全国70个大中城市名单
中国七十个大中城市
序号大中城市名省份
1北 京京
2唐 山冀
3天 津津
4秦 皇 岛冀
5石 家 庄冀
6包 头内蒙
7太 原晋
8丹 东黑
9呼和浩特内蒙
10锦 州辽
11沈 阳辽
12吉 林吉
13大 连辽
14牡 丹 江黑
15长 春吉
16无 锡苏
17哈 尔 滨黑
18扬 州苏
19上 海沪
20徐 州苏
21南 京苏
22温 州浙
23杭 州浙
24金 华浙
25宁 波浙
26蚌 埠皖
27合 肥皖
28安 庆皖
29福 州闽
30泉 州闽
31厦 门闽
32九 江赣
33南 昌赣
34赣 州赣
35济 南鲁
36烟 台鲁
37青 岛鲁
38济 宁鲁
39郑 州豫
40洛 阳豫
41武 汉鄂
42平 顶 山豫
43长 沙湘
44宜 昌鄂
45广 州粤
46襄 樊鄂襄阳20101126更名
47深 圳粤48岳 阳湘49南 宁桂50常 德湘51海 口琼52惠 州粤53重 庆渝54湛 江粤55成 都川56韶 关粤57贵 阳黔58桂 林桂59昆 明滇60北 海桂61西 安陕62三 亚琼63兰 州甘64泸 州川65西 宁青66南 充川67银 川宁68遵 义黔69乌鲁木齐新70大 理滇。
中国70个大中城市人口迁移空间网络结构及影响因素分析
收稿日期:2023-03-22基金项目:广西高校中青年教师基础能力提升项目 基于交通网络运输的中越跨界旅游地合作机制研究 (项目编号:2021K Y 0755);广西民族师范学院2022年度校级科研资助项目 数字经济助推广西旅游高质量发展的耦合机制与政策研究 (项目编号:2022Y B 028);广西民族师范学院经济与管理学院跨境电商建设教师能力提升项目 数字经济赋能广西物流高质量发展的机制与路径研究 (项目编号:K J D S K Y Z D 202205)作者简介:罗瑶(1987 ),男,湖南衡阳人,广西民族师范学院讲师,硕士,研究方向:人口迁移和旅游流㊂通讯作者:易肖肖(1993 ),女,湖南攸县人,教师,硕士,就职于广西民族师范学院,研究方向:人口迁移与旅游合作㊂中国70个大中城市人口迁移空间网络结构及影响因素分析罗 瑶,易肖肖(广西民族师范学院,广西崇左 532200) 摘 要:人口迁移是中国快速发展过程中一个不容忽视的社会现象,也是地理学长期关注的焦点之一㊂文章构建迁移人口空间关联模型,运用社会网络分析(S N A )法,探究70个大中城市人口迁移网络的整体和个体网络结构特征,运用Q A P 分析方法探索影响人口迁移网络演化的主要因素,研究发现:①京津冀城市群㊁长三角城市群㊁珠三角城市群中的城市与其他大中城市人口迁移空间关联密切,其他大中城市人口迁移空间关联强度偏弱㊂②北京㊁天津㊁上海㊁杭州㊁南京㊁武汉㊁长沙㊁深圳㊁广州等城市处于70个大中城市人口迁移网络的中心位置,与其他城市的联系紧密,具有较强人口聚集能力;乌鲁木齐㊁西宁㊁大理㊁北海㊁韶关㊁牡丹江㊁锦州处于网络的边缘部分,影响力较弱㊂③在人口迁移的影响因素中,就业机会㊁城市规模㊁收入水平和基础设施等因素与城市人口迁移网络的演化存在正相关关系,且这些因素差异越大,对人口迁移促进作用就越大,消费水平和空间距离与城市人口迁移网络结构存在负相关关系;消费水平和空间距离的等级差异阻碍人口迁移,消费水平作用力大于空间距离㊂关键词:社会网络;人口迁移;Q A P ;引力模型 中图分类号:C 92 文献标识码:A 文章编号:1007 6921(2023)21 0022 081 问题的提出人口迁移是中国快速发展过程中一个不容忽视的社会现象,也是地理学长期关注的焦点之一㊂根据2015年全国1%人口抽样调查资料显示,70个大中城市的迁移人口数量为1713.72万人㊂城市经济发展依赖于人口的智力支撑和劳动力支撑㊂在城市间社会经济的推力和拉力的共同作用下,迁移群体综合考虑主客观因素做出迁移决策,导致大量群体城市间迁移,特别是大中城市间㊂国内外学者对人口迁移做了大量的研究,关于人口迁移的系统研究最早可追溯到英国学者R a v e n s t e i n [1]总结的人口迁移七项规则㊂国外学者较多关注是人口迁移的经济学和计量学模型(Z i pf ,1946;L e e ,1966;T o d a r o ,1969;G a r gi u l o ,2012)[2-5]㊁人口迁移机制(J e a n t y,2010)[6]和人口迁移模拟(S i m i n i ,2012;N o u l a s ,2012)[7-8]㊂从20世纪70年代开始,国内学者逐渐关注人口迁移研究,主要集中在省际人口迁移规律(盛广耀,2018;李毅等,2017;吕安民等,2002)[9-11]和影响机制上(朱传耿等,2001;王桂新等,2013)[12-13],近些年开始关注区域城市间的人口迁移,主要利用移动A p p 位置大数据[14-15]和人口普查数据[16-17],多使用空间自相关(E S D A )[18]㊁B P 神经网络[19]㊁社会网络[20-21]和空间统计[22]等方法,所采用的分析单元主要有区域㊁省级㊁地级市等,对于大中城市间的人口迁移研究少见㊂在人口迁移的影响因素上,国内学者多采用时间序列或截面数据做多元回归分析,探讨某些因素与人口迁移的联系,属于 属性 -属性 研究,㊃22㊃2023年11月内蒙古科技与经济N o v e m b e r 202321535I n n e r M o n g o l i a S c i e n c e T e c h n o l o g y &E c o n o m yN o .21T o t a l N o .535而城市间某些指标的差异矩阵与人口迁移空间网络矩阵的 关系 - 关系 研究较少有学者涉及㊂笔者运用 关系 - 关系 研究方法-社会网络分析,使用人口迁移差异指标对中国70个大中城市人口迁移考察,探索大中城市间人口迁移规律和空间网络结构及其影响因素,为城市的人才政策制定和人口有序流动提供理论借鉴㊂2研究方法与数据来源社会网络 指的是社会行动者(S o c i a l A c t o r)及其间的关系集合[23]㊂城市间迁移人口作为一类特殊的社会结构群体,其社会网络是由多个城市和其他城市之间的人口迁移连线组成的集合㊂笔者通过社会网络分析法能够将迁移人口中的城市关系㊁城市人口迁移网络与宏观社会经济社会网络结合起来,从而确定城市间迁移人口结构中的空间关联关系及其影响因素㊂2.1迁移人口空间关联模型查阅人口迁移空间关联相关文献,研究方法一般为V A R检验法或引力模型法,人口迁移引力模型使用截面数据考察若干个城市(区域)人口迁移的时空格局和演变关系,可使用A r c G I S或N e t d r a w 等软件实现可视化㊂因此,笔者采用引力模型法[20]对迁移人口空间关联网络结构的动态演变趋势进行分析,由于引力模型法的广泛性,为使其适应迁移人口研究,对其进行一定的优化,修正后的迁移人口引力模型为:y i j=k i j P i㊃G i㊃P j㊃G jd2i j;k i j=I i Ii+I j(1)其中,y i j表示城市i与城市j之间的迁移人口空间关联强度;P i和P j表示城市i和城市j年迁移人口;I i和I j表示城市i和城市j的工业生产总值;G i和G j表示城市i和城市j的国内生产总值G D P; k i j表示城市i对城市i和城市j间迁移人口空间关联的贡献率;用d i