摘要
除了经济本底、区位条件和基础设施等自身禀赋外，城市在全球化进程中的持续竞争力一方面取决于其在全球资本体系中的支配力，另一方面也取决于其在创新网络中的控制力。利用高端生产性服务企业总部-分支数据和Web of Science合著论文数据，分别构建了全球城市生产性服务业网络和全球城市科研合作网络，并对比了两种网络的结构差异，探讨了形成差异的内在机制。研究发现：①空间结构方面，两种网络均呈现出明显的“南-北”分化和“东-西”差距。生产性服务业网络中的顶级城市比科研合作网络中的顶级城市空间分布更为广阔。②拓扑结构方面，生产性服务业网络的总体网络连通性比科研合作网络更高。两种网络均具有小世界性和无标度性，也呈现出明显的“社群”结构和“中心-腹地”结构，但组织形式有所不同。③生产性服务业与科研合作实践逻辑的不同是造成两种城市网络结构差异的内在机制。
关键词
全球城市; 生产性服务业网络; 科研合作网络; 结构差异; 内在机制
第一作者：
曹湛
同济大学
博士，助理教授，主要从事城市网络和创新网络研究
E-mail：1989caozhan@tongji.edu.cn
通信作者：李迎成东南大学博士，青年首席教授、博导，从事创新空间发展与规划研究E-mail：lychls@seu.edu.cn
全球化的过程伴随着经济活动在地理上的扩散和在功能上的深度整合 。“全球城市”（Global City）与“全球城市网络”（World City Network）是刻画与诠释全球化过程的空间特征和功能组织的重要理论框架和实证范式。在全球化过程中，全球城市网络根植于城市间的要素流动与交换过程，是不同城市之间功能整合、协同互补的载体和形式。借助多种关系型数据，学者们构建并探究了不同类型全球城市网络的空间特征和地理过程，如全球高端生产性服务业网络、全球科技合作网络、全球500强企业总部-分支网络、全球航空网络和全球海运网络等。全球城市的功能不是单一孤立的，而是多元复合的，不同功能的世界城市网络一般表现出千差万别的组织逻辑和空间形态，一个城市在不同功能类型网络中的能级地位和发挥的作用也不尽相同。那些综合竞争力较高的顶级全球城市往往在不同维度的城市网络中都表现出较高的中心性和控制力，进而具有更强的网络韧性和可持续发展动力。当前，比较不同城市网络的结构特征与形成机制的异同，探讨城市网络的多元复杂性已经成为相关研究领域的热点，部分学者已开展对不同功能类型全球城市网络的比较研究。例如，Derudder等对比了南亚主要城市公路、铁路和航空网络的结构差异；Ducruet等从城市、都市圈和城市群三个维度分析了全球城市航空网络与海运网络等级结构的差异；Choi等探讨了全球82个主要城市间航空网络与因特网基础设施网络的空间结构和拓扑特征的异同；Liu等利用随机行动者模型揭示了影响全球资本服务网络和全球航空网络结构差异的主要因素。除了经济本底、区位条件和基础设施等自身禀赋外，城市在全球化进程中的持续竞争力一方面取决于其在全球生产和资本体系中的支配能力，另一方面取决于其自身的科技创新能力。首先，全球化的根本动力源于资本在全球范围内持续寻求新价值回路、进行空间扩张并缓解资本过度积累的实践。在这一实践进程中，生产性服务业快速兴起，并在维系金融体系、保障资本循环和推动资本增值的过程中发挥着关键作用。生产性服务业在城市的集聚使得城市在全球资本网络中表现出相应的资本支配力和金融操控力，而全球城市体系的“核心-边缘”组织和全球金融中心的形成实际上是这种资本支配力在全球范围内不断转移、配置和强化的结果。其次，科学是创新的重要组成部分，对推动城市经济的可持续发展有着基础支撑作用。一个城市的科技储备和资源是有限的，嵌入更大范围的跨城合作网络并在网络中占据优势地位是城市避免技术锁定陷阱、维持可持续发展的必由之路。创新资源密集、创新能力出众、创新成果影响深远的城市往往是全球创新网络中的重要枢纽，对全球创新活动和科技进步有显著的引领与推动作用。放眼世界，那些具有相当全球影响力的城市，如纽约、伦敦、巴黎和东京等，在全球生产服务业网络和全球科研合作网络中均具有很高的中心性，既发挥“全球金融中心”的功能也具有“全球创新中心”的地位。一些发展中国家的城市，如中国上海在2009年就提出打造包括“全球金融中心”在内的“四个中心”建设目标，并在2014年提出建设“全球科技创新中心”的行动计划，将建设“四个中心”的战略纲领拓展至“五个中心”。
