自组织分析下城市区域经济网络特征研究_谷峥霖.pdf

第 14 卷 第 4 期2023 年 2 月黑龙江科学HEILONGJIANG SCIENCEVol.14Feb.2023自组织分析下城市区域经济网络特征研究谷峥霖a，王洋b(云南师范大学 a.教育学部;b.地理学部，昆明 650500)摘要:利用城市区域范围内的经济数据，采取自组织分析方法，研究对应城市区域的网络特征。分析了城市数据网络节点经济价值，以城市为网络节点、城市间的经济往来为关联结构，搭建经济网络模型。在该模型下，分别从网络关联结构和网络特征指标两个方面入手，设置区域经济网络密度、节点中心性、核心 边缘结构和经济联系强度指数，利用自组织理论，分析经济网络节点与线路，综合计算指标，得出城市区域经济网络的特征分析结果。对 2021 年长三角区域城市的实证分析表明，该经济网络具有连通、聚集等特征，网络密度较低，特征指数之间具有明显的正相关关系，与传统特征分析方法相比，数据偏差小。关键词:自组织分析;城市区域;区域经济;网络特征中图分类号:F291文献标志码:A文章编号:1674 8646(2023)04 0013 05Study on Characteristics of Urban Regional EconomicNetwork Under Self-organizing AnalysisGu Zhenglina，Wang Yangb(a.Faculty of Education;b.Faculty of Geography，Yunnan Normal University，Kunming 650500，China)Abstract:Based on the economic data of urban area，the study researches the network characteristics of correspondingurban area by using self-organization analysis method.Firstly，the economic value of urban data network node isanalyzed，and the economic network model is built with the city as the network node and the economic exchanges amongcities as the associated structure.In this model，the density of regional economic network，the centrality of nodes，thecore-edge structure and the intensity index of economic connection are set up from two aspects:network connectionstructure and network characteristic index.Through using the theory of self-organization，the economic network nodesand lines are analyzed，and the characteristic analysis results of urban regional economic network are obtained bycomprehensive calculation of indicators.The empirical analysis of the cities in the Yangtze River Delta in 2021 showsthat the economic network has the characteristics of connectivity，aggregation，low network density，and obvious positivecorrelation between characteristic indexes.Compared with the traditional feature analysis method，the data deviation issmall.Key words:Self-organizing analysis;Urban areas;Regional economic;Network characteristics收稿日期:2022 11 28基金项目:国家自然科学基金项目(41871150);云南省哲学社会科学创新团队科研项目(2021tdxmy22)作者简介:谷峥霖(1986 )，女，博士，讲师。