上海人口數(shù)量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),上海常住人口變化趨勢多少  

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很多人關(guān)注上海的人口數(shù)量問題,現(xiàn)在很多有多少人口了?上海的常住人口是多少?以及近幾年的上海常住人口變化趨勢。本文就將為你介紹關(guān)于上海人口的知識。

一、上海城市簡介

上海市,簡稱“滬”,是中國共產(chǎn)黨的誕生地,是中華人民共和國省級行政區(qū)、直轄市,國家歷史文化名城,國際經(jīng)濟(jì)、金融、貿(mào)易、航運(yùn)、科技創(chuàng)新中心。 上海位于中國華東地區(qū),界于東經(jīng)120°52′-122°12′,北緯30°40′-31°53′之間,地處長江入?,東隔東中國海與日本九州島相望,南瀕杭州灣,北、西與江蘇、浙江兩省相接,上海市總面積6340.5平方千米。

上海地處太平洋西岸,亞洲大陸東岸,長江三角洲前緣,中國南北弧形海岸線中部,位于長江三角洲沖積平原,平均海拔高度4米。西部有天馬山、薛山、鳳凰山等殘丘,天馬山為陸境海拔最高點(diǎn)。上海地跨長江口、淀山湖、黃浦江、吳淞江四大水系,境內(nèi)江、河、湖、塘相間。上海屬亞熱帶季風(fēng)性氣候,溫和濕潤,四季分明,日照充分,雨量充沛。

二、上海常住人口數(shù)量統(tǒng)計(jì)

以下上海常住人口數(shù)量并不代表目前最新的上海常住人口數(shù)量,請知曉!

2423.78萬人(2018年)

三、上海人口數(shù)量相關(guān)知識介紹

作為城市研究來說,最重要的是講清楚一個(gè)城市到底有多少人口,最新的上?傄(guī)定了一個(gè)控制人口規(guī)模的上限??2480萬,暫時(shí)不評價(jià)控制人口本身正確與否,先來了解上,F(xiàn)實(shí)到底有多少人?

傳統(tǒng)城市研究本身的方法和技術(shù)手段是非常完善的,但是它大多用的是官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),包括經(jīng)濟(jì)、人口、產(chǎn)業(yè)等等,在高速發(fā)展的階段,城市每天都在變化,所以統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的劣勢也在顯現(xiàn),主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)精度和更新周期上,所以我們會去探索更多維度的新興數(shù)據(jù)來彌補(bǔ)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的不足。

上海有多少人

來看上面一條曲線,這是2017年春節(jié)前一直到2018年春節(jié)后的曲線,我們看到第一個(gè)波谷是春節(jié)時(shí)上海人全都回老家了,因?yàn)樯虾J侨苛魅雱趧恿Φ拇蟪鞘,很多勞動力回到老家過年了,這時(shí)候上海人口僅有1500萬,是平時(shí)的一半。

春節(jié)之后大家回來了,人口規(guī);謴(fù)到正常水平。

接下來我們看到在清明、五一、端午小長假期間出現(xiàn)三個(gè)小波谷,為什么呢?上海人都出去玩了,這時(shí)候人口規(guī)模會有略微下降。

接下來全國中小學(xué)生放暑假,全國人民都帶著小朋友來上海玩了,這時(shí)候達(dá)到高峰,是3000萬人。

十一小長假有更多人出去玩,流出去的人口會更多一點(diǎn)。十一以后是一個(gè)沒有假期的穩(wěn)定期,再到2018年前的春節(jié)進(jìn)入下一個(gè)變化周期。

總體看來,其實(shí)在我們討論上海到底有多少人的時(shí)候,它不是一個(gè)靜態(tài)的問題。經(jīng)過我們的測算,我們知道上海最高峰大概3000萬人,上海年平均的人口是2780萬,上海人口最低值的是1500萬。

當(dāng)我們知道這個(gè)數(shù)據(jù)的時(shí)候,我們的城市是要為3000萬人口提供服務(wù),還是為2780萬人提供服務(wù),還是為1500萬人提供服務(wù),這是一個(gè)問題。

空間分布

第二我們想知道上海這些人在空間上是怎么分布的。我們通過手機(jī)信令數(shù)據(jù),把人口分配在地圖上面。

總體來說,上海的人口密度隨著中心城區(qū)向外擴(kuò)散呈現(xiàn)遞減的趨勢。

同時(shí)我們也發(fā)現(xiàn),像黃浦、靜安這樣的中心城區(qū)人口已經(jīng)不是最多的了,因?yàn)樵摬鸬亩疾鹆,這個(gè)地方的人并多,而在楊浦、寶山這樣一些區(qū)域居住人口比較更多。

居住環(huán)境

接下來,我們想看看他們的居住環(huán)境怎么樣?

