城市的朋友圈是一个始终充满魅力、永远愈尝愈新的话题。数据团从城市投资、交通出行等角度多次尝试对该话题予以解读。
这次，我们利用百度迁徙春节之前的数据（注1），从层级、腹地、格局三个层面，平日与春运两个角度（注2），力图展开我国城市之间朋友圈的全景画卷。
层级
一个城市与其他城市在朋友圈中交互越频繁，代表这个城市的层级越高。因此，我们设计了交互指数，用一个城市与其他所有城市的百度联系指数的总和表征这个城市的层级。
平日各城市的交互指数如下图所示，颜色越红，表示联系层级越高，颜色越蓝，表示联系层级越低。
我们可以发现，层级高的城市一方面是我们平时耳熟能详的一二线城市，北上广深当能不让的排在了前四名，东中部地区的大多数省会也均挤进了前20名。平日联系强度前20名的城市的联系量之和占了我国所有联系量的29.3%。
另一方面，长三角、珠三角、京津冀的一些二三线城市也榜上有名，如长三角的无锡、苏州、嘉兴、温州，珠三角的东莞、佛山、惠州、中山，河北的廊坊、保定等，这些城市一方面与城镇群的核心城市紧密联系、协同分工，另一方面也逐步发挥起城镇群吸引极核的作用，与外界有大量人流、资金流联系。
春运期间的城市间联系与平日相比有着显著的不同，最大的不同在于其非均衡性。平日一个城市人口的迁入与迁出基本相等，而春运期间存在明显的迁出城市以及迁入城市。
春节之前的迁出城市一般是经济发达的城市，由于春节人口迁徙更多是回家探亲团圆，因此其向其他城市的人口迁出，代表了该城市对其他城市在社会结构上的影响与辐射力。
从下图可以发现，春节前迁出城市的交互指数分布更加集聚。
这种集聚，一方面体现在城市数量的收缩，第一层级包括北京、上海、广州-东莞-深圳以及成都，第二层级9个城市包括中东部的一些省会城市以及苏州、佛山，第三层级包括了东北、华北、福建、西南的一些省会城市，前三层级城市仅41个，而平日联系中的前三层级城市有86个。
另一方面体现在迁出人口的集聚。排名前20名的城市交互指数之和占全国的42.5%，远远超过平日排名前20名的29.3%的比重。
而春节之前的迁入城市，在平日中以人口输出，对上文中的一些核心城市的经济建设与社会发展，起到了较大的辅助支撑作用，同时通过这些人口的反哺，支撑家乡的发展。
从迁出城市的交互指数来看，我们发现最为醒目的是皖北-豫南-鲁西地区，该地区是我国人口密度较大，而经济发展略微滞后的地区，但该地区每年通过大量劳动力输出支撑了我国广大地区的经济建设。
除此之外，江西、湖南、鄂东、重庆、川东等地区也同样是人口输出的主要地区，导致春节前迁入强度排名前20名的城市迁入强度之和仅占全国的17.3%。
腹地
然而，层级的高低并不决定腹地的大小。自身的经济水平、行政层级往往决定该城市在全国城镇体系中的层级，而所处区位、周边城市的人口多少、经济水平决定该城市的腹地大小。
为了更形象的表述腹地，我们设计了两个指标。
一个是密友数量指数，代表城市朋友圈中有密切联系朋友数的多少。具体来说，我们首先将一个城市与其他城市的联系按照从大到小的顺序，取占该城市总联系量50%的所有城市，用其数目表示密友的多少。
第二个指数为密友距离指数，代表了这些密友的远近。我们计算到达上述筛选出来的城市需要的车行时间，取其平均值，来看一个城市主要联系的辐射范围。
先来看平日的密友数量指数，可以发现“两多两少”的特征：
第一多，特大城市、超大城市的密友多，比如上海需要13个，北京需要12个，重庆需要17个。
第二多，省界地区的城市的密友多，如河南-安徽-山东交界、江西-安徽交界、江西-福建交界等地区，这些地区受到多个省份核心城市的共同吸引，往往成为这些省份核心城市的共同辐射范围。
第一少，广大西部、东北地区城市的密友少，这些城市的联系方向往往单一，指向周边城市或者省会城市。
第二少，北京以及中部一些省会城市，如郑州、武汉、长沙等，其周边城市的密友少，这些城市往往是以北京、武汉、郑州、长沙为代表的核心城市的绝对影响范围。
然而，交互指数与密友数量指数之间并没有绝对的正相关关系。我们取了交互指数前50名的城市，按照交互指数以及密友数量指数，分为四个象限，需要重点关注两个象限。
第一类以广州、深圳、佛山、东莞等珠三角城市为代表，虽然交互指数强，但与其联系的城市更多在珠三角范围，同样，成都、苏州、西安、郑州等城市的影响范围也是在一定区域的范围内。
第二类以重庆、温州为代表，这些城市的交互指数稍弱，然而密友数量指数很高。该类城市联系方向多元，需要在经济互动、区域治理等方面引起关注。
而这些密友分布在哪儿呢？我们来看平日的密友距离指数。
我们平时以一个城市的一小时交通圈，表征一个城市辐射范围大小。然而从平日的密友距离指数来看，1小时以内的仅占所有城市的3%，更多是边疆地区的一些城市，交通联系方向较为单一。而更多城市的密友距离指数在1-3小时之间，其城市数量占了全部城市数量的51%。
