骆 悰 申 立 苏红娟 朱春节 李长风
经济普查数据在城市总体规划中应用的探索与思考*
骆 悰 申 立 苏红娟 朱春节 李长风
经研究发现,经济普查数据在城市总体规划中的作用存在:数据采集空间到户但只达到相对精确落地程度、数据统计划定到普查小区但须与规划单元相衔接、数据字段逐次增加但也造成趋势分析困难,以及数据调查全面但空间覆盖并不完整等特点和难点。研究指出:在大数据应用和政府转型的背景下,经济普查数据作为重要的政府数据,其重要性并不是削弱相反日益突出,但由于这些数据统计工作处于初期阶段,管理导向优于应用导向,也缺少必要的统一部署,因此包括经普数据在内的政府数据在城市规划中的应用空间仍较为有限。随着当前开源数据应用的深入,也对政府数据提出了更高的要求。推动资源整合、加快政府数据平台建设,不仅是政府数据开放共享的关键前提,也是政府部门的当然之责。
大数据 | 经济普查数据 | 城市总体规划 | 应用探索
当前,大数据的应用已然成为学界热点。就当前开展的相关工作来看,相对于开源数据,政府数据尤其是经济统计数据的相关应用研究较少。经济统计数据包括统计年鉴数据和经济普查数据。
经济普查起源于工业普查。2004年,国务院决定开展第一次经济普查(简称一经普)。彼时,由国家统计局、发展改革委、财政部联合发出《关于调整周期性普查项目的通知》,将工业普查、第三产业普查、基本单位普查合并,增加建筑业普查,是为第一次经济普查。其后,每五年开展一次,分别于2008年完成了第二次经济普查和2013年的第三次经济普查(简称二经普和三经普)。直辖市和省级普查与全国普查同步进行。
从一经普启动至今的10年间,经济普查数据的覆盖面和精确度不断增加,由于这是按照统一的方法、标准、时间、组织对我国所有单位和个体经营户进行的全面调查,覆盖了国民经济第二、第三产业的经济总量、结构、分布和效益,可以全方位展示各个城市的国民经济和社会发展现状,使得经济普查数据在城市规划编制和开源数据综合分析中的重要性日益突出。
由于经济普查数据在城市总体规划中的应用缺少成熟经验,上海市规划和国土资源管理局、上海市统计局和上海市城市规划设计研究院组成联合团队,对经普数据在城市规划中的应用开展系统探索,一方面力求对正在开展的新一轮上海城市总体规划的编制有所助益,另一方面形成相关经验,总结应用中发现的问题并提出对策。
当前,我国正进入创新驱动发展、经济转型升级的关键时期。面对当前经济、社会、文化、生态、制度等“五位一体”的全面转型,城市总体规划必须从基于经验分析向基于大数据支撑的规划实践全面转型。城市规划转型亟需经济数据支撑,为确保大数据背景下城市总体规划制定的科学性与前瞻性,传统的人口、用地、经济类数据的重要性和精确度反而更加突出。
从当前规划转型方向来看,至少在两个领域对经济普查数据有切实需求。
一是“以人为本”的规划转向亟需就业数据的支撑。从关注用地到关注人的居住与就业关系,突出以人的城镇化为核心,以基本公共服务均等化和生态保护为导向,促进城镇资源配置方式变革,因而城市规划越来越关注职住平衡的理念,而系统性获取就业数据的渠道就是经济普查数据。
二是“睿智增长”的规划转向亟需经济数据的支撑。伴随着当前我国大中城市由增量规划向存量规划的转型,如何依托存量进行更新和增长至关重要,上海市人民政府《关于编制上海新一轮城市总体规划的指导意见》中也明确指出:“严格控制用地规模……依靠存量优化、流量增效和质量提高来满足城市发展的用地需求,实现全市规划建设用地‘零增长’。”显然,如何判断低效工业用地空间分布,促进低效工业用地的减量化,提高用地集约程度,实现睿智增长等,已成为当前城市规划重要任务之一,而系统性获取各个地块营收数据的渠道同样是经济普查数据。
不仅如此,相关经验显示,经济类数据在城市规划中正发挥着越来越重要的作用:
一是在促进职住平衡的规划领域。利用就业人口数据与居住人口数据叠加,依据职住平衡的原理进行岗位规划。就业岗位分析是经济类数据运用最广泛的领域,往往通过不同时段的就业密度增量分布、职住关系评价等研究大城市产城融合程度,并提出相关规划策略[1]。例如,新加坡通过现状分析发现,就业岗位与住宅区的集聚地区不一致,因此造成高峰期两者交通流量很大,这一分析结论引导在居民区附近规划“长期工作区”,开设更多工作岗位[2]。再如,伦敦根据就业人口增长与住房增长预测来进行规划应对,通过两者叠加来确定伦敦机遇地区(即5 000个工作岗位等)与强化地区布局[3]。
