大數據支持下城市更新政策實施的精細化評估初探*
——以上海市銅川路水產市場搬遷為例

0 引言

隨著城鎮化和經濟發展邁入“新常態”，城市更新將成為許多城市未來經濟增長、社會發展和空間優化的主要途徑。與管理增量的新城新區建設相比，面向存量的城市更新項目通常要面對更為復雜的多元主體及其經濟、社會和政治訴求。本文選擇的“銅川路水產市場搬遷”，就是在上海市普陀區從城市邊緣區向中心區轉型的過程中，“大市場、大流通、大配送”的傳統產業格局轉型的一個典型案例[1]。與普陀區的其余商貿市場區類似，水產市場及其周邊地區是大量流動人口集聚的地區，其經濟組織、社會結構和空間利用方式都比較復雜，對城市更新政策實施進行精細化的評估具有重要的現實意義。

圖1 銅川路水產市場搬遷前的實景照片

相關研究發現，城市更新容易遇到兩大挑戰。一是舊城區通常具有復雜的非正式發展現象，而城市更新政策的實施難以包容這種非正式發展現象。因此，物質空間更新的背后是原有經濟結構和社會網絡的破壞[2]。二是城市更新帶來的“紳士化”現象，這不僅表現在物質空間的紳士化，也包括本地從業者、消費者和居住者的紳士化[3]。本文以上海市銅川路水產市場搬遷為例，主要開展兩方面的工作：（1）利用大數據技術再現2016年4月（搬遷前）的銅川路水產市場的關鍵特征，如市場運營的空間格局、從業人員來源構成、訪客來源分布、訪客屬性，這為水產市場搬遷政策實施評估設定了初始狀態；（2）銅川路水產市場搬遷以后，原有市場店鋪、從業人員、消費者等組成的社會網絡是否也隨之轉移到江陽路水產市場？這使我們可以評估水產市場搬遷相關政策對當地社會結構的影響程度。

在傳統技術條件下，重要地段城市更新的政策實施評估工作通常采用常規的實地考察訪談、抽樣問卷調查、人員追蹤調研等方式，往往策劃操作周期長、實施人力費用高，跟蹤頻次和取樣范圍有限，數據信度和效度方面有較強的局限性。自2009年IBM提出智慧地球、智慧城市理念以來，大數據作為新一代信息技術的代表，為城市管理提供了新手段、新方法[4-7]，同時也為精細化的政策實施評估奠定了基礎。本文基于騰訊位置大數據及其標簽數據重現搬遷前的銅川路水產市場的人群畫像，并對市場搬遷前后從業人員的去向進行跟蹤觀測，據此討論大數據支持下城市更新政策實施的精細化評估的技術路徑，為地方政府的高質量城市治理提供技術支持。

1 研究案例與數據

1.1 銅川路水產市場

銅川路水產市場所在的普陀區位于上海市中心城西北部，素有上海“西大堂”之稱。基于良好的區位和便利的交通，普陀區在“八五”期間基本確立了“物貿中心”的功能定位。依托1996年開通并直達普陀區中心地帶的滬寧高速公路的區位優勢，區內逐漸出現星羅棋布的各類商貿市場共達102個（蔬菜、水產和大宗商品交易市場份額一度占據全市半數以上）。“十二五”期間，普陀區初步形成“大市場、大流通、大配送”的格局，成為以城市配送及多式聯運為特色、輻射華東乃至全國的陸路口岸型現代物流樞紐[1]。隨著城市擴張和結構調整的需要，普陀區計劃在2020年以前關閉40個商貿市場，銅川路水產市場是其中的一個典型代表。