j表示城市i和城市j人民政府之间的球面距离㊂由式(1)可得出70个大中城市迁移人口的引力矩阵(A)㊂笔者选取关联强度50作为阈值,当矩阵(A)中某市的关联强度大于阈值时,则表示该行城市i与该列城市j的迁移人口具有空间关联关系,用1表示㊂相反某市的关联强度小于阈值时,则表示该行城市i与该列城市j的迁移人口不存在空间关联关系,用0表示,经过阈值计算的矩阵(A)变成了二值化的矩阵(B)㊂这里需要说明的是y i j和y j i分别表示城市i对城市j迁移人口空间关联强度和城市j对城市i迁移人口空间关联强度,不是同一个概念,因此,矩阵(B)为一个非对称的矩阵,城市间人口迁移关联强度是有向的㊂也可以通过U c i n e t软件进行二值化出来,得到矩阵(B)㊂2.2迁移人口空间网络特征人口迁移空间关联网络特征一般由整体网络特征㊁个体(节点)网络特征和空间聚类三大类组成㊂2.2.1整体网络特征㊂描述整体网络特征通常用的指标有网络密度和网络关联度㊂笔者认为70个城市人口迁移空间网络是有向网络,即城市i既要考虑人口迁出,又要考虑人口迁入㊂网络密度指人口迁移网络中就是 实际关系数 除以 理论上的最大关系数 ,表示网络中各个城市之间的人口流动紧密程度,取值范围为[0,1]空间关联网络对各城市迁移人口影响越大[23]㊂反之,对各城市域迁移人口影响不大㊂具体公式为:D=ðn i=1ðn j=1d(c i,c j)/n(n-1)(2)式中:n为城市网络规模即城市个数;若城市i 与城市j间有相关联系,则为d(c i,c j)为1,无任何联系则为d(c i,c j)为0㊂2.2.2个体网络特征㊂描述节点网络特征通常用点度中心度㊁中介中心度和接近中心度等指标[23]㊂点度中心度表示各城市处于迁移人口空间关联网络的中心位置程度,一般用连接数量作为点度中心度的衡量指标㊂连接数量越多则点度中心度越高,表示该城市与其他城市迁移人口空间关联联系越多,城市更加处于网络中心地位㊂中介中心度表示某城市在多大程度上控制其他城市间的空间关联关系,中介中心度越高则说明该城市控制其他城市空间关联关系的能力越强,该城市越能处于空间关联网络的中心㊂接近中心度与中介中心度相反,表示某城市在空间关联网络中不受其他城市控制的能力,接近中心度越高说明该城市更多地直接关联其他城市,属于空间关联网络中的中心行动者㊂点度中心度㊁中介中心度和接近中心度的计算公式分别为:C R D(i)=C A D(i)n-1(3)C-1R Pi=C-1A Pin-1=ðn j=1d i jn-1(4)C R Bi=2C A B i(n-1)(n-2)=2ðn jðn k b j k(i)(n-1)(n-2)㊃32㊃罗瑶,等㊃中国70个大中城市人口迁移空间网络结构及影响因素分析2023年第21期=2ðn jðn k g j k(i)/g j k(n-1)(n-2)(5)公式(3)中,C R D(i)为区域i的相对度数中心度, C A D(i)为点i的绝对度数中心度,n是指网络中与点i相连的其他点的最大个数㊂公式(4)中,C-1R P i, C-1A P i分别表示区域i的相对接近中心度和绝对接近中心度;d i j表示点i和j之间的捷径距离㊂公式(5)中,C R B i为点i的相对中间中心度;C A B i为点i的绝对中间中心度;b j k(i)表示点i能控制点j㊁k交往的能力;g j k表示点j㊁k之间存在的捷径数目;g j k(i)表示点j㊁k之间存在的经过点i的捷径数目;其中b j k(i)=g j k(i)/g j k㊂2.2.3空间聚类特征㊂在人口迁移网络结构研究中,把行动者分到各个派系(或者子群)之中,这是一种重要的研究方向㊂一般描述空间聚类采用块模型方法㊂块模型方法将一个复杂网络图分为一些特征㊁性质相似㊁相对独立的 块 ,用来考察每个 块 之间是否存在关系[23]㊂从网络结构维度出发,测算人口流动网络节点间的可达性,关联度表示网络连通程度,各个节点的网络密度均值即为整体网络的聚类系数㊂根据节点之间的关联度,得出关联引力矩阵,生成引力线㊂计算公式如下:C=1-V[n(n-1)]/2(6)式中:C为关联度;V为网络不可达的相应节点数量;n为网络规模㊂2.3 Q A P回归分析在研究城市人口迁移的影响因素,常见的方法有多元回归和Q A P回归分析㊂在常规的多元回归分析中,前提条件之一是要求多个自变量之间相互独立,否则会出现 共线性 [23]㊂在完全共线性和近似共线性的条件下,将得不到O L S(最小二乘法)估计量非有效㊂Q A P(Q u a d r a t i c A s s i g n m e n t P r o c e-d u r e,二次指派程序)是一种对两个方阵中各个格值的相似性进行比较的方法,即它对方阵的各个格值进行比较,给出两个矩阵之间的相关性系数㊂由于该方法可适用于观察值存在共线性㊁自相关等情况,因而比O L S更加适合于网络数据的分析㊂2.4数据来源与处理人口迁移数据来源主要由全国人口普查㊁全国1%人口抽样调查是研究和移动终端迁徙大数据(如百度迁徙大数据和腾讯位置大数据),而移动终端迁徙大数据利用实时流动人口位置数据来分析人口流动,而全国人口普查和全国1%人口抽样调查则可以用来分析人口迁移情况㊂笔者选择最新的‘2015年全国1%人口抽样调查“长表数据中在70个大中城市居住时间超过半年的迁移人口数据,各城市的国内生产总值G D P和工业生产总值由2016年‘中国县市统计年鉴“获得㊂城市间球面距离参考樊东卫等[24]三维直角坐标系计算方法,并结合中国70个大中城市行政中心的经纬度数据表计算得出㊂在分析70个大中城市人口迁移的影响因素时,笔者选取城市市辖区二㊁三产业就业人数(人)表示就业机会;城市建设用地面积(平方公里)表示城市整体规模;城镇职工平均工资(元)表示就业水平;二㊁三产业地区生产总值(万元)表示城市经济发展水平㊁固定资产投资(万元)表示城市基础设施建设;人均社会消费品零售总额(万元)表示城市消费水平;用城市间的球面距离表示城市间的空间距离㊂鉴于不同网络数据的量纲不同,先采用极差标准化对人口迁移的自变量差值网络矩阵数据(不包括对角线)进行预处理,再使用Q A P对人口迁移网络的影响机制进行相关回归分析㊂3中国70个大中城市人口迁移空间网络结构3.1人口迁移空间关联强度笔者选择纳入国家房地产价格指数编制的70个大中城市(70个大中城市分别是北京㊁天津㊁石家庄㊁太原㊁呼和浩特㊁沈阳㊁大连㊁长春㊁哈尔滨㊁上海㊁南京㊁杭州㊁宁波㊁合肥㊁福州㊁厦门㊁南昌㊁济南㊁青岛㊁郑州㊁武汉㊁长沙㊁广州㊁深圳㊁南宁㊁海口㊁重庆㊁成都㊁贵阳㊁昆明㊁西安㊁兰州㊁西宁㊁银川㊁乌鲁木齐㊁唐山㊁秦皇岛㊁包头㊁丹东㊁锦州㊁吉林㊁牡丹江㊁无锡㊁扬州㊁徐州㊁温州㊁金华㊁蚌埠㊁安庆㊁泉州㊁九江㊁赣州㊁烟台㊁济宁㊁洛阳㊁平顶山㊁宜昌㊁襄阳㊁岳阳㊁常德㊁惠州㊁湛江㊁韶关㊁桂林㊁北海㊁三亚㊁泸州㊁南充㊁遵义㊁大理)作为研究对象,70个样本城市房地产开发投资额占全国城市房地产投资开发总额的份额80%以上,其人口数量和经济总量都具有代表性㊂根据人口迁移空间关联模型(见公式1),计算70个大中城市人口迁移空间关联强度矩阵(70行ˑ70列),以70个大中城市与其他城市的人口迁移空间关联强度均值为纵坐标,城市为横坐标,制作成图1所示㊂从图1可以看出,关联强度均值的峰值出现在天津㊁上海和深圳,关联强度峰值集中在京津冀城㊃42㊃总第535期内蒙古科技与经济市群㊁长三角城市群㊁珠三角城市群,关联强度次峰值出现在海峡西岸城市群㊁长江中游城市群和渝中城市群,其他城市空间关联强度都比较小,整个人口迁移空间关联强度矩阵均值为257.02㊂可见,城市间人口迁移强度在空间地理呈现一定程度的集中,沿海地区城市群与其他城市关联性强,中部地区城市群人口迁移吸引力较强,整体关联系数呈现东部㊁中部和西部地区梯度减弱的形态㊂图1 