面向社區生活圈的行為—設施時空匹配度評價

王星 張姍琪 甄峰 沈麗珍

關鍵詞：社區生活圈；時空行為；設施開放情況；供需匹配；POI數據；手機信令數據

0 引言

隨著改革開放進程的不斷推進，我國已經逐漸從以經濟增長、土地開發為導向的快速城鎮化階段轉向以高質量發展、社會治理為核心的新型城鎮化階段，城市發展也越來越聚焦于精細化治理以滿足人民對于美好生活的向往[1-2]。社區作為城市空間的基本組成單位，關系到居民日常生活的便捷與舒適[3-4]。傳統居住區規劃著眼于空間設施供給視角，采取基于“千人指標”的自上而下的服務設施配置方法，因可操作性強，在快速城鎮化階段得以迅速發展。但隨著城鎮化進程不斷推進，傳統方法“一次性”“靜態性”等弊端凸顯，導致設施服務效能低、空間分布不均，以及服務供給與居民需求時空沖突等問題[5]1962，[6]。為更好地滿足居民對高品質生活的需求，《城市居住區規劃設計標準（GB50180-2018）》中引入生活圈的概念，核心是在居民的步行可達范圍內配置滿足他們日常生活需求的設施[7-8]。2021年7月，《社區生活圈規劃技術指南（報批稿）》的發布進一步明確指出應以社區生活圈為基本單元配置生活服務和公共活動。社區生活圈的本質是居民日常生活軌跡涵蓋的空間范圍，其中包含能夠滿足居民多元化需求的時空資源[9-10]。社區生活圈規劃需要突破傳統的標準化設施配置方式，從人的日常活動出發分析時空資源供給與居民時空需求之間的動態匹配關系，進而提出優化個體行為引導和資源綜合利用的方案，達到居民日常生活時空成本最小化、社區公共服務設施供給效率最大化的效果。

目前，已有研究立足生活圈尺度，聚焦服務的空間供給及其與居民需求的匹配關系評價[11-12]，[13]78，通過兩步移動搜索法、空間供需度等方法對設施服務供給和居民需求的數量匹配關系進行測度[14-16]。然而這些研究大多聚焦于設施分布或活動出行的空間總量，忽視了時間變量。以餐飲活動為例，居民餐飲活動在不同時間段的活動頻率、活動時長和空間分布等信息從不同維度反映了居民的實際用餐需求，對應地，能夠滿足居民餐飲需求的城市餐飲設施在相應時間段的運營時長、空間分布等信息綜合起來才能反映餐飲服務供給。當前研究忽略了設施供給和居民活動的實際狀態均存在隨時間變化而變化的動態性和在縱向時間上從開始到結束的延續性，難以反映供需關系在時間維度的差異。

近年來，部分學者認識到時間與空間一樣，都是有限的、不可轉移的資源[17-18]，認為應將設施運營時間納入時空服務水平的測度指標[5]1963；而時間地理學認為行為是個體主觀需求的客觀表現，故也有學者基于居民時空行為特征提出時空行為規劃理論[19]，[20]593，進而指導社區規劃的實踐[21-22]。具體而言，一方面，設施的運營時間至關重要，因為其僅在運營時間內為居民提供服務[23-24]。大多數設施白天開放、晚上關閉，而居民可能希望在任意時間段內獲得相應服務。另一方面，居民的活動選擇同樣重要，鑒于人們在獲取設施時具有強主觀選擇性，實際出行行為能更好地代表居民真實需求[25]。這些研究為完善社區生活圈規劃的理論和方法提供了新的視角，但相關實證研究仍然處于起步階段，也缺少分析居民活動情況與設施供給水平的時空特征與匹配特征的有效方法。

為此本文提出測度設施服務供需時空匹配關系的分析思路，利用手機信令數據和POI數據，分析居民時空活動和設施時空分布情況，測度兩者之間的匹配關系、研究時空維度上的動態變化特征，并以南京中心城區為例開展研究。本文所提出的思路將完善生活圈層面的配套設施評估方法。同時，研究結論可以為南京市中心城區社區生活圈規劃提供決策依據。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區域

南京市在2018年發布的《南京市城市總體規劃（2018—2035）》中提出“一主一新三副城九新城”的市域城鄉體系。本文選取南京市中心城區即南京主城、江北新主城、仙林副城和東山副城作為研究對象（具體范圍參照南京市2018版總規劃定，見圖1）。

