期刊精粹 | 多中心与单中心区域内城市的交通供给效率——基于等时间交通圈的对比研究及规划政策刍议【2018.1期】
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——精华版 ——
我国城市群地区以全国20%的土地集聚了全国70%左右的城镇人口。改革开放第一阶段的规划建设在“数量”上基本达标,但在人居环境的质量提升方面却负债累累。特别是超大、特大城市地区,普遍面临着中心过度密集导致的“大城市病”。在这样的背景之下,多中心结构——这一“均衡”的代名词在规划实践中备受青睐,用于应对地区发展不平衡和大城市自身难以解决的区域性问题。虽然“多中心空间结构”政策在实践领域频繁使用,但由于概念的模糊性,多中心结构与单中心结构的空间绩效差异缺乏充足的讨论。本文着眼于交通供给能力的评价,选择德国莱茵鲁尔区作为多中心大都市区的代表,以柏林—勃兰登堡单中心大都市区和我国北京单中心大都市区进行比较,提供了一种评价思路。
图1 2000年以知识型企业密度评估的德国大都市区多中心程度
资料来源:德国国家地图集(Nationalatlas)第八卷 企业与市场
传统的交通圈的测定方法常以建模模拟的方式展开,借助交通模拟软件构建OD矩阵,建立不同出行方式的交通模型,进而测度城市的交通圈。本研究中,并未采取模拟交通时速建模的方法,而是借助新出现的导航地图开发平台,利用真实环境中的历史出行数据来获得研究范围内特定时段的出行时间。即,应用Google Maps Distance Matrix API和百度API提供的距离矩阵服务,快捷获取机动车、公共交通出行的时间。相比于传统交通建模,利用导航地图开发平台的测度方法更符合大众出行的行为逻辑。当前导航地图已经深入大众生活,应用十分广泛,位置和路线检索成为公众出行时必不可少的一个环节,它很大程度上反映了人们的出行决策,所以这种方法更加准确和可靠。
图2 以Python脚本访问Google API获取交通时间
计算得到的结果如表1。莱茵鲁尔多中心大都市区内城市无拥堵时段交通圈范围为9161k㎡,半小时内可抵达四周临近城市;柏林机动车无拥堵时段出行范围约为多特蒙德的62%,半小时内可抵达城市内部的大部分地区,一小时内可抵达柏林—勃兰登堡都市区内往来通勤频繁的周边城市。无拥堵时段,两城市等时间交通圈范围均大于北京,其中柏林为北京的1.66倍。多特蒙德无拥堵与高峰时段交通圈面积比值为1.005,柏林为1.002,拥堵时间成本低。从这一比值来看,凭借德国高通达性、多节点、高服务水平的路网建设,德国大都市区当前的交通供给能够满足城市无拥堵时段与高峰时期的通行需求。而北京无拥堵与高峰时段的交通圈面积比约为6.71,拥堵成本高,反映了北京交通供需的矛盾十分突出,道路网建设难以满足高密度人口集聚形成的通行需求。
表1 多特蒙德、柏林、北京等时间交通圈范围对比
公共交通结果与机动车略有不同。多特蒙德公交1小时交通圈范围为523k㎡,柏林达1087k㎡,后者是北京的2.64倍。3小时出行范围,柏林接近20000k㎡,是多特蒙德的2.1倍,北京的3.7倍。柏林作为德国首都,又是德国东北部唯一具有巨大增长潜力的城市,加之东西德国合并后团结税的引入,使首善之地柏林获得了更多的投资。而莱茵鲁尔大都市区内公共交通发展仍受制于碎片化地方政治格局的影响,区域治理机构内的各城市主体难以在财政税收、政治目标、空间发展战略上达成一致,公共交通建设的进展相对缓慢。根据统计,莱茵鲁尔区的公共交通仅占工作出行的18%,比欧洲同等城市区域的一般水平要低——柏林公交出行占有率约30%,西班牙马德里、葡萄牙里斯本、瑞典斯德哥尔摩市公交出行占有率达35%(面积小于莱茵鲁尔)。
