基于百度遷徙數(shù)據(jù)的上海大都市圈人口流動(dòng)特征分析

黃 潔

無錫市國土空間規(guī)劃編制研究中心 江蘇 無錫 214000

1 引言

2017年12月，國務(wù)院批復(fù)的《上海市城市總體規(guī)劃》中，明確提出“構(gòu)建上海大都市圈”的要求；2020年1月，上海市發(fā)布貫徹《長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》實(shí)施方案中，進(jìn)一步明確了圍繞上海和蘇州、無錫、常州、南通、寧波、嘉興、舟山、湖州的“1+8”區(qū)域范圍構(gòu)建開放協(xié)調(diào)的空間格局，促進(jìn)區(qū)域空間協(xié)同和一體化發(fā)展的思路[1]。大都市圈戰(zhàn)略是上海進(jìn)一步發(fā)揮核心城市功能，帶領(lǐng)長三角區(qū)域一體化發(fā)展的重要抓手和動(dòng)力引擎。這“1+8”的區(qū)域范圍，總面積約5.6萬平方公里，常住人口約7100萬人。

區(qū)域一體化發(fā)展最直接的體現(xiàn)是各類資源要素的流動(dòng)與共享，上海大都市圈是長三角核心圈層，其人口流動(dòng)這是長三角區(qū)域一體化發(fā)展最核心的要素之一。本文試圖通過運(yùn)用百度大數(shù)據(jù)，分析上海都市圈人口流動(dòng)特征，為都市圈相關(guān)發(fā)展建設(shè)提供相應(yīng)參考，為推進(jìn)長三角區(qū)域一體化發(fā)展提供相應(yīng)支持。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)的基本情況及數(shù)據(jù)選取

百度遷徙數(shù)據(jù)是通過對(duì)百度自身擁有的LBS（基于地理位置的服務(wù)）大數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算分析，量化并呈現(xiàn)國內(nèi)城市間的遷徙情況。其對(duì)于人口遷徙的定義不同于平常我們認(rèn)為的人口居住地由遷出地到遷入地的永久性或長期性的改變[2]，而是將人群短期離開居住地城市，流入其他城市的行為定義為遷徙，實(shí)際就是城市間的短期人口流動(dòng)情況[3]。

受新冠疫情和春節(jié)假期等多種因素的影響，2020年一月份以來全國人口流動(dòng)情況具有一定的特殊性，直至2020年4月全國基本實(shí)現(xiàn)復(fù)工復(fù)產(chǎn)，通過比對(duì)百度遷徙提供的去年同期數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)人口流動(dòng)趨勢(shì)基本恢復(fù)正常水平，因此本次主要采用2019年3月與2020年4月數(shù)據(jù)為研究對(duì)象。本次研究共采集了相關(guān)的155座城市的人口流動(dòng)數(shù)據(jù)，包括流動(dòng)日期，遷入指數(shù)，遷出指數(shù)，規(guī)模占比等。

2.2 研究的思路與方法

本文從都市圈人口流動(dòng)總量，流動(dòng)外向度，內(nèi)部流動(dòng)格局，流動(dòng)時(shí)間特征等方面，層層深入分析上海大都市圈人口流動(dòng)特征。其中流動(dòng)總量即都市圈各組成城市流動(dòng)指數(shù)的總和，反映不同都市圈人口流動(dòng)的規(guī)模情況以及都市圈經(jīng)濟(jì)發(fā)展的水平。由于流動(dòng)總量與都市圈所包含城市數(shù)量有較為密切的關(guān)系，故本次研究將城均流動(dòng)指數(shù)也作為重要分析對(duì)象。計(jì)算公式分別為：

式中：Q表示相應(yīng)時(shí)間段內(nèi)，都市圈所有城市流動(dòng)指數(shù)的總和。t為相應(yīng)的時(shí)間區(qū)間的第幾日，i為都市圈內(nèi)的第幾座城市。

