基于手机信令数据的广西区域多尺度网络空间结构研究

洪 良，张文静，班鹏飞，阳柳凤，项振海

（1. 广东国地规划科技股份有限公司，广州 510070；2. 昆明理工大学建筑与城市规划学院，昆明 650500；3. 广西壮族自治区自然资源厅，南宁 530000）

在全球化和信息化的推动下，城市间各要素流动加快导致城市间联系加强，空间格局由传统“场所空间”向“流动空间”转变。Castells（1996）提出了“流动空间”理论，他认为城市在空间上不是固定的而是动态的，通过“流”的作用形成城市间联系。网络是“流动空间”的主要表现形式（李涛等，2017）；Taylor 等（2010a）提出了以城市网络为核心的中心流理论，强调城市需要构成一个群体并形成联系网络，对传统中心地理论进行了补充。在流动空间背景下，以Taylor（2004）为代表的GaWC 研究团队和Hall（2006）为代表的POLYNET研究团队展开了基于“关系数据”的城市网络研究。Taylor（2004）用跨国公司总部—分支表征城市间的联系，提出了城市关联网络模型；Hall等（2006）在GaWC的基础上分析了8个欧洲巨型城市区，描绘了一种多中心巨型城市区域的新城市模式。

随着信息技术的发展和对多种关系数据的不断发掘，各种“流”的关系数据被应用到城市区域相关研究中。如以航空（Derudder et al.,2008）、铁路（龙茂乾等，2015）班次为代表的交通流，以互联网（汪明峰 等，2006）、电信通讯（姚凯 等，2016）为代表的信息流，以企业总部-分支机构内在关联（Taylor，2010b；赵渺希 等，2010）为代表的经济流，以知识合作网络（Li et al.,2017）为代表的知识流等。但已有研究采用的“关系数据”具有局限性，其中，航空与铁路班次无法反映实际载客量（钮心毅等，2018）；企业数据受不同行业、规模和战略的影响导致结论存在偏差（马学广等，2012）；由于网络联系的本质是经济联系，采用知识网络等数据无法进行深入分析（李涛等，2017）。

随着信息技术的进一步发展与“大数据”时代来临，城市网络分析的技术支撑和数据资源得到进一步发展。这一时期出现的多样开源大数据弥补了前期广泛使用的低分辨率数据的不足，区域研究的测度单元更加精细化。在中国城市区域网络结构的实证研究中，学者主要采用微博签到数据（Zhen et al.,2017）、手机信令数据（赵鹏军等，2019）、百度慧眼数据（沈丽珍等，2021）和各种商业OD数据（高楹等，2018；高枫等，2019）等。其中，手机信令数据是手机用户使用移动通信网时留下的时空轨迹，记录用户在城镇之间的出行轨迹，能真实反映城市之间的人流联系（钮心毅等，2017）。手机信令数据具有样本大、覆盖广、用户持有率高的特点（王垚等，2018），在精度上明显优于其他关系数据。近年来学者开展了基于手机信令数据的网络空间研究，主要包括都市圈空间范围识别（赵鹏军等，2019）、网络特征识别（王均瑶等，2020）、城市等级与腹地划分（钮心毅等，2018）、职住空间格局（钮心毅等，2015）等。大多数学者从城市群、都市圈、省域等宏观尺度切入，少部分学者针对微观的县域（李星月等，2016）和社区（Ratti et al.,2010）开展研究。但已有研究大多局限于单一尺度，多尺度的综合研究较少，不同尺度间的关系研究则更加匮乏。而此类研究需将同一尺度水平联系和不同尺度间垂直联系相结合，才能更全面准确地反映网络特征。此外，目前的实证研究多集中于全国尺度或东部市场化程度较高的发达地区，较少涉及中西部欠发达地区。

鉴于此，以广西为研究对象，采用手机信令数据表征城市间的人流联系以测度多尺度的网络结构，通过网络关联强度、中心性揭示广西的亚区、地级市、市区―市区、市区―县（市）和县（市）―县（市）5 个尺度的网络结构特征，以期为广西制定国土开发和区域发展战略提供理论支撑。

1 研究区域、数据和方法

1.1 研究区域

广西位于华南地区，南临北部湾，西南与越南接壤，东傍粤港澳大湾区，北接华中，背枕云贵高原，是全国唯一具有沿海、沿江、沿边优势的少数民族自治区。总面积为23.76万km2，下辖南宁、桂林、柳州等14 个地级市；截至2019 年末，常住人口为4 960万人，生产总值21 237.14亿元（广西壮族自治区统计局，2020）。

