基于多源数据的城市居民生活质量空间结构研究——以重庆市主城区为例

文/重庆大学管理科学与房地产学院 冯佳宁

0 引言

当前我国已全面建成小康社会，经济社会发展进入新阶段，根据罗斯托经济成长阶段论，未来我国发展的核心目标是提高生活质量。但根据社科院经济研究对我国城市居民生活质量的跟踪调查显示，各项指标均较低且出现下降趋势[1]。从城市空间结构理论和社会空间理论方面，以居住环境表征的居民生活质量“映射”在城市空间上，各区域内的居民生活质量趋同形成类型区，各区域之间的类型区则出现特征差异，反映城市内部的居民生活质量空间结构，从空间视角出发可更好地帮助城市管理者把握全局和找到治理焦点。

1 研究数据与方法

1.1 研究数据与变量

根据《重庆市城乡总体规划（2007-2020年）》对重庆市主城区（中心城区）的范围划定，进一步考虑人口居住联系的紧密性，将重庆市绕城高速内含的主城9区130个街道、乡镇行政单元作为研究区域并展开分析。

研究借鉴经济合作与发展组织在论证全球减少公民社会经济水平差异努力的研究中以SDGs（联合国可持续发展目标）设置指标的方式，通过分析SDGs中与居民生活质量相关的维度进行研究的指标选择[2]。在具体指标项构成上，从居民生活质量的客观指标出发，以居住内部环境（住房条件）和居住外部环境（8类公服设施可达性）两方面综合考量居民生活质量[3]。针对住房条件指标的具体构成，从居住房屋的功能配置、权属来源、套型条件与设施选取4个角度出发，搭建由住房面积、间数、用途、层数、权属、结构及功能设施配置7个大类，38个变量指标构成的城市居民住房条件指标体系，如表1所示。其中住房条件指标的数据来源于2010年人口普查街道层级汇总数据，8类公服设施的数据来源于2011年研究区城市POI大数据。为减少城市中未建成区带来的分析误差，研究利用2010年研究区Landsat TM5多光谱数据进行建成区提取，以支持可达性计算。

表1 城市居民住房条件评估指标体系

1.2 研究框架与思路

1）根据城市居民住房条件评估指标体系，从六普街道层级汇总数据中进行数据提取和清洗，利用因子分析提炼形成居民住房条件空间分布差异的主因子并计算得分。

2）通过遥感影像解译获得建成区数据，构建1km分辨率的空间格网，将街道人口数据根据建成区占比在空间网格上重新分布。视每个网格为1个居民区，利用潜能模型计算各类公服设施POI点的空间可达性水平[4]，通过因子分析浓缩各POI类型得到各类公服设施可达性的主因子，逐一计算设施主因子得分并使用回归法求得各网格单元的设施可达性总得分，以表征城市公服设施总可达性水平。

3）将住房条件主因子得分和设施总可达性水平数据在空间网格对齐加载，以网格单元为单位进行空间聚类分析，得到构成居民生活质量空间分布差异的各生活质量类型区及研究区居民生活质量空间结构并加以解析[5]。

2 居民生活质量空间差异因子分析

2.1 住房条件

使用SPSS对住房条件指标体系的38个变量形成的数据矩阵进行因子分析。KMO取样适切性量数为0.805，远大于0.500，Bartlett检验系数(Sig.)值为0.000，小于0.010，说明原始变量矩阵并非单位矩阵，变量间存在显著的相关性，适合因子分析。对数据进行因子分析，提取6个特征根大于1的主因子，采用凯撒正态化等量最大法进行因子旋转，累积方差贡献率达86.488%，分析旋转后的6个主因子与原始数据变量之间的携带与组合关系，得到住房条件的主因子载荷矩阵。

通过分析各主因子的荷载分布行，得出各主因子的现实含义：①第一主因子 即高层大套型自住商品房因子，代表以购买商品房自住为主，套型面积大、间数多，多为钢混结构高层楼房，套型生活设施配置齐全；②第二主因子 即供水供气自建房因子 以自建的砖木结构房屋为主，多为平房且房屋未接通市政供水和供气，房屋间数多且未设置洗浴场所；③第三主因子 即自住多层楼房或经济适用房因子，代表城镇楼房类型的住房条件，符合经济适用房社区及多层楼房的传统城镇住宅区的居住房屋情况；④第四主因子 即小套型自住公房或二手房因子，以购买原公有住房或二手房自住为主，住房面积偏小，间数少；⑤第五主因子 即合租混合结构住房因子，以合租房为主，房屋生活功能设施多与其他租户合用，住房面积小，租住单间为主，部分居民将房屋兼作生产经营用途；⑥第六主因子 即无厨卫套型或廉租房因子，以无厨房和卫生间、仅1间房为主，较多为廉租房类型住房。以上6个主因子间充分区分，可代表不同的居住房屋条件属性。