通讯作者:王洋(1984 )，男，博士，研究员。E mail:wyxk-。城市区域是城市发展和与之有紧密联系的周围地区间的一种特定的地域结构体系，结构类型可分为同行政区域相适应的城市经济区域和非行政区的城市经济区两种。一个城市的经济活动主要集中在内部，但为了提高综合实力及经济效益会与周边的其他城市发生经济往来，进而形成城市区域经济1。城市区域经济的基本内容包括国际关系中经济发展和经济量的时空关系、分布状况及其运行机制以及世界经济现象与地理关系、地缘区位之间的相互作用及其规律。我国东部、中部、西部及沿海地区存在经济发展不均衡的情况，因此建立城市区域经济网络显得尤为重要2。城市区域经济网络是以大中城市为依托，以经济中心为核心，围绕经济活动，通过各生产要素的流动网和交通网，连接各类城镇及其吸引范围，组成一个点、线、面紧密联系的有机体，按其区位可分为经济核心网络、内部网络和腹地网络 3 个层级，通过经济网络的建立与运行，可在有限的自然资源条件下挖掘更大的效率空间。经济网络的产生需要经济节点的不断发展，经济强度不断加大，通过网络化的发展可使城市区域经济协调发展。为了避免经济网络出现运行问题，最大程度地提高城市区域经济效益，提出了网络特征研究，及时发现网络中存在的问题，对其进行调整。传统的网络特征分析方法包括优势流分析法、社会网络分31析法等。经过长时间的应用发现，传统方法中存在特征分析不完整且不准确的问题，为此提出自组织分析下的城市区域经济网络特征分析方法3。自组织是混沌系统在随机识别时形成耗散结构的过程，此方法的研究对象是复杂自组织系统的形成和发展机制问题，结合耗散结构论、协同论、突变论及混沌论等多方面的理论，应用于城市区域经济网络特征研究中，可为城市区域经济的发展提供更加权威的理论支持。1构建城市区域经济网络模型1.1城市数据网络节点经济价值在城市区域经济网络中，网络节点是城市区域中的多个合作单位，同时也是形成经济网络的基础元素4，在保证存在该城市或区域相关有效经济数据的基础上将其看做一个网络节点。由于城市级别不同将其划分成为一级节点、二级节点和三级节点。一级节点对应的是省级城市与直辖市，二级节点对应的是地级城市，三级节点表示县级城市或城市的区域范围。按照城市的实际空间分布情况表示网络节点对应的位置，并判断任意两个节点之间是否存在经济往来，若存在，连接两个网络节点形成通路，否则不连接。城市区域经济网络特征的研究需要建立在大量的网络运行数据上，因此收集了近 3 5 年来目标城市区域的经济情况及交易情况5。选择上述年份作为时间节点的目的是保证研究的起始年份产生的数据可供考察，从而形成一个时间序列，总结出城市经济网络的发展动态与基本规律。通过对数据的分析发现，每年的年中与年末经济交易额会大幅度上涨，其余时间均呈现以月为周期的规律分布。为了确保选取数据的有效性，需对其进行数据处理6。整个数据处理分为 3 部分:对选取的数据进行标准化处理，将所有的数据调整为可操作的格式，标准化处理方法采用极值法，表达式为:xij=xij minjmaxj minj(1)式中，参数xij表示选取的初始数据，maxj和minj分别表示选取数据中的极大值与极小值，求解结果即为标准化处理结果7。确定选取的研究数据的权重，为了客观反映出城市区域经济网络的真实情况，利用公式(2)计算数据的权重结果。Wj=Djmj=1Dj(2)式中，Dj表示城市区域经济网络权值，将公式(1)与公式(2)联立，求解出选取数据的权重8。综合数据标准化及权重的计算结果，计算对应网络节点的经济价值为:Mi=mijWjPij(3)式中，Wj表示城市经济结构特征值，Pij表示城市经济产业结构特征值。按照经济价值的求解结果排列数据，若存在数据对应的网络节点则该数据有效，否则判定该数据无效，立即剔除处理。