杜雨涵， 趙海莉， 原 悅， 李家亮， 王家明

（西北師范大學(xué)地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，甘肅 蘭州 723000）

近年來，隨著城鎮(zhèn)化進程不斷加快，規(guī)劃和資源配置方面的問題逐漸凸顯，小區(qū)作為居民日常生活空間，此類問題表現(xiàn)得尤為突出［1-3］，不同小區(qū)周邊資源配置存在差異，并映射在房價的空間異質(zhì)性上，房價成為資源配置的綜合物化表達，反映出社會公平和空間公正方面的問題。隨著新型城鎮(zhèn)化戰(zhàn)略的實施，2021 年國務(wù)院政府工作報告提出了“促進房地產(chǎn)市場平穩(wěn)健康發(fā)展，完善便民設(shè)施，讓城市更宜業(yè)宜居的目標(biāo)”。因此，研究房價的空間異質(zhì)性，揭示其背后存在的資源配置問題，對于提升居民幸福感、協(xié)調(diào)區(qū)域人地關(guān)系具有重要意義。

目前，國內(nèi)外學(xué)者基于空間功能、可達性、社交網(wǎng)絡(luò)、城市環(huán)境、供需理論等多個視角，分析了房價的空間異質(zhì)性，探討了醫(yī)療、教育、交通網(wǎng)絡(luò)、公園綠地等服務(wù)設(shè)施對房價的影響，并取得了一定成果［4-15］，但少有學(xué)者分析空間剝奪對房價空間異質(zhì)性的作用機制及其背后的資源配置問題?！皠儕Z”一詞最早于20 世紀(jì)40 年代出現(xiàn)于刑法中，學(xué)界對其展開了各項研究，早期成果主要出現(xiàn)在社會學(xué)和醫(yī)療健康領(lǐng)域［16-17］。21 世紀(jì)初，地理學(xué)界將社會剝奪和空間要素相結(jié)合，產(chǎn)生了“空間剝奪”一詞，并以此揭示區(qū)域服務(wù)設(shè)施差異和社會公平問題［18］。居住環(huán)境剝奪指的是不同居住空間內(nèi)的居民對于周邊資源的可獲得情況存在差異，以致于部分居民產(chǎn)生“空間隔離”甚至被“邊緣化”，隨著人本主義思想的滲透，人們更加關(guān)注不同資源配置條件下的居民心理差異，如低收入群體生活在邊緣社區(qū)，無形中增加了其享受基礎(chǔ)服務(wù)設(shè)施的成本，從而影響居民的社會情感和心理狀態(tài)，衍生出失落感和被排擠感［19］。國外學(xué)者較早關(guān)注到了空間剝奪現(xiàn)象，Bartels［20］研究了如何通過社區(qū)合作擺脫地方排斥和不平等，以減少社會空間剝奪；Hand 等［21］從微觀角度出發(fā)，認(rèn)為不同區(qū)域內(nèi)的城市景觀及其生物多樣性存在剝奪現(xiàn)象；Kauhl 等［22］構(gòu)建了多維剝奪指標(biāo)體系，研究了醫(yī)療服務(wù)的空間剝奪現(xiàn)象；Dany等［23］研究了空間剝奪與建成環(huán)境的關(guān)系；Okubo等［24-26］認(rèn)為城鎮(zhèn)化和鄰里剝奪會對居民健康產(chǎn)生影響。國外學(xué)者從多個角度出發(fā)研究空間剝奪，而國內(nèi)學(xué)者更側(cè)重于空間剝奪指標(biāo)的選取和剝奪程度的計算［27-28］?？傮w而言，現(xiàn)有研究鮮有涉及居住環(huán)境剝奪的內(nèi)容，在具體指標(biāo)選取中，由于數(shù)據(jù)可得性不足，難以體現(xiàn)剝奪本質(zhì)，在剝奪指數(shù)的計算上，學(xué)者多借鑒其他領(lǐng)域測度方法，居住環(huán)境剝奪指數(shù)的計算標(biāo)準(zhǔn)尚未見諸于世。

