基于居民活動特征的上海郊區城鎮圈空間組織研究*

鈕心毅 李志鵬 NIU Xinyi,LI Zhipeng

0 引言

城鎮空間組織是對區域內城鎮各要素進行統籌安排、空間布局，優化配置的過程。合理的城鎮空間組織能夠優化生活服務、產業布局，是實現可持續發展的有效途徑?！渡虾Ｊ谐鞘锌傮w規劃（2017—2035年）》（以下簡稱“上海2035”）首次提出郊區城鎮圈的空間組織模式。不同于傳統的層級式空間組織方式，城鎮圈是一種扁平化、網絡化、均等化的城鎮空間組織結構，以若干相鄰城鎮統籌作為郊區空間組織和資源配置的基本單元，實現郊區功能互補、設施共享的規劃目標[1]。城鎮圈劃分并不拘泥于行政層級，“上海2035”中共設置了24個城鎮圈，其中構建了部分跨行政區劃的城鎮圈。2020年自然資源部頒布的《市縣國土空間總體規劃技術指南》中進一步將城鎮圈納入市縣國土空間總體規劃的編制內容，提出“城鎮圈是半小時通勤圈、是空間組織和資源配置的基本單元”，城鎮密集地區的市總體規劃要提出跨行政區域的城鎮圈協同，體現城鄉融合和跨區域公共服務均等化。對城鎮圈空間組織的深入研究已經成為國土空間總體規劃的現實需求。

從當前國土空間總體規劃中的城鎮圈規劃編制要求來看，城鎮圈規劃可歸納為兩個目標：一是實現跨城鎮的公共服務共享，實現公共服務的均等化；二是協調跨城鎮產業布局，促進圈內職住平衡?！吧虾?035”和各區總體規劃均提出城鎮圈不應拘泥于行政層級的限制，應實現統籌布局高等級公共服務設施，并將城鎮圈內職住平衡指數納入規劃核心指標。從上述兩類目標可以認識到，城鎮圈空間組織直接體現為居民跨鎮公共服務和居民跨鎮就業通勤兩種類型的空間組織，但尚缺少有效的測度方法。

隨著基于功能聯系的區域空間結構理論的發展，功能聯系及網絡分析方法已經被廣泛運用于分析和解釋區域空間結構的研究領域。眾多研究從城鎮之間的企業組織、交通網絡、信息流等多種功能聯系網絡，揭示城際空間組織的網絡模式特征[2]。其中，人員流動體現的功能聯系網絡已經成為區域空間結構研究主流視角之一。通過特定的時空特征識別人員流動的目的，城鎮之間的人員流動可以細分為通勤、商務等不同類型的功能流，用于分析不同類型的城鎮功能聯系[3-5]。功能聯系研究最初集中在全國和城市群等尺度，隨著特大城市內部的空間結構越來越復雜，愈發呈現出網絡化特征，功能聯系網絡方法也逐漸被用于測度市域尺度的空間結構[6-7]。城鎮圈空間組織特征可以通過居民跨鎮使用公共服務、居民跨鎮就業通勤兩種類型的空間組織體現，基于居民活動的功能聯系網絡能用于測度城鎮圈空間組織的成效。

量化認識城鎮圈空間組織成效能更好地支持城鎮圈規劃的編制、實施監測和評估。如依據居民活動的時空特征，使用功能聯系分析方法，量化測算居民跨鎮使用公共服務和跨鎮就業通勤兩種功能聯系特征，從而量化探知城鎮圈的兩種功能空間組織的成效，為城鎮圈規劃的實施監測和評估提供技術支持。本文以上海郊區城鎮圈為研究對象，從居民活動特征量化測度當前城鎮圈空間組織特征，比較“上海2035”中的城鎮圈規劃目標與現實城鎮功能聯系特征的差異，以期進一步提出具有針對性的規劃建議。