銅川路水產市場占地面積約206畝（13.7 hm2），包括銅川水產市場、百川綜合市場和利民凍品市場3部分，是以經營國內外高檔鮮活水產海鮮精品為主的大型批發市場。1996年，2個馬路水產市場搬遷至此，同年10月開始營業。1997年，開業1年即收回全部投資。2000年，成交額達到27.2億元，受到市場盛贊。2004年，市場年成交量達到10萬t，成交額達32.3億元，全年稅收達到千萬，曾一度成為上海最大的海鮮水產批發市場（圖1-圖2）。但是，因上海市中心城區外擴、產業結構提升和真如副中心發展的要求，銅川路水產市場日漸面臨多方面的壓力。首先，銅川路水產市場在內部管理和外部環境方面均面臨越來越大的轉型發展的壓力。從內部管理來看，市場內部多呈兵營式的空間布局，導致土地利用率低；內部交通流線設計不當造成內部交通擁堵，影響市場形象和交易效率；辦公經營、倉庫、住宿“三合一”的標準商鋪，以及經營過程中產生的違法搭建，產生嚴重的消防、治安等方面的隱患；市場主要功能缺失，經營模式簡單，主要依靠租金和停車費，缺少大型冷庫、廣告位、展覽展示區、加工區、餐飲等配套設施[8]；從外部環境來看，電商平臺的崛起和新型冷鮮物流配送體系的構建，已大量分流和替代了中心城水產市場的傳統作用；其次，周邊土地價值的提升，逐步提高了經營者租金和生活成本壓力。最后，大市場的存在，給周邊造成交通、社區治安、環境品質等多方面的管理問題。

圖2 真如地區整治前鳥瞰圖

圖3 3種定位原理對比

圖4 居住數據提取算法流程

2013年8月，上海市人民政府公布《上海市食用農產品批發和零售市場發展規劃（2013—2020年）》，其中明確提出：“上海只建設東方國際水產中心和江陽水產市場兩個專業水產品批發市場。”由此，江陽水產市場和東方國際水產中心成為銅川路水產市場的水產經營資源的承接對象。在實際搬遷過程中，江陽水產市場被確定為主要的水產經營資源承接對象。該規劃中還提出若干政策目標，例如“統一規劃，分步實施，有序推進，特別是對使用農產品在長期流通過程中形成的貨源、客源流向進行科學引導，確保平穩過渡”。但是該規劃側重于農產品物流的經濟結構的建設，而沒有提出伴隨農產品市場搬遷和建設過程的社會網絡存續方面的目標。

1.2 數據收集與說明

本文研究的數據來源是騰訊位置數據。騰訊位置數據是依托騰訊生態內APP（包括“微信 ”“QQ”“ 滴 滴 出 行 ”“ 點 評 網 ”“ 騰 訊 云 ”“ 京東”“58同城”“餓了么”等），基于騰訊系軟件在智能手機領域的廣泛覆蓋和強大粘性，通過對用戶發起定位請求的計算和存儲得到的數據。騰訊位置大數據日均獲取全球定位次數已超500億次，覆蓋人數超過6億。騰訊位置數據的定位方法是A-GPS混合定位，是基于智能手機自帶的GPS與GSM網絡的結合，90%定位請求精度現已達到小于22.5 m的精度（其精度大幅高于一般200—500 m基于基站的定位方法，低于定位精度可達1 m但難以實現大范圍獲取的WiFi定位方法）（圖3）。

騰訊位置數據可根據用戶多元APP請求特性計算用戶性別、年齡等標簽，根據用戶的位置請求時空行為累積信息計算用戶的居住地、工作地及籍貫地①本次使用的所有數據均為無法回溯個人的聚合數據，其中騰訊軟件用戶與全體社會人群的比值，即“用戶滲透率”采用內部經驗值。。由此，本文用戶居住位置是通過該用戶10—30個工作日位置數據時間序列信息，統計20:00到次日07:00期間在某位置柵格出現的達到一定頻率的次數，當大于一定閾值時則判定為居住位置信息（圖4）；工作地位置方法一致，位置數據時間序列的統計時段為07:00—24:00。根據職住地方法識別的人群即為從業人群，其他視為訪客。基于前述原理得到的某用戶居住、工作位置數據分別作為起點、終點，使用互聯網地圖的開放API端口查詢公共交通方式所需要的最短時間，將查詢結果作為通勤時間數據[9]。

