原标题：地图说 ④︱疫情后美国科技经济、居民出行和停车管理的地图（三则）
一
览
导
读
科技经济是21世纪推动世界经济增长与融合发展的主要动能之一，也是美国经济的主导板块，在旧金山湾区硅谷、纽约创新型城市等地区尤为突出。
然而，新冠疫情的带来的冲击，如新兴的远程工作形式等，重塑着人们的生活与工作方式，也在一定程度上改变了美国科技经济发展的原轨。则一从风险投资和科技板块就业两个方面对美国后疫情时的科技经济发展的地理分布进行了分析与解读。纵观全局，其发展依然由少数重要科技中心占主导地位，但更多其他地区开始借此新兴科技浪潮之势孵化自己的科技产业和创业生态系统，让全国科技经济与创新技术的发展更加多元化、均衡化。另外在美国政治选举中，党派性过强的选区划分会造成不公正的选举结果。如何避免这一问题呢？则二就引入网络科学中的社区结构的概念，基于城市中居民的通勤路线数据，提出了基于通勤路线形成的社区，划分选举区的方法，并提出了以此种划分方式为标准的衡量选区划分结果优劣的Elbridge指数。最后，城市的路边区域的利用和管理在如今越来越拥堵的城市里越来越重要。而如何在复杂的管理规则下，在路边找到一个停车位对司机来说也成了一个难题。则三介绍了一种新出现的对城市路边区域进行分类的网络地图，它能更好地帮助司机在复杂的路边区域管理规则下快速有效地找到需要的停车位。同时也探讨了城市如何更好地管理路边区域以减轻交通负担。
编
辑
团队
队
原文/Richard Florida、Garrett Dash
Nelson、Linda Poon
翻译/许诺、杨淇淇
编辑/众山小校核/相欣奕
文献/姜艺佳排版/张晨龙
则一：
美国后疫情时代的科技经济地理分布
根据风险基金和科技板块工作的相关数据，少数几个沿海大都市地区依旧占领着科技经济的主导地位，而其他地区也同时从投资的整体激增中受益。
图一、St.Johns Terminal 大楼，摄影者：Kena Betancur/AFP来自Getty Images
谷歌公司于2021年9月宣布计划购买St. Johns Terminal 大楼，用于在曼哈顿扩建其办公室。尽管新冠疫情使许多科技技术人员从沿海的明星城市搬离，纽约大都会区依然吸引着很大份额的风险投资。
即使美国似乎正在从Covid-19新冠疫情中恢复而步入原轨，其后果却持续地重塑着美国人的生活和工作方式。远程工作的兴起使经济条件较好和受过良好教育的人有了考虑更多工作地点的自由和机动性。一些人认为新冠疫情正在促使创新技术的地理分布特征发生变化：科技技术人员、企业家和风险资本家们正在从旧金山和纽约等明星科技中心转移到奥斯汀和迈阿密等新兴中心。
但是通过对数据的仔细观察可以发现，这种说法是言过其实的。即使美国的地理环境正因新冠疫情而加速变化，国家创新技术地理分布的变化其实比许多头条新闻所报道的要微乎其微得多。虽然高科技经济的分布确实有分散的特征出现，整体来看仍然保持较为集中发展的状态。尤其是风险投资方面，少数的几个大都会区依然是占主导地位的科技中心。与此同时，美国许多城市的科技面投资和就业岗位都出现了激增。随着过去几年对创新板块投资的整体增加，更多的美国城市开始从中受益并拥有更强大的创业生态系统和欣欣向荣的就业增长形势。
风险投资
为了更清楚地了解目前的发展状况，我与多伦多大学的同事Karen King一同深入研究了风险投资地理分布的相关数据。用于投资初创公司（startup）的风险投资量为商业有关的创新发展提供了一个十分有价值的标志，以衡量对这些创造新技术与新产品的新兴企业的实际投资价值。
我们使用了Pitchbook的数据来分析出投资于高科技初创公司的风险资本量在美国各个大都会地区的分布情况，并绘制了2012年至2021年，和最近疫情期间2019年至2021年的投资量变化图表。