1.2 研究數據

手機信令數據來自智慧足跡DaaS（Dataset as a Service）平臺，為南京市2019年6月隨機抽樣6天的數據，以居民OD出行表的形式呈現，其中包含用戶屬性（用戶ID、年齡）、出行起始屬性（起始點坐標、出行時間分布）、出行駐留屬性（駐留點坐標、駐留時長、駐留類型）等出行基本信息，共有出行數據25 196 778條。其中，出行時間分布以整點小時范圍形式呈現；駐留點是指用戶在某一地點起止時間間隔超過30 min的位置數據，共可以分為到訪、居住、就業3種類型：居住地即用戶21：00—8：00期間駐留時間最長的點，就業地即9：00—17：00期間駐留時間最長的點，其余出行均識別為到訪地，可作為日?；顒幼R別的基礎[20]582。

手機信令數據的空間屬性由基站覆蓋的位置網格匯總得到，市域范圍內的位置網格邊長在250—9 600 m不等[26]。考慮到本文研究區域為中心城區，基站分布相對密集，以及城市干路網400—600 m的間距，選取精度為500 m×500 m的地理網格作為基本研究單元。這樣既保證了基站數據匯總的合理性，也能夠確保地塊單元屬性的同質性。

本文通過SQL語句從原始數據庫中調取相關數據并構建居民居住—駐留信息表。首先提取用戶的居住點，并結合鏈家數據進行驗證，由此構建用戶居住表；其次基于居民出行OD表將駐留表連接到居住表上，識別駐留點對應的居住地；最后基于居住點網格對所有OD數據進行匯總，統計其內所有用戶前往不同駐留點的總頻次和總時長，形成居住網格為起點、駐留網格為終點的活動樣本庫。

公共服務設施POI數據來源于百度地圖平臺，通過調用API接口爬取得到。本文根據《城市居住區規劃設計標準（GB50180-2018）》中對配套服務設施的相關規定，共選取商業、教育、醫療、休閑、體育、養老、文化7大類25小類設施，并以研究區為范圍、以小類名稱作為關鍵詞進行數據爬取，共獲得數據23 192條（見表1）。

同時根據設施類別獲取其在不同時間段內的開放情況，發現不同時間段內每個公共服務設施大類的設施開放比例存在差異，8：00之前和22：00之后，設施開放比例均較低，基本在20%以下；8：00—16：00是設施開放比例最高的時間段，基本在80%以上；從16：00開始，隨著不同設施的關閉，幾乎所有大類設施的開放比例都逐漸降低（見圖2）。

2 研究方法

2.1 研究思路

設施供給不僅表現為空間上的布局，也體現在時間上的開放和可獲?。痪用窕顒油瑯硬恢皇强臻g上的選擇，更是時間段和時長的選擇。因此，在傳統空間匹配測度方法的基礎上，將居民活動時長、設施開放時長作為縱向時間因子納入計算過程，即測度方式從二維空間分布拓展為三維時空柱體，進而選擇雙變量局部空間自相關方法對活動—供給匹配進行測度。除了考慮時間相關因子以外，還需要對全天24 h進行時間段劃分，總結不同時間段內的變化規律和問題，通過研究一天內的不同匹配模式[27]來理解匹配度的時間波動，使得政策制定者能夠特別關注某些特定時期從而針對性地解決問題[28]。故本文著眼于時間維度的影響，根據差異化原則將居民全天活動時間劃分為不同時間段，分別提取居民日常活動和設施開放的時空分布情況，計算二者的匹配度，并進行時空差異分析（見圖3）。

2.2 居民活動強度測度

首先，基于手機信令數據篩選提取的居民居住—駐留信息表，按照出行時間進行“早晨”（6：00—10：00）、“中午”（10：00—14：00）、“下午”（14：00—18：00）、“傍晚”（18：00—22：00）、“深夜”（分為兩段：22：00—24：00、次日0：00—2：00）、“凌晨”（2：00—6：00）6個時間段內的出行行為提取，考慮到凌晨（2：00—6：00）時間段內大多數設施均處于關閉狀態，且也處于大多數人的休息時間，故本文將其剔除，只研究其余5個時間段。在此基礎上，進一步通過駐留類型和出行距離篩選居民日?；顒映鲂?。一方面，基于上文構建的居民居住—駐留信息表選擇駐留類型為“到訪”的出行OD數據，排除通勤、歸家行為；另一方面，考慮到社區生活圈空間范圍是以15 min的距離進行劃定的，而居民的步行平均速度為6 km/h，15 min可達的最大范圍為1 500 m，因此本文提取出行距離不超過1 500 m的出行數據，構建不同時間段內的居民日?；顒訑祿ㄒ妶D4）。

