大数据在城市政策管理研究中的应用

金浩然

近年来互联网高速发展，数据库技术日益成熟，人们日常活动产生的数据正以指数形式增长。2015年我国发布《促进大数据发展行动纲要》提出，城市建设应顺应大数据时代潮流，鼓励运用现代信息技术帮助政府进行公共管理和市场监管，以提高政府的科学决策和风险预判能力。《“十三五”规划纲要》指出，要实施国家大数据战略，加快推动数据资源共享开放和开发应用，深化政府数据和社会数据关联分析、融合利用，提高宏观调控、市场监管、社会治理和公共服务精准性和有效性。大数据作为一种新的数据获取渠道，将在政府管理公共政策、推动城市健康发展中起到越来越重要的作用。

过去城市政策管理研究可获取的数据主要包括政府部门提供的社会基础数据、统计年鉴以及学者通过调研获得的一手资料。这些传统数据资料存在数据量小、时效性不佳等问题，难以满足政策管理研究的需求。大数据来源丰富、时效性高、涉及范围广泛，可以成为城市政策管理研究数据的有效补充。为适应云时代的新特点，本文简要阐述大数据概念，从城市空间管理、公共交通、舆情分析等关键领域，探讨大数据支撑城市政策管理的应用进展。

一、大数据与政策管理

大数据即是大量数据的集合，其数据量往往大到无法用传统的软件工具进行抓取、储存、管理和分析。而且大数据变化速度特别快，数据结构无法适应已有的数据库架构。世界著名的管理咨询公司麦肯锡最早提出对大数据进行收集和分析的设想，指出大数据已经渗透到工业和商业领域的各个方面，成为影响人们生产生活的重要因素。同传统数据相比，大数据在数量、速度和种类方面有所不同，具有价值性、稀疏性和真实性的特点。

政策管理是政策制定过程中的重要环节，目前其定义根据管理内容大致可分为以下两种：第一种观点认为政策管理是对政策的效益、效率和价值进行判断的行为，目标是在政策执行后对其实施效果进行反馈，达到修订政策的目的，是狭义上的政策管理。第二种观点则认为政策管理是针对全过程的管理，包括政策方案、执行和最终结果的管理，是广义上的政策管理。本文针对的是广义上的政策管理。

从大数据的来源上看，不管是电子政务信息还是移动终端、互联网网页信息都给城市政策管理研究提供了良好的分析基础。一方面，中国近年来的电子政务建设积累了大量业务数据，是政府大数据的重要来源。通过挖掘不同政务系统大数据之间的关联性，实现数据互联共享，可以在一定程度上反映出城市政策的执行效果，发挥数据的价值。另一方面，由于政策管理不仅涉及政府，还关注多元化的社会公众态度，因此移动终端、互联网网页信息等方面的大数据对建立全面、及时的动态数据库作用巨大，可以为全面管理城市公共政策提供有效工具。

二、应用进展

大数据从出现至今，已在众多城市政策管理领域有所应用，这里选取当下关注和应用较多的领域进行具体分析，包括城市空间规划、公共交通和舆情分析领域。

（一） 城市空间规划领域

大数据通过对城市地理信息和人文社会信息的深入挖掘，为城市空间规划提供决策依据。精细化城市分析對详细规划尺度的政策设计具有重要意义，可用于解释城市土地开发、居住区位选择、企业选址等空间问题。大数据为精细化城市分析提供可能，通过融合空间位置地理信息（基于百度、谷歌地图等网站）、企业信息（基于阿里巴巴企业网等）、社会活动信息数据（基于新浪、腾讯微博等）、个人行为数据（公交IC卡、手机等）多源数据，实现城市管理政策的空间可视化，提高空间规划的科学性。国内已有诸多城市规划师运用大数据来重新认识和理解城市，基于GPS追踪和百度热力图等大数据，挖掘城市空间结构及其演变规律，对空间规划的编制和完善起到研究支撑作用。例如，龙瀛（2013）运用出租车运行轨迹数据，合成了北京市出租出行的空间数据集合，了解了不同区域出行的热门程度；叶宇（2014）运用GPS追踪数据，得到居民出行的高精度、全样本的数据，了解了居民使用空间的时空特征；秦萧（2014）运用网络地图大数据，反映了城市空间结构和居民活动变化，了解了不同地区居民分布的规律与机制。

