明日故乡,找到你的下一座城市

2022 年,因为一些工作上的缘故,我第一次较为深入的进入了一些中国的县域。当我从高铁站出来,看到那些在 2020 年末刚刚脱贫的县城时,只有震惊。

我震惊于那些县城里的道路能如此的整齐干净,震惊于麦当劳、星巴克、罗森等连锁品牌已在这里生根发芽,震惊于一线城市的生活方式和商业业态,如剧本杀、精品咖啡、Turfing 已在一些县域流行。震惊于这里有千兆家庭光纤,快递也仅比大城市慢上 1~2 天。

更让人震惊的是,在其中一些县域,物价还停留在北上广深 20 年前的水平,包括房价。你可以在这里吃到 3 块钱的自助早餐,能租到 1000 元一个月的百平住宅。

根据国君宏观的统计与预测,中国 2016-2020 年(十三五期间)的广义基础设施投资达到了 80 万亿。十四五期间(2021~2025),随着“新基建”概念的提出,这一数字将有 20%-25% 的增长,达到 105 到 110 万亿之间。

从转移支付的角度讲,这些钱来自北上广深等一线城市,去往云贵高原,去往重庆山区,去往东北林场。但简单的说落后地区“揩油”经济发达地区是不对的。

毕竟,这些钱并没有直接发给那些落后地区的人手里,而是铺在了通往这些地区的路上——高铁、公路、飞机,还有宽带、5G 和边缘计算中心。

截止到我写这篇文章的时候,在中国,有 1031 座城市(县级市+地级市)从市中心到最近机场的车程小于 80 分钟,麦当劳和肯德基分别入驻了 617 与 1230 座城市,中国的所有城市均已覆盖 5G 网络。

然后这里形成了一个怪圈:

一方面,在一线城市辛苦打拼的年轻人,发现自己的钱根本带不走,表面上这是由于一线城市的物价房价导致,但实际上一线城市的高物价与高房价中隐含着那些向偏远地区投资基建的部分。

随着 AI 的崛起、零工经济不可避免的成为趋势、大型公司和行业的褪色以及超大城市的主动减量,这种状况正在变得更糟——许多在一线城市打拼的人,发现在一线城市赚的钱不止带不走,甚至连在一线城市继续生活下去都难以维系。

另一方面,通往下级县市的通路似乎一直并不畅通,那里似乎没有年轻人想要的生活方式,也没有年轻人能够从事的工作。因而下级县市在过去十年花费数以万亿计的完善基础设施反而成为了累赘,不仅没有在地方经济上起到强烈的刺激作用,反而造就了疫情后债务上的积重难返。

我觉得这是一个认知上的问题,是官方和民间认知上都存在的问题。

从官方的角度讲,应当鼓励在大城市成为“失业率”的年轻人去躺平,到鹤岗躺平,到个旧躺平,到双鸭山躺平,到所有通高铁、有 5G、快递可达,硬件基础设施配齐,环境还比北上广深好的地方躺平。

因为从经验来看,人是不可能真的一分钱不花躺平的,一个人也不可能真的什么也不做。齐格蒙·鲍曼早在 1998 年就提出“在现代社会,失业的人最大的困扰是无聊,而非生存问题”。这样,当一部分年轻人去躺平的城市想喝咖啡,就会有另一波年轻人能在那里将咖啡馆开下去。

而从个人角度讲,“没有想要的生活”和“没有想要的工作”虽然是客观的表象,但并不一定真正的困局。

比如,真正喜欢喝咖啡的人和喜欢做咖啡的人,其实都不应当留在上海,毕竟在上海的任何一杯精品咖啡里,售价的 60% 都是房租。而对于通了高铁的所有城市来说,你都可以通过网购,甚至是跨境网购买到与上海同质量的豆子。

因而,让迷茫的人们找到一个基础设施完善的地方,从躺平开始,将兴趣培养成事业,极有可能是年轻人改变命运,经济上改变国运的双重契机。

我曾在《互联网与中国后现代性呓语》中就谈到过,由于转移支付的存在,在中国的广袤大地上,如鹤岗和个旧一样拥有高基础设施水平的旅居目的地其实遍地都是。

但似乎从来没有这样一个网站,可以帮助人们更好的找到这样的地方。国外的数字游民指南由于过于曲高和寡,因此对中国城市的覆盖率非常低,并且数据往往来自非常少的国际数字游民的填答,并不准确。

于是我做了一个,我取名为——“明日故乡”。

在过去一个月里,我在 GPT-4 的帮助下,整理了来自各级政府统计年鉴、Visual Crossing、高德地图 API、百度地图 API 等的数据,汇总为一个单一的中国版数字游民数据集。

该数据集当前包括 2206 个城市(直辖市+地级市+县级市+自治州)的 30 项可筛选数据,包括基础信息、气候信息、商业繁荣信息以及交通信息,仍有额外的 2 项关键数据将在近期加入。

所有这些数据本身都是可以通过搜索引擎等工具直接查询的,但当人们想要决定去哪里旅居时,最重要的不是数据本身而是筛选数据的方式。

在过往,中国的数字游民总是扎堆行动,鹤岗火了去鹤岗,个旧火了去个旧,大理火了去大理。

这是由于大家的决策路径,往往是先知道了某个目的地可能宜居,再使用这个目的地的名字,去网上搜索该地的相关信息。

但当一个可筛选的城市数据集建立起来的时候,旅居者就可以通过自己设置的标准,找到那些尚未在社交媒体上被引爆的潜在宜居目的地。

在明日故乡,你可以通过复杂筛选来寻找自己理想中的旅居地点——比如:

全年晴天超过 90 天,且夏季温度不超过 30 度的城市;

又或者是,城镇居民收入超过 6 万,常驻人口小于 10 万人的城市;

甚至是,有星巴克,有麦当劳,全年雨天小于 60 天,最高气温低于 30 度,有机场覆盖的县城;

在每个城市的详情列表,除了可供筛选的数据之外,还提供了对应城市的高德地图与大众点评页面的一键连接,方便大家可以在初步了解后,更方便的对城市进行深入的研究。

不过,仅凭公共信息是难以构成一个“数字游民指南”的,因为有太多的数据是非结构化,或者说是主观的。因此,明日故乡也提供了一个数据提交入口,我希望在未来能够提供更多有关于城市是否旅居的非标主观数据,比如当地的普通话流行程度,是否有成规模的大集,饮食是否太辣等等。

当然,这就要依赖那些真正踏上旅程的人们来了。

凡心所向,素履所往,生如逆旅,一苇以航。

三月桃花,四月欢唱,两人一马,明日故乡。

流浪陌路,暖然绯凉,写意人生,相识一场。

不关此世,不负己心,我自倾杯,且君随意。

——《尘曲》七堇年
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精选评论

  1. 喂猫 的头像

    于是我做了一个,我取名为——“明日故乡”。
    这一句里的链接显示not found
    文末的能打开

    1. 评论尸 的头像

      修复了~

  2. zephyru 的头像

    网站现在好像打不开,前两天刚看到数字游民现状报告,就看到中国版的了,倒是也挺好

    1. 评论尸 的头像

      链接修复了。

  3. k 的头像

    A really well done post!

  4. fgh 的头像

    支持一下

  5. CC 的头像

    I was so excited to offer my contribution but only to find there is no any 市辖区 yet 🙁

    1. 评论尸 的头像

      暂时是不打算把市辖区放进去的,因为同一个市的市辖区之间的地理距离比较短,做旅居决策的时候一般很少会说我定居于某市某区而不去另外一区……

  6. ǝɔ∀ǝdʎz∀ɹɔ 的头像

    堵车
    评价当地的拥堵程度,1为完全不拥堵,5为极度拥堵。

    我觉得这样评价不同的人会有不同的判断.
    我建议可以量化为, 机动车保有量多少, 城区面积多少, 或者人口多少.
    这样可以得到按面积或人口平均下来的机动车平均保有量.

    还有一个办法是比如把广州沿江西路定为5级, ….

  7. ǝɔ∀ǝdʎz∀ɹɔ 的头像

    对于我来说, 还有一个很重量的生活指标是, 有没有迪卡侬, 有没有优衣库.

  8. qiuaqiu 的头像

    非常棒的项目!希望可以增加当地的房租均价(这个对旅居的人来说很重要),还希望在气候相关的那个部分,使用 AI 给出一些综合的建议(因为大部分人可能很难理解气象相关的数据究竟意味着什么,更好地表述应该是例如昆明-四季如春)。总之,非常棒。

    1. 测测试 的头像

      房租和房价应该是近期就会上的。气候方面,我拿到的数据其实是气象站原始数据,这种数据的处理其实还蛮专业的,我还需要学习一下……

      1. aerodnalsa 的头像

        第一反应是这个:https://www.expatistan.com/cost-of-living/country/ranking

        和《明日故乡》侧重点不一样。但是指标体系(以及背后的用户贡献)和某些功能(横向比较、排名)可以切磋交流。另外生活成本也可以作为居住地选择决策的重要方面,是可感、易懂、可比的指标。

      2. aerodnalsa 的头像

        天气(短期)的语言文字印象概括有一些服务在尝试(附)。如《看天》https://card.weibo.com/article/m/show/id/2309404920201849471711?id=2309404920201849471711,和趣味版的《CARROT weather》http://www.meetcarrot.com/weather/

        可能用户需要的是季节、气候(长期)的文字概括。或许可以参考各地政府(地市县甚至乡都有)或文旅部门的介绍,抓关键词,一个问题是这类数据依赖有关部门维护,数据完整性待查。
        还有个思路是摘录明清地方志甚至建国后重修的志书(http://www.zhongguodiqing.cn/)的信息,用于概括体感气候应该合适,晚近文言文可读性也强,本地人著,总结的确实是在地感受。

        1. 测测试 的头像

          我准备稍微学习一下相关知识之后,用ChatGPT生成这段描述。因为现有的关于气候的文字描述,要么是细粒度不够且有版权问问题,比如一些相关的书籍,不会细到每个县的气候描述。要么就是标准不统一,且数据过于分散不好抓取,比如各县的政府网站。

          1. aerodnalsa 的头像

            试试总没错!期待!

  9. Ding 的头像

    在数据之外,希望可以给一些投票,互动等机制让大家在 first glance 就可以知道最受欢迎的一些数字游民城市是哪些,并且可以作为一个基准线来做更多的筛选和探索,也可以获得更多数字游民的参考指标。非常棒的项目!

  10. 峄峰 的头像

    交通信息下,建议增加是否有高铁站的选项

    1. 评论尸 的头像

      下周就能上。

  11. kk 的头像

    想问下“明日故乡”网站是不是本月开放数据,期待中

    1. 测测试 的头像

      最近比较忙,数据整理的工作断掉了一阵子,所以暂时还不能开放出来。

  12. JamesD 的头像

    请问有没有可能加入一个当地「吸烟习惯」的信息?我相信这也是一个相当影响生活质量的指标。

  13. Smith 的头像

    建议增加财政收入中罚没收入占比数据