基于社会网络分析的长三角城市群网络结构研究_李响.pdf

1、城市经济 【文章编号 】1006 3862( 2011) 12 0080 0680 城市发展研究 18 卷 2011 年 12 期 Urban Studies Vol 18 No 12 2011基于社会网络分析的长三角城市群网络结构研究李 响1， 2( 1 上海理工大学管理学院 ， 上海 ， 200093; 2 上海金融学院 ， 上海 ， 201209)【摘要 】城市群网络化发展是长江三角洲区域一体化发展的基本特征之一 。研究以长三角城市群内 16 个主要城市经济联系为实证 ， 从社会网络分析视角 ， 对城市群网络的基本形式 、网络结构属性及内部微观特征进行分析 。结果显示长三角城市间已互动形

2、成紧密的网络状关联 ， 但网络内各城市结点间中心性不均衡 、枢纽型城市较少 ， 区域多中心 、网络化协同发展格局显现 ， 最后提出了长三角城市群区域网络功能提升及治理的相关建议 。【关键词 】长三角城市群 ; 经济联系 ; 网络化发展 ; 社会网络分析【中图分类号 】F299. 2 【文献标识码 】A基金项目 : 国家社会科学基金项目 “我国大都市空间布局研究 ”( 09CJY035) ; 教育部人文社会科学研究青年项目 “区域治理视野下的公 共 管 理 竞 争 与 协 同 机 制 研 究 以 长 三 角 为 例 ”( 11YJCZH087) 。1 引言随着经济全球化 、区域竞争以及城市化进程

3、的不断推进 ， 大量城市高速聚集 ， 形成了大都市区与城市群网络 。在区域一体化的国际背景下 ， 城市群网络作为次国家区域内各类资源要素动态流动的主要承载形式 ， 是城市间联系交互增强和城市体系向成熟演进的必然结果 。城市体系间活跃的经济联系呈现出网络化特征 ， 并以前所未有的方式 、结构 、速度 、规模向前发展 ， 相关的空间经济联系与地域组织优化研究成为研究最活跃 、成果最丰富的部分之一 。 1对城市群网络的研究最早始于 20 世纪 80 年代弗里德曼 ( 1986) 对城市体系的等级网络研究 2。斯科特把城市群空间结构演化划分为单中心城市主导 、多中心城市间竞争和网 络 化 依 赖 与

4、竞 争 共 存 三 个 阶 段 1。柯 斯 特( 1996) 将城市看作是一个把生产中心 、消费中心 、服务中心以及从这些中心的地方社会融入整体网络中的 过 程 3。全球城市网络研究的先驱泰勒( 2000) 认为城市之间连接的网络是实现全球化的主要途径 4。城市群作为特定区域发展空间上的集群体 ， 其与单个城市的本质区别在于集群地域内较强 的 交 互 影 响 作 用 。在城市群网络结构内部 ， 资源 、人才 、信息和技术等各类要素的跨边界流动是区域一体化的最显著特征 ， 城市群需获得网络化发展所带来的协同效应 ， 以实现资源要素在区域内的综合集成与高效配置 。当前学术界对城市群研究主要集中在形

5、成机理 、位序关系和演化阶段等方面 ， 而城市群内部结点联系的动态网络结构和相互影响关系研究相对欠缺 。特别是区域一体化向纵深不断发展 ， 部分城市依托技术和资本的相互增强机制 ， 迅速成长为新的增长引擎 ，突破了区域间传统的梯度层级关系 。区域内各类型城市应如何应对并整合动态 、多边 、网络化的关系 ， 城市群多中心网络协同的发展状况如何等现实问题都需要进一步深入讨论 。本研究在前人研究成果基础上 ， 运用社会网络分析方法 ， 构建城市群网络结构度量模型 ， 对长三角城市群网络进行了定量实证分析 ，以期对城市群网络基本结构 、内部特征及网络化发展的治理模式进行创新性研究 。2 城市群网络化结