2.2 公服设施可达性

解译研究区遥感影像，使用监督分类中的SVM分类器对土地利用类型分类，提取城市建成区的数据。使用空间网格化方法，根据建成区的分布将街道人口在空间格网上重新分布。将每个网格的几何中心点视为居民公共服务设施需求点，8类公服设施的POI点位置视为供给点，根据潜能模型计算研究区内居民区网格的城市公共服务设施可达性。

以8类城市公共服务设施可达性水平为指标变量，以3173个空间网格单元为样本，构建数据矩阵并进行因子分析，得到4个主因子。再计算样本在各主因子上的得分并使用回归法计算各样本的综合得分，得到城市公共服务设施总可达性水平数据及其空间格局。

3 居民生活质量空间结构分析

以3173个空间网格为样本，将6个住房条件主因子得分加载到对应的网格中，结合城市公共服务设施可达性数据，用ArcGIS软件分组分析功能进行聚类分析，以K最近邻为空间约束条件，选用欧氏距离，根据伪F统计量汇总发现聚类数为6组或15组时为最佳，研究为凸显空间水平差异，选择聚类为15组（见图1）。

图1 城市居民生活质量空间结构

计算得出15个聚类在6个住房条件主因子及公服设施总可达性上的平均值和均值，根据各聚类在各主因子及总可达性上得分均值进行聚类特征判别。研究通过归纳上述15个聚类的特征异同，得出4类。

1）第I大类 包含2个生活质量类型区，即聚类4和聚类11。

特征表现显示该大类主要以地产公司开发的新式商品住宅小区为主，选址均为城市配套发展较成熟的地段，居住区域开发时间较近，周边老旧社区较少，高档居住区开发时配建较多廉租保障性住房，也有部分属于老城区城市更新改造后新建的商品住宅小区。

2）第II大类 包含1个生活质量类型区，即聚类3。

特征表现显示该大类城市公共服务设施可达性高，但并未分布在老城区，具有明显的新城区住宅小区特征。部分住房建筑品质不高，结合重庆市主城区城市核心区外围较多小城镇居民点的分布特点，是新城区在依托原有小城镇的基础上建设而出现的居住环境特征。

3）第III大类 包含3个生活质量类型区，即聚类8、聚类9和聚类10。

特征表现显示该大类主要是在城市公共服务设施布局成熟且完善的老城旧城区的分布状态，住房类型中有大量房改房，也有较早期建造的多高层楼房，总体呈旧街区风貌。这类居住环境中有很多租房居住的群体。

4）第IV大类 包含2个生活质量类型区，即聚类7和聚类12。

特征表现显示该大类主要是已城镇化建设区域，结合区位属于卫星城或小城镇居住区，无法享受主城核心区的城市公共服务设施供给，主要靠居住区内公服体系构成居住外部环境，同时，新式房地产开发项目建设较少，以老式多层楼房住宅为主要的街区建筑面貌。

5）第V大类 包含4个生活质量类型区，即聚类2、聚类5、聚类13和聚类14。

特征表现显示该大类主要是因在城郊工作而形成聚居区的特征，租房群体流动性大，周边城市生活配套不完善。这类居住区产生时间较早，具有明显的单位半社会形成的居住区及上世纪末建造的老式住宅街区的特征，因生活质量区明显在市场化改革后的经济发展中落后而呈现出公服可达性低等不佳的居住环境状态。其中也存在区域内多种住房条件并存的现象，与城市外围拓展和郊区开发的特征一致。

6）第VI大类 包含3个生活质量类型区，即聚类1、聚类6和聚类15。

特征表现显示该大类主要为城市全域范围内城镇化水平低下的地区，分布较多自建房，以乡村房屋为主，大多为居民自住生活，结合区位总体呈位于城市远郊的乡镇农业生活的居住特征。

4 结语

研究通过定量分析得到6个形成重庆市主城区住房条件空间差异的主因子：①高层大套型自住商品房因子；②无供水供气自建房因子；③自住多层楼房或经济适用房因子；④小套型自住公房或二手房因子；⑤合租混合结构住房因子；⑥无厨卫套型或廉租房因子。通过分析公共服务设施POI大数据可得，重庆市主城区居民公共服务设施总可达性水平在城市空间上存在明显差异。结合上述结果分析揭示城市内部的居民生活质量空间结构，反映城市内部居民生活质量的地域空间差异。