其次，基于每個網格單個時間段內的居民活動OD，累加將其作為駐留地的所有居民活動時長得到該網格的居民活動強度。

式中：Ei為終點網格gi的居民活動強度值；tm為規定時間段中居民活動pm在網格gi內的活動時長。

2.3 設施供給水平測度

首先，基于POI數據，對于每個公共服務設施小類，通過大眾點評、高德地圖等渠道，獲取其一般開放時間。在此基礎上，按照設施開放情況提取分時間段可使用的POI點。

其次，對于單類設施服務水平，當前學界常用重力模型法、累積機會法、距離衰減法等測度方法[29-30]。本文采用累積機會法，即分別累加到達每一網格可獲得的就學、醫療等單類服務機會，計算公式如下：

式中：Ti，s為網格gi內s類設施開放的總時長；tj，s為規定時間段中網格gi內的設施點pj，s的開放時長。

由于網格內部存在多類設施，所以計算其服務供給需要考慮設施多樣性帶來的影響[13]78-79，[31]。本文選擇引入熵值法進行二次計算，其在公式上呈現為冪函數的形式，底是單類設施服務供給水平；冪是熵權，即能夠反映網格內部設施多樣性程度的香農熵①指數。計算公式如下：

式中：Hi為網格gi內設施獲得的香農熵指數，取值在0至ln m之間；Pi （s）為網格gi內部獲得s設施的機會占所有設施獲得機會的比例。

式中：TTi為基于熵值法的多類設施綜合服務供給水平。Qi為基于香農熵指數構建的代表多樣性的相對熵權，其值在0至1之間。當Qi=1時，不存在多樣性，服務供給水平仍為原來的值Ti。

2.4 時空匹配測度

目前對于揭示地理要素空間關系大多采用耦合分析、多變量Geary指數、雙變量局部空間自相關等方法[32-33]。結合數據特征和研究目的，本文最終選擇雙變量局部空間自相關方法，其特點是能夠從匹配模式、匹配度等多個維度展現數據之間的相互匹配關系，同時其作為地理模型會考慮空間區位的鄰近性，而并不是只考慮數值關系，適配性更好。

首先，本文通過Moran散點圖和LISA聚類圖分析設施供給和居民需求之間的空間匹配模式。其中，Moran散點圖呈現為直角坐標系的形式，Ⅰ、Ⅲ象限分別代表網格的設施供給水平與其鄰域網格的居民需求程度均值是“高—高”“低—低”的空間正相關關系，Ⅱ、Ⅳ象限則分別代表二者呈現“低—高”“高—低”的空間負相關關系。而LISA聚類圖則將這種相關關系更直觀地展示在地理空間上。

其次，通過Moran指數 表征服務供給與居民需求的匹配程度。 的取值始終在[-1，1]之間，取值為0表示雙變量不相關，即二者沒有顯著的匹配關系；取值大于0表示雙變量呈正相關，值越大則相關性越強，匹配度越高；取值小于0表示雙變量呈負相關，值越大則相關性越弱，匹配度越低。

將服務供給水平與居民需求程度測度值代入計算公式：

式中： 為Moran指數結果；wij為研究網格i、j之間的空間連接矩陣權重； 是研究網格i的設施供給水平的值； 是研究網格j的居民需求程度的值； 是 經過標準差標準化之后的觀測值； 是 經過標準差標準化之后的觀測值；XTT、XE分別是設施供給水平、居民需求程度的平均值；σTT、σE分別是設施供給水平、居民需求程度的標準差。

3 居民行為與公共服務設施時空匹配度特征

根據不同時間段的LISA聚類圖（見圖5），莫蘭指數基本在中心區域“高—高”正相關，在邊緣區域“低—低”正相關。這表明南京市中心城區的服務供需情況較為良好。不同時間段內的 值分別為0.587、0.494、0.584、0.492、0.308（P值均為0.001（＜0.05）），這意味著，從整體上看，綜合設施服務水平與居民活動強度之間呈現為顯著的空間正相關性；從時間變化趨勢上看，其形成早晨和下午、中午和傍晚、深夜3個匹配梯度。與此同時，Moran散點圖的Ⅱ、Ⅳ象限也有少量樣本，說明除了存在大量網格的綜合設施服務水平與其鄰域網格的居民活動強度均值是正相關性關系，也存在一定量的網格呈現“低—高”和“高—低”的空間負相關關系。這表明網格內綜合設施服務水平與居民活動強度的匹配度及匹配模式都存在一定的時空分異，負相關網格在后續規劃建設中值得重點關注。

