提要
利用要素流大数据分析城镇在动态网络中的中心性是测度城镇中心性的重要视角,但忽略了信息时代城镇要素系统“动静交织”的特征。将居民的活动强度与活动场所纳入城镇中心性的分析,提出了“微观居民活动+中观活动场所布局+宏观城镇社会经济运行”的多维视角下、“动静结合”的分析方法,并利用新浪微博签到、百度POI 及统计年鉴等多源数据构建了具体的测度框架。对常州市的城镇中心性进行了测度并应用于现状城镇等级结构的划分,识别出“中心城区错位、中心镇数量不足、城镇等级空间失衡”的“哑铃式”现状城镇等级结构。所提出的研究思路与方法适用于市、县域尺度城镇中心性的分析和城镇体系的规划。
关键词
多源数据;城镇中心性;“动静结合”;常州市
(全文刊登于《》2019年第3期)
城镇中心性是指中心地为其他地区提供服务的能力,而城镇中心性的测度对区域的协同发展、资源的合理配置及城镇体系的科学规划起着至关重要的作用(Christaller,1966)。基于“中心地”理论,利用统计数据对社会经济空间进行静态、宏观的评估是测度城镇中心性的传统方法(Christaller,1966; Kresl, et al,1999; 王丽,等,2013)。近年来,信息和通信技术(Information and Communication Techonolog,以下简称“ICT”) 的快速发展使得城镇从等级特征明显的节点发展成关联紧密的网络(Castells,2011;甄峰,等,2012;秦萧,等,2013;甄峰,等,2014;Kellerman,2016),利用交通流数据或手机信令数据分析城镇之间的人口流联系,进而测度城镇节点在人口流网络中的中心性是目前流行的研究方式(宋伟,等,2008;钟业喜,等,2011;钮心毅,等,2017)。相比交通流数据,手机信令数据可以表征人口流的全部交通出行方式,因此在模拟城市联系时更为准确(丁亮,等,2016)。但是,手机信令数据也存在获取成本高、通信基站空间分布不均等缺陷,限制了其在规划实务中的应用与推广。
社交网络的普遍使用为研究城镇体系提供了新的契机。例如,Shen,等(2016)利用社交网络签到数据研究了天津市的城市空间结构;Zhen,等(2017)利用新浪微博数据划定了长三角城市群的空间范围。与交通流数据和手机信令数据相比,社交网络签到数据获取免费、数据源丰富、空间精度高(以个体用户的经纬度记录空间位置),适用于不同空间尺度下的城镇体系研究。
然而,大数据的出现只是将研究城镇中心性的视角从物质空间的描述转移到活动空间的刻画,目前尚缺乏两者结合的方法框架。就测度城镇中心性而言,“动”、“静”视角的交互及多源数据的整合有其必要性。一方面,场所空间和流空间相互依存、难以分割:场所空间是不同流要素在聚集作用下形成的物质实体,其吸引居民的活动并提供空间载体,居民的活动则随着时间的推移影响着场所空间的分布与形态,两者交织构成了城镇(秦萧,等,2017)。另一方面,“大”、“小”数据各有应用价值,适宜补充使用:“大数据”可以提供海量微观个体的动态活动信息,以弥补“小数据”连续性和客观性的不足(吴志峰,等,2015; Liu, et al,2015);“小数据”能从多维度描述城镇静态的宏观发展水平,提升“大数据”的稳定性并规避冗余信息的误导(Graham,2013; Kellerman,2016)。因此,“大小数据”的结合有利于增强城市研究结果的科学性。此外,由于乡镇尺度统计数据及动态流大数据的匮乏,现有研究在市、县尺度存在空白。如何利用“有限的数据”探讨适宜市、县尺度的城镇中心性测度方法并应用于规划实务是规划学者关注的热点。
