基于交通流强度的淮海经济区城市等级体系划分研究

黄园园，闫庆武，冯志鹏，吴琼

(中国矿业大学环境与测绘学院，江苏徐州221116)

0 引言

依据城市人口规模、行政等级等对城市等级体系进行划分是国内外对于城市等级体系研究最为传统的方法。但事实上，城市等级是城市实力的综合反映，人口规模或者行政等级等传统的划分方法并不能真正反映城市的等级体系。20世纪60年代以来，通过交通运输水平及客货流量等对城市体系进行研究成为城市体系研究的新方法［1］。国内外学者通过研究交通流联系来探究区域城市间的联系格局:P.J.Rimmer［2］把国际航空客货运作为一个重要的指标，揭示了“世界城市”和东北亚大城市之间的联系;E.J.Taaffe［3－4］，A.R.Goetz［5］均利用航空运输资料分析了美国城市层级模式及其演化过程。国内关于这方面的研究起步较晚，薛俊菲［6］从航空网络的独特视角揭示了开放条件下中国城市体系等级结构与分布格局;雷军等［7］、杨宇等［8］通过构建交通运输水平综合评价体系对新疆交通运输发展水平进行了论述，指出基于交通的新疆城市体系空间结构演变特征;江勇［9］通过城市交通客流联系强度和联系方向指数研究浙江省县级层面的空间联系特征。交通作为城市功能的重要方面，可以直观反映城市之间的联系强度以及城市在区域中的地位与等级。因此，与传统的基于人口规模或者行政等级的划分方法相比，从交通流视角划分城市等级体系更为直观、实际。

淮海经济区作为全国最早设立的经济协作区之一，由苏鲁豫皖接壤的25个地级市组成，分别是苏北的徐州、连云港、淮安、盐城、宿迁;鲁南的济宁、菏泽、临沂、枣庄、日照、泰安、莱芜、聊城、德州;豫东的商丘、周口、信阳;皖北的淮北、宿州、阜阳、蚌埠、亳州、华南、六安、滁州。共有177个县(区)，面积242 407万km2，约占全国总面积的2.51%。依据第六次人口普查数据，淮海经济区2010年常住人口1.38亿人，占全国总人口的10.10%。在经济地理位置上，淮海经济区处在发达的长江三角洲经济区、环渤海经济圈、中原经济区和山东半岛蓝色经济带之间，是一个明显的“经济低谷”。但地处“中国之脐”及“四纵三横”枢纽的优越地理位置又使得淮海经济区交通优势极为突出。

淮海经济区“地相近，习相通”，区域间的联系比较密切，本应由于天时地利获得较好的发展，但由于该区属于省际边缘区，导致其很少得到各省级政府的重视和投入。因此，研究淮海经济区城市间的联系水平，并依据交通流强度差异划分该区的城市等级体系，依据改进的重力模型确定淮海经济区空间发展格局，对于打破行政壁垒和区划限制、对于淮海经济区区域规划的制订、对于各级地方政府制订相应的区域政策与发展战略都具有十分重要的意义。

1 数据采集与数据处理

1.1 数据采集

以淮海经济区的25个城市为研究对象，将各城市之间的交通运输班次作为交通流基础统计数据。通过中国铁路客户服务中心［10］的网络订票查询服务与3家主流长途客运官方网站［11－13］的查询结果分别得出铁路及公路的交通流基础统计数据;城市GDP来自于《中国城市统计年鉴2014》;城市距离通过在百度地图［14］上量测得到(将各市市政府所在地作为量测的起点和终点)。根据以上数据建立淮海经济区交通流的ArcGIS数据库。

1.2 数据处理

选取流联系强度、联系方向指数、集中度系数及根据城市间引力构建的重力模型作为城市等级评价因子，对淮海经济区交通流强度进行量化分析。

1.2.1 流联系强度。流联系强度包括区域内公路和铁路两方面，用从该市出发班次和到达班次的总和即交通流出量和流入量的总和表示。流联系强度越大，则表明该市与区域其他城市间的联系越密切，公式如下:

式中:∑P(i－j)，∑P(j－i)分别表示i城市的交通流出量、流入量。

1.2.2 联系方向指数。联系方向指数用区域内该市可到达的城市数目与可到达该市的城市数目之和表示:

式中:∑D(i－j)，∑D(j－i)分别表示该市可到达的城市数目和可到达该市的城市数目。

1.2.3 集中度系数。集中度系数用某市的交通流入量在总流入量中的比值表示。指数越大，表示该市对整个区域的交通影响力越大，公式如下:

式中:Pi表示i城市的流联系强度。

1.2.4 重力模型(城市间引力)。重力模型是以牛顿万有引力定律为基础进行城市之间引力分析的模型，在一定范围内可使空间结构研究精确化、定量化［15］。基于以下公式［16］:

式中:qn表示权重，这里公路运输、铁路运输权重分别取0.5;Rij取两城市最短距离;Kn为系数;Tij表示2个城市之间的引力;qn为模型中不同运输方式P的权重;Pin与Pjn分别为不同运输方式下的客运量。那么由此改进出两城市间引力公式为:

式中:Ti－j表示i城市与j城市之间的城市引力;Pi1，Pj1分别为i城市和j城市公路的交通流强度;Pi2，Pj2分别为i城市和j城市铁路的交通流强度;K为系数，这里取值为1;Ri－j表示i城市与j城市之间的最短距离。淮海经济区各城市流联系强度见表1。

从表1可以看出，GDP较高的城市集中在苏北和鲁南版块，而皖北和豫东的经济发展水平则相对较低。徐州的各项数据均远高于其他城市，由此进一步验证了徐州在淮海经济区的绝对优势地位;而部分城市如周口、莱芜和信阳，它们的各项数据都远低于其他城市，可初步推断为淮海经济区的边缘城市。作为交通枢纽的城市或铁路、公路干线经过的城市如徐州、蚌埠、临沂等的交通流强度和经济发展水平都高于周围城市，可初步得出交通流强度与经济发展水平密切相关的结论。

表1 淮海经济区各城市GDP及交通流强度Tab.1 GDP and urban traffic flow intensity of Huaihai Economic Zone

2 交通运输与城市经济发展水平分析

城市间的交通运输水平代表了城市经济发展水平以及城市之间的联系强度，是城市网络体系形成的物质基础和必要前提。

选取流联系强度代表城市交通运输水平，选用淮海经济区25个城市2013年的城市GDP来代表城市经济发展水平，利用SPSS 19.0软件分析而得散点图(图1)，可看出二者之间存在相关趋势。进一步分析表明，淮海经济区2013年城市GDP与城市流联系强度的相关系数为0.570，呈正相关趋势。因此城市等级规模可以从交通流相关数据中得到确切的反映。

公路运输与铁路运输是淮海经济区主要的联系方式，因此，城市交通流水平可以在很大程度上代表城市结构体系。城市在交通运输网络中所处等级反映了该城市在所在区域的地位。由此，可以通过研究淮海经济区交通流数据，划分其城市等级，并进一步揭示淮海经济区的空间联系格局，预测其空间发展趋势。

图1 2013年淮海经济区城市流联系强度与GDP的散点图Fig.1 The scatter plot of contacting strength and GDP of Huaihai Economic Zone in 2013

3 城市等级划分

3.1 城市排序

采用主成分分析法求出各因子权重。主成分分析是一种将相同本质变量归入一个因子以减少变量数目的多元统计分析方法。因此，通过主成分分析，可以将具有一定相关关系的多变量的信息用较少的互不相关的综合指标来表征［17］。

采用主成分对淮海经济区城市体系进行定量分析的步骤为:一是以计算得出的联系方向指数、流联系强度、城市引力与集中度系数的原始数据矩阵为基础，进行KMO和Bartlett的检验，检验结果0.842，适合用主成分分析法对此课题进行求权重。二是对原始数据矩阵因子分析，确定主成分为联系方向指数，通过最大方差法进行旋转求得各个公因子的负载权重，取小数点后3位而得负载权重分别为0.234，0.258，0.253，0.255。三是将淮海经济区25个城市的交通流因子乘以各自权重，得出城市各交通流因子的得分与排序(表2)。

3.2 城市等级划分

1)层次聚类分析法。在SPSS 19.0中利用组间连接进行聚类，得出层次聚类谱系图(图2)。结果表明，当全部25个城市按照交通流强度分成四类时，一级城市为徐州;二级城市为蚌埠、临沂、枣庄、宿州、济宁;三级城市为滁州、淮安、连云港、阜阳、泰安、宿迁、德州、商丘、淮南、盐城、淮北、日照、聊城、菏泽;四级城市为亳州、六安、周口、莱芜、信阳。

表2 淮海经济区城市交通流强度排名Tab.2 Urban traffic flow intensity ranking of Huaihai Economic Zone

图2 淮海经济区城市交通流强度层次聚类谱系图Fig.2 Hierarchical clustering pedigree chart of traffic flow intensity of Huaihai Economic Zone

2)图表判别法。以淮海经济区25个城市为横坐标，以表2所得交通流强度为纵坐标做出散点图(图略)。按交通流强度数值降序排列，可以看出25个城市近似排成了1条下降的曲线。观察发现，一些交通流强度相近的城市在一定范围内分组而聚。采用3条与横轴平行的直线自上而下移动，发现当纵坐标分别为600，250，100时，曲线斜率发生突变，因此25个城市被较好的分为四组，前两组城市的组成与层次聚类分析得到的结果相同，第三组的亳州被分到了第四组。因此，图表判别法进一步验证了层次聚类分析法的结论的合理性。

