王敏 宋昊洋 汪潔瓊*
城市公園作為城市重要的公共開放空間,具有生態(tài)、健康、休閑等多方面的復合效益[1]。建設高質量城市公園,對提升居民福祉、促進城市可持續(xù)發(fā)展具有重要作用[2]?!冻鞘袌@林綠化評價標準》[3]明確將城市居民對公園的滿意度列為衡量城市公園質量的重要指標。在城市減量提質的發(fā)展背景下,城市公園建設管理者日漸關注“使用者需求”[4]。面向居民日常需求,越來越多的學者以優(yōu)化居民日常游憩體驗為落腳點[5],在生活圈范圍內開展了對城市公園總體滿意度影響因素和影響機制的剖析。
滿意度被視為使用者對產品的價值期待與實際體驗之間的比較[5]。在使用者享用服務的前提下,滿意度反映了城市公園資源供給對居民需求的有效響應,明確表征環(huán)境要素的績效表現[6]。現有研究對城市公園滿意度的討論多聚焦于宏觀和微觀(簡稱宏微觀)2種層面。在宏觀空間布局層面,綠地系統(tǒng)的規(guī)模特征(面積、數量、密度等)、分布特征(可達性、公平性等)等指標[7-8]影響居民享有生態(tài)系統(tǒng)服務的平等性與有效性[4,9],進而影響滿意度評價;在微觀場地設計層面,綜合利用多源數據[10],既往研究多在感知層面解析滿意度的影響因素和內在機制[11-12],并指出居民的反饋集中在公園場地的環(huán)境景觀、服務設施和維護管理[11]等方面,高滿意度的城市公園多具有較高的植被覆蓋率、優(yōu)美開闊的景觀、豐富的服務設施和完備的管理制度[13-14]。
綜上,公園需要在宏觀空間布局和微觀場地設計2個層面滿足居民的日常游憩需求。但在快速城鎮(zhèn)化背景下,居民日益增長的日常游憩需求和綠地服務供給不足之間的矛盾日益突出[15]。在高密度中心城區(qū),用地資源稀缺對綠地空間發(fā)展具有限制作用,小微型公園的落地往往面臨居民需求強烈而規(guī)模數量不足、配套服務缺失的困境,存在著供需失衡、居民滿意度較低的問題。城市公園受區(qū)位特征、居民偏好及其他環(huán)境要素的共同影響,不僅要響應居民多樣化的游憩需求,也要兼顧土地整體利益的平衡以及城市發(fā)展績效優(yōu)先的策略取向。在空間資源有限的情況下提升城市公園總體滿意度,亟須抓住核心影響因素,實現精準優(yōu)化。
高質量的城市公園建設要有效調控居民需求和綠地供給的關系,在不破壞生態(tài)環(huán)境的情況下盡可能滿足居民游憩需求??傮w滿意度是居民對城市公園所提供服務的真實反饋[6]。當前,居民休閑游憩需求和綠地服務供給之間的矛盾是提升城市公園總體滿意度的重要瓶頸。城市公園總體滿意度受多因素影響[15],既受制于宏觀空間布局,又受微觀場地設計的影響;既涉及供給主體和需求群體,又與供給方式及其周邊干預因素相關。因此,提升城市公園總體滿意度需要探索宏微觀層面上動態(tài)變化的供需智慧調控策略,主要體現在以下兩方面。
1)如何理解城市公園作為多尺度嵌套的公共服務資源,亟待通過宏微觀層面的供需智慧調控實現居民游憩需求和供給之間的匹配。在社區(qū)生活圈范疇,城市公園服務于周邊居民,供需關系復雜。城市公園既要在空間布局上滿足居民就近、舒適等人性化需求,又要在內部環(huán)境設計和設施設置上豐富居民的游憩體驗。但城市公園開發(fā)建設和運營維護都需要投入具有公益屬性的土地、資金和人員[14],盲目的過量投入只會造成城市發(fā)展資源的內耗。在城鎮(zhèn)化向高質量發(fā)展的重要轉型時期,要盡量不影響城市社會-生態(tài)系統(tǒng)綜合效益,最大化滿足居民需求。因此,供需智慧調控須思考在宏微觀2個層面影響城市公園供需匹配的關鍵因素,實現城市公園總體滿意度的精準提升。