大中城市人口迁移空间关联强度均值为消除关联强度大小的影响,笔者根据70个大中城市人口迁移空间关联强度矩阵(70行ˑ70列)运用变异系数法(C V )考察除本身以外69个城市人口迁移关联强度的集中程度[16]㊂结合均值综合来看,天津㊁上海㊁扬州㊁宁波㊁泉州㊁广州等城市变异系数小,均值大,说明这些城市对其他城市人口迁移引力强度大;包头㊁吉林㊁郑州㊁三亚㊁遵义和西宁等城市变异系数小,均值也小,说明这些城市对其他城市人口迁移引力弱;秦皇岛㊁沈阳㊁哈尔滨㊁徐州㊁安庆㊁南昌㊁郑州㊁桂林㊁兰州㊁乌鲁木齐等城市变异系数大,均值小,说明这些城市对其他城市人口迁移引力强度弱,但对部分城市吸引力强,如郑州与北京㊁石家庄㊁太原和呼和浩特的关联强度较强,秦皇岛与北京㊁大连的关联强度较强;南京㊁青岛㊁武汉㊁成都等城市变异系数大,均值大,说明这些城市对其他城市人口迁移引力强度普遍较强,但由于地缘等因素对少部分城市吸引力表现较弱㊂综上,70个样本城市在吸引人口迁移上作用和集中程度存在较大差异,这与户籍制度㊁人才需求和产业结构等因素有着较大的关联㊂3.2 整体网络特征首先以70个大中城市作为社会网络的节点,将经过二值化处理的人口迁移空间关联强度作为网络的边,然后将二值化的关系矩阵导入U c i n e t 6.0软件,以N e t D r a w 绘图工具生成中国70个大中城市人口迁移城市的可视化网络结构图,如图2所示㊂图2反映了70个城市相互关联㊁错综复杂的网络㊂从图中可以看出,京津冀城市群的北京和天津,长三角城市群的上海㊁杭州㊁南京,长江中游城市群的武汉㊁长沙,珠三角城市群的深圳㊁广州等城市处于网络中心位置,与其他城市的联系较为紧密,人口吸引力能力较强,能够对其他城市产生影响;西北地区的乌鲁木齐㊁西宁,西南地区的大理㊁北海,中部地区的韶关㊁九江㊁安庆和蚌埠,东北地区的牡丹江㊁锦州处于网络的边缘部分,它们对其他城市的影响力较弱㊂从经济发展水平上看,中心节点城市大多处于某个城市群中,且是人均G D P 较高的区域,如北京市㊁上海市㊁江苏省㊁广东省等;从空间格局来看,京津冀地区㊁长三角地区㊁珠三角地区和环洞庭湖地区是人口迁移的主要集中地,形成了以4个地区为顶点,以人口迁移空间关联强度为连线的 四边形 结构㊂图2 70个大中城市人口迁移空间结构从整体网络密度来看,70个大中城市人口迁移空间网络的理论连线为4830个(70ˑ69),实际连线为1387个(阈值为50),整个网络密度为0.287㊂将阈值调整为257.02(空间关联均值),整个网络密度为0.0971,实际连线为469个,说明整个网络中,绝大多数城市间人口迁移关联性不强,弱关联占主要地位㊂3.3 个体网络特征中心度㊂70个大中城市人口迁移空间网络的中心度是通过点入度和点出度进行衡量,表示节点城市接受其他城市影响的程度和主动影响其他城市的程度㊂笔者借助运用U c i n e t -D e g r e e 法㊁U c i n e t -C l o s e n e s s 法和U c i n e t -B e t w e e n n e s s 法计算后得出,70个大中城市网络点度中心度的点出度为31.15%,点入度为63.50%;接近中心度的点出度均值为33.77%,点入度均值为14.70%;网络中介中心度为9.88%㊂具体各城市在整体网络中的中心位置和状态情况表1中分别列出并给出排序结果,由表1可以得出如下结论:①在70个大中城市人口迁移网络的点出度排序中,太原㊁武汉㊁北京㊁呼和浩特㊁合肥㊁上海㊁南京㊁长沙等城市的点出度值排㊃52㊃罗瑶,等㊃中国70个大中城市人口迁移空间网络结构及影响因素分析2023年第21期在前10位,远高于其他城市,这反映出这些处于社会网络地核心地位,对其他城市产生外部性影响㊂从点入度可以看出,上海㊁北京㊁深圳㊁武汉㊁广州㊁天津㊁长沙㊁郑州㊁杭州排在前10位,人口迁移活动频繁,吸引其他城市大量的人口涌入,具有较强人口聚集能力㊂结合点度中心度来看,北京㊁上海㊁武汉㊁深圳㊁广州㊁天津㊁长沙㊁郑州㊁南京等城市处于人口迁移网络的核心位置,是大中城市的人口迁移的首选地㊂②根据70个大中城市人口迁移网络的接近中心度显示,上海㊁北京㊁深圳㊁武汉㊁广州㊁天津㊁郑州㊁长沙㊁杭州㊁南京等城市具有极高的外向接近中心度,说明这些城市和其他城市间的人口迁移联系相当紧密,人口迁移较少受到其他城市影响;丹东㊁牡丹江㊁乌鲁木齐㊁太原㊁三亚㊁呼和浩特㊁北京㊁武汉㊁合肥㊁上海内向接近中心度相对较高,说明在人口迁入过程中其他城市影响较低㊂除丹东㊁牡丹江㊁乌鲁木齐㊁三亚㊁大理等城市的接近中心度较小,其他城市的接近中心度均在20%~30%之间,整个网络的整体联结性较好㊂③从中介中心度来分析,丹东㊁锦州㊁牡丹江㊁平顶山㊁韶关㊁北海㊁三亚㊁大理㊁西宁㊁乌鲁木齐等10个城市中介度为0,说明这些城市处于70个大中城市人口迁移的边缘位置,人口迁移联系较弱㊂北京㊁广州㊁深圳㊁上海㊁武汉㊁成都㊁长沙㊁天津㊁西安㊁太原等10个城市中介中心度最高,表明这些城市在70个大中城市中处于核心圈层,与其他城市的人口迁移空间联系较为紧密㊂表1 70个大中城市人口迁移个体网络中心度城市点出度点入度点度中心度排序接近中心度排序中介中心度排序北京386171.74131.582510.041天津315360.87630.226167.468石家庄272638.412326.562421.2227唐山121318.124124.79363.2843秦皇岛14413.044923.66461.0351太原412144.931826.3126139.0510呼和浩特381236.232624.973555.1221包头14513.774723.96430.5754沈阳201827.543425.513371.2718大连282840.582226.772373.7316丹东604.35658.78660.0061锦州848.705923.49500.0062长春9913.045023.914516.7031吉林747.976320.61621.3350哈尔滨9610.875323.66479.0635牡丹江402.90678.66670.0063上海356371.01231.861272.044表1(续)城市点出度点入度点度中心度排序接近中心度排序中介中心度排序南京354457.25929.031082.9014无锡283847.831328.081519.0429扬州192632.612826.51252.0846徐州202230.433125.90304.5238杭州324656.521029.21961.0420金华312742.031926.912219.1628温州262134.062726.17283.6042宁波273645.651627.831616.5532合肥374055.801128.541280.7615蚌埠19517.394324.09400.0659安庆16716.674423.64480.0660福州232232.612926.22274.0740泉州223138.412427.172011