国内城市居住分异测量的关键问题探讨

2019-04-20张俊李晨阳

上海城市管理 2019年2期

张俊李晨阳

摘要：从国外引入居住分异的研究已有三十多年，如何简洁有效测量中国城市居住分异仍然处于探索中，并没有形成广泛认同的方法。不同方法的互相比较应有一些共同的基础，才能形成对中国城市居住分异具有解释力的方法和指标。首先，比较的案例在测量内容和方法上应相同。其次，要保持测量空间范围的一致性，不能在不同空间层面上比较。再次，测量空间单元的划分形式应一致，若是空间的方法还需要考虑空间自相关等因素。最后，国外居住分异测度的分类标准应以中国的实际情况去检验，形成本土化的分类测度标准。

居住分异引入国内已经有三十多年，但测量方法仍然处于探索中。各类方法很多，缺少可比性，纵向积累少。不同方法的互相比较应有一些共同的基础，才能形成对中国城市居住分异具有解释力的方法和指标。通过几个关键问题的探讨，推动居住分异测量本土化发展。

一、居住分异的测量内容和方法

（一）测量内容

居住分异是指基于某些属性的差异而形成的居住分布差异，同类的人群聚集在城市的特定区域，不同类的人群在空间上彼此相互分离的现象。这些属性大致可以分为两类，一类是居民的社会属性，另一类是住宅的物质属性，两者的主要区别就是测量的对象不同。这些属性可以进一步按照空间或非空间性质再细分，但目前国内相关研究还是以非空间性质的为主，空间性质的测量内容还不是十分清晰，尚处于起步阶段。

国内对社会属性的测量主要是非空间性质的，有户籍、职业、年龄、教育等，在整个居住分异研究领域中占了绝大部分，因为在数据获取方面较为便利，研究者往往使用已有的人口普查数据，比如陈杰使用上海“六普数据”从户籍角度出发分析了上海的居住分异情况，认为户籍分异的程度已经较高，而且镇区和乡村的分异程度高于城区。[1]相较国内，国外对社会属性的测量更关注收入、种族等，国内测量收入的还很少。另一方面，对空间性质的社会属性的测量还很少，但在其他一些领域，比如城市空间行为研究就将每一个人及其属性、行动都标注在地图上，形成动态的轨迹或网络，值得居住分异研究者借鉴。

有关住宅的物质属性的测量，研究者则主要通过研究物质属性的差异，来推导居住人群的差异。这一点在国内早期研究中比较明显，比如杨上广和王春兰根据房屋面积、住宅价格、住宅类型、空间分布等方面的不同，将上海分为四大圈层、四大扇区和两个次中心。[2]尽管物质属性是“非人”的，可在处理中还是仿照社会属性的非空间方面，和户籍一样，只是把房价、住宅类型等看作为一个分类标准，而忽略了其更为重要的位置、坐标等属性。不过物质属性的一大优点也正在于此，它在获取位置、坐标方面比社会属性更为容易，随着信息技术的提高，近年来出现了一些相关研究，比如廖邦固使用上海居住用地类型数据分析了上海六十年来的空间分异变化。[3]长远来看，在大数据时代，获取及时、客观的物质属性比以前便捷得多，此方面的研究应有很好的前景。

（二）测量方法

居住分异测量方法可以按空间性质与非空间性质分为两类，与上文所述测量内容的空间与非空间分类可以对应。同样地，现阶段的测量方法以非空间性质的为主，空间性质的方法还在初步阶段。但空间的测量方法已表现出不同于非空间方法的一面，在地理学等其他学科帮助下，形成了一套对坐标、位置等的计算、表达、解释的方法。两类方法各有优劣，非空间的方法基础深厚、使用方便，但可能与实际情况分歧较大；空间的方法则更加精细、准确，但在操作和理解上有些困难。