1.2网络关联结构除了已经形成的城市区域经济往来之外，还存在潜在的往来行为，在此情形下建立基础经济网络模型为:Rij=QiGi*QjGjD2ij Mi(4)式中，变量 Qi与 Qj对应的是两个城市区域的总人口数量，变量 Gi与 Gj对应的是城市区域的经济总产值9，Dij表示所有城市区域经济总产值。为了平衡城市区域经济往来行为中的贡献度，修正建立的基础经济网络模型，网络关联结构修正结果为:Rij=kijQiGiQjGjD2ij(5)式中，引入的变量参数 kij即为表示城市区域 i 对两个城市区域间经济联系的贡献率。1.3网络特征指标一般情况下，城市区域经济网络具备连通、复杂、开放、整体等多种特征，为了得到量化的特征分析结果，需设置相应的网络特征分析指标，分别从网络的空间结构和联系强度两个方面来定义相关的特征分析指标。1.3.1网络密度网络密度指标是用来判断城市区域经济网络空间结果的重要参数之一，能够反映出经济网络的完善程度及网络内部各个网络节点空间相互作用的紧密程度。网络密度的计算公式为:=ni=1nj=1d(i，j)n(n 1)(6)式中，n 表示经济网络中网络节点的个数，函数d(i，j)表示网络中任意节点 i 与 j 之间的空间相互作用强度，该函数的取值与城市自身的经济实力有关10。通过计算可以得出有关于网络密度的求解结果，求出的 值越大，证明对应的城市区域经济网络的空间联系越紧密。1.3.2节点中心性在城市区域经济网络分析中，主要通过中心度来衡量城市经济的中心性，确定经济网络的核心位置，从而衡量目标城市在经济网络中的地位11。网络节点中心度的计算指标分为 3 部分，分别为程度中心度、接41近中心度和中介中心度。其中，程度中心度的计算公式为:Cod(i)=nj=1xijn 1Cid(i)=ni=1xjin1(7)式中，求解结果 Cod和 Cid分别为城市向外程度中心度及向内程度中心度。xij和 xji分别表示对应城市区域经济网络特征系数。同理可以分别计算出接近中心度及中介中心度的具体取值，其中接近中心度主要根据城市网络中区域之间联系的最短距离来测度，中介中心度为任意两个网络通路对应节点的交往能力。1.3.3核心 边缘结构核心 边缘分析指标可以直观反映出城市区域节点在经济网络中处于核心位置或边缘位置，通过核心 边缘结构指标的计算，可以将网络中的节点划分成为核心位置和边缘位置两个类型，具体的结构划分结果如图 1 所示。图 1核心 边缘结构图Fig.1Core edge structure diagram以图中核心与边缘结构的划分结果为基础，结合实际数据，可判断城市区域中的核心度12。网络效率可以反映出城市区域经济网络的稳定性，网络效率越低，证明城市区域之间形成的联系路径越多，网络空间结构更稳定13。网络效率的计算公式为:Eff=1 VmaxV(8)式中，V 表示城市区域经济网络中多余的联系链路的数量，maxV 代表经济网络中理论上最大可能的多余链路。凝聚子群能够从微观角度上发现城市区域整体网络的详细空间组成结构，并发现在城市区域整体经济网络下的小型组团单位。能够反映出经济网络的整体性，对应的指标为聚类系数，可通过计算与任意一个网络节点直接相邻的实际边数目与最多可能边数量之比来确定聚类系数的取值14。整个城市区域经济网络的平均聚类系数可反映出整个网络中节点的聚集程度及凝聚子群的具体分布情况。综合反映网络空间结构的子指标，可以得出城市区域经济网络空间结构的综合指标，记为 Sp，通过对参数指标 Sp的求解，可以反映出区域内城市区域的空间结构的聚合及离散程度15。1.3.4经济联系强度指数以构建的城市区域经济网络模型为基础，计算城市区域之间经济联系的强度指数。研究发现，城市的发展规模与区域人口、区域面积和区域经济规模有关，而区域之间的经济联系与城市的发展规模及地理位置有关16。综上所述，经济联系强度指标的计量结果为:Fij=ijSiPiGiSjPjGjD2ij(9)式中，ij表示城市区域经济联系轻度指标系数，Si和Sj分别表示对应城市的区域面积，Pi和 Pj分别表示对应城市人口，Gi和 Gj分别表示对应城市的 GDP 值。2区域经济网络的自组织分析2.1分析网络节点在城市区域经济网络的特征分析过程中，不同维度的节点中心度能够反映出网络节点的中心地位及对网络中资金、信息、人流、物流等多种要素流动的交往与控制能力。