生活街區建成環境對居民購物出行方式的影響分析
——以上海市中心城區為例

■ 陳 泳 CHEN Yong 吳 昊 WU Hao

1 研究背景

步行相對機動車而言是種慢速的通行行為，容易與周邊街道環境發生互動，而步行也能促進沿街社會交往與商業發展，增強城市經濟活力。盡管國內城市在線購物的快速發展正在深刻地改變著傳統的商業經營模式與空間布局，但外出購物仍然是居民的日常出行行為，大多數人每周至少有一次購物活動。以往的研究表明，街區建成環境不僅直接影響個人的日常通勤和休閑出行，還會影響購物出行活動[1-5]。

居民對購物出行模式的選擇受到城市環境、個人社會屬性以及與商品和市場相關因素的綜合影響[2,6,7]。國外針對購物出行的早期研究大多關注購物出行中私家車的使用情況，比如，通過分析行駛里程（VMT）和行駛時間（VHT）等因素，來間接反映購物目的地與居所地之間的可達性問題[8-9]；或分析購物場所周邊小汽車導向的服務設施水平，如使用方便的停車場會促成更多的開車購物出行[10]。隨著城市交通擁堵的加劇和綠色節能觀念的倡導，購物出行研究開始關注公共交通和非機動交通方式對居民購物出行方式的影響[11-13]。研究發現，公交車間隔時間和車站密度是影響公交購物出行頻率的重要因素，較長的公交車間隔時間降低了無私家車家庭外出購物的頻率，進而引發食物荒漠（Food desert）問題[13]。針對非機動交通購物出行，有的研究發現，較高的人均自行車道長度（城市自行車道總長度/城市人口）會增加居民騎車去購物的可能性[14]。對于步行購物出行相關的研究，則更多關注中微觀層面的城市環境，比如：街區尺度的建筑密度、土地利用模式、路網特征與步行設施質量等。宜步行指數（Walkability index），通過衡量住宅密度、零售業建筑密度、街區交叉口密度和土地利用混合度等4 項指標，來測度美國大城市的街區宜步行性[15]，較高的就業密度、人口密度和土地利用混合度與居民選擇步行或乘坐公交去購物場所的幾率呈正相關，與駕駛私家車去購物呈負相關[16]。設施臨近度一直是購物出行研究關注的重要指標，有的研究發現，街區內臨近的商業設施（比如雜貨店、菜場、超市等）可以提高居民每周的步行出行時間[17]，居民住所到最近商店的距離與步行購物出行頻率成反比，二者距離每增加1 英里（1 609.344 m），居民預計每月將減少3 次步行購物出行[18]。此外，居民個人社會屬性也是影響購物出行方式的重要因素，例如，隨著居民年齡的增長，乘公交前往購物場所的比例也隨之增高[11]。

然而，以上研究大多針對低人口密度、高私家車擁有率的西方國家城市環境，對于國內高密度的大城市研究是相對匱乏的。有限的研究發現，影響上海市居民購物類步行通行頻率的建成環境因素，有沿街商業密度、街道界面屬性、小區出入口密度、人口密度和社區服務等[19]。生活在不同類型住區的北京市居民日常購物呈現不同的出行特征，商品住區中居民機動化購物出行（小汽車、公交車、地鐵）的比例是“單位小區”的3 倍[20]；商業密度對城市中心區和郊區居民購物出行距離產生影響，但是，公共交通設施水平的差異導致商業密度在這兩種住區中起相反的作用[21]。有的研究還發現，軌道交通成為上海市遠郊居民去市中心購物的主要交通方式；超市免費班車成為居民經常前往就近超市的交通工具[22]。針對香港地區的研究發現，土地功能多樣性、商店易達性、人行道擁擠程度、車行交通量等指標，會影響老年居民在街區范圍內的目的性步行活動，如每周購物出行的頻次[23]。這些研究主要關注了高密度城市居民購物出行的方式以及影響購物出行時間、頻率的城市環境要素，而對中微觀尺度街區建成環境對不同購物出行方式選擇的影響機理的研究較少。為此，本研究以上海中心城區為例，聚焦高密度城市中生活街區與街道等建成環境對居民購物出行方式的影響，特別是對于步行購物出行的影響。

