昆明市主城區(qū)低價住區(qū)空間特征分析

云南財經(jīng)大學城市與環(huán)境學院 吳鞏勝

一、引言

20世紀90年代以來，我國城市空間結(jié)構(gòu)發(fā)生重組，城市階層分化日趨明顯，不同階層、相互隔離的居住空間開始形成[1-4]。實證研究表明，我國城市居住空間分異日趨明顯，不同階層人群開始在特定空間集聚，出現(xiàn)了以高收入人群為主體的高價住區(qū)和以中低收入人群為主體的低價住區(qū)。一方面，低價住區(qū)為城市中大量中低收入人群提供了居住空間，其周邊也提供了大量低技能就業(yè)崗位，對城市社會穩(wěn)定和經(jīng)濟發(fā)展具有一定的積極作用[5-6]。另一方面，低價住區(qū)受到地價、租金、建成歷史等多種因素影響，大都遠離城市就業(yè)中心，區(qū)位與環(huán)境條件較差[7]。研究以昆明市為樣本城市，選取主城區(qū)范圍內(nèi)334個小區(qū)作為調(diào)查樣點，采用住房租金指標界定低價住區(qū)，分析其空間格局與特征。研究首先對房租數(shù)據(jù)進行描述統(tǒng)計和全局空間自相關分析，揭示昆明市主城區(qū)房租總體特征，并確定低價住區(qū)的租金閾值。采用普通克里金空間插值法，對房租數(shù)據(jù)進行空間局部估計。在此基礎上對低價住區(qū)進行提取，分析昆明市主城區(qū)低價住區(qū)空間分布格局與特征。研究結(jié)果可為保障性住區(qū)空間選址、城市基礎設施和配套設施建設，交通網(wǎng)絡設計等方面提供科學依據(jù)。

二、數(shù)據(jù)收集與分析方法

研究選取昆明市主城四區(qū)（即五華區(qū)、盤龍區(qū)、官渡區(qū)和西山區(qū)）范圍內(nèi)33個街道作為研究范圍，共選取334個小區(qū)作為調(diào)查樣點，研究范圍和樣點小區(qū)空間分布如圖1所示。研究采用住房租金指標界定低價住區(qū)，分析其空間格局與特征。研究利用房地產(chǎn)門戶網(wǎng)站（58同城、安居客房產(chǎn)網(wǎng)）對樣點小區(qū)的房租及相關信息進行查詢，利用百度地圖拾取坐標系統(tǒng)進行空間定位。

研究利用空間自相關分析和地統(tǒng)計學方法，對研究范圍內(nèi)房租的空間格局進行分析。空間自相關是指變量在分布區(qū)內(nèi)觀測數(shù)據(jù)之間潛在的相互依賴性。通過空間自相關分析可以揭示區(qū)域單元上某一屬性值與鄰近單元上同一屬性值的相關程度，發(fā)現(xiàn)空間異質(zhì)和空間集聚，以判斷區(qū)域化變量是否存在空間結(jié)構(gòu)關系。研究利用ArcGIS 10.4軟件中 的Spatial Autocorrelation（Global Moran’s I）工具進行全局空間自相關分析。地統(tǒng)計學是以區(qū)域化變量理論為基礎，研究空間分布上既有隨機性又有空間結(jié)構(gòu)性的自然現(xiàn)象。一般用半方差函數(shù)度量區(qū)域化變量的結(jié)構(gòu)性。研究采用ArcGIS 10.4軟件Geostatistical Analyst擴展模塊，選用普通克里金插值法對昆明市主城區(qū)房租的空間分布進行估計。

三、昆明市主城區(qū)低價住區(qū)的空間分布特征

（一）住房租金總體特征及低價住區(qū)房租閾值的確定

利用樣點小區(qū)平均房租數(shù)據(jù)進行描述統(tǒng)計分析，根據(jù)房租分布直方圖和核密度函數(shù)圖反映出昆明市主城區(qū)住房租金并沒有呈現(xiàn)出正態(tài)分布，而是呈現(xiàn)出左右不對稱的偏態(tài)分布。單位面積月租金主要集中分布在15-35元/m2范圍內(nèi)。

如圖2所示，昆明市主城區(qū)住房租金并沒有呈現(xiàn)出正態(tài)分布，而是呈現(xiàn)出左右不對稱的偏態(tài)分布。單位面積月租金主要集中分布在15-35元/m2范圍內(nèi)，均值大于中位數(shù)，中位數(shù)又大于眾數(shù)。由此可見，昆明市主城區(qū)房租總體上呈現(xiàn)正偏態(tài)分布規(guī)律。研究將第一四分位數(shù)，即單位面積月租金由小到大排列后第25%的數(shù)值（19.45元/ m2）作為低價住區(qū)閾值，將等于或低于這一閾值的小區(qū)設定為低價住區(qū)。由圖2所示，低價住區(qū)的租金值域分布較窄，單位面積月租金在15-20 元/ m2之間，而普通住區(qū)的租金值域分布較廣，單位面積月租金在20-50元/ m2之間。

