基于财富500强中国企业网络的城市网络空间联系特征

doi:10.11821/dlxb201904006

地理学报 ›› 2019, Vol. 74 ›› Issue (4): 694-709.doi: 10.11821/dlxb201904006

基于财富500强中国企业网络的城市网络空间联系特征

赵新正^1,^2,³(), 李秋平¹, 芮旸^1,^2,³, 刘晓琼^1,^2,³(), 李同昇^1,^2,³

1. 西北大学城市与环境学院,西安 710127
2. 陕西省地表系统与环境承载力重点实验室,西安 710127
3. 陕西省情研究院,西安 710127

收稿日期:2017-10-30 修回日期:2019-03-11 出版日期:2019-04-25 发布日期:2019-04-23
作者简介:
作者简介：赵新正(1983-), 男, 河南安阳人, 博士, 副教授, 主要从事城市地理研究。E-mail: xzzhao@nwu.edu.cn
基金资助:
国家自然科学基金项目(41401184, 41329001);福特基金(0155-0883);教育部人文社会科学青年基金项目(14YJCZH222);陕西省教育厅项目(14JK1753)

The characteristics of urban network of China: A study based on the Chinese companies in the Fortune Global 500 list

Xinzheng ZHAO^1,^2,³(), Qiuping LI¹, Yang RUI^1,^2,³, Xiaoqiong LIU^1,^2,³(), Tongsheng LI^1,^2,³

1. College of Urban and Environmental Science, Northwest University, Xi'an 710127, China
2. Key Laboratory of Earth Surface System and Environmental Carrying Capacity of Shaanxi Province, Northwest University, Xi'an 710127, China
3. Shaanxi Institute of Provincial Resource, Environment and Development, Xi'an 710127, China

Received:2017-10-30 Revised:2019-03-11 Published:2019-04-25 Online:2019-04-23
Supported by:
National Natural Science Foundation of China, No.41401184, No.41329001;Ford Foundation, No.0155-0883;MOE Project of Humanities and Social Sciences, No.14YJCZH222;Natural Science Foundation of MOE in Shaanxi, No.14JK1753

摘要/Abstract

摘要：

基于2015年世界财富500强中的102家中国企业数据,根据企业组织特征构建了反映企业—城市间关联的折衷网络模型,借助网络分析等多种方法分析了中国地级城市间和典型城市群之间的网络联系。研究发现：① 城市网络总体连通性较差、向心集中性强,发育不够完备;城市网络连接具有明显的行政中心指向、沿海指向和资源指向;网络节点城市对外经济依赖度高,网络结构扁平特征明显。城市群网络存在权力分散、地位分化和外部联系依赖特征。② 城市网络中省域、城市群和俱乐部边界效应明显,区域内外的中心城市规模和数量对省域行政区经济、城市群经济和俱乐部经济的发展产生影响。③ 城市在多尺度网络中的功能分化明显,大城市和区域型中心城市比中小城市拥有更加完备和均衡的功能体系。沿海三大城市群的辐射带动作用明显,其他城市群的优势功能有待突出。④ 城市（群）跨尺度区域功能互动效应显著,城市（群）的自我经济集聚能力与城市（群）的对外辐射带动功能之间存在密切的正向关系。研究为城市网络模型拓展及理解中国城市网络空间联系特征提供了支撑。

关键词: 折衷网络模型, 城市网络, 跨尺度关联, 边界效应

Abstract:

