盧俊文 周素紅 袁奇峰 柳 林 LU Junwen, ZHOU Suhong, YUAN Qifeng, LIU Lin

0 引言

得益于基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與交通技術(shù)的進(jìn)步，現(xiàn)代城市的規(guī)模正變得空前巨大，形成動(dòng)輒延綿數(shù)十公里的都市區(qū)。空間尺度的增大使現(xiàn)代城市容納了更多的人口，也迫使城市居民承受更遠(yuǎn)的日常出行。作為規(guī)模最大的都市區(qū)，東京的過(guò)度通勤現(xiàn)象早在20多年前就被認(rèn)為和種種“大城市病”息息相關(guān)[1]。我國(guó)高度重視城市規(guī)模與空間結(jié)構(gòu)問(wèn)題，2014年《國(guó)務(wù)院關(guān)于進(jìn)一步推進(jìn)戶(hù)籍制度改革的意見(jiàn)》提出嚴(yán)格控制特大城市人口規(guī)模后，北京、上海等特大城市先后提出空間疏解方案，希望以多中心的城市結(jié)構(gòu)應(yīng)對(duì)日益增長(zhǎng)的城市規(guī)模。

盡管以多中心空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化城市居民出行被規(guī)劃學(xué)者們認(rèn)為是“合乎邏輯的做法”[2]，但由于現(xiàn)代城市的復(fù)雜性，用概念化的模型來(lái)指導(dǎo)城市空間發(fā)展仍存在困難。經(jīng)典的競(jìng)租模型認(rèn)為，出行或運(yùn)輸成本是影響土地租金的關(guān)鍵因素，城市在不同功能土地的競(jìng)租中形成同心圓結(jié)構(gòu)[3]。就住房競(jìng)租模型而言，距城市中心越遠(yuǎn)，居民的日常出行距離越長(zhǎng)，住房租金越低[4-5]。當(dāng)去城市中心就業(yè)的邊際收益低于一定程度時(shí)，居民可以選擇前往就近的次中心就業(yè)[6]，因此在適當(dāng)?shù)某鞘袇^(qū)位培育次中心有利于疏解城市中心的通勤壓力。住房競(jìng)租模型為我們提供了一個(gè)理解多中心城市的視角，但一直受到假設(shè)過(guò)于簡(jiǎn)單化的質(zhì)疑[7]。一方面，由于區(qū)位的異質(zhì)性，在“馬賽克”式的現(xiàn)代城市中界定次中心及其等級(jí)存在困難；另一方面，由于城市空間發(fā)展驅(qū)動(dòng)因素的復(fù)雜性，現(xiàn)代大城市中可能并不存在完全由市場(chǎng)主導(dǎo)形成的次中心，真實(shí)的情景可能是混合的。在現(xiàn)代城市繼續(xù)沿用新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)傳統(tǒng)的競(jìng)租模型將面臨越來(lái)越多的局限性。

技術(shù)進(jìn)步對(duì)城市發(fā)展的作用是一體兩面的。巨型化的現(xiàn)代城市在不斷變得復(fù)雜、多元，城市運(yùn)行中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)也使它變得越來(lái)越可識(shí)別。城市開(kāi)放數(shù)據(jù)、個(gè)人通訊大數(shù)據(jù)等使我們有機(jī)會(huì)突破競(jìng)租模型的局限性，重新理解多中心城市。本文基于中國(guó)城市空間發(fā)展的特殊語(yǔ)境，在多元、異質(zhì)的現(xiàn)代城市中探討出行距離與住房租金關(guān)系的空間分異問(wèn)題，并綜合運(yùn)用多源數(shù)據(jù)，結(jié)合廣州案例重新思考多中心城市競(jìng)租模型的現(xiàn)實(shí)情景，以期充實(shí)中國(guó)情景下的理論研究，為深入認(rèn)識(shí)和解決轉(zhuǎn)型期中國(guó)城市的空間發(fā)展問(wèn)題提供借鑒與參考。

