陳婷、谷一楨與鄒奔等人的研究，利用百度地圖鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道間的通勤矩陣，定義了經(jīng)濟(jì)意義上的中國都市區(qū)。研究得到的基于通勤聯(lián)系定義的都市區(qū)，很少跨越地級市邊界，且與其它國家相比較小。其反映的狀況，和中國的通勤模式較一致，即通勤總體較短，且受行政邊界制約。研究還比較了通勤都市區(qū)與其他城市定義，并說明采用不同定義會得到不同的城市體系特征。

3月16日，北京大學(xué)匯豐商學(xué)院副教授谷一楨，在北京市規(guī)劃設(shè)計研究院進(jìn)行了專題講座，分享了此項研究。以下基于報告內(nèi)容整理。

2021年夏，上海，上班的人。澎湃新聞記者 周平浪 圖

今天的主題是，基于通勤流定義中國城市。規(guī)劃行業(yè)目前面臨挑戰(zhàn)，但在擁抱新數(shù)據(jù)方面走在最前列。報告主題是“基于通勤流定義中國城市”。原本想講“都市區(qū)”，但擔(dān)心帶來誤解。有時都市區(qū)、都市圈以及一些不同概念混淆在一起，索性明確為——讓我們來定義中國城市的邊界。

關(guān)于到底做不做這件事，我們猶豫了兩年。因為，研究論文肯定不能在特別好的期刊發(fā)表。但我們覺得這個研究特別有意義，研究成果可以成為很好的公共產(chǎn)品。

動機(jī)

在美國的一些文獻(xiàn)中，會提到一些不同的城市。美國可能更重視MSA的概念，即都市統(tǒng)計區(qū)（Metropolitan Statistical Area）。所謂都市統(tǒng)計區(qū)，是從經(jīng)濟(jì)意義上對城市做的定義。而中國并沒有與之對應(yīng)的關(guān)于城市的定義。比如，我的老家連云港，大家身處的北京，抑或深圳，大家可以自問，這些城市的真正邊界到底在哪里？就北京而言，應(yīng)不應(yīng)該把燕郊納入北京的都市區(qū)范圍內(nèi)？

追問這個問題，重要性在于兩方面：第一，從公共產(chǎn)品提供的角度。比如，疫情期間居住在燕郊，但要往返北京城區(qū)通勤的人，會遇到什么困難？一個合適的、經(jīng)濟(jì)意義上的城市邊界的定義，對政府政策制定者提供公共產(chǎn)品做參考，是很有必要的。第二，出于統(tǒng)計分析的考慮。如果我們經(jīng)常做統(tǒng)計分析，每個樣本可能是一個城市。但選取某個城市做樣本時，確定每個城市的邊界來統(tǒng)計城市人口，究竟依據(jù)的是什么？就北京而言，只計算北京市中心多少人口？是否應(yīng)把燕郊或廊坊算上？以我老家連云港來說，包括若干城區(qū)，也包括一些縣，應(yīng)不應(yīng)該把這些縣作為城市的一部分？這其實是今天試圖解答的問題。雖然算不上多么重要的研究，但從公共產(chǎn)品的提供而言，具有重要性。我的兩個合作伙伴，是香港浸會大學(xué)的陳婷老師，以及普渡大學(xué)的鄒奔老師。

眾所周知，自1978年以來，中國的城市化浪潮非常之快。放眼任何一個國家，城市化速度都不曾達(dá)到這樣一種水平。1978年，中國城市人口只占不到18%，但不久前公布的城市化率已達(dá)65%。與此同時，（城市）建設(shè)用地已擴(kuò)增八倍之多。這樣的速度，讓人印象深刻。