6、构模型的构建2. 1 城市群经济联系的引力模型分析城市群内存在城市引力场的作用 ， 由此产生网络化的空间结构 ， 城市引力场四种最主要的表现形式为吸引力 、通达性 、商品交换和网络系统 ， 建构城市网络是在一个国家内形成更牢固和平衡的空间结构 、增加凝聚力的基本要求 。 5城市群网络经济联系量值是衡量城市群区域内城市间经济联系强度大小的基本测度指标 ， 既能刻画中心城市对周边地区的经济辐射力 ， 也能反映出周围城市对中心城市扩散的接纳度 ， 而目前城市间经济联系强度的测李 响 : 基于社会网络分析的长三角城市群网络结构研究 城市经济城市发展研究 18 卷 2011 年 12 期 Urban S

7、tudies Vol 18 No 12 2011 81算方法应用较多是应用引力模型理论 。国外学者杰弗逊 ( 1939) 和哲夫 ( 1942) 分别对城市群的规模分布进行探讨 ， 并且后者首次将万有引力定律引入城市群的空间分析 6， 为研究城市群空间相互作用理论奠定了基础 。塔费 ( 1962) 认为经济联系强度同城市的人口成正比 ， 同城市之间距离平方成反比 7。国内最早使用引力模型的是王德忠等 8( 1996) 对上海与苏锡常地区间经济联系的定量分析研究 ， 其计算区域间经济联系的公式为 : R =PiV槡i PjV槡jD2ij， 其中 Pi、Pj为两区域总人口数 ; Vi、Vj为两区域

8、的工业总产值 ， Dij为两区域间的交通距离 。后续又有诸多学者借鉴经典的引力模型开展不同区域空间联系与作用的研究 。由于城市间经济联系具有单向性 ， 表现在经济规模 、人口与距离都相等的情况下 ， 两个城市对其之间的引力贡献也不相同 ， 需要根据具体研究情况引入参数对城市间经济联系引力模型进行修正 。本研究引入参数 k 用于表征经济结构因素 ， 基于王欣等 9( 2006) 对城市引力模型的优化计算方法 ， 采用城市的GDP 占两城市 GDP 之和的比值来进行 kij值修正 。修正后 的 城 市 间 经 济 联 系 引 力 模 型 为 : Rij= kijPiG槡i PjG槡jD2ij， k

9、ij=GiGi+ Gj， 其中 Rij为城市 i 对城市 j的经济联系 ， kij为城市 i 对经济联系的贡献率 ; Pi、Pj分别为两城市市区非农业人口数 ; Gi、Gj分别为两城市市区的 GDP 值 ， Dij定为两城市间的最短公路里程 。2. 2 基于社会网络分析的城市群网络结构度量社会网络分析是探究行动者之间形成多元关系的重要研究方法 ， 它把结点间的关系看成基本分析单位 ， 把结构看成是行动者之间的关系模式 ， 这种结构既可以是经济行为结构 ， 也可以是社会政治结构 ， 但其中最重要的问题是这种结构怎样影响以及在多大程度上影响网络成员的行为 10。社会网络主要分为自我中心网络和整体网

10、络两个分析框架 ， 所以既能反映个体在网络结构中的位置 ， 也能揭示整个网络的结构特征 。社会网络方法为研究城市群网络结构提供了可视化的分析工具 ， 把网络结构研究过程变得直观 ， 定量化分析效果也更为明显 。对于城市群经济联系网络结构的度量 ， 本文将采用社会网络分析理论中的一系列量化核心指标来进行测度 。2. 1. 1 整体网络密度网络密度描述了网络中各成员结点之间关联的紧密程度 ， 是社会网络分析中最基本的一种度量指标 。城市群的整体网络密度定义为网络中城市结点间实际拥有的关系数与理论拥有最大关系数的比值 ， 网络密度指标可以刻画网络中现存经济联系分布与整体完备联通图间的差距程度 。城市

11、群网络为有向网络 ， 其密度的计算表达式为 : D = L/n( n 1) ， 其中 L 为城市间实际存在经济关系联接线的总数目 ， n 为城市网络规模即网络中结点个数 。网络所展现的疏密性特质体现了整体网络获取资源的能力和相对开放程度 ， 网络密度越大 ， 整体网络和其中的结点成员所能实现的传递和交互功能就越强 ;联系紧密的整体网络不仅为个体发展提供各种所需资源 ， 同时也成为规范个体行为的重要手段和途径 。2. 1. 2 网络中心性中心性是度量网络中心化程度的重要指标 ， 个人或组织在网络中具有怎样的权力 ， 或处于怎样的中心地位是社会网络最早讨论的内容之一 。处于相对中心位置的城市拥有更