1 研究視角

競(jìng)租模型是從租金變化反映城市空間結(jié)構(gòu)的經(jīng)典模型，但實(shí)際上其內(nèi)涵一直在演變?；谛鹿诺浣?jīng)濟(jì)學(xué)建立的競(jìng)租模型認(rèn)為出行距離對(duì)住房租金的影響是決定性的，在居民住房消費(fèi)預(yù)算一定的情況下，出行距離的增加將帶來(lái)額外的交通成本，從而降低居民用于支付住房租金的預(yù)算[1]。在傳統(tǒng)競(jìng)租模型中，由于出行距離的影響，住房距就業(yè)中心越遠(yuǎn)，單位面積租金越低，這也與我們的常識(shí)相符。然而城市空間并不是扁平的，O'Sullivan認(rèn)為，在靠近城市就業(yè)中心的區(qū)位，生產(chǎn)者將通過(guò)增加樓層高度等方式，以其他要素投入替代土地投入，而消費(fèi)者也將以其他要素消費(fèi)替代住房面積消費(fèi)[8]，這使得競(jìng)租曲線(xiàn)并非線(xiàn)性變化而是呈現(xiàn)中心極化的態(tài)勢(shì)。改進(jìn)后的競(jìng)租曲線(xiàn)暗示某地住房租金由兩部分組成：一部分是因居住在該地而節(jié)省的出行成本OA，另一部分是該地本身所附加的區(qū)位價(jià)值A(chǔ)B（圖1a））。從多中心視角研究城市空間的學(xué)者進(jìn)一步指出，郊區(qū)就業(yè)中心的出現(xiàn)甚至可能使得距CBD的距離對(duì)住房租金的影響不再顯著，而當(dāng)同時(shí)衡量到各次中心的距離時(shí)得到了更穩(wěn)健的結(jié)果[9-10]，因此競(jìng)租曲線(xiàn)可能呈現(xiàn)另一種形態(tài)（圖1b））。盡管處在不斷變化中，住房競(jìng)租模型總體上認(rèn)為住房租金由區(qū)位與出行距離共同決定，區(qū)位對(duì)住房租金影響的空間異質(zhì)性是不容忽視的。就業(yè)中心附近競(jìng)租曲線(xiàn)的極化和城市次中心的影響都體現(xiàn)出現(xiàn)代城市中區(qū)位對(duì)住房租金影響的空間異質(zhì)性，這也正是競(jìng)租模型需要不斷調(diào)整的原因。

圖1 演變中的住房競(jìng)租曲線(xiàn)

不斷調(diào)整的競(jìng)租模型反映了傳統(tǒng)同心圓式的空間模型在面對(duì)復(fù)雜的現(xiàn)代城市時(shí)的尷尬。無(wú)論如何修正，與特定中心的幾何距離都很難客觀地反映異質(zhì)性極強(qiáng)的城市區(qū)位?，F(xiàn)代城市是網(wǎng)絡(luò)化和流體的[11]，事物之間關(guān)聯(lián)的普遍性、偶發(fā)性和隨機(jī)性使得互動(dòng)機(jī)會(huì)比物理距離更能表現(xiàn)地點(diǎn)之間的關(guān)系。強(qiáng)調(diào)空間關(guān)聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)分析法為研究現(xiàn)代城市區(qū)位帶來(lái)了新的機(jī)會(huì)，例如由Hillier等提出的空間句法方法，利用網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫螒B(tài)研究現(xiàn)代城市空間[12]，從城市形態(tài)和網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)視角挖掘出越來(lái)越多現(xiàn)代城市空間的潛藏問(wèn)題。相比同心圓模型，基于空間句法方法的可達(dá)性研究關(guān)注城市空間提供的互動(dòng)潛力，或許更接近競(jìng)租模型所描繪的附加區(qū)位價(jià)值的本質(zhì)，能更好地反映異質(zhì)性的區(qū)位價(jià)值。例如Xiao等將空間句法方法中與可達(dá)性相關(guān)的各項(xiàng)指標(biāo)引入城市住房?jī)r(jià)格研究，發(fā)現(xiàn)其在Hedonic模型中有著比距就業(yè)中心距離更顯著的表現(xiàn)，并且能對(duì)中英城市的差異給出較好的解釋[13]。用空間句法衡量不同位置可達(dá)性的方法或許能幫助我們更好地處理住房競(jìng)租模型中區(qū)位的空間異質(zhì)性問(wèn)題。

出行距離與住房租金的關(guān)系在傳統(tǒng)競(jìng)租模型中是恒定的，即在城市中任何位置，住房租金都以同樣的幅度隨出行距離的增加而降低。這種恒定的關(guān)系在發(fā)展動(dòng)力復(fù)雜、多元的現(xiàn)代城市，尤其是在具有“轉(zhuǎn)型”特征的中國(guó)城市很難成立。面對(duì)人類(lèi)歷史罕見(jiàn)的城鄉(xiāng)移民熱潮，中國(guó)大城市正經(jīng)歷著前所未有的快速空間擴(kuò)張。由于公共資源的相對(duì)短缺，中國(guó)城市一方面通過(guò)向心式的道路交通建設(shè)不斷強(qiáng)化城市中心的地位[14]；另一方面在城市邊緣特定區(qū)域以集中的公共設(shè)施投入為先導(dǎo)建設(shè)郊區(qū)新城。在這種城市政府強(qiáng)烈干預(yù)的背景下，中國(guó)城市中心與次中心的關(guān)系正在發(fā)生變化。中國(guó)城市中心區(qū)在城市中具有控制性的地位，而外圍地區(qū)對(duì)中心區(qū)有著明顯的依賴(lài)[15]。中國(guó)城市的次中心受中心區(qū)的影響衍生出各種空間發(fā)展問(wèn)題。例如Zhou等的研究發(fā)現(xiàn)，由于難以負(fù)擔(dān)的價(jià)格等因素，政府帶著平衡城市職住目標(biāo)的開(kāi)發(fā)區(qū)建設(shè)可能反而增加了居民的總體出行距離[16]。周素紅等發(fā)現(xiàn)，在過(guò)度市場(chǎng)化開(kāi)發(fā)的城市郊區(qū)，長(zhǎng)距離通勤可能降低了居民非通勤出行和活動(dòng)的選擇彈性，從而使非通勤出行面臨時(shí)空約束，甚至可能對(duì)居民心理健康造成影響[17]。因此，在中國(guó)多中心城市的住房競(jìng)租模型中，城市中心的出行成本節(jié)省曲線(xiàn)可能因交通基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)而放緩，競(jìng)租曲線(xiàn)的影響范圍隨之?dāng)U大，甚至可能是全域的（圖2）；城市次中心的競(jìng)租曲線(xiàn)可能受到城市中心的影響，是多種情景的混合，既有追求更短出行距離在次中心就業(yè)的部分（圖2情景1），又有追求城市中心帶來(lái)的機(jī)會(huì)等附加價(jià)值而前往城市中心就業(yè)的部分（圖2情景2）。由于城市次中心不同位置的混合情景不同，出行距離與住房租金的關(guān)系也將存在空間差異。在現(xiàn)代中國(guó)多中心城市，這種空間差異的內(nèi)涵是豐富的，可能標(biāo)志著成熟的城市次中心，也可能暗示著“回浪效應(yīng)”大于“擴(kuò)散效應(yīng)”的城市陰影區(qū)[18]，通過(guò)進(jìn)一步討論，可以為理解新城新區(qū)發(fā)展提供新的視角。

