华南农业大学公共管理学院副教授刘轶伦团队在国家自然科学基金等项目的资助下，首创深度学习+群智能优化算法动态治理模型，科学配置非正规经济空间资源，为破解全球城市普遍存在的摊贩治理难题提供了中国方案。近日，相关成果发表于《城市》（Cities）。

作为城市非正规经济毛细血管，流动摊贩在保障民生就业、激活市井经济等方面作用显著，但其衍生的环境、交通等问题长期困扰城市管理者。研究团队系统揭示传统治理三重困境：包容政策引发环境失序、驱逐政策加剧流动对抗、疏导政策忽视经营弹性。如何构建科学量化的动态治理体系，成为全球超大城市治理的关键命题。

研究团队基于“俱乐部资源治理”理论框架，以深圳为实证对象，创新构建摊贩动态治理智能决策系统：空间画像系统，基于街景图像与自主研发的SIPSI深度学习模型，精准识别全市摊贩时空分布规律；多维评估矩阵，量化解析摊贩区位偏好与居民核心诉求，顾及经营区管理成本；空间优化引擎，通过500次蚁群算法迭代优化，划定全时经营区（27.08公顷）与限时经营区（49.76公顷）双轨疏导空间。

案例研究表明，空间配置呈现显著差异化特征：全时区集中于社区便民节点保障基本民生，限时区布局街道商业带潮汐时段激活夜间经济。这种“时空弹性管控”模式既保留摊贩经营灵活性，又有效缓解交通拥堵等负外部效应，推动城市管理领域的范式创新。

在实践层面，研究团队所研发的智能决策系统已形成国家发明专利，为住建、城管部门提供可推广的数字化治理工具。研究成果对优化脱贫人口就业密集型区域的摊贩管理具有参考价值，其空间动态适配机制亦可服务于县域特色商业带规划，契合中央强化脱贫成果与县域经济协同发展的战略导向。同时为落实2025年中央一号文件“持续巩固拓展脱贫攻坚成果”“壮大县域富民产业”提供了理论方法支撑。

相关论文信息：https://doi.org/10.1016/j.cities.2025.105819