葉宇，黃镕*

1 背景

隨著我國(guó)城市發(fā)展步入新常態(tài)，城市建設(shè)正逐步轉(zhuǎn)變?yōu)橐云焚|(zhì)提升為核心的存量更新階段[1]，人們對(duì)城市的空間品質(zhì)也提出了較高要求。因此，公共空間的設(shè)計(jì)亟需一套高效、多角度的評(píng)估體系，為空間品質(zhì)的量化測(cè)度提供操作參考。以往的城市品質(zhì)研究多關(guān)注于美學(xué)、效率等層面，而隨著人們?yōu)閮?yōu)質(zhì)的住區(qū)環(huán)境支付額外費(fèi)用的意愿逐步強(qiáng)烈，如何量化高品質(zhì)城市空間所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效益，已成為近年來(lái)的研究熱點(diǎn)。

高品質(zhì)的城市設(shè)計(jì)可帶來(lái)經(jīng)濟(jì)效益提升已是普遍認(rèn)知，但對(duì)于空間品質(zhì)中各項(xiàng)要素對(duì)經(jīng)濟(jì)效益的影響權(quán)重及其變化趨勢(shì)，尚未有較明確的量化研究。近10 年間，新數(shù)據(jù)、新技術(shù)與城市設(shè)計(jì)深度融合，其中多源數(shù)據(jù)能支持城市設(shè)計(jì)領(lǐng)域更系統(tǒng)性、綜合化的建模與分析，而機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)能夠洞悉建成環(huán)境領(lǐng)域普遍存在的復(fù)雜、非線性關(guān)系，為空間品質(zhì)的經(jīng)濟(jì)效能解析提供了系統(tǒng)化測(cè)度的可能。

公共空間經(jīng)濟(jì)效益的組成要素較多，而二手房?jī)r(jià)是其中最能反應(yīng)居民對(duì)建成環(huán)境的選擇意愿的因變量之一。多年來(lái)，Hedonic 特征價(jià)格模型被廣泛用于研究城市環(huán)境特征對(duì)房?jī)r(jià)的影響，相關(guān)研究通過(guò)回歸模型的顯著性分析，判斷衡量所選的研究因子對(duì)住房?jī)r(jià)格的影響是否顯著及其影響程度[2]，已成為一套較成熟的研究方法。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 分析框架與關(guān)鍵指標(biāo)

本研究以上海市中心城區(qū)（外環(huán)線以內(nèi)）的街道公共空間作為研究對(duì)象，該區(qū)域空間形態(tài)豐富，能保證充足的空間形態(tài)代表，且上海二手房交易市場(chǎng)趨于成熟，數(shù)據(jù)量大且記錄全面，有助于研究分析市民對(duì)城市空間品質(zhì)要素的偏好。

經(jīng)典房?jī)r(jià)研究變量包括區(qū)位特征[3]、房屋特征[4]、服務(wù)設(shè)施特征[5]，其中區(qū)位特征包括行政區(qū)劃等3 個(gè)變量；房屋結(jié)構(gòu)與鄰里特征包括建筑面積、小區(qū)總建筑面積、小區(qū)容積率等15 個(gè)變量；服務(wù)設(shè)施特征包括餐飲購(gòu)物、文化娛樂(lè)、公共交通、教育和醫(yī)療等5 類設(shè)施的密度與距離變量，計(jì)算考慮距離衰減。

本研究在此基礎(chǔ)上將城市空間品質(zhì)要素作為新增變量納入分析模型，具體為二維視角的路網(wǎng)形態(tài)變量與三維視角的視覺(jué)品質(zhì)變量，其中路網(wǎng)形態(tài)變量包括可達(dá)性等3 個(gè)變量，視覺(jué)品質(zhì)變量包括街道綠視率等7 個(gè)變量（圖 1）。

1 分析框架

2.2 數(shù)據(jù)獲取與模型分析

本研究抓取了2020 年上海市14,875 條房屋交易記錄作為因變量，并抓取了975,964 張街景影像數(shù)據(jù)計(jì)算空間品質(zhì)相關(guān)變量。