有鉴于此，本研究基于高端生产性服务企业总部分支数据和Web of Science（WoS）合著论文数据，分别构建全球城市生产性服务业网络和科研合作网络，对比两种网络的空间结构和拓扑特征，并探讨影响两种网络结构异同的主要内在机制。本研究旨在拓展全球城市和世界城市网络的研究范畴，加深对全球城市功能多样性和世界城市网络结构复杂性的认知，为我国城市全球综合竞争力提升战略的制定提供实证支撑。1.1 生产性服务业的实践逻辑与全球地理过程自20世纪中期以来，生产性服务业在全球范围内快速兴起，持续并深刻地影响着社会生产实践、资本循环积累和世界经济地理。生产性服务业属于知识密集型产业，主要包括金融、保险、法律、商业咨询、会计等。它们主要向企业和生产活动提供中间服务，用于优化商业运作并促进生产与再生产，但其服务并不面向末端消费者。20世纪70年代，跨国公司通过在全球范围内搜寻低成本劳力、分散生产过程和扩大消费市场，推动了全球生产网络（Global Production Network）形成和全球资本的循环流动。在这一过程中，生产性服务业的功能和角色也持续进化：它们不再仅仅是为跨国公司提供特定专业化服务的“外包商”和“中介人”，通过长期的行业经验、专业知识和客户资源积累，这些生产服务业已经逐渐成为生产实践的“影响者”和资本循环的“控制者”。除了通过提供专业服务赚取费用之外，生产服务业也是创造新型价值回路的重要引领者：通过长期的业务实践，它们逐步构建并不断更新关于企业、行业以及全球经济地理的知识库，使它们能够持续发现新的市场和投资机会，而这一点恰恰是个体生产者所缺乏的。例如，金融公司通过创新持续不断地投放各类金融衍生品、创造新型交易市场，这正是基于它们对行业发展趋势的深刻理解和对潜在投资机会的敏锐嗅觉。总的来讲，生产性服务业在维系和推动全球生产和资本网络运行的过程中发挥着主导作用，已经成为当代经济全球化的标志性产业。在地理学领域，生产性服务业是金融地理以及“国际金融中心”研究的重要对象和议题。2000年以来，基于生产性服务业组织关系的全球城市网络研究成为描绘生产性服务业全球空间实践及其地理表征的重要实证范式，“全球化与世界城市”（Globalization and World City， GaWC）研究小组的相关系列成果影响深远。在他们的研究中，生产性服务业的选址逻辑与城市规模经济、市场潜力之间的因果关联是理论出发点，利用连锁网络模型并基于生产性服务业总部-分支联系构建全球城市网络则是实证落脚点。在地理维度上，生产性服务业跨国公司的空间选址过程是全球城市生产性服务网络形成的源动力。一方面，利益驱动的本质以及资本过度积累的潜在危机使得生产性服务业必须抢占尽可能多的全球市场，不仅为其全球客户提供在地服务，也为盈余资本寻找新的投资机会和价值回路；另一方面，生产性服务业的地方集聚又非常依赖大都市的规模经济、开放性以及制度灵活性等，所以尤其表现出对国际金融中心和中央商务区的显著空间依赖。在这一双向过程中，生产性服务业的实践逻辑与全球城市体系的空间演化轨迹紧紧嵌套：全球城市的“命令”与“控制”功能源于生产性服务业的资本服务和资本支配活动，全球城市体系的层级结构则是生产性服务业在世界范围内资源配置的空间结果。1.2 科研合作的本质过程与全球化趋势自科学在人类文明中诞生，科研合作就已存在。科研合作是不同的研究者基于同一研究目标，通过协同与互补，进而实现创新的一种知识密集型活动，合作者之间的资源共享是其重要机制。这些共享资源既可以是知识、声誉等无形资产，也可以是资金、设备和场所等有形资产。科研合作的动机包括：（1）应对当代科学发展的新挑战。更加显著的系统复杂性、更加广泛的多学科交叉性以及更高的风险性是当代科学最为重要的发展特征，彼此合作可以发挥协同效应、规模效应、实现资源互补并分散风险。（2）提升研究成果的质量和创新性。个体的知识库是有限的，通过合作能够获得新知识。在合作过程中，不同知识的组合再构可能产生具有创新性的成果。（3）提升研究者学术影响力。科研合作也是社会网络构建的一种形式，青年学者通过与知名学者合作往往是一种进入特定学术圈并获得关注的“捷径”；同时，知名学者与不同的青年学者合作，也能获得更多的成果，进一步扩大自身的学术影响。