作者：王耀中 黄选爱
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来源：《财经理论与实践》2021年第02期
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类石墨烯 摘 要：基于中國城市之间的关联特征和溢出效应，将人力资本变量纳入引力模型，运用社会网络分析和机器学习方法并依据主要节点城市的有向数据，考量城市网络结构及其关联性。结果显示：新引力模型可有效衡量样本城市的网络关联效应，金融状况、港口距
离和高等教育资源丰裕度是决定城市引力流量重要原因，政府干预对城市引力流作用不明显;城市空间分布呈现明显的四级分层特征，但从人力资本对城市引力流影响看，作为中心城市的广州和深圳在网络拓扑中心的稳定性相对较弱。
关键词： 社会网络分析;网络流;引力模型;城市结构
一、引 言
喷射混凝土用速凝剂 目前我国城市空间联系变得非常普遍，已经超越了单纯地理学意义上的“近邻”关系，并逐步呈现出多方向的网络结构形态[1，2]，究其原因，除了要素自由流动形成的关联效应外，还源于协调资源配置的区域政策[3]。这种独特的城市网络发展态势不仅降低经典的空间均衡模型的解释力，而且加大了统计实证的困难。这主要体现在以下两个方面：一方面，为扭转沿海优先发展策略引发的空间发展格局扭曲，大西部开发、东北振兴、中部崛起等一系列区域协调发展政策相继出台;另一方面，随着市场化和城市化深入推进，地区之间资本和人口流动变得更加频繁，统计某时期流动人口在不同城市就业、收入和社保等相关数据变得异常困难。2017年我国农村到城市务工的流动人口数量接近2.45亿人，他们来自全国不同地区，工作地点却主要集中在发达的沿海城市及一些中西部省会城市等[4]。近
些年来，不同地方政府制定了更为严格的区域发展政策，例如北京和上海等超大城市减少住宅土地供应以限制人口规模，而其他的城市却大力吸引人口流入，上述现象让传统的计量模型解决内生性变得更加棘手。
聂党权 本研究认为城市“网络流”是分析城市空间网络出发点，而城市引力则是城市网络流的核心，因此，本文一项重要工作就是验证城市引力模型分析中国城市空间网络的合理性，这里讨论城市网络结构所使用的引力模型涉及城市人均产出、人力资本、人口规模和两地高速公路距离等核心变量。传统空间计量方法分析地区经济活动的空间网络关系时，往往局限于经济地理学上的“相邻”地区，很少考虑城市“网络流”的大小和方向。事实上，中国东、中、西区域发展“相互关联”关系非常强，它们地理上并不相邻，但在经济活动互动性很强，除了落后地区企业向发达地区学习先进的公司治理结构外，还有很多来源于政府因素[3，5，6]，例如官员异地交换任职。这些地区关联性使得传统空间计量方法得到的结论可能有偏误。
空间网络中有方向的关联数据也称为“网络流（network flow）”数据，Taylorp J（2010）也认为“关联数据”另一说法就是“网络流”[7]。“网络流”体现了城市关联网络的有向
性，例如，长沙与湘西之间人口流动是双向的，但是从湘西流入到长沙的人口远远大于其相反方向;即便资本流动，两城市之间的流动状况也不是完全对称的。“网络流”体现了城市之间实际发生的有方向的直接关联。地区交通联系支撑了物流变动，国家间贸易关系反映了资本流的存在。当然，人口流、资本流和物流等经济活动的空间变动可以使用引力模型构建关联矩阵。新引力模型是根据城市规模、人力资本与空间距离来体现的。城市规模越大，人力资本越高，引力就越大;而两地距离越大，引力就越小。引力模型主要以“网络流”作为基本分析元素，描述不同城市间互动程度和网络关系，并在统计过程中采用图论思想描述这种“关联”[8]。之前运用网络分析方法研究了国际贸易、金融一体化的网络关系及其特征[7，9]。但是这些网络流研究很少讨论城市结构，更没有验证中国城市网络引力现象。
迄今，也有一些文献使用引力模型和社会网络方法分析区域发展和能源问题。例如，刘华军等（2015）利用中国省际能源消费数据，并采用社会网络分析原理分析能源消费空间网络结构特征时发现，由于政府与市场的双重作用，中国各地区的空间关联关系呈现复杂的网络结构，且其网络稳定性逐步增强[10，11]。目前使用“网络流”分析中国城市发展问题的研究也逐渐活跃起来，李敬等（2014）用网络方法讨论中国区域经济增长空间关联问
庄荣昌题[2]，姚永玲（2020）利用社会网络分析法和关联矩阵讨论了我国的“大城市病”和 “收缩城市”问题[12]，但是他们使用VAR Granger causality衡量空间溢出效应，这个方法与已有研究的思想很相似[13，14]。
为解决当前研究的相对不足，本文将从以下几个方面进行研究。一是采用社会网络分析（SNA）方法和机器学习的方法讨论了城市空间网络引力流结构及其决定因素。二是在原引力模型中加入了人力资本权重以扩展成新引力模型（gravity models），利用产生的有向关联数据（Relation Data），经由泊松似然估计建模，讨论39个样本城市的网络引力流规律和区域经济发展趋势。三是在甄别影响城市引力流量的多种因素中，使用了机器学习的两种经典模型——岭回归和lasso估计，以数据驱动的算法来解决多重共线性和内生问题。
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