1.因子聚类分析

该方法的主要思想是从各种潜在的可能因素中，找出产生效果的确定因素，然后根据确定的因素将研究对象划分为不同种类，从而形成了类型上的差异。这种方法在国内早期的研究中占主流，以许学强关于广州的研究为代表。[4]但该方法存在一个问题，主因子和非主因子之间的区别是否能真正反映现实中的区别，因为因子选择上可能会受主观性的影响。此外，该方法不便于进行研究间的比较，即某个地方分异的主因子在另外一个地方也许就不是主因子了，也就是说因子聚类法不能推广出一个普遍性的指标来评价研究以外的对象。

2.分异指数

该方法与1955年由Duncan首先提出，[5]之后迅速成为居住分异研究领域中最为常用的方法之一，其基本公式为：

分异指数的主要思想是比较某两群体（x和y）在研究区域内和该研究区域所在城市内所占比例之间的差别，分异指数越高，表示这两个群体在研究区域内的比例差异比全市内这两个群体的比例差异高，即该区域内的分异情况高于全市的平均水平。该方法的一个优点就是能够在同一个测量范围或尺度上，得到可以相互比较的指数，有利于形成一套完整的研究体系。但分异指数法也面临一个问题，就是标准设置的问题，数值多大就是高度分异，数值多小就是低度分异，还没有形成一个权威的标准。国外标准是否适合国内情况还有待检验。

以上两种方法代表了非空间方法的两种不同研究取向，因子分析法侧重于探究分异的原因，而分异指数法侧重于表现分异的程度，前者是偏解释性的，后者是偏描述性的。两种方法各有优劣，在非空间的测量方法中处于主流地位。

3.空间自相关

空间自相关分析是“测量空间事物的分布是否具有相关性，检验某一事物的属性值是否与其相邻空间上的属性值具有显著相关性，高的自相关性代表了空间现象聚集性的存在”，[6]一般采用MoranI指数来评定相关性。空间自相关的基础是地理学第一定律，越是空间上邻近的事物，其属性越具有相似性。空间自相关所体现的临近相似性，与居住分异有一个共同点，即在某一区域内某一属性高度聚集，而和区域外有明显不同，从而形成分异。

4.空间插值

另一个使用方法较多的方法为空间插值法，它是一种“根据已知点的数据推求同一区域或其他区域未知点的数据的方法，最简单和常用的是反距离加权法，它以未知点与已知点之间的距离为权重进行平均加权，离已知点越近的未知点赋予的权重越大”。[7]從方法思想上来讲，空间插值和空间自相关的基础都是地理学第一定律，但空间插值侧重于从已知中推论未知，使得研究者能够从有限的样本中估计整体的分布状况，这和空间自相关侧重于评价已知情况有所不同。

空间性质的测量方法有助于解释一些非空间方法无法解释的问题，一个典型的例子是“棋盘问题”，即某一区域的分异指数一样，但由于空间位置或分布的不同，产生了不一样的社会后果。如图1所示，假设三个阴影区域是分异指数高值区，且数值一样，如果仅从非空间性质来看，因为数值相等那么分异情况一样。但如果从空间性质来看，A的分异要比B集中，这更符合我们的经验观察。因此，在能够获得空间相关数据的前提下，采用空间性质的测量方法可以使结果更准确，解释力更强。

（三）测量内容和测量方法的关系

总的来讲，由于居住分异可以测量的属性有多种，虽然都是研究居住分异，但关注的点却有很大的差别。一篇可能是在讨论户籍人口和非户籍人口的分异，另一篇则可能是在讨论住宅价格的分异。在比较居住分异研究时，首先要看差异的内容。在国内测量居住分异时，到底选择哪几个指标最有现实意义，最有解释力，在理论和实践界并没有太多共识，这是将来国内居住分异研究可以探索的方向。

此外，测量内容和测量方法之间会出现错位的问题，其中尤以非空间的物质属性和空间方法的混淆为甚，比如现在有些测量房价的分异研究，虽然冠以“空间方法”的名字，但却用分异指数来区分高房价和低房价，和真正的空间位置没有实质联系，这就显得有些名不副实。