蘭州市是西北地區(qū)第二大城市，近5 a房價漲幅超過40%，而小區(qū)作為居民日常生活的場所，與周邊居住環(huán)境存在著空間聯(lián)系和相互作用，且由于居住環(huán)境差異較易產(chǎn)生剝奪現(xiàn)象，剝奪過程分為功能劃分和要素整合2 部分內(nèi)容，其中房價空間異質(zhì)性具有表達和反饋剝奪的功能（圖1）。介于此，本文結(jié)合已有研究未盡之處，選擇蘭州市主城區(qū)作為研究區(qū)域，基于興趣點（Point of interest,POI）大數(shù)據(jù)構(gòu)建居住環(huán)境剝奪指標(biāo)體系，并創(chuàng)新了居住環(huán)境剝奪指數(shù)的同心圓計算法，以此來研究蘭州市居住環(huán)境剝奪對房價的影響，并揭示房價空間異質(zhì)性背后的資源配置問題，為城市協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展提供理論依據(jù)。

圖1 居住環(huán)境剝奪理論框架Fig.1 Theoretical framework of residential environment deprivation

1 研究區(qū)、數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

蘭州市（36°03′N，103°40′E）是甘肅省省會、西北地區(qū)第二大城市，南為皋蘭山脈，北為白塔山山脈，黃河穿城而過，是典型的“兩山夾一川”的河谷地形。城市地域空間狹窄，由于蘭州市特殊的河谷型地貌，導(dǎo)致小區(qū)樣本點呈現(xiàn)南密北疏的“條帶狀”分布特點（圖2）。本文研究區(qū)域包括蘭州市建成4區(qū)的50 個街道。其中，城關(guān)區(qū)作為省、市機關(guān)和大軍區(qū)所在地，是全市政治、經(jīng)濟、文化和科研中心；七里河區(qū)是以機械、輕工、鐵路交通樞紐為主的工業(yè)區(qū)；安寧區(qū)是以機械、精密儀表工業(yè)為主，全省高等院校和科研單位集中的地區(qū)；西固區(qū)是石油、鋼鐵、化工為主的綜合工業(yè)基地。

圖2 研究區(qū)概況Fig.2 Overview of the study area

1.2 數(shù)據(jù)來源與變量選擇

2020 年蘭州市主城區(qū)二手房信息通過python爬蟲技術(shù)在鏈家、安居客等著名房產(chǎn)交易網(wǎng)站上爬取，其中包括房價、小區(qū)建造年代等信息，對數(shù)據(jù)進行清洗、比對、空間校正、剔除異常值等預(yù)處理，刪除無法獲取、殘缺信息的POI，共保留2296個小區(qū)樣本點。公園綠地和水域遙感影像來源于地理空間數(shù)據(jù)云，將2020年8月30 m分辨率的Landsat 8遙感影像進行遙感解譯、輻射定標(biāo)、大氣校正等預(yù)處理，最后通過矢量化獲取公園綠地、水域等地圖信息，將真實的公園可進入點作為公園綠地數(shù)量，將水域邊緣可接近點作為水域數(shù)量，以此來計算剝奪指數(shù)。2020 年蘭州市POI 數(shù)據(jù)通過水經(jīng)注地圖下載獲取。

羅慶等［29］選取了休閑、生活、教育、醫(yī)療、交通、噪音共6 個維度的指標(biāo)構(gòu)建居住環(huán)境剝奪體系，雒占福等［30］選取了生活、出行、醫(yī)療、休閑、教育、安全、空氣、噪音共計8個維度的指標(biāo)構(gòu)建居住環(huán)境剝奪體系，而本文旨在討論居住環(huán)境剝奪與房價的關(guān)系。因此，結(jié)合已有研究成果，本文共選取生活、醫(yī)療、娛樂、教育、交通、休閑6 個維度的指標(biāo)，以此來構(gòu)建居住環(huán)境剝奪體系。如表1 所示，所選指標(biāo)中生活服務(wù)設(shè)施共計3504 個（超市768 個、商業(yè)街35個、郵局114 個、銀行2112 個、綜合市場475）；醫(yī)療服務(wù)設(shè)施共計3251個（藥店821個、診所1051個、醫(yī)院782個、保健場所597個）；教育服務(wù)設(shè)施共計722個（幼兒園480個、小學(xué)137個、中學(xué)105個）；娛樂服務(wù)設(shè)施共計1202 個（KTV228 個、影劇院66 個、休閑度假場所838個、運動館70個）；交通服務(wù)設(shè)施共計858 個（公交站831 個、地鐵27 個）；休閑服務(wù)共計3338 個（水域可接近點97 個、公園綠地可進入點3174個、活動廣場67個）。

