解释城市｜一个城市更愿意与相似城市还是互补城市互动？_

【编者的话】

在城市网络中，一个城市倾向与相似的城市还是互补的城市构成互动关系？网络的同配性(assortatvity)就是这方面的准确反馈。本期解释城市笔者将解释网络的两种类型，同配网络和异配网络，并通过三大具体网络来分析疫情对全球城市网络同配性的影响。

一、同配网络还是异配网络？两者不同网络的影响

城市网络中，一个城市外部连接或者形成互动的城市数量称为该城市在网络中的度，这是测度城市在网络中枢纽地位的重要指标，度越高说明城市的外部联系越广泛，在网络体系中的重要性也就越高。笔者也介绍过，根据GaWC的测算，伦敦和纽约一直都是全球城市网络中度最高的城市。

如果在该城市网络中，一条表示城市互动的连边上两个节点城市都是度相对较高的城市、或者都是度相对比较低的城市，那么这样的网络就是同配网络。

简言之，同配网络就是城市作为节点更倾向于与自身度数相仿的其他节点建立连接关系。在这种网络中，度较大的城市往往相互连接，形成一个高度连接的核心，而度较小的节点则环绕在这个核心周围。这种结构特点使得同配网络在某些方面具有特定的动力学行为。例如，在城市创新方面，论文合作或者专利合作往往在具有明显创新资源的城市之间广泛传播，很难扩散到那些度较小的外围城市，这就是为什么大都市在创新方面需要承担更多责任。

此外，如果城市个体社交网络是同配网络（目前发现，大部分社交网络都有同配网络的特征），那么传染病更容易在城市中部分个体之间传播，从而持续存在，但可能较难扩散到那些度较小的外围节点，这就是大部分传染病的影响范围相对有限的原因。

相反，如果一条边上的两个城市，一个城市的度较高、一个城市的度较低，这种连接方式形成的网络就是异配网络。在这种网络中，度较大的节点倾向于散布在整个网络中，而不是集中在一个核心区域。这种分布方式使得异配网络在结构和功能上表现出与同配网络不同的特点。异配网络往往具有较小的最短路径长度，这意味着信息或资源在网络中的传播效率可能更高。

然而，异配网络的健壮性相对不足，因为一旦城市节点出现缺失或故障，可能导致整个网络的连通性受到严重影响。比如，有学者研究了纽约、伦敦、巴黎部分城市的道路网络，这些城市的道路网络在某种程度上都是典型的异配网络，这些城市中那些大度节点（如大型交通枢纽或主要道路节点）往往倾向于与小度节点（如次要道路或较小的交通节点）相连。这种连接模式有助于实现交通流量的有效分配和疏导，确保交通网络的连通性和效率。但也意味着一旦一些节点路口出现问题，整个城市的交通就会面临较大压力。

其实，判断一个城市网络是同配还是异配的过程并不复杂。只需要把所有连边左右两边的两个城市的度列出来，根据两组度向量计算的相关性系数（笔者此前介绍过城市研究中相关性系数的重要性。通过相关性可以知道两个事物是否是走向共同的趋势还是相反的趋势）即可判断。如果相关性系数在0到1之间，那么网络就是同配网络；反之，在-1到0之间就是异配网络。由此可见，同配网络就是城市连接度正相关的网络，异配网络就是城市连接度负相关的网络。

最后，同配网络和异配网络的差异还表现在应对网络结构变动方面，当对网络施加可播散的扰动时（比如疫情来袭），同配网络可能会出现稳健性下降的情况，而异配网络则能使扰动规模衰减，从而保持其结构的动态稳定。这种差异使得异配网络在某些需要快速适应和恢复的场景中可能更具优势。

图1 同配网络与异配网络的区别

资料来源：笔者绘制。

二、疫情冲击下全球城市网络同配性（或异配性）有何变化？

这里笔者主要探讨三种城市网络在疫情前后的变化。第一种是由财富世界500强企业总部城市和分支城市构成的城市网络（下称“企业网络”），第二种是在全球事件、语言和音调数据库（Global Database of Events, Languages and Tunes，GDELT）中体现出来的两大主体是城市的城市合作网络（下称“合作网络”），以及根据Opensky-Network 对全球航班的追踪数据，构建的基于航空流的全球城市航空网络（下称“航空网络”）。三大网络分别代表了城市互动的经济、社会以及交通三个方面。总体来看，三大网络疫情前后都是较为典型的异配网络，说明全球城市网络本质上就表现出异配网络的特征。

从企业网络方面看，无论是2019年还是2022年全球城市企业网络都是呈现异配网络的特性。如果把全球城市企业网络当成无向网络，该网络表现出显著的异配性，2019年的同配系数为-0.5881，2022年异配系数进一步下降，表明疫情之后全球城市企业布局分支机构选址上分化趋势进一步凸显。从离岸布局向近岸布局进行整合，供应链、产业链以及价值链的韧性和可持续成为跨国企业的重要考虑因素。这也符合商务部国际贸易经济合作研究院的报告《跨国公司在中国：全球供应链重塑中的再选择》所显示的结果，全球供应链布局正在从集中走向分散，从离岸走向本土，从单一走向多元。

表1 2019年和2022年全球城市企业网络不同类型的同配系数

资料来源：笔者计算

从合作网络方面看，全球城市合作网络的同配性增强，存在从异配网络向同配网络转变的趋势。2019年全球城市合作网络的同配系数在-0.15左右，说明全球城市合作网络是异配网络，不同城市节点的度相关性为负。节点连接度高的城市更倾向于连接联动度更低的城市。疫情发生之后，全球城市合作网络的同配系数上升到了-0.10，仍然是典型的异配网络，但是网络的异配程度明显降低，表明疫情冲击全球城市之间的合作模式。连接度高的全球城市（如伦敦、巴黎、纽约等城市）在城市合作交流方面依然倾向选择联结度较低的城市，但这种高低连接度的差异性在疫情之后明显降低。从2020年1月开始，全球城市合作网络的异配程度的波动性也较大，说明疫情使得全球城市之间的合作异配性变得极不稳定。

图 2 2019年到2022年全球城市合作网络的同配性变化

资料来源：笔者计算

从航空网络方面看，全球城市航空网络是典型的异配网络，疫情增大了异配网络的不稳定性。2019年全球城市航空网络的同配系数为-0.35左右，说明全球城市航空网络是典型的异配网络。一些城市的对外连接度高，另外一些城市的对外连接度低，连接度高的城市更倾向与连接度低的城市形成关系网络。疫情发生之后，全球城市航空网络的异配系数经历了较大波动。从-0.5到0左右，尤其是2022年1月左右，全球城市航空网络接近于同配网络，联结度高的城市不再与联结度低的城市相连接，而是选择与连接度也高的城市相连，这一定程度上是受疫情的影响，城市航线必须保障该城市能够快速融入全球城市网络以获得更多的资源和要素。