文／劉明浩 武漢大學(xué)城市設(shè)計學(xué)院 碩士研究生

李晨慧 武漢大學(xué)城市設(shè)計學(xué)院 碩士研究生

引言

2021 年末，我國常住人口的城鎮(zhèn)化率達(dá)到64.72%。在城鎮(zhèn)化的進(jìn)程中，推動城市建設(shè)發(fā)展方式由依靠增量開發(fā)建設(shè)開始向存量更新轉(zhuǎn)變。在此背景下，如何對現(xiàn)有居住區(qū)進(jìn)行改造，提升居住區(qū)活力，正在成為一個新的熱點。2020 年7月，國務(wù)院印發(fā)《關(guān)于全面推進(jìn)城鎮(zhèn)老舊小區(qū)改造工作的指導(dǎo)意見》中也說明了居住區(qū)改造具有十分重要的意義[1]。

“活力”的概念最早被應(yīng)用于城市規(guī)劃和城市社會學(xué)中，目前還未形成統(tǒng)一定義。1961 年，Jacobs 提出，活力是引發(fā)活躍商業(yè)活動和人類活動的能力[2]。1984年，Kevin Lynch解釋活力為“聚落形態(tài)對生命機(jī)能、生態(tài)要求和人類能力的支持程度”[3]。1985 年Ian Bentley 解釋“活力”為可以對特定場所產(chǎn)生影響的功能多樣化的程度[4]。2001 年Jan Gehl 通過分析人群社交生活的方法來探索城市活力，并提出慢速交通可以促進(jìn)城市活力[5]。近年來，我國學(xué)者也對居住區(qū)活力進(jìn)行了一定的研究，如蔣滌非提出城市活力營造的三個向度和應(yīng)當(dāng)關(guān)注的四個特性[6]。近年來，新興的網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的開源為城市活力研究提供了量化的可能。龍瀛等學(xué)者通過對OSM 數(shù)據(jù)、POI 數(shù)量等進(jìn)行量化，分析了成都市街道活力的影響因素[7]。在居住區(qū)的研究方面，田穎對北京居住區(qū)進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)北京老城區(qū)居住區(qū)活力影響因素為區(qū)位、可達(dá)性和居住環(huán)境[8]。上述研究對居住區(qū)活力進(jìn)行了一定的探索，但其結(jié)論針對城市區(qū)域所有居住區(qū)的統(tǒng)一特征，并沒有對居住區(qū)進(jìn)行進(jìn)一步的細(xì)分，得出適宜不同居住區(qū)的改造策略。本文旨在對不同居住區(qū)進(jìn)行分類，通過定量和定性分析，得出對各個年代居住區(qū)活力影響較大的因素，并將這些因素進(jìn)行比較，為居住區(qū)及其周邊的發(fā)展提升提供策略和指導(dǎo)。

1 研究范圍、數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究范圍

本文的研究范圍為武漢市三環(huán)以內(nèi)及附近的矩形區(qū)域。該區(qū)域面積約為810km2，東西長約30km，南北寬約27km。武漢是湖北省省會，中部六省唯一的副省級市，特大城市，中國中部地區(qū)的中心城市[9]。

1.2 研究數(shù)據(jù)

本文的研究數(shù)據(jù)主要包括居住區(qū)（AOI）、熱力圖數(shù)據(jù)、不同種類的興趣點（POI）和綠地率。

1.2.1 居住區(qū)數(shù)據(jù)

基于2019 年的武漢市衛(wèi)星地圖，對三環(huán)線以內(nèi)的小區(qū)進(jìn)行了統(tǒng)計。根據(jù)統(tǒng)計，共包含3164個居住區(qū)。研究者在谷歌衛(wèi)星圖上標(biāo)記了研究范圍內(nèi)居住區(qū)的位置和輪廓以及每個居住區(qū)的面積信息。根據(jù)搜集的建筑年代數(shù)據(jù)和二手房價格信息，對每個居住區(qū)的建筑年代平均值進(jìn)行計算并分為5 組。

1.2.2 熱力圖數(shù)據(jù)

熱力圖數(shù)據(jù)來源于百度地圖的熱力數(shù)據(jù)。包括2021 年12 月某日的工作時間（9 ∶00 ～17 ∶00）。這些數(shù)據(jù)以200×200m 的點狀網(wǎng)格的形式分布，統(tǒng)計單位為每小時的人次。

