《大數據時代下城鄉規劃決策理念及應用途徑》論文發表期刊：《房地產世界》；發表周期：2021年07期

《大數據時代下城鄉規劃決策理念及應用途徑》論文作者信息：伍敏冬

　　摘要：在當前科學技術快速發展的背景下，大數據技術在諸多領域內均得到了廣泛應用。然而，在城鄉規劃領域內，由于規劃活動過程復雜，不確定因素較多，導致城鄉規劃具有不穩定性與復雜性的特點，影響最終的規劃效果。所以，借助大數據技術的優勢，尋找大數據技術與城鄉規劃工作的契合點，將二者結合在一起，是當前城鄉規劃工作的重點。本文著重對城鄉規劃中大數據技術的應用途徑進行探索，以供參考。

　　關鍵詞：城鄉規劃決策;大數據;決策理念;應用途徑

　　當前，在先進科技快速發展的背景下，大數據技術的出現也宣告了大數據時代的到來，并且在日常生產、生活中都得到了廣泛應用，帶給人們極大的便利。城鄉規劃是政府的主要工作之一，以往在城鄉規劃工作開展過程中，規劃技術和方法相對落后，不僅效率不高，而且規劃工作質量也難以提升。隨著大數據技術應用于城鄉規劃工作中，為規劃決策提供了更為科學的依據，提高了城鄉規劃決策的準確性。因此，在城鄉規劃決策理念提出與落實的同時，更要融合大數據這一時代背景，尋找二者的契合點。

　　1大數據下的城鄉規劃決策理念1.1大數據與城鄉規劃“公共利益”價值觀相符

　　(1)大數據具有信息公開與整合的特性，在民主決策、公眾參與中，均具有基礎作用。在城鄉規劃中，符合“公共利益”的價值取向是實現公共資源分配的基礎，在決策時也需要向“大眾”靠攏。諸多研究顯示，在城鄉規劃工作實施中，導致實施效果不佳的根本原因在于不公平問題的存在，包含治理結構層次上偏向利益集團，存在權力主體的不公平;資源配置層次在分配空間上偏向城市的不公平;制度環境層次上偏向政府，存在權力主體的產權性質不公平等。所以，關注“公共利益”是未來城鄉規劃的核心理念。

　　(2)大數據時代的到來，實現了獲取海量規模個體的需求特征、個體屬性等可能，應用于城鄉規劃中為實現“公共利益”奠定了基礎。在城鄉空間演化中，任何演化現象都能從兩個視角對演化過程和趨勢進行理解，比如多中心城市結構的演化，如圖1所示。城市空間結構、形態組織的變化通過宏觀視角呈現，而個體社會選擇的離散過程則通過微觀視角體現�？梢�，城鄉空間發展是若干居民、企業等微觀個體，在空間、時間等成本的約束下，對空間效用做出的離散型區位選擇，若干離散型決策構成了城鄉結構的宏觀現象。政府工作的宗旨是服務于公共利益，政府在對公共資源配置進行引導時，城鄉規劃是途徑之一，所以，符合廣大群眾的利益訴求是城鄉規劃的首要宗旨。而大數據中各類結構化數據，則能為尊重和理解海量微觀主體的需求提供依據。

　　1.2 大數據對城鄉規劃決策的利益協調機制有利

　　(1)城鄉規劃決策工作并非某個部門的工作，該項工作的開展需要多部門共同協作完成。所以，城鄉規劃工作中難免會涉及諸多部門，而各部門之間也不可避免地會出現合作、利益劃分等問題。尤其是在不同部門之間進行利益協調時，由于大數據具有分析海量數據的特性，所以借助大數據平臺，為各部門之間的利益協調提供了可靠保障，有利于各部門之間更好、更緊密地合作，對城鄉規劃工作的順利實施起到促進作用。

　　(2)在區域競爭中，涉及的競爭層面也比較多，包含內部競爭、橫向競爭、縱向競爭等，其中信息、數據的不透明、不對稱等，是部門利益分割的根源。未來在進行城市群建設、區域合作中，都應以區域整體發展為目標，重點引導與利用核心發展資源，對空間界限戰略性用地進行嚴格劃定，并配合管制措施來實現。而要實現上述內容，大數據理念的應用必不可少，需要通過大數據在統一的平臺上對各部門結構性數據進行整合，實現“多規合一”與各部門空間利益的協調。