此类投资的首要目标地区是在意料之中的。获得风险投资最大资金量的20个大都市地区总共超过了美国所有投资量的90%，几乎占据了美国所有份额。
图二、2021年风险投资的前20个大都市区
资料来源：Pitchbook
旧金山湾区（Bay Area）仍然是风险投资板块无可置疑的领头羊。组成湾区的两个都市区共吸引了超过1200亿美元的风险投资资金，超过美国总额的三分之一（36%）。仅旧金山都市区一个就吸引了900亿美元，相当于每个居民投入近2万美元于风险投资板块。这个人均比率几乎是波士顿的三倍，奥斯汀的十倍，以及迈阿密或纽约的二十倍。
虽然许多因素削弱了如今湾区吸引和留住人才与公司的能力，如高涨的住房成本、远程工作的新选择，以及科技产业在更多低生活成本城市的蓬勃发展，该地区作为初创公司主导中心的地方依然不太可能被取代。
其次是纽约，吸引了超过500亿美元，约占总数的16%。事实上，尽管大家都在谈论新兴创业中心的崛起，纽约的风险投资在2012年至2021年间是美国所有都市区中增幅最大的，达到足足7%。在2021年，纽约和它所辐射的更广泛的城市区域——波士顿和华盛顿之间的阿塞拉走廊（Acela Corridor）——总计吸引到了超过1000亿美元的投资，大约为美国总量的30%，湾区的85%。
这并不是意料之外的。尽管远程工作对曼哈顿办公区造成了一定程度上的损失，纽约依然是世界上最主要的全球化城市之一，并继续成为吸引年轻、高学历人才的聚集地。能够吸引和斩获年轻人才是谷歌和亚马逊等知名科技公司在该城市中开拓办公场所的一个关键原因。
排在东北部的阿塞拉走廊和湾区后面的是构成南加州大区的两个大城市：洛杉矶和圣地亚哥。这两个地区的投资总额达到340亿美元，约占美国风险投资总额的10%。
仅这三个特大地区加起来——湾区、从波士顿到华盛顿的东北走廊，和南加州大区——就占据了美国风险投资总量的近80%。
奥斯汀、迈阿密等地区的崛起
这并不是说其他地区没有进步与发展。一家专注于支持硅谷地区以外的初创投资公司Revolution的Steve Case和他的同事们最近所撰写的一份报告发现，在过去十年中，纳什维尔（480%）、坦帕（460%）、盐湖城（410%）和达拉斯（400%）等地所吸引到的风险投资都有显著的增幅。在某种程度上，这些收益反映了全国风险资本投资可观的整体上升趋势：从2011年到2021年增长了六倍。这一风险投资的激烈浪潮促使了更大、更可实行的创业生态系统在更多地区的蓬勃发展。
奥斯汀和迈阿密作为崛起的初创企业中心已经做成了很多。在过去一年中，这两个城市无疑吸引了大量的风险投资资金——奥斯汀50亿美元，迈阿密46亿美元。然而，这部分金额仅为其他首要投资中心所吸引金额的极小一部分。它们显著低于两个处于弗罗斯特地带的古老城市——吸引了77亿美元的费城以及72亿美元的芝加哥。
虽然奥斯汀和迈阿密经常被混为一谈，但是它们其实是非常不同的地方，拥有不同的历史和不同程度上与美国创新体系的联系。奥斯汀是一个成熟的科技中心，与湾区有长期的密切合作关系。早在20世纪80年代，其商业和政治领导人就在积极招募硅谷公司，同时也在努力建立奥斯汀独立的创新生态系统。根据领英（LinkedIn）的经济图表数据显示，这个城市在今天依然吸引着硅谷科技公司，并是科技人才离开湾区后的主要目的地。
迈阿密的崛起是发生在近在眼前的事。虽然它成功吸引了一些著名的湾区风险投资家与企业家，该地区明显缺乏大多数领先的科技中心地区所坐拥的研究型大学。同时，尽管迈阿密是知识劳动者和专业人士离开纽约后的首要目的地，这里知识和科技人才的集中度与其他领先的科技中心城市相较依然有差距，与拉斯维加斯的规模更具有可比性。
科技板块就业
对高科技初创企业的风险投资量只是衡量美国高科技经济发展的其中一个标准。比起建立全新的创新集群（innovation clusters）来说，让科技人员利用起远程工作的优势、成熟的科技公司分散发展它们的办公区、对组织和工厂开展创新。
