劉 清， 蔣小榮

（1.中山大學地理科學與規(guī)劃學院，廣東 廣州 510275；2.湖北文理學院資源環(huán)境與旅游學院，湖北 襄陽 441053；3.武漢大學經濟與管理學院，湖北 武漢 430072）

自1970s 以來，跨國公司的全球擴張重組加速了經濟全球化發(fā)展，這逐漸確立了以全球價值鏈分工為核心的新國際勞動分工格局，跨國空間關系已成為研究當代全球化地理的關鍵分析透鏡［1］。在此背景下，基于企業(yè)視角的城市網(wǎng)絡是當下城市體系研究的主流［2］，在眾多學者對城市網(wǎng)絡的結構特征、動態(tài)演化、發(fā)展規(guī)律做出貢獻的同時，隨著城市網(wǎng)絡研究視角由結構主義向后結構主義轉變，對城市網(wǎng)絡影響機制的研究也日益受到重視，成為當下完善城市網(wǎng)絡理論建設的重要領域之一。

近年來新經濟地理學的關系轉向、演化轉向推動了城市網(wǎng)絡研究從結構特征向影響機制的轉變［3］?，F(xiàn)有城市網(wǎng)絡影響機制的研究主要在以下3個方面：（1）理論定性分析。已有學者主要從新經濟地理學的關系、演化視角出發(fā)，汲取其產業(yè)區(qū)、產業(yè)集聚與集群、區(qū)位選擇與模式、技術學習與創(chuàng)新（地理鄰近/關系鄰近/制度鄰近）理論［3-4］，或從結構動力學視角闡釋網(wǎng)絡的形成演化機制［5］。（2）回歸模型分析。眾多學者主要從行政職能等級、市場與成本、競爭優(yōu)勢、地理距離、要素稟賦等方面建立指標體系，運用多元線性回歸、Logit 回歸、負二項回歸、泊松回歸等模型開展研究［6-8］，這是當下城市網(wǎng)絡影響因素分析的主要范式。（3）二次指派程序（QAP）相關與回歸分析。鑒于上述模型是對獨立變量的檢驗，部分學者在研究貿易網(wǎng)絡、城市網(wǎng)絡、人口流動網(wǎng)絡時，引入QAP對關系變量進行非參數(shù)檢驗［9-11］。（4）指數(shù)隨機圖模型分析（Exponential random graph model, ERGM）。近年來，部分學者開始運用ERGM 的微觀網(wǎng)絡構型來探索城市網(wǎng)絡［12-14］、創(chuàng)新網(wǎng)絡［15］、貿易網(wǎng)絡［16-17］的形成演化?？傮w上現(xiàn)狀研究存在以下相對不足：首先，現(xiàn)有關于城市網(wǎng)絡影響因素的文獻聚焦于理論定性分析或外生性指標定量統(tǒng)計，常規(guī)性描述統(tǒng)計分析主要強調外生因素對城市網(wǎng)絡的影響，對于結構視角的微觀構局如何影響城市網(wǎng)絡生長發(fā)育的研究仍相對缺乏［12］。相比傳統(tǒng)分析模型的獨立依賴假設，較前沿的ERGM 更適合觀測網(wǎng)絡中關系變量的條件依賴性，并能綜合解釋內生結構變量、外生協(xié)變量與內外因素交互（行動者—網(wǎng)絡效應）對網(wǎng)絡的影響，應加強ERGM 對網(wǎng)絡微觀發(fā)育的研究。其次，在現(xiàn)有基于ERGM的城市網(wǎng)絡研究中，較缺乏路徑依賴、距離或不同類型距離對城市網(wǎng)絡影響的解析和分類討論。已有研究表明，跨國公司的區(qū)位策略受到現(xiàn)有企業(yè)網(wǎng)絡的顯著影響，公司投資行為也依賴于其過去已建立的慣例和投資基礎，企業(yè)投資的路徑依賴現(xiàn)象可能影響城市網(wǎng)絡發(fā)育［18-19］；再者，由于交易成本的存在，跨國公司更傾向于在地理區(qū)位接近的城市建立分廠，社會距離鄰近也會誘發(fā)城市間的合作行為［20］，因此在ERGM 分析中引入對路徑依賴與不同距離的假設檢驗是有必要的。

ERGM 以網(wǎng)絡依賴理論為計量基礎，認為關系彼此依賴是網(wǎng)絡生長發(fā)育的動力，這種關系依賴主要通過三角形結構、互惠結構、星型結構實現(xiàn)與發(fā)展［21］。已有研究表明，關系依賴對城市網(wǎng)絡的生長發(fā)育具有構建作用，這主要體現(xiàn)在2個方面：（1）關系依賴可以影響城市節(jié)點間的連接關系。這首先體現(xiàn)在三角形結構中，當2 個城市若均與第3 個城市有連接關系時，這2 個城市之間也具有較強的聯(lián)系趨勢［12］。隨著跨境生產面臨在全球范圍的專業(yè)化作業(yè)、更短的產品交付以及更高效的技術聯(lián)盟內協(xié)作與轉讓，城市間形成生產關聯(lián)可以實現(xiàn)更有效的資源分配與優(yōu)勢互補，從而獲得協(xié)同效應［5］，這促進了城市網(wǎng)絡以小群體結構建立聯(lián)系。另外，互惠結構也是建立城市連接的基本構局，它反映網(wǎng)絡城市節(jié)點間的雙向流動程度［16］，進而衡量2 個城市間的依賴性與協(xié)作性。外生協(xié)變量與內生結構變量均可以對網(wǎng)絡互惠性帶來影響，但是現(xiàn)有文獻主要關注外部因素與網(wǎng)絡的互惠性關系，較少研究基于網(wǎng)絡自組織背景下，純結構效應對網(wǎng)絡互惠性的影響［16］。（2）內生性結構特征也會影響城市節(jié)點的權力格局。這主要體現(xiàn)在星型結構中，星型結構描述了節(jié)點中心度效應［16］。研究發(fā)現(xiàn)，在網(wǎng)絡中節(jié)點的流行性（入度）與積極性（出度）都顯著存在于星型結構的少數(shù)中心節(jié)點，換言之，網(wǎng)絡關系更易于在擁有更高網(wǎng)絡中心勢或少數(shù)幾個“明星”節(jié)點中建立［12,14］。因此，ERGM 是研究城市網(wǎng)絡影響因素的重要視角，適用于本文的網(wǎng)絡生長發(fā)育機理研究。

