1.3　向心城市

城市的最优空间形态不是一成不变的。

随着经济发展阶段提高，服务业在GDP和就业中所占的比重越来越高，城市、大城市和大城市的市中心将变得越来越重要。这一方面是由于前面说过的人性——收入高了，就要消费更多服务，而服务又要面对面地进行，于是，人口密度变得更重要了；另一方面，经济发展水平越高，劳动成本越高，一个国家制造业的比较优势就越弱，而大量服务因为是不可运输的，无法在国家间进行贸易，所以发达国家总是比发展中国家服务业占比更高。

当服务业占比越来越高的时候，人口的空间分布会发生什么变化呢？答案是人口会越来越向城市集中，向大城市集中，向大城市的中心城区集中。这就是“向心城市”的意思。

经济发展水平的提升伴随着城市化率和服务业比重的上升，这已经是常识了，(5)下一章我们再回过来说这件事。这里先说大城市的发展。

读者会问，不是说有“逆城市化”和“郊区化”现象吗？我们不妨把这两个概念再梳理一下。

逆城市化。这个广为流传的概念只是个“传说”而已。(6)世界上普遍出现的，是城市化水平（即一个国家中居住在城市的人口比率）越来越高，对此，我们在下一章还会详细地说明。如果真的有所谓的“逆城市化”，只有两种情况。第一，对一部分人群来讲，可能在人生的特定阶段，选择离开城市，回到农村，但这并不改变城市化的大趋势。第二，有些国家，在一段历史时期，是在政府政策的主导下推进了工业化，比如说苏联。苏联解体之后，这种“扭曲”出现了反弹，城市创造的就业短暂地萎缩，城市化率略有下降，但是，这种情况也不是常态。

郊区化。这个现象倒是曾经有过。在工业化的时期，大量就业岗位就在城市的郊区，住在郊区，反而方便。特别是在小汽车和高速公路普及的特定历史时期里，人们的出行距离得以大幅提升。在大城市，随着城市的不断扩大，人口的不断增长，有一些居民会从城市的市中心搬迁到郊区来。因为相对来说郊区房价低一点，居住的面积可以大一点。美国曾经出现过一股潮流，就是人们普遍希望住在郊区，有一幢大房子，借助汽车来出行。而这时候，在美国的城市市中心，低收入者集聚，社区安全状况恶化，公共服务质量下降。这进一步促使一些中产阶级及以上的白人群体搬离城市中心，一些大城市的中心城区甚至出现了人口负增长。

以纽约为例，其下的曼哈顿区、布朗克斯区和布鲁克林区等人口密集地区出现人口向皇后区、纽约州的其他郡以及新泽西扩散的现象。数据显示，曼哈顿区人口从1950年的196.01万下降到1980年的142.83万，总量减少27.13%，呈现逐年下降态势；而同期皇后区的人口由155.08万增长到189.13万，总量增长21.95%；纽约周边的新泽西州人口从1950年的483.53万增长到1980年的736.48万，总量增长52.31%。(7)

但是伴随着郊区化的，是严重的城市低密度蔓延，城市运行的成本极高，以美国洛杉矶为代表的大城市低密度蔓延，就是这样的反面典型。即便如此，洛杉矶的市中心也是高楼林立的。

人口离开大城市（特别是其中心城区）这个现象在20世纪80年代中后期就已经逆转了。这和产业结构调整有关：越来越多的服务业，特别是以知识和信息为核心竞争力的生产性服务业进一步集聚到中心城区。而此时，美国大城市（比如纽约中心城区）的犯罪率出现了大幅度的下降，不同族群的社区融合有所改善，于是人们又重新回到了城市的中心地区居住和工作。例如，纽约人口从1980年的707.16万回升至2000年的800.83万，2010年达到817.51万，2017年达到862万，其下辖五区人口均有不同程度的增加，其中2000年布鲁克林区和皇后区分别增加23.44万、33.81万，曼哈顿区人口则从1980年的142.83万回升到了2000年的153.72万，而2010年达到158.59万，2017年达到166万，人口重回市中心。(8)

伦敦同样走过了从“疏解人口”到“重聚人口”的道路，1979年，伦敦面对新城计划带来的内城衰败，通过颁布《内城地区法》结束了30年来的“新城运动”，工党政府将更多资源投入内城区域以促进内城复兴。此时，内伦敦人口从1981年的249.80万回升至2001年的276.61万，2011年则达到了323.19万。(9)

