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2014 , Vol. 33 >Issue 12: 1587 - 1600

DOI: https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2014.12.002

Orginal Article

Spatial structure of the Yangtze River Delta urban network based on the pattern of listed companies network

  • LI Xiande
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  • Department of Geography, Shanghai Normal University, Shanghai 200234, China

Online published: 2014-12-19

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《地理科学进展》杂志 版权所有
Fold

Abstract

In this study, we created 2005 and 2010 A-share listed companies network database of the Yangtze River Delta and used social network analysis and rank-size analysis methods to analyze the spatial structure of urban network in the Yangtze River Delta. The result shows that: (1) The Yangtze River Delta listed companies' headquarters tended to agglomerate in the Shanghai-Hangzhou-Ningbo Z-shaped corridor. The most important change of the spatial structure of company headquarter distribution during the study period was the development from three centers to four centers. Suzhou replaced Nanjing and became the third largest hub of company headquarters, after Shanghai and Hangzhou; (2) Urban network structure maintained a core-periphery pattern. Cities along the Z-shaped corridor showed higher centrality and have strong influences on the spatial pattern of the urban network; (3) The network structure showed hierarchical diffusion, neighborhood diffusion, and administrative constraint characteristics. The provincial capitals Nanjing and Hangzhou of Jiangsu and Zhejiang provinces became major investment stronghold only after Shanghai. Nanjing's network centrality was higher than Suzhou because of its higher administrative status; (4) In the background of the Yangtze River Delta economic integration, cross-regional linkages has been strengthened, especially the diffusion of companies from Shanghai and Southern Jiangsu to Central and Northern Jiangsu was very clear. Centrality of Southwest Zhejiang was relatively low. The area was still relatively isolated within the network; (5) Administrative status and divisions and market scale were the main factors affecting the spatial structure of urban network in the Yangtze River Delta. The impact of temporal distance to Shanghai by express way, labor costs, and land costs were not statistically significant.

Key words： urban network; social network analysis; A-share listed companies; spatial structure; the Yangtze River Delta(YRD)

Cite this article

LI Xiande . Spatial structure of the Yangtze River Delta urban network based on the pattern of listed companies network[J]. PROGRESS IN GEOGRAPHY, 2014 , 33(12) : 1587 -1600 . DOI: 10.11820/dlkxjz.2014.12.002

1 引言

Castells(2010)认为,在全球化、信息化和网络化交互作用下,人类社会正在从地方的空间走向流动的空间。Taylor等(2007)指出,城市不是孤立存在的,而是在联系中产生活力;城市之间相互联系形成的网络是理解城市的关键,并强调地方空间和流动空间的重新整合推动城市网络作为一种新的空间组织形态浮现于全世界。Pflieger等(2010)在《Urban Studies》之“城市网络研究专辑”导论中提出了“The city as a network of networks(城市作为网络存在于网络之中)”。这是学者在全球化、信息化、网络化时代,对1964年Berry经典论述“Cities as systems within systems of cities(城市作为体系存在于城市体系之中)”的回应,标志着城市地理学研究的网络转向。
城市网络联系具有经济、社会、文化、政治等多个层面的内涵。国内外学者对于城市网络相互联系的研究主要有以下两种研究取向：一是基础设施的维度,主要通过电信网络、互联网络、航空网络的分析来测算城市之间的联系强度(虞蔚, 1998; 汪明峰等, 2004; Neal, 2013);二是企业网络的维度,主要通过分析企业网络关系来体现城市之间的联系。由于企业内部网络数据相对容易获取,目前基于企业总部—分支网络的研究是国内外学术界的主流(Derudder, 2006)。
日本城市地理学者早在20世纪80年代就基于企业网络开展了城市网络实证研究,取得较为丰富的成果。其中,以阿部和俊、日野正輝的研究影响较大。阿部和俊主要关注企业总部中枢管理职能对城市网络的影响,利用上市公司总部—分支的数据对日本城市网络开展了翔实的研究,发现伴随着日本企业总部进一步向东京集聚,日本城市网络呈现出东京一极化的特征;大阪由于企业总部职能弱化,从国家中心城市下滑为关西的区域中心城市(Abe, 1984, 1990, 2000)。日野正輝则主要从企业分支网络的视角,研究日本城市网络的结构特征发现：分支机构集聚提升了仙台、福冈、广岛、札幌等区域中心城市在日本城市网络的位阶(Hino, 1984, 1999)。
区别于日本学者主要关注企业国内网络的研究,20世纪90年代中后期,以Taylor为首的GaWC研究小组则更为注重世界城市之间内在联系研究,实现了世界城市研究范式从“大都市到城市网络的转变”。Taylor等提出了“世界城市网络”的概念,认为高端生产性服务业是经济全球化的一个前沿部门,通过分布于世界主要城市的办公网络将城市联系起来(Taylor, 2004; Derudder et al, 2010)。Alderson等(2010)利用社会网络分析方法对基于全行业网络的世界城市网络开展了历时性的研究。研究表明,世界城市体系的核心与边缘并没有被打破,富国城市比穷国城市更好地融合进了企业网络之中。Wall等(2011)根据其对《财富》500强企业的网络分析结果,称西欧、北美的世界城市为全球化过程中的“少数快乐者”(Happy Few)。德国学者Krätke(2011, 2014)认为,在所谓的“后工业化”时代,包括制造业在内的实体经济的发展对于城市而言,仍然是不可或缺的;因此仅仅关注高端生产性服务业网络而形成的世界城市网络是片面的。他关注制造业总部—分支网络形成的世界城市网络,从而揭示出与GaWC高端生产性服务业连锁网络相同的全球化新格局。
由于中国长期深受计划经济体制影响,企业网络的发育相对较缓慢,国内学者对企业网络及其连锁形成的城市网络的关注要晚于国际同行。1992年,中共十四大宣布建设社会主义市场经济体制,中国企业网络迎来了新的发展契机。宁越敏等(1993)提出,随着社会主义市场经济体制在中国的确立,企业将成为一个新的城市相互作用主体。企业通过组建企业集团对外投资,从单厂形态向企业网络形态的演变,进而影响城市网络的复杂变化。关于企业网络和城市(经济)网络的相互关系,宁越敏等(2011)进一步指出,“谁控制了更多的企业总部,谁就掌握了城市网络中的权力”。因此,基于企业网络的中国城市网络演变及其机理已成为当前城市地理学一个重要的前沿研究领域(赵渺希等, 2014)。
李伯重(2011)认为,自宋代以来,中国经济重心向南移动,长三角地区成为中国最为富庶的区域,具有深厚而久远的工商业传统,在中国经济中发挥着重要的作用。自改革开放以来,伴随着长三角经济的迅猛发展,城市群空间形态出现了网络化的发展格局,长三角城市网络成为国内外学术界研究的重点。一些学者采用引力模型、社会网络分析等方法研究长三角的城市经济联系(刘志彪等, 2010; 李响, 2011)。由于缺少城市之间真实经济联系数据,引力模型反映的是一种假想的、通过属性数据建构起来的城市网络联系。在大数据时代,有必要深入挖掘城市相互作用的关系数据来反映城市之间的真实联系。国内流通经济学者张闯(2010)率先使用上市公司年报抽样数据开展总部—分支网络的研究。该项研究选择350家企业建立数据库,样本有限,且对空间结构的分析有待加强。
根据Wind金融终端统计,截至2010年12月31日,全国A股上市公司总数为2038家。其中,长三角合计525家,占全国总数25.76%。其中上海、浙江和江苏分别有180、178、167家上市公司。上海上市公司行业结构中前三名依次为综合类、交通运输和金融服务,占全国该行业比例分别为21.7%、17.07%、17.02%;浙江上市行业结构前三位依次为家用电器、纺织服装、机械设备,占全国上市公司该行业比例分别为20%、18.46%、12.65%;江苏上市公司行业结构集中前三名依次为化工、纺织服装、机械设备,占全国该行业的比例分别为15.42%、15.38%、15.02%。就长三角整体而言,纺织服装、家用电器、机械设备类位列上市公司结构的前三名,占全国比例分别为44.61%、37.15%、35.97%。因此,长三角上市公司对长三角乃至中国经济具有重要的影响力。基于上市公司总部—分支网络的分析,对探讨长三角城市间相互作用的变化具有一定的意义。本文建立长三角上市公司企业网络数据库(2005、2010年),从企业空间组织视角把握长三角城市网络的发展动态,分析长三角上市公司总部的地域结构演变,利用社会网络分析方法、位序—规模分析法等,研究城市网络中心度动态变化,并总结影响因素,有助于企业区位决策、政府区域规划的优化,有助于丰富中国城市网络的理论体系。
Tab. 1 Subsidiaries of Baosteel Group according to its annual report