布鲁金斯学会的Mark Muro和他的同事们进行了一项新的分析，其分析对科技行业的工作岗位数据进行了挖掘，发现科技板块的就业确实存在一定的扩散性。这项研究（我在发表前提供了反馈意见）追踪了2015年至2019年期间美国100个最大城市地区6个关键部门的高科技就业分布情况--半导体、计算机设备、计算机设计、软件、数据处理和信息服务。虽然科技就业不像风险资本投资一样高度集中，但总体来说确是显著集中的。仅仅七个沿海都市——旧金山、圣何塞、洛杉矶、西雅图、纽约、波士顿和华盛顿特区——附带奥斯汀，就占了2019年全国科技工作的近40%，占2015年至2019年科技就业增长的近一半（47%）。在此期间，仅湾区一个地区就创造了全国近20%的新科技板块工作。
布鲁金斯学会的分析发现了最近一段时间科技板块就业分散的依据。在新冠疫情发生之前，九个都市——亚特兰大、达拉斯、丹佛、迈阿密、奥兰多、圣地亚哥、堪萨斯城、圣路易斯和盐湖城——在全国科技板块就业中的占有份额就都有增长。2020年全国科技行业的蓬勃发展刺激了全国30多个大城市在科技板块的就业大幅增长。而最近关于科技职位空缺的数据表明，新冠疫情可能会进一步加速现在就业分散的形势。奥斯汀、迈阿密、丹佛、凤凰城和休斯顿等新兴科技中心在全国新发布科技职位数量的所占份额大幅增长，而旧金山、圣何塞、波士顿、纽约和华盛顿特区等五个成熟的集群区域则出现大幅下降。
兴起的科技浪潮
尽管新冠疫情的冲击仍在持续对美国创新发展产生影响，其地理分布特征看起来与十年前相差无几，就像是略微伸展开的版本。即使新兴中心已经走进了战场，湾区和阿塞拉走廊仍然稳占主导地位。同时，科技行业的整体增长也推动了分散特征的形成。
由于新冠疫情加剧了人们生活寿命的差距，这种双重模式很可能会变得更加突出。从一方面，明星城市和领先的科技中心将继续吸引有抱负的、接受过良好教育的年轻人进入充满活力、欣欣向荣的就业市场。这就是为什么大型科技公司正在开拓办公场所，在许多沿海大城市持有数百万平方英尺新房地产的很大一部分原因。从另一方面来看，一旦这些员工开始成家，如果他们能够利用好远程工作的优势，他们可能会有搬迁到除了附近郊区之外其他地区的想法，如生活成本较低的地方。
从目前已有的数据来看，有一点是明确的：疫情打击下的好消息是，风险投资和科技板块工作在全国范畴内的巨大激增意味着很多地区的创业生态系统和更广泛意义上的高科技产业都有实际增长。对于美国创新产业的地理分布来说，如今众所周知的科技涨潮最终将会造出千仞巨浪，托起万帆竞渡。
则二：
居民通勤模式能优化选举地图吗？
图二、宾夕法尼亚州现在的党派性过强的选区划分地图的Elbridge指数和州最高法院2月份下发的新选区地图的Elbridge指数的差别非常有信服力地说明现在的选区划分和基于通勤者的社区划分非常不匹配。图：Gerry Broome/AP
众所周知，在政治选举中，党派性过强的选区划分是一种出老千的不公平手段，非常不好。除了会导致不公平的选举结果外，这种划分引起异议的另一原因在于，投票区会被划分得极度破碎，往往有着开瓶器、镊子的形状，根本不符合我们实际居住的相关地理单位。人们会对各种地理实体产生情感和政治上的归属感，比如州、市等行政区划，以及湾区(the Bay Area)、阿巴拉契亚(Appalachia)等文化地区。但是谁介绍自己的时候会说自己是一个NH-02投票区的骄傲居民呢？或者会在身上纹TN-03投票区的轮廓？
我们可以通过计算政党支持者的人数然后对照选举结果来量化选区划分的党派性和不公平性。然而，检验选区划分地图和人口地理学模式的匹配度要难的多。尽管许多州要求划分选区的过程要遵循所谓的兴趣社区(communities of interest)，如何定义和划分这些社区的边界却是一个没有确定答案的问题，因此这些要求几乎没有发挥过法律效力。