二是在提升产业集聚度与产业规划领域。往往利用各个行业的就业人口数据等,基于区位商方法进行集中度分析,探索现有城市产业集聚和功能空间格局[4]。在国外,日本东京通过对舞台艺术、软件、动漫、广告、出版等不同创意产业进行空间集聚分布的分析,为规划创意产业区并配套相应政策,促进相关产业进一步集聚提供依据[5]。
三是在预测和规划各个行业办公空间领域[6]。在资源紧约束的背景下,城市经济发展所需要的办公空间预测等至关重要。例如,香港通过就业岗位分析,对商业中心区的甲级办公室、一般商业、特殊工业建筑量进行推算,得出办公用地和商业楼面面积总量[7]。
四是在促进城市生态文明发展的规划领域。例如,纽约在其“更绿色、更美好的纽约”战略中,提出如何提高能效战略有效性的命题,纽约市开发一个标准化的能源数据库,可测算市属建筑改造每年节省的财务开支)[8](图1)。
尽管经济类数据已广泛应用于国外城市规划编制,但在我国城市总体规划研究和编制中的应用却仍比较有限。这既与经济普查出现的时间较晚有关,也与经济普查尚处于起步期、与城市规划应用的衔接存在距离有关。
2.1经济普查数据的主要内容
根据《上海市第三次经济普查主要数据公报》(第1号)公布的数据,本次普查的标准时点为2013年12月31日,普查时期资料为2013年年度资料。从法人单位总量来看,2013年末,上海市共有从事第二产业和第三产业活动的法人单位41.1万个,比2008年末(2008年是第二次全国经济普查年份。下同)增加5.0万个;法人单位分支机构7.0万个,增加1.4万个。从从业人员来看,2013年末,上海市第二产业和第三产业法人单位从业人员1 224.6万人,比2008年末增加183.2万人。从主要经济结构变化来看,在法人单位中,第二产业占23.1%,比2008年末下降1.8个百分点;第三产业占76.9%,提高1.8个百分点。第二产业法人单位从业人员占全部法人单位从业人员的39.0%,比2008年末下降8.2个百分点;第三产业法人单位从业人员占61.0%,提高8.2个百分点(表1)。
2.2经济普查数据的主要特点
总体而言,三次经济普查,无论是数据精度还是内容覆盖度都在不断提升。
特点1:数据采集空间到户。经济普查的主要任务是摸清家底、获得经济发展数据,经普数据更偏重于按行政区划进行数据统计,因此对调查数据的空间落地需求并不强烈。2004年的第一次经普小区为手绘图纸,调查数据无法直接空间落地,只能通过街坊—门牌号编码系统进行空间落地;2008年的第二次经济普查采用CAD地形图、GIS数据库两套系统,相关调查数据可直接通过普查小区来识别并作进一步校核,落地精度有所提升。2013年第三次经济普查采用了手持PDA①手持PDA:简称手持数据采集设备(PDA),具有拍照、数据录入、地图加载、GPS定位、网络无线传输等多种功能。经济普查入户时,普查员将使用PDA对普查对象的经纬度坐标数据进行GPS定位采集,并进行拍照和登记数据等,并实时将普查数据传输到国家统计局数据中心,最大限度确保了普查数据的真实性。的采集方式,数据格式直接包含GPS经纬度的空间信息,便于每一个企业数据进行空间落地。
图1 国外重要城市应用经济数据的主要领域
表1 上海市第三次经济普查按行业分组的法人单位总数及其从业人员
特点2:数据统计划定小区。经普数据是依托普查小区开展调查的,划分普查小区为的是明确经济普查的区域界线,落实各级普查机构和普查调查人员职责范围,因此每一条经普数据都拥有相应的行政区划代码和普查小区代码。这样可将数据根据行政区划或普查小区进行汇总处理。三次经济数据普查,普查小区越划越细,调查精度也逐步提高,三经普的普查小区数量是一经普的3倍。
特点3:数据字段按需增加。三次经济普查均包含了普查单位的基本属性、从业人员、财务状况、生产经营情况、生产能力、能源消耗、科技活动情况等各类数据。二经普相比于一经普,扩大了能源和水资源消耗的调查范围,由规模以上工业扩大到全部的第二、三产业单位;三经普相比于二经普,在法人单位经济指标、行业指标、能源消费等方面增加了更多的调查指标,更有助于把握我国各类企业的经济运行基本情况。
特点4:数据调查全面覆盖。上海市经济普查数据的调查方法按照“块为主、条配合”的方法,对全部法人单位、产业活动单位和个体经营户进行全面调查。其中,纳入上海市经济普查的联网直报单位,由单位通过联网直报数据采集处理平台填报普查数据。而对于非联网直报单位,由各区县普查办按普查小区,采取由普查员手持电子终端设备进行普查登记的方式。对于个体经营户,采取普查和抽样调查相结合的方式,并进行上门普查登记。
表2 上海市一、二、三经济普查分析单元的差异