基于以上理論視角，本文主要探討3個(gè)問(wèn)題：① 在轉(zhuǎn)型期中國(guó)大城市，區(qū)位與出行距離如何影響住房租金，影響是否存在空間異質(zhì)性？② 若控制區(qū)位變量對(duì)住房租金的影響，出行距離對(duì)住房租金影響的空間分布有何特征？③ 能否用多中心城市的競(jìng)租模型解釋出行距離與住房租金關(guān)系的空間分異，有何現(xiàn)實(shí)啟發(fā)？

2 研究數(shù)據(jù)與方法

2.1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來(lái)源

廣州位于中國(guó)南部沿海，是中國(guó)改革開(kāi)放的先鋒，長(zhǎng)期以來(lái)在多元的發(fā)展動(dòng)力下新城新區(qū)建設(shè)活躍，在當(dāng)代中國(guó)大城市中具有代表性。本文以廣州市2014年行政區(qū)劃調(diào)整后的中心城區(qū)為研究范圍，包括越秀區(qū)、海珠區(qū)、荔灣區(qū)、天河區(qū)、白云區(qū)、黃埔區(qū)、番禺區(qū)、蘿崗區(qū)8個(gè)市轄區(qū)，總面積1 987 km2（圖3）。

圖2 現(xiàn)代多中心城市中的住房競(jìng)租模型

研究數(shù)據(jù)主要包括手機(jī)信令數(shù)據(jù)、城市道路中心線(xiàn)數(shù)據(jù)、住房租金數(shù)據(jù)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和城市興趣點(diǎn)（POI）數(shù)據(jù)。手機(jī)信令數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)內(nèi)某移動(dòng)通信業(yè)務(wù)供應(yīng)商，包括用戶(hù)脫敏ID、時(shí)間戳、所屬基站經(jīng)緯度坐標(biāo)等信息，采集于2016年12月28日（星期三），其間氣候溫和，無(wú)重大節(jié)假日。為獲取個(gè)體居住地與就業(yè)地位置，采取如下規(guī)則：篩選出就業(yè)年齡段（18—60歲）的本地用戶(hù)，識(shí)別用戶(hù)在工作日非工作時(shí)段（21: 00—07: 00）停留時(shí)間最長(zhǎng)的位置為該用戶(hù)的居住地；識(shí)別用戶(hù)在工作日工作時(shí)段（10: 00—17: 00）停留時(shí)間最長(zhǎng)的位置作為該用戶(hù)的工作地。最終得到研究范圍內(nèi)能同時(shí)識(shí)別出居住地與工作地的用戶(hù)1 140 546人，涉及6 119個(gè)基站。城市道路中心線(xiàn)來(lái)自2016年百度地圖城市路網(wǎng)數(shù)據(jù)，包括高快速路、城市主干道、次干道、支路等各類(lèi)層級(jí)。住房租金數(shù)據(jù)來(lái)自廣州市國(guó)土資源與房屋管理局官方網(wǎng)站（http://www.laho.gov.cn）于2017年初公布的片區(qū)租金參考價(jià)信息，由市租賃管理所以道路、住宅小區(qū)、樓宇或片區(qū)為單位調(diào)查所得，同時(shí)考慮了集體土地住房、樓梯房等多種因素，可以認(rèn)為是片區(qū)住房租金較為精細(xì)和準(zhǔn)確的反映。社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)自全國(guó)第六次人口普查。興趣點(diǎn)數(shù)據(jù)來(lái)自百度地圖。

