长三角区域经济一体化水平的测度:以关系型大数据为基础.pdf

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1、长三角区域经济一体化水平的测度:以关系型大数据为基础李涛,周锐,苏海龙,张伊娜摘要:区域经济一体化可以视作商品、资金、信息和人员等生产要素在区域内各城市间的流动。本研究以关系型大数据为基础,选取企业分支数据、信息流数据和交通流数据,运用关联网络和多变量分析方法,测度长三角地区30个城市的区域经济一体化指数。研究发现,区域内各城市的经济一体化水平指数呈现明显的梯度格局。区域企业网络和信息网络表现为单中心特征,而交通网络则表现为上海与南京的双中心特征。区域经济一体化指数的空间分布格局呈现“核心—外围”特

2、征,指数较高的城市与区域重大交通基础设施(铁路、海港)的分布具有明显相关性。实证分析的结论丰富了学术界对于关系型大数据的认识,并提供了描述和分析“区域经济一体化”关系的新视角和新途径。关键词:区域经济一体化,关联网络,长三角1.引言区域经济一体化(regionaleconomicintegration)一直是经济地理和区域城市发展研究的热点领域。传统的区域经济一体化研究受贸易和产业理论的影响,通常运用城市的属性数据(如GPD、人口、财政支出、价格等)和空间距离数据,通过引力模型、边界效应模型、拟合分

3、析模型、一般均衡模型、投入产出、市场潜力等方法,来测度区域经济一体化的[1-6]水平。这些研究秉承了传统的经济学研究思路,从贸易和产业等角度,通过考察区域内每个城市的属性数据来分析区域经济一体化问题。在信息化、全球化的语境下,网络社会开始崛起。J.Friedmann(1986)在其著作《世界城市假说》中提出,在世界和区域的城市体系中,城市扮演着资本流、劳动力流、信息流、[7]商品流中心的角色。M.Castells(1996)提出了空间的“双重属性”:是流动空间(spaceofflows)而不是场所空

4、间(spaceofspaces)塑造了区域城市体系。在这里,流动空间[8]是指资本、商品、信息和人员的流动,场所空间是指城市作为网络的枢纽或节点。S.Sassen(1991)、P.J.Taylor(1997,2004)认为,是城市之间的网络关系而非等级结构界定了世[9-11]界和区域城市网络。这为研究区域问题提供了新的视角,国内外相关研究也开始从传统的“属性方法”向关注城市间关系的“网络方法”开始转变,这是区域相关研究领域的重大[12]进展。J.V.Beaverstock等(2000)提出,传统的经

5、济地理学者通常将运用属性数据来研究区域问题,这更适合于进行城市间的比较和个别城市的分析,无法洞悉城市间的相互关系。要[13]描述城市间的相互作用,就必须选择合适的关系型数据来进行分析。但是,限于传统手段的局限,想要获取关系型数据是非常困难的。R.G.Smith等(1995)曾经列举出12种关系[14]型数据,但是由于无法获取数据,被称为“期望的名单”。从20世纪90年代后期开始,在以英国Loughborough大学为基地的全球化和世界城市网络研究(GlobalizationandWorldCityN

6、etworkResearch,GaWC)的倡导下,国外学者尝试用各类关系型数据研究区[15-17]域和城市问题,取得了一定成果。在区域经济一体化方面,国内外学者已经在此方向上进行了尝试性的探索,他们运用了[4][18-20]贸易流、资本流、劳动力流、客运量等“流量数据”来测度区域经济一体化水平。通过梳理这些成果后笔者发现,其所用的“流量数据”并非严格意义上的“关系型数据”。一个特定区域的“关系型数据”必须是以地区内n个城市为横轴和纵轴构成的“有向多值”的n*n的网络矩阵数据。而已有研究采用的“流量数

7、据”(例如进出口贸易总额、实际利用外资额、火车站客流量等)大都是属性数据,没有明确方向性,因而就无法形成网络矩阵数据,也就无法深入分析城市间的相互关系。随着信息技术的发展,基于大数据的研究开始兴起,一些新的数据类型、获取方式和分析方法开始不断涌现,这为研究区域问题提供了新的视角、数据和方法。笔者拟借鉴国内外最新研究成果,以“关系型大数据”(RelationalBigData)为基础,选取合适的数据和方法,对区域经济一体化水平进行测度。本文接下来分为三个部分,首先提出研究思路、分析方法和数据来源,然后

8、选取长三角地区作为研究对象,对其区域经济一体化水平进行测度,最后在此基础上进行讨论并得出结论。需要指出的是,区域经济一体化通常包括两个层面,其一是国际上某一地区内国家间的经济一体化,例如亚太地区、北美地区;其二是某一国家内特定地区的经济一体化,例如中国的珠三角地区、京津冀地区。本研究所关注的是第二个①层面的区域经济一体化。在研究地域方面,以长三角地区30个城市作为研究的空间范围,以地级及以上城市为空间单元,测度区域经济一体化水平。2.研究思路、方法与数据2.1研究思路

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