人口流動(dòng)外向度則是都市圈各組成城市與圈外城市流動(dòng)指數(shù)占該都市圈總流動(dòng)指數(shù)的比重，反映都市圈與外部城市的聯(lián)系緊密程度，進(jìn)而一定程度能反映都市圈內(nèi)外城市功能協(xié)作情況。其公式為：

式中：Q外表示圈內(nèi)城市與圈外城市流動(dòng)指數(shù)之和，Q表示都市圈總流動(dòng)指數(shù)。

流動(dòng)格局則是通過分析都市圈各城市間流動(dòng)指數(shù)情況，進(jìn)而分析都市圈內(nèi)部人口流動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)格局。時(shí)間特征則重點(diǎn)分析都市圈中心城市與其他城市間每天遷入遷出變化情況，尤其工作日與周末人口流入流出規(guī)模的變化情況，能夠一定程度反映城市間的功能協(xié)作關(guān)系。

3 上海大都市圈人口流動(dòng)特征分析

3.1 總體流動(dòng)規(guī)模上：上海大都市圈屬于全國人口流動(dòng)規(guī)模最高的區(qū)域之一

本次研究以《中國都市圈發(fā)展報(bào)告2018》[4]中確定的成熟型都市圈和發(fā)展型都市圈為參照物，分析上海大都市圈的總體流動(dòng)規(guī)模情況。在此報(bào)告中，上海大都市圈（含上海市、蘇州市、無錫市、常州市、南通市、湖州市、嘉興市、寧波市、舟山市）沒有單獨(dú)列出，從屬于長三角都市連綿區(qū)的一部分，為了便于比較，將上海都市圈單獨(dú)列出，與其他都市圈進(jìn)行比較分析。

從總體流動(dòng)指數(shù)來看，上海大都市圈在全國而言屬于較高水平。以月為單位，統(tǒng)計(jì)都市圈月度流動(dòng)指數(shù)，上海大都市圈流動(dòng)規(guī)模（14.1萬）低于兩個(gè)成熟型都市圈，高于包括首都都市圈（11.9萬）在內(nèi)的國內(nèi)其他都市圈，為首都都市圈的1.2倍，成都都市圈（7.0萬）的2倍（2019年數(shù)據(jù)）。說明上海大都市圈是全國人口流動(dòng)最為頻繁的地區(qū)之一，反映了其較高的經(jīng)濟(jì)活力水平。

從城市平均流動(dòng)指數(shù)來看，各都市圈間的差距沒有如此明顯，珠三角都市連綿區(qū)、上海都市圈、首都都市圈仍屬于全國前列，但上海都市圈與珠三角都市連綿區(qū)之間還是存在不小的差距，僅約為其平均水平的70%。另從兩個(gè)年度的流動(dòng)數(shù)據(jù)還可以看出，疫情對(duì)首都都市圈的影響較大，其2020年人口流動(dòng)性遠(yuǎn)小于2019年水平。

