经济发展、城市化与人口空间分布：基于北京、东京和多伦多的比较分析_流动人口论文

经济发展、城市化与人口空间分布——基于北京、东京和多伦多的比较分析，本文主要内容关键词为：多伦多论文,东京论文,北京论文,化与论文,经济发展论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。

      中图分类号：C92-05 文献标识码：A 文章编号：1008-7621(2015)06-0083-09

      伴随着经济的高速发展，2014年我国城市化率达到54.77%，已超世界平均水平且仍将提速。由于人口向城市聚集具有强烈的指向性和区域性，因此，近些年来我国大城市常住人口总量激增且在空间分布上表现出明显的内部不均衡性。作为首都，北京市同样面临这些问题，其人口和功能“双疏解”难题亟待破解，需在把握大城市人口空间演变规律的基础上，重塑人口空间分布。

      关于经济发展、城市化与人口分布之间的相关关系已有较多研究，大体可分为两类：一是区域发展与人口空间分布的关系。文献普遍认为，区域经济差异刺激了区域间的人口流动规模和方向[1][2]，影响着区域人口分布的空间格局，而人口的流动则进一步推动城市化进程，通过劳动力资源的优化配置反作用于经济发展。对于三者之间的关系，最成熟的是城市化发展的“三阶段论”。该理论认为，城市化一般遵循“S型”的发展曲线，即早期发展缓慢、中期进程加速、后期速度放缓[3]。当前，我国城市化发展处于中期阶段，快速城镇化导致了人口向大中型城市的过度聚集[4]。

      二是城市发展与内部人口空间分布的关系研究。孙平军等使用自然断裂法对东北城市进行空间分析后发现，经济城市化的空间分异是人口城市化和空间变动的主导因素[5]；刘洁等认为，经济聚集和人口聚集之间不合理状态是影响发展的重要原因，经济-人口分布的协调是提升经济系统收益和人口系统福利转化效率的有效方法[6]。在大城市发展的不同阶段，经济发展对不同区位的人口增加有着显著推动作用[7]，即在城市发展的早期阶段，城市几何中心承担行政、经济和文化等重要功能，是城市人口密度最高的区域；在城市发展的中期阶段，城市化水平不断加速，城市土地利用和开发开始向外扩散，人口密度开始由几何中心向外围转移，形成围绕中心区发展的重要功能区[8]；在城市发展的后期阶段，城市化已达到较高水平，核心城区人口对经济发展的敏感性下降，“逆城市化”显现，形成城市人口“郊区化”现象[9][10]，最终培育出单核心的大都市区或多核心的城市群[11][12]。然而，当前对于中国大城市是否已经基本完成城市化进程，是否已经进入“郊区化”阶段等问题，仍有较大争论[13][14][15][16]。

      总之，多数文献致力于经济发展、城市化与区域人口分布之间的关联性研究，而对城市群及大城市内部人口空间分布变动与经济发展阶段的规律性研究相对不足。因此，本文力图在以下两方面寻求新的探索：第一，从京津冀城市群的角度，探讨经济发展与区域人口空间分布的关系如何？有何问题？第二，从北京城市内部的角度，基于与东京和多伦多的比较，探讨北京城市发展阶段与内部人口空间分布表现出怎样的关联性？重塑人口分布的调整方向在哪里？

      一、数据来源与研究方法

      (一)数据来源

      1.人口数据：中国数据主要来源于北京市“五普”和“六普”的分街道数据和统计年鉴；日本数据主要来自日本和东京市统计局以及《日本国势图绘》；加拿大数据主要来自多伦多统计局和多伦多大都市区的普查单元数据。本文选择东京都市圈和多伦多大都市区作为比较对象，是综合考虑区域面积、经济水平和城市化阶段的结果①。

      2.坐标数据：本文以普查资料中的街道或单元为分析单位。使用Geocoding对google地图的数据库进行地址解析，得到各个普查街道或单元的坐标数据，并依据坐标数据，分别计算各街道或单元与城市中心坐标的直线距离。

      (二)研究方法

      1.区域几何重心法：用于测量京津冀区域内人口和经济的空间分布状况以及人口重心和经济重心的坐标及空间变动趋势。经纬度具体计算公式分别为：

，其中，

为区域内第i个基本单位的某一属性值，

为该单位的经度坐标，

为纬度坐标。经计算后的(

)即为某一属性的区域几何重心。本文主要使用人口属性(人口数)测量人口重心，使用经济属性(地区生产总值)测量经济重心。

      2.Gini系数法和Wright系数法：洛伦茨曲线较早地被应用于城市土地空间利用的研究[17]，使用洛伦茨曲线可有效反映城市人口的空间聚集状态。由于洛伦茨的具象化特点不适用于比较研究，因此需要使用洛伦茨曲线的数值指标进行比较分析。通过从右下角画一条45度的对角斜线，将洛伦茨曲线分割为区域A、B和C，Gini系数和Wright系数的计算方法分别为：