（4）顺应科技政策的导向。许多研究表明合作能够提升创新绩效，因此不少科技行政管理部门将鼓励合作纳入激励政策，并设立相应的基金资助，这也大大促进了科研合作活动。城市是科学的孵化器，城市化经济为新知识的创造提供了必要的人才资源、资金支持、空间场所以及基础设施等显性要素，也为创新提供了关系资本、创新环境和制度保障等隐性要素。在当代，城市在国家创新战略部署中的重要性与日俱增，已成为国家进行全球创新竞争的重要地域单元和空间抓手。但是，闭门造车式的封闭创新是不可持续的，面对日益激烈的全球创新竞争，通过接入更大范围的跨城合作网络，能够促进本地知识的持续更新，是城市维持增长的必然选择。伴随日益凸显的科学全球化趋势，全球城市科研合作网络快速涌现，其广度和深度不断加强。那些在全球城市科研合作网络中发挥显著门户功能、枢纽作用和支配能力的城市往往被称为“全球创新中心”。当前，有关全球科研合作网络空间结构的研究大多以国家为基本研究单元，而仅有少数研究以城市为基本空间单元。Matthiessen及其团队基于Web of Science （WoS）合著论文数据考察了全球范围内城市间科研合作网络的总体结构、等级结构和演化规律，但他们主要关注欧美城市，无法全面地描绘全球创新版图以及新兴国家的快速发展；Maisonobe等同样利用WoS数据考察了全球城市科研合作网络的空间演化特征，发现虽然跨国界的城市间科研合作的比例不断增加，但国家内部城市间合作比例仍旧远高于跨国城市间科研合作；桂钦昌等基于WoS 数据建构并分析了全球范围内超过900个城市构成的科研合作网络，并进一步讨论了多维邻近性对网络结构的影响机制。1.3 两种网络的关联和差异基于以上文献综述，不难看出生产性服务业实践和科研合作活动都属于知识密集型实践活动，但在知识类型、行为动机和网络形式方面既有重叠也有差异。在知识类型上，生产性服务业实践中涉及了金融学、经济学、法学、会计、广告、商业管理等应用型专业知识；而科研合作涵盖的知识范畴更广。在行为动机上，生产性服务业是以商业盈利为目的，依靠其非对称的专业知识垄断和行业信息优势赚取“租金”；科研合作的主要目的并非营利，而是为了获得新的知识进而促进创新，很大程度上是由纯粹的探索未知领域的科学精神所驱动。在网络形式方面，生产性服务业的总部-分支网络是其企业商务策略的直观体现，网络中承载的要素包括资本、权力和专业知识；科研合作网络则是合作之间互动关系的直接体现，网络承载的要素主要是科学知识。在空间机制方面，不论是生产性服务业还是科研活动都依赖于集聚经济，它们的活动强度、投入产出效率都与城市集聚规模、经济能级、环境品质和地方制度有着显著的相关关系。但是，城市在这两种不同实践过程所组织的城市网络中所表现的功能内涵存在差异。在全球城市生产性服务网络中，城市的能级地位反映的是城市在资本与金融市场中的支配能力：城市的网络中心性越高，说明其资本掌控和金融操纵能力越强、市场潜力越大、投资机会越多。在全球城市科研合作网络中，城市的能级地位反映的是城市的科学本底和科学创新能力：城市在网络中的中心性越高，其对创新资源的集聚和溢出能力越强，也能说明它所拥有的知识是关键科技、核心技术或前沿热点。2.1 数据来源与网络构建全球城市生产性服务业网络的基础数据来源于GaWC研究网络的系列研究，涵盖全球范围内526个主要城市，涉及175个高端生产性服务企业，数据年份为2018年。这526个城市包括三类：人口超过150万的城市、人口超过100万的国家首都、175家APS（Advanced Producer Services）企业的总部所在城市。175家企业是根据各行业国际排名筛选出的75家金融、25家会计、25家广告、25家法律和25家管理咨询服务企业。该数据集通过访问企业官网，获取企业总部、分支的所在地并判断其功能等级，并据此对其所在城市的服务价值（service value）进行赋值（全球总部赋值为5，区域总部为4，较重要分支为3，普通分支为2，一般办事处为1，无机构为0）。在此基础上，通过连锁网络模型，将“企业-城市”二模矩阵投影为“城市-城市”一模矩阵，从而得到全球城市生产性服务业网络。其中，城市间的联系强度是城市间APS企业服务价值对应乘积之和，城市的网络连接度（以下简称“连接度”）则是该城市与网络中其他城市联系强度的总和。