2)如何理解城市公園作為稀缺的近自然生態(tài)空間,亟待通過動態(tài)變化的供需智慧調控提升公園的供給效能。在城市中,公園面臨建設空間壓迫、資源傾斜不足等問題。面向居民、規(guī)劃者和管理者三方的價值博弈,謀求供需雙方的共贏[14],要盡可能提升城市公園資源的供給效能,即降低供給投入成本和最大化使用公共資源配置[16]。值得注意的是,城市建成環(huán)境具有一定的供給干預效能,造成了城市公園供給能力及居民供給期望的差異。在不同城市空間,公園規(guī)模及其資源潛力不同,居民對公園布局與服務的期望和感知判斷也不相同[17-18]。在老舊城區(qū),土地資源極為有限,居民對基礎設施更新的需求往往強于綠化空間優(yōu)化的訴求[19]。同時,城市公園所在地段的既有設施和交通環(huán)境也影響了對公園的游憩吸引力和居民需求的判斷。小型游園和社區(qū)公園難以在其內部配套完善的服務設施體系,可通過高密度城區(qū)中既有的商業(yè)零售、餐飲服務、文化娛樂等,有效彌補其服務功能的缺陷[20]。因此,提升城市公園總體滿意度應先梳理在不同發(fā)展情境下影響因素的動態(tài)優(yōu)先級關系,實現動態(tài)化供需智慧調控。
基于此,本研究對影響城市公園總體滿意度評價的宏微觀因素進行思考,明晰通過供需智慧調控提升城市公園總體滿意度的策略方法,從而驅動城市公園從宏觀空間布局和微觀場地設計方面實現多層級、動態(tài)化的供需匹配。一方面,要探索平衡居民游憩需求和綠地服務供給的有效方式,即厘清城市公園宏觀空間布局與微觀場地設計對城市公園總體滿意度的影響機制,鎖定關鍵影響因素;另一方面,要正確認識城市建成環(huán)境對城市公園供需關系的動態(tài)干預影響,引入城市空間發(fā)展特征,進一步聚焦高密度城區(qū),識別城市公園總體滿意度宏微觀影響因素的動態(tài)優(yōu)先級關系。綜上,本研究選取江蘇省昆山市城市公園作為研究對象進行實證分析,面向居民日常游憩需求,提出提升城市公園總體滿意度的供需智慧調控策略,以期改善公園綠地福祉。
本研究聚焦昆山市城市核心區(qū)及西部副城的部分地區(qū),選取46個城市公園作為研究對象(圖1)。研究對象篩選主要遵循以下3個原則。1)公園類型及規(guī)模,參考CJJ/T85—2017《城市綠地分類標準》、GB/T 51346—2019《城市綠地規(guī)劃標準》中的公園綠地分類[21-22],公園類型包括游園、社區(qū)公園、綜合公園,占地規(guī)模在0.4~195.3 hm2。其中,社區(qū)公園根據規(guī)模大小細分為1~5 hm2和>5~10 hm22種,綜合公園根據規(guī)模大小細分為>10~50 hm2和>50 hm22種。2)公園區(qū)位,選取鄰近居住用地和服務對象以周邊居民為主的公園,且多數分布在建設強度較高的中心城區(qū)。3)公園到訪率,公園應常年開放并具有較為豐富的游憩活動。整體來看,研究區(qū)域內的建設開發(fā)強度呈現由內向外圈層式遞減的特征,公園綠地空間布局受城市建設用地的限制,呈現西多東少、大分散而小聚集的特征。
基于對相關文獻中城市公園總體滿意度宏微觀影響因素的梳理可知,城市公園的總體規(guī)模、分布形態(tài)等宏觀空間布局特征與景觀空間、設施支持和維護管理等微觀場地設計特征均會影響居民對總體滿意度的評價。結合昆山市公園現狀與相關文獻梳理結果,本研究分別在公園空間布局特征層面、場地設計特征層面提取9個自變量,討論其與城市公園總體滿意度評價的關系。筆者面向46個研究對象進行問卷調研和空間數據采集,參考居民的日常游憩步行距離[23],提取500 m半徑服務范圍內居民對于城市公園的總體滿意度作為因變量進行全樣本的偏最小二乘回歸(partial least squares regression, PLSR)分析,揭示影響城市公園供給的關鍵因素。同時,為探索在高密度城區(qū)公園周邊城市空間發(fā)展特征對公園總體滿意度的影響,本研究還引入對城市公園區(qū)位特征的分析,綜合考慮公園周邊人口密度、設施配置和交通組織對于城市公園服務的供給干預,聚類提取30個位于高密度中心城區(qū)的研究對象構建PLSR模型,并與全樣本回歸模型進行橫向對比,進一步明確在不同發(fā)展情景下城市公園總體滿意度影響機制的差異。