表1 宝钢集团年报合并报表中子公司情况

子公司全称 注册地 经营范围 业务性质 期末实际出资额/万元
宝银特种钢管有限公司 宜兴市 钢管产销 制造业 5000.0
南通宝钢钢铁有限公司 南通市 钢材加工销售 制造业 59458.2
…… …… …… ……

资料来源：据2010年宝钢集团年报整理。

2 研究数据与方法

2.1 研究数据

本文中的地域范围为“长三角”,采用国家发展和改革委员会《长江三角洲地区区域规划》的表述,即指江苏、浙江、上海两省一市。其中,杭州、宁波、嘉兴、湖州、绍兴、舟山为浙东北地区;温州、金华、衢州、台州、丽水为浙西南地区;南京、无锡、常州、苏州、镇江为苏南地区;南通、扬州、泰州为苏中地区;淮安、盐城、连云港、宿迁、徐州为苏北地区。
上市公司是指所发行股票经过国务院或者国务院授权的证券管理部门批准在证券交易所上市交易的股份有限公司。财政部财会字(1995)11号《合并会计报表暂行规定》是上市公司财务报表的权威规范性文件。该规定指出：“母公司在编制合并会计报表时,应当将其所控制的境内外所有子公司纳入合并会计报表的合并范围。”合并范围是指占被投资单位资本总额50%以上,或不足50%但对被投资单位具有实质控制权的单位。上市公司年报合并报表中的子公司信息包括：子公司名称、注册地、经营范围、业务性质、年末实际投资额等信息;表1为上海宝钢集团年报中子公司情况。年报是上市公司必须向证交所提供的具有法律效应、面向社会公开的文件,需要接受全社会的监督,合并报表中的子公司信息相对丰富、真实。
Tab. 2 Sample table of the Yangtze River Delta listed company network according to subsidiaries numbers

表2 2005年基于子公司数量的长三角上市公司网络数据库样表

上海 杭州 宁波 嘉兴 …… 淮安 …… 泰州 宿迁
上海 0 41 19 20 …… 2 …… 4 1
杭州 13 0 21 0 …… 1 …… 0 0
宁波 17 7 0 0 …… 0 …… 0 0
嘉兴 0 0 0 0 …… 0 …… 0 0
…… …… …… …… …… …… …… …… …… ……
淮安 0 0 0 0 …… 0 …… 0 0
盐城 3 0 0 0 …… 0 …… 0 0
扬州 0 0 0 0 …… 0 …… 0 0
镇江 1 0 0 0 …… …… 0 1
泰州 0 0 0 0 …… 0 …… 0 0
宿迁 0 0 0 0 …… 0 …… 0 0