本文利用新浪微博签到、百度POI及统计年鉴等多源数据测度常州市城镇的中心性,并应用于现状城镇等级结构的划分,以期实现两个方面的价值:理论上,基于“动静结合”的思路,构建多源数据支撑下的城镇中心性测度框架,为相关研究提供思路与方法借鉴;实践上,识别常州市城镇中心性分布的现状特征和问题,为其新一轮总体规划的编制提供政策建议。
1 研究思路、技术框架与研究方法
1.1 “动静结合”的城镇中心性研究思路
“流动”是信息时代城镇要素系统的主要特征。ICT 的发展提升了个体活动、传统物质场所空间,乃至整个区域的“流动性”。具体来说,随着“移动式”生活方式的普及,居民活动的范围与时间均表现出极大的弹性,成为“流空间”的主要缔造者(席广亮,等,2016;席广亮,等,2017)。作为居民活动流的空间载体,传统场所空间在ICT 的影响下则表现出空间边界逐渐模糊、功能更加复合、选址更为灵活、场所间关联更加紧密等新特征(席广亮,等,2016;席广亮,等,2017)。区域则从层级分明的等级体系向多中心网络发展:中心区域的复合功能空间增多,通过进一步集聚人流,巩固在要素流网络中的中心地位;边缘区域凭借资源优势和时空压缩的机遇形成新的流要素聚散中心,对单中心、圈层式的空间结构发起挑战(Hjorthol,等,2009)。换言之,ICT 对城镇的社会经济组织产生了系统性的影响,“完全静止”的物质要素不再存在,“流动性”理应纳入城镇中心性的分析。
然而,由于所有要素同时保留着地理空间的特征,“动静结合”才是测度信息时代城镇中心性的科学视角。事实上,信息使用的空间不均衡,以及信息化影响下的个体差异,使得居民的日常活动并未完全摆脱区位的制约,而场所的主要功能和范围仍有较为明晰的界定,区域的等级体系在一定时段内也不会发生剧变(席广亮,等,2013)。尽管ICT 对城市要素的作用由于形式不同而难以量化,但可以根据要素的区位自由度将城镇中心性的构成剖析为三个层次:一是以小时和天为移动周期的微观个体的时空行为活动,可以从近乎纯动态的视角揭示城镇“流空间”的组织,进而测度城镇在人口流网络中的中心性;二是以天和月为变化周期的中观活动场所的布局。活动场所为拥有相同活动目的的群体提供空间,并在人的利用与评估中进行调整。但场所功能和布局的变化受到人力、租金、土地性质等因素的影响,因此“流动性”相对适中,能够表征城镇在居民不同类型活动网络中的中心性。三是以年为跨度的宏观区域的社会经济运行水平。区域在空间上包含旅游、居住、工业等多个功能板块,是“流”与“场所”的汇聚地及产生作用的结果。个体人或场所的移动及运行情况通过长期的交互发展,最终影响区域的人口规模、经济实力、基础设施建设强度等统计指标,因此适宜从纯静态视角测度城镇中心性。人的活动、活动场所的分布,以及区域的运行之间因果交织,是从微观到宏观、由“静”至“动”,测度信息时代城镇中心性的不同视角(图1),统筹城镇在这三个视角下的中心性是研究信息时代城镇体系的重要环节。
图1 “动静结合”的城镇中心性研究思路
1.2 多源数据支撑下的城镇中心性测度框架与方法
基于多源数据的城镇中心性测度框架包含数据采集与处理、城镇中心性指标体系构建、总体城镇中心性指数测算三个部分(图2)。
图2 多源数据支撑下的城镇中心性测度框架
数据采集与处理:首先,采集新浪微博签到数据。采集时间宜包含连续的工作日与休息日,并根据用户ID、签到时间、签到地点三个字段提取可以表征人口流动情况的微博流。其次,以镇、街道为地理空间单元采集百度POI、统计年鉴及矢量路网数据。
城镇中心性指标体系构建:基于“动静结合”的研究思路,构建三级指标体系(表1)。
城镇中心性为一级指标,由人口流动中心性、活动场所布局中心性和社会经济运行中心性三个二级指标构成,每个二级指标包含相关的三级指标。三级指标的选取依据与处理方法如下:
(1) 人流联系度与隶属度