1 數據和方法

1.1 研究框架

1.1.1 空間單元與居民活動測度

以上海市域為研究范圍，采用“主城區—鎮”的空間單元劃分方式，將“上海2035”劃定的主城區作為一個獨立單元，主城區外的112個鎮均作為獨立單元。“主城區—鎮”的空間單元劃分方式能較好地反映上海市域空間組織的基本原則。

手機信令數據是能較好地表達居民活動特征的時空大數據，能夠表征居民出行活動，進而測度空間關聯強度，已經在城市群、都市圈、城市內部等不同尺度的空間結構和空間組織研究中得到廣泛應用[8-10]。從特定的時空規則可以識別活動目的，由此得出不同類型的功能聯系[11]。本文通過居民活動時空特征，將上海市域的居民出行活動分為通勤出行和非通勤出行兩種活動類型。以工作日居民往返職住地的通勤出行作為“居住—就業”的跨鎮通勤功能聯系，用以測度城鎮圈的跨鎮就業通勤空間組織特征。以休息日的居民非通勤出行作為“居住—游憩”的跨鎮非通勤功能聯系，用以測度城鎮圈的跨鎮使用公共服務空間組織特征。通過跨鎮通勤、非通勤兩種功能聯系，測度上海城鎮圈空間組織成效。

1.1.2 研究方法

采用跨鎮活動網絡特征、圈內跨鎮活動平衡度兩個方法。跨鎮活動網絡特征用以探知現狀實際居民活動的城鎮圈空間組織模式，圈內跨鎮活動平衡度則評估既有城鎮圈規劃空間組織成效。

（1）跨鎮活動網絡特征從通勤和非通勤跨鎮功能聯系形成的網絡中，按網絡流向流量特征進行組群劃分，分別以兩種功能聯系的緊密程度測度現狀空間組織網絡特征。由于“扁平化、網絡化”是城鎮圈的規劃導向，借助網絡分析方法來探知現狀空間組織模式是貼合規劃導向及現實特征的研究途徑。現狀空間組織模式能夠反映居民活動的主要影響因素，通過進一步與既定規劃城鎮圈進行比較，得出城鎮圈規劃對居民活動空間組織的匹配程度。

（2）圈內跨鎮活動平衡度依據“上海2035”中的規劃城鎮圈劃定，評估規劃中的城鎮圈職住平衡和公共服務自足的實現程度，進而評估城鎮圈規劃的實施成效。結合實際情況，城鎮圈之間獨立性程度的差異也能夠揭示城鎮圈規劃的主導影響因素。通過兩種居民活動的圈內跨鎮平衡度的整體性差異反映城鎮圈細分規劃目標的成效差異，為后續政策優化提供參考建議。

1.2 基礎數據和數據處理

采用2019年12月整月的中國聯通手機信令數據，利用手機信令數據識別每個用戶的每日夜間和日間最長時間停留地，累計天數最多的夜間最長時間停留地被識別為居住地，累計工作日天數最多的日間最長時間停留地被識別為工作地?！爸鞒菂^—鎮”的兩級空間單元作為匯總統計基本單元，建立跨鎮通勤OD矩陣，形成跨鎮通勤網絡（見圖1-圖2）。休息日居民跨鎮出行并在非工作地位置停留30 min以上的位置可以被識別為非通勤目的地，仍以“主城區—鎮”為匯總統計基本單元，通過計算各單元之間的“居住地—非通勤目的地”總出行規模，建立跨鎮非通勤OD矩陣，形成跨鎮非通勤網絡（見圖3-圖4）。2019年12月，上海郊區城鎮形成70.11萬人（以聯通用戶人數計，下同）的跨鎮通勤聯系、1 673.95萬人次的跨鎮非通勤聯系。

圖1 手機信令數據得到居民跨鎮通勤網絡Fig.1 Network of residents' inter-town commuting trips by mobile phone signaling data

圖2 手機信令數據得到的剔除主城區的居民跨鎮通勤網絡Fig.2 Network of residents' inter-town commuting trips excluding the downtown by mobile phone signaling data

