—年上海中心城区居住空间分异变化研究

—年上海中心城区居住空间分异变化研究_基于住宅类型视角_巡天察地梅安

1947—2004年上海中心城区居住空间分异变化研究——基于住宅类型视角

1947—2004年上海中心城区居住空间分异变化研究——基于住宅类型视角^[1]

廖邦固　徐建刚　梅安新

摘　要：从1947—2004年10个时相的上海中心城区土地利用遥感调查数据库中提取住宅用地类型空间分布数据，通过计算街坊和街道两个尺度下的相对分异度指数和Global Morans I两个指标，实现对1947—2004年上海中心城区住宅空间分异程度的定量测度，据此探讨了60年来上海住宅空间分异的变化过程及其特征。研究表明：花园洋房始终维持高分异度；里弄住宅和棚户简屋等老旧住宅的分异度在计划经济时期有所降低，在转型期却急剧升高；工人新村分异较高而商品住宅分异度较低。就住宅质量高低与分异度大小间的关系而言，新中国成立前是“一高两低”模式，即高级住宅分异度高、中等住宅和低级住宅分异度较低；计划经济时期住宅质量高低与分异度大小呈正比的模式；转型期是“V”型模式：高级住宅和低级住宅分异度高，中等住宅分异度低。不同时期模式间的演进主要源于新式住宅的开发建设模式和老旧住宅的改造进程。

关键词：居住空间分异，住宅类型，分异度，空间自相关，街坊/街道尺度，上海

一、引　言

“新”城市主义下的当代中国城市体现出快速、明显的多元化、异质化趋向。已有国内外相关研究表明，内生的体制转型和外生的全球化因素共同推进了中国城市的居住空间分异。所谓居住空间分异（Residential Differentiation）是指不同特性的居民各自聚居形成的城市居住空间分化的社会现象，其社会学后果之一是形成城市贫困人口区域化分布，富裕人群和贫困人群相对隔离。早在20世纪初，柯布西耶就高呼“住房问题是时代问题，今天社会是否安定取决于能否解决此问题”。

居住空间分异是城市社会空间研究的基础，也是城市社会地理学的经典研究题目。早在19世纪，恩格斯在《英国工人阶级状况》中就对曼彻斯特的居住空间分异做过分析。发展至今，西方学术界逐渐形成了人类生态学派、新古典主义经济学派、行为学派和结构主义学派等学术流派。20世纪下半叶以来，西方发达国家开始经历经济全球化、生产方式后福特主义化和公民社会强化的经济、社会体制的转型，少数种族的居住隔离和贫困人群聚居成为当代西方居住空间分异研究的主要问题。尤其是“全球城市”（Global City）的社会空间极化成为关注的焦点，Friedmann和Sassen认为经济的全球化加剧了全球城市社会空间的极化，并提出假设认为极化的社会空间还将出现在全球化影响下的其他级别的城市。

相较于传统的西方资本主义城市，东欧、俄罗斯和中国等转型国家的城市在社会主义时期和转型期的社会/居住空间分异及其变化趋势也成为学者们研究的兴趣所在。对社会主义时期华沙、莫斯科、北京、上海、广州的社会区研究均发现，住房差异在社会区因子生态分析中具有重要的解释度，是社会/居住空间分异的主要因子之一，学者们将其归于城市空间发展的惯性/路径依赖，即“前社会主义”社会空间模式的延续。同时，相关研究也指出，由于社会主义以追求公平为基本原则，社会主义城市的空间分异并不以价格、租金、收入、种族等为主导因素，而是更多地受住房分配体系、住房政策和城市规划的影响，表现为职业和行政级别的差异。社会主义城市的社会空间分异程度低于同等规模的西方资本主义城市，社会群体的空间分异一般呈U型分布，例如在布达佩斯和华沙，具有最高教育水平的居民具有最高的居住分异度，中等教育水平的居民分异度最低，而教育水平最低的居民具有最高的分异度。对东欧“后社会主义城市”（Post－socialist Cities）和中国转型期城市社会空间分异的研究表明，后社会主义/转型期城市的主要特征是社会空间分异的增加：例如Kok在对布达佩斯的研究中发现郊区化进程在空间上具有高度分异性，新的贫富分化的居住格局正在形成；Rudolph的研究也揭示出莫斯科边缘地带正出现空间分异和极化。Kostinskiy则预测后社会主义（Post－socialist）城市的社会空间结构将发生三方面变化：城市中心“绅士化”、社会主义时代新建居民区大面积破败、郊区化（Kostinskiy，2001）。广州、上海、北京等中国城市的实证研究也表明市场的出现和福利体系的重构造成了社会空间分异程度的普遍增加，城市的社会空间表现出多元化的空间分异格局。