綜上，本文基于蘋果手機供應商構建全球化城市網(wǎng)絡，從關系依賴視角運用ERGM 方法，將外生協(xié)變量與內生結構性變量共同引入城市網(wǎng)絡發(fā)育機理的假設驗證，并具體討論了路徑依賴與距離對城市網(wǎng)絡的影響，這對拓展現(xiàn)有城市網(wǎng)絡影響機理的研究視角有重要意義，指標深化討論也是對從結構視角研究城市網(wǎng)絡的重要補充與完善?；谏鲜?，本文回答的科學問題是：關系依賴通過哪些微觀網(wǎng)絡構型影響城市網(wǎng)絡的生長發(fā)育？路徑依賴與距離的影響體現(xiàn)在哪些方面？對此，本文的研究安排如下：首先分析全球化城市網(wǎng)絡的結構特征與局部模體特征，再運用ERGM 方法從內生純結構效應、行動者—網(wǎng)絡效應和網(wǎng)絡關系協(xié)變量測度全球化城市網(wǎng)絡的發(fā)育機理，并分析了不同類型的距離對城市網(wǎng)絡發(fā)育的影響。

1 全球化城市網(wǎng)絡結構特征與模體特征

1.1 全球化城市網(wǎng)絡構建與結構特征

本文構建城市網(wǎng)絡的基礎數(shù)據(jù)為2019 年蘋果手機供應商數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)根據(jù)蘋果公司發(fā)布的2019年供應商名錄整理。首先整理出各供應商總部與分支機構的經緯度數(shù)據(jù)，然后在各企業(yè)官網(wǎng)并結合2019年蘋果公司供應商行業(yè)研究報告，查詢整理出企業(yè)經營業(yè)務和為蘋果手機供應的具體零部件。本文研究尺度選擇地級城市行政單元：將所有總部與分支所在地歸并至地級及以上城市；對于市隸屬縣這種行政體系的國家，若分支機構所在地在縣級城市，則歸并為縣首府或政府駐地所在城市，最終整理出197家供應商企業(yè)，下屬861家分支機構。

關于城市網(wǎng)絡的構建，本文將蘋果手機零部件分為核心、專用、通用與代工服務4大類，對應研發(fā)、生產、代工服務3大價值環(huán)節(jié)（專用與通用零部件屬于生產價值環(huán)節(jié)），對應的供應商企業(yè)為研發(fā)型、生產型與代工服務型，并根據(jù)每一大類相應企業(yè)的總部—支機構在各城市空間的生產布局，通過城市節(jié)點中心度與連通值進行功能性連接，分別構建研發(fā)型、生產型、代工服務型的全球化城市網(wǎng)絡（圖1）。由于本文核心在分析城市網(wǎng)絡的影響機制，限于篇幅要求，關于城市網(wǎng)絡的具體構建過程，零部件分類表與計量方法，請參照參考文獻［4］。

圖1 蘋果手機的價值鏈與對應城市關系Fig.1 Corresponding relationship between the value chain of iPhone and their location of cities

由圖2 發(fā)現(xiàn)，3 類城市網(wǎng)絡的總體特征為：（1）均為多中心城市網(wǎng)絡；（2）網(wǎng)絡等級化結構明顯，眾多節(jié)點只有少數(shù)功能性連接，少數(shù)節(jié)點卻擁有大量功能性連接；（3）存在少數(shù)城市高權力、高聲望并存的扁平網(wǎng)絡結構，這些“明星”城市既是對外投資的發(fā)散地，也是吸引投資的承接地，并且權力總體高于聲望。具體網(wǎng)絡特征如下：研發(fā)型城市網(wǎng)絡聯(lián)系最緊密，多由科技中心城市組成，發(fā)達國家的研發(fā)型城市在區(qū)位上靠近世界城市或為企業(yè)總部和研發(fā)機構集聚地，發(fā)展中國家多為面向生產支撐型的新興研發(fā)城市；生產型城市網(wǎng)絡關聯(lián)性最高且趨于均勻結構，涉及城市規(guī)模最大，主要由發(fā)展中國家區(qū)域中心城市和少數(shù)發(fā)達國家工業(yè)城市構成；代工服務型城市網(wǎng)絡的等級結構與極化現(xiàn)象最顯著，以中國臺灣的部分城市為核心，權力與信息集中在這些城市節(jié)點，涉及城市數(shù)量最少且主要位于發(fā)展中國家。

圖2 蘋果手機全球化城市網(wǎng)絡的拓撲結構Fig.2 Topological structures of globalizing city networks based on iPhone’s suppliers

