組織［26］”。本研究將流空間理解為動態(tài)的網(wǎng)絡(luò)空間。它由各種要素流運動構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)及網(wǎng)絡(luò)節(jié)點組成。在這樣一個動態(tài)的網(wǎng)絡(luò)空間結(jié)構(gòu)中，其要素流可以是人流、物流、信息流、資金流等。而網(wǎng)絡(luò)節(jié)點更是包羅萬象，例如，城市、區(qū)域、公司、工廠、銀行、證券、商店(包括虛擬的網(wǎng)絡(luò)商店)乃至個人(特別是社會精英)。不同的要素流運動中，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點重要性會有所不同。反過來，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點所擁有的屬性決定著要素流的運動狀態(tài)以及整個網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。無論是不同要素的流動，還是不同的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點屬性，均會導(dǎo)致流空間這一動態(tài)網(wǎng)絡(luò)空間結(jié)構(gòu)出現(xiàn)不同特征。

從資金流視角，以東北地區(qū)為例，分析研究資金流視角的流空間結(jié)構(gòu)中城市網(wǎng)絡(luò)分布特征。首先，分析資金流視角中城市網(wǎng)絡(luò)連接度分布特征。然后，從網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(即城市)出發(fā)，分析資金流視角的流空間結(jié)構(gòu)中各城市重要程度或等級體系分布特征，以期達到以下目標:①豐富流空間實證與方法研究;②使流空間或城市網(wǎng)絡(luò)相關(guān)研究不僅局限于長三角、珠三角等發(fā)達地區(qū)，挖掘信息化時代東北地區(qū)流空間結(jié)構(gòu)中的城市網(wǎng)絡(luò)分布特征;③促進現(xiàn)代城市體系研究——城市網(wǎng)絡(luò)研究。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源與研究范圍

1.1.1 數(shù)據(jù)來源。涉及的銀行網(wǎng)點數(shù)據(jù)來源于各大銀行官方網(wǎng)站，包括一級分行(省級分行)、二級分行(地級市分行)、支行(網(wǎng)點支行與分理處)。人口數(shù)據(jù)來源于《中國2010年人口普查分鄉(xiāng)、鎮(zhèn)、街道資料》。國內(nèi)生產(chǎn)總值為《2011年中國城市統(tǒng)計年鑒》中的各個地級市全市地區(qū)生產(chǎn)總值。其中，興安盟、延邊朝鮮族自治州、大興安嶺地區(qū)三個盟、州、地區(qū)生產(chǎn)總值分別來源于《內(nèi)蒙古統(tǒng)計年鑒2011》、《吉林統(tǒng)計年鑒2011》、《黑龍江統(tǒng)計年鑒2011》中的盟市或市縣生產(chǎn)總值。

1.1.2 研究范圍。包括東北三省及內(nèi)蒙古三市一盟(赤峰市、通遼市、呼倫貝爾市與興安盟)。研究基本空間單元為地級市，總計40個。銀行網(wǎng)點選取國有四大銀行:中國銀行940個網(wǎng)點、工商銀行1 802個網(wǎng)點、建設(shè)銀行1 751個網(wǎng)點、農(nóng)業(yè)銀行3 710個網(wǎng)點，總計8 203個網(wǎng)點。

1.2 研究過程與研究方法

1.2.1 研究過程。根據(jù)銀行網(wǎng)點數(shù)量，借鑒P.J.Taylor［27-28］所提出的研究世界城市網(wǎng)絡(luò)的方法測度資金流視角的各城市間網(wǎng)絡(luò)連接度，進而分析城市間資金流聯(lián)系強度分布特征。然后，計算各城市(節(jié)點)的網(wǎng)絡(luò)相對連接率，并依此為基礎(chǔ)，分析資金流視角的流空間結(jié)構(gòu)中城市的重要程度或城市等級體系分布特征。

