林文棋 蔡玉蘅 李 棟 孫小明 吳夢荷 馬 靚 段冰若

0 引言

在國家治理現(xiàn)代化的宏觀背景下，城市精細化治理成為治理現(xiàn)代化重要且緊迫的落腳點，城鄉(xiāng)規(guī)劃與管理也面臨深刻的變革。2015年，中央城市工作會議明確提出，要提高城市治理能力，著力解決城市病等突出問題。

近年來，國內(nèi)對城市病的研究較多，對城市病的表征類型和影響機制進行了深入的分析和闡述。交通擁堵嚴重、住房緊張/高房價、生態(tài)環(huán)境惡化、能源資源緊張、人口無序聚集、城市貧困等成為研究者普遍關(guān)注的城市病問題[1-5]。部分研究者從人口擁擠、交通擁堵、環(huán)境污染與風(fēng)險、住房貧困等方面建立指標體系，量化探究城市病的影響機制[2,5]。而相對而言，國外直接對城市病開展的研究較少。國外的城市量化研究，多為針對宜居、活力等特定目標，從不同專題視角構(gòu)建相應(yīng)的評估指標體系，開展統(tǒng)計分析、空間分析或?qū)Ρ确治龅?。Arpan Paul從住房、工作和收入、教育設(shè)施、醫(yī)療與社會服務(wù)、公共開放空間、交通設(shè)施、休閑與文化活動以及犯罪與安全8個維度構(gòu)建評估指標，對印度加爾各答的社區(qū)宜居性進行聚類分析[6]。Dongsheng Zhan等從城市安全、公共設(shè)施便捷性、自然環(huán)境、社會文化環(huán)境、便捷交通和環(huán)境健康6個維度建立城市宜居性評估指標體系，對中國40個主要城市進行總體評估，并利用地理回歸探測模型分析不同指標對公眾滿意度的影響貢獻度[7]。Chen Zeng等從密度、可達性、宜居性和多樣性4個維度，利用餐飲、購物、生活、旅游景點、娛樂休閑、教育培訓(xùn)、醫(yī)療、金融等谷歌設(shè)施點數(shù)據(jù)，對中國武漢和美國芝加哥的城市活力進行對比評估[8]。

無論是國內(nèi)學(xué)者的傳統(tǒng)城市病分析，還是國際上的城市宜居性評價，主要依賴于統(tǒng)計數(shù)據(jù)，調(diào)研和數(shù)據(jù)獲取難度大，評估周期長，因此基本上均為靜態(tài)評估，無法支持城市動態(tài)的運行管理決策。隨著社會大數(shù)據(jù)技術(shù)的高速發(fā)展，針對城市規(guī)劃實施及發(fā)展的動態(tài)、及時分析成為可能。《北京城市總體規(guī)劃（2016年—2035年）》發(fā)布，要求建立“一年一體檢、五年一評估”的常態(tài)化城市體檢機制。目前城市體檢工作已經(jīng)在北京全面展開。溫宗勇等針對北京市城市病治理，以“城市體檢”的工作方法，借助地理國情普查數(shù)據(jù)，對豐臺區(qū)公共服務(wù)設(shè)施、西城區(qū)月壇街道菜市場等進行試點評估，并利用步行指數(shù)方法對北京市各社區(qū)的生活便利度進行分析[9-11]。徐勤政等對北京大柵欄開展了街區(qū)尺度的老城更新調(diào)研，作為城市體檢的印證[12]。此外，在長春、廣州等地，針對城市總規(guī)開展了體檢評估機制研究和分析工作[13-14]。浙江建立了美麗縣城績效評估的“經(jīng)濟性、效益性、效率性、公平性、生態(tài)性”的5E體檢模型[15]。上海市以圖書館為例，對城市公共服務(wù)設(shè)施進行了體檢分析和規(guī)劃藥方建議[16]。