刷卡记录、热力图、GPS轨迹、手机信令等“大数据”信息比传统的意见簿、听证会更能反映真实的社情民意，能够帮助规划者和决策者避免很多“印象流”的误区。北京市城市规划设计研究院的规划师茅明睿通过刷卡记录等大数据对比了北京市通州和顺义的职住比，发现人们的普遍印象并不一定准确，人们一般认为通州普遍上班族候鸟往返、顺义提供大量就近就业机会，因此通州的职住分离比例要远高于顺义，但通过大数据分析发现两个地方的职住分离比例其实比较接近。这些研究能够提升规划师城市认知的科学性，对城市空间规划政策的编制和反馈提供参考。大数据提供的非样本数据使得异常点信息得以保留，这些空间上的异常点并非纯粹的扰乱因素，也包含特殊价值，可揭示城市空间设计方案对个别人群造成的不利影响，有利于调整城市空间方案。当然，大数据难免存在精度和代表性方面的问题，一般需要进行数据筛选和清洗才能用于实践，以确保分析结果准确可信。

（二） 公共交通领域

大数据应用于公共交通领域可以加强道路实时监控，缓解交通拥堵，响应突发状况，实现城市公共交通的良性运转。自公交IC卡推行以来，居民出行数据得到补充，这套刷卡数据被广泛用于公共交通管理政策研究。规划师基于公交线路流量数据等，展示和预测了不同时期城市内的交通流量情况，帮助实现了公共交通的空间化表达。杨智伟（2009）绘制了公交线路的客流曲线，预测了区域内不同峰值条件下的客流量；龙瀛等（2012）分析了北京职住关系和通勤出行，实现通勤出行的空间化表达。上海城市规划设计研究院基于大数据开发了交通规划模型，可分析不同规划方案下未来城市交通的运行状态，有利于破解大城市交通拥堵问题。模型通过规划信息平台建设，整合了用地、人口、交通设施和居民出行调查等数据，运用GPS数据、手机信令等大数据标定交通模型参数，具有诊断现状、预判未来和实时跟踪的功能，已在道路基础设施规划中得到应用。例如，在上海迪士尼规划项目中，参照模型测算结果将多条公路级别提升，由双向四车道调整为双向六车道，有效避免了交通拥堵问题。endprint

传统解决公共交通问题的思路是加大基础设施投入和拓宽道路，这些方式往往受土地资源的限制，不利于交通、城市空间和土地利用三者的整合发展。大数据创新了人们解决交通问题的视角，将信息技术应用于公共交通，通过提高信息资源的整合能力、加强现有道路的使用效率来改善交通拥堵，减少了对外部资源的依赖。

（三） 舆情分析领域

大数据针对城市社会公众在互联网中的焦点、热点问题，抓取其中的公众主观反映，可帮助政府了解城市政策在公众中的反响，便于对政策制定和效果管理进行反馈。为提高大数据信息的精度和有效关联度，国内外规划师构建了基于“Sykill&Webert”智能体等舆情数据爬取方法，通过设定特征集提高了信息搜集的精度和速度。Signorini（2011）运用Twitter API大数据，获取了Twitter中热点事件的实时关注数据，并通过模型计算出事件对社会的影响程度。王博永（2013）运用网络点击量大数据，获取房地产类关键词的用户关注度，计算关键词与当月实际房地产交易量之间的皮尔逊相关系数，比较了我国大中城市房地产政策的调控力度和效果。2015年以来通过大数据分析及时发现和处理了一些由新政策出台或不实猜测而引起的舆情，实现了问题快速解决。中办、国办连续发布文件，要求在政务舆情回应等领域取得突破。2016年国务院办公厅强调，各地区各部门要善于运用媒体，实事求是、有的放矢开展重要政策解读。

