城市是流動的，是變化的，是被一些規律支配的。大數據能夠幫我們觀察城市街區之細微，也能俯視城市體系之宏大。

為此，上海交通大學中國發展研究院“城市酷想家”團隊與澎湃研究所聯合發起此專欄，旨在推進基于大數據的城市研究。

我們的目標不是描述有關城市的現象，而是將大數據與一些分析方法相結合，總結出與城市發展有關的社會科學規律及政策含義。這個專欄既發表原創的短文，也歡迎基于學術論文改寫的文章。投稿信箱為citycoolcamp@163.com。

中國的城市已進入組團發展時代。城市群是最為主要的一種經濟和人口空間集聚的形態。

什么是城市群呢？通常是這樣說的：“城市群，是城市發展到成熟階段的最高空間組織形式，是指在特定地域范圍內，一般以1個以上特大城市為核心，由3個以上大城市為構成單元，依托發達的交通通信等基礎設施網絡所形成的空間組織緊湊、經濟聯系緊密、并最終實現高度同城化和高度一體化的城市群體。”

既然城市群強調城市之間的緊密聯系，那么它就應該能被人流或物流的大數據捕捉到。于是，我們就從全國范圍內的客車車流入手進行分析。這個數據來自交通運輸部車聯網平臺，主要包括“兩客一危”（旅游包車，三類以上班線客車，運輸危險化學品、煙花爆竹、民用爆炸物品的道路專用車輛）中客車和旅游車的數據。我們提取了其中2018年的數據。

客車數據能反映人流嗎？能。首先，相比鐵路運輸，客車更能實現點到點直運，更為反映城市間聯系。而鐵路運輸完全依賴于是否有鐵路連接，即使有，也很難統計客流。其次，客車數據更能捕捉到頻繁的城市間往來，而較少受長途旅游的影響，因為長途旅游更可能乘火車。其三，客車費用相對便宜，更能反映出普通打工者在城市間的往來。

我們定義了客車行程的起終點，然后通過空間定位找到起終點所在城市，這樣就可以得到不同城市之間的車流（數據處理過程較復雜，由評駕科技有限公司的工程師與陸銘教授團隊成員共同完成，此處不贅述）。

如果我們把城市配對，再把一年有360個來回以上的車流（大約平均每天一個來回）用直線表示，就得到了下面這張圖。可以非常清楚地看到，城市是有網絡的，而且就是一些國家中心城市和區域中心城市向外發散的網絡。

如果我們不做任何數據的篩選，直接用線段的顏色來表示車流的數量，也同樣可以看到城市“抱團取暖”的城市群，以及圍繞著一些大城市向外發散的城市網絡。

圖2 2018年全國客車行程軌跡圖（按車流分級）

城市群之間也存在“縫隙”。以一些中心城市為核心的城市群并沒有覆蓋到所有的城市。在這張城市網絡里，有不少相對顏色比較淡的區域，位于城市群之間的“縫隙”，這些地方的城市與任何一個中心城市聯系都不緊密。這些地方未來的經濟成長潛力不大，可能成為專門從事農業、旅游和資源產業，并且人口流出的地區。

面對這些圖，我們不禁要問，在國家層面制定國土空間規劃的時候，如果要面向未來，到底如何去規劃城市群？如何客觀地去找到城市群的成員？究竟什么阻礙了中心城市的輻射功能以及城市之間的聯系？

為了回答這些問題，我們對數據做了一些處理。分三步走。

第一步，定義“核心城市”：取9個國家級中心城市（北京、天津、上海、廣州、重慶、成都、武漢、鄭州、西安）加上深圳這個一線城市為核心城市。

第二步，定義“區域中心城市”：先找出那些客車進入/開出數量的綜合排名能夠在全國排進前20名的城市（我們對城市客車流的排名綜合考慮了車流的數量、有車連接的城市數量，以及所連接的城市之間的距離），然后在其中挑出與核心城市的車流大于3600（大約每天10班）的城市為城市群的區域中心城市。盡管排名前20和車流3600并沒有什么特別科學的標準，但用上述兩條標準所篩選出的區域中心，還是比較符合主觀感受的。

第三步，我們再看一下，誰以核心城市和區域中心城市為第一“車流”伙伴。然后就知道了一個中小城市屬于以誰為首的城市群。

于是，我們得到了這樣一張表。其中列入了最為重要的五大城市群（我們將長江中游城市群和中原城市群放在一起討論）及包括的城市。

表1 五大城市群所包括的城市

仔細看，有些有意思的結果出現了！

第一，有些城市實際的聯系與規劃中的劃分不一樣。

（1）馬鞍山市、滁州市、蕪湖市的第一車流伙伴是南京而非合肥，黃山市的第一車流伙伴是杭州市，應該可以歸入長三角城市群。而合肥及周圍的小城市群未歸入長三角。

（2）恩施土家族苗族自治州屬于湖北省，但是融入了成渝城市群。

（3）萍鄉市屬于江西省，但是融入了長江中游城市群里的以長沙為中心的小城市群。而南昌及周圍的小城市群未歸入長江中游城市群。

第二，有些似乎該連接起來的城市并未充分連接起來。

（1）成渝城市群中，以成都為中心的城市小群和以重慶為中心的城市小群截然分開，而且成都和重慶之間的車流單向都未超過3600（重慶到成都，3142；成都到重慶，2155）。

（2）長江中游城市群中，以武漢、長沙為中心的城市小群，雖然連接在一起，但是也截然分開，兩個城市之間的車流也未超過3600。以鄭州為核心的中原城市群雖然與長江中游城市群接壤，兩者也截然分開。

值得注意的是長三角城市群。長三角的中小城市分別以上海和蘇州/無錫、南京、杭州為中心，組成幾個小群，在一體化并發揮規模效應的同時，又存在著一定程度的競爭。

車流呈現出這個狀態的原因是什么呢？容易想到的是地理，不容易想到的是制度。

我們的壓軸大戲出場了。這里畫一張圖，橫軸是城市對之間的距離，縱軸是車流量。我們把城市分成兩組，藍色組表示兩個城市同屬于一個省，黑色則表示兩個城市屬于不同的省。結果非常清楚，城市之間的聯系受到兩個因素的影響：

第一，距離，兩個城市距離越遠，車流越少。在兩組樣本里，距離對車流的解釋度達到42.28%（省內）和27.49%（跨省）。

第二，省和省之間的行政邊界阻礙了兩個城市之間的交流，而且越是距離近的城市受省界的影響越大。根據這個數量分析，如果兩個相距200公里的城市不在同一個省的話，相當于彼此被拉開到了460公里的距離，由車流反映出的“經濟”距離比地理距離增加了一倍多。

中國未來城市發展，還是要進一步接受市場經濟的規律。一方面，城市群的生長有它的道理，不要把聯系少的城市硬拉在同一個城市群，這意義不大。另一方面，要打破行政邊界對城市之間交流的阻礙，促進市場一體化。

這就是我們在客車大數據下看到的城市群，供研究城市和制定規劃的人士參考。

（作者陸銘為上海交通大學安泰經濟與管理學院教授、中國發展研究院執行院長；李獻坤為上海評駕科技有限公司董事長兼首席執行官；李杰偉為上海海事大學經濟管理學院講師、博士；鄭怡林為上海交通大學安泰經濟與管理學院博士生。專欄編輯王昀、陸銘、李杰偉、彭沖，歡迎有興趣的作者投稿，信箱為citycoolcamp@163.com）