城市元指标研究报告

主编单位:百度智能云 北京城市象限科技有限公司中央财经大学政府管理学院中国城市科学研究会数字城 市工程研究中心 指导单位:中国城市科学研究会城市大 数据专业委员会 中国城市科学研究会城市治理专业委员会 专家指导委员会:茅明睿王伟单峰 刘捷叶航晖孙珂 联合主编:赵丽虹赵玮雯 联合编写组:崔健缪杨宋知达 韩亚楠王腾姜冬睿 前言一 2015年12月，中央城市工作会议提出要“建立城市体检评估机制”。2017年，住房和城乡建设部在《关于城市总体规划编制试点的指导意见》中明确了“一年一体检，五年一评估”的城市体检的规划评估机制，“城市体检”开始成为城市发展与规划建设管理的重要环节。自2018年起，住房和城乡建设部开始遴选和推荐样本城市开展城市体检试点，至今已形成了60余项评估类目。随着“城市体检”工作的不断推进，在全面落实国土空间规划体系的同时，自然资源部也依托“一年一体检，五年一评估”的经验建立了国土空间规划体检评估制度，并于2020年正式实施，至2022年已形成包括一百余项评估类目的评估体系。 在全国各地“城市体检”工作日趋深入的同时，城市数字化赋能和智慧城市建设的重要性也得到了重视，北京、上海、深圳、广州、杭州、成都等城市开始充分发挥数字化力量助力城市运行监测、评估与体检。 国际范围内也出现了类似的类城市体检实践，系统性的、基于大数据的城市评估呈现欣欣向荣之势。将城市视作生命体、有机体，基于多源城市数据，利用数字化方法开展城市体征监测、城市体检评估已经在城市工作领域广泛、持续、常态化和逐步深入。 在数据与城市治理进行深度绑定的同时，指标成为了各地对城市运行状态进行观测和评估的主要参考工具。由于主导部门、数据来源、价值取向等方面的差异，不同指标体系之间存在重叠和差异。具体而言，指标系统的维度、广度、粒度、频度、协同度仍存在显著问题。 1、维度问题：现存主流指标以政府的部门业务系统分割而非以城市体征系统问题生成；以部门的任务指标取代城市整体性价值指标，片面强调管理任务而忽视了人本需求。 2、广度问题：由于价值维度的片面和社会感知能力的欠缺，目前的类城市体检实践所使用的数据大多源自政府的数字业务系统和传统采集上报。这导致城市运行中社会语境方面较低的覆盖度，城市体征的全貌难以体现。 3、粒度问题：由于部分重要指标来自于部门填报或者统计年鉴等二手数据，现行的体检、评估实践大多以城市为颗粒度，少部分到区级。这种指标粒度对基层治理缺乏支持，也难有助于城市具体问题的探究和成因分析，更难以支撑住建部所倡导的“依据体检指导城市规划及更新”的工作要求。在评估和监测之间，仍然亟需丰富高粒度的一手数据源及其相应指标。 4、频度问题：当前各指标体系片面追求大规模基础设施带来的实时性、高频性，城市问题的周期性、规律性难以体现，而指标在不同时空分辨率上的实际意义被忽视了。这导致城市体征状态在统计学意义的科学判断困难，治理主体难以提出问题的解决方案。 5、协同度问题：多部门的体检、评估、体征工作相互之间本应相互联系，但却在实践中缺乏对话。一方面，存在底层数据相似但指标的具体名称、定义、计算方法上存在差异的情况，这导致了体检、评估类工作的重复开展、可比性缺乏等 问题。 另一方面，体征监测类工作大多依赖政府建设的一网统管、城市运行管理平台等系统开展，这些相对高频的运行指标对城市体检、评估类工作有较高的支撑性价值，但实践中的这类工作大多独立开展而缺乏协同，政府资金的使用效率仍有进一步提升的空间。 为了解决现存的问题，基于城市复杂系统治理研究，我们提出了数字城市知识工程赋能计划。该计划借助大数据技术与人工智能技术，探讨建立一套“数据-指标-知识”的三级城市数据应用框架，旨在为城市治理的研究者、管理者与决策者提供扎实的技术支持工具。 在这个过程中，我们探索建立城市复杂系统价值认知体系，构建通用型城市元指标库，拓展城市指标的维度；借助社会感知方法，提升城市指标的广度；基于一手的数据计算，建立科学合理的城市指标测度的频度；利用知识图谱技术，建立元指标知识图谱，优化城市体检类工作的协同度。 