2.2.1 問卷調研與總體滿意度測算
問卷調研于2019年7月13—17日進行,筆者在工作日和周末對46個公園中的人群進行調研。調研的具體時段集中在清晨(06:00—09:00)和飯后散步時間(17:00—21:00),天氣晴至多云,調研時段氣溫較為適宜。以46個城市公園為調研點,筆者采取隨機采訪的形式調查受訪者對城市公園的總體滿意度。調研問卷共分為3個部分:1)受訪者的基本信息,包括年齡、到訪公園花費時間、到訪頻率、交通方式、活動時長等;2)受訪者對所在城市公園的總體滿意度評價;3)受訪者對城市公園景觀空間品質、設施支持水平、維護管理水平的滿意度和重要性評價。滿意度評價分為非常滿意、滿意、一般、不滿意、非常不滿意,重要性評價分為非常重要、重要、一般、不重要、非常重要,均采取5級量表進行測度。
在昆山市46個城市公園中,筆者共發(fā)放問卷660份,回收有效問卷645份,有效率為97.7%。對全樣本模型和高密度城區(qū)樣本模型的研究數據進行信度分析,結果以克隆巴赫系數(Cronbach’s Alpha,簡稱α系數)測度,當α系數≥0.800,問卷量表信度最好;當0.700≤α系數<0.800,問卷量表信度可接受;當α系數<0.700時,問卷量表應重新設計。結果表明,全樣本模型和高密度城區(qū)樣本模型數據的α系數分別為0.845和0.813,滿足樣本信度條件。綜合考量每個城市公園的規(guī)模特點、服務功能和區(qū)位特征,按照城市公園類型,劃定每個城市公園的最低有效問卷份數,其中游園≥6份,1~5 hm2的社區(qū)公園≥10份,>5~10 hm2的社區(qū)公園≥15份,>10~50 hm2的綜合公園≥25份,>50 hm2的綜合公園≥30份。將問卷按照城市公園類型分組進行信度分析,計算結果表明,α系數均>0.700,滿足樣本信度條件。
選取受訪者的總體滿意度評價作為PLSR模型分析的因變量。本研究對每個城市公園各受訪者的總體滿意度求平均值,用于表征各個城市公園的整體服務質量,并支撐對其宏微觀影響因素的分析。
2.2.2 空間數據采集與測算
1)區(qū)位特征測算。在城市公園區(qū)位特征層面,本研究主要探究公園周邊的人口密度、設施配置和交通組織對于城市公園服務的供給干預影響。參考居民的日常游憩步行距離,以城市公園為圓心劃定500 m半徑服務范圍,結合街區(qū)居住用地、建筑、基礎設施等數據,以城市公園服務范圍內的容積率作為城市公園周邊人口密度的表征因子[15,24],以公共興趣點(point of interest, POI)密度[25]作為城市公園周邊基礎設施功能的表征因子,以城市路網密度[26]作為城市公園周邊交通便捷程度的表征因子。
2)宏微觀特征測算。在空間布局特征層面,本研究主要探究城市公園及其周邊綠地的總體規(guī)模特征、分布形態(tài)特征對于居民總體滿意度評價的影響。同樣以城市公園為圓心劃定500 m半徑服務范圍作為每個研究對象的研究范圍,參考相關文獻[6-8,24],選取城市公園500 m半徑服務范圍內的人均公園綠地面積、綠地率表征城市公園周邊綠地的總體規(guī)模特征,選取居民游憩機會加權指數[8,24]、平均斑塊面積表征城市公園周邊綠地的分布形態(tài)特征。其中,人均公園綠地面積、綠地率、平均斑塊面積均利用ArcGIS和Fragstats軟件進行空間采集和測算;游憩機會加權指數是在機會公平的視角下,對于不同規(guī)模城市公園的吸引力指數進行討論,反映了在城市公園500 m半徑服務范圍內人均步行500 m內可訪問的公園綠地個數,計算式如下:
式中:RO為研究公園的游憩機會加權指數;ATn為從研究公園出發(fā),步行500 m內訪問的第n個公園綠地的吸引力指數(綜合考慮所研究公園的類型和規(guī)模,將游園、1~5 hm2的社區(qū)公園、>5~10 hm2的社區(qū)公園、>10~50 hm2的綜合公園、>50 hm2的綜合公園的吸引力指數分別賦值為1~5);Npn為在第n個公園綠地500 m半徑服務范圍內的常住人口總數;Np為研究公園500 m半徑服務范圍內的常住人口總數。以上4個自變量計算后均采用Max-Min標準化方法進行無量綱處理。
在場地設計特征層面,本研究綜合考慮不同城市公園的服務配置差異和相同環(huán)境下個體活動需求和感知的差異[27-28],采用綠地主觀感知數據描述綠地場地設計特征。參考相關研究[7-12],選取植被覆蓋特征、場地親水特征表征城市公園的景觀空間品質,選取休憩設施質量、健身設施質量表征城市公園的設施支持水平,選取維護與智慧管理能力表征城市公園的維護管理水平。以上數據來源于實地調研問卷,由于在不同城市公園環(huán)境下不同分項具有個體評價的差異[29],故筆者統(tǒng)計受訪者對各城市公園上述場地要素的滿意度和重要性評價,計算各項滿意度和重要性乘積[4],并采用Max-Min標準化方法進行無量綱處理,所得數據用于表征城市公園各項場地設計特征。
2.2.3 模型構建與檢驗
由于本研究中的變量普遍存在多重相關性,對回歸系數的統(tǒng)計檢驗造成了一定困難。因此,本研究采用PLSR模型分析城市公園總體滿意度的宏微觀影響因素。將城市公園500 m半徑服務范圍內的人均公園綠地面積、綠地率、游憩機會加權指數、平均斑塊面積,以及公園場地內的植被覆蓋特征、場地親水特征、休憩設施質量、健身設施質量、維護與智慧管理能力作為自變量,將公園總體滿意度作為因變量納入模型。該方法集成了多元線性回歸、主成分分析和典型相關分析的優(yōu)點[30],能有效解決建模時的共線性問題。
模型結果中,各因子的回歸系數反映了該因子對因變量的影響大小與方向。通過計算某個或某類因子的回歸系數絕對值相對于全部因子的占比,能確定某個或某類因子對于公園總體滿意度的解釋力。解釋力反映自變量對于因變量的影響幅度,值越大說明自變量對因變量的影響幅度越大。變量映射重要性(variable importance in projection, VIP)反映了自變量對因變量的重要性,VIP值越大,自變量對因變量的影響能力越強。參考相關研究[31-32],將VIP的閾值設定為1,VIP值>1,代表自變量對于因變量具有顯著影響。R2值則反映了所構建回歸模型的擬合效果,R2值越大說明模型的所有自變量對總體滿意度的解釋效果越好。
基于問卷數據分析受訪者的基本信息,有379位(58.76%)年齡在31~60歲,占比最高;61位(9.46%)年齡<18歲;103位(15.97%)年齡在19~30歲;102位(15.81%)年齡>60歲。多數受訪者步行到訪公園(73.03%),到訪花費時間在10 min以內(74.08%),幾乎每天都來公園(45.07%),且停留時長超過1 h(50.66%)。數據表明:城市公園的調研對象以附近居民為主,且受訪者對于公園高頻率、長時間的使用特征,能支撐其對公園供給服務評價的精確性。
