15分钟步行圈生活便利指数评价与区县比较——以成都市中心城区为例 | 上海城市规划

本文首先深度解读国际上通用的Walk Score评价方法，认为其内核是步行圈生活便利的评价。然后基于WalkScore的评价思路，构建15分钟步行圈生活便利指数的评价指标体系与方法体系，对成都市中心城区生活便利指数展开评价。最后与居民的活动空间相结合，优化了生活便利指数分区对比的方法。结果表明：生活便利指数高于85的区域主要集中在成都市二环内，而南部新区生活便利指数较低，即通过步行难以解决日常生活需求；中心五城区生活便利指数与人口密度的空间相关系数皆大于0.6，说明人口密度高的区域生活便利指数也高，侧面反映了设施布局的合理性；按照人口活动区域对比各区县的生活便利指数,相较于按照行政地域单元统计更科学，区县之间生活便利指数的差异更小。

2016年，中共中央国务院关于进一步加强城市规划建设管理工作的若干意见中明确指出，要“加强自行车道和步行道系统建设”，“推动发展开放便捷、尺度适宜、配套完善、邻里和谐的生活街区”。目前关于可步行性的测度指标主要有两个不同的研究方向：一是侧重于街道的功能，一是从街道的设计来考量。2007年，美国研究者提出Walk Score的概念与评价方法，也是目前唯一的国际性量化测度可步行性的方法。国内学者将其直译为“步行指数”，然而笔者认为“步行圈生活便利指数评价”是对其更为精准的描述。

 1研究范围与数据

1.1  研究范围

本文的研究范围为成都市中心城区。成都市是四川省省会，西南地区唯一的副省级市，国家历史文化名城，国家重要的高新技术产业基地、商贸物流中心和综合交通枢纽，西部地区重要的中心城市。成都市中心城区面积约3 675 km²，占成都市域总面积的26%，承载着成都市近70%的常住人口。2016年成都市居民出行调查结果表明，中心城区步行的出行比例占32.7%，是最主要的慢行交通方式。

成都中心城区范围

1.2  研究数据

本研究的数据主要包含地图兴趣点数据（POI）、路网、手机信令数据。

（1）地图兴趣点。从大型地图网站的公开数据抓取了2015年兴趣点的数据，包含商店、餐馆、学校、公园等居民日常生活所需的“兴趣点”，作为居民生活便利指数的评价因子。生活越便利的区域，POI种类和数量均较多。

（2）路网。路网数据是2015年的测绘数据，精细到小区内部道路。作为步行的载体，可根据路网形态，计算出步行距离内的设施服务范围（面积）。道路交叉口越多，兴趣点在单位距离的服务面积越大。

（3）手机信令。手机信令数据源于成都移动公司。时间为2017年2月15日至2月21日的完整周，其间无国家法定节假日，成都也无重大活动，可用于推算成都市人口的空间分布。

 2生活便利指数评价方法

2.1  Walk Score简介与评价

WalkScore的计算方法，主要考虑日常设施的种类和空间布局，同时引入步行距离衰减、交叉口密度、街区长度等因素，提高测度的准确性。笔者通过对其评价方法的深入研究，总结其优点如下。

（1）指标选取合理。在评价指标中，包含了9类设施：杂货店、餐馆与酒吧、商店、咖啡店、银行、公园、学校、书店和娱乐场所。大型的剧院、体育场馆、医院没有纳入评价指标体系。因此，Walk Score重点关注日常生活所需，其实是步行圈生活便利指数的评价。

（2）权重设置恰当。Walk Score设施的权重是经过众多学者的研究论证和步行指数算法的反复验证最终确定的。比如杂货店，对于居民日常生活有着不可或缺性，且相对重要，因此赋予权重3。餐馆和酒吧采用分项权重的设置方法，在步行范围内第一个餐馆权重为0.75，第二个餐馆为0.45，第三个为0.25……在考虑功能集聚效应的同时，兼顾了边际效益递减的规律，是功能混合度和功能密度的综合考量。

（3）计算方法科学。设施的服务范围与实际的路网形态结合，而并非简单的缓冲区，路网越密集，单位距离步行可覆盖的面积越广。同时考虑了设施服务的距离衰减，随着距离的增加，衰减系数也随之增加。

2.2  指标体系构建

鉴于WalkScore评价的诸多优点，步行圈生活便利指数的评价沿用了其评价思路，首先体现在评价指标体系的构建与权重设置上。根据我国居民的生活习惯，选择与日常生活息息相关的设施，包括餐馆、咖啡馆和茶馆、酒吧、便利店、商场、鲜果蔬菜、公园广场、银行、学校、美容美发和药店。成都街道可步行性评价以及中国城市步行友好性评价报告考虑了设施的功能多样性，对功能密度有所忽略。从成都的评价结果来看，总体规律合理，而局部区域与认知有偏差。因此，生活便利指数的计算将对设施的功能混合度和功能密度进行综合评价，指标体系与权重如下表。