1.2.2 研究方法。借鑒P.J.Taylor所提出的研究世界城市網(wǎng)絡(luò)的方法，首先，構(gòu)建由40個城市和8 203個銀行網(wǎng)點組成的矩陣，城市i中銀行網(wǎng)點j的得分值被定義為銀行網(wǎng)點j在整個網(wǎng)絡(luò)中的重要程度，用Vij表示。銀行網(wǎng)點j在a，b兩個城市之間的網(wǎng)絡(luò)連接度可以表示為:

a，b兩城市之間總的網(wǎng)絡(luò)連接度為:

由此可以構(gòu)建一個40×40的城市網(wǎng)絡(luò)連接度矩陣。單個城市與其他所有城市的網(wǎng)絡(luò)連接度為:

整個網(wǎng)絡(luò)的連接度總和為:

單個城市的網(wǎng)絡(luò)連接率為:

以網(wǎng)絡(luò)連接率最高的城市為基準，得出單個城市的相對連接率:

2 流空間視角的城市網(wǎng)絡(luò)連接度分布

通過P.J.Taylor所提出的研究世界城市網(wǎng)絡(luò)的方法——網(wǎng)絡(luò)連接度，運用公式(1)，(2)測度資金流視角的各城市間網(wǎng)絡(luò)連接度，進而得出城市之間資金流聯(lián)系強度。然后，運用ArcGIS中的自然斷裂法將城市間網(wǎng)絡(luò)連接度劃分為5個等級，最后，再將各級網(wǎng)絡(luò)連接度分為3級，得到城市間資金流網(wǎng)絡(luò)連接度等級分布圖(選取5個等級中的前三等級)(圖1)。

圖1 城市間資金流強度Fig.1 The relation intensity of cities based on funds flow

資金流聯(lián)系強度較高的城市集中分布于哈大齊一線以南。以哈大城市走廊沿線聯(lián)系最多、聯(lián)系強度最高。此外，向呼倫貝爾、牡丹江、赤峰、丹東方向有所延伸。第一等級資金流聯(lián)系強度之網(wǎng)絡(luò)特征整體呈現(xiàn)出“倒三角”空間分布模式，以哈大城市走廊(即該“倒三角”之“垂線”)沿線資金流最多。在資金流網(wǎng)絡(luò)之“倒三角”空間分布模式中，哈爾濱—葫蘆島一線以東的資金流強度較高，該資金流網(wǎng)絡(luò)空間結(jié)構(gòu)特征體現(xiàn)為“三角網(wǎng)結(jié)構(gòu)”模式。其中，以哈爾濱和大連連線的資金流強度最高，其次為哈爾濱—吉林、吉林—大連、吉林—沈陽沿線。

將城市資金流聯(lián)系強度按從高到低的順序排列(表1)。其中，沈陽與大連、沈陽與哈爾濱、大連與哈爾濱資金流聯(lián)系強度最高，且處于并列位置。沈陽與長春、長春與大連、長春與哈爾濱次之。可見，在資金流視角的流空間結(jié)構(gòu)中，以上城市之間的資金流占主導(dǎo)地位，處于整個資金流網(wǎng)絡(luò)之頂端。

表1 第一等級城市資金流聯(lián)系強度Tab.1 The first grade relation intensity based on funds flow

相對于第一等級資金流強度而言，第二等級資金流具有明顯向東北擴展的趨勢，即佳木斯和雞西方向(圖1b)。但資金流聯(lián)系度較高的城市集中于東部地區(qū)，西部地區(qū)聯(lián)系強度明顯較弱。將第二等級城市資金流聯(lián)系強度按從高到低的順序排列，可以明顯觀察到各城市間第二等級資金流強度分布狀況(選取資金流強度在前15與后15位的城市組合)(表2)。

表2 第二等級城市資金流聯(lián)系強度Tab.2 The second grade cities’relation intensity based on funds flow