圖3 研究范圍

2.2 數(shù)據(jù)處理

本文以社區(qū)為單元整合多元數(shù)據(jù)。手機(jī)信令數(shù)據(jù)用于計(jì)算社區(qū)居民的日常出行距離，回應(yīng)前人關(guān)于中國(guó)城市郊區(qū)居民出行問(wèn)題的研究，同時(shí)考慮通勤距離和非通勤出行距離。通勤距離以社區(qū)居民居住地與就業(yè)地直線(xiàn)距離的平均值表示，非通勤出行距離以居民非工作時(shí)間段除就業(yè)地以外的其他活動(dòng)地點(diǎn)距居住地距離的平均值表示。在計(jì)算出行距離時(shí)，首先計(jì)算單個(gè)居民的通勤距離與非通勤出行距離，然后匯總居住地對(duì)應(yīng)的基站在統(tǒng)計(jì)社區(qū)內(nèi)的所有居民個(gè)體，求取平均值。由于手機(jī)信令數(shù)據(jù)覆蓋面廣泛，所得出行距離是居民采取小汽車(chē)、公交、地鐵、步行等多種交通方式出行的綜合反映，最終得到廣州中心城區(qū)居民的平均通勤距離約為5.1 km，平均非通勤出行距離約為2.3 km（表1），與近年來(lái)關(guān)于中國(guó)大城市居民出行的研究結(jié)果較為接近[19-21]。城市道路中心線(xiàn)數(shù)據(jù)用于空間句法研究，計(jì)算時(shí)統(tǒng)計(jì)社區(qū)內(nèi)所有道路的相關(guān)指標(biāo)求取平均值。住房租金數(shù)據(jù)用于計(jì)算社區(qū)的平均租金，匯總社區(qū)內(nèi)各均質(zhì)片區(qū)的住房租金參考價(jià)后求取平均值。

2.3 研究方法

為更好地控制區(qū)位對(duì)住房租金影響的空間異質(zhì)性，本文引入空間句法的方法。在基于空間句法的道路網(wǎng)絡(luò)分析中，鄰近度（Closeness）是道路網(wǎng)絡(luò)可達(dá)性的關(guān)鍵指標(biāo)，表示在給定的研究范圍內(nèi)，某一條道路與其他所有道路的鄰近程度，也即通過(guò)最短的網(wǎng)絡(luò)路徑到達(dá)其他所有道路的便捷程度。本文運(yùn)用當(dāng)前較為成熟的空間設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)分析方法（sDNA）①http://www.cardiff.ac.uk/sdna/。計(jì)算道路網(wǎng)絡(luò)鄰近度，其中最短網(wǎng)絡(luò)路徑的距離既包括網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渚嚯x也包括角度距離（即兩條線(xiàn)段之間的轉(zhuǎn)角角度），線(xiàn)段i的鄰近度計(jì)算公式如下：

式（1）中N表示研究范圍內(nèi)所有的路網(wǎng)線(xiàn)段數(shù)量，dij表示線(xiàn)段i與線(xiàn)段j之間的最短距離。

為量化區(qū)位與出行距離對(duì)住房租金影響的空間異質(zhì)性，并找出差異化特征明顯的區(qū)域，本文引入地理加權(quán)回歸模型（GWR）。該模型是一種揭示影響因素空間異質(zhì)性的建模技術(shù)，允許回歸系數(shù)估計(jì)值隨地理位置的變化而變化[22]，其與普通線(xiàn)性回歸的區(qū)別在于回歸參數(shù)中添加了地理位置因子的影響。GWR模型形式如下：

表1 各社區(qū)手機(jī)用戶(hù)工作日通勤與非通勤距離統(tǒng)計(jì)

式（2）中y表示某社區(qū)住房租金的價(jià)格，xk表示第k個(gè)全局變量的值，βk表示 xk的全局回歸參數(shù)，xil表示社區(qū)i中第l個(gè)局部變量的值，（ui，vi）表示社區(qū)i的幾何中心坐標(biāo)，β0（ui，vi）、βil（ui，vi）分別為截距、xil的回歸參數(shù)，是地理位置（ui，vi）的函數(shù)，意味著回歸參數(shù)可隨空間位置的變化而變化，被觀察數(shù)據(jù)如果距離i點(diǎn)越近，對(duì)回歸參數(shù)的影響強(qiáng)度越大，可用空間權(quán)重矩陣衡量。GWR模型中常用的空間權(quán)重函數(shù)有Gauss距離衰減函數(shù)和Bisquare函數(shù)等，本文考慮到城市空間的交互性，認(rèn)為地理單元之間的相互影響雖然隨著距離的增加而衰減，但不應(yīng)有明顯的0值，故選擇Gauss函數(shù)作為空間權(quán)重函數(shù)，其表達(dá)式為：

式（3）中，ωij為社區(qū)i和社區(qū)j之間的空間權(quán)重Gauss函數(shù)，b為GWR分析的帶寬，dij是社區(qū)i和社區(qū)j之間的距離。

圖4 廣州中心城區(qū)各社區(qū)住房租金

圖5 廣州中心城區(qū)各社區(qū)的區(qū)位

3 區(qū)位、出行距離與住房租金的關(guān)系

3.1 區(qū)位與住房租金的關(guān)系

區(qū)位與住房租金的關(guān)系密切。廣州中心城區(qū)的住房租金整體上呈現(xiàn)從城市中心向外圍遞減的趨勢(shì)，但也明顯受到城市形態(tài)因素的影響（圖4）。當(dāng)以距就業(yè)中心的距離衡量區(qū)位時(shí)，發(fā)現(xiàn)距就業(yè)中心距離與住房租金空間分布的總體趨勢(shì)接近，但沒(méi)能反映出諸多城市形態(tài)因素的影響（圖5a））。當(dāng)以各社區(qū)道路的全局鄰近度衡量區(qū)位時(shí)，城市形態(tài)因素的影響得到了較好反映（圖5b））。

