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        基于住房價格分異的公園綠地空間分布特征?

        2020-12-09 12:04:02邵大偉吳殿鳴
        中國城市林業(yè) 2020年5期
        關(guān)鍵詞:區(qū)域水平

        邵大偉 吳殿鳴

        蘇州科技大學(xué)建筑與城市規(guī)劃學(xué)院 江蘇蘇州 215011

        城市人居環(huán)境改善和優(yōu)美環(huán)境供給成為當(dāng)前我國的重要發(fā)展任務(wù)。 公園綠地是城市人居環(huán)境改善和公共服務(wù)的主要空間載體[1-2]。 公園綠地布局和服務(wù)能力建設(shè)的核心是要滿足人的需要,因此需要對目標(biāo)人群進(jìn)行客觀、 深入的研判, 然而, 城市人口較為復(fù)雜, 加之其空間流動性和屬性的動態(tài)性, 研究中存在一定困難。 社會轉(zhuǎn)型發(fā)展階段, 是否能夠有效揭示不同社會屬性特征居民的公園綠地享有水平和特征, 成為制約公園綠地建設(shè)成效和社會公平正義的重要因素。 住房價格的空間分異是對居民社會經(jīng)濟(jì)屬性差異的重要反映, 主要是指不同空間位置的住房價格存在系統(tǒng)性差異, 即住房價格的影響因素在不同地理位置對住房價格的影響程度和方向存在顯著差異性[3]。 城市住房的類型和檔次, 與居住群體的經(jīng)濟(jì)社會屬性存在緊密關(guān)聯(lián)[4-5], 城市房價的空間分異, 越來越能夠真實反映出居住空間乃至社會空間分異的格局[6]。 同時, 城市內(nèi)部住宅價格的空間分異現(xiàn)象直接映射出城市公共服務(wù)設(shè)施配置的布局狀態(tài)和空間失衡[7-8]。

        在住房價格的影響因素研究中, 綠地環(huán)境設(shè)施對其具有顯著影響[9-12], 但基于住房價格的分層或空間分異, 探討公園綠地的分布狀態(tài)或服務(wù)能力的研究尚不多見, 相關(guān)研究可從住房價格空間分異的基礎(chǔ)上揭示公園綠地的享有水平和服務(wù)能力, 進(jìn)而還可折射出不同收入水平等社會經(jīng)濟(jì)屬性差異條件下對公園綠地資源的占有情況, 研判公園綠地的服務(wù)公平性和效率, 以此為切入點對公園綠地建設(shè)提出優(yōu)化調(diào)控建議, 以期促進(jìn)公園綠地的公平正義和服務(wù)效能, 提升城市的內(nèi)涵建設(shè)和科學(xué)發(fā)展水平。

        1 研究數(shù)據(jù)與方法

        蘇州位于國際6 大世界級城市群之一的長江三角洲城市群。 “十三五” 是其努力建設(shè)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)、 百姓富、 環(huán)境美、 社會文明程度高的新江蘇的關(guān)鍵時期。 作為我國社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化質(zhì)量水平位居前列的城市, 蘇州城市基礎(chǔ)設(shè)施的供給和環(huán)境公平正義研究具有典型性和代表性, 相關(guān)研究結(jié)論也具有一定的借鑒參考價值。 本研究選取公園綠地、 住房建設(shè)較為集中的蘇州中心城區(qū)作為研究范圍 (共約437 km2), 涉及姑蘇、 工業(yè)園、 高新、 相城、吳中5 區(qū), 24 個(鎮(zhèn)) 街道。

