智慧足迹:基于手机信令大数据洞察三大都市圈——五维模型之首位度、人口热度

编者按:当前,我国面临着推进疫情防控和加快经济社会发展,打赢脱贫攻坚战的紧迫任务。新华社新华金融信息交易所协同全体会员单位和优秀的数据服务商,共同推出“提振经济 • 中国数据产业在行动”大型公益性数据服务活动,联合发布各类经济社会数据分析报告,内容涵盖宏观经济数据分析、细分产业数据分析、金融数据分析等,为启动经济引擎提供量化判断和指引参考。《智慧足迹:基于手机信令大数据洞察三大都市圈——五维模型之首位度、人口热度》由中国联通智慧足迹数据科技有限公司研发制作并联合新华金融信息交易所发布。

工业化时代以来,越来越多的城市发展成为大城市、特大城市,在此基础上,越来越多的城市群和大都市圈又得以形成和发展,成为人类社会形态的一种重要趋势。在我国,随着京津冀、长三角和珠三角以及随后跟进的成渝、长江中游共计五大国家级城市群的兴起,中国的城市化已经迈入大都市圈时代。

中国联通智慧足迹数据科技有限公司依托中国联通手机用户数据从人口视角,基于时空位置大数据,提出了以首位度、人口热度、联系强度、外来浓度、发展厚度等五大维度模型综合评级和衡量国内都市圈发展发展现状和特点(以下报告重点针对京津冀、长三角、珠三角三大都市圈进行洞察和分析解读)。

(1)数据来源:中国联通信令时空大数据。

(2)数据时段:2019年1月25-31日一周的数据,平日4月17-23日一周的数据以及2019年春节期间的数据。

(3)数据范围:涵盖京津冀、长三角和珠三角三大都市区。

(4)数据源说明:三大都市圈内联通用户数分别为京津冀约1726万人;长三角约1560万人;珠三角约1259万人。其空间分布,经过与政府统计数据校核发现,两者相关系数超过0.88,证明数据质量准确可以使用。

图一:联通用户在区域内的分布与统计数据相关性分析

一、基于首位度

城市首位度,是用于测量城市的区域主导性的指标,反映区域城镇规模序列中的顶头优势性,也表明区域中各种资源的集中程度;一般用一个地区最大城市与第二大城市经济规模之比来表示这个最大城市的首位度,它通常用来反映该国或地区的城市规模结构和人口集中程度。

一般认为,城市首位度小于2,表明结构正常、集中适当;大于2,则存在结构失衡、过度集中的趋势。很多发展中国家的第一大城市的人口往往比第二大城市的人口多3倍~9倍,最高达到12倍~13倍。

从统计数据来看,长三角的首位度最高,而京津冀的首位度适中,与我们直观认识上的京津冀地区单核心,长三角多核心结构不一致;为此,利用日活跃人口数量的首位度,再次分析,我们发现京津冀的首位度大幅上升,甚至与长三角基本持平,也就是说京津冀地区的集中是体现在日常人口活动中,存在极化效应,而长三角的人口活动则在一定程度上降低了其首位度,存在涓滴效应。珠三角在标准线以下标明广州-深圳的发展更加合理。

通过对三大城市圈的网格人口热力分析,我们发现三大都市圈所影响的区域形状和特征状态各不相同。京津冀是北京一家独大,长三角是多中心,珠三角是连绵化的趋势,这点在广佛、深莞之间特别明显。总体而言,珠三角的城市群发育程度高于长三角,而长三角高于京津冀。

对比春节前后人口热力分布的变化,我们发现三大都市圈在春节期间,热力值下降明显,显示了外来人口的返乡情况,为此,我们接下来又对其外来人口的比例和来源地做了分析。

(一)首位度总体概述

京津冀都市区的首位度为2.14,对照统计数据显示的首位度,北京的极化效应更强;长三角、京津冀城市人口首位度超过标准线2.0,上海、北京的城市人口,在各自区域内无城市能匹敌其量级;长三角都市区的首位度为2.15,上海依然在区域中保持绝对领导领先优势,但对照统计数据,显示其涓滴效应明显。

图二:三大都市圈首位度对比

(二)平日常住人口角度洞察首位度

1.京津冀地区:

从统计数据来看,京津冀地区存在四个人口在千万级以上的城市,北京、天津、保定、石家庄,城市人口首位度1.4,较低 。

图三:京津冀地区首位度对比(依据统计数据)

从人口热力数据来看,广袤的华北平原之上,北京无疑是最为突出的,而基于信令数据的人口数量来看,京津冀都市区的首位度提升为2.0,远高于统计口径的结果,人口过度集中的趋势凸显。

图四:京津冀地区首位度对比(依据信令大数据)

2.长三角地区:

从统计数据来看,长三角地区存在两个人口在千万级以上的城市,分布是上海和苏州,但城市人口首位度为2.3,很高 ,侧面反映可能存在结构失衡、过度集中的趋势。

图五:长三角地区首位度对比(依据统计数据)