　　2大數據與城鄉規劃決策的耦合

　　2.1城鄉規劃數據源在大數據視角下的特征所謂大數據，直觀上可理解為“大量數據”，但其含義并非只是如此，大數據技術的應用改變了人們的生活方式，原因在于大數據的出現使得信息的生產、傳播等方式發生了改變，打破了以往的信息不對稱性。與傳統數據相比，大數據具有四個特性，即巨量規模、多樣性、動態性及價值性。

　　(1)巨量規模。體現在數據體量方面，通常以拍字節、太字節的純數據級數來衡量大數據。在城鄉規劃中，涉及的數據體量非常龐大，包含人口、GDP、產業結構及國民收入等，同時包含土地覆蓋類型、遙感圖、地形圖、交通系統圖等海量圖形數據，以及居民消費記錄、購房者屬性

　　大數據時代下城鄉規劃決策理念及應用途徑

　　伍敏冬

　　摘要：在當前科學技術快速發展的背景下，大數據技術在諸多領域內均得到了廣泛應用。然而，在城鄉規劃領域內，由于規劃活動過程復雜，不確定因素較多，導致城鄉規劃具有不穩定性與復雜性的特點，影響最終的規劃效果。所以，借助大數據技術的優勢，尋找大數據技術與城鄉規劃工作的契合點，將二者結合在一起，是當前城鄉規劃工作的重點。本文著重對城鄉規劃中大數據技術的應用途徑進行探索，以供參考。

　　關鍵詞：城鄉規劃決策;大數據;決策理念;應用途徑

　　當前，在先進科技快速發展的背景下，大數據技術的出現也宣告了大數據時代的到來，并且在日常生產、生活中都得到了廣泛應用，帶給人們極大的便利。城鄉規劃是政府的主要工作之一，以往在城鄉規劃工作開展過程中，規劃技術和方法相對落后，不僅效率不高，而且規劃工作質量也難以提升。隨著大數據技術應用于城鄉規劃工作中，為規劃決策提供了更為科學的依據，提高了城鄉規劃決策的準確性。因此，在城鄉規劃決策理念提出與落實的同時，更要融合大數據這一時代背景，尋找二者的契合點。

　　1大數據下的城鄉規劃決策理念1.1大數據與城鄉規劃“公共利益”價值觀相符

　　(1)大數據具有信息公開與整合的特性，在民主決策、公眾參與中，均具有基礎作用。在城鄉規劃中，符合“公共利益”的價值取向是實現公共資源分配的基礎，在決策時也需要向“大眾”靠攏。諸多研究顯示，在城鄉規劃工作實施中，導致實施效果不佳的根本原因在于不公平問題的存在，包含治理結構層次上偏向利益集團，存在權力主體的不公平;資源配置層次在分配空間上偏向城市的不公平;制度環境層次上偏向政府，存在權力主體的產權性質不公平等。所以，關注“公共利益”是未來城鄉規劃的核心理念。

　　(2)大數據時代的到來，實現了獲取海量規模個體的需求特征、個體屬性等可能，應用于城鄉規劃中為實現“公共利益”奠定了基礎。在城鄉空間演化中，任何演化現象都能從兩個視角對演化過程和趨勢進行理解，比如多中心城市結構的演化，如圖1所示。城市空間結構、形態組織的變化通過宏觀視角呈現，而個體社會選擇的離散過程則通過微觀視角體現�？梢�，城鄉空間發展是若干居民、企業等微觀個體，在空間、時間等成本的約束下，對空間效用做出的離散型區位選擇，若干離散型決策構成了城鄉結構的宏觀現象。政府工作的宗旨是服務于公共利益，政府在對公共資源配置進行引導時，城鄉規劃是途徑之一，所以，符合廣大群眾的利益訴求是城鄉規劃的首要宗旨。而大數據中各類結構化數據，則能為尊重和理解海量微觀主體的需求提供依據。

　　1.2 大數據對城鄉規劃決策的利益協調機制有利

　　(1)城鄉規劃決策工作并非某個部門的工作，該項工作的開展需要多部門共同協作完成。所以，城鄉規劃工作中難免會涉及諸多部門，而各部門之間也不可避免地會出現合作、利益劃分等問題。尤其是在不同部門之間進行利益協調時，由于大數據具有分析海量數據的特性，所以借助大數據平臺，為各部門之間的利益協調提供了可靠保障，有利于各部門之間更好、更緊密地合作，對城鄉規劃工作的順利實施起到促進作用。