城市在發(fā)展過程中，不同子系統(tǒng)之間的關(guān)聯(lián)隨著時間的推移不斷發(fā)生變化。2015年，清華同衡首次提出城市體檢的概念[17]，指出在存量規(guī)劃時代，大數(shù)據(jù)是對城市問題進行體檢評估的重要輔助手段。同年，清華同衡以上海為例，不僅開展了靜態(tài)的城市體檢，還利用社會大數(shù)據(jù)屬性豐富、時間分辨率高、民生聯(lián)系密切等特性，在上海開展了城市體征動態(tài)監(jiān)測，更實時地監(jiān)測評估城市運行狀態(tài)，為政策優(yōu)化提供高效的工具支撐。本文以上海城市體征監(jiān)測為例，詳細介紹“城市體征動態(tài)監(jiān)測”的模式方法及主要成果。

圖1 城市體征動態(tài)監(jiān)測技術(shù)路線圖

1 技術(shù)路線

相較于傳統(tǒng)的城市規(guī)劃模式，“城市體征動態(tài)監(jiān)測”立足于對城市日常狀態(tài)的綜合監(jiān)測，從而評估城市發(fā)展的重點問題，總結(jié)重要發(fā)展趨勢，發(fā)現(xiàn)城市規(guī)律，輔助城市政府的日常管理，支撐核心的決策工作。動態(tài)監(jiān)測具有高時效性，多角度的評估也使得城市體征監(jiān)測更為復(fù)雜全面。

總體上，“城市體征動態(tài)監(jiān)測”分為4個階段（圖1）。一是通過政務(wù)數(shù)據(jù)和社會大數(shù)據(jù)等多源原始數(shù)據(jù)的清洗，從不同維度設(shè)計基礎(chǔ)指標，形成城市體征監(jiān)測指數(shù)體系；二是基于單項指數(shù)，對城市各街道及社區(qū)進行初步的體檢評價；三是針對各城市重點關(guān)注的、貼合民生的職住空間、產(chǎn)城融合、品質(zhì)提升等專題，開展專題動態(tài)評估；四是建立決策優(yōu)化模型，在政策措施單一場景或綜合場景下，通過決策模擬模型提供城市相應(yīng)要素變化后的結(jié)果模擬，從而實現(xiàn)量化比選和決策支持。

2 動態(tài)監(jiān)測指數(shù)體系構(gòu)建

首先，基于多源數(shù)據(jù)集基本情況，分別構(gòu)建各數(shù)據(jù)集下的基礎(chǔ)指標集，結(jié)合城市發(fā)展特點、體征監(jiān)測研究需要，參考體檢中指數(shù)的設(shè)定方式，構(gòu)建城市動態(tài)體征監(jiān)測多維指數(shù)體系。

2.1 構(gòu)建原則

中央城市工作會議指出，城市建設(shè)與發(fā)展應(yīng)該堅持以人為本。城市運行在一定程度上依賴于用地及設(shè)施對人群活動的承載能力；而反過來，城市用地及設(shè)施也在一定程度上影響人的行為模式。因此城市體征動態(tài)監(jiān)測指數(shù)體系的構(gòu)建遵循“人地協(xié)調(diào)、動靜結(jié)合”的原則（圖2）。

（1）人地協(xié)調(diào)。動態(tài)監(jiān)測過程中堅持以人為本，關(guān)注城市綜合承載能力，并表征居民活動、居民需求與用地特征、設(shè)施建設(shè)間的相互作用和相互影響。

（2）動靜結(jié)合。動態(tài)監(jiān)測是對城市復(fù)雜系統(tǒng)運行狀態(tài)的直觀反映，監(jiān)測指標的選取需要全面、準確、直觀，從不同層面、不同維度反映城市空間、人群行為的基本特征，動靜結(jié)合地對城市特征進行綜合刻畫。

圖2 城市體征動態(tài)監(jiān)測指標體系邏輯框架

2.2 動態(tài)監(jiān)測指數(shù)體系

對城市的動態(tài)評價指數(shù)的構(gòu)建已有相當(dāng)長一段時間的嘗試。美國波士頓市建立了基于城市部門行政效能的城市體征指數(shù)界面（Boston City Score），通過消防、教育等各部門的指標反饋，確定城市整體的公共安全、教育、健康、居民滿意度水平。但該指標只涉及城市政府部門的運行情況，缺乏對于城市內(nèi)部的人群活動以及城市物質(zhì)空間基礎(chǔ)環(huán)境的監(jiān)測[18]。

