最新成果|上海与周边地区城际高频流动人口特征分析

上海与周边地区城际高频流动人口特征分析

——基于人群用户画像数据解读区域产业职能关联特征

作者：岳雨峰 阚长城 李晓晗 王建光 钮心毅

本报告由百度地图慧眼与同济大学建筑与城市规划学院空间分析和决策支持实验室联合研究发布，合作双方发挥各自在时空大数据分析研究领域的资源、技术优势，形成一系列在城乡规划行业中具有前瞻性的研究成果，并不断促进研究成果的转化与应用。双方协作研究的领域涵盖城镇化发展动态监测与预测、城市空间分析评估与模拟、城市空间决策支持与咨询、人工智能与城市智慧管理、国土空间规划新技术探索等。

摘要

随着城市交通基础设施的不断完善与区域产业链分工格局的不断演进，特别是在高速交通体系与城市轨道交通体系双重作用下的当代，区域尺度下人群的跨城流动规模变得日益庞大，城市间的跨城出行行为日益凸显，并出现了日益显著的超长距离跨城通勤现象。基于城市一体化发展的一般经验，城市居民的跨城通勤行为特征已成为我国经济较发达地区城乡规划中不可忽视的经济社会现象。作为我国跨城通勤现象最具代表性的上海及其周边近沪地区，即广义的上海都市圈区域，具有更为重要的研究价值。为了进一步解读上海与周边地区城市居民在跨城就业行为视角下的行为特征，笔者以上海及其周边近沪地区为研究对象，采用百度慧眼时空大数据及其用户画像数据，进行了针对高频跨城出行人群的行为特征分析，以此进一步解读城市间的社会经济联系特征。

关键词：跨城高频流动、画像数据、区域经济联系、上海及周边地区

01

上海与周边地区跨城流动的基本联系特征

上海与周边城市已经出现紧密的跨城“居住-工作”功能联系。当最为紧密的“居住-工作”功能联系也开始扩散到城市之间，其他功能联系也将扩散到相邻城市之间，由此带来了城市之间的不同类型跨城功能联系（图1）。本研究主要关注城际间高频往返流动中最主要的“居住-工作”联系，这被认为是一种典型的跨城通勤行为。

基于百度慧眼时空大数据对用户日间最长停留地与夜间最长停留地的识别能力，并结合土地使用功能、POI标签等多种信息技术手段，以此判断城市居民的就业地与常住地。笔者筛选出2018年上半年连续三个月内，日间最长停留地频繁出现于上海，且常住地非上海的跨城高频往返人群，作为研究对象。需特别指出，本文所讨论的跨城高频流动人群中虽以跨城就业通勤人群为主，但必然还包含一定规模的其他出行人群，此类人群的出行推测以频繁发生的短途差旅及商贸目的为主。

研究的总体思路延续了基于手机信令数据对城市跨城通勤的分析框架，基于手机信令数据的分析结果已揭示了当前上海与周边地区存在显著的跨城通勤现象（钮心毅等，2018）。为了进一步解析跨城高频流动人群的社会经济特征，笔者尝试利用百度慧眼数据的用户画像功能，继而能够较为直观地判断城际间跨城流动的人群类型，从区域功能联系的视角揭示这种跨城高频流动现象的本质联系。

研究中，笔者主要分析了上海与苏州两地间以就业出行为主的跨城高频流动人群，尝试解读居住地在苏州、日间最长停留地在上海的高频流动人群的空间分布特征。并进一步解读这些跨城流动人群所从事行业、受教育水平、消费水平等用户画像数据，以期望从高频流动人群的社会经济属性层面上，揭示上海与苏州两地的社会经济联系特征。

02

以城市轨道交通或城际高铁出行为主的跨城高频流动人群特征

1.花桥经济开发区至上海高频流动人群的空间分布特征与画像分析

总识别居住地在花桥经开区，且日间最长停留地在上海市域内的高频流动人口，总计39975人。其中，日间最长停留地位于上海中心城区的人口规模为16204人，占花桥至上海高频流动总人口的40.54%；从这类人群的空间分布特征可以发现（图2），人口高值区主要分布在上海轨道交通2号线、9号线、11号线的沿线站点附近。由于11号线延伸段接通了苏州花桥与上海中心城区的轨道交通联系，使得依托轨道交通换乘进行跨城高频流动成为便利选择。

