大數(shù)據(jù)助力群租治理

文/劉聃

一、緒論

（一）研究背景

上海作為超大城市，就業(yè)機(jī)會(huì)多、人口流動(dòng)快，群租現(xiàn)象始終是困擾城市管理者的一個(gè)難題。群租行為不僅改變了房屋的使用功能，更存在著多方面的問題：一是影響生命安全；二是影響社會(huì)治安；三是影響小區(qū)衛(wèi)生；四是侵犯了相鄰業(yè)主的權(quán)益；五是加大了物業(yè)管理的難度。

2019年11月習(xí)近平總書記考察上海時(shí)指出，上海要抓好“兩張網(wǎng)”，即政務(wù)服務(wù)“一網(wǎng)通辦”和城市運(yùn)行“一網(wǎng)統(tǒng)管”。李強(qiáng)書記在調(diào)研城市運(yùn)行管理平臺(tái)建設(shè)后，進(jìn)一步要求緊扣城市運(yùn)行“一網(wǎng)統(tǒng)管”的目標(biāo)方向，在數(shù)據(jù)匯集、系統(tǒng)集成、聯(lián)勤聯(lián)動(dòng)、共享開放上下更大功夫，加快建設(shè)城運(yùn)平臺(tái)，探索走出一條具有中國(guó)特色的超大城市管理的新路子，對(duì)推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展、創(chuàng)造高品質(zhì)生活提供有力支撐。

2018年4月，上海市大數(shù)據(jù)中心正式揭牌，構(gòu)建了全市數(shù)據(jù)資源共享體系，并制定了數(shù)據(jù)資源歸集、治理、共享、開放、應(yīng)用、安全等技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)及管理辦法，從而實(shí)現(xiàn)了跨層級(jí)、跨部門、跨系統(tǒng)、跨業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)共享和交換。

在“一網(wǎng)統(tǒng)管”的大背景下，以上海市大數(shù)據(jù)中心匯集的“數(shù)據(jù)湖”為基礎(chǔ)，使用大數(shù)據(jù)分析，使發(fā)現(xiàn)群租有了實(shí)現(xiàn)的可能。上海市住建委于2018年開始著手調(diào)研，2019年5月召集人員集中辦公，在網(wǎng)格化升級(jí)的基礎(chǔ)上，組織開發(fā)了群租治理應(yīng)用場(chǎng)景，以統(tǒng)一的城市管理主題數(shù)據(jù)庫和地圖服務(wù)為基礎(chǔ)，采用自動(dòng)、主動(dòng)、被動(dòng)“三動(dòng)合一”的發(fā)現(xiàn)手段，借助全市16個(gè)區(qū)的網(wǎng)格力量，針對(duì)群租建立了一套從發(fā)現(xiàn)到整治的全流程系統(tǒng)。

（二）解決思路

《關(guān)于加強(qiáng)本市住宅小區(qū)出租房屋綜合管理工作的實(shí)施意見》（滬房管〔2014〕135號(hào)）中對(duì)于“群租”的規(guī)定是，出租房間的人均居住面積低于5平方米，每個(gè)出租房間的居住人數(shù)超過2人（有法定贍養(yǎng)、撫養(yǎng)、扶養(yǎng)義務(wù)關(guān)系的除外）。

通過各種數(shù)據(jù)來源（包括公安、不動(dòng)產(chǎn)、自來水公司、供電公司、燃?xì)夤镜龋?，獲取實(shí)有人口、房型、建筑面積、用電量、用水量、用氣量、外賣、快遞等靜態(tài)或?qū)崟r(shí)數(shù)據(jù)，進(jìn)行清洗、融合、存儲(chǔ)及建模后得出分析結(jié)果。根據(jù)模型設(shè)定認(rèn)定為疑似群租的，進(jìn)入網(wǎng)格派單系統(tǒng)流轉(zhuǎn)，由執(zhí)法人員上門檢查，確認(rèn)后責(zé)令整改或依法處理。在網(wǎng)格平臺(tái)中，市、區(qū)、街鎮(zhèn)三級(jí)均可看到轄區(qū)內(nèi)的工單處置狀態(tài)，可以督查督辦。市、區(qū)平臺(tái)協(xié)同進(jìn)行跨區(qū)域工單處置。

（三）創(chuàng)新點(diǎn)和難點(diǎn)