还有，我们要摆脱一种路径依赖，就是社会属性用非空间方法，物质属性用空间方法。其实测量内容和测量方法之间的选择是基于研究问题的需要。在大数据时代，测量方法和数据获取都比以前有很大的进步，完全有条件去尝试不同的方法，并进行比较研究。

二、居住分异的空间单元和范围

以上讨论的是分异测量可以参考的内容和方法，但我们还要注意是在何种层面上进行这些研究，不同层面的研究间可能会有很大的差异，如果不能清晰地指出来，就好像是在定义概念时没有指出适用范围一样容易产生混淆，因此在确定想要测量的内容和方法后，我们接下来还要明确居住在哪个层面上分异，具体而言由两个部分组成：空间单元和空间范围，前者确定了研究的基本单位，后者确定了研究的涵盖范围。

（一）居住分异的空间单元

居住分异的空间单元是指研究和测量中所采用的基本单位，现有的空间划分方法基本是依托于行政单元的划分，即区县、街道、居委会这样的单元。比如，吴启焰采用人口普查在居委会尺度上的数据，分析了南京2000年前后的结构变迁。[8]之所以会这样划分，一是数据来源上对人口普查数据依赖性较大，尚没有更好的替代数据出现，我国的人口普查数据有一个统计体系：国家-省-市-县/区-街道-居委会/村委会-居民，最小的城市划分单元是居委会，如果研究者使用这些数据，势必就要遵循这样的空间划分。二是国内的居住分异在一定程度上确实受到行政因素的影响，比如公共资源的配置，从某种程度上来讲，国内城市空间的形成或多或少受到行政力量的作用。因此，国内的许多研究，特别是一些宏观层面的研究，就沿袭了这样的传统空间划分方法。

除了行政单元外，也存在一些其他的划分方法，尽管还不够成熟，但值得深入挖掘一下。一种是根据居民的心理归属划分的方法，比如上海的里弄，这些单元不属于行政单元，却起到了一定的聚集作用，里弄内外在经济条件、生活方式、思想价值观上有不小的差别，而且历史越是久远，这种差别就越是明显。还有一种划分方法是根据房价形成的板块来划分，现如今房价逐渐成为一种阶层分化的标准，不同的房价将不同的人群引导到不同的区域，这些区域在房地产交易中被称作板块。板块往往是根据城市路网围合而成的，连接板块间道路就是泾渭分明的边界。

（二）居住分异的空间范围

居住分异的空间范围指的是研究和测量的整体对象，上文提及的空間单元可以看作是空间范围的基本组成部分。国内研究测量的空间范围大致可以分为三类：城市、街区和居住小区。

城市基本上是居住分异测量的最大空间范围。以城市为测量范围的研究，在国内的研究中占有较高的比重，上海和南京是被研究较多的城市。城市层面的研究大多依靠人口普查或某些大型综合调查（如CGSS），需要在大量数据的基础上，才能形成对一座城市居住分异状况的探究。城市层面的居住分异测量，有助于在宏观上把握整体情况，找出总体上的分异特征，进而划分分异的类型等。

还有以街道为测量范围的研究，它们属于中观层面的研究，比如李松等对乌鲁木齐市天山区的民族分异研究，[9]虽然在处理方法上和以城市为测量范围的研究有很多相似的地方，但在解释结果时不像城市范围的那样模糊和笼统，可以向深处挖掘一些有用的信息，而且可以用来进行横向比较，比如城市的新区和旧区、中心区和郊区之间的比较，这些比较是城市范围所做不到的。

最后一种就是微观的居住小区范围的研究，其关注的范围相比前两种已大大缩小，通常局限于某一个或某几个相邻的居住区，比如李东泉等对北京三里河四个居住小区的研究。[10]居住区尺度已经没有普查数据可以与之对应，因此只能由研究者通过社会调查如问卷，来获取相关数据。这类微观研究侧重于了解居住区内部具体的分异情况，以及对分异产生原因的解释，在机制解释方面更有说服力。

