生活街区建成环境对居民购物出行方式的影响分析——以上海市中心城区为例

■ 陈 泳 CHEN Yong 吴 昊 WU Hao

1 研究背景

步行相对机动车而言是种慢速的通行行为，容易与周边街道环境发生互动，而步行也能促进沿街社会交往与商业发展，增强城市经济活力。尽管国内城市在线购物的快速发展正在深刻地改变着传统的商业经营模式与空间布局，但外出购物仍然是居民的日常出行行为，大多数人每周至少有一次购物活动。以往的研究表明，街区建成环境不仅直接影响个人的日常通勤和休闲出行，还会影响购物出行活动[1-5]。

居民对购物出行模式的选择受到城市环境、个人社会属性以及与商品和市场相关因素的综合影响[2,6,7]。国外针对购物出行的早期研究大多关注购物出行中私家车的使用情况，比如，通过分析行驶里程（VMT）和行驶时间（VHT）等因素，来间接反映购物目的地与居所地之间的可达性问题[8-9]；或分析购物场所周边小汽车导向的服务设施水平，如使用方便的停车场会促成更多的开车购物出行[10]。随着城市交通拥堵的加剧和绿色节能观念的倡导，购物出行研究开始关注公共交通和非机动交通方式对居民购物出行方式的影响[11-13]。研究发现，公交车间隔时间和车站密度是影响公交购物出行频率的重要因素，较长的公交车间隔时间降低了无私家车家庭外出购物的频率，进而引发食物荒漠（Food desert）问题[13]。针对非机动交通购物出行，有的研究发现，较高的人均自行车道长度（城市自行车道总长度/城市人口）会增加居民骑车去购物的可能性[14]。对于步行购物出行相关的研究，则更多关注中微观层面的城市环境，比如：街区尺度的建筑密度、土地利用模式、路网特征与步行设施质量等。宜步行指数（Walkability index），通过衡量住宅密度、零售业建筑密度、街区交叉口密度和土地利用混合度等4 项指标，来测度美国大城市的街区宜步行性[15]，较高的就业密度、人口密度和土地利用混合度与居民选择步行或乘坐公交去购物场所的几率呈正相关，与驾驶私家车去购物呈负相关[16]。设施临近度一直是购物出行研究关注的重要指标，有的研究发现，街区内临近的商业设施（比如杂货店、菜场、超市等）可以提高居民每周的步行出行时间[17]，居民住所到最近商店的距离与步行购物出行频率成反比，二者距离每增加1 英里（1 609.344 m），居民预计每月将减少3 次步行购物出行[18]。此外，居民个人社会属性也是影响购物出行方式的重要因素，例如，随着居民年龄的增长，乘公交前往购物场所的比例也随之增高[11]。

然而，以上研究大多针对低人口密度、高私家车拥有率的西方国家城市环境，对于国内高密度的大城市研究是相对匮乏的。有限的研究发现，影响上海市居民购物类步行通行频率的建成环境因素，有沿街商业密度、街道界面属性、小区出入口密度、人口密度和社区服务等[19]。生活在不同类型住区的北京市居民日常购物呈现不同的出行特征，商品住区中居民机动化购物出行（小汽车、公交车、地铁）的比例是“单位小区”的3 倍[20]；商业密度对城市中心区和郊区居民购物出行距离产生影响，但是，公共交通设施水平的差异导致商业密度在这两种住区中起相反的作用[21]。有的研究还发现，轨道交通成为上海市远郊居民去市中心购物的主要交通方式；超市免费班车成为居民经常前往就近超市的交通工具[22]。针对香港地区的研究发现，土地功能多样性、商店易达性、人行道拥挤程度、车行交通量等指标，会影响老年居民在街区范围内的目的性步行活动，如每周购物出行的频次[23]。这些研究主要关注了高密度城市居民购物出行的方式以及影响购物出行时间、频率的城市环境要素，而对中微观尺度街区建成环境对不同购物出行方式选择的影响机理的研究较少。为此，本研究以上海中心城区为例，聚焦高密度城市中生活街区与街道等建成环境对居民购物出行方式的影响，特别是对于步行购物出行的影响。

