使用新兴地理数据评价城市活力

舆论通常将那种经过开发却又空置的城市俗称为“鬼城”，批评其浪费土地资源，以及不利于城市的良性发展。虽然标签化的指称可能会令人不悦——尤其涉及相关地方政府时，但无可回避的是，当下中国的确有大量城市存在显著的房屋空置率。这些地方到底分布在哪里，究竟因何而产生？此前的研究多以宏观统计指标界定“鬼城”。而在当下新兴大数据、开放数据的环境下，可以相对客观地识别出那些少有人活动的开发区域，为未来决策提供相应参考。

清华大学建筑学院副教授龙瀛与南京大学地理与海洋学院副教授金晓斌等人新近发表于国际期刊《Cities》上的一项研究（http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S026427511630261X），就基于2002-2013年期间的新增住宅开发项目，通过城市活力，对“鬼城”进行识别。研究通过对每个城市中位于老城区（2000年之前的建成区）与位于新城区（2000年后形成的城市新区）的住宅项目（周边）的城市活力加以比较，将其作为识别中国“鬼城”的标准。为了与现有“鬼城”评价结果相比较，研究还对活力值最低的30座城市进行了排序。

该研究的对象的范围

通过该研究的在线可视化，可查询每个城市的情况：https://geohey.com/apps/dataviz/828c12a8701748d491d4031f1138fc4e/share?ak=ZmYzNmY0ZWJhYjcwNGU2ZGExNDgxMWUxNmZiOWNhNGY

数据及方法

该研究采用来自中国土地市场监测系统的住宅开发项目数据。居住用地交易数据包括地块坐落位置、用地类型、出让面积等信息。研究采用2002年至2013年期间的总共535,523 宗住宅用地出让数据，相应总面积为7770.2平方公里。在研究期内，住宅交易的数量与面积都呈增加趋势。研究者指出，居住用地由政府出让后，建设周期一般需要2年左右。因此，2002–2013年期间的土地交易可展现2004–2015年期间的城市开发情况。

2002年至2013年住宅交易情况

研究者将“城市活力”作为城市空间形态质量评估的主要标准，视其为城市形态维度、城市功能维度、城市社会维度的综合体，是保证城市生活质量、维持城市良好形态、保障城市基本功能的重要因素。因此，基于形态、功能、社会三方面，分别探究相应住宅的城市活力。

为从城市形态维度对住宅开发交易进行评价，研究者采用了道路交叉口数据。数据来源为2014年的中国道路网，包括城市街道、区域性道路以及其他更细的街道，以及824万个道路交叉口。

其次，研究者抓取了2014年的兴趣点（points of interest，POIs），并对其进行地址编码，以从功能维度对住宅开发进行评价。一共包括1060万个POIs 。为从社会维度进行评价，研究者收集了某互联网公司的基于位置服务（location based service，LBS）数据，以计算人的活动密度。

2014年中国道路口及POIs

研究者还使用美国国家海洋与大气管理局的国家地球物理数据中心网站上的夜间灯光数据，对以上数据所得到的评价结果进行检验。

如果所处位置道路更密、城市功能更发达、人群活动更丰富，则住宅项目就更具活力。即城市活力（V）＝道路交叉口(J)＊POIs (P)＊LBS（L）。进一步，某一城市旧城区和新城区活力差异越大、新住宅活力越低，则越可能属于“鬼城”。把住宅交易记录与城市行政边界叠加，可得出：

另外，研究者认真研究了新城区和旧城区的住宅开发项目的规模，发现所有城市都进行了极可观的规模的开发，没有任何一个城市是零开发。

研究者以G数值对所有城市进行评定。如果某个城市G值非常高，但开发规模不小，就将其认定为鬼城。研究者认为，这个“鬼城”指标G，可能克服不同城市在城市形态、功能和信息通信技术 (ICT)渗透之间存在的差异。

江苏省一个小区域中的LBS密度。需注意，LBS密度经过归一化，并不代表实际人口。

新城和旧城的活力差异

宏观层面，与旧城区住宅项目相比，新城区的住宅项目活力数值极低。研究者比较了旧城区和新城区住宅项目的活力数值以及活力的三个组成元素。结果表明，新城区中的住宅项目道路口密度仅为旧城区路口密度的39.4%，POI密度仅为旧城区POI密度的 21.5%，LBS密度仅为旧城区LBS密度的24.1% 。因此，研究者确信，集中关注新开发城市区域，并与旧城区对比，是识别“鬼城”的合理方法之一。