Based on the data of Chinese enterprises that entered the Fortune 500 list in 2015, this paper uses the eclectic model to construct the inter-city association network. Using the network analysis method, the spatial connection characteristics of 311 inter-city networks at prefecture level and above and 20 urban agglomerations networks in China are examined respectively. The research found that: (1) The overall connectivity of urban network is poor, the centripetal concentration is strong, and the network is not complete. The urban network connection shows a strong tendency of political center cities directivity, coastal cities directivity as well as resource-based cities directivity. The external economic dependence of each node city in the urban network is high, and the urban network structure has obvious flattening characteristics. The network of urban agglomerations is characterized by decentralization of power, differentiation of status and dependence on external connections. (2) The boundary effect of provinces, urban agglomerations and urban agglomerations clubs in the urban network is significant. The network evolution process is influenced by the provincial administrative district economy, the urban agglomerations economy and the urban agglomerations club economy. The size and number of central cities in the region and its surrounding areas have an impact on the provincial administrative district economy, the city agglomerations economy and the urban agglomerations club economy. (3) The function of cities is obviously divided in a multi-scale network. The large cities and regional central cities have a complete and more balanced function system than the small and medium-sized cities do. The radiation effect of three major urban agglomerations in coastal China is significant, while the dominant function of other urban agglomerations needs to be strengthened. (4) The cross-scale regional functional interaction effect of cities (clusters) is significant. The radiation-driven function of cities (clusters) is positively related to their self-agglomeration capabilities. This study provides support for the understanding of urban network model expansion and the spatial relation of urban network in China.

Key words: eclectic mode, urban network, trans-scale correlation, boundary effects

赵新正, 李秋平, 芮旸, 刘晓琼, 李同昇. 基于财富500强中国企业网络的城市网络空间联系特征[J]. 地理学报, 2019, 74(4): 694-709.

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图/表 11

表1

表2

图1

表3

城市(群)中心性指数计算公式

		公式	备注
中心性	城市层面	$C i = ∑ T ij$ (3) $C = ∑ i n C max - C i max ∑ i n C max - C i$ (4)	$C i$ 表示城市i在网络中的绝对度数中心度; $C max$ 为网络内的实际最大中心度; $C$ 为整个城市网络的度数中心势。 $C ti$ 代表城市群 $t$ 中第 $i$ 个城市的中心度; $M t$ 是城市群 $t$ 的度数中心度; $M$ 是整个城市群网络的度数中心势; $M max$ 是城市群网络内的实际最大中心度。
中心性	城市群层面	$M t = ∑ C ti$ (5) $C = ∑ i n M max - M i max ∑ i n M max - M i$ (6)

表3

表4

城市(群)多尺度区域网络功能系数计算公式

	计算公式		备注
	城市层面	城市群层面	备注
中心度	$S i = T ii$ (8) $P i = ∑ r 1 r 2 T ij$ (9) $A i = ∑ r 3 r 4 T ij$ (10) $N i = ∑ r 5 r 6 T ij$ (11)	$I i = ∑ i = k 1, j = k 1 i = k 2, j = k 2 T ij$ (16) $G i = ∑ i = k 1, j = k 3 i = k 1, j = k 4 T ij$ (17) $E i = ∑ i = k 1, j = k 5 i = k 2, j = k 6 T ij$ (18)	S_i为自容中心度;P_i为省域中心度;A_i为城市群中心度;N_i为国家中心度;S_pi为自容功能系数;P_pi为省域功能系数;A_pi为城市群功能系数;N_pi为国家功能系数;I_i为城市群自容中心度; $G i 为$ 为城市群俱乐部中心度;E_i为城市群国家中心度;I_pi为城市群自容功能系数;G_pi为城市群俱乐部功能系数;E_pi为城市群国家功能系数;T_ij为城市i与j之间的联通值; $k 1, k 2$ 为i城市群内城市集合; $k 3, k 4$ 为i城市群外城市集合; $k 5, k 6$ 为非城市群城市集合。
功能系数	$S pi = S i ∑ i = 1 i = r T ii$ (12) $P pi = P i ∑ i = 1 i = r T ii$ (13) $A pi = A i ∑ i = 1 i = r T ii$ (14) $N pi = N i ∑ i = 1 i = r T ii$ (15)	$I pi = I i ∑ i = 1 i = r T ii$ (19) $G pi = G i ∑ i = 1 i = r T ii$ (20) $E pi = E i ∑ i = 1 i = r T ii$ (21)