描绘社区地理结构的一种方法是观察将地点联系在一起的网络。其中一种既重要又相对容易测度的网络就是居民的通勤模式。在该网络研究中，一个社区指的是，其内部对象间连接相对弱，而与外部对象间连接相对较强。尽管比起社会和政治的概念，这是狭义上的社区，但它的优点在于可度量。
为了纪念党派性过强的选区划分(gerrymandering)的名字的由来：前马萨诸塞州州长Elbridge Gerry，我将其称为Elbridge指数。
因此，衡量一个网络的社区结构，再和分配的投票区域的社区划分对比，可以为我们提供一种检查选举地图是否保留兴趣社区的可能的方法。从这个角度看，一个好的选举地图，会将通勤网络连接在一起的那些地方尽可能多地留在同一个选举区。相比之下，坏地图则会拆分通勤区域，分割城市并将彼此之间联系相对较少的地方合并成一个选举区。
网络科学家们已经开发出一种叫做模块性(modularity)的指标，来度量已有的分割方式和网络内部连接的结构的匹配度。当我们把模块性用于通勤网络的社区结构度量，可以把它的意义看作是单个区域内的通勤次数与跨越区域的通勤次数之间的比率。为了纪念党派性过强的选区划分(gerrymandering)的名字的由来：前马萨诸塞州州长Elbridge Gerry，我将其称为Elbridge指数 (Electoral Boundary Resemblance to Identifiable Geography)。
我使用了我和同事曾用来重绘美国通勤者大都会地图的数以百万计的通勤数据来比较选举区地图。我发现不同选举区与由互相连接的城市、城郊和农村地区组成的通勤区域的匹配度间有着巨大差异。堪萨斯州、印第安纳州、爱荷华州、肯塔基州和田纳西州是匹配度最好的五个州。它们的人口分布相当均匀，城市中心区中等大小并且中心区之间分隔很远。这个发现对选举区划分有直接的意义：由于美国的选举区的人口标准为约700,000人，所以那些大致划分出的通勤区域每个大约有70万人的州是最容易划分得公平的州。
举一个例子，下面的地图显示了印第安纳州的通勤流动情况（仅在州内开始和结束的）和选举区。可以看到每个选举区都包含了一些相对独立的、通常围绕着该州某个主要城市的通勤路线。紫色的通勤路线是在同一选举区开始和结束的路线，橙色的路线是横跨不同的选举区的路线。这又一次展现出地图可以很好地帮助保持通勤路线在选举区的边界内。
图三、图：(Garrett Dash Nelson)
划分最差的五个州：罗德岛、夏威夷、新罕布什尔州、爱达荷州和内华达州都有着地理空间异质性强、有着很难概括的城市集群的特点，与上述那些划分得相当平均的大多数中西部的州形成了强烈对比。比如，罗德岛有两个选举区的边界线正好穿过了普罗维登斯市的中间；而在爱达荷州，市中心博伊西在第二选举区，但是这个市的大多数人口稠密的西部郊区都位于第一选举区。在这些情况下，就像罗德岛的地图显示的那样，很大比例的通勤者的通勤路线是要横跨选举区边界的。
图四、图：(Garrett Dash Nelson)
所以为什么那些以不公平地划分选区闻名的州，比如宾夕法尼亚州和北卡罗来纳州的Elbridge指数不是最低的呢？因为美国的州区别太大了，一些很大、边界是直线、人口的分布平均，而另一些城市发展和人口的分布都很不均匀，所以很难比较不同的州的Elbridge指数。比起来，比较一个州的不同的选区划分方式会有用得多。假设某个州的地理状况不变，我们可以比较某种选区划分方式与该州由通勤者连接定义的兴趣社区的匹配度。
比方说，宾夕法尼亚州现在的党派性过强的选区划分地图的Elbridge指数只有0.58，州最高法院2月份下发的新选区地图的Elbridge指数达到了0.65，而另一个提出的公平的选区划分地图的得分为0.66 。这一差别非常有信服力地说明现在的选区划分和基于通勤者的社区划分非常不匹配。