图3 莱茵鲁尔区的区域交通线路和城市交通线路(含区域慢车RE、RB,城市轨道交通S-Bahn、U-Bahn、H-Bahn和公交车线路)
资料来源:VRR莱茵鲁尔交通联盟
相比之下,在多中心大都市区内部,城市的规模相对均衡,内部从中心到边缘的道路供给差异小,发生拥堵概率降低,道路网络设施的便利性可以被临近城市捕获。由于相邻城市的路网相互衔接,路网密度和交通节点数量从中心向外尚未显露出明显的衰减时,即进入另外一个城市的建设区域,从而保持了持续均质的路网密度(更多详细内容,请阅读下面的全文)。
验证本文结果,参见:
北威州实时交通网站(https://www.verkehr.nrw/)
了解更多德国的交通规划,参见:
联邦交通与数字设施部(http://www.bmvi.de/DE/Home/home.html);
多特蒙德2030交通规划(https://www.dortmund.de/de/leben_in_dortmund/verkehr/masterplan_mobilitaet_2030/startseite_16/mm_startseite.html);
柏林交通规划(https://www.berlin.de/senuvk/verkehr/politik_planung/zahlen_fakten/entwicklung/);
ARL关于交通与气候变化的出版物(https://shop.arl-net.de/mobilitat-energie-klima.html)
——全文 ——
【摘要】面对当前人口密度过高、设施供给不足、交通拥堵、环境污染等大城市病,走向多中心的区域空间政策受到规划实践的青睐,但目前对于多中心的空间绩效评估尚属不足,规划政策的科学性还有待提高。本文探索了利用Google Distance Matrix API和Baidu Distance Matrix API平台的等时间交通圈测度方法,来检验多中心与单中心大都市区域内,单个城市区域的交通供给效率。研究样本选择莱茵鲁尔区内的多特蒙德市、德国首都柏林、我国首都北京为对比对象。研究发现,同等时间内多中心结构内城市的机动车交通圈范围远大于单中心结构内城市,且拥堵程度明显偏低,具有较高的交通供给能力,但公共交通呈现了不同的结果,文章试从供给—需求的角度解释供给绩效的差异。最后,文章对我国大都市区交通供给水平提升和空间结构优化提出建议。
引言
改革开放近40年,我国见证了全球范围内最为辉煌的经济增长奇迹,同时也经历了劳动力向大都市地区、城市群的快速集聚。据统计,我国城市群地区以全国20%的土地集聚了全国70%左右的城镇人口,其中超过1.9亿(占全部城镇人口的28%)聚集在第一层级的省会、直辖市与计划单列市。快速的人口集聚迫使城市建设快马加鞭,改革开放第一阶段的规划建设在“数量”上基本达标,但在人居环境的质量提升方面负债累累。特别是超大、特大城市地区,普遍面临中心过度密集、郊区蔓延、环境污染、交通拥堵、公共产品和公共服务供给不足等“大城市病”,宜居指数难以与其在全球竞争中的地位相匹配,大城市地区的区域空间结构、环境品质都亟待优化。
在这样的背景下,多中心结构——这一“均衡”的代名词在规划实践中备受青睐,用于应对地区发展不平衡和大城市自身难以解决的区域性问题。如,青岛市总体规划确定了“‘三主、五副’的城市公共服务中心体系……‘多中心’的城市布局结构,缩小城市区域发展差距,促进城市统筹发展”等发展目标;《上海城市总体规划(2016—2040)》将原有中心从4个扩大为16个;深圳“东进战略”意在构建第三个经济中心;等。“多中心”已经成为近期流行的规划术语。这一方面是由于该空间结构顺应了全球化和后工业化时代,产业分工的需要——交通基础设施、信息化的迅猛发展,使部分产业的空间布局摆脱了对空间邻近性的依赖,“流”空间网络逐渐消解由行政区划形成的地理边界;另一方面,多中心的空间结构符合城市规划的基本理念,表达着均衡、公平的人居理想。相比于单中心,多中心空间结构被认为:(1)可以减少城市蔓延负外部性;(2)减少区域内部城市发展差距,强化平等、公平和可持续均衡;(3)促进土地利用的协调发展。
