曹 晨，黃賢金

（南京大學(xué)地理與海洋科學(xué)學(xué)院，江蘇 南京 210023）

都市圈是區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要單元［1］，也是集聚社會(huì)經(jīng)濟(jì)要素、促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展、推動(dòng)區(qū)域高質(zhì)量城鎮(zhèn)化的巨大影響空間。近年來(lái)，我國(guó)都市圈建設(shè)進(jìn)程不斷加快，培育發(fā)展一批現(xiàn)代化都市圈、形成區(qū)域發(fā)展的新增長(zhǎng)極，成為我國(guó)都市圈建設(shè)的新目標(biāo)。而空間結(jié)構(gòu)決定都市圈資源配置效率和競(jìng)爭(zhēng)力，因此對(duì)空間結(jié)構(gòu)特征和規(guī)律的研究應(yīng)是都市圈建設(shè)關(guān)注的重點(diǎn)。隨著人口增長(zhǎng)、交通方式的改變以及互聯(lián)網(wǎng)和通信技術(shù)的發(fā)展，對(duì)都市圈空間結(jié)構(gòu)的關(guān)注由傳統(tǒng)的等級(jí)規(guī)模轉(zhuǎn)向動(dòng)態(tài)的要素流動(dòng)與相互作用［2］，動(dòng)態(tài)流空間主導(dǎo)著都市圈空間網(wǎng)絡(luò)的新格局［3］。

流空間理論的提出改變了城市空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的研究范式，成為審視城市空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的新視角［4-5］?；诹骺臻g視角，學(xué)者們圍繞旅游流［6-7］、交通流［8-9］、信息流［10-12］、物流［13-14］、人口流動(dòng)［15-17］以及經(jīng)濟(jì)聯(lián)系［18-20］等多個(gè)要素，對(duì)城市空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)開(kāi)展了廣泛的研究，研究成果較為豐富，但仍存在以下不足：一是基于流空間的城市空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)研究較多關(guān)注某一單一要素流，如旅游流對(duì)區(qū)域旅游空間特征與進(jìn)程的影響［6］、交通流對(duì)城市網(wǎng)絡(luò)形成與發(fā)展所起的不同功能與作用［8］等。近年來(lái)，隨著大數(shù)據(jù)采集技術(shù)的升級(jí)，基于百度指數(shù)的信息流與基于百度遷徙數(shù)據(jù)的大規(guī)模人口流動(dòng)成為研究的熱點(diǎn)［11,15］。但當(dāng)前的研究仍然不能擺脫單一要素流的局限性［21］，對(duì)多要素流及其共同作用下的城市空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征及影響因素的研究有待深入和提高。二是在中國(guó)，城市群是區(qū)域資源高度整合、要素流動(dòng)密集的區(qū)域，城市群尺度下城市空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。同時(shí)研究熱點(diǎn)地區(qū)多集中在區(qū)域要素交互頻繁、網(wǎng)絡(luò)化格局較為成熟的珠三角［4-5］、長(zhǎng)三角［9,11］、京津冀［16］等城市群，較少?gòu)囊亓鲃?dòng)視角剖析都市圈空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征［22］，尤其是中國(guó)中西部地區(qū)尚處于發(fā)展培育期的黃河“幾”字彎都市圈。

黃河“幾”字彎都市圈位于黃河中上游，是我國(guó)中西部地區(qū)重要的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)極，在中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略中具有重要地位［23］。從多元要素流視角剖析黃河“幾”字彎都市圈空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征及影響因素，對(duì)于優(yōu)化其空間結(jié)構(gòu)、推動(dòng)黃河“幾”字彎都市圈協(xié)同發(fā)展、促進(jìn)區(qū)域一體化進(jìn)程具有重要意義，同時(shí)也可為其他培育型都市圈的發(fā)展與空間優(yōu)化策略提供一定的理論支撐。