全球城市科研合作网络的基础数据来源于WoS的三大索引数据库（SCI-Expanded、SSCI和A&HCI），城市选择与生产性服务业网络保持一致，也为526个。因为科研合作活动和实际论文发表之间存在“时差”，可能导致年度数据波动，因此研究采用2014—2018年的加总数据。若一篇论文由来自n个不同的研究机构合作完成，且这些研究结构位于不同的城市，则该篇论文中存在［n×（n-1）/2］次跨城合作。城市在网络中的连接度即为该城市与其他所有城市之间合作连接之和。在该时间段内，526个城市共产出科技论文54 834 137篇，占全球总论文数的78.19%，说明这些城市是全球科学知识产出的主导力量。为了便于横向比较，两种网络的城市连接度均做百分制处理（城市的实际连接度除以网络中的最大连接度）。由此，城市连接度的分布从0%（无网络连接）到100%（最大网络连接）。2.2 研究方法采用空间分析法和网络分析法，对比研究全球城市生产性服务业网络和科研合作网络的空间结构和拓扑特征。描述空间结构的主要方法包括：通过专题地图描绘网络的地理格局，通过空间基尼系数、变异系数和全局Moran指数等指标考察网络中城市连接度的分布特征。描述拓扑特征的主要方法包括：通过平均度、网络密度、小世界熵（Small-world quotient）、无标度指数（Scale-free Index）等网络指标考察网络的总体拓扑特征；通过社群探测（Community detection）技术考察网络的“社群”结构；通过优势流考察网络的“中心-腹地”结构。3.1 总体空间格局比较图1为生产性服务业网络和科研合作网络的总体空间格局，可以发现诸多共性特征。第一，不论是生产性服务业还是科研合作都呈现出明显的全球化特征，其城市网络均覆盖了全球的主要地区。第二，两种网络中都存在显著的“南-北”分化和“东-西”差距。具体来讲，在两种网络中，位于“全球北方”（Global North）的城市的总数和连接度大多比“全球南方”（Global South）城市要高。此外，在两种网络中，传统西方强国城市的总数和连接度也普遍高于东方国家城市。第三，从网络总体结构中不难看出两种网络的空间覆盖已在全球范围延伸，表现出不同程度的全球化态势，但连接度较高的城市主要集中在三大核心地区——欧洲、北美和亚太地区。在生产性服务业网络中位于三大核心地区的城市占67.1%，在科研合作网络中这一比例达到72.1%。
图1 全球城市生产性服务业网络（a）、科研合作网络（b）城市连接度的空间格局Fig.1 The spatial configuration of cities' network connectivity in the global interurban producer services network（a） and scientific collaboration network（b）
表1罗列了两种网络中城市连接度的主要空间统计指标。首先，两种网络的基尼系数均大于0.5，说明其中全球城市连接度的分布存在明显的不均衡性，大量的连接集中于少数城市，而大多数城市的连接度较小。科研合作网络的基尼系数略高于生产性服务业网络，说明其极化程度更高；科研合作网络的变异系数也高于生产性服务业网络，说明其城市连接度的组内差距更大。
表1 全球城市生产性服务业网络和科研合作网络的主要空间统计指标
Tab.1 The spatial statistics of the global interurban producer services network and scientific collaboration network
表2列出了两种网络中连接度排名前20的城市，它们是全球顶级生产性服务中心和顶级科学创新中心。观察发现，在科研合作网络中，顶级全球创新中心主要分布在欧洲（8个）和北美（10个），仅有北京和东京位于亚太地区。通过比较看出，与顶级科技创新中心相比，顶级全球生产性服务中心的全球空间分布相对均衡。除三大地区外，位于中东的迪拜、南亚的新加坡和吉隆坡、拉丁美洲的圣保罗和墨西哥城以及位于非洲的约翰内斯堡也跻身于顶级生产性服务中心之列。
表2 全球城市生产性服务业网络和科研合作网络中连接度排名前20的城市
