盛強(qiáng)，周晨/SHENG Qiang, ZHOU Chen

1 研究背景：商業(yè)功能分布的自組織空間邏輯

近年來(lái)北京等大城市的發(fā)展轉(zhuǎn)向減量提質(zhì)階段，拆違疏解工作在取得成效的同時(shí)，也造成了部分地區(qū)社區(qū)生活服務(wù)商業(yè)的缺失，影響了居民日常生活的便利性。如菜市場(chǎng)、早餐點(diǎn)、各類維修等功能多由個(gè)體經(jīng)營(yíng)，其空間分布體現(xiàn)著自組織的邏輯。無(wú)視該邏輯，由政府自上而下設(shè)置的社區(qū)便民服務(wù)功能往往難以持續(xù)盈利。日常生活的“剛需”也使得部分?jǐn)傌溵D(zhuǎn)而以游擊的方式經(jīng)營(yíng)，提升了管控的成本。更重要的是，現(xiàn)有的千人指標(biāo)往往采用“一刀切”的標(biāo)準(zhǔn)，缺乏對(duì)城市中具體的區(qū)位特征、交通狀況、居住密度等因素的考慮。簡(jiǎn)單采用15分鐘生活圈等以距離為基礎(chǔ)的可達(dá)性指標(biāo)進(jìn)行服務(wù)水平評(píng)價(jià)和服務(wù)點(diǎn)的設(shè)置，難以兼顧居民便利性與商家盈利性的需求。

對(duì)社區(qū)生活服務(wù)功能的研究屬于城市經(jīng)濟(jì)地理范疇，早期的中心地理論便多以菜市場(chǎng)等服務(wù)周邊居民的功能作為研究對(duì)象[1]。貝里和加里森等學(xué)者結(jié)合人口密度和業(yè)態(tài)多樣性等數(shù)據(jù)驗(yàn)證了中心的空間等級(jí)分布規(guī)律[2]。近年來(lái)我國(guó)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)放數(shù)據(jù)的普及也推動(dòng)了街區(qū)微觀尺度的量化模型研究：以重力模型為基礎(chǔ)，趙彥云[3]、崔真真[4]等以擬算步行可達(dá)范圍測(cè)度社區(qū)生活圈；蕭敬豪[5]等以設(shè)施可達(dá)距離最大值測(cè)度社區(qū)生活圈，突出了設(shè)施與社區(qū)臨近性和對(duì)活動(dòng)范圍的制約。張希煜、茅明睿等基于機(jī)器算法進(jìn)行最短路徑選擇，考慮路口、紅綠燈等阻抗，分析了15分鐘生活圈內(nèi)22種業(yè)態(tài)數(shù)量與房?jī)r(jià)的相關(guān)性[6]。而分析結(jié)果顯示早餐、菜市場(chǎng)、洗染等9種基礎(chǔ)保障性社區(qū)業(yè)態(tài)與居住密度的皮爾遜相關(guān)系數(shù)僅0.18～0.3，說(shuō)明以距離為基礎(chǔ)的算法對(duì)分析社區(qū)生活服務(wù)功能存在瓶頸。

這些經(jīng)典模型及分析方法構(gòu)成了當(dāng)代規(guī)劃實(shí)踐領(lǐng)域千人指標(biāo)工作方法的理論和實(shí)證基礎(chǔ)，對(duì)我國(guó)乃至亞洲其他國(guó)家地區(qū)的規(guī)劃政策制定均有明顯的影響[7]。類似地，各地政府指定的規(guī)劃指標(biāo)同樣相當(dāng)比例面臨經(jīng)營(yíng)問(wèn)題[8]。究其原因，如兩步移動(dòng)搜索法等以距離為基礎(chǔ)的空間可達(dá)性評(píng)價(jià)方法在分析非盈利性的醫(yī)療和公園綠地覆蓋公平性時(shí)比較適用[9-10]，但難以在街道精度上對(duì)多有盈利性要求的社區(qū)生活服務(wù)功能進(jìn)行評(píng)價(jià)。

