当今世界经济全球化的背景下，我国城市网络的发展正在逐步加快，打造京津冀世界级城市群成为当下发展的重要目标。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出，要深入实施区域重大战略，推动京津冀协同发展，进一步促进区域间融合互动、融通补充。但是如今产业结构失衡、城镇化发展不协调等问题制约着京津冀城市群的发展，因此，对京津冀网络结构现状和特征进行分析，对京津冀城市群网络体系建设和结构优化具有重要推动作用。随着信息技术发展水平的迅速提升，信息流在城市网络间发挥着越来越重要的作用。王伟等(2018)以百度指数为基础，利用信息流总量及变异系数等指标对长三角城市信息的时空变化及特征进行分析。甄峰等(2012)以新浪微博为载体，对中国城市圈网络结构进行探索。目前关于京津冀城市网络的特征及演变，相关研究一直在进行。以交通网络视角来看，张贵等(2019)以腾讯位置大数据为研究载体，通过计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网络。以企业联系角度来看，张艺帅、赵民(2017)以企业为研究视角，采用“流动空间”理论对京津城市群间的网络结构进行探索分析。综上所述，当前对京津冀城市群网络的研究已取得一定成果，但以百度指数为载体的研究还相对匮乏，信息流的研究也相对较少，同时对于信息联系的方向性也较少考虑。因此，本文选取京津冀13个城市，通过百度指数建立两两城市间的关系，对京津冀城市网络的结构及特征进行研究。
一、研究区域、数据来源及分析方法
(一)研究区域
京津冀城市群包括北京、天津两个直辖市以及河北省11个地级市。总面积21.8平方千米，2020年区域GDP总量86393.23亿元，总人口1.1亿人。
(二)数据来源
百度指数是网民对相关事物进行搜索的重要平台之一，以网民在平台搜索量为依据，对关键词的搜索频次进行统计，具有客观性、权威性和科学性。本文采用百度搜索指数对各城市之间的联系性进行探索，搜集2015年和2020年各城市间百度搜索指数，对京津冀城市群的网络特征进行分析研究。百度搜索指数越大说明城市间联系越强，反之越小。
(三)分析方法
1.社会网络分析方法。社会网络分析广泛应用于网络结构的分析和探索，其中主要包括整体网络特征、中心度的衡量等方法。中心度是衡量网络中心性和群体影响力的重要指标，又分为点出度和点入度。点出度是指该城市对其他城市的关注度的集合，在一定程度上反映该城市对其他城市辐射能力。点入度指其他城市对该城市的关注度的总和，是衡量该城市对其他城市吸引力的指标。相对点出度和相对点入度用公式表示为：其中，Cri为相对点入度，Ci为点出度，n为京津冀城市群内城市总数量，C为中心度。2.信息流强度和信息流总量。两城市间信息流强度由两城市间关注度乘积表示，即R=Ab×Ba，其中，R表示信息流强度，Ab表示B城市对A城市的关注度，Ba表示A城市对B城市的关注度。信息流总量由该城市对京津冀其他城市的信息流强度的总和表示，公式为N=R1+R2+…+Rn。3.泰尔指数、基尼系数及对数离差均值。泰尔指数是衡量地区收入差距的重要指标。基尼系数衡量地区或国家收入差距，其值介于0~1，基尼系数越大，表示地区间差距越大。对数离差均值也衡量地区间的差距。三个指标分别侧重于上层、中层、下层收入水平差距的变化，用公式表示为：其中，T为泰尔系数，G为基尼系数，L为对数离差均值，n为京津冀区域内城市个数，ei为经过由高到低排序后的第i个城市的中心度或GDP，ue为中心度或GDP的平均值。
二、基于百度指数的京津冀城市网络联系结构及类型
(一)京津冀城市群百度信息流流量变化
京津冀城市群信息流总量整体呈下降的趋势，由2015年146.13万下降到2020年77.18万，相对下降了47.18%。从各个城市的角度来看，北京、天津信息流占比下降幅度较大，保定存在小幅度的下降，其中北京2020年信息流总量占比相较于2015年下降5.31%，天津2020年信息流总量占比比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现出增加的趋势。
(二)城市网络联系层级特征
将百度指数通过式(1)~式(3)计算出点入度、点出度及中心度，根据中心度使用SPSS软件对城市群进行分类，得到城市网络层级如表1所示。2015年京津冀城市群呈现出“1+2+1+9”的网络格局，处于第一层级的为北京，第二层级的有石家庄和天津两个城市，第三层级包含保定1个城市，第四层级有9个城市，说明京津冀城市网络格局两极分化较为严重。北京作为全国的政治经济中心，其对周边城市的吸引力和辐射力效果显著，中心度较高，是京津冀城市群的核心城市。天津和石家庄分别为京津冀城市群的另一直辖市以及河北省省会，经济实力较为雄厚，是京津冀协同发展战略中的重要城市。其余城市中心度则位于第三、四层级，处于较低的水平。2020年城市群网络格局发生较大改变，由“1+2+1+9”变化为“1+2+7+3”，第一、二层级未发生变化，但大批城市涌进第三层级，其中廊坊城市排名前进七位，秦皇岛、张家口、邯郸和唐山中心度排名也有不同程度的上升。承德、衡水、保定以及沧州排名出现不同程度的下降，说明京津冀协同发展存在一定的差距。秦皇岛、邯郸等旅游产业相对发达，交通便利，使得当地的吸引力和辐射力逐渐增强，中心度水平逐渐提升。廊坊、保定地理位置靠近北京，受北京的辐射作用较强，北京非首都功能的疏解也为这些城市带来较多的产业发展方向，促进城市中心度的提升。总体来看，京津冀城市群的网络空间均衡性逐渐增强，北京、天津和石家庄形成京津冀城市发展的核心，起着重要的引领和辐射作用。城市网络中心度总体上以北京、天津以及石家庄为中心的周边城市排名上升，个别城市出现排名下降的现象。