2 调研设计

2.1 案例选取

研究的前提假设，是居民购物出行的模式选择受到个人社会属性、步行动机、感知的以及客观存在的街区建成环境等方面的影响（图1）。选取上海市中心城区21 个生活街区，这些街区均具有以下特点：①明确的街区边界，如外围是主干道或自然河流，意味着居民的日常活动主要发生在划定的街区范围内；②住宅导向的街区，内部没有大型的办公商业中心或旅游景点；③发展成熟的建成街区，具有稳定的入住居民数量；④良好的公共交通服务，在适宜的步行距离以内至少有1 个地铁站和多个公共汽车站可供选择；⑤相近的街区面积大小，约0.4～1.6 km2。这些街区根据建成年份和所处地点分为五种类型：①建于20 世纪初的里弄历史街区，主要位于市中心；②建于20 世纪50 年代左右的老工人新村，大多位于市中心边缘；③建于20 世纪七八十年代左右的旧住区，也多位于市中心边缘；④建于20 世纪90 年代以后的高层商品房小区，主要位于中心区外围；⑤建于21 世纪前后的高档国际社区，距市中心较远（图2）。

2.2 数据收集

研究数据主要通过问卷调查和实地测量方式获得。课题组对上海市居民出行情况进行问卷调查，样本框为上述21 个生活街区中的全体居民。问卷内容主要包括居民日常出行特点、社会经济状况、对步行的态度、步行动机和障碍以及街区感知环境特征等相关信息。受访者被问及：①他们主要的购物出行模式，包括四个选项——步行、骑自行车/摩托车、乘坐公共交通/超市免费班车、驾驶私家车/乘出租车；②选择步行外出时是否受到以下意愿或认知的吸引，包括：方便、健康、省钱、陪伴孩子、放松、购物、准时与避免交通拥堵等。另外，问卷还获取了受访者感知的街区环境特征：标识出在日常生活圈5 min 步行范围内是否有公交车站或地铁站。同时，受访者的年龄、性别、家庭年收入、就业状况、交通工具拥有情况等信息也通过问卷获取。

图1 研究假设示意图

图2 街区案例区位图

为保证每个街区内受访样本的多样性，课题组聘请社区工作人员入户随机发放调查问卷，所有调查问卷均在分发后2 周内收集。调查共分发3 820 份问卷，收回2 940 份，初始回复率为77%。在初步数据分析和清理之后，共有2 838 份有效问卷保留，有效回复率为74.3%，每个街区的抽样率从0.18%～1.51%不等（平均值：0.59%，标准差：0.34%）。另外，本次调研还通过网络资源、电子地图与实地测量，获得了这21 个街区的建成环境数据，包括街区属性、路网特征、土地使用情况、公交服务、步行设施和街道界面特征6 个方面。

2.3 模型建立

居民在制定某一特定购物出行方案时，力求达到自身效用的最大化（Utility Maximization）。购物出行方式（步行、骑车、乘公交、驾车）是4 种相互独立的离散类别；居民个体属性、步行态度、街区环境特征与一些未知效应共同决定了最终所选择的购物出行方式，这符合离散选择模 型（Discrete Choice Model） 随机效用的基本假设[24]。在研究中，多项逻辑回归（Multinomial Logistic Regression）被用来分析个人及环境因素对居民选择某种购物出行方式几率的影响。响应变量为受访者的主要购物出行模式。以开车购物出行为参照类别，选择其他3 种购物出行模式（即步行、骑车、乘公交）的概率作为回归方程的因变量。解释变量分为4 组：①社会人口特征；②步行动机；③感知的街区环境特征；④实测的街区环境指标。其中，社会人口特征、步行动机和感知的街区环境特征为分类变量，实测的街区环境指标为连续性变量，且已进行中心化处理。在筛除缺失关键人口信息的样本后，最终保留2 479 份问卷信息进入下一步的回归分析。数据处理与分析在Stata14 MP 进行，多项逻辑回归分析通过mlogit 命令实现[25]。

3 分析与讨论

3.1 描述性分析

在2 479 名受访者中，女性占到60%；有1 237 名受访者的年龄在40～60 岁间，占全部有效样本的49.9%；超过1/3 的受访者（894人）为无工作状态；50.1%的受访者（1 243 人）家庭月收入在1 000～3 000 元之间，家庭月收入＞1 万元的占29.0%。所有受访者家庭均有自行车，且46.0%的受访者家庭拥有2 辆及以上自行车；32.8%的受访者（814 人）家庭拥有摩托车，29.3%的受访者（725 人）家庭拥有小汽车。

调查结果显示，在2 479 名受访者中，有1 084 名居民选择步行作为他们的主要购物出行模式，占总调研人群的43.7%；骑自行车/摩托车和使用公交的人数分别为724名（29.2%）和440名（17.8%）；只有231名（9.3%）受访者使用小汽车（私家车或出租车）作为购物出行的主要方式。