资料来源：长三角上市公司企业网络数据库。

本文分析上市公司在总部城市之外的长三角城市投资布局,并以此来反映城市之间的相互联系。考虑到中国区域经济的发展受中央和地方政府五年发展规划的影响较大,将时段限制在中国“十一五”规划的前一年(2005年12月31日)以及最后一年(2010年12月31日),反映企业网络和城市网络的发展变化。
本文通过新浪财经—股票网站收集长三角A股上市公司年报。以地级及地级以上城市为基本空间单元进行数据处理和归并。即总部在县级、镇级单元的上市公司统一归并在地级及地级以上城市单元中;分支机构也作同样处理。如宝钢集团总部在上海,在无锡下辖的县级市宜兴市的子公司1家,在数据库中计为上海对地级城市无锡市设立1家子公司,投资金额为5000万元(表1)。
依此类推,计算城市之间基于分支网络的相互联系。除了计算城市之间子公司数量之外,还计算投资金额,主要是为了体现子公司规模大小的影响。基于子公司数量的长三角上市公司企业网络数据库如表2所示。基于子公司资金数据库也整理成类似矩阵格式,便于UCINET 6.0软件分析。

2.2 研究方法

2.2.1 社会网络分析法
社会网络分析是研究社会网络结构及其属性的规范和方法。其中,点的中心度是衡量网络中点的联系强度的一个重要指标。在单值网络中,点i的绝对中心度Ci是指与该点直接相连的点数(刘军, 2004)。
赵新正等(2012)将多值网络中点X的绝对中心度Ci定义为：“与该点相连的点权重之和,如与i相连的有j个点,其权重(与X之间的联系)依次为 M 1 , M 2 , … , M j ,则点X的绝对中心度Cij为 M 1 + M 2 + … + M j ”。公式如下：
C ij = ∑ M j (1)
式(1)中,绝对中心度Cij的大小取决于与之相联系的点的数量和权重。在城市网络中,绝对中心度越大,则意味着该点所对应的城市是联系越广泛的中心城市,是网络中的明星,可能具备较高的网络权力与威望(刘军, 2004)。
当网络的规模不同时,不同网络中点的绝对中心度不具可比性。加州大学尔湾分校Linton Freeman提出了相对中心度的概念,即点的绝对中心度与网络中点的最大可能的度数之比(刘军, 2004)。由于在网络中,点自身不能相联,因此在一个j点图中,任何一点的最大可能度数就是j-1。将多值网络中的绝对中心度与之相除得到点的相对中心度 C ′ ij 。公式如下：
C ′ ij = ∑ M j j - 1 (2)
不同网络中点的相对中心度可以相互比较。城市 C ′ ij 越高,也意味着该城市具有越广泛的外在联系。Linton Freeman编写的UCINET是国际上最为流行的整体网络研究软件。本文采用UCINET 6.0软件,计算总部—分支网络中点的绝对中心度和相对中心度。
2.2.2 位序—规模分析法
罗特卡将捷夫提出的城市位序—规模模式推广成式(3)：
P i = P 1 × r - q (3)
式(3)中,Pi设定为第i位城市的子公司数量相对中心度或资金相对中心度;P1设定为规模最大的城市子公司数量相对中心度或资金相对中心度;ri是第i位城市的位序;q为常数。
将这个方程式对数变换成：
ln P i = lnP 1 - qln r i (4)
式(4)中, ln P 1 是一个常数,体现城市网络中最高等级的城市在位序—规模分析坐标系上纵轴上的截距,其变化反映最高等级城市在网络中的变化,-q是回归直线的斜率,-q的绝对值越接近于1,说明规模分布越接近于捷夫理想状态;-q的绝对值大于1,说明规模分布较为集中,大城市突出而中小城市发展较慢;-q的绝对值小于1,说明规模分布较为分散,大城市发展缓慢而中小城市发展较好。
-q绝对值的变化可以反映出城市网络结构的变化。-q绝对值变大,说明城市规模集中的力量大于分散的力量,-q变小则说明城市规模分散的力量大于集中的力量(周一星, 2007)。本文用位序—规模分析方法来反映城市网络中心度的发展动向。

3 长三角上市公司总部地域结构演变

3.1 Z字形发展轴线维持绝对优势

从上市公司总部地域结构来看,Z字形轴线维系着绝对的优势。2005年及2010年,沪宁、沪杭、杭甬Z字形轴线城市(即上海、苏州、南京、无锡、常州、镇江、杭州、绍兴、宁波、嘉兴)上市公司总部数量分别为280、486家,占长三角比例分别为88.33%、83.05%。相对2005年,2010年Z字形轴线城市总部所占比例略有下降,仍保持绝对领先的位置。Z字形走廊上一个相对低洼地带是常州和镇江;常州2005年及2010年上市公司总部比例仅分别占长三角1.89%,1.90%;而镇江两个年度的总部比例分别为0.95%,1.14%。相对于浙西南、苏北地区的落后城市,常州与镇江仍然具有一定的总部优势(图1)。
企业总部是决定分支网络形态与职能的重要变量。企业内部网络的权力关系主要体现为公司总部对子公司的控制权。Hymer(2006)在1972年率先将企业内技术分工与空间分工联系起来,认为公司总部倾向于集中在少数的核心都市,公司空间组织具有重大的马太效应,总部集聚的城市凭借公司网络内部的权力,将其他城市锁定在发展的低端,造成了强烈的空间不平等。Friedmann(1986)拓展了Hymer的论断,提出“世界城市”假说,认为城市的权力源于企业总部在城市体系中的指挥、计划和控制职能。美国社会学家Alderson等(2004)将社会学中“权力”与“威望”概念引入到基于企业网络的城市网络研究中,认为权力是对他者的影响力与支配力,主要体现为对总部的集聚能力;而威望主要体现在别人愿意与之建立联系之上,主要体现为对子公司的集聚能力。
Z字型发展轴线城市凭借总部集聚,在城市网络具有竞争优势。浙西南、苏北地方政府通过提供各种优惠政策,积极在总部集聚的Z字形轴线中心城市招商引资,吸引其对外设立子公司,也反映出总部所在城市具有的网络权力。
Fig. 1 Regional structure of listed companies headquarters in the Yangtze River Delta(source: list companies network database of YRD, the same below)