表4

表5

表6

表7

表8

表9

表10

跨尺度城市关联指数

区域	全部城市	I类城市	II类城市	III类城市	东部城市	中部城市	西部城市	东北城市
$R sn$	0.920^**	0.956^**	0.798^**	0.185	0.948^**	0.800^**	0.760^**	0.610^**
$R sp$	0.876^**	0.875^**	0.297	0.502^**	0.885^**	0.677^**	0.838^**	0.456^**
区域	UA₁	UA₃	UA₅	UA₆	UA₇	UA₈	UA₉	UA₁₀
$R sn$	0.96^**	0.99^**	0.89^**	0.99^**	0.56	0.99^*	0.90^*	0.99^**
$R sa$	0.86^**	0.81^*	0.88^**	0.99^**	0.74	0.97^**	0.78	0.93^**
区域	UA₁₂	UA₁₄	UA₁₅	UA₁₇	UA₁₈	UA₁₉	UA₂₀
$R sn$	0.15	0.98^**	0.56^*	0.90^**	0.98^**	0.99^**	0.93^**
$R sa$	0.23	0.95^**	0.56^*	0.84^**	0.88^**	0.9^2**	0.71^**

表10

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	[李学鑫, 苗长虹. 城市群经济的性质与来源. 城市问题, 2010(10): 16-22.]

分类代码：分类名称(赋值)	分类代码：分类名称(赋值)
X₁：集团总部型企业(5分)	X₇：面向板块业务的商务服务型企业(3分)
X₂：面向集团总部的商务服务型企业(4分)	X₈：区域性市场总部型企业(3分)
X₃：综合型研发总部企业(4分)	X₉：地方性市场部企业(2分)
X₄：板块业务总部型企业(4分)	X₁₀：通用零部件生产企业(2分)
X₅：市场总部型企业(4分)	X₁₁：专用零部件生产企业(2分)
X₆：面向板块业务的研发企业(3分)

城市-排序	中心度	城市-排序	中心度	城市-排序	中心度	城市-排序	中心度	城市-排序	中心度
北京-1	329475	太原-13	34547	呼和浩特-25	20562	晋城-37	8666	保定-49	4395
上海-2	137782	石家庄-14	33371	合肥-26	20524	厦门-38	7244	连云港-50	4181
深圳-3	56482	重庆-15	30034	南昌-27	19094	宜昌-39	7184	鄂尔多斯-51	4137
天津-4	55617	郑州-16	29597	海口-28	18691	沧州-40	6096	榆林-52	3887
西安-5	48777	长春-17	28344	哈尔滨-29	17951	珠海-41	5600	烟台-53	3863
武汉-6	48522	济南-18	28028	西宁-30	15566	常州-42	5436	泉州-54	3848
南京-7	48442	长沙-19	27429	银川-31	15370	日照-43	5396	扬州-55	3705
香港-8	46807	福州-20	25741	唐山-32	13728	鞍山-44	5391	邢台-56	3649
成都-9	44546	昆明-21	25402	青岛-33	13200	洛阳-45	5247	盘锦-57	3647
广州-10	43193	乌鲁木齐-22	23394	大连-34	11675	廊坊-46	4692	佛山-58	3621
杭州-11	42714	兰州-23	21040	宁波-35	10148	邯郸-47	4581	淄博-59	3614
沈阳-12	36839	贵阳-24	20822	苏州-36	9502	酒泉-48	4478	大庆-60	3556

