City-Dyad Analyses of China's Integration into the World City Network
（中国融入世界城市网络的城市成对分析）
本文利用基于高端生产性服务业企业办公点全球分布的连锁网络模型，来研究北京、上海、香港和其他主要的世界城市之间的联系。
首先概况出指导数据收集并支持后续分析的全球城市网络联系模型。然后研究北京、上海、香港与全球城市网络中其他城市的联系度。接下来比较研究北京和上海，发现这两个城市与其他世界城市在联系度上不同的倾向性。最后对2000-2010年间北京、上海、香港、纽约和伦敦相互之间的联系度进行分析。文章的总结部分提出了未来需要进一步研究的问题。
1、世界城市网络分析
根据Sassen的定义，全球城市被看作一个金融、专业服务和创意的生产地和市场。跨国公司越来越依赖金融服务、会计、广告、法律和管理咨询这些高端生产性服务企业。在这个过程中，高端生产性服务企业扩展了全球市场成为跨国企业。某些世界城市中高端生产性服务业的集聚使这些城市成为了商业服务中心，进而在经济全球化中占据核心地位。
2、数据收集和研究方法
研究方法以城市-公司矩阵为基础, vi,j是指城市i在公司j的办公网络中的重要程度。这个重要程度主要依据城市中这家企业的办公点的功能和规模的判定。通过城市-公司矩阵，城市a和城市i之间的联系度（The city-dyad connectivity between cities a and I, CDCa-i ）可以被定义为：
[CDCa-i=iVaj×Vij(where,a≠i) (1) ]
两个城市之间的联系度可以用来测量任意两个城市之间的工作流。这是基于一种假设，高级别的办公点越能产生更多的工作流，因此两个拥有更高级办公点的城市之间的联系被认为会更强。
城市a的全球网络联系度(The global network connectivity of city a in this interlocking network, GNCa)通过将城市a同网络中其他所有城市的联系度进行叠加得到：
[GNCa=iCDCa-i(where,a≠i) (2)]
数据收集过程包括两个部分。首先研究中涉及的高端生产性服务企业来自2010年从不同的行业中选择的各个行业内规模最大的企业，其中金融业75家，其他行业各25家，一共选取了175家企业。世界城市的选择在之前全球化及世界城市研究网络（Globalization and World Cities Research Network, GaWC）的研究基础上综合考虑城市人口（大于200万）和功能（所有大于100万人口的城市的首都）加入一些新的城市，最后确定了526个城市。
175个公司在526个城市中的办公点的服务价值评价主要来自从这些企业的官方网站上收集的两方面信息：第一个是城市中办公点的规模（比如员工数量）第二是办公点的功能（比如区域总部）。通过收集来的信息将企业城市中办公地点的服务价值从0到5按照如下规律进行排列。拥有企业总部的城市得分为5，而没有企业办公点的城市得分为0。城市中企业的典型办公点得分为2，如果办公点有缺项（比如律师事务所中没有合伙人）得分降为1，规模特别大的办公点得分上升为3，具有特别重要的独立自治权功能的办公点（比如区域总部）得分为4。最后组成一个526个城市×175家企业的矩阵。
3、在全球城市网络中对中国城市进行分析
对涉及到中国城市的城市联系组合进行分析研究，发现中国城市同全球城市之间联系很紧密。全球20个最紧密城市联系组合中涉及中国城市的有7个。
在两个城市之间的联系度和城市全球网络联系度的基础上计算两个城市之间的相对联系度（The city-dyad’s connectedness relative to the two individual cities’ connectivity, CDR）。两个城市之间的相对联系度的高值意味着很多企业选择在这一对城市中设置重要办公点，两个城市通过这个特别的联系可能会发生很多额外的业务。
[CDRa-i=CDCa-i/(GNCa×GNCi)(where,a≠i) (3) ]
城市全球网络联系度排行前20名的城市中只有三个是中国城市，但是在两个城市之间的相对联系度排行中前38位的城市组合中有一半的都涉及中国城市。三个主要的中国城市之间的相对联系度排名全球4到6位，从中可以看出三个中国主要城市之间密集的工作流。
4、北京、香港、上海之间不均衡的联系度
全球城市网络中存在明显的地域性：城市之间的强联系很多集中在世界区域（比如欧洲、亚太地区）和大国（比如美国、中国）的经济空间。联系度最强的城市组合常常是地理空间上接近的城市，例如与芝加哥联系最强的城市是洛杉矶、与巴黎联系最强的是伦敦、与悉尼联系最强的是新加坡、与马德里联系最强的是巴黎。