图1 长三角上市公司总部地域结构(资料来源：长三角上市公司企业网络数据库,下同)

3.2 核心和边缘两区分工格局仍然明显

Z字形轴线以外的区域上市公司比例从2005年的11.67%上升为2010年16.95%,增长了5.28%,仍远落后于Z字形发展轴线城市。就劳动空间分工而言,Z字形发展总部经济优势明显,构成了核心地区,具备网络控制权力。Z字形轴线以外的区域,凭借劳动力成本以及土地成本等相对较低的优势,成了Z字形轴线上市公司生产等价值链低端环节扩散后的主要承接地带,但因依附于核心地区的上市公司而成为生产网络中的边缘地区。从边缘地区内部来看,2010年,苏中、浙西南、苏北上市公司总部所占比例分别为5.33%,7.24%,2.86%。可见,苏北在边缘区中处于更为边缘的位置。
当然,这种核心与边缘的区分并非一成不变。地理位置相对邻近Z字形轴线的苏中南通以及浙西南的台州是这些边缘区域上市公司数量较多的城市,2010所占比例分别为3.24%,4.00%,分别比2005年增长了1.35%,2.11%;成为苏中以及浙西南总部较为集聚的城市。就此而言,这两个城市2005-2010年在网络中的控制权力有了较大的提升,正逐步向半边缘演进。实际上,伴随长三角经济一体化进程的加快,Z字型发展轴线集聚的高能级经济要素将向地理邻近区域扩散,促进其发展,进而形成多中心的城市网络结构。这与Gottmann(1987)观察到美国东北部大都市带的多中心结构形成过程中,集聚与扩散作用交织促进都市区连绵化的现象相类似。

3.3 从三中心结构趋向四中心结构演变

2005-2010年,长三角上市公司总部区位从三中心空间结构向四中心空间结构演变。2005年,长三角只有上海、杭州、南京3个城市总部数量所占比例超过7%,所占比例分别为44.48%,11.36%,8.83%。上海处于绝对领先的位置,形成了一主(上海)、二副(杭州、南京)三中心的空间结构。2010年,上海、杭州、南京、苏州所占比例超过7%,所占比例分别为34.29%,12.95%,7.24%,7.81%,形成一主三副四中心空间结构。
相对于2005年的情况,上海和南京总部数量比例分别下降了9.79%和1.09%;杭州和苏州总部数量比例则分别上升了1.59%和4.46%。可见,2005-2010年间,上海以外的长三角城市上市公司数量增长较快。尽管上海仍然占据第一名的位置,但在长三角总部区位的重要性相对下降;杭州在长三角总部区位重要性略有提升。尤其值得注意是：2005年苏州上市公司仅有10家,2010年就达到了41家,超过了南京的38家,崛起成为长三角上市公司总部区位的第三大中心城市。这与苏州近年来凭借邻近上海的区位优势,积极参与国际产业分工,在全球生产网络中位置提升有着密切的关系(Wei, 2010)。南京则从原先的长三角第三大总部中心城市下降为第四大总部中心城市。
从更早的时间段来看,在计划经济时代,长三角城市空间组织中原有的经济联系被行政区划割裂,形成了以上海、杭州、南京为中心的行政区经济格局(宁越敏, 1993)。因此,长三角城市空间组织实际上呈现出3个行政中心的格局。这仅仅是一种空间上的多中心状态而非紧密联系的功能多中心结构(Burger et al, 2012)。伴随着企业总部及分支网络的发育,长三角逐步突破了空间上的三中心状态,减少了行政区经济的束缚,加强了相互之间的经济联系;开始形成功能上的三中心结构,尔后又向功能四中心结构演变。这种功能上的多中心、网络化状态远优于计划经济时代的多中心分离状态。

4 长三角城市网络空间结构分析

4.1 等级扩散趋势明显,Z字型轴线中心度领先

长三角上市公司城市网络中心度存在着明显的等级扩散特征。2005-2010年,以上海为核心沿着沪宁、沪杭、杭甬Z字形轴线集聚的态势明显。经济联系主要在Z字形上总部集聚的高等级城市之间发生(图2-3),形成了以上海、南京、杭州为中心向外辐射的轮轴状形态。伴随着苏州企业总部的增长,2010年以苏州为中心向外辐射的轮轴状雏形业已显现。
Fig. 2 The Yangtze River Delta urban network based on the investment of listed companies’ subsidiaries

图2 基于上市公司子公司投资额的长三角城市网络

Fig. 3 The Yangtze River Delta urban network based on the listed companies’ subsidiaries numbers