利用自组织分析方法，对区域经济网络节点进行具体分析，假设自组织分析模型为:Z=f(A，N，H)(10)式中，Z 表示自组织分析得出的网络节点经济水平，A、N 与 H 分别表示自组织个数、利益趋同性和经济行为价值的获取度。其中，自组织水平可以用来衡量网络节点以不同效率合作而涌现出的整体能力，一个城市区域经济网络是否具备经济价值主要是对自组织水平的考量17。分别统计自组织模型中各个变量的取值，并将其代入到公式(11)中，可确定自组织水平的大概范围。一般情况下，网络节点的自组织水平需要在整个网络覆盖范围的 85%以上才具有经济价值，因此通过分析网络节点及其自组织水平可以将不具备经济价值的节点划分到周围的网络节点中。2.2分析网络线路对城市区域经济网络线路的分析，即是对网络中各个城市或区域之间经济往来与经济联系的分析。将城市经济网络中的网络节点两两相连，能够出现多组城市对象。为了方便观察经济网络线路的主体结构，51仅将联系强度前 10 位的线路与紧密度前 10 位的线路反映在网络空间结构中18。联系强度能够反映出城市区域之间经济交流的最多链路，紧密度能够体现出网络节点城市区域之间联系频率较高的链路。2.3综合城市区域经济网络特征研究结果综合特征计算指标及自组织分析模型的求解结果，得出目标城市区域经济网络的特征，融合多个特征数据得出综合分析结果。2.3.1自组织特征含有丰富经济关系链路，且经济联系指数的求解结果在 0.65 以上的城市区域经济网络具有较强的自组织特征，尤其是城市区域中企业之间按照各种经济关系形成的网络。自组织特征是按照相互认同的某种规则协调且自发形成有序结构的过程。自组织特征可以在网络内部形成有序的经济往来规则，并按照规则有规律地进行19，因此在分析某一个城市区域经济网络时，若该网络内部的经济联系强度指数大于 0.65，且满足公式(11)中表示的自组织模型，则证明该网络具有自组织特征。2.3.2经济关联特征在城市区域经济网络中，只要有任意两个城市区域之间存在经济往来，则可确定该网络具有连通特征，强度由经济联系强度指标来确定。在无向网络中，任意节点间至少存在一条路径，则该网络具备连通特征。在有向网络中的连通特征分为强连通特征和弱连通特征，若任意两个节点之间既存在从 A 到 B 的链路，也存在从 B 到 A 的链路，则该网络具有强连通特征，否则为弱连通特征。2.3.3空间结构特征网络空间结构特征需要考虑到网络的对应节点的实际地理位置及分布情况、区域内部的划分等级、网络密度取值、核心 边缘划分结果等多个指标。一般情况下，若网络密度大于 0.5，则可以确定该网络为密集型网络，可分为平均密集分布型网络、凝聚密集分布等多个类型。在空间结构特征方面，需要综合多个指标的分析与计算结果，得出细化的特征分类。2.3.4其他特征除了上述的几个网络基本特征之外，城市区域经济网络还可能存在聚类特征、发展特征和增长效应特征。其中聚类特征反映了网络的整体性，通过分析凝聚子群的大小可确定网络的整体性20。而网络的发展特征和增长效应特征是网络的可拓展性，分析在城市区域经济网络周边是否存在其他的可合作的网络节点，若存在大量节点，则该网络存在较强的发展特征;若存在少量节点，则网络的发展特征较弱;若不存在其他网络节点，则该城市区域经济网络不具备发展特征。3实证分析3.1研究对象与数据选择为了验证自组织分析下城市区域经济网络特征分析方法的真实性与可行性，选择长三角区域的城市圈为研究对象，网络拓扑图如图 2 所示。图 2长三角城市网络拓扑图Fig.2Topology of urban network in Yangtze River Delta由图 2 可知，长三角城市区域包括上海、杭州、合肥等多个城市。统计研究 2021 年各城市区域的综合经济实力并进行排序，如表 1 所示。表 12021 年各城市综合经济实力排名Tab.1Ranking of comprehensive economic strength in 2021城市经济社会因子经济产出因子经济开放因子综合经济实力得分综合排序上海1.880.070.032.001合肥0.140.060.160.382杭州0.050.190.010.273苏州0.130.060.080.254宁波0.130.050.030.075嘉兴0.060.060.090.106芜湖0.170.060.010.167绍兴0.100.040.090.208南通0.310.020.010.339芜湖0.470.010.010.3710舟山0.230.050.110.4511马鞍山0.460.090.000.501261当前对长三角地区经济网络结构的研究主要基于自组织分析模型、网络结构模型等，从创新视角出发对城市区域经济网络特征展开研究。