基于百度指数的福建省城市网络体系研究

唐艺烜，骆培聪，王镇宁，赵雪祥

（福建师范大学 旅游学院，福建 福州 350117）

在当今大数据时代，网络构成了崭新的社会空间形态[1]。使用大数据研究城市网络结构的形态变化已成为城市地理学的新热点，而网络关注度为城市空间的研究提供了一个全新的、动态的、实时性、跨区域的视角。

传统地理学对于城市空间的研究主要集中于对城市腹地理论的探讨，1933年克里斯泰勒的中心地理论以及廖什的六边形模型是早期分析城市体系的理论基础[2]。之后，研究人员由对于城市内部结构的研究转为对于城市外部空间的研究[3]。1981年Cohen首先提出了“世界城市”的概念，Friedmann在其基础上提出了世界城市等级制度理论，并指出城市化是经济和政治角色共同作用的结果[4]。Sassen在无线通讯和信息技术的信息化基础上提出了全球城市假说[5]。1996年，Castell提出了“流空间”理论，指出流空间重塑了社会的物质组成，即社会的物质财富和信息不是由城市拥有的要素决定的，而是由以城市为网络节点的各种“流”所构建起来的[1]。Taylor及GaWC团队提出了一种研究城市网络的方法，即将全球城市网络定义为一个由服务企业总部与分支机构连接而成的节点与次节点的层级网络[6]。国内学者对于城市网络的研究主要集中在两个方面：一是基于生产性服务业分布的城市网络研究，大多借鉴Taylor的“连锁型网络”方法[6-9]，也有学者借鉴Neal测量网络中城市的中心性、控制力的方法[10]；二是基于基础设施建设的城市网络研究，即通过交通流和航空信息对城市格局进行研究[11-12]。近年来，国内外学者利用谷歌趋势、新浪微博、新浪博客等多种获取网络关注度的途径对城市网络体系进行定量研究，将信息流作为切入点丰富了基于大数据视角的城市网络体系研究[13]。

百度指数是以海量百度网民的行为数据为基础的数据分析、分享平台，其应用涉及股票的实证研究[14-15]、旅游客流量的预测[16]、流感监测[17]、房地产价格预测[18]以及城市网络研究等多个领域。以百度指数为基础的城市网络研究方法较为成熟，研究地区也较为广泛，可以避免距离上的阻隔作用，能克服传统研究方法的滞后性问题。利用百度指数对城市网络的研究主要集中于城市网络特征研究[19-25]、城市网络层级及联系研究[26-28]、城市等级体系及其作用机制研究[29]等，研究方法主要有连锁型网络方法[21-25,28]和流优势分析法[26-27]两种，研究区域包含了长三角城市群[21,24]、东北三省[22,28]、淮海经济区[29]、哈长（哈长滨-长春）城市群[25]、中原城市群[19]、山东省[20]和陕西省[26]等。

本研究拟通过百度指数平台获取福建省9个地级市两两间的搜索指数，用城市间搜索指数的乘积模拟城市间信息流，分析福建省城市网络及其变化特征，以期为福建省城市规划提供参考。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

本研究以福建省福州、厦门、莆田、泉州、漳州、龙岩、三明、南平、宁德等9个地级市作为研究对象。利用百度指数平台的地域对比功能，获取2013年1月1日至12月31日、2018年1月1日至12月31日上述城市两两之间的百度指数的平均值。

在地域中选择城市i为主体，在关键词处输入研究客体城市j，获取城市i在城市j的网络关注度均值，即百度指数。为确保获取数据的完整性，在输入关键词时不包含“市”字，如对福州市只输入“福州”为关键词。

1.2 研究方法

借鉴Taylor及GaWC团队提出的世界城市网络研究方法[24]，对福建省城市网络的结构进行测度，分别构建2013、2018年福建省两两城市之间的百度指数矩阵。

定义Iij为城市i对城市j的搜索指数，用城市i在城市j的搜索指数与城市j在城市i的搜索指数的乘积表示i、j两城市间的信息流强度Fij，以此构建城市之间信息流矩阵。信息流强度计算公式为