從表2看出，在第二等級資金流中，盤錦—長春間資金流量最大，其次為本溪—沈陽、沈陽—延邊等城市組合，四平—長春、齊齊哈爾—長春資金流量較小。由此可見，在第二等級資金流網(wǎng)絡(luò)中，盤錦與長春間資金流交互作用最強，在資金流視角的流空間結(jié)構(gòu)中占有重要的位置。而吉林—雞西、營口—吉林、錦州—佳木斯、葫蘆島—丹東、丹東—赤峰之間的資金流量最小，在資金流網(wǎng)絡(luò)中地位不突出。

通過城市間資金流強度直方圖(圖2)，分析城市間資金流強度分布特征。由圖2可知，該直方圖為典型的偏態(tài)型直方圖，其偏度為0.866，可見該直方圖為正偏態(tài)或右偏態(tài)，說明多數(shù)城市間資金流強度值位于左側(cè)，且多小于平均值31.63。資金流聯(lián)系強度高于80的城市僅有12對，資金流強度為100的城市有3對，其分布形成一個孤島?？梢?，城市間資金流強度差距較大，且具有較為明顯的極化現(xiàn)象。通過計算，該直方圖的峰度為0.44，為高狹峰型，說明多數(shù)城市間資金流強度值集中分布于眾數(shù)(Mode=14)周圍，該眾數(shù)遠遠小于平均值，可見，整體而言，東北地區(qū)城市間資金流聯(lián)系強度偏弱。

3 流空間視角的城市網(wǎng)絡(luò)節(jié)點分布

3.1 資金流視角的城市等級體系分布

根據(jù)公式(3)～(6)測度資金流視角的流空間結(jié)構(gòu)中各城市(節(jié)點)的網(wǎng)絡(luò)相對連接率，進而衡量資金流視角的流空間結(jié)構(gòu)中東北地區(qū)城市重要程度及城市等級體系(表3)。

在資金流視角的流空間結(jié)構(gòu)中，大連、哈爾濱與沈陽網(wǎng)絡(luò)相對連接率最高，且處于并列位置。此外，長春、吉林、鞍山等城市相對連接率也較高(表3)。意味著以上城市在資金流視角的流空間結(jié)構(gòu)中處于比較重要的位置，特別是大連、哈爾濱與沈陽3個城市。而鶴崗、七臺河、大興安嶺、白山、遼源、興安盟網(wǎng)絡(luò)相對連接率最低?？梢姡@些城市位是資金流視角的流空間結(jié)構(gòu)之最低級節(jié)點。

圖2 資金流強度直方圖Fig.2 Histogram of relation intensity based on funds flow

表3 資金流視角的各城市網(wǎng)絡(luò)相對連接率Tab.3 Relative network connection rate of cities based on fund flows

運用ArcGIS中的自然斷裂法將各城市網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系率與節(jié)點流強度分為5級，可以得到各城市(節(jié)點)重要程度或等級體系分布現(xiàn)狀(圖3)。

圖3 各城市網(wǎng)絡(luò)相對連接率空間格局Fig.3 Spatial distribution of relative network connection rate of every city

從圖3看出，資金流視角的網(wǎng)絡(luò)相對連接率較高的城市多集中于哈大城市走廊沿線，其中，長春、沈陽、大連、哈爾濱、吉林最為突出，此外哈大齊沿線也較高，如大慶、齊齊哈爾。整體呈現(xiàn)出較為明顯的“丁字型”結(jié)構(gòu)。

通過各城市網(wǎng)絡(luò)相對連接率與節(jié)點流強度，分析各城市在資金流視角的流空間結(jié)構(gòu)中的重要程度，將各城市重要程度分為5級(表4)。同時，還可得到資金流視角的流空間結(jié)構(gòu)中城市等級體系。

