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【注释】
[1]本研究地域范围是上海与周边长三角城市，包括江苏省南京、苏州、无锡、常州、镇江、扬州、泰州、南通8个地级市，浙江省杭州、宁波、湖州、嘉兴、绍兴、舟山、台州7个地级市。基础数据采用上述16个城市范围内中国联通匿名手机信令数据，包括了4G、3G、2G用户。数据时间为2017年11月整月，共连续22个工作日和8个休息日。以一个月内以夜间驻留时间最长且驻留天数不低于16天的位置作为该用户的居住地。以日间驻留时间最长且停留天数不低于11天的空间位置作为该用户的工作地。由上述规则识别出居住地、工作地的用户，还需要满足工作日内每日均往返居住地、工作地之间通勤。在16个城市范围内计算得到了24 697 466常住手机用户，与常住人口比值约为23%。其中识别出5 688 488个中长距离通勤者的居住地和工作地。
[2]此处将上海外环线以内的街道（镇）以及主体部分在外环线以内的街道（镇）的行政范围作为上海中心城区。
[3]日本通勤率的计算方法是以从某外围城镇到中心城市的流入通勤人数与该外围城镇的常住人口数量的比值。将通勤率定义为：
其中，ICR为流入通勤率，IP为从某外围城镇到中心城市的流入通勤人数，MP为该外围城镇的常住人口数量；OCR为流出通勤率，OP为从中心城市到该外围城镇的流出通勤人口数，以1.5%通勤率划分标准（金本良嗣等，2002）。本研究考虑流入通勤率和流出通勤率两个方面。流入通勤人数、流出通勤人数均使用手机信令数据识别得到的通勤者数量。MP也是用从同一批手机信令数据识别出居住地在该城镇的手机用户数量代替。由于两者都是从同一批手机信令数据中推算的常住用户、通勤用户，两者比值与日本通勤率计算指标基本一致。