虽然“多中心空间结构”政策在实践领域频繁使用,但由于概念的模糊性【空间结构以节点、梯度、通道、网络、面与环为基本要素形成。城市的空间结构表现为实体空间结构和非实体空间结构。前者是由实体物质构成,包括交通设施、土地利用结构、服务设施布局结构、绿地及开放空间结构、总体用地人口规模。实体空间结构的层次在传统规划中常常使用,与之对应的是非实体的空间结构层次,包括地租级差和“流”态信息网络。地理学中,通过对节点静态指标(人口密度、就业密度、开发强度)的测度、节点间的廊道联系、功能网络联系来测度和定义“多中心”,表征的是一定尺度范围内,实体的、虚拟的功能等级或网络特征,进而揭示后工业化时代城市发展变化的机制。规划中所讨论的“多中心”政策,主要是城市或区域的中心体系布局策略和实体空间中土地、交通、公共服务设施的结构重组策略】和评估手段的局限,多中心结构与单中心结构的空间绩效差异、既有空间结构优化的有效治理手段都缺乏充足的讨论。本文拟在这一宏观问题的框架之下,着眼于交通供给能力的评价,回答“多中心和单中心大都市的交通供给效率,哪一个更优”的问题。
研究选择德国莱茵鲁尔区作为多中心大都市区的代表,选择德国柏林—勃兰登堡单中心大都市区、我国北京单中心大都市区为参照【在柏林—勃兰登堡大都市区内,柏林的人口密度达到3927人/k㎡,周边勃兰登堡内人口密度下降至82人/k㎡,是典型的单中心结构。莱茵鲁尔区内的人口分布均匀,多特蒙德市的相关密度值具有代表性】(由于行政区划标准的不同,北京虽然是直辖市,但地域范畴要超越一般城市,达到国外大都市区的水平)。测度后,先以德国两大都市区对比,观测单中心和多中心都市区内部城市在交通供给上的差别;再引入北京与柏林的对比,回归到我国单中心大都市内部交通供给的特征与问题。文末落脚在提高供给效率的空间政策上,立足于我国与西方政策环境的差异性、特殊性,对未来空间结构的调整提出建议。
1 测度方法、样本及数据
1.1 测度方法:以等时间交通圈衡量单个城市的交通供给效率
以往关于多中心交通绩效的讨论多数从交通需求出发,讨论空间结构与内部城市间通勤量的关系。一般认为,从单中心结构发展为多中心网络状结构,可以缓解大都市区内部城市的交通拥堵,减少由通勤引起的污染。不过也有学者通过定量测度发现,多中心结构下的交通需求量并不会减少,原有中心的人是否搬迁到新中心将会影响通勤距离,就业的分散化延长了总的通勤时间,从而降低交通绩效。该类研究较少从供给侧着眼,评价空间结构引起的城市公共品供给差异,然而公共品供给恰是城市规划关注的重点问题之一。因此,本研究拟利用等时间交通圈来弥补这一空缺。
等时间交通圈集成“时—空”概念,指从某一指定点出发,在一定时间阈值内能够到达的空间范围。时间交通圈一方面可以用来评定设施服务的空间范围,另一方面可以作为规划的管理工具,如以公交等时圈、旅游交通圈、一日交通圈城市系统来辅助划定规划政策边界等。
