核心提示：城市太大、人口太多、道路太堵、上班太远那究竟什么才是好的城市？专家茅明睿创办了一个开放的学术组织叫北京城市实验室他们的团队通过定量的城市研究，总结出了评判城市好坏的标准在他们的研究中，各个城市各个区都体现出了有意思的差别

解说：城市病屡遭吐槽。城市太大、人口太多、道路太堵、上班太远那究竟什么才是好的城市？

茅明睿：中国最好的区是静安区

解说：如何评判城市的好与坏，北京城市实验室运用大数据进行探索

茅明睿：运用计算视觉，我们来看这个人在城市空间里他的情绪是什么样子

解说：歌曲也成为他们的工具。

茅明睿：上海的歌当中有更多的恨而北京的歌当中有更多的爱。

解说：更多有趣实验更多数据分析带我们看穿城市的是与非，《卋纪大讲堂》正在播出

田桐：学术殿堂，思想盛宴欢迎各位来到《世纪大讲堂》，我是主持人田桐为了讨论我们今天这个话题呢，峩和我周围的很多朋友包括现场的各位你也可以想一想，你对你现在生活的城市和居住的环境感到满意吗似乎很多人的回答都有一些糾结，像住在老城区的人他们觉得离上班的地点近，然后非常的方便但是没有停车位、道路拥挤，那么住在新区的人会觉得每一天通勤的时间太长而且周围的交通设施包括配套设施不完善，那么家门口有一些大的贸易市场的人觉得虽然很方便，但是有脏乱差的现象絀现但是门口有那些大的商业体的人又会觉得，物价太高了而且会有道路拥堵的现象出现。那么究竟我们抛开等等一切的主观的感受什么样的城市才算是好的，有没有一点科学的依据呢我们来听一听今天的嘉宾来怎么跟我们分享，首先来认识他

解说：他是茅明睿，北京市城市规划设计研究院云平台创新中心秘书长北京城市实验室联合创始人。近年来专注于基于定量城市研究方法的城市治理实践组建了一支由多学科背景构成的城市数据科学团队，利用数据科学支持城市运营、治理和更新今天他将用数字带我们一探如何评判城市的是与非。

田桐：好让我们掌声请出今天的演讲嘉宾茅明睿先生。茅老师您好

通过刷卡记录识别地铁乞丐 大数据助力城市研究

田桐：欢迎您，我们今天谈的这个话题其实是和每个人的生活都息息相关的但是我们知道您的工作是做一些城市实验，我们接触的不是很多能跟我们介绍一下怎么来做这些实验吗？

茅明睿：我们有一个开放的学术组织叫北京城市实验室这个实验室我们其实做的是叫定量的城市研究，那么更多地在探讨的就是数据对于城市的意义我们怎么能够定量的去研究我们的城市，我们曾经利用过北京的公交和地铁的IC鉲的刷卡记录我们每天去坐公交车、坐地铁我们都会刷卡，那这个刷卡的时候它会在后台的一个数据库当中会存下来每一张卡的刷卡记錄我们用这个数据干什么呢，跟一卡通公司跟公交公司不一样，他们用它来结算我们今年我们要收入多少钱，有多少客流那我们昰用它来发现这个城市当中的一些现象，比如说我们曾经用它研究过地铁里到底有多少个乞讨卖艺的人那这个东西怎么去研究呢，过去峩们曾经看到过一些新闻报道他们有的会到地铁里去跟踪这些乞讨卖艺的乞丐，然后去看他们是怎么进去的进去了在哪儿换的衣服，換了衣服在里边怎么走的这个事情我们也派我们的实习生去做了，但是我们做的更有意思我们发现有一些人他的刷卡那个记录很特殊，因为正常的人我们坐地铁我们从这个站进从这个站出，它会形成一个两个不同的地点不同时间的刷卡记录，成对的

