中国人本城市观测报告2023

自然资源部国土空间大数据工程技术创新中心人类活动大数据应用分中心中国城市科学研究会城市治理专业委员会 “人民城市人民建，人民城市为人民”，党的二十大报告中，“人民”是贯穿始终的一条主线，提出了“站稳人民立场、把握人民愿望、尊重人民创造、集中人民智慧”的为民情怀。人民是城市的主体力量，人本价值是推动城市发展的重要取向，是建设中国式现代化城市的“纲”和“魂”。不同于西方发达国家在“串联式”的现代化发展基础上对城市的建设，中国所进行的是一种工业化、城镇化、市场化、全球化、信息化相叠加的“并联式”发展中探索化解“人民日益增长的美好生活需要和发展不平衡不充分之间矛盾”的“中国式现代化城市的方案”。 《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二○三五年远景目标纲要》提出“要推进以人为核心的新型城镇化”，进一步指明以人为本将是未来中国城市高质量发展和空间资源优化配置的基本要求、价值尺度与核心要义。2021年7月，自然资源部发布《国王空间规划城市体检评估规程》，明确提出对城市发展特征及规划实施效果定期进行分析和评价，以及时揭示国土空间治理、城市功能布局中存在的问题和短板，动态完善国土空间规划编制和实施，提高城市发展质量。2023年9月，自然资源部办公厅印发《全国国土空间规划实施监测网络建设工作方案（2023-2027年）》，明确提出建设“业务联动网络、信息系统网络、开放治理网络”三大目标，紧密围绕国土空间规划实施监督监测需求搭建应用场景，构建共建共治共享的开放治理新生态，合力推动国土空间治理体系和治理能力现代化。 截至2022年底我国城镇化率达到65.22%，9.2亿人生活在城镇，城镇化发展与治理正看力于从高速增长转向高质量发展的重大调整。城市研究的尺度和角度也伴随发生新的变化，从同质化的城市群体更加关注多样性的城市个体，从宏观性的规模增长更加关注微观性的活力营造。而大数据时代的到来，数据的频度、维度、粒度得以前所未有的拓展，新数据不仅提供了新的技术条件，也为人本城市研究创造出新的方法论，为人本城市发展评价创造了新的条件。为此，面向新发展阶段、新发展理念、新发展格局的要求，依托自然资源部国土空同天数据工程技术创新中心-人类活动大数据应用分中心的平台支持，团队，基于经典的马斯洛需求层次理论进行指标设计，进一步聚焦城对标卡、刻度尺”一一中国人本城市发展观测指数，形成一套人本城市发展监测评估方案来丰富和提升中国城市可持续发展的人本价值内涵与属性，也为全国国土空间规划实施监测网络CSPON建设工作添砖加瓦。 目录CONTENTS 一、观测方案设计 1.1分析框架1.2指标体系1.3观测城市.1.4测评方法1.5数据来源10 二、40城总体观测结果11 三、40城分维度观测结果·14 3.1“越低”维度观测结果·153.2“越密”维度观测结果··163.3“越快”维度观测结果·3.4“越蓝”维度观测结果..183.5“越韧”维度观测结果·3.6“越热”维度观测结果·203.7“越广”维度观测结果·.213.8“越杂”维度观测结果223.9“越晚”维度观测结果·233.10越尖”维度观测结果··243.11“越浓”维度观测结果253.12“越高”维度观测结果26 四、结语··27 联系我们·30 观测方案设计 1.1分析框架 城市的核心是人，城市发展也最终是为了人。在衡量城市发展时，亦应从城市满足人的需求角度考量。1943年，亚伯拉罕·马斯洛提出马斯洛需求层次理论，成为管理心理学的五大支柱理论之一。作为一种以人为本体的解释人的研究学说，为我们在城市层面的探究提供了重要启示。越晚、越尖、越浓、越高”的12个“越”的观测维度，搭建认知和促进城市建设达到与相匹配的、适宜城市人群生存发展的良性状态，见图1。 