1 研究區(qū)概況

黃河“幾”字彎都市圈是指黃河流經(jīng)甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、陜西、山西5 ?。▍^(qū)）形成的“幾”字形地區(qū)，包含白銀市、慶陽(yáng)市、銀川市、石嘴山市、吳忠市、中衛(wèi)市、呼和浩特市、包頭市、鄂爾多斯市、烏蘭察布市、巴彥淖爾市、烏海市、阿拉善盟、榆林市、延安市、太原市、忻州市、朔州市、大同市、呂梁市、臨汾市21 個(gè)地級(jí)市（盟），國(guó)土面積80.41×104km2，2020 年常住人口4810.05×104人。黃河“幾”字彎都市圈因其社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)滯后，在核心城市的經(jīng)濟(jì)勢(shì)能與輻射帶動(dòng)能力、內(nèi)部城市聯(lián)系的緊密程度以及對(duì)接世界網(wǎng)絡(luò)的綜合效能上，相較于長(zhǎng)三角、珠三角等城市群均存在一定的差距，是培育型都市圈研究的典型區(qū)域。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

交通流使用盛名時(shí)刻表網(wǎng)站（http://smskb.com/）中各盟市之間鐵路班次（高速列車(chē)+普速火車(chē)）數(shù)量表征。物流使用快遞網(wǎng)（http://www.kuaidi.com/）各盟市內(nèi)15家物流公司（順豐、EMS、中通、韻達(dá)、圓通、京東、申通、百世、德邦、極兔、天天、全峰、國(guó)通、匯通、優(yōu)速）的物流網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量表征。資金流使用四大銀行（中國(guó)銀行、中國(guó)工商銀行、中國(guó)建設(shè)銀行以及中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行）官方網(wǎng)站的銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)據(jù)表征，包括四大銀行在21 個(gè)盟市的一級(jí)分行、二級(jí)分行以及支行（包括分理處與營(yíng)業(yè)室，不包含ATM 網(wǎng)點(diǎn)）的數(shù)量。信息流使用百度指數(shù)（https://index.baidu.com/）中各盟市之間有向的百度用戶(hù)關(guān)注度數(shù)值表征。

2.2 研究方法

2.2.1 要素流網(wǎng)絡(luò)連接度和聯(lián)系強(qiáng)度要素流網(wǎng)絡(luò)連接度指城市間各要素流在網(wǎng)絡(luò)中的連接程度，要素流網(wǎng)絡(luò)連接度越大，表明城市間要素流動(dòng)性越大。

交通流網(wǎng)絡(luò)連接度使用城市對(duì)間鐵路班次數(shù)量之和表示，其計(jì)算公式為：

式中：Tij為城市i與城市j之間的交通流網(wǎng)絡(luò)連接度；Ti-j為城市i至城市j的鐵路班次數(shù)量；Tj-i為城市j至城市i的鐵路班次數(shù)量。

物流網(wǎng)絡(luò)連接度使用15 家物流公司在城市對(duì)間的重要程度之和表示，其計(jì)算公式為：

式中：Pij為城市i與城市j之間的物流網(wǎng)絡(luò)連接度；Pij,m為物流公司m在城市i與城市j之間的網(wǎng)絡(luò)連接度；Pim和Pjm分別為物流公司m在城市i與城市j中的重要程度。

資金流網(wǎng)絡(luò)連接度使用銀行網(wǎng)點(diǎn)在城市對(duì)間的重要程度之和來(lái)表示，其計(jì)算公式為：

式中：Cij為城市i與城市j之間的資金流網(wǎng)絡(luò)連接度；Cij,n為銀行n在城市i與城市j之間的網(wǎng)絡(luò)連接度；Cin和Cjn分別為銀行n在城市i與城市j中的重要程度。

信息流網(wǎng)絡(luò)連接度使用城市對(duì)間百度用戶(hù)關(guān)注度數(shù)值的乘積來(lái)表示，其計(jì)算公式為：

式中：Iij為城市i與城市j之間的信息流網(wǎng)絡(luò)連接度；Ii-j為城市i對(duì)城市j的百度用戶(hù)關(guān)注度數(shù)值；Ij-i為城市j對(duì)城市i的百度用戶(hù)關(guān)注度數(shù)值。

使用城市對(duì)間要素流網(wǎng)絡(luò)連接度構(gòu)建城市間要素流聯(lián)系矩陣。將4種要素流聯(lián)系矩陣原始數(shù)據(jù)分別進(jìn)行歸一化處理。計(jì)算公式為：