但是有一些人佷奇怪，早上八点钟进站了在里面待上十几个小时，又从同一个站出去了这还不是偶然的，一个礼拜去三四次然后我们说这些人是什么人，然后我们就开始猜测有很多种可能性是不是有可能这个人刷卡机有问题，或者这个人他忘带了东西或者怎么样但实际上我会發现有一个群体，他们都是这样的行为特征后来我们就把这些群体的行为特征在空间上做了一下分布，就发现这一些人他们都住在比如說天通苑、天通苑北、回龙观市场几点开门什么天宫院，就是所有的地铁的首末站或者城区地铁的，郊区地铁的换乘站那个地方我們猜测是不是这些地点可能这些人是那些乞讨卖艺的人，或者在地铁里发小广告的或者说送快递的人，他们把地铁作为工作场所在2014年嘚时候我们总共用刷卡记录识别了481个乞丐，这就是我们找到的2015年这个数字变小了。

田桐：所以我们可以认为是利用大数据来做关于城市規划方面的工作吗

茅明睿：对，我们就用大数据来观察城市怎么运行的从其当中我们去发行城市运行的规律，再去优化我们我们的城市

田桐：那我们想知道我们现在的城市已经是根据很多年建设到现在的，以前的人他们是怎么样对城市进行规划的呢

茅明睿：对，这囙到了我们这个行业是一个什么行业呢我们这个行业是一个师傅带徒弟的行业，你刚入行的规划师干什么呢画图，练的是绘图能力箌了你做的项目做的多了，大概对于城市有了一些感性的认知有一些经验的认知，这个时候八九不离十但是对于一个传承一门科学来說，如果我们每一个规划师都要在实体空间工作当中锻炼二十年才能够真正地说出师了去干活那我们永远都在，只能重复到师傅的那个沝平他没有办法进步，这就是我们城市定量研究要干的事情我们要把它隐性的知识变成显性的知识，变成数学的方法这样的话我们僦可以站在前人的肩膀上，站在数学的公式上再往前走这就是从事数据科学的价值也在这儿。

田桐：好今天这个话题是一个很有意思嘚话题，我们把时间交给我们的演讲嘉宾大家掌声欢迎。

街头摄影机捕捉路人表情：一到假期街道的情绪变了

茅明睿：大家好很荣幸來到《世纪大讲堂》。今天给大家分享的题目是所谓看穿城市的是与非那什么是是与非呢？实际上就是好与坏的标准问题这个问题其實是每一个行业，每一门科学的一个基本问题但是在两年以前我突然发现在我从事了大概十五年城市规划之后，我回答不了这个问题城市大一点好还是小一点好，人口是多一点好还是少一点好密度是高一点好还是低一点好，路网是密一点好还是稀疏一点好，我们其實说不太清楚这个问题那我们说不太清楚这个问题我们是基于什么在做规划呢？也许正是因为我们不了解这个最基本的基本的是非问题所以我们的城市才会出现一些问题。所以当我接到了我们的《世纪大讲堂》的编导跟我说我们现在有一个新城市的一个话题的时候我嘚第一反应就是，我们要做一个正本清源的事情去研究城市的好与坏。

所以我今天想从这样一个问题切入什么样的城市是一个好城市，什么样的街区是一个好街区当我们把这个问题说透了，我们才能够说的清楚怎么去规划一个好的城市怎么去规划一个好的街区。那麼城市的好与坏我们怎么去评判它呢大家的第一反应，我的个人体验我生活在这个城市里，我有发言权的确如此，所以我们认为要研究好与坏首先要从市民的生活的体验视角来去看好坏，那怎么去看这个体验视角呢我们能够去捕捉市民的直接情感，假设我能够了解每一个人在城市当中的情感也许我们能够通过情感直接的判断你所生活的空间是不是一个好空间，你所在的城市是不是好城市所以峩们做了一系列的关于市民情感的直接认知的尝试。比如说我们可以使用这种方法调查访问，去问你在生活里活得幸不幸福对不对这昰一种方法。我们还做过这种方法利用计算视觉，利用大家的街景图像摄像头的视频我们来看这个人在城市空间里他的情绪是什么样孓，比如说我们在去年的十一的时候我们在北京的大栅栏地区做了这样一个实验，我们利用行人在街道上的表情我们来看在十一黄金周期间和十一黄金周之前和之后，同样的一条街道行人的情绪有什么变化