空間句法作為一種基于空間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)研究使用者行為的理論源起于1980年代[11]，它為在街道精度上量化分析商業(yè)功能的沿街分布的空間規(guī)律提供了有效的理論和方法。空間句法 “自然運(yùn)動(dòng)理論”認(rèn)為，街道網(wǎng)絡(luò)中的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)決定了城市中不以具體功能為目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)（即自然運(yùn)動(dòng)）分布狀態(tài)，構(gòu)成了商業(yè)等活躍功能產(chǎn)生和分布的理論基礎(chǔ)[12]。國(guó)內(nèi)外眾多的實(shí)證研究表明空間句法參數(shù)與各類交通流量有明顯的相關(guān)，為量化分析支撐各業(yè)態(tài)商業(yè)功能提供了度量可達(dá)性的條件[13-14]。

具體在對(duì)商業(yè)的研究中，筆者對(duì)北京中心城區(qū)2005-2015年11年跨度的研究成果發(fā)現(xiàn)商業(yè)數(shù)量不減反增，且68%以上的增量來(lái)自街區(qū)內(nèi)部的胡同，而對(duì)雍和宮、東四和西四3個(gè)街區(qū)的統(tǒng)計(jì)顯示領(lǐng)漲的業(yè)態(tài)為社區(qū)生活服務(wù)商業(yè)[15]。在此基礎(chǔ)上，近期的研究采用了綜合距離衰減與角度衰減的數(shù)據(jù)均勻化方法，對(duì)各條街道上商業(yè)數(shù)量分布的高精度分析發(fā)現(xiàn)步行和機(jī)動(dòng)車尺度空間句法參數(shù)的綜合影響（R2值 0.5 ～ 0.6）[16]。

上述研究雖驗(yàn)證了不同尺度空間句法參數(shù)在街道精度上對(duì)商業(yè)分布的分析效果，但并未針對(duì)具體的社區(qū)生活服務(wù)類業(yè)態(tài)進(jìn)行分析。事實(shí)上，由于各業(yè)態(tài)之間的空間競(jìng)爭(zhēng)，且社區(qū)生活服務(wù)業(yè)態(tài)類型的界定本身缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，現(xiàn)有的研究尚未在該類功能在街道精度的分析上有突破性的進(jìn)展。此外，本地居民在胡同中的社會(huì)聚集交往行為也是構(gòu)成本地社區(qū)活力的要素。筆者團(tuán)隊(duì)近期對(duì)北京胡同和多層住宅區(qū)內(nèi)居民社會(huì)聚集的量化研究發(fā)現(xiàn)，后者體現(xiàn)出的拓?fù)湟?guī)律要優(yōu)于前者，而胡同中的小商業(yè)也往往成為居民聚集的催化劑[17]。

因此，城市級(jí)商業(yè)-社區(qū)級(jí)商業(yè)-社會(huì)聚集這三類現(xiàn)象呈現(xiàn)出一個(gè)梯度關(guān)系，體現(xiàn)了對(duì)街道空間不同強(qiáng)度的使用。這個(gè)梯度關(guān)系在總體上是否與空間句法捕捉的拓?fù)淇臻g結(jié)構(gòu)相對(duì)應(yīng)，具體到特定的社區(qū)生活服務(wù)業(yè)態(tài)，距離規(guī)律和拓?fù)湟?guī)律如何綜合作用影響該類商業(yè)的分布，是本文的核心研究問(wèn)題。

2 數(shù)據(jù)與研究方法

2.1 研究數(shù)據(jù)類型與來(lái)源

白塔寺街區(qū)位于西四商圈以東，其復(fù)雜的胡同肌理具有一定的典型性，而近10年來(lái)該區(qū)域穩(wěn)定的空間結(jié)構(gòu)也為發(fā)現(xiàn)商業(yè)分布的自組織邏輯提供了條件。本文采用的主要數(shù)據(jù)包括商業(yè)分布和社會(huì)聚集數(shù)據(jù)，輔助數(shù)據(jù)包括北京中心城區(qū)精確到各街區(qū)塊的人口數(shù)據(jù)。

