基于人员流动大数据观察的城市群

城市群涉及城市间人口、资金、技术、信息等要素的互联互通，需要用“流”数据对城市间的经济和人员往来进行分析，才能科学地做出评估。然而，中国的“流”数据相对比较缺乏。产业聚集最终会通过人的集聚体现出来，“人随产业走”，人流数据可以反映出城市群产业的聚集程度与联系紧密度，因此本报告以动态的“人流”数据为基础重新界定了城市群。

城市群划分现状

业界有许多关于城市群的划分方法，不同方法界定的城市群的范围不同，本文采用手机信令大数据，通过“人流”划分城市群的范围，并为“十四五”时期新型城镇化规划以及建立适应现代化导向的城市空间提供大数据决策支撑。作为本文研究对象的城市群主要包括以下几类，并划分为表1：

1、国务院和发改委批复的9个城市群，加上“京津冀城市群”和“珠三角城市群”。“京津冀城市群”和“珠三角城市群”虽然没有正式批复，但是出台了《京津冀协同发展规划纲要》、《粤港澳大湾区发展规划纲要》，可以视同已批复，并且这是两个公认的城市群，因此我们将其计入。

2、国家发展改革委《2020年新型城镇化建设和城乡融合发展重点任务》提出要促进发展的4个边疆城市群及省内城市群：天山北坡城市群、滇中城市群、山东半岛城市群、黔中城市群。

3、其他城市群：包括辽中南城市群、海峡西岸城市群、晋中城市群、宁夏沿黄城市群。在经济学界和规划界，这四个城市群经常被提及，我们也将其纳入评估范围。

利用人员流动数据观察的城市群

对于城市群范围的研究，因为涉及到城市之间的经济和人员往来，一个较为科学的方法是采用“流”数据进行评估。鉴于数据的可获得性，以及“人随产业走”，本文聚焦于“人流”数据，通过人群跨城出行，构造城市间的“流”数据，并进行评估。

本文的数据来自智慧足迹数据科技有限公司，使用手机信令数据主要出于以下考虑：一是手机普及率较高，文中所采用的联通公司数据人群覆盖率达30%；二是手机数据产生的信息连续性较好，手机与基站实时交互，可以较为连续地记录居民活动的时空变化，数据更为客观和有效。基于中国联通在中国大陆的4.1亿多用户数据，日均1670亿条位置信息，采用2019年全年中国大陆地级市之间的日度跨城出行数据，并定义人群出行的起点和终点（以下称为“OD”）。O和D分别为一次人口流动行为中的起点城市和终点城市，通过整年的监测形成全国所有地级市之间的“人流”数据，并排除了季节性因素的影响，如表2及图1城市间人流网络。

进一步，将城市群规划和按人流定义的城市群各自包括的城市进行对比分析。规划中的19个城市群共包含233个城市，而按人流定义的19个城市群共包含205个城市，重合度为88%。在19个城市群中，有6个城市群人流定义的城市数量高于规划，10个城市群人流定义的城市数量低于规划，3个城市群在城市数量上是一致的。分区域看，西南西北地区的城市群，如成渝、滇中、晋中和黔中城市群，人流识别出的城市群范围要大于规划；而中部和东部部分城市群，如长三角、长江中游和海峡西岸等城市群，人流识别出的城市群范围要小于规划。

“规划”与“人员流动大数据”划分的城市群对比分析

在以下的一组图中，左边的图为规划（包含正式批复和未批复）的城市群，其中红色为核心城市或省会城市；右边的图为按人流定义的城市群，其中红色为核心城市，蓝色为区域中心城市，绿色为普通城市。

1、京津冀城市群：略少于规划城市数量
京津冀城市群的区域中心城市较多，有廊坊、保定和石家庄三市，城市群内的城市在全国所有城市中整体出行人流量较大，城市群出行活力度高。相较于规划城市群，根据人流定义的京津冀城市少了邯郸和秦皇岛两座城市。邯郸市虽然与邢台市人流联系最紧密，但与京津冀其余核心城市如北京和天津的人流联系并不紧密，反而与河南的安阳市以及山东的聊城市联系更为紧密。秦皇岛市虽与唐山市人流联系最紧密，但与京津冀核心城市和区域中心城市的人员互动不足，因此未纳入京津冀城市群。

2、长三角城市群：多个次中心辐射，合肥小群凝聚力有限
长三角城市群在规划文件中包括26座城市，根据人流定义仅识别出19座城市。最大的差别是规划中以合肥市为核心的安庆市、池州市、铜陵市、芜湖市和宣城市并未纳入其中。安庆市与池州市，以及宣城市与芜湖市的人口联系度互为第一，它们两两之间自成一体，但与长三角核心城市和区域中心城市的联系相对较弱。另一方面，六安市和淮南市因和合肥市人流量最大而被纳入长三角城市群。同样，衢州市也因与和杭州市、金华市等群内城市人流量最大而被纳入长三角城市群。