處于整個東北地區(qū)資金流網(wǎng)絡(luò)最頂端的城市(節(jié)點)有沈陽、長春、哈爾濱、大連與吉林。這5個城市(節(jié)點)在整個東北地區(qū)資金流視角的流空間結(jié)構(gòu)中占有極其重要的位置，甚至是整個資金流網(wǎng)路的控制性節(jié)點。此外，處于第一級別城市個數(shù)最少。多數(shù)城市均屬于資金流視角之流空間結(jié)構(gòu)的次級節(jié)點，極少數(shù)城市屬于最低級節(jié)點，如白山、鶴崗、伊春等城市。

表4 資金流視角的城市節(jié)點重要程度Tab.4 The importance degree of cities based on fund flows

3.2 資金流交互中各城市出現(xiàn)次數(shù)

將各城市按照其人口規(guī)模從大到小進行排序，依次統(tǒng)計5個等級資金流強度下各城市出現(xiàn)次數(shù)(圖4)。

從圖4看出，第一等級資金流強度中哈爾濱、沈陽、大連出現(xiàn)次數(shù)最多，其次是長春與吉林;第二等級資金流強度中長春與吉林出現(xiàn)次數(shù)最多?？梢?，正如各城市相對連接率所展示的城市等級體系，以上城市均為資金流視角的流空間結(jié)構(gòu)中的控制性節(jié)點。第三等級資金流強度中本溪、延邊、雞西、朝陽、佳木斯出現(xiàn)次數(shù)較多。

此外，隨著資金流強度等級下降，資金流網(wǎng)絡(luò)涵蓋城市規(guī)模越來越小。其中，第一等級資金流強度中資金流網(wǎng)絡(luò)所覆蓋城市為東北地區(qū)規(guī)模最大的城市，如哈爾濱、沈陽、大連等，而白山、遼源、伊春、鶴崗、七臺河、興安盟、大興安嶺等城市(盟或地區(qū))并沒有被第一等級資金流網(wǎng)絡(luò)所覆蓋。同時，在前三等級資金流強度中資金流網(wǎng)絡(luò)中均無白山、遼源、伊春等規(guī)模較小的城市。而在第五等級資金流強度中資金流網(wǎng)絡(luò)涵蓋城市則多為東北地區(qū)規(guī)模最小的城市(盟或地區(qū))，如雙鴨山、白山、遼源、伊春、鶴崗、七臺河、興安盟、大興安嶺等，相反，該等級資金流網(wǎng)絡(luò)已不包含哈爾濱、沈陽、大連等規(guī)模較大的城市。

圖4 5個等級資金流強度對應(yīng)各城市出現(xiàn)次數(shù)Fig.4 Occurrence number of every city based on the five grades relation intensity

3.3 城市網(wǎng)絡(luò)節(jié)點及其與社會經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系

根據(jù)前三等級聯(lián)系強度中各城市出現(xiàn)次數(shù)、城市網(wǎng)絡(luò)相對連接率與相應(yīng)人口規(guī)模和經(jīng)濟規(guī)模，運用SPSS軟件計算各城市出現(xiàn)次數(shù)、城市網(wǎng)絡(luò)相對連接率與相應(yīng)人口規(guī)模和經(jīng)濟規(guī)模相關(guān)系數(shù)(表5)及回歸方程(圖5)。分析資金流視角的流空間中各城市出現(xiàn)次數(shù)、各城市網(wǎng)絡(luò)相對連接率與相應(yīng)社會經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系。

從表5與圖5看出，前三等級資金流強度中各城市出現(xiàn)次數(shù)與各城市網(wǎng)絡(luò)相對連接率相關(guān)性較強，且呈現(xiàn)出極為明顯的線性相關(guān)模式。各城市網(wǎng)絡(luò)相對連接率、出現(xiàn)次數(shù)與城市人口和GDP相關(guān)系數(shù)均較高，可見各城市網(wǎng)絡(luò)相對連接率和城市出現(xiàn)次數(shù)與城市社會經(jīng)濟發(fā)展呈現(xiàn)較強相關(guān)性。其中，各城市出現(xiàn)次數(shù)與城市人口和GDP均呈現(xiàn)出二次方程相關(guān)模式，各城市網(wǎng)絡(luò)相對連接率與城市人口則為指數(shù)相關(guān)，與GDP也為二次方程相關(guān)模式。