大数据舆情分析具有自身容量大、流动快、形态多样的特点，弥补了传统仅依据抽样调研的数据搜集来源，提升了网络数据的搜集、存储、清洗和文本挖掘能力，已经能够从大量的、繁杂的数据中获取一些有价值的舆情研究信息。但目前对于音频、视频及图片文本等混杂网络热点及民意跟踪数据的获取仍缺乏有效的技术手段，有待进一步完善。

（四） 其他城市政策领域

除上述三个领域之外，大数据还被应用到了宏观经济、城市旅游、产业结构等城市政策管理领域。有规划师将大数据运用于城市社区研究中，结合大数据与GIS空间分析提出城市社区生活空间质量的图谱表达理念，为深入研究城市社区资源空间剥夺规律和统筹规划提供方法参考。还有规划师基于百度指数，预测一定时期景点的游客量，为旅游景区疏解政策提供依据。美国学者Bollen（2011）基于推特平台表达的公共情绪，预测了道琼斯工业平均指数在未来2到6天的涨跌情况，通过对比预测结果与实际情况发现准确率较高，可为政府制定或修改宏观经济政策提供研究基础。这些大数据在城市政策领域的应用有效地弥补了传统数据在宏观经济、城市旅游、产业结构等方面政策研究中的局限性，对及时反馈政策制定、发现实施出现或者可能出现的问题提供了科学依据。

三、挑战与建议

第一，应用有限，应拓宽城市管理各领域实践。大数据作为一种新的数据形式，有效拓宽了城市政策研究的数据渠道。但大数据应用于城市政策管理也仅有十几年时间，目前国内政策编制和管理人员对大数据的应用仍然相对有限，阻碍了大数据在各个领域发挥应有的作用。未来应拓宽大数据在宏观调控和公共服务等领域的应用，提高政策编制的科学性。而且大数据的采集和应用对使用者的专业技能有较高要求，相关实践需要以操作者掌握基本技能为前提，在特定领域，大数据采集和应用技能培训势在必行。

第二，数据可获得性不高，应在保障隐私的同时加强数据共享。数据难共享一直限制了国内政策管理研究中数据的收集和应用。国外政府和企业普遍执行“公开为原则，不公开为例外”的原则，我国也有一些地方有类似的规定，但执行情况并不令人满意，还存在着“谁掌握了大量真实可靠数据，谁就掌握了主动权”的错误认识。这种利己倾向在很大程度上限制了数据的共享。当然，也并非所有数据都可以共享，大数据应用还应当守住保护个人和集体隐私的底线。不同部门之间的数据在应用过程中需要遵守相应保密要求，通过分层、分块管理，规避数据泄露风险。通过构建全面、安全的大数据资源共享平台，实现大数据信息的有效利用。

第三， 数据质量参差不齐，需进行筛选和清洗。数据質量直接影响着依靠数据得到分析结果的准确性，继而对城市研究和政策编制产生影响。大数据的质量体现在数据的真实性、完整性和时效性。真实性是对大数据准确程度的判断，是保证数据可用的根本前提，真实的数据才能反映城市发展现状的客观事实。完整性是目前大数据普遍存在的短板，如微博的使用群体年龄结构相对单一，获取到的微博内容数据往往不能完全反映全部城市居民的整体特征，只能通过对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体信息。时效性代表着数据与当前或关注时点的贴合程度，过时的数据不具有参考价值。目前应用于城市政策管理的大数据质量仍然参差不齐，未来应对可以进行校核的大数据进行数据清洗，对难以校核的大数据寻找替代数据，确保质量过关。

四、结语

随着信息技术和智慧城市概念的普及，定量分析在我国城市政策管理研究中逐渐成为主流。传统的数据源具有样本不足、时效性差等缺陷，难以满足当今城市政策管理研究的数据需求。无论人们是否承认大数据应用的必要性，其广泛应用已经成为一个客观事实，大数据的及时、动态、可视化优势也在逐渐凸显。大数据已在城市政策管理研究中得到有效应用，实践于城市空间规划、公共交通、舆情分析与决策等领域，不仅提高了政策编制的准确性，还要为政策优化改进提供依据。于此同时，机遇与挑战并存，大数据应用仍受到数据质量参差不齐、可获得性不高、管理人员专业技能有待提升等方面的困扰，值得持续关注。

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（责任编辑：王珊珊）endprint