规划与人流定义的长三角城市群另一大差异是：与南京市临近的扬州市与泰州市人流量彼此互为第一，均没有与南京市产生最紧密的人流联系；与盐城市人流联系前三的城市也不包括长三角城市群核心城市。由于上述三座城市的人口未与核心城市或区域中心城市形成较紧密的互动，因而未融入长三角城市群。

长三角城市群的另一个特点是，虽然上海市是核心城市，但是江苏的南京、无锡、苏州、浙江的杭州和安徽的合肥，都有很强的辐射带动作用，在城市群一体化的同时，保持了各自的竞争性。

3、珠三角城市群：基本一致，“中心-外围”效应明显
在人流定义的珠三角城市群中，除了广州和深圳这两座核心城市外，还形成了佛山、东莞、惠州和中山等四座区域中心城市，围绕中心城市向外辐射的“中心-外围”特征较为明显。按照规划和人流定义的珠三角城市群城市个数均为15座，唯一的不同是，人流城市群少了云浮市而多了梅州市。梅州市虽在地理位置上与珠三角核心城市不临近，但与广州市与深圳市的人流往来最多，在实际发展中已融入珠三角城市群。

4、成渝城市群：东、西、北部三面外延，成渝没有互为第一人流伙伴
规划的成渝城市群包括16座城市，而人流意义上却包括21座城市，城市群发展的实际覆盖范围较规划更广。分地理位置看，西边增加了甘孜藏族自治州和阿坝藏族羌族自治州，两地人流与成都市最为紧密。东边的恩施土家族苗族自治州虽然属于湖北省，但与重庆市人流联系最为紧密。北边增加了广元市和巴中市，两地人流与成都市、南充市和达州市均很紧密。

成渝城市群多点开花，在保证现有规划城市间出行联系的基础上，成功实现了对四川省其他城市以及外省的辐射。不过值得注意的是，重庆和成都并不互为第一大人流量伙伴，成都与德阳和眉山出行联系度强，重庆与广安和达州出行联系度强，成渝“双城记”的空间仍然较大。

5、长江中游城市群：各小群之间未融合，跨省联动不足，南昌城市小群未能融入
从规划意义上看，长江中游城市群的定位是围绕武汉市、长沙市和南昌市三座城市为区域中心城市向外辐射。但根据人流定义发现，三座核心城市形成独立的小群，且小群间的人流联系度不高。最关键的是，南昌并未不是属于人流城市群标准的区域中心城市，它和其余区域中心城市联系均不强烈，而与宜春、九江和上饶市联系最为紧密，这使得南昌市为核心的共6座城市未进入按照人流定义长江中游城市群范围。

湖北的宜昌市和襄阳市，并没有融入武汉市为核心的城市小群，但是武汉城市小群却包括了随州市。

长沙市为核心的城市小群，虽然与临近的宜春市、萍乡市和新余市联系不紧密，但这一城市小群却新增了邵阳市。

总体来说，长江中游城市群在所有城市群中城市数量个数最多，因此群内难以形成统一紧密的人流联系，形成了多中心辐射且彼此不相交的局面。由于篇幅制不一一对比。

结论和政策建议

城市群已经成为经济发展最重要的载体，成为高质量发展的动力源之一。城市群的形成与发展离不开“人”这一最重要的要素，而人的跨城交流也推动了城市群的进一步发展与繁荣。因此，基于人口流动的动态数据可以更加客观地对中国的城市群进行识别和分析。本报告发现，规划文件中的城市群与 “人流”大数据识别出的城市群边界并不一致，以上分析对“十四五”时期新型城镇化规划以及建立适应现代化导向的城市空间提供科学大数据支撑。

根据本文的实证研究结论，我们提出以下思路性政策建议，以推动“十四五”期间城市群健康发展。

一是大数据可用于支撑城市群划分和规划。城市群划分应基于城市之间实际的“流数据”。城市之间“人流”的联系，需要纳入到城市群的规划与评估中。同时，需要探索建立包含“人流”、“物流”、“信息流”等指标的城市群动态评估体系，更加系统、客观地了解城市群的发展。对于现实中城市群联系薄弱的部分，展开具体的诊断与有针对性的改进。对于尚未融入大群的“城市小群”，应给予发展的空间，不要急于将它们与某个城市群捆绑在一起。

二是合理优化行政区划限制。大多数都市圈和城市群都具有跨行政边界的特征，对都市圈和城市群进行科学的清晰界定、合理规划，有助于打破行政区划限制约束的集聚发展，有助于在城镇功能定位和产业发展方面实现合作共赢。

三是应以人为核心推进都市圈和城市群发展壮大。当前城镇化进程显著加速，人口流动日趋活跃，流动人口能否真正享受到城市的各项公共服务，需要基于实际人口流动和驻留的大数据进行科学顶层设计，以促进实现公共服务均等化。

（课题组成员：智慧足迹数据科技有限公司 李凯希  岑燕  石淼；中科院地理科学与资源研究所  王旭阳；国务院发展研究中心  卓贤；上海交通大学  陆铭  李杰伟  郑怡林）

编辑 | 肖静秋

校对 | 闫建军

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