虽然中国城市社会空间的研究吸引了国内外学者的关注，但我国城市社会空间研究普遍缺乏可比性：①缺乏横向比较，已有研究主要关注于单一城市，不同城市之间缺乏对比，关注中国城市本身，更缺乏与西方，尤其是同样处于市场转型下的东欧和前苏联城市的对比研究。②缺乏纵向的比较，即对某一城市从新中国成立前到计划经济再到市场经济时期不同时段居住空间分异的系统比较分析。纵向比较研究的缺乏使得对转型期中国城市居住空间分异程度的判断还存在分歧，一些学者认为现阶段我国城市已存在社会空间极化和居住隔离，另一些学者则认为现在我国城市并不存在明显的以社会经济属性为基础的社会空间分异，尚未出现社会空间极化。究其原因，纵、横向比较研究的缺乏，主要是因为城市社会空间研究对数据精度的高要求，而高解析度统计和人口普查数据我国一般很难获得。无法对同一城市不同时期的社会空间分异/居住空间分异进行定量研究，也就难以对居住空间分异与变化趋势进行科学的判断，从而限制了理论的发展。

那么是否能绕过高精度统计和人口普查数据的限制，采用其他较易获取的多时相数据“间接”地定量研究居住空间分异变化过程呢？考虑到居住空间同时具有物质形态和社会属性两个层面，住宅类型作为居住空间的外在表征可反映部分社会因素信息，北京、上海、广州等城市社会区因子生态分析实证研究均表明，无论在计划经济时期还是市场经济时期，住房差异始终是社会空间分异的主要因子之一，并且住宅类型与居民社会经济属性存在明显的相关性。因此，本文选取上海为实证对象，从1947—2004年10个时相的土地利用遥感数据中提取住宅类型数据，从住宅类型视角，对新中国成立后上海中心城区居住空间分异程度进行定量测度，并据此分析其动态演进过程的特征，为中国城市居住空间分异的纵向对比研究提供实证案例。

二、数据资料与研究方法

1.研究区域

鉴于数据资料限制，本文以《上海市城市总体规划说明（1999—2010）》对中心城区的定义为参考，将研究范围限定在上海市外环线（A20公路）以内，共涉及14个区，面积约667.80km²（见图1）。

图1　研究区域：上海市中心城区

2.数据资料

论文主要采用的数据资料为多时段上海土地利用航空遥感综合调查所积累的土地利用遥感调查数据，包括1947年、1958年、1964年、1979年、1984年、1988年、1993年、1996年、2000年和2004年共10个时相（见图2），数据比例尺均为1∶2.5万。所有土地利用数据均采用1991年建设部土地利用分类标准（GBJ137—1990），分类精度达到二级，其中城市居住用地被细分为4个亚类。居住用地的建设部分类标准、遥感解译标准以及住宅类型之间的对应关系如表1所示。考虑到1988年国家土地有偿使用制度改革对城市住宅建设影响巨大，在1988年前，第二类居住用地（R2）主要是工人新村（以多层住宅为主），1988年后逐渐过渡为商品房住宅小区（高层、多层住宅混合），所以参照文献特别将1988年后的新增的第二类居住用地单独命名为R2N。

