文/巴九靈（微信公眾號(hào)：吳曉波頻道）
道路交通太堵、空氣質(zhì)量太差、生活成本太高，歸結(jié)到底，大家常得出一個(gè)結(jié)論：中國(guó)大城市人口太多了。
今天，我們要唱一個(gè)反調(diào)：和其他國(guó)家相比，中國(guó)大城市的人口，并不能說(shuō)太多。我們用“齊夫定律”來(lái)說(shuō)明。
齊夫定律
在某一個(gè)領(lǐng)域中，排名和規(guī)模可以用一個(gè)數(shù)字說(shuō)明，“1/N”，你排名第幾，你的數(shù)量就是第一名的1/N，比如第二名是第一名的1/2，第三名是第一名的1/3，以此類(lèi)推。
這個(gè)規(guī)律，最早是從語(yǔ)言中發(fā)現(xiàn)的。美國(guó)一所常春藤大學(xué)布朗大學(xué)在60年代初創(chuàng)立一個(gè)英語(yǔ)的語(yǔ)料庫(kù)，收集了500篇單篇超過(guò)2000單詞的經(jīng)典文章，用來(lái)研究英語(yǔ)的使用規(guī)律。
研究人員一分析，發(fā)現(xiàn)這些文章中出現(xiàn)頻次最高的三個(gè)單詞是“the”“of”“and”，相當(dāng)于漢語(yǔ)的“那”“的”“和”，分別出現(xiàn)了69971次、36411次、28852次，第二名是第一名的一半左右，第三名則接近第一名的1/3，后面456789到幾百名，都接近于這種比例。
后來(lái)，大家又發(fā)現(xiàn)齊夫定律是一個(gè)常見(jiàn)于生活中的現(xiàn)象。除了語(yǔ)言之外，還有很多例子也都符合，比如很多行業(yè)中企業(yè)的營(yíng)業(yè)規(guī)模、收入排名等，很多完成了城市化國(guó)家的城市人口，也符合這個(gè)定律。
01
我們先來(lái)看發(fā)達(dá)國(guó)家中兩個(gè)人口過(guò)億的國(guó)家，美國(guó)和日本。
美國(guó)人口最多的城市，是紐約，其次是洛杉磯和芝加哥，紐約的人口分別是另外兩個(gè)城市的2.1倍和3.2倍,再次是休斯頓、菲尼克斯和費(fèi)城，分別是3.7、5.2、5.4倍，非常完美地體現(xiàn)了齊夫定律。
日本，也差不多，東京人口相當(dāng)于后面幾位的2.3、3.2、3.8、4.5、5.6倍。
這里要特別說(shuō)明一下，很多城市排行榜會(huì)說(shuō)東京人口有3000萬(wàn)之巨，這是一個(gè)誤解，和日本的行政區(qū)劃有關(guān)。
日本的一級(jí)行政區(qū)有47個(gè)，分為四種，共有1都、1道、2府、43縣，都道府縣的級(jí)別相當(dāng)于中國(guó)的省、直轄市、自治區(qū)或特別行政區(qū)。在這都道府縣的級(jí)別下面，才是二級(jí)行政區(qū)的市。
作為一個(gè)都，東京都的人口是1350.73萬(wàn)，作為一個(gè)都下面的市，東京市區(qū)共863萬(wàn)人。而我們所說(shuō)的3000多萬(wàn)人，是指圍繞在東京附近的整個(gè)城市圈的總?cè)丝�。整個(gè)城市圈是由4個(gè)一級(jí)行政區(qū)構(gòu)成的，人口當(dāng)然就特別多了。這就相當(dāng)于說(shuō)長(zhǎng)三角城市群有1.5億人口一樣。
02
看完了人口過(guò)億的，我們?cè)賮?lái)看人口在千萬(wàn)級(jí)別的發(fā)達(dá)國(guó)家：英國(guó)、德國(guó)、法國(guó)。
英國(guó)有點(diǎn)特別，大倫敦地區(qū)相當(dāng)于日本的環(huán)東京城市群。
最中心的倫敦市才巴掌大的地方，人口剛剛過(guò)萬(wàn)。倫敦市加上周邊的20多個(gè)幾十萬(wàn)人的市，組成了大倫敦，在行政區(qū)劃上是被作為一個(gè)整體的，有800萬(wàn)人，遠(yuǎn)超本國(guó)其他城市。英國(guó)的倫敦實(shí)在太大，如果拿掉它，后面的城市分布就非常符合“齊夫定律”。
另外兩個(gè)國(guó)家，德國(guó)和法國(guó)，沒(méi)有大倫敦區(qū)這種bug級(jí)城市，就能一眼看出“齊夫定律”了。
03
我們?cè)倩仡^來(lái)看中國(guó)的城市。
按照單個(gè)城市來(lái)看，中國(guó)城市人口的分布，很不“齊夫”。
人口最多的重慶，面積特別大，都趕得上一個(gè)省份了，人口也多，有2800多萬(wàn)。然后是上海2400+萬(wàn)，北京2100+萬(wàn)，成都約1600萬(wàn)，天津1500+萬(wàn)，廣州1400+萬(wàn)等等，過(guò)千萬(wàn)的就有14個(gè)，500-1000萬(wàn)的更是好幾十個(gè)。