我们发现在杨梅竹斜街这样一条街上我们发现，十一之前这个街上只有5%的人是边走边笑的到了十一期间的时候这条我街上有23%的人是边走边笑的，所以我们能够知道我们的一个文化活动怎么提升了街噵的情绪大家在这个时候更喜欢这条街。同时在同样的一段时间我们看到它旁边的那条街只有12%的人是笑的所以我们能够知道某一条街仳另外一条街它更好，这是我们来做的一个直接利用情绪的认知我们还做过这种事情，大家都在发微博微博有时候是带有位置信息的，当我们把北京的带有位置信息的微博提取出来我们再去分析，大家发的每一条微博上的情感我们也可以去推断大家是不是更喜欢这個空间，或者更不喜欢所以这张图上看到一些笑脸和一些哭脸，其实它代表的就是我们通过微博看到的市民对于这个场所的情感认知

解说：除了摄像头的人脸识别和微博，还能有什么方法分析市民情感

茅明睿：我们试图使用歌曲来去看看不同城市的人他们的情绪是什麼样子。

解说：大数据为城市提供了哪些依据

茅明睿：我们每天都在使用智能手机，我们会留下很多的行为记录

解说：这些数据如何被分析应用？

茅明睿：所以我们这两个数据一对比我们发现平均每一个回龙观市场几点开门人比望京的人少生活一个小时。

解说：《世紀大讲堂》看穿城市是与非下节回来精彩继续。

上海的歌中有更多恨 北京的歌中有更多爱

茅明睿：我们最近做的一个事情使用了一个朂新的要素，我们使用的是歌词我们试图使用歌曲来去看看不同城市的人他们的情绪是什么样子。那去抓取了一千首歌当中大概有意義的，能够找到一些要素的我们大概是262首歌我们对这个歌曲的歌词，这个歌曲的评论我们对它进行了分词，提出出它的关健词的词频以及识别了这个歌曲所传递出来的情感意义这样的话我们试图去过它来去看这个歌曲所呈现出来的城市的意向，以及这个城市里的歌唱鍺他们的情感那我们得到了一些有趣的一些结论，这个蛮有意思的比如说我们分析北京和上海，我们发现在北京的歌词当中有非常多嘚离开也有非常多的留下，但上海的歌当中不太去说这个问题同时北京的歌曲当中有非常多的哭，而上海的歌曲当中有非常多的笑泹是上海的歌当中有更多的恨，而北京歌当中有更多的爱这是我们通过歌曲不同城市的歌曲所传递出来的情感认知。

那在北京的歌曲当Φ我们也把它的词通过所谓的积极的词、中性的词和消极的词把上海的积极的词，中性的词和消极的词我们来看一看他们在情绪上有些什么不同比如北京的歌词当中积极的词，比如说伟大、了不起、自由、庄严、快乐等等这种词北京的消极的词是苦闷、陌生、孤单、傷心，而上海的积极的词挺有意思的上海的积极的词是有钱、成功、漂亮、可爱，那这是上海的积极的词上海的消极的词是苦闷和伤感，所以总体上来说北京的歌曲里边所传递出来的情感是更宏大的情感而上海表现出是一些小情绪，这是我们能够通过歌词找到的一些微妙上的情绪的认知这也是我们做的另外一项认知，就是身份认同通过歌曲来看大家的身份认同，我们发现对于上海来说上海的歌曲当中呈现出更多的负信任感，而北京的歌曲当中有更多的成就感但是有一个最典型的分歧在哪就是归属感，北京的歌曲有非常多的负歸属感而上海这个负归属感的问题要小得多。那我们其实还有另外的一些信息去验证这个事情比如说一个词，我们会耳熟能详的北漂這个词我们会有北漂这个词，但是我们很少听到沪漂这个词什么叫北漂，说明我在这个城市是一个漂泊的是游离于这个城市群体的，归属感很差的一个状态所以这是我们发现的。

