网络化视角下2000—2020年呼包鄂乌城镇体系演变特征分析

李伊彤，荣丽华，郭智慧

（1.内蒙古工业大学 建筑学院，内蒙古 呼和浩特 010051；2.内蒙古师范大学 青年政治学院，内蒙古 呼和浩特 010070）

0 引言

城镇作为经济、人口、公共服务聚集的物质实体［1，2］，在区域中承担着不同的职能分工，形成了等级规模不同、联系密切却相互制约的区域城镇系统［2，3］。在区域一体化发展背景下，城镇间的联系程度日益紧密［4］，城镇群成为承载区域发展要素的主要空间形式，城镇体系结构调控方案的科学性和有效性决定了区域发展质量［5］。呼包鄂乌城镇群区位条件优越、产业发展集中、资源环境禀赋良好，是内蒙古自治区社会经济重点发展区域，在自治区“一核、双星、多节点”的城镇空间格局中承担着核心引领作用，探索其城镇空间结构演变特征与机制，在优化区域空间结构、制定未来空间发展策略过程中具有重要意义。

国外对城镇体系的研究起始于19 世纪末，为应对城市过度集中带来的一系列大城市病，Butlin 等［6］首次将区域观引入城市研究，提出了通过新城建设疏解大城市人口及职能的思路；随后Walter Christaller［7］提出了经典的城镇体系研究模型——中心地理论，将城镇等级、辐射范围与其产生的区域效益进行关联，以期形成最合理的区域城镇结构。之后，关于城镇体系的研究与概念呈现多元化发展趋势，如城市系统论、极化增长学说、核心—边缘模式、增长极理论等［5］。改革开放后，国内学者根据我国实际情况相继提出了点—轴理论［8］、对称分布理论［9］、双核理论［10］。随着城镇化进程的不断推进，城镇间信息流、经济流、文化流等各种能量流通能力日益增强，城镇体系的研究逐渐突破传统理论范式［11，12］，将城镇体系抽象成为互相联系的网络化结构［13，14］，以引力模型为分析框架构建城镇间有向联系矩阵［15，16］，运用社会网络分析方法以网络密度、中心度与凝聚子群 表 征 城 镇 群 的 空 间 网 络 结 构 特 征［4，11，17，18］。因此，相关理论与方法得到极大充盈，但综合来看，现阶段相关研究以探求单一时间节点人口、经济因素对区域城镇网络空间格局的影响为主［19-21］，无法深入刻画空间演变机制，对多因素影响下城镇网络空间结构研究有所欠缺。基于多维度时空数据支撑下城镇网络结构的研究，有助于揭示地区城镇空间格局演变的动态过程，对明确区域协同发展框架更具现实意义。

综上，本文以呼包鄂乌城镇群为研究对象，对2000—2020 年区域各城镇人口承载职能、空间发展职能、经济发展职能、公共服务职能进行了分析计算［22，23］，探求城镇职能强度的演变特征，并采用标准差椭圆分析（Standard Deviation Ellipse，SDE）［24］、引力模型［15，16］对空间结构演变做出地理描述与解释，揭示区域近20 年来呼包鄂乌地区城镇体系结构演变特征。同时，以社会网络分析方法为手段，揭示城镇群网络密度、中心度、子群结构特征，以期为该区域城镇体系布局提供空间优化方案。

1 研究区域及数据来源

1.1 研究区域概况

呼包鄂乌城镇群（呼和浩特市、包头市、鄂尔多斯市、乌兰察布市）地处内蒙古自治区中西部，国土面积约18. 6 × 104km2，占自治区国土总面积的15.7%，下辖37 个县级行政单位。该区域是内蒙古自治区的区域核心，经济发展程度良好、交通环境便利、公共服务便捷，拥有良好的地理区位优势。本文以呼包鄂乌城镇群下辖旗县级行政单元为研究对象，为便于分析统计，对下辖行政区进行了归并。呼和浩特城区包括新城区、回民区、玉泉区、赛罕区，包头城区包括昆都仑区、青山区、东河区、九原区、石拐区，包头市下辖的白云鄂博矿区由于其独立工业区属性，不在本研究区域内。本文共选择样本29 个，其中各市政府所在地4 个、其他旗县城镇25 个（图1）。