(三)城市网络联系类型
以点入度和点出度的均值为原点，点入度为横轴，点出度为纵轴，建立2015年和2020年京津冀城市网络分类坐标系，如图1、图2所示。根据坐标轴象限将城市分为四个类型，第一、二、三、四象限分别为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ型城市。由图可以看出，Ⅰ型城市的特点为高点入度和高点出度，主要有北京、天津和石家庄三个城市，说明这类城市较为活跃，在对其他城市产生辐射作用的同时，也能与其他城市产生主动联系，是京津冀协同发展的核心城市;相对应的Ⅲ型城市点出度和点入度均较低，京津冀大部分城市都聚集在第三象限，说明这些城市信息流较弱，辐射和吸引能力存在较大的进步空间。2015年Ⅲ型有唐山、沧州等7个城市;2020年下降到5个城市，唐山和秦皇岛分别在点出度和点入度上有不同程度的提升。Ⅱ型城市点入度较低，点出度较高。2015年有保定1个城市;2020年增加到2个，分别为保定和唐山，这类城市辐射能力较强，但是对其他城市的吸引能力相对较低。Ⅳ型城市点入度较高，点出度较低。2015年这类城市有张家口和秦皇岛;到2020年邯郸也进入Ⅳ型城市的范围，吸引力较高，辐射能力较弱。这类城市的旅游业相对发达，致使其他城市对这类城市的兴趣度提升，点入度提高;但是由于自然资源的不可移动性，对其他城市的辐射作用存在一定的局限性。
三、京津冀中心城市网络联系的空间均衡性分析
泰尔指数、基尼系数以及对数离差均值是衡量地区差距的重要指标，因此根据式(4)~式(6)计算出京津冀地区各项指标，从网络联系和经济发展两个角度对城市群空间均衡性进行分析，结果如表2所示。泰尔指数(T)、基尼系数(G)和对数离差均值(L)分别更侧重于高水平、中等水平和低水平城市的差距，因此由表2可以看出，京津冀三项指标中基尼系数的值较大，说明中等水平城市网络联系强度的空间均衡性差异最大，泰尔指数和对数离差均值的值较小，且存在的差距较小，因此高水平城市和低水平城市的空间均衡性较高，城市群内呈现出两极分化的趋势。2015年到2020年三项指标均有不同程度的减小，说明京津冀城市群空间均衡性整体呈现出减小的趋势，其中泰尔指数和对数离差均值有超过25%的变化，空间均衡性有较大幅度的增加。从经济发展水平来看，2015年三项指标均处于0.5左右的水平，差别不大，其中基尼系数最大，泰尔指数位居第二，对数离差均值最小，说明不管经济发展水平的高低，都存在一定的空间非均衡性。2015—2020年三项指标都呈现出增加的趋势，说明城市间的经济社会发展水平的空间均衡性在下降，城市间的差距在加大。通过对京津冀城市群网络联系空间均衡性与经济发展均衡性进行对比，可以看出网络联系的非均衡程度远远小于经济发展的非均衡程度。这说明，在信息网络发展迅速的当下，城市与城市间的网络联系越来越频繁，突破了空间和时间的局限性，促进城市间的信息交流。同时，网络空间均衡性的变化幅度也大于经济发展均衡程度，尤其是高水平城市和低水平城市的增幅更大，加剧网络空间非均衡程度，进而影响京津冀一体化的协调发展。结论本文以信息流为视角，搜集2015年及2020年各城市百度指数作为依据，对京津冀城市群网络结构的类型及特征进行研究，得出以下结论。1.京津冀城市群百度信息流流量从2015年到2020年整体呈现出下降的趋势，信息流总量减少47.18%，北京、天津以及保定信息流占比也出现不同程度的减少，但其他城市信息流占比都呈现上升趋势。2.京津冀城市群网络结构由2015年的“1+2+1+9”转变成2020年的“1+2+7+3”，城市网络联系空间网络更加均衡化，第三层级的较弱中心城市的数量增加，弱中心城市逐步减少，北京、石家庄和天津仍处于京津冀城市网络的核心地位。3.将京津冀城市群按照点入度和点出度进行分类，建立坐标系，得出京津冀城市群中，Ⅰ型城市有北京、天津和石家庄。Ⅱ型城市2015年仅有保定一个城市，2020年唐山也进入Ⅱ型城市行列。Ⅲ型城市点入度低，点出度低，京津冀城市群大部分城市集中在Ⅲ型城市。Ⅳ型城市到2020年有三个城市，说明这些城市信息流较弱，辐射和吸引能力存在较大的进步空间，需进一步加强城市间的信息网络联系。4.通过对京津冀城市群网络联系均衡性的研究发现，网络联系的均衡程度高于经济发展的均衡程度，且网络联系非均衡程度下降的速度要快于经济发展非均衡程度的速度。百度指数作为互联网信息交流的测度数据，在反映大数据同时也存在一定的局限性，仅涵盖一个具体领域的信息特征，不能较为精确地反映每一个领域的信息流动。另一方面，舆论以及大事件的影响在一定程度上会对城市间正常信息交流造成一定干扰。因此，在未来的研究中需要更多探索信息流的衡量方法，进一步研究城市群网络的结构和特征。
《信息流视角下京津冀城市群网络特征研究》来源：《河北企业》，作者:陈思
