大數據在城市政策管理研究中的應用

金浩然

近年來互聯網高速發展，數據庫技術日益成熟，人們日常活動產生的數據正以指數形式增長。2015年我國發布《促進大數據發展行動綱要》提出，城市建設應順應大數據時代潮流，鼓勵運用現代信息技術幫助政府進行公共管理和市場監管，以提高政府的科學決策和風險預判能力。《“十三五”規劃綱要》指出，要實施國家大數據戰略，加快推動數據資源共享開放和開發應用，深化政府數據和社會數據關聯分析、融合利用，提高宏觀調控、市場監管、社會治理和公共服務精準性和有效性。大數據作為一種新的數據獲取渠道，將在政府管理公共政策、推動城市健康發展中起到越來越重要的作用。

過去城市政策管理研究可獲取的數據主要包括政府部門提供的社會基礎數據、統計年鑒以及學者通過調研獲得的一手資料。這些傳統數據資料存在數據量小、時效性不佳等問題，難以滿足政策管理研究的需求。大數據來源豐富、時效性高、涉及范圍廣泛，可以成為城市政策管理研究數據的有效補充。為適應云時代的新特點，本文簡要闡述大數據概念，從城市空間管理、公共交通、輿情分析等關鍵領域，探討大數據支撐城市政策管理的應用進展。

一、大數據與政策管理

大數據即是大量數據的集合，其數據量往往大到無法用傳統的軟件工具進行抓取、儲存、管理和分析。而且大數據變化速度特別快，數據結構無法適應已有的數據庫架構。世界著名的管理咨詢公司麥肯錫最早提出對大數據進行收集和分析的設想，指出大數據已經滲透到工業和商業領域的各個方面，成為影響人們生產生活的重要因素。同傳統數據相比，大數據在數量、速度和種類方面有所不同，具有價值性、稀疏性和真實性的特點。

政策管理是政策制定過程中的重要環節，目前其定義根據管理內容大致可分為以下兩種：第一種觀點認為政策管理是對政策的效益、效率和價值進行判斷的行為，目標是在政策執行后對其實施效果進行反饋，達到修訂政策的目的，是狹義上的政策管理。第二種觀點則認為政策管理是針對全過程的管理，包括政策方案、執行和最終結果的管理，是廣義上的政策管理。本文針對的是廣義上的政策管理。

從大數據的來源上看，不管是電子政務信息還是移動終端、互聯網網頁信息都給城市政策管理研究提供了良好的分析基礎。一方面，中國近年來的電子政務建設積累了大量業務數據，是政府大數據的重要來源。通過挖掘不同政務系統大數據之間的關聯性，實現數據互聯共享，可以在一定程度上反映出城市政策的執行效果，發揮數據的價值。另一方面，由于政策管理不僅涉及政府，還關注多元化的社會公眾態度，因此移動終端、互聯網網頁信息等方面的大數據對建立全面、及時的動態數據庫作用巨大，可以為全面管理城市公共政策提供有效工具。

二、應用進展

大數據從出現至今，已在眾多城市政策管理領域有所應用，這里選取當下關注和應用較多的領域進行具體分析，包括城市空間規劃、公共交通和輿情分析領域。

（一） 城市空間規劃領域

大數據通過對城市地理信息和人文社會信息的深入挖掘，為城市空間規劃提供決策依據。精細化城市分析對詳細規劃尺度的政策設計具有重要意義，可用于解釋城市土地開發、居住區位選擇、企業選址等空間問題。大數據為精細化城市分析提供可能，通過融合空間位置地理信息（基于百度、谷歌地圖等網站）、企業信息（基于阿里巴巴企業網等）、社會活動信息數據（基于新浪、騰訊微博等）、個人行為數據（公交IC卡、手機等）多源數據，實現城市管理政策的空間可視化，提高空間規劃的科學性。國內已有諸多城市規劃師運用大數據來重新認識和理解城市，基于GPS追蹤和百度熱力圖等大數據，挖掘城市空間結構及其演變規律，對空間規劃的編制和完善起到研究支撐作用。例如，龍瀛（2013）運用出租車運行軌跡數據，合成了北京市出租出行的空間數據集合，了解了不同區域出行的熱門程度；葉宇（2014）運用GPS追蹤數據，得到居民出行的高精度、全樣本的數據，了解了居民使用空間的時空特征；秦蕭（2014）運用網絡地圖大數據，反映了城市空間結構和居民活動變化，了解了不同地區居民分布的規律與機制。