由于城市区位不同，同样的商品房会形成不同等级的住宅区，因此笔者采用房价指标对商品住宅进一步进行细分。具体过程为首先从“搜房网”上搜集了上海市2000年1月1日至2004年12月31日新建商品房信息资料（包括物业类别、物业地址、开盘时间、开盘均价等）共1 268条记录，作为上海新建商品房房价的抽样数据。然后经过空间定位，用Kriging插值法对房价进行插值得到2000年和2004年上海中心城区房价等值线图；最后采用Jenks自然断裂分类法（Jenks Natural Break）将2000年和2004年房价分为高、中、低三个等级（见图3）区域，并据此将2000年和2004年的商品住宅（R2N）细分为高房价（R2N1）、中等房价（R2N2）和低房价（R2N3）商品房。

图2　1947—2004年上海住宅类型分布图

表1　上海土地利用中各类居住用地划分标准

图3　2000年和2004年上海中心城区房价分布等级示意图

“住宅类型”说明：在《上海市统计年鉴》等统计资料中，将上海市区的住宅分为公寓、花园住宅、职工住宅、新式里弄、旧式里弄、简屋和非居住房屋改居住房屋等7类。其中职工住宅分三类：一类是新中国成立后建造的8层（含8层）以上的成套住宅；二类是新中国成立后建造的7层（含7层）以下的住宅；三类是新中国成立后建造的7层（含7层）以下的住宅，标准较二类低，设备较差。

3.研究方法

常用的居住空间分异程度的定量测度模型有信息熵模型、区位熵模型、分异度指数模型（Index of dissimilarity）（又称地方化指数（Coefficient of localization），包括绝对分异指数、相对分异指数）、隔离指数模型等。在模型应用方面，冯健用分异度模型与信息熵模型研究了北京1982—2000年社会空间分异的变化，李志刚用分异度指数对2000年上海社会空间分异进行了测度，魏立华用区位熵模型对1990年广州外来人口的分异度进行了分析。由于我国城市并不存在类似于西方国家种族隔离现象，因此本文选取相对分异指数作为住宅类型空间分异程度的主要测度模型，其公式为

式中：ID表示相对分异指数，X代表某类住宅用地的面积，i代表空间单元样本，Y代表空间单元内所有住宅用地的面积，All代表研究区域住宅用地总面积。ID数值在0到1之间。0代表无分异，1代表完全分异，ID越大，表明X分异程度越大。

虽然分异度指数应用广泛，但其本身存在一个缺陷，即在划定空间统计单元后，分异度模型的计算便与空间单元本身的格局无关——分异度指数在统计时并没考虑空间单元之间的邻近关系。比如在图4中，A与B的分异度计算结果相同，C与D的分异度计算结果也相同，但它们的空间集聚程度是明显不一样。为了弥补这个缺陷，本文用空间自相关模型中Global Morans I指数来辅助测度居住空间分异程度。Global Morans I统计量是一种总体统计指标，仅说明所有区域与周边地区之间空间差异的平均程度，其一般公式为^［35］：

式中，X_i和X_j分别是变量X在空间单元i和j上的取值，是变量X的平均值，W_ij是相邻权重矩阵，n是空间单元数。通常Morans I被解释为一个相关系数，取值范围为－1～1，0＜MI＜1表示正的空间自相关，MI＝0表示不存在空间自相关，－1＜MI＜0表示负的空间自相关。利用Morans I的数值大小和显著性，可以发现观测值在空间分布上的差异性和相关性。当Morans I为显著的正值时，表明存在显著的正相关，即观测值之间（高或低）是相似的——空间集聚；当Morans I为显著负值时，表明存在显著的负相关，即观测值之间是相异的。如图4所示，通过Morans I的大小可区分A、B、C、D空间分布的集聚程度。因此，本文以分异度指数来测度住宅类型在空间单元内是否以集聚为主，再以Global Morans I指数来测度这些空间单元之间是否存在集聚为辅，通过两个模型的综合比较分析来刻画住宅类型的空间分异程度。