為研究空間品質(zhì)相關(guān)變量對(duì)房屋價(jià)格的影響權(quán)重，選擇多元線性分層回歸模型，通過(guò)對(duì)房?jī)r(jià)研究中相關(guān)變量的重要程度，分為4 組納入各類型變量，納入順序?yàn)椋簠^(qū)位特征、房屋結(jié)構(gòu)與鄰里特征、服務(wù)設(shè)施特征、空間品質(zhì)相關(guān)特征。

進(jìn)一步，為探究相關(guān)變量對(duì)房?jī)r(jià)影響的非線性變化趨勢(shì)，選擇機(jī)器學(xué)習(xí)的梯度提升決策樹(shù)模型（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT），納入線性模型中顯著相關(guān)的變量，并引入部分依賴圖（Partial Dependence Plot）理解單個(gè)特征對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果的邊際效應(yīng)，并揭示非線性特征的變化區(qū)間及閾值。

3 結(jié)果分析

多元線性回歸模型調(diào)整R2為0.618，模型擬合顯著有效，結(jié)果顯示空間品質(zhì)變量組納入模型后R2更改量與服務(wù)設(shè)施變量組相近，表明空間品質(zhì)與含餐飲、娛樂(lè)、醫(yī)療、教育、交通等服務(wù)設(shè)施的影響權(quán)重相近。根據(jù)顯著相關(guān)的變量的回歸系數(shù)結(jié)果可對(duì)空間品質(zhì)中各變量的影響權(quán)重排序，結(jié)果顯示，適度的圍合度和較高的綠視率能帶來(lái)顯著的經(jīng)濟(jì)效益，且居民更愿意犧牲車行可達(dá)性來(lái)保證靜謐的居住環(huán)境與社區(qū)安全，而街道商業(yè)氛圍與界面色彩也能帶來(lái)一定的經(jīng)濟(jì)效益（圖2）。

2 空間品質(zhì)相關(guān)變量的權(quán)重排序

通過(guò)梯度提升決策樹(shù)模型的部分依賴圖可探究空間品質(zhì)相關(guān)變量對(duì)房?jī)r(jià)的非線性影響，如圖 3 所示，整體而言房?jī)r(jià)隨綠視率提高而提升，當(dāng)綠視率＜0.175 或＞0.300 時(shí)，綠視率帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效益較小，當(dāng)綠視率位于[0.175-0.300]區(qū)間，提高綠視率帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效益較大，表現(xiàn)為房?jī)r(jià)隨綠視率提升而升高；而當(dāng)圍合度＜0.6 或＞0.82 時(shí)，改善圍合度帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效益較??；當(dāng)圍合度位于[0.60-0.82]區(qū)間，改善圍合度帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效益較大。

3 空間品質(zhì)相關(guān)變量對(duì)房?jī)r(jià)的非線性影響

4 展望

過(guò)去10 年，數(shù)據(jù)支持的城市設(shè)計(jì)從單一數(shù)據(jù)支持的現(xiàn)狀分析，逐步演變成多源數(shù)據(jù)支持的深度整合分析。本研究通過(guò)對(duì)空間品質(zhì)變量經(jīng)濟(jì)效益的探究，突破了傳統(tǒng)城市設(shè)計(jì)理論偏重于空間美學(xué)、社會(huì)效益的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，有望使經(jīng)濟(jì)效益成為城市設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)的新方向。同時(shí)，通過(guò)更深入的量化分析，探究了各類空間要素的經(jīng)濟(jì)效益影響權(quán)重，并進(jìn)一步解析了不同要素效用最大化的閾值區(qū)間，為更精準(zhǔn)的城市設(shè)計(jì)導(dǎo)控提供參考。這展示了當(dāng)前城市設(shè)計(jì)領(lǐng)域開(kāi)始從定性描述到定量解析乃至深度預(yù)測(cè)的轉(zhuǎn)型過(guò)程，未來(lái)有望借助有“厚度”的多源城市數(shù)據(jù)和有“深度”的分析算法，探索由設(shè)計(jì)師的先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)難以發(fā)現(xiàn)的規(guī)律，推動(dòng)城市設(shè)計(jì)研究從“已知的已知”到“未知的未知”，從而呼應(yīng)當(dāng)下“設(shè)計(jì)科學(xué)”的新范式，探索科學(xué)、技術(shù)與設(shè)計(jì)融合的新方向?！?/p>