进一步分析中国三个主要城市发现，香港和新加坡相对联系度最强，然后是上海、北京。上海和香港的联系度最强然后是北京，不过北京和上海的联系要超过北京和香港的联系。这里展示了企业办公点选址的微妙操作对中国城市之间联系的影响。尤其值得注意的是香港与其他世界城市之间的联系度很紧密，而且联系度最高的城市中有两个不是中国的城市（伦敦和新加坡），这说明香港不仅仅是中国的门户还是中国同亚太地区联系的中枢。
对一个城市在全球两个城市之间联系度排名前40位的城市组合中出现过的频率进行排名，然后再与之前城市全球网络联系度的排名相比较后发现，法兰克福的排名上升最多而迪拜的排名下降最多。中国的三个主要城市中，香港和其他城市的联系很密切仅仅次于纽约和伦敦，上海超过新加坡上升到第4位，而北京超过巴黎跃升至第7位。这表示在这之前的研究低估了中国城市在全球城市网络中的地位。
5、上海和北京的比较研究
对城市全球网络联系度排名前50的所有城市同上海和北京的联系度进行比较后发现:
（1）倾向联系北京和上海的城市数量差不多（北京23上海25），但全球排名前20的城市同上海的联系度更强（上海11北京7）。这同上海的城市全球网络联系度的排名更高有关，但更为重要的是这表示上海在商务发展方面更具有战略优势。
（2）在地理区域上的分布不同，和北京联系度更强的城市包括了除了香港以外的亚太地区的大部分城市。这与前人一些研究中提出的“权利和市场”讨论相符合，很多跨国企业在选择中国的主要办公地点时，考虑政治因素超过商业优势。
（3）首都城市往往同北京有着更为紧密的联系。
（4）欧洲的城市同上海的联系要超过同北京的联系（13比6）。
（5）在同美国的城市联系方面，上海和北京差不多（6比4），不过上海的这6个城市中包括了美国城市全球网络联系度排名前5的城市以及第7的城市迈阿密。
（6）4个拉丁美洲的城市中三个更倾向于和上海产生紧密联系，其中圣保罗和上海的联系尤其突出。
（7）这50个城市中唯一的非洲城市约翰内斯堡同北京的联系度更强。
6、2000-2010年城市间联系度变化研究
比较分析在2000年和2010年上海、北京、香港、伦敦和纽约五个城市间联系度的变化情况可以发现：
（1）10年之间，上海是同其他四个城市的之间的联系度上升的最多的城市。其中与北京的联系度增加的最快。这很明显的展示出上海在世界城市网络中日渐重要的地位。
（2）北京仅次于上海是上升的第二快的城市。北京同上海的强联系证实了两个城市之间存在密集的工作流，其结果上海和北京互相促进了对方的发展。
（3）香港同北京、上海的两个城市之间联系度上升，同伦敦和纽约的两个城市之间联系度下降。这不应该被解读为1997年香港回归后国际地位下降造成的影响，而是香港在世界城市网络中的重新定位。香港同上海和北京之间增加的潜在工作流弥补了同纽约和伦敦之间减少的工作流联系。
（4）同香港的相似，伦敦和纽约的城市之间联系度下降的幅度和它们与香港之间联系度下降的幅度差不多。这是源自两个城市对于全球城市发展战略的重新定位，将战略重点从北大西洋转移到其他世界城市网络密集的地区，比如他们与北京上海的联系度增强弥补了与其他城市联系度的减少。
通过对10年间城市联系度变化的分析可以发现中国的三个主要城市已经成为世界城市网络中的关键战略节点城市。
7、总结
本次研究重新分析了中国城市在世界城市网络中的地位和作用，并在以下六个方面提出了未来研究的方向。
（1）尽管都经历着房地产市场迅速发展的时期，但中国的城市和迪拜在与世界城市之间的联系度上存在明显的差别。中国城市与其他城市更强的联系是否能让中国城市变得更加具有弹性，能够增加多少弹性？
（2）北京和上海相比，在与其他城市的联系上展现出明显的政治特色。这个政治过程在世界城市网络形成中扮演了什么的角色？
（3）北京和亚太地区的城市联系度很高。这是否是在意味着北京与亚太地区的城市之间已经初步形成了依存关系；如果该假设成立，那么这种依存关系将产生什么样的影响？
（4）相比北京，上海和世界上一些重要的全球城市有着更强的联系度。这是否意味着上海在全球城市网络中的地位更有弹性？
（5）21世纪的第一个10年里上海在与其他城市的联系度上上升很快。这种趋势能否持续？
（6）香港已经开始成功的重新定位自己的发展。这对于在香港设立办公点的企业而言到底意味着什么？
来源：TAYLOR P, DERUDDER B, HOYLER M, et al. City-dyad analyses of China's integration into the world city network[J]. Urban Studies, 2014, 51(5)：868-882.