2005年商業(yè)分布來(lái)源于筆者的實(shí)地調(diào)研。2015年的商業(yè)分布則綜合了街景地圖和實(shí)地調(diào)研的各類商業(yè)功能分布數(shù)據(jù)（圖1）。需要說(shuō)明的是，2005年的數(shù)據(jù)僅記錄了各條街道段上的分布數(shù)量，而并未區(qū)分具體的業(yè)態(tài)。2015年的數(shù)據(jù)則細(xì)分了30多種業(yè)態(tài)，與2005年數(shù)據(jù)的對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)近年來(lái)新增業(yè)態(tài)的主要類型，其中餐飲數(shù)量最多且增幅最大，服務(wù)于社區(qū)的小賣部、五金店等也有較大的增幅。

本文的第三部分將分析2005～2015年各街道未細(xì)分業(yè)態(tài)的商鋪總數(shù)變化體現(xiàn)出的量化空間規(guī)律。第四部分將針對(duì)細(xì)分的社區(qū)生活服務(wù)業(yè)態(tài)分析影響其空間分布的距離與拓?fù)湟?guī)律。

社會(huì)聚集數(shù)據(jù)來(lái)源于筆者團(tuán)隊(duì)2016年8月對(duì)白塔寺地區(qū)的實(shí)地調(diào)研，選擇平日和周末各一天，每天4個(gè)時(shí)間段，以拍照的方式記錄了當(dāng)?shù)鼐用裨诮值揽臻g中的聚集情況（圖2）。從數(shù)據(jù)中可以直觀發(fā)現(xiàn)，居民的社會(huì)聚集中至少有32%～37%包含街面上工作的店主或清潔工。因此，社區(qū)生活服務(wù)功能的分布與社會(huì)聚集現(xiàn)象之間本身即有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)。本文將在第五部分展開(kāi)對(duì)影響社會(huì)聚集的功能、人口和空間可達(dá)性因素進(jìn)行量化分析。

2.2 空間句法模型及其他空間形態(tài)分析參數(shù)

如前所述，本研究將綜合使用空間句法的拓?fù)湫螒B(tài)參數(shù)和傳統(tǒng)重力模型中距離衰減參數(shù)來(lái)分析各業(yè)態(tài)商業(yè)落位的空間規(guī)律，并使用統(tǒng)計(jì)軟件SPSS對(duì)各類數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)和回歸分析。

空間句法模型包括線段模型與視域模型的分析參數(shù)。線段模型基于2005年和2015年的道路中心線建立，用于商業(yè)和社會(huì)聚集分布規(guī)律分析，建模范圍包括北京六環(huán)內(nèi)的全部街道及周邊通州、順義、昌平等城鎮(zhèn)（圖3左側(cè)）。視域模型基于建筑輪廓線建立，用于分析影響社會(huì)聚集的界面空間形態(tài)特征，其建模范圍包括白塔寺周邊的胡同街區(qū)（圖3右側(cè)）。

在空間拓?fù)湫螒B(tài)指標(biāo)的選擇上，線段地圖分析主要選取了不同尺度半徑的整合度和選擇度兩類參數(shù)，詳細(xì)介紹可參見(jiàn)希列爾和楊滔的相關(guān)論文[18]，篇幅所限不再贅述。視域模型分析選取了視域整合度、視域面積、緊湊度和探索度4類參數(shù)。其他以距離為基礎(chǔ)的幾何形態(tài)參數(shù)包括各街道段到臨近地鐵站點(diǎn)的距離，以及各街道段的寬度。