但是，如果深入分析中國城市的特點、不同城市體系的特點，我們其實所知甚少。因為，欠缺最重要的量度：怎么定義這個城市？并沒有官方的城市定義，去匹配城市的功能。比如，從勞動力市場的角度看，如何定義城市，并沒有官方定義。中國的城市定義，是行政區(qū)劃，實際包含很大的農(nóng)村范圍。而且有不同概念的“市”，如地級市、縣級市，它們之間存在相互重疊的關(guān)系。這帶來很大的困擾。

這就帶來一個需求：中國MSA的邊界應(yīng)該在哪？我們怎樣用勞動力市場定義城市？此時需要依賴通勤數(shù)據(jù)。

通勤的數(shù)據(jù)，就是我們所需要的新數(shù)據(jù)。美國有兩類通勤數(shù)據(jù)來源。其一，是美國社區(qū)調(diào)查。美國社區(qū)調(diào)查類似我們的人口普查，公布每個地方有多少人，有多少比例的人口到另外的地方去工作。但中國并沒有類似數(shù)據(jù)。唯一的一次例外，是2015年的小樣本人口調(diào)查。小樣本人口大概是100多萬人或200多萬人（取決于不同版本），給出每個人的工作地和居住地，精準(zhǔn)到鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道尺度。但如果用100萬除以中國大概3000個區(qū)縣，則每個區(qū)縣平均有300個人，完全無法描繪全國區(qū)縣層級的通勤模式。

美國第二類通勤數(shù)據(jù)來源，是全美交通出行調(diào)查。北京等中國大城市有五年一次的交通調(diào)查，但如果基于此定義中國的MSA，目前并沒有可用的數(shù)據(jù)。這就給我們提供了機(jī)會，把這樣的交通調(diào)查深入到鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道尺度，覆蓋全中國。美國的統(tǒng)計中，會做一些很漂亮的圖，呈現(xiàn)人口分布、就業(yè)分布等。但之前沒有辦法在中國這樣做。這同樣給我們提供了填補(bǔ)空白的機(jī)會。 

因此，我們研究的貢獻(xiàn)，就在于首次對中國的都市區(qū)加以定義。研究方法并不稀奇，是非常標(biāo)準(zhǔn)的基于通勤進(jìn)行定義，使用的數(shù)據(jù)來自百度地圖的位置信息，可提供任意兩個街道之間的通勤矩陣。中國大概有4萬個鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道，可想象一個4萬乘4萬的矩陣，當(dāng)然大部分值都是零。我們主要獲取的是2017年11月的數(shù)據(jù)，同時也獲取了2019年11月的數(shù)據(jù)，但這兩組數(shù)據(jù)比較近，沒有太多變化。

我們定義了中國的都市區(qū)，做了一些比較分析，比如中國城市體系特點如何。然后，和其他國家開展比較，比如美國、巴西、墨西哥，看跟其他國家比，中國的都市區(qū)究竟相對偏大還是偏小。這個研究的重要應(yīng)用，就是可以根據(jù)這一經(jīng)濟(jì)上的城市定義提供公共服務(wù)，這樣所提供的公共服務(wù)才是最為恰當(dāng)?shù)摹?/p>

如果以50萬人口為閾值，中國大概有超過500個都市區(qū)。這些都市區(qū)加在一起，超過了全國面積的15%。大多數(shù)通勤都市區(qū)，相對地級市而言要小得多得多，這和其他一些事實是相對一致的。

比如，中國的通勤時間和距離總體是偏短的。當(dāng)然，北京的居民也許會抗議，因為長距離通勤讓北京人飽受折磨。但如果用2015年人口普查的數(shù)據(jù)看，其實中國大部分通勤時間和距離都很短。比如，我們看中國3000多個區(qū)縣級單元，絕大多數(shù)勞動者都在同一個區(qū)或同一個縣里居住和工作，通勤距離很短。

另一個事實是，中國行政邊界對通勤施加了很大的阻礙。舉個例子，比如，夫妻倆分別在深圳和廣州工作，有個比較好的選擇，是可以在東莞居住——當(dāng)然，前提條件是，子女教育、醫(yī)療可以在東莞解決——那完全可以選擇住在東莞。但現(xiàn)在做不到。