图1.6和图1.7展示了大约100年来纽约和伦敦的人口变化。

特别值得一提的是，在日本总人口已经出现负增长的趋势下，不管是东京都（相当于上海面积的1/3）还是东京圈（相当于上海加苏州的面积），人口都仍然在正增长。我们还可以按照空间距离将东京分为几个圈层，详细分析各个圈层吸纳人口的变动情况。东京10公里圈层内（占核心市区面积一半稍多）人口占比看上去有所降低，1955年人口占比曾达30.8%，到2011年下降至11.1%，但请注意，在这个比重下降的同时，整个东京圈的人口（分母）已经成倍增长。即使如此，最近20年来东京中心区人口重新开始增长，2011年比重比1999年提高了0.5个百分点。而10—20公里圈层人口占比呈现出先增后减的趋势，1965年时占比最高曾达到34.9%，此后逐步降低，到2011年已下降到27.8%。相比而言，在20—30公里圈层的人口比重是持续增长的，已经从1955年的12.8%，增长到2011年的23.7%。相比核心城区和近郊区，20世纪60年代以来30公里以外的远郊区人口增长速度要更快，从1960年到2009年，30—50公里圈层人口比重提高了15.6个百分点。(10)

在一次会议上，有与会者认为，东京出现的趋势并不是“合意”的，因为其中大量迁往市中心的是女性，而她们之所以这样做，是因为老龄化社会来临，政府鼓励女性走向劳动力市场，而大量女性从事的工作（如医疗、养老和旅游）位于市中心。为了在市中心工作，她们必须放弃原先住的大房子。

我对“合意”这个词有点困惑。“合意”是合谁的意呢？日本女性是“被迫”去市中心居住和工作的吗？她们放弃的生活真的比现在住小房子的生活更好吗？难道在纽约和伦敦，同样迁往市中心的人口，也是“被迫”放弃了原先美好的生活吗？比现状更“合意”的生活是怎样的？进一步地，美好的生活是由每个人自己界定，还是由政府、学者和规划师来代为选择的呢？

至少在十年前，我记得有一次一位记者采访一位农民工，那位农民工对这类问题是有自己的答案的。他说，你们不要再希望我们去这去那了，我们自己知道更好的生活在哪里。

东京的女性所从事的工作大量位于市中心，似乎更加显示了市中心的优势。市中心有大量游客光顾；不少东京居民年轻的时候买了郊区的房子，老了才发现，市中心的各种服务更好。这些都是人的需求，相应派生出了市中心的就业岗位。

那么，上海的企业和居民在做怎样的选择呢？它会成为一个例外吗？对于始终相信中国特殊的读者，我给大家看两张图。这是针对2000—2008年间的企业经济普查中的服务业企业所画的图，图1.8和图1.9分别表示服务业新增就业岗位和营收在空间上的分布。(11)

答案再清楚不过了：尽管很多人想把市中心的人口向外围疏解，但经济规律的作用是，新增的服务业就业和营收高度集中在市中心。

既然大量新增的服务业岗位和营收高度集中在市中心，那么，就轮到居民做选择了。我前面说过，做选择有三个“套餐”：

A套餐：住市中心，上班近，收入高，房价高

B套餐：住中心城区边缘，上班远，收入高，房价略低

C套餐：住郊区，上班近，收入低，房价更低

我们利用上海居民从居住地到工作地的通勤数据，计算了每个250米边长网格的职住分离指数。(12)从图1.10中可以看出，职住分离较为严重的区域主要集中在外环以外的郊区，尤其是浦东外环以外的地区，而在外环以内的中心城区，尤其在内环，职住分离程度相对偏低，反映出该区域的职住平衡程度较高。从职住分离的空间分布来看，上海平均通勤距离低的街区主要是内环内的中心城区和偏远的远郊。

那么，随着时间的推移，既然已经有大量新增服务业就业岗位集中在市中心，那么，上海有没有像其他国际大都市那样出现人口回到市中心的现象呢？图1.11展示了2000—2010年、2010—2019年1公里网格人口密度变化空间分布情况。从中可以看出，2000—2010年市中心大部分地方均呈现人口密度大幅度下降态势，尤其是外环内浦西的大部分地区，下降幅度最大。但在2010—2019年的10年间，市中心人口密度下降趋势逆转，呈现出向中心集聚的态势，内环内各区域的人口密度几乎都在上升，而且人口密度增长幅度较大的地区也集中在内环线以内。在更大范围的外环线以内，人口密度也有大幅度提升。

2021年5月公布的第七次人口普查数据显示，上海市中心城区仅徐汇区和浦东新区的人口是正增长的，其他中心城区所属的区级人口数据略有负增长，与我们用手机数据推算的结果有所不同。但这是不是因为“七普”期间恰逢新冠肺炎疫情，服务业没有完全恢复，目前还不得而知。

尽管数据上仍有一定分歧，但有一点是确定的，在大城市内部，服务业大量集中在市中心。而且随着后工业化时代的来临，服务业就业岗位和消费场景正在向城市中心回归。

至于人们重回大城市中心的趋势是暂时的，还是长期的，这并不取决于规划。如果说它有一个决定性因素，那只能是人们偏好的分布：有多少人喜欢住在市中心，接近就业，以及优质且多样化的生活，但住小房子；又有多少人选择远离市中心，但住大房子。