2.3 商業(yè)分布及社會(huì)聚集分析的采樣點(diǎn)選擇

與交通流量不同，商業(yè)分布和社會(huì)聚集均屬于靜態(tài)數(shù)據(jù)，需要選取采樣點(diǎn)，進(jìn)行一定范圍的均勻化處理方能與各空間分析參數(shù)進(jìn)行相關(guān)和回歸分析。筆者分別針對(duì)商業(yè)和社會(huì)聚集數(shù)據(jù)采用了筆者近期發(fā)表的均勻化處理方法[19]，在白塔寺地區(qū)一共設(shè)置了相對(duì)均勻的36個(gè)采樣點(diǎn)，其中大路上有6個(gè)，北部現(xiàn)代住宅區(qū)中1個(gè)，這些采樣點(diǎn)用于分析2005年和2015年的商業(yè)數(shù)量分布。為了排除周邊居住類型不同和大路自身的阻隔效應(yīng)影響，在對(duì)社會(huì)聚集數(shù)據(jù)的分析中本研究?jī)H采用了白塔寺街區(qū)內(nèi)的29個(gè)采樣點(diǎn)（圖4中藍(lán)色點(diǎn)）。如中廊下胡同等部分空間雖有明顯的社會(huì)聚集現(xiàn)象，但由于該胡同為近年改造出現(xiàn)的盡端路，道路空間實(shí)質(zhì)上被作為院落空間使用，故不作為量化分析的樣本街道。

1 2005-2015白塔寺周邊商鋪數(shù)量與類型分布

2 2016年夏季白塔寺地區(qū)社會(huì)聚集調(diào)研數(shù)據(jù)

3 2005-2015年白塔寺地區(qū)商業(yè)數(shù)量分布規(guī)律分析

2005年調(diào)研各街道的商鋪數(shù)量被錄入空間句法線段模型，以36個(gè)采樣點(diǎn)為起點(diǎn)進(jìn)行均勻化處理后，取log值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，與人口密度、拓?fù)湫螒B(tài)參數(shù)、幾何形態(tài)參數(shù)3類變量進(jìn)行相關(guān)分析。其中人口密度類參數(shù)包括每條街道段周邊250m～2km 7個(gè)統(tǒng)計(jì)半徑梯度的7組變量。拓?fù)湫螒B(tài)類參數(shù)包括1～10km 8個(gè)計(jì)算半徑的4類空間句法參數(shù)（整合度、選擇度對(duì)數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)化整合度和標(biāo)準(zhǔn)化選擇度）共計(jì)32組變量。幾何形態(tài)參數(shù)包括到地鐵站點(diǎn)的距離以及各街道寬度兩個(gè)變量。

3 北京市線段模型（左）與白塔寺地區(qū)視域模型（右）

4 采樣點(diǎn)分布及盡端路社會(huì)聚集狀況

將2005年和2015年，每個(gè)年代的數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS進(jìn)行相關(guān)系數(shù)分析可發(fā)現(xiàn)3類41組變量對(duì)商業(yè)分布的影響強(qiáng)弱及變量之間的關(guān)系。

圖5展示了相關(guān)分析結(jié)果，三類變量中最相關(guān)的為拓?fù)湫螒B(tài)（峰值范圍0.76～0.80）且其分析結(jié)果大都能通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，其次為人口密度（峰值范圍0.60～0.66），幾何形態(tài)的相關(guān)系數(shù)較低。幾何形態(tài)類變量中街道寬度的影響較高 （0.39～0.59），地鐵站距離的影響很低（0.11～0.32）。從變化的趨勢(shì)來(lái)看，拓?fù)湫螒B(tài)類變量與商鋪數(shù)量分布的相關(guān)性呈上升趨勢(shì)，而其他各類變量則呈下降趨勢(shì)。這個(gè)結(jié)果說(shuō)明空間句法的拓?fù)湫螒B(tài)參數(shù)能更有效地分析各街道段上的商鋪數(shù)量分布。

在此基礎(chǔ)上，筆者參考近期對(duì)北京其他案例區(qū)域的研究控制選擇自變量[16]，以多元回歸分析了各類變量的組合對(duì)2005年和2015年商鋪數(shù)量的影響。2005年分析結(jié)果顯示，僅城市尺度可達(dá)性的10km標(biāo)準(zhǔn)化整合度影響明顯，地鐵站距離參數(shù)影響非常弱，街道寬度和人口密度由于與各空間句法參數(shù)有明顯的相關(guān)性而被排除。強(qiáng)行引入2km選擇度參數(shù)時(shí)調(diào)整R2值為0.511，10km標(biāo)準(zhǔn)化整合度的影響權(quán)重較高（標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)β值=0.57），2km選擇度的為標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)β值0.191。大尺度可達(dá)性的影響近3倍于小尺度可達(dá)性。

5 2005和2015的3類變量與商鋪數(shù)量的皮爾遜相關(guān)系數(shù)