图4　不同空间格局下的分异度指数和Moran’s I计算结果

三、上海住宅空间分异的测度

无论是分异度指数还是Global Moran’s I指数都存在尺度效应，需要预先划定空间统计单元。由于社区的概念在我国并没有划一的空间界定，而我国城市人口普查数据的基本空间单元是街道/乡镇这一级的行政单位，因此对我国城市社会区空间分异程度的测度多数采用街道作为空间统计单元。但街道的面积差异很大，从几平方千米到几十平方千米不等，人口从5万到15万不等。街道的空间规模过于庞大，实际掩盖了街道层面以下的社会空间分异，因此李志刚建议用居委会尺度的人口普查数据来测度分异度。

对本文而言，使用将居委会作为空间统计单元不太现实，因为一方面很难确定城区范围内各居委会的具体空间界限，更别提在行政区划有所变更下1947—2004年10个不同时相的上海中心城区所有居委会空间范围的划定了。因此本文另外引入“街坊”作为空间统计单元，并将街坊定义为由城市主要道路（包括快速路、主干路、次干路）及主要河流包围而成的区域。街坊在空间范围上更接近于现实中的居住小区。不同年份街坊的划定可由该年份的土地利用数据提取生成。可以比较，在空间尺度大小上：住宅单元＜居住用地地块＜街坊＜居委会＜街道行政区。街坊是城市道路和河流在物质层面上分割出的居住空间单元，街道行政区则是政府为城市管理而划分的空间单元，因此本文同时对街坊尺度和街道尺度各住宅类型空间分异的程度进行测度，其结果见表2、表3和表4。

表2　1947—2004年上海中心城区住宅分异度指数测度结果

表3　1947—2004年上海中心城区住宅Moran’s I指数测度结果

表4　2000年和2004年不同房价区内商品住宅的空间分异度和Moran’s I值

四、不同住宅类型分异的变化特征

为方便描述、比较街坊尺度与街道尺度下住宅的空间分异程度，下文将采用“1988年工人新村住宅的空间分异度为0.59/0.37”方式来表示1988年工人新村住宅在街坊尺度下的分异度为0.59，在街道尺度下的分异度为0.37。同样方式也用于住宅的Moran’s I值的描述。将表2和表3数据以时间为序制作如图5所示的各类住宅分异度和Moran’s I值的纵向变化图谱，即可据此分析各类住宅空间分异的动态演化过程。

1.花园洋房/别墅（R1）

图5（a）中花园洋房/别墅在街坊/街道尺度下的分异度和Morans I测度结果显示，新中国成立前花园洋房不但形成均质高级住宅小区（1947年花园住宅分异度为0.88/0.75），这些小区之间还聚集成团，构成高级住宅组团（Moran’s I值为0.57/0.51），这表明新中国成立前花园洋房与其他类型住宅存在严重的空间分异。新中国成立后花园洋房的空间分异变化很独特：一方面在街坊尺度上花园洋房在1947—2004年间维持着0.9以上的高分异度，且波动很小，这表明处于住宅质量金字塔顶端的花园洋房/别墅与其他住宅之间的严重空间分异状况在计划经济体制和市场经济体制下始终存在，并不随经济制度的变化而变化；另一方面，计划经济时期，花园洋房的Moran’s I值在街坊尺度相对新中国成立前显著降低，在街道尺度却小幅升高，这说明高级住宅小区（包含花园洋房的街坊单元）在空间上从集聚趋向分散，而原有组团被碎化。但在街道尺度，高级住宅仍集中分布于特定的区域。1990年代中期以后，Moran’s I值在街坊尺度增高、街道尺度显著降低，则说明该时期花园洋房/别墅的分布在大的尺度（街道）趋向分散，小的尺度（街坊）趋向聚集。

