城市不是孤岛，而是网络-陆铭的财新博客-财新网

处于汽车大数据行业C位的评驾科技欢迎行业大佬的各种数据合作，希望与你们一起组成CP，冲破数据的孤岛，按动数字一体化发展快进键！

作者：陆铭、郑怡林、李杰伟

编者按

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，同时，也能够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一个专栏，旨在推进基于大数据的城市研究。我们的目标不是惯常所做的仅仅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。本专栏既发表原创的短文，也欢迎基于学术论文改写的推文。

正如1000个人心中有1000个哈姆雷特，每个人心中的城市也不一样。人的目光所及，即使登高望远，也只几公里。乘坐飞机，甚至宇宙飞船，我们看到的城市，在夜光下似乎是一座座孤岛。

图1 中国夜晚灯光图（NASA 2016）

然而，城市不是孤岛。它是由人流、物流和信息流连接成的一张巨大的网络。那么，这张网络能看到吗？能！大数据能够帮我们“开天眼”。

中国超过70%的货运仍是公路运输。大约3000万卡车司机，常年奔波各地，他们把城市连接在了一起。

由于现代传感技术的成熟，货车位置信息可以被实时追踪记录。最近我们和上海一家评估用户驾驶和出行行为的大数据公司一起，利用他们处理的货车大数据追踪了货车的行踪（以重型货车为主）。这些货车运的，有可能是消费品，也有可能是制造业产业链中的某种中间产品。

结果我们看到了这一张图。是的，这张图有点乱糟糟的。唯一值得注意的信息是胡焕庸线，中国超过90%的人口和经济活动分布在这条线右边。在我们的城市网络图上也可以看到这样的信息。

图2 全国货车行程轨迹图（10%随机抽样）

我们再来看得仔细一点。如果我们按照城市对之间的货车数量，用不同颜色的线来做些区分，结果就更清楚了一些。显然，中国形成了我们所熟知的几个经济中心，以及以它们为中心的城市群，分别位于京津冀地区、长三角、珠三角以及西部的成都和重庆，等等。

图3 全国货车行程轨迹图（按车流量级）注：不同颜色城市对月车次不同，灰色为1-4次，紫色为5-49次，绿色为50-249次，黄色为250-800次，红色为800次及以上。

我们再来看得更仔细一点。举两个例子。我们先把目的地为上海、广州和深圳的货运图单独拿出来，这样就可以看到中心城市与其他地方之间的货运联系了。有趣的是，以上海为目的地的货车辐射面非常广，北到渤海湾地区，西到四川，南到珠三角。广州的“触角”也非常远，但深圳作为一个人口和广州差不多的城市，似乎它的辐射范围就要小很多。

1、上海

2、广州

3、深圳

图4 以重点城市为目的地货车行程轨迹图

简单看城市网络当然不是我们的目的，这仅仅是准备工作。有了这样的大数据，我们可以回答很多问题。比如说，在中国这么大的一个国家，每一个地方都想发展自己。那么，地理条件对一个地方的经济发展还重要吗？

我们看了两件事。

第一，我们在每一个城市统计货车的终点数量。这实际上可以反映每个城市的经济总量。然后我们画了一张图，其中横轴是每一个城市到最近的三大港口城市（深圳、上海和天津）的距离。我们的发现是，到三大港口的距离仍然是重要的，仅这一个指标就可以解释城市货运指数的29%。之前我们用城市的GDP数据做过类似研究，发现到沿海三大港口的距离可以解释城市之间GDP差异的接近40%。

图5 城市车流量与到三大港口距离注：此处横轴对距离取了对数，横轴为4的实际距离大约是54km。

换句话说，地理因素仍是决定中国城市发展潜力最为重要的因素。这个论断被反复验证，值得国家层面在做国土空间规划以及地方层面做城市规划时加以注意。

第二件事情是我们评估了每一个中心城市的辐射力。想法也很简单，我们把每一个城市到一个区域中心城市为终点的货流量计算出来，然后画一个二维的图。其中，横轴是其他城市到这个中心城市的距离，纵轴是这个城市到中心城市的货流量。

我们挑出几个例子来，分别是北京、上海、广州、西安。在这些图上，我们再一次看到，距离的作用是强大的。在这四张图中，如果我们用曲线对散点的拟合度来做评估的话，那么这个数值大约在85%左右！当以货运量为衡量指标时，结果也是类似的。这个结果大大出乎我们意料。我们原本以为，由于道路建设和现代化的交通工具，以及更为广泛的城市间分工，距离也许不像我们想象的那么重要了，而实际结果恰恰相反。

1、北京

2、上海

3、广州

4、西安

图6 重点城市辐射影响力

我们可以从图中看到，这些中心城市对其他周边城市的带动力，还是存在一些微小的差别。

北京和上海的人口和经济总量都非常大，所以靠近这两个中心城市的地方，以这两个城市为目的地的货流量非常大，也就是图中的截距，我们称之为“辐射力”。但随着到两个城市的距离增加，北京的辐射带动力出现了较快的下降，而上海对周边城市的带动力则比较广泛。换言之，上海的“辐射范围”更大。

广州的经济体量略小一些，虽然对附近地区的带动力不及北京和上海，但是它所辐射的范围却可以和上海相比。

西安作为中国西部的门户性城市，战略地位重要。但是，相比较于前三个一线城市，西安的体量较小，不管是对于周边的辐射能力，还是辐射范围，都明显要小一些。

中国目前为止，在国家层面命名了九个中心城市，西安就是第九个。当然，这得益于西安独特的西部门户位置。但如果纯粹从经济的辐射能力和辐射范围来看，其他一些城市并不比西安作用小。我们这里列举了几个城市的图形，并且做了一些数据评估。如果我们以曲线的截距项作为辐射能力，而以这条线的最高点到最低点所形成的斜率作为辐射范围的话，那么南京、杭州等城市的表现并不输给西安。

1、南京

2、杭州

看了这些信息，你不得不承认，市场经济已成为配置资源的决定性力量。

城市不是孤岛，而是网络。

一些大城市已经成为城市网络的节点性城市，它们将进一步成为下一阶段中国经济和城市群发展的引擎。

同时，作为网络的节点性中心城市，它们的带动力是有差异的。东部地区的中心城市拥有更为明显的发展优势。

那么，在城市网络里的小城市，未来将如何呢？我们的答案是，如果你靠近大城市，那你的潜力还比较大。如果远离大城市，那就淡定一点，不要盲目扩张。当然，距离也并不是唯一的决定因素，如果你那里真的有非常独特的资源，能够加入到以大城市为核心的城市网络里，那么大城市的触角也能够伸到你那里去。

我们用大数据看到了城市的网络，城市网络如何受到地理条件的影响，以及核心大城市辐射力的差异。希望我们这些大数据加可视化的工作，能够对做国土空间规划和城市规划的朋友有一些启示。

至于围绕着这样的城市网络大数据，还可以做什么？我们与合作者有很多工作正在进行。同时，欢迎各种数据合作，一起冲破数据的孤岛，按动数字一体化发展快进键。

（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；郑怡林为上海交通大学安泰经济与管理学院博士生；李杰伟为上海海事大学经济管理学院讲师、博士）

文章原载于澎湃新闻，如需转载，请联系澎湃新闻。

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