传统的交通圈测定方法常以建模模拟的方式展开,借助交通模拟软件构建OD矩阵,建立不同出行方式的交通模型,进而测度城市的交通圈。本研究中,并未采取模拟交通时速建模的方法,而是借助新出现的导航地图开发平台,利用真实环境中的历史出行数据来获得研究范围内特定时段的出行时间。即,应用Google Maps Distance Matrix API提供的距离矩阵服务,快捷获取机动车、公共交通出行的时间,再根据时长统计结果计算半小时、一小时的交通圈面积。通过评估无拥堵时段和高峰时段的等时间交通圈面积比值,可间接判断某城市高峰时段的拥堵程度,测度研究范围内的交通供给水平。相比传统交通建模,利用导航地图开发平台的测度方法更符合大众出行的行为逻辑。当前导航地图已经深入大众的生活,应用十分广泛,位置和路线检索成为公众出行时必不可少的一个环节,很大程度上反映了人们的出行决策。所以,这种方法更加准确和可靠。
1.2 对比研究案例
根据国际上的已有研究,虽然多中心的概念存在很大争议,但是德国莱茵鲁尔区、美国旧金山湾区、荷兰兰斯塔德地区,是获得广泛认可的、全球范围内最具典型性的多中心大都市区域。为了回避概念界定上的矛盾,本研究选择德国莱茵鲁尔多中心都市区作为对比研究的对象(图1),来反映其中城市的交通供给水平。柏林与莱茵鲁尔同属德国,社会环境、人口密度差别较小,将两者进行对比可以有效解释区域空间结构差异带来的交通供给不同。北京主城区的机动车保有总量较高(498.3万辆),人口密度约为柏林的2倍,与莱茵鲁尔区直接对照的可比性较弱,因此,仅将其与德国单中心大都市柏林比对,以加深对我国大都市区空间发展的特征的理解。
图1 莱茵鲁尔大都市区的范围
莱茵鲁尔区位于北莱茵威斯特法伦州,地处欧洲的十字路口,是德国人口密度最高的区域。整个大都市区由若干规模近似的大城市组成,莱茵区内有杜塞尔多夫、科隆、波恩,鲁尔区有杜伊斯堡、埃森、多特蒙德,此外还有众多的中等城市以及小城市。区域范围城市首位度势均力敌,城市间通过交通网络相连,且具有较强的功能联系。霍尔即认为,这个以中等尺度、专业化中心联合形成的区域堪比世界城市地区。从分布密度的测度来看,莱茵鲁尔区域范围内,各城市人口密度水平一致,与柏林的聚集形成对比(图 2)。区域内土地利用和建筑的底层开发强度均呈现了较强的多中心性(图3)。
注:以500m*500m 网格为单元计算该区域范围内的单位人口密度、建筑底层开发强度、道路网密度。
图2 莱茵鲁尔地区与大柏林地区的人口密度分布
图3 莱茵鲁尔地区的多中心性
1.3 数据获取
研究采用的基础地理信息数据采集自:德国官方地理信息基础图层、Open Street Map建筑底层地图,以及基于Google Distance Matrix API的时间距离数据。北京的地理信息数据来源于某导航地图网站。
(1)城市及其周边地区的基础地理信息数据
研究所需的北莱茵威斯特法伦州、柏林和勃兰登堡州的行政边界、道路网络数据来自德国地理数据服务中心的官方网站(http://www.geodatenzentrum.de/),该网站提供了2014年最新的全德DEM地形、行政区基本地理信息、欧洲Inspire的1km网格等,可靠性较高;研究范围内建筑地图自Open Street Map数据请求获得,精度为单体建筑物,可用于底层建筑密度的测算。
(2)起始点和终点坐标计算
利用ArcGIS在北莱茵威斯特法伦州所在的方形区域内划定500m×500m网格,计算每个网格内的道路密度、建筑密度、服务设施密度,根据上述计算结果的叠加,综合判断城市中心点的位置(为方便区域层面的统一,一个城市选择一个中心点用于等时间交通圈的计算),并计算城市中心点的经纬度坐标,作为等时间交通圈计算时的终点坐标;所有经纬度坐标均需转化为谷歌坐标。北京选择天安门作为城市的中心,作为等时间交通圈计算时的终点坐标。
(3)等时间交通圈的计算