生活便利指数评价指标体系与权重

2.3   评价方法

在成都市中心城区，首先构建评价的样本点阵。综合考量计算效率、评价结果的精度以及研究范围的尺度，每隔300 m选取一个样本点，共40 858个，然后计算每个样本点的15分钟步行圈生活便利指数。与以往研究不同，本次步行的最大距离设置为15 min（约1 200 m）。在此距离阈值内，距离越大，设施服务水平的衰减系数越大。为了便于计算，距离衰减系数采用分段函数：设施距离样本点在400 m内无衰减，400—800 m内衰减20%，800—1 200 m内衰减50%，超过1 200 m的设施不予考虑。由于所有设施的权重之和为15，为便于具象对比不同区域的生活便利指数，将最终评价结果统一转化为0—100。

 3评价结果与区域对比

采用ArcGIS中的普通克里格插值方法，可得成都市中心城区面域的生活便利指数。结果表明，生活便利指数高于85的区域主要集中在成都市老城区，以及中心5城区（金牛、青阳、武侯、锦江、成华）生活便利指数高的连片区域；新开发的区域，比如高新区、天府新区，其生活便利指数较低；龙泉驿区和温江区的主城区亦有生活便利指数高于95的区域。

成都中心城区15分钟步行圈生活便利指数

3.1  生活便利指数分区比较

为了便于各区县之间的横向对比，以区县行政范围为基本单元，统计生活便利指数的平均数与标准差。从15分钟步行圈生活便利指数分区统计的平均值来看，中心5城区显著高于外围6个区县。评价结果排名的先后顺序与先验认知基本一致：武侯、青阳、锦江是成都发展成熟的区域，生活便利指数最高；成华区为老工业区，便利指数相对较低；温江、郫都为外围最高的区域；青白江区是成都市中心城区生活便利指数平均值唯一低于10的区域。

步行圈生活便利指数平均值与标准差（按行政区域统计）

尽管上述结果看似合理，但笔者认为，按行政单元统计生活便利指数的方法仍有改进的余地。对于城市地域概念可以做3种类型的界定，即城市的行政地域、实体地域和功能地域。城市的实体地域是集中了各种城市设施，相当于城市建成区。成都市中心5城区的行政地域与实体地域比较接近，而相对外围的区县行政地域面积远大于实体地域面积。人口密度极低，生活便利指数高反而不符合市场规律，同时也是设施布局的浪费。生活便利指数服务对象是人，因此在生活便利指数分区对比时，应考虑人口的主要活动区域。

3.2  生活便利指数与人口分布

为了清晰掌握人口空间分布，本研究选取了偏态相对较小的手机信令数据。选择星期三晚上8点的数据，主要用于反映成都市当地居民的生活区域。采用ArcGIS自然裂点的分级方法，将人口密度分为5级。中心5城区人口密度较高，而外围区县包含大量人口密度极低的区域。在区域横向对比时，应与人口分布相结合。

人口密度等级图

将人口密度等级的前4级所覆盖的范围作为人口活动区域，分别分析每个区县人口活动区域内15分钟步行圈生活便利指数的平均值、标准差以及与人口密度的空间相关系数。从平均值来看，按照人口活动区域来统计，各区县的生活便利指数差异减少；总体上，中心5城区的生活便利指数平均值依然较外围区县高；青白江区、温江区生活便利指数排名大幅提高，说明日常设施分布与当地居民的主要活动区域吻合。从标准差来看，武侯区最低，即生活便利指数的区域内差异最小；青白江区最高，说明设施的分布存在着空间不均衡的现象。空间相关系数越高，说明人口密度高的区域生活便利指数也高，能侧面反映设施布局的合理性。

步行圈生活便利指数平均值与标准差（按人口活动区域分区统计）

 4结论与讨论

本研究构建了15分钟步行圈生活便利指数的评价指标体系与方法体系，对成都市中心城区展开评价。评价结果表明，生活便利指数高于85的区域主要集中在成都市老城区，而南部新区生活便利指数较低。优化了步行指数分区对比的方法，即评价生活便利指数的高低与否要和人口分布结合。在成都市中心5城区，生活便利指数与人口密度的空间相关系数皆大于0.6，说明人口密度高的区域生活便利指数也高，侧面反映了设施布局的合理性。按照人口活动区域对比各区县的生活便利指数相较于按照行政地域单元，区域之间的差异更小。

本文的创新之处：首先，重新认识了国际上通用的Walk Score，并分析评价方法的优缺点，指出其内涵是步行圈生活便利指数评价；其次，基于Walk Score的评价思路，构建了步行圈生活便利指数的评价方法，使之更符合我国居民的生活习惯，表现在评价指标体系的选取和步行的时间阈值的设定；最后，优化了生活便利指数分区对比的方法，分析了行政地域单元分区对比的不合理性，提出按照人口活动区域来展开分区对比。

15分钟步行圈生活便利指数的评价主要是考虑日常设施布局和路网形态，对步行环境的研究还有所缺失。虽然良好的步行环境并不能直接改变生活便利指数的高低，但能影响居民步行出行的意愿和愉悦感。后期研究可结合街景图片，展开大规模综合评价。

详情请关注《上海城市规划》2018年第5期《15分钟步行圈生活便利指数评价与区县比较——以成都市中心城区为例》，作者：周垠、李果，成都市规划设计研究院。

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