（供稿：邱松）
The interaction mechanism of high speed railway and urbanization research - based on system dynamics（高速铁路和城市化的互动机制研究——基于系统动力学）
当前，中国高速铁路网的建设全面推进，城市间联系不断强化，整合程度不断加深。但是，高铁建设亦面临着建设资金短缺，投资回报估算困难等诸多问题，而其中一个关键问题就是高铁建设对于设站城市城镇化进程究竟带来怎样影响。本文选取全国第一条高速客运专线，也是中国第一条时速300km以上的城际高铁——京津高铁为对象，使用系统动力学（SD模型）为理论基础/研究方法，具体分析了高铁建设对于北京与天津两市城镇化的影响情况。
作者首先回顾了铁路运输从1825年正式投入使用，到1950年代因为航空运输与公路交通迅速发展而没落，再至1970年代后以日本新干线、法国TGV建设为代表的高速铁路发展的崛起过程；指出高速铁路因为其高速度、大运量、低能耗、轻污染的特点是现代城市社会经济发展的重要需求。截至2010年5月，全球13414km的高铁里程充分说明高铁是铁路运输发展的共同趋势。并具体分析指出，高速铁路建设对城镇化进程的作用主要体现在三个方面：稳定的安全运输保障；高效的运输服务；高效、可靠、低碳的交通产业发展。就高铁影响来看，对于单一城市，主要是提升城市辐射力，刺激周边地区发展；对于区域内城市间，则能促进区域内不同城市的经济文化交流，推动城市间协作；对于区域与区域间，高铁有利于经济带的形成；在国家层面，有利于高铁产业发展与产业集群形成，刺激产业升级与资源整合。
文章指出，一直以来，针对高铁建设与城镇化关系的研究都是重要的研究内容，也有学者利用系统动力学进行解释，但因其模型中存在一定问题导致模型的解释性较弱。而本研究区分户籍人口与流动人口，同时修正了2008年经济危机的影响，使得模型更加准确有效。
作者在模型中假设京津高铁建设不会影响模型中各变量的数值，例如两个城市的财政支出与固定资产投资。在模型的起始时间选择上，因为两个城市的联系整合程度（urban integration level）在年内变化不易区分，高铁2008年建成，故对于普通铁路情况预测采用2007年为基准年，而高铁情况预测则选取2009年为基准年。考虑2008年全球经济危机的影响，研究参考全国GDP变化情况对于北京与天津的GDP增长率进行了修正，而因为北京全球化程度更高、所受影响较大，故修正时间包含2008年与2009年，天津则只是修正了2009年GDP增速。
模型构建中，选取的水平变量（accumulation variables）为城市GDP、户籍人口、流动人口；速率变量为城市GDP增长率、户籍人口增加值、流动人口增加值；同时，利用了人均GDP、财政支出、社会固定资产投资、就业率、千人专利拥有率、城市吸引力系数等工具变量（instrumental variables）。作者特别指出，区分户籍人口与流动人口的必要，同时指出，城市吸引力系数主要通过经济、科技、教育、医疗、就业5个方面进行评价。系统边界确定的过程中，研究者划分了“高铁对于城镇化影响”及“城镇化对于高铁建设影响”两个子系统，并指出各变量间影响关系。在此基础之上，绘制出因果关系图及模型流图，并通过已有相关数据得到水平方程与速率方程，以完成系统动力学模型组的构建。
分析过程中，研究首先对比了2008年至2011年，北京与天津两市在GDP总量、人口总量、财政支出、固定资产投资、人均GDP五方面在没有高铁（预测情况）与存在高铁（实际情况）间差异。指出对于北京而言，在这一时期存在高铁情况下仅有人口数量要大于无高铁情况，另四方面均少于无高铁情况；而对于天津而言，这一时期有高铁情况下五方面表现均优于无高铁情况。其次，利用趋势外推，对比了两市在2013年至2020期间，有无高铁两情况下以上所举五方面表现情况进行了对比。分析表明，约在2015年，高铁影响下的北京将在所举五方面全面超越无高铁情况；而天津则能一直受益于高铁建设，长期优于无高铁情况。
最后，作者分析认为虽然短期看来，京津高铁建设引导北京经济资源流入天津，但长远看来，将对两市均产生积极作用。同时，流动人口是总人口增加的重要原因，而户籍人口则因户籍政策的控制将会较为稳定。
本研究选取了第一条高铁作为研究对象，使得研究背景相对简单。而伴随高速铁路网的逐步完善，高铁对于城镇化的研究无疑将会更加复杂，模型设计难度也会大幅度提升。研究设计充分利用现有研究基础，并明确提出优化路径，值得学习与推广。
来源：LIU J S, KE X S, GUAN Z L, et al. The interaction mechanism of high speed railway and urbanization research —— based on system dynamics[J]. Advances in Transportation Studies an International Journal, 2013(Special Issue): 111-122.
（供稿：顾浩）