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项目基本信息
项目名称：城市家庭对地方公共品的异质性偏好识别与应用研究
项目负责人：张英杰
依托单位：北京林业大学
项目参与人:
董冠鹏 助理研究员 英国谢菲尔德大学
张洋 讲师 北京林业大学
孙伟增 清华大学
徐杨菲 清华大学
姜燕燕 北京林业大学
甘露纯 北京林业大学
赵哲 北京林业大学
叶怀远 北京林业大学
项目结题摘要
本项目的具体执行过程中，在借鉴国际前沿理论和实证研究的基础上，依托国内城市发展所面临的现实问题与客观需求，进一步对研究内容加以深化和聚焦——地方公共品方面，特别关注绿地、公园和森林等构成的城市绿色空间；细分人群方面，特别关注城市低收入群体及其聚居区；实践应用方面，除了上述内容，还特别考虑了研究如何应用于支持城市更新实践。围绕上述关注点，项目团队开展了一系列调查分析、数据搜集、经验梳理和实证研究工作，在识别微观规律和影响机制的基础上，进一步为具体的城市治理措施提供了决策参考，在发表若干篇学术论文的同时，还获得了4份省部级领导的肯定性批示。
具体来看，第一，城市对城市绿色空间的异质性偏好识别，与国家森林城市高质量发展的对策建议研究。我们分别在宏观的地级市层面，以及微观的北京市层面，开展了若干实证研究，量化揭示了不同类型的城市、城市内不同收入水平、住房租买状态或空间区位的居民，对城市绿色空间的偏好差异；更进一步，结合国内外城市管理实践的经验教训，为提高我国国家森林城市的发展质量提出了针对性对策建议。
第二，基于住房价格偏离水平的高潜力老旧小区筛选方法与应用研究。城市更新实践所面临的一个关键问题是什么样的老旧小区在更新改造后有更高的升值空间？遵循本项目的研究框架，我们测算得到了北京市主要住宅小区房价和租金水平的理论值，及其与实际值的偏差程度，据此量化评估了各个小区在更新改造后的升值潜力，并给出了值得重点改造的老旧小区的具体名单。
第三，城市低收入群体及其居住问题——保障性住房（公租房）实际运营效果评估与管理对策研究。我们针对北京市典型公租房社区的住户开展了系列微观调研；关注低收入群体的生活满意度、幸福感和邻里关系水平，并定量分析了地方公共品、空间区位和社区内部的管理措施的影响效果；结合国内外管理经验和工具，通过与一线管理人员的实地访谈加以确认，为持续改善北京市保障房社区的后期管理效果，提供了针对性的对策建议。
项目结题成果报告
以下研究成果内容摘自项目结题成果报告。该项目报告共计100页，关注城市数据派微信号，在对话框中输入 24614，即可获得报告全文PDF的下载方式：
(1)主要研究内容。
项目研究推进过程中的进一步聚焦和深化:关注城市绿色空间、城市更新和低收入群体，开展了一系列调查分析、数据搜集、经验梳理和实证研究工作，在识别把握微观规律的基础上，为具体的城市治理政策提供了决策参考。具体来看，本项目的主要研究成果可以分为以下三个方面。
第一，城市绿色空间的异质性偏好识别与国家森林城市高质量发展的对策建议研究。我们分别在地级市的宏观层面，以及北京市的微观层面，开展了若干实证研究，量化揭示了不同类型的城市、城市内不同收入水平、住房租买状态或空间区位的居民，对城市绿色空间的偏好差异;跟进一步，结合国内外城市管理实践的经验教训理，据此对提高我国国家森林城市的发展质量提出了针对性对策建议,相关研究获得了4份省部级领导的肯定性批示。
第二，基于住房价格偏离水平的高潜力老旧小区筛选方法与应用研究。城市更新实践所面临的一个关键问题就是什么样的老旧小区如果经过更新改造后会具有更高的升值空间?遵循本项目的研究框架,测算得到了北京市主要住宅小区房价和租金水平的理论值及其与实际值的偏差程度，据此量化评估城市更新后的升值潜力,并给出了对城市更新实践中重点老旧小区的筛选建议。