1.2.3 地圖POI

地圖POI 來源于高德地圖的POI，共收集了包括餐飲服務(wù)、購物服務(wù)、風(fēng)景名勝、公司企業(yè)、交通設(shè)施、金融機(jī)構(gòu)、科教文化、汽車服務(wù)、生活服務(wù)、住宿等在內(nèi)的POI。綠地公園等AOI 按10×10m 的柵格轉(zhuǎn)化為點。

1.2.4 居住區(qū)綠地率

基于武漢市的衛(wèi)星地圖，研究者通過描摹的方式畫出綠色植被分布的位置，并進(jìn)行了面積計算。第n 個居住區(qū)的綠地率的計算方法為：

其中，Rgn為第n 個居住區(qū)的綠地率；Agn為第n 個居住區(qū)內(nèi)描摹出的綠地面積；An為第n個居住區(qū)的總面積。

1.3 指標(biāo)體系構(gòu)建

根據(jù)前人的文獻(xiàn)[10-13]，將活力的影響因素歸納為設(shè)施配套、交通可達(dá)性、居住環(huán)境、居住成本和經(jīng)濟(jì)活力五大要素，并分別予以量化。其中設(shè)施配套的指標(biāo)包含科教文化、生活服務(wù)、體育設(shè)施、醫(yī)療設(shè)施的POI 的密度值；交通可達(dá)性包括地鐵和公交站的密度值；居住環(huán)境包含綠地率的大小、風(fēng)景名勝和公園綠地的密度值；居住成本包含房價因素；經(jīng)濟(jì)活力包括餐飲服務(wù)、購物服務(wù)、公司企業(yè)、金融機(jī)構(gòu)等設(shè)施的密度值。

1.4 指標(biāo)體系量化

指標(biāo)體系中的各項指標(biāo)均較抽象，為方便后期研究，需要將上述數(shù)據(jù)進(jìn)行量化和空間化。在此研究中，主要采用Qgis 軟件對指標(biāo)進(jìn)行量化和空間化表達(dá)。

1.4.1 活力的空間表達(dá)

活力的主要量化指標(biāo)為熱力圖數(shù)據(jù)的數(shù)量密度。本文采用工作日工作時間（上午9 ∶00 ～17 ∶00）的逐小時數(shù)據(jù)，以核密度分析的方法進(jìn)行計算。將熱力圖數(shù)據(jù)手動處理為200×200m 規(guī)格的柵格數(shù)據(jù)，將搜索半徑定為200m。

1.4.2 POI 的空間表達(dá)

因為每個興趣點對周邊的影響能力符合距離反比定律，即距離越遠(yuǎn)，影響能力越小，因此，同樣選用核密度分析作為POI 的空間量化方法，搜索半徑R 選用默認(rèn)函數(shù)進(jìn)行計算。

1.4.3 歸一化計算

由于各項指標(biāo)之間數(shù)值差異較大，需歸一化計算消除各項指標(biāo)之間的數(shù)值的過大差異，使得各指標(biāo)的權(quán)重相同。每個單一指標(biāo)中均有明顯的離群值，因此通過分位數(shù)的方法對各項指標(biāo)的數(shù)值賦予分?jǐn)?shù)以消除單一指標(biāo)的數(shù)值之間的過大差異。根據(jù)分析與可視化方法的不同，分別將數(shù)據(jù)分為了五分區(qū)間（按分位數(shù)分為5 組）、十分區(qū)間（按分位數(shù)分為10 組）和百分區(qū)間（按分位數(shù)分為100 組），用于不同分析。

1.5 分析方法

1.5.1 一元線性回歸

采用一元線性回歸分析的方法，分別計算五項指標(biāo)的量化值與活力量化值之間的線性關(guān)聯(lián)性。主要選取每組數(shù)據(jù)的回歸系數(shù)與決定系數(shù)進(jìn)行比較?；貧w系數(shù)為正數(shù)且越大表示自變量對因變量的正向影響越大，決定系數(shù)R2越接近于1表示樣本變量之間的線性相關(guān)性更為顯著[14]。根據(jù)前人的研究[11-13]，決定系數(shù)R2的范圍多在0.3 ～0.6 之間，因此R2大于0.3 即可認(rèn)為樣本變量之間存在線性相關(guān)關(guān)系。

1.5.2 多元線性回歸

使用多元線性回歸的方法計算5項主要指標(biāo)。其中yd為居住區(qū)的活力值；x1至x5分別為該居住區(qū)的經(jīng)濟(jì)活動、配套設(shè)施、交通可達(dá)、居住成本、居住環(huán)境的量化值。