空間匹配度整體分為高水平區域（東山副城和主城）、低水平區域（仙林副城和江北新主城）2個層級。東山和主城均屬于較早建設的老城區，設施配套與居民活動2個層面經過發展已經達到一定的平衡。而仙林和江北建設時間較短，設施配套相對落后，匹配度處于較低的水平。

而對于同一城區而言，綜合設施服務水平和居民活動強度在匹配模型上同樣存在空間差異。①各城區中心與次中心區域，大多數網格呈現為高綜合設施服務水平與高居民活動強度的空間正相關性，設施服務供給充足且有效；但其中也夾雜著一些“低—高”空間負相關的網格，即網格內設施服務較少但居民活動較多，這些網格需要得到關注并進行改善。②各城區邊緣區域的網格大多呈現“低—低”的空間正相關，即網格內的服務供給較少但居民活動也相對較少，其基本生活需求可以得到滿足；其中也夾雜著少量“高—低”空間負相關的網格（尤其是仙林副城），大部分是受地形要素或身處邊緣的影響，雖然有較多開放設施但缺乏相應的居民活動，如何吸引人氣值得思考。③其他區域呈現“不顯著”關系，即雙變量的相關關系在統計上不顯著，各個城區中都有分布，尤其是在江北新主城和仙林副城中，出現較大比例的不顯著片區。進一步研究其作用機制，根據LISA聚類圖（見圖6），不顯著區域大多分布在各城區中心區與邊緣區的中間地帶，設施供給情況相較中心區處于絕對劣勢，居民可能會為了方便、快捷就地使用質量較差、等級較低的設施，也可能選擇較為鄰近的中心或次中心中的高質量、高等級設施。這受到居民對出行成本、生活質量等因素的重視程度的影響，存在較大的不確定性和偶然性。

從時間角度上看，雖然整體空間規律較為類似，但是不同時間段內各城區的匹配度仍互有高低：早晨、中午、下午、傍晚時間段內，各城區匹配度整體趨勢是由東山、主城、仙林、江北依次遞減，其中早晨、中午、下午3個時間段內東山的匹配度領先優勢較為明顯，但是在傍晚，主城匹配度（0.425）與東山（0.439）已經較為接近；而在深夜時間段內，各城區匹配度整體趨勢是主城、東山、江北、仙林依次遞減，主城（0.457）匹配度甚至出現略微上升，而其他城區尤其是仙林，下滑明顯（見表2）。

各城區基本均在早晨達到匹配度的最高值，但隨時間變化趨勢存在較大差異，主城為穩定的“波動平衡”趨勢，江北為“持續下降”趨勢；東山和仙林則呈現“波動下降”趨勢，在部分時間段會出現大幅下降的情況?；诓煌瑫r間段的匹配度數值計算基尼系數，其中主城作為南京市的核心，全天的匹配度呈現為高水平穩定型，即維持高匹配度的同時并未隨時間出現較大波動。江北則呈現低水平穩定型，與其整體設施配套建設不足有關，大量網格始終處于“低—高”負相關。東山呈現高水平不穩定型，其建設情況較早，在白天能夠形成更高的匹配度，但是深夜的設施—活動錯配較為嚴重，匹配度出現大幅下滑。仙林則呈現低水平不穩定型，其匹配度同樣在深夜出現下滑，邊緣區域出現較多“高—低”網格，設施開放但缺少相匹配的居民活動。

4 基于時空匹配度評價的設施配置策略

4.1 設施空間差異化配置策略

南京市中心城區人口結構呈現出典型的空間差異化特征，由于不同區域的性質和職能不同，導致各個區域人口年齡結構、收入結構存在巨大差異，對設施的需求也不同，生活圈規劃應當根據居住地類型和人口結構制定差異化的設施配置方案。主城區居住人口密度高，人口結構較為均衡，設施配置上也相對完善。江北新主城目前定位上要高于仙林和東山兩大副城，向主城的均衡模式看齊，但由于起步較晚，設施類別和數量均存在明顯不足，應按照步行5 min、10 min、15 min的可達范圍配置相應的服務設施，強調設施的全覆蓋、全可達、全可用。仙林由于經濟開發區和仙林大學城的存在，人口結構趨向于年輕化，故而需要針對性地從青年人群需求出發，補充配套設施，尤其是休閑、商業設施，適當削減養老設施等相關性較弱的設施，優化服務供給模式。東山作為起步建設較早的老城區，一定程度上出現“老齡化”現象，因此需要重點保障居家生活所必須的醫療、體育、教育等設施供給，增加非必需設施的服務范圍共享，削減設施數量，提高服務質量，真正做到便民、利民。

