信息流下城市群網(wǎng)絡特征探究

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摘要：京津冀城市群網(wǎng)絡結構的研究對于京津冀一體化協(xié)調發(fā)展具有重要意義。本文以信息流為研究視角，利用2015年和2020年百度指數(shù)，采用社會網(wǎng)絡分析法，計算點入度、點出度、中心度、城市信息流總量等指標對城市網(wǎng)絡進行研究，同時計算泰爾指數(shù)、基尼系數(shù)以及對數(shù)離差均值，對城市群信息網(wǎng)絡的均衡度進行探索，最終得出結論。

關鍵詞：信息流；百度指數(shù)；京津冀城市網(wǎng)絡

引言

當今世界經(jīng)濟全球化的背景下，我國城市網(wǎng)絡的發(fā)展正在逐步加快，打造京津冀世界級城市群成為當下發(fā)展的重要目標?！吨腥A人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》提出，要深入實施區(qū)域重大戰(zhàn)略，推動京津冀協(xié)同發(fā)展，進一步促進區(qū)域間融合互動、融通補充。但是如今產(chǎn)業(yè)結構失衡、城鎮(zhèn)化發(fā)展不協(xié)調等問題制約著京津冀城市群的發(fā)展，因此，對京津冀網(wǎng)絡結構現(xiàn)狀和特征進行分析，對京津冀城市群網(wǎng)絡體系建設和結構優(yōu)化具有重要推動作用。隨著信息技術發(fā)展水平的迅速提升，信息流在城市網(wǎng)絡間發(fā)揮著越來越重要的作用。王偉等（2018）以百度指數(shù)為基礎，利用信息流總量及變異系數(shù)等指標對長三角城市信息的時空變化及特征進行分析。甄峰等（2012）以新浪微博為載體，對中國城市圈網(wǎng)絡結構進行探索。目前關于京津冀城市網(wǎng)絡的特征及演變，相關研究一直在進行。以交通網(wǎng)絡視角來看，張貴等（2019）以騰訊位置大數(shù)據(jù)為研究載體，通過計算交通信息流流入量和流出量，研究京津冀城市群交通信息流網(wǎng)絡。以企業(yè)聯(lián)系角度來看，張藝帥、趙民（2017）以企業(yè)為研究視角，采用“流動空間”理論對京津城市群間的網(wǎng)絡結構進行探索分析。綜上所述，當前對京津冀城市群網(wǎng)絡的研究已取得一定成果，但以百度指數(shù)為載體的研究還相對匱乏，信息流的研究也相對較少，同時對于信息聯(lián)系的方向性也較少考慮。因此，本文選取京津冀13個城市，通過百度指數(shù)建立兩兩城市間的關系，對京津冀城市網(wǎng)絡的結構及特征進行研究。

一、研究區(qū)域、數(shù)據(jù)來源及分析方法

（一）研究區(qū)域

京津冀城市群包括北京、天津兩個直轄市以及河北省11個地級市?？偯娣e21.8平方千米，2020年區(qū)域GDP總量86393.23億元，總人口1.1億人。

（二）數(shù)據(jù)來源

百度指數(shù)是網(wǎng)民對相關事物進行搜索的重要平臺之一，以網(wǎng)民在平臺搜索量為依據(jù)，對關鍵詞的搜索頻次進行統(tǒng)計，具有客觀性、權威性和科學性。本文采用百度搜索指數(shù)對各城市之間的聯(lián)系性進行探索，搜集2015年和2020年各城市間百度搜索指數(shù)，對京津冀城市群的網(wǎng)絡特征進行分析研究。百度搜索指數(shù)越大說明城市間聯(lián)系越強，反之越小。

（三）分析方法

1.社會網(wǎng)絡分析方法。社會網(wǎng)絡分析廣泛應用于網(wǎng)絡結構的分析和探索，其中主要包括整體網(wǎng)絡特征、中心度的衡量等方法。中心度是衡量網(wǎng)絡中心性和群體影響力的重要指標，又分為點出度和點入度。點出度是指該城市對其他城市的關注度的集合，在一定程度上反映該城市對其他城市輻射能力。點入度指其他城市對該城市的關注度的總和，是衡量該城市對其他城市吸引力的指標。相對點出度和相對點入度用公式表示為：其中，Cri為相對點入度，Ci為點出度，n為京津冀城市群內城市總數(shù)量，C為中心度。2.信息流強度和信息流總量。兩城市間信息流強度由兩城市間關注度乘積表示，即R=Ab×Ba，其中，R表示信息流強度，Ab表示B城市對A城市的關注度，Ba表示A城市對B城市的關注度。信息流總量由該城市對京津冀其他城市的信息流強度的總和表示，公式為N=R1+R2+…+Rn。3.泰爾指數(shù)、基尼系數(shù)及對數(shù)離差均值。泰爾指數(shù)是衡量地區(qū)收入差距的重要指標?；嵯禂?shù)衡量地區(qū)或國家收入差距，其值介于0~1，基尼系數(shù)越大，表示地區(qū)間差距越大。對數(shù)離差均值也衡量地區(qū)間的差距。三個指標分別側重于上層、中層、下層收入水平差距的變化，用公式表示為：其中，T為泰爾系數(shù)，G為基尼系數(shù)，L為對數(shù)離差均值，n為京津冀區(qū)域內城市個數(shù)，ei為經(jīng)過由高到低排序后的第i個城市的中心度或GDP，ue為中心度或GDP的平均值。

