城市酷想家｜客车串起的城市群

城市是流动的，是变化的，是被一些规律支配的。大数据能够帮我们观察城市街区之细微，也能俯视城市体系之宏大。

为此，上海交通大学中国发展研究院“城市酷想家”团队与澎湃研究所联合发起此专栏，旨在推进基于大数据的城市研究。

我们的目标不是描述有关城市的现象，而是将大数据与一些分析方法相结合，总结出与城市发展有关的社会科学规律及政策含义。这个专栏既发表原创的短文，也欢迎基于学术论文改写的文章。投稿信箱为citycoolcamp@163.com。

中国的城市已进入组团发展时代。城市群是最为主要的一种经济和人口空间集聚的形态。

什么是城市群呢？通常是这样说的：“城市群，是城市发展到成熟阶段的最高空间组织形式，是指在特定地域范围内，一般以1个以上特大城市为核心，由3个以上大城市为构成单元，依托发达的交通通信等基础设施网络所形成的空间组织紧凑、经济联系紧密、并最终实现高度同城化和高度一体化的城市群体。”

既然城市群强调城市之间的紧密联系，那么它就应该能被人流或物流的大数据捕捉到。于是，我们就从全国范围内的客车车流入手进行分析。这个数据来自交通运输部车联网平台，主要包括“两客一危”（旅游包车，三类以上班线客车，运输危险化学品、烟花爆竹、民用爆炸物品的道路专用车辆）中客车和旅游车的数据。我们提取了其中2018年的数据。

客车数据能反映人流吗？能。首先，相比铁路运输，客车更能实现点到点直运，更为反映城市间联系。而铁路运输完全依赖于是否有铁路连接，即使有，也很难统计客流。其次，客车数据更能捕捉到频繁的城市间往来，而较少受长途旅游的影响，因为长途旅游更可能乘火车。其三，客车费用相对便宜，更能反映出普通打工者在城市间的往来。

我们定义了客车行程的起终点，然后通过空间定位找到起终点所在城市，这样就可以得到不同城市之间的车流（数据处理过程较复杂，由评驾科技有限公司的工程师与陆铭教授团队成员共同完成，此处不赘述）。

如果我们把城市配对，再把一年有360个来回以上的车流（大约平均每天一个来回）用直线表示，就得到了下面这张图。可以非常清楚地看到，城市是有网络的，而且就是一些国家中心城市和区域中心城市向外发散的网络。

如果我们不做任何数据的筛选，直接用线段的颜色来表示车流的数量，也同样可以看到城市“抱团取暖”的城市群，以及围绕着一些大城市向外发散的城市网络。

图2 2018年全国客车行程轨迹图（按车流分级）

城市群之间也存在“缝隙”。以一些中心城市为核心的城市群并没有覆盖到所有的城市。在这张城市网络里，有不少相对颜色比较淡的区域，位于城市群之间的“缝隙”，这些地方的城市与任何一个中心城市联系都不紧密。这些地方未来的经济成长潜力不大，可能成为专门从事农业、旅游和资源产业，并且人口流出的地区。

面对这些图，我们不禁要问，在国家层面制定国土空间规划的时候，如果要面向未来，到底如何去规划城市群？如何客观地去找到城市群的成员？究竟什么阻碍了中心城市的辐射功能以及城市之间的联系？

为了回答这些问题，我们对数据做了一些处理。分三步走。

第一步，定义“核心城市”：取9个国家级中心城市（北京、天津、上海、广州、重庆、成都、武汉、郑州、西安）加上深圳这个一线城市为核心城市。

第二步，定义“区域中心城市”：先找出那些客车进入/开出数量的综合排名能够在全国排进前20名的城市（我们对城市客车流的排名综合考虑了车流的数量、有车连接的城市数量，以及所连接的城市之间的距离），然后在其中挑出与核心城市的车流大于3600（大约每天10班）的城市为城市群的区域中心城市。尽管排名前20和车流3600并没有什么特别科学的标准，但用上述两条标准所筛选出的区域中心，还是比较符合主观感受的。

第三步，我们再看一下，谁以核心城市和区域中心城市为第一“车流”伙伴。然后就知道了一个中小城市属于以谁为首的城市群。

于是，我们得到了这样一张表。其中列入了最为重要的五大城市群（我们将长江中游城市群和中原城市群放在一起讨论）及包括的城市。

表1 五大城市群所包括的城市

仔细看，有些有意思的结果出现了！

第一，有些城市实际的联系与规划中的划分不一样。

（1）马鞍山市、滁州市、芜湖市的第一车流伙伴是南京而非合肥，黄山市的第一车流伙伴是杭州市，应该可以归入长三角城市群。而合肥及周围的小城市群未归入长三角。

（2）恩施土家族苗族自治州属于湖北省，但是融入了成渝城市群。

（3）萍乡市属于江西省，但是融入了长江中游城市群里的以长沙为中心的小城市群。而南昌及周围的小城市群未归入长江中游城市群。

第二，有些似乎该连接起来的城市并未充分连接起来。

（1）成渝城市群中，以成都为中心的城市小群和以重庆为中心的城市小群截然分开，而且成都和重庆之间的车流单向都未超过3600（重庆到成都，3142；成都到重庆，2155）。

（2）长江中游城市群中，以武汉、长沙为中心的城市小群，虽然连接在一起，但是也截然分开，两个城市之间的车流也未超过3600。以郑州为核心的中原城市群虽然与长江中游城市群接壤，两者也截然分开。

值得注意的是长三角城市群。长三角的中小城市分别以上海和苏州/无锡、南京、杭州为中心，组成几个小群，在一体化并发挥规模效应的同时，又存在着一定程度的竞争。

车流呈现出这个状态的原因是什么呢？容易想到的是地理，不容易想到的是制度。

我们的压轴大戏出场了。这里画一张图，横轴是城市对之间的距离，纵轴是车流量。我们把城市分成两组，蓝色组表示两个城市同属于一个省，黑色则表示两个城市属于不同的省。结果非常清楚，城市之间的联系受到两个因素的影响：

第一，距离，两个城市距离越远，车流越少。在两组样本里，距离对车流的解释度达到42.28%（省内）和27.49%（跨省）。

第二，省和省之间的行政边界阻碍了两个城市之间的交流，而且越是距离近的城市受省界的影响越大。根据这个数量分析，如果两个相距200公里的城市不在同一个省的话，相当于彼此被拉开到了460公里的距离，由车流反映出的“经济”距离比地理距离增加了一倍多。

中国未来城市发展，还是要进一步接受市场经济的规律。一方面，城市群的生长有它的道理，不要把联系少的城市硬拉在同一个城市群，这意义不大。另一方面，要打破行政边界对城市之间交流的阻碍，促进市场一体化。

这就是我们在客车大数据下看到的城市群，供研究城市和制定规划的人士参考。

（作者陆铭为上海交通大学安泰经济与管理学院教授、中国发展研究院执行院长；李献坤为上海评驾科技有限公司董事长兼首席执行官；李杰伟为上海海事大学经济管理学院讲师、博士；郑怡林为上海交通大学安泰经济与管理学院博士生。专栏编辑王昀、陆铭、李杰伟、彭冲，欢迎有兴趣的作者投稿，信箱为citycoolcamp@163.com）