      

      运用Gini系数可测量城市人口分布的分离程度，但不能用于测量人口分布的峰值不对称情况。因此，我们进一步使用Wright系数测量人口的相对集中度，取值范围从-1到+1，取值越大表示峰值倾向于高密度区域，取值为0则表示其为标准的洛伦茨曲线。在Gini系数既定的情况下，Wright系数越高表示区域人口集中度越高。

      3.空间自相关分析：是指同一个变量在不同空间位置上的相关性，是空间单元人口聚集程度的一种度量。空间自相关性使用“全局”和“局部”两种指标，全局指标(Univariate Moran'I指数)用于探测整个区域的人口空间模式，使用单一的值来反映该区域的自相关程度，其计算公式为：

，其中，I为Moran指数，n为街道单位数，

分别为i街道和j街道的人口数，

为标准化的空间权重矩阵，该指数的取值范围为[-1，1]：大于0表示各单元存在空间正相关，单位内观察值有趋同趋势；小于0表示各单元存在空间负相关，单位内观察值有不同趋势；等于0时表示各单位为独立随机分布，空间不相关；局部指标(Local Moran'I指数(LISA))用于计算每一个空间单元与邻近单元人口分布的局部自相关程度，即识别“热点区域”，其计算公式为

，其中，

为i街道和j街道上人口数的标准化。依据

的正负取值差异，可将全部空间单位划分为四种类型的空间模式：“高-高类型”代表了人口规模大的街道被相似街道所包围，“低-低类型”代表了人口规模小的街道被相似街道所包围，“低-高类型”和“高-低类型”则代表某一街道被与其人口规模相差巨大的其他街道所包围。

      4.城市人口圈层比较分析：用于比较处于不同发展阶段的城市，其人口空间分布的规律性。数据来源有二：一是人口普查数据。加拿大和东京以普查区(Census Tracts)为基本单位，而我国能够获得的最小单位为街道数据；二是利用普查区坐标数据产生距离变量，根据距离变量对普查区进行梯度分组，最后对各组人口数量和密度进行纵向比较，并与其他城市进行横向比较。

      二、京津冀视角：区域经济重心与人口重心向北京逼近

      人口空间分布模式变动与经济发展和城市化进程相互影响。北京作为京津冀协同发展空间布局中的关键“一核”，其人口分布既会受到周边省市经济发展的影响，同时也会对整个京津冀人口和经济空间分布模式产生重要影响。因此，在京津冀的框架下分析经济和人口空间分布之间的关联性，有助于了解北京市人口空间变动的内在规律和外在影响。结合京津冀地区2000年至2014年的统计资料，以北京、天津和河北的11个地级市为基本单位，使用区域重心法对京津冀地区的经济重心和人口重心进行分析后，结果发现：

      京津冀经济重心和人口重心均持续向东北方向移动(向北京逼近)，两者具有明显的相关关系，但人口重心滞后于经济重心的转移。目前，京津冀经济重心由霸州逐渐向廊坊方向转移，而人口重心则由任丘逐渐向霸州方向移动。可见，提高北京周边区域的经济发展水平，推动北京市部分产业外迁，对于重塑京津冀和北京市的人口分布具有重要意义。

      

      图1 京津冀地区人口-经济重心变动趋势：2000-2014年

      三、北京视角：城市人口圈层分布特征明显

      北京是我国最典型的以同心圆方式发展的大城市，人口分布变动和城市化的发展都呈现出圈层分布的特点，人口高度集聚在中心城区②：1949年以前的北京市人口分布保留着传统大城市的分布特征，即呈现出典型的同心圆分布，人口密度由中心城区向四周逐步降低；新中国建立后，北京市进行多次城市规划和行政区扩充，尽管中心城区仍保持着较高的人口密度，但近郊区和远郊区的人口增长速度高于中心城区[18][19]；20世纪90年代后，首都功能核心区(今东城和西城所在区域)的人口吸纳能力基本饱和，人口密度保持相对稳定，但在这一阶段北京市人口总量激增，进一步导致了城市功能扩展区人口密度的快速增加，中心城区人口超负荷运转。