我們把人口分布和上海760萬套住房做了空間匹配,可以來反映他們的居住情況。

我們得出這樣的數(shù)據(jù),上海居住條件最好的地方是新江灣城,大概0.8人每套,而且我們知道新江灣城大部分是140平以上的大戶型,這里其實(shí)每戶里面居住的人口是最少的。

上海居住人口密度最高的地方是提籃橋地區(qū),包括老城廂、老工房,這里每套住了8.1個(gè)人,我們也不知道他們怎么住進(jìn)去的,但是可想而知是他們的居住條件和環(huán)境。

我們算了一下,平均上海平均每套房住3.2人,這是符合我們常規(guī)認(rèn)知的。

營商環(huán)境

另外現(xiàn)在大家提得比較多的是“營商環(huán)境”,那我們來看看上海營商環(huán)境怎么樣?

利用工商數(shù)據(jù)庫做了這樣兩張圖,左邊是工商注冊企業(yè)的分布圖,由于各個(gè)區(qū)都有自己的企業(yè)的招商引資的政策,一些優(yōu)惠的條件,因此在注冊企業(yè)上是呈分散均勻的分布特征。

右邊這張圖是企業(yè)實(shí)際辦公地址,它更多的呈現(xiàn)極化的特征,集中在內(nèi)環(huán)以內(nèi),因?yàn)槠髽I(yè)想要一個(gè)好的辦公環(huán)境、好的設(shè)施、好的交通環(huán)境,大家都會把辦公樓選在更靠近市中心的區(qū)域。

現(xiàn)在大家知道上海要打造 “科創(chuàng)中心”這樣一個(gè)目標(biāo),我們看一下科創(chuàng)企業(yè)分布,我們測算了一下它的分離度,大概有65%的企業(yè)注冊地和經(jīng)營地不在一起,這是企業(yè)的市場行為選擇,跟規(guī)劃和政策引導(dǎo)可能都不太一樣。

這背后涉及到一個(gè)數(shù)據(jù),在整個(gè)服務(wù)行業(yè)里面金融、商務(wù)服務(wù)、科創(chuàng)信息類的企業(yè),他們對辦公的租金的承載力其實(shí)是不一樣的,我們一直說金融科技在一起,其實(shí)我們發(fā)現(xiàn)金融和科技他們對房租的承載其實(shí)是完全相反的兩個(gè)曲線,雖然看上去他們應(yīng)該在一起,但是現(xiàn)實(shí)把他們推得越來越遠(yuǎn),他們在空間分布上越來越遠(yuǎn)。

日常通勤

有了辦公,有了居住,我們看看上海人到底每天怎么上班的?

這張是我們通過手機(jī)信令畫出城市早高峰OD圖。

因?yàn)樯虾J且粋(gè)多中心城市結(jié)構(gòu),除了中心城區(qū)有了一個(gè)聯(lián)系強(qiáng)度以外,中心城區(qū)和外圍新城、外圍新城之間都會有一些聯(lián)系,還有人從崇明島浦東、浦西來上班的情況。

這里分了幾個(gè)案例,第一個(gè)是人民廣場和陸家嘴,這兩個(gè)地方是上海市比較重要的城市中心,其實(shí)也是一個(gè)就業(yè)中心,工作在人民工廠和陸家嘴這些人他們在哪里居?

我們發(fā)現(xiàn)輻射的范圍非常廣,浦東浦西內(nèi)環(huán)、外環(huán)以外都有他們的居住點(diǎn),這些人每天往返在城市中心和外圍區(qū)域。

另外我們選擇了兩個(gè)區(qū),一個(gè)是大寧,一個(gè)是江灣城,在這里工作的人他的居住限定在了一定的地域范圍內(nèi),由于城市副中心能級并沒有那么高,這里工作的人都分布在地鐵沿線和周邊臨近的一些區(qū)域。

有了這樣一些分布和分析,我們可以測算出,上海人平均每天出行上班要花多長時(shí)間,和花多長距離。

最遠(yuǎn)的是世紀(jì)公園和虹橋商務(wù)區(qū),通勤距離超過13公里,最近的大連路、大寧這些6公里不到,上海市平均的通勤距離大概是10公里左右。

共享單車

我們再來討論一下現(xiàn)在比較火的共享單車,我們說共享單車改變了我們的生活,有什么改變?

我們拿到摩拜的數(shù)據(jù),我們?nèi)×嗣總(gè)用戶在騎行過程中的騎行軌跡,我們看到有些人在一個(gè)區(qū)域內(nèi)騎行活動,有些人可能會跨區(qū)域分別在不同區(qū)域騎行活動。

說說共享單車對我們的生活有什么影響,這里我們拿共享單車之前和共享單車之后租房的價(jià)格和它離地鐵站的距離之間的關(guān)系,畫了一個(gè)曲線。

我們發(fā)現(xiàn)在共享單車之前2014、2015年之前市場對地鐵房有明確的概念,900米以外已經(jīng)不再劃定為地鐵房,它的租金會呈斷崖式的下跌。

而在共享單車之后,這個(gè)距離增加到了1600米,因?yàn)橄嗤瑫r(shí)間人騎車可以達(dá)到距離更遠(yuǎn),所以市場上面把地鐵1600米范圍內(nèi)全部劃定為了地鐵房,所以共享單車在給我們帶來方便的同時(shí),也讓大家承擔(dān)了更高的房租和更高的生活成本。

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