图1 研究区域Figure 1 Study area

1.2 数据来源及处理

研究区域内城镇点矢量数据、行政边界矢量数据、30m×30m精度土地利用数据来源于资源环境科学与数据中心（https：//www.resdc.cn/）；Lat8 遥感影像全波段30m×30m精度栅格数据来源于空间地理数据云平台（http：//www.gscloud.cn/）；GDP、人均可支配收入、公共服务设施数量等社会经济数据来源于内蒙古自治区统计局官网（http：//tj.nmg.gov.cn/tjyw/jpsj/）；年龄结构数据来源于第五至七次人口普查，从各市统计局官网获取；2000 年、2010 年公路最短时间距离采用访谈法获取，访谈样本选取55 岁左右出租车司机，通过口述时间取平均值得出2000年、2010 年各城镇节点往来最短公路时间距离，样本包含鄂尔多斯市司机5 人、呼和浩特市司机7 人、乌兰察布市司机5 人、包头市司机5 人；2020 年最短公路时间距离采用百度地图查询的方式获取。通过对评价数据收集、整理、纳入城镇职能强度指标表，并对其进行标准化处理，加权计算各城镇职能强度。由于社会网络分析需要，依托Ucinet 软件对标准化后城镇职能强度计算结果进行二值化处理，处理临界值为0.126，以此构建分析所需二值矩阵。

2 研究方法

2.1 城镇综合职能强度评价

城镇职能是指在区域内某一城镇为其他城镇提供服务的综合能力，城镇职能强度是用来表征城镇职能强弱的量化指标［22，23］，相关研究成果多从地理区位、设施配置、产业经济、人口结构等方面构建城镇职能强度评价指标体系。结合相关研究成果，本文 从 人 口 承 载 职 能（Mpi）［23］、空 间 发 展 职 能（Mli）［25］、经 济 发 展 职 能（Mei）［26］、公 共 服 务 职 能（Msi）［27］4 个方面构建具有14 项评价指标的城镇职能强度指标表（表1）。随着呼包鄂乌地区人口非农化进程的加快，年龄结构、人口密度、城镇化水平是城镇人口承载职能的主要表现形式［23］，因此选取城镇化率、每平方公里人数为正向指标，60 岁以上人口占比为负向指标表征城镇人口承载职能；城镇空间发展职能是保证人口承载、经济发展的空间载体，城镇建设用地规模、用地的经济效率是表征空间发展潜力的主要因素，因此选取城镇建设用地占比、地均产值、人均城镇建设用地面积作为测量空间发展职能的正向指标［25］，将耕地占比作为制约城镇空间发展的负向指标；城镇的经济发展职能是保障地区高质量发展的基础动力，居民收入水平、经济发展程度在宏观上可以衡量地区经济水平［26］，因此选取人均可支配收入、地区生产总值、第三产业占比表征城镇经济发展职能；公共服务职能是区域发展的重要支撑要素，其中医疗、教育设施是保证居民生活的基础［27］，因此选取小学数量、中学数量、医疗技术人员数量、医疗床位数表征城镇公共服务职能。

表1 城镇职能强度计算指标表Table 1 Calculation index table of urban functional intensity

首先，运用熵值法根据标准化后数据的自身规律客观赋权，如公式（1）和公式（2）所示。结合专家意见，以Yaahp 为计算运行平台，采用层次分析法（AHP）分析各层次间非序列关系，建立判断矩阵，通过重要性对比，确定主观权重。随后，1:1 配置主观权重与客观权重，确定每项评价因子最终权重。计算公式为：

式中：Mpi、Mli、Mei、Msi分别为人口承载职能、空间发展职能、经济发展职能、公共服务职能；Mi为城镇i 城镇职能强度值；xi1、xi2、xi3为城镇i 第一、二、三项评价指标值；w1、w2、w3分别为第一、二、三项评价指标的权重值；n 为研究样本数量。Mli、Mei、Msi同理求得。