在上述職住關系界定的基礎上，選取特定時間及特定觀測對象（選取2016年4月市場從業人員實體對象，分別跟蹤觀測4月、6月、8月、10月、12月的月末5個時間節點的人員工作地及居住地分布；選取2016年4月市場訪客、實體對象，觀測這些人員的工作地及居住地分布），從市場搬遷前后的原從業人員的行為特征入手，跟蹤觀測上海市普陀區銅川路水產市場搬遷工作的開展。研究內容包括：（1）基于熱力圖的市場設施布局和使用分析；（2）基于標簽識別的人物畫像分析；（3）基于從業人員職住分布的通勤距離和時間分析；（4）基于訪客工作地及居住地的市場影響范圍分析；（5）基于5個時間節點從業人員新工作地跟蹤觀測和分析。

圖5 正常工作日的從業人員在市場區域內的熱力分布圖（2016年4月）

圖6 從業人員家鄉來源的省域分布圖

圖7 從業人員性別、年齡構成圖

此外，筆者還在2017年9月對江陽路水產市場的店鋪和員工，以及原銅川路水產市場地區的社區居民進行深度的社會調查，將大數據觀測與小數據調研相結合，試圖了解人群活動特征背后的成因機制。

2 搬遷前的銅川路水產市場的基本特征

借助騰訊位置大數據及其標簽數據，本文得以從市場空間布局、從業人員來源、訪客來源及屬性等方面，再現搬遷以前（2016年4月）的銅川路水產市場畫像。后續的政策實施評估可以每隔一段時間對江陽路水產市場的從業人員來源、訪客來源及屬性等特征進行跟蹤，分析江陽路水產市場是否起到承接銅川路水產市場搬遷的經濟目標。

2.1 市場運營的空間格局

依據2016年4月一般工作日從業人員在市場區域內的固定分布點位，本文對市場從業人員的熱力分布進行再現，用于表征銅川路水產市場內部的商鋪布局和運營狀況（圖5）。從人員分布整體結構來看，水產市場呈現“兵營式”布局以及“沿街沿主出入口”縱向排列的特點，與市場自身的工作性質較為一致。從人員分布比例來看，在銅川路主干道路上分布從業人員最多，占比超過22%；市場1號門入口的主干道次之，分布近10%的從業人員；其余鄰近銅川路的街道里弄則呈現較高的分布熱度，水產市場東西兩端人員分布較少。

2.2 從業人員來源構成

依據人物畫像數據，標定原銅川路水產市場從業人員的家鄉來源信息。從家鄉來源構成來看，銅川路水產市場以福建人、上海人居多，占比分別為20%和17%，考慮到地域、空間等因素，可以說福建人占據著水產市場主要的人員份額，也反映了福建人在上海水產市場長期耕耘的成果積淀。就福建來滬從業人員細分來看，福州市為主，占到水產市場總數的7%，泉州市、寧德市、漳州市、南平市等依次減少，占比2%—4%不等。鄰近上海的江蘇、浙江、安徽，沿海的廣東、廣西等地也貢獻了較多的從業人員（圖6）；此外，從市場從業人員的性別、年齡構成統計情況來看，男女比例近似3:1，19—30歲的青年為從業人員主力，超過80%；少年（0—18歲）和老年（56歲以上）僅占少部分（圖7）。

2.3 訪客來源分布

銅川路水產市場以海水活鮮（含國產、進口）和干貨大宗交易為優勢，其供銷業務與全國多省市都有聯系，具體業務涵蓋貨源提供、物流配送、貨品采購及零售等[10]。針對2016年4月正常工作日訪客的居住地信息，觀察水產市場的業務聯系范圍。從全國范圍來看，銅川路水產市場的主要訪客來自上海本地，近90%的上海本地訪客來到水產市場開展業務；有超過10%的人員來自上海以外，涉及江蘇、浙江、安徽、福建、廣東等地，尤以上海周邊的江蘇和浙江占比較多，分別為5.8%和1.5%。這說明銅川路水產市場以上海為核，對周邊省市存在一定的輻射影響作用。此外，福建和廣東等地訪客較多，與水產市場有很多從業人員來自這些省相關（圖8）。