图3 基于上市公司子公司数量的长三角城市网络

考察长三角上市公司在本市之外的长三角城市交互投资：2010年,Z字形走廊的城市上市公司对外设立子公司868家,吸引子公司620家,所占比例分别为84.19%、60.32%;输出资金731.39亿元,吸引资金546.84亿元,所占比例分别为92.87%、68.69%。这表明Z字形轴线城市既是对外投资的集中之地,也是吸引投资的热点地区。换言之,总部集聚的城市也是子公司集聚的中心城市。这也验证了Alderson等(2004)关于权力加强威望的理论假设,即权力越强者,除了控制他者的权力之外,还有吸引他者与之联系的威望。
利用UCINET 6.0软件计算2005、2010年基于上市公司子公司数量、资金的城市网络相对中心度。2005、2010年上海子公司数量以及资金相对中心度都位于网络首位,为网络中心度的核心节点。2010年,杭州在子公司数量相对中心度上超过南京仅次于上海。但南京在子公司资金中心度上超过了杭州,名列第二。这主要是因为南京集聚的上市公司子公司的资金总体规模大于杭州。
赵新正等(2012)对基于跨国公司500强及分支机构的长三角全球化城市网络体系进行了研究,结果显示：“上海是拥有跨国公司500强及分支机构的全国首位城市;传统的二级中心城市南京和杭州分别被苏州和宁波所替代”。在本文中,苏州和宁波的网络中心度却不如南京和杭州。主要是因为A股上市公司均属于国内公司,江苏和浙江上市公司总部以及子公司向行政等级高的省会城市南京和杭州集中。2010年,苏州集聚的上市公司总部已经超过南京,但苏州子公司数量中心度为3.79,仍落后于南京的5.93。也可见南京凭借省会的行政等级优势,吸引了大量的上市公司子公司,从而在城市网络中心度上超越了省内第一大经济中心城市苏州,提升了在城市网络中的位置。上海同时在内外资网络中占据核心地位,表明上海作为国家经济中心在长三角全球城市—区域发展中的核心地位。
本文选取长三角25个城市,利用2005年以及2010年基于子公司数量、资金的相对中心度按照式(4)开展位序—规模分析,
2005年,基于子公司数量中心度回归方程为:
Y = 5.563 - 1.159 X (5)
2010年,基于子公司数量中心度的回归方程为：
Y = 6.402 - 1.17 X (6)
式(5)、(6)中,Y为城市网络中某一城市子公司数量相对中心度自然对数,X为子公司数量相对中心度的位序。常数项表示最大城市的子公司数量相对中心度。式(5)中方程和回归系数均在1%水平上显著,R2为0.938,回归方程拟合程度较高。式(6)中方程和回归系数均在1%水平上显著,R2为0.963,回归方程拟合程度较高。
2005年,基于子公司资金中心度的回归方程为：
Y = 16.035 - 2.156 X (7)
2010年,基于子公司资金中心度的回归方程为：
Y = 15.854 - 1.499 X (8)
式(7)、(8)中,Y为城市网络中某一城市子公司资金相对中心度自然对数,X为子公司资金相对中心度的位序,X前数字为回归方程拟合的系数。常数项表示规模最大城市的子公司资金相对中心度。式(7)中方程和回归系数均在1%水平上显著,R2为0.914,回归拟合程度较高。式(8)中方程和回归系数均在1%水平上显著,R2为0.928,回归拟合程度较高。
比较回归方程(5)、(6),常数从5.563变为6.402,表明从2005年到2010年,基于子公司数量相对中心度,长三角城市网络首位城市上海规模扩大。比较方程(7)、(8),常数从16.035变为15.854,表明从2005年到2010年,基于子公司资金相对中心度的首位城市上海规模有所缩小。
2005年和2010年,4个回归系数的绝对值均超过1,表明城市网络中的规模分布较为集中,中小城市不够发育。从2005年到2010年,基于子公司数量的回归方程系数绝对值从1.159上升为1.17,说明城市网络之中集中力量大于分散的力量,子公司数量仍然向大城市集聚。基于子公司资金的回归方程系数绝对值则从2.156下降为1.499,表明城市网络中小城市吸引的子公司投资资金规模有所扩大,但整体上仍然落后于中心城市(图4)。位序—规模分析进一步表明,基于上市公司子公司数量和资金的城市网络结构仍不均衡,上海等经济中心城市在长三角城市网络结构具有明显的优势。这与赵渺希(2011)利用2004年企业网络数据作的分析相比较,2005-2010年城市网络中核心与边缘格局并未改变。
Fig. 4 Regional structure of the Yangtze River Delta urban network centrality based on company network

图4 基于企业网络的长三角城市网络中心度的地域结构

4.2 邻近扩散效应明显,南通、台州网络地位提升

从长三角城市网络中心度的地域结构来看,2005-2010年间,以上海为核心的沪宁、沪杭、杭甬Z字形发展走廊城市保持着较大的发展优势。城市网络邻近扩散趋势明显,并呈现出距离衰减的趋势(表3)。
Tab. 3 Relative centrality of the Yangtze River Delta urban netwrok