.3933厦门231930.433225.63318.4736南昌292942.032027.092128.9425九江18919.573824.40370.7153赣州11612.325223.39520.3356青岛253946.381528.211445.3022济南323145.651727.181936.7823烟台203237.682527.201826.0226济宁231829.713325.63322.4344郑州324958.70829.648131.0111洛阳211425.363525.183410.2934平顶山12310.875422.71570.0064武汉395568.12330.644229.685宜昌191121.743624.27384.5239襄阳16918.124224.05411.9048长沙354960.87729.687171.677岳阳19718.843923.91441.7849常德17415.224523.45510.1458广州315461.59530.365301.512深圳305662.32430.653285.733韶关938.706023.13540.0065惠州242132.613025.952933.9224湛江758.706123.225389.7213南宁161018.844024.123965.2219桂林13513.045123.51490.5155北海435.076419.60630.0066海口1028.706219.58647.0037三亚302.17688.56690.0067重庆154241.302128.4113114.2812成都284452.171228.9111206.436泸州10410.145622.29592.3745南充10410.145722.75561.9247贵阳20820.293723.974217.6430遵义11310.145822.53580.9452昆明14614.494622.98553.8941大理000.00701.43700.0068西安333247.101427.5317160.519兰州14513.774822.136073.1417西宁514.356618.53650.0069银川12310.875521.02610.2057乌鲁木齐10.72698.59680.0070㊃62㊃总第535期内蒙古科技与经济3.4 凝聚子群分析根据70个大中城市网络人口迁移关系的结构,利用U c i n e t -C o n c o r 法进行聚类分析㊂70个大中城市网络凝聚子群是考察70个城市间人口迁移联系的紧密关系与旅游合作的协同步骤,并以此可确定凝聚子群间的亲疏关系(见图3)㊂通过凝聚子群图可以看出,可以将70个大中城市人口迁移联系网络大致分为以下五大类别:①京津冀城市群的北京㊁天津,山东半岛的济宁㊁青岛㊁济南,中原城市群的郑州㊁洛阳,长三角城市群的蚌埠㊁南京㊁徐州㊁合肥㊁扬州等相互产生人口迁移关联作用㊂②长三角城市群的上海㊁杭州㊁金华㊁宁波㊁温州㊁安庆㊁无锡;海峡西岸城市群的福州㊁泉州㊁厦门;长江中游城市群的武汉㊁九江㊁南昌㊁长沙;珠三角城市群的广州㊁深圳和渝中城市群的成都㊁重庆等城市组成的凝聚子群,人口迁移关联作用相互紧密㊂③辽中南城市群的哈尔滨㊁沈阳㊁丹东㊁长春㊁吉林㊁牡丹江与渤海湾的秦皇岛㊁唐山等8个城市组成的凝聚群,相互产生人口迁移关联作用㊂④西北地区的乌鲁木齐㊁兰州,西南地区的昆明㊁遵义㊁大理㊁宜昌㊁南充等7个城市组成的凝聚群,相互产生人口迁移关联作用㊂⑤环北部湾的湛江㊁北海㊁海口㊁三亚4个城市组成的凝聚群,相互产生人口迁移关联作用㊂图3 70个大中城市网络凝聚子群分析分析结果与城市地理分布相近,同一凝聚子群内的城市间经济联系具有很强的相似性㊂在区域人口迁移一体化过程中,不同区域组团以人才引进㊁求学㊁家属随迁等方式实现人口迁移,城市群人口迁移网络化表现为中心-枢纽-网络结构的多维嵌套模式㊂由于人口是城市发展的基础保障和重要资源,各城市间会出台相应政策引进人口和扩大招生指标,难以避免会形成多中心割据和地方保护主义㊂因此,各城市主体需要进一步加强人口有序流动,促进70个大中城市劳动力要素自由流动,逐步形成多中心㊁网络化协同发展的合理人口空间格局㊂4 70个大中城市人口迁移影响因素分析4.1 理论分析构建人口迁移网络是由城市节点和连接线组成的关系网络,影响人口流动的各种因素同样会对人口流动网络的形成与演化产生影响㊂在人口迁移网络中,不仅要考虑迁移强度的大小,而且要考虑城市间的相互作用,这不仅包括人口流动地区之间复杂的相互联系,也包括各种影响因素地区之间相互的差异关系[9]㊂不同于人口流动影响因素的 属性 研究,人口迁移网络更加侧重于 关系 研究,而这就需要采用社会网络分析方法分析城市间各种因素的相互关系来揭示影响人口迁移网络演化的主要因素㊂4.1.1 地区差异是人口迁移的基本条件㊂根据西方人口理论,迁入地与迁出地之间在经济社会发展水平等方面的差异,是引发人口迁移最基本的动力机制[6]㊂城市的经济发展水平决定了城市的经济体量,同时,也决定城市产业发展和结构,特别是工业和服务业㊂城市经济发展带来了巨大的就业机会和相对较高的工资收入水平㊂4.1.2 人居环境是影响人口迁移决策的重要因素㊂城市规模的大小决定了技术设施投入,而城市基础设施决定公共服务水平㊂不同于乡城迁移,城市间人口迁移追求更加便利的生活服务和充裕的公共服务供给㊂4.1.3 生活成本是阻碍城市人口迁移的重要因素㊂①商品房和租房价格直接会影响城市居民的固定生活成本;②城市间的消费水平差异也是影响人口迁移决策的因素㊂空间距离通过影响社会关系㊁生活习惯和出行成本等方面对城市间人口迁移起作用㊂综上所述,70个大中城市人口迁移网络的形成演化与城市间一系列具有差异关系的影响因素相联系,主要受就业机会㊁城市规模㊁收入水平㊁发展水平㊁基础设施㊁消费水平和空间距离的影响㊂4.2 模型设定与变量选择根据上述理论分析,构建以人口迁移网络关系矩阵为因变量,以影响城市间人口迁移因素的地区差值矩阵为自变量的 关系 -关系 的分析模型(指标变量如表2所示)㊂因变量是城市间人口迁移的净增量的关系矩阵构成㊂自变量中,就业机会用㊃72㊃罗瑶,等㊃中国70个大中城市人口迁移空间网络结构及影响因素分析2023年第21期。
2022百座大城市名单公布
2022百座大城市名单公布百座大城市名单公布根据城区常住人口数量，将城市分为五类七档：城区常住人口1000万以上城市为超大城市，500万~1000万为特大城市，而300万~500万的I型大城市和100万~300万的II型大城市并称为大城市。
根据《分县资料》，全国共有105个大城市，包括7个超大城市、14个特大城市、14个Ⅰ型大城市以及70个Ⅱ型大城市。
超大城市包括：上海、北京、深圳、重庆、广州、成都、天津特大城市包括：武汉、东莞、西安、杭州、佛山、南京、沈阳、青岛、济南、长沙、哈尔滨、郑州、昆明、大连。