在尝试将选举区和实际地理区域中的兴趣社区相匹配的时候会遭遇一些关乎我们的价值观的复杂的选择。
另一种用图表而不是地图展示这种度量的方式是以州的选举区为行和列建立矩阵，矩阵的每个元素代表对应区之间的通勤数量。在理想的最佳（实际中不可能）选区划分方式下，通勤路线只会开始和结束在一个区，不会横跨多个区，所以矩阵只有对角线上的元素有值。下面的两张图显示了内华达州（Elbridge指数最低的州其中之一）和堪萨斯州（Elbridge指数最高的州其中之一）这两个各有四个选举区的州的矩阵是怎样的。矩阵每个元素的值代表了对应选举区之间的通勤数量占这个州通勤总数的比例。在堪萨斯州，几乎每个人的生活和工作都在同一个选举区内。相比之下，在内华达州，由于有很多工作机会的拉斯维加斯处在NV-01选举区，而它的郊区在NV-03和NV-04选举区，导致很多人居住地方所属的选举区和工作地方所属的选举区不是同一个。
图五、图：(Garrett Dash Nelson)
不过我们得指出，通勤者连接仍然不能代表完整的兴趣社区。毕竟，通勤网络不计算不工作的人，而且他们完全错过了许多将地方连接在一起的最重要的联系，比如友谊、家庭网络、文化联系或生态流动，更不要说那些让地方和政治团体感到他们凝聚在一起的更主观的、不可度量的力量。
在尝试将选举区和实际地理区域中的兴趣社区相匹配的时候会遭遇一些关乎我们的价值观的复杂的选择。如果想要改革住房市场或重新划定交通管理部门的管辖权，那么遵循通勤者区域的地理特征会很有帮助。反之，如果是想要平衡党派偏见，并使选举更具竞争力，那么并非一定要遵循这样的划分而应遵循更有效的划分方式。事实上，由于政治意见相似的美国人越来越聚集在同一地区，用另一种划分方式可能更真实。
举个例子，以下哪种情况更好：在遵循地理特征的选区，与许多有共同利益的人一起投票？还是在一个没有任何地理意义，但民主党人和共和党人平均混合的地区投票？要回答这个问题，你必须考虑很多其他价值，比如：我们的代表是否应该代表特定地点的社区（在这种情况下，匹配选区边界与人口地理的边界很重要），还是代表全国性的政党利益（在这种情况下保留当地社区的特征可能不那么重要）？
这是一个跳过了绝大多数关于选区划分党派性过强的问题，上升到意识形态和哲学的问题。我们可能很清楚一张糟糕的选举地图是什么样的，但是好的选区地图却很难界定。
则三：
不管街道停车规则多混乱，这张地图帮你轻松停车
图六、屏幕截图/Coord
不管你需要的是2个小时的免费停车位还是一整天的付费停车位，Coord出品的颜色编码地图会告诉你去哪里找到需要的车位。
在旧金山停车简直是一场噩梦：不仅停车位稀缺，每天、每小时都在变的停车规则更令人混乱。有研究估计（参考文献1，请后台了留言下载），在旧金山，平均每个司机一年要花83个小时在街道上兜圈找停车位，这更加重了旧金山已有的交通拥堵问题。
不过这个问题可以因为Coord出品的一个新工具：Curb Explorer得到缓解（该工具疫情后停止运作）。Coord的使命是让城市街道更容易驾驶，由Sidewalk Labs支持。Coord的CEO Stephen Smyth在Medium网站上发表文章描述这个最新的项目是为了编码路边区域 (code the curb)。
Coord派自己的团队在旧金山的商业区道路边拍下了停车牌、消防栓、公交车站和其他能说明路边区域可能的使用方式的特征。他们使用了一个应用分析这些照片的停车信息，然后将这些数据转换成可以制图的交通规则，这样看起来就更容易。比如，在这张颜色编码的地图上，红色的路边区域表示没有停车区域；深蓝色的区域是付费停车区，而淡蓝色的区域是免费停车区。
图七、停车规则在这张可交互地图上被颜色编码。(Coord/Medium)