Tab.2 The 20 most connected cities in the global interurban producer services network and scientific collaboration network
从表2可以看出，伦敦、纽约、巴黎、北京、东京和芝加哥在两种网络中均具有较高的连接度，说明它们既是对高端生产性服务企业具有极高战略意义的全球门户城市和资本集聚中心，也是吸引创新资源和引领科学前沿的全球创新中心。事实上，这些城市在交通、产业和文化等诸多方面都具有举足轻重的核心地位和门户功能。此外，两种网络中城市功能的差异也同样明显。例如，迪拜在生产服务网络中的中心性和支配力非常强，大量的现金流和投资、优越的港口区位、优惠的免税政策和法律使其在短短二十年间迅速成为重要的全球金融服务中心，成为中东、非洲和南亚地区广阔资本服务市场的重要节点。但是，与其他顶级全球创新中心相比，迪拜在高等教育和科技积淀方面是一座相对“年轻”的城市，故而在科研合作网络中的中心性较低。再例如，与之相对的，波士顿在科研合作网络中具有非常高的连接度，这直接反映出它在全球科学版图中的核心地位，作为美国高等教育的发祥地，波士顿不仅拥有哈佛大学、麻省理工学院、塔夫茨大学、波士顿学院等世界级私立高等教育学府，同时也拥有美国最古老的公立教学系统，被称为“美国雅典”。但波士顿在生产服务网络中的连接度较低。除了连接度排名前20的城市之外，城市在不同网络中地位、职能的差异相当普遍。以德国城市为例，在生产服务网络中排名最高的城市为法兰克福（22位），而在科研合作网络中排名最高的城市为海德堡（28位）。前者是德国重要的经济、贸易和航运中心，而后者则拥有历史悠久、享誉世界的海德堡大学。从以上结果中可以看出，同一城市在不同功能网络中表现出不同的地位能级，反映出全球城市的功能复合性与多样性。4.1 基本拓扑特征比较表3计算出生产性服务业网络和科研合作网络的主要拓扑指标。首先，就网络密度和全局网络效率而言，生产性服务业网络的总体发育程度和网络连通性比科研合作网络更高。这一结果一定程度上可以说明“经济全球化”的深度和广度要强于“科学全球化”，也反映出在全球范围内资本的流动性要高于知识的流动性，尤其是那些高度专业化的前沿科学知识。表3 全球城市生产性服务业网络和科研合作网络的总体拓扑特征
Tab.3 The overall topological features of the global interurban producer services and scientific collaboration networks
第二，两种网络的平均最短路径与其同等规模随机网络相比更短，且全局集聚系数与其同等规模随机网络相比更高，均表现出典型的“小世界性”特征，即网络中存在许多本地组团，这些组团内部有着紧密的网络联系。同时，组团与组团间由稀疏的“捷径”相连。第三，生产性服务业网络和科研合作网络的累积度分布幂率指数分别为1.01和1.09，对应的实际幂率指数分别为2.01和2.09，均介于2~3之间，说明两种网络均具有典型的无标度性，即少数城市拥有大量的连接，而大部分城市仅有少量的连接。无标度性特征也说明这两种网络的生长演化均遵循“偏好依附”（Preferential Attachment）的一般规律，即新加入网络的城市往往倾向于与那些已经具有较高连接性的城市建立联系，以最小的成本获取最大的收益。这一拓扑特征反映出规模经济和马太效应在这两种网络演化与形成过程中发挥的重要作用。利用“Multi-level Optimization”社群探测算法识别并绘制两种网络的“社群结构”。同一社群内的城市之间彼此联系相对紧密，而属于不同社群的城市之间联系则相对稀疏。如图2所示，生产性服务业网络和科研合作网络均被划分为8个社群。在生产性服务业网络中，社群1中的城市在全球各个主要区域都有分布，而这些城市均为连接度较高的顶级生产性服务业中心，说明地理距离对这些顶级生产性服务业城市之间资本流动和商务往来的阻碍较小，再次印证了前文的发现。另一方面，通过查询企业的选址分布模式可以发现，175个高端生产性服务业中有165个企业均在这些城市中设置了总部或区域总部，说明这些城市对企业参与全球商务网络具有重要的战略意义。