（三）空间单元和空间范围之间的关系

居住分异的空间单元和空间范围共同构成了研究的一个限制条件，即讨论居住分异时一定要讲空间范围、空间单元，不论是社会属性、物质属性的测量。比如，在城市范围内以区县为单元的居住分异（孙斌栋和吴雅菲，2008），[11]在城市范围内以街道为单元的居住分异（强欢欢、吴晓和王慧，2014），[12]在城市范围内以小区为单元的居住分异（陈燕，2009）。[13]空间单元和空间范围之间有一个对应的关系，小的单元可以测量大的范围，但大的单元不能用来测量小的范围，就是说不能用城市的数据来说明小区的情况。但是当空间范围缩小到最小的小区时，就会出现尺度、对象两者重叠的情况，即小区对小区，这时的研究就会偏向于实证研究，比如李志刚等对上海三个社区的实证研究。[14]简言之，我们不可以只谈居住在哪种属性上的分异，而不谈其所采用的空间范围和空间单元，只有明确了以上问题，研究的目的性和科学性才会凸显，形成一种规范的研究思路。

三、居住分异测量的效度问题

（一）缺少具体的案例解释

在过去的研究中，研究者在如何描述居住分异的问题上已取得很大的进展，许多方法被拿来描述分异的程度大小，但研究往往止步于得到一个分异指数，至于这个指数的实际意义，则很少有人去关注，如果它与实际情况存在很大的出入，那么就不能被认为是一个有效度的测量。此外，一个纯数字的结果并不能解释所有问题，也许居住分异指数不高，但实际的居住分异情况差别很大，例如从物质属性来看，居民居住在相似的物质空间内，但由于阶层等社会属性的差异，导致了很多的矛盾和冲突。[15]指数的确可以帮助我们发现问题，但是问题背后的意义还需要研究者具体问题具体分析。

（二）缺少可靠的标准体系

国内的居住分异研究起步较晚，因此在很大程度上依赖于国外理论的引进，它们判别分异高低的标准是基于国外情况，比如分异指数的区间标准，Massey认为0.3以下是较低分异，0.3～0.6是中度分异，0.6以上是高度分离，[16]但我们在使用时也要以0.3、0.6为准吗？目前来看国内研究还缺少对该标准的检验，需要看其是否适合我国国情。

（三）缺少有效的比较研究

研究的可比性指的是，同一领域内的研究可以进行相互比较，要么是纵向的时间上的比较，要么是横向的不同地方的比较。自从上世纪八九十年代居住分异研究兴起以来，已经涌现出对很多城市的研究，比如广州、上海、南京等，研究者在各自所在或关注的城市里取得了令人瞩目的成就，但由于研究方法、研究数据的限制，不便进行研究间的比较，使得国内研究看上去还处在分散的局面，如果将来可以形成一套规范的研究体系，那么研究的可比性就会得到大大加强。

四、结语

国内的居住分异研究经过三十余年的发展，在概念、方法上已经取得很大的进步，但在某些方面还存在不足。一是要明确研究的空间范围和空间单元，应该在整个研究中一以贯之，避免测量结果与研究对象的错位。二是要辨别居住分异的双重属性，即社会属性和物质属性，国内目前在空间测量上还有些薄弱，需要未来研究者进一步完善和创新。最后是要注意国外理论在本土化过程中可能存在的偏差，无论是指标、公式、标准，都要经过国内实际情况的检验，期望得出本土化的测量分类标准。总而言之，居住分异是一个完整的研究体系，我们希望能够将居住分异的相关概念整合在同一个框架中，对具体的单元或范围可以有针对性地选择测量内容和方法，以提高研究的效度，推进该领域的研究进一步发展。

说明：本文系国家社科基金项目“城市居住区规划的社会影响评价研究”（编号：13BSH013）部分研究成果；同济大学中央高校基本科研业务费资助项目。

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