城市群代码	中心度 (排名)	自容功能指数	俱乐部功能指数	国家功能指数	城市群代码	中心度 (排名)	自容功能指数	俱乐部功能指数	国家功能指数
UA₁	84110(5)	4.97	91.01	8.99	UA₁₁	38008(13)	3.11	91.07	8.93
UA₂	27466(16)	1.71	89.26	10.74	UA₁₂	70570(6)	7.03	90.41	9.59
UA₃	57291(9)	13.97	89.88	10.12	UA₁₃	18238(19)	1.62	90.61	9.39
UA₄	4787(20)	0.94	95.38	4.62	UA₁₄	24725(18)	2.14	92.89	7.11
UA₅	62181(8)	8.7	91.57	8.43	UA₁₅	69325(7)	5.61	90	10
UA₆	47146(10)	3.47	90.83	9.17	UA₁₆	26880(17)	2.18	92.09	7.91
UA₇	37140(14)	6.34	89.89	10.11	UA₁₇	125649(4)	11.43	90.54	9.46
UA₈	33331(15)	2.05	93.32	6.68	UA₁₈	274965(2)	7.04	88.27	11.73
UA₉	41778(11)	12.89	82.61	17.39	UA₁₉	40408(12)	5.84	91.02	8.98
UA₁₀	455386(1)	33.92	92.81	7.19	UA₂₀	133552(3)	10.35	87.29	12.71

省域	E-I指数	省域	E-I指数	省域	E-I指数	省域	E-I指数	省域	E-I指数
山东	-0.90^**	福建	-0.96^**	黑龙江	-0.85^**	云南	-0.83^**	江西	-0.97^**
河南	-0.91^**	广西	-0.85^**	甘肃	-0.92^**	江苏	-0.97^**	湖南	-0.98^**
吉林	-0.99^**	陕西	-0.99^**	贵州	-0.93^**	湖北	-0.97^**	西藏	-
新疆	-0.95^**	内蒙古	-0.96^**	辽宁	-0.92^**	浙江	-0.98^**
广东	-0.89^**	青海	-0.99^**	山西	-0.99^**	四川	-0.84^**
安徽	-0.73^**	宁夏	-0.97^**	海南	-0.9^9**	河北	-0.99^**

城市群	E-I指数	城市群	E-I指数	城市群	E-I指数	城市群	E-I指数	城市群	E-I指数
UA₁	-0.91^**	UA₅	-0.98^**	UA₉	-1.00^**	UA₁₃	-	UA₁₇	-0.88^*
UA₂	-	UA₆	-0.93^*	UA₁₀	-1.00^**	UA₁₄	-0.97^**	UA₁₈	-0.98^**
UA₃	-0.99^**	UA₇	-0.99^**	UA₁₁	-	UA₁₅	-0.94^**	UA₁₉	-0.97^*
UA₄	-	UA₈	-0.91^**	UA₁₂	-0.96^*	UA₁₆	-	UA₂₀	-0.97^**

基于财富500强中国企业网络的城市网络空间联系特征

The characteristics of urban network of China: A study based on the Chinese companies in the Fortune Global 500 list

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X₇	0	0	1	0/1	0/1	0/1	0/1	0/1	0	0	0
X₈	0	0	1	0	0/1	0/1	0/1	0/1	0/0/1	0	0
X₉	0	0	0	0	0	0	0	0/0/1	0	0	0
X₁₀	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0/1
X₁₁	0	0	1	0/1	0	1	0	0	0	0/1	0/1

综合功能发展型(I)			基本功能均衡发展型(II)			单一基本功能发展型(III)
北京	香港	太原	呼和浩特	济南	长沙	III-1	西宁	银川	厦门	沧州
上海	南京	石家庄	兰州	沈阳	海口	III-2	盐城	常州	洛阳	吉林
天津	深圳	唐山	福州	合肥	南昌	邯郸	咸阳	扬州	十堰	襄阳
西安	苏州	郑州	乌鲁木齐	宁波	宜昌	邢台	佛山	珠海	延安	晋中
武汉	杭州	长春	重庆	青岛	贵阳	镇江	淮安	日照	张家口	滨州
广州	成都	晋城	哈尔滨	大连	昆明	朔州	惠州	上饶	渭南	鹰潭
大同	长治	鞍山				廊坊	中山	南通	鄂尔多斯	榆林

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