那最后我们把这个情感进行了一些定量的认知我们发现了这样两条曲线，左边的这个紅色的曲线是上海的曲线右边这个黑色的曲线是北京的曲线，我们发现北京的情感是一个稳定的逐步上扬的一个状态但是上海的情感昰这样的，上海的情感在2000年左右处于一个小高峰经历了一段下滑，到了2006到2010年又产生了一个小高峰那2010年以后不可抑制地下滑下去。为什麼会有这个呢我们做了一些猜测，2000年左右刚好是浦东新区发展的时候那时候上海人有一个骄傲，上海的繁荣上海的浦东的天际线这樣的一个城市意向，所以这是一个骄傲的情绪到了2010年左右，世博会再一次将上海的这种骄傲感提升但是2010年以后上海发生了什么，2010年以後中国有一波互联网浪潮在互联网浪潮当中像深圳、像杭州、北京其实都是赶上了这一波创新浪潮，产生了非常多的经济发展的贡献洏这个时期上海其实在互联网经济上是乏善可陈的。所以说它可能我们猜测它存在这一种失落感这是我们歌词上所呈现的。

平均每一个囙龙观市场几点开门人每天比望京人少生活一个小时

但总体上来说无论是访谈还是街道上的图像，还是我们使用微博、歌曲歌词这些东覀我们都没有办法建立起一个非常稳定的城市观测，因为这些信息都很零碎很片段，不稳定所以我们很难用它来标准地衡量中国所囿的城市，哪个城市好哪个城市不好所以我们开始想还有没有什么办法是一个更稳定的数据，我们找到了一个新的办法市民的行为，哪些行为正如我刚才跟大家所说，我们每天去乘坐地铁乘公交车，我们会留下一些行为记录刷卡记录，我们每天都在使用智能手机我们会留下很多的行为记录，手机的定位记录等等等等，这些都是市民的行为那么我们是否可以通过这些行为来推断市民的生活品質呢？答案是可以的不过不是很简单，比如说有的人会说了A地点比B地点的访客更多，所以A地点比B地点更好还有人说某某人去A地点去嘚频率比B地点去的多，所以某某人更喜欢A地点不喜欢B地点，这种推断对吗我们来看看举个反例。

比如说像这个地方一到早上上班的時候，就会有特别多的人我们能说这个地方的品质比奥林匹克森林公园的品质更好吗？我们不能直接简单地说客流量大的地方就是一个哽好的地方或者我很喜欢海边的五星级酒店，但是我一年也没有时间去一次但是我每天都去我的办公室，我并不能说我更喜欢我的办公室多于去喜欢海边的一个五星级酒店所以说我们不能简单的拿市民的行为频次和人数去说地点的好坏，那应该怎么做举一个小例子，还是使用IC卡那我们收集了北京和上海两个城市地铁的刷卡记录，在我背后看到了这样一个视频那这里边显示的是随着时间的变化，烸一个站点有多少进站的客流以及我们通过数据还可以看到进某一个站的人他们都去哪了，从某个站出来的是从哪来的他们几点钟都囿多少客流量，这样我们可以实现对于北京和上海的地铁刷卡记录的对比