表1 居住環(huán)境剝奪指標(biāo)體系設(shè)置Tab.1 Index system setting of residential environment deprivation

1.3 網(wǎng)絡(luò)分析法

本文在蘭州市路網(wǎng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上建立拓?fù)潢P(guān)系，檢查并修改其拓?fù)溴e誤后，根據(jù)實際情況設(shè)置中心、連接、節(jié)點（中心默認(rèn)為服務(wù)設(shè)施和事件發(fā)生地點，連接為路網(wǎng)，節(jié)點為道路交叉口），構(gòu)建起始地至目的地（Origin to destination,OD）成本矩陣，計算小區(qū)到各服務(wù)設(shè)施和事件的路網(wǎng)距離。

1.4 居住環(huán)境剝奪指數(shù)計算

結(jié)合實際情況，認(rèn)為小區(qū)到服務(wù)設(shè)施的路網(wǎng)距離屬于一定范圍內(nèi)，將不會產(chǎn)生剝奪，超出此范圍才產(chǎn)生剝奪，而且隨著距離的增加其剝奪感增加，當(dāng)距離達到一定程度時，剝奪感最強，同時根據(jù)不同階段設(shè)置距離衰減權(quán)重。空間剝奪指數(shù)（Spatial deprivation index，SDI）計算公式如下：

式中：Dij為小區(qū)i在設(shè)施j上的剝奪水平，其值為0～1之間；d為小區(qū)與單個設(shè)施之間的路網(wǎng)距離；c為不同設(shè)施的基本服務(wù)半徑；β為距離衰減指數(shù)，參考已有研究［29］，本文取值為1。

結(jié)合已有研究和實際情況，創(chuàng)新單個設(shè)施剝奪權(quán)重計算方法，對所選小區(qū)到某一設(shè)施的居住環(huán)境剝奪指標(biāo)進行排列（圖3，以生活服務(wù)設(shè)施為例，共計6個指標(biāo)，即n=6）。

圖3 剝奪指數(shù)計算原理Fig.3 Calculation principle of deprivation index

式中：Ri為各指標(biāo)剝奪指數(shù)；設(shè)第i個小區(qū)到周邊設(shè)施的種類為n，其角度為α（α=360°/n）；某一指標(biāo)剝奪指數(shù)為扇形面積，S（S=πR2）為各扇形面積之和，用來代表所有指標(biāo)剝奪指數(shù)之和。

考慮到同一區(qū)域內(nèi)，各個指標(biāo)的剝奪指數(shù)間存在差異，通過計算各指標(biāo)剝奪指數(shù)平均值（Rm），并將其與各指標(biāo)剝奪指數(shù)（Rn）進行比較，計算兩者間的差值，并以此為依據(jù)分別設(shè)置權(quán)重（表2）。如果一個小區(qū)周邊各個指標(biāo)剝奪指數(shù)相差較大，則認(rèn)為該小區(qū)周邊各類服務(wù)設(shè)施剝奪指數(shù)差異較大，高于或低于Rm的單個設(shè)施在一定程度上加劇了居住環(huán)境剝奪，此情況下計算的剝奪指數(shù)也會更大，反之，如果小區(qū)周邊各服務(wù)設(shè)施間剝奪指數(shù)差異較小，則認(rèn)為該小區(qū)周邊服務(wù)設(shè)施配置較為平衡，剝奪指數(shù)會更小。單個設(shè)施剝奪指數(shù)計算方式如下：

表2 單個設(shè)施剝奪指數(shù)權(quán)重設(shè)置Tab.2 Weight setting of individual facility deprivation index

式中：IDI 為單個設(shè)施剝奪指數(shù)，由各個指標(biāo)剝奪指數(shù)加權(quán)求和所得；Ri為各指標(biāo)剝奪指數(shù)；n為指標(biāo)數(shù)量；wi作為組合權(quán)重，由同心圓排列法權(quán)重（ai）和層次分析法權(quán)重（bi）計算而來。在權(quán)重計算方面，將小區(qū)周邊各類服務(wù)設(shè)施剝奪指數(shù)的差異作為計算標(biāo)準(zhǔn)，相比簡單的加權(quán)，考慮了各設(shè)施剝奪指數(shù)的平衡性和整體性，使計算結(jié)果更符合實際情況。