圖8 全國范圍內銅川路水產市場訪客居住地分布圖

圖10 上海市域內水產市場訪客居住地分布距離統計圖

上海市本地訪客遍及上海全市區域，包括奉賢、金山、松江、崇明等遠郊地區；多數訪客分布集中在銅川路水產市場周邊，其中距離市場1 km、3 km、5 km和10 km的人數分別超過25%、45%、55%和75%，訪客居住地與水產市場的平均距離在8.1 km（圖9-圖10）。

2.4 訪客屬性

依據銅川路水產市場訪客的工作地信息，以上海市土地使用現狀數據作為訪客屬性的表征指標，探討水產市場訪客來訪目的及去向，可以發現銅川路水產市場的服務主體是餐飲服務行業及中老年群體。從訪客工作地用地類型統計來看，居住用地的占比近3成，為所有訪客用地類型中最高，其所代表的訪客群為中老年離退休或無業居家人員；人數占比次之的為道路廣場用地，達到23.4%的比例，考慮到一定的空間誤差，推測其所代表的訪客群可能為路邊沿街的餐飲商販人員；商業服務業設施用地占比則超過20%，其代表的訪客群為住宿、酒店、餐飲、商務等服務人員。此外，工業用地和公共管理與公共服務用地也存在較大的占比，這一類人員應為工人及行政企事業人員等。綜合訪客群的構成特點，銅川路水產市場主要服務于餐飲服務人員、中老年離退休或無業居家人員等群體，部分輻射到工人及行政企事業人員（圖11）。

3 市場搬遷前后原從業人員的行為特征及成因機制

圖9 上海市域內水產市場訪客居住地分布圖

3.1 市場搬遷以前的從業人員特征

本文試圖還原搬遷以前的銅川路從業人員的行為特征。跟蹤2016年4月正常工作日從業人員的居住地分布信息，確定從業人員居住空間分異性。可以發現，從業人員的通勤行為具有“就近居住、居職平衡”的特征。這種特征與原銅川路水產市場以流動人口為主的就業構成緊密相關。一方面，從居住空間分布來看，從業人員居住地距離市場1 km、2 km和3 km的人數分別超過75%、85%和90%，其中桃浦地區為其重要集聚地；而在水產市場內居住的比例也占到近30%。此外，在水產市場西北方向4 km、靠近中環的區域，存在一定數量的市場從業人員集聚居住，此處為“陽光威尼斯”等大型小區。另一方面，從公共交通出行時間來看，15 min和30 min通勤時長的從業人員分別超過90%及95%，其全部從業人員加權公共交通平均通勤時間為12 min，大幅低于中心城平均通勤時間43 min②根據上海市第五次綜合交通調查（2015）整理所得。（圖12）。

圖11 上海市主城區周邊水產市場訪客工作地用地性質分布圖

圖12 水產市場從業人員居住地分布圖

3.2 市場搬遷后從業人員的行為特征

據東方網報道，銅川路水產市場90%的商戶均已與寶山的江陽水產市場簽約。那么，從業人員會不會跟隨商鋪搬遷？從2016年4月、6月、8月、10月底及12月等5個時間節點的觀測結果來看，原銅川路水產市場從業人員繼續留在上海就業的人員比例持續下降，至10月底水產市場關閉之時剩余83%的人員，而至12月時僅剩78%，累計減少超過20%的從業人員（圖13）。此外，在離開上海就業的占比22%的人員中，其從業去向以江蘇、福建、廣東、安徽為主，這一點與前文中“從業人員家鄉來源構成”有一定關聯性（圖14）。

