壹

解读城市，我们致力用大数据的方式

改革开放40年来，伴随着中国经济发展取得的巨大成就，数百座城市迎来了振兴与崛起，争相辉映。目前，我国已成为全球第二大经济体，但在国际分工中仍主要集中于生产环节，随着人口红利和成本优势的逐渐式微，产业向高端制造业升级成为经济破局的关键。在产业转移升级的过程中，国内的城市与区域基于发展阶段的差异，承担着不同的角色和使命，同时，产业迁移也势必将带动人口的迁移，城市格局随之发生改变。

2018年，地产行业已迎来全新的时代，政策决策逻辑与市场运行周期都已发生巨大变化，在高总量的背后是城市机会的进一步分化。同时，行业也由过去相对单一的住宅开发转向全面参与城市综合开发运营的阶段。因此，对不同城市投资机会以及发展周期的研判变得尤为重要，历史也证明，这些年取得优异业绩的行业标杆，大多是顺应趋势，前瞻性布局，进而真正分享了行业与城市成长的红利。

对于城市价值的研究，需要把握城市发展的核心驱动力，城市的崛起必以人口聚集为前提，交通堪称城市发展的加速器，产业是决定城市兴衰的根本，而城市资源决定城市的宜居属性。如何建立系统科学的方法，用数据说话，解读城市价值，是我们致力研究的方向。随着科技的快速发展，以大数据深度解读城市的逻辑和方法开始成熟，我们倾力打造了“中指·城市地图“系统。未来解读城市价值，我们以这种方式——

来源：中指城市地图

贰

为深度解读川内城市，我们下了苦工

为全面解读川内城市，我们整合各类资源，清洗各种数据

解读城市价值，涉及到大量的数据收集及整理城市，经济实力、人口规模、产业发展、交通通达性、资源环境、房地产供求关系、价格支撑情况、市场热度……均是重要指标，而成都作为成渝城市群的核心城市，它还有周边城市发展有着密切的联动效应。为使大数据分析更加全面和精准，我们花大力气整合各方资源，进行了房地产大数据、人口大数据、购房者大数据、资源大数据、宏观经济大数据、规划大数据六大类数据的收集和清洗，目前涉及的城市除了成都之外，还包括了泸州、绵阳、眉山、南充、宜宾六城，城市范围仍在不断扩大。

来源：中指城市地图

这是一项非常繁琐的工作，针对全网数据多源而良莠不齐，分级分类不明，我们从2017年10月起，耗用大量人力物力进行数据标准化、数据清理及数据评级的工作。目前就川内六城的资源POI落点数据已形成58个数据维度，人工处理了市场上难以量化的32类约5万余条的数据评级工作。

☞ 为使分析足够精准，我们从头开始进行了地理信息矢量化工作

在进行数据清洗工作之后，最难的，便是将所有数据进行可视化展现，这个工作远比想象的复杂。六大类的数据坐标系统不统一，甚至很多类型的数据之前从未做过地理信息矢量化的处理，为实现数据整合，我们必须从底层开始，自下而上的搭建整个地理信息系统，规划图的矢量化处理、板块边界的划分、各种专项规划的落位、POI的落点……一点一点从头做起。甚至在进行学区图处理时，我们必须根据学校招生简章这类的文本资料进行整理，梳理街道左侧区域的属于A学区范围，街道右侧区域数据B学区范围。目前为止，就成都以及周边五城，我们已经矢量化50余张总规图，5.5万块控规图及120多张重点中小学学区图，在此基础之上，我们将六个城市进行了314个板块的划分，大量数据才得以落位，让我们能够从城市、板块、街道的层面，解读城市。

☞ 为了结论更加准确，我们进行了多种算法模型的搭建

有了数据清洗和矢量化作为基础，我们才得搭建方法层，进行城市价值的模型分析。为使分析结论更加精准，我们使用普通统计算法之外，还进行了相关性分析、主成分分析、AHP分析、缓冲区分析、核密度分析、回归分析、因子分析、聚类分析、插值分析、栅格分析。针对川内六城约314个板块，使用聚类算法K-Means进行板块聚类分析，得出了七大聚类区域，诸如老城综合居住区、核心办公聚集区、中心边缘居住区、新兴崛起区、近郊居住新城、远郊居住组团、远郊拓荒区。此外，针对影响房地产外部市场的诸多动态变量，利用机器学习的随机森林算法，一定程度精准预测所选板块的未来属性。

来源：中指城市地图

叁

基于我们的努力，现在我们可以这样看成都

下面以资源数据为例，板块研究为对象，看看中指城市地图是如何直观解决一些实际应用问题吧！

➤成都的小学在一、二圈层分别怎么分布？

图：成都中心城区小学资源板块密度分布

来源：中指城市地图

密度=资源个数/区域面积（百平方公里），下同

从图上看，中心城区小学在主城西侧和北侧的板块分布最为密集，主要为骡马市、天府广场等板块，二圈层小学分布则集中于各区域特定板块。

图：成都中心城区小学资源最密集板块

来源：中指城市地图

在密集板块中，华西板块的小学资源密度，金牛区的抚琴-石人、荷花池及天府广场板块紧随其后。

图：二圈层小学资源密集板块

来源：中指城市地图

在二圈层中，温江柳城、新都城区、龙泉老城、东山及双流城区板块为小学资源相对集中的板块。

图：成都中心城区中学资源密度分布

来源：中指城市地图

最集中板块为骡马市板块及红星路板块，主城区北侧密集程度略高于南区。二圈层整体分布呈均匀分布，在温江柳城、新都城区及双流城区板块相对集中。

➤优质医疗资源是如何分布的？

图：成都中心城区全部医疗资源密度分布

来源：中指城市地图

医疗资源密度的板块为骡马市、花牌坊及人民公园板块。而在二圈层中，温江柳城和华阳板块成为医疗资源相对密集区域。

图：成都中心城区三甲医院分布

来源：中指城市地图

但若将三甲医院作为优质医疗资源标的，资源分布则呈现完全不同的样式。成都市中心城区内共28家三甲医院，其中华西板块就分布有四家，是三甲医院最密集板块。优质医疗资源在主城6区呈十字分布，在二圈层北侧也有零星分布。

➤中心城区各板块繁华程度如何？

图：成都市中心城区大型购物中心高密度板块

来源：中指城市地图

作为大型综合性商业网点群的集合，购物中心无疑是板块繁华程度的直接体现。各板块中，购物中心最密集区域为新南、科华、天府广场、北大街板块形成的中轴。中轴右侧的李家沱、建设路、红星路、东大街板块相互拼接，成为主城区高度繁华的商业区域；而主城区外侧的内光华、外光华、顺江村、外双楠、双流城区板块则拼接成一二圈层交界处商业相对密集地带。

图：成都中心城区连锁便利店密度分布

来源：中指城市地图

24便利店同样是区域繁华程度的印证，以连锁便利店为对象，可以看到最密集板块为羊西线、抚琴-石人、红星路、人民公园、北大街、荷花池等板块。但在二圈层，可以看到西部区域的密集程度高于东部区域，郫都区、温江区、双流区部分板块均有一定连锁便利店分布。

城市地图的建设仍在持续进行，不管是在城市覆盖数量上，还是分析指标模型的持续深化上，我们都将坚持做下去。大数据视角下，城市到底能展示多少不同的面貌，让我们拭目以待！

（中国指数研究院）

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