（數(shù)據(jù)來(lái)源：國(guó)家統(tǒng)計(jì)局和各城市統(tǒng)計(jì)公報(bào)數(shù)據(jù)）
但如果我們用城市群的角度去看，就相對(duì)有規(guī)律一些了。
中國(guó)未來(lái)的城市格局，大家也都很清楚了，大方向就是3+X，即三個(gè)大的城市群，加上次一級(jí)規(guī)模的城市群，比如武漢、鄭州、成都、重慶、西安。
長(zhǎng)三角城市群，人口1.5億
京津冀城市群，人口1.1億
珠三角城市群，人口8000萬(wàn)
如果把武漢、鄭州、成都、重慶、西安附近的城市周?chē)燮饋?lái)，人口則大多在3000-5000萬(wàn)人。
一個(gè)地區(qū)整體城市化程度伴隨著人口集聚同步進(jìn)行，這一點(diǎn)最直接的體現(xiàn)，就是公共交通線路。
下面這張圖是一張中國(guó)市政公交系統(tǒng)的連通圖，我們可以看到，在中國(guó)的地圖上，長(zhǎng)三角、珠三角、京津冀這三塊地方是中國(guó)城市化水平最高、人口流入最多、也是公共交通線路最多的。
（圖片來(lái)源：Chinese Bus System網(wǎng)站）
我們?cè)僬归_(kāi)一點(diǎn)，可以發(fā)現(xiàn)，珠三角雖然在這三個(gè)城市群中人口最少，但城市之間的聯(lián)系最為緊密，城市與城市之間的公共交通基本連接成網(wǎng)。這是因?yàn)橹槿窃谥袊?guó)區(qū)域性城鎮(zhèn)化率的水平最高，達(dá)到了84%,直接就體現(xiàn)在彌補(bǔ)整個(gè)地區(qū)的公共交通系統(tǒng)上。
長(zhǎng)三角方面，城市化率，上海88%，浙江省65.8%,江蘇申65.2%，都比較高，因此可以看到至少在核心城市的周?chē)�，公交系統(tǒng)已經(jīng)密布成小網(wǎng)，而上海與附近的蘇州實(shí)際上已經(jīng)連在一起。而上海與浙江、江蘇內(nèi)部南京與蘇州之間、浙江內(nèi)部杭州與寧波之間的公共交通聯(lián)通則還有待于進(jìn)一步加強(qiáng)。
新近加入長(zhǎng)三角的的安徽，城市化率不高，47.9%，在這張圖上體現(xiàn)出來(lái)的，與其他三個(gè)省級(jí)區(qū)域的聯(lián)系也比較稀疏。
在京津冀，則還是北京和天津大小雙核的事，兩地的城市率極高，內(nèi)部的公交也無(wú)比發(fā)達(dá)，對(duì)外的輻射和連接則不甚了了。
再放眼到全國(guó)其他城市群，更是如此，在單個(gè)城市的周?chē)芙M成一個(gè)小網(wǎng)，但小網(wǎng)與小網(wǎng)之間，基本沒(méi)有互動(dòng)。這就是為什么中原地區(qū)500萬(wàn)乃至1000萬(wàn)人口以上的城市眾多，卻難以真正體現(xiàn)人多力量大的原因之一。
京津冀
長(zhǎng)三角
珠三角
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（圖片來(lái)源：Chinese Bus System網(wǎng)站）
在一個(gè)國(guó)家城市化率達(dá)到30%時(shí)，農(nóng)村人口涌入城市。這是一種潮水漫灌式的全面“入侵”，所有人都往城市遷移，不管大城市還是小城市。而當(dāng)城市化達(dá)到50%左右，人口遷移的主要流向則變?yōu)樾〕鞘邢虼蟪鞘羞w移。
這是一種理性選擇，背后是一種規(guī)律性的力量，把人口聚集到一起，就像上面圖片中不斷跨城市連接成網(wǎng)的公交線路一樣。這是一種人口集聚效應(yīng)，從經(jīng)濟(jì)發(fā)展和創(chuàng)新效率的角度而言，它能帶來(lái)明顯的基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模化成本的降低和知識(shí)外溢。
美國(guó)從1940年到2010年的70年里，大都市人口的數(shù)量從50.9%增加到了83.7%。日本在過(guò)去的70年里，已經(jīng)有一半左右的人生活在3個(gè)大的都市圈里，在2015年日本的前四大城市占全國(guó)人口的比例達(dá)到了51.5%。韓國(guó)這個(gè)比例是37%，英國(guó)是24.9%，法國(guó)是22.6%，美國(guó)是14.7%。
中國(guó)前四大城市在全國(guó)人口的占比不到10%，三大城市群的人口占比也僅有1/4。
因?yàn)榉N種原因，或許北京的人口負(fù)擔(dān)接近于它的極限，但從整體而言，中國(guó)大城市的人口其實(shí)真的還不夠多，城市群之間的輻射、互動(dòng)、一體化也還有大幅度提升的空間，兩者互為因果。