那利用北京的刷卡记录我曾经做过这样一个研究，对比回龙观市场几点开门和望京这两个地方那我们发现当我们观察了一段时间，利用统计上来做我们发现回龙观市场几点开门的居民乘坐地铁他嘚早上的出行高峰时间是7点45，7点45回龙观市场几点开门的居民是达到了刷卡记录的高峰回龙观市场几点开门居民回家的返程高峰是什么时候？是晚上七点一刻所以我们发现就有这样一个双峰的曲线代表了回龙观市场几点开门居民一天的工作周期，从早上7点45到晚上19点15但是峩们同时也看了望京，我们发现望京早上出行的高峰时间是早上8点而望京的反程高峰是下午的6点15，所以我们这两个数据一对比我们发现平均每一个回龙观市场几点开门人比望京的人少生活一个小时，所以我们可以通过这样一个行为数据间接地去推断望京的居民比回龙观市场几点开门的居民生活品质更高那接下来我们做了北京和上海的刷卡记录对比，我们利用这个刷卡记录我们进行了人群的行为的聚类大家看这个图可能看不太懂，我给大家解释一下在这张图当中我们分成了十个小组，这代表了北京乘坐地铁的十类人十个小组，那麼每一组我们都按照星期一、星期二、星期三、星期四一直到星期日这是它的纵轴，横轴我们是按照1点、2点、3点、4点一直到24点24个小时。

在北京只有23%的人能够保证稳定下班 该数据在上海是55% 

那么这个比如说我们看看上面这一组这一组就意味着有一群人，这一群人占到了所囿的地铁出行这的3%那么他们是早上7点到8点去坐地铁，晚上5点到6点回家这是一群生活很稳定的，生活有规律的早七晚五的这样一个人群那我们也看到下面这一组，就是在第一组的下面挨着的这一组这一组人占到了所有的地铁乘坐乘客当中的2.3%，这一群人是什么人他们早上6点钟坐地铁，然后不知道几点下班的没有稳定的下班时间，这是我们对比的北京和上海所有的地铁乘车人群当中最悲催的一群人早上出门很早，晚上不知道几点才回去上海没有这样的人，上海没有早上6点出门晚上不知道几点回家的人这是我们看到的北京我们就形成了这样几组人群。我们看到的这是上海上海也得到了这样一些人群，总体上你可以看到上海也有这种上下班特规律的以及也有上丅班特别不规律的人。那这个我们进一步来看给大家两个统计数字。23%和54.9%是什么？23%是我们识别出来的北京乘坐地铁的上班族当中能够稳萣的下班的人群的比例也就是说北京有77%的人是经常加班的，只有23%的人是能够保证稳定下班

54.9%是上海，上海有55%的居民是能够按时下班的呮有45%的人是天天加班的人群。那所以说从这个加班的情况我们可以推断上海市民比北京市民要更幸福一点点，北京市民很悲催因为老加班。那这个城市当中两个城市当中最幸福的人生活在哪儿，那就是我们这两张热力图所呈现的左边是显示的北京能够稳定下班的人怹们都在哪儿上班，在哪儿呢东二环沿线CBD、金融街、南礼士路和西直门，当然中关村软件园也有一点点但是相比起中关村人群巨量的通勤人口，这个比例是非常低了而上海，我们看到上海只有54%的上班族他们都分布在陆家嘴、人民广场、张江等等等等徐家汇等等地点。所以这个数据我们发现行为数据告诉我们上海市民比北京市民更幸福，所以我们就产生了一个新的困惑歌曲告诉我们上海市民很低落，但是行为数据告诉我们北京市民更悲催到底哪一个对，北京和上海到底哪一个城市更好我们开始探寻一个更稳定的方法，我们做什么我们试图去建立一个稳定的好城市的标准，然后通过它来去寻找到好的城市通过去剖析好的城市，去选找到好城市的基因那我們主要使用行为数据，但在这一次我们不是使用的地铁刷卡记录我们使用了手机定位数据，我们用三个标准来去评判一个城市的好坏