中國都市區(qū)規(guī)模比較小，可歸為若干原因。比如，我剛才提到，地方勞動力市場的組織方式，還有公共產(chǎn)品的提供方式，都會受行政邊界影響。如果想在A地工作，在B地生活，就會遇到各種困難。

中國的都市區(qū)有明顯的層級結(jié)構(gòu)。從地級市，再到區(qū)、縣、縣級市等，都市規(guī)模和行政級別都高度相關(guān)。我們比較城市時，有時會用地級市，有時會用市轄區(qū)，還有時會用市轄區(qū)加上一些獨立的縣級市。如果基于不同的城市定義，得到的結(jié)論差之千里。這意味著，以前的一些結(jié)論或依據(jù)可能存在偏差。

另外，我們發(fā)現(xiàn)，基于通勤定義都市區(qū)，最符合齊夫定律。城市經(jīng)濟(jì)學(xué)里，很重要的是城市規(guī)模紅利。就是說，在大城市工資會更高，但也有缺點，就是房價更高。如果采用不同定義，這些規(guī)模紅利的大小也有很大區(qū)別。以前有中國城市化增長的相關(guān)文獻(xiàn)，直接采用地級市的數(shù)據(jù)，但地級市與通勤都市區(qū)這類經(jīng)濟(jì)意義上的城市完全不是一碼事。還有個比較有意思的方法，用夜間燈光定義都市區(qū)，但會發(fā)現(xiàn)這之間也存在較大的區(qū)別。

關(guān)于城市定義的研究，方興未艾。比如，兩年前《城市經(jīng)濟(jì)學(xué)期刊》（Journal

 of Urban Economics），有個關(guān)于定義城市的專輯。前兩篇是基于建筑密度定義城市，基于衛(wèi)星影像識別建筑密度和高度，如果一個地方的建筑密度顯著高于一個閾值，就定義這個地方為城市單元，再加上連續(xù)性之類條件來進(jìn)行劃定。我們與定義哥倫比亞和日本都市的方法相同，采用通勤數(shù)據(jù)來定義。另外，手機(jī)的位置數(shù)據(jù)給我們帶來新的機(jī)遇?？梢岳眠@些新的數(shù)據(jù)，回答一些以前無法回答的問題；還可以了解互聯(lián)網(wǎng)帶來的沖擊，看它如何改變生活，影響福祉。

再舉一個種族隔離的例子。美國會有詳細(xì)數(shù)據(jù)，比如，某些地方黑人和白人的比例。隔離不僅指居住隔離，還存在日常生活的隔離，比方說消費模式?，F(xiàn)在有了手機(jī)數(shù)據(jù)，可以識別城市中的隔離，這對規(guī)劃也意義非凡。比如，公租房應(yīng)怎樣配建，相關(guān)政策是否合理，居住隔離的情況目前到底如何，采取的措施到底多大程度上能改變這個事情，都需要嚴(yán)謹(jǐn)?shù)难芯??；谧C據(jù)去檢驗政策，非常重要。

數(shù)據(jù)與方法

規(guī)劃師們應(yīng)該比我更熟悉，中國有多少個省級單元，多少個地級單元，多少個區(qū)縣單元，多少個鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道單元。我們以前的定義，是直轄市加地級市這種最常用的做法。

我們使用的數(shù)據(jù)來自百度地圖。它是位置服務(wù)提供商。來自百度、阿里和騰訊等公司的位置數(shù)據(jù)的好處是，可覆蓋中國幾乎所有樣本；如果是運營商，樣本都是有偏的，要進(jìn)行組織擴(kuò)樣（對每個樣本的權(quán)重重新進(jìn)行賦值）。但運營商的手機(jī)信號的好處，比如聯(lián)通，每天可以匯報200個位置數(shù)據(jù)。我們可以據(jù)此，把每個人每天精確的位置變動、行程和停留都描繪出來。這樣可以挖掘如上列出的消費隔離等問題。所以，不同數(shù)據(jù)適合于不同的研究問題。