      (一)常住人口空间分异持续扩大，区域集中度不断增强

      1990年至今，北京市常住人口更多地向城区集中，城市化率继续上升，北京市进入到城市化的新阶段。基于1990年、2000年和2010年三次人口普查的街道人口数据，本文使用Gini系数法和Wright系数法对北京市人口空间分布均衡程度的变动情况进行分析，发现两个特点：

      第一，Gini系数显示：北京城市内部人口分布的不均衡性增强，中心城区问题最突出。依照空间Gini系数的判定标准，0.3-0.4位于相对合理区间，0.4-0.5为差距较大区间。按此标准，北京市人口分布的Gini系数不断扩大：从1990年的0.31增加至2010年的0.47，特别是中心城区自20世纪90年代开始就已超出合理范围，2010年更是达到0.46的水平，北京市的人口分布越来越不均衡。

      

      

      图2 北京市人口分布的洛伦茨曲线：2000年与2010年

      第二，Wright系数显示：北京市人口空间分布的区域集中度增加，更多的人口集中于更少的街道。结合2000年和2010年北京市人口分布的洛伦茨曲线比较发现，在北京市人口分布Gini系数扩大的同时，洛伦茨曲线变得更加陡峭，相应的Wright系数变得更高，这表明北京市人口空间分布不仅表现出严重的区域不均衡特征，而且大量人口主要集中在小部分区域。

      (二)全局常住人口空间关联程度下降，流动人口空间聚集减弱

      由于北京市人口集中的重心以及离散的具体情况并不能仅仅通过Gini系数和Wright系数展现出来，所以我们有必要对北京市人口空间分布的关联模式加以分析。本文进一步使用“全局Moran'I指数”对北京市常住人口和流动人口数据进行分析，以便于更直观地比较北京市常住和流动人口的空间关联特征；使用“局部Moran'I指数”(LISA)对流动人口数据进行分析，以便于探讨北京市流动人口空间分化格局及其变动趋势(由于户籍人口空间分布比较稳定，常住人口的空间集聚变动很大部分受到流动人口的影响，因此文中只选取了流动人口的LISA结果)。

      

      第一，全局Moran'I指数显示：常住人口空间关联度存在“先升后降”的趋势。一方面，1990年至2010年北京市常住人口全局Moran'I指数均大于0，表明北京市各街道常住人口存在显著的空间正相关关系，各街道常住人口在空间上更多地表现出“高-高”、“低-低”的聚集分布；另一方面，常住人口全局Moran'I指数先升后降的特点与城市化进程的阶段性变化有关，特别是与流动人口规模和居住方式的阶段性特征相关。其中，1990年至2000年常住人口全局Moran'I指数的快速上升与流动人口的大量流入有关。2000年流动人口全局Moran'I指数为0.51，显著的空间正相关关系表明：北京市流动人口居住分布具有更强的聚集性，即流动人口数高的街道更多地聚集在一起，流动人口数低的街道也更多地聚集在一起；而2000年至2010年Moran'I指数的小幅下降也与流动人口的空间分布变动有关。2010年，北京市流动人口占常住人口的比例提高为35.9%，而流动人口全局Moran'I指数下降为0.40，下降速度比常住人口指数还快，从而推动了北京市常住人口全局空间聚集程度的下降。

      

      图3 北京市流动人口空间聚集特征及其变化比较*

      第二，流动人口的局部Moran'I指数结果显示：流动人口空间分化格局变动较大，高关联区域在中心城和外围均有所减少，人口分布的圈层结构明显。与2000年相比，北京市2010年流动人口的空间分化格局更加明显，流动人口规模趋于稳定且居住选择更为多元(见图3)：(1)强聚集圈层：“高-高”类型区域开始向城市外围扩散(西北和东南方向)，中心城各区流动人口聚集程度下降明显，呈现显著的“离心化”流动趋势；(2)弱聚集圈层：城市远郊区对市区流动人口仍缺乏足够吸纳能力，显著的“低-低”类型区域主要集中在生态涵养区；(3)中间过渡圈层：部分地区流动人口空间分布相对独立，不存在显著的空间关联模式，主要集中在远郊区县与市区的结合部，构成了市区周边典型的圈层分布。