以往發(fā)現(xiàn)群租大多依靠民警、居委會(huì)、物業(yè)上門挨家摸排（主動(dòng)發(fā)現(xiàn)）和投訴舉報(bào)電話（被動(dòng)發(fā)現(xiàn)）兩種手段，或是需要大量人力，或是在產(chǎn)生了嚴(yán)重影響后才進(jìn)行處置。本文介紹的群租發(fā)現(xiàn)方式的創(chuàng)新之處在于其將多來源的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行融合計(jì)算，利用各種數(shù)據(jù)模型自動(dòng)發(fā)現(xiàn)群租現(xiàn)象，既節(jié)省了人力，又能及早發(fā)現(xiàn)問題。

其主要難點(diǎn)如下：一是數(shù)據(jù)的獲取。計(jì)算涉及的數(shù)據(jù)分散在各個(gè)委辦局、水電氣等國(guó)企和快遞外賣等各類私企，因此需要與各方協(xié)調(diào)。二是數(shù)據(jù)的處理。因?yàn)閿?shù)據(jù)來自各方，各自的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不一，因此需要在數(shù)據(jù)清洗上花費(fèi)大量的時(shí)間和精力。

二、國(guó)內(nèi)相關(guān)做法分析

（一）城市案例

1.天津：“利用大數(shù)據(jù)破解群租房管理難題”。工作人員通過水電氣消耗數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)群租房，然后通過數(shù)據(jù)變化，監(jiān)管群租房的使用狀態(tài)。按照反恐、治安、消防、安全、衛(wèi)生等46類隱患防范要求，通過大數(shù)據(jù)分析，把出租房劃分為重點(diǎn)戶、關(guān)注戶、普通戶。對(duì)每一戶出租房進(jìn)行居住信息登記并生成二維碼，網(wǎng)格員通過二維碼有針對(duì)性地采集核查出租房的人員和安全情況。在基礎(chǔ)摸查環(huán)節(jié)，通過政府購買服務(wù)等方式，由協(xié)管員、社工、社區(qū)民警等政府力量與勞動(dòng)密集型用工企業(yè)、小區(qū)物業(yè)公司、業(yè)主委員會(huì)、房屋中介機(jī)構(gòu)等協(xié)作，共同對(duì)轄區(qū)內(nèi)的出租屋進(jìn)行地毯式摸查，按一戶一檔的原則建立檔案資料，作為原始基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

2.江蘇：“大數(shù)據(jù)+網(wǎng)格化+鐵腳板”。泰州治安部門運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)手段，加快推進(jìn)租賃住房、房屋租賃中介機(jī)構(gòu)、物業(yè)服務(wù)企業(yè)相關(guān)信息以及水電氣用量異常等群租房相關(guān)數(shù)據(jù)的采集匯聚和共享應(yīng)用。發(fā)動(dòng)社區(qū)民警把上門走訪與健康登記、平臺(tái)申報(bào)、數(shù)據(jù)推送等有機(jī)結(jié)合，及時(shí)對(duì)臺(tái)賬底冊(cè)進(jìn)行增刪改，力求全面、真實(shí)、準(zhǔn)確地掌握全市流動(dòng)人口、租賃房屋特別是群租房的底數(shù)。

南京江寧區(qū)龍西新寓小區(qū)的人臉識(shí)別系統(tǒng)讓小區(qū)內(nèi)有無群租變得“一目了然”。該小區(qū)居民進(jìn)入小區(qū)和單元門都靠“刷臉”，所有居民必須通過人臉識(shí)別登記信息，數(shù)據(jù)直接連通轄區(qū)內(nèi)的派出所，一旦一個(gè)房屋內(nèi)登記人口超過5人，系統(tǒng)就會(huì)自動(dòng)標(biāo)紅，社區(qū)民警、網(wǎng)格員等就會(huì)上門了解情況。

3.上海：“引入大數(shù)據(jù)搭建起‘大腦’”。2018年8月，上海市徐匯區(qū)田林街道工作人員在“智慧社區(qū)”平臺(tái)上發(fā)現(xiàn)了一處群租房，因?yàn)閿?shù)據(jù)顯示一位居民連續(xù)10次刷卡進(jìn)樓，顯然超出了正常頻率范圍。田林街道一度是群租房“重災(zāi)區(qū)”，使用“智慧社區(qū)”進(jìn)行治理后，群租房問題得到緩解，2018年1月至8月，該街道群租房數(shù)量同比下降76%。

浦東新區(qū)建立“一戶一檔”的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)管控群租房。工作人員分頭行動(dòng)，每家每戶上門排摸核實(shí)。每棟樓門口都貼著一張“出租房屋信息一覽表”，白色為自住房，紅色表示有群租嫌疑，綠色則是合格的出租房。信息公開透明，讓居民都能參與監(jiān)督。