2.2 城镇联系度计算

引力模型在刻画城市间相互作用中运用广泛［28］，但传统引力 模 型 考 虑 因 素 较 为 单 一［20，21］。本文基于城镇职能强度计算结果，运用引力模型对各个城镇间的联系程度进行了计算，通过构建城镇联系矩阵，以期探求多因素影响下城镇空间相互作用能力强弱。计算公式为：

式中：Rji为城镇i 对城镇j 的综合联系程度；Mj、Mi为城镇i 和城镇j 的综合职能强度；kji为方向修正系数；dji为城镇i 到城镇j 的公路最短时间距离。

2.3 网络结构特征分析

社会网络分析法（Social Network Analysis，SNA）主要强调关系和结构［29］，该方法对刻画复杂关系中节点及网络特征具有良好的表达优势。为科学刻画各城镇之间的空间联系网络结构特征，本文引入社会网络分析方法，从网络密度、中心度、凝聚子群3个方面开展研究。

网络密度分析：网络密度是社会网络分析中最常用的宏观指标，用于描述网络中各成员结点之间关联的紧密程度。网络密度值越大，说明各城镇之间的联系越密切，协同作用越强。计算公式为：

式中：n 为城镇群的规模，即研究区域内城镇数量；di（ci，cj）为城镇i 和城镇j 的联系强度。

网络中心性分析：网络中心性指标不仅能反映城镇群内各节点间的相互作用，还能够反映城镇节点在整体网络内的地位。处于相对中心位置的城镇拥有更大的权力和对其他城镇更强的影响力，以此得出城镇节点等级结构。本文从度中心性、中介中心性两个方面表征网络中心性。

城镇i 的度中心性（CD（i））测度城镇节点i 与其他城镇节点的关联数，表征城镇处于城镇网络中的位置。通过平均数法将多值矩阵处理为二值矩阵，xji取值为0 或1。城镇的度中心性越大，表征城镇在城镇网络系统中的地位越高。计算公式为：

城镇i 的中介中心性（CB（i））衡量城镇i 在整体城镇网络内的中介能力。城镇i 的中介中心性越大，表示该城镇对其他城镇的控制能力越强，越能发挥促进城镇与城镇之间信息流通的桥梁作用。计算公式为：

式中：gjk为城镇j 与城镇k 之间存在的最短路径数量；gjk（i）为城镇i 与城镇k 之间存在的经过城镇i 的最短路径数量。

凝聚子群分析：网络凝聚子群是指网络成员之间具有相对较强、直接、紧密、经常或者积极的关系所构成的一个成员集合。各子群中的网络成员都是共同发展的关系，且向其中加入任何一个成员，子群性质随之改变。城镇网络内部凝聚子群旨在揭示和刻画城镇群内部组成结构状态，探求城镇网络中子群的个数和具体包含的城镇单元，分析子群间的关系及相互作用方式，从整体性网络的维度考察城镇群网络的发展状况。本文借助Ucinet角色位置分析中的CONCOR结构分析，对空间单元的子群结构进行分析。

3 城镇职能强度演变特征

3.1 城镇职能强度空间演变

通过对2000—2020 年城镇职能强度计算，采取统一阈值分类（表2），将29 个城镇节点分为4 个子类型。呼和浩特城区、包头城区由于经济环境较好、公共服务便利等，在区域中长期占据绝对中心优势；2000年前后，由于集宁区靠近河北和北京，具备一定的交通区位优势，也处于一级中心范畴。2000—2010年，随着能源行业的快速发展，带动鄂尔多斯社会经济进步，东胜区跻身一级城镇中心，集宁区劳动人口外流，导致经济发展滞后，跌出一级中心。随着区域一体化进程加快，区域之间的联系日益增强，截至2020 年，集宁区重新跻身一级城镇中心行列，形成了现有的“四极较强，多心分散”的空间格局，其他各城镇职能强度围绕呼和浩特城区、包头城区、集宁区、东胜区逐级递减。二级中心各城镇排序有所波动，主要集中于鄂尔多斯市境内。由于准格尔旗、伊金霍洛旗拥有丰富的矿产资源，加之国家能源政策的扶持，跻身二级城镇中心，且中心地位不断加强。三、四级中心城镇受到区位环境、资源禀赋等条件制约，排序较为稳定，主要集中于乌兰察布市境内城镇和大青山以北城镇（图2）。