行政管辖意义的城市空间范围和城市实体地域范围之间往往具有不对称性。当前的城市（尤指地级市）并非仅包括单一的城市实体，而是由若干个城市实体和乡村组合而成的混合区域（周一星，2013）。因此，本文的测度单元打破行政区划的桎梏，将地级市拆分成市区和县（市）级空间单元，以便更精细地测度广西城市之间的空间联系状况。地级市市区主要按市辖区进行划分，针对新撤县设区的空间单元，由于其没有实现完全城市化，仍保留原来的较大比例的乡村，故仍将其归类为县（市），包括武鸣区（南宁）、柳江区（柳州）、临桂区（桂林）、田阳区（百色）和宜州区（河池）共5个区（县）。最终得到14 个市区、55 个县、8 个县级市与12个自治县，共计89个空间单元（图1）。

图1 研究区域Fig.1 Urban districts and counties of Guangxi

1.2 数据来源

所用数据主要包括2个部分：一是手机信令数据，用以测度广西壮族自治区内城市之间的关联强度和方向。数据由中国联通智慧足迹数据科技有限公司提供，记录时间为2019-06-10—14，共计5 d，包括周一至周五5 个工作日，共得到5 582 165 条手机信令数据。清洗原始数据与筛选出无法定位的数据，识别出行链，得到出行的起止点；然后将起止点定位与划分好的空间单元一一对应，剔除市区、县（市）内部联系数据5 207 292 条，最终得到374 873 条广西范围内的跨界流动OD 数据。数据主要包括日期、时间、出发地类型、目的地类型、信令数量和扩样信令数量等属性字段①扩样是为了克服样本有偏，达到全样本效果的方法。扩样数据是通讯公司通过自己的一套扩样流程得到的扩样数据，比原始数据更具科学性，也是基于手机信令数据研究中常用的数据。，采用扩样信令数量进行测度。二是相关人口和经济统计数据，主要来源于《广西统计年鉴2020》（广西壮族自治区统计局，2020）。

1.3 研究方法

已有研究在衡量网络中城市中心性方面，常用度中心性、近性中心性、介数中心性、特征向量中心度等（Wall,2009）；在网络关联测度方面，常用绝对关联度法和相对关联度法（Taylor,2004）或者将二者相结合（李涛等，2016）。其中，度中心性和绝对关联测度法相对简单且量化结果较好，因此选取这2个指标表示城市在区域网络结构中的网络关联强度和中心性。

1.3.1 网络关联强度 网络关联强度指两城市间的联系量总和，用来表征城市之间的关联强度，值越大，说明城市之间的联系越紧密。计算公式为（朱鹏程等，2019）：

式中：Vij或Vji表示城市i与城市j之间的关联强度；Tij表示从城市i流入城市j的扩样信令数量；Tji表示从城市j流入城市i的扩样信令数量。

1.3.2 网络中心性 网络度中心性包括节点的出度和入度的总和，用来表征该城市在联系网络中的重要程度，值越大，说明该城市支配能力和控制能力越强。计算公式为（叶磊等，2015）：

式中：D(i)表示城市i的中心性；n表示与城市i有联系的城市的数量。

2 广西区域网络空间结构分析

采用自然间断点法将关联强度和中心性从高到低进行分级，并对亚区、地级市、市区―市区、市区―县（市）、县（市）―县（市）5个尺度城市之间联系网络的强度和方向进行分析，以揭示广西区域网络空间结构特征。

2.1 亚区间的关联强度

基于已有研究将广西分为4个亚区，包括桂南（南宁、北海、钦州、防城港）、桂北（桂林、柳州、来宾）、桂东（贺州、梧州、贵港、玉林）与桂西（崇左、百色、河池）（班鹏飞等，2016）。研究发现，从亚区的中心性看，经济发达的桂南中心性最高，与其他亚区联系紧密，是广西的核心区；其次是桂西，虽地处山区，但桂西与桂南的联系十分紧密，其中心性较高；桂北中心性较低，与各区的联系不突出；桂东的中心性最低，仅与桂南联系较紧密。从亚区内部城市的关联强度看，桂北内部城市间的平均关联强度高于其他3个亚区，约为11万。这主要是因为作为工业中心的柳州和作为旅游中心的桂林具有强大吸引力，其中柳州市区—柳江关联强度最高，约为91万。桂东内部城市间平均关联强度较高，约为7万，其中玉林市区—北流关联强度最高，约为18万。桂南内部城市间平均关联强度较低，约为5.6万，其中北海市区—合浦关联强度最高，约为16万，其原因可能是本文选取的数据时间为周一至周五，主要反映的是工作日城市间的联系。工作日期间桂南内部的地缘关系较弱，城际之间的联系相对较少，因此桂南内部城市间的联系不突出。由于地貌等因素制约，桂西内部城市间联系最弱，平均关联强度约为3 万，不及桂北的31%。进一步分析4个亚区之间的相互联系（图2）发现，经济发达的桂南与通往东盟的桂西间联系最密切，关联强度约为24万；桂南与桂东、桂北的联系相对较强，关联强度均约为11万。桂北与桂东、桂西间的联系较弱，关联强度均不足7万；地处山区的桂西与桂东间的关联强度最低，只有2 000多。