从人口热力数据来看,长三角的连片发展趋势明显,而基于信令数据的人口数量来看,长三角都市区的首位度为1.9,低于统计口径的城市首位度。

图六:长三角地区首位度对比(依据信令大数据)

3.珠三角地区:

从统计数据来看,珠三角地区存在两个人口在千万级以上的城市,分布是广州和深圳,城市人口首位度为1.2,较低,在一定程度上反映出区域人口结构正常,适度集中。

图七:珠三角地区首位度对比(依据统计数据)

从人口热力数据来看,珠三角的连片发展趋势最明显,而基于信令数据的人口数量来看,珠三角都市区的首位度为1.6,与统计口径的城市首位度基本一致,但高于统计,有一定集中趋势。

图八:珠三角地区首位度对比(依据信令大数据)

(三)春运人流视角洞察首位度

从春运人流视角洞察城市首位度,省级城市首位度明显,杭州、佛山、武汉春运迁出量退出前十;从城市尺度的迁徙来看,春节期间,跨市迁徙总人口约2.4亿人,较2019年增长0.1亿,涨幅仅4%。城市尺度上人口流动性有小幅增加,但趋势不明显。

结合省域数据来看,同省内跨市出行的总量有明显降低,从一定程度上说明以省为界,各省级城市的首位度明显增强,并且人们更容易在超大城市、大城市定居下来,这与2019年各大省会城市发生的抢人大战不无关系。

北上广深一线城市排名前四位,与一线城市人口地位完全对应。前十名城市中,环渤海城市3个,长三角城市2个,珠三角城市3个,成渝城市群2个,分布相对较为均衡。

图九:2019年春节人口流出城市排名

与2019年相比,一线城市仍然牢牢占据前四位置,排名没有变化。但是绝对数量上,一线城市迁出人口均有显著降低,说明留在一线城市人群明显增加,对他们的认可度逐渐上升,也从一定程度上说明,原本生活在一线城市的流动人口,2019年没有返乡。

杭州、佛山、武汉退出前十,大连、天津、重庆进入前十,预计与各个城市的落户及就业政策的变化有关。

图十:2018年春节人口流出城市排名

二、基于人口热度

单位面积土地上的活跃人口数,可借助热力图直观展示。随着“人手一机”时代的到来,手机数据以其处理速度快、采集成本低、覆盖面广等优点,为感知人口分布提供的新机会。因此一些研究提出了使用手机数据(如通讯详单数据或手机信令数据等)对人口分布进行感知,并将时间粒度进一步缩小,适合研究以天为单位的人口动态分布,为进一步对人口密度动态预测提供数据基础。

从人口密度的分布来看世界人口分布的情况。一般把人口的密度分为四个个等级:第一级 人口密集区 >100人/平方千米(例如:中国、韩国、日本、印度、德国、英国);第二级 人口中等区 25~100人/平方千米(例如:美国、埃及、南非、墨西哥、伊朗、西班牙);第三级 人口稀少区 1~25人/平方千米(例如:加拿大、澳大利亚、俄罗斯、蒙古、阿根廷、沙特);第四级 人口极稀区 <1人/平方千米(例如:格陵兰)

人口热力是人口活动在空间上留下的足迹,是用脚记录的结果,能够反映区域的发展与活力,也能在一定程度上反映城市群的发育程度。

(一)三大都市圈平日常住人口热力分布

通过对三大城市圈的网格人口热力分析,我们发现三大都市圈所影响的区域形状和特征状态各不相同。京津冀是北京一家独大,长三角是多中心,珠三角是连绵化的趋势,这点在广佛、深莞之间特别明显。总体而言,珠三角的城市群发育程度高于长三角,而长三角高于京津冀。

图十一:人口热力分布图

(二)春运期间三大都市圈人口流动洞察

对比春节前后人口热力分布的变化,我们发现三大都市圈在春节期间,热力值下降明显,显示了外来人口的返乡情况,为此,我们接下来又对其外来人口的比例和来源地做了分析。

都市圈春节期间空城状况:对人口净流出的城市进行分析发现,空城比最小的Top5全部位于广东省珠三角区域内,其中东莞市以41.40%的空城比获得状元席位。

从区域上看,空城比排行前20的城市中,位于珠三角的就达到8个,占到珠三角总城市数的60%以上,表明珠三角的产业以外来务工人员为主,劳动密集型的科技制造业居多,大部分人都会在忙碌一年之后回到家乡与亲人团聚。

但是京津冀城市群中,仅有北京1个城市上榜,证明城市群的差异性比较显著,对人群的吸附性比较明显,首位城市虹吸现象非常突出。

此外,除重庆市以外,其余所有直辖市、省会城市、计划单列市等35个重点城市,其空城比均明显小于1,春节期间均为人口净流出城市。

图十二:2019年春运空城比城市TOP20

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[责任编辑:曹梓骞]