表2 城镇职能强度分级阈值Table 2 Classification threshold of urban functional intensity

图2 2000—2020 年呼包鄂乌城镇群城镇职能强度演变分析Figure 2 Evolution analysis of urban functional intensity of HBEU urban agglomeration，2000-2020

通过对城镇职能强度的标准差椭圆特征分析［24］，区域内部空间结构较为稳定，局部略有变化。由图3 可知，呼包鄂乌城镇群椭圆中心经历了“东北—西南—东北”的重心转移过程，由于鄂尔多斯市社会经济的快速发展，城镇职能重心2000—2010 年向西南部转移，2010—2020 年期间鄂尔多斯市发展减缓，重心逐步向东北部回归；2000—2010 年椭圆主要集中于区域中部地区，且面积明显减少，说明中部的极化效应日益增强，地区发展不均衡态势明显，呈现“中部集中、周边松散”的空间分布状态。

图3 呼包鄂乌城镇群城镇职能强度椭圆特征分析Figure 3 Analysis of elliptic characteristics of urban functional intensity of HBEU urban agglomeration

3.2 城镇联系程度演变

根据引力模型测算城镇间联系程度，并采用统一阈值分类（表3），将城镇间联系程度分为强联系、较强联系、较弱联系、弱联系。通过分析可知，2000年形成了以呼和浩特城区、包头城区、东胜区为核心的强联系区域，由于阴山山脉的阻隔，以集宁区为首的城镇群较为独立，形成了局部“散射状”的空间结构；2010 年随着交通效率、社会经济发展水平不断提高，集宁区及其周边城镇逐步融入核心区域，强联系、较强联系区域所辖城镇节点数量增多；2020 年网络化空间结构逐步形成，城镇之间联系逐步增强，鄂尔多斯市所辖城镇融入区域中心能力较强，但由于乌兰察布市东部城镇产业发展落后、人口老龄化问题严重、交通便利性差等因素，使其与城镇群核心区域联系仍然较弱（图4）。

表3 城镇联系程度阈值Table 3 Threshold value of urban connection degree

图4 2000—2020 年呼包鄂乌城镇群城镇联系程度演变特征分析Figure 4 Analysis of evolution characteristics of urban connection degree of HBEU urban agglomeration，2000-2020

3.3 城镇职能结构分析

通过对综合城镇职能强度各维度分析可知呼包鄂乌城镇区各项城镇职能大小及变化，如图5 所示。总体而言，依旧承袭了“四极较强、多星分散”的空间格局，呼和浩特城区、包头城区、集宁区、东胜区在各维度中的职能禀赋优势明显。从人口承载职能强度来看，鄂尔多斯市各城镇经历了“倒U 型”的变化趋势，2010 年随着外来人口增多出现顶点；乌兰察布市由于人口老龄化严重、劳动力大量流失，导致人口承载职能逐步减弱。相较而言，呼和浩特市、包头市人口承载职能变化较为稳定。各城镇空间发展职能与经济发展职能变化趋势大体相近，两者之间存在着正相关关系。包头城区、集宁区、呼和浩特城区建设用地增长较缓慢，导致在区域中空间发展职能逐步下降；东胜区由于康巴什新区建设，致使建设用地增加，耕地面积减少较多，空间发展职能随即增加。鄂尔多斯市各城镇2010 年前后经济发展迅猛，如准格尔旗、伊金霍洛旗等资源型城镇地区生产总值快速增加，经济发展职能处于顶点。公共服务职能呈现“四极增强、多星下降”的总体趋势，呼和浩特城区、集宁区、东胜区公共服务职能显著提升，包头市城区公共服务职能稳定居于较高水平，其他城镇下降较为严重，表明核心城市对公共服务的吸纳能力 在日益增强。

图5 2000—2020 年呼包鄂乌城镇群城镇职能结构分析Figure 5 Analysis of urban functional structure of HBEU urban agglomeration，2000-2020