二、基于百度指數(shù)的京津冀城市網(wǎng)絡聯(lián)系結構及類型

（一）京津冀城市群百度信息流流量變化

京津冀城市群信息流總量整體呈下降的趨勢，由2015年146.13萬下降到2020年77.18萬，相對下降了47.18%。從各個城市的角度來看，北京、天津信息流占比下降幅度較大，保定存在小幅度的下降，其中北京2020年信息流總量占比相較于2015年下降5.31%，天津2020年信息流總量占比比2015年下降5.83%，保定下降0.01%。除北京、天津以及保定外，其他城市的信息流占比均呈現(xiàn)出增加的趨勢。

（二）城市網(wǎng)絡聯(lián)系層級特征

將百度指數(shù)通過式（1）~式（3）計算出點入度、點出度及中心度，根據(jù)中心度使用SPSS軟件對城市群進行分類，得到城市網(wǎng)絡層級如表1所示。2015年京津冀城市群呈現(xiàn)出“1+2+1+9”的網(wǎng)絡格局，處于第一層級的為北京，第二層級的有石家莊和天津兩個城市，第三層級包含保定1個城市，第四層級有9個城市，說明京津冀城市網(wǎng)絡格局兩極分化較為嚴重。北京作為全國的政治經(jīng)濟中心，其對周邊城市的吸引力和輻射力效果顯著，中心度較高，是京津冀城市群的核心城市。天津和石家莊分別為京津冀城市群的另一直轄市以及河北省省會，經(jīng)濟實力較為雄厚，是京津冀協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略中的重要城市。其余城市中心度則位于第三、四層級，處于較低的水平。2020年城市群網(wǎng)絡格局發(fā)生較大改變，由“1+2+1+9”變化為“1+2+7+3”，第一、二層級未發(fā)生變化，但大批城市涌進第三層級，其中廊坊城市排名前進七位，秦皇島、張家口、邯鄲和唐山中心度排名也有不同程度的上升。承德、衡水、保定以及滄州排名出現(xiàn)不同程度的下降，說明京津冀協(xié)同發(fā)展存在一定的差距。秦皇島、邯鄲等旅游產(chǎn)業(yè)相對發(fā)達，交通便利，使得當?shù)氐奈洼椛淞χ饾u增強，中心度水平逐漸提升。廊坊、保定地理位置靠近北京，受北京的輻射作用較強，北京非首都功能的疏解也為這些城市帶來較多的產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向，促進城市中心度的提升。總體來看，京津冀城市群的網(wǎng)絡空間均衡性逐漸增強，北京、天津和石家莊形成京津冀城市發(fā)展的核心，起著重要的引領和輻射作用。城市網(wǎng)絡中心度總體上以北京、天津以及石家莊為中心的周邊城市排名上升，個別城市出現(xiàn)排名下降的現(xiàn)象。

（三）城市網(wǎng)絡聯(lián)系類型

以點入度和點出度的均值為原點，點入度為橫軸，點出度為縱軸，建立2015年和2020年京津冀城市網(wǎng)絡分類坐標系，如圖1、圖2所示。根據(jù)坐標軸象限將城市分為四個類型，第一、二、三、四象限分別為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ型城市。由圖可以看出，Ⅰ型城市的特點為高點入度和高點出度，主要有北京、天津和石家莊三個城市，說明這類城市較為活躍，在對其他城市產(chǎn)生輻射作用的同時，也能與其他城市產(chǎn)生主動聯(lián)系，是京津冀協(xié)同發(fā)展的核心城市；相對應的Ⅲ型城市點出度和點入度均較低，京津冀大部分城市都聚集在第三象限，說明這些城市信息流較弱，輻射和吸引能力存在較大的進步空間。2015年Ⅲ型有唐山、滄州等7個城市；2020年下降到5個城市，唐山和秦皇島分別在點出度和點入度上有不同程度的提升。Ⅱ型城市點入度較低，點出度較高。2015年有保定1個城市；2020年增加到2個，分別為保定和唐山，這類城市輻射能力較強，但是對其他城市的吸引能力相對較低。Ⅳ型城市點入度較高，點出度較低。2015年這類城市有張家口和秦皇島；到2020年邯鄲也進入Ⅳ型城市的范圍，吸引力較高，輻射能力較弱。這類城市的旅游業(yè)相對發(fā)達，致使其他城市對這類城市的興趣度提升，點入度提高；但是由于自然資源的不可移動性，對其他城市的輻射作用存在一定的局限性。