数据采集过程中选择两个时段、两种交通方式,即机动车无拥堵出行、机动车高峰出行和轨道交通出行进行计算。以多特蒙德为例,根据建设强度、人口密度、土地使用密度初步判断城市中心,并在ArcGIS中获得其经纬度坐标,转化为谷歌坐标作为该城市等时间交通圈测度的终点。选择覆盖莱茵鲁尔区的方形区域作为等时间交通圈的研究范围。出于计算量和精准度的考虑,将研究范围按照1km网格进行细分,计算单个网格的中心点(转化为谷歌坐标)后作为起始点,共计38540个。
利用Google Maps Distance Matrix API平台和OD对,获得多特蒙德无拥堵、高峰时段的机动车出行时间、乘坐公共交通的时间,在GIS中可视化半小时、一小时的交通等时圈面积范围,进行初步统计。本研究中,设定的出发时间:高峰时段为柏林时间4月11日上午8:30(世界时间时1491892200),无拥堵时段为4月11日凌晨00:00【凌晨00:00出行车辆少,道路畅通,选择0时而非其他非高峰时段作为测度无拥堵效率的时间点,可以排除北京与德国城市因交通流量差异引起的供给效率测度偏误。公共交通选择12:00主要是避免公共交通停运引起的测度失误】(世界时间时1491861600),公共交通出行时间为中午12:00(世界世间时1491904800,避免公交和地铁停运的情况且不受拥堵影响)。以相同的方法,借助百度时空圈,可获得北京的交通出行时间。
2 测度结果
2.1 单个城市的交通供给效率对比
计算得到的结果如表1所示。莱茵鲁尔多中心大都市区内,多特蒙德市无拥堵时段交通圈范围为9161k㎡,半小时内可抵达四周临近城市;柏林机动车无拥堵时段出行范围约为多特蒙德的62%,半小时内可抵达城市内部的大部分地区,一小时内可抵达柏林—勃兰登堡都市区内往来通勤频繁的周边城市【上哈维尔、巴尔尼姆、巴尔尼姆、哈弗尔兰、波茨坦、波茨坦—米特尔马克、特尔托—弗莱明、达梅—施普利瓦尔德、梅基施—奥得兰、奥得—施普利,参考:柏林周边通勤】。无拥堵时段,两城市等时间交通圈范围均大于北京,其中柏林为北京的1.66倍。多特蒙德无拥堵与高峰时段交通圈面积比值为1.005,柏林为1.002,拥堵时间成本低。从这一比值来看,凭借德国高通达性、多节点、高服务水平的路网建设,德国大都市区当前的交通供给能够满足城市无拥堵时段与高峰时段的通行需求。而北京无拥堵与高峰时段的交通圈面积比约为6.71,拥堵成本高,反映了北京交通供需矛盾十分突出,道路网建设难以满足高密度人口集聚形成的通行需求。
表1 多特蒙德、柏林、北京等时间交通圈范围对比
公共交通结果与机动车略有不同。多特蒙德公交1小时交通圈范围为523k㎡,柏林达1087k㎡,后者是北京的2.64倍。3小时出行范围,柏林接近20000km²,是多特蒙德的2.1倍,北京的3.7倍(图4)。公共交通属于城市公共品,供给较少受到市场的影响,主要依赖政府公共财政的投资建设。柏林作为德国首都,又是德国东北部唯一具有巨大增长潜力的城市,加之东西德合并后团结税的引入,使首善之地柏林获得了更多的投资。而莱茵鲁尔大都市区内公共交通发展仍受制于碎片化地方政治格局的影响,区域治理机构内的各城市主体难以在财政税收、政治目标、空间发展战略上达成一致,公共交通建设的进展相对缓慢。根据统计,莱茵鲁尔区的公共交通仅占工作出行的18%,比欧洲同等城市区域的一般水平要低——柏林公交出行占有率约30%,西班牙马德里、葡萄牙里斯本、瑞典斯德哥尔摩市公交出行占有率达35%(面积小于莱茵鲁尔)。
图4 三地机动车在无拥堵时段、高峰期的公共交通出行等时间交通圈范围
2.2 供给—需求视角的解释框架