除社群1外，生产性服务业网络中的其他社群均具有区域化特征，这些社群的空间构成与许多跨国贸易联盟或区域经济合作组织的地缘格局比较一致，说明生产性服务业活动与跨国经贸往来和贸易网络之间的密切关系。例如，诸多欧盟国家的城市位于同一社群，中东和非洲的一些石油输出国组织成员国城市位于同一社群，中国、印度与东盟国家的城市位于同一社群，北美自由贸易协定成员国以及日本、澳大利亚的城市位于同一社群，南美洲的南方共同市场成员国的城市位于同一社群。图2 全球城市生产性服务业网络（a）、科研合作网络（b）的社群结构Fig.2 The community structure of the global interurban producer services network（a） and scientific collaboration network（b）
在科研合作网络中，地理距离和国界对网络社群结构的影响作用显著，空间相邻的城市往往更容易形成社群，说明地理邻近性对科研合作网络形成具有举足轻重的作用。同时，科研合作也受到文化、制度、历史因素影响，比较典型的是由前殖民关系所维系的社群，由于宗主国对其殖民地有着长期的语言归化、文化输出和人员交流，这种社会文化纽带在后殖民时期仍然维系着双边合作关系。例如，西班牙和葡萄牙的城市与南美洲诸多城市位于一个社群，西欧许多国家的城市与非洲诸多国家的城市位于同一社群。基于优势流分析提取城市的最大网络连接，刻画两种网络的“中心-腹地”结构，如图3和图4所示。在生产性服务业网络中，所有城市都直接或间接地连接在一起，反映出资本全球化的特征。伦敦和纽约是网络中的绝对核心，是全球资本服务和资本控制的主导中心，全球82.6%的城市均为这两座城市的直接网络腹地。这一结果与许多全球金融地理关于“NY-LON”现象的描述一致——纽约和伦敦是组织全球金融市场和资本流动“强制性通行点”（obligatory passage points）。尽管两座城市的资本支配力随着资本主义世界地缘政治和金融体系格局的变迁此消彼长，它们之间的资本联系和资本溢出在全球化进程中有着举足轻重的作用，以至于其他城市的资本与金融全球化都非常依赖于纽约和伦敦。此外，纽约和伦敦对全球资本循环过程的支配力也源于这两座城市在金融市场的专业化分工：纽约的优势是在金融工程方面的创新能力，能持续不断地向市场推出各种金融工具和衍生品；而伦敦的优势则在于其“帝国历史”所铺垫和维系的广阔跨国资本渠道和关系网络。北京、孟买、香港和东京是网络中的二级中心，拥有自身的独立腹地城市，但大多为其国内城市，说明这些城市发挥着连接国际、国内资本市场“两个扇面”的作用。图3 全球城市生产性服务业网络的“中心-腹地”结构Fig.3 The "center-hinterlands" structures of the global interurban producer services networkFig.4 The "center-hinterlands" structures of the global interurban scientific collaboration network
与生产性服务业网络不同的是，科研合作网络由诸多不同规模的“中心-腹地”体系构成，总体呈现出非连续的“群岛”结构。最大的“岛屿”是以巴黎和伦敦为核心的欧洲城市，其次是由波士顿和纽约构成的北美城市“岛屿”，最小的“岛屿”仅包含两个城市。这些“岛屿”内部网络结构形态可以大致分为两类：第一类为“多核心+层级式”的组团结构，较为典型的有北美城市、欧洲城市、印度城市等，他们的共同特征是有两个以上的主要中心城市作为支点串联整个组团的基本网络构架，其直接腹地又由多个次级中心城市和次级腹地城市构成，呈现出多层级嵌套的组织模式。第二类为“单核心轮轴式”的组团结构，比较典型的有中国城市、日本城市和俄罗斯城市等，这类组团大多以国家首都为绝对核心，其他大部分城市则为该核心城市的直接腹地。这两种不同类型的网络组织模式很大程度上与不同国家经济地理历史演进格局和科技体制的差异有关，例如，英美的多中心等级结构与其联邦制度的分散治理模式有关，而中国的单中心结构则与其自下而上的举国体制有关。5.1 影响全球城市生产性服务业网络的内在机制：空间扩散与本地集聚生产性服务业的社会实践在建构和塑造全球生产空间和全球资本空间的过程中发挥着举足轻重的影响作用，全球城市生产性服务网络则可以视作这些影响在地理空间上的投射与表达（图5）。生产性服务业实践的根本目的是利用自身的专业知识和行业经验服务其全球客户来赚取租金并不断追求利益最大化，涉及三类相互关联的行动领域：提供专业化的资本服务、促进不同价值回路之间的资本流动以及创造新的价值回路。图5 影响全球城市生产性服务业网络的内在机制Fig.5 The formation mechanisms of the global interurban producer services network