12、大的权力和对其他城市更强的影响力 ， 因此便更易获得相关资源 。网络中心性又通过以下三个指标从不同角度进行度量 :( 1) 点度中心度是根据城市群网络中的联接数来衡量结点在网络中的中心位置程度 ， 它反映出那些对于其他结点城市处于相对中心位置的结点 ， 即点度中心度越高 ， 则说明该城市结点处于网络较中心的位置 。相对点度中心度的计算公式为 :CD( ci) = d( ci) /( n 1)( 2) 中间中心度是衡量成员对资源控制能力的程度 ， 表示结点成员在多大程度上是网络中其他成员的中介 。如某结点城市位于与其他城市点最短路径上 ， 则该城市具有较高的中间中心度 。这种中介和桥接角色决定了

13、网络中这个城市对其他成员的控制能力 。中间中心度的计算公式为 :CB( ci) =j kgjk( cj) /gjk( n 1) ( n 2)( 3) 接近中心度是用距离概念来测量某一结点城市的中心程度 ， 一般用以体现网络成员在整体网络中对资源的控制度 。接近中心度值越高 ， 表明这一中心城市和其他城市间的联系程度越密切 ， 反过来也可以得出距离中心点城市相对较远的城市在资源 、权力和声望影响等方面会表现得较弱 。相对接近中心度的计算公式为 :CC( ci) = ( n 1) /nj = 1di( ci， cj)城市经济 李 响 : 基于社会网络分析的长三角城市群网络结构研究82 城市发展研究

14、 18 卷 2011 年 12 期 Urban Studies Vol 18 No 12 20112. 1. 3 内部凝聚子群网络结构研究中 ， 把行动者分到各个内部子群之中是另一个主要的研究方向 。网络凝聚子群 ( 派系 )就是指成员之间具有相对较强的 、直接的 、紧密的 、经常的或者积极的关系所构成的一个成员的子集合 11， 子群体成员之间的关系都是互惠的 ， 且不能向其中加入任何一个成员而不改变其性质 。城市网络内部凝聚子群是用于揭示和刻画城市群体内部组成结构状态 ， 找到城市网络中凝聚子群的个数以及凝聚子群中具体包含的成员 ， 分析凝聚子群间的关系及互 动 方 式 ， 可以从整体性网

15、络 的 维度考察城市群网络的发展状况 。3 长三角城市群经济联系网络的实证分析3. 1 研究范围及数据获取本文采用的研究范围为传统的小长三角城市群区域 ， 即上海 、江苏和浙江一市两省中的上海 、南京 、杭州 、苏州 、无锡 、常州 、镇江 、扬州 、泰州 、南通 、宁波 、湖州 、嘉兴 、绍兴 、舟山 、台州 16 个主要城市 。长三角城市群地区是一个政治 、经济 、社会和文化多元复合的多中心城市聚集体 ， 又是我国综合发展水平与经济能级最高的区域之一 。由于长三角中心城市的经济联系基本上能够反映出整个区域的主要经济关联状况 ， 因此可通过研究长三角地区 16 个中心城市间的经济联系网络 ，

16、 对长三角城市群的网络形式 、内部结构特征和各成员间相互影响作用展开深入研究 。考虑到长三角 16 个城市经济发展相关数据的易得性和计算的便捷性 ， 可从中国经济信息网统计数据库城市年度库中获取最新的年度数据 12， 以 2009 年度的截面时点来计算反映当前城市间经济联系具体状态 。按照上述构建的城市间引力模型计算得到长三角16 个中心城市间的经济联系值 ( 表 1) ， 其后就能采用社会网络分析工具进行分析 ， 进一步了解长三角城市群经济联系网络化结构并为其发展提供研究依据 。表 1 长三角城市群 16 个中心城市间经济联系值城市 上海 南京 无锡 常州 苏州 南通 扬州 镇江 泰州 杭州