式中：x為要素流聯(lián)系矩陣原始數(shù)據(jù)；max 為矩陣中數(shù)值最大的值；min 為矩陣中數(shù)值最小的值；X為歸一化處理后的數(shù)值，其數(shù)值介于0～1之間，0表示兩城市網(wǎng)絡(luò)連接度最小，即城市間聯(lián)系最疏遠(yuǎn)，1表示兩城市網(wǎng)絡(luò)連接度最大，即城市間聯(lián)系最緊密。

將4 種要素流網(wǎng)絡(luò)連接度加權(quán)求和，參考相關(guān)研究［21,24］，認(rèn)為各要素流同等重要，權(quán)重均為0.25，得到綜合流網(wǎng)絡(luò)連接度。

最后，分別對(duì)各要素流歸一化后的數(shù)據(jù)求和，以此來(lái)表征一個(gè)城市與其他城市的要素流聯(lián)系強(qiáng)度，計(jì)算公式為：

式中：Ri為城市i的要素流聯(lián)系強(qiáng)度；Rij為城市i與城市j的網(wǎng)絡(luò)連接度。

2.2.2 空間結(jié)構(gòu)指數(shù)空間結(jié)構(gòu)指數(shù)是Hanssens 等在2013 年提出的測(cè)度區(qū)域多中心結(jié)構(gòu)的空間結(jié)構(gòu)算法，取值范圍介于0～1之間，值越小表明區(qū)域空間結(jié)構(gòu)單極化發(fā)展特征明顯，值越大表明區(qū)域空間結(jié)構(gòu)多極化特征明顯。其計(jì)算公式如下：

式中：SD 為城市節(jié)點(diǎn)要素流聯(lián)系強(qiáng)度的標(biāo)準(zhǔn)差；SDrc為所有城市節(jié)點(diǎn)排序后其序號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)差；SSI為區(qū)域的空間結(jié)構(gòu)指數(shù)［21,25-26］。

2.2.3 凝聚子群凝聚子群是網(wǎng)絡(luò)中聯(lián)系緊密且結(jié)構(gòu)類(lèi)似的次級(jí)群體的集合，可用來(lái)解釋基于不同要素流的城市網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部發(fā)展?fàn)顟B(tài)［4,27］。

2.2.4 QAP回歸分析二次指派程序（Quadratic assignment procedure，QAP）分析是一種研究矩陣間關(guān)系的非參數(shù)方法。其通過(guò)矩陣數(shù)據(jù)的置換，對(duì)矩陣的各個(gè)單元值進(jìn)行比較，并對(duì)系數(shù)進(jìn)行非參數(shù)檢驗(yàn)。QAP 分析的優(yōu)點(diǎn)在于不需要假設(shè)自變量間相互獨(dú)立的條件，能更好地處理變量共線性問(wèn)題，同時(shí)結(jié)果更加可靠和穩(wěn)健［22,28-29］。本文利用QAP回歸分析方法定量識(shí)別黃河“幾”字彎都市圈多要素網(wǎng)絡(luò)的影響因素。

3 結(jié)果與分析

3.1 黃河“幾”字彎都市圈空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

3.1.1 城市節(jié)點(diǎn)層級(jí)城市節(jié)點(diǎn)聯(lián)系強(qiáng)度顯示（圖1），黃河“幾”字彎都市圈21個(gè)盟市的交通流、物流、資金流與信息流聯(lián)系強(qiáng)度差異明顯：各城市節(jié)點(diǎn)資金流與物流聯(lián)系強(qiáng)度大于交通流與信息流；同時(shí)交通流與信息流聯(lián)系強(qiáng)度變化相對(duì)于交通流與資金流更為明顯；此外，各城市綜合流聯(lián)系強(qiáng)度差距相對(duì)較小，綜合流聯(lián)系強(qiáng)度最大的是太原市、呼和浩特市與銀川市，以上3個(gè)城市分別是山西、內(nèi)蒙古和寧夏的省會(huì)（首府）城市。