1.2 全球化城市網(wǎng)絡的局部模體特征

模體是真實網(wǎng)絡中高頻次出現(xiàn)的相互連接子圖，它是復雜網(wǎng)絡中表征群體關系與局部生成機制的基礎，也是ERGM 中網(wǎng)絡內生結構分析的前提［22］。本文運用Mavisto 軟件對網(wǎng)絡中不同類型的模體關系頻次進行統(tǒng)計，以期為后文的ERGM 分析提供參考。模體分類及代碼根據(jù)Davis 等［23］確定，其中模體003 代表一個關系常數(shù)項，互惠性模體包括021D、021U、111D、120D、120U，傳遞性模體包括021C、111U、030T、120C，集聚性模體包括030C、210和300。從3 類真實網(wǎng)絡的主要模體構成來看：（1）研發(fā)型城市網(wǎng)絡中出現(xiàn)頻次最多的模體為021D、021U、210 和300，分別表征了網(wǎng)絡的互惠性與集聚性，說明研發(fā)型網(wǎng)絡中聯(lián)系集團化與集群內互惠行為特征顯著；（2）生產型城市網(wǎng)絡中出現(xiàn)頻次最多的模體為021C、030T、021D、021U 和111D，表征傳遞性（流通性）與互惠性含義，說明生產型網(wǎng)絡中連接結構通達性與互惠邊較多；（3）代工服務型城市網(wǎng)絡中出現(xiàn)頻次最多的模體為021D、030T、030C和300，說明互惠性、傳遞性與集聚性在該網(wǎng)絡中均相對顯著，對于集聚性來說，其中030C 這種具有循環(huán)三方組特性和210這種具有區(qū)域內相互合作的模體結構最為明顯?？傮w發(fā)現(xiàn)，互惠性模體是全球化城市網(wǎng)絡中出現(xiàn)最多的模體形式，此外研發(fā)型和代工服務型城市網(wǎng)絡中集聚性模體顯著，以模體030C和210為代表，生產型城市網(wǎng)絡中傳遞性模體顯著，以030T 為主。再從真實網(wǎng)絡與隨機網(wǎng)絡的頻次分布比較來看（圖3）：（1）首先從平均交互數(shù)發(fā)現(xiàn)，3 類真實網(wǎng)絡的平均交互數(shù)均明顯高于隨機網(wǎng)絡的平均交互數(shù)，說明交互性是全球化城市網(wǎng)絡普遍存在的一個重要特征；（2）通過對不同類型模體比較發(fā)現(xiàn)，真實網(wǎng)絡總體在021D、021U、030C、030T、210模體類型上優(yōu)于隨機網(wǎng)絡，而隨機網(wǎng)絡總體在模體003、021C、111D、111U、120U、120C中超過了真實網(wǎng)絡。與相同規(guī)模和密度的隨機網(wǎng)絡相比，真實網(wǎng)絡具有更為典型的交互性、傳遞性和循環(huán)三方組關系。因此，在ERGM 模型中應考慮互惠性、傳遞性和集聚性等內源性微觀網(wǎng)絡構型。

圖3 真實網(wǎng)絡與同等規(guī)模和密度的隨機網(wǎng)絡的模體頻次分布Fig.3 Frequency distributions of triad type for real globalizing city networks and random networks with the same size and density

2 指數(shù)隨機圖模型構建及變量設定

2.1 指數(shù)隨機圖模型構建

指數(shù)隨機圖模型利用微觀網(wǎng)絡構型來探索城市網(wǎng)絡的形成，相比觀測獨立變量的常規(guī)統(tǒng)計分析，它更適合觀測關系變量的條件依賴性。因此ERGM 是一種處理關系數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡統(tǒng)計模型，它可以在宏觀層面解釋網(wǎng)絡，在微觀層面上解釋假設過程［23］。為了實現(xiàn)ERGM 模型的概念化，本文假設整體網(wǎng)絡體系為G（n）={V,M}，其中網(wǎng)絡中n個城市節(jié)點表示為V={1, 2,…,n}，M={(i,j);i,j∈V,i≠j}表示城市節(jié)點間連接關系。此外設定G=(V,E)為一個真實網(wǎng)絡，E為G的子集，表示真實網(wǎng)絡中城市節(jié)點的連接。接著用Y表征M中的元素，具體為(i,j)∈E,yi,j=1表征跨國公司總部所在城市i在城市j建立分支機構，否則yi,j=0。最后，假設y=［yi,j］是隨機城市網(wǎng)絡的鄰接矩陣，用Pr（Y=y|θ）表示θ條件下，y出現(xiàn)在Y的概率。此外，ERGM包括節(jié)點屬性協(xié)變量、網(wǎng)絡關系協(xié)變量和網(wǎng)絡內生結構變量3 類，突出網(wǎng)絡中各個層次的相互依存關系。因此，基于上述模型假設，引入3類變量的ERGM基本形式為：

2.2 被解釋變量的界定

本文的被解釋變量通過對2.1 部分所構建的196×196研發(fā)型、216×216生產型與67×67代工服務型城市網(wǎng)絡矩陣抽樣得到。首先，在這3 類全球化城市網(wǎng)絡中，許多城市的連接關系是較稀疏與單一的，且出現(xiàn)部分城市的入度與出度值為0 的現(xiàn)象。這在模型估計時會出現(xiàn)大量的乘數(shù)因子，尤其影響帶有交替參數(shù)的模型收斂性。為了使本文的模型估計更穩(wěn)健，本文通過門檻值設定在城市網(wǎng)絡抽樣來克服以上不足。抽樣原采用Liu等［14］提出的上截尾部分城市，選擇出度為正值及首府城市作為樣本，最后研發(fā)型、生產型與代工服務型城市網(wǎng)絡分別抽樣出88、85、53 個城市樣本矩陣。其次，由于ERGM僅用于分析二值網(wǎng)絡矩陣，因此，在模型運算前先對3類抽樣城市多值矩陣進行二值化處理，1代表城市間存在鏈接關系，0代表不存在鏈接關系，分別形成88×88、85×85和53×53的二值矩陣樣本。

2.3 解釋變量的界定與研究假設

ERGM模型在論證關系形成過程時有3種主要類型，即網(wǎng)絡自組織過程、基于節(jié)點屬性的過程和外生協(xié)變量過程，其中，網(wǎng)絡自組織為關鍵變量，其余二者為外生控制變量。根據(jù)1.1 部分對3 類城市網(wǎng)絡的結構特征分析，本文主要選擇以下關鍵變量與控制變量（表1）。