刷卡記錄、熱力圖、GPS軌跡、手機信令等“大數據”信息比傳統的意見簿、聽證會更能反映真實的社情民意，能夠幫助規劃者和決策者避免很多“印象流”的誤區。北京市城市規劃設計研究院的規劃師茅明睿通過刷卡記錄等大數據對比了北京市通州和順義的職住比，發現人們的普遍印象并不一定準確，人們一般認為通州普遍上班族候鳥往返、順義提供大量就近就業機會，因此通州的職住分離比例要遠高于順義，但通過大數據分析發現兩個地方的職住分離比例其實比較接近。這些研究能夠提升規劃師城市認知的科學性，對城市空間規劃政策的編制和反饋提供參考。大數據提供的非樣本數據使得異常點信息得以保留，這些空間上的異常點并非純粹的擾亂因素，也包含特殊價值，可揭示城市空間設計方案對個別人群造成的不利影響，有利于調整城市空間方案。當然，大數據難免存在精度和代表性方面的問題，一般需要進行數據篩選和清洗才能用于實踐，以確保分析結果準確可信。

（二） 公共交通領域

大數據應用于公共交通領域可以加強道路實時監控，緩解交通擁堵，響應突發狀況，實現城市公共交通的良性運轉。自公交IC卡推行以來，居民出行數據得到補充，這套刷卡數據被廣泛用于公共交通管理政策研究。規劃師基于公交線路流量數據等，展示和預測了不同時期城市內的交通流量情況，幫助實現了公共交通的空間化表達。楊智偉（2009）繪制了公交線路的客流曲線，預測了區域內不同峰值條件下的客流量；龍瀛等（2012）分析了北京職住關系和通勤出行，實現通勤出行的空間化表達。上海城市規劃設計研究院基于大數據開發了交通規劃模型，可分析不同規劃方案下未來城市交通的運行狀態，有利于破解大城市交通擁堵問題。模型通過規劃信息平臺建設，整合了用地、人口、交通設施和居民出行調查等數據，運用GPS數據、手機信令等大數據標定交通模型參數，具有診斷現狀、預判未來和實時跟蹤的功能，已在道路基礎設施規劃中得到應用。例如，在上海迪士尼規劃項目中，參照模型測算結果將多條公路級別提升，由雙向四車道調整為雙向六車道，有效避免了交通擁堵問題。endprint

傳統解決公共交通問題的思路是加大基礎設施投入和拓寬道路，這些方式往往受土地資源的限制，不利于交通、城市空間和土地利用三者的整合發展。大數據創新了人們解決交通問題的視角，將信息技術應用于公共交通，通過提高信息資源的整合能力、加強現有道路的使用效率來改善交通擁堵，減少了對外部資源的依賴。

（三） 輿情分析領域

大數據針對城市社會公眾在互聯網中的焦點、熱點問題，抓取其中的公眾主觀反映，可幫助政府了解城市政策在公眾中的反響，便于對政策制定和效果管理進行反饋。為提高大數據信息的精度和有效關聯度，國內外規劃師構建了基于“Sykill&Webert”智能體等輿情數據爬取方法，通過設定特征集提高了信息搜集的精度和速度。Signorini（2011）運用Twitter API大數據，獲取了Twitter中熱點事件的實時關注數據，并通過模型計算出事件對社會的影響程度。王博永（2013）運用網絡點擊量大數據，獲取房地產類關鍵詞的用戶關注度，計算關鍵詞與當月實際房地產交易量之間的皮爾遜相關系數，比較了我國大中城市房地產政策的調控力度和效果。2015年以來通過大數據分析及時發現和處理了一些由新政策出臺或不實猜測而引起的輿情，實現了問題快速解決。中辦、國辦連續發布文件，要求在政務輿情回應等領域取得突破。2016年國務院辦公廳強調，各地區各部門要善于運用媒體，實事求是、有的放矢開展重要政策解讀。

大數據輿情分析具有自身容量大、流動快、形態多樣的特點，彌補了傳統僅依據抽樣調研的數據搜集來源，提升了網絡數據的搜集、存儲、清洗和文本挖掘能力，已經能夠從大量的、繁雜的數據中獲取一些有價值的輿情研究信息。但目前對于音頻、視頻及圖片文本等混雜網絡熱點及民意跟蹤數據的獲取仍缺乏有效的技術手段，有待進一步完善。