      四、国际比较视角：城市发展阶段与人口分布高度关联

      依据城市化发展的阶段论，在城市化进程中的第二阶段，大城市数量、城市空间和人口规模会伴随经济发展而迅速扩大。在这一过程中，大城市的空间扩张和人口规模扩大促使城市群和大都市区应运而生，城市发展也表现出阶段性的空间特点。北京、东京和多伦多分别作为京津冀经济圈、东京都市圈和多伦多大都市区的中心，占地面积存在差异，但核心区域基本都在半径50公里范围之内。因此，为了统一口径，本文均对三者50公里圈层以内的人口分布演变规律进行比较，并发现大城市经历了由“极化”、“扩散”到多城市协同发展的过程。

      (一)处于城市发展中期的北京：由极化到扩散的“倒U型”人口圈层分布

      在北京市人口总量不断增加的同时，其人口圈层分布已渡过城市“极化”阶段，呈现“倒U型”的发展特点，波峰开始由核心区向外推移，即越趋近于城市中心，人口比例下降幅度越大，人口空间增长重心由最核心的10公里圈层(约四环以内)③向10公里至30公里圈层(约四环外至六环外围)转移，从中心城区向城市发展新区转移。

      第一，10公里圈层内(约四环以内)人口占50公里圈层人口的比例显著下降，且仍有下降空间。2000年，北京市中心5公里圈层内(约三环以内)常住人口占比为14.89%，2010年下降到9.74%；2000年5公里至10公里圈层内(约三环和四环之间)常住人口占比为26.13%，2010年下降到21.58%。然而，10公里圈层以内人口总占比依然很高，占31.32%。

      第二，10公里至30公里圈层内(约四环至六环外围)人口比重显著上升。2000年10公里至15公里圈层内(约四环与五环之间)常住人口占比为20.36%，2010年上升到25.99%；2000年15公里至30公里圈层内(约五环至六环外围)常住人口占比为22.95%，2010年上升到29.79%。五环外围位于城市发展新区，在吸纳中心城人口的功能方面发挥了一定作用，与其“疏散城市中心区产业与人口的重要区域”的功能定位相一致。

      第三，30公里圈层内(约六环外围以内)人口占比不降反升，高达87.11%。尽管10公里圈层人口占比有所下降，但10公里至30公里圈层人口占比上升幅度更大，所以30公里圈层内人口比例不仅没有得到有效控制，2010年反比2000年上升了2.78个百分点。

      (二)处于城市化稳定阶段的东京都市圈：由扩散到协同的“M型”人口圈层分布

      国家经济发展水平不仅能直接影响区域间的人口流动，而且还能影响城市人口内部空间结构的变动。日本作为较早进入发达国家行列的国家之一，经济发展经历了1955年至1972年激增、1973年至1990年减缓以及1990年以后相对停滞等阶段，而东京都市圈人口分布的空间模式也随之发生了重大变化。狭义的东京都市圈市主要包括东京都、千叶县、埼玉县、神奈川县等区域，总面积约1.34万平方公里，占日本国土面积的3.5%。从1920年到2010年，伴随着经济发展，东京都市圈城市化经历了先慢后快、再趋于稳定的过程，城市化水平从18%增加到90%，特别是1950年以后城市化进入加速期，东京人口空间分布变动很大。

      

      

      图4 东京50公里人口圈层分布变动趋势(1955-2011年)

      注：B2000是指北京2000年的情况；B2010是指北京2010年的情况。

      第一，10公里圈层内的人口占比显著下降。该比例从1955年的30.8%下降至1999年的10.6%，而在1999年之后略有回升，直到2011年基本保持在11%的水平。当前的北京也具有此特点，但此圈层人口比例(31.32%)仍明显高于东京。

      第二，10公里至30公里圈层内人口占比表现出显著上升趋势，10公里至20公里圈层是第一个人口高峰。尽管10公里至20公里圈层人口占比持续下降，但最终稳定在28%左右，依然保持较高比例；而10公里至30公里圈层内人口占比从1955年的43.4%增长到2011年51.5%，主要来自于20公里至30公里圈层人口增长的贡献，其人口占比从1955年的12.8%连续增长到2011年的23.7%，增长期主要是从1965年开始。

      第三，30公里圈层以内人口占比显著下降。该比例从1955年的74.2%下降至2004年的60.4%，2011年微升至62.6%。下降的主要原因是10公里圈层人口占比的迅速下降，从1955年至2011年下降了19.7个百分点，远远超过20公里至30公里圈层人口占比的增幅。

      第四，30公里至40公里圈层人口占比显著上升，形成人口圈层分布的第二个小高峰。该比例由1955年的12.7%上升到2004年的最高值(24.1%)，而后略降至22%，并保持稳定。