三、京津冀中心城市網(wǎng)絡聯(lián)系的空間均衡性分析

泰爾指數(shù)、基尼系數(shù)以及對數(shù)離差均值是衡量地區(qū)差距的重要指標，因此根據(jù)式（4）~式（6）計算出京津冀地區(qū)各項指標，從網(wǎng)絡聯(lián)系和經(jīng)濟發(fā)展兩個角度對城市群空間均衡性進行分析，結果如表2所示。泰爾指數(shù)（T）、基尼系數(shù)（G）和對數(shù)離差均值（L）分別更側重于高水平、中等水平和低水平城市的差距，因此由表2可以看出，京津冀三項指標中基尼系數(shù)的值較大，說明中等水平城市網(wǎng)絡聯(lián)系強度的空間均衡性差異最大，泰爾指數(shù)和對數(shù)離差均值的值較小，且存在的差距較小，因此高水平城市和低水平城市的空間均衡性較高，城市群內呈現(xiàn)出兩極分化的趨勢。2015年到2020年三項指標均有不同程度的減小，說明京津冀城市群空間均衡性整體呈現(xiàn)出減小的趨勢，其中泰爾指數(shù)和對數(shù)離差均值有超過25%的變化，空間均衡性有較大幅度的增加。從經(jīng)濟發(fā)展水平來看，2015年三項指標均處于0.5左右的水平，差別不大，其中基尼系數(shù)最大，泰爾指數(shù)位居第二，對數(shù)離差均值最小，說明不管經(jīng)濟發(fā)展水平的高低，都存在一定的空間非均衡性。2015—2020年三項指標都呈現(xiàn)出增加的趨勢，說明城市間的經(jīng)濟社會發(fā)展水平的空間均衡性在下降，城市間的差距在加大。通過對京津冀城市群網(wǎng)絡聯(lián)系空間均衡性與經(jīng)濟發(fā)展均衡性進行對比，可以看出網(wǎng)絡聯(lián)系的非均衡程度遠遠小于經(jīng)濟發(fā)展的非均衡程度。這說明，在信息網(wǎng)絡發(fā)展迅速的當下，城市與城市間的網(wǎng)絡聯(lián)系越來越頻繁，突破了空間和時間的局限性，促進城市間的信息交流。同時，網(wǎng)絡空間均衡性的變化幅度也大于經(jīng)濟發(fā)展均衡程度，尤其是高水平城市和低水平城市的增幅更大，加劇網(wǎng)絡空間非均衡程度，進而影響京津冀一體化的協(xié)調發(fā)展。結論本文以信息流為視角，搜集2015年及2020年各城市百度指數(shù)作為依據(jù)，對京津冀城市群網(wǎng)絡結構的類型及特征進行研究，得出以下結論。1.京津冀城市群百度信息流流量從2015年到2020年整體呈現(xiàn)出下降的趨勢，信息流總量減少47.18%，北京、天津以及保定信息流占比也出現(xiàn)不同程度的減少，但其他城市信息流占比都呈現(xiàn)上升趨勢。2.京津冀城市群網(wǎng)絡結構由2015年的“1+2+1+9”轉變成2020年的“1+2+7+3”，城市網(wǎng)絡聯(lián)系空間網(wǎng)絡更加均衡化，第三層級的較弱中心城市的數(shù)量增加，弱中心城市逐步減少，北京、石家莊和天津仍處于京津冀城市網(wǎng)絡的核心地位。3.將京津冀城市群按照點入度和點出度進行分類，建立坐標系，得出京津冀城市群中，Ⅰ型城市有北京、天津和石家莊。Ⅱ型城市2015年僅有保定一個城市，2020年唐山也進入Ⅱ型城市行列。Ⅲ型城市點入度低，點出度低，京津冀城市群大部分城市集中在Ⅲ型城市。Ⅳ型城市到2020年有三個城市，說明這些城市信息流較弱，輻射和吸引能力存在較大的進步空間，需進一步加強城市間的信息網(wǎng)絡聯(lián)系。4.通過對京津冀城市群網(wǎng)絡聯(lián)系均衡性的研究發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)絡聯(lián)系的均衡程度高于經(jīng)濟發(fā)展的均衡程度，且網(wǎng)絡聯(lián)系非均衡程度下降的速度要快于經(jīng)濟發(fā)展非均衡程度的速度。百度指數(shù)作為互聯(lián)網(wǎng)信息交流的測度數(shù)據(jù)，在反映大數(shù)據(jù)同時也存在一定的局限性，僅涵蓋一個具體領域的信息特征，不能較為精確地反映每一個領域的信息流動。另一方面，輿論以及大事件的影響在一定程度上會對城市間正常信息交流造成一定干擾。因此，在未來的研究中需要更多探索信息流的衡量方法，進一步研究城市群網(wǎng)絡的結構和特征。

作者:陳思 單位:河北經(jīng)貿大學