表1 ERGM回歸變量設定及假設檢驗Tab.1 Regression variable setting and hypothesis test of ERGM

2.3.1內生結構效應 網(wǎng)絡自組織過程的微觀構型為內生結構效應，本文選擇了以下結構參數(shù)作為關鍵變量：（1）弧統(tǒng)計描述了節(jié)點形成聯(lián)結的傾向。由于網(wǎng)絡的組成元素是關系，因此弧作為最基本的關系變量計算邊的數(shù)量，是城市網(wǎng)絡的密度參數(shù)。（2）互惠性指城市網(wǎng)絡節(jié)點建立雙向連接的程度，以“城市對”形式統(tǒng)計。具有互惠性的城市因結構等價性而推動整體網(wǎng)絡的平衡性，也因促進城市間空間相互作用而增強網(wǎng)絡的互動性。（3）偏好依附過程測度節(jié)點的度分布（由k-star 統(tǒng)計量描述），在有向網(wǎng)絡中分為流行性（入度）與積極性（出度）。由于在網(wǎng)絡中一些節(jié)點可能比其他節(jié)點更容易形成連接，偏好依附表征這些關鍵節(jié)點與多個合作伙伴接觸的趨勢，描述了這些具有高聲望（權力）的城市如何進一步誘發(fā)聲望（權力）集聚這一過程［12］，進而引發(fā)城市網(wǎng)絡發(fā)育的路徑依賴現(xiàn)象。（4）中介效應解釋“中間人”假設，它計算通過中間節(jié)點連接兩節(jié)點的路徑數(shù)，實質是從連通性視角評估網(wǎng)絡的可達性。連通性測度發(fā)送關系的城市節(jié)點同時接收關系的程度，控制節(jié)點出度與入度間的相關性，該網(wǎng)絡屬性以2-路徑微觀構局來模擬。為了考慮任意一對節(jié)點之間的多個中介，本文使用了交替k-2路徑統(tǒng)計量。這個統(tǒng)計量是k-2 路徑的計數(shù)加權和，k是2 個節(jié)點之間的中介數(shù)。（5）集群效應是影響網(wǎng)絡小團體發(fā)育的重要結構力量。三角形統(tǒng)計量是基本的集群構型，傳遞性與閉合機制是其形成的驅動力，通常將傳遞三角形與循環(huán)三方組聯(lián)合解釋節(jié)點等級差異較大的有向網(wǎng)絡。傳遞三角形基于這樣一個假設，即兩節(jié)點傾向于在與1 個共同節(jié)點關聯(lián)時發(fā)生相互關聯(lián)，三方傳遞性促進三角形結構建立，ERGM 中以交替k-三角形構局模擬該網(wǎng)絡屬性［19］。循環(huán)三方組所有關系方向均一致，從節(jié)點i到節(jié)點j的流通通過第3個節(jié)點h返回，形成一個三元閉合結構，是一種間接的互惠形式。

2.3.2行動者—網(wǎng)絡效應 該效應主要是從城市屬性視角探索網(wǎng)絡發(fā)育，也稱為節(jié)點協(xié)變量［13］。本節(jié)選擇以下節(jié)點協(xié)變量：（1）發(fā)送者與接收者效應。發(fā)送者和接收者分別表征具有特定屬性的城市比網(wǎng)絡中其他城市更易發(fā)送或接收更多關系的程度。已有研究表明，現(xiàn)有產業(yè)基礎是跨國公司區(qū)位選擇戰(zhàn)略的重要因素［23］，跨國公司傾向于在已有大量企業(yè)落戶的城市布局分支機構，利用這些城市完備的產業(yè)鏈或產業(yè)集群獲取集聚經濟優(yōu)勢。因此，具有較多分支機構的城市傾向于發(fā)送或接收更多關系。（2）同質性指具有相同屬性特征的節(jié)點更有可能相互聯(lián)系［21］。在已有社會網(wǎng)絡研究中發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)絡中節(jié)點選擇存在同配性，即同類節(jié)點間（尤其是具有高權力、聲望和連通值的節(jié)點）更易于建立連接關系，從而出現(xiàn)“富人俱樂部”或“馬太效應”［23］?；诖耍疚某鞘械耐|性通過核心城市（node_core）與普通城市（node_ordinary）2 個變量檢驗，前者是指核心城市與其他核心城市建立聯(lián)系的數(shù)量，后者指的是普通城市與其他普通城市建立聯(lián)系的數(shù)量。（3）城市相關屬性（β）。已有研究認為，節(jié)點的稟賦豐度和潛力影響著關系的形成，同樣，城市自身的資源稟賦、經濟發(fā)展水平和技術能力也會影響城市網(wǎng)絡的形成。現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，城市的GDP、基礎設施、創(chuàng)新環(huán)境、知名度、市場的規(guī)模和集中程度被認為是影響跨國公司選擇設立分支機構的重要因素［7,13,15］。因此，本文引入6 個城市特征變量：以城市GDP（β1_GDP）表征經濟發(fā)展水平；以城市公路數(shù)量（β2_highway）表征城市基礎設施；以城市專利授權數(shù)量（β3_patent）代表城市創(chuàng)新環(huán)境；以城市國際知名度（β4_popularity）表征城市的知名度情況；以城市人口（β5_POP）與赫芬達爾指數(shù)（β6_Herfindahl）分別表征城市的市場規(guī)模與市場集中程度。

關于上述變量的測度，發(fā)送者與接收者城市屬性用跨國公司在城市布局的分支機構數(shù)量表征；同質性以度數(shù)作為城市分類依據(jù)，將城市網(wǎng)絡中的城市分為核心與普通城市。由于3類城市網(wǎng)絡規(guī)模與密度各異，因此采用不同的劃分門檻值，具體為：研發(fā)型城市網(wǎng)絡中，度數(shù)＞15為核心城市，其余為普通城市；生產型城市網(wǎng)絡中，度數(shù)＞12 為核心城市，其余為普通城市；代工服務型城市網(wǎng)絡中，度數(shù)＞10為核心城市，其余為普通城市。城市GDP數(shù)據(jù)來自中國城市統(tǒng)計年鑒、國際統(tǒng)計年鑒、各城市經濟局或國家商業(yè)部經濟分析網(wǎng)站并按2019 年平均匯率處理；中國城市的高速公路數(shù)量在中國高速公路網(wǎng)站（www.China-highway.com）獲取，國外城市的高速公路數(shù)量由百度地圖（map.Baidu.com）爬??；專利授權數(shù)量來自各城市統(tǒng)計公報、知識產權署或經濟局數(shù)據(jù)；城市的國際知名度是通過谷歌中城市名稱搜索字條數(shù)量來衡量；城市人口通過城市百度百科整理；赫芬達爾指數(shù)用一個城市承接蘋果手機零部件數(shù)量前3類產品數(shù)與該城市承接總產品（分支工廠）數(shù)的比值表示。

