全球城市在世界城市体系网络中的定位

正如前述，在经典研究中，全球城市的内涵界定为控制和服务中心，即资源配置中心。但是，在实际实证研究中，主要依赖属性数据，以城市所拥有的相关要素的规模研判全球城市，缺失基于城市之间的关系的分析。这导致全球城市的理性内涵与实证结果之间脱离，逻辑连贯性欠缺。

鉴于既有研究的局限性，进入21世纪以来，学界兴起世界城市体系网络研究，从城市体系网络层面，借助社会网络分析方法，探讨全球城市。也就是一方面，继承城市体系的研究传统，从城市之间相互依存和相互作用的视角和城市集合维度加以分析；另一方面，借鉴社会网络研究方法，挖掘城市之间的关系资料，分析网络结构特点，展开研究。由此，作为世界城市体系网络结构特点的一环，实证全球城市的资源配置中心之特点。

作为理论探讨，周振华（2006）认为，全球城市的形成与发展只有放在全球城市体系网络中予以解释，才能更有说服力。城市（结点）价值在于与其他城市之间的相关性即联系多寡和密度，正是这种旧的和新的联系维系着城市，决定城市地位。城市的成长建立在联系扩展的基础之上，而衰退的城市其联系也在减少，城市的功能更多地依赖其在城市网络中的联系。在世界城市体系网络中，可基于与世界联系性的强度及其影响范围大小分组城市，其中处于最高层级的就是全球城市。

作为一类经典实证研究，全球化与世界城市研究团队（Globalization and World Cities Research，GaWC）主要成员Taylor（2001）基于先进的生产服务公司的组织网络探讨世界城市体系网络特点的研究规范化，正如其本人所说，由此，首次使利用标准的网络分析技术分析世界城市系统成为可能。在此分析框架下，Taylor等（2002）基于18个会计师事务所、15家广告公司、23家银行和金融公司、11家保险公司、16家律师事务所、17家管理咨询公司等所谓“GaWC100”全球服务公司的总部及其分（子）公司在世界316个城市中的分布资料进行分析，揭示各城市在世界城市体系网络中的连接特点。Derudder和Taylor（2005）再根据这些信息，又进一步建立起315×315城市之间的关系矩阵，引进本地网络连接性（local network connectivity）、凝聚小集团（cliques as cohesive subgroups）、校准小集团（calibrating cliquishness）等概念，阐释世界城市体系网络系统的特点。

作为又一类经典实证研究，Alderson和Beckfield（2004）以2000年《财富》世界500强企业的总部和分公司的所在地（地点）为根据，建立3692×3692城市之间的关系矩阵，进行分析。在此基础上，引进出度中心性、入度中心性、接近中心性、中介中心性等概念，研判城市的权力（power）和声望（prestige）等，进而评价城市等级（阶层）等全球城市相关问题。其后，Alderson等（2010）仍以世界500强企业母子关系为线索，建构6 300×6 300城市之间的关系矩阵，考察1981年、2000年和2007年世界城市体系网络结构特点及其演化趋势。通过分析认为，世界城市系统正处于实质性重组过程中，并显示出权力在少量城市中集聚的特点。例如，就出度而言，前15个城市中，1981年进入名次并保持到2007年的只有纽约、伦敦、旧金山、巴黎、东京、费城、斯德哥尔摩等5个城市，2000—2007年中，尽管有10个城市继续保留名次，但是除了伦敦保持第四位以外，其他城市都有不同程度的位序变化；前15个城市的出度总和由1981年的8 127个上升到2007年的14061个，总体上呈现出集中倾向。

从既有世界城市体系网络实证研究所关注的焦点以及城市网络内在的潜在结构特点来看，在世界城市体系网络中，作为首要特点，全球城市是表征城市之间联系多寡的连通性（connectivity）最大的一些城市，具体体现为联系对象城市多，联系交流密集。资源配置只有通过与其他城市的交流才能实现，因此，作为资源配置中心，应与众多的城市相互交流，而且交流量要大。

其次，全球城市是权力（power）即出度（out degree）最大的，而且又是声望（prestige）即入度（in degree）最大的一些城市。资源配置能力不仅体现在对外（城市）的资源布局能力，而且还体现在从外吸引、利用资源的能力。没有对外资源布局能力的城市，虽然能够成为潜力或潜能大的城市，但不能成为真正具有权力的城市。同时，没有从外吸收资源能力的城市，其对外布局能力将不可持续，权力地位将受影响。

最后，全球城市是凝聚子群的核心成员。成为凝聚子群的核心成员体现在两个方面：一是参与凝聚子群最多者，二是参与最大凝聚子群的成员。参与凝聚子群多意味着参与到相异的凝聚子群成员城市的联系交流多。参与最大凝聚子群，反映的是与城市体系网络中的主要成员之间的交流能力，也反映成为核心—边缘结构中的核心区成员的概率。