3.2 流動(dòng)外向度上：上海大都市圈外向聯(lián)系較強(qiáng)，輻射范圍主要集中于蘇浙皖三省

都市圈人口流動(dòng)外向度反映的是都市圈與外部城市聯(lián)系的密切程度[5]。將各都市圈流動(dòng)規(guī)模與流動(dòng)外向度進(jìn)行比對(duì)分析發(fā)現(xiàn)，雖然各都市圈流動(dòng)規(guī)模差異較大，但是有一個(gè)共同的規(guī)律是發(fā)展相對(duì)成熟的都市圈其流動(dòng)外向度相對(duì)更小，而發(fā)展相對(duì)還不夠成熟的城市圈該值則更大。如長三角都市連綿區(qū)、珠三角都市連綿區(qū)、成都都市圈等，其發(fā)展相對(duì)完善，該外向度在35%以內(nèi)，最低的長三角連綿區(qū)甚至達(dá)到了30.26%，即外部流動(dòng)規(guī)模只占到總流動(dòng)規(guī)模的三成。而濟(jì)南都市圈、青島都市圈發(fā)展相對(duì)還不夠成熟，外部流動(dòng)強(qiáng)度更大，開放性更高。究其原因，這是由于成熟的都市圈內(nèi)部形成了相對(duì)完整的產(chǎn)業(yè)分工或者產(chǎn)業(yè)體系，內(nèi)部的交通、物流、商貿(mào)體系也更為完善，內(nèi)部城市間形成了互為補(bǔ)充與協(xié)作的功能關(guān)系，因此都市圈城市間人員流動(dòng)則更為頻繁。而對(duì)于上海都市圈，由于其包含于長三角都市連綿區(qū)，實(shí)際是都市連綿區(qū)的一部分，因此內(nèi)部流動(dòng)強(qiáng)度沒有表現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢(shì)，反而是外部流動(dòng)強(qiáng)度略大，可見上海大都市圈的城市分工與協(xié)作是在一個(gè)更大的范圍中進(jìn)行的。

詳細(xì)分析上海大都市圈與外部其他城市的流動(dòng)構(gòu)成，發(fā)現(xiàn)流動(dòng)方向主要集中在江蘇、浙江和安徽三省。按月度流動(dòng)指數(shù)統(tǒng)計(jì)，江蘇與浙江相當(dāng)，為1.70萬（上海都市圈外的其他城市流動(dòng)指數(shù)之和），安徽為兩者的約一半水平，為0.9萬，其他省份中河南最高，為0.3萬，但也僅相當(dāng)于安徽的三分之一，江蘇浙江的六分之一。

3.3 流動(dòng)的空間分布上：上海大都市圈內(nèi)部人口流動(dòng)整體呈現(xiàn)北強(qiáng)南弱的特征

上海城市圈內(nèi)部九座城市間的人口流動(dòng)情況顯示，蘇州、上海、無錫三座城市的人口流動(dòng)指數(shù)更大，其次是常州、嘉興與南通，而寧波、舟山在都市圈中的流動(dòng)規(guī)模偏小，說明都市圈北部幾座城市，內(nèi)部交流更為密切，南部城市圈內(nèi)交流相對(duì)較弱（圖1）。原因是多方面，一是傳統(tǒng)的滬寧交通與經(jīng)濟(jì)走廊的存在，為上海都市圈北側(cè)奠定了較好的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系基礎(chǔ)；二是由于太湖、杭州灣等地理要素的阻隔，以及幾座城市空間分布上格局，使南部城市之間即無法形成像滬寧一樣強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系軸線，也沒有形成網(wǎng)絡(luò)化的空間聯(lián)系格局；三是都市圈南側(cè)浙江省會(huì)杭州的“反磁力”作用，一定程度上也削弱了都市圈內(nèi)部的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系，這幾方面的原因就形成了現(xiàn)在的人口流動(dòng)格局。

圖1 上海大都市圈各城市間流動(dòng)強(qiáng)度圖

上海作為都市圈中心城市，按照與其流動(dòng)強(qiáng)度，八座城市的排序?yàn)樘K州>南通>嘉興>無錫>寧波>常州>湖州>舟山（表1）?？梢娖渑c內(nèi)部城市之間的聯(lián)系也是與北部城市聯(lián)系更為緊密，而南部偏弱。尤其與蘇州之間的流動(dòng)指數(shù)，遠(yuǎn)高于其他城市，是排在第二位城市南通的3.4倍，說明上海與蘇州的人員往來非常密切，這一方面得益于上海與蘇州的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度很高，另一方面則是由于蘇州下轄地級(jí)市昆山與上海直接相鄰，部分地區(qū)建設(shè)用地相互連綿，甚至有城市軌道交通直接相通，這極大的便利了兩市人口的相互流動(dòng)。南通與上海流動(dòng)強(qiáng)度超越了嘉興和無錫，排名第二，說明其作為上海都市圈北部門戶的作用已經(jīng)明確顯現(xiàn)，是上海向長江以北輻射的重要橋頭堡。無錫作為都市圈中與上海不直接相鄰的城市，與上海的流動(dòng)指數(shù)為0.35萬，屬于不相鄰城市中流動(dòng)指數(shù)最高的，說明無錫與上海的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系也是非常密切。