2 調研設計

2.1 案例選取

研究的前提假設，是居民購物出行的模式選擇受到個人社會屬性、步行動機、感知的以及客觀存在的街區建成環境等方面的影響（圖1）。選取上海市中心城區21 個生活街區，這些街區均具有以下特點：①明確的街區邊界，如外圍是主干道或自然河流，意味著居民的日常活動主要發生在劃定的街區范圍內；②住宅導向的街區，內部沒有大型的辦公商業中心或旅游景點；③發展成熟的建成街區，具有穩定的入住居民數量；④良好的公共交通服務，在適宜的步行距離以內至少有1 個地鐵站和多個公共汽車站可供選擇；⑤相近的街區面積大小，約0.4～1.6 km2。這些街區根據建成年份和所處地點分為五種類型：①建于20 世紀初的里弄歷史街區，主要位于市中心；②建于20 世紀50 年代左右的老工人新村，大多位于市中心邊緣；③建于20 世紀七八十年代左右的舊住區，也多位于市中心邊緣；④建于20 世紀90 年代以后的高層商品房小區，主要位于中心區外圍；⑤建于21 世紀前后的高檔國際社區，距市中心較遠（圖2）。

2.2 數據收集

研究數據主要通過問卷調查和實地測量方式獲得。課題組對上海市居民出行情況進行問卷調查，樣本框為上述21 個生活街區中的全體居民。問卷內容主要包括居民日常出行特點、社會經濟狀況、對步行的態度、步行動機和障礙以及街區感知環境特征等相關信息。受訪者被問及：①他們主要的購物出行模式，包括四個選項——步行、騎自行車/摩托車、乘坐公共交通/超市免費班車、駕駛私家車/乘出租車；②選擇步行外出時是否受到以下意愿或認知的吸引，包括：方便、健康、省錢、陪伴孩子、放松、購物、準時與避免交通擁堵等。另外，問卷還獲取了受訪者感知的街區環境特征：標識出在日常生活圈5 min 步行范圍內是否有公交車站或地鐵站。同時，受訪者的年齡、性別、家庭年收入、就業狀況、交通工具擁有情況等信息也通過問卷獲取。

圖1 研究假設示意圖

圖2 街區案例區位圖

為保證每個街區內受訪樣本的多樣性，課題組聘請社區工作人員入戶隨機發放調查問卷，所有調查問卷均在分發后2 周內收集。調查共分發3 820 份問卷，收回2 940 份，初始回復率為77%。在初步數據分析和清理之后，共有2 838 份有效問卷保留，有效回復率為74.3%，每個街區的抽樣率從0.18%～1.51%不等（平均值：0.59%，標準差：0.34%）。另外，本次調研還通過網絡資源、電子地圖與實地測量，獲得了這21 個街區的建成環境數據，包括街區屬性、路網特征、土地使用情況、公交服務、步行設施和街道界面特征6 個方面。

2.3 模型建立

居民在制定某一特定購物出行方案時，力求達到自身效用的最大化（Utility Maximization）。購物出行方式（步行、騎車、乘公交、駕車）是4 種相互獨立的離散類別；居民個體屬性、步行態度、街區環境特征與一些未知效應共同決定了最終所選擇的購物出行方式，這符合離散選擇模 型（Discrete Choice Model） 隨機效用的基本假設[24]。在研究中，多項邏輯回歸（Multinomial Logistic Regression）被用來分析個人及環境因素對居民選擇某種購物出行方式幾率的影響。響應變量為受訪者的主要購物出行模式。以開車購物出行為參照類別，選擇其他3 種購物出行模式（即步行、騎車、乘公交）的概率作為回歸方程的因變量。解釋變量分為4 組：①社會人口特征；②步行動機；③感知的街區環境特征；④實測的街區環境指標。其中，社會人口特征、步行動機和感知的街區環境特征為分類變量，實測的街區環境指標為連續性變量，且已進行中心化處理。在篩除缺失關鍵人口信息的樣本后，最終保留2 479 份問卷信息進入下一步的回歸分析。數據處理與分析在Stata14 MP 進行，多項邏輯回歸分析通過mlogit 命令實現[25]。

3 分析與討論

3.1 描述性分析

在2 479 名受訪者中，女性占到60%；有1 237 名受訪者的年齡在40～60 歲間，占全部有效樣本的49.9%；超過1/3 的受訪者（894人）為無工作狀態；50.1%的受訪者（1 243 人）家庭月收入在1 000～3 000 元之間，家庭月收入＞1 萬元的占29.0%。所有受訪者家庭均有自行車，且46.0%的受訪者家庭擁有2 輛及以上自行車；32.8%的受訪者（814 人）家庭擁有摩托車，29.3%的受訪者（725 人）家庭擁有小汽車。

調查結果顯示，在2 479 名受訪者中，有1 084 名居民選擇步行作為他們的主要購物出行模式，占總調研人群的43.7%；騎自行車/摩托車和使用公交的人數分別為724名（29.2%）和440名（17.8%）；只有231名（9.3%）受訪者使用小汽車（私家車或出租車）作為購物出行的主要方式。