通过对获得的流联系强度、联系方向指数、集中度系数及城市引力的分析，得到城市等级评价指标，形成以地级市为单元的淮海经济区空间等级结构。将淮海经济区内城市划分为4级:一级城市为徐州，其评价指标高达661.487，比第二名多了300左右，是整个区域内交通流要素聚集和辐射中心，在整个淮海经济区的客货运方面占主动性地位;蚌埠(334.342)、临沂(324.495)、枣庄(297.877)、宿州(286.176)、济宁(272.521)为二级城市，在整个区域内具有较强的交通流吸引力，辐射能力次之，此5个城市的集中度系数加和约30%，与徐州一起构成淮海经济区交通流强度的45%，是淮海经济区交通流的中枢力量;三级城市包括滁州(242.228)、淮安(241.672)、连云港(234.935)、阜阳(232.554)、泰安(229.432)、宿迁(182.440)、德州(161.457)、商丘(144.963)、淮南(144.573)、盐城(137.584)、淮北(135.847)、日照(118.867)、聊城(112.641)、菏泽(109.562)、亳州(103.459)共有15个，交通流强度综合占全区的约50%，构成了淮海经济区交通流的基础;评价指标比较低的六安(91.678)、周口(47.297)、莱芜(28.961)、信阳(28.345)作为四级城市。利用ArcGIS 10.0软件对城市等级评价指标建立数据库，根据上述分析结果得出分级后的城市等级图(图3)。

图3 城市等级划分结果及城市空间联系Fig.3 Urban classification results and space contacting figure

4 淮海经济区城市等级空间分布特点

4.1 “一主两副”的多中心城市体系

从空间结构来看，徐州的交通流强度(661.487)远高于其他24个城市，是淮海经济区的中心城市;蚌埠(334.342)、临沂(324.495)则分别作为副中心城市，构成了“一主两副”的多中心城市体系。徐州市不仅是苏北的中心城市，也是淮海经济区交通流的放射中心，与其他24个城市以交通流为纽带进行集聚和辐射;蚌埠和临沂作为构成淮海经济区的皖北版块和鲁南版块的中心，通过承接和辐射，带动版块内部其他城市与中心城市的客货流、信息流和资金流的流动。

4.2 “一心两轴”的发展轴线

根据城市引力数据建立GIS数据库，制作淮海经济区空间联系图(图3)，形成以徐州为相交城市的德州—泰安—济宁—枣庄—徐州—蚌埠—滁州、阜阳—淮北—宿州—徐州—临沂—日照纵横相交的两条发展轴线。淮海经济区的一级城市、所有二级城市及部分三级城市均处在发展轴线上。纵向发展轴线中的城市依托于京沪铁路、京福高速公路，便捷的地理位置使其城市引力远大于位于交通道路旁侧城市，经济发展水平也处于优势地位;横向发展轴线途经陇海铁路、连霍高速公路，阜阳、宿州、临沂和徐州作为淮海经济区东西方向的联系纽带，带动临近城市的经济发展。

4.3 扇形空间联系格局

从城市空间联系来看，流联系强度大于100的城市有徐州、蚌埠、临沂、济宁、枣庄、滁州、宿州、泰安、阜阳、淮安、连云港和德州12个城市，其中徐州、泰安、枣庄、宿州、济宁、阜阳集中度系数均大于0.05，其余几个城市也不低于0.04;据统计计算可知，上述城市的联系方向指数得分与城市引力得分均位于淮海经济区前50%。由此形成了以徐州为中心的北至泰安、西至阜阳、向东南方向发展的扇形空间发展格局(图4)。

图4 城市空间发展格局Fig.4 The urban space development pattern

5 结论与讨论

淮海经济区基本形成:1)以徐州为一级城市，以蚌埠、临沂、枣庄、宿州、济宁为二级城市，以滁州、淮安、连云港等城市为三级城市，以六安、周口等城市为四级城市的城市等级体系;2)以徐州为中心，蚌埠、临沂为副中心的“一主两副”的多中心城市体系;3)以徐州为相交城市的“一心两轴”的发展轴线;4)以徐州为中心，北至泰安，西至阜阳，向东南方向发展的扇形空间联系格局。

需要指出的是:1)通过构建城市GDP与流联系强度(城市交通运输水平)的散点图，证明城市经济发展水平与交通运输水平呈基本正相关。但不能排除人口密度、地理位置等客观因素的影响。2)构建城市引力模型过程中，取两城市实地距离作为阻抗大小，忽略了运输成本和实际路线等因素对交通流的影响，因此结果会存在一定的偏差，但是对于定性分析区域空间结构并不存在太大的影响。3)由于数据的缺乏，研究停留在2013年，未能涉及淮海经济区城市体系的历史演变。

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