4 城镇群网络特征演变

4.1 网络密度分析

呼包鄂乌城镇群2000—2020 年网络密度呈逐步增长的趋势，从2000 年的0.0887 增长至2020 年的0.2414，年均增长率为65.59%（表4）。2000—2010 年网络密度增长率较低，为51.3%；2010—2020年网络密度增长较快，为79.88%。表明呼包鄂乌城镇群网络密度呈增长趋势，城镇间联系程度逐步增强。随着呼包鄂乌城镇群下辖城镇间各类能量流通能力日益加强，区域一体化趋势日趋明显。

表4 2000—2020 年呼包鄂乌城镇群网络密度分析Table 4 Density analysis of urban cluster network of HBEU urban agglomeration，2000-2020

4.2 网络中心性分析

2000—2020 年呼包鄂乌城镇群点度中心度演变结果具体如图6 所示。从图6 可知：①就整体而言，呼包鄂乌城镇群点入中心势大于点出中心势，表明呼包鄂乌城镇群向外辐射能力较弱，向内凝聚能力较强。整个时间周期内，点入中心势增长率小于点出中心势增长率，各城镇的辐射带动能力增强。②就各城镇点入中心度而言，区域内各城镇在该时间段内均有不同程度的增长，由于鄂尔多斯市经济吸引能力较强，因此境内城镇点入中心度增长率较高，而集宁市大部分城镇点入中心度较低，呼和浩特市、包头市点入中心度变化相对稳定。③就各城镇点出中心度而言，鄂托克旗与乌审旗点出度增长率最高，两者均位于鄂尔多斯市境内，土默特右旗、商都县增长率最低，与其他城镇的相互交流较弱；其他城镇均有不同程度的增长，由于鄂尔多斯市经济、文化等对外交流较多，增长率较高城镇主要集中于此，增长率较低城镇主要集中于集宁市境内；呼和浩特城区、包头城区、东胜区、集宁区点出中心度增长率处于中游，对其他欠发达城镇的辐射带动能力较弱。

图6 2000—2020 年呼包鄂乌城镇群点度中心度演变分析Figure 6 Evolution analysis of point- degree centrality of city clusters，2000-2020

2000—2020 年呼包鄂乌城镇体系的中介中心性变化结果如表5 所示。

表5 呼包鄂乌城镇群中介中心度分析Table 5 Analysis of the degree of intermediarycenter in agglomerations

从表5 可见，2000—2020 年呼包鄂乌城镇群的中介中心势稳定在14%—20%，说明城镇群网络结构较为稳定；呼和浩特城区、包头城区、东胜区、集宁区中介中心度均处于同期较高水平，城市的集聚作用对周边城镇的掌控能力较强，在呼包鄂乌城镇群内部承担重要的桥接作用；土默特左旗、固阳县、武川县、察哈尔右旗后旗、达拉特旗、杭锦旗、伊金霍洛旗中介中心度均急速增高，表明这7 个城镇随着经济社会的发展，对其他城镇的控制能力逐步增强；准格尔旗、清水河县中介中心度下降，其在城镇群内部的控制能力逐步减弱；其他城镇中介中心度均较低，该类城镇处于城镇群网络的边缘。

4.3 凝聚子群分析

通过凝聚子群分析，比较整体与部分内部节点联系强度，表征节点之间的紧密性，反映出城镇职能强度较高的城镇节点对整体网络的实际控制范围及能力。2000 年，呼和浩特城区、包头城区、东胜区等8个处于区域中心的单元归为第一子群，该子群交通便利、社会经济发展良好，是区域的绝对核心；集宁区、丰镇市等7 个处于区域东部的单元归为第二子群，该子群作为第一子群城镇职能的补充，在一定程度上疏解了第一子群人口、经济、公共服务等方面的压力；紧密结合第一、二子群的空间单元归为第三、四子群，该子群发展相对落后，需依托周边城镇满足人口、经济、公共服务等各方面需求。随着社会经济的快速发展、交通条件的不断提升，2010 年第一子群规模扩大，新囊括了准格尔旗、和林格尔县等发展较为迅速的城镇，由于乌兰察布市人口外流严重第二子群规模缩小，鄂尔多斯市经济迅猛发展，西部空间单元归为第三子群，第四子群主要集中于乌兰察布市境内；2020 年第一、二子群规模稳定，第三子群从重心由西向东转移，第四子群由于其区位条件较差，仍处于城镇网络结构中的边缘位置（图7）。总体来看，研究区“中心—外围”特征明显，中心子群规模相对固定。