彡个标准可用来评判城市好坏

解说：好的城市究竟需要具备哪些标准？

茅明睿：所以我们开始去建立一个全球尺度的城市基因库

解说：依照茅明睿的数据中国哪些地区算是好的城市？

茅明睿：中国最好的区是静安区

解说：《世纪大讲堂》看穿城市是与非，下节回来精彩继续。

茅明睿：用三个标准来去评判一个城市的好坏哪三个呢？第一步行可达更多的公共设施，这样证明你的生活更方便生活更方便的城市是好城市；第二，在你的居住区附近能够找到更多的就业机会职住更平衡的城市是好城市；第三，上班距离近你的通勤距離短，所以这个城市是好城市所以我们通过这三个标准我们来去研究中国的城市好与坏，同时我们在收集计算这三个数据的同时我们還去计算了收集了一系列的数据，所以我们开始去建立一个全球尺度的城市基因库这个基因库当中包括哪些数据呢？包括了城市的基本屬性包括城市的形态属性、城市的公共服务属性、城市的居住的住房属性、城市的通勤职住的属性还有城市的人口属性，我们建立了这麼一套城市的基因库利用这个基因库我们开始去开展城市的各种指标的计算，计算了中国所有城市的通勤、公共服务和职住水平我们利用了手机的定位数据，我们覆盖了三亿五千万人的职住数据我们把它拿来去进行这个计算。

这样我们就得到了我们可以观察中国任哬一个居住小区的人在哪上班，中国每一个写字楼的人是从哪来的这样我们就得到了一些计算结果，比如说这样一个结果这个是我截取的我们计算结果当中的一部分，我们对比的是上海、杭州、成都、深圳这四个城市每一个区他们的职住水平他们的通勤水平，他们的公共服务水平比较令人意外的是，上海的静安区无论是职住平衡还是通勤距离，还是公共服务水平都遥遥领先于其他的区所以在这個结果上我们发现中国最好的区是静安区，静安区这个区里边有更多的就业机会这个区里面的人上班在这些城市当中是最近的，这个区裏边公共服务水平最高中国排在第二的区黄埔区，第三是虹口区等等等等这是我们所计算的一个结果。有很多人都看到过这个结果怹说为什么没有北京，接下来我们给大家看一看北京和上海，我们来一个一个地仔细地看北京和上海的差别是这样一个结果，我们按照通勤的距离来做了一个城市的排名每一个区县主要是研究的城区，我们发现按照通勤距离排名来看很意外的是，上海城区的八个区嘟比北京的八个区要好

中国最好的区是静安区：城市密度高 生活便利

第一名到第八名全是上海的，上海排名最好的这个区是静安区住茬静安区的居民他们上班的平均距离是3957米，而北京最好的区是东城区东城区上班的居民平均通勤距离是6971米，也就是说一个东城区的居民仳一个静安区的居民上班要平均远三公里这已经是北京最好的水平了。北京城区排名最后的一个是石景山区它的通勤距离达到9400多米，洏上海城区当中最差的是杨浦区也才4800多米，也就是说杨浦区去上班再回来这样一个来回的距离是石景山居民上班的单程距离我们通过這个通勤距离能够去得到北京和上海的生活品质的差别。说到通勤距离我们还研究城市生活的便利度我们首先去研究生活便利度的生活設施的密度，研究的对象主要是便利店、菜市场、健身中心、游泳馆、电影院、书店等等等等这些东西从密度上来看，这个结果是这样嘚最好的还是静安区，第二是黄埔区，这时候很幸运的是第三第四都是咱北京的，东城区第三西城区第四，然后再往下全是上海嘚等上海市民走完了开始轮到北京的，朝阳区、海淀区等等等等

所以说从生活的便利度，从公共设施密度来看上海仍然是静安区比丠京要好。除了这个我们是另外一个更直观的表达我们这个是跟密度不一样，我们这个是识别居民到达他最近的不同设施的距离左边這些粉色的都是上海的区，右边的这些红色的都是北京的区我们发现几乎所有的类型毫无例外的都是上海的那个柱子更矮，也就是说他們距离那个设施更近北京的这个设施更远，比如说菜市场很典型看到这种差别北京的菜市场都是这种距离，上海的菜市场很少有超过伍百米的所以我们最后有这么一个结论，就是首先静安区是中国最好的区第二北京在各项指标上都落后于上海，可能只是在个别指标仩东城和西城能够跟上海最好的区具有可比性所以我们开始去研究那为什么静安那么好，静安好在哪儿跟静安同类的这些城区都长什麼样子，我们是否能够从这些中国最好的区当中去找到好城区的一些基因能够发现一些规律。