由于经普数据主要满足于统计工作的要求,与城市规划应用之间存在天然的差异。早在2007年起,联合团队就开展了经济普查战略合作,积累了一定的经验,部分反馈也纳入了三经普相关工作中。
3.1应用难点一: 数据采集空间到户, 但只达到相对精确落地程度
尽管三经普数据采用手持PDA的采集方式,空间精度比前两次大幅度提高,但由于GPS采用球面坐标,空间落地到上海平面坐标并不能完全达到一一对应。
项目组对静安区和金山区枫泾镇的GPS坐标进行落地试点,利用坐标转换插件,将三经普数据的高德坐标转换到上海地方坐标,将坐标转换后的普查点与普查小区叠加,得到每个普查点所在的普查小区码,与普查记录中的普查小区码比对,发现20%左右的普查小区存在不一致现象。这表明由于GPS所固有的空间精度所限,按照GPS经纬度数据进行企业落点能达到80%的精度,约20%左右的企业空间落地需要进一步进行人工校准。
为此,本研究通过经纬度信息和企业地址信息的互相补充,结合百度地图等进行空间勾连,进一步完成企业单位的空间落地,可满足微观尺度上的规划分析。与此同时,构建了相关数据库,方便普查点与其他地理空间要素的快捷叠加,摆脱传统的通过地址—普查小区—普查单位“间接的空间定位”方式,为普查单位在空间上快速定位、为企业数据的微观分析提供了应用可能。
3.2应用难点二: 数据统计划定小区, 但须与规划单元相衔接
经普数据的最小统计单元是普查小区,因此,经济数据应用的前提是空间单元的衔接。2004年一经普的普查小区划分成果是各区县、各街道各自完成的手绘图纸,无法满足城市规划应用的需求。
为此,从2007年起,联合团队就共同开展二经普、三经普的普查小区划分工作,为建立上海市经济普查数据的地理信息系统打下重要基础。2008年第二次经济普查普查小区共划分了9 062个,普查小区的划定也越来越精细,二经普的普查小区数量超过了一经普的两倍,三经普的普查小区更是超过了1.5万个,比二经普增加了近6 000个。
普查小区的划分原则决定调查数据在城市规划中分析的精度,普查小区范围越小,成果的规划使用越便利,但现状调查工作量越大。普查小区的大小涉及调查组织者、调查人员和调查成果使用者等多方利益。为协调各方利益和确保调查的可实施,最终形成中心城内的各街道(乡镇)普查小区按街坊划分,中心城外集中城市化地区按照主要干道和主要河流等物理特征划分,其他非集中城市化地区普查小区按照村居委界线划分等划分方法。这样,经济普查从仅仅局限在行政区划的概念逐步向空间转变,普查单元不断细化并逐步与规划空间相衔接。现有数据精度可满足城市总体规划、专项规划、区县规划、控制性详细规划等不同规划层次的分析。
在本次上海市城市总体规划中,已广泛采用普查小区尺度上的经普分析,可分析就业岗位的空间集聚程度,发现全市岗位已呈多中心的格局在中心城与新城就业集聚程度较高。进一步细分行业,采用核密度法对制造业岗位进行空间分析,发现制造业就业岗位主要集聚分布于浦东新区、嘉定、闵行、青浦等主要开发区。不仅如此,基于普查小区的划分,有利于经普数据与规划数据、人口数据等多类数据源的交叉应用。例如,经普数据与规划要素的叠加分析,通过将经普数据研究成果叠加规划要素如集建区、104区块、轨道交通线等,能为总体规划评估提供重要依据。
3.3应用难点三: 数据字段逐次增加, 但也造成趋势分析困难
尽管当前三轮的经普数据已经囊括了诸多经济指标,但由于经普数据本身处于起步阶段,数据字段的逐次按需增加,导致三次经普数据在字段数量、数据精度等方面差异显著,给趋势分析带来困难。
例如,在就业人口字段中,一经普和二经普字段不仅包含就业总量,还包含学历、专业技术职称、技术等级等辅助信息。但在三经普的普查表中,只有就业人口总量信息,不少字段并未统计。
实际上,当前一、二、三经普仅有就业总量、营业收入等部分数据可以用于趋势分析。由于不同年份经济普查所对应的行政区划、普查小区等大相径庭,趋势分析还需要确定一个统一的分析单元,综合考虑确立统一分析单元的数据处理量,建议以街道、乡镇作为趋势分析的统一单元(表2)。
此外,在趋势分析中,还需要注重行业代码的对接问题,一、二经普的行业代码遵循《国民经济行业分类(GBT4754-2002)》,三经普则为《国民经济行业分类(GBT4754-2011)》。在本次上海市城市总体规划研究阶段,通过对不同年份经普数据的对比分析,发现2008—2013年的全市就业岗位增量主要集中于陆家嘴、张江、安亭、漕河泾、以及广大郊区新城地区。进一步细分行业,2008—2013年的科学研究和技术服务业岗位增量主要集中于中心城、浦东北部、吴淞口、闵行南部、嘉定西部地区。上述分析结果已经支撑了上海市城市总体规划纲要的编制。