        1.1 數(shù)據(jù)來源

        1) 住房價格數(shù)據(jù)。 本研究房價數(shù)據(jù)是居住小區(qū)房屋出售的平均價格, 主要來源于蘇州房產(chǎn)交易信息中心和“搜房網(wǎng)” “房天下” “365 淘房網(wǎng)” 等房地產(chǎn)交易網(wǎng)站, 這也是當(dāng)前國內(nèi)外房價相關(guān)研究的主要數(shù)據(jù)形式和來源[9-11], 共采集了2017 年蘇州中心城區(qū)內(nèi)383 個居住小區(qū)房價數(shù)據(jù)。 二手房價格具有對周邊環(huán)境反映敏感、 覆蓋范圍廣、 住宅類型多等優(yōu)勢, 也是當(dāng)前對于房價相關(guān)研究的通用的、 可靠的數(shù)據(jù)來源, 研究過程中還對部分居住小區(qū)的房價進(jìn)行了實地調(diào)查, 并與部分房產(chǎn)中介進(jìn)行核對[14-16]。

        2) 公園綠地數(shù)據(jù)。 公園綠地數(shù)據(jù)來自于國土部門2016 年蘇州市的土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)①綠地率≥65% (不含水體) 的按公園占地面積計入公園綠地面積: 綠地率<65% 的按公園內(nèi)的綠地實際面積計入公園綠地面。, 即為《城市用地分類與規(guī)劃建設(shè)用地標(biāo)準(zhǔn)》 (GB50137-2011) 中的G1 公園綠地, 向公眾開放, 以游憩為主要功能, 兼具生態(tài)、 美化、 防災(zāi)等作用。

        1.2 研究方法

        本文空間分異及其關(guān)系的探測主要利用空間自相關(guān)分析方法, 借助全局自相關(guān)系數(shù)Global Moran'sI和局部自相關(guān)系數(shù)基于街道單元對蘇州中心城區(qū)公園綠地與不同住房價格水平進(jìn)行空間相關(guān)性分析。 全局空間自相關(guān)著重刻畫空間上的聚集狀態(tài)和相關(guān)程度, 而局部空間自相關(guān)則可判斷出空間上的熱點區(qū)域, 是探測空間特征和規(guī)律的有效指標(biāo)[18-19]。 根據(jù)Ii值的大小將區(qū)域單元分為High-High、 Low-Low、High-Low、 Low-High 共計4 種類型, 前2 種類型分別代表高值與低值的局部空間聚集值, 后2 種代表局部空間分異[20-21]。

        2 蘇州中心城區(qū)住房價格與公園綠地分布

        2.1 住房價格空間分布特征

        本次研究共選擇了383 個居住小區(qū), 分布于蘇州中心城區(qū)的24 個街道(其中2 個街道居住小區(qū)為0), 房價最高值達(dá)48 200 元/m2, 最低值為11 228 元/m2, 平均價格為22 289 元/m2, 標(biāo)準(zhǔn)差為6 588, 房價內(nèi)部差異較大, 具備較好分層分布的前提條件, 反映出不同屬性人群聚居的分化和公共資源占有的不平衡性是客觀存在的。 蘇州中心城區(qū)住房價格在東西方向基本呈現(xiàn)“東高西低” 的走勢, 東部的新加坡工業(yè)園區(qū), 尤其是環(huán)金雞湖周邊, 住房價格普遍較高, 中西部古城區(qū)和高新區(qū)房價相對偏低: 在南北方向上, 中部工業(yè)園區(qū)、 古城區(qū)、 高新區(qū)房價顯著較高, 南北兩側(cè)的吳中區(qū)、 相城區(qū)則房價較低。

        2.2 公園綠地空間分布特征

        公園綠地所采用數(shù)據(jù)為國土部門2016 年的城市土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù), 蘇州中心城區(qū)公園綠地總面積為44.45 km2。 公園綠地在各街道的分布狀況也具有明顯的差異特征, 東部工業(yè)園區(qū)街道擁有量十分豐富, 各街道公園綠地面積約40 ~65 hm2:其次為北部相城區(qū)街道和南部的吳中區(qū)街道, 大部分街道公園綠地面積約為20 ~40 hm2: 古城區(qū)和高新區(qū)獅山街道相對較少, 各街道約有12 ~23 hm2公園綠地: 高新區(qū)西部邊緣區(qū)的部分街道公園綠地?fù)碛辛縿t相對較低。