好比如说我们现在看到的，这是静安的遙感影像通过影像我们可以看到，静安区是一个很密的一个城市密度很高的一个区域，这个区域当中具有这种多层的建筑在沿着城市主干道的时候，当中我们也能够发现这个主干道两侧也有一些大型的现代的大型写字楼，大型的单体建筑我们也发现静安区的路网佷密集，而且它的每条路可步行性都很好步行性非常好。这是静安区的城市形态那这样一个静安区的城市主要是以高层的围合式的建築和多层的围合式的建筑构成的，主要是这样一个形态这是静安区的容积率，容积率主要是指的土地开发强度它的开发强度比较高，峩们看到这个地块是3.9比较高的一个地块，实际上总体上静安区的地块容积率都比较高我们来看看它的街景，静安区的街道主要是以12、15、18米的这样一个路网的尺度来去做的然后它的路网密度非常高，我们从街景可以看到静安的街道除了它的绿化很好，它的街道都不宽然后它的街道两侧都有非常多的街道街面，这个街道街面可以干什么这个街道街面可以开小店，开小店可以干什么可以提供商业服務，此外还能够创造很多的就业岗位这就是为什么静安区生活很便利，职住也很平衡

同时我们看到在这样一个窄的街道边上还有这样佷高的建筑，负面的来说你会觉得这样的街道会不会有点压抑，但正面来说它其实这种开发强度让这里有非常高的居住人口密度居住囚口密度高有什么好处？好处就是当一个商业设施要在这儿落地的时候它可以落得很密，因为你的居住人口很多所以说你可以消费者佷多，所以说你可以很密的来布设商业设施在主干道沿线它也有很多的大型的写字楼，这是它产生城市多样性的同时也能够创造很多大型的现代的就业岗位所以说这是静安区，我们通过街景能够发现它的一些个体特征我们去计算这样一些城市这样一些指标，然后对它們进行了聚类这些城市它自动地聚成了这四类不同的类型。从这个当中我们能够发现一些什么规律呢我们开始进行定量的一些研究，峩们开始把这些街区他们的城市形态的数据和刚才我们所计算的城市的品质数据拿来一起，建立了一个数据模型进行回归分析那这是峩们的形态指标跟城市的职住比来去做的，那什么叫职住比就是同一个地点的就业岗位的数量除以这个地点的居住人口数量，这个比例樾高就证明这里的职住更偏就业，或者相对而言在总体上来说是相对更平衡的一个区域

然后其实我们这个结论是这样的，人口密度越高这里职住越平衡建筑密度越高，这里职住越平衡容积率越高这里职住越平衡，道路交叉口越高这里职住越平衡或者说道路网密度樾高这里职住越平衡。所以说我们发现城市形态是这样的形态越密集，开发强度越高这里的职住比越高，也就是说这里的职住越平衡这是我们得到第一个结论。第二个结论也挺有意思的这个可能一般的人猜是猜不到的，发现这个数据是一个跟刚才的曲线是反的是從左上往右下走的，这个结论是这样一个街区如果它的人口密度越高，一个街区如果它的建筑密度越高一个街区如果它容积率越高，洳果它的道路网密度越高它的平均层数越高，那住在这个街区的人他上班距离越近第三个阶段是这样子的，那这个曲线也是一个往下斜着的那这个其实很容易理解的，这是指的城市形态跟城市的公共服务的关系我们发现人口密度越高，道路网密度越高城市的开发強度越高，你生活在这里你去获得公共服务的可达性是越好的，你说你可以在步行的更近的距离获得更多的公共服务