17、 宁波 嘉兴 湖州 绍兴 舟山 台州上海 0 57 166 85 340 130 11 19 16 155 59 95 45 16 9 9南京 15 0 22 37 15 8 34 46 10 12 3 3 7 2 1 1无锡 30 16 0 96 126 19 8 11 10 10 4 9 8 2 1 1常州 11 19 67 0 24 9 12 21 8 7 2 4 7 1 1 1苏州 68 12 137 37 0 25 5 7 6 18 6 22 15 3 1 1南通 10 2 8 5 10 0 3 2 4 2 1 2 2 1 0 0扬州 1 7 2 5 2 2 0 29 10 1 0

18、1 1 0 0 0镇江 1 9 3 8 2 1 26 0 4 1 0 1 1 0 0 0泰州 0 1 2 2 1 2 5 3 0 0 0 0 0 0 0 0杭州 43 13 16 14 25 8 4 4 2 0 26 29 39 46 4 5宁波 10 2 4 3 5 3 1 1 1 16 0 5 3 8 14 6嘉兴 3 0 2 1 4 1 0 0 0 3 1 0 3 1 0 0湖州 2 1 2 2 2 1 1 1 0 5 1 3 0 1 0 0绍兴 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 1 1 1 0 0 0舟山 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0台州 0 0

19、 0 0 0 0 0 0 0 1 2 0 0 1 1 0注 : 数据结果均做取整处理 。3. 2 长三角城市群的可视化网络规模是指在网络中所含出的全部结点数 ，在本研究中城市群网络规模值即长三角城市数量为 16， 将 表 1 矩 阵 导 入 Ucinet 6. 0 软 件 后 ， 利 用Ucinet 加载的 Net Draw 绘图工具生成长三角城市群网络的可视化结构 ( 图 1) 。图 1 中的箭头线即表示一个城市对于另一城市的经济联系影响 ， 通过分析长三角城市群网络可视化结构图 ， 可以直观地分析出城市结点的网络位置 、辐射联结强度 、接受程度与整体网络的发展情况 。梅耶尔认为网络城市最大

20、的优势在于能够利用城市间的合作与协调 ， 拥有相当的经济规模 ， 避免大都会所必须承受的费用和聚集不经济 。 13长三图 1 长三角城市群经济联系网络可视化结构李 响 : 基于社会网络分析的长三角城市群网络结构研究 城市经济城市发展研究 18 卷 2011 年 12 期 Urban Studies Vol 18 No 12 2011 83角地区是我国城市化程度最高 、城镇分布最密集 、经济发展水平最高的地区 ， 而长三角城市群又我国最具活力和国际竞争力的世界级城市群 。 14区域内聚集了相当数量规模的城市发育形成网络化城市系统 ， 系统中多中心的城市群网络又可以产生协同效应 ， 使共生在网络内

21、的城市相互竞争与合作 ， 促使网络系统形成整体优势 。只有具备相当个体规模和聚集度的城市群在区域经济一体化发展进程中才能发挥出优势互补效应 。3. 3 长三角城市群网络的结构研究( 1) 城市群网络密度分析借助 Ucinet 软件进行网络密度计算 ， 结果显示目前长三角城市群的网络密度值是 0. 7375。随着区域整合和一体化程度的加快 ， 长三角城市间经济联系与跨区域交流互动日益密切频繁 ， 城市群网络密度值将呈现逐渐增大的趋势 。网络密度值越高 ，则表明城市间经济联系和作用影响越大 ， 越能发挥城市集群的整体优势 。但网络密度并非越高越好 ，因为城市间构建经济联系时必然要产生交易成本和费用

22、 ， 反而会影响资源的利用效率 ， 所以只有维持合适的网络密度才能保证城市群网络的协调可持续发展 。( 2) 城市群网络的点度中心度 、接近中心度和中间中心度分析长三角城市群网络的点度中心度和接近中心度都能通过点出度和点入度进行分别度量 ， 代表了整体城市主动辐射影响其他城市和接受其他成员影响作用的程度 。Ucinet 6. 0 计算结果显示 : 城市群网络的点度中心度的点出度为 21. 51% ， 点入度为 7. 79% ;接近中心度的点出度为 36. 84% ， 点入度为 18. 93% ;网络中间中心度为 10. 41%。具体 16 个城市在整体网络中的中心性和状态地位情况如下表 2 所