時間維度上，各城區均存在顯著的時段服務人群動態差異化傾向，白天各個城區中心區聚集了更多的人口，出現了大量“低—高”網格，中心區設施承受了更多的壓力；而邊緣區則出現大量“高—低”網格，配套設施遭遇白天無人使用的窘境。這種情況下，需要進行資源合理調配與服務供給的適當引導，使之符合居民需求。一方面，設施建設與配置需要考慮工作地點周邊服務供給的適當擴容；另一方面，要考慮對邊緣地區居住地的設施供給進行相應的折減，并通過引導設施開放時間實現動態平衡。

4.2 重點時段的服務時空精準化供給策略

除主城區外，江北、東山、仙林均在深夜出現服務供需匹配度大幅度下滑的情況，但原因各異，需要進行精準施策。

江北中心區“低—高”網格數量在深夜進一步增加，說明其整體設施空間配置不足。南京市已經提出打造江北為夜經濟集聚區，江北應該在此基礎上進一步圍繞中心和次中心打造葛塘、弘陽廣場、公園北路3大“夜經濟”品牌，著重加強3地的配套設施建設，同時也要注意對設施開放時間進行引導，真正做到深夜時間段內服務供需匹配度的提高。

仙林的“高—低”網格大多集中于南京經濟技術開發區范圍內，是企業集中地，白天工作人口多，深夜居住人口少，這使得深夜的開放設施缺乏使用人群。針對這種情況，一方面進行設施的開放時間引導，減少夜間開放的設施數量；另一方面，考慮晝夜人口差異，加大產居融合型居住地建設或建議企業進行部分宿舍配備，實現職住的相對平衡。

東山的河定橋、百家湖、東山社區附近出現“低—高”網格，與南京市提出的建設百家湖1912等夜經濟集聚區的要求仍有一定差距，需要進一步加強設施建設和引導。同時，東山南部為產業園和企業聚集地，所以會出現晝夜人口差異，可以通過職住平衡方式提高服務供給的匹配度。

5 結論與討論

社區生活圈規劃已經成為新時代國土空間規劃體系的重要一環，其內涵中對于居民活動和時空資源的重視逐漸引起學界的關注。本文基于居民的時段差異化使用需求，構建了時空雙重視角下居民日?；顒訌姸扰c設施服務供給水平匹配的評價方法，以南京市中心城區為例，對其有效性進行驗證。

空間維度上，設施供給和居民活動的匹配度整體表現為顯著的正相關，但二者在匹配關系上存在一定的空間分異：一是老城區匹配度明顯大于新城；二是各城區中心區域以“高—高”為主，邊緣區域以“低—低”為主。時間維度上，整體供需匹配度隨時間變化呈現先下降后上升再下降的趨勢，下午匹配度最高，深夜下降幅度最大，各城區中主城的匹配度全天較為穩定，東山、江北、仙林在深夜時間段出現匹配度大幅下降的情況。基于研究結論，本文針對性地提出人口結構下的設施空間差異化配置、重點時段下的設施時空精準化供給、慣常活動下的個體時空行為引導等改進建議，以期提高南京市中心城區的生活圈服務供需匹配度。

設施供給與居民活動具有典型的時空間二元屬性：當僅考慮設施供給和居民活動的空間分布而不考慮時間分布時，整體匹配度較高，而實際上各地區的匹配度均存在時間上的動態差異，甚至會出現較大程度下滑的現象。故相較傳統的空間研究方法，本文的研究方法能夠更綜合地識別設施時空配置和居民活動引導上存在的實際問題，具有更強的實用性與合理性。

本文試圖為社區生活圈規劃提供一種新的視角，綜合分析設施供給與居民活動的時空差異，并指出二者在時間維度上的錯配等問題，結合時間資源規劃、個體行為建議等非強制性、引導性的規劃手段，以期對現有研究和規劃方法進行有效的補充。本文也存在一定的局限性。一是本文結合手機信令數據和南京市中心城區基站特質，選取500 m×500 m的網格為基本研究單元，可能會存在尺度效應問題，未來可進一步結合社區邊界進行更加精細化的研究，為具體社區生活圈的建設提供明確指引。二是百度地圖獲取的POI數據缺少等級、規模等屬性，對于服務強度的計算會產生一定程度的影響。三是本文對居民的個體屬性缺乏考慮，未來可以利用活動日志、訪談等獲得居民的日?；顒榆壽E并構建活動時間表，同時借助智能技術整合線下時空資源，從而將人的時空活動模式與設施的時空供給模式相結合，提出時空資源優化配置、個體時空行為引導等供需匹配優化方案。