图5　1947—2004年各类住宅的分异度（ID）和Moran’s I（MI）在街坊/街道尺度上的变化

2.工人新村（R2）

1947—2004年工人新村的空间分异程度经历了一个从急剧下降到缓慢提升的波动过程（见图5（b））。1947年R2表征的是高层公寓住宅用地，这时R2的分异度高达0.96/0.83，而Moran’s I值却为0.11/0.04，二者综合说明高层公寓在街坊内集聚形成高层公寓居住小区，同时这类小区又离散地分布在特定的街道。新中国成立后R2的分异度迅速下降到1964年的0.71/0.47，这主要源于工人新村的大规模兴建。而该时期Moran’s I值的逐渐增高到0.35/0.27，则说明工人新村的建设不是分散的，这与计划经济时期工人新村建设基本上是政府统一规划和选址布局的，并集中于老城区边缘某几个区域成片分布的实际情况相符。1990年代后工人新村的分异度和Moran’s I值有不明显的小幅增加，说明在商品住宅替代工人新村的大规模开发下，住宅总量增加和建成区范围扩大，工人新村的相对集聚度有所提高。照此趋势，随着住宅的老化和新商品住宅不断增加，工人新村住宅的分异度将会有进一步的升高。

3.传统里弄住宅（R3）

传统里弄住宅的空间分异度和Moran’s I在1947—2004年间是先降后升，成波动变化（见图5（c））：1947—1958年传统里弄住宅分异度略有增高，1958—1988年则连续降低，1988—2004年又变为持续增高。1958年分异度相对1947年增高是新中国成立后总住宅用地增加所致，类似于工人新村的分异度在1993年相对1988年的上升。1958—1988年分异度和Moran’s I值均连续降低——分异度从0.70/0.54下降到0.53/0.32，Moran’s I值从0.49/0.69下降到0.21/0.41，说明传统里弄住宅在街坊/街道尺度都趋向分散混合。1988年以后，传统里弄住宅的分异度和Moran’s I值开始上升，到2004年时分异度达到0.89/0.79，Moran’s I值为0.42/0.70。这一方面是该时期住宅用地面积总量的急剧增加所致，另一方面是1990年代后的旧城改造，大面积的传统里弄住宅被拆除，使得剩下的集中分布于少数街道政区的结果。另外传统里弄住宅的Moran’s I值在1993—2004年间先降后升，说明空间分布上先分散后集聚，这也反映了该时期的旧城改造的过程——初期小块改造，使得老旧住宅组团碎化，随着改造过程的延续，余下的里弄住宅又趋于集中分布。

4.棚户简屋（R4）

棚户简屋的分异度变化模式和传统里弄住宅很相似，也表现出从下降再到上升的过程（见图5（d））。首先1947—1964年棚户简屋的分异度从0.62/0.43下降到0.48/0.30，逐年减小（见表2），但同时Moran’s I值从0.44/0.28到0.43/0.31基本保持不变（见表3）。而1964年后棚户简屋的分异度开始增大，从1964年的0.48/0.30升高到2004年的0.90/0.64，这可理解为棚户简屋作为最简陋的住宅，必然是城市居住改造的首要对象，即使是在“文化大革命”时期，棚户简屋的面积也在逐年减小。因此与传统里弄一样，在旧城改造和中心城区居住用地扩张的双重作用下，棚户简屋的分异度在1964年后日趋升高。

有趣的是，在表征空间集聚的空间自相关测度系数Moran’s I值上，新中国成立前棚户简屋为0.44/0.28，比花园洋房低。这说明新中国成立前棚户简屋的空间集聚小于花园洋房。虽然在直观上，新中国成立前上海黄浦区南部老城厢地区棚户简屋集聚成片并与西南角静安、卢湾区的花园住宅组团呈东西对称分布，但作为最低等级的住宅，除了部分区域集聚成片外，还广泛分布于各类工厂、商业区周边，甚至遍布全市。因而棚户简屋在空间上既有分散又有集聚，总体上分异度和集聚度并不突出。新中国成立后分异度的增加说明棚户简屋趋于集中分布在街坊/街道单元内，而较低的Moran’s I值和缓慢下降的过程，也说明上海并没有形成大规模的贫民窟模式。