圖3 手機信令數據得到的居民跨鎮非通勤網絡Fig.3 Network of residents' inter-town noncommuting trips by mobile phone signaling data

圖4 手機信令數據得到的剔除主城區的居民跨鎮非通勤網絡Fig.4 Network of residents' inter-town non-commuting trips excluding the downtown by mobile phone signaling data

2 基于跨鎮活動網絡特征的城鎮圈空間組織探知

2.1 使用Louvain社區發現算法探知跨鎮活動網絡特征

社區發現算法是網絡分析中將復雜網絡劃分為若干個組群的聚類算法，基本劃分原則是使組群內節點聯系盡量緊密，組群間節點聯系盡量稀疏。作為社區發現算法中最常用的算法之一，Louvain社區發現算法是一種在不預設組群分組數量的情況下，以模塊度優化為迭代原則，以邊的權重來衡量節點間聯系緊密程度的自下而上的層次分組方法[12]。在人員流動表征的城市網絡中，反映城市間的聯系緊密程度的指標應是城市間的人員流動規模。由于算法規則與學理概念較為適配，Louvain社區發現算法已經被廣泛運用于人員流動表征的城市網絡研究[13-14]。

使用Louvain社區發現算法，跨鎮通勤和跨鎮非通勤網絡分別劃分為若干個組群，劃分結果反映居民跨鎮活動的實際交互狀態。模塊度是衡量Louvain社區發現算法劃分質量的指標，模塊度越高說明組群劃分越符合“內緊外松”的特征，分組質量越好。模塊度最優的最終迭代結果被視為基于居民活動網絡的最佳分組結果。在功能聯系網絡的視角下，可以將城鎮圈規劃視為一種人為劃定分組的結果，也可以計算相應的跨鎮通勤和非通勤網絡的模塊度。將Louvain社區發現算法得出的最佳分組結果與城鎮圈規劃進行模塊度值的比較，可以量化比較兩者的城鎮空間組織模式差異。

2.2 由Louvain社區發現算法得到的跨鎮通勤和非通勤網絡的空間組織特征

使用Louvain社區發現算法得出的結果表明，跨鎮通勤網絡和非通勤網絡的組群劃分高度相似，但都與既定城鎮圈規劃存在較為明顯的差別。在模塊度上，跨鎮通勤網絡的組群劃分模塊度為0.353，按既定城鎮圈得到的模塊度為0.142；跨鎮非通勤網絡的組群劃分模塊度為0.274，按既定城鎮圈得到的模塊度為0.112。無論是跨鎮通勤網絡還是跨鎮非通勤網絡，組群劃分的模塊度都明顯高于既定城鎮圈的模塊度，表明城鎮圈規劃并未完全吻合實際的居民活動特征。

使用Louvain社區發現算法得出的組群空間分布方面，上海市域的跨鎮通勤網絡被劃分為主城區、嘉定、青浦、松江、金山—奉賢、南匯、崇明7個組群（見圖5），上海市域跨鎮非通勤網絡被劃分為主城區、嘉定、青浦、松江、金山、奉賢、南匯、崇明8個組群（見圖6）。總體來說，通勤組群劃分與非通勤組群劃分結果基本一致，都與區級行政區劃基本吻合。對比居民跨鎮通勤網絡和居民跨鎮非通勤網絡可以發現，通勤與非通勤的劃分結果基本能體現居民活動網絡的集聚特征。例如，浦江鎮、月浦鎮、羅店鎮、唐鎮、曹路鎮、合慶鎮等上海主城區周邊的城鎮，均與主城區存在高強度的功能聯系，同時又與其他郊區城鎮的功能聯系較弱，因此被Louvain社區發現算法歸為主城區組群。嘉定、青浦、松江、奉賢、南匯等新城，以及金山濱海和崇明城橋地區雖然與主城區存在高強度的功能聯系，但也與同一區級行政邊界內的其他城鎮形成緊密的功能聯系，尤其是發展程度較好的嘉定、青浦、松江區范圍內已經形成明顯的多中心網絡狀結構。同時，除了與主城區相關的功能聯系，基本不存在跨越區級行政邊界的高強度功能聯系。這表明，上海郊區功能網絡表現出“區內聯系緊密、區界制約明顯”的特征，組群劃分結果也充分體現了這一特征。

