导
读
成都市中心的相对衰落，除开年久失修、优化改造缓慢等自身原因，天府新区的分流也是一大因素。新区与旧城背后的产业结构与发展逻辑，是造成成都市中心现状的原因之一。为探究成都中心城区提档换代的方向，探索中心城区产业优化提升的发展路径，清华同衡技术创新中心利用产业大数据做了一次探索。
作者： 陈清凝 郝新华 吴梦荷
作者单位：清华同衡规划设计研究院 技术创新中心
“新区”这个词，对普通百姓来说，意味着新楼房、小轿车和大花园；对地方政府，可能更多意味着卖地、建房、招商引资。最早的国家级新区，是设立于1992年的上海浦东新区。25年过去，它尝试了多种发展模式，为中国的改革开放提供了宝贵经验。
截至目前，中国共有19个国家级新区。我们今天的关注对象——2014年11月被国务院批复为第11个国家级新区的成都天府新区便是其中之一。
那么建了新区，老区的情况如何？我们之所以注意到新区与老区的差别，源于一栋位于锦江宾馆地铁站旁200米步行范围内的办公楼。它虽位于最好的地段，但曾经的气派抵不过时间的沧桑。新旧建筑交叉空置率高、办公环境差、租金低是这一带区域老办公楼的普遍现象。从天府广场往东向春熙路方向走，会看到不少楼宇面临改造的境地。
成都市中心城区
成都市中心的相对衰落，除开年久失修、优化改造缓慢等自身原因，往南10公里就是刚建设3年的天府新区，其分流也是一大因素。虽然新区成立不久，快速的建设与极强的政策导向，极大分流了市中心的就业与生产活动。而“成本导向”的企业常常“喜新厌旧”。
从由手机数据得到的工作时间人口分布看，成都市工作人群主要分布在市中心以及人民南路沿线，而发展较早天府新区的高新区片区已汇集了不少工作人群。以办公楼为例，同等租金条件下，天府新区的办公条件更好，市中心破旧的办公环境显得没有太大的竞争力。在地铁可达性与现在的人口聚集程度上，市中心也并没有显示出独特的优越性。
成都市工作时间人口分布
新区与旧区背后的产业结构与发展逻辑，是造成现状的原因之一。为探究中心城区提档换代的方向，探索中心城区产业优化提升的发展路径，我们利用产业大数据做了一次探索。
主要思路为分析现状——产业关联度模型搭建——基于现状与规划发展的潜在目标产业方向选择。数据来源于，全国工商企业数据注册数据（强烈感谢合作伙伴——量子数据的大力支持），包括注册地、经纬度、注册资本等信息，本文使用行业类别均到小类。
01
成都中心区与天府新区
产业结构现状
规划的产业导向
从当下各种规划来看，成都市中心的发展方向要以总部经济、现代商贸及金融业、文化创意、休闲服务和新兴产业发展为主；而天府新区则偏向信息技术与高端服务业。
先看成都中心区，其普遍意义上包含盐市口、春熙路等商圈。在各类规划中，对中心区产业的定位大致相同，但略有差异：
而天府新区的产业定位则显得比较明确。《四川省成都天府新区总体规划》指出，天府新区要大力发展战略新兴产业、高技术产业和高端制造业（以电子信息和汽车研发制造为重点，新能源、新材料、生物医药、工程机械、航空航天、节能环保设备为主导）、聚集发展高端服务业（现代金融、现代物流、创新研发、文化创意、行政服务、商务会展、高端消费）、休闲度假旅游和现代都市农业三个大方向。
做产业分析需要圈定范围。我们取《成都市服务业集聚区规划》中的城市核心区为市中心的研究范围（下称“市中心”）。天府新区选了现发展较好的高新区的天府一街——四街，即现在建设最为集中的区域（下称“高新区”）（如下图）。
市中心研究范围
天府新区研究范围
现实的产业差异
全市
成都市批发和零售、租赁和商务服务业发达。
首先我们来看成都全市的产业结构（到大类）：成都市主导产业为批发和零售业（42.3%）、租赁和商务服务业（20.4%）、建筑业（8.62%），以及信息传输、软件和信息技术服务业（7.77%）。
而在北京，以上产业对应比例分别是24.3%、19.6%、3.25%和3.02%。成都市批发和零售业、租赁和商务服务业较为发达。
市中心
再来看成都市中心，市中心绝对优势产业为批发和零售业、租赁和商务服务业，各行业占比均高于全市水平20%以上。相对优势产业为信息传输、软件和信息技术服务业，住宿和餐饮业，比全市占比较高。而文化娱乐和建筑业为相对劣势产业。
总体上，市中心商务、休闲服务发达，规划中金融业优势并不明显。当然，金融业可能更加集中在东大街一带。
市中心与全市各类企业占比对比
高新区
各行业占比与全市水平比较，占据优势的是科学研究和技术服务业、信息传输、软件和信息技术服务业，为绝对优势产业。租赁和商务服务业和批发与零售业在数量上排第一与第二位，但占比低于市中心，其中批发与零售低于全市平均水平。