2.3.3網(wǎng)絡關系協(xié)變量 網(wǎng)絡關系協(xié)變量反映了關系的嵌入性，主要依賴二元屬性關系和統(tǒng)計數(shù)據(jù)之間的交互作用實現(xiàn)。本節(jié)主要選取以下參數(shù)：（1）地理鄰近（edgecov1）。現(xiàn)有文獻表明，地理鄰近性深刻影響著跨國公司的生產布局，城市間組織生產關系受合作伙伴空間距離的強烈影響［12,15］。本文通過ArcGIS計算網(wǎng)絡中各城市的歐幾里得距離，以城市間最短距離矩陣表征。（2）認知鄰近（edgecov2）。本研究將蘋果手機價值鏈分為研發(fā)、生產、代工服務3個主要分工環(huán)節(jié)，在該分工下同屬一個二級分類的城市歸于一類，由此依次得出3 類城市網(wǎng)絡中同類城市的社會距離矩陣。（3）開放程度（edgecov3）。開放程度反映了城市生產的輻射能力，研究表明具有較強輻射能力，與眾多城市都建立生產聯(lián)系的城市也會影響網(wǎng)絡的結構走向［12］。本文以一個城市在另一個城市間建立分支工廠的數(shù)量，表征開放程度。（4）路徑依賴（edgecov4）。企業(yè)區(qū)位戰(zhàn)略存在路徑依賴，該指標采用蘋果手機2012年供應商數(shù)據(jù)構建2012 年城市網(wǎng)絡，測度2019 年城市網(wǎng)絡的路徑依賴現(xiàn)象。

首先本文的ERGM 模型是測度網(wǎng)絡生長發(fā)育的影響因素，構建前提是基于網(wǎng)絡依賴理論，具體的微觀構型是三角形結構、互惠結構與星型結構?；诖?，本文的模型構建思路是先從內生結構效應、行動者—網(wǎng)絡效應、網(wǎng)絡關系協(xié)變量3方面構建結構指標體系，再根據(jù)這些微觀構型和ERGM 的構建形式（文章2.1部分）建立基于關系變量的回歸檢驗模型，具體模型方程為：

式中：Y為網(wǎng)絡估計值，指城市網(wǎng)絡中帶有權重的的鏈接；y為Y的真實觀測值；E和endogeefects(e)代表內生結構變量；X和nodecov(x)代表外生城市節(jié)點協(xié)變量；G和edgecov(g)代表外生網(wǎng)絡關系協(xié)變量；k為保證概率在0～1 范圍內的調節(jié)常數(shù)項；zn（y,e,x,g）為3 類網(wǎng)絡統(tǒng)計指標；δn為zn（y,e,x,g）所對應的統(tǒng)計參數(shù)。

3 建模結果

3.1 ERGM的估計結果

本文使用R語言的statnet軟件包估計ERGM參數(shù)，采用馬爾可夫鏈蒙特卡羅極大似然值對模型進行估計。接著通過Akaike信息準則（AIC）和貝葉斯信息準則（BIC）來檢驗模型復雜度與擬合優(yōu)度（表2）。當AIC與BIC過大說明模型擬合不佳或過于復雜造成過擬合現(xiàn)象，因此AIC、BIC 小的模型擬合效果更好。t-比率是收斂統(tǒng)計量，其值小于0.1，認為參數(shù)估計結果是適當收斂的；當t-比率值大于2.0，則認為該參數(shù)估計值是極端的，在該模型估計中不合理（根據(jù)標準正態(tài)變量的近似臨界值，選擇極端值閾值為2.0）。最后關于模型擬合優(yōu)度（GOF）檢驗，GOF在估計收斂的前提下進行，在此基礎上，運用statnet中的“gof（）”功能進行GOF檢查，在擬合常規(guī)“ergm（）”框架中計算得出模型擬合程度的主要測度指標GOFt-比率，其擬合統(tǒng)計量（絕對值）小于0.1 代表模型擬合度較好。本文3 類城市網(wǎng)絡均通過GOF檢驗，模型具有較高代表性。

表2 是ERGM 回歸估計結果，從3 類城市網(wǎng)絡的AIC 和BIC 系數(shù)可以看出，研發(fā)型城市網(wǎng)絡數(shù)值最小，說明其擬合優(yōu)度在3類中最高?？傮w而言，這3 類城市網(wǎng)絡的AIC 與BIC 都保持在一個較低數(shù)值區(qū)間，ERGM 的估計結果在可接受的精度下可以描述城市網(wǎng)絡的重要影響因素，具體分析結果如下：

表2 ERGM回歸估計結果Tab.2 Estimation results of ERGM regression

（1）3類城市網(wǎng)絡的弧統(tǒng)計量在0.1%的水平上均顯著為負?；?shù)作為常數(shù)項，描述節(jié)點形成連接的傾向和網(wǎng)絡密度的參數(shù)。說明全球化城市網(wǎng)絡的整體密度相對較低，且關系的形成是受特定因素的影響，不是隨機產生連接關系。

（2）3類城市網(wǎng)絡的互惠性均為正且在0.1%的水平上通過顯著性檢驗。這說明在基于蘋果手機價值鏈建立的全球化城市網(wǎng)絡中，互惠性存在普遍的正向積極影響，對城市網(wǎng)絡的生長發(fā)育起基礎性構建作用。城市各類生產要素是雙向流動的，城市更傾向在與它建立了大額生產聯(lián)系的城市中發(fā)送生產要素，建立合作關系。