2022最新中国城市人口前十排名1、重庆，常住人口3124.32万，人口密度379.2人/平方公里2、上海，常住人口2428.14万，人口密度3829.6人/平方公里3、北京，常住人口2153.6万，人口密度1312.3人/平方公里4、成都，常住人口1658.1万，人口密度1156.7人/平方公里5、天津，常住人口1561.83万，人口密度1305.2人/平方公里6、广州，常住人口1530.59万，人口密度2058.8人/平方公里7、深圳，常住人口1343.88万，人口密度6727.9人/平方公里8、保定，常住人口1186万，人口密度535.8人/平方公里9、武汉，常住人口1121.2万，人口密度1308.4人/平方公里10、石家庄，常住人口1103.12万，人口密度762.7人/平方公里人口流动对我国经济的影响(一)人口流动对我国经济发展的积极作用(1)人口流动推动中国城镇化的进程。
农业人口的减少、城镇区域的扩大是一个国家或地区经济发展、文明程度提高的必定要求和结果。
流动人口加快了我国城镇化的进程。
城镇化主要表现为人口从农村涌向城镇，非农业人口规模不断扩大，农村地域逐渐演变成为城镇地域。
同时，城镇的人口增加、用地规模扩大，城镇居民的生活水平、居住环境、公共设施不断完善。
有学者称，人口流动是人们用脚投票，这说明了人口流动一般都是流向相对更加富裕、生活环境更加舒适的地区。
中国百大城市排行榜出炉_最新全国城市排名100强一览
中国百大城市排行榜出炉_最新全国城市排名100强一览关于大城市一说，很多人都有自己独特的看法。
不久前，国务院第七次全国人口普查领导小组办公室编制的《2020中国人口普查分县资料》，首次将城区人口数据纳入其中。
那么2022百大城市名单首次公布，排名前十的城市有哪些?哪些城市是黑马?2022百大城市名单首次公布：排名前十的城市有哪些根据城区常住人口数量，将城市分为五类七档：城区常住人口1000万以上城市为超大城市，500万-1000万为特大城市，而300万-500万的I型大城市和100万-300万的II型大城市并称为大城市。
1.上海市：常住人口为2487.09万，城区人口为1987.31万，规模等级属于超大城市，是我国著名的经济中心。
2.北京市：常住人口为2189.31万，城区人口为1775.17万，规模等级属于超大城市，是我国著名的政治文化中心。
3.深圳市：常住人口为1749.44万，城区人口为1743.83万，规模等级属于超大城市，位于广东省，是我国四大经济特区之一。
4.重庆市：常住人口为3205.42万，城区人口为1634.4万，规模等级属于超大城市，是我国四大直辖市之一。
5.广州市：常住人口为1867.66万，城区人口为1487.84万，规模等级属于超大城市，是广东省省会城市。
6.成都市：常住人口为2093.78万，城区人口为1334.03万，规模等级属于超大城市，是四川省省会城市。
7.天津市：常住人口为1386.6万，城区人口为1093.31万，规模等级属于超大城市，是我国四大直辖市之一。
8.武汉市：常住人口为1244.77万，城区人口为995.3万，规模等级属于特大城市，是湖北省省会城市。
9.东莞市：常住人口为1046.66万，城区人口为995.76万，规模等级属于特大城市，是广东省地级市。
10.西安市：常住人口为1218.33万，城区人口为928.37万，规模等级属于特大城市，是陕西省省会城市。
全国70大中城市2010年2月房屋销售价格变动
增加了股票持有。
即使如此，仍有近七成的中国大陆受访者表示他们的储蓄并不足够，增加储蓄仍是未来的计划之一。
沪京苏经济综合竞争力居三甲山西降幅最大2010年中国省域竞争力蓝皮书《中国省域经济竞争力发展报告(2008～2009)》于近日发布，蓝皮书指出，在2008年全国省域经济综合竞争力排名中，上海、北京、江苏居前三位。
据了解，自我国首部中国省域竞争力蓝皮书出版以来，北京已连续4年排在第2位。
与2007年相比较，包括吉林省在内的9个地区排位上升。
而在排位下降的有10个地区中，下降幅度最大的是山西省，下降了4位。
山西亟需转变经济发展方式，调整产业结构，摆脱“高能耗、高投入、低效益”的老路子。
省域经济综合竞争力是由区域经济综合竞争力引申出的一个概念，是指一个省(市、区)域在全国范围内对资源的吸引力和对市场的争夺力和对周边地区的辐射力、带动力。
竞争力排名的评价体系共分为4个级别的指标，包括1个一级指标即综合竞争力、9个二级指标、25个三级指标和208个四级指标。
世界银行官员表示中国风险来自资产价格上涨世界银行预测局局长汉斯蒂莫在接受媒体采访时表示，中国现在存在的风险可能来自于资产价格上涨所造成的风险，包括房地产价格和股票价格的上涨。
因为，这方面的因素是一个自我不断强化的过程。
而且，这种过程是由于信贷价格比较低廉所造成的。
从商品价格的角度讲，一个商品价格上涨，需求就会下降。
就可以达到一个平衡点。
但是，资产价格方面，如果房地产的价格上涨，人们的需求会进一步的上涨。
人们会认为房地产的价格还会继续走高，如果是这样一种情况，那么风险会比较大。
全球最吸引人城市：上海第二北京第五法国巴黎大区投资促进协会(Paris Ile de France Capital e Econ omique)和毕马威咨询公司(KPMG)的调查显示，中国上海在“世界最具吸引力城市排名”中位列第二、香港略逊一筹列第三、北京则占据第五名。
排名第一的是英国伦敦，在2009年实施或部分实施的270个投资项目中，其各项客观指标多数排名第一，深得商人们厚爱。
中国城市分级完整名单
丹东 九江 孝感 商丘 襄阳 晋中 承德 铁岭 朝阳 阜阳 马鞍山
德州 永州 沧州 泰安 湘潭 滁州 广元 池州 梧州 福州 牡丹江
菏泽 邵阳 玉溪 通辽 盘锦 衡水 黄冈 淮南 达州 铜陵 葫芦岛
江门 清远 聊城 延安 黄石 钦州 本溪 六安 益阳 河源
平顶山 佳木斯 恩施土家 延边朝鲜 大理白族 族苗族自 族自治州 自治州 治州 五线城市（129个） 滨州 阳泉 周口 遂宁
吉安
长治
铜仁
鹤岗
新余 贵港 随州 漯河 鄂州 贺州 临沧 吴忠 林芝 攀枝花
昭通 宿州 保山 晋城 淮北 哈密 武威 崇左 儋州
云浮 濮阳 乌海 荆门 毕节 朔州 巴中 白银 长度
三沙 伊春 自贡 内江 天水 鹤壁 平凉 中卫 山南 双鸭山 三门峡
焦作 鸡西 汕尾 松原 安康 庆阳 商洛 铜川 兴安盟 景德镇
鄂尔多斯 齐齐哈尔 连云港 四线城市（90个） 临汾 黄山 大同 三明 曲靖 酒泉 茂名 绥化 咸宁 通化 阳江 南阳 渭南 枣庄 开封 东营 安庆 十堰 萍乡 信阳 百色 驻马店 新乡 营口 北海 锦州 韶关 宁德 宿迁 许昌 吕梁 白山
呼伦贝尔 呼和浩特 秦皇岛
肇庆 娄底 丽水 汉中 拉萨 四平 潮州 日照 辽阳 乐山
中国城市分级完整名单（包含338个城市） 一线城市（4个） 北京 上海 广州 深圳
新一线城市（15个） 成都 青岛 杭州 沈阳 武汉 大连 天津 厦门 南京 苏州 重庆 宁波 西安 无锡 长沙
二线城市（30个） 福州 太原 常州 南通 合肥 南昌 珠海 扬州 郑州 南宁 金华 汕头 温州 贵阳 烟台 哈尔滨 佛山 海口 惠州 济南 长春 徐州 东莞 泉州 嘉兴 昆明 洛阳 潍坊
宣城 眉山 阜新 忻州 亳州 雅安 莱芜 定西 张家界 防城港
2010年以来70个大中城市房价调控效果的差异比较
报告认为，2010年以来，楼市调控政策效果基本见成效，但未来长效机制有待建立，其中一线城市整体涨幅趋于合理，未来补涨效应明显；中西部成本轮楼市上涨主力，西北华中涨幅强劲；浙江省成为本轮调控重灾区，温州楼市泡沫破灭。
一、全国70个大中城市房价涨幅(相比2010年)总体排序