1.2指标体系 基于对城市发展规律、内在机制以及不同要素维度间相互作用的长期观察和研究，经过广泛的文献查阅以及相关领域专家的深度调研访谈，按照科学性、系统性、可操作性的原则，创新性提出十二个“越”的观察维度。本年度观测报告在《2022年人本城市观测报告》的基础上，对指业韧性）、便利店密度（服务韧性）等新韧性因素，增加了生活多样性、消费多样性等对于青年人，职场人、创新人才等群体关注的高品质生活消费服务，以更好顺应“宜居、韧性、智慧”城市建设趋势，构建出新的3个层级、12个维度、23个三级指标，32个四级指标的指标体系，具体见表1-1。 传统数据与大数据的充分融合与交叉应用是新城市研究的重要方式。本年度人本城市观测研究指标中采用联通手机信令大数据实现对城市以“人”为本的观测和刻画。手机信令是一种时空轨迹大数据，基于基站定位且高度诺名化外推，可还原全体人口的时空分布及流动矩阵，具有时间连续、空间完整等特性，能够真实反映出中国人口的总量、结构、迁徙、流动等各类信息。为此，32个指标中手机密度、人口密度、高峰时段拥堵指数（通勤时况）、人口吸引力指数、18-45岁人口在总人口中的占比、迁徙规模指数、城市夜生活指数等7个指标为依托联通智慧足迹手机信令数据计算获得，大大提升了相关指标的刻画精度与分析效度。以通勤时况指标为例，在识别用户居住地和工作地的基础上，采用用户居住地到工作地之间的日均通勤时间测定。具体到每次的通勤时间测定，则通过实际在路上的时间，以及出发地和自的地基站覆盖导致的误差修正等实现。 1.3观测城市 观测报告综合考虑城市的地域分布、经济社会发展水平及区域角色作用等因素，选取40座城市作为本年度观测对象（见表1-2）。包含直辖市、特区城市、省会/副省级的城市、一般省会城市、其他城市（七普常住人口超过千万）等各类城市。所选40座城市域面积占全国比10.02%，2022年常住人口占全国比28.21%，2022年GDP占全国比40.29%，已成为中国681座城市中的核心支柱与领军力量。 1.4测评方法 受世界银行营商环境评估“所测即所得”的方法论和营商环境评价主要采用的前沿距离得分评价方法（前沿距离即各经济体与“前沿”经济体之间的距离）的启示，人本城市观测研究更加强调对某一观测时点的观测样本城市群体的前沿性与整体性水平刻画以及后续改善进展的监测评价。为此，在测评方法上，对所有变量、维度均不设权重，由每一座城市的某项指标变量在40座城市中的位序构成其积分。有两种赋分情形：当指标为正向指标，对应位序的分值按降序排列，即排第一位的城市计最高分40分，排末位的城市计最低分1分，并列排名的积分相同；当指标为负向指标，例如成本类指标，则按对应位序的升序排列，即积分等同于位序，排第一位的城市计1分，排末位的城市计40分，并列排名的积分相同。每一个“越”维度中各城市在每个指标项所得的积分累加构成该城市在此维度中的排序，并最终将“十二个越”维度的积分累加获得某城市的观测总得分，进而生成40个观测样本城市的整体排名。 1.5数据来源 遵循客观、公正、严谨、适用的原则，评价指标的数据均源自公开权威渠道，包括中国联通手机信令数据、国家统计局数据、各城市统计年鉴及统计公报，以及新一线知城数据平台等权威智库或大学、研究机构的研究数据。考虑到新冠疫情影响，本次观测数据主要时点为2022年，受限于可得性，部分数据采用2021年数据。 二丶4城总体观测结果 根据指数计算结果显示（见图2-1），40座城市的人本发展水平可以划分为四个梯队： 第一梯队的城市总得分超过900分，包括深圳市、上海市、广州市、北京市、苏州市、成都市、杭州市、武汉市、南京市。这9座城市拥有优越的基础条件，综合性表现位居前列，在“越广”“越浓”、“越高”等方面表现突出。 第二梯队的城市总得分介于700～900分，包括西安市、郑州市、长沙市、东莞市、天津市、重庆市、青岛市、合肥市、厦门市、宁波市、济南市。相较第一梯队，该梯队11座城市拥有良好的基础条件，在“人本城市”营造各方面表现较为均衡。 