5.商品住宅（R2N）

1990年代后出现的商品住宅的分异度不高，并在逐年减小，说明商品住宅多处于混合状态（见表2、图5（f））。这与当时商品住宅在内外环间成片建设和旧城区内零散地置换部分老旧住宅（形成商品住宅与老旧住宅的混合居住区）的开发模式相符。商品房的Moran’s I值从1993年的0.20/0.16逐渐升高到2004年的0.41/0.38表明在空间分布上，商品房小区开始连绵成片，从分散趋于集聚，这与工人新村建设很相似。如果将2000年和2004年商品房按房价细分为高、中、低三个等级，则2000—2004年各价位商品住宅分异度变化（见表4）。但Moran’s I值而言，2000—2004年高房价区约为降低（从0.38/0.56到0.35/0.45），中、低等房价区则相对升高（中等房价区从0.40/0.24升到0.45/0.27，低等房价区从0.42/0.36升到0.52/0.34），这是由于高房价区域的扩大（见图3），该区域的商品住宅集聚程度有所降低，而中、低价位商品住宅的集聚程度在区域范围减小的情况下则相对升高。

6.农村住宅（E6）

农村住宅虽然不属于城市住宅类型，但1990年代以来我国快速城市化过程中出现“城中村”这类特殊的居住空间，所以有必要对中心城区范围内农村住宅的空间分异变化进行分析。1947—1964年农村住宅分异度的增加反映了新中国成立后城市第一次快速扩张时期上海中心城区农村住宅比例相对减少的情况。1964—1988年间农村住宅分异度和Moran’s I值变化很小，则反映“文革”时期城市住宅建设的停滞。1990年代，分异度突减和Moran’I值突增则是源于中心城区范围的变动。1990年代以后，农村住宅的分异度日渐增大，但Moran’s I值减小，说明农村住宅在街坊/街道单元内日趋集聚，而包含农村住宅的街坊/街道则集聚性减小。

五、不同时期上海居住空间分异的特征及其变化过程

不同时期住宅质量高低与分异度大小间的关系（简称为住宅质量空间分异的模式）是本文另一关注点。根据《上海住宅建设志》，本文将1947—2004年的各类住宅的等级进行如下划分：花园洋房/别墅（R1）和新中国成立前的高层公寓（1947年的R2）为第一等级的住宅，即高级住宅；住宅新村（1958年及其以后的R2）和商品住宅（R2N），以及1947年时的传统里弄住宅（R3）为第二等级住宅，即中等住宅；棚户简屋（R4）和1958年及其以后的传统里弄住宅（R3）为第三等级住宅，即低等住宅。居住条件等级高低排列如下：花园洋房/别墅＞高层公寓（1947年的R2）＞商品住宅（R2N）＞住宅新村（1958年及其以后的R2）＞传统里弄住宅（R3）＞棚户简屋（R4）。将不同时期各类住宅空间分异度进行横向比较，得到如图6所示的谱系图。

1.新中国成立前（1947年）

如图6（a）所示，新中国成立前住宅质量高低与分异度大小的关系是“一高两低”模式：“一高”是高级住宅（花园洋房和高层公寓）的分异度高，“两低”是中等质量住宅（传统里弄）和低级质量住宅（棚户简屋）的分异度相对较低（街坊/街道尺度的里弄住宅分异度为0.66/0.48，棚户简屋为0.62/0.43）。笔者认为这种住宅质量空间分异的“一高两低”模式反映的不是一般意义上两极分化的空间极化，而是单极空间极化——即高级住宅分异度很高，而中等和低级住宅分异度低。笔者认为是半殖民地半封建社会在“华洋分居”模式下形成的特殊的住宅空间分异模式。

