王耀中 黄选爱

摘 要：基于中国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

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]。……