表5 城市出現(xiàn)次數(shù)、城市網(wǎng)絡(luò)相對連接率與相應(yīng)人口規(guī)模和經(jīng)濟規(guī)模相關(guān)系數(shù)Tab.5 Correlation coefficent of relative network connection rate and occurrence number with population and GDP of every city

圖5 城市出現(xiàn)次數(shù)、城市網(wǎng)絡(luò)相對連接率與相應(yīng)人口規(guī)模和經(jīng)濟規(guī)?；貧w模型Fig.5 The regression models of relative network connection rate and occurrence number with population and GDP of every city

4 結(jié)論與討論

以資金流為例，分析資金流視角的流空間結(jié)構(gòu)中城市網(wǎng)絡(luò)分布特征。首先，分析資金流視角中城市連接強度分布特征。然后，從網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(即城市)出發(fā)，分析資金流視角的流空間結(jié)構(gòu)中各城市重要程度或等級體系分布特征。

1)從第一等級資金流強度到第五等級資金流強度，資金流視角的流空間結(jié)構(gòu)中城市網(wǎng)絡(luò)空間變化過程為:哈大城市走廊沿線—向東北方向擴展—向西擴展—覆蓋東北地區(qū)較小規(guī)模城市—資金流網(wǎng)絡(luò)整體向北遷移。城市間資金流強度值呈現(xiàn)右偏態(tài)分布模式，說明多數(shù)城市間資金流強度小于平均值，極少數(shù)位于最高值處。城市間資金流強度存在極化現(xiàn)象，且集中分布于眾數(shù)周圍。整體而言，東北地區(qū)城市間資金流強度較弱。

2)城市網(wǎng)絡(luò)節(jié)點分布特征體現(xiàn)為資金流視角的城市網(wǎng)絡(luò)相對連接率較高的城市呈現(xiàn)出較為明顯的“丁字型”結(jié)構(gòu)。資金流視角的流空間結(jié)構(gòu)中，除處于塔尖的第一級別城市個數(shù)最少外，城市等級體系整體呈現(xiàn)出倒金字塔模式。

3)隨著資金流強度等級下降，資金流網(wǎng)絡(luò)所涵蓋的大規(guī)模城市出現(xiàn)次數(shù)逐漸減少，城市規(guī)模越來越小。

4)前三等級資金流強度中各城市出現(xiàn)次數(shù)與各城市網(wǎng)絡(luò)相對連接率具有較嚴格的線性相關(guān)性。各城市網(wǎng)絡(luò)相對連接率和城市出現(xiàn)次數(shù)與城市社會經(jīng)濟發(fā)展呈現(xiàn)較強的相關(guān)性。其中，各城市出現(xiàn)次數(shù)與城市人口和GDP均呈現(xiàn)出二次方程相關(guān)模式，各城市網(wǎng)絡(luò)相對連接率與城市人口之間則為指數(shù)相關(guān)，與GDP也為二次方程相關(guān)模式。

根據(jù)各城市銀行網(wǎng)點數(shù)，采用網(wǎng)絡(luò)連接度模型，模擬了東北地區(qū)資金流視角的流空間中城市網(wǎng)絡(luò)分布，有助于反映信息化時代的城市網(wǎng)絡(luò)分布特征。研究以期促進現(xiàn)代城市體系研究——城市網(wǎng)絡(luò)研究。但是，由于無法獲得城市間實際的資金流動數(shù)據(jù)，因此，城市間資金流聯(lián)系強度只能借助數(shù)學(xué)模型實現(xiàn)。今后仍需挖掘城市間各類型要素流數(shù)據(jù)，從不同要素流視角研究流空間結(jié)構(gòu)中的城市網(wǎng)絡(luò)分布特征，以完善流空間相關(guān)理論與實踐。

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