表3 长三角城市网络相对中心度指标

城市 2005年子公司数量相对中心度 2010年子公司数量相对中心度 2005年子公司资金相对中心度 2010年子公司资金相对中心度
上海 25.31 26.26 10.90 12.03
杭州 10.87 13.10 2.16 3.96
南京 10.67 11.84 5.11 5.93
苏州 6.30 9.26 1.33 3.79
宁波 5.79 7.87 1.93 3.07
无锡 4.17 4.50 0.78 1.29
绍兴 2.74 3.18 0.59 1.24
南通 2.74 3.84 0.42 1.46
嘉兴 2.34 3.84 0.99 1.23
镇江 2.03 1.98 0.16 0.54
扬州 1.93 1.79 0.25 0.23
常州 1.83 1.72 0.31 0.72
湖州 1.83 2.18 0.30 0.31
徐州 1.73 2.78 0.55 0.78
盐城 1.63 2.32 0.28 0.64
台州 1.52 3.70 0.18 0.81
连云港 1.32 1.52 0.17 0.26
金华 1.32 1.46 0.35 0.20
衢州 1.02 0.79 0.19 0.26
泰州 0.92 0.73 0.38 0.22
淮安 0.81 3.97 0.05 1.38
宿迁 0.81 0.86 0.14 0.15
舟山 0.71 0.99 0.33 0.16
丽水 0.41 0.40 0.13 0.08
首先是从上海、南京、杭州等高等级的城市向地理邻近的苏南、浙东北扩散,从而使上海、苏南、浙东北成为网络中联系最为密切的区域;在中心度上超过了苏中、苏北、浙西南地区(图4)。
除了上海、杭州、南京之外,沪宁线上的苏州、无锡;沪杭线上的嘉兴,杭甬线上的绍兴、宁波在网络中也具有重要的地位。2005年以及2010年上海、杭州、南京、苏州、无锡、嘉兴、绍兴、宁波子公司数量相对中心度所占比例合计分别为74.9%,71.3%;资金相对中心度比例合计为82%,79.4%。沪宁线上常州、镇江是沿线中心度较低的城市,2005、2010年子公司数量以及资金中心度均低于南通等苏中城市,处于城市网络中心度排名的中游位置(表3)。根据Wei等(2010)的研究,常州实际上是长三角经济发展的半边缘地带。
其次是向紧邻苏南的苏中南通等、浙西南台州等城市扩散,从而提高了南通和台州在网络的地位。2005、2010年南通子公司数量中心度的比例分别为3%,3.4%;资金中心度比例分别为1.5%,3.6%;两项指标均有所上升。这受益于苏通大桥开通后,南通与苏南以及上海的联系加强。2005-2010年,台州的数量中心度比例从0.17%上升为3.3%;资金中心度比例从0.06%上升为0.2%,这与台州上市公司总部数量增长,与上海联系加强,在上海设立多家子公司有关。

4.3 跨行政地域性联系有所加强,浙西南仍较封闭

从2005年到2010年,长三角城市网络联系明显加强,跨行政地域的联系有所强化,尤其是上海、苏南向苏中和苏北联系扩散明显(图2-3)。从子公司数量相对中心度来看,上海数值从25.31上升为26.26;江苏城市平均值从2.84上升为3.62,浙江城市平均值从2.62上升为3.51。从子公司资金相对中心度来看,上海平均值从10.9上升为12.03,江苏城市平均值从0.76上升为1.34,浙江城市平均值从0.6上升为1.05。
无论是子公司数量中心度还是资金相对中心度,2005年及2010年浙江城市平均值均明显低于江苏城市平均值,这也说明浙江网络联系相对较弱,尤其是经济发展受限于山地地形的浙西南地区更是网络的薄弱地带。浙江省内城市的主要经济联系方向为省会杭州及上海、南京等,省内网络整体比较封闭(图2-3)。
值得注意的是：全国闻名的民营经济重镇温州子公司数量和资金中心度均很低,这与温州以中小企业为主的发展模式有关,温州上市公司因此相对较少。长三角其他城市上市公司对温州投资也少,这也意味着温州形成一个相对比较封闭的经济体系。Wei等(2007)认为温州发展模式存在关系锁定、代际锁定、地域锁定。

5 长三角城市网络空间结构的影响因素

5.1 理论假设

5.1.1 行政区划和等级
宁越敏(1998)较早注意到社会主义市场经济体制改革下,中央政府向地方政府分权,使得地方政府成为影响经济发展的一个重要变量。在分权化背景下,地方政府的影响主要体现在地方行政等级和行政区划对区域经济格局的介入。刘君德(2006)将这种现象定位为“行政区经济”。日本也存在着类似的现象。日本学者日野正輝(1996)对日本上市公司总部—分支空间网络的研究发现,企业网络的市场区划受到行政区划的影响,存在行政地域性;仙台、札幌、广岛、福冈等县厅所在城市凭借行政等级等优势,在所管辖的行政区域内成为支店集聚的中心地。行政区划的影响对长三角城市网络空间结构的影响,主要体现在江苏和浙江的企业网络分别以南京和杭州为中心形成内聚式的结构,而跨省界的行政联系相对较少。但江苏跨行政地域的联系率又明显高于浙江。浙江封闭更为明显,浙西南更是网络中的低洼地带。罗震东等(2011)对长三角高铁网络和长途客车班次的研究也发现了浙江与江苏城市之间的相互联系较弱,南北两翼的城市间联系网络相对独立,江苏城市与上海的联系相对江苏城市之间的联系更为密切。
潘峰华等(2013)对国内上市公司总部迁移的研究发现,高行政等级城市具有信息和政策优势,从而吸引企业总部与分支机构迁入。2010年长三角上市公司投资网络中心度前三位中,上海行政等级最高;南京和杭州为省会,行政地位较高。关于行政等级与总部—分支网络结构的关系,本文假设：
高行政等级城市具有较多企业总部,较高的城市网络数量相对中心度和资金相对中心度。
预期总部数量、子公司数量相对中心度和资金相对中心度与行政等级的回归系数为正。
在中国的地方行政序列中,直辖市、省会城市、计划单列市、地级市行政级别的重要性依次降低。关于行政等级的赋值,采用AHP层次分析法,建立起决策分析树(图5)：
Fig. 5 AHP decision tree of weights of different levels of administrative units

图5 行政等级赋值AHP决策分析树

本文利用AHP层次分析软件YAAHP,构造分析判断矩阵;两两比较重要性大小,并进行赋值。表4中,判断矩阵随之一致性比例为0.06,小于0.1,因此该判断矩阵具有令人满意的一致性(徐建华, 2004)。计算结果显示,直辖市、省会城市、计划单列城市、地级市行政级别权重分别为0.59,0.22,0.13,0.06。
Tab. 4 Judgment matrix of administrative level weights

