全球城市策略︱大城市的社會(huì)經(jīng)濟(jì)隔離更強(qiáng)，以城市設(shè)計(jì)促融合

手機(jī)數(shù)據(jù)顯示，美國大城市中大多數(shù)人沒有機(jī)會(huì)與不同經(jīng)濟(jì)階層的人互動(dòng)。如果把公共基礎(chǔ)設(shè)施布設(shè)在不同社區(qū)之間而非各個(gè)社區(qū)內(nèi)部，可能有助于 改變這種情況。

Segregation，其釋義為“隔離并區(qū)別對(duì)待”，特指針對(duì)不同種族、宗教或性別的人。本文以“隔離”為主題，對(duì)斯坦福大學(xué)研究者于今年11月29日發(fā)表于《自然》雜志的標(biāo)題為“Human mobility networks reveal increased segregation in large cities”（《人的流動(dòng)性網(wǎng)絡(luò)顯示大城市隔離加劇》）的研究論文加以引介。文章表明，美國大城市中的大多數(shù)人，沒有機(jī)會(huì)與不同經(jīng)濟(jì)階層的人互動(dòng)。 為提供美國大城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)隔離的直觀印象，本文以2019年麻省理工學(xué)院研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)的城市不平等地圖集（The Atlas of Inequality）為引子展開。

麻省理工學(xué)院研究者開發(fā)地圖，呈現(xiàn)美國城市微觀層面的空間隔離

麻省理工學(xué)院的研究人員2019年開發(fā)了一張地圖，基于波士頓不同收入群體經(jīng)常光顧的場(chǎng)所，衡量城市微觀層面的空間隔離情況。他們發(fā)現(xiàn)，最平等的地方是博物館和機(jī)場(chǎng)，而學(xué)校是最不平等的場(chǎng)所。地圖顯示，有些場(chǎng)所相距很近，例如街道兩側(cè)的兩家咖啡店，但這些場(chǎng)所的使用者的經(jīng)濟(jì)背景可能有很大差異。宏觀層面評(píng)測(cè)空間隔離當(dāng)然重要，但微觀層面上人與人的互動(dòng)也很重要。

經(jīng)濟(jì)社會(huì)的不平等不僅局限于住區(qū)。人們到訪的餐館、商店和其他地方，都有其自身的不平等。麻省理工的研究團(tuán)隊(duì)把城市的地圖擴(kuò)展為地圖集，并以“不平等地圖集”為其命名。選擇城市，點(diǎn)擊地圖并放大，可顯示若干美國大城市不同場(chǎng)所的使用者的收入不平等狀態(tài)。地圖集運(yùn)用人們使用的數(shù)字設(shè)備的匿名位置數(shù)據(jù)來估計(jì)他們的收入以及在哪里度過時(shí)間。研究者利用這些數(shù)據(jù)，創(chuàng)建了場(chǎng)所不平等指數(shù)，以考察每個(gè)場(chǎng)所到訪者的收入不平等程度。

麻省理工學(xué)院研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建的 “不平等地圖集”中芝加哥的場(chǎng)所不平等指數(shù)分布截圖

大城市，減輕還是加劇社會(huì)經(jīng)濟(jì)隔離？

美國的社會(huì)經(jīng)濟(jì)隔離狀況非常嚴(yán)重。一個(gè)人住在哪里，和誰結(jié)婚，與誰見面交友，都會(huì)受到收入影響。這種極端隔離的代價(jià)高昂。它減少了經(jīng)濟(jì)流動(dòng)性，加劇了泛在的公共衛(wèi)生和健康問題，并加深了政治兩極分化。盡管陸續(xù)出臺(tái)多項(xiàng)改革來減少經(jīng)濟(jì)社會(huì)隔離（如住房補(bǔ)貼、區(qū)劃改革等），但長期以來，人們一直相信，緩解隔離的最強(qiáng)大力量，在于提高城市化水平，以及因之帶來的人與人的偶然混合。依照這種“世界主義混合假說”推測(cè)，人口的多樣性、空間的有限性和公共交通的可達(dá)性，這些條件使不同的人在空間上彼此接近，從而縮減大城市日常社會(huì)經(jīng)濟(jì)的隔離。比如，紐約地鐵被比喻為一個(gè)混合大碗，每天容納不同的人在其中擦肩匯聚。