圖1 黃河“幾”字彎都市圈多要素流聯(lián)系強(qiáng)度Fig.1 Connection strength of multi-dimensional feature flow in Jiziwan Metropolitan Area of the Yellow River

使用ArcGIS 軟件中的自然斷點(diǎn)法將城市節(jié)點(diǎn)聯(lián)系強(qiáng)度分為五級(jí)。城市節(jié)點(diǎn)層級(jí)顯示（表1），省會(huì)（首府）城市太原市與呼和浩特市的核心地位比較突出，太原市與呼和浩特市的要素流大多處于聯(lián)系強(qiáng)度的第一層級(jí)；寧夏首府銀川市的地位不突出，除資金流處于聯(lián)系強(qiáng)度的第一層級(jí)外，其他要素流大多處于聯(lián)系強(qiáng)度的第二、三層級(jí)。不同要素流聯(lián)系強(qiáng)度下黃河“幾”字彎都市圈第二級(jí)城市變化明顯，且大多顯示出明顯的資源型城市導(dǎo)向，如大同市的各要素流聯(lián)系強(qiáng)度均較大，榆林市的物流與資金流聯(lián)系強(qiáng)度較大等。第三、四層級(jí)城市各有優(yōu)勢(shì)，第五層級(jí)城市多位于都市圈西部地區(qū)，如阿拉善盟、石嘴山市、中衛(wèi)市等。綜合流聯(lián)系強(qiáng)度顯示，黃河“幾”字彎都市圈呈現(xiàn)“兩核多中心”的發(fā)展態(tài)勢(shì)，形成了以省會(huì)（首府）城市太原市、呼和浩特市為核心城市，銀川市、包頭市、大同市為副中心城市，忻州市、榆林市、臨汾市、鄂爾多斯市、呂梁市、烏蘭察布市、慶陽(yáng)市和延安市為核心區(qū)、其余城市為輻射影響區(qū)的“2+3+8+8”的城市空間結(jié)構(gòu)。

表1 黃河“幾”字彎都市圈城市層級(jí)劃分Tab.1 Urban hierarchy division of Jiziwan Metropolitan Area of the Yellow River

3.1.2 城市網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系使用ArcGIS軟件中的自然斷點(diǎn)法將各要素流網(wǎng)絡(luò)連接度分為弱、較弱、中、較強(qiáng)與強(qiáng)五級(jí)。從各要素流網(wǎng)絡(luò)連接度分級(jí)特征來(lái)看（表2），黃河“幾”字彎都市圈內(nèi)各要素流網(wǎng)絡(luò)連接度分級(jí)存在明顯的差異性：交通流與信息流網(wǎng)絡(luò)連接度集中于較弱等級(jí)與弱等級(jí)，物流、資金流與綜合流網(wǎng)絡(luò)連接度集中于弱等級(jí)、較弱等級(jí)和中等級(jí)，表明黃河“幾”字彎都市圈內(nèi)物流與資金流的聯(lián)系較交通流與信息流更為緊密。

表2 黃河“幾”字彎都市圈多要素流聯(lián)系強(qiáng)度分級(jí)統(tǒng)計(jì)Tab.2 Statistics on the grading of connection strength of multi-dimensional feature flow in Jiziwan Metropolitan Area of the Yellow River

