中国城市群多中心网络的拓扑结构

doi:10.18306/dlkxjz.2016.03.012

地理科学进展 ›› 2016, Vol. 35 ›› Issue (3): 376-388.doi: 10.18306/dlkxjz.2016.03.012

中国城市群多中心网络的拓扑结构

赵渺希^1,^2,³(), 黎智枫⁴, 钟烨¹, DERUDDER Ben²

1. 华南理工大学建筑学院,广州 510640
2. 根特大学地理系,比利时根特 9000
3. 亚热带建筑科学国家重点实验室,广州 510640
4. 同济大学建筑城规学院,上海 200092

收稿日期:2015-03-01 接受日期:2015-11-01 出版日期:2016-03-25 发布日期:2016-03-25
作者简介:
作者简介：赵渺希(1979-),男,湖南湘潭人,副教授,主要从事城乡发展与区域规划研究,E-mail: zmx0207@163.com。
基金资助:
国家自然科学基金项目(51478189);广东省自然科学基金项目(2014A030313260);中央高校基本科研业务费重点项目(SCUT2015ZZ)

Polycentric network topology of urban agglomerations in China

Miaoxi ZHAO^1,^2,³(), Zhifeng LI⁴, Ye ZHONG¹, Ben DERUDDER²

1. Architecture School, South China University of Technology, Guangzhou 510640, China
2. Geography Department, Gent University, Gent 9000, Belgium
3. State Key Laboratory of Subtropical Building Science, Guangzhou 510640, China
4. School of Architecture and Urban Planning, Tongji University, Shanghai 200092, China

Received:2015-03-01 Accepted:2015-11-01 Online:2016-03-25 Published:2016-03-25
Supported by:
National Natural Science Foundation of China, No.51478189;Natural Science Foundation of Guangdong Province, No.2014A030313260;Key Program of Fundamental Research Funds for the Central Universities, No.SCUT2015ZZ

摘要/Abstract

摘要：

在既有理论基础上扩展了城市群多中心网络的度量工具,考察中国12个城市群总部—分支机构的企业关联网络,比较梳理了地级城市空间联系的拓扑结构。实证研究发现：①包括长三角、珠三角和京津冀三大典型城市群在内,中国城市群内部网络系统的拓扑结构依然发育不完善,在联系数据方面均呈现出一定的稀疏矩阵特征,空间组合关系均为树状结构。②总部区位(出度)的层级性差异均高于分支机构区位(入度)的层级性差异,显示出城市群内部空间“流”的不对称性。③针对12个城市群内部网络的拓扑结构聚类分析表明：长三角、珠三角、京津冀、山东半岛、海峡西岸地区的城市群内部网络联系较为紧密,呈现出一定程度的一体化网络特征;其中三大典型城市群存在明显的企业总部集聚核心,其余城市群内部的网络联系松散,跨城企业联系比重较低,在拓扑结构上大多呈现出以省会或副省级城市为指向的向心式联系。

关键词: 城市群, 多中心网络, 拓扑结构, 中国

Abstract:

This study puts forward a systematic analysis tool of urban agglomeration polycentric networks according to the space of flow theory, investigates the enterprise association networks of the twelve urban agglomerations in China empirically, and identifies the basic patterns of prefecture-level cities' spatial relationships through classification. The result indicates that the internal network topology of Chinese urban agglomerations, including the three most typical urban agglomerations (Yangtze River Delta-YRD, Pearl River Delta-PRD, and Beijing-Tianjin-Hebei region-BTH), is still far from reaching maturity. Specifically, the data of connection to some extent constitute a sparse matrix and the spatial association shows a tree structure. The hierarchy of headquarter locations (outflow) is more concentrated than that of branch locations (inflow), which shows asymmetry of the flows within the urban agglomerations. At the urban agglomeration level, two basic network connection patterns can be identified using cluster analysis of the twelve urban agglomerations internal network topology. The first type including the Yangtze River Delta, Pearl River Delta, Beijing-Tianjin-Hebei region, Shandong Peninsula, and the western side of the Taiwan Straits, is internally closely connected urban agglomeration networks and shows characteristics of integrated networks. The three most typical urban agglomerations (YRD, PRD, and BTH) are distinct headquarter hubs. The other type containing the rest of the urban agglomerations is internally loosely connected networks and the percentages of cross-city connections are lower than the first type. Most of them show a centripetal structure around the provincial capital or sub-provincial cities topologically.

Key words: urban agglomerations, polycentric network, topology, China

赵渺希, 黎智枫, 钟烨, DERUDDER Ben. 中国城市群多中心网络的拓扑结构[J]. 地理科学进展, 2016, 35(3): 376-388.