（四） 其他城市政策領域

除上述三個領域之外，大數據還被應用到了宏觀經濟、城市旅游、產業結構等城市政策管理領域。有規劃師將大數據運用于城市社區研究中，結合大數據與GIS空間分析提出城市社區生活空間質量的圖譜表達理念，為深入研究城市社區資源空間剝奪規律和統籌規劃提供方法參考。還有規劃師基于百度指數，預測一定時期景點的游客量，為旅游景區疏解政策提供依據。美國學者Bollen（2011）基于推特平臺表達的公共情緒，預測了道瓊斯工業平均指數在未來2到6天的漲跌情況，通過對比預測結果與實際情況發現準確率較高，可為政府制定或修改宏觀經濟政策提供研究基礎。這些大數據在城市政策領域的應用有效地彌補了傳統數據在宏觀經濟、城市旅游、產業結構等方面政策研究中的局限性，對及時反饋政策制定、發現實施出現或者可能出現的問題提供了科學依據。

三、挑戰與建議

第一，應用有限，應拓寬城市管理各領域實踐。大數據作為一種新的數據形式，有效拓寬了城市政策研究的數據渠道。但大數據應用于城市政策管理也僅有十幾年時間，目前國內政策編制和管理人員對大數據的應用仍然相對有限，阻礙了大數據在各個領域發揮應有的作用。未來應拓寬大數據在宏觀調控和公共服務等領域的應用，提高政策編制的科學性。而且大數據的采集和應用對使用者的專業技能有較高要求，相關實踐需要以操作者掌握基本技能為前提，在特定領域，大數據采集和應用技能培訓勢在必行。

第二，數據可獲得性不高，應在保障隱私的同時加強數據共享。數據難共享一直限制了國內政策管理研究中數據的收集和應用。國外政府和企業普遍執行“公開為原則，不公開為例外”的原則，我國也有一些地方有類似的規定，但執行情況并不令人滿意，還存在著“誰掌握了大量真實可靠數據，誰就掌握了主動權”的錯誤認識。這種利己傾向在很大程度上限制了數據的共享。當然，也并非所有數據都可以共享，大數據應用還應當守住保護個人和集體隱私的底線。不同部門之間的數據在應用過程中需要遵守相應保密要求，通過分層、分塊管理，規避數據泄露風險。通過構建全面、安全的大數據資源共享平臺，實現大數據信息的有效利用。

第三， 數據質量參差不齊，需進行篩選和清洗。數據質量直接影響著依靠數據得到分析結果的準確性，繼而對城市研究和政策編制產生影響。大數據的質量體現在數據的真實性、完整性和時效性。真實性是對大數據準確程度的判斷，是保證數據可用的根本前提，真實的數據才能反映城市發展現狀的客觀事實。完整性是目前大數據普遍存在的短板，如微博的使用群體年齡結構相對單一，獲取到的微博內容數據往往不能完全反映全部城市居民的整體特征，只能通過對特定人群的分析推演至全部城市居民，得到城市某方面的整體信息。時效性代表著數據與當前或關注時點的貼合程度，過時的數據不具有參考價值。目前應用于城市政策管理的大數據質量仍然參差不齊，未來應對可以進行校核的大數據進行數據清洗，對難以校核的大數據尋找替代數據，確保質量過關。

四、結語

隨著信息技術和智慧城市概念的普及，定量分析在我國城市政策管理研究中逐漸成為主流。傳統的數據源具有樣本不足、時效性差等缺陷，難以滿足當今城市政策管理研究的數據需求。無論人們是否承認大數據應用的必要性，其廣泛應用已經成為一個客觀事實，大數據的及時、動態、可視化優勢也在逐漸凸顯。大數據已在城市政策管理研究中得到有效應用，實踐于城市空間規劃、公共交通、輿情分析與決策等領域，不僅提高了政策編制的準確性，還要為政策優化改進提供依據。于此同時，機遇與挑戰并存，大數據應用仍受到數據質量參差不齊、可獲得性不高、管理人員專業技能有待提升等方面的困擾，值得持續關注。

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（責任編輯：王珊珊）endprint