        3 不同價格水平住房與公園綠地分布的空間關(guān)系

        住房價格空間分異直接表現(xiàn)為市民的收入水平差異和階層化等社會屬性的差異, 階層化等會帶來對多種社會資源享用和占有的差異, 乃至分化[22-24]。 采用自然間斷點分級法將蘇州中心城區(qū)住房價格水平按照居住小區(qū)房屋出售均價劃分為5 類①該分類方法基于數(shù)據(jù)中固有的自然分組, 對分類間隔加以識別, 可對相似值進(jìn)行最恰當(dāng)?shù)胤纸M, 并可使各個類之間的差異最大化。, 5 個類別分別為高水平房價(33 596 ~48 200元/m2)、中高水平房價(26 584~33 595 元/m2)、中等水平房價(21 503 ~26 583 元/m2)、 中低水平房價 (17 682 ~21 502 元/m2)、 低水平房價(11 228~17 681 元/m2)。 基于住房價格的分異,將蘇州中心城區(qū)各街道(鎮(zhèn)、 區(qū)) 為研究單元,以單元內(nèi)公園綠地的面積規(guī)模表征空間分布水平,對其公園綠地分布狀況進(jìn)行雙變量的空間自相關(guān)分析。

        3.1 整體空間關(guān)系

        不同價格水平住房與公園綠地空間分布呈現(xiàn)出規(guī)律性的變化趨勢, 隨著住房價格水平的下降其公園綠地分布水平逐漸降低(圖1), 且顯著正相關(guān)不斷減弱, 低房價住宅與公園綠地在空間分布中出現(xiàn)了顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。

        1) 高房價住房與公園綠地分布空間相關(guān)水平最高。 Moran'sI指數(shù)達(dá)到了0.222 2, 大多街道主要分布在第一、 三象限, 極化現(xiàn)象較為明顯, 表明空間分布上高房價水平居民普遍享有較為豐富的公園綠地或空間鄰接度相對較高,如首期建成區(qū)、 婁葑鎮(zhèn)、 唯亭鎮(zhèn)、 滄浪區(qū)城區(qū)等街道和區(qū)域。

        2) 中高房價水平住房與公園綠地的空間分布關(guān)系也相對較為密切。 Moran'sI指數(shù)為0.147 2,大多街道主要分布在第一、 三象限, 公園綠地的服務(wù)能力也較為理想, 具有良好的公園綠地環(huán)境和資源。

        3) 中等房價住房的公園綠地享有水平相對較低, 與公園綠地空間相關(guān)性較低。 Moran'sI值為0.0912, 中等房價住房與公園綠地分布不均衡,公園綠地服務(wù)能力相對較差。

        4) 中低房價水平住房與公園綠地空間相關(guān)性極低, 幾乎沒有相關(guān)關(guān)系。 Moran'sI值僅為-0.0011, 切線斜率接近于0, 反映出中低房價水平居民幾乎難以有效享用或難以考慮公園綠地資源條件。

        5) 低房價住房與公園綠地空間相關(guān)性呈現(xiàn)出顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。 Moran'sI值為-0.2400, 大多街道位于第二、 四象限內(nèi), 兩者分布的“排斥”現(xiàn)象較為突出, 且主要分布于“公園綠地偏少”的第二象限內(nèi), 低房價區(qū)域公園綠地的享有水平和服務(wù)能力堪憂。

        3.2 局部空間關(guān)系

        1) 高房價住房與公園綠地分布水平在工業(yè)園區(qū)形成了1 個集中的“熱點” 區(qū)域(圖2), 即高房價住房、 公園綠地大量集中分布, 為婁葑鎮(zhèn)、 唯亭鎮(zhèn)2 個行政單元: 首期建成區(qū)和勝浦鎮(zhèn)表現(xiàn)為“次冷點” 區(qū)域, 公園綠地十分豐富, 但住房價格水平與周邊區(qū)域相比較低: 蘇州中心城區(qū)北部出現(xiàn)了2 個“次熱點” 區(qū)域, 為白洋灣街道和相城區(qū)經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū), 其住房價格水平與周邊區(qū)域相比無明顯優(yōu)勢, 但公園綠地分布和享有水平相對較高。