另外，生活在不同类型街区的受访者的购物出行模式也存在差异。在历史街区中，骑行外出购物的比例最高（44.8%），且这一比例高于其他四种街区类型；而选择小汽车外出购物的比例最低。步行是老新村和旧住区受访者外出购物最常用的方式，比例分别达到51.5%和50.8%。商品住宅的受访者购物出行方式主要是步行和骑行，这两者比例各占到1/3 左右。在国际社区中，有22.8%的受访者选择小汽车作为主要的购物出行方式，这一比例远远高于历史街区、老新村、旧住区中的小汽车出行比例。

3.2 回归模型分析

采用分步骤的多项逻辑回归分析。首先，基础模型仅包含了受访者的个人社会属性。第二步，将受访者步行出行动机变量纳入模型。最后，将感知环境和建成环境变量纳入模型。最终模型似然比卡方949.96，显著性小于0.001，Nagelkerke 伪R方值0.347，模型拟合显著。

3.2.1 个人社会属性

基础模型的结果显示（表1），年龄、家庭月收入、交通工具拥有量会影响居民购物出行方式的选择。随着年龄的增长，居民选择步行、骑行、公交购物出行的可能性增大，特别是对于60 岁以上群体，这可以从上海市中心城区老年人的整体出行调查中得到佐证[26]。老年人由于机体反应力下降，增加了驾车出行难度，步行与骑行更容易被他们所接受[27]，因此，在街区步行环境优化提升时，需要细致考虑老年人面临的独特问题。此外，老年人在使用公共交通服务时也会遇到困难[28]，因此，提升公交站点沿线步行环境及公共设施的质量，例如，维护良好的人行道无障碍通行与充分的夜间照明，设置休息凳与遮阳避雨设施等，对于提升老龄群体步行或乘公交出行变得尤为重要[29]。

与低收入者相比，高收入群体较少选择步行或骑行外出购物，这主要由于他们拥有私家车的比例高，在购物出行方式上有更多的选择。然而随着环境影响变量的加入，家庭收入与居民选择步行或是小汽车外出购物之间的相关性不再显著，这表明，街区环境特征可以在一定程度上削弱个人社会经济水平对居民购物出行方式的影响。已有研究也发现，当家庭收入变量被控制后，生活在宜步行街区中的居民更多地选择步行外出[30]。

虽然街区环境可以在个人社会经济水平和购物出行方式之间起到调节作用，但是购物行为的特殊性导致了对交通工具选择的依赖性。3 个模型中，家庭交通工具拥有量始终是影响居民购物出行方式的重要因素：自行车和摩托车数量的增加会提高居民骑行外出购物的可能性；而私家车拥有量会同时降低步行、骑行和公交购物出行的几率。这或许可归结为购物出行方式的选择还会受到运载货物需求的影响。虽然自行车不像小汽车那么方便舒适，但当居民随身携带货物时，骑行仍然比走路更省力和省时，这也表明购物出行与通勤或休闲出行相比所呈现的不同特征[31]。对于短距离的购物出行，目前老年人已将小轮子手推车作为日常购物出行的重要辅助设施，这需要街道设计提供宽敞而平整的步行通道。而当购物场所与居所距离较远时，购物出行的特殊性导致人们很难放弃开车购物而选择步行，而替代性的解决方案，例如，在线外卖服务、小规模社区超市或提升公交服务水平等，都可能会降低小汽车购物出行的可能性。

表1 基础模型——个人社会属性对购物出行方式的影响

3.2.2 步行动机

步行动机因素是指步行外出与其他出行方式相比，给出行者带来的益处。购物出行的特殊性体现在，它既不像通勤出行那样具有严格的目的地和时间限制，也不像休闲性出行那样随机。因此，步行出行动机往往成为吸引居民选择步行外出的一个重要因素。

动机模型的结果显示（表2），步行活动所具有的健康性（有益健康和放松心情）和经济性特点，促进了居民选择步行购物出行，大量研究证明，步行活动可以有效增强人体生理和心理健康水平[32]。在本次研究中，家庭经济水平不高导致步行的经济性特点突显出来，成为影响居民选择步行购物出行的重要因素。另外，方便性和准时性特点也是激发居民步行外出购物的显著影响因素。在高密度城市的生活街区中，居民日常的购物场所（如沿街商铺、菜场与超市等），周边机动车停车设施的不足，可能会导致居民放弃小汽车购物出行，步行优越性得到凸显。研究还发现，顺路购物的动机能激发更多的步行外出可能性，因为居民日常的休闲性步行活动和购物行为往往是协同的，对出行活动链的相关研究也证实了这一结论[33]。