3.2实证分析过程在实证分析中设置传统的特征分析方法作为此次分析中的对比方法，两种特征分析方法均针对相同的城市区域及网络数据开展。按照分析方法的特征分析流程，分别计算相关特征指标，并从网络空间结构、经济关系强度等方面对长三角城市的经济网络进行实证研究，分别得出对应的特征分析结果。3.3经济网络特征结果分析与对比图 3 表示利用自组织分析下城市区域经济网络特征分析方法得出的中心度分析结果。图 3长三角城市区域经济中心度特征分析结果Fig.3Analysis results of regional economic centralityin Yangtze River Delta cities由图 3 可知，杭州和上海的区域经济处于核心位置，南通和芜湖处于次中心位置，自组织分析下城市区域经济网络特征明显，在此基础上统计各个城市的关联性及吸引力的特征指标量化结果，如表 2 所示。表 2长三角城市经济网络的关联性与吸引力特征值Tab.2Correlation and attraction characteristic valueof urban economic network in Yangtze River Delta城市关联性特征值吸引性值控制力特征值稳定性值上海14 1550.80914 155.30.809 7杭州8 2480.7524 248.50.752 8嘉兴4 0270.7424 027.70.742 3芜湖1 5680.5711 568.20.571 6舟山1 3350.5751 335.10.575 6绍兴1 0390.5171 039.40.517 1宁波6570.302657.30.302 8苏州5140.275514.20.275 4南通2210.200221.50.200 9马鞍山1320.147132.80.147 3合肥4260.202426.90.202 5由表 2 可知，自组织分析下城市区域经济网络特征方法以特征指标为分析起点，以两座城市之间的相关特征数据为基础。进一步具体分析表明，城市区域经济网络经过不断发展后，以上海、杭州为两大核心城市为网络的核心骨架，并逐渐向外扩大，使得周围的其他城市之间的信息联通及经济实力逐渐加强。从表中的数据发现，长三角地区的经济密度较低，城市间联系度不高，上海、杭州具有较强的控制力与吸引力，具有一定的带动作用。另外，城市核心度与中心职能强度呈正相关关系。经过对比，两种特征分析方法得出的研究结果类似，但传统特征分析方法得出的特征指标求解结果的精度较低，针对个别的网络节点没有体现出其特征的重要性，且存在约 0.5%的数据偏差。4结束语为了提高城市区域经济网络的稳定性及经济效益，提出经济网络特征分析方法，以得出的特征分析结果为基础，提出完善经济网络的建议:重点打造核心区，优化特大城市职能，推进城市区域协调发展，提升研究区域的整体实力。应将节点城市的综合经济实力及网络结构的特征性融入到网络分析中，为今后从经济层面进行城市网络化分析提供实证借鉴。参考文献:1 李涛，薛领，李国平.产业集聚空间格局演变及其对经济高质量发展的影响基于中国 278 个城市数据的实证分析J 地理研究，2022，41(04):1093 1095.2 李强，魏建飞，徐斌，等.20002018 年中国区域经济发展多尺度格局演进及驱动机理 J 经济地理，2021，41(12):13 20.3 张衔春，刘泉，陈守强，等.城市区域经济一体化水平测度:基于深莞惠次区域的实证研究J 城市发展研究，2019，26(07):3642.4 潘妍妍，张衔，张梦颖.基于系统自组织理论的虚拟经济演化机制与政策启示研究 J 系统科学学报，2020，28(04):56 58.5 He Shunhui，DuDebin，JiaoMeiqi，etal.Spatial temporalcharacteristics of urban innovation capability and impact factors analysisin China J ScientiaGeographicaSinica，2021，37(07):1014 1022.6 郑蔚，许文，璐陈越.