百度會基于每臺手機(jī)過去三個月的歷史位置的記錄，把日間和夜間最常出現(xiàn)的位置分別視為居住地和工作地。百度每月會更新這些數(shù)據(jù)。我們拿到的數(shù)據(jù)，其實是鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道層面加總的通勤數(shù)據(jù)。

使用新數(shù)據(jù)，首先要讓別人相信你的數(shù)據(jù)質(zhì)量可信。比如說，2017年移動互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量到了12億，在工作者通勤方面，使用移動互聯(lián)網(wǎng)比例更高。但存在一些區(qū)別，不同城市之間存在一些系統(tǒng)性偏差。經(jīng)過不同方式的驗證，我們有了信心。

我們的算法，其實也很簡單，就是迭代聚類方法。優(yōu)點是什么？首先，不需要確定一個中心。比如北京，我們不需要確定天安門或國貿(mào)等作為中心。但需要先確定一個閾值的比例。

這個比例可以怎么來呢？比如，北京的西城和東城，如果西城有100個人，其中20個人住在西城，去往東城上班，就可以認(rèn)為西城到東城的比例是20%。如果選定15%作為閾值，那么好，西城到東城的20%超過15%，那我們就把西城并到東城那邊。這樣下一步，我們就更新這個組團(tuán)，西城到東城成為一個新的單元。不停滾動這樣的過程，直到所有比例都小于閾值15%?；谶@樣的算法，給出了一組所謂通勤組團(tuán)。

接下來做兩件事。第一，以區(qū)縣為單元來做這個滾雪球的過程。又或者，以鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道為單元開展這樣滾雪球的過程。各自有各自的好處。以鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道為單元，會更精確，邊界會更準(zhǔn)。但我們大部分統(tǒng)計數(shù)據(jù)，只有區(qū)縣街道才可得到。所以，我們把通勤組團(tuán)跟區(qū)縣的地圖做了疊合。

如果每個區(qū)縣里，超過50%的人在某個通勤組團(tuán)內(nèi)，我們就把這個區(qū)縣列入這一組團(tuán)。這就相當(dāng)讓邊界是以區(qū)縣邊界為單元。其實是為了讓人方便用這個產(chǎn)品，讓以后大家用我們的定義時，手中的數(shù)據(jù)可以一并使用。然后，加入若干人口規(guī)模和人口密度限制。我們就得到了都市區(qū)的邊界。

就像之前舉例，西城到東城工作的居民達(dá)到15%的比例，這個閾值就是所謂限制。隨著設(shè)定閾值的變化，用通勤數(shù)據(jù)定義的都市區(qū)數(shù)量也會出現(xiàn)變化?；诮?jīng)驗，我們最后選擇的是10%。

給大家看這個圖。不同顏色的組團(tuán)，就是我們所定義的經(jīng)濟(jì)都市區(qū)。最明顯的特點是，大部分城市里，那個組團(tuán)都非常小。都市區(qū)要比它對應(yīng)的地級市小得多得多。只有少數(shù)幾個，如北京、廣州、深圳、成都、西安、武漢，可能會超過自己地級市的范圍。

我們?yōu)槭裁聪矚g10%？也不是完全拍腦袋。如果是2%，整個川渝片區(qū)完全連成一塊，不太合適。如果選擇5%，情況差不多相同。如果選擇20%或30%，都市區(qū)的數(shù)量好像太少，所以我們覺得，10%是比較好的。當(dāng)然你可以說11%、15%可能也差不多。

再來看，中國排名前十的都市區(qū)在哪里。這時上海是第一的，其次是北京，然后廣州排到第三，隨后是成都、深圳和重慶。如果還是按照地級市來算的話，重慶肯定第一，對吧？有三千多萬人。