如芒福德所言，城市既是熔爐又是容器。大城市更應(yīng)如此——將大城市視為熔爐，正因來自不同背景的人在此會(huì)聚和互動(dòng)。長期以來的認(rèn)識(shí)是，大而密集的國際化都市地區(qū)，支持不同社會(huì)經(jīng)濟(jì)階層的人混合和接觸。要檢驗(yàn)這一認(rèn)識(shí)準(zhǔn)確與否并不容易，因?yàn)榇饲暗纳鐣?huì)經(jīng)濟(jì)混合指標(biāo)單純依賴靜態(tài)的住宅數(shù)據(jù)，而并非基于工作、休閑活動(dòng)中以及在居住社區(qū)中發(fā)生的真實(shí)接觸。

斯坦福大學(xué)研究者2023年11月底發(fā)表于Nature雜志的一項(xiàng)研究，在研究方法和研究發(fā)現(xiàn)上都有所突破。根據(jù)這項(xiàng)最新研究，大城市的人基本只能與同一社會(huì)經(jīng)濟(jì)階層的人互動(dòng)，而小城市和農(nóng)村地區(qū)的人則更可能進(jìn)行跨階層的多樣化互動(dòng)。

“世界主義混合假說”看似合理，但大城市也為自我隔離提供了新的機(jī)會(huì)——因?yàn)榇蟪鞘凶銐虼螅藗兡軌驅(qū)ふ液妥约合嗨频娜耍?span style="color:#2980b9;">“人以群分”；大城市足夠大，不同的人總會(huì)找到適合自己的空間，“物以類聚”。對(duì)城市和社會(huì)經(jīng)濟(jì)階層混合程度的相關(guān)性開展研究并不容易，因?yàn)楹茈y精確衡量現(xiàn)實(shí)生活中人與人的每一次擦肩而過和相遇。但大數(shù)據(jù)提供了這種可能，準(zhǔn)確地說，是手機(jī)數(shù)據(jù)提供了幫助。

而個(gè)人層面的社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位也有待合理確定。為估計(jì)每個(gè)人的社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位，論文研究者首先從夜間手機(jī)位置推斷其家庭位置，然后基于房地產(chǎn)銷售數(shù)據(jù)獲取該位置房屋的月租金，以此作為衡量個(gè)人社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位的標(biāo)準(zhǔn)。這種方法比使用鄰里水平人口普查平均值的傳統(tǒng)方法更準(zhǔn)確。

美國社會(huì)經(jīng)濟(jì)隔離分布圖。顏色由淺到深，表示隔離程度由輕至重。（圖來自《自然》雜志論文）

研究人員使用房地產(chǎn)營銷網(wǎng)站上的租金，推斷每個(gè)人的社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位；使用2017年從美國382個(gè)大都市地區(qū)的960萬部手機(jī)中收集的GPS數(shù)據(jù)，確定不同社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位的人在一天中擦肩而過的頻次——大致相當(dāng)于人們有多少次機(jī)會(huì)與不同收入階層的人互動(dòng)；一天中用戶潛在的互動(dòng)，采用兩部手機(jī)在五分鐘內(nèi)相距50米以內(nèi)的GPS定位信號(hào)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。研究者收集了近16億次人與人擦肩而過的數(shù)據(jù)。

紫色和黃色代表不同社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況的住區(qū)。上圖是公共中心分別設(shè)置于不同住區(qū)內(nèi)部，加劇了城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)隔離程度；下圖是把公共中心設(shè)置于不同住區(qū)之間，人們頻頻到訪，發(fā)揮了融合橋梁的作用，緩解城市的社會(huì)經(jīng)濟(jì)隔離狀況。（圖來自《自然》雜志論文）