參考健康體檢指標的構(gòu)建形式，城市體征動態(tài)監(jiān)測指數(shù)體系包括4個一級指數(shù)：屬性指數(shù)、動力指數(shù)、壓力指數(shù)和活力指數(shù)。通過屬性指數(shù)把握區(qū)位特征，反映空間單元的土地、人口等基本屬性和狀態(tài)。動力指數(shù)偏重于挖掘稟賦動力，反映城市宜居水平、經(jīng)濟發(fā)展的勢頭及動力。壓力指數(shù)主要用于監(jiān)控運行狀態(tài)，反映城市設(shè)施運行壓力以及城市擁擠程度。活力指數(shù)展示城市日?；顒觿討B(tài)，反映城市內(nèi)居住、商業(yè)、創(chuàng)新等活動與聯(lián)系的動態(tài)情況。據(jù)此，在一級指數(shù)下，又分解為10個二級指數(shù)和27個三級指數(shù)（圖3）。

上海城市體征監(jiān)測指數(shù)體系分為規(guī)劃國土基礎(chǔ)指標、人口普查基礎(chǔ)指標、經(jīng)濟普查基礎(chǔ)指標、手機信令基礎(chǔ)指標、出租車GPS基礎(chǔ)指標、軌道刷卡基礎(chǔ)指標和房屋價格基礎(chǔ)指標7類。結(jié)合上海市房屋土地資源信息中心的數(shù)據(jù)優(yōu)勢，構(gòu)建城市用地、城市建設(shè)、城市人口、城市產(chǎn)業(yè)和城市出行的多維指數(shù)。

3 單項指標監(jiān)測

圖3 城市體征動態(tài)監(jiān)測指數(shù)體系

圖4 上海市普查小區(qū)分行業(yè)類型機構(gòu)密度

在城市體征動態(tài)監(jiān)測指數(shù)體系中，基于每一項基礎(chǔ)指標或單項指數(shù)，可以開展時空分析及城市體檢，直觀反映該指標或指數(shù)所指征的城市運行狀態(tài)，識別趨勢和問題。以動力指數(shù)—經(jīng)濟指數(shù)—經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)下的分行業(yè)類型機構(gòu)密度指標為例（圖4），分析結(jié)果顯示，二產(chǎn)企業(yè)在靠近中心城區(qū)的外圍呈現(xiàn)環(huán)狀分布。另外，在浦西的北側(cè)有大片成規(guī)模的工業(yè)用地。大量土地由一產(chǎn)的作業(yè)用地轉(zhuǎn)為二產(chǎn)的制造業(yè)工廠等。三產(chǎn)企業(yè)目前分布較為集中，主要集中在中心城區(qū)。三產(chǎn)的空間分布也體現(xiàn)出，上海市目前整體空間上的服務(wù)業(yè)并未完全形成多中心發(fā)展的模式，中心一核的格局仍十分明顯。服務(wù)業(yè)企業(yè)沿江集聚，沿中心城區(qū)擴張的趨勢明顯。

4 動態(tài)監(jiān)測——職住空間專題

在單項指標監(jiān)測的基礎(chǔ)上，針對城市重點關(guān)注的專項問題開展專題動態(tài)監(jiān)測。以職住空間專題為例，通過對職住概念及其影響因素的深入梳理，形成職住空間分析指標體系。采用機器學(xué)習(xí)方法，對各空間單元進行居住空間聚類和就業(yè)空間聚類，識別各空間單元的多維標簽特征。

4.1 居住空間監(jiān)測評估

根據(jù)居住用地的特征，著重考慮人的活動對居住用地特征的刻畫，在指標體系中構(gòu)建區(qū)位特征、建成環(huán)境、人口特征、人群活動和通勤距離5大維度的指標，旨在用不同的量化指標刻畫地塊不同方面的特點。

