数据如何提升人口服务工作？——人口大数据与城市精细化丨2018清华同衡学术周

2018第六届清华同衡学术周于5月21日盛大开幕。本届学术周以“空间·空间·空间”为主题，继首日的巅峰讲坛和自由论坛之后，还有持续5天的14场专题分论坛，围绕多个细分议题，邀请城乡规划及相关行业专家学者展开深入探讨。

5月24日下午， “人口大数据与城市精细化管理”分论坛 拉开序幕。清华同衡技术创新中心常务副主任 李栋 作为本场主持人，首先向各位来宾表示欢迎，并介绍了分论坛组织的期望—— 在大数据时代，怎样为人口管理与服务提供更好的解决痛点和问题的手段？ 并邀请了政府、研究机构、企业三方面的嘉宾，在各自的研究领域分享了人口大数据的研究、应用与实践，探讨了人口大数据分析对城市精细化管理的重要意义。

主题报告

林文棋

清华同衡规划设计研究院  总规划师

清华同衡技术创新中心  执行主任

林文棋先生首先为专场致辞。他在报告中 介绍了 大数据发展趋势 ： 指出发展上，目前大数据领域呈现出全景式的、沉浸式的发展；分析技术上，分布式、软硬件协同成为趋势；数据是资产已成共识，大数据流通技术正逐步进入实用阶段；大数据的发展处于加速期。当然其中也存在着许多 问题与不平衡 现象，包括数据标准、数据质量的问题，行业分布不均衡、业务类型不均衡和地域分布不均衡等。

在此背景下，清华同衡技术创新中心 构建了一体化的大数据平台、平民化的数据应用、完善的数据管理体系 ，以数据资产建设助力高端智库服务。以产业为例，清华同衡技术创新中心尝试通过多年连续大数据分析，来监测不同区域产业图谱的演变，包括产业结构、优势组团、核心产业等的演变。通过产业图谱的构建、优势产业识别、产业发展潜力评估预测等，形成精准的产业技术分析支撑体系，辅助地方产业精准转型。

就人口大数据而言，其特点是数据量大，但未加工前价值低，数据的精度很低。 如何利用大数据做到人口统计精度的提高，以及政策模拟、变化预测是值得思考与期望的 ，清华同衡技术创新中心在这方面通过项目实施，作出了有益的探索和实践，为政府相关决策发挥切实的辅助作用。

王志理

中国人口与发展研究中心  数据应用研究室  主任

全国层面，我国人口流动在不同区域层面有哪些特征呢？ 王志理先生以此为主题进行了分享，首先回顾了 流动人口的发展历程 。指出改革开放以后中国流动人口开始迅猛的发展，中国人口流动进入新的阶段， 人口迁移和流动已经开始成为并将长期继续成为影响我国人口变动趋势的决定性因素 。

研究总结了 流动人口的九大特征以及两大指标 ，基于流动人口转变假设，对我国的区域人口流动进行了分析。以国家卫生健康委的调查数据为基础，进行分区域、分经济带、分城市群、分省份的分析，信息涵盖流动范围、户籍地、同住家庭成员情况、就业保障情况等。

研究从区域层面出发，对全国东部、西部、南部、东北部，从流动范围、流动人口居住时间、户口性质、流动人口年龄结构、流动原因、流动人口家庭规模、社会保障、收入水平等方面进行比较分析，结论如下：

》 东部地区的人口跨省流动比例高 ，相对而言，省内流动人口的居住时间短，相对中西部和东北地区的流动人口也表现为居住时间较短。

》 东部地区较高比例的吸收了城镇化过程中的流动人口，东北地区表现为非农流动。 东部地区的流动人口在流入地的家庭规模较小，流动原因更侧重经济原因。

》 流动人口向大城市集聚的比例高，超大城市工资水平明显高于其他城市。 在同一个城市群内部，一般城市规模越大平均工资水平越高，个别城市群里面也存在着平均工资大于较大城市的现象。

》 人口流动的转变有一定的地区差异，甚至阶段性差异。

总体上来说，我国还处在流动人口转变的第三阶段，未来城城之间流动增长、乡城之间的流动会进一步的减少。

李  颖

清华同衡技术创新中心  规划师

人口大数据是本次论坛的主题，那么 大数据到底为人口的服务与管理带来怎样的变革呢？ 李颖女士总结了清华同衡技术创新中心在多源数据融合用于人口分析中的实践经验。

在数据源方面 ，利用手机信令、企业注册信息、一卡通、滴滴出行、出租车GPS数据等新数据，也包括统计数据、普查数据、抽样数据、调查数据等传统数据，对人口活动与城市空间的关联进行解读。 多源数据的融合可以形成关联彼此互补 。通过建立总量、时间趋势、空间分布的三级分析体系对各类数据进行评估，保证数据的可靠性。研究分为几个方面：

大数据与传统数据的融合方式——扩样与常住人口转换。 扩样是将手机运营 商的用户数量转换为人口数量，主要利用手机信令进行人口数量扩样。还包括分空间结构扩样、分年龄结构扩样、分时序扩样等扩样方法。常驻人口转换，目的是建立手机居住用户数量与常住人口数量的关系，能够帮助政府实现管理服务工作的需要。

监测人群动态特性的方法——多空间尺度的人口分析。 建立出对应各空间尺度需求的应用和指标。在人口空间分布、人口迁徙、通勤联系、休闲活动、人口数量、人口特征、人口变化特征等主题上进行监测与分析。在区域城镇空间结构评估、城市功能结构评估、职住平衡评估、通勤特征、交通出行特征识别、设施布局与使用评估、人口数量测算、人口结构识别、用地功能识别等方面进行了应用。