對(duì)2015年數(shù)據(jù)分析的結(jié)果顯示其調(diào)整R2值為0.644，較2005年規(guī)律更加明顯。10km半徑標(biāo)準(zhǔn)化整合度的標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)β值為0.369，而2km選擇度的標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)β值為0.489，二者關(guān)系反轉(zhuǎn)了，小尺度的可達(dá)性變得更加重要。對(duì)比2005年與2015年的路網(wǎng)，白塔寺本地的胡同肌理基本保持不變，而周邊道路系統(tǒng)的發(fā)展變化改變了本地大尺度可達(dá)性。圖6中可以明顯看出，白塔寺地區(qū)兩條主要道路的大尺度可達(dá)性（城市層級(jí)網(wǎng)絡(luò)）在過(guò)去10年的可達(dá)性降幅均在9%以上。而該地區(qū)內(nèi)部主要胡同的小尺度可達(dá)性（局域?qū)蛹?jí)網(wǎng)絡(luò)）則有一定差異，與阜成門(mén)內(nèi)大街相交的宮門(mén)口東岔和西岔降低，而安平巷則有所增長(zhǎng)。

基于街景地圖可以精確判定街道段上每家商業(yè)的業(yè)態(tài)類型，據(jù)此本文進(jìn)一步嘗試將2015年的商業(yè)劃分為社區(qū)級(jí)商業(yè)和城市級(jí)商業(yè)：社區(qū)級(jí)商業(yè)的業(yè)態(tài)包括日雜、家電維修、水站等17種；城市級(jí)商業(yè)的業(yè)態(tài)包括彩票、健身、手機(jī)快遞等19種。采用相同的分析技術(shù)路線，本部分研究發(fā)現(xiàn)以10km標(biāo)準(zhǔn)化整合度與2km選擇度為自變量的多元回歸分析對(duì)城市級(jí)商業(yè)的調(diào)整R2值為0.555，對(duì)社區(qū)級(jí)商業(yè)的調(diào)整R方值為0.542。分析城市商業(yè)時(shí)大尺度可達(dá)性參數(shù)權(quán)重較高（標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)β=2.66），小尺度可達(dá)性較低且不顯著（標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)β=1.573，Sig=0.125）。分析社區(qū)級(jí)商業(yè)時(shí)則相反，大尺度可達(dá)性參數(shù)權(quán)重低且不顯著（標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)β=0.245，Sig=0.228），小尺度可達(dá)性高（標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)β=0.52）。這個(gè)結(jié)果表明近年來(lái)白塔寺地區(qū)商業(yè)分布邏輯趨向更受宜步行的小尺度可達(dá)性影響，而反映大尺度可達(dá)性的影響漸弱。這個(gè)結(jié)果表明空間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的尺度層級(jí)與城市和社區(qū)級(jí)商業(yè)數(shù)量之間存在量化的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

4 各細(xì)分業(yè)態(tài)社區(qū)生活服務(wù)商業(yè)分布的復(fù)合空間規(guī)律分析

4.1 距離規(guī)律

圖7左側(cè)展示了各業(yè)態(tài)類型千人需求指數(shù)。參考兩步移動(dòng)搜索法，前文針對(duì)社區(qū)級(jí)商業(yè)的分析發(fā)現(xiàn)與其最相關(guān)的人口密度數(shù)據(jù)為各街道1km半徑人口總量。而從各個(gè)業(yè)態(tài)類型分布的平均間距不難發(fā)現(xiàn)其均小于500m（圖7右側(cè)），因此，筆者計(jì)算了每條街道周邊500m內(nèi)該類業(yè)態(tài)總數(shù)量與每1km范圍人口數(shù)的商數(shù)，用以表示該業(yè)態(tài)的“千人需求指數(shù)”，圖中棕紅色的部分是該類型商鋪分布較豐富的區(qū)域，藍(lán)色區(qū)域?yàn)闃I(yè)態(tài)缺失或服務(wù)難及的部分。棕紅色的區(qū)域越多，說(shuō)明該類型的業(yè)態(tài)在分析區(qū)域內(nèi)較為均勻。其中“餐飲類型”“小賣類型”等7種類型具有明顯較高的覆蓋率，便利性高；如家政、打印圖文等業(yè)態(tài)則需求量低。在各個(gè)業(yè)態(tài)的需求指數(shù)圖中，藍(lán)色的區(qū)域覆蓋率普遍較低。不難發(fā)現(xiàn)，白塔寺西北角的新建小區(qū)普遍缺乏社區(qū)級(jí)商業(yè)（除餐飲業(yè)）。

