信息流视角下黄河流域城市群网络特征及时空演变

谭学玲，李银河，2*

(1.延边大学 地理与海洋科学学院，吉林 延边 133002；2.华东师范大学 城市与区域科学学院，上海 200241)

0 引言

随着城市化进程的加速推进，城市之间的相互作用越来越强烈[1]。城市以“流空间”的形式参与到全球范围的要素流动，作为一种跨越行政界限的城市间功能关系，“城市网络”概念应运而生，城市与区域的研究呈现网络化转向[2-4]。网络大数据的广泛应用，基于信息流的城市网络研究将更加全面和准确，可为宏观层面的城市区域规划提供一定的科学依据，引导城市与城市群以更加开放的思维做规划、谋发展[5]。

作为近年城市地理学研究的热点，城市网络的本质是城市之间的联系，也是传统城市与区域空间结构研究的延伸和完善[6]。城市通过多样的信息网络加强自身的联系，产生世界性城市网络。典型范例之一为著名的世界五大都市连绵区，其通过建立特大城市与周围城市之间的联系形成城市群。关于城市群城市网络，很多学者从交通流和信息流的角度下做出了相应的研究[7]。邮寄包裹和宽带网络等成为了西方学者对信息流的切入点，而将航线、铁路和公路进行分类，是西方学者研究交通流如何影响城市网络的一个重要途径。中国学者的研究也同样如此。汪明峰、薛俊菲和吴威等对城市网络研究的角度是信息和交通基础设施；杨永春提供了世界城市网络范式；更多的学者从生产、交通等方面研究中国城市网络变化机制[8-10]。信息时代的到来，使得城市与城市之间的时空距离越来越小、联系越来越密切。

本文基于黄河流域城市群9个省区的百度指数，通过社会网络分析法研究黄河流域城市群的城市网络时空变化特征，并分析探讨了黄河流域城市网络特征的影响因素。研究互联网背景下、城市化进程中，黄河流域各城市网络发展的规律，对丰富城市空间网、推动黄河流域生态经济带的建设进程，实现黄河流域的高质量发展具有重要的参考价值[11]。

1 研究方法和数据来源

1.1 研究区概况

本文研究范围为黄河入海的途经区域。发源于青藏高原巴颜喀拉山北麓约古宗列盆地的黄河，呈“几”字形，先后流经了青海省、四川省、甘肃省、宁夏回族自治区、内蒙古自治区、山西省、陕西省、河南省、山东省9个省区，在山东省的垦利县注入渤海，干流全长约5 464 km，流域面积约75.2×104hm2。由于中段流经黄土高原地区，夹带了大量泥沙，所以它也是世界上含沙量最多的河流(因黄河流域边界难以准确定位，故本文研究对象为黄河流经的9个省份)。

图1 黄河流域范围图

1.2 数据来源

该文选定黄河流经的9个省区最具有代表性的20个地市(西宁、兰州、白银、银川、鄂尔多斯、包头、呼和浩特、榆林、吕梁、延安、西安、成都、太原、临汾、洛阳、焦作、郑州、聊城、济南、潍坊)，根据百度搜索指数模拟城市间的信息流强度，并将搜索的400组数据构建联系矩阵。此信息流是城市之间经济、社会等多方面联系的反映，能够折射出城市的综合实力，因此可以用来模拟黄河流域内的城市网络关系，进一步探索其时空变化特征[12-14]。

图2 百度指数获取示意图

1.3 研究方法

百度指数是以百度海量网民行为数据为基础的数据分享平台，是全球最大的中文搜素引擎(截至 2019年6 月，中国网民规模8.54亿，搜索引擎用户有6.95亿，使用率排名第一的是百度搜索，达90.9%)。它的数据基础是网民在百度的搜索量，统计对象是关键词，通过分析并计算出各个关键词在百度网页搜索中搜索频次的加权和而得到。百度指数反映了一定时期内人们对特定关键词的关注程度，一定程度上反映了城市之间经济、社会等多方面的联系。

