城市怎么通过数据及分析应用来改变邻里发展？

技术手段使我们每天被数据包围，规划并不缺乏数据，规划缺的是如何抓取有效数据并让其服务于人们。这份报告来自于世界银行2016年的一项研究。这项研究是关于城市管理层如何让所有的居民一起加入共同提升地方经济的五项研究系列之一。提要中“开放城市：从经济排斥走向城市融合”界定了什么是经济排斥，并从城市层面探讨高收入国家经济排斥的趋势，从四个“如果-将会怎样？”的设问大胆而创新地提出解决途径，试图讨论城市如何运用新技术，如何创造机会，如何通过治理方式的改变来克服经济排斥。

经济隔离出现在高收入国家的城市中，这种隔离阻止了低收入家庭和弱势人群得到体面的工作、获取基本服务，也妨碍了低收入人群拥有安全体面的经济适用住房。地方经济、人口等多种因素导致了这种邻里范围和大都市地区的经济隔离。随着经济增长或城市住房需求的增加，住房压力及低收入家庭及小生意人被驱逐、被替代，这些都使得城市低收入者无法享受城市经济发展带来的好处和机会，甚至使他们孤立于发展之外，陷入恶性循环。

这些邻里中悄然滋生的变化不易察觉，但当一个地区经历衰败或绅士化时，使邻里遭到排斥的动因根深蒂固很难改变，而其所付出的代价也是昂贵的。尽管地方政府和非盈利机构可能会在新的开发过程中为原住民争取利益，但最终经济不论增长或是衰落，都会影响到邻里内部及邻里之间的公平性。

如果城市管理者或者社团能够预见这些变化，是否能够尽早采取措施从而产生更包容的结果？大数据分析提供了这样的邻里变化预警和未来发展预测的途径，新工具和方法使城市管理者和社区团体能够参与到决策中来，基于前瞻性知识，城市管理者和社区团队共同设计政策，确保低收入者弱势群体的权益免受侵害。

私营公司和公共部门都有运用数据分析来实时追踪邻里变化的经验，用以做复杂的预测，一些地方政府尝试用传感器和手机app来管理政府资源，使服务资源得到更有效的利用，实现智慧城市的目标，然而这些尝试尚未表明能在邻里中产生更公平的结果。一个新的“城市科学”的概念出现在大数据应用方面，促进了模型技术对城市肌理的解释性的发展，但社区团体及其他角色的工作在模型中鲜有反应。

该研究旨在将最新的分析工具和最新的数据源结合，以使公私双方都能够预见到邻里的变化并作出应对，建立邻里层面相关数据的多元采集和整合以及预警和反应系统。研究认为仅仅依靠数据分析远远无法预测出邻里变化，因此，这个系统需要三个基本原则：①公平。和目前的智慧城市的努力不同，这个系统需要明确的将弱势人群纳入未来得益的分配中，而不仅仅是提高政府基本功能的效率。②参与性。应当包含地方政府、技术公司、研究者、房地产发展商、地方企业、慈善机构、社区组织、以及居民。只要需要，能随时召集促进社区各方对话，居民和来访者都能对社区贡献数据。③行动。这些工作在于提供政策制定、社区团体和合作伙伴之间共享的技术，以帮助形成地方政策、锁定投资方向。这一概念的核心在于提前预警系统和行动反应的匹配性，因此不仅仅需要分析当前的挑战和机遇，地方利益相关者还需要落实目标吧挑战转变为机遇，同时还需要建立问责制来确保经济来源的持续和长期性。

社区管理层必须考虑清楚怎样的治理结构和制度最适合邻里早期预警和应对。由NGO组织来建立这样的系统更可持续，公共部门应当以数据提供者和使用者的角色参与进来，并维护完善系统。比如地方研究机构和NGO组织作为NNIP(National Neighborhood Indicators Partnership)成员收集分析数据，帮助社区各利益方解决问题。NNIP成员在各个城市帮助公共部门和社区组织使用数据分析来影响地方决策，增强居民在社区中的影响力。实际情况显示，数据所表达的信息比数据机构更重要，主管邻里预警和应激系统的机构需要具有很强的技术，保证及时跟踪社区参与并记录全过程，这是一个地方机构达成广泛共识和协作的过程。

而在上述过程中，家庭机构将保证从这些原则始终能贯穿于从原始数据到社区变化的三个主要阶段：获取、分析、应用。

数据的获取来源主要包括政府管理数据，地方代理机构收集的一系列邻里经济社会运营数据和某些专项数据。这些数据可以帮助建立用户的多种偏好分析，并通过偏好变化分析来预测用户在邻里中的关注点。尽管地方政府逐步在整合他们内部的数据，而私营部门或公司也有丰富实时的关于邻里变化的数据，但遗憾的是迄今为止，政府部门的数据和代理机构的数据始终未能很好的整合。但将数据应用到城市改变的努力一直都没有停止过，比如Uber和Lyft最近对一些城市和研究者开放乘客行程数据，试图研究如何通过共享来缓解交通拥挤和减排问题；万事达信用卡建立了一个消费者交通的整合数据的平台来分析经济活动和交通的关联。私营机构还会通过一些富有创造性的方式来发布他们的数据，比如Zillow(美国房地产网), Esri（美国环境系统研究所）等私营机构建立了所有城市共享的建设施工开放数据通用标准。最近一些政府部门也允许用户查阅他们的使用信息，以帮助评价提升公共服务质量。