不同行政级别的城市，住宅项目活力及其组成要素也差异巨大。下表结果表明，超出现有城市边界的住宅项目活力极低，仅占平均活力数值的20%。就城市形态维度而言，道路口密度通常随着城市等级增加而增加，省会城市拥有最高的道路口密度。这表明，县级市对应着最大的城市街区。同时，低层级的城市具有更高的POI密度，地级市POI密度最高。

最后，就城市社会维度而言，越高层级的城市拥有更高的人群活动密度，这与POI密度的变化趋势相反。这说明，尽管在小城市，住宅项目具有更多可供使用的城市功能，但因为各个项目的开发规模大，导致人群活动密度不高。

各个行政等级的城市的住房开发项目的评价结果

每个住房项目的活力会受多种因素影响。研究者采用了线性回归方法，识别各个因素对活力产生的影响，发现在行政级别高的城市旧城区中，近期出现的、与城市中心距离近的、小面积地块上的住房开发项目，倾向于有更高的活力。

识别“鬼城”

研究者在城市层面，将中国所有住宅开发项目的评价结果相加，并为各个城市的新城区和老城区分别计算出活力指数。研究者首先关注新开发城区的活力。结果表明，中国中部的城市具有最大的活力评价数值，而东北城市和西部城市则具有较低的活力数值。

基于在新城区和旧城区计算获得的活力数值，研究者绘制了城市G值图。所有城市的平均G 值为28。

考虑到开发项目的规模，本研究未将新城区中住宅开发项目不足452 公顷（城市住宅开发项目平均面积）的城市列入排序范围 。研究者指出，一般而言，城市中城区面积约30%为居住用地，正如中国土地利用规划的国家标准所示。住房开发452公顷的阈值对应的城市区域面积为15平方公里（4.52平方公里/30%）——即使在中国这样的大国，这仍是庞大的区域。

最后，为了与已有的“鬼城”分析研究对比，该研究将G值最高的30座城市进行排序，它们是宿州、威海、承德、吴忠、蚌埠、滁州、鞍山、阜新、营口、金华、赣州、吉林、泰安、龙口、余姚、开封、临沂、枣庄、马鞍山、哈尔滨、信阳、宜兴、景德镇、胶州、烟台、自贡、菏泽、滨州、沈阳和寿光。

“鬼城”检验与其他认知

研究者将这份名单与其他排名（见附录）比较，发现不同排名的差异巨大，但也存在若干共性。

首先，被列为“鬼城”的城市，大部分分散在全国，并未集中于少数省份或地区。值得指出的是，尽管大部分“鬼城”位于欠发达地区——如山东省和河北省，但在较发达的江苏省，也有“鬼城”存在。

第二，研究所确认的中国30个“鬼城”中，有10个也在其他“鬼城”名单中出现。它们是威海、承德、吴忠、滁州、营口、泰安、信阳、宜兴、景德镇和烟台。

第三，该研究识别出的“鬼城”名单，与已有的三份“鬼城”名单存在极大差异——四个“鬼城”名单中的前十个“鬼城”各自完全不同。但已有的三份中国“鬼城”名单也并不一致。由此，该研究以大量深入的微观数据描述近年中国住房开发情况，为考察中国“鬼城”提供了一种新的视角。

此外，研究者也考察了这份“鬼城”名单与公众认知的差异。其方式是，百度搜索每个城市的名字、其所在省份的名字，加上“鬼城”二字，并把搜索项结果数量视为该城市作为鬼城的认可度/公众感知/媒体兴趣的表征。研究者把每个城市的G 指标与总搜索到的项目数量进行对应，发现两个指标不存在任何相关性。这表明，研究识别出的“鬼城”，与中国公众对“鬼城”的认知并不一致。

当然，研究者也表示，在中国特定的城市化阶段中，“鬼城”是存在的。住宅项目的发育完善往往需要较长的时间，当下活力较低，并不代表未来也同样如此。现在识别出的“鬼城”，未来也可能获得良好发展。

附录

（感谢相欣奕的翻译支持）