圖5 Louvain社區發現算法得到的跨鎮通勤網絡組群劃分結果Fig.5 Community detection results of inter-town commuting network by Louvain algorithm

圖6 Louvain社區發現算法得到的跨鎮非通勤網絡組群劃分結果Fig.6 Community detection results of inter-town non-commuting network by Louvain algorithm

跨鎮通勤和非通勤網絡的組群邊界都與區級行政區劃基本吻合，說明居民通勤和非通勤活動受到區界明顯制約，主要集中在區界范圍之內，跨區出行的比例并不高。值得強調的是，2009年原南匯區被撤并入浦東新區，但原南匯區的行政區劃仍然深刻影響著居民活動，主城區組群和南匯組群的北側分界線與原南匯區的區界吻合。

城鎮圈空間組織目標是打破社會資源按“區—鎮”層級化配置的傳統模式，“上海2035”提出城鎮圈不應拘泥于行政等級和行政邊界，跨區空間組織將成為常見的組織形式。然而，基于跨鎮活動網絡特征得出的空間組織仍與區級行政區劃基本一致，這與城鎮群規劃的設想有顯著差異。例如，松江區泖港鎮和金山區朱涇鎮是空間相鄰、功能類型互補的跨區界城鎮組合，在城鎮圈規劃中被統一納入朱涇城鎮圈，但事實上按照居民跨鎮通勤網絡、跨鎮非通勤網絡的特征，Louvain社區發現算法將兩者分別歸入不同組群，表明彼此并未形成緊密的通勤和非通勤聯系。這說明區級行政區劃是影響居民活動網絡的主導因素。同時，在組群劃分上，同一區級行政區劃內的城鎮基本屬于同一組群，表明鎮級邊界所表征的因素并不對居民活動產生明顯的限制作用，居民在區級邊界內能夠較為自由地進行通勤或非通勤活動，核心鎮和中心鎮并未形成獨立的居民活動中心。

3 基于圈內跨鎮活動平衡度的鎮空間組織探知

3.1 使用改進的獨立指數測度圈內跨鎮活動平衡度

圈內職住平衡和公共服務自足是城鎮圈的主要規劃目標，因此居住地和活動地均在同一城鎮圈內的居民被視為實現居民活動的圈內平衡。本文通過改進的獨立指數來監測圈內跨鎮活動獨立性的實施程度。Cervero[15]提出獨立指數的本意是在給定范圍內本地職住人數與外來就業和外出就業人數之和的比值。比值越高表明職住平衡的程度越高，居民活動的自足性越好，對應的計算公式如下：

式中：IndependenceIndex表示獨立指數；Tripwithin表示本地職住人數；Tripin表示在外地居住但在本地工作的人數；Tripout表示在本地居住但在外地工作的人數。

由于城鎮圈承認了跨鎮活動的必要性，統籌圈內資源配置必須有跨鎮活動支持。由于同一鎮內職住的居民一定被包含在城鎮圈范圍內，當城鎮圈內的跨鎮聯系并不緊密時，獨立指數的計算結果仍然較高，從而會得出圈內活動比例高、城鎮圈實施效果好的錯誤結論。因此在計算獨立指數時需要進行一定改進，剔除職住地都在同一城鎮內的居民，直接使用跨鎮居民活動的功能聯系規模。