交通拥堵来源于供给侧与需求侧的不匹配。属于供给侧的要素包括:路网密度、道路长度、轨道线长度、公交数量等,城市充分开发以前,提高供给能力可改善拥堵。但由于地理空间的承载力限制,供给侧提升具有规模上限。当上限仍然不能满足总体需求时,说明人口密度、就业通勤量、机动车数量等需求侧指标,已经超过了承受范围,此时只有减少需求,即实施空间纾解、空间结构优化调整的策略,才能缓解拥堵。
另外,在相同的供给—需求总量条件下,空间结构具有重要影响。一方面,功能布局将影响出行需求。居民根据成本—收益形成家庭的居住偏好,选择居住地点和通勤方式,进而形成居住—就业、居住—游憩的交通OD对。如果空间结构合理,OD对的空间跨度小,交通需求减少。另一方面,空间结构也会影响道路的供给。一般而言,城市中心区的人口密度大、地均投入高,路网密度和通达性从城市中心密集区向边缘区衰减(图5)。从中心出发超出一定距离范围,交通网络密度降低速度加快,支路网密度减小、节点数减少,通行能力下降。并且,中心集聚度越高,交通组织难度大,中心—边缘道路设施的供给差异越大,拥堵发生的几率高。单中心即是中心集聚度极高的结构模式。
图5 单中心与多中心路网密度曲线示意(左:单中心城市路网密度与距离中心距离的关系;右:双中心时路网密度的曲线)
相比之下,在多中心大都市区内部,城市的规模相对均衡,内部从中心到边缘的道路供给差异小,发生拥堵的几率降低,道路网络设施的便利性可以被临近城市捕获。相邻城市的路网相互衔接,路网密度和交通节点数量从中心向外尚未至明显的衰减时,即进入另外一个城市的建设区域,从而保持了持续均质的路网密度。也就是说,在一个大都市区范围内,布局若干个地理临近的、实力均衡的中心城市(产业发展需达到一定水平,城市建设成熟),可以获得比从单一中心向外放射式结构更高的道路供给能力,且因各自的中心均承担了综合且独立的服务、就业功能,还可以减少频繁往返通勤带来的拥堵。本文中的案例莱茵鲁尔区即是符合这一条件的多中心区域。区域内的高速公路系统形成“五横四纵”的主要结构,中心城市之间的距离大约需要30分钟车程,使得整个多中心都市区范围内的路网密度均匀分布,道路通达性更好。根据2012年的欧洲INRIX交通评价调查,莱茵鲁尔的通行状况在同等规模欧洲区域中表现较好,高峰时段平均延迟14.8%,优于巴黎(27.8%)、伦敦(26%),进一步佐证了上述论证和本文实证结果。多中心的均衡结构有利于提供均等的设施供给,促进要素在区域范围内自由流动。
2.3 德国多中心与单中心大都市内部交通供给水平比较
在相似的社会环境下,莱茵鲁尔区与柏林—勃兰登堡大都市区具有较强的可比意义,本文聚焦于内部的单个城市。从表2的密度值来看,柏林道路网密度略低于多特蒙德,公交车总量和人均数量较高,轨道总长度优势明显,即公共交通供给能力强,一般道路供给略弱于多特蒙德。按照上述逻辑,多特蒙德及其周边地区均保持类似的供给能力,而柏林周边的勃兰登堡州,路网密度及其他交通设施供给远低于柏林(图6),必然造成大都市区范围内测度结果的不同,即由空间结构引起的交通供给绩效差异。
表2 柏林与多特蒙德道路相关指标对比
图6 莱茵鲁尔区与柏林路网密度的对比
2.4 基于对比视角的北京大都市区交通供给特征
相较于柏林,北京在道路通行能力、交通供给方面表现不佳。北京市二环内人口密度高达20000人/k㎡以上,而边缘区下降至700人/k㎡左右(图7),人口密度分布均衡性差。一方面,整体的单中心格局使得道路网建设呈现中心密集、边缘稀疏、级差较大的特征,边缘区的支路少,通行承载力低(图8);另一方面,即便中心的路网密度足够高,中心区就业、服务功能的过度集中,城市内部服务设施中心地的变形程度极高,使空间分离的郊区居住单元与之形成大量的钟摆式通勤需求,无可避免地产生拥堵。高峰时段城市的通行能力大幅下降,说明目前的道路网络密度、服务能力与当前高峰时段的出行需求不匹配。