      可见，东京都市圈早期人口分布一直保持着典型的同心圆式城市空间结构，之后的人口分布由核心区开始出现波浪式、向四周推动的特点，并最终形成以东京都为核心的多极重心。此外，东京都市圈人口增加的幅度、速度与到市中心的距离存在非线性关系，人口分布也呈现出“M型”的双峰曲线特征，这与不同时期的经济发展和城市化阶段有关：1955年以后，日本经济开启高速发展模式。规划中，东京都市圈被定位为国家经济中心，利用其聚集效益加速推动日本经济发展；随后，东京都的可利用空间严重不足，1968年《第二次首都圈建设规划》将规划范围扩展至“一都七县”，也使城市外围区域得到开发建设；随着70年代中期日本经济增速趋缓，经济发展模式开始稳定，东京都市圈也经历了由“一极集中”的地域结构向“多心多核”地域结构规划的转变，最终形成了人口空间分布10公里至20公里和30公里至40公里的双峰格局。

      (三)区域协同发展的多伦多都市圈：变中求稳的“全局式”人口城市群

      多伦多是加拿大人口规模最大的城市，同时也是北美第四大都市区。多伦多大都市区除了多伦多市外，还包括其他四个地级市，2011年总人口规模为657万，是加拿大人口密度最高的城市群。1950年，安大略省政府制定多伦多大都市区发展规划，计划将地方政府划分为区域政府和市镇政府，分别管理相应公共事务。1970年，安大略省政府进一步制定新的规划，以多伦多为核心分别向东、西、北三个方向延伸，涵盖120公里的范围，并建立了皮尔、约克、达拉莫和霍尔特姆四个区域政府，与多伦多分别制定各自的区域发展规划[20]。直到1996年，安大略省政府成立金色委员会(The Golden Commission)统一研究多伦多大都市区的发展问题，重新建议成立涵盖多伦多大都市区的区域和市镇政府。尽管这一建议最后未能落实，但多伦多大都市区各个区域之间的关联性得到增强。

      第一，在多伦多大都市区的视野下，多伦多市的人口占比明显下降。该比例由1991年的53.7%下降到2011年的43.2%，下降了10.5个百分点。

      第二，多伦多市10公里以内圈层人口的占比显著下降，从1951年的30.6%下降至2011年的15.4%。多伦多大都市区依安大略湖而建，其整体空间结构呈扇形或半圆形分布，人口主要集中在多伦多市区，构成了半径为20公里左右的内部扇形区域。从长期趋势看，多伦多市区人口的增长主要集中在10公里至20公里圈层，10公里以内的人口圈层则持续下降。

      

      

      图5 多伦多大都市区50公里人口圈层分布变动趋势(1951-2011年)

      注：B2000是指北京2000年的情况；B2010是指北京2010年的情况。

      第三，10公里至30公里的圈层内人口占比呈现显著上升态势，从1951年的42.2%上升至2011年的53.6%，增加了11.4个百分点。1951-1961年，多伦多市中心区人口空间增长与2000年以前的北京非常相似，增长中心即几何中心。1981年以后的多伦多大都市区与2010年的北京人口空间分布特点一致，增长重心开始外移。二战以后，加拿大城市化开始加速进行，直到20世纪70年代以后才开始放缓。尽管在70年代以后城市人口增加缓慢，但城市内部人口空间分布模式却在发生迅速变化，人口重心逐渐外移，稳定集中于10公里至30公里的圈层范围内。

      第四，30公里圈层内人口占比相对稳定。先由1951年的72.9%上升到1971年的77%，之后下降在70%左右，并保持稳定。30公里圈层人口占比稳定的主要原因来自10公里至30公里圈人口占比的迅速上升，抵消了10公里圈层内人口占比下降的影响。

      第五，多伦多大都市区的人口增长主要集中在外围30公里至40公里圈层内，呈现出与东京相似的双峰格局。由于多伦多大都市区为扇形结构，半径为50公里左右，其人口圈层分布数据信息在图5中不能得到充分反映。然而，根据加拿大普查资料显示④的2006年到2011年人口增幅，可以发现：市中心区人口几乎没有过快增长，仅有部分小幅增长集中在市中心区的外围，大部分人口增长集中于距离市中心30公里至40公里的范围内。