表2 动机模型——步行外出动机对购物出行方式的影响

步行活动健康性、经济性、准时性的特点，也会促进居民选择公交作为购物出行方式，因为步行是接驳居所与公交站点的主要方式。近年来，关于公交出行“最后一公里”的研究得到广泛关注，优化公交站点与居所之间的步行环境，成为促进绿色交通发展的重要内容。

3.2.3 街区环境

街区环境模型的结果显示（表3），在控制了社会人口属性和居民步行动机变量的前提下，感知环境特征和建成环境要素对居民购物出行方式产生显著影响。

从感知的街区环境来看，5 min步行范围内的公交车站和地铁站因素，会吸引更多居民选取步行或公交购物出行。本次调研街区中，大多数公共交通站点周边都具备较为完善的商业设施，以公交站点为导向的城市发展，为居民提供了方便的购物场所[34]。便捷性是影响居民评价轨道交通服务设施满意度最重要的指标，这既包括实际步行距离的便捷性，也包括心理感知层面与时间相关的便捷性，而后者与沿路的交通灯等候时长和步行环境舒适程度有关[35]。对于无私家车居民，选乘公交仍是前往远途购物场所的主要交通方式，之前的研究也发现，乘坐地铁是远郊居民前往市中心购物的主要方式[22]。

表3 环境模型——感知环境和建成环境对购物出行方式的影响

从实测的建成环境来看，较大的平均地块边长指标会提升居民选择步行、骑行和公交购物出行的可能性。虽然以往研究发现，较大的街区尺度或较长的交叉口间距会阻碍步行活动的发生，但大多数是针对国外低密度街区[36]。根据案例街区的现场观察，较长的街段两侧往往分布了丰富的商业设施，这有利于步行外出购物的发生。另外，在这些较长的街段上分布了多个无门禁的住宅小区出入口，既为小区居民出入提供方便，也为非小区居民的日常穿行提供可能，城市道路与小区内道路共同组成了“大街区、密路网”的城市形态（图3）。同时，较长的街段为骑行者及步行前往公交站点提供了便捷的路径，缩短了交通灯等候时间，进而促进了这两者的购物出行可能。

图3 上海田林路沿街商业及住区步行出入口

宽敞的人行道可以促进更多步行和乘公交外出的可能性，它既提供了舒适的步行通行空间，又为沿街店铺布置外摆设施和街道家具提供可能，还为沿街购物者提供了逗留场所。因此，这种街道空间可以通过店铺前区的统一性设计带来丰富的商业活动，也方便行人顺畅地去往公共交通站点，而公交车站也可以依靠较宽的人行道设置港湾式停车，并增加站点的服务线路，为选乘公交购物出行的居民提供便利。

本次调研发现，街区公园密度与步行外出购物的几率成反比。据现场观测，案例街区中的公园大多占地面积大且设有围墙，而围合公园的界面多以实墙或栏杆等单一形态出现，这会导致街道步行环境的单调感。以往研究也发现，居民的短距离出行（例如步行购物出行）会受到街道界面丰富程度的影响[37]。此次研究发现，街区内较小面宽店铺的比例（每百米15～20 家商店店面长度占全部商业界面长度的比例）越高，居民选择步行外出购物的几率越大。与超市和菜市场等集中型购物场所相比，沿街小店铺同样为居民带来丰富的购物选择。此外，土地使用混合度对出行方式的影响并不显著，这与国外低密度地区的研究结果不一致，可能是案例街区中的土地利用混合度指标差异性较小导致的。

4 结语

本研究调查了上海生活街区建成环境对居民购物出行方式（如步行、骑自行车、搭乘公共交通和小汽车驾驶）的影响。研究发现，便捷安全的步行路网、宽敞平整的人行道、丰富积极的沿街商业界面与邻近可达的公共交通站点等，都可以有效吸引居民外出购物采取绿色出行模式。同时，购物出行模式的选择还受到个人的社会属性与步行态度以及交通工具依赖性的共同影响，与实测的建成环境变量相比，感知的街区环境特征对出行模式选择更具有影响。了解街区建成环境与居民购物出行模式之间的关系，将有助于城市建设者与决策者更好地建设满足居民步行出行需求的社区，并改善与提升高密度城市的健康生活环境。近年来，中央和各级地方政府均针对未来城市发展提出指导性方针，中央城市工作会议提出的“鼓励开放街区”、营造“小街区、密路网”的建议，上海市制定了15 min 生活圈规划导则，这些都在强调未来的城市建设中，应当以步行作为首要的出行方式。本研究的部分结论也验证了“鼓励开放式街区”及“注重商业设施布局”，对于促进步行外出的积极影响。同时，随着我国老龄化程度的加剧，与老年人步行出行相关的街区环境营造，也应当受到设计师和管理者的注意。