以人口特征維度為例，利用常住人口的平均教育程度、常住人口的平均年齡和流動人口比重3個指標，對居住空間進行特征聚類。各聚類標簽所對應(yīng)的人口特征說明如圖5所示。在空間上，教育水平較高的人群主要居住在上海中心城區(qū)的靜安區(qū)、徐匯區(qū)和長寧區(qū)，以及浦東新區(qū)的黃浦江北段東岸；而教育水平較低的人群主要居住在主城區(qū)的外圍、黃浦江北段西岸以及其他較偏遠的區(qū)域。人口特征0、1、2、3類單元主要集中分布在中心城區(qū)。人口特征4主要分布在主城區(qū)外圍和黃浦江北段西岸，呈組團式分布。人口特征5單元數(shù)量很少，且單元的面積很小，不規(guī)則地分布在上海中心城區(qū)和遠郊。

4.2 就業(yè)空間監(jiān)測評估

依據(jù)就業(yè)活動的基礎(chǔ)特征，從人群活動、建筑用途、崗位類型、就業(yè)效率、通勤活動、設(shè)施配套和區(qū)位空間7個維度對就業(yè)空間進行聚類分析（圖6）。

以人群活動維度為例，根據(jù)空間單元在工作日、周六、周日、節(jié)假日不同時段的人群活動特征，將上海市就業(yè)空間單元分為4類。

各聚類標簽所對應(yīng)的人群活動特征說明如圖6所示。在空間上，人群活動空間單元并未呈現(xiàn)出較為明顯的集聚特征。人群活動特征1的就業(yè)型空間單元較多集中于中心城區(qū)外圍，大塊狀散布。城區(qū)內(nèi)為小塊散布，僅有仁恒濱江園居委會有較大規(guī)模的集聚。典型空間單元包括金橋出口加工區(qū)虛擬社區(qū)、漕河涇浦江高科技園所在的為民村村委會。人群活動特征2的居住型就業(yè)空間單元絕大部分位于中心城區(qū)外圍，典型的包括新涇村村委會以及梅園村村委會所在地區(qū)。人群活動特征3的休閑旅游型空間單元位于城市外圍，集中于奉賢區(qū)與廊下鎮(zhèn)一帶。人群活動特征4的一般休閑型空間單元在中心城區(qū)分布較多，但亦較散。典型空間單元包括耀華路三居委會、五星村村委會。

圖5 基于人口特征的居住空間聚類結(jié)果空間分布

圖6 基于人群活動的就業(yè)空間聚類結(jié)果空間分布

5 基于場景模擬的決策優(yōu)化

通過模擬技術(shù)量化對比評估不同政策措施的影響，可以為決策者提供更加直觀、科學(xué)的支持。因此，在動態(tài)監(jiān)測的基礎(chǔ)上開展單一場景或綜合場景的政策模擬，是提升科學(xué)決策水平的關(guān)鍵步驟。

在該分析階段，應(yīng)用監(jiān)督回歸算法對動態(tài)監(jiān)測聚類標簽的特征判定規(guī)則進行反推，反向識別多因素聚類下街道標簽差異化的關(guān)鍵指標因素。利用識別的判定規(guī)則建立決策模擬模型。通過決策模擬模型，提供不同政策措施場景下城市相應(yīng)要素變化后的影響結(jié)果模擬。

通過調(diào)整指標進行案例場景設(shè)計，利用機器學(xué)習(xí)算法，模擬實際決策過程中各項決策可能造成的要素變化及指標變化。根據(jù)調(diào)整指標的數(shù)量，將評估政策對聚類特征影響的空間應(yīng)用場景設(shè)計分為單一場景設(shè)計（即每次僅調(diào)整一個指標）及綜合場景設(shè)計（即每次可調(diào)整多個指標）。