第三梯队的城市总得分介于500～700分，包括昆明市、沈阳市、福州市、石家庄市、南昌市、贵阳市、南宁市、长春市。该梯队城市虽然都是省会城市，但相较前两个梯队，该梯队8座城市在越热、越杂、越尖、越高方面较为薄弱，需对标前沿城市加快改进。 第四梯队的城市总得分低于500分，包括海口市、大连市、太原市、乌鲁木齐市、哈尔滨市、保定市、临沂市、兰州市、银川市、呼和浩特市、西宁市、拉萨市。相较前三个梯队，该梯队12座城市在“人本城市”营造的各方面均存在不同程度的短板制约，函需进行深度革新改善。 总体来说，40座城市发展赋特色各有不同，发展战略方向各有侧重。本报告观测结果反映表现，形成其人本城市建设“画像”可为40座城市提供一个群体性的动态成长参照系，通过彼此相互比促、学习、提升，进而引领我国城市群体人本发展水平与质量的整体性、持续性改进。 三丶4城分维度观测结果 3.1“越低”维度观测结果 本维度包含住房成本、生活成本和环境成本三个二级指标，其中住房成本通过房价收入比这一指标进行衡量；生活成本以居民消费指数进行衡量；环境成本采用人均碳排放的指标进行衡量。 本维度观测得分位列前五位的城市：乌鲁木齐市、拉萨市、银川市、昆明市、郑州市与呼和浩特市。 3.2“越密”维度观测结果 本维度包含信息密度、资本密度以及人口密度三个指标，其中信息密度通过手机密度衡量；资本密度以金融机构年度存贷款余额与城市辖区面积的比值来衡量；人口密度通过手机信令数据测算所得。 本维度观测得分位列前五位的城市：深圳市、上海市、广州市、北京市、郑州市。 3.3“越快”维度观测结果 本维度包含通勤高峰拥堵指数与物流通达度指数两大指标对城市的时间运营成本进行衡量。本维度观测得分位列前五位的城市：郑州市、苏州市、临沂市、您宁波市和东莞市。 3.4“越蓝”维度观测结果 本维度包含空气质量一个指标，用空气质量AQI衡量城市的空气清洁“蓝”度。 本维度观测得分位列前五位的城市：海口市、贵阳市、昆明市、深圳市和南宁市。 3.5“越韧”维度观测结果 本维度包括产业韧性、就业韧性、月服务韧性三个指标，采用战略性新兴产业企业数量衡量城市产业动能升级水平；采用毕业生首选就业指数衡量城市对毕业生的吸引程度；采用便利店密度衡量城市中服务密集程度。 本维度测得分位列前五位的城市：深圳市、广州市、上海市、成都市和北京市。 3.6“越热”维度观测结果 本维度包含人口吸引力和核心代际人口比重两个指标，其中用手机信令常住人口吸引力指数衡量城市对于人口的吸引力；用18-45岁人口在劳动力人口中的占比衡量城市中核心代际人口的比重。 本维度测得分位列前五位的城市：深圳市、月成都市、上海市、广州市、东莞市。 3.7“越广”维度观测结果 本维度包括人口流动一个变量，买采用迁徙规模指数和高铁可直达城市数量这两个指标来衡量城市人口流入规模与城际间高铁通达程度。 本维度测得分位列前五位的城市：上海市、广州市、杭州市、南京市和苏州市。 3.8“越杂”维度观测结果 越杂维度中，采用餐饮整体多样性、运动场馆丰富度、休闲丰富度指数反映城市生活多样性采用商业资源集聚度、消费品牌多样性衡量一座城市消费的“杂” 本维度测得分位列前五位的城市：上海市、北京市、成都市、深圳市、广州市。 3.9“越晚”维度观测结果 本维度采用联通智慧足迹测算的城市夜生活指数反映夜间人群活动程度，同时融合城市公交夜间活跃范围占比体现居民夜间出行条件，共同反应夜间活力。 本维度测得分位列前五位的城市：深圳市、上海市、厦门市、广州市、东东莞市。 3.10“越尖”维度观测结果 本维度包含中国制造业/服务业500强总部、A股上市企业、独角兽企业数量三个变量，用于衡量一座城市拥有的卓越企业数量。 本维度测得分位列前五位的城市：北京市、上海市、深圳市、杭州市、广州市。 3.11“越浓”维度观测结果 本维度包含创新氛围和创新要素两个变量，采用创业平台数量和国家级众创基地数量衡量城市中创新创业活动浓度；采用发明授权专利数量和专利运用数量来衡量城市