46個城市公園的總體滿意度數據呈現正態(tài)分布,平均值為3.83,中位數為3.75,在空間分布和公園規(guī)模上具有一定的分異情況(圖2)。從空間分布來看,總體滿意度較高的公園主要分布在建設開放強度較低的城市中心區(qū)邊緣與東區(qū),如中心湖公園、合豐公園、景王公園等;在高密度中心城區(qū),公園總體滿意度普遍較低。從公園規(guī)模來看,綜合公園的總體滿意度整體高于社區(qū)公園與游園,得分最低的馬鞍山路帶狀公園、合興公園、彌敦城公園均為規(guī)模較小的公園,而生態(tài)森林公園、中心湖公園等綜合公園總體滿意度普遍較高。
進一步分析人群特征與總體滿意度的關系,將受訪者年齡、到訪花費時間、使用頻率、活動時長分別轉化為有序分類變量,與城市公園總體滿意度進行Spearman相關性分析。結果表明,受訪者年齡、到訪花費時間、使用頻率、活動時長與總體滿意度無顯著相關性,說明本研究樣本中不同人群特征受訪者對于日常使用城市公園的總體滿意度評價基本一致。
針對全部46個研究對象,構建城市公園總體滿意度與宏微觀影響因素的PLSR模型1。結果表明(表1),自變量可以解釋居民總體滿意度變化的51.8%,其中,空間布局特征的解釋力占比為47.6%,場地設計特征的解釋力占比為52.4%。整體上,宏觀空間布局特征和微觀場地設計特征的供給效能基本一致。在空間布局特征層面,公園500 m半徑服務范圍內的人均公園綠地面積和平均斑塊面積指標對公園總體滿意度產生重要影響,解釋力占比分別為13.1%和15.3%;在場地設計特征層面,維護與智慧管理能力對城市公園總體滿意度產生重要影響,解釋力占比為21.3%。在現階段下,宏觀層面的綠地規(guī)模特征和分布特征、微觀層面上的管理服務水平是影響昆山市城市公園服務質量的主要因素。因此,對于不同類型的城市公園,擴大綠地規(guī)模、增強綠地集聚性、提升管理服務水平都是有效提升城市公園總體滿意度的重要手段。
由于城市空間發(fā)展特征對城市公園總體滿意度存在一定的影響,本研究選取城市公園周邊容積率、POI密度和路網密度3個綠地區(qū)位特征指標對研究對象進行聚類分析,篩選出30個研究對象。這些研究對象分布在昆山市的高密度城區(qū),普遍呈現周邊人口集聚、基礎設施豐富且交通可達性高等特征。
針對篩選出的30個研究對象,構建城市公園總體滿意度與宏微觀影響因素的PLSR模型2。結果表明(表1),自變量可以解釋居民總體滿意度變化的62.9%。其中,空間布局特征的解釋力占比下降至40.7%,場地設計特征的解釋力占比上升至59.3%,說明微觀場地設計特征具有更高的供給效能。在空間布局特征層面,城市公園500 m半徑服務范圍內的游憩機會加權指數能對城市公園總體滿意度產生重要影響,解釋力占比為13.8%;在場地設計特征層面,城市公園的場地親水特征、健身設施質量、維護與智慧管理能力能對城市公園總體滿意度產生重要影響,解釋力占比為14.1%、14.1%和23.4%。雖然休憩設施質量對公園總體滿意度也有重要影響,但解釋力較低,只有6.9%。因此,在高密度城區(qū),居民更加關注城市公園內部的景觀特征、設施配置和服務水平,合理布局小體量公園并與城市慢行網絡銜接,有利于形成功能互補與協(xié)同,提升居民的游憩體驗。
表1 城市公園總體滿意度與宏微觀影響因素的PLSR模型分析Tab. 1 PLSR model analysis of residents’ overall satisfaction with urban parks and macro-micro influential factors related thereto