從網(wǎng)絡(luò)連接度空間分布來(lái)看，黃河“幾”字彎都市圈交通網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)空間非均衡特征明顯（圖2a），交通流網(wǎng)絡(luò)連接度等級(jí)總體上呈現(xiàn)北強(qiáng)南弱的特征，同時(shí)較強(qiáng)等級(jí)的聯(lián)系多出現(xiàn)在各省內(nèi)部或鄰近的城市對(duì)之間。物流網(wǎng)絡(luò)同樣存在空間非均衡性特征（圖2b），物流網(wǎng)絡(luò)連接度等級(jí)從都市圈東部向西部遞減。資金流網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)多中心發(fā)展的態(tài)勢(shì)（圖2c），網(wǎng)絡(luò)連接度為強(qiáng)等級(jí)的資金流聯(lián)系集中于太原市、呼和浩特市、銀川市3個(gè)省會(huì)（首府）城市以及包頭市組成的梯形區(qū)域，較強(qiáng)等級(jí)與中等級(jí)的資金流聯(lián)系逐漸向周邊的城市擴(kuò)展，呈現(xiàn)顯著的等級(jí)擴(kuò)散效應(yīng)。信息流網(wǎng)絡(luò)形成以太原市與呼和浩特市為中心的放射狀格局（圖2d），并且呈現(xiàn)出較為明顯的鄰近擴(kuò)散效應(yīng)，即強(qiáng)等級(jí)的聯(lián)系多出現(xiàn)在鄰近的城市對(duì)之間。綜合流網(wǎng)絡(luò)空間分布相對(duì)交通流、物流、資金流以及信息流更加均衡（圖2e），網(wǎng)絡(luò)連接度等級(jí)以太原市與呼和浩特市為雙核心向外圍遞減，區(qū)域整體呈現(xiàn)“核心-邊緣”結(jié)構(gòu)。

圖2 黃河“幾”字彎都市圈多要素流網(wǎng)絡(luò)連接度Fig.2 Network connectivity of multi-dimensional feature flow in Jiziwan Metropolitan Area of the Yellow River

3.1.3 城市空間格局

（1）空間結(jié)構(gòu)指數(shù)

通過(guò)公式（9）計(jì)算得出黃河“幾”字彎都市圈城市網(wǎng)絡(luò)空間結(jié)構(gòu)指數(shù)（表3）?；诮煌?、物流、資金流和信息流的城市網(wǎng)絡(luò)空間結(jié)構(gòu)指數(shù)分別為0.9403、0.8478、0.8145和0.8977，表明不同要素流視角下黃河“幾”字彎都市圈空間格局均呈現(xiàn)明顯的多中心發(fā)展特征，且交通流網(wǎng)絡(luò)和信息流網(wǎng)絡(luò)的多中心程度高于資金流網(wǎng)絡(luò)與物流網(wǎng)絡(luò)?；诰C合流的城市網(wǎng)絡(luò)空間結(jié)構(gòu)指數(shù)為0.8915，表明多要素共同作用下黃河“幾”字彎都市圈空間格局仍然呈現(xiàn)多中心發(fā)展的特征。

表3 黃河“幾”字彎都市圈城市網(wǎng)絡(luò)空間結(jié)構(gòu)指數(shù)Tab.3 Urban network spatial structure index of Jiziwan Metropolitan Area of the Yellow River

（2）凝聚子群分析

從各要素流凝聚子群的空間分布來(lái)看（圖3），交通流、物流、資金流、信息流與綜合流凝聚子群均顯示出較為明顯的組團(tuán)式空間結(jié)構(gòu)，且地理鄰近性特征明顯，即隸屬于同一省份或在地理空間上相鄰的城市多屬于同一個(gè)子群。這表明“流空間”視角下黃河“幾”字彎都市圈要素聯(lián)系仍受到傳統(tǒng)地理空間距離與行政區(qū)劃的影響。

3.2 黃河“幾”字彎都市圈空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)影響因素

3.2.1 模型設(shè)定與變量選取本文使用Ucinet 6.0軟件中的QAP 回歸方法進(jìn)一步分析黃河“幾”字彎都市圈多要素空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的影響因素。參考相關(guān)研究［18,22,30］，選擇地理鄰近性、交通效率、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、要素?cái)U(kuò)散與集聚和經(jīng)濟(jì)全球化6個(gè)影響因素，建構(gòu)模型如下：

式中：Fi為因變量，分別為交通流、物流、資金流、信息流與綜合流網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系矩陣；P為地理鄰近性，若都市圈內(nèi)兩城市相鄰則為1，不相鄰記為0；T為交通效率，通過(guò)計(jì)算都市圈內(nèi)兩兩城市間公路出行時(shí)間、鐵路出行最長(zhǎng)時(shí)間與鐵路出行最短時(shí)間的平均值構(gòu)建交通效率差值矩陣；E為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，使用都市圈內(nèi)各城市2020 年GDP 數(shù)據(jù)構(gòu)建差值矩陣；I為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，采用各城市二三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比差值矩陣表示；S為要素?cái)U(kuò)散與集聚，以各城市社會(huì)消費(fèi)品零售總額差值矩陣表示；G為經(jīng)濟(jì)全球化，以各城市進(jìn)出口總額數(shù)據(jù)構(gòu)建差值矩陣。為消除不同數(shù)據(jù)量綱的影響，采用公式（7）對(duì)影響因素差異矩陣進(jìn)行歸一化處理。