23、示 。长三角城市群网络点度中心度的平均值达到了183. 63， 通过比较表 2 中的点出度发现 ， 上海的点度中心度的点出度值远高于平均值水平 ， 这显示出上海市作为国际化大都市在长三角区域中的绝对核心地位 。随着上海在全球金融贸易 、物流航运和信息服务中心地位的进一步确立 ， 会持续加大对长三角周边城市产生外部性作用 ， 成为向区域内输送转移资金 、产品 、人才 、信息和技术等要素资源的主要辐射极 ， 以带动其他成员城市形成集群联动式发展态势 。再比较点入度数据后可以看出苏州 、无锡 、杭州 、常州等 4 个城市在整个城市群内经济活动比较活跃 ， 充分利用核心城市的溢出效应 ， 主动接轨上海

24、吸引大量外部资源 ; 次中心城市还与长三角其他城市频繁建立经济联系 ， 推动跨界资源合理流动配置 。其中苏州 、无锡 、常州的点入度值均大幅超出点出度 ， 可见 3 个城市在接纳其他城市经济关联和作用影响的程度 。表 2 长三角城市群网络 16 城市中心性分析排序统计表序号点度中心度 接近中心度 中间中心度排序 点出度 排序 点入度 排序 点出度 排序 点人度 排序 中心度1 上海 1212. 00 苏州 556. 00 上海 100. 00 杭州 88. 24 宁波 24. 442 苏州 363. 00 无锡 431. 00 杭州 100. 00 苏州 83. 33 杭州 11. 553 无

25、锡 351. 00 常州 295. 00 苏州 100. 00 无锡 83. 33 苏州 4. 114 杭州 278. 00 杭州 236. 00 南京 100. 00 常州 83. 33 无锡 4. 115 南京 216. 00 南通 209. 00 无锡 100. 00 湖州 83. 33 常州 4. 116 常州 194. 00 上海 194. 00 常州 100. 00 宁波 83. 33 南京 3. 257 宁波 82. 00 镇江 144. 00 宁波 100. 00 南通 83. 33 湖州 3. 068 扬州 61. 00 嘉兴 175. 00 南通 88. 23 嘉兴 83.

26、 33 上海 2. 639 镇江 57. 00 南京 139. 00 湖州 83. 33 上海 78. 95 南通 2. 0310 南通 52. 00 湖州 132. 00 扬州 78. 95 南京 78. 95 嘉兴 1. 6911 湖州 22. 00 扬州 110. 00 镇江 78. 95 扬州 78. 95 扬州 0. 6712 嘉兴 19. 00 宁波 108. 00 嘉兴 71. 43 镇江 78. 95 镇江 0. 6713 泰州 16. 00 绍兴 82. 00 泰州 65. 22 绍兴 78. 95 绍兴 0. 6614 绍兴 8. 00 泰州 71. 00 绍兴 57. 6

27、9 泰州 75. 00 泰州 0. 0015 台州 5. 00 舟山 32. 00 台州 57. 69 舟山 68. 18 舟山 0. 0016 舟山 2. 00 台州 24. 00 舟山 51. 72 台州 65. 22 台州 0. 00均值 183. 63 均值 183. 63 均值 83. 33 均值 79. 67 均值 3. 94长三角各城市经济联系的接近中心度平均值较高 ， 网络中各结点的接近中心度分布基本均匀 ， 显示出长三角城市群网络已呈现出较强的整体联结性 。上海 、南京 、杭州 、苏州 、无锡 、常州 6 个城市具有较高的点出接近中心度 ， 说明和其他城市间的联系程度也十分紧