图7 2000—2020 年呼包鄂乌城城镇群各子群分布状况Figuer 7 Distribution of subgroups in HBEU urban agglomeration，2000-2020

5 结论、建议与讨论

结论如下：①从城镇职能强度演变情况看，研究期内呼包鄂乌城镇群各城镇中心职能强度差异明显，空间分异特征显著，呈“四极较强、多星分散”的空间特征。呼和浩特城区、包头城区、集宁区、东胜区极化效应明显，对优质资源的“虹吸”能力不断增强，人口与资源不断流入，高等级中心吸纳其他地区资源能力较强，在保证自身发展迅猛的同时，造成了区域发展不均衡，各城镇职能强度等级差异明显，城镇职能强度较高的区域集聚现象突出。②城镇间联系程度经历了由“横置L—横置F—多节点网络”的空间演变过程，表明区域城镇网络化格局逐步形成。从城镇职能结构来看，“四极较强”趋势显著，呼和浩特城区及呼和浩特市下辖城镇、包头城区及包头市下辖城镇各方面职能变化较为稳定，东胜区和鄂尔多斯市下辖城镇经济发展职能逐步增强，集宁区和乌兰察布市下辖镇区人口承载职能逐步降低。③从城镇群网络特征演变来看，网络密度逐步增加，区域网络化趋势日益明显；但呼包鄂乌城镇群内部联系较弱，呼和浩特城区、包头城区、东胜区、集宁区对其他城镇辐射带动能力较弱；呼包鄂乌城镇群网络具有明显的等级分层现象，大部分城镇长时间处于弱联系状态。城镇职能较强的空间单元形成了各自的子群，受到区位条件制约的城镇无法纳入城镇网络核心层次。同时，可发现城镇职能较强的节点在空间网络中对其他城镇节点的控制能力有待提高，落后地区只存在小范围聚焦，进入城镇网络核心的能力较差。

总体而言，经历了20 多年的快速发展，呼包鄂乌城镇群网络化结构已初具雏形，呼和浩特城区、包头城区、东胜区、集宁区“四极超强”，但对其下辖城镇的辐射带动能力较弱，以至于周边城镇只能通过自身资源环境禀赋发展，无法借力“强极”实现升级。通过一系列举措，最终构建“四极、两翼、五星、多点”的协同发展框架：①继续发挥呼和浩特城区、包头城区、东胜区、集宁区各方面优势，从经济发展、社会服务等方面提升“四极”带动作用，加强城市对城镇的引领能力，实现区域协同发展。②有针对性提升下辖城镇职能强度，将准格尔旗、伊金霍洛旗、达拉特旗、土默特左旗、察哈尔右翼前旗建设成为区域次中心，依托良好的区位条件和资源环境禀赋，针对性布局相关产业空间，缩小区域城镇空间差异，提升该类城镇教育和医疗服务水平，完善公共服务体系。③重点关注城镇群网络边缘城镇，如化德县、四子王旗、商都县、鄂托克前旗等，结合政策背景，通过产业植入的方式做大经济体量；同时，加强基础设施建设，促进城镇间能量流通，使其融入城镇网络，实现呼包鄂乌城镇群区域协同发展。

本文也存在需要进一步完善之处：①由于数据获取的局限性，本文研究使用的数据来源于国家统计口径，时间距离数据采用访谈数据，虽然可以表征宏观空间结构，但是相对于精细化空间结构的研究需要稍有欠缺，在后续研究中应结合大数据等新兴数据来源继续完善。②从模型方法角度而言，本文采用的引力模型、社会网络分析较为传统，将城镇抽象成点才可以分析计算，并未考虑土地利用变化，在后续研究中需引入熵理论，对城市树和土地利用结构进行熵值计算和过程分析，以期精准刻画城镇群空间网络结构。