用户可以根据日期、时间、交通工具类型和他们最终要寻找的停车位（不管是2个小时的免费停车位还是8个小时的付费停车位）查询数据。卡车司机可以找到标注为黄色的载重区域。并且，对于那些流行共享出行的城市，Uber、Lyft和出租车司机可以看到所有允许的接客和放客的区域——这些区域是去年11月旧金山为了解决这些司机占用了快速车道和自行车道划分的。旧金山的警察局在2017年4月至6月之间开出的239张车道障碍物罚单中，超过四分之三的处罚对象是共享出行的司机。
虽然旧金山的停车问题尤其严重，但是很多城市都有这个问题。有研究指出，在美国，平均每个司机每年要花多达17个小时找停车位，在时间、燃料和尾气排放等方面造成345美元的损失。所以Coord希望和市政府以及公司合作，完全地将道路数字化，并有效地利用这些数据。到现在为止，这个旧金山停车地图是网页版的，用手机可以看，但是可能对不怎么会用手机上网的人没什么用。
不过Coord开发的工具可以嵌入到其他驾驶和导航的手机应用中。Smyth写道：我们希望这有助于开启对道路在快速发展的交通环境中的重要性的讨论。
图八、用橙色标注的区域是旧金山去年为减轻Uber和Lyft导致的堵塞规定的司机接放客区域。(屏幕截图/Coord)
本来不显眼的路边区域现在已经成为了一个城市最有价值的资产。当城市规划师思考的内容不再局限于私家车的拥有权，当城市空间越来越稀缺，路边的人行道和交通主干道之间的道路带成为了争夺的要点。公共交通倡导者将要求更多的公交专用道而把停车的优先级降低。同时，Uber和Waymo等公司正在投资自动驾驶汽车，可能推动特殊的为此对接的区域。还有其他人会支持增加自行车道和人行道来减轻城市的拥堵。
他们最终想要得到的是在政府决定如何管理和规范路边的使用中有自己的话语权。并不是只有他们这么想。我的同事Laura Bliss写过：重新思考路边的区域的利用不仅需要城市领导人的考虑，还需要照顾到零售商的利益，他们经常因为店铺前面被停车而不开心。
不管怎么样，各个城市都开始认真对待路边的管理了。比如西雅图，在2016年根据街道类型（居住用地、工业用地或混合用地）将路边区域重新定义为有着各种用途（接乘客、共享单车站或是商业载重的用途）的优先级不同的缓冲区。城市一般将交通流动的优先级排的比停车更高。根据CityLab的报道，这次行动至少有一个回报：在全国范围内公共交通出行率变低的情况下，西雅图的公交乘坐率暴涨。
根据National Association of City Transportation Officials的白皮书（参考文献2，请后台留言下载），其他城市已经研究了在公交流量最高的高峰期，主要将马路边的区域用作快速车道；并且将主要街道的路边区域用于像下客的快速活动，而不那么拥堵的地方的路边区用作长时间的活动。
虽然对一些城市来说，这个过程不是因为改变政策开始的，而仅仅是想更好地利用他们的路边区域这一资产。华盛顿区在2015年就是这样来减轻过去每年要花费他们650百万美金的卡车造成的交通堵塞问题的。他们数字化了所有500个路边装载区域，并收集了它们的使用数据。这帮助官员决定增加装载区域并实施基于需求的定价系统，在高峰时段向卡车司机收取更高的价格。他们的目标是鼓励司机夜间交付货物，并缓解白天的拥堵。网站还帮助司机能够提前找到装载区，从而更轻松地工作。
因此，当规划人员认真地重新考虑路缘管理，并且考虑到交通时，城市将是最终赢家。像Coord在旧金山所做的，将这些变化和举措制作成地图，可以解决驾驶员混乱。
END
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参考资料
一、《INRIX 德国英国美国信息图》
二、《NACTO 路缘管理白皮书》
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