        圖1 不同價格水平住房與公園綠地分布的整體空間自相關(guān)分析

        圖2 不同價格水平住房與公園綠地分布的局部空間自相關(guān)分析

        2) 中高房價住房與公園綠地空間分布表現(xiàn)為1 個“熱點” 區(qū)域和1 個“次冷點” 區(qū)域, 其中“熱點” 區(qū)域是唯亭鎮(zhèn), 高房價水平住房享有較為豐富的公園綠地: “次冷點” 為首期建成區(qū),該區(qū)域公園綠地面積相對偏少, 分布和享有相對較低。

        3) 中等房價水平住房的公園綠地享有水平相對較差, 僅有1 個“次冷點” 區(qū)域——平江區(qū)城區(qū), 公園綠地分布偏少, 服務(wù)能力較低。

        4) 中低房價水平住房與公園綠地分布在空間形成了1 個“熱點” 和1 個“次冷點”, 局部的公園綠地分布在唯亭鎮(zhèn)和長橋街道及其周邊區(qū)域相對較好, 但“次冷點” 也反映出長橋街道中低房價住房價格過低的現(xiàn)狀。

        5) 低房價水平住房的公園綠地享有水平普遍較差, 未表現(xiàn)出明顯的冷熱點集聚, 從而也表明了低房價水平住房與公園綠地空間分布較為分散,兩者分布之間空間關(guān)聯(lián)度和服務(wù)水平相對較差。原始數(shù)據(jù)表明, 被統(tǒng)計的低房價住房分布較為分散, 除工業(yè)園區(qū)外, 各街道基本均有分布, 但在金閶、 滄浪、 城南、 元和等環(huán)古城區(qū)區(qū)域較多。

        4 結(jié)論與討論

        4.1 結(jié)論

        1) 房價越高的區(qū)域公園綠地享受水平越高,低房價區(qū)域享有水平較低。 不同房價水平住房與公園綠地空間相關(guān)性隨著房價的下降逐漸降低,且正相關(guān)顯著性不斷減弱, 低房價住房與公園綠地在空間分布中甚至出現(xiàn)了顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。這表明高房價區(qū)域享有豐富的公園綠地資源, 享有水平隨房價降低而逐漸下降, 并最終失去相關(guān)關(guān)系, 低房價住房與公園綠地隨機(jī)分布。

        2) 熱點區(qū)域空間極化現(xiàn)象顯著, 工業(yè)園區(qū)的高房價、 高公園綠地享有水平較為突出。 在局部空間關(guān)系中, 蘇州中心城區(qū)房價水平越高的住房其公園綠地享有水平相對越高, 高水平房價、 中高水平房價住房與公園綠地分布的空間極化現(xiàn)象較為突出, 出現(xiàn)了明顯紅色的“高-高” 集聚區(qū)域: 工業(yè)園區(qū)不同房價水平住房公園綠地服務(wù)能力良好, 尤其是其核心區(qū)域唯亭鎮(zhèn), 高房價水平住房、 中高房價水平住房和中低房價水平住房均形成了與公園綠地空間分布的“熱點” 區(qū)域。

        3) 低房價住宅區(qū)域分散, 普遍難以便捷獲取公園綠地的有效供給。 低房價住宅與公園綠地整體呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)的空間排斥關(guān)系, 且多在局部空間失去關(guān)聯(lián), 反映出低房價區(qū)域普遍缺乏公園綠地,需要加強(qiáng)低房價區(qū)域公園綠地配置, 以滿足弱勢群體基本福利資源。