表4 行政级别的判断矩阵

直辖市 省会城市 计划单列市 地级市
直辖市 - 4 5 6
省会城市 1/4 - 2 5
计划单列市 1/5 1/2 - 3
地级市 1/6 1/5 1/3 -

注：根据AHP层次分析软件YAAHP计算。

5.1.2 市场容量和商务成本
(1) 市场容量
在市场化背景下,企业总部以及分支机构区位选择的重要目的是扩大市场半径,有效提高市场辐射范围。根据Pred(1977)的研究,企业网络在城市体系等级的扩散趋向于在经济发达的城市之间发生,主要也是为了在更大程度上扩大市场半径。
本文以GDP来反映市场容量,假设：
高GDP城市具有较多的企业总部,较高的城市网络数量相对中心度和资金相对中心度。
预期总部数量、子公司数量相对中心度和资金相对中心度与GDP的回归系数为正。
(2) 商务成本
企业区位选择除了扩大市场之外,还需要考虑到降低商务成本,特别是劳动力成本和土地成本。长三角的苏北以及浙西南等地区凭借着劳动力成本、土地成本等商务成本较低的优势,成为了其他上市公司的生产基地,从而在网络之中具有一定的威望。这种劳动空间分工格局与Massey(1984)对于空间不均衡发展的观察颇有相似之处。即总部区位趋向于中心城市集聚,便于接触关键信息、主要业务伙伴及政府决策层等。但生产性分支机构趋向于劳动力成本和土地成本较低的地带集中,主要体现为成本导向。
以当年招拍挂土地价格表示土地成本,以职工年工资表示劳动成本。考虑到企业总部集聚以及城市网络联系较强的城市才能支付较高的土地成本和劳动成本。
假设高土地成本和高劳动成本城市具有较多企业总部数量,较高城市网络数量相对中心度和资金相对中心度。
预期总部数量、子公司数量相对中心度和资金相对中心度与土地成本及劳动力成本的回归系数为正。
5.1.3 到上海的高速公路时间距离
根据新经济地理学“中心—外围”理论,核心城市是城市网络中最重要的市场,而港口城市更是世界经济体系和国内城市网络的连接者(陆鸣, 2013)。上海作为长三角城市网络的核心城市,也凭借着空港和海港的优势,成为长三角全球网络联系的门户(唐子来等, 2010)。城市网络理论认为城市与城市之间的联系不是等价的,与核心城市的联系相对价值更高。在网络联系上,存在着距离衰减的规律(Wall, 2009)。就此而言,与上海的联系是长三角其他城市网络联系的关键。
基于企业网络的长三角城市网络研究表明,以上海为核心,沪宁、沪杭、杭甬线Z字形发展走廊的城市成为总部集聚、网络中心度最高、最具有网络控制权力与威望的地带。这条Z字形轴线经过地区正是邻近上海的苏南以及浙东北地区。张莉等(2010)对交通网络的研究表明,一条由沪宁、沪杭、杭甬高速公路、高速铁路构成的“Z”字形高速交通运输走廊逐渐显现,成为区域经济发展的主轴线。因此,有必要分析与上海的时间距离对城市网络的影响。
考虑到高铁主要起着客流往返的作用,而高速公路则起着客流和物流的双重作用,本文采用到上海的高速公路时间距离进行数据分析。2005-2010年间,长三角新开设了苏通大桥、杭州湾跨海大桥、舟山跨海大桥,由此对相关城市与上海的高速公路时间距离产生影响。以高速公路平均通行时间120 km/h为基准,用ArcGIS测算2005、2010年长三角城市与上海的最近高速公路时间距离。
假设：
到上海的高速公路时间距离较远的城市,具有较少企业总部数量,较低城市网络数量相对中心度和资金相对中心度。
预期总部数量、子公司数量相对中心度和资金相对中心度与到上海高速公路时间距离的回归系数为负。