第三，面向城市内低收入群体的保障性住房(公租房)实际运营效果评估与管理对策研究。本项目针对北京市的典型公租房社区的住户开展了微观调研;定量分析了地方公共品、空间区位和社区内部的管理措施如何影响低收入群体的生活满意度、幸福感和邻里关系水平;并结合对国内外管理经验和对策工具的梳理，与一线管理人员的实地访谈加以确认，为持续改善北京市保障房社区的后期管理效果，提供了针对性的对策建议。
(2)取得的主要研究进展、重要结果、关键数据等及其科学意义或应用前景。
本部分作为重点展开内容，将依次从项目所聚焦的三方面深化研究和应用突破展开，详情如图1所示。
首先，有关城市绿色空间的系列研究，共有四个专题研究。在机制分析部分，既有微观视角北京市内部的实证研究，也有宏观视角所有地级市层面的实证研究;从研究关注的群体和用到的数据信息来看，还涉及到住房买卖市场的价格和租赁市场的租金水平。在应用支撑部分，既有国际上森林城市有关绿色空间的管理经验梳理，也有国内森林小镇的实践进展分析评估。
其次，城市居住用地与城市更新主题的研究，共有两个专题研究。该系列研究侧重住房租买市场的差异，强调购房人群和租房人群对地方公共品即城市公共服务的偏好差异分析，在此基础上，从支撑公共决策–城市居住用地规划，和企业实践–更新改造的高潜力老旧小区筛选，两方面，进行了应用探索。
最后，城市低收入群体及其聚居社区，共有两个专题研究，一个侧重机制分析，一个侧重应用研究。该主题针对北京市保障房(公租房)社区，开展了入户调研，并分别分析了地方公共品(配套设施和相关服务)如何影响其邻里关系或社区满意度，并据此提炼出了后期管理针对性对策建议。
一、城市绿色空间主题的系列研究(4个专题:2份机制研究，2份应用研究)专题研究一: 居民对绿色基础设施(城市绿色空间)的异质性偏好识别
1.专题研究的定位
优美的生态环境是人民美好生活需要的重要组成部分，当前中国60%以上的人口生活在城市之中，改善城市的人居生态环境是建设生态文明、增进民生福祉的重要抓手。对此，习总书记多次强调，要增强城市宜居性、让城市融入大自然。2016 年，习总书记作出“要着力开展森林城市建设”的重要指示，并于2019年再次强调“持续推进森林城市建设”、“着力改善人居环境”。截至 2019 年底，我国累计建成“国家森林城市”194个，为提升城市绿色空间的数量和质量、全面建成小康社会、建设生态文明和美丽中国作出了积极贡献。
(1)城市绿色空间及其影响效果是国内外城市领域多学科研究的前沿热点相关成果为城市绿色空间乃至生态环境的治理实践提供了重要启示
随着可持续发展理念在全球范围内不断深入人心，如何实现城市环境、社会和经济的均衡发展成为了政策制定者和学者们的关注重点。在此背景下,由绿地公园和森林等所组成的城市绿色空间(UrbanGreenSpace)对生态环境和宜居生活的重要贡献逐渐引起广泛重视(杨振山等，2015)，实践和研究领域专门将其归类为统一的绿色基础设施(GreenInfastructure)，以区别于传统的灰色基础设施(Grey Infrastructure;吴伟和付喜娥，2009;周燕妮和尹海伟，2010)。从国际学术界的相关研究来看，由于其功能的复杂性以及不同学科分析视角的差异性，城市绿色空间已经成为生态、经济、社会、心理和地理等领域学者们共同关注的研究热点(Nadia Kabisch et al., 2015)。