（3）偏好依附過程。流行性與積極性分別以2-入-星和2-出-星表征城市網(wǎng)絡發(fā)育中的聚斂性和擴張性趨勢。首先，3類城市網(wǎng)絡的2-入-星估計值均為正，說明流行性正向促進全球化城市網(wǎng)絡的發(fā)育，城市網(wǎng)絡中明顯存在受投資者歡迎的城市，跨國公司在選擇分支工廠時也傾向優(yōu)先考慮這些歷史上的投資熱度城市。但從顯著性檢驗來看，研發(fā)型、生產型城市網(wǎng)絡分別在0.1%、1%檢驗水平上顯著為正，代工服務型城市網(wǎng)絡未通過顯著性檢驗。再從圖4a～c 分支工廠與入度中心性的回歸分析也發(fā)現(xiàn)，研發(fā)型與生產型城市網(wǎng)絡回歸系數(shù)均較大，皮爾遜相關系數(shù)分別為極強相關與強相關，散點更傾向于在回歸直線附近集聚分布；相比，代工服務型城市網(wǎng)絡皮爾遜系數(shù)為中等相關程度，散點分布相對偏離回歸直線。這與ERGM 的估計結果總體一致，說明研發(fā)型企業(yè)最傾向在一些歷史上受投資者歡迎的城市布局分支工廠，以利用這些城市已經積淀的研發(fā)資源與創(chuàng)新環(huán)境，對城市的選擇門檻最高；生產型城市這種投資者偏好也較明顯，以利用制造業(yè)城市已經積累的生產制造基礎與工程技術；代工服務型城市雖也有這種投資偏好傾向，但由于主要側重低成本勞動力優(yōu)勢，這種城市類型選擇門檻較低，在全球的城市可替代性與移植性很強，因此分支工廠與入度的相關程度不甚顯著。

再看3類城市網(wǎng)絡的積極性。首先研發(fā)型城市網(wǎng)絡的ERGM 估計值為負但并未通過顯著性檢驗，生產型與代工服務型城市網(wǎng)絡的估計值為正也未通過顯著性檢驗。再從分支工廠與出度的回歸檢驗發(fā)現(xiàn)（圖4d～f），3類城市網(wǎng)絡的相關系數(shù)均較低，且皮爾遜相關系數(shù)均小于0.2，說明分支工廠與出度相關性極弱或無相關性，且相比分支工廠與入度的散點回歸圖，其散點分布相對偏離回歸直線且更離散。這總體說明，積極性是城市網(wǎng)絡發(fā)育中并不顯著的一個影響因素，即發(fā)送較多關系的城市并非就傾向于發(fā)送更多關系。并且，在研發(fā)型城市網(wǎng)絡中，積極性還存在負向抑制作用，因此研發(fā)型城市更傾向在集聚基礎上結網(wǎng)；在生產型與代工服務型城市網(wǎng)絡存在不顯著的正向促進作用，說明生產型與代工服務型城市在分散化力量下也能形成結網(wǎng)關系。因此，這3 類城市網(wǎng)絡體現(xiàn)出以流行性為核心塑造力的偏好依附過程。

圖4 2019年城市中心性與分支工廠回歸關系Fig.4 Regression relationship between city centrality and branch factories in 2019

（4）中介效應。主要是通過2-路徑微觀構局來測度連通性對網(wǎng)絡的影響。3類城市網(wǎng)絡的2-路徑估計值在0.1%的顯著水平上，均為正向相關，說明城市網(wǎng)絡發(fā)育中普遍存在中介效應。具體而言，網(wǎng)絡中普遍存在既是發(fā)送關系又是接收關系的節(jié)點，這些節(jié)點高權力與高聲望并存，往往成為網(wǎng)絡的核心節(jié)點，引導網(wǎng)絡的等級結構發(fā)育，增強網(wǎng)絡的聯(lián)系通達度。

（5）集群效應。首先，3類城市網(wǎng)絡傳遞三角形的估計值均為正，研發(fā)型與生產型城市網(wǎng)絡分別通過0.1%和5%水平的顯著性檢驗，代工服務型城市網(wǎng)絡未通過顯著性檢驗。再看循環(huán)三方組所形成的閉合機制，研發(fā)型與生產型城市網(wǎng)絡均在1%的顯著性水平上為正值，代工服務型城市網(wǎng)絡為負值且未通過顯著性檢驗。這總體說明，研發(fā)型與生產型城市網(wǎng)絡存在較多的三角形閉合合作關系，加之這兩類網(wǎng)絡較大的網(wǎng)絡密度與規(guī)模也保證了三方關系的構建。具體而言，城市也傾向于與它們合作者的合作者建立聯(lián)系，由此形成次網(wǎng)絡級別的小區(qū)域團體結構，生產要素的流動、交換與轉讓也會趨向在一個區(qū)域集群中得以開展，由此增強了城市間集群合作關系，是網(wǎng)絡社群結構和凝聚子群發(fā)育的主要機理。

（6）發(fā)送者與接收者效應。首先3類城市網(wǎng)絡的發(fā)送者（分支機構）效應估計值為正向不顯著（均未通過5%的顯著性檢驗）。相比，接收者（分支機構）效應估計值均為顯著的正向積極影響（均在0.1%檢驗水平上顯著）。說明基于分支工廠的發(fā)送者效應并不明顯，并非分支工廠越多的城市向其他城市發(fā)送關系的概率就越大，二者沒有顯著規(guī)律性；相比，接收者分支工廠效應對城市網(wǎng)絡發(fā)育有正向促進作用，這也是企業(yè)區(qū)位選擇時的路徑依賴現(xiàn)象，即現(xiàn)實中企業(yè)更傾向于將分支工廠布局在已經有較多分支工廠的城市，可以說，接收了更多關系的城市往往更傾向于吸引企業(yè)投資，建立更多的生產關系。

（7）同質性。在本文中同質性指城市更傾向于與自己特征相似的城市聯(lián)結，在3類城市網(wǎng)絡中，基于核心城市的同質性估計值顯著為正且通過0.1%的顯著性檢驗，而基于普通城市的同質性估計值雖然也均為正值，但只有生產型城市網(wǎng)絡在1%的檢驗水平上顯著，研發(fā)型與代工服務型城市網(wǎng)絡并未通過顯著性檢驗。這種較大的差距表明，核心城市的同質性對城市網(wǎng)絡發(fā)育有顯著正向效應。換言之，一個核心城市與核心城市建立聯(lián)系的趨勢要比與普通城市建立聯(lián)系的趨勢大得多，這3 類城市網(wǎng)絡的發(fā)育與擴展更依賴核心城市之間的結網(wǎng)聯(lián)系。這可以解釋城市網(wǎng)絡中的“富人俱樂部”和節(jié)點負向匹配現(xiàn)象，一般在網(wǎng)絡中擁有較高中心性與連通值的城市節(jié)點間（核心城市）更傾向結網(wǎng)，而其余處于邊緣地位、聯(lián)系稀疏的普通城市之間結網(wǎng)概率并不高，相反，它們往往更傾向與這些高中心性城市建立聯(lián)系，或最大化獲取要素或實現(xiàn)資源交換。可以說，城市節(jié)點是圍繞著核心城市間結網(wǎng)聯(lián)系擴展網(wǎng)絡的，同質性對城市網(wǎng)絡的發(fā)育機理主要體現(xiàn)在核心城市間的聯(lián)結關系上。

