利用滴滴出行数据看中国城市空间发展-清华-201810.pdf
这份文档主要探讨了如何利用滴滴出行数据来透视中国城市空间发展，研究内容涵盖了城市空间结构的多个维度，包括网络化程度、功能性城市地域以及城市群发育质量。
首先，研究利用2016年8月24日至26日连续三天的滴滴出行数据，覆盖了全国5万多个乡镇街道办事处。通过分析这些数据，可以对城市的空间结构、功能性城市地域以及城市群发育质量进行评估。
**研究内容和方法：**
1. **数据与主要城市出行分析：** 滴滴出行数据为研究提供了大规模、高精度的出行信息，可以反映居民的出行模式，这对于研究城市空间结构、评估城镇化水平和质量具有重要意义。研究也展示了主要城市的出行模式，例如北京、上海、广州等，揭示了城市内部及城市之间的出行联系。
2. **城市空间结构网络化程度：** 研究发现，多中心城市比单中心城市更有意义。通过滴滴出行数据分析，可以评估城市空间结构的网络化程度。研究指出，我国城市形态网络化最好的城市是重庆、成都和广州，但网络化程度较高的城市多为中小城市，经济发展尚有较大空间。
3. **功能性城市地域分析：** 研究利用滴滴出行数据，客观地研究了我国功能性城市地域，并绘制了全国地级市及以上城市的功能性城市地域示意图。结果显示，东莞-深圳、广州-佛山等城市之间的跨城出行量较大，表明这些城市之间已经出现同城化现象。研究也讨论了功能性城市地域与城市行政地域的关系，并探讨了未来规划方向。
4. **城市群分析：** 研究利用滴滴出行数据对城市群进行评估，研究了城市群内部的城市间跨城出行量，并计算了规模、比例和分布三个关键指标。研究发现，珠江三角洲城市群、长江三角洲城市群和山东半岛城市群的城市群发育质量较好。同时，研究还分析了京津冀、长三角、珠三角等城市群的出行特征，为城市群的发展提供了参考。
**主要结论：**
* **网络化程度：** 我国形态多中心指数超过0.5的城市占城市总数的66.0%，城市空间结构网络化程度超过0.5的城市占城市总数的73.4%。
* **城市群：** 城市群的跨城出行规模、比例、分布等要素，共同构成了对城市群发育质量的综合评估，并为城市群未来的发展方向提供了参考。
* **功能性城市地域：** 滴滴出行数据能够识别功能性城市地域，为城市规划和发展提供了重要的数据支撑。
* **同城化：** 珠三角城市群同城化现象突出，如广州-佛山和深圳-东莞。
**研究意义：**
这项研究利用大数据，从宏观和微观层面分析了中国城市空间的发展，并为城市规划、城市群发展、以及新型城镇化建设提供了数据支撑和参考。
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