从车流大数据看城市经济发展：这7个成熟城市群对外辐射力最强

近年来，国家越来越重视大数据在监测经济发展中的作用。运用大数据快速、准确地了解经济的发展状况，是当下的一个重要课题。城市网络是“双循环”战略和国内统一大市场建设的重要组成部分，大数据能否帮助我们评估区域间的市场分割，分析统一大市场建设的成效呢？

12月26日晚，由上海交通大学中国发展研究院、“城市酷想家”团队和上海评驾科技有限公司、数字城市发展研究院共同组织的《大数据视野下的城市网络》研究报告通过线上会议+直播的方式对外发布，并就多维大数据与城市研究等议题展开圆桌讨论。

城市不是孤岛，它是由人流、物流、信息流、资金流等等连接而成的一张巨大网络。尤其网络中的城市群，是经济的重要载体，带动全国高质量发展的动力源。从2019年开始，上海交通大学中国发展研究院、“城市酷想家”团队与上海评驾科技有限公司合作，共同开发汽车大数据，并将其应用于城市经济和宏观经济的研究。数据来源于评驾科技“苍穹之盾大数据平台”，包括全国约1000万辆营运车辆、乘用车、客车、重载货车的实时定位数据。

目前，团队已经取得了一系列成果，其中关于城市网络研究的主要发现包括：车流大数据可以很好地呈现宏观经济及经济的空间分布。车流大数据能较好地拟合宏观经济与城市经济，可用于经济的动态监测。车流的空间分布能反应经济在地理上的分布，其中城市群的车流占较大比重。平均而言，沿海的城市和城市群的中心城市辐射力比其他城市更强。

车流大数据可以用于城市群的评估。车流大数据视野下，城市群清晰可见，中心城市辐射带动作用明显。通过车流数据重新界定的城市群，与规划的城市群略有差异：西部的城市群，范围普遍大于规划，城市间凝聚力较强；一些城市群内部联系比较松散；规划未跟上实际联系，忽略了距离和经济联系在其中所起的重要作用。利用车流指标对城市群进行评估，发现7个成熟城市群（京津冀、长三角、珠三角、成渝、长江中游、中原、关中平原）对外辐射力强，但内循环较好。

车流大数据可以用于分析地区间的市场分割。区域间存在省界导致的市场分割，且“人流”的分割更甚于“货流”。跨省市场分割的强度大约是：跨省200km的“城市对”车流量≈同省302km的“城市对”车流量（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302公里的距离，由车流反映出的“经济”距离比地理距离增加了约一半）。省界导致的制度性市场分割，在分离出地理、文化造成的市场分割之后，依然存在。但省级行政力量和城市群内部的合作，都推动了辖区内的市场整合。

本次发布会报告者及参与嘉宾包括上海交通大学安泰经济与管理学院陆铭教授、评驾科技有限公司董事长李献坤、资深汽车行业专家陈超卓、清华大学建筑学院研究员龙瀛、脉策科技CEO&联合创始人汤舸、上海海事大学经济管理学院李杰伟副教授、上海交通大学安泰经济与管理学院博士生郑怡林。