3.2.2 多要素空間網(wǎng)絡(luò)影響因素分析QAP 回歸結(jié)果顯示（表4），模型擬合效果較好：5 個(gè)模型調(diào)整后的R2處于0.266～0.412 之間，且通過(guò)了1%顯著性水平的檢驗(yàn)。影響因素中：（1）經(jīng)濟(jì)全球化（G）的影響力最大，其對(duì)交通流存在顯著的負(fù)向影響，對(duì)其他要素流均存在顯著的正向影響，說(shuō)明黃河“幾”字彎都市圈經(jīng)濟(jì)全球化程度越高，越有利于城市間的要素流動(dòng)，但經(jīng)濟(jì)全球化均衡發(fā)展更有利于交通網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展。（2）交通效率（T）對(duì)除物流之外的其他要素流均存在顯著的負(fù)向影響，說(shuō)明交通技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的“時(shí)空壓縮”效應(yīng)可有效促進(jìn)要素在都市圈內(nèi)流動(dòng)。（3）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（I）對(duì)物流、資金流、信息流與綜合流均存在顯著的負(fù)向影響，說(shuō)明縮小都市圈內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異有利于要素流動(dòng)。（4）地理鄰近性（P）對(duì)交通流、信息流與綜合流存在顯著的正向影響，表明城市間交通和信息聯(lián)系仍受到傳統(tǒng)空間距離的影響。（5）要素?cái)U(kuò)散與集聚（S）對(duì)交通流存在顯著的正向影響，對(duì)物流存在顯著的負(fù)向影響。（6）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（E）僅對(duì)交通流存在顯著的負(fù)向影響，說(shuō)明城市間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異越小，交通聯(lián)系強(qiáng)度越大；同時(shí)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)其他要素流沒(méi)有顯著影響，說(shuō)明都市圈內(nèi)要素流動(dòng)并非由經(jīng)濟(jì)因素主導(dǎo)。

表4 黃河“幾”字彎都市圈多要素網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)影響因素回歸結(jié)果Tab.4 Urban network spatial structure index of Jiziwan Metropolitan Area of the Yellow River

4 討論

黃河“幾”字彎都市圈雖然是黃河中上游地區(qū)重要的城市發(fā)展區(qū)，但其各要素流網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展仍處于初級(jí)階段：核心城市的地位不夠突出，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)空間非均衡性明顯，城市間要素聯(lián)系的地理鄰近性特征明顯，都市圈空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與東部發(fā)達(dá)城市群如長(zhǎng)三角與珠三角等存在較大差距。區(qū)別于對(duì)我國(guó)東部發(fā)達(dá)地區(qū)城市群和都市圈空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的研究以及使用單一要素流測(cè)度城市群或都市圈空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，本文采用多種網(wǎng)絡(luò)開(kāi)源數(shù)據(jù)，從多要素流視角剖析黃河“幾”字彎都市圈空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征及影響因素，彌補(bǔ)了該地區(qū)的研究空白，為全面識(shí)別和優(yōu)化該地區(qū)空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、推動(dòng)黃河“幾”字彎都市圈協(xié)同發(fā)展提供了一定的理論依據(jù)和對(duì)策建議。但是，都市圈空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)影響機(jī)制較為復(fù)雜，本文選取的影響因素不夠全面，未來(lái)有必要對(duì)都市圈多要素流空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的影響機(jī)制進(jìn)行深入研究；同時(shí)由于數(shù)據(jù)獲取的限制，本文未能分析黃河“幾”字彎都市圈多要素流空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的演變，今后可開(kāi)展多時(shí)序的空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演變研究。