2 研究結(jié)果

2.1 指標(biāo)體系空間分布規(guī)律

采用歸一化計算的5 分區(qū)間進(jìn)行可視化計算并在地圖上標(biāo)出，可見建成年代相對久遠(yuǎn)的居住區(qū)分布在武漢市沿江兩岸相對中心的位置（圖1a）?；盍χ递^高的居住區(qū)大多分布在漢口和武昌的二環(huán)線以內(nèi)區(qū)域，其中漢口略高于武昌，武昌高于漢陽（圖1b）。居住環(huán)境值較高的居住區(qū)大多分布于濱水區(qū)域附近，其中城市三環(huán)線附近的居住區(qū)略高于城市中心的居住區(qū)（圖1c）。居住成本的分布呈現(xiàn)出多中心的趨勢，居住成本最高的小區(qū)大多分布于江岸區(qū)核心、江漢區(qū)核心、武昌區(qū)核心、光谷等區(qū)域附近（圖1d）。交通便利性較高的居住區(qū)分布在長江主軸和武珞路至珞喻路兩側(cè)，其中江漢區(qū)和江岸區(qū)明顯高于其他區(qū)（圖1e）。配套設(shè)施與經(jīng)濟(jì)活動的空間分布較為相似，分?jǐn)?shù)較高的居住區(qū)分布在沿江大道西北側(cè)及武珞路、珞喻路、珞獅路兩側(cè)等區(qū)域附近（圖1f、圖1g）。

圖1 居住區(qū)不同指標(biāo)可視化圖（圖片來源：作者自繪）

2.2 不同年代居住區(qū)的各項指標(biāo)分?jǐn)?shù)分布

采用歸一化計算的10 分區(qū)間分析不同年代居住區(qū)的各項指標(biāo)分?jǐn)?shù)分布，得出不同年代的居住區(qū)的各個指標(biāo)不同分?jǐn)?shù)占比的百分比堆積圖，如圖2a—圖2f 所示。居住區(qū)活力、配套設(shè)施密度、經(jīng)濟(jì)活動密度、交通設(shè)施密度隨著居住區(qū)建成年代由早到晚的變化，均隨著建成年代的增加而下降。與新建居住區(qū)相比，建設(shè)年代較早的居住區(qū)各類交通、配套設(shè)施完善程度更高，經(jīng)濟(jì)活動更多，因而活力更高。但隨著建成年代的增加，居住環(huán)境水平有上升的趨勢，如圖2f 所示。在居住成本指標(biāo)中，各年代居住區(qū)隨著居住區(qū)建成年代的增加，沒有明顯的上升或下降的趨勢，其得分在中位以上的比例也較為接近（圖1e）。

圖2 居住區(qū)不同指標(biāo)可視化圖（圖片來源：作者自繪）

圖2 經(jīng)濟(jì)活動、配套設(shè)施、交通可達(dá)與居住區(qū)活力的散點圖（圖片來源：作者自繪）

由此可見，建成年代較早的居住區(qū)各項設(shè)施較為完善，活力更高；但居住環(huán)境較新建的居住區(qū)相比有所下降；而居住成本對不同年代的居住區(qū)來說大致相當(dāng)。

2.3 各項指標(biāo)對不同年代居住區(qū)活力的影響力比較

采用歸一化后的百分區(qū)間分別計算不同年代的居住區(qū)的經(jīng)濟(jì)活動、配套設(shè)施密度、交通可達(dá)性、居住成本和居住環(huán)境五項指標(biāo)與居住區(qū)活力分?jǐn)?shù)的一元線性回歸的回歸系數(shù)和決定系數(shù)。

各組數(shù)據(jù)顯著性系數(shù)均遠(yuǎn)小于0.01，表明差異性極其顯著。各組數(shù)據(jù)中居住環(huán)境和居住成本與居住區(qū)活力的決定系數(shù)均小于0.3，說明二者與居住區(qū)活力的線性相關(guān)性較弱。因此選取交通便利性、配套設(shè)施和經(jīng)濟(jì)活動與居住區(qū)活力的數(shù)據(jù)繪制散點圖并比較回歸系數(shù)與決定系數(shù)（圖2）。

按照五類組別建成年代由早到晚的順序比較其經(jīng)濟(jì)活動、配套設(shè)施和交通可達(dá)性與居住區(qū)活力的回歸系數(shù)?？梢园l(fā)現(xiàn)，不同組別經(jīng)濟(jì)活動與居住區(qū)活力的回歸系數(shù)沒有明顯地隨建成年代呈現(xiàn)上升或下降趨勢；對于配套設(shè)施，其對1995 年以前建成的居住區(qū)影響最大，對1999—2002 年建成的居住區(qū)影響最小，其影響隨著居住區(qū)建成年數(shù)的增加先減小后增大，但整體呈上升的趨勢；對于交通可達(dá)性，隨著居住區(qū)建成年數(shù)的增加，交通可達(dá)性對居住區(qū)活力的影響有所增大。