社会网络分析中,由于节点相互之间多少都有要素的流动,因此要素流动的强度与比例对测度节点的中心性至关重要(Hughes,1992)。人流联系度反映了城镇节点间的人口流动强度,用微博流的流入量与流出量之和进行表示。
式1 中,Ri 为单元i 的人流联系度;Rij 是单元i 与单元j 之间微博流流入量与流出量之和;n是研究单元的数量。
人流隶属度体现了城镇节点对其他节点的吸引力。以微博流流入、流出量的比例表征人流隶属度。
式2 中,Fij 为单元i 和j 之间的人流联系度占j全部人流联系度的比例。式3中,Fi是单元i的人流隶属度。
(2) 场所空间分布熵
《国家新型城镇化规划(2014—2020 年)》提出“人本空间的营造”,人本需求成为未来建设活动场所的基本导向。基于人的生产、生活需求,将活动场所分为工贸、休闲旅游与综合服务三类(表2),借鉴区位熵的概念,测算工贸、休闲旅游与综合服务类百度POI的空间分布熵,以反映城镇布局不同类型活动场所时的中心性:
式4中,LQij为单元i的j类型活动场所的空间分布熵;Qij 为单元i 空间范围内j类型活动场所的百度POI数量;Qi为整个研究范围内所有类型活动场所的数量;Qj为整个研究范围内j类型活动场所的数量;Q 为整个研究范围内工贸、休闲旅游、综合服务活动场所的总数。百度POI的场所类型划分标准如表2所示。
(3) 人口规模、经济实力与交通设施建设
城市规模是城镇中心性的传统表现形式,但学界对城市规模的影响因素并无定论。Henderson 提出人口规模可以表示城市规模,而经济实力与基础设施对人口的集聚有突出的积极影响(Henderson,1987;覃一冬,2012;盛科荣,等,2013)。考虑到镇、街道统计数据的获取性,以研究单元内的总人口、GDP 与县道及以上等级公路的长度表征人口规模、经济实力与交通设施建设,进而分析城市的规模。
城镇总体中心性指数测算:城镇总体中心性指数由各级指标逐层汇总所得,即上级指标是对应的下级指标之和。为消除量纲,在计算一、二级指标之前,对第三级指标的数据进行极差标准化处理。在探讨城镇总体中心性指数之前,宜系统地分析各维度的城镇中心性。
2 常州市城镇中心性的测度及规划应用
2.1 常州市概况及数据采集
图3 常州市域城镇布局规划
截至2018 年末,常州市下辖5 个市辖区和一个县级市(溧阳市)。《常州市城市总体规划(2011—2020 年)》(现版总规) 确定了“1-2-9-17”的市域城镇体系,即1 个中心城市(常州市中心城区)、2 个二级中心城市(金坛城区和溧阳城区)、9个中心镇,以及17个一般镇(图3)。需要说明的是,三个城区在空间上均包含一定数量的镇和街道。目前,常州新一轮的总体规划启动编制,测度城镇中心性是总规编制的重要前置性工作。考虑到研究逻辑的连贯性和对新一轮总规的指导意义,沿用现版总规中的城区空间范围和城镇数量,重点关注建制镇、街道的中心性测度、现状的城镇等级结构以及未来的优化方向。研究数据的采集情况如下(表3、图4):
图4 常州市域微博流数据提取
2.2 常州市城镇中心性测度结果
2.2.1 各维度城镇中心性测度(人口流动中心性、活动场所布局中心性、社会经济运行中心性、城镇总体中心性)
(1) 人口流动中心性
人口流动中心性呈现出“三核一片、东高西低”的空间分布特征。三核是中心城区、金坛城区与溧阳城区,一片是市域东部,其人口流动明显强于市域西部(金坛区和溧阳区)(图5-A)。人流联系度与隶属度的空间分异特征较为相似:三个城区在居民流动网络中占据主导地位。中心城区周边的城镇节点对人流要素的集散作用与和城区的距离呈反比,总体保持在较高水平。金坛区和溧阳区内网络结节性强的城镇节点较少(图5-B、图5-C)。
