大家新年好,2017年开篇
我们想来聊一个好大好大的话题:城市规划的理性工具和工具理性
这个讨论不仅仅是局限于城市规划专业内部,在知乎、百度知道等众多公众场合都能看到。
说“是”和“不是”的都有,两派意见都很充分,比如,说“城市规划不是科学”的童鞋们一般会有这么几个理由:
理由1:长官意识
市长和书记才是规划师,规划师只是绘图员。
但为什么我们没能说服领导,真是因为领导都是自以为是的“傻子”,还是说规划师自己是没有干货的绘图员?
理由2:乱拍脑袋、死守规范
城市规划也有诸多指标,如人均绿地、容积率等等,但这些指标的市场价值究竟有多少?
一个打工者聚集的区域,是否要规划出5个幼儿园和3个学校呢?
一个新区的投资超过该城市当年GDP的总额?
2020年的预测人口规模,在2010年提前实现了?
户均1辆停车位够了吗,你看现在停车问题多严重?
一个小城市仅有5万人口,但修建的广场可以站6万人,广场边还建了一个10万平方米建筑面积的商业综合体,光这一个项目的人均商业面积就达到2平方米/人,一举超过了上海、香港、纽约等国际大都市的人均商业面积?
理由3:追赶潮流
你们搞规划的就是喜欢追随(追逐)热点、实在没热点就自己生产热点,比如:
生态低碳、海绵城市、开放街区、智慧城市、大数据……
理由4:流于套路
是按照城市规划编制办法,完成规范性任务和动作,是满足规划管理的流程和内容需要,而不是为了解决某个具体问题
编制某个规划是因为程序需要编,而不是现实需要
程序和规则改了,规划编制就改了
这些理由有道理吗,似乎有。
但仔细想想也有问题,都是在说城市规划项目编制如何不科学
但是:城市规划项目编制不科学,不代表城市规划本身不是科学。
市场失灵是现代城市规划诞生的基础,理性和科学是现代城市规划职业化的依据。
但对于理性和科学的理解,显然中西方是有差异的。
世联行的陈劲松先生在其 《规划的市场评价》一书中对这种差异有一段非常生动的描述:
“中国的规划师颇似传统的中医,中医通过望、闻、问、切,得出虚、寒、温、热等宏大诊断,然后下药,因此,中医要么是深医,犹如扁鹊、华佗再世;要么是庸医,草菅人命。因为这种全凭个人经验的方法对医术的要求实在是太高了。而国外的规划师像西医,西医的重要长处是凭借B超、X光、CT、临床化验等一系列理性工具来搞清楚问题,然后解决问题”。
作者:陈劲松 出版社:机械工业出版社 出版时间:2004-12-1
除了文化以外,这种差异的根源还是在于“计划”和“经济”。
计划经济背景下的城市规划编制办法中关于市场这块的内容是有很大缺失的,项目定位和策划、土地价值、开发策略、招商、开发分期、资金测算、融资等内容,在法定规划层面并没有明确的能指导实际的深度要求。
这种缺失会有什么问题呢?