通过对百度慧眼用户画像数据中关于人群所从事行业字段的分析（图3），发现对于工作日前往上海中心城区的高频往返人群，其从事通信电子行业的总量最大，为2155人（占总跨城高频流动人群规模的比重为14.9%）、其次为从事金融保险，为1464人（10.1%）、其三为从事教育行业人群，为1435人（9.9%）、其四为从事建筑房地产行业人群，为1073人（7.4%）。

居住地位于花桥经济开发区，日间最长停留地位于上海外围城区的人口规模为23771人，占花桥至上海高频流动总人口的59.46%。从这类人群的空间分布特征可以发现（图4），人口高值区主要集中在上海轨道交通11号线的安亭站附近，这推测为一种以地铁为主要交通方式的跨城高频流动行为。此外，前往上海外围城区的高频流动人群，其空间散布范围相对集中地分布在嘉定区、闵行区、及青浦区东北部、松江区北部等毗邻苏州花桥的地区，推测尚存在一部分采用机动车实现跨城高频流动的人群。

通过对百度慧眼用户画像数据中关于人群所从事行业字段的分析（图5），发现对于工作日前往上海外围城区的高频往返人群，其从事教育行业的总量最大，为2366人（占总跨城高频流动人群规模的比重为11.0%）、其次为从事通信电子，为2029人（9.5%）、其三为从事机械制造行业人群，为1964人（9.2%）、其四为从事交通运输与仓储邮政人群，为1955人（9.1%）。

2.苏州工业园至上海高频流动人群的空间分布特征与画像分析

总识别居住地在苏州工业园，且日间最长停留地在上海市域内的高频流动人口，总计6902人。其中，日间最长停留地位于上海中心城区的人口规模为3878人，占花桥至上海高频流动总人口的56.19%。从这类人群的空间分布特征可以发现（图6），人口高值区主要分布在上海轨道交通1号线、2号线、9号线的沿线站点附近，其中上海火车站地区的人口密度最高。推测苏州工业园与上海中心城区的交通联系主要依托于城际高铁，使得“高铁+轨交”串联形式的出行方式成为主流。

通过对百度慧眼用户画像数据中关于人群所从事行业字段的分析（图7），发现对于工作日前往上海中心城区的高频往返人群，其从事通信电子行业的总量最大，为473人（占总跨城高频流动人群规模的比重为14.2%）、其次为从事金融保险，为433人（13.0%）、其三为从事教育行业人群，为302人（9.1%）、其四为从事机械制造行业人群，为301人（9.1%）。

居住地位于苏州工业园，日间最长停留地位于上海外围城区的人口规模为3024人，占花桥至上海高频流动总人口的43.81%。从这类人群的空间分布特征可以发现（图8），人口高值区高度集中在毗邻苏州的安亭镇以及虹桥火车站周边地区。推测前往上述地区进行跨城高频出行的人群包含了相当规模的城际高铁、及普通铁路出行。此外，还有相当规模人群日间最长停留地集中分布在毗邻苏州的徐行镇、青浦新城，以及更远的松江新城地区。

通过对百度慧眼用户画像数据中关于人群所从事行业字段的分析（图9），发现对于工作日前往上海外围城区的高频往返人群，其从事机械制造行业的总量最大，为387人（占总跨城高频流动人群规模的比重为14.4%）、其次为从事通信电子，为305人（11.4%）、其三为从事机械制造行业人群，为232人（8.6%）、其四为从事交通运输与仓储邮政人群，为209人（7.8%）。

03

基于不同居住地、日间最长停留地空间特征比较跨城高频流动人群在社会经济属性维度上的相似性与差异性——无论居住地为花桥经济开发区或苏州工业园区，前往上海中心城区与上海外围城区的跨城人群存在社会经济维度上的差异