式中，Iij表示城市i对城市j的搜索指数，Iji表示城市j对城市i的搜索指数。

定义城市i在福建省内的信息流量为i城市与福建省内其他城市的信息流之和，用Yi表示，计算公式为

城市i与城市j的相对信息流强度R即该城市在信息流网络中的相对地位，计算公式为

式中，maxI为福建省信息网络中强度最大的信息流。

2 结果与分析

2.1 福建省城市网络信息流量及层级分布

通过百度指数获取城市之间的信息流量，依据式（1）、（2）得出2013、2018年福建省9个城市信息流量及其变化情况（见图1）。

图1 2013年和2018年福建省城市信息流总量及增长率Figure 1 The total amount and proportion of city information flow in FuJian province in 2013 and 2018

福建省9个城市的搜索指数总和由2013年的14 828增长到2018年的19 181，增幅达29.36%，说明城市间信息的流通程度不断加强，城市间的联系不断增多。2013年搜索指数最大和最小的城市分别为福州和南平，两者搜索指数分别为3826和841，前者是后者的4.55倍。2018年搜索指数最大和最小的城市分别为福州和南平、三明，三者搜索指数分别为4345和1111、1111，城市间差距有所缩小。同时，由图1可见，各城市的信息流总量增长率差异明显，漳州增长最快，福州占比有所下降但均居首位，各城市发展速度不同。

考虑到数据的可获得性和可对比性，本研究选取2013、2018年福建省9个城市网络关注度作为信息流总量进行城市层级的划分，利用ArcGIS 10.2软件对城市的网络关注度进行聚类分析。在分类时选择自然断点工具，使组内差距最小，组间差距最大。城市网络层级分布状况及排名变动情况见表1。

表1 2013、2018年福建省城市网络层级分布情况Table 1 The city network hierarchy in FuJian province in 2013 and 2018

由表1 可知，2013、2018 年福建省城市网络结构经历了从“2+1+6”到“2+2+5”的变化。2013 年和2018年福州信息流占比分别为27.88%和21.12%，厦门信息流占比分别为22.05%和23.42%。福州和厦门均属于第一层级城市，信息流量远高于同时期其他城市，处于福建省城市网络核心地位，福建省城市网络结构呈现出双核心的空间模式。与2013年相比，2018年城市网络层级发生了明显变化，厦门超过福州成为信息流量占比最大的城市；漳州则从第三层级跃升至第二层级，与泉州共同发挥地区中心作用。2013年和2018年第三层级城市信息量占比都不高，城市发展水平较低。

2.2 城市信息流强度分析

福建省9个地级市之间共36条信息流，每两个城市之间由1条信息流连接，即每个城市有8条信息流与其他城市联系，这些“流”构成了以基于百度指数的信息流为视角的福建省城市网络。

2013、2018年福建省9个城市两两形成的城市对的相对信息流强度R值见表2。根据福建省的实际情况以及相关学者的研究成果，对获得的相对信息流强度进行分级：R ≥0.4为一级城市信息流，在城市网络中的地位最高；0.2 ≤R ＜0.4为二级城市信息流，在城市网络中的地位次之；R ＜0.2为三级城市信息流，在城市网络中的地位较低。

表2 2013、2018年福建省城市间相对信息流强度(R)Table 2 The relative intensity of information flow between the cities in Fuiian province in 2013 and 2018(R)

2018年福建省有10条一级城市信息流，比2013年增加6条，分别为福州-三明、福州-南平、福州-宁德、厦门-泉州、厦门-漳州、厦门-龙岩，城市间相对信息流量强度较大，构成了福建省城市网络的骨架。2018年福建省有15条二级城市信息流，比2013年增加6条，二级城市信息流构成了福建省城市网络的主干。2013年福建省有23条三级城市信息流，2018年有11条，但每条信息流流量都不大，各城市之间的联系强度较弱，在城市网络中处于边缘地位。整体来看，2018年福建省9个城市间的相对信息流强度R值均高于2013年。