5 結(jié)論與建議

5.1 結(jié)論

（1）從城市節(jié)點(diǎn)來(lái)看，黃河“幾”字彎都市圈各城市交通流、物流、資金流、信息流與綜合流聯(lián)系強(qiáng)度差異明顯。不同要素流聯(lián)系視角下，第一層級(jí)城市主要包括省會(huì)（首府）太原市與呼和浩特市，第二、三、四層級(jí)城市變化明顯、各有優(yōu)勢(shì)，第五層級(jí)城市相似且大多位于都市圈西部地區(qū)。綜合流聯(lián)系強(qiáng)度顯示，黃河“幾”字彎都市圈形成了以太原市、呼和浩特市為核心城市的“2+3+8+8”的城市空間結(jié)構(gòu)。

（2）從城市網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系來(lái)看，相比交通流與信息流，黃河“幾”字彎都市圈內(nèi)物流與資金流的聯(lián)系更為緊密。從要素流網(wǎng)絡(luò)連接度的空間分布來(lái)看，各要素流網(wǎng)絡(luò)空間非均衡特征明顯：交通流網(wǎng)絡(luò)連接度北強(qiáng)南弱，物流網(wǎng)絡(luò)連接度東強(qiáng)西弱，資金流網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)多中心發(fā)展的特征，信息流網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)以太原市與呼和浩特市為雙核心的結(jié)構(gòu)，綜合流網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系分布更加均衡且呈現(xiàn)“核心-邊緣”結(jié)構(gòu)。

（3）交通流、物流、資金流、信息流與綜合流網(wǎng)絡(luò)空間結(jié)構(gòu)指數(shù)均顯示黃河“幾”字彎都市圈呈現(xiàn)較為明顯的多中心發(fā)展特征。同時(shí)各要素流凝聚子群均呈現(xiàn)明顯的組團(tuán)式空間結(jié)構(gòu)，地理鄰近性特征明顯。

（4）QAP 回歸結(jié)果顯示，經(jīng)濟(jì)全球化對(duì)黃河“幾”字彎都市圈多要素流空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的影響最大；交通效率差異與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異對(duì)多要素流空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生不利影響；要素集聚與擴(kuò)散對(duì)交通流與物流存在顯著影響；而經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響最小，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不是黃河“幾”字彎都市圈要素流動(dòng)的主導(dǎo)因素。

5.2 建議

（1）確立核心城市的地位并強(qiáng)化其龍頭帶動(dòng)作用。雖然黃河“幾”字彎都市圈已呈現(xiàn)以太原市和呼和浩特市2 個(gè)省會(huì)（首府）城市為中心的發(fā)展態(tài)勢(shì)，但另一個(gè)省會(huì)（首府）城市銀川市的核心地位不突出。因此，需要確立太原市、呼和浩特市與銀川市3 個(gè)省會(huì)（首府）城市的核心地位，將以上3 個(gè)核心城市培育成都市圈協(xié)同發(fā)展進(jìn)程中的重要增長(zhǎng)極并帶動(dòng)周邊中小城鎮(zhèn)的發(fā)展。

（2）暢通都市圈城市間要素的流動(dòng)。在穩(wěn)步提升核心城市集聚能力的同時(shí)，加強(qiáng)不同?。ㄗ灾螀^(qū)）城市間的交流與聯(lián)系，同時(shí)加強(qiáng)都市圈西部與東部、南部與北部城市間的要素流動(dòng)，以此帶動(dòng)都市圈西部地區(qū)、黃河上游地區(qū)的發(fā)展，形成優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)、高效協(xié)同的都市圈發(fā)展新格局。

（3）注重要素流動(dòng)網(wǎng)絡(luò)視角下都市圈城市間的發(fā)展差距。通過(guò)提高都市圈內(nèi)城市在經(jīng)濟(jì)全球化中的參與度，加強(qiáng)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以減小城市間交通效率差異，同時(shí)升級(jí)與完善產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以促進(jìn)產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展，暢通黃河“幾”字彎都市圈內(nèi)要素流動(dòng)，推動(dòng)黃河“幾”字彎都市圈協(xié)同與融合發(fā)展。