　　(2)在區域競爭中，涉及的競爭層面也比較多，包含內部競爭、橫向競爭、縱向競爭等，其中信息、數據的不透明、不對稱等，是部門利益分割的根源。未來在進行城市群建設、區域合作中，都應以區域整體發展為目標，重點引導與利用核心發展資源，對空間界限戰略性用地進行嚴格劃定，并配合管制措施來實現。而要實現上述內容，大數據理念的應用必不可少，需要通過大數據在統一的平臺上對各部門結構性數據進行整合，實現“多規合一”與各部門空間利益的協調。

　　2大數據與城鄉規劃決策的耦合

　　2.1城鄉規劃數據源在大數據視角下的特征所謂大數據，直觀上可理解為“大量數據”，但其含義并非只是如此，大數據技術的應用改變了人們的生活方式，原因在于大數據的出現使得信息的生產、傳播等方式發生了改變，打破了以往的信息不對稱性。與傳統數據相比，大數據具有四個特性，即巨量規模、多樣性、動態性及價值性。

　　(1)巨量規模。體現在數據體量方面，通常以拍字節、太字節的純數據級數來衡量大數據。在城鄉規劃中，涉及的數據體量非常龐大，包含人口、GDP、產業結構及國民收入等，同時包含土地覆蓋類型、遙感圖、地形圖、交通系統圖等海量圖形數據，以及居民消費記錄、購房者屬性等各行業、專業數據。

　　(2)多樣性。數據種類多樣也是大數據的特征之一。在城鄉規劃中，可用到的數據源比較多，不同的部門均有自己的結構樹，涉及的數據類型也比較多，各類數據共同組成結構化數據。

　　(3)動態性。大數據通過網絡途徑完成海量數據的存儲、傳輸等，且數據產生的速度飛快，在網絡支持下實現數據的隨時調用、實時入庫等。在城鄉規劃中，土地開發、人口變化、城市更新、經濟發展及道路建設的數據均處于動態、實時變化的過程，各部門數據庫也處于動態完善、更新的過程。

　　(4)價值性。大數據最核心的性能并非簡單的數據存儲、傳輸等功能，而是通過數據分析，發現數據中潛在的規律并將其作為決策的依據。在城鄉規劃中，對未來發展進行預測是重要的工作之一，規劃中對各類預測模型的使用也比較多，整體思路是將大量的歷史數據代入模型中，通過模型分析，將海量數據之間的變化規律進行揭示，通過規律分析來決策事物的發展規律，以實現預測未來的目的。

　　2.2城鄉規劃決策的本質屬性城鄉規劃工作是一項復雜的系統工程，這也使得該項工作在實施中存在大量的不確定因素，對最終的實施效果也會產生直接或間接的影響。整體而言，城鄉規劃在屬性方面具有以下特點：

　　(1)相關性。體現在多個利益主體在城鄉土地開發中的格局，各利益主體的決策相互影響。

　　(2)不可分割性。指規劃取得的效益受規劃規模的直接影響，一旦出現規劃目標與規模不匹配的情況，則規劃就可能出現失控、失敗、失效的結果。

　　(3)不可逆性。即一旦開發完成城鄉土地，或一旦失敗，則很難糾正，或須付出極大的代價才能糾正。

　　(4)不完全預見性。即規劃人員在很多情況下對未來的發展都難以預測，同時受環境、經濟、社會等因素的影響，對城鄉未來發展形成的情景難以詳細描述。

　　2.3城鄉規劃決策的不確定性及大數據的特征影響城鄉規劃的因素比較多，其中不完全預見性，即不確定性，是城鄉規劃決策中的最主要的特性，通常包含兩種類型，如圖2所示。

　　(1)決策對象不確定性。因影響城鄉規劃的因素較多，涉及的數據也比較復雜，不同數據間缺少接口，在處理時，難度與工作量都非常大。同時，各類數據多數源自政府宏觀數據，很少涉及微觀數據，導致規劃中各種微觀沖突頻發，存在決策信息嚴重不對稱的弊端。

　　(2)規劃主體不確定性。因缺少適用于預測分析的工具及完整的數據，在對決策對象的發展趨勢進行把握時，決策主體難以全面把握，多數采用經驗性決策。同時，對于決策主體而言，不同主體的價值觀也存在差異，且同一主體在不同時期的價值觀也可能發生改變。根據城鄉規劃的特點及大數據的特征分析，大數據的特征與城鄉規劃決策的數據具有較好的耦合性，所以在改善城鄉規劃決策不確定性中，大數據具有較高的應用價值。