2012年12月，70个大中城市新建商品住宅价格定基均值为104.1，即新建商品住宅价格比2010年上升4.1%。其中相比2010年，房价上涨的城市有65个，下降的城市有5个。其中上涨前五位的城市分别是：乌鲁木齐、西宁、石家庄、长沙和秦皇岛，乌鲁木齐以涨幅12.2%位居全国涨幅首位。下降城市前五位的城市分别是：温州、杭州、宁波、金华和青岛，温州以降幅17.7%位居降幅首位，五个下降城市中位居前四位的均为浙江省内城市，浙江省成为本轮国家楼市调控的重灾区。
二、按东中西部分类的70个大中城市房价涨幅排名
由于70个城市数量众多，以归属省份按照国家统计局分类标准进行东中西部分类：其中东部包括辽宁、北京、天津、河北、山东、江苏、上海、浙江、福建、广东、海南；中部包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部包括四川、重庆、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西、内蒙古。
第二，一线城市整体涨幅趋于合理，但未来补涨效应明显。2010年以来的楼市调控政策针对一线城市的目的性更为显著，同时一线城市在政策执行上从严把握。2012年12月份房价相比2010年整体涨幅4.6%，基本与二线城市持平，楼市调控效果有所显现。同时也应注意到，随着2012年下半年楼市逐渐回暖，一线城市连续两个月领涨全国，前期压制强烈使得后期反弹也更为明显。未来楼市调控政策如不加码，目前的调控效果将很难维系。
四、按地域分类的70个大中城市房价涨幅排名
国家级新区设立与土地利用效率——基于中国70个大中城市的实证研究
级新区设立对区域土地利用效率的作用效应及时空异质性ꎻ(３) 研究意义方面ꎬ本文的作用机制分
析有助于进一步明晰区域协调发展战略下国家级新区发展方向与土地集约高效利用的重要性ꎬ为
优化国家级新区空间布局与土地利用方式提供了经验证据ꎬ为推动国家级新区发展模式转型提供
发展实际进行以土地利用为核心的新区发展规划ꎬ并通过行政等级的“ 尺度跳跃” 和优惠政策叠加
进一步加大机制改革与资源配置力度ꎬ从而降低土地开发成本并拓展土地配置模式ꎮ 在创新政策
激励下ꎬ国家级新区通过吸引资金、人才、技术等要素集聚ꎬ加速原始创新资本积累ꎬ并通过创新创
业平台驱动企业进行创新生产ꎬ从而形成区域创新高地ꎮ 同时ꎬ由于创新要素的空间循环会产生知
应会存在时空异质性 [１２]１０７ ꎮ 对国家级新区而言ꎬ在时间维度上ꎬ随着改革日益深入ꎬ各类区位导向
性政策的实施广度呈规模性扩大ꎬ国家级新区的示范效应在时间上不断耗散ꎬ相对于其他区域所享
有的政策红利不断下降ꎬ对人才、资金、技术等生产要素的吸引力与建设前期相比也逐渐减弱ꎻ与此
同时ꎬ国家级新区及所在区域土地承载量趋于饱和ꎬ土地利用结构趋于稳定ꎬ政策对土地利用的边
了政策启示ꎮ
二、理论分析与研究假设
土地是国家级新区建设的物质载体ꎬ“ 从零开始” 的国家级新区建设在理论上会对区域土地利
用现状产生深刻影响ꎮ 一般而言ꎬ国家级新区在中央和地方“ 双重关照” 下畅通了人流、物流、资金
流、信息流等要素流动ꎬ优化了所在区域土地利用方式ꎬ进而能够促进土地利用效率提高 [１１]４４ ꎮ 具
的前提ꎬ也是吸引其他要素集聚的基础ꎮ 一方面ꎬ地方政府通过大规模出让工业用地和不饱和供应
2009年1月70个大中城市房屋销售价格同比下降0.9%
一
一
１ ９ 、 昆 明 和 太 原 均 为 一 ． ％ 南 昌 ．％ １６ 、 。 ．％ １ ３等 三 、 新 建 非住 宅 销 售 价 格 同 比上 涨
０ ２ ， 幅 比 １ 低 ０６个 百分 点 ； 比 ．％涨 ２月 ． 环
上 涨 ０ １ 办 公 楼 销 售 价 格 同 比 上 涨 划 的纳 入 土 地利 用 总 体 规划 修 编 ； 立 局 ． ％。 建 １ ２ ， 比下 降 ０ １ ； 业 营 业 用 房 销 售 领 导与企业联系点制度， ．％环 ．％商 每位局领导分别 价格 同 比持 平 ， 比上涨 ０ ３ 。 环 ．％ 联 系 ８ １ 企 业 ； 织 ５ 机 关 干 部 — ０家 组 Ｏ名 分 成 ｌ 组 ， 针 对 性 地 深 入 困难 企业 Ｏ个 有 现 场 服 务 ， 决 问题 ， 复 企 业 解 决 问题 解 答
广 州 一 ． ％ 乌 鲁 木 齐 一 ． ％ 青 岛 ３２ 、 ２５ 和
一
２ ０ 等 。环 比价 格 上 涨 的 城市 有 １ 个 ， ．％ ５
主 要 城 市 包 括 ： 尔 滨 １５ 、 宁 ０ ４ 、 哈 ．％ 南 ．％
天 津 、 都 和 重 庆 均 为 ０ ２ 等 ； 比价 格 益 ； 成 ．％ 环 下放物业 管理招标备案权 限， 在物业 下 降 的城 市 有 ４ ０个 ， 主要 城 市 包 括 ： 阳 沈 招 投标 服 务 中心 直接 备 案 ； 展 住房 公 积 开 金 项 目贷 款 试 点 ， 内争 取 为 保 障房 建 设 年 企 业提 供 ６ 元 长 期 、 息 的贷 款 融 资 ； ０亿 低 将 重 大 项 目、 基 地 换 房 项 目、 市 基 础 宅 城 设 施 建 设 重 点 项 目 中 不符 合 现 状 土 地 规
我国共有105个大城市
我国共有105个大城市导读目前我国共有105个大城市，包括7个超大城市、14个特大城市、14个Ⅰ型大城市以及70个Ⅱ型大城市。
在这105个大城市中，包括了4个县级市，分别是江苏昆山、浙江义乌、浙江慈溪和福建晋江，均为Ⅱ型大城市。
本文字数：1077字阅读时间：4分钟近日，国务院第七次全国人口普查领导小组办公室编制的《2022中国人口普查分县资料》显示，目前我国共有105个大城市，包括7个超大城市、14个特大城市、14个Ⅰ型大城市以及70个Ⅱ型大城市。
其中，683个城市（包括直辖市、计划单列市、省会城市、普通地级市及县级市）的城区人口数据也对外公开。
根据城区常住人口数量，将城市分为五类七档：城区常住人口1000万以上城市为超大城市，500万，1000万为特大城市，而300万，500万的I型大城市和100万，300万的Ⅱ型大城市并称为大城市。
超大城市包括：上海、北京、深圳、重庆、广州、成都、天津。
特大城市包括：武汉、东莞、西安、杭州、佛山、南京、沈阳、青岛、济南、长沙、哈尔滨、郑州、昆明、大连。
值得注意的是，在这105个大城市中，包括了4个县级市，分别是江苏昆山、浙江义乌、浙江慈溪和福建晋江，均为Ⅱ型大城市。
上述资料提供的七普数据显示，江苏昆山常住人口达到209。
25万人，城区人口达到141、43万人；浙江义乌常住人口达到185、94万人，城区人口达到118。
42万人；浙江慈溪常住人口达到182、95万人，城区人口达到106。
19万人；福建晋江常住人口达到206。
16万人，城区人口达到101、25万人。
从经济数据来看，上述江苏昆山、浙江义乌、浙江慈溪和福建晋江也均位列2022年我国GDP十强县。
2022年我国GDP十强县分别是昆山、江阴、张家港、晋江、常熟、慈溪、宜兴、长沙县、神木和义乌。
上述城市评级（城区常住人口）关系到很多大项目的审批。
与城市建设发展息息相关。
例如，今年9月10日住建部公布的《关于加强超高层建筑规划建设管理的通知（征求意见稿）》，明确提出：城区人口300万以上城市不得新建500米以上建筑；城区人口300万以下城市不得修建250米以上建筑。
全国城市等级的划分
还有个说法：
第一等级：香港 澳门 台北 -----国际大都市