2.计划经济时期（1950—1979年）

新中国成立前住宅空间分异“两高两低”的模式在计划经济时期逐步演化为住宅质量高低与住宅空间分异度大小成正比的模式（见图6（b）、（c）、（d））——住宅质量越高，其空间分异程度越大，分异度大小的排列与住宅质量等级的排列一致：高级住宅（花园洋房）＞工人新村＞传统里弄＞棚户简屋。工人新村住宅的出现直接导致了住宅质量高低与分异度大小关系成正比的模式的形成，而棚户简屋分异度的相对降低则强化了这个模式。这表明在计划经济时期，居住条件好的住宅趋向集聚（从图5中Moran’s I在计划经济时期的变化反映出这个趋势），而居住条件差的住宅则趋向混合。对此，笔者认为是计划经济时期城市土地利用开发模式导致上述结果。一方面是作为当时住宅质量第二等级的工人新村在城市边缘区成片开发建设导致了其较高的分异度；另一方面新中国成立后对部分棚户区组团的改造（如上海番瓜弄棚户区的改造）以及“五小工业”在旧城区见缝插针式的发展，使得低级住宅分异度反而下降。

图6　1947—2004年不同时期住宅类型与分异度之间关系的变化

另外，如图6所示，1958—1979年，随着时间的推移，在保持住宅质量高低与分异度大小关系成正比的同时，各类型住宅的分异度均有所下降。这从住宅质量角度说明社会主义城市的确弱化了“社会主义前期”城市的居住空间分异，这和东欧社会主义城市居住空间分异研究的结论相同。同样，如图5所示，1947—1979年高级住宅（花园洋房）和低级住宅（传统里弄、棚户简屋）的Moran’s I值的均下降，也可反映在空间集聚方面，新中国成立后社会主义城市建设减小了的空间分异。

3.改革开放初期（1979—1988年）

该时期工人新村的分异度在减小而棚户简屋的分异度增大并超过同时期的传统里弄住宅的分异度（见图6（d）、（e）、（f）），使得计划经济时期住宅空间分异度大小正比于住宅等级高低模式在改革开放初期有向“U”型模式演化的趋势（街坊尺度比街道尺度明显）：即住宅质量等级最高和最低的住宅类型的分异度高，而中等质量住宅类型的分异度低。可假设，如果没有棚户简屋分异度的增高，原计划经济时期的“斜线”模式还将继续。因此1980年代上海旧城区较大规模的改建（使棚户简屋分异度增高）是改革开放初期住宅质量空间分异模式变化的主要原因。

4.土地有偿使用制度建立和住房商品化改革（1990至今）

1990年代后，除新出现的商品住宅（R2N）分异度较小外，其他住宅类型的分异度均增大——在街坊尺度下是老旧住宅（传统里弄和棚户简屋）分异度均上升到0.8～0.9的水平，甚至工人新村的分异度也在2004年达到0.76，明显大于1988年时的0.59。因此，在分异度小的商品住宅出现和老旧住宅、工人新村分异度相对增高的作用下，住宅质量空间分异模式逐渐呈明显的“V”型结构（见图6（g）、（h）、（i）、（j））——花园洋房/别墅这类高级住宅和传统里弄、棚户简屋这类低级住宅（由于老化，传统里弄住宅在当前已经属于老旧住宅、低级住宅）的空间分异度最高，工人新村的空间分异度次之，而面积最大的商品住宅的空间分异度最低。如果将商品住宅再细分为高、中、低价位，这个“V”型结构则更为明显（见图6（k）、（l））——这说明在住宅质量方面，上海住宅分异或者居住空间分异已经呈现明显的空间极化态势，根据前面对商品住宅和老旧住宅分异度变化趋势的分析，随着上海城市发展向“全球城市”目标的靠近，这个住宅空间极化还将进一步强化。