1.5 混合地理加權(quán)回歸模型

混合地理加權(quán)回歸模型（MGWR），對地理加權(quán)回歸模型進行了擴展，在計算過程中，部分要素并不存在空間非平穩(wěn)性，因此，針對不同要素分別設(shè)置帶寬，充分考慮了各個要素的差異，能夠更科學(xué)地揭示地理要素空間非平穩(wěn)性對結(jié)果的影響，使研究結(jié)果更具有現(xiàn)實意義。

式中：αj(j=1,2,…,k) 為全局變量的回歸指數(shù)；(ui,vj) 表示第i個空間單元的位置坐標(biāo)；βj(ui,vj)(j=k+1,…,q)表示該回歸模型在第i個空間單元的截距項與第j個局域變量的指數(shù)；Pi表示第i個空間單元的住宅價格；xij表示第i個空間單元的第j個屬性變量；εi為隨機誤差。

1.6 地理探測器

采用地理探測器中的交互作用探測，常用來探測y的空間分布性，以及探測因素x多大程度上解釋了屬性y的空間分布，并且根據(jù)x1、x2各自的值與相互作用的值進行比較，來判斷2 種自變量是否共同對因變量y起作用。其中，q值用來度量空間分布，q值域為［0，1］，值越大說明作用力越強。

2 結(jié)果與分析

2.1 房價空間異質(zhì)性分析

由圖4、圖5可知，從整體來看，蘭州市房價東南部高于西北部，并呈現(xiàn)由東向西、由南向北遞減的趨勢，平均房價為12566.93元·m-2，各區(qū)房價均值表現(xiàn)為城關(guān)區(qū)（15249.72 元·m-2）＞七里河區(qū)（11563.83元·m-2）＞安寧區(qū)（10371.64 元·m-2）＞西固區(qū)（10088.72 元·m-2）的關(guān)系。從各區(qū)來看，房價呈現(xiàn)出多核心、組團式的空間分布格局，并呈現(xiàn)以各區(qū)中心區(qū)為核心向外逐級遞減的趨勢。城關(guān)區(qū)高房價中心位于廣武門街道和渭源路街道，均價為18073.83元·m-2。七里河區(qū)內(nèi)高房價中心分布于西園街道，均價為12244.93元·m-2，并且呈“橢圓狀”由北向南分層遞減。安寧區(qū)內(nèi)高房價中心位于西路街道，均價為12014.24元·m-2，區(qū)內(nèi)房價由東向西逐級遞減。西固區(qū)高房價區(qū)域位于先鋒路街道，均價為11762.85元·m-2，整體呈現(xiàn)南高北低的趨勢。

圖5 蘭州市主城區(qū)房價空間分異Fig.5 Spatial differentiation of housing prices in central district of Lanzhou City

2.2 蘭州市居住環(huán)境剝奪分析

計算所得結(jié)果均采用自然間斷點法將剝奪程度分為低度剝奪、較低剝奪、中度剝奪、較高剝奪和高度剝奪5個等級（圖6）。

圖6 蘭州市主城區(qū)居住環(huán)境剝奪空間分布格局Fig.6 Spatial pattern of residential environment deprivation in central district of Lanzhou City

2.2.1 生活服務(wù)維度生活服務(wù)剝奪指數(shù)呈現(xiàn)以城東至城西中心軸線的條帶分布格局，剝奪指數(shù)依次向外遞增，具體而言，50 個街道中有45 個街道剝奪程度較低，且多位于城區(qū)中心軸線附近；5個剝奪較高的街道主要分布于城區(qū)邊緣。造成這種分布格局的原因是蘭州城區(qū)發(fā)展建設(shè)過程中，城區(qū)中心街道發(fā)展起步較早，人口較為集中，生活服務(wù)設(shè)施配置較為豐富，隨著城市擴張，城區(qū)邊緣街道發(fā)展起步晚，大部分人口已定居中心城區(qū)，居民對服務(wù)設(shè)施的需求量無法支撐較多服務(wù)設(shè)施布局。

