近日，公共管理学院刘轶伦课题组在城市更新领域取得重要突破，其研究成果，并在中科院一区Top期刊Land Use Policy（影响因子6.0）发表题为“Harmonizing Stakeholder Interests in Urban Renewal: A Novel Planning Approach Using Explainable Machine Learning and Spatial Optimization”的论文。
针对当前城市更新规划中多方利益博弈难协调、选址决策可解释性不足等问题，团队创新性地构建了多利益相关者视角的城市更新规划优化模型（MSP-URPO）。该模型通过融合可解释机器学习（XML）与多目标优化算法，实现了对政府、居民、开发商等多元主体决策影响力的量化分析，有效破解了传统方法中目标冲突与决策“黑箱”两大难题。
基于深圳市的实证研究表明，该模型可精准识别786个城市更新地块（占候选地块的3.28%），预测更新规模可达616公顷。研究发现，居民决策与多方利益协同度对选址影响最为显著，贡献率分别达33.69%和27.66%，为科学平衡社会效益与经济成本提供了量化依据。
该成果不仅显著提升城市更新潜力评估效率，更构建了“何时更新-何处更新-为何更新”的智能规划框架，为城市可持续发展提供了新型决策工具，可显著降低政府部门的政策试错成本。
公共管理学院硕士生林川为该论文第一作者，刘轶伦副教授为通讯作者。研究获国家自然科学基金（42071356）、广东省社科基金（GD24CGL63）、广东省社会发展协同项目（2024A1111120008）等科研课题的支持。
相关论文信息：DOI：10.1016/j.landusepol.2025.107588
文图/公共管理学院
