《表5 城市社区结构统计》

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《中国城市间人口流动空间格局的网络分析——以国庆-中秋长假和腾讯迁徙数据为例》

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若网络中的大部分结点可由任意其他点经少数关联即可到达，则称为小世界网络，一般通过聚类系数和平均最短路径共同判断是否存在小世界效应。如果网络的平均聚类系数显著高于相同数量节点生成的随机网络，并且网络的平均最短路径与随机网络接近，那么此网络被认为具有小世界特性[21]。平均聚类系数反映了网络中节点抱团的总体趋势，揭示节点嵌入邻近点的程度；平均最短路径则是两节点间的平均网络距离。通过计算，整个城市网络的平均聚类系数为0.54，远高于同节点数量下随机网络系数；网络的路径长度经计算是1.986，反映出整个网络节点间不用通过第三方节点而直接相联系的线路，与仅需一个中介就能连接的线路占总线路的绝大多数，整个网络表现出较高的易达性与运行效率。说明人口流动网络存在小世界现象，表明网络局部具有较明显的“社区”结构特征。社区结构网络是指聚类依据特定规则与其他聚类相互联系从而组成的更为复杂的系统，高平均聚类系数的网络即具有社区结构特征。利用Gephi软件通过模块化（modularity class）聚类算法[22]，以流动人口数作为权重，计算得到两节期间基于人口日常流动的中国城市网络共包含9个社区结构（图6）。按照社区所含城市数量和空间覆盖情况，可将社区分为3个跨省组合型、3个邻省组合型和3个独立省份型社区（表5）。3个跨省组合型社区结构分别是由江苏、安徽、海南、四川、西藏55个城市构成的社区4，由4个直辖市及其周边的浙江、河北、贵州省共33个城市组成的社区8，和由江西、湖北、云南31个城市构成的社区3，其中，社区4恰好处在三角形连线区域的顶点位置。3个邻省组合型分别是由湘粤桂49个城市构成的华南社区，由西北地区45个城市构成的西北社区，以及由东三省和内蒙古43个城市组成的东北社区。福建、河南和山东省内城市各自独立组成社区。