本文采用改進的獨立指數測度城鎮圈的圈內跨鎮活動平衡度。具體做法是使用已經剔除同一鎮內職住地的跨鎮通勤網絡，計算既定城鎮圈的通勤獨立指數。采用類似方法，使用剔除居住地、非通勤出行目的地在同一鎮內的跨鎮非通勤網絡，計算既定城鎮圈的非通勤獨立指數。獨立指數越高意味著城鎮圈的獨立性越好，城鎮圈越能夠滿足圈內居民的跨鎮通勤和非通勤活動需求，居民活動越符合城鎮圈規劃的空間組織。

3.2 由改進的獨立指數得到的跨鎮圈內活動平衡度

比較城鎮圈之間的獨立指數差異，并結合城鎮圈的實際特征差異，可以探知居民活動圈內平衡的主要影響因素。總體來說，無論是通勤還是非通勤活動方面，新城引領的城鎮圈的獨立指數都普遍高于一般城鎮圈。在通勤獨立指數上（見圖7），嘉定、松江、奉賢和南匯新城引領的城鎮圈的通勤獨立指數較高，反映新城的產業發展普遍較好，已經形成就業中心。崇明城橋和長興城鎮圈的通勤獨立指數也較高，原因是崇明城橋和長興城鎮圈受長江阻隔，居民傾向于就近就業。其余既定城鎮圈的通勤獨立指數均較低，表明圈內自身的就業崗位供應能力不足，未能有效吸引當地居民。非通勤獨立指數方面（見圖8），計算結果表明，松江、嘉定、奉賢等發育較好的新城已經成為非通勤功能的地區中心，青浦新城、南匯新城、崇明城橋城鎮圈的非通勤獨立指數也較高。在非通勤獨立指數方面，新城引領的城鎮圈仍然普遍優于其他城鎮圈。

圖7 上海郊區城鎮圈的通勤獨立指數Fig.7 The commuting independence index of Shanghai suburb town circles

比較通勤獨立系數和非通勤獨立系數之間的整體性差異，可以探知職住平衡和公共服務自足兩種規劃目標的實現程度差異。結果表明，通勤獨立指數平均值為0.403，非通勤獨立指數平均值為0.196。經過SPSS成對樣本T檢驗，通勤獨立指數顯著高于非通勤獨立指數。這表明城鎮圈的跨鎮通勤平衡度更高，跨鎮非通勤平衡度更低。相對而言，居民非通勤活動更不匹配規劃既定城鎮圈的空間組織。

3.3 綜合通勤、非通勤活動聯系的空間組織特征

通勤獨立指數和非通勤獨立指數實際上表征了城鎮圈的圈內通勤平衡和圈內非通勤平衡的實現程度，因此可以通過綜合衡量通勤和非通勤獨立指數，對城鎮圈進行類型劃分。具體方法是構建通勤和非通勤獨立指數的二維坐標系，分別以兩個指數平均值作為橫縱軸分割線，劃分為4個區域（見圖9）。結果顯示，城鎮圈的通勤獨立指數和非通勤指數存在相關性，24個城鎮圈基本被分為“高通勤獨立指數—高非通勤獨立指數”和“低通勤獨立指數—低非通勤獨立指數”兩類。第一類中除了長興城鎮圈外，均是新城、核心鎮引領的城鎮圈，第二類則是中心鎮引領的城鎮圈。這一結果表明通勤活動和非通勤活動很可能都受到制度性因素影響；同時也表明，與新城引領、核心鎮引領城鎮圈相比，中心鎮引領城鎮圈規劃實施成效明顯較差。

圖9 基于通勤與非通勤獨立指數的上海郊區城鎮圈類型劃分Fig.9 Classification of Shanghai suburb town circles based on the commuting independence index and the non-commuting independence index

4 對上海郊區城鎮圈規劃的優化策略和建議

4.1 優化策略

4.1.1 實施城鎮圈規劃要重視行政區劃所表征的制度性因素的作用

依據居民活動網絡的組群劃分結果與區級行政區劃高度重疊，表明制度性因素對居民通勤和非通勤活動均具有顯著影響。同一區級行政區劃內的城鎮基本屬于同一組群，表明除了新城之外，郊區的核心鎮和中心鎮并未形成規劃所期待的相對獨立的郊區居民活動集聚中心。