進(jìn)一步探討區(qū)位與出行距離的擬合關(guān)系發(fā)現(xiàn)，將上述兩種區(qū)位變量與住房租金建立線(xiàn)性函數(shù)與多項(xiàng)式函數(shù)都能獲得較好的擬合優(yōu)度（表2）。距就業(yè)中心距離與住房租金構(gòu)成的函數(shù)擬合優(yōu)度較高，且更接近多項(xiàng)式函數(shù)，CBD附近租金曲線(xiàn)的極化和次中心的影響均在擬合曲線(xiàn)中有所表現(xiàn)（圖6a））；相比之下，路網(wǎng)全局鄰近度與住房租金的關(guān)系則更接近線(xiàn)性函數(shù)（圖6b）），建立多項(xiàng)式函數(shù)對(duì)擬合優(yōu)度的提升并不明顯，說(shuō)明區(qū)位價(jià)值的異質(zhì)性是存在的，全局臨近度指標(biāo)可能更好地反映了這種異質(zhì)性。

3.2 出行距離與住房租金的關(guān)系

出行距離與住房租金的關(guān)系遠(yuǎn)不如區(qū)位變量密切。統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，廣州居民日常通勤距離、非通勤出行距離對(duì)住房租金的影響均為負(fù)相關(guān)，與競(jìng)租模型中關(guān)于成本交易的解釋吻合，即需要支付的出行成本越高，可用于住房的預(yù)算越少，區(qū)位均衡時(shí)所選擇住房的租金越低（圖7）。但是出行距離與住房租金線(xiàn)性回歸的解釋度十分有限，R2值僅為0.20，偏離預(yù)測(cè)值的社區(qū)眾多。如此大幅的偏離說(shuō)明傳統(tǒng)的、僅考慮出行距離與住房租金關(guān)系的競(jìng)租模型在現(xiàn)代城市的適用性已經(jīng)很低，要構(gòu)建現(xiàn)代多中心城市中的競(jìng)租模型必須同時(shí)考慮異質(zhì)性的區(qū)位與出行距離的影響。

4 出行距離對(duì)住房租金影響的空間異質(zhì)性

本文希望在控制區(qū)位的空間異質(zhì)性的前提下，建立局部回歸模型來(lái)探討多中心城市中出行距離對(duì)住房租金影響的空間異質(zhì)性。

4.1 局部回歸模型的構(gòu)建

選擇合適的區(qū)位變量是構(gòu)建多中心城市局部回歸模型的前提，只有在控制區(qū)位本身的空間異質(zhì)性的情況下才能更好地探討出行距離對(duì)住房租金的影響，為此本文分別建立兩個(gè)GWR回歸模型來(lái)探討區(qū)位變量的選擇。模型1以距就業(yè)中心距離（C_DIS）、通勤距離（COM_DIS）與非通勤出行距離（NCOM_DIS）為自變量，以社區(qū)住房租金為因變量，探討在傳統(tǒng)的區(qū)位衡量方式下，區(qū)位與出行距離對(duì)住房租金影響的空間異質(zhì)性。模型2以中心城區(qū)路網(wǎng)的全局鄰近度（G_CLOSE）、通勤距離與非通勤出行距離為自變量，社區(qū)住房租金為因變量，討論以基于網(wǎng)絡(luò)分析的空間句法方法衡量城市區(qū)位時(shí)，區(qū)位與出行距離對(duì)住房租金影響的空間異質(zhì)性。分別對(duì)模型1與模型2中各自變量的空間異質(zhì)性進(jìn)行檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)模型1中的距就業(yè)中心距離變量表現(xiàn)出顯著的空間異質(zhì)性，模型2中的通勤距離變量表現(xiàn)出顯著的空間異質(zhì)性，可以設(shè)定為局部變量，而其他變量作為局部變量時(shí)未通過(guò)空間異質(zhì)性檢驗(yàn)，在模型中適合設(shè)為全局變量（表3）。

圖6 區(qū)位與住房租金的擬合關(guān)系

圖7 出行距離與住房租金的擬合關(guān)系

表2 區(qū)位與住房租金的擬合優(yōu)度

表3 GWR模型中全局變量與局部變量的設(shè)定

由于局部變量的引入，模型1與模型2的擬合優(yōu)度相比全局線(xiàn)性回歸（OLS）模型都有了較大提升（表4），但兩個(gè)模型的內(nèi)涵有較大的差別。在模型1中，距就業(yè)中心距離是影響住房租金的最主要因素，且空間異質(zhì)性明顯，各社區(qū)局部回歸系數(shù)的平均值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于通勤距離與非通勤出行距離的回歸系數(shù)（表5）。在這種情況下，距就業(yè)中心距離變量對(duì)住房租金影響的空間異質(zhì)性掩蓋了通勤距離與非通勤出行距離的影響，無(wú)法展開(kāi)進(jìn)一步討論。在模型2中，路網(wǎng)全局鄰近度變量成為全局變量，本身對(duì)住房租金的影響是恒定值，而通勤距離對(duì)住房租金的影響表現(xiàn)出明顯的空間異質(zhì)性，說(shuō)明控制住區(qū)位的異質(zhì)性有利于展開(kāi)進(jìn)一步討論。因此，本文基于模型2構(gòu)建局部回歸模型，并利用模型結(jié)果進(jìn)一步探討出行距離對(duì)住房租金影響的空間分異特征。