研究利用樣點小區(qū)房租數(shù)據(jù)進行全局空間自相關分析，揭示房租數(shù)據(jù)之間的空間相互依賴程度，確定數(shù)據(jù)屬于集聚、隨機、分散中哪一種空間分布模式，從而反映昆明市主城區(qū)房租數(shù)據(jù)的總體空間性特征，計算結(jié)果為：全 局Moran’s I=0.331250，Z=17.7111，p-value=0.000000。p-value表明空間自相關結(jié)果具有極為顯著的統(tǒng)計學意義。Z值為正且顯著，表明昆明市主城區(qū)房租總體上存在正的空間自相關性，即相似的觀測值（高值或低值）區(qū)域空間集聚。

（二）低價住區(qū)空間分布特征

研究利用ArcGIS 10.4軟件，采用普通克里金空間插值法，對昆明市主城區(qū)的房租數(shù)據(jù)進行空間局部估計。主要過程如下：擬合經(jīng)驗半方差函數(shù)，選擇鄰點搜索方式，生成插值柵格，進行結(jié)果檢驗與評估。擬合結(jié)果說明，在變程距離4000m的范圍內(nèi)，樣點之間存在空間影響，且樣點之間距離越近，其空間影響越強。研究利用四分位數(shù)將房租數(shù)據(jù)分為四個等級，選用普通克里金插值法對昆明市主城區(qū)房租空間分布進行估計，其插值結(jié)果和房租等值線分布如圖3所示。

由圖3可見，昆明市主城區(qū)范圍內(nèi)低價住區(qū)的空間分布并沒有呈現(xiàn)隨機分布或離散分布的特征，而是呈現(xiàn)出了較為明顯的空間集聚特征。昆明市主城區(qū)的北部、東部和西部出現(xiàn)4個較為明顯的低價住區(qū)的集中區(qū)。

四、低價集中區(qū)形成影響因素分析

由以上空間插值分析可見，昆明市主城區(qū)房租受到非空間性和空間性因素的共同影響。以下內(nèi)容從自身條件和空間相關性兩方面揭示昆明市主城區(qū)低價集中區(qū)形成的影響因素。

首先，將334個樣本小區(qū)中的86個低價住區(qū)和其他248個普通住區(qū)進行對比分析，揭示低價住區(qū)的區(qū)位及環(huán)境特征：與普通住區(qū)相比，低價住區(qū)具有較為明顯的區(qū)位和環(huán)境劣勢特征。首先，低價住區(qū)大多偏離城市中心且交通可達性較差；其次，低價住區(qū)的教育、醫(yī)療和休閑設施也明顯低于普通住區(qū)。這表明低價住區(qū)不僅在空間位置上遠離城市中心，公交可達性差，而且住區(qū)周邊的基礎設施、配套設施建設、以及環(huán)境條件也存在一定差距。

其次，用房租點數(shù)據(jù)進行局域空間自相關分析，揭示低價集中區(qū)內(nèi)的房租水平是否相互影響。

如圖4所示，昆明市主城區(qū)范圍內(nèi)低價集中區(qū)的房租水平存在低-低空間相關。中心城區(qū)以北出現(xiàn)一個明顯的低價集中區(qū)。該區(qū)遠離城市中心，區(qū)位和交通可達性較差，房租水平較低。同時該地區(qū)內(nèi)的大部分城中村尚未拆遷改造，大量城中村的存在也影響了區(qū)域的總體租金水平。中心城區(qū)以東的低價集中區(qū)位于城市二環(huán)以內(nèi)。雖然距離中心城區(qū)較近，但該區(qū)存在大量住房改革前興建的老舊小區(qū)，建筑質(zhì)量較差、房屋布局不夠合理、基礎設施和配套設施較為老舊，周邊環(huán)境較差。中心城區(qū)以西出現(xiàn)了兩個低價集中區(qū)。這兩個集中區(qū)遠離城市中心，區(qū)位條件較差，其中還包括一定數(shù)量的城中村和保障性住區(qū)，拉低了區(qū)域總體房租水平。

五、結(jié)論與討論

研究利用昆明市主城區(qū)334個樣本小區(qū)的房租數(shù)據(jù)，通過空間自相關和空間插值分析，揭示了昆明市主城區(qū)低價住區(qū)的空間格局與特征，主要研究結(jié)論如下：昆明市主城區(qū)范圍內(nèi)低價住區(qū)的空間分布呈現(xiàn)出較為明顯的集聚特征，出現(xiàn)了4個具有一定規(guī)模的低價集中區(qū)。一方面，低價住區(qū)自身區(qū)位及環(huán)境等方面的劣勢條件使其租金水平較低；另一方面，低價小區(qū)在空間上分布較為集中，房租水平具有較強的空間相關性，拉低了區(qū)域總體房租水平，由此可見低價住區(qū)自身條件和環(huán)境因素共同導致了低價集中區(qū)的形成。城市政府一方面要重視低收入住區(qū)的空間分布，如各類保障性住區(qū)的空間選址，避免集中連片布局；另一方面在城市基礎設施和配套設施建設、交通網(wǎng)絡設計方面，要對低價住區(qū)、特別是低價集中區(qū)進行傾斜，幫助該區(qū)域提升區(qū)位和環(huán)境條件，避免低價集中區(qū)進一步衰敗形成貧困集中區(qū)。