28、密 ， 且这些城市在对外经济联系向度上能较少受到其他城市影响作用 ; 除杭嘉湖与苏锡常外 ， 宁波和南通的点入接近中心度值也相对较高 ， 因此它们在对内经济联系过程中也较少地受其他城市的控制 。在城市群中间中心度结果中城市中间度总体处于城市经济 李 响 : 基于社会网络分析的长三角城市群网络结构研究84 城市发展研究 18 卷 2011 年 12 期 Urban Studies Vol 18 No 12 2011较低水平 ， 有 6 个城市中间度接近于 0， 8 个城市中间度较弱 ， 有相当多的经济联系只有通过杭州 、宁波这样的枢纽型城市来完成 。虽然各城市的中间中心度分布不均衡 ， 但其中各

29、城市并没有被孤立 ， 都能通过枢纽型中介城市与网络内的其他城市发生经济联系而未被边缘化 。平均每个城市在网络中充当经济联系 “经纪人 ”角色次数为 3. 938。( 3) 城市群网络的凝聚子群分析利用 Ucinet 中的 Concor 法 ( 迭代相关收敛法 ) 可以对长三角城市群经济联系网络的内部微观结构进行聚类分析 。长三角城市群网络凝聚子群分析并不是真实意义上划分城市群内部派系或团体 ， 而是考量城市群内部哪些城市经济关系强且联系紧密 ， 并以此可判断分析凝聚子群间的相互作用关系 ( 图 2) 。图 2 长三角城市群网络内部凝聚子群结构图从图中的聚类分析结果得出 ， 可以将长三角城市群经

30、济联系网络大致分为三大子群 : 第一 ， 上海都市中心带动苏州 、无锡 、南通的沪苏凝聚子群 ; 第二 ， 由杭嘉湖绍组成的凝聚子群与由甬舟台组成的浙东协作凝聚子群 ; 第三 ， 以南京为次中心带动镇扬泰及常州的苏北凝聚子群 。分析结果与各城市在区域内的地理位置基本一致 ， 同一凝聚子群内的城市间经济联系具有很强的相似性 。从当前发展现状来看 ， 第一凝聚子群中苏南城市与上海进行对接的经济活动相当频繁 ; 南京则衔接了与上海到长三角外围镇扬泰地区的经济联系 ，以杭州和宁波为副中心城市充当着连接上海和浙江省内其他城市群的经济活动的重要角色 ; 以上海 、杭州 、南京和宁波四大核心城市的多中心联动

31、态势已经显现 。在长三角一体化进程中 ， 不同城市主体以人 、流 、物 、场等资源要素通过相应的关系链实现交互贯通 ， 城市群表现为网状结构的多维嵌套模式 。因此 ， 要特别注意基于资源禀赋 、区位经济能级和行政级别的障碍差异 ， 易产生围绕某一中心的部分城市子群在经济结构和活动关系上的同构化 ， 应避免本地区内生的同质性而导致的封锁性地方保护主义 、行政区割据和地方恶性竞争 。各城市主体需要进一步加强区域沟通与跨界合作 ， 促进长三角区域内各类资源等要素自由流动 ，逐步形成多中心 、网络化的协同发展格局 。4 结论及相关政策建议本研究以长三角城市群 16 个中心城市的经济联系网为例 ， 借助

32、社会网络分析工具 ， 对城市群的网络形态和结构进行了定量分析 ， 得到以下几个结论 : ( 1) 长三角城市群整体网络密度处于中高水平 ，各城市间经济联系总体较为紧密 ， 但中心性不均衡特征明显 ; ( 2) 长三角城市群发展得益于上海 、南京等核心城市对周边城市的辐射带动 ; 以苏锡常 、杭嘉湖等次中心城市接受上海外溢效应 ， 成为长三角区域内新兴的经济增长极 ， 发展动力强劲 ; ( 3) 其余各城市从各方面加快与上海的对轨步伐 ， 充分接受上海综合服务 。此外 ， 它们也通过各种渠道和形式加强与区域内其他城市间的交流联系 ， 积极拓展网络层次和地位 ; ( 4) 长三角区域内存在三个经济