表4 GWR模型與OLS模型診斷結(jié)果的對(duì)比

表5 GWR模型回歸結(jié)果

圖8 通勤距離局部回歸系數(shù)的空間分布

4.2 出行距離與住房租金關(guān)系的空間分異特征

出行距離對(duì)住房租金的全局影響是較為明確的，但從局部來(lái)看，兩者之間的關(guān)系在城市中不同位置差異極大，甚至可能截然相反。模型2的結(jié)果顯示，以全局鄰近度表示的城市區(qū)位對(duì)住房租金有著顯著的正向影響，說(shuō)明區(qū)位的確是影響住房租金的關(guān)鍵因素。非通勤出行距離對(duì)住房租金的影響不顯著，考慮到中國(guó)城市居民的非通勤出行距離遠(yuǎn)低于北美與歐洲城市[23-24]，這可能是由于中國(guó)城市居民仍普遍受到較大的非通勤出行制約，居民住房選擇中對(duì)非通勤出行的考慮有限而致。通勤距離作為局部變量對(duì)住房租金產(chǎn)生影響，其局部回歸系數(shù)在67%的社區(qū)滿(mǎn)足p小于0.1的水平下顯著，且不顯著的社區(qū)主要位于局部回歸系數(shù)絕對(duì)值較小的遠(yuǎn)郊，因此通勤距離局部回歸系數(shù)空間分布反映出的總體趨勢(shì)是可信的（圖8）。在空間分布上，雖然在遍布廣州中心城區(qū)的大量社區(qū)中，通勤距離對(duì)住房租金的影響是負(fù)向的，這與傳統(tǒng)競(jìng)租模型的描述一致，但在相當(dāng)一部分連片分布的社區(qū)中，通勤距離對(duì)住房租金的影響表現(xiàn)出顯著的正效應(yīng)，這是與慣常認(rèn)知相反的現(xiàn)象。

通勤距離對(duì)住房租金表現(xiàn)出顯著正向影響的連片區(qū)域值得引起注意。在空間分布上，這些社區(qū)與廣州近30年來(lái)的幾大新開(kāi)發(fā)地帶有著一定的鄰近關(guān)系。例如，圖8中天河商務(wù)區(qū)、科學(xué)城、琶洲會(huì)展中心、白云新城等地是從城市發(fā)展戰(zhàn)略的角度出發(fā)，由政府傾力打造的現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)新城；廣州開(kāi)發(fā)區(qū)是集中城市工業(yè)企業(yè)的國(guó)家級(jí)開(kāi)發(fā)區(qū)；大源村是著名的順應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)等新經(jīng)濟(jì)發(fā)展需求改造的大型移民村落；華南新城一帶則是由地產(chǎn)開(kāi)發(fā)商在短期內(nèi)建設(shè)起來(lái)的連片居住大盤(pán)[25]?？傮w而言，以上地區(qū)都可能接近現(xiàn)代多中心城市的次中心。

4.3 出行距離與住房租金關(guān)系空間分異的形成機(jī)制

出行距離對(duì)住房租金影響的局部回歸系數(shù)存在截然相反的情況，說(shuō)明城市中存在一些居民日常出行模式與周邊有差異的社區(qū)。本文分別關(guān)注在模型2中通勤距離對(duì)住房租金表現(xiàn)出顯著正效應(yīng)與顯著負(fù)效應(yīng)的兩類(lèi)社區(qū)，繪制兩類(lèi)社區(qū)中通勤距離②本文利用全國(guó)第六次人口普查數(shù)據(jù)識(shí)別出中心城區(qū)的就業(yè)中心（位于天河區(qū)冼村社區(qū)，即珠江新城CBD核心區(qū)所在位置），隨后計(jì)算各社區(qū)幾何中心到就業(yè)中心的距離。與住房租金關(guān)系的散點(diǎn)圖與擬合趨勢(shì)線(xiàn)（圖9）。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，當(dāng)分別討論每一類(lèi)社區(qū)時(shí)，通勤距離與住房租金的關(guān)系仍然是負(fù)向的，但是負(fù)顯著社區(qū)中住房租金隨通勤距離下降的斜率明顯大于正顯著社區(qū)，說(shuō)明對(duì)通勤距離的增加更加敏感。兩類(lèi)社區(qū)的差異在散點(diǎn)圖的兩端體現(xiàn)得更為明顯，在通勤距離相對(duì)較低時(shí)（小于5.1 km），正顯著社區(qū)中的住房租金與負(fù)顯著社區(qū)相比較低，且租金差距在通勤距離越低時(shí)越為明顯，說(shuō)明在低通勤距離時(shí)，隨著通勤距離的減少，正顯著社區(qū)的住房租金可能相比周邊社區(qū)降低。在通勤距離相對(duì)較長(zhǎng)時(shí)（大于5.1 km），正顯著社區(qū)中的住房租金與負(fù)顯著社區(qū)相比較高，且差距在通勤距離越長(zhǎng)時(shí)越為明顯，說(shuō)明在高通勤距離時(shí)，隨著通勤距離的增加，正顯著社區(qū)的住房租金可能相比周邊社區(qū)升高。兩類(lèi)社區(qū)在低通勤距離與高通勤距離時(shí)不同的表現(xiàn)造成出行距離與住房租金關(guān)系的空間分異。