2.2.2 醫(yī)療服務(wù)維度醫(yī)療服務(wù)剝奪指數(shù)呈現(xiàn)“一主、三副”多核心分布格局，以拱星墩街道為主中心，以西站街道、西路街道、西固城街道為次中心，醫(yī)療服務(wù)剝奪指數(shù)向外圍逐漸提高。這種分布格局的原因是拱星墩街道集聚了以蘭州大學(xué)附屬醫(yī)院為主的眾多醫(yī)療機構(gòu)，醫(yī)療資源豐富，基本滿足居民需求。次中心西站街道、西路街道、西固城街道醫(yī)療資源配置較為豐富，其中蘭州軍區(qū)醫(yī)院、蘭飛醫(yī)院、三毛醫(yī)院分別位于七里河區(qū)、安寧區(qū)、西固區(qū)中心城區(qū)，能夠滿足日常居民醫(yī)療資源需求。50個街道中，僅有8個街道屬于較低剝奪，其余街道均屬中度以上剝奪，尤其是城區(qū)邊緣醫(yī)療服務(wù)剝奪明顯增強，其主要原因是城市擴張速度較快，醫(yī)療服務(wù)設(shè)施數(shù)量較少，難以滿足居民需求。

2.2.3 教育服務(wù)維度教育服務(wù)剝奪指數(shù)呈現(xiàn)“一主、兩次”剝奪格局，分別以安寧區(qū)西路街道為主中心，西固區(qū)西固城街道、城關(guān)區(qū)皋蘭路街道為次級低剝奪中心，并由此向外教育剝奪逐漸增加。具體而言，50個街道中7個街道屬于低度剝奪、5個街道屬于高度剝奪，其余街道接近中度剝奪，造成這種分布格局的原因是，安寧區(qū)自城市規(guī)劃之初就作為全市教育科研集中地區(qū)，是眾多高校的集中地區(qū)，同時中小學(xué)數(shù)量也優(yōu)于其他區(qū)域。而其余2個次中心屬于城關(guān)區(qū)和西固區(qū)中心區(qū)域，在城市發(fā)展過程中，相應(yīng)教育資源配置水平也處于前列。

2.2.4 交通服務(wù)維度交通服務(wù)剝奪指數(shù)呈現(xiàn)以“地鐵一號線”為軸線的帶狀分布格局，以此為軸線向外交通剝奪指數(shù)逐漸提高，具體而言，50 個街道中13個街道為中低度剝奪，其余剝奪水平均屬中度及以上。造成這種分布格局的原因是，為了緩解城市交通壓力，蘭州市內(nèi)運營2 條快速公交線路以及其他公交線路，2019 年又開通一條地鐵線路，其中劉家堡至蘭州西站和陳官營至東崗站，2 條主要運營線路沿線區(qū)域交通較為便利，能夠滿足居民日常出行需求，而距離運營線路較遠(yuǎn)的區(qū)域交通服務(wù)剝奪屬于較高水平。

2.2.5 娛樂服務(wù)維度娛樂服務(wù)剝奪指數(shù)呈現(xiàn)多核心分布格局，分別以城關(guān)區(qū)、七里河區(qū)、安寧區(qū)、西固區(qū)中心城區(qū)為低剝奪區(qū)域，從中心向外圍娛樂剝奪指數(shù)逐漸增加，具體而言，50個街道中僅有6個為低度剝奪，其余均屬中度及以上剝奪，娛樂服務(wù)高度剝奪主要集中于四季青街道、沙井驛街道、銀灘路街道。造成這種分布格局的原因是，中心城區(qū)人口密集，相應(yīng)娛樂設(shè)施多布局在小區(qū)周邊，基本滿足小區(qū)居民需求，整體布局相對穩(wěn)定，而邊緣城區(qū)人口流動性較強，自身需求量較小，娛樂服務(wù)布局成本較高，因此數(shù)量較少，剝奪指數(shù)較大。

