书刊导览 | 期刊导航(2018/4-2)
样本数据里的不确定性：城乡规划师如何理解“美国社区调查”数据
Navigating Statistical Uncertainty: How Urban and Regional Planners Understand and Work with American Community Survey (ACS) Data for Guiding Policy
源自：Journal of the American Planning Association, 2018, 84(2): 112-126
作者：Jason R. Jurjevich, Amy L. Griffin, Seth E. Spielman, et al.
推荐：周江评，香港大学建筑学院。zhoujp@gmail.com
城乡规划师如果要定量化自己的分析或者建议，往往离不开抽样调查和随之而来的样本数据。基础的统计知识告诉我们，样本数据所反映出来的研究对象的特点和真正的全体研究对象的实际特点，通常不会是一致的。换言之，样本数据相对于全体数据存在着一定幅度的误差。美国、澳大利亚几所大学的六位教授，以美国城乡规划人员最常用的“美国社区调查”（American Community Survey）数据为例，访谈和调研了207名城乡规划人员，了解他们对于美国社区调查样本数据的理解和应用。六位教授发现，大多数城乡规划人员对于样本数据相对于全体数据之间的关系的认识其实是模糊不清的，他们因此也往往忽略样本误差问题。六位教授因此建议，应该从城乡规划教育的源头开始，强化有关知识点及其实际应用。
十年来北京空间不匹配的变化：弱势群体的情况更好还是更为严重？
Decade-long Changes in Spatial Mismatch in Beijing, China: Are Disadvantaged Populations Better or Worse off?
源自：Environment and Planning A, 2018, 50(4): 848-868
作者：Yunlei Qi, Yingling Fan, Tieshan Sun, Lingqian (Ivy) Hu
推荐：林赛南，武汉大学城市设计学院
尽管最近的研究将以美国为中心的空间不匹配（spatial mismatch）假设延伸到了中国城市，但对于中国城市空间不匹配现象的变化研究仍较为缺乏，因此本文作者利用纵贯数据探讨了北京2000年代和2010年代之间的空间不匹配模式和程度的变化。基于当前空间不匹配的文献，作者将空间不匹配广义的定义为任何特定群体居住的地方与他们合适和可获得的就业机会所在的位置之间的不匹配。根据这个定义，作者强调本文的纵贯分析主要关注人口与交通可达性的就业岗位之间的空间不匹配，而不是人口与任何就业之间的空间不匹配。结果显示，过去十年间，北京的所有人群空间不匹配情况都有所恶化。在对比不同社会群体时发现，弱势群体的空间不匹配程度加剧更为严重，这类人群包括没有当地户口的流动人口和没有接受过大学教育的低学历人口。进一步的分析表明，造成空间不匹配情况恶化的主要原因是人口分布的变化，而工作分布和运输网络的变化影响有限。
智慧城市发展的设计评估
Towards Evaluation Design for Smart City Development
源自：Journal of Urban Design, 23(2): 165-168
作者：Sally P. Ciardi, Stephen H. Hallett
推荐：徐苗，重庆大学建筑城规学院。xum@cqu.edu.cn
面对快速城市化给城市的人居环境、基础设施和服务系统造成的巨大压力和挑战，将自动化或半自动化科技系统为基础的“智慧城市”系统引入城市设计、规划和管理流程中以应对上述挑战已经在世界范围内得到了广泛的应用。智慧城市系统以网络数码互联、传感技术和互联网信息通信技术为基础，极大地促进了城市中各个群体的工作和生活方式的转变。但是，由于仍旧缺少关于智慧城市标准的、全面的定义和有效的测度指标，建立一个综合的、基于实际绩效的智慧城市发展的指标体系和评价框架仍然是一个亟待解决的关键问题。在此背景下，来自开放大学的莎莉·西亚尔迪和克兰菲尔德大学的史蒂文·哈雷特撰文以对此问题开展讨论。两位学者在已有的文献、机构文件和地方实践的基础上，对现有智慧城市的定义、测度和评价体系进行了总结，并阐述了如何利用已有的成果来帮助建立关于智慧城市发展及智慧城市对城市系统的绩效适当、有效和可信的评估。当前，依托信息化建设的浪潮，我国城市的规划、建设和管理工作逐渐迈向同信息化、智能化的深度融合，特推荐此篇文章，希望对我国的智慧城市的建设和评估起到一定的借鉴作用。
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排版：赵大伟
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