在上海市內從業人員的分布中，外環內中心城區域從業人員下降比例較明顯，至12月時已低于6成，共計近2成的從業人員遷移至外環外就業；而搬遷項目的定點安置區域（江陽（楊）水產市場），原從業人員有3成同步前往就業，至12月時約5成，低于90%的商鋪前往率（表1）。最后考慮到搬遷過程商戶的意愿，管理人員將全面關閉時間延后2個月到12月31日。

3.3 市場搬遷后從業人員行為特征的成因

從原銅川路水產市場從業人員的跟蹤觀測來看，至2016年12月時，僅5成人員前往安置區域，低于90%的預定目標，即部分從業人員未能跟隨商鋪同步搬遷。經現場調研訪談，發現原因如下：（1）多數老板的水產交易主要依靠老客戶，只需要依靠電話、網絡聯系就可以完成交易，而新辦公地點作為門面，全員入住需求尚不強；（2）由于子女學業因素，部分從業人員短期內留在中心城；（3）當前市場剛關閉、商戶實施搬遷，其新市場區位較偏僻，新增性質的交易業務減少，尚不急于滿員上班；（4）從業人員未跟隨原有店面，選擇就地重新找工作。

從城市更新政策實施的效果而言，銅川路水產市場搬遷的研究獲得如下經驗：第一，按正式的空間規劃布置的餐飲、展示、居住、游憩等功能，與流動人口對低成本生活的要求不相匹配；第二，原銅川路水產市場所在的地區的社會網絡本身也有一定的空間粘性，經過多年在水產市場的工作，有些員工其實同時打好幾份工，而水產市場的工作，僅是他們多項工作中的1項；第三，一些現有需求，如子女上學、原有房子的租約等問題，使得他們不得不推遲搬遷時間，因此，教育、住房等需求也是新市場選址附近迫切需要解決的問題。

從城市治理和規劃管理導向來看，由于真如副中心及社會各界對水產市場的搬遷準備充分，約7成人員仍留在上海，6成在中心城以內；商鋪的前往率很好地保障完成，但受到商業運行狀況、家庭、電子商務等方式，以及自我搬遷意愿的影響，就業人員搬遷的比例相對偏低。雖然原有就業生態發生很大變化，但隨著時間的推移，新水產市場區域依然會在當地構建起新的經濟生態和社會網絡。這顯示出上海在城市更新工作方面具有較好的經濟和社會的包容性。

4 大數據支持下城市更新政策實施的精細化評估芻議

大數據支持為城市更新政策實施的精細化評估帶來新的機遇。

首先，以位置數據為代表的大數據可以提供高質量、富細節、多層次的基礎數據。在城市更新政策的實施評估工作中，大量統計數據的收集、實地考察訪談、抽樣問卷調查、人員追蹤調研等內容是必不可少的工作。在傳統的方法手段下，這些工作往往需耗費大量的人力、物力才能指導下一步的管理工作。在大數據支持下，不僅能夠實現對歷史場景的再現，還可以獲得比過去傳統手段更加豐富和細致的信息。誠然，傳統的社會調查可根據預估的情況設計問卷，有針對性地獲得更深層次的信息，這仍然是大數據研究所無法替代的。

圖13 2016年4月—12月從業人員在上海工作比例變化圖

圖14 2016年12月原水產市場從業人員的各省市工作地分布圖

表1 2016年4月至12月在上海從業人員工作區域統計

其次，在新數據和新技術的支持下，建立快速、高效的更新政策實施的精細化評估方法是可行的。以本次“銅川路水產市場搬遷”為例，筆者依托騰訊位置數據，再現銅川路水產市場的特征畫像，包括市場運營布局、從業人員職住、訪客分布等；同時，依據騰訊數據定制的人物畫像標簽屬性，在市場從業人員的來源構成、年齡層次、性別比例等方面揭示了更為豐富的信息。此外，結合住房和城鄉建設部、國土管理部門特有的地形圖、土地利用、土地權屬、空間管控等數據，通過疊加操作、交叉分析等手段，也進一步獲得更多的市場搬遷管理信息，如訪客來源屬性、人員遷移分布等數據。這樣一套“發展歷程和趨勢—時空行為觀測—管理導向評估”的政策實施評估工作方法，在其他重點地段的城市更新中也可以進行相似的流程設計（圖15）。