图5 城镇人口流动中心性测度
进一步分析“流空间”结构,可以看出,市域东部的新北、天宁、钟楼、武进四区内人口流动频繁、相互关联紧密(图6)。金坛区内,人口流动主要围绕城区组织,但同时受到市域东部的强力牵引。溧阳区的人口流网络相对孤立,各城镇节点围绕溧阳城区形成“星状”结构,凸显出溧阳城区的核心地位(图6)。
图6 “流空间”结构
(2) 活动场所布局中心性
活动场所的布局呈现出“三心一圈”的空间结构。“三心”是活动场所高度集聚的三个城区,其中中心城区的湖塘镇成为场所布局中心性最高的节点(图7-A)。嘉泽镇、春江镇、洛阳镇等城镇形成了中心城区外围的“一圈”,这些节点与中心城区的核心地段有一定距离,因此各类场所的配置较为齐全,以满足当地居民的生活生产需要(图7-A)。金坛城区和溧阳城区是市域西部仅有的中心性较强的节点,其余城镇的活动场所布局偏少(图7-A)。
工贸、休闲旅游、综合服务三类活动场所的空间分布特征相差较大。工贸方面,中心城区北部、东部的乡镇集聚了大量的企业,而城区的核心地段出现了工贸场所的“真空”,说明传统工贸产业已转移至城区外围(图7-B)。不同的是,金坛和溧阳的城区分别布局着省级工业经济开发区,是工贸企业选址的重要场所,因此这两个城区的工贸场所布局中心性远超周边乡镇(图7-B)。相比工贸场所,休闲旅游场所的布局更加集中,“旅游胜地”天目湖镇成为第一层级(0.42—1.00) 中仅有的城镇,“花木之乡”嘉泽镇紧随其后,但大多数乡镇的中心性位于最低层级(0.00—0.02)(图7-C)。综合服务场所的布局表现出由城区向外围乡镇圈层式衰减的规律。中心城区的湖塘镇的中心性最高,并和相邻街道构成了市域的综合服务核。金坛区和溧阳区城区以外的乡镇几乎没有承担综合服务的功能(图7-D)。
图7 活动场所布局中心性测度
(3) 社会经济运行中心性
社会经济运行水平的分布相对均衡。中心城区的春江镇、湖塘镇、金坛城区,以及溧阳城区位于第一层级(1.19—2.38)(图8-A)。中心城区内部形成了南北向的带状中心性高值区,城区的外部则有邹区、横山桥、雪堰等多个发展较好的乡镇(图8-A)。金坛区和溧阳区内乡镇的发展差异较小,上兴镇、薛埠镇和天目湖镇较为突出,前者的农业颇具规模,后两者旅游资源丰富,产业的优势促进了三地社会经济的发展(图8-A)。
具体到各项统计指标,人口高度集中在市域东部(图8-B)。中心城区外围乡镇的人口中心性总体高于城区内部,这与中心城区主要提供就业和区域公共服务的职能定位有关。经济规模则凸显出城区的辐射带动作用:金坛城区的经济实力最强,溧阳城区与中心城区中的多个街道组成第二层级(0.23—0.47),而市域西部的所有乡镇(尧塘镇、儒林镇除外) 均位于最低层级(图8-C)。交通设施中心性的空间分布较为分散,市域的东部与西部都有第一层级的乡镇,由于关注的是公路而非城市道路的建设情况,中心城区内出现了一定范围的中心性低值区(图8-D)。
图8 社会经济运行中心性测度
(4) 城镇总体中心性
结合动态与静态视角,常州市的城镇总体中心性表现出“东强西弱”的空间特征。市域东部集聚了大量第二层级(1.60—2.81) 及以上的镇或街道,湖塘镇和溧城镇成为全市中心性最高的节点(图9)。市域西部城镇的中心性整体不强,但金坛城区、溧阳城区及天目湖镇表现突出(图9)。从各层级的构成来看,除了第一层级仅有两个镇以外,第二(18个)、三(22个)、四(19个)层级的城镇数量大致相当。
图9 城镇总体中心性测度
2.2.2 基于城镇总体中心性的现状城镇等级结构划分与优化建议
(1) 现状城镇等级结构划分