另外，生活在不同類型街區的受訪者的購物出行模式也存在差異。在歷史街區中，騎行外出購物的比例最高（44.8%），且這一比例高于其他四種街區類型；而選擇小汽車外出購物的比例最低。步行是老新村和舊住區受訪者外出購物最常用的方式，比例分別達到51.5%和50.8%。商品住宅的受訪者購物出行方式主要是步行和騎行，這兩者比例各占到1/3 左右。在國際社區中，有22.8%的受訪者選擇小汽車作為主要的購物出行方式，這一比例遠遠高于歷史街區、老新村、舊住區中的小汽車出行比例。

3.2 回歸模型分析

采用分步驟的多項邏輯回歸分析。首先，基礎模型僅包含了受訪者的個人社會屬性。第二步，將受訪者步行出行動機變量納入模型。最后，將感知環境和建成環境變量納入模型。最終模型似然比卡方949.96，顯著性小于0.001，Nagelkerke 偽R方值0.347，模型擬合顯著。

3.2.1 個人社會屬性

基礎模型的結果顯示（表1），年齡、家庭月收入、交通工具擁有量會影響居民購物出行方式的選擇。隨著年齡的增長，居民選擇步行、騎行、公交購物出行的可能性增大，特別是對于60 歲以上群體，這可以從上海市中心城區老年人的整體出行調查中得到佐證[26]。老年人由于機體反應力下降，增加了駕車出行難度，步行與騎行更容易被他們所接受[27]，因此，在街區步行環境優化提升時，需要細致考慮老年人面臨的獨特問題。此外，老年人在使用公共交通服務時也會遇到困難[28]，因此，提升公交站點沿線步行環境及公共設施的質量，例如，維護良好的人行道無障礙通行與充分的夜間照明，設置休息凳與遮陽避雨設施等，對于提升老齡群體步行或乘公交出行變得尤為重要[29]。

與低收入者相比，高收入群體較少選擇步行或騎行外出購物，這主要由于他們擁有私家車的比例高，在購物出行方式上有更多的選擇。然而隨著環境影響變量的加入，家庭收入與居民選擇步行或是小汽車外出購物之間的相關性不再顯著，這表明，街區環境特征可以在一定程度上削弱個人社會經濟水平對居民購物出行方式的影響。已有研究也發現，當家庭收入變量被控制后，生活在宜步行街區中的居民更多地選擇步行外出[30]。

雖然街區環境可以在個人社會經濟水平和購物出行方式之間起到調節作用，但是購物行為的特殊性導致了對交通工具選擇的依賴性。3 個模型中，家庭交通工具擁有量始終是影響居民購物出行方式的重要因素：自行車和摩托車數量的增加會提高居民騎行外出購物的可能性；而私家車擁有量會同時降低步行、騎行和公交購物出行的幾率。這或許可歸結為購物出行方式的選擇還會受到運載貨物需求的影響。雖然自行車不像小汽車那么方便舒適，但當居民隨身攜帶貨物時，騎行仍然比走路更省力和省時，這也表明購物出行與通勤或休閑出行相比所呈現的不同特征[31]。對于短距離的購物出行，目前老年人已將小輪子手推車作為日常購物出行的重要輔助設施，這需要街道設計提供寬敞而平整的步行通道。而當購物場所與居所距離較遠時，購物出行的特殊性導致人們很難放棄開車購物而選擇步行，而替代性的解決方案，例如，在線外賣服務、小規模社區超市或提升公交服務水平等，都可能會降低小汽車購物出行的可能性。

表1 基礎模型——個人社會屬性對購物出行方式的影響

3.2.2 步行動機

步行動機因素是指步行外出與其他出行方式相比，給出行者帶來的益處。購物出行的特殊性體現在，它既不像通勤出行那樣具有嚴格的目的地和時間限制，也不像休閑性出行那樣隨機。因此，步行出行動機往往成為吸引居民選擇步行外出的一個重要因素。

動機模型的結果顯示（表2），步行活動所具有的健康性（有益健康和放松心情）和經濟性特點，促進了居民選擇步行購物出行，大量研究證明，步行活動可以有效增強人體生理和心理健康水平[32]。在本次研究中，家庭經濟水平不高導致步行的經濟性特點突顯出來，成為影響居民選擇步行購物出行的重要因素。另外，方便性和準時性特點也是激發居民步行外出購物的顯著影響因素。在高密度城市的生活街區中，居民日常的購物場所（如沿街商鋪、菜場與超市等），周邊機動車停車設施的不足，可能會導致居民放棄小汽車購物出行，步行優越性得到凸顯。研究還發現，順路購物的動機能激發更多的步行外出可能性，因為居民日常的休閑性步行活動和購物行為往往是協同的，對出行活動鏈的相關研究也證實了這一結論[33]。

