新數據環境下中國人本城市觀測研究

王 偉，馮蘭曉，成湘龍，李振軍，趙 華，宋名悅，馮永恒

（1.自然資源部國土空間大數據工程技術創新中心人類活動大數據應用分中心，北京 100033；2.中央財經大學 政府管理學院，北京 100081；3.中國聯合網絡通信有限公司，北京 100033；4.中國聯通智慧足跡數據科技有限公司，北京 100032）

0 引言

2015 年中央城市工作會議提出“堅持以人民為中心的發展思想，堅持人民城市為人民，這是我們做好城市工作的出發點和落腳點”。《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二〇三五年遠景目標的建議》提出，推進以人為核心的新型城鎮化，進一步指明以人為本將是中國城市高質量發展和空間資源優化配置的基本要求、價值尺度與核心要義[1]。據此，筆者認為人本城市是要立足人的全面發展，以人的生命質量最優化為準則，重視社會群體與個體的需求滿足和相互協調，從而創造滿足人民物質與精神需求的各類設施、功能、規則相統一的城市空間系統與治理體系。

2021 年6 月，自然資源部發布《國土空間規劃城市體檢評估規程》，堅持以人民為中心，按安全、創新、協調、綠色、開放、共享原則劃分6 個一級類別、18 個二級類別和104 項指標[2]，對城市發展特征及規劃實施效果定期進行分析和評價，及時發現國土空間治理、城市功能布局存在的問題和短板，動態完善國土空間規劃編制和實施制度，提高城市發展質量。

當前，城市與區域規劃研究正在發生新的變化，尤其是大數據時代的到來，數據的頻度、維度、粒度得到極大拓展[3]，多源數據資源體系得到不斷豐富，正在建立起以國土空間數據為基礎，融入各類相關時空數據、關聯管理數據、新興大數據、社會調查數據等多來源、多尺度、多時相數據，同時利用不同數據的優勢又可派生出比原始數據可用性更好的新數據，成為支持實現“可感知、能學習、善治理、自適應”智慧國土空間規劃的關鍵基礎。這些新數據不僅為人本城市研究提供了新的技術條件和工具，也創造了新的方法論，正如吉姆·格雷（Jim Gray）提出的“數據密集型”第四研究范式。為此，本文依托自然資源部國土空間大數據工程技術創新中心人類活動大數據應用分中心的平臺，基于經典的馬斯洛層次需求理論進行指標設計研究，進一步聚焦城市人本價值刻畫及評估，探索高效監測與診斷人本城市水平的“體檢單、對標卡、刻度尺”[4-5]，以期形成一套人本城市發展監測評估方案，豐富和提升目前國土空間規劃城市體檢評估的人本價值內涵與屬性。

1 觀測分析框架與方法

1.1 分析框架

城市的核心是人，城市發展最終是為了人。衡量一個城市的人本發展水平，不僅要從供給側觀察城市擁有的資源和要素，還應從需求側考量城市真正滿足人的生存發展需求情況。1943 年，亞伯拉罕·馬斯洛提出馬斯洛層次需求理論，該理論成為管理心理學的五大支柱理論之一，并作為一種以人為本體、解釋人的研究學說，為城市層面探究提供了重要啟示[6-7]。本文借鑒馬斯洛層次需求理論，將其與“以人為本”理念進一步結合；通過內在邏輯映射轉譯，提出基座層、中堅層、頂層3 個層次，越低、越密、越快、越藍、越韌、越熱、越廣、越雜、越晚、越尖、越濃、越高的12 個觀測維度，達到認知和城市建設與需求相匹配、適宜城市人群生存發展的良性狀態，如圖1 所示。

圖1 馬斯洛層次需求模型與人本城市金字塔評價模型的映射邏輯

1.2 觀測城市

本文選擇北京、上海、天津、重慶、廣州、深圳、武漢、南京、鄭州、杭州、寧波、長沙、沈陽、大連、西安、成都、哈爾濱、長春、濟南、青島、合肥、昆明、太原、南寧、烏魯木齊、貴陽、石家莊、福州、廈門、南昌、蘭州、海口、西寧、銀川、呼和浩特、拉薩36 個中國重點城市作為觀測樣本。

1.3 測評方法

受世界銀行的營商環境評估“所測即所得”方法論[8]和營商環境評價的前沿距離得分評價方法（即各經濟體與“前沿”經濟體之間的距離）的啟示，本文的人本城市觀測研究更加強調對某一觀測時點觀測樣本城市群體的前沿性與整體性水平刻畫及后續改善進展的監測評價。在測評方法上，對所有變量、維度均不設權重，每個城市的某項指標變量在36 個城市中的位序構成其積分。

本文存在2種賦分情形。當指標為正向指標時，按對應位序的分值降序排列，第一位城市計最高分36 分，最后一位城市計最低分1 分，并列排名城市的積分相同。當指標為負向指標時，如成本類指標，則按對應位序的分值升序排列，即積分等同位序，第一位城市計1 分，最后一位城市計36 分，并列排名城市的積分相同。每個“越”維度中各城市各個指標項的累加積分構成該城市在此維度的排序，本文累加12 個維度的積分并獲得某城市的觀測總得分，得到36 個觀測樣本城市的整體排名。