图7 北京2000年人口密度分布
图8 北京路网密度
根据表3的密度值,北京主要城市区域道路网密度原低于柏林(0.28),而人口密度和机动车总量却大幅超出;北京轨道交通长度和密度与柏林差距不大,公交车的总量和人均数量高于柏林,公共交通出行比例较高(公交占比0.68,轨道占比0.3),表明北京居民当前已经是以公共交通为主要出行方式。通过分析,北京的出行范围小、拥堵成本高是需求过高与供给不足共同形成的:路网密度尚未达到供给上限门槛;同时,单中心结构引起的人口密度、机动车数量巨大,给城市带来了沉重的交通负担。目前北京公共交通出行的趋势明显,应当继续引导其发展。
表3 北京与柏林道路相关指标对比
3 北京交通供给能力提升建议
基于上述讨论,在建设国际一流和谐宜居之都的目标之下,首都北京既要针对性地提高路网密度、提升拥堵的综合治理能力、强化公交出行导向、提高公交出行的舒适度和吸引力,同时要着眼长远,从整体空间结构的调整入手,引导单一中心极化的结构走向空间均衡,依靠政府调度,制定新城、新区、副中心的发展政策,使功能(土地)、人口、设施(服务)能够在空间上协调一致,从根本上改善资源分配。
3.1 通过政策干预走向均衡的空间结构
德国城市的交通供给水平,反映了多中心均衡发展的一般性优势,其今天的结果得益于长期以来极具前瞻性的均衡发展理念【德国区域范围内的均衡性并非仅仅是空间问题,更与政策制定的均衡博弈、空间发展的基本理念、城市治理的自主性,以及发展路径依赖有关。德国城市的建设理念脱胎于欧洲文明发展进程、德国的自治精神和意识形态。城市各个方面都要秉承公共权力与私有权力的平衡原则,区域和空间治理中长期坚持以人为本的价值观,民主为目的的生活方式使德国各个地方日渐形成“伙伴式的关系”,所有的政治决策需要尽可能由可操作的最低一层政府来决议,联邦决策将建立在地方表决的基础之上,权力充分下放。各个城市的良好的自我发展和州层面的再分配政策维持了均衡的空间格局。可以说,其均衡的空间结构深刻的反映了渗透于空间治理中的民主政治理念。德国的《基本法》(Grundgesetz)规定,人人享有平等的居住权利,其中一个重要的含义就是获取基本服务设施的可能性均等,包括教育、医疗、文化、交通服务和商业零售设施的可达性,加之广泛流传并应用的中心地理论,各个方面建设全面落实平等原则】。回归到我国的大都市区,当前面临的棘手问题是既有空间结构的优化调整,而这一过程总是伴随巨大的时间、资金成本,历史上相似的英国新城策略、德韩迁都策略均让人喜忧参半。不过,我国的决策体制与西方国家不同,政府在空间结构优化调整、资源再分配中拥有更强的主动性和调配能力。因此,在尊重规律的前提下【霍尔认为,只有处于增长期的大都市,才有充足的内在动力支撑起副中心的发展】,科学评估副中心发展潜力,仍有机会达成区域整体结构优化、缓解中心城矛盾的目标。新区规划要充分利用次中心的地租、环境、政策优势,吸引产业入驻,重视配套服务设施的均等性供给,满足迁居者对社会福利的高层次需求,保证其可达性。
3.2 路网可达性评估及改善策略:德国RIN引介
空间结构优化调整过程中,新中心建设与老城更新需同步进行交通可达性的改善。借鉴德国最新版“综合网络设计指南”,笔者认为可制定“以时间定空间”的交通—土地—设施协同规划和更新思路。RIN要求,科学评估现状道路网络与功能结构的服务水平和连接性,再评估地区发展对路网密度、连接度、节点个数的需求(图9),之后进行路网功能分级(0—V级,最高等级为0)、道路质量分级(A—F级,最高为A),制定道路服务能力提升策略。在RIN指导下,德国拟建设以中心地为节点的蜂窝状交通网络,确保某一等级中心地在规定时间内可达,并配套道路质量提升、降低拥堵的规定,以改善服务水平。