将三个城区内各单元的总体中心性的平均值作为城区的总体中心性指数,依照现版总规将城镇划分为四个等级,识别出“4-9-6-10”的“哑铃”型结构(图10)。4个中心城市指金坛城区和尧塘镇,以及溧阳城区和天目湖镇,它们两两组成了市域的核心增长极(图10)。除金坛区的薛埠镇以外,9 个副中心城市中的8 个位于市域东部。尽管中心城区中部分镇、街道的中心性在全市优势明显,但由于中心城区范围过大,其总体中心性层级只对应副中心城市(图10)。作为承接和扩散发展要素的重要节点,6 个中心镇分布于市区和溧阳区,金坛区内没有中心镇(图10)。10个一般镇中的8 个集聚在市域西部,说明常州东、西部间存在巨大的发展差距(图10)。对比现版总规中空间分布相对均衡的“金字塔”式城镇等级结构,可以发现,多源数据支撑下的实际现状呈现出“中心城区层级错位、中心镇数量不足、城镇等级空间失衡”的现象。
图10 基于城镇总体中心性的现状城镇等级结构划分
(2) 优化建议
学界对城镇等级结构的合理性评判素来持有争论,“垄断型的首位式”、“均衡型的分散式”及“协调型的金字塔式”都有可取之处。但一般而言,对于工业化向信息化过渡的城市,序列特征明显、空间分布均衡的“金字塔式”结构更有利于控制各等级城镇的数量和规模,并避免城镇的同质化竞争。因此,从促进区域协调、城乡统筹的角度对常州市的城镇等级结构提出优化建议:
缩小中心城区范围。现版总规中的中心城区范围过大,超出了常州市的功能空间尺度。以常州中心城区的主城区(人口约200万人) 为例,其相当于上海的中环至外环尺度、北京的四环至五环尺度(人口约1 000万人)(图11),这直接导致了常州中心城区内镇、街道数量过多、发展水平差异过大、中心城区的整体实力不强。未来应聚焦打造现代服务业集聚、功能复合、风貌优良的紧凑型中心城区。
图11 常州中心城区空间尺度分析(与上海比较)
培育市域西部高等级城镇。目前,常州市域西部的城镇综合实力普遍较弱,中心镇数量不足,形成了“发展的凹陷区”。但同时金坛、溧阳城区的发展态势良好,对临近乡镇的辐射带动作用突出,城区空间范围有外扩趋势。未来应加速发展金坛经济开发区和溧阳经济开发区,进一步增强其集散人口、知识和技术等流要素的能力,进而带动周边城镇等级的提升。
完善区域交通网络。常州市的高等级城镇分布有着明显的交通指向性,交通设施建设的不足是市域西部发展孤立而滞后的重要原因,但这同时也是一个“机会窗口”。应加速打造串联溧阳、金坛生态及休闲旅游资源、衔接常州市域东部、连接长三角其他城市的旅游公路,以创新思维完善区域交通网络。
3 结语
本文利用多源数据探讨了“动静结合”思路下的城镇中心性测度框架。此框架与规划实务结合紧密:微博签到数据、百度POI数据的获取和处理难度低、精度高,可以较好地替代手机信令数据,以分析流要素网络的结构。此外,通过综合指标体系的构建,以及空间分析、描述统计、归纳等方法的交互使用,拓宽了信息时代城镇中心性的研究视角。在测度多维度城镇中心性的基础上,划分了常州市现状城镇等级结构,并提出优化城区范围、培育西部中心镇和加速区域交通网络建设等建议。
本文存在两个方面的不足。一是城镇之间除了人流联系,还有许多其他类型的联系,如货物流、金融流和信息流等,整合不同类型的流要素可以更加全面地分析“流空间”视角下的城镇中心性。二是可以探讨利用统计数据及文本大数据从开放程度、产业集群、重大项目布局、政治制度等方面描述传统物质空间的方法,进一步“释放”“大”、“小”数据结合的优势。
(感谢吴志强院士对本文的指导。)
作者简介
李哲睿,南京大学建筑与城市规划学院,博士生
甄峰,南京大学建筑与城市规划学院教授,博导
黄刚,常州市规划设计院副院长、高级规划师
秦萧,南京大学建筑与城市规划学院助理研究员
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