《城市元指标研究报告》是基于这一计划的行动开端，报告对元指标的背景、意义、概念、思路、框架、技术方法、应用场景和未来的服务形式进行概况性的介绍。 元指标知识工程需要广泛的参与，欢迎学术界和业界加入我们一起共建。 ——茅明睿 北京城市象限科技有限公司创始人、CEO住建部科学技术委员会人居环境专委会委员和社区建设专委会委员 全国自然资源与国土空间规划标准化技术委员会国土空间规划分技术委委员 中国城市科学研究会城市大数据专业委员会副秘书长 前言二 城市日益成为国人最重要的生存和发展空间，也成为我们面对的最复杂的巨系统。在当前这样一个“关系万千重”的转型关键期，许多发展问题处于临界状态。如何有效洞察城市发展中存在的问题，甚至是潜在危机，正确认识、理解并科学指导中国城市在迈向第二个百年目标的发展、规划和治理，是推动我国城镇化进程高质量、可持续发展的重要课题。 指标治理是中国常见但独特的一种治理现象,国家在各个领域所订立的治理目标往往需要通过生成关键性指标来加以确立并宣示重要性，其生成、下放、分解、监督和考核等过程都体现了深刻的制度性逻辑。同时，可测量、可分解的指标通过考核行政体系各个层级的指标实施状况，从而保障政策的贯彻和执行，以最终达成某种治理目标。因此，指标体系成为中国国家治理的一种重要机制。 改革开放以来，伴随着从计划经济体制向市场经济的过渡，计划经济体制下针对各项具体物质生产部门的指标化生产和管理逐渐式微，代之而起的是“GDP增长”这样一个总体性的、可量化的经济指标。在以经济建设为中心的发展基调下，GDP增长成为政绩考核的核心指标，与干部人事考核制度结合，成为各级政府行为的指挥棒。GDP指标激励下的“发展型地方政府”是推动中国经济增长奇迹的重要引擎。但以GDP为单一衡量指标的发展体制也带来一系列问题。此后，伴随着对单一发展思路的反思，中央政府试图打破以GDP为单一指标的政绩考核体系。以“十一五”规划为分水岭，中央政府首次将指标考核体系划分为“预期性指标”和“约束性指标”两个维度，并在其中更加强调了体现政府公共服务职能的“约束性指标”的重要性。由此，指标治理被运用到了包括社会管理、公共服务在内的更加广泛的现代社会治理领域。 随着国家治理领域的日益拓展，指标治理的有效性困境也日益凸显出来。特别是进入到城镇化率超越50%后的城市中国，面对日益复杂的城市治理要求和任务，诸如数据驱动设计、城市体检评估、城市精细化管理、城市发展绩效评价、城市运行管理监测预警等新的公共议题不断出现，“自上而下”的指标拆解和量化遇到很大的瓶颈，指标设计与运用亟需探索新的方法论与工具。 随着大数据的爆炸性增长，数据密集型科学日益浮现。2015年，国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知中提出“建立‘用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新’的管理机制，实现基于数据的科学决策，将推动政府管理理念和社会治理模式进步”。党的二十大报告中提出建设中国式现代化，这一战略目标落实到城市工作领域，需要构建尊重世界城市普适规律和适合独特国情的城市治理指标体系，以支撑中国城市治理现代化进程。报告提出“元指标”的创新概念，是我们希望推动的城市治理大数据知识图谱计划的起点，以期持续探索与开拓我国数据赋能城市治理的新疆域。 本报告第一部分概述了城市元指标研究背景与概念内涵；第二部分介绍了城市元指标体系构建思路；第三部分阐释了城市元指标框架体系与计算；第四部分呈现了城市元指标平台的开发与应用场景；第五部分展示了城市元指标在城市及基层社区治理的应用实践。希望这份报告能够成为一个开放的思想交流载体平台，激发广大的城市治理研究者、管理者与决策者集思汇智，共同助力中国城市可持续发展。 ——王伟 中央财经大学政府管理学院城市管理系主任全国自然资源与国土空间规划标准化技术委员会国土空间规划分技术委委员 住房和城乡建设部人居环境专家委员会委员住建部城市管理监督局城市运行管理服务平台专家工作组成员中国城市科学研究会城市治理专业委员会副秘书长 CONTENTS 目录 1.1时代背景01 1.2核心理念01 1.3定义内涵02 2.1基本原则03 2.2功能价值03 3.1元指标体系构建05 3.2元指标计算方法07 3.3元指标知识图谱08 3.4衍生指标生产与计算09 3.5数据来源10 04城市元指标平台 4.1应用场景11 4.2功能模块13 5.1北京市海淀城市大脑14 5.2北京街道（乡镇）“七有”“五性”大数据监测评价14 5.3成都市城区运行体征评价与社区体检15 5.4雄安大数据系列报告15 编写机构16 01 城市元指标研究背景与意义 1.1时代背景 近年来，高速发展的信息通讯技术与互联网服务促进了大量城市新数据的涌现，为城市智能治理营造持续丰富的大数据环境。面向城市治理的城市数据应用广泛开展。“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”已成为城市治理现代化的重要原则和标志。 2022年7月，国务院印发《关于加强数字政府建设的指导意见》，意见指出数字政府建设是推进国家治理体系和治理能力现代化的重要举措，对数字化发展发挥全面引领驱动作用。作为数字政府建设的基本原则，应坚持数据赋能，“充分发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用，提高政府决策科学化水平和管理服务效率”。在城市领域，意见提出“构建城市数据资源体系，加快推进城市运行‘一网统管’”，“提升城市治理科学化、精细化、智能化水平”。 城市是一个开放的复杂巨系统，各子系统既有其自身的规律特征，也在与其它子系统发生广泛深刻的相互作用，并表现出复杂系统的不确定性与涌现特征。对于开放复杂系统，通过单一维度的数据描述难以取得有益的认知，多维度数据的汇聚与交叉分析是解决复杂系统问题、实现科学治理的必要手段。同时，城市是一个复合多频系统，从人流、物流、能量流到道路、设施、建筑与土地，不同的子系统呈现不同频率的变化动态。城市治理既需要关注长期变量、把控宏观战略，也需要关注日常动态、应对即时化治理挑战①。大数据分析与城市规划、管理、服务的结合，使管理者洞察到传统方法难以捕捉的城市问题，揭示城市复杂系统关联，探索城市发展规律。多维多源的数据为描绘城市、感知城市、认识城市、理解城市、重塑城市，以及创新城市的公共服务与城市的社会治理提供了有力支撑②。 目前，对于城市数据的汇聚与治理技术已有较多的工程实践与技术积累。而从应用角度，如何从多源、异构、多模态的城市数据中抽取出描述城市复杂系统的综合指标体系，并从指标中提炼出支撑城市治理的有益知识，是实现以数据为基础的城市智能治理的关键所在。 本报告聚焦这一问题，基于城市复杂系统治理研究，以大数据技术与人工智能技术为支撑，探讨建立“数据-指标-知识”的城市数据应用框架，为城市治理的研究者、管理者与决策者提供数智化工具。 1.2核心理念 “元”字始见于商代甲骨文及商代金文，其古字形像头部突出的侧立的人形，本义即人头。头位居人体最高处，而且功 ①赵丽虹,王鹏,王伟,单峰.面向城市复杂性治理的数据应用变革：频度、维度、元指标[J].未来城市设计与运营,2022(07):7-11. ②柴彦威,申悦,陈梓烽.基于时空间行为的人本导向的智慧城市规划与管理[J].国际城市规划,2014,29(6):31-37,50. 能非常重要，因此引申表示首要的、第一的，也用来表示天地万物的本源，含有根本的意思。 指标，是事物运行与发展状况的量化呈现。简单来说，城市指标项的数量越多，其对城市运行情况的反映越真实、越具体。然而，面向城市系统的复杂性，以及其要素之间的有机关联性，穷举越来越多的指标并不为我们认知城市、治理城市带来更多帮助，甚至会造成混乱和困扰。因此我们希望通过回归城市的本质，提取出最为基本的城市认知单元或粒子，为城市指标体系的构建提供“元”认识。 对于城市运行与发