社会包容性与街道空间质量的失衡：特征、机制及影响

北京街道空间质量与社会包容性研究，基于1km网格数据，量化发现核心区呈现社会包容性超越空间质量（SI>SQLag），外围区则空间质量过剩（SQ>SIclusion Lag），机制涉及多维摩擦非线性效应，提出分区域精准干预策略。

　　

黄玉金|方国栋|夏芳洲|龚芳颖|孙淑杰|钱学鹏|闫金明|梁东

中国人民大学公共管理学院，北京，中国

摘要

实现高水平的社会包容性和高质量的建筑环境是可持续城市发展的核心。我们通过绘制街道空间质量（SQ）与社会包容性（SI）的空间分布图，并识别导致两者不匹配的关联因素，来研究北京这两者之间的不匹配现象。利用14,901个1公里网格，我们使用香农多样性指数和熵权重来量化不同社会人口统计维度上的SI。我们基于近一百万张街道视图图像，对大约250,000个地点的SQ进行了评估。SI表现出明显的核心-边缘结构，而SQ则具有高度异质性，并且与SI的关联较弱。不匹配地图显示，SI > SQ主要集中于中心城区，而SI < SQ则主要集中于边缘地区。我们将SQ视为空间供给，SI视为社会需求，并测试了一种由摩擦驱动的不匹配转换机制。进一步分析表明，两种相反的转换——向质量滞后（Quality Lag）转换和向包容性滞后（Inclusion Lag）转换——呈现出大致对称的线性关系。具体来说，NTL、LUM、RND、DEM和PM2.5与从匹配状态转换到质量滞后状态的概率显著相关，而与向包容性滞后状态转换的概率则显著负相关；DSS和NDVI则表现出相反的方向。受限立方样条模型进一步揭示了明显的范围依赖性，包括阈值型切换、边际效应的减弱以及局部不规则性——例如尾部非显著性或短暂的非单调段——这表明边际关联在协变量分布上并不均匀。综上所述，这些结果为有针对性的、考虑情景和范围差异的干预措施提供了依据，以减少过度不匹配现象，支持包容性和可持续的城市发展。

引言

联合国的可持续发展目标（SDGs）强调了减少不平等和促进包容性社会的重要性。然而，社会排斥仍然是一个普遍存在的全球性问题，影响着数百万人，并阻碍了这些目标的实现。社会排斥是指由于制度和社会结构的原因，某些群体系统性地处于不利地位，从而限制了他们获得关键社会和经济资源的机会（Rawal, 2008）。社会包容性（SI）是一种积极的应对措施，旨在减少这些系统性障碍。它被广泛理解为一个过程，使个人能够充分且公平地参与他们所生活的社会、经济和政治活动（Bellani & D’Ambrosio, 2011; Chakravarty & D’Ambrosio, 2006）。在人权和社会正义的背景下，社会排斥通常根植于经济差异、文化污名化和政治边缘化。相反，社会包容性旨在确保不同人群之间的公平获取和参与，特别是在城市环境中（Atkinson and Da Voudi, 2000）。

为了将社会包容性具体化到物理领域，街道空间质量（SQ）可以被视为促进社会互动的空间机会供给。街道不仅仅是交通通道，还是提供安全、舒适和美观的功能性组成部分（Tang & Long, 2019）。高质量的街道空间源于地面设施和开放空间等元素的协同作用，这些元素鼓励人们聚集（Fruin, 1971）。从理论角度来看，SQ提供了支持人口多样化活动和需求所需的物理机会结构。

理论上，建成环境（供给）与人类活动（需求）之间应该存在相互促进的关系。高质量的空间会吸引不同群体，而多样化的社会需求则会推动空间改善（Gehl, 2013）。然而，在现实中，这种一致性经常被打破。由于空间质量转化为社会包容性的过程中存在复杂的情境摩擦，包括经济成本和制度障碍（Xu et al., 2024），这种一致性经常受到干扰。这些多维因素充当了“结构过滤器”，阻碍了空间机会有效转化为实际的社会福利。

在追求可持续城市发展的过程中，将高质量的建筑环境与社会高水平的包容性对齐是一个共同的目标（John et al., 2015）。然而，城市集聚为这种对齐带来了复杂性。例如，城市核心区域作为商业和休闲的中心，吸引了不同群体，促进了潜在的包容性。然而，这些不同群体的空间需求常常在街道空间的有限容量内相互竞争。这种受约束的互动常常导致冲突和紧张局势，使得在有限的SQ供给下同时满足多样化的SI需求变得具有挑战性（Schultheiss et al., 2024）。因此，在复杂的城市系统中，偏离理想协同状态是不可避免的。

识别这些空间偏差对于精准治理至关重要。SQ与SI之间的关系表现为不同的空间模式，需要差异化的政策响应。首先，那些表现为质量滞后（SI显著高于SQ）的地区表明存在供给不足，改善物理环境可以显著提升社会福利。相反，那些表现为包容性滞后（SQ高于SI）的地区表明潜力未得到充分利用，通常意味着存在排斥性障碍或人口稀少；在这种情况下，政策应侧重于降低准入障碍或吸引多样化的人口。此外，那些同时存在SQ和SI低水平的双重缺陷地区代表了最需要全面再生的区域。最后，对于那些实现协同效应（SQ和SI处于高水平对齐的地区，重点应放在维持这种平衡上。识别这些模式——协同效应、质量滞后、包容性滞后和双重缺陷——可以提高城市更新策略的有效性。