2.2.6 休閑服務(wù)維度休閑服務(wù)剝奪指數(shù)呈現(xiàn)“一帶、五片區(qū)、多點”分布格局，具體而言，50個街道中有9 個街道為低剝奪，其余均屬中度及以上程度剝奪，以黃河為低剝奪帶，以沙井驛街道、銀灘路街道、鹽場路街道、秀川街道、靖遠(yuǎn)路街道為5 個低剝奪片區(qū)，以城關(guān)區(qū)、七里河區(qū)、安寧區(qū)、西固區(qū)中心區(qū)域為多個低剝奪點。造成這種分布格局的原因是，黃河風(fēng)情線是蘭州市核心景區(qū)，以中山橋為中心，東起城關(guān)區(qū)雁灘西至西固西，其沿線公園綠地、廣場等服務(wù)設(shè)施配置豐富。仁壽山公園、白塔山公園、五泉山公園、五一山公園、銀灘濕地公園分別位于五大片區(qū)中，另外，東方紅廣場、西津廣場、培黎廣場、啤酒廣場均位于各區(qū)中心城區(qū)，為周邊小區(qū)居民提供大面積綠地和廣場以滿足其日常需求。

2.3 混合地理加權(quán)回歸分析

本文首先進行普通最小二乘回歸（表3），然后進行混合地理加權(quán)回歸，核類型選取固定法，帶寬選取赤池信息準(zhǔn)則法（Akaike information criterion，AIC），殘差平方和為0.390，Sigma為0.781。生活、醫(yī)療、教育、娛樂、交通、休閑服務(wù)剝奪指數(shù)均與房價呈負(fù)相關(guān)，即小區(qū)周邊服務(wù)設(shè)施剝奪指數(shù)越大，資源配置水平越低，其房價越低。具體而言，教育服務(wù)剝奪對房價影響最大，造成這種現(xiàn)象的原因是，城市發(fā)展過程中學(xué)區(qū)房熱潮的興起，導(dǎo)致小區(qū)周邊中小學(xué)、幼兒園配置會產(chǎn)生增值效應(yīng)，教育資源配置越豐富的小區(qū)，教育服務(wù)剝奪指數(shù)越低，其房價越高。交通服務(wù)剝奪對房價影響排第二，其原因是，蘭州市內(nèi)目前投入運營的2 條BRT 快速公交線路和1條地鐵線路，給沿線小區(qū)居民出行帶來便利，居民在購買住宅時更傾向于選擇交通便利的小區(qū)，即交通服務(wù)剝奪指數(shù)越低，小區(qū)周邊交通服務(wù)越便利，其房價也越高。醫(yī)療、娛樂、休閑服務(wù)剝奪對房價影響較高，其原因是居民在購買住宅時小區(qū)附近醫(yī)院、休閑場所的數(shù)量會影響其購買意愿，隨著居民對居住品質(zhì)要求的日漸提高，小區(qū)周邊公園綠地數(shù)量也成為影響房價的主要原因之一，因此，醫(yī)療、娛樂、休閑服務(wù)剝奪指數(shù)越低，其相應(yīng)配套設(shè)施越齊全，房價越高。生活服務(wù)對房價影響最小，造成這種現(xiàn)象的原因是，各城區(qū)生活服務(wù)設(shè)施較為齊全，且區(qū)域間差異較小，生活服務(wù)設(shè)施配置情況對居民購買住宅意愿影響較小，因此，生活服務(wù)剝奪指數(shù)對房價影響較小。

表3 最小二乘估計和混合地理加權(quán)回歸結(jié)果Tab.3 Results of least square estimation and mixed geographically weighted regression

2.4 探測結(jié)果

交互因子探測結(jié)果如表4 所示，所有因子交互作用均屬于增強關(guān)系，醫(yī)療服務(wù)和交通服務(wù)交互作用解釋力最強（0.8529），兩者屬于雙因子增強關(guān)系，表明醫(yī)療資源和交通設(shè)施幾乎決定了居民購買住宅的意愿，并且成為小區(qū)房價的主要決定因素。而娛樂服務(wù)和休閑服務(wù)交互作用解釋力最弱（0.6066），兩者屬于非線性增強關(guān)系，表明休閑、公園綠地、水域等設(shè)施對居民購買住宅的意愿影響較小，對房價影響較小。此外，探測結(jié)果還表明各影響因子間存在交互作用，多因子交互作用大于單一因子對房價的影響，房價受多種因素共同作用。

表4 交互因子探測結(jié)果Tab.4 Detection results of interactive factors

3 討論

本文選取6 個維度指標(biāo)，構(gòu)建居住環(huán)境剝奪指標(biāo)體系，并創(chuàng)新提出了剝奪指數(shù)的“同心圓排列”計算方法，考慮了各維度剝奪間的平衡性和整體性，能夠表現(xiàn)其剝奪本質(zhì)，實證結(jié)果表明，此方法適用于居住環(huán)境剝奪測度。