已有研究所关注的城市绿色空间的功能、效益或影响效果，主要分为环境社会和经济三个维度。(1)环境维度的研究起源最早、成果最多，相关研究确认了城市绿色空间具有促进生物多样性(Fullereta..2007)、缓解城市热岛效应并应对气候变化(Lafortezzaet al..2009:Spronken-Smith and Oke,1998)、隆低城市噪音( Bolund and Hunhammar,1999),以及净化空气等(Escobedo and Nowak,2009:Jim and Chen,2008)多方面的贡献。(2)社会维度的研究表明:城市绿色空间通过为居民提供健身、休闲和娱乐空间，不仅促进了社会互动(Smith etal.1997)，而且有助于提升城市居民的身心健康水平(Coley et al.1997:Pretty et a..2007Hur et al.,2010)。(3)经济维度，城市绿色空间作为典型的地方公共品(LocalPublic Good)，具有空间溢出效应，既有在临近住房中的资本化(Capitalization)效应，即促进周边房地产项目升值(Taiima,2003:Jim and Chen,2006:Currie etal.2015):还会引发周边人口和产业结构的升级(Gentrification;Waldfogel,，2008Zheng and Kahn,2013)。与此同时，国内学者也取得了丰厚的研究成果，不过国内研究更侧重城市绿色空间的生态效益(李锋和王如松,2004;苏泳娴等，2011;李锋等 2014)，涉及社会和经济维度影响的研究仍相对较少(尹海伟等，2009:郭庭泓，2019)。
近年来,前沿系列研究开始强调对该领域城市治理–城市绿色空间规划和管理实践的支撑作用。一方面,从微观视角针对具体城市的案例研究(荣冰凌等,2009;He etal..2016: Marcin etal..2018:Yaredetal..2019;邓炀和王向荣，2019),为提升城市内部人居生态环境的治理水平提供了参考。另一方面，从宏观视角分析不同城市绿色空间的差异及其形成机制(杨万平和赵金凯，2018;Xuetal.2019)，综合考虑了多种影响因素(包含自然地理特征、社会经济发展阶段和地方政府措施等),为国家层面因地制宜提升生态治理水平提供了依据。综合来看，前沿研究所呈现出的共性特征是:系统框架，多维数据，精准识别，即分析框架日臻完善，所用数据更加多元，对影响规律的识别精度不断提高–在总体平均效应的基础上进一步探索了空间和人群维度的异质性和公平性问题。
(2)国家森林城市的建设作为提升我国城市绿色空间数量和质量的重要举措，当前正面临着若干突出的现实问题与挑战，亟需具有决策支撑价值的高水平研究
中国国家森林城市的建设实践,正是与上述研究相呼应的一项重大现实举措已成为我国城市绿色空间面积增加乃至绿色基础设施建设的重要途径(但新秋等2017)。学者们在总结国内实践经验的同时(王文波等，2015)，也初步识别出了当前国家森林城市在实现高质量发展方面所存在的若干现实问题与挑战(吴后建等，2017):一方面，国家森林城市建设缺乏系统性的规划和管理，与城市治理其他方面的整合程度较低;另一方面，城市“重申报，轻管理”，后续监管的力度不足。
项目团队针对5个典型国家森林城市的调研访谈，也在微观案例层面确认了这些问题与挑战:
(1)前期政策设计的系统性欠佳，阻碍了居民获得感的提升:部分城市在成功创建国家森林城市(以下简称“创森”)后，相关统计指标虽显著提高，但居民的实际使用效果却因配套交通服务不足而受限。
(2)后期资金支持和制度保障不足，可持续的高质量发展存在风险:城市绿色空间的增量建设和质量升级导致后期运营成本增加，而对应的资金无法有效筹集;临时负责筹办的机构在创森后随即撤销，稳定的主管部门和跨部门协同机制的缺失，导致后期管理力度不足、效率较低。这些问题不仅削弱了国家森林城市建设工作的实效还可能导致公共资源浪费和居民获得感降低，亟待实践和学术领域的高度重视为了有效应对上述现实挑战，支撑我国国家森林城市的高质量发展，借鉴相关领域的国内外高水平研究成果可以发现，聚焦国内森林城市的研究在系统性、精确性和实践支撑性三方面均有待进一步提升。