表2 動機模型——步行外出動機對購物出行方式的影響

步行活動健康性、經濟性、準時性的特點，也會促進居民選擇公交作為購物出行方式，因為步行是接駁居所與公交站點的主要方式。近年來，關于公交出行“最后一公里”的研究得到廣泛關注，優化公交站點與居所之間的步行環境，成為促進綠色交通發展的重要內容。

3.2.3 街區環境

街區環境模型的結果顯示（表3），在控制了社會人口屬性和居民步行動機變量的前提下，感知環境特征和建成環境要素對居民購物出行方式產生顯著影響。

從感知的街區環境來看，5 min步行范圍內的公交車站和地鐵站因素，會吸引更多居民選取步行或公交購物出行。本次調研街區中，大多數公共交通站點周邊都具備較為完善的商業設施，以公交站點為導向的城市發展，為居民提供了方便的購物場所[34]。便捷性是影響居民評價軌道交通服務設施滿意度最重要的指標，這既包括實際步行距離的便捷性，也包括心理感知層面與時間相關的便捷性，而后者與沿路的交通燈等候時長和步行環境舒適程度有關[35]。對于無私家車居民，選乘公交仍是前往遠途購物場所的主要交通方式，之前的研究也發現，乘坐地鐵是遠郊居民前往市中心購物的主要方式[22]。

表3 環境模型——感知環境和建成環境對購物出行方式的影響

從實測的建成環境來看，較大的平均地塊邊長指標會提升居民選擇步行、騎行和公交購物出行的可能性。雖然以往研究發現，較大的街區尺度或較長的交叉口間距會阻礙步行活動的發生，但大多數是針對國外低密度街區[36]。根據案例街區的現場觀察，較長的街段兩側往往分布了豐富的商業設施，這有利于步行外出購物的發生。另外，在這些較長的街段上分布了多個無門禁的住宅小區出入口，既為小區居民出入提供方便，也為非小區居民的日常穿行提供可能，城市道路與小區內道路共同組成了“大街區、密路網”的城市形態（圖3）。同時，較長的街段為騎行者及步行前往公交站點提供了便捷的路徑，縮短了交通燈等候時間，進而促進了這兩者的購物出行可能。

圖3 上海田林路沿街商業及住區步行出入口

寬敞的人行道可以促進更多步行和乘公交外出的可能性，它既提供了舒適的步行通行空間，又為沿街店鋪布置外擺設施和街道家具提供可能，還為沿街購物者提供了逗留場所。因此，這種街道空間可以通過店鋪前區的統一性設計帶來豐富的商業活動，也方便行人順暢地去往公共交通站點，而公交車站也可以依靠較寬的人行道設置港灣式停車，并增加站點的服務線路，為選乘公交購物出行的居民提供便利。

本次調研發現，街區公園密度與步行外出購物的幾率成反比。據現場觀測，案例街區中的公園大多占地面積大且設有圍墻，而圍合公園的界面多以實墻或欄桿等單一形態出現，這會導致街道步行環境的單調感。以往研究也發現，居民的短距離出行（例如步行購物出行）會受到街道界面豐富程度的影響[37]。此次研究發現，街區內較小面寬店鋪的比例（每百米15～20 家商店店面長度占全部商業界面長度的比例）越高，居民選擇步行外出購物的幾率越大。與超市和菜市場等集中型購物場所相比，沿街小店鋪同樣為居民帶來豐富的購物選擇。此外，土地使用混合度對出行方式的影響并不顯著，這與國外低密度地區的研究結果不一致，可能是案例街區中的土地利用混合度指標差異性較小導致的。

4 結語

本研究調查了上海生活街區建成環境對居民購物出行方式（如步行、騎自行車、搭乘公共交通和小汽車駕駛）的影響。研究發現，便捷安全的步行路網、寬敞平整的人行道、豐富積極的沿街商業界面與鄰近可達的公共交通站點等，都可以有效吸引居民外出購物采取綠色出行模式。同時，購物出行模式的選擇還受到個人的社會屬性與步行態度以及交通工具依賴性的共同影響，與實測的建成環境變量相比，感知的街區環境特征對出行模式選擇更具有影響。了解街區建成環境與居民購物出行模式之間的關系，將有助于城市建設者與決策者更好地建設滿足居民步行出行需求的社區，并改善與提升高密度城市的健康生活環境。近年來，中央和各級地方政府均針對未來城市發展提出指導性方針，中央城市工作會議提出的“鼓勵開放街區”、營造“小街區、密路網”的建議，上海市制定了15 min 生活圈規劃導則，這些都在強調未來的城市建設中，應當以步行作為首要的出行方式。本研究的部分結論也驗證了“鼓勵開放式街區”及“注重商業設施布局”，對于促進步行外出的積極影響。同時，隨著我國老齡化程度的加劇，與老年人步行出行相關的街區環境營造，也應當受到設計師和管理者的注意。