表1 上海與都市圈內(nèi)部城市流動(dòng)指數(shù)

3.4 流動(dòng)的時(shí)間分布上：上海大都市圈人口流動(dòng)形成了以上海為中心城市的鐘擺型流動(dòng)特征

大都市圈中上海與其他幾座城市的人口流動(dòng)，從時(shí)間分布上，整體呈現(xiàn)周初與周末強(qiáng)于平時(shí)的特點(diǎn)（圖2）。上海周中的流動(dòng)指數(shù)在260上下浮動(dòng)，周末與周初的流動(dòng)指數(shù)則升高到接近400的水平，周末約為平時(shí)的1.5倍。且上海與其他多座城市間形成了鐘擺型的人口流動(dòng)趨勢(shì)，即周末離開周一返回，而清明節(jié)等小長假則會(huì)放大這一效應(yīng)。分析這一鐘擺型流動(dòng)可能的原因，是由于上海作為中心城市，吸納了都市圈其他城市的人口就業(yè)，而每到周末他們返回自己的城市；另外上海本地居民利用周末離開上海到周邊城市進(jìn)行休閑旅游，這兩類人群的離開與返回構(gòu)成了周末和周初的流出與流入的小高峰。蘇州與圈內(nèi)城市在總流動(dòng)規(guī)模上雖然略高于上海，但是從流動(dòng)的方向和時(shí)間分布上，還沒有像上海一樣，對(duì)周邊城市的人口形成強(qiáng)力的吸引，帶來明顯的鐘擺型人口流動(dòng)。

圖2 上海2020年4月每日遷入遷出情況

4 結(jié)語

本次研究以城市遷徙數(shù)據(jù)為對(duì)象，從宏觀層面、都市圈外向聯(lián)系層面，都市圈內(nèi)部流動(dòng)層面，兩兩城市間遷徙時(shí)空分布層面四個(gè)維度層層深入，剖析上海大都市圈的發(fā)展現(xiàn)狀與空間聯(lián)系特征，有助于進(jìn)一步認(rèn)識(shí)都市圈整體發(fā)展水平、都市圈與更大范圍城市群的協(xié)同關(guān)系以及都市圈內(nèi)部城市間協(xié)作分工情況等。對(duì)上海大都市圈相關(guān)規(guī)劃的編制工作提供了一個(gè)LBS大數(shù)據(jù)、傳統(tǒng)交通調(diào)查、人口等數(shù)據(jù)綜合應(yīng)用分析的有效技術(shù)支撐路徑。通過都市圈城市間人口流動(dòng)特征分析，也有利于指導(dǎo)未來產(chǎn)業(yè)、交通、基礎(chǔ)設(shè)施等方面協(xié)同發(fā)展目標(biāo)的制定和優(yōu)化策略擬定，進(jìn)而有效推進(jìn)都市圈城市的全面對(duì)接，實(shí)現(xiàn)多系統(tǒng)多維度的協(xié)同發(fā)展。但另一方面，由于數(shù)據(jù)獲取的原因，無法對(duì)流動(dòng)人口的交通方式、遷移目的以及年齡職業(yè)特征等進(jìn)行更加深入細(xì)化的分析，研究的對(duì)象也只能到細(xì)化到市級(jí)而無法深入到縣級(jí)，可以預(yù)期，未來可深入研究基于LBS結(jié)合手機(jī)信令，通過兩類數(shù)據(jù)的綜合、清洗、分析后實(shí)現(xiàn)更深層面的應(yīng)用。

最后對(duì)百度開放相關(guān)人口流動(dòng)數(shù)據(jù)表示衷心感謝。