第二等级：北京 上海 广州 重庆 -----中国特大城市
第三等级：武汉 西安 南京 成都 杭州 沈阳 -----中国区域中心城市
第四等级：哈尔滨 郑州 长春 济南 福州 石家庄 长沙-----中国发展较快的省会城市
第二级：其他副省级城市、经济特区城市、省会、苏锡二市
石家庄、长春、呼和浩特、太原、郑州、合肥、无锡、苏州、宁波、福州、厦门、南昌、长沙、汕头、珠海、海口、三亚、南宁、贵阳、昆明、拉萨、兰州、西宁、银川、乌鲁木齐（25个）
第三级：14沿海开放城市之一、经济发达且收入高的城市
唐山、秦皇岛、淄博、烟台、威海、徐州、连云港、南通、镇江、常州、嘉兴、金华、绍兴、台州、温州、泉州、东莞、惠州、佛山、中山、江门、湛江、北海、桂林（24个）
第五等级：深圳 大连 青岛 厦门 宁波 苏州 无锡 烟台-----中国发展较快的非省会城市
第六等级：威海 珠海 汕头 海口 镇江 南通 惠州 --------发展较快的新兴的城市
第七等级：徐州 唐山 洛阳 太原 大庆 佛山 -----重工业城市
全国城市等级的划分
关于全国城市等级的划分
城市等级划分
一级城市
北京、天津、沈阳、青岛、南京、上海、杭州、武汉、广州、深圳、重庆、成都、西安、郑州、福州
二级城市
石家庄、长春、呼和浩特、太原、合肥、无锡、苏州、宁波、厦门、南昌、长沙、珠海、海口、南宁、贵阳、昆明、拉萨、兰州、西宁、银川、乌鲁木齐、济南 、大连、哈尔滨
三级城市
河北省：山西省：蒙古：辽宁省：吉林省：
黑龙江：
70个大中城市房地产价格指数
109.9 101.3 106.8 100.0 103.2 105.7 102.6 107.8 111.1 106.0 104.5 104.5 131.0 117.0 117.3 102.9 105.7 145.3 108.6 106.8 106.0 117.1 106.1 105.3 104.6 103.9 109.6 110.8 104.3 110.6 109.7 122.6 100.0 100.0 113.3 112.2 139.5
102.6 102.7 100.3 100.6 105.6 105.4 101.8 99.8 100.0 100.2 105.1 101.8 102.7 103.8 100.6 102.6 103.8 101.3 101.2 108.3 100.9 100.3 102.5 102.8 104.8 99.6 100.6 104.2 100.9
109.4 111.6 111.1 100.6 102.1 107.0 105.3 104.2 100.0 104.6 107.9 103.6 127.8 149.5 10 101.3 109.0 100.0 100.0 110.6 120.9 109.5 104.8
110.4 102.3 102.6 103.7 105.3
100.8 115.8 126.9 104.7 102.7
111.9 109.3 111.7 103.7 100.0
103.9 100.8 103.1 101.8 100.4
100.7 102.1 110.1 101.4 101.3
物业管理价格指数
乌鲁木齐 唐 山
秦皇岛 包 丹 锦 吉 头 东 州 林
牡丹江 无 扬 徐 温 金 蚌 安 泉 九 赣 烟 济 洛 锡 州 州 州 华 埠 庆 州 江 州 台 宁 阳
2013年12月70个大中城市新建住宅价格指数
蚌埠 安庆
泉 州 九 江 赣 州 烟 台 济 宁 洛 阳 平顶 山 宜昌 襄 阳 岳 阳
１ ０ ０ ． ０ １ ０ ０ ． ２
１ ０ ０ ． ６ １ ０ Ｏ ． ５ １ ０ ０ ． ２ １ ０ ０ ． ７ ｌ Ｏ ０ ． ８ １ ０ ０ ． ３ ｌ Ｏ ０ ． ３ １ ０ ０ ． ６ １ ０ ０ ． ２ １ ０ ０ ． ０
ｌ Ｏ ０ ． ５ １ ０ １ ． １
１ Ｏ Ｏ ． ５ ｌ ０ Ｏ ． ３ １ Ｏ ０ ． ５ １ ０ ０ ． ５ １ ０ ０ ． ６ １ ０ Ｏ ． １ １ Ｏ ０ ． ３ １ Ｏ Ｏ ． ５ １ ０ ０ ． ７ １ ０ ０ ． ５
１ ０ ７ ． ３ １ ０ ９ ． ９
１ ０ ０ ． ３
１ ０ ０ ． ３ １ ０ ０ ． ５ １ ０ ０ ． ２ １ ０ ０ ． ３ １ ０ ０ ． ４
９ ８ ． ４ １ ０ ０ ． ２
１ ｌ ０ ． ７
１ ０ ８ ． ３ １ ０ ６ ． ２ １ ０ ５ ． １ １ ０ ７ ． ０ ｌ １ ０ ． ４
沈 阳 大 连 长 春 哈 尔 滨 上 海
甬尿 杭 州
１ ０ ０ ． ６
１ ０ ０ ． ２ １ ０ ０ ． ７ １ ０ ０ ． ４ １ ０ ０ ． ５ １ ０ ０ ． ６
１ ０ ０ ． ５ １ ０ Ｏ ． １
１ １ ０ ． ３
１ １ ３ ． １ １ ｌ Ｏ ． ０ １ ０ ８ ． ６ ｌ ｌ Ｏ ． ２ ｌ １ ８ ． ２
１ ０ ８ ． １ １ Ｏ ９ ． ８ １ １ ４ ． ２ １ １ ２ ． １ １ １ ３ ． ７ １ １ ５ ． ９ １ １ ４ ． ２ ｌ １ ５ ． ２ １ １ ５ ． １ １ １ ４ ． ０
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全国70个 大中城市 房价
2010年全国 70个大中城 市房屋销售 价格情况
12月全国70 个大中城市 房屋销售价 格同比上涨 6.4%
11月全国70 个大中城市 房屋销售价 格同比上涨 7.7%
1月全国 70个大中 城市房屋 销售价格 同比下降 0.9%
2008年全国 70个大中城 市房屋销售 价格情况
12月全国 70个大中 城市房屋 销售价格 同比下降 %
11月全国 70个大中 城市房屋 销售价格 同比上涨 0.2%
10月份全 国70个大 中城市房 屋销售价 格同比涨 1.6%
9月全国70个 大中城市房 屋销售价格 同比上涨 3.5%
2月全国 70大中城 市房屋销 售价格 同比上涨 10.9%
1月全国70个 大中城市房 屋销售价格 同比上涨 11.3%
2012年中 国城市 GDP排名
排名 城市 生 产总值 省份 1 上海 19195.6 沪 2 北京 16000 京 3 广州市 12303 广东 4 深圳市 11502 广东 5 天津 11190.9 津 6 苏州 10500 江苏 7 重庆 10011 俞 8 成都市 7080 四川 9 杭州市 7011.8 浙江 10 无锡 6900 江苏 11 武汉市 6700 湖北 12 青岛 6600(预)山东 13 佛山市 6580 广东 14 南京 6140 江苏 15 大连 6100 辽宁 16 宁波市 6010.4 浙江 17 沈阳 5950 辽宁 18 长沙市 5600 湖南 19 唐山 5400 河北 20 烟台 4900 山东
96 汕头市 1425 广东
97 衡阳市 1420 湖南
98 周口市 1417.4 河南
99 连云港 1410 江苏
100 珠海市 1403 广东
101 贵阳市 1388.2 贵州
102 松原 1360 吉林
103 兰州市 1360 甘肃
104 桂林市 1352 广西
105 赤峰市 1350 内蒙古
74 聊城 1830(预) 山东
75 常德市 1800 湖南
76 滨州 1780 山东
77 漳州市 1768.9 福建
78 乌鲁木齐 1700 新疆
79 淮安 1668 江苏