最后，大數據和新技術可以更好地服務于政府管理和社會治理。城市更新正成為新一輪城市發展越來越重要的組成部分。與增量規劃不同的是，存量用地上存在著大量工作或居住的人群，在地段更新的過程中如何更好地考慮這些已有人群的需求，已經成為城市更新的一項重要議題。在城市規劃的“編制—實施—監測—評估—維護”體系下，“評估”和“維護”作為城市規劃工作中靠后的環節，承擔著保證規劃成果質量和提升社會治理水平的作用。本文通過對銅川路水產市場搬遷工作的細致觀測，獲得了有效的人員遷移等信息，有助于輔助相關規劃對存量人員的規劃疏導并及時發現相關問題。同時，在實際的城市規劃及政府管理工作中，還可以實現一定時間內對重點地段城市更新的跟蹤研究，甚至是實時監測，從而更好地服務于城市管理和社會治理。

5 結語

隨著我國經濟發展進入新常態，城市發展也從增量發展向存量優化轉型轉變，城市更新開始以空前的規模和速度在全國各地展開。舊城區通常是流動人口大量集聚的地區，存在大量的非正式發展的現象。經驗研究表明，正式的空間規劃通常難以對地區發展中的非正式策略做出回應，在存續本地社會網絡、包容性發展等方面也面臨諸多挑戰。城市更新雖然越來越成為各大城市發展的重點領域，但對存量管理的工作卻是缺少經驗的，特別是對城市更新中的政策實施效果也往往缺乏跟蹤的技術手段。

近年來，大數據和新技術的出現極大地豐富了城市規劃的調查和分析手段，可以實現更高頻次和動態化觀測，并進行更真實的視覺呈現，對當前主要的現場野外調查方法提供有益的補充，使得我們對重要地段城市更新的政策實施評估精細化成為可能。同時，也能夠較好地滿足社會治理所需要的動態性和及時性要求。本文以銅川路水產市場搬遷前后的數據跟蹤觀測為例，通過地區發展的綜合多元視角，可開展區域區位特征、市場人本特征、搬遷影響效果等多個維度的實證研究。初步發現：（1）就從業人員的空間行為來看，銅川路水產市場的原從業人員具有“就近居住、居職平衡”的特征，平均通勤距離僅為12 min；90%的從業人員居住在距離市場3 km的范圍內，近3成居住在市場內。這一現象揭示了流動人口相較于常住人口的行為特點。（2）基于從業人員去向的觀測，可以獲知前往江陽（楊）水產市場比例雖較低于9成的商戶簽約搬遷比例，但12月留滬比例約7成，這與前期相關部門的長期準備有莫大關系，體現了上海市在城市管理上的精細化趨勢。

成功的城市更新政策應該避免對物質空間更新背后原有經濟結構和社會網絡的破壞，以及“紳士化”現象。正如道格·桑德斯在《落腳城市》一書中所認知的趨勢，銅川路水產市場代表的低端批發市場正是外來人口在大城市就業的“落腳城市”。隨著搬遷工作的開展，區域的整體就業生態已發生變化，這樣的城市改造近期影響了一個極大的群體以及他（她）們身后的一個個家庭，其影響值得從政府到社會各層面的關注。即使在上海這樣的超大城市，城市更新政策的實施過程中如何存續本地的社會網絡、實現包容性發展，仍是一項具有挑戰性的任務。

（本文在聯合研究過程中有騰訊公司位置大數據團隊劉暢、李欣、李一非，上海市城市規劃設計研究院李凱克、周曉娟、黃普、秦戰等成員的諸多貢獻，在此表示感謝。）