第一,系统性综合研究较为缺乏已有研究的分析视角相对单一具体，其优势在于研究深度(肖建武等，2009)，综合多维度信息、建立系统性分析框架的研究较少;第二，对城市居民的获得感及其异质性和公平性效果关注不足，既有研究一般侧重于城市绿色空间本身(苏立宁等，2012)，对其“用户体验”的关注和分析，特别是涉及居民感知及其差异性的微观实证研究仍不多见(李新平和李文龙，2011):第三，研究成果对城市治理实践的支撑作用有待加强，在上述两方面改进的基础上，仍须密切联系科学研究和管理实践，回应重大现实问题(王成，2016)，提高城市绿色空间规和管理决策的科学性。
2.微观数据和整体框架
2.1 实证数据
本专题实证分析的数据主要分为两大类，一类是住房交易/租赁信息。数据分布范围为北京市城六区，数据来源于北京市住房经纪公司“链家”，该数据包含所成交的住房的基本信息:面积、房龄、卧室和客厅数量、所在楼层、朝向、装修情况、所在小区物业费，以及交易达成的具体时间。住房买卖交易数据为2011年至2019年的住房交易数据,通过剔除信息不全等数据,一共保留了247127条住房买卖交易数据，分布在3258个小区之中。住房租赁交易数据时间范围是2019年11月及12月，剔除信息不全等数据后，一共保留了10884条住房租赁数据，分布在2310个小区之中。从下图1-1中显示来看，大部分小区都分布在五环以内。
另一类是公园数据。在研究区域内，一共选取了206个公园。学者们对绿色空间进行了划分，并做了很多相关的研究，但对于城市公园的类型划分的研究还很少(Lutzenhiser and Netusil,2001; Melichar and Kaprová,2013)。本专题研究根据门票标准和所提供的功能对公园进行分类。通过判断公园是免费入场还是需要收费，我们将公园样本分为免费入场公园和收费公园(图1-2)。从图中可以看出免费公园(圆形符号，没有颜色的区别，共有161个)的分布比收费公园(三角形符号，共41个)的分布更加广泛。
根据中国住房和城乡建设部发布的《绿色城市分类标准》中对绿色空间功能的介绍，本专题将城市公园分为五类:综合公园，社区公园，专类公园，游和郊野森林公园(见图1-2)。
2.2模型设定与变量设计
在模型选择上，本专题研究也采用了传统的特征价格模型(Hedonic模型)。特征价格模型认为引起房价高低差异的原因是各类特征的数量和组合方式不同如房龄、建筑面积、区位条件等。因此，通过固定各类特征的数量，能分离各类特征对房价的变动影响，从而剖析出各类特征的隐含价格。
根据国内外其他研究，特征价格模型中的半对数模型在解释特征量化、允许变量单位异方差等方面具有优势，因此本专题也采用半对数形式的特征价格模型，方程表达式如下:
按照其他研究的分类，影响房价的特征分为建筑特征、区位特征和邻里配套特征三大类，由于本专题要重点分析公园这一绿色基础设施对房价的影响，因此将其从邻里特征中独立出来。我们以两种方式测量公园变量。一种是测量社区一定半径内的公园数量，本专题使用半径分别为500米，1000米和1500米。另一种方法是计算社区到公园的直线距离变量(Dispark),因为公园的可达性会影响人们的支付意愿(SazSalazar，2007)。由于本专题中数据的时间跨度较长，因此在收集公园数据时,我们考虑了由年份变化带来的社区周围公园数量的增加和减少。因此，我们将2011年至2019年的公园数据进行统计，并根据商品房交易年份计算社区与公园之间的数量和距离，以确保数据的真实性和准确性。
对于住宅的建筑特征，本专题选取了房龄、建筑面积、房间和客厅数量、朝向、楼层、装修程度、所在小区的物业费、小区的楼栋数量和总户数 10个变量。区位特征包括到天安门的距离、周边1000米地铁站的数量，小区所在区域及所在街道。邻里配套关注了小区周边500米是否有重点小学、三甲医院。具体的变量设置和量化方式见下表 1-1。