5.2 计量分析

为了消除量纲的影响,利用SPSS 17.0软件将《中国区域经济统计年鉴》《中国城市统计年鉴》(2006、2011年)相关指标标准化。对自变量进行多重共线性检验,自变量VIF均小于6,而一般认为VIF大于10存在较为严重的共线性问题。因此,本文中自变量的多重共线性问题并不严重,可以按照强制进入法进行分析(卢文岱, 2004)。
分别以总部数量、资金相对中心度、数量相对中心度为因变量,行政等级、GDP、可达性、土地成本、劳动力成本为自变量,对2005、2010年两个年度的数据进行强制进入分析。回归分析结果显示,距离上海高速公路时间距离、土地成本、劳动力成本变量没有通过显著性检验,行政等级和GDP在1%水平上通过了显著性检验。6个回归方程R2均在0.9以上,方程拟合情况良好,方程在1%水平通过F检验。回归结果如表5所示：
回归分析表明：
(1) 2005、2010年长三角上市公司总部数量,资金相对中心度,数量相对中心度受到行政等级正向影响,但行政等级的影响呈现出弱化的趋势。与2005年相比,三个回归方程的行政等级回归系数相对下降(表5)。
(2) 2005、2010年长三角上市公司总部数量,资金相对中心度,数量相对中心度受到市场容量正向影响,且市场容量影响呈现出加大的趋势。主要体现在从2005年到2010年,GDP的回归系数相对上升。
(3) 土地成本、劳动力成本未通过显著性检验。虽然,土地成本与劳动力成本在一定程度上影响到长三角上市公司生产机构的布局,如上海、苏南上市公司生产职能向土地和劳动力成本较低的苏北扩散。然而,就总体而言,公司总部和分支机构仍然向高行政等级、高市场容量的城市集聚。尽管企业会因此付出较高土地成本、劳动力成本,但高行政等级、高市场容量带来的效益超过了商务成本的支出。就此而言,长三角上市公司网络布局趋向于廖什区位论效益最大指向,而非韦伯区位论成本最小指向。
(4) 到上海高速公路时间距离未通过显著性检验。主要有两个解释：一是长三角各个城市与上海的时空距离差异缩小。杭州湾大桥、苏通大桥等重大基础设施建成,推动长三角高速公路体系完善,提升长三角交通一体化的程度,各个城市与上海等的时空距离被拉近,可以共享上海的空港、海港等基础设施,促进了上海城市功能向外围的扩散,从而降低了到上海高速公路时间距离的影响。二是长三角是一个多中心的城市网络,除了上海之外,南京、杭州等城市在各自省域内具有较大的影响力。就城市网络而言,江苏城市与南京的联系,浙江城市与杭州的网络联系也很重要,也降低了到上海高速公路时间距离的作用。宁越敏等(1993)利用1990年的统计数据,分析江苏、浙江各个城市之间的经济发展水平差异也发现：除沿主要交通干线与国家经济中心城市上海的距离和自然地理因素(如长江以北的苏北、苏中地区以及山地地形较多的浙西南地区发展落后于苏南以及浙东北地区)之外,区域内其他经济中心城市也是重要的影响因素(如南京等区域中心城市的存在使原先呈下降趋势的人均国民收人又恢复一定程度的上升)。
Tab 5 Influencing factors of the spatial structure of the Yangtze River Delta urban network

表5 影响长三角城市空间结构的因素分析

因变量 行政等级 GDP 土地价格 工资 距离上海高速公路时间
总部数量 0.605**(0.673**) 0.438**(0.310**) 0.008(-0.065) -0.076(0.026) -0.080(-0.038)
资金相对中心度 0.609**(0.784**) 0.469**(0.159**) -0.032(-0.097) -0.070(0.081) -0.018(-0.031)
数量相对中心度 0.590**(0.627**) 0.503**(0.296**) -0.010(-0.051) -0.120(0.091) -0.049(-0.083)

注：**表示1%水平显著;括号内数据表示2005年数据回归分析结果,括号前数据为2010年分析结果。

6 结论与讨论

伴随着长三角上市公司企业规模的扩大以及空间组织的复杂化,企业在长三角内部交互投资促进长三角区域经济一体化和网络化。本文对2005-2010年长三角上市公司区域性投资网络的研究发现：
(1) 长三角上市公司总部趋向于沪宁—沪杭—杭甬Z字形轴线集聚,从一主(上海)二副(南京、杭州)三中心空间结构向一主(上海)三副(南京、杭州、苏州)四中心空间结构演变。苏州超过南京成为第三大总部集聚地。南京凭借省会行政等级高的优势,吸引上市公司子公司能力强于苏州,因此网络中心度仍然超过苏州。
(2) 全行业网络位序—规模分析进一步表明,长三角城市网络结构集中的力量仍然大于分散的力量;城市网络核心—边缘结构并未改变,Z字形发展走廊城市,进一步巩固了网络权力,维系强控制者位置,成为网络的控制中心。苏中、苏北、浙西南城市成为网络中的依附节点。
(3) 长三角上市公司子公司投资网络中心度除了等级扩散、邻近扩散等特征外,还具有明显的行政地域性,即行政区划影响到了长三角上市公司子公司的地域配置。主要体现为浙江、江苏两省的上市公司子公司主要目的地除上海之外,分别趋向于各自省会杭州和南京集中。
(4) 从2005年到2010年间,跨行政地域性的联系有所加强,尤其是上海、苏南向苏中、苏北的扩散明显。这既反映出上海经济职能扩散半径扩大,也反映出江苏区域经济整合加深,苏南、苏中、苏北联动发展态势明显。然而,浙江网络联系仍较薄弱,主要集中于浙东北地区的内外联系,浙西南仍是网络相对封闭的地带,中心度相对较低,这与浙西南较为封闭的山地环境有关。此外,浙西南中小企业为主的地方产业集群较为封闭的形态也影响到浙西南总部—分支网络的发育。
(5) 计量分析表明,长三角上市公司总部及子公司趋向于行政等级较高、市场容量大城市集聚,市场容量的影响呈现扩大的态势,而行政等级的影响有所弱化。到上海的高速公路时间距离、劳动力成本和土地成本等要素对基于上市公司网络的长三角城市网络的影响未通过显著性检验。
与日本学者阿部和俊等(1991)对日本上市公司总部—分支网络长时段深入研究相比较,中国的相关研究仍处于起步阶段(武前波等, 2012; 鲍超等, 2014)。本文利用长三角上市公司企业网络数据库对长三角城市网络开展了初步的研究,主要运用中心度这一反映城市联系规模强度指标,揭示了城市网络的规模和空间结构特征。由于受到时间和工作量限制,目前的数据库只涵盖了2005年及2010年两个时间点,后续研究应进一步拓展研究时间段,更新数据库,从而可更细致地展示网络长时段的动态变化。此外,在研究方法上还可以将社会网络分析中的派系分析、点出度、点入度、接近中心度、中介中心度等概念引入长三角城市网络研究中,进一步丰富对长三角城市网络职能结构等的认识,以此推动中国城市网络理论体系建设。
致谢：感谢华东师范大学中国现代城市研究中心宁越敏教授对本文的指导及提出的宝贵修改意见。

The authors have declared that no competing interests exist.

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