数据分析是对数据所表达的信息的整理，以便分享。作为专门领域的数据，很少人能看懂并把数据和邻里发展的轨迹联系起来，因此需要专业的数据分析来预测邻里的复兴或衰退趋势。比如NNIP、联邦慈善组织和Kresge基金会共同参与的一项计划（Turning the Corner Project）中，地方研究机构用新技术监控了美国后工业化城市中邻里的变化，相应的条款和监控方法也适用于其他城市。这样的尝试如果广泛运用于更多的城市，可以做更普遍的分析，做更准确的预测。

资料收集和分析应当形成稳定的系统流，高质量的结果来源于大量的信息。数据分析也需要和邻里团体以及实施方协同工作，在重大事务或事件面前，数据信息和数据分析可以激发社区对话的兴趣，从而重大议题的先后顺序及决策形成支持。

应用数据及分析对于邻里融合来说是非常具有挑战性的一步，政府机构、市民组织和邻里团体需要将实时的数据和预测性的分析整合到决策制定中去。最近的实践表明类似的尝试(http://whatworkscities.bloomberg.org/)对于地方政府提供服务的能力的提升具有帮助。

在这些实践尝试中最重要的是所有的利益相关者都能更好的理解政策过程以及政策是如何改变邻里排斥的。因为几乎所有的政策都关注绅士化、邻里衰退、或者人力资源的变化，所以新的方法必须能够对这些变化进行预测，并能利用这些变化为所有居民提供更多的机会。

研究者已经从多种角度对邻里变化进行了监测和研究，几乎所有的研究都会关注到个体因素对邻里变化的作用，比如犯罪或是住房条件，但却很难说清楚究竟有哪些因素切实的影响了邻里的变化。研究一般使用联邦人口调查数据来研究地方一段时间的变化趋势，尽管这些研究提供了有用的内容，但我们的研究希望提供更实时的数据分析来适应更广泛的情况，我们更进一步的研究将聚焦于其他研究所缺少的社区行动方面。

政府和非盈利机构已经意识到把分析和行动联系起来的必要性，并尝试在邻里变化前预测趋势。在1980年代到1990年代，有四个美国城市建立了邻里预警系统，以实体数据为主、用户群为目标，把很多数据源整合到一起。但遗憾的是没有一个案例能持续运行到现在，这说明长期维护足够活跃的用户建立足够广泛的基础是一件困难的事情。近来，非盈利机构和政府使用邻里多因聚类引导投资和决策制定，但仍因为缺乏资金和基础设施而难以发展。

我们也可以从其他一些数据源中建立和分析邻里的变化，越来越多的行政管辖区建立了先进的个体或资产跟踪数据系统，链接政府和非盈利机构。更多的技术应用拓展了数据共享和分析，比如个人的支付系统和地方资产系统。种种实践表明，所有的尝试都是值得的，数据系统应当不断扩张，不管其建立起来是否完美、是否够用。系统永远在实践和测试中完善，而我们要做的是让社区终端用户和规划设计之间建立更广泛的联系，更具有前瞻性。

如何让邻里预警系统成为现实在实践中仍存在很多问题。最开始我们应当考虑到建立这样一个系统潜在的风险有哪些。最主要的风险就在于越多的预警信息可能导致的邻里加速向未可知的方向变化，比如人们会根据预测及时转移投资方向，导致衰退邻里中投资骤减，或绅士化地区投机性投资增加。尽管针对经济隔离已有很多分析系统和预测工具，例如Nielsen’s PRIZM system等，实时的信息使邻里更智能化。如果预警系统足够灵敏，通过智能系统收集数据并清晰有效影响地方发展过程，一定程度上也可以在总体层面降低上述风险。另一个显著的风险在于城市和非盈利机构可能不会一直乐意共享他们的资源。地方政府和服务供应商明白提前预警比事后弥补成本要便宜得多，任何运行这些预警和应激系统的社区都应当比较下使用前后的绩效。缓解这一风险的方法之一是保证这些系统工具运用的公私成本比不用它们更便宜。

如前所述，如何获取私营机构实时数据是这个模型的关键，而且我们必须更好的理解和使用这些共享数据。不管大城市还是小城市，作为智慧城市，新数据源都会不断涌现并被各种机构运用，如果城市建立起邻里预警系统，他们就有条件协议使用这些数据来实现融合的目标。

