【文章导读】北京街区活力影响机制及空间分异特征研究——基于多尺度地理加权回归

作者有话说

在中国城镇化进入下半场的时代，对全面提升城市发展质量、满足人民日益增长的美好生活需要提出了新的要求。《北京市城市更新专项规划（北京市“十四五”时期城市更新规划）》也已明确将“激发街区活力，实现高品质宜居城市”作为工作目标（图1）。在此背景之下，对于街区活力的研究激发了学界的研究热潮。街区活力反映了空间的品质和城市的生机，正向影响着居民的交往和使用，也为评价不同街区空间环境构成要素的好坏提供了量化依据。城市空间活力在空间上既不是均匀分布，也非随机分布，不同的影响因素对活力的影响力大小在空间上也存着一定的差异性。但以往的研究多忽视了城市内部特征和外部环境对活力的空间分异现象，而将各影响活力的影响因素作为同质性的假设进行探讨。如何量化分析城市街区活力的空间分异特征？评价其影响因素？探究其内在影响机制？成为我们在研究中所面临的关键性问题。

▲ 图1 | 城市街区活力研究背景

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相关研究综述

多尺度地理加权回归(MGWR)是分析空间异质性的重要手段之一，作为地理加权回归(GWR) 的优化模型，其模型允许各个研究变量拥有不同的带宽，更加接近真实的空间模型，进而得到更为可信的模型结果。经典的GWR模型已运用在对房屋价格、传统村落、人口空间分布等研究内容上，有学者基于MGWR模型探讨二手房房价的影响机制，并对比了模型优化的特点，证明了该模型对研究空间分异特征具有较好的解释力度。

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研究框架

基于此，本次研究将MGWR作为一种有效解释城市街区活力空间分异特征的模型，构建一种分析影响街区活力的各因素之间关系的方法，从内部特征和外部环境两个维度对活力的影响机制进行量化分析，通过空间自相关的分析探讨活力和各影响机制是否存在空间异质性，并通过构建多个模型的对比以及影响因素的筛选，分析街区活力的空间分异特征，为研究城市活力的空间分异特征以及各影响机制的空间异质性提供新思路(图2)。

▲ 图2 | 研究框架

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研究数据与方法

研究选取北京市五环路以内的所有街区为研究对象，面积约667km²，共计4496个街区（图3）。研究数据包括宜出行人口热力数据、2021年北京市POI数据、2021年北京市路网数据、2021 年北京市建筑矢量数据、2021年北京市公交站点数据、2021年北京市地铁站数据、2021年2月北京市房价数据、2021年3月北京市商业办公租赁价格数据、2021年北京市绿地及水系矢量数据（表1）。运用了相关性分析法、空间自相关和多尺度地理加权回归方法。

▲ 图3 | 研究对象及范围

▲ 表1 | 数据来源统计

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活力空间分异特征分析

街区活力空间格局

整体上活力的分布特征呈现出“北高南低” 的空间分布趋势，街区活力在南北方向上的变化幅度明显高于东西方向，同时，形成了明显的“环带结构”(图4)。

▲ 图4 | 北京市五环路内街区活力分布

通过热点分析，生成具有统计显著性的热点和冷点空间聚类，更加明显的显示了北京市街区活力的“环带结构“现象，即沿东、西、北二环向外扩张的圈层现象较为明显，且沿学院路、西二环、东三环、建国路和北苑路两侧的活力十分突出。从整体上看，朝阳区街区活力最强，不仅表现为数值最大，并且出现了4处明显的热点组团聚集点，其次是西城区和海淀区(图5)。

▲ 图5 | 北京市五环路内活力热点分析

街区活力空间聚类特征

北京市五环内各街区的活力分布呈现出明显的空间自相关，在空间分布上呈现出不均衡的状态，出现了“高- 高、低-低、高-低、低-高”4种不同的组团分布集聚区，各街区之间的相互依赖性较强。整体上呈现出沿二环至四环之间“北高南低”的分布态势。可见，北京市街区活力的溢出效应非常明显，高活力的街区对周边街区的活力有明显的带动作用，而低活力的街区对周边街区也有相当大的影响，进一步验证了街区活力在空间分布上的“马太效应”，即在空间分布上呈现出明显的“高-高”聚类和“低-低”聚类两极分化现象(图6)。