图2 广西4个亚区间的关联强度Fig.2 The connection degree of the four sub-regions in Guangxi

2.2 地级市间的关联强度

由于中国普遍实行市管县制度，地级市代表的是省管辖下的地区概念；而且这个地区具有相对较为完整的地方发展自主权，能够统筹整个地区的发展和规划。因此，有必要单独分析地级市间的中心性和关联强度。从网络中心性看（表1），作为自治区首府的南宁中心性最高且位于第一层级，是区域网络的核心；来宾、河池和贵港，中心性较高，位于第二层级；玉林、钦州、柳州、崇左和百色位于第三层级。特别需要指出的是柳州作为广西重要的工业城市，但其中心性的测度偏低，这可能与当前工业发展形势不景气密切相关。梧州、北海、桂林、防城港和贺州中心性较低，位于第四层级。桂林作为全国著名的旅游城市，但其中心性数值明显偏低，这可能是因为数据样本选取的是周一至五共5 d的工作时间段，只能反映城市内部的日常生活联系，对节假日跨城市活动频繁的旅游城市而言，具有较大局限。进一步分析地级市间的关联强度发现（表2），一级联系有2条。其中，首府南宁与相邻的河池联系最紧密，关联强度约为13万；其次是南宁与来宾，关联强度约9.5万。南宁—百色、来宾—柳州、崇左—南宁、南宁—贵港等10条联系为二级联系。三级联系有防城港—崇左、百色—崇左、柳州—河池、北海—玉林等13条。四级联系最多，共61条，但关联强度均不足7 000。值得一提的是，由于手机信令数据与传统的公路、铁路数据不同，再加上本文所使用的数据为工作日数据，反映的是日常生活的联系，故与其他研究（班鹏飞等，2016）相比，南宁、柳州和桂林3个核心城市间联系不突出。从地级市间关联强度格局看（图3），地级市之间的联系网络以南宁为核心向外辐射，在空间上表现为多边形的联系格局。

图3 广西地级市间联系网络Fig.3 The network structure of inter-prefecture-level cities in Guangxi

表1 广西地级市的中心性分级Table 1 The classification of centrality of prefecture-level cities in Guangxi

表2 广西地级市间关联强度分级Table 2 The classification of connection degree of inter-prefecture-level cities in Guangxi

2.3 市区－市区的关联强度

为揭示作为各个地级市中心地域的“能量”大小以及关联强度与方向，对市区和市区之间的联系状况进行分析。从网络中心性看（表3），桂林市区和柳州市区分别凭借发达的旅游业和工业，位于中心性第一层级；玉林市区位于第二层级；南宁市区、崇左市区、贺州市区、贵港市区、梧州市区和北海市区中心性较高，位于第三层级；来宾市区、防城港市区、百色市区、钦州市区和河池市区中心性较低，位于第四层级。从市区之间的关联强度和方向看（图4、表4），防城港—钦州、贵港—来宾、钦州—南宁、来宾—柳州、崇左—南宁5条联系较为突出，关联强度＞6 000，为一级联系；南宁—贵港、防城港—南宁、南宁—来宾、南宁—柳州4 条联系为二级联系；玉林—南宁、南宁—河池、玉林—柳州、玉林—贵港等11条联系为三级联系；其他60条联系为四级联系，关联强度均＜1 000。

表4 广西市区间关联强度分级Table 4 The classification of connection degree of inter-urban districts in Guangxi

图4 广西市区―市区联系网络Fig.4 The network structure of inter-urban districts in Guangxi

表3 广西市区的中心性分级Table 3 The classification of centrality of urban districts in Guangxi