Ucinet(University of California at Irvine NETwork)软件具有很强的矩阵分析功能，如矩阵代数和多元统计分析。它是目前最流行的，也是最容易上手、最适合新手的社会网络分析软件。社会网络分析法是社会学研究的常用方法之一，网络中包含结点及其之间的相互关系。互联网背景下、城市化进程中城市网络之间具有关联性，而百度数据可以体现出两两城市之间的互动性，借助Ucinet6.0软件通过对网络关系的分析探讨网络结构及其属性特征的社会网络分析法最适合本文的研究。

2 黄河流域城市群城市网络时空演变特征

2.1 黄河流域城市信息流变化

两两城市间的信息流变化强度Vab为城市a对b的百度搜索指数Uab和城市b对a的百度搜索指数Uba的乘积，即：

Vab=Uab×Uba

城市a的信息流总量Pn为城市a与其他城市的信息流强度之和，即：

Pn=Vab+Vac+……+Van

式中：n为城市个数。

2016年至2019年城市间信息流总量明显增长，各城市信息流总量之和已由2016年的11 238 400增长到2019年的17 540 319(图3)。信息化的影响下，各个城市之间的信息交流越来越密切，城市之间的联系更加紧密。2019年城市间信息流强度较2016年明显增加，由图3可见，呼和浩特、郑州、济南、太原、西安、成都作为省会城市不论是信息流总量还是信息流发展程度都明显大于其他城市，兰州、榆林、洛阳、焦作发展势头较足，但白银、银川、鄂尔多斯发展较前者相对弱势。

2.2 黄河流域城市群信息流网络特征

网络密度是用于衡量网络中节点之间联系的紧密程度。网络密度越大，城市之间的联系越紧密，城市网络结构越完善[15]。本文通过获得选取的20个城市之间的两两城市间的信息流强度组成矩阵A，绘制城市网络流向图。

需要强调的是，在分析前要对矩阵A进行预处理(网络密度的计算过程中不能包括一个城市对本城市的搜索，矩阵的对角线位置数值为空)，即进行对分转换，把多值关系改为二值关系数据(城市a对b的关注度为Sab，城市b对a的关注度为Sba，若Sab为0，则赋值为0；否则赋值为1)。本文对城市关注度阈值的划分以0、50、100、200为界限，以便更加清晰直观反映黄河流域城市群的信息流网络特征(表1和表2)。

图3 2016年和2019 年各城市信息流总量变化

表1 2016年不同强度阈值各城市网络密度数值表

表2 2019年不同强度阈值各城市网络密度数值表

由表1、表2可知，不管是2016年还是2019年各城市之间网络联系的稳定性不高，Sab偏低。根据表格数据可知，2016年到2019年黄河流域城市群网络密度总体上呈现上升趋势，但是从Sab≥50转到Sab≥100和Sab≥200时，下降颇多，稳定性迅速下降。

2.3 黄河流域城市群网络特征

为了进一步更加直观的展现城市网络特征变化趋势，运行Ucinet6.0软件将预处理的矩阵A以Excel表格的形式导入，采用Net-draw程序分别生成2016年和2019年Sab≥50、Sab≥100、Sab≥200时的可视化城市网络结构图(图4)。

由图4可得：

(1)空间上，Sab≥50时，网络图点、线联系非常密切，说明城市之间的交互作用强：Sab≥100时，点线联系开始逐渐变得清晰明了，相对孤立的点开始显现；到Sab≥200时，各个城市之间的联系一目了然，点线联系不紧密，甚至出现对外单向联系，呈孤立状态的点。可见，黄河流域面积广阔，部分城市还处于缓慢发展阶段，城市间的经济联系相对较弱。

(2)2016年到2019年的4年时间，黄河流域城市网络的稳定性呈现明显增强的趋势，西安、郑州、成都始终处于网络的中心位置，济南、太原、潍坊后来居上，向中心位置靠近，其他城市对外联系相比也有增多。