尽管不匹配视角越来越受到关注，但在研究重点和分析范围方面仍存在关键差距。首先，与以往主要关注城市绩效或心理感知的研究不同（S. Ma et al., 2024; Xia et al., 2020），本研究关注社会公平问题。我们认为，导致排斥的机制与导致效率的机制有着根本的不同。其次，在空间尺度上，与隔离研究中通常考察的宏观尺度住宅分异不同（Nieuwenhuis et al., 2020; Useche et al., 2024），我们关注共享街道网络内的微观空间互动。最后，在机制方面，我们超越了仅仅识别驱动因素的做法，采用供给-需求对齐的视角来解释多维摩擦如何过滤SI-SQ互动并产生不匹配。

为了解决这些差距，我们将这些逻辑综合成一个概念框架（图1）。我们将SQ概念化为互动机会的物理供给，将SI概念化为来自不同人口统计特征的社会需求。该框架的核心创新在于假设过滤过程的机制。我们提出，涵盖自然、经济、社会和制度维度的情境摩擦会产生非线性效应：具体约束必须超过一个临界点，才能有效阻止空间质量转化为社会包容性。基于这种阈值中介机制，我们将街道空间分为四种不同的绩效类型：协同效应、质量滞后、包容性滞后和双重缺陷。该框架不仅可视化了不匹配路径，还为后续的非线性实证测试提供了理论基础。

具体而言，本研究旨在回答以下问题：（1）SI-SQ不匹配发生在哪些地方，以及在多大程度上？（2）是什么机制导致了这些不匹配？

为了实现这些研究目标，本研究采用了三阶段分析框架。首先，我们利用百度人口数据和熵权重方法，在北京的14,901个1×1公里网格单元上量化SI。其次，我们使用近一百万张街道视图图像（SVIs）和深度学习模型，对大约249,000个采样点进行SQ评估。最后，根据识别出的SI-SQ不匹配模式，我们应用有序逻辑回归（OLR）和受限立方样条（RCS）来解码多维情境因素的线性和非线性效应。

本文的其余部分结构如下：第2节回顾文献；第3节描述数据和方法；第4节展示结果；第5节讨论机制和影响；第6节得出结论。

章节摘录

社会包容性：维度与测量

社会包容性是一个相对的、动态的、多维的概念（Atkinson et al., 2002）。它由社会规范定义，涵盖了随着社会和个人情况变化而演变的多个相互关联的方面。一般来说，三个具体维度对社会包容性至关重要：（1）经济维度——关注财务稳定性、劳动力市场准入和收入安全；（2）社会维度——包括家庭、社区内的联系和参与

基于社会包容性理论和不匹配分析框架的方法论开发

基于社会包容性理论和不匹配分析框架，我们开发了一个新的方法论框架，包括社会包容性的测量、街道空间质量的评估、不匹配的识别以及机制的解释，如图2所示。

社会包容性

去除缺失值后，北京共有14,901个包含六维信息的网格，这些网格可以用来反映微观层面的整体社会包容性。SI指标在空间聚合后经过了外部验证（附录A.1）。这些网格的综合社会包容性相对较高，平均值为0.704，范围在0到0.904之间。如图3所示，SI的空间分布表现出典型的

不匹配的本质

本研究发现了街道空间质量与社会包容性之间存在显著的空间不匹配。通过我们的概念框架来看，这种核心-边缘对比意味着两种相反方向的主要偏差路径：中心城区更可能表现出质量滞后，而边缘城区更可能表现出包容性滞后。从这个意义上说，不匹配反映了互动机会的物理供给向包容性社会结果的不对称过滤

结论

本研究使用大规模街道视图和人口画像数据，在北京1×1公里的网格尺度上系统地评估了社会包容性和街道空间质量。这是首批对这些两个维度进行全面、数据驱动评估的研究之一。研究结果揭示了显著的空间差异，SI在中心城区较高，而在边缘地区较低

未引用的参考文献

Aikoh et al., 2023, Gu et al., 2024, Guan and Rowe, 2016, Hao et al., 2020, Li et al., 2022, Liu and Wong, 2018, McPhearson et al., 2016, Owens, 2019, Baffoe and Kintrea, 2023, Song et al., 2024, Spielman and Harrison, 2014, Suel et al., 2021, Wang et al., 2022, Wang et al., 2024, Woo et al., 2024, Woo et al., 2021, Xia et al., 2024, Barton, 2009, Zhang et al., 2018

CRediT作者贡献声明

黄玉金：撰写——审稿与编辑、初稿撰写、验证、方法论、资金获取、正式分析、概念化。方国栋：初稿撰写、软件开发、方法论、数据管理。夏芳洲：审稿与编辑、资源获取、概念化。龚芳颖：审稿与编辑、方法论。孙淑杰：调查、正式分析。钱学鹏：撰写——审稿与编辑、资源管理、概念化。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本文报告工作的财务利益或个人关系。

致谢

作者衷心感谢国家自然科学基金（资助编号72074217；资助编号72134008）、国家社会科学基金重大项目（资助编号21&ZD121）、中国人民大学跨学科研究学院的跨学科创新研究计划，以及中国人民大学杰出创新人才培养资助计划的支持。