而一些特大、超大城市密友距离指数更高，广州、深圳需要1.9小时，杭州需要2.1小时，南京需要2.8小时，上海需要3.9小时，北京需要5.6小时，重庆需要9.9小时。
再来看春节期间各城市的密友数量指数。
从迁出角度，一方面，一线城市以及以东莞、苏州等制造业实力较强的城市，由于需要大量外来就业人员，因此密友均较多。
但我们也看到，在广州与成都打工的外来人员往往来源地相对聚焦，广州更多吸引粤北以及湖南、江西的一些城市劳动者就业，而成都更多吸引的是本省劳动者就业。
另一方面，以浙江省各地市为代表，其交互指数并不很高，但是就业者的来源城市却很多，值得进行进一步的研究。
从迁入角度，值得关注的是一个城市与一个区域。
可以看到：
一个城市是重庆，重庆人前往全国各大主要城市就业，当然，有一线的北上广深，有邻近的成都，有厦门、武汉、杭州、宁波等区域型的中心城市，同时还有昆明、贵阳等邻近省份的省会地区。
一个区域就是上文提到的河南-皖北-鲁西地区，该地区劳动力输出多的同时，输出方向也呈现多元化的特征。该地区地处我国中部，北接京津冀，东至长三角，南侧与中三角连绵，同时可以通过京九、京广等交通通道联系珠三角，因此具有独天独后的条件，通过劳动力输出，在全国各地搭建自身的社会网络。
而从春运期间的密友距离指数来看，远远大于平日的密友距离指数。
从迁出角度，东部沿海地区的所需交通时间均大于5小时，中部地区的省份由于近年来大量劳动密集型产业的迁入，吸引人员就近就业，因此所需交通时间较少。
从迁入角度，广大中西部、东北地区由于需要去东部沿海地区就业，因此交通时间均大于5小时，仅有部分省会城市（如武汉、郑州、长沙、成都等）周边的城市，交通时间在1-2小时之间。而三大城镇群以及东部沿海地区由于就业更多本地或邻近地区解决，因此所需交通时间较少。
格局
如果说层级代表强度，腹地代表广度，那么腹地与层级的结合，就共同决定该城市的朋友圈。
首先，我们放出全国范围的城市朋友圈全景图。为了更好的表达，本节所有图中表达的均是联系强度排名全国前2%的联系。以节点大小代表城市层级的高低，以节点颜色代表该城市的行政等级（如直辖市、副省级城市、省会、地级市等），以联系线的宽度代表两个城市之间联系强度的强弱。由于联系强度的强弱，每个节点同时受到周边众多节点的引力大小影响，因此，节点越密集，说明该区域城市间的相互联系越强，反之越弱。
如何更好地解读以上两张图？
首先，我们引入三个概念。
网络关联：如果一个区域内各城市之间几乎均存在关联，并且关联强度较为平均，没有绝对主导的关联方向，我们称该区域的关联为网络关联。
层级关联：如果一个区域内城市有主导的关联方向，如与省会城市的关联占主导作用，我们称该区域的关联为层级关联。
弱关联：如果一个区域与其他区域的关联在全国所有关联的前2%以外，我们称该区域与其他区域弱关联。
其次，我们分层来看。
首先聚焦直辖市、副省级城市以及省会城市。这些城市之间的相互联系在很大程度上决定了全国层面的总体格局，是第一层的关联网络，而其他城市往往由于行政层级关系或者地理临近性，以这些城市为核心共同构成第二层关联网络。
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平日关联显示了北京、上海的绝对核心地位，而京津冀、长三角、珠三角、中部地区、西南地区之间均产生了复杂的网络关联，但广西通过珠三角，内蒙古、甘肃、宁夏通过西安、北京，青海通过北京联系上全国的网络，这些均是层级关联。海南、新疆、西藏与全国其他地区的关联较弱，为弱关联。
春运期间，首先，层级关联更加明显，基本以京津冀、长三角、珠三角为核心，东北、山西与京津冀层级关联，河南、山东与京津冀、长三角层级关联，福建、江西与长三角、珠三角层级关联，广西与珠三角层级关联，陕西与珠三角、京津冀层级关联，湖南、湖北、西南地区与京津冀、长三角、珠三角均层级关联。其次，弱关联更多，除了海南、新疆、西藏之外，还包括甘肃、宁夏、青海等地区。
结合各区域与区域外的关联特征，以及区域内部的关联特征，我们总结了下面两个表格。
下面，我们看看各典型区域内部的城市关联。
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京津冀：北京绝对主导地位，河北省、天津内部已经形成网络关联，但与北京之间绝对是层级关联。春运期间这种层级关联更加明显，连周边的小弟廊坊也跟的沾光。
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长三角：不论平日、春节，网络关联明显；安徽平日网络关联较弱，但春运期间关联大大增强；浙江更多独成体系，除了与上海互动明显外，与江苏、安徽联系不强；江苏的南京，一边努力聚拢省内各兄弟，一边面向大安徽！