      五、大城市人口空间分布变动的主要规律

      (一)与人口规模的线性增长不同，城市人口重心呈波浪式外推趋势

      基于北京、东京和多伦多的发展演变，可以发现：城市化的早期阶段，城市人口在空间上呈线性分布，城市人口高度聚集于市中心，距离市中心越远，人口密度越低；城市化的中期阶段，城市人口在空间上呈“倒U型”分布，城市开始新区建设，人口重心随经济重心而转移，由市中心向外扩散；城市化的后期阶段，城市人口在空间上呈“M型”分布，形成人口双极或多极分布特点。城市人口在由线性分布转向“M型”分布的过程中，人口重心呈波浪式外推趋势，经济重心也在外移。因此，对于我国京津冀地区而言，完善外围区域的城市功能，实现中心区与新城的功能互相对接，对于城市未来人口空间模式变动将产生积极影响。

      

      图6 人口空间模式的三个阶段(东京和多伦多)

      (二)大城市人口空间聚集特征稳定，半径30公里圈层是重要分界线

      从东京和多伦多的发展规律来看，半径30公里以内的城市圈层人口比例相对稳定，30公里以外的城市圈层承载一定量的人口，这是大都市发展的基本特点，也是市场选择和政策规划等因素共同影响的结果。若要解决城市人口问题，首先需要解决30公里圈内的人口拥挤问题，需要通过功能或产业转移等方式，提升卫星城或新城的人口吸引力。基于此，东京和多伦多都从规划、改造和产业调整等方面对外围城区和卫星城建设做了大量工作，最终，对于30公里圈层内的人口比例，东京降至63%左右、多伦多降至70%左右，而目前的北京依然位于87%的高位(以50公里圈层为统计口径)，而且2010年比2000年还有一定程度的增长，这表明北京市人口分布仍有调整空间，需要提升外围城区和津冀地区的人口吸引力。

      (三)城市人口空间演变周期约为50年，与国家经济发展阶段密切相关

      人口空间分布从剧烈变动到趋于稳定，东京都市圈和多伦多大都市区基本都经历了50年左右的时间。日本在1950年后经历了经济加速增长、缓慢和停止阶段，人口空间分布直到1999年之后开始趋于稳定(当时人均GDP为35025美元)；加拿大在20世纪50年代后人口空间分布也经历多次变动，直至2001年以后开始稳定(2005年人均GDP为36116美元)。而2000年我国人均GDP为949美元，与1965年时日本相近，当时的北京还处于演变周期的早期阶段；2010年我国人均GDP激增至4434美元，参照东京和多伦多的发展规律，北京10公里圈内人口比例将会进一步下降，10公里至20公里圈人口比例维持在40%左右的水平，20公里以外人口比例将进一步上升。同时，北京市人口空间分布模式可能在2035年左右趋于稳定，短期干预可以缩短周期，但难以完全改变阶段性特征。

      (四)“单一城市”规划向“全局式”城市群区域发展规划的转变，有助于改善城市人口空间结构

      多伦多大都市区通过成立金色委员会的方式消除区域规划的内部冲突，执行全区统一的基本建设规划，其经验和教训值得借鉴。相比北京而言，津冀地区无论是可利用面积还是资源承载力均有较大发展空间，若仅依赖北京市自身规划进行人口分布优化，仍难以解决京津冀人口均衡协调发展的根本问题。京津冀协同发展需要改善北京周边地区的发展环境，实现公共服务和产业功能的综合统筹，因此，对京津冀经济社会发展进行“全局式”城市群协同规划，对于北京人口疏解、人口空间布局重塑以及京津冀城市群的孵化都具有重要意义。

      ①从城市面积和人口数量上看，东京都市圈和北京市人口分别为3680万人和2152万人。两者在空间上具有可比性：东京都市圈面积为1.34万平方公里，小于北京市的1.64万平方公里，但北京的平原面积仅占38%；选择多伦多作为比较对象主要是因为在城市规划方面加拿大与中国相似，上级政府对其所需辖区发展规划具有直接影响，多伦多大都市区经历多次城市规划，其人口空间分布受到政策的影响较大，其空间变动情况反映了城市发展和城市规划共同作用的结果。

      ②中心城是指西城、东城、朝阳、海淀、丰台、石景山六个区。

      ③以市中心为原点的城市圈层与北京城市环路尽管有相当的空间重合，但并不严格一致。

      ④数据来自2011年加拿大国家人口普查统计公报，2012年2月8日发布。

标签：流动人口论文;  北京常住人口论文;  经济论文;  城市经济论文;  经济指数论文;  集中趋势论文;  时政论文;  京津冀城市群论文;