本报告由百度地图慧眼与清华大学建筑学院人居环境信息实验室联合研究发布，合作双方发挥各自在时空大数据分析研究领域的资源、技术优势，形成一系列在城乡规划行业中具有前瞻性的研究成果，并不断促进研究成果的转化与应用。双方协作研究的领域涵盖城镇化发展动态监测与预测、城市空间分析评估与模拟、城市空间决策支持与咨询、人工智能与城市智慧管理、国土空间规划新技术探索等。
本文作者：龙瀛、马爽、董其乐、项雯怡、阚长城引言探究城市人口的变化规律，是认识城市、顺应城市发展的基础。“百度慧眼”用大数据告诉您，目前中国所有实体城市（基本上认为是城镇居民点）的常住人口变化情况，看看哪些实体城市人口正在流失。本文借助百度地图慧眼提供的年11月、年11月中国常住人口数据，以及年11月、年11月中国就业地人口数据（常住就业人口基于过去6个月行为挖掘），探究中国所有城市的常住人口变化，识别中国哪些城市是人口变化视角的收缩城市，收缩程度如何以及解析收缩城市的就业人口变化。本文结论部分中所提及的城市，均指实体城市。请读者注意，实体城市不是行*意义的城市，而是实体地域的城市（即具有一定规模的连续的城镇建设用地构成的居民点）。
百度慧眼”数据是什么，为什么要用“百度慧眼”数据识别收缩城市？
百度地图日均位置服务请求次数已经超过亿次，月活硬件设备数达到11亿，涵盖全国主要省、市、区县级行*区划。百度慧眼整合去隐私化的位置、POI等多源数据，提取位置属性、时间分布等上百个特征，基于人工智能技术挖掘得到精度高、覆盖广的居住和就业人口。（注：相关数据处理各环节均匿名化，各环节及输出均不涉及个体隐私）在以往的人口研究中，百度慧眼数据的可靠性得到了多次验证。例如，青岛规划设计研究院通过选取20个居住小区的走访调查，对统计年鉴数据与百度数据进行总量对比，并结合比重差来分析百度人口与年鉴人口的分布差异，从而验证了百度慧眼数据的准确性（点击查看原文）。
宁波市规划局对比了封闭管理的宁波工程学院（杭州湾汽车学院）校教务处提供的学生统计数据得出，百度慧眼大数据在总的人口数据上偏差仅为1.46%，在人口位置定位和人口画像上和学校真实情况基本相符（点击查看原文）。同济大学建筑与城市规划学院空间分析和决策支持实验室通过对百度慧眼数据、手机信令数据、传统调查数据结果的横向比较，发现百度慧眼数据与手机信令数据在各统计单元内具有更高的一致性（点击查看原文）。百度慧眼天津规划院联合创新实验室将百度慧眼提取的职住及通勤信息与天津城市规划设计研究院获取的天津市年1%样本的居民出行调查数据进行指标对比分析，发现两组的相关性达到0.8，距离分布曲线拟合度较好（点击查看原文）。
什么是实体城市，为什么要基于实体城市研究城市常住人口变化？
对城市地域概念的理解，我们可以分为三种：城市行*地域、城市实体地域和城市功能地域。城市行*地域指城市管辖权对应的空间范围。城市实体地域则指城市中城镇型的城市空间。我国城市的统计工作及其他各项工作，一般是以行*地域为基础开展的。然而，我们并不能简单的利用行*城市作为研究城市常住人口变化和识别收缩城市的边界。北京大学周一星教授曾指出，中国城市的行*范围和实体范围相差太大。比如北京市辖区范围是平方公里，但其中三分之二是山地，包括西面太行山及北面燕山。北京主城范围大体上就是到五环外多一些。县城虽然在行*上不属于城市，但也有自己的公共服务设施、基础设施和*府大规模用地，也应当判定为城市(图1)。此外，由于行*城市的边界经常变动，对于城市常住人口变化和识别收缩城市的研究，应该基于实体城市而非行*城市。因此龙瀛老师团队利用全国城镇建设用地识别出了包括县城在内的个实体城市。在ArcGIS平台将城镇建设用地与全国社区边界进行叠加分析，确定每个社区内的城镇建设用地比例，龙瀛老师团队认为超过一定建设用地比例的社区则为城市实体地域的候选区，练成片并超过一定面积规模的实体地域则为城市实体地域并形成一个实体城市；具体指标：为城镇建设用地比例占社区面积40%以上且连成片的实体地域总面积≥5km2），并对全部面积大于10km2的实体城市进行命名（当设区的市同一个区有多个实体城市时，分别命名为区加编号，例如北京市顺义区1、北京市顺义区2、北京市房山区1、北京市房山区2，如图1所示）。在这个基础上结合了“百度慧眼”数据，观察常住人口在实体城市内的变化情况（详见BCL北京城市实验室：