世界城市网络属性与关系数据研究

对于世界城市网络研究而言，最大的数据问题还是缺乏以城市为单位的关系型数据。作为网络节点的世界城市具有各自的属性特征，如面积、人口、经济发展水平等等。与此同时，世界城市之间又存在着广泛的关系，由于这种关系是发生在至少两个城市之间的，因而不是单个城市独有的特性，不能还原为单个城市的属性特征。由此可见，在世界城市研究中，“属性数据”（attribute data）和“关系数据”（relational data）是两种性质不同的数据类型。属性数据是关于世界城市自身各种属性特征的数据，关系数据则是关于城市之间联系、接触和联络方面的数据。因为世界城市网络研究关注的就是城市的外部联系，所以世界城市网络的研究离不开关系数据的支持。

属性数据和关系数据都可用于评价城市的地位。前一种方法采用诸如城市的人口规模、经济水平、基础设施等节点属性数据评估城市的重要性，而后一种方法则采用流量数据通过城市在流动空间中相互关联的紧密程度排序城市。两种方法得到的结果既有一致之处，又不完全相同。研究发现，有的城市属性特征看似重要，却对其网络地位没有太大影响，而有的属性特征则与网络地位高度相关。

历史上，人口规模曾经是衡量世界城市的重要指标，世界著名古都往往也是当时人口最为众多的城市。但在城市网络化的条件下，这一指标却不再适用，城市的人口数量对其在城市网络中的地位以及没有太多的决定作用。那些最全球化的城市往往也是一些人口最多的大城市，但并不是所有的大城市都能成为世界城市。根据Short^[3]的统计，全世界共有35 个超过300 万人口的城市没有出现在GaWC 的世界城市名单中。其中11 个城市，不仅本身不是世界城市，同时所在国家也无其他世界城市，他称之为全球城市网络中的“黑洞”，并将这些城市未能成为世界城市的原因归纳为四个：贫穷、崩溃、排斥和抵抗。首先是贫穷，如孟加拉国的达卡、刚果的金沙萨和苏丹的喀土穆，这些城市由于贫穷而无法支撑高级生产性服务业。其次是崩溃，如金沙萨和喀土穆，战争和社会动荡已经成为常态，从而被全球资本主义所抛弃。另外一些城市则是被动地排斥于全球化进程之外或者主动地抗拒全球化进程。前者的典型是伊拉克的巴格达，因为长年的经济制裁而被排除在全球经济之外。后者的典型是伊朗的德黑兰和朝鲜的平壤，由于国家意识形态的原因而主动抗拒全球资本主义的侵蚀。

不过，也有一些属性特征，譬如城市的航空客运量，却与网络地位高度相关。Taylor 等（2007）考察了一个城市的航空旅客数量与其涉入全球服务网络的程度之间的关系，发现前者可以解释GaWC 的世界城市网络连接度53%的观测方差。Van De Vijver^[4]等人采用逐步回归模型研究作为因变量的GaWC世界城市网络连接度与作为自变量的城市航空客流、人口、首位度和国别之间的关系，他发现这些变量最终都能留在回归方程中，并且这些变量结合在一起比使用任何单一变量更能对观测方差做出更多解释。不过从各个变量的解释力（β 系数）来看，航空客流的解释力要远大于其他变量。(www.xing528.com)

Limtanakool^[5]等人有意识地比较了分别采用属性数据和关系数据对城市地位所作的评价结果之间的关系。他们收集的关系数据是跨区域的人员流动数据，属性数据则包括城市的社会人口、经济、交通和旅游特征，然后根据这两类数据对西欧39 个都市区进行了比较和排序。结果发现，城市联系与节点属性的关系依不同类型的人流而有所不同。与商务人流相比，度假人流与节点属性的相关相对较弱。

泰勒曾经将城市与其他城市之间的关系称为“城市的第二性（the second nature of cities）”，因此也可以说属性数据主要反映了城市的“第一性”，而关系数据则反映了城市的“第二性”。城市的第一性和第二性显然是不能截然分开的，城市的某些内部特征决定了其在外部网络中所能发挥的作用，反过来城市在外部网络中的功能也会影响城市的某些内部特征的形成和变化。因此，当采用属性数据和关系数据分别对世界城市进行评价时，所得的结果有一定程度的相关性并不意外。但城市的第一性和第二性毕竟属于城市性质的不同侧面，不能用城市的属性特征去解释其网络地位，因而两种方法得到的结果并不会完全一致，是不可以相互替代的。