跨区域城市群经济网络的动态演化基于海西、长三角、珠三角城市群分析J 经济地理，2019，39(07):6870.7 焦世泰，王鹏，戴其文.滇黔桂省际边界区域城镇经济联系的网络结构特征与演化分析 J 人文地理，2018，33(06):77 86.8 方大春，马为彪.全面高铁时代省域中心城市空间关联网络特征研究J 区域经济评论，2019，33(03):111 119.9 覃成林，韩美洁.中国区域经济多极网络空间发展格局分析J区域经济评论，2022，39(02):18 20.(下转第 21 页)71CPx=Lyp1中心模块列坐标 PUL中心模块列坐标(7)CPy=Lxp2中心模块列坐标 PUL中心模块列坐标(8)由上一步所得数值可建立采样网络，将 QR 码分为若干个模块，形成若干个采样点。3.1.3消除掩膜根据掩模图案比较和对应掩模图案的生产条件构造掩模图案，将编码区域的 QR 码模块放置在掩模图案序列中的对应位置，执行 XOR 处理。遮罩图案与深度模块和二维码区域创建的矩阵大小和数量一致3。其中，遮罩图案中的所有条号和列号如果满足一定的判断条件，则为暗，如果不满足一定的判断条件，则为亮。判断条件由相应的掩码公式参考确定，每个版本的二维码中都有两种类型的伪装图案。根据判断条件，两个数据都以零开始，行数从上到下依次增加，列数从左到右依次增加。表 1掩膜图形参考及其对应的掩膜图形判断条件Tab.1Mask figure reference and corresponding maskfigure judgment conditions掩膜图形参考条件000(i+j)mod2=0001imod2=0010jmod2=0011(i+j)mod3=0100(idiv2)+(jdiv3)mod2)=0101(i+j)mod2+(i，j)mod3=0110(i，j)mod2+(i，j)mod3)mod2=0111(i，j)mod3+(i，j)mod2)mod2=03.2符号反差与调制比在 QR 码图像中，反射率是由灰度值来表现的。按照对符号反差和调制比的解释，结合 QR 码图像的结构特点，版本号 V 决定了模块个数，均匀选取(V 1)4+21 行直线作为扫描路径，统计(V 1)4+21 行的灰度信息。针对每一行得到的反射率曲线，最大和最小灰度值在最高和最低反射时间表示。比较(V 1)4+21 行的 QR 编码图像具有最高和最低的反射率。将最高和最低反射率之和的 1/2 手动选定为整体阈值(GT)，根据建立采样网格的方法，将 QR 码网格化，得到每一个交点(即采样点，每个模块的计算反射率(中心)、每个模块与总阈值相比的反射率、最接近总阈值的反射率)，根据公式(9)计算调制比值。MOD=2|R GT|SC(9)式中:MOD 为调制比，R 为反射率最接近总阈值的模块，GT 为整体阈值，SC 为符号反差。由此计算得到 QR 码图像质量检测参数中的符号反差和调制比，对参数进行等级判断。4结束语根据二维条码质量检测技术的发展现状，将机器视觉检测技术应用于二维条码质量检测，使检测技术更高效，操作更便捷。选择日常生活应用范围最广的QR 码，应用此方法完成质量检测程序的搭建，得到了检测数据。参考文献:1 朱光.基于机器视觉的卡证识读系统D 合肥:合肥工业大学，2011.2 原渊.基于机器视觉的一维和二维条码高速在线识别问题探析 J 电脑知识与技术(学术版)，2021，17(20):2.3 李少波，王铮，杨静，等.基于机器视觉的一维和二维条码高速在线识别 J 计算机集成制造系统，2020，264(04):4453.(上接第 17 页)10 刘莹，李琳，张喜艳.中国区域经济协同网络演变及成因分析以 20032017 年中国 40470 组两两城市对为样本J 地理研究，2020，37(11):2780 2790.11 刘伟明，王明，吴志军，等.长江经济带环境质量和经济增长的双向互动关系及空间分异 J 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