3.4应用难点四: 数据调查全面, 但空间覆盖并不完整
尽管上海市经济普查采取联网直报数据和调查员全面入户的调查方式,但由于数据主要由经营地普查机构负责登记,因而经普数据不适用于拥有多处厂区、校区或经营、生产分开的法人单位的数据空间落地,使得空间覆盖并不完整,这种情况被称为“数据吸附现象”,即:分支企业(单位)的就业和收入等数据,被吸附至企业总部,从而导致部分企业信息失真,影响对城市空间的分析判断。例如,华东师范大学闵行校区上的就业人员数据实际上被吸附至学校本部;在全市营业收入密度分布分析中,宝钢厂区上产生的营业数据被统计至宝钢股份有限公司所在的普查小区,一定程度上为城市规划分析带来了障碍,需要在成果解读中加以重视。
以往处理数据吸附现象的方法是通过电话、传真等形式对分支单位的从业人员等数据库进行修正。项目组经过与相关部门的反复研究,发现处理数据吸附现象的难度较大,不仅涉及大量的人力物力,而且由于数据更新的时间点、统计口径等与2013年经普采集时不同,更新数据的质量也难以保证,因此,目前只能对显著影响空间分布分析的个别经普数据进行校核和修正。
归根结底,经普数据是为统计分析服务的,直接在城市规划的应用中存在包括数据精度、空间覆盖度等问题,有些难题尚难以通过后期修订完全弥补。因此,当前经普数据的规划应用只能限定在特定适用范围内,才能有效避免因上述问题引发的规划应用误差。
4.1经济普查数据作为重要的政府数据, 其重要性并不是削弱相反日益突出
一方面,传统数据在决策分析中拥有不可替代的作用。当前,包括手机信令、公交刷卡、出租车轨迹、GPS数据、社会化网络数据如微博签到和大众点评等在内的开源数据的应用得到了前所未有的重视,但这些数据很难获得全样本数据,而且数据质量往往受到数据采集时间等影响。因此一些学者认为,尽管大数据分析已经应用到城市规划多个领域,但目前往往更适用于对特定对象的精深分析[9]。而相反,经普数据作为涉及全市各行业企业的全样本数据,本身就可用于模拟产业经济的运行现状,经普数据和人口普查数据、用地数据等全口径数据可用于支撑全市域的宏观分析。
另一方面,经普数据所涉及的大量信息是很多城市重大决策不可或缺的重要依据。从发达国家部分城市的发展经验来看,在城市总体规划中更加关注居住与就业、就业与交通、环境与环保等领域,一定程度上也是我国城市规划转型的方向,而支撑上述工作所需的经济类数据,就我国当前情况而言,大部分只能在经济普查数据中获取。
4.2经济普查数据在内的政府数据在城市规划中的应用空间仍较为有限
对城市总体规划而言,除了人口普查,几项至关重要的全样本数据统计工作起步的时间都不长。全国土地调查虽然启动于1984年,但在当前规划领域真正发挥作用的是启动于2007年的第二次全国土地调查经济普查;经济普查数据启动于2004年,而全国地理国情普查今年刚开始。
正因如此,这些重要的政府数据在综合应用时就会产生如下问题:一是这些数据统计主要服务于各自专项管理工作的需要,在数据普查工作之初与城市规划需求的衔接很少,导致后续应用中产生的困难难以完全靠后期修订予以弥补,制约了规划应用的深度和广度;二是这些数据的获取和统计工作基本属于“各自为政”,缺少统一的部署,以致各类数据间无论是统计时段还是空间单元都难以衔接,极大地影响了应用效率;三是这些数据本身处于起步阶段,尚在不断建设和发展的过程中,因此制约了各类数据自身在时间轴上开展纵向趋势分析的能力。
4.3经济普查数据在内的政府数据的充分应用离不开政府数据平台的建设
从国际经验来看,通过数据合作服务城市发展已经成为国际一流大都市的共同举措[5]。围绕服务城市发展,建设城市战略数据平台是必然的,例如伦敦发展数据平台(London Development Database)、香港地理空间信息枢纽(Geo-spacial Information Hubs)、纽约公共战略数据平台(NYC Open Data)等,而数据平台所依托的各类数据主要就依靠政府部门之间协作获取。其背后是政府与政府、政府与企业之间的数据合作,是数据统计空间单元和数据标准的统一,进而促进数据交叉应用,增强数据服务决策能力。仅就前文所述当前政府数据在应用中存在的局限性而言,显然与政府数据平台的要求存在很大距离。