80 廊坊 1650 河北
81 湛江市 1650 广东
82 茂名市 1625 广东
83 芜湖市 1600 安徽
84 枣庄 1560 山东
137 宜宾市 1091 四川
138 马鞍山市 1090 安徽
139 开封市 1090 河南
140 齐齐哈尔 1080 黑龙江
141 承德 1070 河北
142 伊犁州 1060(预) 新疆
143 本溪 1050 辽宁
144 莆田市 1050 福建
145 三门峡市 1050 河南
146 玉林市 1036 广西
8月全国 70个大中 城市房屋 销售价格 同比上涨 5.3%
7月全国 70个大中 城市房屋 销售价格 同比上涨 7%
6月全国 70个大中 城市房屋 销售价格 同比上涨 8.2%
5月全国 70个大中 城市房屋 销售价格 同比上涨 9.2%
4月全国 70个大中 城市房屋 销售价格 同比上涨 10.1%
3月全国 70个大中 城市房屋 销售价格 同比上涨 10.7%
106 郴州市 1345 湖南
107 赣州市 1330 江西
108 肇庆市 1323.3 广东
109 商丘市 1310 河南
110 宿迁 1309 江苏
111 信阳市 1300 河南
112 清远市 1286 广东
113 龙岩市 1259 福建
114 驻马店市 1250 河南
115 咸阳市 1250 陕西
一线城市： 北京、上海 、天津、重 庆，中国目 前被普遍公 认的一线城 市是上海、 北京、广州 、深圳。这 四个城市在 GDP总量上 位居中国大 陆前列，对 就业者吸引 力也是最大 的。
同时中国最 常被提及的 所谓一线、 二线、三线 城市的概念 起源于房地 产市场。常 规或主要的 指标包括经 济地位、城 市规模（人 口，面积 等）、城市 级别、影响 力、辐射力 、知名度等 。
21 郑州市 4900 河南
22 东莞市 4735 广东
23 济南 4400 山东
24 哈尔滨 4272 黑龙江
25 泉州市 4270 福建
26 南通 4100 江苏
27 长春 4040 吉林
28 石家庄 4000 河北
29 西安市 3864.2 陕西
30 福州市 3705 福建
31 大庆 3700 黑龙江
5月全国 70个大中 城市房屋 销售价格 同比上涨 12.4%
4月全国 70个大中 城市房屋 销售价格 同比上涨 12.8%
3月全国 70个大中 城市房屋 销售价格 同比上涨 11.7%
2月全国 70个大中 城市房屋 销售价格 同比上涨 10.7%
1月全国 70个大中 城市房屋 销售价格 同比上涨 9.5%
116 揭阳市 1232 广东
117 三明市 1231 福建
118 日照 1230 山东
119 九江市 1220 江西
120 曲靖市 1207 云南
121 营口 1200 辽宁
122 绵阳市 1189 四川
123 临汾 1180 山西2
124 安庆市 1170 安徽
125 宝鸡市 1150 陕西
126 张家口 1150(预) 河北
85 平顶山市 1560 河南
86 安阳市 1560 河南
87 许昌市 1550 河南
88 株洲市 1550 湖南
89 柳州市 1543 广西
90 湖州市 1520 浙江
91 焦作市 1490 河南
92 通辽市 1459 内蒙古
93 新乡市 1450(预) 河南
94 菏泽 1440(预) 山东
95 邢台 1426 河北
127 盘锦 1140 辽宁
128 呼伦贝尔 1140 内蒙古
129 德阳市 1137.5 四川
130 抚顺 1127 辽宁
131 湘潭市 1120 湖南
132 遵义市 1119.8 贵州
133 上饶市 1110 江西
134 锦州 1100 辽宁
135 吕梁 1100 山西4
136 延安市 1100 陕西
全国70个 大中城市 名单
1. 北京 11. 南京 21. 武汉 31. 西安 41. 吉林 51. 九江 61. 惠州
2. 天津 12. 杭州 22. 长沙 32. 兰州 42. 牡丹江 52. 赣州 62. 湛江
3. 石家庄 13. 宁波 23. 广州 33. 西宁 43. 无锡 53. 烟台 63. 韶关
10月全国 70个大中 城市房屋 销售价格 同比上涨 8.6%
9月全国70个 大中城市房 屋销售价格 同比上涨 9.1%
8月全国70个 大中城市房 屋销售价格 同比上涨 9.3%
7月全国70个 大中城市房 屋销售价格 同比上涨 10.3%
6月全国70个 大中城市房 屋销售价格 同比上涨 11.4%
157 荆州市 1000 湖北
8. 长春 18. 济南 28. 成都 38. 包头 48. 蚌埠 58. 襄樊 68. 南充
9. 哈尔滨 19. 青岛 29. 贵阳 39. 丹东 49. 安庆 59. 岳阳 69. 遵义
在中国大 陆，非农业 人口在20万 人以下的是 小城市，20 —50万人是 中等城市， 50—100万 人是大城 市，100万人 以上是特大 城市。
64 呼和浩特 2165 内蒙古
65 泰安 2150(预) 山东
66 宜昌市 2140.6 湖北
67 襄阳市 2132.2 湖北
68 威海 2100(预) 山东
69 惠州市 2097 广东
70 太原 2050 山西1
71 德州 1950 山东
72 岳阳市 1900 湖南
73 江门市 1830.6 广东
7月全国70个 大中城市房 屋销售价同 比上涨1.0%
6月全国70个 大中城市房 屋销售价同 比上涨0.2%
5月全国 70个大中 城市房屋 销售价格 同比下降 0.6%
4月中国 70个大中 城市房屋 销售价格 同比下降 1.1%
3月全国 70个大中 城市房屋 销售价格 同比下降 1.3%
2月全国70个 大中城市房 屋销售价格 同比下降 1.2%
53 昆明市 2500 云南
54 鞍山 2444 辽宁
55 保定 2400 河北
56 泰州 2400 江苏
57 金华市 2400 浙江
58 镇江 2300 江苏
59 吉林 2278 吉林
60 榆林市 2210 陕西
61 南阳市 2200 河南
62 中山市 2190 广东
63 南宁市 2190 广西
中国地产市 场分为四个 层次
一线市场： 北京、上海 、 广州、 深 圳。
二线市场： 天津、重庆 、苏州、无 锡、成都、 武汉、南京 、杭州、沈 阳、青岛、 大连、长春 、宁波、厦 门等直辖市 或部分省会 城市以及一 些计划单列 市。
三线市场： 济南、长沙 、郑州、西 安、哈尔滨 、温州、佛 山、东莞等 部分省会城 市或沿海较 发达城市。
中国五大 中心城 市：北京 、天津、 上海、广 州、重庆
15个副省级 城市分别 是：广州、 深圳、杭州 、南京、青 岛、武汉、 宁波、大连 、沈阳、厦 门、成都、 济南、哈尔 滨、西安、 长春
副省级城市 为中国大陆 地区城市的 行政地位之 称，源自改 革开放1980 年代，当时 由于其特有 的经济地位 而被称为“计 划单列市”， 和省会等较 大城市一 样，具有宪 法授予的部 分立法权。 按照中国大 陆行政区划 来划分，“副 省级城市”属 于省辖市之 列的地级市 。重庆是第 一个副省级 城市。 根据 1994年2月 25日，中央 机构编制委 员会文件 （中编 19941号） 经中共中央 、中国国务 院同意成为“ 副省级城市 ”，包括重庆 共计有副省 级城市16 个，因重庆 于1997年划 分为直辖市