　　3大數據在改善城鄉規劃決策中的應用途徑

　　3.1提升城鄉規劃決策信息的對稱程度

　　(1)決策信息是否對稱，或數據對稱的程度，與所分析的數據規模、完善程度等有直接關系，對改善城鄉規劃決策中不可分割性及相關性的特征具有關鍵作用�，F階段，城鄉規劃編制工作中，各部門、各規劃要素之間數據格式的整理、轉換等工作最為煩瑣，原因在于各部門數據格式、結構不同。近年來，在數據價值規劃中，國內諸多部門基于提升數據精度、提高管理效率的目標，在數據共享、整合平臺構建中投入了大量的精力。如國土資源“一張圖"工程中，集合了多種數據與信息，同時疊加了國土資源的相關信息，實現了數據統一，也實現了動態化的資源監管目標。

　　(2)應用大數據技術對結構化數據進行整合的過程中，其“多樣性”的特點決定了大數據的使用價值，在城鄉規劃中，須從橫向和縱向兩個方向進行數據整合。首先，是橫向。各部門間的共享整合，包含社會組織與商業公司的常規業務數據，也包含同一級政府不同主管部門的數據等。其次，是縱向。不同層級行政部門、不同空間尺度之間的共享整合，目的是提升上下級管理部門之間、區域之間的信息對稱性。在此基礎上，利用數據庫管理軟件、GIS技術，構建結構化、標準化、統一化的數據存儲、調用、查詢及分析平臺，在開展城鄉規劃編制工作中，充分利用該平臺的優勢作用，以提高編制工作的準確性與效率性。

　　3.2大數據挖掘及可視化識別的應用隨著大數據規模的不斷擴大，人們迫切需要對數據進行展示、理解與演繹，為滿足這一需求，學界也進行了大量的探索。目前，可視化技術已經普及，該技術的出現能通過圖、表等形式呈現大數據的分析結果，讓人們更清晰地觀察數據分析結果，以便更準確地做出決策。可視化技術出現初期，從簡單圖表開始，隨著研究的深入與完善，逐步向更復雜的圖表過渡，直至當前的動態模擬、三維地圖、動畫技術等，表現方法也更加趣味化、直覺化，交互性更強，并且能通過一份好的數據圖表體現出數據所要傳達的背后思想和知識。城鄉規劃領域包含宏觀體系中的城鎮，也包含微觀空間的街道，在這些空間數據分析與決策中，通過應用可視化技術，不僅能讓分析人員通過圖、表等直觀地觀察進行規劃布局，而且提高了規劃的效率。例如，在宏觀層面，對燈光的密度、亮度等分析可通過全球夜晚燈光分布數據進行，并能對城鎮體系熱點區域進行清晰辨別，與社會經濟數據、遙感影像數據相比，全球夜晚燈光分布數據更加直觀、簡單。同樣，在微觀空間領域內，人性化空間的設計則需要借助局部空間消費行為的數據來分析，并以分析結果作為依據，對局部空間進行合理規劃設計。

　　3.3大數據模型的開發與探索城鄉規劃中，規劃決策需要大量的數據素材，而大數據以其樣式多樣、規模巨量的特點，通過各類分析模型、計量模型的分析，有效分析數據中潛在的規律，為決策者在制定決策時提供依據。大數據最大的特點是數據豐富，不但能提供原始數據，還能從數據中通過分析得到新的數據。在城鄉規劃中，一方面，通過多種結構性數據的分析，探討復雜空間的發展問題。比如，通過民意調查問卷中的民意數據進行分析，結合綜合模型，對影響城市中心體系的關鍵因素及發展狀態進行分析;另一方面，利用不同空間類別的變量間關系，對某一類空間要素分布產生影響的因素進行判斷。比如，借助歷年全國各地年均產出數值、勞動力數量、交通條件、資源情況、土地市場化程度、產業多樣性、對外開放程度等數據，通過多變量回歸模型分析，可提取對城市土地產出效率產生影響的關鍵因素。

　　4結語

　　綜上所述，大數據已經廣泛應用于諸多領域與行業，其優勢也得到了廣泛肯定。在城鄉規劃決策中，城鄉規劃的本質屬性與大數據的特征存在耦合性，在城鄉規劃中，大數據符合城鄉規劃的不可分割性與相關性，能夠通過預測模型、數據挖掘等，減少城鄉規劃中的不確定性及不可逆性。在未來發展中，隨著城鄉規劃數據的增加、處理工具的改進及數據處理技術的發展，大數據在城鄉規劃中的應用也必然會越來越深入。

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