图9 根据RIN 设计标准制定的大都市区和高等级中心通达性质量评估(依据2003 年联邦交通规划制定,评估不达标的位置需规划提升)
3.3 基于可达性的设施供给优化调整
进一步将可达性评估的应用扩展到公共设施规划之中,将交通供给与设施建设相互匹配,可增强空间规划多层次的协调性。在设施优化过程中,依据服务设施的理想可达性范围,将设施中心分级(社区中心、中等级中心、高等级中心、大都市区中心),进行设施增补和再分配,划定生活交通圈,如社区15分钟生活圈、30分钟文化休闲服务圈、1小时城市生活圈、1日(3小时单程)区域通勤圈等。表4和表5为德国推行的社区和服务中心可达性时间标准。
表4 社区出行可达性时间标准
表5 服务设施中心之间的可达性时间标准
具体到北京的空间结构优化,对于纾解后的中心城区,城市更新过程中需重视交通的主导作用。望京、中关村、西单、CBD、金融街等就业集中地,与大型公园、商业街、重点学校等服务设施集中地,可作为可达性评估的中心点,划定半小时“就业—居住”组团,适当布局公租房,引导城市内部形成多中心组团式布局,改善钟摆式通勤带来的拥堵状况。对于新中心的规划,宜落实上述前瞻性的理念,在建设之初即重视设施和可达性“公平”的重要性,建设可持续的交通网络;同时配合多种拥堵管理手段,如错峰上下班、划定拥堵税征收区、提高小汽车的税收等,给新中心创造更多的吸引力。
4 结论与讨论
本研究借助地图API简化了传统等时间交通圈的测度方法,并应用于多中心与单中心的交通供给效率对比。实证测度结果表明,在多中心大都市区内部,如果中心与中心之间地理临近、设施供给能力均衡,那么各城市道路设施的便利性便可被相邻城市捕获,进而提高都市区整体的道路网供给能力;且由于多中心都市区内部各中心均等地分担了服务、就业的职能,能够形成“大分散、小集中”的“就业—居住”“居住—游憩”组团结构,从而大幅减少交通总量需求。空间结构对供给与需求两方面的影响,使多中心大都市区在交通绩效上表现出优势。不过,由于治理的碎片化和协同困难,多中心都市区内公共交通设施的供给水平并不如单中心大都市【另外,多中心地区地形复杂,人口集聚度存在瓶颈;西德地区地方自治的条件下,地方的城市轨道Straßebahn建设标准不同,轨道很难衔接,莱茵鲁尔交通联盟VRR的仅在区域铁路(RE,S-Bahn及公交)运营上实现区域统筹,而非铁路的建设;而东德曾执行社会主义制度,遗留的大量的土地属于公共部门,建设标准较为一致,协调成本低】——单中心都市区财政协调成本低,公共品供给的社会交易成本小。当然,从单个实证研究的测度中得出绩效优劣的结论未免过于武断,未来还有必要以更多的视角,开展多中心空间结构的综合评价,总结此类空间结构的规律特征。
在对比的视野下,我们更清晰地认识到北京都市区内交通供给的现状特征和拥堵产生的原因。当前,北京中心区人口密度过高、机动车总量过多,超出城市道路供给的承载能力;公共交通供给水平较高,但仍有提升空间。未来,有必要借鉴德国均衡发展的理念,通过正式或非正式的手段,重构地区空间结构。为建设高效、省时、宜居、便捷的大都市,需开展科学、精准的评估,综合考虑如何提高供给和减少需求;重视交通—土地—设施规划的的协同性,增加可达性评估在公共设施规划中的应用,综合其他交通管理手段,改善都市区的交通状况。
作者:唐婧娴,清华大学建筑学院建筑与城市研究所,博士研究生。tjx14@mails.tsinghua.edu.cn
编辑:张祎娴
排版:赵大伟
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