一些發(fā)現(xiàn)

我們發(fā)現(xiàn)了什么？之前已提到，大部分這種城市，都位于地級市邊界內(nèi)，而且要比對應(yīng)地級市的面積小得多。然后我們看，中國的單程通勤時間，中位數(shù)只有15分鐘（北京當(dāng)然例外），這遠(yuǎn)小于美國的27.6分鐘（主持人詢問后，報告人解釋數(shù)據(jù)來源：來自2015年人口普查數(shù)據(jù)。學(xué)者們使用的是一個較小的抽樣樣本）。另外，中國跨越行政區(qū)通勤很少，區(qū)縣級單元內(nèi)部通勤的比例平均是88%。這很令人驚訝。88%的人在區(qū)縣內(nèi)部生活和工作，類似一個區(qū)縣大院。當(dāng)然，比如北京這里，燕郊、廊坊，固安那一片，跟北京市中心區(qū)的通勤聯(lián)系非常緊密。再看上海，上海的通勤聯(lián)系集中于行政轄區(qū)內(nèi)部。珠江三角洲，廣州已經(jīng)跟佛山聯(lián)系緊密。重慶的話，主城區(qū)九個區(qū)，以及少數(shù)鄰近區(qū)縣進(jìn)入了通勤聯(lián)系中。成都的話，與鄰近的眉州、阿壩，從通勤而言關(guān)系會較為緊密。

然后比較一下區(qū)和縣。區(qū)和縣在內(nèi)部通勤比例上差異分明。如圖所示，橙色的都是縣，內(nèi)部通勤比例很高。如果是區(qū)，正如之前所列西城、東城、海淀之間的聯(lián)系，區(qū)與區(qū)之間的通勤聯(lián)系會很緊密，而區(qū)內(nèi)通勤比例相對較低。這也說明，我們所使用數(shù)據(jù)的質(zhì)量符合預(yù)期。

另外有趣的一點是，發(fā)現(xiàn)存在所謂邊界效應(yīng)。就我國區(qū)縣而言，如果兩個區(qū)縣同屬一個地級市內(nèi)，通勤情況如何？比如，從燕郊到朝陽和從大興到朝陽，距離可能是一樣的，但燕郊到朝陽通勤人數(shù)比例就要小得多的多。因為有行政邊界這樣一個阻礙。 

導(dǎo)致邊界形成的效應(yīng)，可以怎么分解？我們考慮到幾種可能。比如，跨城市邊界的公共交通不足可能是一個問題。另一個問題可能是類似戶口的作用。由于戶口因素存在，就不能在一個地方居住，在另一個地方上班。如何對這些因素加以分解？很難找到一個清晰的框架，沒有很好的機(jī)制去識別。正如我今天所講，都是描述性的，并沒有因果推斷在其中。

比較

我們從官網(wǎng)下載美國、墨西哥、巴西的通勤數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是公開的，用同樣的算法去定義他們的都市區(qū)，把這些都市區(qū)按人口從大到小進(jìn)行排序，按不同都市區(qū)人口占全國人口比例的高低進(jìn)行排序?？梢钥吹剑绹@條曲線是最高的，說明他們的大都市區(qū)域人口的占比非常高。再看墨西哥2015年數(shù)據(jù)，然后是巴西2010年數(shù)據(jù)，可知中國大都市區(qū)人口占比遠(yuǎn)低于它們，不管是以鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道為單元，還是以區(qū)縣為單元來進(jìn)行比較，差距都極為顯著。

當(dāng)然可能有人認(rèn)為，中國面積太大。所以，我們把中國分成幾個組團(tuán)，比如華東、華北、華南。其中華東、華南跟美國人口比例接近。但可以發(fā)現(xiàn)，仍然比美國數(shù)據(jù)低得多。再按面積排列。中國都市區(qū)的面積累積分布曲線，跟巴西差不多，但仍遠(yuǎn)低于美國和墨西哥。美國15個最大城市，其人口之和可占全美人口41%。中國只有18%。