本部分研究?jī)H體現(xiàn)了本地居民對(duì)社區(qū)商業(yè)的便利性需求，而除此之外，商業(yè)能否存續(xù)還需要考慮各街道是否有足夠的步行流量支持，因此有必要分析各業(yè)態(tài)分布的拓?fù)湟?guī)律。

6 2005-2015白塔寺地區(qū)城市和局域?qū)蛹?jí)網(wǎng)絡(luò)可達(dá)性變化

7 各細(xì)分業(yè)態(tài)類型千人需求指數(shù)與平均間距統(tǒng)計(jì)

8 各細(xì)分業(yè)態(tài)大小尺度空間拓?fù)淇蛇_(dá)性箱型統(tǒng)計(jì)圖

9 各細(xì)分業(yè)態(tài)城市-步行尺度可達(dá)性對(duì)比（左）與千人需求指數(shù)-可達(dá)性對(duì)比（右）

4.2 拓?fù)湟?guī)律

根據(jù)前文商業(yè)總量回歸分析的成果，本部分研究沿用相同的空間句法參數(shù)評(píng)價(jià)各細(xì)分業(yè)態(tài)所在街道段對(duì)大小兩個(gè)尺度的可達(dá)性。每個(gè)業(yè)態(tài)箱型圖上下兩個(gè)四分點(diǎn)之間的數(shù)值區(qū)域代表著該業(yè)態(tài)在機(jī)動(dòng)車或步行尺度運(yùn)動(dòng)的可達(dá)性特征。

圖8展示的17種社區(qū)等級(jí)業(yè)態(tài)中，除“蔬果菜市”一類在統(tǒng)計(jì)中較為離散，其余16種的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)都比較連續(xù)。這是由于位于大茶葉胡同的富國(guó)里菜市場(chǎng)和位于白塔寺西側(cè)的宮門(mén)口菜市場(chǎng)均有一定規(guī)模，服務(wù)較大范圍的居民，因此需作為異常數(shù)據(jù)剔除。直觀觀察剩余的16種業(yè)態(tài)在大小兩種可達(dá)性街道的分布情況，休閑棋牌、修車配鑰匙、收廢品、水站的大尺度和小尺度可達(dá)性均比較低，屬于占據(jù)背街小巷的典型功能。醫(yī)療診所、打印圖文的兩種可達(dá)性均比較高，往往占據(jù)主要的胡同。

4.3 復(fù)合規(guī)律

綜合城市尺度可達(dá)性、步行尺度可達(dá)性和千人需求指數(shù)等3種參數(shù)，可以更深入地發(fā)掘各細(xì)分業(yè)態(tài)主要依靠的空間屬性并以此為基礎(chǔ)描述各業(yè)態(tài)間的相互關(guān)系。圖9左側(cè)的散點(diǎn)圖綜合了城市與步行尺度可達(dá)性，其分布基本呈線性，說(shuō)明這兩個(gè)尺度可達(dá)性參數(shù)對(duì)這些業(yè)態(tài)的影響均等。此外，根據(jù)兩組坐標(biāo)軸數(shù)值的大小，可以將分析區(qū)域分為4類，右上角為城市與步行尺度可達(dá)性都很高的區(qū)域（圖中標(biāo)注①）。此區(qū)內(nèi)均被文化體驗(yàn)、自行車電動(dòng)車專賣、藝術(shù)紀(jì)念品等城市級(jí)商業(yè)占據(jù)，醫(yī)療診所則位于城市與社區(qū)級(jí)業(yè)態(tài)的交界模糊區(qū)。圖中標(biāo)注②區(qū)域內(nèi)的業(yè)態(tài)（如水站、休閑棋牌和家政）對(duì)城市和步行可達(dá)性的要求均為最低。體現(xiàn)為③和④區(qū)域內(nèi)的業(yè)態(tài)要求相對(duì)均衡。簡(jiǎn)言之，城市-步行尺度分析可用于描述特定業(yè)態(tài)的城市-社區(qū)等級(jí)差異。