当我们谈未来城市的时候，我们在谈的是“90后”主导的城市。到了2035年，“70后”基本上退休了。那时，“90后”也“奔五”了。“90后”和“00后”是学着美术和音乐长大的，不像“70后”，小时候最好玩的玩具是泥巴团。中国未来大城市人口的偏好分布是更像发达国家的现在，还是更听从当下规划师的“合意”？

走在大城市市中心的街头，不管是上海，还是成都，都能看到穿着汉服的年轻人。“70后”是不会这样做的，甚至都难得进电影院。那么年轻人会在哪里穿着汉服“放飞自我”呢？应该是市中心人口密度高的地方吧。

与此不相匹配的是，掌握城市规划和建设话语权的，往往是老去的一代。因此，我经常提醒人们，要多想想“90后”的需求，不要按自己的经历去规划未来。

有一点是肯定的，市场经济之所以重要，就在于承认人类知识的有限性，承认世界的不确定性，承认没有人能准确地预知未来。

因此，我在这里，最多也只是谨慎地宣告：

“向心城市”的时代可能悄悄来临了。

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(1)为了图的可视化，我们仅选取每个出发方格所到目的地排名前两位的线来呈现。就业目的地则聚合来自所有居住地的就业流入人数，为了在图中体现出来，按照从大到小的顺序，选取前100个并采用圆圈的形式来表示。感谢彭冲的制图。感谢智慧足迹数据科技有限公司提供的数据支持。

(2)遗憾的是，中国还真有地方把外观非常漂亮的图书馆和剧院建在远郊，可能是想把市中心黄金地段用来发展能挣钱的产业。可是把公共设施建在远郊，是想让市民去享用这些设施的同时，锻炼一下身体吗？

(3)本节数据和具体指标构建的详细解释，因篇幅所限略去，感谢彭冲制图。

(4)模型充分地控制了会影响公共管理效率的变量，包括当地的人口学特征、公共管理资源、各类机构数量、案件类型，等等。参见贾宁、赵剑治、向宽虎、陆铭：《城市公共管理绩效评价——基于上海市城市综合管理执法大数据的经验研究》，《公共管理与政策评论》，2021年第6期，第109—123页。

(5)当然，反对城市化的，以及认为农业可以把农民留在农村的人，并不认同这一点。为此，总是有人会告诉你，中国是特殊的。科学的目的是探求普遍的规律，每个国家的确有自己独特的历史、制度和文化。那么主导国家发展的是规律，还是特殊性？这是个选择题，读者可自寻答案。

(6)我们有的教科书中仍会讲到“逆城市化”并将其作为城市发展的一种规律，这个讲法并不符合实际情况。

(7)数据来源：U.S. Census Bureau, Census 2010 and American Community Survey。

(8)数据来源同上。

(9)数据来源于英国国家统计局官网，具体网址为https://data.london.gov.uk/。

(10)东京数据引自范毅、冯奎：《特大城市人口问题的国际比较和启示》，2017年3月9日，财新网，http://opinion.caixin.com/2017-03-09/101064024.html。

(11)图1.8和图1.9由城市数据团根据2000—2008年间的经济普查数据绘制。此处获得授权引自郭斌亮、汤舸、高路拓：《人口疏解，让城市变得更拥堵》，2015年3月8日，“城市数据团”微信公众号。

(12)详细的计算过程限于篇幅略去。感谢彭冲制图。

(13)这里我们比较的是基于大数据的实有人口估计。2000年和2010年的人口数据在全国分县人口统计数据（以某一定时点、一定地区的人口统计数据）的基础上，综合考虑了与人口密切相关的土地利用类型、夜间灯光亮度、居民点密度等多个因素，将分县人口数据通过空间插值生成1 km×1 km栅格的人口密度。具体计算方法详见徐新良：《中国人口空间分布公里网格数据集》，中国科学院资源环境科学数据中心数据注册与出版系统（http://www.resdc.cn/DOI），2017年，DOI: 10.12078/2017121101。2019年的数据来源于联通手机大数据，估算方法如下：经数据清洗，筛选出2019年6月内在上海市停留了10天以上的设备作为处理样本，并计算出上海的白天就业人口数和夜间居住人口数。其中，设备的日间分布选取工作日早上9点到中午12点、下午1点到6点累计时长最多的格子；夜间分布选取晚上9点到次日早上7点一个月累计时长最多的格子。在明确有效用户的基础上，采用联通区县一级的市场占有率进行一次扩样，再参考城市的手机普及率进行二次校核，得到最终250米栅格的白天和晚间扩样总人口。再在此基础上合并为1 km边长的栅格数据。感谢彭冲的数据支持。