前不久,国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》,从国家战略层面部署促进大数据发展,其中将“加快政府数据的开放共享,推动资源整合,提升治理能力”列为首要任务。包括经济普查数据在内的全样本统计数据不仅是重要的政府数据,而且在城市发展决策和城市总体规划应用中的作用十分重要。但由于这些数据统计工作处于发展中的初期阶段,管理导向优于应用导向,也缺少必要的统一部署,因此距离真正的可供包括城市决策咨询使用的数据要求存在全方位的差距。而随着当前开源数据应用的深入,也对政府数据提出了更高的要求,如果基础不牢,则失之毫厘、谬之千里。因此,推动资源整合、加快政府数据平台建设,当为政府数据开放共享的关键前提,也是政府部门的当然之责。
(上海市统计局的阮大成、蒋建新、王亮、孙强,上海市规划和国土资源管理局的范宇,上海市城市规划设计研究院的黄浦江、王全,亦对本文有贡献。)
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The Application and Exploration of Economic Census Data in Master Planning
The application of economic census data in master planning has the following characteristics and difficulties. Data acquisition is accurate to each enterprise, but the accuracy is not high. Data statistics is accurate to each census district, but it must be connected with the planning unit. Data field has increased gradually, but it also causes the difficulties of trend analysis. The spatial coverage of data investigation is not complete. In big data and government transformation era, the importance of the economic census data is not weakened, but more important than ever. As the economic census data is in the initial stage, the management of data is better than the data application. The government also lacks the unified plan. Therefore, the application of government data, including the economic census data, is still limited in urban planning. With the development of the application of open source data, it also puts forward higher requirements to the government data. Promoting the integration of resources and accelerating the construction of government data platform are not only the key premises of the government data sharing, but also the responsibility of the government departments.
Big Data | Economic census data | Urban master planning | Data application
1673-8985(2015)06-0027-05
TU981
A
骆悰
上海市城市规划设计研究院
副总工,技审中心主任
申 立
上海市城市规划设计研究院(规划一所)工程师,博士
苏红娟
上海市城市规划设计研究院(交通分院)高级工程师,硕士
朱春节
上海市城市规划设计研究院(交通分院)工程师,硕士
李长风
上海市城市规划设计研究院(数城网络公司)助理工程师,硕士
*上海市城市规划设计研究院立项课题,第三次经济普查应用方法研究(编号2014k013)。