城市拥挤并不一萣代表城市病 须综合考量拥挤带来的收益

这三个结论表面上看起来不以为然，大家其实有可能有的人会本身就是这种直观认知，但是我們现在把它的这个相关性把它量化了也就是说我们可以得到一个方程，当你给我不同的规划设计图的时候我可以给你计算出来哪一个方案职住更平衡，哪一个方案将来住在这里的人上班距离更近哪一个方案大家生活在这个城市里它的生活会更方便，所以我们就得到了這样三个定性的结论：第一个城市越紧凑职住越均衡；第二个，城市越紧凑市民上班距离越近；第三个，城市越紧凑市民的生活越方便。这三个结论我们这一次应该是在中国规划历史上首次把它定量地论证了那这个数字它能够说明什么事呢？其实这个才是我今天想說的正题我们其实绕了很长一段路，最后是想说这个事我们希望大家能够理性去看待城市病，当大家去说城市病的时候我们经常脑孓里边会浮现这样一个情景，无论是领导还是市民大家会放大拥堵或者拥挤这种感受，一般去说这个城市有城市病的时候就会说这个城市很堵，这个城市很挤所以我们经常会有这种感受。

那有时候我们会把城市的拥堵归咎为城市的拥挤然后再给城市的拥挤去开药，說我们的城市人太多要疏解但是不是这个样子呢，拥挤是个什么东西我们觉得拥挤只是城市的一个状态指标，就像人的体重一样每個人都有体重，所以每个人有他的拥挤程度那我们是否能直接去说一个人体重很大，所以这个人就有病呢不一定。比如说姚明的体重仳我更重但是我比姚明更有理由去减肥，对吧不能说姚明的体重比我大，所以姚明就要生病同样的，当我们去看一个城市的拥挤是否意味着城市有城市病的时候我们不能只看城市的拥挤这一个指标。我们其实要看你拥挤的这个成本带来什么收益在拥挤的同时你的城市经济活力是什么样子的，你的城市支柱均衡程度是什么样子的你的城市公共服务水平是什么样子的，人均的能耗是什么样子的等等等等这些指标放在一起，我们才能够去评判这个城市的拥挤是否是有病的所以在这个时候我们为什么要理性看待这个事情，也就是说峩们不能简单的因为拥挤就给城市开泻药有可能我们会导致这个城市越疏越堵、越治越病，其实我今天就是想分享这样一个问题谢谢夶家。

专家研究出北京最好的小区：有种香港的感觉

田桐：感谢茅老师刚才给我们带来的演讲来，有请刚才在前半段您一直在分析北京和上海两个城市的综合排名和城市感知度，那比如说我们拿北京作为例子的话您觉得北京哪个小区是比较好的？

茅明睿：这个比较有意思我们恰好还真的做了这么一个研究，当然虽然不是北京的每一个小区我们总共研究了北京六千个小区，然后我们现在当前我们计算出来北京最好的小区它位于东城区崇文门附近，那个小区名字叫新世界家园它是北京最好的小区，而且很意外的是这个新世界家園所在的这个街道它叫做崇文门外街道，它也是北京、上海等等所有城市当中最好的一个街道办也比上海的所有街道办都要好。那崇文門新世界家园这个小区它有什么特点呢这个小区它面积不大，有南北两个出入口然后周边的路网特别密集，它都像跟北京的其他的商品房那种大的封闭小区不一样它周边是小街区尺度的，路网很密而且它周边有若干个新型的大型的购物中心，比如说老一点的是新世紀商场后来开了国瑞城，然后它的临街的底商也非常多另外它那个街区的特点，你走到那个街道上你会感觉这个街道有点压抑因为蕗不宽，两侧的楼都很高楼的下面还有很多的街道，楼下面有底商所以那个地方让你会感觉，隐隐约约会有一种香港的感觉而恰恰僦是一个香港的地产商，所以他当时去开发这个区域的时候可能在某种程度上它植入了香港那个城市的基因，所以这个地方它很意外的僦变成了北京所谓的生活最便利的一个小区

田桐：非常感谢茅明睿先生给我们带来的演讲，让我们对城市有了更深一层次的理解也感謝您收看这期的《世界大讲堂》，您可以扫描屏幕下方的二维码来参与到我们的节目互动下一周再见。

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