協(xié)調人地關系、提升城市公園總體滿意度是推動城市可持續(xù)發(fā)展的必要前提。研究結果表明,在當前的昆山市城市公園發(fā)展中,公園管理服務水平、綠地規(guī)模特征和分布特征是影響居民總體滿意度的重要因素;隨著城市建設強度提高,城市公園規(guī)模緊縮,居民的主觀游憩需求日益強烈,居民對城市公園服務的需求重點逐漸從宏觀的空間布局層面轉向微觀的場地設計層面。因此,面向城市突出的綠地資源供需矛盾,供需智慧調控要兼顧供需匹配的層級性和動態(tài)優(yōu)先級關系。供需匹配的層級性要求城市公園規(guī)劃設計在宏微觀層面協(xié)調空間資源配置和場地服務供給,滿足居民的切身需求;供需匹配的動態(tài)優(yōu)先級關系引導我們進一步思考城市公園供需關系的復雜性,跳出“就公園論公園”的傳統(tǒng)規(guī)劃設計思維限制,以更加系統(tǒng)、全面的目光來審視城市公園和周邊建成環(huán)境在社會服務供給方面的競合關系,提高公園服務的供給效能,提升居民總體滿意度,其供需智慧調控策略主要分為整體調控策略和高密度城區(qū)調控策略兩方面。
為了整體提升城市公園總體滿意度,要重點協(xié)調綠地空間資源配置,優(yōu)化公園管理服務水平。在宏觀布局層面,要綜合考慮城市的空間建設維度和社會經濟維度,將城市公園分級、分類、分片區(qū)進行布局[33],結合區(qū)域社會經濟發(fā)展特征、人口結構等特征,盡可能地擴大綠地規(guī)模,增強綠地集聚性。如在建設開發(fā)強度較低的昆山市中心城區(qū)南部和北部,可集中建設中大型綜合公園;在新建居住區(qū)周邊,可積極布局游園和社區(qū)公園,并沿青陽港等主要開放水系建設連續(xù)性濱水綠地,優(yōu)化綠地系統(tǒng)的宏觀網絡。在微觀場地層面,應著力提升公園的管理服務水平,激發(fā)居民對城市公園公共空間的認同感,特別是在城市中心區(qū)的亭林園、水秀公園等老公園,要積極推行社區(qū)共建[34],建立起健康、高效、長久的互動運作機制。
對于高密度城區(qū),城市公園存量更新要重點優(yōu)化綠地內部的服務供給,在有限的空間中實現服務效益間的協(xié)同增效。對于馬鞍山路帶狀公園、濱江公園等帶狀公園,居民總體滿意度普遍較低,應嘗試在立體維度拓展景觀空間,采用優(yōu)化綠地垂直結構、開放閉合式綠地、增設親水界面、豐富場地游徑等策略改善居民游憩體驗;對于兒童公園、合興公園等小微型公園,居民對其設施配置和管理水平的評價不高,應采用增設健身服務設施、加強設施管理維護等策略提升公園服務供給能力。
從城市公園的總體滿意度切入,本研究思考并明晰了城市公園供需關系的空間尺度特征和動態(tài)變化特征。借助問卷調研、聚類分析和PLSR模型分析的方法,本研究整體梳理了宏觀空間布局特征和微觀場地設計特征對于城市公園總體滿意度的關鍵影響因素,并引入城市空間發(fā)展特征,討論在不同情景下城市公園宏微觀特征的動態(tài)優(yōu)先級關系,提出供需匹配的智慧調控策略,包括擴大綠地規(guī)模、增強綠地集聚性、拓展立體景觀空間、增設健身服務設施、提升公園管理服務水平等??傊?,由于居民需求具有彈性差異,高滿意度城市公園的建設管理不能只在“面”上回應居民的共性需求,而應考慮不同發(fā)展情境下居民需求與規(guī)劃建設供給的關聯(lián),實現供需智慧調控。后續(xù)研究可在指標選取和模型構建方面進一步優(yōu)化,強化多源數據的使用,在大數據的技術支撐下實現不同城市公園服務人群的全覆蓋,對城市公園總體滿意度影響因素進行更加全面、深入的比較探究;此外,還可以兼顧對居民社會經濟屬性的討論,結合城市公園實際服務范圍和服務對象的劃定,提出提升城市公園總體滿意度的定量化供需智慧調控策略。
圖表來源(Sources of Figures and Table):
文中圖表均由作者繪制,其中圖1、2底圖來源于國家地理信息公共服務平臺“天地圖”(https://map.tianditu.gov.cn/)。