假设上述担忧都解决了，我们仍需要更快的规划完善这些新数据源系统、分析工具和政策框架，提高点对点信息交换，分享城市在这方面发展的实践经验。

来源：GREENE S, PETTIT K L S. 2016-06，http://www.urban.org

（供稿：李得艳）

中国高铁乘客状况

2014年12月底，南广（南宁-广州）和贵广（贵阳-广州）高铁开始投入运营。这两个由世界银行贷款支持的中国高铁项目将广西和贵州这两个边远省份与经济发达的广东省连接起来：从南宁到广州的最短行程时间从13h降至3h19min，从贵阳到广州的最短行程时间从21h降至4h9min。世界银行对上述两个地区的高铁和普铁列车进行了乘客调查。

两条线路投入运营约3个月后分别对其进行了车上乘客调查，通过调查分析初步了解这两条线路上的乘客概况。本文将从三个方面对调查结果加以总结：①客户的社会经济特征及出行目的；②与高铁车站衔接的交通方式；③新线路对旅行模式的影响。报告还将这次调查的结果与2013年进行的长春-吉林城际铁路和京沪高铁天津-济南段的乘客调查结果加以比较。

1、乘客的社会经济特征和出行目的

大多数乘客年龄在19-40岁之间，这个年龄段的乘客约占总数的80%。这与长吉城际和京沪高铁济南-天津段的乘客类似，但略显年轻。乘客中大约65%为男性，35%为女性，与长吉城际和京沪高铁类似。

调查显示，女性乘客相对年轻，收入低于男性乘客。女性乘客中以休闲为出行目的的比例高于男性。

贵广铁路沿线有很多著名的旅游景点，因此有很大一部分乘客（61%）的出行目的是旅游休闲。这条铁路上的商务出行比例只有36%，大大低于京沪线和长吉线。南广铁路约有一半乘客是商务出行，与长吉线相当。

调查结果显示，高铁乘客的收入水平涵盖范围很广，其中40%的乘客月平均收入不到4000元。南广线上的乘客自己报告的月收入平均约为5500元，与贵广线类似（5900元）。2013年的乘客调查中京沪高铁济南-天津段和长春-吉林城际高铁乘客自己报告的收入平均值分别是6700元和4300元。年龄在30-55岁的乘客平均收入最高，这也是预料之中的。

当然，对乘客自己报告的收入数字需要谨慎解读，因为几乎在所有国家，那些比较富裕的人都会低报自己的收入。另外，这项调查是在清明节前后进行，有一些外出打工人员按照传统习俗回乡扫墓。贵广和南广高铁的成功，在一定程度上就是因为它们的票价与替代交通方式的票价相当，甚至更低，但却提供了更加快捷舒适的运输服务。

许多乘客是在主要的中心城市上下车。在贵广线上，41%的受访乘客是从起点坐到终点，这在一定程度上是由于很多乘客是前往贵阳旅游、其他站点停靠的车次有限、临时做出旅行决定的人很难买到车票等多种因素的影响。南广线上也有类似比例的乘客是从起点坐到终点。此外，在受访乘客中有13%实际旅行路线超出了广州至南宁这段铁路——比如通过南宁再前往北海，因此有些人的旅行距离大于南广铁路长度。

2、与高铁车站衔接的交通方式

前往火车站的交通方式反映了车站在城市的位置。这两条线上的大多数车站都位于目前的市中心数公里之外。进行这项调查时，有些车站的站前广场和候车设施仍在建设中，到高铁站的公交服务有限。比如在云浮站，车站大楼和停车场/公交站之间要走很长距离；在贵港市，虽然高铁站离市中心很近，但乘客从停车场进入车站大楼要爬很多陡峭的台阶，没有坡道或电梯。由于很多车站都存在这类不便，只有27%的旅客表示他们在前往/离开车站时会乘坐公共交通2，34%表示是乘坐出租车。这与天津-济南段的情况类似，该线路上29%的乘客是乘坐公交，38%乘出租车。相比之下，对在广州南站上下车的乘客来说，公共交通是主要交通方式，受访旅客中有69%搭乘公交（21%乘公共汽车，48%乘地铁），其次是出租车（15%）和私家车（11%）。这反映出广州南站的连通性很好。

如果没有高铁，贵广线上64%的受访乘客、南广线上82%的受访乘客表示他们还是会出行。在沿南广线的地区，几乎一半旅客会乘坐长途专线或大巴，20%会乘飞机，18%会采用其他出行方式。在贵广铁路沿线地区，70%以上的短途旅客会乘坐大巴，19%会使用私家车，而飞机是中长途旅行的主要替代交通方式。正如我们预料的，随着旅行距离的延长，选择公共汽车或普通火车的旅客比例逐渐下降，这和京沪线的情况类似。

调查中也向旅客询问了2015年他们是否会因为高铁的建成而比前一年提高出行频率。有超过3/4的乘客表示，2015年的出行次数将大为增加，总体增幅为40-50%。尽管对未来意向的表述往往并不可靠，但这种答复表明，很多地区建成高铁后，人们出行数量的大幅增加是现有旅行者更频繁出行和新旅行者出现这两个方面共同作用的结果。

来源：http://www.urban.org 

（供稿：高蕾）