对人口变化趋势的预测并逐步替代抽样调查的探索。 在人口预测实践中，尝试了贝叶斯时空预估算法与时空综合模型进行人口预估模型构建，其中贝叶斯时空过程模型满足数据粒度为月的预估，时空综合算法可将数据粒度细致到天，两个模型对朝阳区居住人口、活动人口的数量进行了全面解读，相对偏差小于5%，随着数据的累积，今后可以不断地补充新数据与调节参数优化模型精度。

人口综合分析平台的建设。 把研究成果电子化、平台化能够更快速、及时地满足政府部门、企事业单位以及公众对地理信息、空间定位和分析的基本需求，并且具备个性化应用的二次开发接口和可扩展空间，能够实现定制化建设。

最后，李颖女士对人口数据分析面临的 困难与思考 做了总结。困难包括推动规则标准化、改进参数质量、强化人口数据综合治理等方面。同时，建立新老数据融合的长期机制、建立实时模型与城市治理政策的互动机制等都是我们还需要思考的问题。

王静远

北京航空航天大学 计算机系  副教授

王静远先生基于计算机领域相关技术与工具研究城市，从计算机算法的视角出发，基于曾经的一些城市计算的经验，分享了人口相关的研究。

他认为，城市的变化体现在生活中的很多方面，而 城市信息化过程核心任务是从一个物理空间映射到信息空间 ，空间中所有的业务都会留下电子痕迹，在服务器里堆积起来这就形成了城市大数据。

现代城市面临的挑战包括三个方面，分别是人口、公共服务和公共安全。 分享也从这三个方面进行了介绍。

第一个主题是城市人口的管理，以基于多视角深度学习的无锡外来人口识别为例 ，对手机信令数据，利用深度学习的算法对外地人群的特征进行了识别。通过对容易识别的特征打标签，去训练不容易被识别的人群，里面包含了降维升维的技术处理，使得这个数据得到更好的训练，更好地发现外地人的活动特征。

第二个主题是公共服务设施的使用预测，以深圳公立医院为例 ，对其进行基于矩阵分解的服务点客流预。从数据分解显性知识与隐性知识的独特角度出发，对公立医院的客流进行预测。显性知识是居住点和服务点周围的地理上下文，隐性知识是指居住点到服务点的客流量的其他隐性驱动力。融合隐性的知识，建立矩阵，进行预测。

最后是城市安全，识别北京市城市危险品运输存在的隐患，实现监测和溯源。 首先用手机信令数据来看北京的人口分布和天津的人口分布，然后把危险品车辆的轨迹数据在地图上标记出来，把两个数据融合分析，实现危险品的隐患点识别。

总之，在大数据时代，通过底层收集数据、中间有足够的模型层支撑的应用系统的建立，实现城市的智能化。

蔡纪烜

香港中文大学   博士

城市快速发展，但是每个城市结构却不一样，蔡纪烜先生对这一主题，分享了他的一些研究成果—— 以多源数据定量识别城市多中心结构 。

蔡纪烜先生的研究基于夜间灯光数据及社交媒体签到数据。微博数据是极度的离散式的点数据，需要有点数据和面数据之间的融合。受到图像分割的启发，蔡博士研究搭建 自适应的分割方法，自动构建统计单元 。由于行政边界、网格与交通小区等为主的分析单元在各城市、有着不同的特性，通过研究提出的自适应的分割方法，把整个城市的固有边界再重新打破，直接获取同质性比较高的统计单元。

城市中心的识别。如果将城市中心定义为一片连续的高活动密度人群聚集的区域，通过判断目标本身的高低值与目标周围的高低值， 可以提取出高值聚集的地方作为主中心 。由于数据的偏差性，城市副中心的识别主要采用地理加权回归的方法：在一个局部地区如果有某一些点它的签到值显著的高过周边的一些点，认为这些地方是副中心， 对比了识别出来的北京、重庆、上海主中心和副中心 。为利用大数据识别城镇体系提供了自己的经验与实践。

马  骥

Talkingdata数据研究与应用部  研发副总裁

新兴大数据在城市规划中的应用，一直是近几年的关注热点。马骥先生从传统数据和大数据的比较入手，讨论了 大数据与人口统计之间的联系 。他指出，传统的人口统计在耗费大量人力物力的同时，数据的维护和管理也十分不便。移动互联网大数据基于用户的行为数据，能够从更多的维度和特征角度进行数据的分析和挖掘。具有较高的准确性、时效性、科学性与广泛性。Talkingdata得力于其自身人本大数据库的资源，在人口统计方面有着较多的实践。

识别人口结构，搭建技术库。 研究组构建了人口统计模型，对于每一台设备，模型从用户在一个月当中出现的天数、驻留的时长和时间间隔三个维度进行识别。并创建了自身的稳定用户基础库，推出多种人口统计相关模型，例如人口流动的模型、人口画像及人口构成的模型、人口监测模型和预测模型。

模型的研发尝试和应用。 在国内的一些典型城市做了多维度的实践，包括全国、北京等地的常住人口、流动人口等，部分对标数据为国家年鉴数据和手机运营商数据，具有很好的参考价值。

最后，他指出移动APP的大数据相较传统数据，在人口研究分析方面有着十分显著的优势。大数据以及自身的特征属性，能够带来多维度的分析层面，更科学、更精准进行人口动态化的分析，从而辅助指导相关部门做好规划和管理工作。

荣  冲

智慧足迹  城市大数据研究院  副院长