▲ 图6 | 北京市五环内街区活力局部空间集聚状况

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影响因素分析

影响因素的选取

本次选取影响街区活力的内部特征和外部环境两级活力影响因素作为一级指标，即空间形态、功能性质、绿化环境、建筑规模、商业因素、社会经济、交通可达和区位中心性8个大类，将形态紧凑度等16个因子作为二级指标，分别进行分析，最后对所有数据进行归一化处理(表2)。

▲ 表2 | 影响因素计算统计

相关性分析

基于各活力影响机制的相关性分析，根据相关系数值，按照正负值分为促进性因子(相关系数为正值)和抑制性因子(相关系数为负值) 对其进一步进行聚类分群的多维度分析。促进性因子表示该指标的提升对街区活力有正向影响的作用，而抑制性因子则相反；其次，按照相关系数的大小将各因子分为敏感性因子(相关系数≧0.5)、迟钝性因子(0.3≤相关系数<0.5)和微弱性因子(相关系数<0.3)，不同的相关性大小聚类反应了各影响因子对街区活力影响的程度高低 (表3)。

▲ 表3 | 活力影响因素聚类统计

影响因素空间差异分析

商业中心性对街区活力影响最大。在所有变量中，街区距离商业中心越近对街区的活力影响力最大，而影响力的大小在空间上呈现多处集聚区。

开发强度对街区活力的影响力由二环向外逐渐递增。街区的开发强度对街区的活力影响力仅次于距离商业中心的距离，在空间上呈现不同的影响力程度圈层结构。

居住中心性对活力的影响在空间上呈现两极分化现象。整体上，距离居住中心越近的街区，对活力的影响力较高。

建筑密度对街区活力为负影响。建筑密度对街区的活力呈现明显的负向影响，且在空间上从东南向西北呈现微弱的影响力逐渐递减分布的态势。

形态紧凑度对街区活力的影响力大小由北向南逐渐递减。整体上，街区的空间形态离散程度越小，越紧凑，其街区的活力越低。代表人群更倾向于在自由布局的街区聚集，空间形态的紧凑度会带来负向的心理影响，从而使得街区的活力降低。自由的空间形态，能带来良好的秩序使得心情舒畅，从而聚集人气。

公共交通可达性对街区活力的影响呈现微弱的正向影响。在空间上其影响力大小明显呈现出不同的分布情况。

路网密度和亲水指数对街区活力的影响呈现两极分化现象。

文化休闲密度对活力的影响力在全局变化不大。影响强度从空间上呈现微弱的由西至东逐渐递减的现象，但整体上差异性不大，仍属于全局尺度。

功能混合度对活力呈现负向影响。整体上，功能混合度越高的街区活力越低，代表混合的功能从一定程度上会带来更为复杂的人群，导致交通拥堵和公共设施的体验感降低，过于多样性的功能反而会适得其反，使得街区活力下降（图7）。

▲ 图7 | 多尺度地理加权归回模型系数空间分布

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结论

北京市的街区活力具有极强的空间自相关性，呈现明显的两极分化现象，“马太效应”明显，即高(低)的街区活力值会正(负)向影响到其周边的街区活力值。各影响因子对街区活力的影响在空间上有明显的差异性，商业中心性对街区活力的影响最为敏感，且呈现正向的影响力，其次为居住中心性和开发强度，而文化休闲密度、形态紧凑度和功能混合度接近于全局尺度，在各街区对活力的影响差异不大，亲水指数、功能混合度、建筑密度和形态紧凑度则对街区活力的影响呈现负向影响。

通过多尺度地理加权回归模型的方法对街区活力进行研究，解决了以往的研究缺乏空间异质性的讨论缺陷，为后续城市街区空间活力及其影响因素的研究提供新的研究方法和思路，对于提升北京整体街区活力、优化空间设计具有一定的指导和现实意义。

本文撰稿：凡来  张大玉

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原文介绍

《北京街区活力影响机制及空间分异特征研究*——基于多尺度地理加权回归》刊登于2022年第 5 期第27-37页。

凡  来，北京建筑大学建筑与城市规划学院博士研究生。

张大玉，博士，北京建筑大学校长，教授，博士生导师，本文通信作者。

* 国家自然科学基金面上项目(51878021); 国家自然科学基金重点项目(51938002); 北京市社科基金重大项目(19JDYTA005)；北京建筑大学博士研究生科研能力提升项目(DG2021009)。

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