大量精確的數(shù)據(jù)，讓如下模式清晰顯現(xiàn)：美國大城市事實(shí)上助長了社會(huì)經(jīng)濟(jì)隔離。與居民少于10萬的都市地區(qū)相比，生活在人口排名前十的大都市地區(qū)（包括紐約、洛杉磯和芝加哥等城市及其周邊地區(qū)）的人與不同社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位的人互動(dòng)的可能性要小得多。計(jì)算機(jī)科學(xué)教授Jure Leskovec說：“這似乎是個(gè)背離直覺的觀察結(jié)果。大城市提供多種多樣的選擇。在紐約，你可以花10美元吃一頓晚餐，也可以花1000美元吃一頓晚餐。如果你住在小地方，只有一家餐廳，每個(gè)人都會(huì)去那里，無論貧富。這似乎是造成這種現(xiàn)象的主要原因。”

以設(shè)計(jì)手段搭建破除隔離的橋梁

《自然》文章建議，如果希望大城市成為所期待的國際化人口匯聚之地，需要做出有意為之的城市設(shè)計(jì)選擇，以鼓勵(lì)多樣化互動(dòng)的發(fā)生。如項(xiàng)目研究者David Grusky教授所言：“隨著美國城市化程度越來越高，需要弄清楚大城市是否符合長期以來的假設(shè)，即促進(jìn)了混合和多樣性。盡管收入不平等現(xiàn)象仍然非常嚴(yán)重，但這并不代表我們必須適應(yīng)高度隔離的城市——那樣的城市中，富人與窮人不會(huì)相見，也沒有互動(dòng)。”

如何做出改變？可以憑借城市設(shè)計(jì)手段，促進(jìn)更多社會(huì)經(jīng)濟(jì)融合。研究人員在對(duì)大城市細(xì)致觀察后發(fā)現(xiàn)，如果把那些會(huì)經(jīng)常被人們光顧的中心放在不同社區(qū)之間——而并非設(shè)于每個(gè)社區(qū)內(nèi)部——那么城市的隔離程度就會(huì)降低。大城市如何能成功促進(jìn)多樣化互動(dòng)？人們頻頻到訪的中心，正是類似購物中心、廣場(chǎng)等地方，要把這些中心設(shè)于窮人社區(qū)和富人社區(qū)之間。興趣點(diǎn)（POI）即中心，中心即樞紐，樞紐就是融合的橋梁——人們?cè)谶@樣的中心頻頻相見并展開互動(dòng)。

明確了公共基礎(chǔ)設(shè)施的選址如何影響城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)的混合，研究者希望，他們的發(fā)現(xiàn)可以幫助城市規(guī)劃師建設(shè)促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)多樣化互動(dòng)和混合的城市。許多城市正在經(jīng)歷持續(xù)的更新和再設(shè)計(jì)，在此過程中，仔細(xì)考慮公共基礎(chǔ)設(shè)施選址，將有助于惠及城市所有居民。David Grusky教授說：“我們長期以來，一直強(qiáng)調(diào)住區(qū)融合一體化——這樣做當(dāng)然是正確的，但事倍功半——現(xiàn)在有了一種補(bǔ)充的做法，來緩解社會(huì)經(jīng)濟(jì)隔離。當(dāng)謀劃和批準(zhǔn)新的購物中心和其他活動(dòng)中心時(shí)，要確保它們位于促進(jìn)多樣性而非加劇社會(huì)經(jīng)濟(jì)隔離的位置。”

隨著城市不斷發(fā)展蔓延，當(dāng)前亟待評(píng)判其發(fā)展趨勢(shì)，究竟是加劇隔離還是鼓勵(lì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)融合。如前所述，盡管人們長期認(rèn)定大城市通過增加密度來促進(jìn)混合，但本文大樣本的數(shù)據(jù)翔實(shí)量化研究發(fā)現(xiàn)，事實(shí)并非如此，不同社會(huì)經(jīng)濟(jì)階層人群互動(dòng)的多樣性與城市規(guī)模呈負(fù)相關(guān)。準(zhǔn)確識(shí)別出當(dāng)前狀態(tài)，是采取行動(dòng)糾正問題的起點(diǎn)。