對比已有研究，羅慶等［29］、雒占福等［30］均對居住環(huán)境剝奪指標(biāo)體系構(gòu)建和測度進行了研究，相同之處在于本文借鑒了已有研究的指標(biāo)體系，對蘭州市居住環(huán)境剝奪進行了測度，并分析其影響因素。差異在于本文通過討論居住環(huán)境剝奪與房價的關(guān)系，發(fā)掘出背后存在的資源配置問題，并基于已有研究結(jié)果對剝奪指標(biāo)體系計算方法進行了創(chuàng)新，使其更具現(xiàn)實意義。

同時，本文也存在不足之處：一是通過研究居住環(huán)境剝奪測度和房價空間異質(zhì)性來揭示服務(wù)設(shè)施對房價的影響，忽略了小區(qū)居民自身對剝奪的感知和心理狀態(tài)變化；二是由于數(shù)據(jù)獲取原因，所選樣本小區(qū)并不能完全反應(yīng)真實情況，所選指標(biāo)由于篩選、校正等原因仍有部分殘缺，后續(xù)應(yīng)對此進行補充，以完善研究結(jié)果。

綜上所述，在城市發(fā)展過程中，應(yīng)協(xié)調(diào)區(qū)域平衡發(fā)展，縮小區(qū)域間資源配置差異，降低不同居住空間內(nèi)居民的剝奪感，同時，應(yīng)關(guān)注同一區(qū)域內(nèi)，由于各類資源配置水平差異化產(chǎn)生的剝奪現(xiàn)象，在治理邊緣區(qū)域資源配置較差、剝奪感較強等問題的同時，也應(yīng)提高中心城區(qū)的綠地質(zhì)量、增加娛樂休閑設(shè)施。建議根據(jù)居住環(huán)境剝奪測度和房價影響因素分析結(jié)果，采取針對性措施，如增加小區(qū)周邊醫(yī)療、教育、娛樂、交通、休閑服務(wù)設(shè)施，以此提升居住環(huán)境質(zhì)量，降低居民剝奪感。

4 結(jié)論

本文選取了生活服務(wù)、教育服務(wù)、醫(yī)療服務(wù)、娛樂服務(wù)、交通服務(wù)、休閑服務(wù)6個維度構(gòu)建居住環(huán)境剝奪指標(biāo)體系，并改進了剝奪指數(shù)計算方法，運用混合地理加權(quán)回歸模型和地理探測器，研究了居住環(huán)境剝奪與房價空間異質(zhì)性的關(guān)系，揭示服務(wù)設(shè)施剝奪對房價的作用機制。結(jié)論如下：

（1）蘭州市房價在空間上呈現(xiàn)出多核心、組團式的空間分布格局，并呈現(xiàn)以各區(qū)中心城區(qū)為核心向外逐級遞減的趨勢，各區(qū)房價分為4個等級，表明房價不僅在同一區(qū)域內(nèi)各小區(qū)間呈現(xiàn)差異，并且由于各個區(qū)域資源配置差異，各區(qū)房價水平也不一致。

（2）生活服務(wù)和交通服務(wù)剝奪呈現(xiàn)帶狀分布格局，醫(yī)療、教育、休閑服務(wù)剝奪呈現(xiàn)主次分明的空間分布格局，而娛樂服務(wù)剝奪呈現(xiàn)多核心空間分布格局，由于服務(wù)設(shè)施種類差異，居住環(huán)境剝奪也呈現(xiàn)出不同空間分布格局，表明針對不同服務(wù)設(shè)施的剝奪格局應(yīng)分類采取相應(yīng)措施，才能有效解決各類資源配置不均衡的問題。

（3）各服務(wù)設(shè)施剝奪分別對房價呈現(xiàn)出不同解釋力，且任何2 個服務(wù)設(shè)施間的交互作用將會非線性增強對房價的解釋力，這表明房價受多個服務(wù)設(shè)施共同作用影響，同時房價也作為資源配置的物化表達，充分反映出不同小區(qū)間資源配置的差異，因此，要結(jié)合不同小區(qū)的房價和房價背后的居住環(huán)境剝奪現(xiàn)象，從根本上解決區(qū)域間資源配置差異的問題。