已有研究表明，上海的新城雖然已經成為郊區的通勤活動中心，但就業勢力范圍基本局限在本區的行政區劃范圍之內[16]。這與本文得出通勤網絡的組群劃分結果相符合。從非通勤網絡的組群劃分結果看，主城區和新城是郊區的非通勤活動中心，公共服務資源主要集中于主城區和新城。長久以來，公共服務供給受到行政等級的強烈影響，城鎮圈規劃的初衷就是打破層級化的公共服務資源的配置邏輯，通過統籌組織若干建制鎮的公共服務資源，以更精細的空間尺度適應扁平化、網絡化的空間組織導向。當前居民活動反映的空間組織模式與城鎮圈的規劃目標仍然有明顯差異。組群邊界與區級行政區劃高度重合，表明新城仍然是郊區居民活動的主要承載地，郊區的公共資源、公共服務、產業布局仍以區級行政區劃為空間組織的基本單元。因此，要落實“上海2035”提出的城鎮圈規劃，應重視區級行政區劃所代表的制度性因素的作用，充分厘清城鎮圈劃分模式與實際公共資源配置方式的關系。

4.1.2 實施城鎮圈規劃要更加重視公共服務資源的統籌配置

從城鎮圈的本意來說，城鎮圈空間組織實際更應關注平衡使用公共服務的非通勤活動。然而，各個城鎮圈的非通勤獨立指數普遍低于通勤獨立指數。這表明居民非通勤活動更加不符合規劃城鎮圈的空間組織，當前居民活動反映的通勤空間組織反而更加符合城鎮圈劃分。這表明公共服務資源的統籌配置是更為迫切的問題。

城鎮空間組織的形成受到個體決策和規劃干預的共同作用。從個體決策角度看，非通勤活動比通勤活動的出行成本彈性更大，居民更傾向于花費較大的出行成本前往新城或主城區獲得高等級的公共服務資源。從規劃干預角度看，通勤活動受到郊區城鎮產業布局的影響，企業選址和產業集聚存在不可改變的經濟規律，城市規劃能起到的引導、干預作用相對有限。相比之下，非通勤活動直接受到公共服務資源布局的影響，公共服務資源的空間配置是規劃布局直接作用的結果。城市規劃應該能夠更為有效地引導和組織非通勤活動。當前，上海郊區的非通勤活動更加不符合既定城鎮圈的規劃空間組織。這表明城鎮圈規劃實施中要更加重視對公共服務資源布局的規劃干預。

4.2 建議

在上述兩個優化策略導向下，市域范圍內跨行政區的城鎮圈、中心鎮引領的城鎮圈將是城鎮圈規劃優化調整的重點。

一是市域范圍內跨行政區的城鎮圈產業布局和公共服務配置。目前市域內跨行政區設置的城鎮圈有浦江—周浦—康橋—航頭、朱涇、亭林共3個。其中，浦江—周浦—康橋—航頭城鎮圈按跨鎮活動網絡特征已經進入主城區組群，公共服務、就業通勤會更多依托于主城區。朱涇、亭林城鎮圈屬于中心鎮引領的跨行政區城鎮圈，將會是受到區級行政區劃所代表的制度性因素影響最大的城鎮圈。在產業布局、高等級公共服務資源布局兩個方面加大對朱涇、亭林中心鎮投入，是實施上述兩個跨行政區城鎮圈規劃的必要保證。

二是中心鎮引領城鎮圈的高等級公共服務資源投入。中心鎮引領城鎮圈的非通勤獨立指數較低，是因為中心鎮普遍尚未達到提供高等級公共服務的能力，與新城、核心鎮的差距明顯。實施城鎮圈規劃要更加重視公共服務資源的統籌配置，統籌配置的重點是長興、楓涇、安亭、奉城、海灣、惠南、羅店等中心鎮引領的城鎮圈。加大對長興、楓涇、安亭、奉城、海灣、惠南、羅店等中心鎮的教育、醫療、文化、體育設施投入，是實現促使中心鎮引領的城鎮圈形成的必要措施。