研究中使用的數(shù)據(jù)集

作為一項(xiàng)基于大數(shù)據(jù)分析開展的城市空間特征研究，在此對(duì)Nature雜志論文中使用的數(shù)據(jù)集加以羅列。

① SafeGraph手機(jī)數(shù)據(jù)

研究使用的關(guān)于人的移動(dòng)和位置數(shù)據(jù)，主要是SafeGraph公司提供的美國智能手機(jī)成年用戶樣本的GPS位置。這些數(shù)據(jù)來自智能手機(jī)應(yīng)用程序，由參與用戶收集并傳輸?shù)絊afeGraph。數(shù)據(jù)是由“與移動(dòng)應(yīng)用程序合作，獲得用戶的加入同意，以收集匿名位置數(shù)據(jù)。”SafeGraph確保其移動(dòng)應(yīng)用程序合作伙伴同意將數(shù)據(jù)用于商業(yè)和研究目的，包括學(xué)術(shù)出版。SafeGraph用戶也可隨時(shí)選擇退出數(shù)據(jù)收集。盡管樣本不是隨機(jī)的，但之前工作已證明，SafeGraph數(shù)據(jù)在地理分布上是平衡的，在種族、收入和教育方面的分布也是平衡的。此外，SafeGraph數(shù)據(jù)廣泛應(yīng)用于不同領(lǐng)域人類流動(dòng)性的大規(guī)模研究中，包括新冠肺炎建模、政治極化和消費(fèi)者偏好跟蹤。

② CoreLogic數(shù)據(jù)

使用CoreLogic房地產(chǎn)數(shù)據(jù)庫，按照智能手機(jī)用戶的夜間地址將其對(duì)應(yīng)到房地產(chǎn)數(shù)據(jù)庫中的家庭所在位置。該數(shù)據(jù)庫提供的信息覆蓋了99%以上的美國住宅物業(yè)，超過99%的商業(yè)房地產(chǎn)和100%的美國縣、市和特別稅區(qū)。CoreLogic房地產(chǎn)數(shù)據(jù)庫包括每個(gè)家庭的緯度和經(jīng)度，以及其完整地址：街道名稱、編號(hào)、縣、州和郵政編碼。

③ Zillow數(shù)據(jù)

使用Zillow房地產(chǎn)數(shù)據(jù)庫查詢租金估價(jià)。Zillow數(shù)據(jù)庫包含1.19億套美國住宅物業(yè)租金數(shù)據(jù)，借此為本研究對(duì)象SafeGraph用戶的推斷住宅地點(diǎn)確定租金Zestimate，這是分析中使用的個(gè)人社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位的主要衡量標(biāo)準(zhǔn)。

④ SafeGraph Places數(shù)據(jù)

研究中涉及的企業(yè)邊界和注釋數(shù)據(jù)庫來自SafeGraph Places數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫對(duì)550萬個(gè)美國POI（興趣點(diǎn)）的名稱、地址、類別、緯度、經(jīng)度和地理邊界進(jìn)行標(biāo)注。SafeGraph包括每個(gè)POI的北美行業(yè)分類系統(tǒng)類別，比如前綴7代表休閑場(chǎng)所，包括藝術(shù)、娛樂、娛樂、住宿和餐飲服務(wù)。研究中將場(chǎng)所的分析限制在NAICS代碼前綴中訪問次數(shù)最多的POI類別。

⑤ 美國統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)

從2013-2017五年期美國社區(qū)調(diào)查中提取了人口和地理特征，這樣就將手機(jī)位置與地理區(qū)域聯(lián)系起來，并推斷與這些人口區(qū)域?qū)?yīng)的人口特征，包括家庭收入中位數(shù)。

