城市交通系统协同规划原型：基于场景构建的协作形式创新研究

本研究针对城市交通规划中不确定背景下协作形式表征不足的问题，通过自然语言处理技术分析158个场景叙事，构建协作原型（Collaboration Archetypes），并采用两轮德尔菲法（Delphi）专家评估，最终形成"集成智慧城市""善意之城"等四大长期场景，揭示了技术驱动型、保守型等协作形式对交通系统转型的影响，为战略规划提供了创新方法论框架。

　　

在城市化和技术变革的双重驱动下，城市交通系统正面临前所未有的复杂性。传统的"预测-供给"（predict-and-provide）规划方法已难以应对快速演变的社会需求和技术可能性，而协作规划（Collaborative Planning）虽然强调多方利益相关者的对话过程，却鲜少关注未来场景中协作形式（Collaboration Forms）的具体表征。现有研究多聚焦技术参数如CO₂排放或车辆存量，忽视了塑造未来交通系统的社会政治动态。这种认知缺口导致场景规划（Scenario Planning）常陷入保守决策的窠臼，难以激发突破性解决方案。

为破解这一困局，研究人员开展了一项创新研究，通过原型化方法（Archetype-based Approach）将协作原则嵌入未来场景内容。研究团队首先系统分析了158个全球场景叙事，运用自然语言处理（NLP）技术提取223条涉及社会资本三维度（结构/关系/认知）的陈述，聚类形成7类协作原型。随后采用两轮政策德尔菲法（Policy Delphi），邀请涵盖9大领域的33位专家评估这些原型在西班牙中型城市交通系统2050年场景中的适用性。最终构建的四大场景不仅呈现了技术路线差异，更揭示了协作形式如何深刻影响系统转型：在"集成智慧城市"中，技术驱动的协作受限于既有权力结构；"善意之城"暴露了保守型协作的制度惰性；"扩张性超移动性"展现了市场导向的适应性协作；而"邻近转型"则验证了在地化协作（Localist Collaboration）对可持续转型的催化作用。

关键技术方法包括：1）基于关键词聚类的NLP文本分析，从158篇文献提取协作维度特征；2）两轮德尔菲专家咨询，首轮评估原型相关性，次轮进行情景适配性测试；3）分歧分析法识别专家观点的收敛/发散模式；4）场景叙事构建技术整合社会资本三维度。

研究结果部分：
"集成智慧城市"显示，尽管智能技术实现了多模式无缝衔接（BRT系统、统一支付平台），但技术驱动型协作（Technology-driven）受制于既得利益集团对郊区改造的抵制，验证了认知维度中物质主义与后物质主义价值观的角力。"善意之城"场景中，保守型协作（Conservative）导致公共交通投资停留在供给扩张策略，凸显关系维度中公私部门目标错配的结构性矛盾。"扩张性超移动性"通过适应性协作（Adaptive）重构了流动性概念，但灵活服务模式加剧了城市蔓延与能源效率的冲突，反映结构维度中市场机制与空间规划的张力。最具突破性的"邻近转型"场景中，资源稀缺催生的在地化协作（Localist）重塑了治理结构，社区主导的公共空间改造与低碳交通方案（如货运自行车）形成良性循环，完整呈现了认知-结构-关系三维度的协同演化。

结论与讨论指出，该研究首次系统论证了协作形式表征对交通场景构建的增值效应：原型化方法有效衔接了全球议题与地方实践，其构建的"探测性"场景（Probing Scenarios）能暴露潜在协作摩擦点。相较于传统技术导向场景，协作导向叙事更利于识别制度创新的触发条件，例如"邻近转型"中气候庇护所（Climate Shelters）与社区经济的耦合机制。研究建议将协作原型应用于规划前期评估，通过预判利益相关方认知框架差异，设计更具包容性的参与流程。论文发表在《Futures》的这项成果，为破解"过程优先于内容"（van Dijk，2021）的规划困境提供了实证路径，其方法论框架可扩展至智慧城市治理、区域韧性规划等领域。