 1.以所从事行业构成占比分析跨城高频流动人群的社会经济特征

依据从事不同行业类型的人口规模占比排序，截取规模占比前50%的行业类型进行分析。可以初步判断，前往上海中心城区的跨城高频流动人群，无论其常住地为花桥经济开发区或苏州工业园区，排名靠前的主要从事行业类型均依次包含了通信电子、金融保险与教育行业（图10、图11）。与之相对应的，前往上海外围城区的跨城高频流动人群，无论其常住地为花桥经济开发区或苏州工业园区，主要从事行业类型也均囊括了通信电子、机械制造、教育、交通运输与仓储邮政、金融保险行业（图12、图13）。

总体来看，前往上海中心城区的跨城高频流动人群，其主要从事行业类型以高端服务业及高端制造业为主；前往上海外围城区的跨城高频流动人群，其主要从事行业类型则以制造业及物流业为主，从事高端服务业人群的占比显著下降。

2.以受教育水平、消费水平占比分析跨城高频流动人群的社会经济特征

从受教育水平及消费水平视角，分别解读前往上海中心城区、上海外围城区的两地跨城高频流动人群画像特征。对于前往上海中心城区的跨城高频流动人群而言，其受教育水平构成中，大专及以上学历的构成占比均接近70%，分别为69.7%、70.7%。其消费水平构成中，高消费水平的构成占比均超过了50%，分别为52.7%、59.6%（表1）。

而对于前往上海外围城区的跨城高频流动人群而言，其受教育水平构成中，高中及以下学历的构成占比明显上升，特别是居住于花桥的跨城人群中高中及以下学历的构成占比超过了50%。其消费水平构成中，高消费水平的构成占比明显下降。相对地，中低消费水平人群的构成占比均突破了50%，特别是居住于花桥的跨城人群，其中低消费水平的构成占比突破了60%（表2）。

一言以蔽之，前往上海中心城区的跨城高频流动人群中，以相对高的受教育水平与消费水平人群为主；前往上海外围城区的跨城高频流动人群中，以相对低的受教育水平与消费水平人群为主。

04

结论：上海与苏州间的跨城高频流动人群在社会经济特征等维度上存在差异，这应当是区域产业职能分工不同导致的

通过横向比较花桥经济开发区、苏州工业园分别至上海中心区、上海外围城区进行跨城高频流动人群的日间最长停留地分布特征、从事行业特征、受教育水平与消费水平特征，可以初步获得以下结论：

1）无论花桥经济开发区、苏州工业园区，其前往上海中心城区、上海外围城区跨城高频流动的人群存在类型差异，即推测为两类不同的人。

总体而言，前往上海中心城区进行高频往返流动的人群，其所从事行业均涵盖通信电子、金融保险、教育等高端生产性服务业。与此不同的是，前往上海外围城区进行高频往返流动的人群，其所从事行业除包含教育、通信电子产业外，还涵盖较高比例的机械制造、汽车、交通运输与仓储邮政等工业制造产业。这应当是由于上海中心城区与外围城区在产业链职能分工上的不同，反映在劳动力就业市场选择上所呈现的差异性特征。

2）花桥经济开发区、苏州工业园与上海跨城高频流动人群的类型差异，揭示了上海与两地区社会经济联系的不同特点。

以日间最长停留地在上海中心城区的人群行业特征为例，上海与花桥经济开发区的联系倾向于消费型导向的生产服务业，这反映在就业人群中存在相当比例的建筑房地产、住宿旅游业从业人群；相对地，上海中心城区与苏州工业园的联系则倾向于制造型导向的生产服务业，反映在就业人群中存在相当比例的机械制造、能源采矿化工从业人群。

3）不同受教育水平、消费水平特征人群的构成差异也验证了前往上海中心城区、外围城区跨城就业人群的差异。

分析发现日间最长停留地位于上海中心城区的跨城高频流动人群，其构成主体更体现为一种相对高受教育水平、高消费水平、从事高端服务业或先进制造业的社会经济特征；而日间最长停留地位于上海外围城区的跨城高频流动人群，其构成主体则更体现为一种具有相对低学历、低消费水平、从事传统制造业的社会经济特征。

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