可能有哪些因素導(dǎo)致這種情況發(fā)生？我們嘗試尋找一些證據(jù)，但并非那么嚴(yán)謹(jǐn)。首先，是行政邊界，中國537個都市區(qū)之中，只有18個跨越了地級市邊界，比如北京、深圳。只有一個算是跨越省界，北京。但在美國，排名前100的都市區(qū)里，36個是跨州的。比如紐約-新澤西都市區(qū)。十個最大的都市區(qū)，有七個是跨州的。

我國地方政府有各種規(guī)則，讓比如住在東莞到深圳上班很難。首先，各種不同的社會福利，分別與居住地、工作地、戶口所在地綁定。比如，孩子的教育是跟戶口所在地綁定，醫(yī)療是跟工作所在地綁定。當(dāng)然，現(xiàn)在有了異地醫(yī)?；フJ(rèn)，是一個重大進(jìn)展，可以看看對人口流動的影響。

另外，就是之前提到的，公共交通網(wǎng)絡(luò)通常不會跨越行政邊界。有興趣可以看看，公共交通怎么改變都市區(qū)的邊界和大小。另一點就是行政層級。可以看到，我國最大的十個城市都是直轄市或省會，深圳例外，是經(jīng)濟(jì)特區(qū)。27個省份中，25個省份的最大都市區(qū)都在省會。有學(xué)者使用中國歷史數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，這種強(qiáng)相關(guān)性在歷史上普遍存在。

行政層級較低的城市，會有一些不利的政策待遇。按說1978年改革開放以來，外向型經(jīng)濟(jì)占上風(fēng)，意味著港口、海邊的城市會占據(jù)很大的地理優(yōu)勢。但1978年至今，每個省最大的城市仍是內(nèi)部的城市，因為大部分省會都在內(nèi)部城市。這說明我們的市場力量也許相對于政府并沒有那么強(qiáng)。此外，可以看到，某區(qū)成立的時間越晚近，它歸屬中心組團(tuán)的比例就越低。換而言之，如果某個區(qū)設(shè)區(qū)時間越晚，其內(nèi)部通勤比例就越高。來看縣的情況，如果這個縣離市中心越遠(yuǎn)，內(nèi)部通勤比例也會越高。

如果沒有諸如通勤數(shù)據(jù)來定義城市，別人可能說，你可以用基于夜間燈光的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較?？梢钥次覀冇脽艄猱嫷倪@個圖。圖看起來很棒。但有什么缺點？圖中整個珠江三角洲和旁邊的福建連在了一起，整個長三角都連在一起，上海與旁邊的江蘇、浙江都連在一起。這些地方看起來都是連片特別亮的。雖然這些連片區(qū)域都可定義為“城市”，但如果看內(nèi)部通勤聯(lián)系，其實分屬不同組團(tuán)。

基于定義的經(jīng)濟(jì)都市區(qū)，我們可以考察城市體系的特征。齊夫定律是說什么？如果把國家中所有城市從最大到最小進(jìn)行排列，存在一定規(guī)律。比如，居于首位的最大城市人口規(guī)模是2400萬，第二位城市就應(yīng)該是2400÷2，也就是1200萬。第三位城市就應(yīng)該是2400÷3，也就是800萬。一些經(jīng)濟(jì)學(xué)家，比如愛德華·格萊澤，《城市的勝利》作者，有篇文章說中國情況并不符合齊夫定律。大致說是因為中國城市規(guī)模小，受到諸如戶口因素的阻礙。但論據(jù)其實并不對。如果使用我們用通勤數(shù)據(jù)所定義的都市區(qū)排序，你可以看到，齊夫定律還是成立的。