2.4 不同指標(biāo)對各年代居住區(qū)活力的影響

采用多元線性回歸的方法對各組不同年代居住區(qū)的各類指標(biāo)對居住區(qū)活力的貢獻(xiàn)進(jìn)行比較，數(shù)據(jù)采用歸一化后的百分區(qū)間。結(jié)果如表1所示：各組數(shù)據(jù)的決定性系數(shù)R2均大于0.5，說明有較大的線性關(guān)系。

表1 五項指標(biāo)與居住區(qū)活力的多元線性回歸結(jié)果（表格來源：作者自繪）

排除掉P 值大于0.05 的指標(biāo)，并通過對比不同指標(biāo)的回歸系數(shù)進(jìn)行分析，可以發(fā)現(xiàn)：對于建成時間在1995 年之前的居住區(qū)，對居住區(qū)活力影響最大的因素依次是配套設(shè)施和交通可達(dá)性；對于1995 年到1998 年建成的居住區(qū)：對居住區(qū)活力影響較大的因素依次是經(jīng)濟(jì)活動、交通可達(dá)性、配套設(shè)施和居住環(huán)境；對于1999到2002 年建成的居住區(qū)，對居住區(qū)活力影響較大的因素依次是交通可達(dá)性、配套設(shè)施和經(jīng)濟(jì)活動；對于2002 年到2007 年建成的居住區(qū)，對居住區(qū)活力影響較大的因素依次是交通可達(dá)性、經(jīng)濟(jì)活動、配套設(shè)施。對于2007 年后建成的居住區(qū)，對居住區(qū)活力影響較大的因素依次是經(jīng)濟(jì)活動、交通可達(dá)性。

結(jié)語

本文基于多源大數(shù)據(jù)，對武漢3000 多個居住區(qū)的現(xiàn)狀進(jìn)行了研究，對工作日的9 ∶00 ～17 ∶00 的活力影響因素及其影響大小進(jìn)行了探究，并將居住區(qū)按照建成時間分為五類，對不同類別居住區(qū)的活力影響因素進(jìn)行了探究。

理論上，本文將居住區(qū)活力的影響因素歸納為經(jīng)濟(jì)活動、配套設(shè)施、交通可達(dá)、居住成本、居住環(huán)境五個方面，通過研究發(fā)現(xiàn)，建成年代較早的居住區(qū)的經(jīng)濟(jì)活動、配套設(shè)施、交通可達(dá)性水平均較高，但居住環(huán)境水平較建成年代較晚的居住區(qū)有所不足。不同年代居住區(qū)的居住成本和居住環(huán)境對居住區(qū)活力沒有明顯的線性關(guān)系；交通可達(dá)性對居住區(qū)活力的影響隨居住區(qū)建成年數(shù)的增加有增大的趨勢。各年代居住區(qū)組的五項指標(biāo)影響力大小的順序也不同。

實踐上，本次研究對不同年代居住區(qū)后續(xù)的規(guī)劃和發(fā)展有一定指導(dǎo)意義。定性研究表明老舊居住區(qū)設(shè)施較為健全，但應(yīng)注重居住環(huán)境的發(fā)展，提高老舊居住區(qū)的綠地率；新建居住區(qū)則應(yīng)綜合提高周邊的配套設(shè)施、交通設(shè)施和經(jīng)濟(jì)活動水平。定量研究表明，提升老舊居住區(qū)的交通設(shè)施比提升新建居住區(qū)的交通設(shè)施對于居住區(qū)活力的提升更為有效；對于老舊居住區(qū)，提升配套設(shè)施水平和交通設(shè)施水平比其他三項措施更為有效，可增設(shè)更多科教醫(yī)療設(shè)施、交通站點和生活服務(wù)設(shè)施；對于新建居住區(qū)來說，提升經(jīng)濟(jì)活動和交通設(shè)施水平比其他三項措施更為有效，可增設(shè)更多購物、餐飲等商業(yè)點。

本研究還有待進(jìn)一步發(fā)展和完善。首先，對于活力的測度時間為工作日的工作時間，具有一定局限性，后續(xù)研究中可進(jìn)一步完善數(shù)據(jù)，如增加晝夜對比與工作日、休息日的對比；其次，可增加更多方面的數(shù)據(jù)以補(bǔ)足研究，如交通可達(dá)性方面可考慮道路交通以及堵車情況；居住環(huán)境還可考慮綠視率等因素。