(3)两相比较，2019年该20个城市城市网络空间组织呈现出城市间联系不断优化整合的趋势，城市网络逐步完善成熟，城市等级体系建立起来。呼和浩特、郑州、济南、太原、西安、成都作为省会城市信息流发展程度始终明显大于其他城市。

(4)城市发展逐渐呈现区域性增强态势，其中上游以兰州—西宁为中心，中游以中原城市群和关中平原城市群为主，下游以山东半岛城市群为主要城市带动经济发展。

3 城市网络特征影响因素探讨

3.1 经济发展能力

网络空间的存在依赖于信息网络基础设施，没有物质基础也便没有网络空间的存在。一个城市的经济发展水平很大程度上影响其网络特征，可作为一个重要因素进行研究[16-18]。本文的数据来源是基于百度搜索指数，是城市间网民的关注度指数。因此把城市的信息化发展水平看做经济发展基础的重要影响因素是可信可靠的。

查找2019年西宁、兰州、白银、银川、鄂尔多斯、包头、呼和浩特、榆林、吕梁、延安、临汾、洛阳、焦作、郑州、聊城、济南、潍坊、太原、西安、成都等20个地市的GDP总量、互联网网民数量和普及度与2016年这些城市的数据进行对比可知，2019年较2016年都有大幅增加，经济发展水平提高。因此对不同的城市而言，经济发展水平越高的城市，以及同一座城市在不同发展阶段，经济发展水平越高，信息流强度越大，城市网络稳定性越强。

3.2 政府政策扶持

政策的制定与实施对城市功能定位、区域协调机制建立与规划战略实施方面具有重要影响，有利于正确制定城市发展政策，开辟全新且符合中国国情的发展道路[19，20]。因此黄河生态经济带上升为国家战略，由国家进行大力扶持，各省市纷纷响应并制定一系列政策及规划纲要，加快沿线城市经济发展，促进各城市间的信息联系指日可待[21-23]。

3.3 城市网络营销策略

一个城市的网络营销策略也是影响基于城市关注度的城市网络特征变化的一个重要因素。信息化时代背景下，有价值的不是信息而是注意力[24]。对一个城市而言，品牌效应的增强可获取更多注意力和更大关注度，提高其在城市网络中的层级位置。例如，黄河流经的聊城市因其天然的自然资源和地理位置得到“水城之乡”的称号，得到省内外游客的青睐，扩大了对外信息联系，提高了自身地位。

4 结论与讨论

城市化和信息化的发展，使得城市之间的联系更加紧密，研究信息技术影响下区域的城市网络正成为一个热点话题。本文以黄河流域9个省区为研究对象，根据百度指数构建基于信息流的城市网络，并深入探讨了 2016～2019年黄河流域城市网络的时空演变特征及其影响因素，为在信息时代的城市网络研究提供了一种新的视角。研究表明：

(1)黄河流域各城市间的信息流总量呈增长趋势，城市联系日益密切。

(2)城市网络内聚力增强，完整性逐渐升高。

(3)黄河流域城市群发展区域性逐渐增强，上、中、下游分别以兰州—西宁城市群、中原城市群和关中城市群、山东半岛城市群为区域中心辐射性发展。

(4)经济发展能力、政府政策的扶持以及城市网络营销策略是影响城市网络时空特征的重要因素。

本文运用百度用户关注度数据构建基于信息流的城市网络研究仍存在一些不足，比如这种关系性数据主要反映的是两两城市间的的网民网络关注度，一些地区可能网络并未完全普及，所以不能完全用来表示城市之间的信息流强度，因此用Ucinet6.0软件构建的城市网络具有一定的局限性。信息技术影响下的城市网络研究有待于进一步挖掘新数据，采用新方法以期更好地揭示城市网络结构的时空变化特征。