（二）案例分析與對(duì)比

1.基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的獲取。各地均以戶為單位，建立檔案，搜集人口、戶籍等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。上海市公安局建設(shè)的“智慧公安”現(xiàn)已初顯成效，“一標(biāo)六實(shí)”基礎(chǔ)數(shù)據(jù)已建立，人口等基礎(chǔ)信息也已做到實(shí)時(shí)更新共享。

2.水電氣數(shù)據(jù)的應(yīng)用。天津、江蘇都已經(jīng)將水電氣的數(shù)據(jù)用于發(fā)現(xiàn)群租現(xiàn)象，說明此方法切實(shí)可行。

3.人臉識(shí)別。在試點(diǎn)小區(qū)里，人臉識(shí)別對(duì)發(fā)現(xiàn)群租確實(shí)有用，但使用人臉識(shí)別在上海的小區(qū)里并不普遍，尤其是大部分的老小區(qū)，另外，人臉識(shí)別系統(tǒng)一般是小區(qū)自建，市級(jí)層面做數(shù)據(jù)對(duì)接存在一定困難。因此，上海沒有在全市層面應(yīng)用人臉識(shí)別，而是在區(qū)和街鎮(zhèn)自建應(yīng)用里預(yù)留了接口，如有需要，可以接入人臉識(shí)別和門禁數(shù)據(jù)。

4.快遞外賣數(shù)據(jù)的使用。在實(shí)際應(yīng)用中，我們發(fā)現(xiàn)快遞外賣數(shù)據(jù)分析結(jié)果的準(zhǔn)確率是最高的，但此方法尚未在上海以外的地區(qū)得到使用。

5.借助網(wǎng)格。在各級(jí)政府體系中，網(wǎng)格是可以橫向打通各職能部門的重要橋梁，所以各地幾乎都借助了網(wǎng)格的力量，上海也不例外。

三、數(shù)據(jù)模型和流程管理

（一）數(shù)據(jù)模型

群租的發(fā)現(xiàn)手段，在傳統(tǒng)的上門挨家摸排（主動(dòng)發(fā)現(xiàn)）和投訴舉報(bào)電話（被動(dòng)發(fā)現(xiàn)）以外，創(chuàng)新性地增加了利用大數(shù)據(jù)分析的自動(dòng)發(fā)現(xiàn)手段。數(shù)據(jù)處理平臺(tái)對(duì)相關(guān)原始數(shù)據(jù)的分析包括數(shù)據(jù)導(dǎo)入、數(shù)據(jù)清洗、地址標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、自定義建模、定制建模、結(jié)果輸出等。

圖1 數(shù)據(jù)處理平臺(tái)流程圖

數(shù)據(jù)來源包括實(shí)有人口、住宅的房型和建筑面積、用電量、用水量、用氣量、外賣量、快遞量以及區(qū)和街鎮(zhèn)的門禁刷卡、人臉識(shí)別等數(shù)據(jù)（所有數(shù)據(jù)均經(jīng)過脫敏后使用，不包含個(gè)人的隱私信息）。模型有三種：實(shí)有人口模型、水電氣模型、外賣快遞模型。三種模型的計(jì)算邏輯如下：

1.實(shí)有人口模型。通過實(shí)有人口、房型聯(lián)合分析，將房屋內(nèi)實(shí)有人口與該房型的法定最多居住人數(shù)進(jìn)行比較。實(shí)有人口超過房間和客廳數(shù)兩倍的即視為疑似群租。

2.水電氣模型。通過地址標(biāo)準(zhǔn)化，將水電氣地址轉(zhuǎn)化為“路-弄-號(hào)-室”的標(biāo)準(zhǔn)地址，并進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)等處理后入庫，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行偏離程度計(jì)算、歸一化處理，最后將水、電、氣數(shù)據(jù)的權(quán)重按照一定比例進(jìn)行合并計(jì)算，得出疑似群租戶。

3.外賣快遞模型。對(duì)同一地址內(nèi)外賣、快遞訂單數(shù)進(jìn)行分析，超過一定個(gè)數(shù)即視為疑似群租（除去商業(yè)辦公、物業(yè)等情況）。

以浦東新區(qū)為例，2019年1-8月，共發(fā)現(xiàn)群租7601戶，已處置7601戶。其中，智能（自動(dòng)）發(fā)現(xiàn)占到三分之二左右，是人工（主動(dòng)和被動(dòng)）發(fā)現(xiàn)的兩倍（圖2）。