本研究利用2013年1月1日至12月31日、2018年1月1日至12月31日城市间信息矩阵构建空间联系，选取两两城市间相对信息流强度R ≥0.4的数据作为骨架网络，选取两两城市间相对信息流强度R ≥0.2的数据作为主干网络，选取两两城市间相对信息流强度R ≥1.00的数据作为省内全覆盖网络。利用ArcGIS 10.2将上述信息流向可视化，绘制以福建省城市为节点的流量图，结果见图2。

由图2（a）、（b）可以看到，与2013年相比，2018年福建省城市间的联系强度增强了。从整体上看，福建省东南沿海地区的城市R值最大，联系程度远高于西北地区，城市间联系较强。

由图2（c）、（d）可以看到，2013年共有4条一级信息流和4条二级信息流与福州相连，有4条二级信息流与厦门相连，有2条二级信息流与泉州相连，但西北地区的南平、三明、龙岩城市之间还缺乏联系；2018年，城市网络主干图则以福州和厦门为双中心，两城市间信息交换强度较大，在省内与其他城市之间紧密度较好，其余各城市之间的联系强度也有所增加，网络式城市结构逐渐形成。

由图2（e）、（f）可以更明显地看到，福建省城市骨架网络从2013年的单核式结构转变为2018年的双中心结构。2013年，福建省城市网络骨架图中的信息流只有福州到厦门、泉州、莆田、漳州4条，宁德、南平、三明、龙岩4个城市还游离于城市骨架网络之外。2018年，福州、厦门、漳州、泉州4个城市间均有信息流连通，东南沿海的城市之间已形成网络，与西北部的城市间单向信息流形成鲜明对比。

图2 2013、2018年福建省城市网络结构Figure 2 The urban network structure of Fuiian province in 2013 and 2018

3 结论与讨论

（1）福建省城市网络有明显的层级特征且变化较大，福州和厦门呈双核心结构。2013年和2018年福建省城市网络分别呈现出“2+1+6”和“2+2+5”的三层级分布，城市层级特征趋于明显，结构也趋于清晰。作为第一层级城市，福州和厦门信息流总量占总信息流量的近一半，对其他城市的集聚作用明显。国家发改委于2015 年批复了《厦彰泉大都市区同城发展总体规划》，漳州因此跃升至第二层级。位于西北部的宁德、龙岩、三明、南平与省内其他城市缺少联系，有被边缘化的趋势，发展受阻，不能良好融入城市空间网络。

（2）福建省城市网络结构非均衡化程度较高，东南沿海城市的网络密集程度明显大于其他地区，厦门成为副中心城市，福州的核心地位有所弱化。东南走向的“福州-泉州-厦门-漳州”城市轴控制了福建省大部分流量较高的信息流，城市网络也最为密集，第二、三层级城市的网络相对稀疏，城市间的相对信息流强度较弱。

（3）福建省城市空间布局受城市发展水平、政策引导、城市功能地位和互联网发展水平影响。当前，福建省各地区发展具有局部集聚的特征，东南沿海城市与西北部城市的经济发展水平仍存在较大差异，在很大程度上影响了城市网络的结构。国家出台的相关政策将在一定程度上影响城市信息流的发展方向和速度。《福建省城镇体系规划（2010-2030）》强调要推进福州、厦漳泉两个大都市区建设，加快福州、厦门、泉州三大省域中心城市和其他省域次中心城市的发展；规划也对城市职能做出了不同的分工，福州作为省会城市处于政治中心地位，厦门作为副省级城市和省内唯一的经济特区对福建省的经济发展起着重要作用。城市的功能体现了一个城市一个时期的发展方向，使城市体现出不同的特色，而城市特色会在一定程度上影响城市的层级地位。强关联的互联网发展水平可以提升一个城市的网络关注度，提高其城市层级地位。与此同时，以互联网、云计算等现代信息技术为基础的平台经济成为新兴经济形态，是城市创新发展、产业升级的重要引擎，在福建省已初具规模，主要分布在东南沿海地区城市，对提高城市的层级地位有重要作用。