圖9右側(cè)綜合了千人需求指數(shù)與步行可達(dá)性，點(diǎn)位分布主要集中于需求指數(shù)低且步行可達(dá)性高的分區(qū)，即該區(qū)域中業(yè)態(tài)專注于空間的盈利潛力，而非便利性。只有小賣與餐飲類型（左圖③區(qū)域內(nèi)的代表業(yè)態(tài)）處于右上區(qū)域，對(duì)于步行可達(dá)性體現(xiàn)出的拓?fù)湟?guī)律和所受距離規(guī)律的影響都比較高。相比之下，家政、水站、休閑棋牌和廢品收購(gòu)（左圖②區(qū)域內(nèi)的代表業(yè)態(tài)）受這兩方面規(guī)律的影響都比較低。③和④號(hào)區(qū)域在此分析中體現(xiàn)出差異，前者千人需求指數(shù)較高，分布密集，對(duì)于較高的步行流量和人口密度分布都有較強(qiáng)的依賴；而后者則與②區(qū)業(yè)態(tài)類似，千人需求指數(shù)較低，分布稀疏，且不依賴于高可達(dá)性帶來(lái)的高流量。對(duì)比千人需求指數(shù)-步行可達(dá)性的分析結(jié)果（圖9右側(cè)），②區(qū)與④區(qū)的功能平均間距都較高，千人需求指數(shù)較低，因而該業(yè)態(tài)更呈現(xiàn)“目的性”的特征，并非依托于“流”的邏輯。簡(jiǎn)言之，千人需求指數(shù)-可達(dá)性分析可用于描述特定業(yè)態(tài)對(duì)便利性和盈利性的差異。

綜合對(duì)各業(yè)態(tài)拓?fù)湟?guī)律和距離規(guī)律的分析類似與對(duì)物種DNA的解碼，有助于了解各業(yè)態(tài)對(duì)不同類型空間規(guī)律依賴的差異，超越以簡(jiǎn)單千人指標(biāo)和服務(wù)半徑為基礎(chǔ)的工作方法，為精細(xì)化分析落位各業(yè)態(tài)，綜合便利性與盈利性提供了有效途徑。

5 居民社會(huì)聚集的空間影響因素分析

本部分研究以社會(huì)聚集數(shù)據(jù)為因變量，應(yīng)用SPSS軟件逐步篩選自變量的方法進(jìn)行多元回歸分析和相關(guān)系數(shù)分析（圖10）。選取商業(yè)功能、人口密度、拓?fù)湫螒B(tài)和幾何形態(tài)共四大類共計(jì)54組自變量計(jì)算后，有效的自變量組合為200m內(nèi)社區(qū)商業(yè)數(shù)量（標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)β=0.423，Sig=0.011）和500m內(nèi)人口（標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)β=0.419，Sig=0.011），調(diào)整R2值為0.478。這個(gè)結(jié)果說(shuō)明社會(huì)在該區(qū)域影響社會(huì)聚集強(qiáng)度最主要的因素為社區(qū)功能和人口而非空間形態(tài)等因素，與常識(shí)相符。

當(dāng)然，考慮到功能本身和人口密度均與空間形態(tài)相關(guān)，強(qiáng)行排除這兩類自變量可進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)空間形態(tài)因素的影響。選取拓?fù)湫螒B(tài)和其他兩大類39組自變量計(jì)算后，有效的自變量組合為街道的寬度（標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)β=0.426，Sig=0.011）和視域整合度Rn（限定視線范圍200m，標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)β=0.388，Sig=0.019），調(diào)整R2值降為0.389。這個(gè)結(jié)果說(shuō)明，如簡(jiǎn)單的街道寬度這個(gè)局部的空間形態(tài)要素對(duì)社會(huì)聚集有直接的影響，而人在街道中移動(dòng)過(guò)程中視域范圍的變化對(duì)社會(huì)聚集也有一定的影響。最后，排除非局部空間形態(tài)要素（如視域整合度）分析，只有街道寬度成為有效的影響因素（調(diào)整R2值0.270，標(biāo)準(zhǔn)系數(shù) β=0.544，Sig=0.002）。