        4.2 討論

        所居住、 購買房屋的價格水平是反映居民收入和階層等社會屬性的主要表征和有效指標(biāo), 房價水平高低的背后是不同類型和不同社會屬性居民的聚居條件。 高房價水平住房普遍具有豐富的公園綠地資源, 公園綠地服務(wù)能力良好, 中低房價水平住房享有度和水平相對較低, 差異較為顯著。 為此, 公園綠地空間布局建設(shè)乃至城市空間優(yōu)化中應(yīng)重點關(guān)注:

        1) 強(qiáng)化規(guī)劃引領(lǐng), 公園綠地配置充分權(quán)衡房價分異。 收入或居住空間分異表明了社會階層的分化程度, 也反映出居民在對城市的需求和期待方面存有一定的或是明顯的區(qū)別。 在綠地系統(tǒng)規(guī)劃中, 尤其是公園綠地的建設(shè)供給方面, 建議應(yīng)結(jié)合房價分異, 加強(qiáng)對于區(qū)域或局部空間社會群體的考量, 在保證基本生活環(huán)境條件的基礎(chǔ)上,進(jìn)行差異化綠地布局。 高房價住房比較密集的區(qū)域, 公園綠地更加注重“保量增質(zhì)”, 著重提升文化內(nèi)涵、 生態(tài)效益和服務(wù)便捷性等方面: 中等或低收入群體集中的區(qū)域應(yīng)滿足基本的綠量要求,杜絕公園綠地指標(biāo)的“被平均”, 滿足基本的供應(yīng)和享有權(quán)利, 并主動加強(qiáng)引導(dǎo), 提升環(huán)境品質(zhì),促進(jìn)美好生活環(huán)境設(shè)施建設(shè)。

        2) 適度政策傾斜, 保障中低房價區(qū)域公園綠地公平性。 中低房價區(qū)域多為城市的弱勢群體,該群體收入和文化水平較低、 經(jīng)濟(jì)能力薄弱、 信息貧乏且渠道較為單一和落后、 自身發(fā)展比較困難, 在資源占有、 休閑游憩活動方面均受到一定的限制, 尤其是在滄浪、 城南、 金閶等老舊城區(qū),公園綠地建設(shè)空間受限與房價較低之間互為掣肘??山柚鞘行扪a、 城中村專項整治行動給予政策、財政的適度傾斜, 進(jìn)一步明確公園綠地規(guī)劃服務(wù)覆蓋范圍、 可達(dá)性水平, 結(jié)合拆遷、 歷史風(fēng)貌區(qū)修復(fù)、 產(chǎn)業(yè)升級轉(zhuǎn)換所騰挪空間, 增置公園綠地,有效供給優(yōu)美生活環(huán)境和休閑游憩空間。

        3) 加強(qiáng)管控管理, 提升高房價區(qū)域公園綠地服務(wù)效能。 東部高房價區(qū)域以及新城區(qū)中高房價區(qū)域公園綠地資源充沛, 居民的享有水平普遍較高, 對于后期公園綠地的增加應(yīng)適度提高準(zhǔn)入門檻, 重點轉(zhuǎn)向完善生態(tài)網(wǎng)絡(luò)、 精準(zhǔn)解決局部服務(wù)效能短板。 與此同時, 在公交線路關(guān)聯(lián)、 慢行系統(tǒng)構(gòu)建、 開放程度增強(qiáng)等方面精細(xì)化管理, 定向強(qiáng)化對低房價區(qū)域的輻射能力、 擴(kuò)大服務(wù)對象,不斷提升服務(wù)效能。

        住房價格空間分異是導(dǎo)致和加劇社會空間分異或隔離的重要原因, 本文房價反映的是居住小區(qū)平均住房價格的整體空間分異狀態(tài), 但未涉及房屋的房齡、 戶型、 裝修等物理特征和居住居民的社會屬性。 后續(xù)研究應(yīng)從人口普查的微小尺度數(shù)據(jù)和抽樣入戶訪談?wù){(diào)研等更深入的層面, 進(jìn)一步探索其公園綠地等空間資源的占有和享用水平。

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