（8）城市相關屬性。在研發(fā)型城市網(wǎng)絡中，變量β3_patent、β4_popularity 和β6_Herfindahl 的參數(shù)估計值顯著為正，最低通過了1%的顯著性檢驗，其余屬性并未通過顯著性檢驗，表明創(chuàng)新環(huán)境、國際知名度和市場集中程度是研發(fā)型城市網(wǎng)絡發(fā)育的主要影響因素；變量β1_GDP、β2_highwy 估計值在生產型城市網(wǎng)路中為正值且通過0.1%水平的顯著性檢驗，表明經濟發(fā)展水平、城市基礎設施對生產型城市網(wǎng)絡發(fā)育有顯著的正向積極作用；在代工服務型城市網(wǎng)絡的顯著性檢驗，表明城市基礎設施、市場規(guī)模與集中程度在代工服務型城市網(wǎng)絡發(fā)育中發(fā)揮重要作用。

（9）網(wǎng)絡關系協(xié)變量。本文引入4 個協(xié)變量。第1個和第2個協(xié)變量是關于距離對城市網(wǎng)絡的影響。首先地理鄰近性的參數(shù)估計值顯著為正，研發(fā)型、生產型與代工服務型城市分別通過1%、0.1%和5%的顯著性檢驗。相比，認知鄰近性對3類城市網(wǎng)絡結網(wǎng)有差異化的正向影響，研發(fā)型和代工服務型城市網(wǎng)絡分別通過0.1%和1%水平的顯著性檢驗，生產型城市網(wǎng)絡未通過顯著性檢驗。結果表明，地理鄰近性對3 類城市網(wǎng)絡均有正向顯著影響，認知鄰近性卻根據(jù)不同城市網(wǎng)絡類型其顯著性作用不同。具體而言，地理鄰近性與認知鄰近性對研發(fā)型城市網(wǎng)絡的發(fā)育均有顯著影響，但認知鄰近性的顯著性最強；在生產型城市網(wǎng)絡中地理鄰近性的影響遠大于認知鄰近性；代工服務型城市表現(xiàn)出較微弱的地理鄰近性與認知鄰近性影響。第3個協(xié)變量開放程度的估計值均為正值，但對研發(fā)型與生產型城市網(wǎng)絡具有顯著影響，對代工服務型城市網(wǎng)絡的發(fā)育并不明顯。第4個協(xié)變量路徑依賴為顯著正向影響，3 類城市網(wǎng)絡均通過0.1%的顯著性檢驗。在外生協(xié)變量中，路徑依賴對城市網(wǎng)絡發(fā)育的影響是最普遍和最顯著的，說明城市網(wǎng)絡的形成有很強的依賴過去城市網(wǎng)絡基礎的傾向。通過對2012 年與2019 年城市網(wǎng)絡貢獻中心性的回歸分析也再次證實了這一發(fā)現(xiàn)，首先3 類城市網(wǎng)絡的皮爾遜相關系數(shù)在0.5～0.8之間，散點分布也主要集中在回歸直線附近，所以過去的城市網(wǎng)絡是現(xiàn)今城市網(wǎng)絡發(fā)育的基礎，二者之間有強相關關系（圖5）。事實上也是如此，跨國公司會傾向在已經建立自己企業(yè)網(wǎng)絡的城市持續(xù)投資，現(xiàn)有城市網(wǎng)絡的發(fā)育也依賴以往這些產業(yè)基礎。

圖5 3類城市網(wǎng)絡貢獻中心性的路徑依賴關系Fig.5 Path dependence relationship of contribution centrality in the three types of city networks

3.2 對距離的討論

本節(jié)對距離與全球化城市網(wǎng)絡的關系進行專門討論。首先，總體上對城市間距離進行區(qū)段頻數(shù)統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，城市間結網(wǎng)模式普遍存在明顯的距離衰減規(guī)律，但生產型與代工服務型城市網(wǎng)絡的距離遞減性強于研發(fā)型城市網(wǎng)絡。研發(fā)型、生產型與代工服務型城市網(wǎng)絡在1000 km 以內分別建立了289、409 與210 條關系，分別占總數(shù)的51%、54%和63%。生產型與代工服務型城市網(wǎng)絡隨著距離增加逐漸減少，尤其到2400～2600 km 關系數(shù)減少到3 或2 條。相比，研發(fā)型城市網(wǎng)絡的關系數(shù)量并非隨距離的增加而一味減少，而是在10000～12000 km、22000～24000 km之間出現(xiàn)了增長式跳躍（圖6）。為了進一步研究這種現(xiàn)象背后規(guī)律，本文將距離分為空間距離與社會距離兩類進行分類討論（分別對應上文的地理鄰近性與認知鄰近性），通過箱線圖考察不同距離閾值下地理鄰近性和組織鄰近性對全球化城市網(wǎng)絡的影響，地理鄰近性和認知鄰近性對全球化城市網(wǎng)絡發(fā)育的影響存在顯著差異。

圖6 不同距離的全球化城市網(wǎng)絡關系數(shù)分布Fig.6 Distribution of ties number in the globalizing city networks based different distance thresholds