圖2 浦東2019年1-8月群租發(fā)現(xiàn)數(shù)量和比例

（二）處置流程

應(yīng)用網(wǎng)格平臺(tái)在發(fā)現(xiàn)疑似群租現(xiàn)象后，由市平臺(tái)推送疑似群租告警到區(qū)網(wǎng)格中心，區(qū)網(wǎng)格中心指派網(wǎng)格責(zé)任人進(jìn)行疑似群租核實(shí)，對(duì)核實(shí)為群租的予以告警，系統(tǒng)推送群租告警，網(wǎng)格責(zé)任人進(jìn)行依法處置。

網(wǎng)格責(zé)任人協(xié)調(diào)房管、公安、工商、地稅等部門，出具《居住房屋違規(guī)租賃責(zé)令改正通知書》，責(zé)令責(zé)任人在規(guī)定期限內(nèi)整改，對(duì)逾期不整改的，進(jìn)行行政處罰或集中整治。整改、行政處罰或集中整治完成后，網(wǎng)格責(zé)任人在網(wǎng)格平臺(tái)反饋群租整治結(jié)果。

群租核實(shí)與整治過程信息通過網(wǎng)格平臺(tái)推送到市平臺(tái)，形成管理閉環(huán)。對(duì)整治異常的情況，可報(bào)送城管執(zhí)法部門進(jìn)行依法處置。

（三）系統(tǒng)和地圖展示

為了更好地實(shí)現(xiàn)全流程管理，在網(wǎng)格平臺(tái)的群租應(yīng)用

場(chǎng)景系統(tǒng)中加入了每個(gè)環(huán)節(jié)的實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)，并且以月、半年、年為單位進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析。系統(tǒng)主頁展示信息主要包括當(dāng)年群租自動(dòng)發(fā)現(xiàn)概況、今日群租發(fā)現(xiàn)推送告警、當(dāng)月群租處置情況、超期未反饋群租告警輪播、當(dāng)月群租發(fā)現(xiàn)和處置情況地圖撒點(diǎn)分布、當(dāng)年群租發(fā)現(xiàn)和處置情況統(tǒng)計(jì)以及處置詳情查看、最近半年群租發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)分析、當(dāng)年街鎮(zhèn)群租整治效能分析等。值得一提的是，在平臺(tái)的“全市一張圖”上，根據(jù)發(fā)現(xiàn)和處理結(jié)果可以實(shí)時(shí)展示處置案件的撒點(diǎn)分布（圖3），為相關(guān)部門采取應(yīng)對(duì)措施和作出決策提供依據(jù)。

圖3 浦東新區(qū)群租發(fā)現(xiàn)、處置地圖撒點(diǎn)分布

四、主要結(jié)論和未來設(shè)想

（一）主要結(jié)論

群租發(fā)現(xiàn)難、處置難。在發(fā)現(xiàn)手段上，傳統(tǒng)的人工主動(dòng)排摸和被動(dòng)接受舉報(bào)的手段已不能滿足城市精細(xì)化管理需求。隨著技術(shù)的進(jìn)步，上海市大數(shù)據(jù)中心的成立，使不同來源的大數(shù)據(jù)能夠歸集并應(yīng)用，這才有了實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析（自動(dòng)發(fā)現(xiàn)）的可能性。在網(wǎng)格化平臺(tái)升級(jí)中，上海市住建委著力打造了“全市一張圖”、一個(gè)主題數(shù)據(jù)庫，有了地圖和數(shù)據(jù)底座，依靠網(wǎng)格的實(shí)體力量，案件經(jīng)歷發(fā)現(xiàn)、立案、派遣、處置、核查、結(jié)案等網(wǎng)格化六環(huán)節(jié)，可在地圖上實(shí)時(shí)展現(xiàn)、全流程監(jiān)督、閉環(huán)管理，因此群租治理才會(huì)有好的執(zhí)行效果。

（二）未來設(shè)想

如果僅僅依靠大數(shù)據(jù)分析來加強(qiáng)對(duì)群租的發(fā)現(xiàn)和處置，對(duì)群租治理來說只是治標(biāo)，并不治本，而且并沒有充分利用數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)。現(xiàn)在的數(shù)據(jù)分析只是開始，未來，隨著案例的不斷積累，可以進(jìn)一步深挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。例如，通過歷史數(shù)據(jù)的分析，預(yù)測(cè)群租人員的大致數(shù)量，再結(jié)合社保數(shù)據(jù)，計(jì)算出他們的平均收入水平，有的放矢地提供相應(yīng)數(shù)量的保障房，既可滿足他們的住房需求，又可解決群租難題，一舉兩得。