在生产空间中，随着丰田主义生产方式对福特主义生产方式的逐步取代，以及资本积累过度所带来的严重危机，工业生产在全球范围内迅速扩张，全球劳动分工加速形成。在这一过程中，生产性服务业在全球范围内学习和积累的行业经验，使它们总能比生产者拥有更加敏锐的市场嗅觉，同时借助自身的专业知识，持续引导和控制着生产和再生产过程向着成本洼地和盈利高地持续扩展。在资本空间中，随着布雷顿森林体系的建立，金融全球化加速推进。生产性服务业在全球金融体系中拥有垄断性的操纵力，它们不仅控制着资本的流动和变现，也通过创造各种金融衍生品推动资本的循环增值，而生产性服务业本身通过这些金融操纵所得的高额回报则为垄断性租金。这些实践过程极其依赖城市化经济所提供的高技术劳动力、完善的硬件设施和有保障的市场制度。因此，那些世界级金融中心，以及具有区域或国家门户地位的城市往往会集聚大量的生产性服务业，这些城市也因此成为全球资本循环所必经的强制性节点。生产性服务业跟随跨国公司生产网络进行全球扩张，并由于金融操纵需求而在全球金融中心高度集聚，以上两种地理过程的共同作用使得它呈现出“全球分散、点状集聚”的空间特征，也是生产性服务业比全球科研合作网络分布更加均衡、更加多中心化的主要原因。此外，生产性服务业网络显著的经济属性也使得其社群结构与多边贸易协定和经合组织的地理格局紧密相关。最后，资本的全球流动表现出明显的掠夺性和投机性，受到制度、文化边界的阻碍与科学知识流动相比更小，因此其总体网络连通性比全球城市科研合作网络更高。5.2 影响全球城市科研合作网络的内在机制：成本权衡与空间黏性科研合作实践的主要目的和激励包括应对当代科学研究范式的新挑战、提升研究成果创新性、提升学术声誉和影响以及迎合科技政策导向。科研合作既内嵌于以创新主体之间协同互动为主要形式的“社会网络”，也同时根植于由不同知识要素（特定群体或特定科技领域对某一客体所界定的事实、理论、方法或程序）以特定方式组合而成的“知识网络”。在社会网络中，“节点”为创新主体（研究者、科研机构等），“边”则为不同创新主体间的合作关系。在知识网络中，“节点”为知识要素，“边”则为不同知识要素之间的组合与交叉关系。其中，社会网络是科研合作实践的组织形式，包括合作对象的搜索、合作关系的建立和维系；而知识网络是科研合作的组织结果，包括不同知识之间的组合与再构，以及新知识的创生。全球城市科研合作网络可以视作这两种维度的网络在地理空间上的投射与表达（图6）。Fig.6 The formation mechanisms of the global interurban scientific collaboration network
一方面，科研合作实质上是社会网络构建过程，可以视作一种理性经济行为，参与合作的个体亦可以视作理性经济人，只有当合作的收益高于投入成本时，才能形成稳定且高效的合作网络。合作关系的搜寻、建立和维系有赖于高频度的面对面接触，地理邻近性在这一过程中起到了关键支撑作用，能够促进本地合作。另一方面，跨本地合作网络为本地创新主体提供了接触外部新知识、新市场信息和专业化人才的机会之窗。然而， 由于长距离产生的摩擦成本， 跨本地合作的建立和维系需要投入大量的金钱、时间和精力。尽管如此，有效的跨本地合作网络一旦建立，创新主体便可享受这种网络外部性所带来的知识溢出，进而减少陷入技术锁定的风险。在这一过程中，制度、社会、认知等非地理邻近性是降低合作成本的关键因素。全球城市科研合作网络在地理空间上的延伸受到创新主体权衡距离摩擦成本的影响，是短距离合作与长距离合作动态平衡的空间表征。这也解释了为什么全球城市科研合作网络既呈现出“群岛式”的依赖地理邻近的组团结构，也同时存在长距离的由前殖民关系维系的合作连接。