首先是地理鄰近性對3 類城市網(wǎng)絡的影響，通過測度不同地理距離閾值的影響系數(shù)發(fā)現(xiàn)，地理距離閾值與影響系數(shù)是負相關關系，3 類城市網(wǎng)絡中箱線圖擬合線都是在波動起伏中逐漸下降。當?shù)乩砭嚯x閾值達到2000 km 時影響系數(shù)均最大，但當距離閾值繼續(xù)擴展至4000 km 時，影響系數(shù)成冪律式顯著下降。之后，隨著距離閾值繼續(xù)擴大，3類城市網(wǎng)絡影響系數(shù)雖有小規(guī)模波動，但總體發(fā)展趨勢都是一致遞減的（圖7）。在認知鄰近性對城市網(wǎng)絡的影響中，研發(fā)型城市網(wǎng)絡的認知鄰近性與影響系數(shù)是正向關系，認知鄰近性影響系數(shù)隨社會距離增加而增加，說明在研發(fā)型城市網(wǎng)絡中組織鄰近性對長距離合作聯(lián)系影響更大，敏感度更高。生產型城市網(wǎng)絡的箱線擬合線表現(xiàn)出“先降后增再降低”的走向，具體而言，在社會距離閾值10000 km以內，認知鄰近性對生產型城市網(wǎng)絡的影響是遞減的；但社會距離閾值擴展到12000～18000 km區(qū)段時，認知鄰近性影響系數(shù)隨社會距離增加有一個小幅度提升；當社會距離閾值繼續(xù)擴張到20000～26000 km時，認知鄰近性影響系數(shù)又出現(xiàn)大幅度下降。這總體說明認知鄰近性主要在中等距離區(qū)段對生產型城市網(wǎng)絡的產生正向影響，而在短距離與長距離內敏感度較低，并產生負向抑制作用。在代工服務型城市網(wǎng)絡中，箱線擬合線在波動中持續(xù)下降，即認知鄰近性隨社會距離增加而降低。這說明代工服務型城市的認知鄰近性只在短距離閾值內敏感，對中長社會距離閾值的作用不甚明顯（圖8）。

圖7 地理鄰近性對3類全球化城市網(wǎng)絡的影響Fig.7 Influences of geographic proximity on the three types of globalizing city networks

圖8 組織鄰近性對3類全球化城市網(wǎng)絡的影響Fig.8 Influences of cognitive proximity on the three types of globalizing city networks

4 結論

本文基于蘋果手機2019 年供應商數(shù)據(jù)構建3類全球化城市網(wǎng)絡，著重從結構關系依賴視角運用ERGM 測度城市網(wǎng)絡的生長發(fā)育機理，在一定程度上豐富和拓展了現(xiàn)有城市網(wǎng)絡的研究視角與內容。主要結論如下：（1）首先在局部模體中，互惠性模體是3 類網(wǎng)絡中出現(xiàn)最多的模體，且相比隨機網(wǎng)絡，這3類真實網(wǎng)絡具有更典型的交互性、傳遞性和循環(huán)三方組關系。具體而言，研發(fā)型和代工服務型城市網(wǎng)絡中集聚性模體顯著，生產型城市網(wǎng)絡中傳遞性模體顯著。其次，在基于ERGM 的結構發(fā)育機理里。（2）互惠性與中介效應在3 類城市網(wǎng)絡普遍存在，深刻影響城市網(wǎng)絡的連通性發(fā)育機理。（3）偏好依附過程與接收者、發(fā)送者效應是解釋城市網(wǎng)絡等級中心性發(fā)育的核心結構機理，二者都體現(xiàn)了全球化城市網(wǎng)絡發(fā)育中以入度為核心的路徑依賴現(xiàn)。（4）三角形關系（傳遞三角形與循環(huán)三方組）和同質性是促進城市網(wǎng)絡集群發(fā)育、富人俱樂部現(xiàn)象的微觀基礎，研發(fā)型與生產型城市網(wǎng)絡存在較多的三角形閉合合作關系，小團體結構與社群網(wǎng)絡發(fā)育顯著，同質性對城市網(wǎng)絡的發(fā)育機理主要體現(xiàn)在核心城市間的聯(lián)結關系上。（5）企業(yè)路徑依賴與距離是影響城市網(wǎng)絡發(fā)育的核心外生因素。其中，對距離的分類討論發(fā)現(xiàn)，地理鄰近性對3 種類型城市間結網(wǎng)模式的影響普遍存在，認知鄰近性在研發(fā)型城市網(wǎng)絡中隨社會距離增加而增加，對長距離合作聯(lián)系的敏感度更高；在生產型城市網(wǎng)絡對中等距離有正向影響，代工服務型城市對短距離閾值敏感。

本文研究發(fā)現(xiàn)偏好依附與行動者效應影響城市網(wǎng)絡等級中心性發(fā)育，并且表現(xiàn)出以入度和接收者為核心的結構依賴現(xiàn)象，互惠性的影響在城市網(wǎng)絡普遍存在，這與現(xiàn)有研究結果一致。但不同部分研究所認為的互惠性與閉合機制影響城市網(wǎng)絡集群發(fā)育，本文發(fā)現(xiàn)互惠性與中介機制還影響城市網(wǎng)絡的連通性發(fā)育。此外，本文新增了同質性對城市網(wǎng)絡集群發(fā)育的探討，并發(fā)現(xiàn)同質性對城市網(wǎng)絡的發(fā)育機理主要體現(xiàn)在核心城市間的聯(lián)結關系上。另外，本文還存在以下研究不足：（1）在關于企業(yè)網(wǎng)絡路徑依賴的探討中，文章只運用了2012年與2019年2 個時間截面的對比數(shù)據(jù)，缺乏一個連續(xù)的歷時性數(shù)據(jù)，無法刻畫一個完整連貫的演變路徑。今后應該補充多個時間截面數(shù)據(jù)，進一步對企業(yè)網(wǎng)絡的路徑依賴現(xiàn)象深化研究；（2）需要探索基于企業(yè)間價值鏈聯(lián)系的城市網(wǎng)絡發(fā)育機理研究。本文城市網(wǎng)絡的企業(yè)構建主體是基于企業(yè)內價值聯(lián)系，但全球價值鏈也存在于企業(yè)間聯(lián)系，基于不同企業(yè)組織形式形成的城市網(wǎng)絡可能呈現(xiàn)不同的生長發(fā)育機理，未來也需從企業(yè)間價值鏈維度完善此議題。