Miaoxi ZHAO, Zhifeng LI, Ye ZHONG, Ben DERUDDER. Polycentric network topology of urban agglomerations in China[J]. PROGRESS IN GEOGRAPHY, 2016, 35(3): 376-388.

图/表 9

图1

图2

表1

图3

表2

城市群的网络拓扑指标的原始值"

城市群	强度			对称性		层级性					自容性		密度		发育程度
城市群	AT		L		SL	SN		βⁱⁿ		β^out	βⁿ	β^L	Le	$Δ$	γ^c	γ^L	γⁿ
京津冀	10.69	962		0.38	0.50	0.47	0.16	0.34	0.46		0.72		0.16		1.27	5.60	1.17
辽中南	1.10	98		0.61	0.81	0.36	0.27	0.33	0.45		0.74		0.15		0.60	3.60	0.75
山东半岛	2.86	160		0.44	0.51	0.75	0.29	0.56	0.51		0.77		0.14		1.27	5.25	1.17
长三角	25.01	6002		0.42	0.53	0.51	0.22	0.38	0.51		0.66		0.20		2.82	11.38	2.17
海峡西岸	5.73	172		0.45	0.58	0.55	0.24	0.45	0.42		0.74		0.15		0.86	3.67	0.92
珠三角	35.57	2561		0.55	0.64	0.47	0.25	0.39	0.48		0.75		0.14		1.77	6.89	1.48
关中	1.57	47		0.38	0.49	0.69	0.25	0.51	0.41		0.79		0.12		0.43	2.67	0.67
中原	0.61	44		0.50	0.73	0.47	0.34	0.43	0.46		0.92		0.06		0.54	3.33	0.71
武汉	0.29	61		0.13	0.39	0.53	0.13	0.40	0.46		0.91		0.04		0.16	2.40	0.46
长株潭	1.50	30		0.47	0.60	0.65	0.33	0.53	0.42		0.92		0.04		0.40	2.40	0.67
北部湾	0.67	8		0.75	0.75	0.67	0.50	0.58	0.32		0.97		0.02		1.33	3.50	1.17
成渝	0.53	192		0.39	0.60	0.48	0.26	0.45	0.48		0.86		0.08		0.68	4.22	0.79
平均值	10.94	1700.84		0.14	0.12	0.11	0.09	0.08	0.05		0.09		0.06		0.71	2.43	0.45
变异系数	1.52	1.97		0.31	0.20	0.20	0.33	0.18	0.11		0.12		0.51		0.70	0.53	0.44

表2

图4

表3

图5

图6

参考文献 34

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类别	强度			对称性		层级性					自容性		密度		发育程度
类别	AT		L		SL	SN		βⁱⁿ		β^out	βⁿ	β^L	Le	?	γ^c	γ^L	γⁿ
Ⅰ类	1.58	1.99		-0.25	-0.55	-0.36	-0.55	-0.82	1.24		-1.61		1.65		2.55	2.80	2.60
Ⅱ类	1.42	1.26		0.06	-0.21	-0.72	-0.72	-1.01	0.44		-0.82		0.75		0.72	0.69	0.70
Ⅲ类	0.37	0.03		-0.08	-0.42	0.91	-0.06	0.74	0.34		-0.61		0.66		0.08	-0.05	0.08
Ⅳ类	-0.74	-0.65		0.04	0.26	0.00	0.30	0.20	-0.40		0.64		-0.64		-0.59	-0.58	-0.59

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中国城市群多中心网络的拓扑结构

Polycentric network topology of urban agglomerations in China

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城市群	包含城市
京津冀	北京、天津、石家庄、唐山、秦皇岛、保定、张家口、承德、沧州、廊坊
辽中南	沈阳、大连、鞍山、抚顺、本溪、丹东、辽阳、营口、盘锦、铁岭
山东半岛	济南、青岛、烟台、潍坊、淄博、东营、威海、日照
长三角	上海、南京、无锡、常州、苏州、南通、扬州、镇江、泰州、杭州、宁波、嘉兴、湖州、绍兴、舟山、台州
海峡西岸	福州、厦门、漳州、泉州、莆田、宁德
珠三角	广州、深圳、珠海、佛山、江门、肇庆、惠州、东莞、中山
关中	西安、咸阳、宝鸡、渭南、铜川、商州
中原	郑州、洛阳、开封、新乡、焦作、许昌、平顶山、漯河、济源
武汉	武汉、黄石、鄂州、黄冈、仙桃、潜江、孝感、咸宁、天门、随州、荆门、荆州
长株潭	长沙、株洲、湘潭、岳阳、常德、娄底
北部湾	南宁、防城港、钦州、北海
成渝	重庆、成都、自贡、泸州、德阳、绵阳、遂宁、内江、乐山、南充、眉山、宜宾、广安、雅安、资阳