另一方面，科研合作网络的形成与建构是研究者之间发生知识交换的过程，这些多样性且专业化知识组合再构并形成新的知识，这些知识大多表现出明显的空间专属性和空间黏性，所以其地理空间分布也表现出比较明显的非均质特征。在全球城市科研合作网络中，网络连接度越高的城市通常拥有更加雄厚的知识本底，也往往在某些前沿领域有着绝对优势，而这些城市主要集中在传统科技强国。许多研究从不同角度都证实，尽管中国和一些发展中国家在全球科技版图与科研合作网络中快速崛起，但欧美国家的统治地位仍未被根本性撼动，这是因为现代科学话语体系和结构范式的形成主要是由这些国家所主导的。这种科技体系霸权的影响是深远的，即便在后殖民时代，也存在明显的排他性。所以，与全球生产性服务业网络相比，全球城市科研合作网络在全球范围内的地理分布更加不均衡。本研究基于高端生产性服务企业总部分支数据和合著论文数据，分别构建全球城市生产性服务业网络和科研合作网络，对比分析两种网络的空间结构和拓扑特征，并进一步探讨影响两种网络结构差异的主要因素，得到以下结论：（1）空间结构方面，两种网络均呈现出显著的“南-北”分化和“东-西”差距，且连接度较高的城市均集中在欧洲、北美和亚太三大区域。然而，生产性服务业网络中的顶级城市比科研合作网络中的顶级城市分布更广，同一城市在两种网络中连通性和所发挥的功能也存在一定差异。（2）拓扑结构方面，生产性服务业网络的密度和连通性比科研合作网络更高，说明“经济全球化”的深度和广度要强于“科学全球化”。两种网络均表现出显著的小世界性和无标度性；生产性服务业网络的“社群结构”与跨国贸易协定及多边经合组织的地缘结构趋于一致，科研合作网络的“社群”结构与地理邻近性和前殖民关系紧密相关。然而，生产性服务业网络由少数“强制性通道节点”组织，科研合作网络则呈现出多个相互分离的群岛结构。（3）生产性服务业与科研合作这两种不同实践活动的组织逻辑的差异是造成全球城市生产性服务业网络和科研合作网络结构差异的主要原因。城市在生产性服务业网络中的地位能够反映它对全球资本的集聚和控制能力，城市在科研合作网络中的地位则能够反映它对创新要素的集聚和吸引能力。基于研究结果，不难发现，一些顶级全球城市（如纽约、伦敦、巴黎）在全球生产服务业网络中和科研合作网络中均具有相当高的中心性和控制力。除此之外，这些城市在其他类型的全球城市网络中，如航空网络、航运网络以及商品贸易网络中也具有举足轻重的作用。鉴于此，我国在建设全球城市的过程中，也应当注重城市综合功能的均衡发展和在不同维度城市网络中的全面提升。这些多维网络并非分离的排他关系，而是互补耦合的，在多重功能网络中的地位提升有助于增强城市的整体韧性和提高可持续发展水平。研究重点探讨了两种网络结构的异同及其内在机制，但仍存在一些不足。例如，研究构建网络的基础数据，即企业总部-分支数据和论文合作数据本质上都属于二手数据，并不能直接反映出网络主体在真实世界中的结网过程。在未来的研究中可以利用质性研究方法（如深度访谈、问卷、田野调查）深入考察企业跨地选址的内在动机以及创新主体选择合作的权衡过程，对定量研究结果形成补充。对于两种网络形成机制的讨论，本文主要采用的是定性解析，未来可以选取合适的影响因子利用计量模型开展定量研究。在未来的研究中，可以继续扩大研究范畴，针对多种不同类型的城市网络开展耦合研究，进一步探索全球城市网络的结构复杂性和全球城市的功能复合性，建构研判城市在不同维度全球城市网络中特征地位的综合指标体系。
该文载于《世界地理研究》2023年第5期
曹湛，李迎成，戴靓.全球城市生产性服务业网络与科研合作网络的结构差异与内在机制.世界地理研究，2023，32（5）：1-17.
CAO Zhan，LI Yingcheng，DAI Liang.The structural differences and mechanisms of global interurban producer services network and scientific collaboration network.World Regional Studies，2023，32（5）：1-17.
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