5.1 單一場景決策模擬

針對就業(yè)空間，選取3個典型地塊為例（圖7）。一是徐家匯沈馬居委會，該居委會地處一般地區(qū)，屬于上海市重要的就業(yè)中心。工作人群的通勤距離相對中等，晚高峰人流較為活躍，地鐵站點可達性稍差。二是浦東新區(qū)的張江園區(qū)，該居委會所在地為典型的就業(yè)區(qū)域，提供的就業(yè)崗位以制造業(yè)為主，通勤的距離偏高，早晚高峰有大量的工作人員往返，地鐵站點可達性稍差。三是靜安區(qū)（原閘北區(qū)）粵秀路居委會，該居委會所在地屬于典型的偏郊區(qū)的制造業(yè)基地。場地內(nèi)員工的通勤距離較長，通勤人流量較大且缺乏地鐵站點聯(lián)通。

圖7 典型就業(yè)單元空間位置及多維標簽

圖8 典型居住單元空間位置及多維標簽

圖9 基于多維標簽變化的綜合場景模擬

在單一場景模擬中，假設(shè)各居委會均在500 m范圍內(nèi)增設(shè)一地鐵站。模擬結(jié)果顯示，徐家匯沈馬居委會的聚類結(jié)果由設(shè)施配套2轉(zhuǎn)為設(shè)施配套4，張江園區(qū)聚類結(jié)果保持設(shè)施配套4，即實現(xiàn)500 m范圍內(nèi)有超過1個地鐵站點，1 000 m范圍內(nèi)有1個及以上地鐵站點?；浶懵肪游瘯垲惤Y(jié)果由設(shè)施配套1轉(zhuǎn)為設(shè)施配套3，即500 m范圍內(nèi)有1個地鐵站點，1 000 m范圍內(nèi)有1個及以上地鐵站點。

5.2 綜合場景決策模擬

針對居住空間，選取黃浦區(qū)的建中居委會、松江區(qū)的昌鑫居委會和虹口區(qū)的吉祥居委會3個典型地區(qū)作為決策模擬的對象，3個典型地區(qū)居住單元的空間位置及標簽如圖8所示。建中居委會地處上海的中心城區(qū)，居住密度和容積率都較高，空間單元周圍的公共服務(wù)設(shè)施量和交通設(shè)施條件都很好；靠近地鐵9號線的打浦橋站，房價較高，居民教育水平較高，居民較年輕，流動人口較少。昌鑫居委會是泰晤士小鎮(zhèn)南側(cè)的居住區(qū)，各類生活服務(wù)設(shè)施和交通設(shè)施均顯不足；居民以中老年人居多，流動人口少，居民教育水平較低、平均年齡中等。吉祥居委會在黃浦江沿岸，屬于原公共租界區(qū)域；位于地鐵4號線、12號線換乘站大連路站、地鐵12號線江浦公園站、地鐵4號線楊樹浦路站中心點，周圍公共服務(wù)設(shè)施配置較充足，交通設(shè)施條件好；居民的平均年齡較大，中老年人居多，流動人口少。

在綜合場景模擬中，假設(shè)規(guī)劃在該地區(qū)新增設(shè)一個區(qū)域中心。該區(qū)域中心的建設(shè)聯(lián)動帶動周邊基礎(chǔ)設(shè)施改善，居民人口結(jié)構(gòu)出現(xiàn)優(yōu)化，房價提高。

從模型結(jié)果來看（圖9），該區(qū)域中心的設(shè)置對昌鑫居委會影響最大。昌鑫居委會的區(qū)位特征從第5類變更為第0類，建成環(huán)境特征從第4類變更至第0類，人口特征和通勤特征也均出現(xiàn)較明顯的提升。這可能是由于該居委會位于松江區(qū)，距離主城區(qū)較遠，各類設(shè)施的配置尚顯不足，設(shè)施條件的變動會產(chǎn)生了一系列影響，從而使地塊的各方面特征都產(chǎn)生變化。

圖10 城市體檢和動態(tài)監(jiān)測決策平臺界面

圖11 城市動態(tài)體征監(jiān)測流程

該區(qū)域中心的建設(shè)對吉祥居委會的影響中等，變化主要發(fā)生在建成環(huán)境和通勤特征方面。建成環(huán)境從第2類變更為第1類，通勤特征從第2類變更至第0類。該居委會位于北部中心城區(qū)外圍，屬于條件比較穩(wěn)定的建成區(qū)，但各類條件仍有提升的空間。因此，區(qū)域中心的建設(shè)能夠部分地提升該居委會的綜合水平。