根据文献综述和模型设定，我们提出以下三个假设:假设1，城市居民对绿色基础设施的支付意愿在不断增强。假设2，不同经济水平特征的城市(租房)居民者对城市公园的需求不同。假设3，城市(租房)居民者对不同类型的公园的蔪贷需淶漵濺懦概求不同。
3.城市绿色空间对住房价格影响的实证分析–购房群体的偏好识别
3.1 总体影响效应分析
3.2 城市居民对绿色基础设施的支付意愿的变化情况
根据前文提出的假设:“城市居民对绿色基础设施的支付意愿在不断增强”，我们在模型中设置了住房交易时间变量和公园变量(Numb_park500)的交叉项(Numb _park500*year),同时在模型中保留各类特征的自身变量及时间和区位的双向固定效应。时间变量为住房交易的年份变量，从2011年到2019年分别用1到9的数字代替。这时的交叉项系数反映出，在时间变化的基础上，公园变量对住房价格的影响效应。根据下表1-3，在引入交叉项之后，公园变量的回归结果仍然显著，系数估计结果为0.017。公园变量和时间变量的交叉项(Numb_park500*year)的系数估计结果为0.001，且在1%的统计水平上显著。根据系数结果，画出交叉项的一次函数曲线(图1-3)说明，随着时间的变化，公园对房价的影响效应在不断增强,即居民对绿色基础设施的支付意愿在不断提升。
根据公园对的总体影响效应，建筑特征中的Age 变量的系数估计结果为负，同时对房龄的二次项进行回归，发现二次项回归结果显著，系数符号为正。房龄变量的一次项系数为负，二次项系数为正，说明二次函数是一条开口向上的抛物线，存在极值点，此时的房价最低。计算得出极值点为35.18，即当房龄为35.18年时，房价最低;房龄大于35.18年，房龄越大，房价越高;当房龄小于35.18年，房龄越小，房价越高。为了更好的论证居民对绿色基础设施的支付意愿在不断增强，我们以房龄大于或小于35.18年对所有住房交易样本进行了分组，分为老小区和新小区两组。对新老小区分组的回归结果如表1-4所示。
根据回归结果，我们发现，小区周边 500米内，公园对新老小区房价的影响效应都是不同的。500米范围内，公园对老小区的影响效应系数是0.01，而对新小区的影响效应系数是0.025，公园对新小区的增值效应更显著。这说明相对于老小区，新建小区更加注重小区周边配套的绿色资源，居民对绿色资源的需求也更加强烈。
3.3 不同特征城市居民对绿色基础设施需求的差异
假设2提出了不同特征的城市居民对绿色基础设施的需求不同,房价高低可以反映购房者的经济收入水平，根据经济收入水平这一特征，我们可以将城市居民分为高收入组和低收入组。我们根据房价对样本做了一个分组，若该套住房成交单价低于当年成交住房价格的中位数，标记为低价房，高于则标记为高价房并将 2017 至 2019年的高价房进行了单独的回归，回归结果如表 1-5 所示。
从回归结果来看，低、高价小区模型的解释度超过80%，17-19年高价房模型解释能在在54%左右。住宅周边500米范围内，公园数量对低价房的增值系数是0.8%，而对高价房的增值系数高达1.9%，表明500米范围内，小区周边公园数量每增加一个,能提升低价小区组0.8%的房价,提升高价小区组1.9%的房价。公园对高价小区的溢价率是对低价小区溢价率的两倍多。2017年至2019年高价房的公园增值系数为1.5%。高低不同的溢价率反映出了不同收入人群对绿色基础设施的偏好差异，而高收入者对“绿色”的支付意愿更高，需求也更高。
还有更多成果内容，详见项目结题成果报告。该项目报告共计100页，关注城市数据派微信公众号，在公众号对话框中输入 246 ，即可获得报告全文PDF的下载方式。
原文始发于微信公众号（城市数据派）：基于调查、数据、经验和实证研究的绿色空间、城市更新和低收入群体研究丨城市数据派