1.4 數據來源

遵循客觀、公正、嚴謹、適用的原則，評價指標的數據均源自公開權威渠道，包括中國聯通手機信令數據、國家統計局數據、各城市統計年鑒及統計公報數據，以及新一線知城數據平臺等權威智庫或大學、研究機構的研究數據。考慮新型冠狀病毒肺炎疫情影響，受限于數據可得性，本次觀測數據主要時點為2019 年，部分數據時點為2020 年或2021 年。

2 觀測指標體系設定

本文基于城市發展規律、內在機制及不同要素維度相互作用的長期觀察和研究，經過廣泛的文獻查閱及深度的相關領域專家調研，按照科學性、系統性、可操作性原則，創新性提出12 個“越”的觀察維度。將12 個維度細分22 個三級指標、28 個四級指標，如表1 所示，力求圍繞城市中“人”這一主體的生存和發展進行全面刻畫反映。

表1 人本城市金字塔評價模型指標體系

傳統數據與大數據的充分融合與交叉應用是城市研究的重要方式。本次人本城市觀測研究，核心是對“人”的洞察分析，采用中國聯通手機信令大數據實現城市以人為本的觀測和刻畫。手機信令是一種時空軌跡大數據，基于基站定位且高度匿名化外推，可還原全體人員的時空分布及流動矩陣，具有時間連續、空間完整等特性，能夠真實反映中國人口的總量、結構、遷徙、流動等各類信息。

本文的手機密度、人口密度、通勤時間、聯通復工指數、人口吸引力指數、18～45 歲人口在總人口中的占比、遷徙規模指數、城市夜生活指數8個指標通過聯通智慧足跡手機信令數據計算獲得，這極大提升了相關指標的刻畫精度與分析效果。以通勤時間指標為例，在識別用戶居住地和工作地的基礎上，該指標測定用戶居住地到工作地之間的日均通勤時間。每次通勤時間通過實際在路上的時間及出發地和目的地基站覆蓋導致的誤差修正等進行測定。

續表

3 觀測結果分析

計算結果顯示：北京、上海、深圳、廣州、成都、杭州、武漢、西安、南京、重慶為排名前10 的人本城市；36 個城市的人本發展水平呈現非均衡特點，可大致分為4 個梯隊，如圖2 所示。

圖2 36 座重點城市的人本城市觀測結果

第一梯隊城市的觀測綜合得分超過800 分，包括北京和上海。這兩座城市營造人本城市的基礎條件和綜合能力最雄厚，處于中國人本城市發展水平的前沿面。

第二梯隊城市的觀測綜合得分介于600～800分，包括深圳、廣州、成都、杭州、武漢、西安、南京、重慶、天津、長沙和鄭州11 個城市。這個梯隊的城市擁有良好的人本城市建設條件，總體表現較為出色。

第三梯隊城市的觀測綜合得分介于400～600分，包括寧波、青島、合肥、廈門、濟南、福州、昆明、沈陽、貴陽、南昌、石家莊、長春、太原、南寧和大連15 個城市。相較前2 個梯隊城市，該梯隊城市在人本城市營造方面表現中規中矩，需對標前沿城市加快改進。

第四梯隊城市的觀測綜合得分低于400 分，包括哈爾濱、海口、蘭州、烏魯木齊、銀川、西寧、拉薩、呼和浩特8 個城市。相較前3 個梯隊城市，該梯隊城市在人本城市營造的各方面存在不同程度的短板，亟需進行深度革新改善。

總體來說，36 個城市發展稟賦特色各有不同，發展戰略方向各有側重。本文觀測結果反映觀測城市群體人本城市發展水平的基本前沿面及每個城市在不同指標方面的動態表現，形成其人本城市建設“畫像”，為處于中國城市群體前列的36個重點城市提供了一個群體性的動態成長參照系，通過相互學習推動中國人本城市發展與質量改進。

4 結語

回溯城市發展歷程，人本發展既是城市的初心和使命，也孕育著城市的未來和希冀。城市發展要以滿足人的需求為根本出發點，以實現人的發展為落腳點。在以人為本理念指導和馬斯洛層次需求理論支撐下，本文旨在充分發揮新數據的多維價值，從人本角度感知和記錄城市，為國土空間規劃城市體檢評估增添新的第三方視角，進一步豐富國土空間規劃體檢評估的系統性與客觀性。如“體檢單”般助力城市精準明確優勢和劣勢，更有的放矢地推進相關工作；如“對標卡”般助力城市立足稟賦，找到適合自己學習的榜樣；如“刻度尺”般助力城市監測自身進步和退步，評估工作成效，形成“計劃-執行-檢查-處理”（plan-do-check-act，PDCA）閉環，為促進現代化城市高水平規劃、建設、運行與管理提供參考。

本文屬于階段性成果，尚有諸多待完善與豐富之處。例如，目前主要聚焦大中城市，尚未覆蓋所有地級城市；現階段單一時點截面數據難以體現跨時間的變化。未來研究將不斷完善和深化研究方案、數據與方法，持續推出高質量的中國人本城市觀測成果。