從模擬結(jié)果來看，在建中居委會建立區(qū)域中心對建中居委會無明顯影響，推測由于該居委會本身已經(jīng)位于城市中心，各類設(shè)施配置已較齊全，通勤行為也比較活躍，進一步的提升對地塊的分類沒有明顯影響。

基于決策模擬模型，團隊開發(fā)了 “城市體檢和動態(tài)監(jiān)測決策平臺”（圖10），進一步實現(xiàn)數(shù)據(jù)匯聚，評估算法的模式化、智能化，使得對全市全部街鄉(xiāng)均能夠進行多維標簽變化的綜合場景智能模擬。

6 結(jié)論與展望

本文探索數(shù)據(jù)驅(qū)動方法下的基于多源數(shù)據(jù)的從城市體檢到動態(tài)監(jiān)測的城市評估技術(shù)框架，構(gòu)建了一套覆蓋城市運行通用數(shù)據(jù)的監(jiān)測指標體系。通過該指標體系在上海進行以職住平衡為專題的實踐研究?；诜治鼍蜆I(yè)地塊居住地塊的各要素屬性的變動關(guān)聯(lián)，形成情景模擬模型，對城市日常建設(shè)決策提供支撐。通過城市體檢實現(xiàn)對城市發(fā)展規(guī)律、城市日常運行和未來發(fā)展中所存在的問題的探索，輔助日常管理，支撐發(fā)展決策，進而推進智慧城市管理和民生智慧服務(wù)的開展。

從整個城市動態(tài)體征監(jiān)測的框架設(shè)定上來看，研究從多源數(shù)據(jù)形成了多維度的動態(tài)監(jiān)測指標，將城市運行過程中收集到的各類數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可度量、可評價，且能夠與城市管理治理相結(jié)合的指標，在單指標的基礎(chǔ)上形成對城市各單一側(cè)面的度量及評價。

基于城市所關(guān)注的綜合性問題，如職住平衡、民生服務(wù)等，通過將各綜合問題進行分解，抽選相應(yīng)的單一動態(tài)監(jiān)測指標，能夠?qū)崿F(xiàn)對具體問題的分析，提升城市動態(tài)體征監(jiān)測指標整體應(yīng)用的靈活性。借助聚類算法，從眾多的單一動態(tài)監(jiān)測指標中歸納城市各街道的特征及相似性，有助于識別各個街道共性及獨特性的特征，更好地輔助政府決策。

更進一步，在城市動態(tài)體征監(jiān)測中，通過監(jiān)督回歸算法建立街道特征與各單一動態(tài)監(jiān)測指標間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，從而構(gòu)建起決策模擬模型。通過政府決策帶來城市運行數(shù)據(jù)的變化，形成動態(tài)監(jiān)測指標的波動。借助決策模擬模型對監(jiān)測指標的波動進行識別，即能夠判斷該政府決策是否會對街道帶來較大的改善影響。在整個框架中，通過決策模擬模型形成從城市問題分析識別、影響因素特征學(xué)習(xí)到模擬評判的3個維度層次（圖11），實現(xiàn)從數(shù)據(jù)變化、監(jiān)測指標變化、模型評價變化到提出新的政策實施建議的監(jiān)測監(jiān)測閉環(huán)。

未來將繼續(xù)在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)整合與重構(gòu)、研究方法及相關(guān)模型的選取與優(yōu)化、參數(shù)擬合等方面不斷完善，持續(xù)提升決策支持的技術(shù)能力。

（感謝北京清華同衡規(guī)劃設(shè)計研究院有限公司技術(shù)創(chuàng)新中心石淼在上海城市體征監(jiān)測項目過程中提供的數(shù)據(jù)清洗上的幫助及模型運算上的調(diào)整建議。）