由于历史原因，广西的城市职能相对均衡，由此导致中心城市的优势相对不太明显。作为首府，南宁集中了广西大量优质公共服务设施和一些首府的核心功能；作为民国时代著名的工业城市，柳州的工业实力较强；桂林位于广西的东北部，是世界著名的旅游城市，其发达的旅游业是拉动广西经济增长的重要引擎。这是广西最重要的3个核心城市，因而有必要单独分析其市区的网络联系格局（图5）。从3个市区的联系方向看：南宁西与通往东盟的崇左市区联系紧密，南与钦州、防城港联系紧密，北沿交通干线与来宾、柳州联系紧密，东与毗邻的贵港联系紧密（图5-a）；除南宁外，柳州主要与邻近的来宾联系密切（图5-b）；桂林主要与核心城市南宁、柳州以及接壤的贺州联系密切（图5-c）。从3 个市区间的关联强度看：在以柳州市区为核心的市区关联网络中，南宁市区处于较为重要的地位，占总关联强度的18.48%；桂林市区处于次要地位，占总关联强度的7.24%。在以桂林市区为核心的市区关联网络中，南宁市区和柳州市区均处于重要地位，分别占总关联强度的29.25%和26.88%。在以南宁市区为核心的市区关联网络中，柳州市区和桂林市区均处于次要地位，分别占其总关联强度的7.72%和3.29%。由此可见，3个重要市区间的联系主要是以柳州市区对南宁市区单向联系、桂林市区对南宁市区和柳州市区单向联系为主。

图5 南宁市区（a）、柳州市区（b）、桂林市区（c）与其他市区的联系网络Fig.5 The network structure between Nanning(a),Liuzhou(b),Guilin(c)and other urban districts in Guangxi

2.4 市区―县（市）的关联强度

市区与县（市）之间的联系往往代表着中心与腹地之间的联系，分析两者间联系网络的强度和方向可揭示各个区域（地级市尺度）中心的腹地或核心的影响范围大小。图6显示：行政管辖对市―县之间的联系在广西仍然具有非常重要的影响，市区与地级市下辖的县（市）间的联系普遍更强。一级联系中的3条联系，二级联系中的7条联系以及三级联系中的18 条联系均位于地级市范围内，因此行政区划仍是影响市区与县（市）联系格局的重要影响因素。市区―县之间的关联强度也符合一般的距离衰减规律。南宁市区联系密切是相邻的武鸣、宾阳、横县、扶绥等，柳州市区联系密切的是相邻的柳江、鹿寨、柳城，市区与县（市）间距离越远，关联强度往往越低。此外，部分市区和与县（市）之间的联系超出的行政管辖的范围，如南宁市区―平果（百色）、柳州市区―罗城仫佬族（河池）、百色市区―巴马瑶族（河池）等联系较为密切。

图6 广西市区―县（市）联系网络Fig.6 The network structure between urban districts and counties in Guangxi

为了直观地展示市（区）―县（市）的联系格局和现行地级市行政区划之间的差异，按照空间连续性原则将各县（市）划为与其关联强度最大的市区的腹地，并与行政辖区进行比较，最终可概括为3 种类型（图7）：1）适界市区―县（市）格局，指中心城区的腹地范围和当前行政辖区范围相差不大。桂林、玉林、北海、钦州、防城港、崇左、贵港、梧州、来宾、贺州10 个市区的腹地范围与行政区一致；而百色市区的辐射范围在行政区的基础上不包括平果，增加了河池的巴马瑶族。2）跨界市区－县（市）格局，指中心城市的影响力明显超越当前行政管辖的边界范围。首府南宁市区的辐射影响力大，其腹地范围完全超出了行政区范围；除了南宁市域内的县（市），市区的腹地范围还涵盖了河池的都安瑶族和大化瑶族以及百色的平果。柳州市区的腹地范围在行政区划的基础上增加了河池的罗城仫佬族自治县。3）弱界市区－县（市）格局，指中心城区的影响力明显小于当前行政管辖范围，形成“小马拉大车”的格局。河池市区的辐射影响力弱，其腹地范围有限，未覆盖行政区范围内的巴马瑶族、罗城仫佬族、大化瑶族和都安瑶族。

图7 广西现行行政区划与市区腹地范围的对比Fig.7 Comparison between the current administrative division of Guangxi and the urban hinterland