正顯著社區(qū)和負(fù)顯著社區(qū)在低通勤距離與高通勤距離時(shí)不同的表現(xiàn)暗示著社區(qū)居民不同的日常出行模式。影響多中心城市居民出行模式的因素眾多，不同社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性的人群傾向于根據(jù)其個(gè)體與家庭生命周期做出不同的住房決策，衍生出特有的出行模式[26-27]。社區(qū)的業(yè)態(tài)特征[28]可能通過(guò)影響社區(qū)居民的就業(yè)選擇，從而改變其出行模式。城市圈核結(jié)構(gòu)的組織規(guī)律[29]也可能使得位于特定建成環(huán)境的居民被迫采用不同的出行模式。對(duì)本文的廣州案例而言，多項(xiàng)logistic回歸的結(jié)果顯示，社區(qū)居民社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性、居民職業(yè)結(jié)構(gòu)、社區(qū)建成環(huán)境3類(lèi)因素能顯著地區(qū)分低通勤正顯著（LP）、高通勤正顯著（HP）、低通勤負(fù)顯著（LN）和高通勤負(fù)顯著（HN）4類(lèi)社區(qū)（表6）。低通勤正顯著社區(qū)在空間上集中于城市新城新區(qū)及其周邊，如天河商務(wù)區(qū)的北側(cè)、大學(xué)城、白云新城、科學(xué)城等，典型特征是全局鄰近度較高但服務(wù)設(shè)施密度相對(duì)較低、戶(hù)口在本社區(qū)的人口比例較低。這可能是由于此類(lèi)社區(qū)得益于政府主導(dǎo)的諸多開(kāi)發(fā)建設(shè)項(xiàng)目，區(qū)位得以改善，但社區(qū)發(fā)展尚不完善，服務(wù)設(shè)施密度較低、流動(dòng)人口較多，還存在較多的城中村等零散土地，通勤距離越短的居民越可能局限于本地的零散就業(yè)，所在社區(qū)的住房租金越可能低于周邊開(kāi)發(fā)更為完善的社區(qū)。高通勤正顯著社區(qū)在空間上集中于郊區(qū)，包括較早期的產(chǎn)業(yè)開(kāi)發(fā)區(qū)以及市場(chǎng)化自發(fā)形成的居住集聚區(qū)，如廣州開(kāi)發(fā)區(qū)、華南新城、大源村等，典型特征是全局鄰近度較低但服務(wù)設(shè)施密度高，房屋出租率高、60歲以上人口的比重較低、從事商業(yè)與服務(wù)業(yè)的人員比例較低。這可能是由于此類(lèi)地區(qū)經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期的發(fā)展建設(shè)，服務(wù)設(shè)施相對(duì)完善，但由于不是政府主導(dǎo)的重點(diǎn)建設(shè)地區(qū)，區(qū)位仍未得到有效改善；在此居住的更可能是青壯年專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員等對(duì)長(zhǎng)距離通勤接受能力強(qiáng)的群體，對(duì)這類(lèi)社區(qū)而言，更長(zhǎng)的通勤距離可能意味著與中心區(qū)等地有著更好的就業(yè)聯(lián)系，因而住房租金可能高于周邊社區(qū)。低通勤負(fù)顯著社區(qū)在空間上位于廣州舊城市中心，特征是全局鄰近度高、平均受教育年限較高、60歲以上人口比重高、住房出租率低，是典型的老城區(qū)社區(qū)。在這類(lèi)社區(qū)中居民傾向于就近就業(yè)，因而通勤距離越短、就業(yè)越方便的社區(qū)住房租金高。高通勤負(fù)顯著社區(qū)在空間上位于遠(yuǎn)郊，最顯著的特征是居民平均受教育年限較低。在這類(lèi)社區(qū)中的居民可能受到較大的住房選擇制約，被迫居住在離工作地較遠(yuǎn)的社區(qū)，因而通勤距離越長(zhǎng)，社區(qū)住房租金越低（圖10）。