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广东、广西：珠三角圈层特征、组团化特征明显，广州、深圳、东莞、佛山、中山共同构成核心圈层，潮州-汕头-揭阳、梅州-惠州-河源-清远、江门-云浮-肇庆、阳江-茂名-珠海-湛江，以及韶关、汕尾各自与核心圈层之间均在关联。广西内部层级关联更加突出，但桂林、玉林、梧州、贺州等城市与珠三角关联明显。春运期间广东、广西的联系更强。
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中三角：平日各省内部网络关联，各省之间关联较弱，春运期间各省内部层级关联明显，各省之间关联更弱。
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西南地区：与中三角类似。
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东北：平日已经呈现层级关联特征，春节期间更加明显。
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山东：唯一值得单独拿出来说的省份，不论平日还是春节，均呈现网络化关联的特征，各城市间均衡发展特征明显。
结语
天下熙熙，皆为利来，天下攘攘，皆为利往。
利，来源于城市间的距离，取决于城市间的能差，反应于城市间的格局。
短期之利，吸引着千千万万的劳动者，用交通流、信息流、资金流共同构筑这个活力的中国。
而长期之利，导致了人类历史上规模最大的人口流动——春运，重塑着中国的社会关系网络，建构了崭新的城市空间格局。
短期之利，更网络，更集群；长期之利，更层级，更集聚！
最后，让我们看看一些特大、超大城市的朋友圈吧。
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北京：普天之下，莫非王土，远距离联系全国主要城市，近距离辐射河北、山西、内蒙古、河南、山东等地区。
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上海：全国主要城市阿拉也能交朋友，但更重要的，作为推进长三角一体化的排头兵！
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广州：层级虽高，更多聚焦珠三角，与全国主要城市关联大多也在南方。
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深圳：与广州类似，然而联系的全国主要城市更多。
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杭州：平日朋友圈：本浙、苏南、赣北、大安徽；春运朋友圈：向北！苏北、河南、山东！向西！安徽、江西！
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南京：平日：江苏、安徽；春运：安徽、江苏
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重庆：内靠大西南，千万劳动者的就业地；外向全中国，千万劳动者的供应地
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成都：四川的绝对核心
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西安：平日，衔接西北与全国，春运，不仅陕西劳动力，还有河南的哦
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武汉：湖北全境与全国主要城市对话的主要窗口，武汉加油！
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注1：本文数据来源为百度地图慧眼百度迁徙。由于疫情影响，城市间联系从春节开始才瞬间减少，因此本研究仅利用春节之前的百度迁徙数据，除武汉及周边城市之外，可以避免疫情的影响。
注:2：百度迁徙2020年数据从1月1日开始，而大规模的春运出行从1月18日开始，因此1月18日前后的迁徙数据代表了每个城市的不同朋友圈。1月18日之前的城市联系以日常出行为主，更多代表了城市之间的经济联系以及日常经济腹地，而1月18日之后的城市之间联系以返乡出行为主，更多代表了城市之间的社会网络联系。
注3：由于数据限制，本文研究不包括我国港澳台地区。
注4：如果您想了解更多关于该话题的内容，可以联系: business@metrodata.cn