我們還計算了所謂城市規(guī)模紅利。比如說，城市的規(guī)模增加10%，這個地方的平均工資或生產(chǎn)率會高多少？最近二十大報告還強(qiáng)調(diào)要提高全要素生產(chǎn)率。可以看到，采用不同的城市定義，其系數(shù)的大小是不一樣的。要針對不同研究目的，選擇最合適的一種城市定義。城市邊界在哪的問題，我覺得是比較重要的。這項工作對我們國家非常有意義。

問答環(huán)節(jié)要點

我們有非常多的通勤方面的研究。我們現(xiàn)在比較關(guān)注的是廣州佛山的通勤，因為這對北京副中心發(fā)展極具啟發(fā)。廣佛的距離，跟北京城區(qū)到通州的距離較接近，是30公里。另外，廣佛屬于雙向通勤狀態(tài)，廣州到佛山的通勤和佛山到廣州的通勤基本是一樣的。大家知道，生活在燕郊，到北京上班很痛苦，我們不應(yīng)讓這樣的事發(fā)生。規(guī)劃應(yīng)把燕郊這些地方都劃進(jìn)來做。這種調(diào)整并非規(guī)劃師說了算。但我們需要共同呼吁：在一個最合適的范圍內(nèi)，去考慮公共產(chǎn)品的提供，去考慮規(guī)劃的編制。

關(guān)于量化的空間均衡模型。修建基礎(chǔ)設(shè)施，比如修地鐵，不僅會改變?nèi)藗兊某鲂蟹绞?，改變道路的擁堵狀況。還會改變?nèi)藗兊木幼∵x擇，改變公司的區(qū)域性，最終會改變整個城市的通行模式。比如，就通州而言，有很多大公司進(jìn)入。大企業(yè)過去之后，會怎樣帶動當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)增長？

另一個感興趣的研究，是地鐵對城市空間的影響。你可以知道，一條新地鐵線開通后，哪些人坐這條地鐵，這些人是原本就住在這兒，還是從別的地方搬過來后才用這個地鐵，這是用其他任何數(shù)據(jù)所不可比較的。我希望能跟規(guī)劃師們就此合作：北京最近這一年間開通那么多地鐵線路，在交通網(wǎng)絡(luò)完備度不同的情況下，到底會如何改變周邊人的出行的模式？到底會如何吸引人們搬到地鐵線周邊？

之前提及中國、美國、巴西的國際比較。相當(dāng)于采用了同樣的算法，使用了同類型的數(shù)據(jù)，亦即通勤交通數(shù)據(jù)。有時我們需要做時間維度的比較。因此，如果數(shù)據(jù)的統(tǒng)計口徑一致，使用的方法也一致，任何比較都是有意義的。如果從政府部門的角度，采取制度化的方式從公司獲取數(shù)據(jù)，會事半功倍。

我們的研究，關(guān)乎兩個方向：其一，新數(shù)據(jù)如何回答傳統(tǒng)的問題；其二，互聯(lián)網(wǎng)給我們帶來何種改變。美國沃頓商學(xué)院開展了全美各個城市的土地管制的統(tǒng)計。每個城市的土地管制強(qiáng)度不一樣。土地管制越強(qiáng)，這個地方房價越高，因為限制了土地供應(yīng)。

我們也應(yīng)該做一些有意義的跨城市的比較，理解不同城市的土地供應(yīng)。關(guān)于房價，關(guān)于住房市場，我們真的有太多東西不知道。住房關(guān)乎需求和供給，要知道需求彈性是什么，供給的彈性又是什么。比如，房價增加了10%，我們土地供應(yīng)能增加多少？忽略城市政府的若干因素，市場需要做出何種反應(yīng)？北京彈性多少，上海是多少？——我們都不知道，因為沒有合理的數(shù)據(jù)，沒有合適的方法來做。我的意思是，基礎(chǔ)工作方面需要做的太多。