基于社会网络江苏城市群经济联系网络结构探究

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1、基于社会网络江苏城市群经济联系网络结构探究中图分类号：F291文献标识码：A内容摘要：对城市群经济联系的分析能够了解区域的协调发展状况。本文通过引入城市引力模型和社会网络分析方法，以江苏省的13个城市间的经济联系为研究对象，用网络密度、点度中心度和核心-边缘结构等指标对江苏省城市群经济联系网络结构进行实证研究。研究表明：江苏省各城市间的经济联系具有不对称性，但有协调发展的趋势；苏州、无锡、南京和常州等核心城市，对其他边缘城市的经济发展具有很大的影响力。关键词：社会网络江苏城市群经济联系网络结构引言随着我国经济的快速发展，城市间在经济、技术、人才等方面的联系越来越紧密，城市正快速聚集起

2、来，从而形成城市群网络。目前对城市群的研究多集中在城市中心与腹地关系及排序等方面，而对城市群内部各种要素联系的网络化动态分析较为欠缺。对江苏省城市群经济内部结构的变化、各城市间的经济联系和联系程度的变化等问题的研究则更少。对江苏省城市间经济联系及其变化的准确把握有助于发现其发展过程中存在的问题，以此探究江苏省经济未来的发展趋势。为了分析江苏省城市群经济联系网络结构的演化过程，本文用修正后的引力模型对2001年、2004年、2007年和2010年四个时间点的江苏省13个城市间的经济联系值进行计算，并以此构建13个城市的邻接矩阵，然后用社会网络分析方法对江苏省城市群经济联系结构进行分析，

3、得出城市群经济联系网络结构，为江苏省各城市的经济协调发展提供新的分析视角和政策制定依据。城市群经济联系网络结构分析模型构建（一）修正的引力模型引力模型是一种计算空间相互吸引强度的方法（王燕军、宗跃光等，2011）。国内很多学者广泛应用引力模型对区域经济联系进行定量分析。考虑到城市间经济联系的有效性问题，即虽然两个城市经济规模、人口和距离都相等，但这两个城市的经济联系和经济贡献也可能不相同。因此，需要引入参数K对城市间经济联系的引力模型进行修正。修正后的城市间经济联系引力模型为:式中Rij为城市i对城市j的经济联系量，Kij为城市i对Rij的贡献率，Pi、Pj为两城市市区非农业人口，G

4、i、Gj为两城市市区的GDP值,Dij为两城市间的最短交通距离。（二）社会网络分析法及经济联系结构网络度量社会网络分析（socialnetworkanalysis,SNA）方法目前已经比较成熟，可以从多个角度构建社会网络进行分析（李亮等，2008）o与传统统计方法不同，SNA把“关系”作为研究对象，把结构看成是研究对象之间的关系模式（刘军,2004）o这种结构可以是经济行为结构，也可以是组织结构。另外，SNA分析这种结构是如何影响以及在多大程度上影响其他网络成员的行为。因此，SNA为研究城市群经济联系网络结构提供了精确的工具。本文选用SNA相关理论中的网络密度（networkdens

5、ity）、点度中心度（degreecentrality）和核心-边缘结构（Core-Periphery）等指标对江苏省城市群经济联系网络结构进行分析。城市群经济联系网络结构实证研究（一）城市群的范围界定和数据收集本文选取江苏省的13个城市作为研究对象，分别为：南京、无锡、常州、苏州、徐州、南通、连云港、淮安、盐城、镇江、扬州、泰州和宿迁。考虑到江苏省城市经济发展数据的可得性和计算城市间经济联系的简便性，本研究参考《2002年江苏统计年鉴》、《2005年江苏统计年鉴》、《2008年江苏统计年鉴》和《2011年江苏统计年鉴》中的相关数据和江苏省高速公路里程地图的相关数据（以两城市间的高速

6、公路里程数作为修正后引力模型中两城市间的最短交通距离）。按照修正后的城市间经济联系引力模型分别计算，可得到江苏2001年、2004年、2007年和2010年四个时间点13个城市间的经济联系值，表1为2010年江苏省城市间的经济联系值。（二）江苏省城市群经济联系的社会网络结构分析用Ucinet6.232软件分别对江苏省2001年、2004年、2007年和2010年四个时间点13个城市间的经济联系值进行网络密度、点度中心度和核心-边缘结构的对比分析。1•网络密度分析。网络密度是社会网络分析中最常用的一种测度，描述了网络中各成员结点之间关联的紧密程度。城市群的网络密度反映了该网络中各城市间

7、经济联系的强度。网络密度的大小体现了网络整体的开放程度和获取资源的能力。网络密度越大，整体网络和其中的结点所能完成的吸收、传递和处理功能就越强。江苏省2001-2010年各城市间经济联系网络密度如表2所示。由表2可知，2001-2010年江苏省13个城市间的经济联系网络密度逐年上升，说明江苏省经济一体化的程度在提高，城市间的专业化分工加强，资金、技术、人才和物资等资源在各城市间的流通在逐渐加强。2007-2010年，各城市间经济联系网络密度的平均增长率有所