2.5 县（市）―县（市）的关联强度

县（市）通常是区域网络节点中最薄弱的一环，位于核心区外围县（市）之间的联系状况往往决定着区域网络整体发展水平或质量。县（市）具有分布广泛、职能渐趋完善、发展潜力可观以及联系农村密切等优势，并在区域城镇化进程中担任着重要角色（盛明，2002）。图8显示：县（市）之间的关联强度总体水平较低。关联强度＞5 万的联系仅有2条，其中桂平―平南关联强度最高，约为9万；其次是灵山―浦北，而关联强度＜2 000的联系最多，共662条，占样本总量的83.06%。关联强度较高的区域主要分布于以下区域：1）北部湾城市群。在北部湾城市群内有2 条明显的联系轴，分别是南北向的上林―宾阳―横县―灵山―浦北―合浦关联轴线与东西向的合浦―博白―陆川―容县―岑溪关联轴线；作为北部湾经济区面向东南亚开放合作的边境口岸城市，崇左市域内东兴、凭祥、龙州、宁明、大新等县（市）形成紧密的关联网络。2）西江经济带。西江经济带内存在桂平―平南―藤县关联轴。3）324国道沿线区域。依托便利的交通条件，324 国道沿线存在田阳―田东―平果―隆安关联轴。4）桂林漓江风景区周边。桂林漓江风景区周边丰富的旅游资源使得永福、临桂、灵川、阳朔、平乐等联系较紧密。

图8 广西县（市）―县（市）的联系网络Fig.8 The network structure of inter-counties in Guangxi

3 结论与讨论

3.1 结论

利用手机信令数据，借助网络关联度和度中心性探讨广西壮族自治区5个尺度的网络结构特征，得到的主要结论有：

1）在水平联系上，亚区中桂南中心性最高，其次是桂西和桂北，桂东中心性最低；4 个亚区间的关联强度表现为桂南与桂西联系最密切，桂南与桂东、桂北的联系相对较强，桂北与桂东、桂西的联系较弱，桂西与桂东间联系最弱。地级市间南宁中心性最高，其次是来宾；关联网络以南宁为核心，有2条突出的联系，分别为南宁—河池和南宁—来宾。市区间桂林市区的中心性最高，其次是柳州市区和玉林市区，河池市区中心性最低；有5条联系较为突出，分别为防城港―钦州、贵港—来宾、钦州―南宁、来宾―柳州、崇左―南宁。县（市）之间的关联强度总体水平较低，关联强度较高的联系主要分布在北部湾城市群、西江经济带、324国道沿线以及桂林漓江风景区周边。

2）在垂直联系上，亚区内部城市间的联系表现为桂北最强，桂东、桂南其次，桂西最弱。受行政管辖的影响，市区与县（市）间联系符合一般的距离衰减规律，部分市区和与县（市）之间的联系超出行政管辖的范围；基于各市区的腹地与行政辖区的对比，发现南宁、柳州为跨界市区―县（市）格局，河池为弱界市区―县（市）格局，其余的为适界市区―县（市）格局。

3.2 讨论

《广西壮族自治区国土空间规划（2021―2035年）》（广西自然资源厅，2021）中提出，要构建“一群三带一片”的城镇开发格局。以南宁为中心，柳州、桂林为副中心，构建南北通道城镇带、西江城镇带和边海联动城镇带来支撑网络化城镇格局；重点建设北部湾城市群，并以贵港、玉林、贺州、梧州为发展极核形成桂东东融发展片区。结合本文研究结果，首先，作为中心城市，南宁有明显的网络辐射作用，而副中心城市柳州和桂林的辐射带动功能尚待加强；其次，南北通道城镇带与西江城镇带基本建立，而边海联动城镇带尚未成型；再次，北部湾城市群已初具规模，内部网络联系较密集，但防城港与北海、钦州网络联系较弱；最后，作为“东融”战略的发展极核，梧州、贺州与中心城市的联系较弱。因此，广西未来应充分发挥柳州与桂林的优势，完善城市功能，加快打造广西副中心城市；激发县域经济活力，那坡、凭祥、东兴、合浦等县市融入区域网络的发展将推动边海联动城镇带的成型；防城港应在交通、产业等方面积极融入北部湾城市群，推动北钦防一体化，辐射带动崇左和玉林；落实“东融战略”，发展极核不仅要扩大人口、经济规模，还需加强与中心城市的联系。

本文利用联通公司手机信令数据中的全目的通勤OD数据和扩样信令数据从亚区域间、地级市间、市区间、市区和县（市）间以及县（市）间5个尺度详细探讨了广西区域的网络空间结构，更加全面和具体地认识广西在垂直和水平尺度的网络关联格局，补充了国内不同尺度间的城市关联网络及其相互关系的实证研究。然而本文亦存在明显的不足：受限于数据的可获取性，用连续5 d的工作日数据，样本量不够充分。此外，联通公司的手机信令数据由于用户偏少也有可能导致结果偏差，其内部的扩样信令模型可靠性也没有得到实际验证。希望未来能出现更多易获取的高分辨率数据，支撑并推动这一研究领域的不断发展。