5 結論與討論

5.1 結論

本文使用手機信令數據測度居民通勤和非通勤活動特征，以上海城鎮圈為研究對象，以Louvain社區發現算法和改進的獨立指數方法探知上海郊區城鎮圈空間組織特征。對照“上海2035”中的城鎮圈規劃的空間組織，得出以下3點結論：

（1）居民通勤和非通勤網絡得出的社區組群與區級行政區劃一致。區級行政區劃是影響城鎮圈空間組織的重要因素，不僅影響公共服務的空間組織，也影響就業通勤的空間組織。區級行政區劃對城鎮圈空間組織的影響實際反映了制度性因素對居民跨鎮使用公共服務、跨鎮通勤的作用。

（2）將既定城鎮圈視為統計單元，居民的通勤活動平衡度相對更高，非通勤活動平衡度相對更低，表明既定城鎮圈規劃對居民通勤活動的空間組織的實現程度相對較高，對居民非通勤活動的空間組織實現程度相對較低。

（3）筆者認為，城鎮圈規劃實施要不拘泥于行政層級，促進公共服務和產業的扁平化、網絡化的空間布局，要重點關注行政區劃所體現的制度性因素的作用。當前的上海郊區城鎮圈規劃實施中應更加關注公共服務自足的實現程度，重視公共服務資源布局的統籌配置。

5.2 討論

上海的“十四五”規劃提出將加快建設上海市域內的嘉定、青浦、松江、奉賢、南匯五個新城，并為五個新城設立了建設長三角獨立的綜合性節點城市的發展目標。首先，獨立指數的測算結果表明，五個新城引領的城鎮圈的通勤和非通勤活動的平衡程度均較好，新城已經成為具有吸引力的區域性就業和公共服務中心。相比之下，非新城引領的城鎮圈通勤和非通勤獨立指數明顯偏低。這與城鎮圈缺少有影響力的中心鎮有關。其次，從居民通勤和非通勤網絡的社區組群劃分結果來看，區級行政區劃對居民活動有明顯影響，區界內部并未形成相互獨立的子組群。這也表明當前的中心鎮還難以承擔跨行政區域的功能組織作用。上海在建設新城的同時，也要注重發展中心鎮在區域協同發展方面的積極作用。中心鎮的良好發展能夠為居民提供更多的選擇，有助于突破行政區劃的限制作用；中心鎮的建設成效會與城鎮圈規劃實施成效密切相關。

當前，“健全國土空間動態監測評估預警和實施監管機制”已經成為國土空間規劃體系的基本要求。隨著城鎮圈寫入國土空間總體規劃內容，城鎮圈的規劃實施監測勢必成為規劃實施監測任務之一。由于城鎮圈空間組織體現為城鎮之間的通勤和非通勤兩種功能聯系，常規對建設用地規模、布局、用地性質等地物監測技術難以用于城鎮圈功能組織的監測。本文從測度居民跨鎮活動的時空特征出發，從城鎮圈的通勤活動和非通勤活動的空間組織入手，形成一種使用手機信令數據監測城鎮圈規劃實施的方法。本方法首先測算居民跨鎮通勤和非通勤功能聯系，接著使用Louvain社區發現算法探知功能聯系的網絡特征，使用改進的獨立指數測度功能聯系的平衡度特征，從兩種功能聯系的網絡特征和平衡度特征實現對城鎮圈規劃的實施監測?；谏虾３擎側Φ难芯勘砻鳎@一方法能夠有效展現居民活動的實際空間組織特征，能用于支持對城鎮圈規劃實施評估。由于手機信令數據的更新速度較快，能夠做到以月為單位的準實時監測，因此本方法能適用于國土空間總體規劃中城鎮圈規劃的持續性實施監測。