总体上，高新区现状产业发展符合规划定位，中心城区的租赁和商务服务业具有绝对优势。
成都市、市中心、新区产业占比对比
所以，以上可总结为：新区产业规划与现状与市中心区有所差异，市中心的商务服务、金融业是优势产业。
由此，要想发展市中心的产业，可以重点面向商务服务、金融业等产业的细分行业，进行提档换代与招商引资。且商务服务、金融业等产业，租金承受力强、人群依赖度高、轻资产管理、附加值高，可作为重点引入对象。
有了大的概念之后，我们可以在这个基础上，对中心城区的细分产业发展方向进行筛选与定位。
我们要找的是与现有优势产业关联度高、市中心又比较缺乏的产业。但前提是，我们必须知道，什么产业在空间上的相关性比较高。
为了得到这个答案，我们建立了一个模型——全国产业关联度模型。
02
产业关联度模型的建立
随着交通成本的下降，以及资本、技术流通成本的减少，一国之内区域性产业聚集越发明显，分工协作日益显著。为了识别各细分产业在空间上实际的关联程度，我们设计了产业关联度模型。
简单来说，模型通过对全国范围内的注册企业的空间分布，进行机器学习与规律识别，以区县为空间单元，识别出在同一个空间单元内各细分行业与另一个细分行业的联系概率。最后得到下面这张图谱。
图中同一个颜色代表同一个中类产业。而节点越大，则表示与该小类行业有空间联系的产业越多，也就是，与该小类行业在同一个地点出现的其他行业越多。
基于空间关联规则的产业联系路径网络图
03
中心城应发展哪些目标产业
有了以上模型，我们便可建立一套成都中心城区发展的目标产业的招商引资逻辑。首先，中心城区的批发与零售业发达，交通区位好，与零售、餐饮、轨道交通、公共交通等相关度高的产业可作为目标产业。其次，可引入与市中心的现状优势产业相关的产业，这里选取市中心优势产业的top10进行关联。
市中心优势产业top10
通过产业关联度模型，对以上产业的高关联产业进行识别，最后设定筛选条件：
1. 与每类现状产业空间关联性在前10；
2. 所选产业属于市中心的优势产业或目标规划产业（租赁与商务服务业或金融业）；
3. 为差异化竞争，所选产业不属于高新区的优势产业（信息传输、软件和信息技术服务业或科研研究和技术服务业）；
满足筛选条件的产业，作为市中心的目标发展产业。
在上文产业结构的识别中，我们再把中心城的优势产业大类细化到产业小类，加上中心城区先天优势——交通与零售批发产业，通过模型的计算与筛选的逻辑，最后我们发现了几个比较有意思的结论：
餐饮、零售业、其他机械设备及电子产品批发自身聚集性较高，也就是说，这三个产业与其他产业联系度较弱，不具参考性。
金融业对交通区位优势要求较高，也印证了在中心城区发展金融业的规划是较为正确的。
租赁与商务服务类中的会议及展览服务、知识产权服务、会计、审计及税务服务是中心城潜在发展产业。
金融类中的财产保险、货币银行服务是中心城潜在发展产业。
并且，以上潜力发展企业在成都的现状分布如下图。从分布上看，现状分布有所偏差。
市中心潜力发展产业现状分布
很明显地，成都的市中心，应该把握好与新区的产业错位发展。同时发挥自己在商业零售、金融、商业服务业、文化旅游等方面的优势，有针对性地选择可发展的企业。同时加快提档换代的速度。
所以，这样看来，新区与旧城并不是完全对立。一方面，在成都市“抢夺人才”的战略影响和“省域经济”虹吸效应的驱动下，成都市城镇人口还会呈现增加的趋势。另一方面，在新一轮的城市更新与“中优”发展促进下，市中心深厚的文化底蕴与优越的生活配套仍然会吸引一大部分人生活于此。
04
对城市发展问题的反思
本文建立了产业关联度模型，并在模型的基础上，设计了潜在发展产业的筛选逻辑，从中得出了一些比较有趣的结论，并为成都市中心的发展支了一些“小招”。即成都市中心应该把握好与新区的产业错位发展。发挥自己在商业零售、金融、商业服务业、文化旅游等上的优势，有针对性地选择可发展的企业。
然而，影响产业聚集与产业发展的因素太多，比如政策、资本、交通、产业基础等等。产业更是需要“看不见的手”与“看得见的手”共同作用。
随着数据的多元化与技术手段的累积，城市规划和管理机构，可以利用大数据的方法，观察本城市、本区域、全国范围内的各类产业分布规律与内生机制，识别各类产业的聚集特性、生产环境偏好甚至政策需求，为区域的产业特征、发展方向、配套规划、政策制定提供更好的支持。
城市招商与发展机构，可以在数据与算法的支撑下，细化产业招商对象，提高招商成功率与效率。随着数据源的丰富，甚至可对目标企业进行信用好坏的筛选、评估在当地发展潜力、预测税收等等。
作为城市数据研究机构，我们希望可以更多地利用数据和技术的力量，去支撑城市的发展。
头图来源于全景网；其余图片均来源于技术创新中心