值得思考的是，街道寬度本身線段模型分析參數(shù)，特別是1km半徑選擇度指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)達(dá)0.589。換言之，上百年歷史演化的胡同區(qū)其街道寬度本身即反映了小范圍步行可達(dá)性的規(guī)律。只不過(guò)當(dāng)分析的現(xiàn)象為社會(huì)聚集而非城市或街區(qū)商業(yè)時(shí)，局部空間形態(tài)要素的影響略強(qiáng)。

10 對(duì)社會(huì)聚集數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)與三次多元回歸分析（1-10圖片來(lái)源：作者自繪）

6 結(jié)論：空間結(jié)構(gòu)與功能間的同構(gòu)現(xiàn)象

本文針對(duì)白塔寺地區(qū)各街道商業(yè)數(shù)量、社區(qū)生活服務(wù)業(yè)態(tài)和社會(huì)聚集現(xiàn)象展開(kāi)了量化的空間分析，其結(jié)果可總結(jié)為以下幾點(diǎn)：

（1）2005-2015年商業(yè)數(shù)量及其變化顯示空間句法拓?fù)湫螒B(tài)參數(shù)的解釋效果明顯好于人口密度、地鐵站距離和街道寬度等傳統(tǒng)以距離為基礎(chǔ)的變量。

（2）2015年城市和社區(qū)級(jí)商業(yè)分布體現(xiàn)前者對(duì)大尺度拓?fù)淇蛇_(dá)性依賴較強(qiáng)，后者對(duì)小尺度拓?fù)淇蛇_(dá)性依賴較強(qiáng)，驗(yàn)證了其空間結(jié)構(gòu)中的尺度屬性與功能類型的匹配關(guān)系。

（3）對(duì)白塔寺地區(qū)細(xì)分業(yè)態(tài)社區(qū)生活服務(wù)功能的平均間距和城市-步行可達(dá)性分析僅能更客觀地把握商業(yè)等級(jí)、差異性的整合居民便利性與商家盈利性需求。

（4）社會(huì)聚集受社區(qū)級(jí)商業(yè)分布影響最大，其次是街道寬度等局部空間因素，而以上各項(xiàng)均與小尺度的拓?fù)湫螒B(tài)參數(shù)相關(guān)。

綜合上述發(fā)現(xiàn)，街道網(wǎng)絡(luò)中的拓?fù)淇臻g結(jié)構(gòu)對(duì)城市中的商業(yè)功能有明顯的影響。它們的變化較慢，容易在較長(zhǎng)的時(shí)間里自組織調(diào)整保持空間結(jié)構(gòu)同構(gòu)：大尺度連接好的空間優(yōu)先被高盈利的城市級(jí)商業(yè)占據(jù)，而當(dāng)空間聯(lián)系變差時(shí)（白塔寺即屬此例），社區(qū)級(jí)商業(yè)則逐步置換城市級(jí)商業(yè)，體現(xiàn)出小尺度空間連接的作用被強(qiáng)化。與之相比，社會(huì)聚集則屬于臨時(shí)偶發(fā)的現(xiàn)象，它更容易受到社區(qū)商業(yè)分布和街道寬度等穩(wěn)定現(xiàn)象的影響，而空間結(jié)構(gòu)則發(fā)生潛在且間接的作用。因此，從提升街道空間活力的角度出發(fā)，基于拓?fù)淇臻g結(jié)構(gòu)進(jìn)行商業(yè)功能優(yōu)化和街道設(shè)施設(shè)計(jì)更有助于開(kāi)發(fā)理性量化的設(shè)計(jì)工具，對(duì)各街道適合支持什么類型，多少家的商店，乃至容易聚集多少居民進(jìn)行量化的預(yù)測(cè)，滿足店主與居民便利性與盈利性的多元需求。