5.计划经济时期与转型期住宅空间分异模式比较

笔者认为有两个原因共同导致计划经济时期和转型期上海居住空间分异模式的不同：（1）两个时期新式住宅的开发模式不同导致新式住宅的分异度不同，进而影响整个住宅质量空间分异的模式。计划经济时期工人新村在统一规划和选址布局下成片集中分布，因而其分异度高。而改革开放后，商品住宅的建设遍地开花，不但有城市近郊区的成片建设，还有旧城区土地利用置换的开发，在空间分布上更为分散，因而分异度低。（2）旧城改造力度不同导致两时期老旧住宅的分异度不同，使得最低质量等级住宅分异度在整个住宅质量空间分异模式中差异显著。计划经济时期旧城区缺乏改造，原有老旧住宅依然维持新中国成立前的较低分异度，而改革开放后，旧城区的改造使得老旧住宅的分异度增加。综上所述，计划经济时期和转型期，新住宅的开发建设模式和对旧住宅的改造力度的不同，造成了这两个时期住宅质量空间分异模式的不同，以及前者向后者的演化。

六、结论与讨论

1.结论

通过计算1947—2004年上海中心城区街坊和街道两个尺度下住宅用地类型的相对分异度指数和Global Moran’s I两个指标，经过纵、横向对比，发现：

（1）各类型住宅用地空间分异随时间变化情况如下：花园洋房/别墅始终维持0.9左右的高分异度，但分布日趋分散；里弄住宅和棚户简屋等老旧住宅的分异度在计划经济时期有所降低，在转型期却急剧升高，形成波动曲线；工人新村在街坊尺度的分异度多在0.7以上，且1990年代后有上升趋势。商品住宅分异度较低，并逐渐下降，但空间集聚性却在增高。

（2）不同时期住宅质量高低与分异度大小间的关系而言，新中国成立前是“一高两低”模式，即高级住宅分异度高、中等住宅和低级住宅分异度较低；计划经济时期是正比模式，住宅质量越高，分异度越大；转型期是“V”型模式，高级住宅（花园洋房/别墅）和低级住宅（传统里弄、棚户简屋）分异度高，社会主义时期的工人新村分异度次之，而市场经济时期的商品住宅分异度最低。不同时期模式间的演进主要源于新式住宅的开发建设模式和老旧住宅的改造进程。

（3）新中国成立前的各类住宅的分异度在社会主义计划经济时期都有所降低，证明在住宅类型空间分异方面，社会主义制度的确减小了“前社会主义城市”的居住空间分异程度。但工人新村的较高的分异度也说明新的住宅类型空间分异的产生。转型期住宅质量高低与分异度大小的“V”型结构逐渐强化，说明在住宅类型空间分异上，居住空间已存在极化趋势。

2.讨论

（1）新中国成立前上海中心城区住宅质量高低与空间分异大小的“一高两低”模式，是半殖民地半封建城市在“华洋分居”模式下形成的独特的住宅空间分异模式吗？同样，在计划经济时期住宅质量等级高低与空间分异大小呈正比的模式，是否是短缺经济下住宅空间分异的特征呢？仅对上海的研究还不能得出结论，希望能有其他中国城市的研究提供比较案例。

（2）1947—2004年上海中心城区多数住宅类型分异度的变化趋势与空间自相关Global Moran’s I值的变化趋势相反（里弄住宅除外）。如果城市居住分异的理想状态是大杂居，小聚居的情况，那正好是分异度上升，Global Moran’s I值下降。因此针对社会/居住空间分异，笔者认为单独的分异度指标或Global Moran’s I指标均不能全面表征空间分异程度（见图4），因此如何将这两个模型融合为一个综合指标值得进一步研究。

七、致　谢

感谢中山大学李志刚博士，美国马里兰大学沈青教授的帮助。

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【注释】

[1]基金项目：上海市重点学科建设项目（S30406）［Supported by Shanghai Leading Academic Discipline Project，No.S30406］。
　　作者简介：廖邦固，男，讲师，博士。主要从事GIS与城市空间结构研究。