33、结构极为相似的地方性城市子群 ， 小群体之间虽未形成很多具有桥接功能的城市枢纽 ， 但以若干中心城市驱动其他城市联动成长的协同发展格局已逐步形成 ， 城市群网络化协同效应开始发挥作用 。区域一体化的最终目标就是形成具有高度功能整合度的多中心协同发展的网络式开放区域体系 。对城市群网络结构的实证研究 ， 使各城市能够全面清晰地了解并理顺自身与其他城市结点和整体网络的关系 。本文从以下三个方面为长三角城市群网络系统的功能提升和城市集群竞争力的获取提供相关政策建议 :( 1) 提升长三角城市主体间关联程度 ， 发挥网络协同功能和效应 。提高城市群内部及各城市间的资源流通 、资本交易 、能量转换 、人

34、才流动和信息传递等要素的循环水平 。加快实现长三角区域同城化进度 ， 特别是要提升金融 、贸易 、物流 、交通和通信等基础设施平台的服务功能 ， 有效地提高城市间资源配置和生产交易效率 ，突破传统行业与地域分割 。城市的对外网络联系机能将随着经济实力和发展阶段而进行动态调整 15，进一步拓展基于网络的城市间协同机制 ， 逐步升级至以信息和服务经济主导的网络化发展阶段 。( 2) 优化城市群内部网络化层次结构 ， 形成多李 响 : 基于社会网络分析的长三角城市群网络结构研究 城市经济城市发展研究 18 卷 2011 年 12 期 Urban Studies Vol 18 No 12 2011 8

35、5中心协作的网络体系 。随着城市间分工和专业化程度加深 ， 城市群网络化发展对长三角城市区域内外部结构产生了极大影响 ， 长三角区域发展由单核中心向多中心集群的转变 ， 特别是在拥有良好经济合作基础和互补性的前提下 ， 鼓励长江三角洲各城市间积极构建横向多边关系 ， 把分散的资源要素在网络中进行跨界整合 ， 探索多中心 、多层次的协同发展之路 。中小规模城市应继续增强与整体网络联系 ， 在网络中寻找适合自身发展位置并进行区域职能分工 ， 实现差异化竞争 ， 充分利用各级城市群体协作产生的溢出效应 。( 3) 建立长三角城市群网络化治理机制 ， 推动区域经济一体化进程 。网络化治理作为一种新的治

36、理模式在中国城市群治理进程中已经得到应用和发展 16。城市群网络化合作治理是长三角城市群有序发展的制度保证 ， 通过区域一体化政策制度创新 ， 设定区域发展整体目标 ， 统一城市群规划 ， 建立利益共享 、信任互惠 、合作共治的城市群网络治理机制 ， 完成从区域无序竞争向区域良性合作和公共治理转型 ， 以加速实现长三角一体化 。【参考文献 】 1 熊剑平 ， 刘承良 ， 袁俊 国外城市群经济联系空间研究进展 J 世界地理研究 ， 2006( 1) : 63 70 2 Friedmann J R The world city hypothesis J Development andChange，

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40、10 15 胡彬 长江三角洲区域的城市网络化发展内涵研究 J 中国工业经济 ， 2003( 10) : 35 42 16 于刚强 ， 蔡立辉 中国都市群网络化治理模式研究 J 中国行政管理 ， 2011( 6) : 93 98作者简介 : 李响 ( 1982 ) ， 男 ， 天津人 ， 上海理工大学管理学院博士研究生 ， 上海金融学院助理研究员 。研究方向 : 区域网络化治理 。收稿日期 : 2011 09 04Research on the Yangtze River Delta Urban AgglomerationNetwork Structure Based on Social Net

41、work AnalysisLI Xiang【Abstract】Urban agglomeration networking development will be the one of the basic characteristics of regional integration developmentin the Yangtze River delta This paper， which based on the empirical of economic contact among the 16 leading cities in the urbanagglomeration in t

42、he Yangtze River delta， analyzes the elemental form， network structure property and inside microcosmic characteristicof the urban agglomeration network from the social network analysis perspective The result shows that urban agglomeration networkdeveloped a closely relationship with the formation of

43、 network， but the imbalance characteristic among cities is obvious， city nodes withthe hub capacity still present in very limited amounts and it preliminary forms a polycentric network and synergetic developmentpattern It also provides some suggestions for upgrading the network function of urban agglomeration【Keywords】Yangtze River Delta Urban Agglomeration; Economic Contact; Networking Development; Social Network Analysis