我在这张图上还附了一张表格。可以看到，大概只有50%的地块仍然保留了居住功能。另外将近一半的地块，不再作为居住用地，而承载了类似基础设施、商业开发等这样的功能。居民面对中心城区更少的住房供应，就不得不搬到城市的郊区去居住了。
那么，由于公共政策和地块更新导致的这样一种人口疏散，会带来什么样的结果呢？我们也做了一项研究。
我们把北京居民分成两组。第一组是自己的家庭受到了地块更新的影响。第二组是没有受到地块更新的影响。
我们的研究显示，相对那些没有受到地块更新影响的北京居民，受到影响的居民，更换通勤起点的概率平均提高了超过三个百分点，而通勤起点到市中心的距离平均增加了超过1600米，早上通勤距离增加了超过500米。
大家可能觉得，500米好像也不是很远。注意，我这里讲的是平均值，在我的样本里，平均受到影响的居民增加了超过500米。它相当于我们整个样本中北京市居民通勤距离的7.3%。
大家这样想，我们那些大城市，出现了人口不断增长、城市面积不断增加的情况，不仅出于我们每个人的自主选择，我们的公共政策也通过中心城区的城市更新和地块更新，使得住房供应有所下降。这个时候，也逼着一部分人搬离中心城区，进入城市郊区。几十年下来，就会导致更严重的职住分离，以及居住和公共服务的分离，城市的拥堵就产生了。您还真的不能怨城市的人太多。
好的，通过今天这样的讲解，我们用大数据的方式，用数量分析的手段，来给大家展现了城市的空间结构，以及大量的城市问题，特别是拥堵问题，是怎样产生的。
总结一句话，我们在城市的发展当中，必须从供给侧去进行公共服务和基础设施的改进，以及城市的空间布局的改进，来使得我们城市的生活质量有所改善，同时又不牺牲经济的增长和社会的和谐。反之，如果我们片面地把城市的各种各样的问题归结为人太多，以此进行人口的控制，或者中心城区人口的疏散，导致的结果很可能是事倍功半——不仅不能有效治理城市病，反而有可能造成更加严重的城市的通勤问题。
在未来的城市治理当中，大数据的应用还有非常广阔的空间。不仅是认识人的行为，或者是追踪疫情的传播，还需要理解城市中的活动的规律以及它的空间结构。这里就需要由社会科学家建立相应的模型来加深对城市的理解，改善城市治理。这方面仍然大有可为，谢谢大家！
