2 辐射力影响因素分析
灰色关联分析是灰色系统理论的分支，灰色关联系统理论由我国邓聚龙教授于1982 年创立，是系统思想的一种深化和发展［27］。传统的数理统计方法在分析影响系统功能的因素时，对样本量和样本分布规律都有严格的要求，而灰色关联分析方法弥补了用数理统计方法进行系统分析的缺陷，具有诸多优点，如所需样本容量小、样本数据分布特征不局限于正态分布等典型的分布假设、计算方法简便、计算工作量相对较少。
辐射是都市圈中心城市对周围区域的影响，因此，辐射作用的效果不仅由中心城市的自身禀赋决定，而且与辐射的通道密切相关。结合上文评价辐射力的指标体系的4 个方面，本研究进一步选取了6 个在中心城市辐射过程中起到关键性作用的影响因素进行分析: 货运总量、客运总量、金融服务、消费水平、信息传递、政策支持。其中，货运总量、客运总量有直接统计数据，金融服务能力用金融业从业人员比重表示，消费水平用年人均社会商品零售额表示，信息传递能力用万人互联网用户数量表示。关于政策支持这个变量的量化，参考社会学研究方法中的内容分析法［28］，并结合网络信息搜索的方法来确定；经过多次尝试，发现通过百度搜索引擎搜索“site: 中心城市政府官网网址+ 年份经济辐射影响”( 如1995 年北京市对都市圈辐射的政策支持力度可通过搜索内容“site: www． beijing． gov． cn + 1995 经济辐射影响”来确定) 的方法得到的结果最能反映都市圈中心城市的政策支持力度，挑选合理的搜索结果并计数来作为政策支持这个变量的量化( 表2 和图2) 。
根据影响因素与中心城市辐射力的灰色关联系数，可以得到以下结论: 北京、上海、广州的辐射力与自身的金融服务能力关联性最强，且关联系数均达到或超过了0． 8 ，货运总量、客运总量在提升北京和广州的辐射力方面重要性均排在第二位、第三位，而上海辐射力则对客运总量的依赖程度强于货运总量。与辐射力的关联度排第四位的影响因素三者亦有差别，北京和上海是消费水平，而广州则是信息传递。值得注意的是，虽然北京是首都、上海是直辖市、广州仅是省会城市，三者的行政地位差别很大，但是政策支持力度这个变量在对三者辐射力的影响上与其他影响因素相比并无明显优势。
从图2 中可以看出，在三大都市圈中对中心城市辐射力影响最大的3 个因素依次是金融服务、货运能力和客运能力，而且它们与辐射力的关联系数都达到或超过了0． 7。其中，影响程度差别较大的是金融服务和客运能力。金融服务能力一方面可以体现中心城市强大的融资能力对整个都市圈都产生了很强的正外部性，另一方面也是因为中心城市金融人才的集聚本身对整个都市圈金融业的发展起到推动作用。根据各城市相关数据计算，2013 年广州市金融从业人员比重只有1． 4%，上海是2． 7%，北京已达到2． 8% 。这也在一定程度上解释了为什么北京和上海的辐射力相当，并且远大于广州的辐射力。北京集中了大型国有金融企业的总部，聚集了大量金融高管人才；而上海有上海证券交易所、中国金融期货交易所、上海期货交易所等大型金融机构，同时还聚集了众多外资银行；而广州则主要集中的是区域性的银行总部和小型金融企业。
辐射力是区域之间的作用，人力资本依托城市客运能力可以达到很强的流动性。比如高科技从业人员可以在不同城市进行技术传播和技术开发与推广，高校教师也可以通过在不同城市的高校学术交流和授课。这些不仅能使科技创新发挥扩散效应，而且通过人才的交流使智力资源产生很强的辐射作用。但是，横向比较来看，影响人力资本在更大区域产生创新效率的客运总量、政策支持这两个因素与辐射力的灰色关联系数，都是上海强于广州，广州强于北京，这显然与3 个城市的人力资本构成有关。R＆D 从业人员主要分布于高等学校、企业、事业单位和科研院所，而其中流动性最强的是高等学校和企业的科研人员。以2013 年各城市的数据计算，高校和工业企业R＆D 人员总数在从业人员中所占比例中，北京最小，仅为1． 3%，而上海和广州分别为1． 5%和1． 9%。这表明北京的大量科技人员集中在中科院系统和其他事业型的科研院所，其流动性和辐射作用弱于高校和企业。
3 结论与启示
3． 1 结论
本研究在同时考虑中心城市和受辐射城市特征的基础上，构建了三大都市圈的中心城市辐射力评价指标体系，并引入中心城市与受辐射城市的空间距离对分形模型加以改进。与传统的参数模型相比，分形模型具有假设更少、结论更客观的优点。因此，分形模型可以对中心城市的经济辐射力进行全面、客观的综合评价。结果发现: 京津冀都市圈、长江三角洲都市圈、珠江三角洲都市圈在中国经济发展进程中起到了领头作用。上海对半径300 km 的范围的辐射力与北京对半径200 km 的范围的辐射力相当，而广州对半径200 km 的范围的辐射力与北京、上海相比有明显的差距。北京作为首都，上海作为直辖市，广州仅为省会城市，3个中心城市行政地位差别很大，但各中心城市的政策支持力度对其辐射力的影响与其他影响因素相比并无明显优势。3 个中心城市的辐射力均与其金融服务能力关联度最高，这说明金融业发展水平是辐射力最重要的影响因素。
3． 2 启示
北京和上海应在立足于已有优势的基础上进一步优化和发展金融业，特别是提升金融创新能力。广州应合理借鉴北京、上海的金融业发展模式，同时发挥自身优势，鼓励新常态下金融新业态的发展，如互联网金融等，以增强自身的金融服务能力，进一步提高对整个都市圈的辐射力，以实现区域优势互补，促进协同发展。此外，四通八达的交通网络和竞争协作的产业体系是中心城市辐射的根本保障。从北京、上海、广州的辐射力与各自的货运总量、客运总量以及消费水平等其他影响因素的关联度差别情况看，各中心城市应继续发挥自身的禀赋优势、区位优势，进一步完善交通网络、通信网络等辐射载体，比如有效利用港口、交通枢纽以及其他地域资源，建设更加高效便捷的城际轨道交通等。同时，应提升自主创新能力，优化自身产业结构，通过产业转移、合作联盟、资金融通等多种渠道和模式向周围城市辐射经济能量，促进都市圈整体的经济发展。
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注释：
①使用的数据为1990，1995，2000，2005，2010，2013 年这6 个年份，数据主要来源于相关年份的《中国城市统计年鉴》。
②这里高技术从业人员包括《中国城市统计年鉴》统计的“科学研究、技术服务和地质勘査业”“信息传输、计算机服务和软件业”这两部分从业人员。
收稿日期: 2015 － 08 － 31；修回日期: 2016 － 06 － 06
基金项目: 国家社会科学基金重大项目( 12＆ZD026) ；上海社会科学院全球城市发展战略研究创新型智库项目( 20140621) ；上海市软科学基金课题( 15692180400)
作者简介: 栾强( 1992 － ) ，男，山东潍坊市人，博士研究生，主要从事产业经济研究，(E-mail) LuanQiangSmile@163． com。