⑥ TIGER數(shù)據(jù)

道路和交通特征來自TIGER數(shù)據(jù)庫。使用TIGER Roads和TIGER Rails數(shù)據(jù)庫中的MAF/TIGER Feature Class Code（MTFCC）來識(shí)別公路和鐵路。TIGER數(shù)據(jù)采用Shapefiles格式，以經(jīng)緯度坐標(biāo)的形式提供公路和鐵路的確切邊界。

隔離與城市相伴相生，今天我們對(duì)城市有何期待？

正如《種族隔離：劃界城市的全球史》一書所呈現(xiàn)的：無論如何，城市隔離這一概念本身就自相矛盾。城市是許許多多不同人群匯聚之地。人們?cè)诖司酆希嫶蟮木劬拥匾蛑鴦?chuàng)建——人與人之間的地理距離在此處消弭而非增長。但與此同時(shí)，在人類歷史之中，人們以多種方式對(duì)內(nèi)部群體和外部群體——亦即“我們”和“他們”——之間的界線加以定義。自從有了城市，人類一再實(shí)施劃界，為不同的階級(jí)、氏族、種姓、手工藝、國家、宗教信仰、文明甚至性別，劃定單獨(dú)的居住區(qū)。

城市一直是來自不同地方的人產(chǎn)生大規(guī)模互動(dòng)的場(chǎng)所，世界歷史上大多數(shù)民族和文化的融合都在城市中發(fā)生。但縱觀7000年城市發(fā)展史，隔離也從未消失。

隔離與城市相伴相生。更重要的問題在于：今天人們對(duì)城市抱有何種愿景？人類的未來會(huì)好嗎？至少先讓更多人去想象一種共享共有的城市未來。更好的未來，有待城市采取變革性的政策行動(dòng)，以緩解普遍存在的城市貧困和不平等問題（這些問題，皆可歸為“城市隔離”），否則公平和包容無法實(shí)現(xiàn)。每個(gè)政策選擇，每個(gè)決定，都可能影響許許多多人的現(xiàn)在和未來。

就中國而言，2016年2月印發(fā)《中共中央 國務(wù)院關(guān)于進(jìn)一步加強(qiáng)城市規(guī)劃建設(shè)管理工作的若干意見》，意見明確“新建住宅要推廣街區(qū)制，原則上不再建設(shè)封閉住宅小區(qū)”“已建成的住宅小區(qū)和單位大院要逐步打開，實(shí)現(xiàn)內(nèi)部道路公共化”——這堪稱破除重重隔離，達(dá)成公共、包容和共享城市的理想未來。為接近這樣的美好愿景，最后再次列出給城市規(guī)劃師的建議：① 城市中的公共場(chǎng)所特別重要，貴在“公共性”；②城市擬新建或改建的超市、商場(chǎng)、學(xué)校、公園、書店、廣場(chǎng)等等公共基礎(chǔ)設(shè)施和中心，選址于不同類型住區(qū)之間，為不同類型人群提供交匯的空間和相遇的機(jī)會(huì)。

包容性城市建設(shè)策略更多文章，參見：

① 全球城市策略｜好城市（3）：小改變，促成繁榮包容社區(qū)_市政廳_澎湃新聞-The Paper 

② 全球城市策略︱與老年人一起營造地方：英國老年友好指南_市政廳_澎湃新聞-The Paper 

③ 全球城市觀察｜疫情下，人們對(duì)公共空間有了更高的期待_市政廳_澎湃新聞-The Paper  

④ 全球城市策略｜芝加哥發(fā)布新總規(guī)：充滿反思，關(guān)注韌性和公平_市政廳_澎湃新聞-The Paper 

參考文獻(xiàn)：

Nilforoshan, H., Looi, W., Pierson, E. et al. Human mobility networks reveal increased segregation in large cities. Nature (2023). https://doi.org/10.1038/s41586-023-06757-3