2015年联合国发展峰会通过《变革我们的世界：2030年可持续发展议程》，成为之后15年世界各国发展和国家发展合作指引方向。2023年是联合国可持续发展目标（Sustainable Development Goals，SDGs）实施中期评估年，在这半程阶段，可持续发展目标整体推进虽有进展，但面临较严峻的挑战和困难。2023年9月，由可持续发展大数据国际研究中心和中国科学院“地球大数据科学工程”专项撰写《地球大数据支撑可持续发展目标报告（2023）》于联合国2023可持续发展目标峰会期间，在全球发展倡议合作成果展示高级别会议上由中方正式发布。报告旨在用科技创新手段加快2030年议程的落实，推动全球发展倡议的实施。近日，报告成果在外交部网站“2030年可持续发展议程”专题栏目正式上线。
清华大学中国新型城镇化研究院高级研究专员李栋博士、研究专员谢力唯连续两年参与《地球大数据支撑可持续发展目标报告》SDG 11可持续城市和社区章节案例研究与报告撰写。2023年开展的《中国典型城市SDG 11综合评估》研究，针对SDG 11工作缺少本土化指标体系与综合指数的现实挑战，围绕城市层面中国相关指标体系与联合国SDG评估体系的差异与开展对比和融合分析，在SDG 11指标体系本土化框架构建和指数综合测算两个层面进行了有益补充，探索了一条SDG 11体系本土化的可行路径，为中国地方城市管理者构建了一项对标国际视野的可持续发展决策工具，并为促进2030年全球可持续发展目标的达成贡献了中国城市研究者的智慧。
以下为报告SDG 11精彩内容节选
SDG 11综合评估
实现SDG 11在全球城市本土化的过程尚面临着诸多挑战。在国际层面，全球城市均面临着数据采集、处理和管理等方面的问题，具体表现包括以下几点：首先，由于国家和地区的差异以及数据可获得性的限制，SDG指标可能不适用于特定的当地情况；其次，地方政府缺乏收集数据的机构和能力，例如许多城市市级政府缺乏国家级政府所具备的数据监测能力，进一步加剧了数据尺度不匹配所带来的问题；最后，城市赖以发展的资源、人员和信息的流动跨越了当地的政治管辖范围，使得衡量城市的可持续性进展成为独特的复杂挑战。
中国典型城市SDG 11综合评估
对应目标：SDG 11 建设包容、安全、有抵御灾害能力和可持续的城市和人类住区
围绕SDG 11本土化工作缺少指标数据与综合指数结果，以及城市层面评估方法暂不清晰的缺项和难点，本案例主要从两个层面进行相关工作的补充：一是基于城市体检的相关工作基础，实现SDG 11指标体系本土化并获取试点城市数据，将最新的数据采集手段和结果应用到SDG 11的工作当中；二是参考联合国已有研究基础，形成多指标拟合综合指数，为中国城市管理者提供综合决策的定量分析结果，为可持续发展目标在2030年的达成提供评估监测手段，实现过程监测作用。选择59个中国典型城市，通过空间分析得到可持续发展目标SDG 11本土化综合指数结果。
城市综合指数的空间格局与城市经济社会发展的“钻石结构”[1]相似性较高，珠三角、长三角、京津冀、成渝、长江中游、海峡西岸等发育较为成熟的城市群核心城市发展水平较高。在城市层面，福州、上海、广州、深圳和南京是得分最高的五个城市，体现了这些城市在建设包容、安全、有抵御灾害能力和可持续的城市和人类住区方面的努力和成果。在区域层面，华中与华东平均分最高，华南与西南居中，华北、西北与东北最低，体现了较为明显的东西与南北差异。
图1：2022年SDG 11本土化综合指数结果空间分布
从七大地理分区来看，综合指数平均得分从高到低依次为华中、华东、华南、西南、华北、西北和东北，中部和东部地区的城市整体优于西部和东北地区的城市。具体目标上，各地区在保障住房和基本服务（SDG 11.1）、建设交通运输系统（SDG 11.2）、减少负面环境影响（SDG 11.6）以及提供公共空间（SDG 11.7）方面属于较高水平。近年来的各项评估均显示中国城市在硬件基础设施建设方面有了明显的长足进步。
图2：2022年SDG 11本土化综合指数分地理分区平均得分柱状图
图3：2022年SDG 11本土化分指数分地理分区平均得分雷达图
注：[1] “钻石结构”指的是在中国城市研究领域中，珠三角、长三角、京津冀、成渝4个国家级的经济社发展增长极核形成的钻石状分布。