《规划的市场评价》一书中提到过这么一个例子:
1993年《珠江新城综合规划方案》正式出台,规划建成广州的CBD(中央商务区)。从1993到2003年十年间,政府在珠江新城的投资据说已经超过50亿,但该区域的人气和财气仍极度缺乏,没有高耸的商务办公楼,市政配套仍显缺乏。
为什么会这样?小地块高容积率是最大的问题。“10万平米的地块,却被规划分割成约440个小地块”。市政府误以为把地块划得一块块,就更容易把地卖出去,实际上这一决策很大程度上影响了珠江新城的整体开发进程。2002年珠江新城规划检讨,把原控规中的440个地块,改为269个综合地块开发单元(街坊)。
(笔者注:书中提到的10万平方米分割为440个地块应该是笔误,应该是整个珠江新城6.5平方公里,即650万平方米用地被划分成了440个地块。但就算是这个数据,也是比较夸张了。)
▲ 2010年6月 珠江新城土地规划图
不是只有大数据才是智能和科学,小数据、传统经典的工具和方法更具有普适性价值
现在一谈到工具理性,我们很自然会想到大数据和人工智能。
没错,大数据和人工智能是我们城市规划的福星,不过,是不是救星还很难说,但肯定不是唯一的救命稻草。
不是只有大数据才是智能和科学,基于小数据的传统经典的工具和方法更具有普适性价值,比如下表中这些传统的规划评价方法,都是几十年甚至上百年历史的“老方法”了,但还是很好用。
方法
出现时间
定性/定量
优缺点
适用条件
成本收益分析
1848年
定量
易接受;结论明确,应用广泛
标准类型
规划平衡表
1956年
易于总体把握,主观性
描述性分析
目标达成矩阵
1966年
定性
目标实现的评价,主观性,不准确
决策者参与
多准则分析
1972年
定性和定量
解决目标冲突;主观性
处理多主体多冲突目标
类似的工具和方法还包括:
一般评价:包括区位评价、需求评价、供给评价、价值评价、筹融资评价
地块网格分析法:土地价值定级别
规划绩效评价:针对规划实施后对其后果和影响作进一步评估
谢莉·安斯汀模型:运用一系列的指标标准体系,从规划方案开始准备,并贯穿于方案形成的整个过程。
4、科学的工具理性比理性工具更重要
什么是工具理性,简单讲就是工具和方法的使用者要对其有一个客观的认知:不盲从、不夸大、不轻信。
工具和方法永远是为人服务的,再科学理性的工具也可以被用于不科学或不理性的目的,或者得出不科学也不理性的结果。
大数据很科学吧,但大数据是基于某个历史选择路径的现世分析,比如在某个历史节点上,我们可以有AB两种政策选择,当时我们选择了B,现在根据大数据的分析得出结论,B的选择结果是有问题的,带来了很多负面的影响,或并未实现当时预期的目标,那么,问题来了,我们是否可以以此来判断:
当初选择A会是一个更好的选择呢?当然不能,因为你没有A路径的现实数据,A是假设、B是实际,如何比较和判断? “你说我是错的,那最好证明你是对的”,大数据可以证明已经发生的是错的,但没办法证明未发生的是对的。
如果今天再来一次同样的选择,是不是可以说选择B就一定是对的呢?也不能,因为数据能告诉我们问题和问题的影响程度,但没办法回答影响这个问题的因果关系到底是什么,也可能A/B选择都是错的。
其实,你并不真的一定需要高深的数据增强技术才能知道大概哪块区域更适合开发,与其躲在办公室里捣鼓几天数据,不如走出办公室,到现场去观察、去体会、去感受,和周围的住民去聊天,真实地去体会当地的历史文化。你可以借助GIS来判断视线景观,但更需要靠你自己的腿走到你想分析的那个点,靠你自己的眼睛去做更真实的评判。
而且,相比工具和方法,我们更需要理性和科学的意识,会去分析这个这个东西到底对不对,有什么支撑,是不是合理?
比如,判断整个项目的商业和办公面积规模是不是过大,需要很高深的分析吗?比一比就好了嘛。一个二线城市的城市中心区商业和办公建筑面积总量,可以与上海陆家嘴地区相当,这当然不正常。你也可能会说,我有什么办法呢,上头定得规模,但当甲方和市长有这个要求的时候,规划师如何去说不?如何去引导?
为了继续讨论这个问题
云规划后续将陆续推出“规划工具理性”系列,每期将介绍一种基础、常用的量化分析工具和方法,包括但不局限于:
合理的量与规模的预测:人口规模、业态规模,各项目业态规模
开发适宜性评价:开发适合(哪些地方适合开发)、项目适宜(什么项目最适合布置在什么地方)、
生态敏感性、环境容量评价(哪些地方最需要保护)、生态容量
方案比选:如何量化分析哪个方案好?
道路交通类:路网合理性、交通影响评价
规划的市场评价:土地价值、开发时序……
注:来源:云规划(ID:yunguihua),本文已获授权转载,版权归原作者所有,仅为分享。如有侵权请及时联系,我们将在第一时间作出处理。
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