表6 多項(xiàng)logistic回歸結(jié)果

圖9 兩類(lèi)社區(qū)平均通勤距離與住房租金關(guān)系的對(duì)比

從住房競(jìng)租模型的視角來(lái)看，以上4類(lèi)社區(qū)可以用多中心城市競(jìng)租模型中的4種情景來(lái)解釋。圖11中以紅色曲線(xiàn)代表以上4類(lèi)社區(qū)的情景，以灰色曲線(xiàn)代表其周邊社區(qū)的情景。情景1中，低通勤負(fù)顯著社區(qū)位于城市中心周邊，居民主要前往城市中心就業(yè)，總體通勤距離較短，住房租金隨著距城市中心距離的增加而降低。情景2中，低通勤正顯著社區(qū)位于距城市中心較近的次中心及其周邊，居民前往次中心就業(yè)能節(jié)省更多的出行成本，但由于發(fā)展尚不完善，次中心帶來(lái)的附加價(jià)值較低，與周邊居民前往城市中心就業(yè)的社區(qū)相比，雖然通勤距離降低，但住房租金也隨之降低。情景3中，高通勤正顯著社區(qū)與城市中心、次中心都不夠鄰近，但一方面交通技術(shù)的進(jìn)步使得單位通勤距離下前往城市中心就業(yè)的成本降低，雖然這些地區(qū)居民的通勤距離較長(zhǎng)，但實(shí)際通勤成本未必高于前往次中心就業(yè)的通勤成本；另一方面，前往城市中心就業(yè)的附加價(jià)值遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于就近就業(yè)的附加價(jià)值，因此與周邊社區(qū)相比，通勤距離越長(zhǎng)，住房租金反而越高。情景4中，高通勤負(fù)顯著社區(qū)位于遠(yuǎn)郊，居民被迫接受長(zhǎng)距離通勤，住房租金隨著通勤距離的增加而降低，如果周邊有遠(yuǎn)郊中心存在則更為明顯?？傮w而言，在現(xiàn)代多中心城市，住房競(jìng)租模型的情景是多樣的，在不同的情景組合下，出行距離與住房租金的關(guān)系將出現(xiàn)差異明顯的空間分異。

圖10 4類(lèi)社區(qū)的空間分布

圖11 現(xiàn)代多中心城市住房競(jìng)租模型的不同情景

5 結(jié)論

本文面向現(xiàn)代多中心城市多元、異質(zhì)的特征，借助住房競(jìng)租模型的視角，以廣州為例探討出行距離對(duì)住房租金影響的空間分異。主要結(jié)論包括：① 在現(xiàn)代城市，區(qū)位與出行距離都能對(duì)住房租金產(chǎn)生影響，但影響并不是線(xiàn)性的，而有著明顯的空間異質(zhì)性。② 基于道路網(wǎng)絡(luò)的鄰近度分析能更有效地控制城市區(qū)位的空間異質(zhì)性，在此前提下，通勤距離對(duì)住房租金的影響表現(xiàn)出明顯的空間異質(zhì)性，甚至出現(xiàn)作用截然相反的社區(qū)；可能由于受到出行制約，非通勤出行距離的局部影響并不顯著。③ 現(xiàn)代多中心城市的住房競(jìng)租模型是在多種情景下發(fā)揮作用的，不同的情景組合導(dǎo)致出行距離與住房租金關(guān)系的空間分異。

多中心建設(shè)是現(xiàn)代大城市空間發(fā)展的重要議題。雖然關(guān)于中國(guó)城市多中心建設(shè)的優(yōu)秀研究不勝枚舉，但對(duì)概念化模型的研究依然意義重大。相比以往對(duì)城市各要素本身的研究，住房競(jìng)租模型從要素相互影響關(guān)系的角度提供了一種系統(tǒng)化理解城市空間結(jié)構(gòu)的思路，而局部模型的引入有助于發(fā)現(xiàn)存在特定出行模式的社區(qū)，并為規(guī)劃方案與政策制定提供參考。出行距離與住房租金的局部關(guān)系與全局關(guān)系存在相反規(guī)律的社區(qū)值得注意，并應(yīng)引起多中心城市建設(shè)決策者的關(guān)注。例如廣州曾同時(shí)提出建設(shè)9個(gè)新城的戰(zhàn)略構(gòu)想，這種讓城市建設(shè)全面開(kāi)花的思路引起了規(guī)劃學(xué)者們的廣泛討論③相關(guān)討論參見(jiàn)http://blog.sina.com.cn/s/blog_7fd5a9800101rohy.html。。從多中心城市競(jìng)租模型的視角來(lái)看，繼續(xù)增加靠近城市中心的新城建設(shè)在優(yōu)化城市空間結(jié)構(gòu)方面或許并不能起到好的效果，而那些發(fā)展尚不完善的次中心和郊區(qū)居住集聚區(qū)更應(yīng)引起注意。

由于數(shù)據(jù)與方法限制，研究存在一些局限性，例如影響住房租金的因素眾多，但本文聚焦競(jìng)租模型，僅考慮區(qū)位與出行距離兩類(lèi)因素的影響，結(jié)果中雖加入社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性等因素的討論，但仍難免忽略一些重要因素對(duì)模型的影響。另外，廣州案例僅僅向我們展示了現(xiàn)代多中心城市住房競(jìng)租模型情景組合的一種可能，要探索一般規(guī)律還需要更多研究。如何進(jìn)一步加強(qiáng)機(jī)制研究，為解決中國(guó)城市問(wèn)題提供空間策略，是繼續(xù)努力的方向。