1 引言
1.1 背景介绍
生活在一个高度城市化的世界中，我们有必要对城市形态进行更深入的研究，以更好地理解城市化过程，并引导其走向可持续发展的道路。其中最常涉及的是两个城市形态层要素：街道与其他形式的基础设施（表征城市空间的可达性分布），建筑（表征城市密度的分布）。针对土地划分问题的研究则相对较少涉及。土地划分的形态表征即地块或地块格局（plots and plot systems），英文中也可表述为宗地或地产（parcels,lots or properties）。这类研究的缺失是遗憾的，因为地块或地块格局在城市的物质实体层面与城市制度层面之间起着关键的沟通作用；它们通常被视为一种行政管理框架，在空间上界定了土地产权的分配[1-3]。
近期在一系列制度经济学视角下研究城市问题的著作中，城市产权分配的问题得到广泛关注[4-9]。尽管该领域的许多研究关注的是城市再开发和再生策略[10-13]，但本文的理论基础还是基于韦伯斯特和黎伟聪（Webster and Lai）提出的产权和城市经济的空间秩序理论（the theory of spatial order of property rights and urban economy）[1]（下称“韦—黎理论”）。他们指出由于城市典型的经济专业化过程，长期的城市化进程与土地产权的不断细分发展是一致的。对于城市土地而言，这意味着将较大的地块细分为面积更小、形状更规则的地块[1]92。
本文旨在检验韦—黎理论中有关地块格局作为城市产权划分表征的部分假设。更具体地说，我们旨在测评地块格局与经济活动之间的相关性。其中，地块格局的形状和结构特征是基于前期研究提出的3 个地块指标（面积、紧凑度和临街指数）进行分类描述[14-15]；经济活动则以每个地块的零售和餐饮活动的集中程度进行衡量。
1.2 前期研究
本研究立足于城市空间形态能够制约和影响城市社会经济过程这一广泛理念，这一理念在近期的城市形态研究中得到了广泛讨论，尤其是在空间句法领域[16-19]。空间句法理论是城市形态学的一种分析理论，研究空间形态与社会进程之间的相关性，重点分析街道网络的空间组构特征[16,20]。然而，除少数例外，空间句法研究通常不涉及地块格局[21-23]。但地块格局被认为是城市形态的三个基本组成要素之一（另外两个要素是街道和建筑）[24-27]。
有关城市形态与经济活动之间特殊关联的前期研究主要聚焦在街道中心性（street centrality）或建筑密度的作用上。其中，很多研究涉及对各类社会经济议题的探讨[17,28-31]，诸如土地混合利用[32]、混合利用指数[33]或土地价值[34-38]等。同样，针对建筑密度[39]的研究表明，建筑密度与城市经济活动的数量及其多样性之间存在着高度关联。此外，高建筑密度往往伴随着高人口密度，它因此通常被认为可以创造城市零售和服务活动的高度集中[40-44]。
1.3 假设
尽管地块格局对于城市形态学以及城市发展和经济活动理论（如韦—黎理论）具有关键意义，但针对地块格局影响的研究极其有限[45]。因此，我们基于韦—黎理论展开实证研究，探索地块格局的形状和结构与经济活动分布的关联特征，以弥补这一不足。
我们对地块格局的形状和结构的描述建立前期研究的基础上，其中引入了三个可量化的形态变量，包括地块尺度、地块紧凑度和地块临街面指数[14]。地块尺度不言自明；地块紧凑度指地块形状的规则程度；地块临街面指数指地块的临街面宽度与其总周长的比率。从理论上讲，前两个变量同韦—黎理论[1]，以及康泽恩的租地权周期概念（Conzen’s concept of the burgage cycle）（在空间和法律层面的地块框架约束下的建成空间历时性演变）关联[24]；第三个变量反映了维兰德（Vialard）所讨论的局部（local）建筑设计决策与城市整体（global）街道结构之间的连接程度[46]。
我们假设，这三个变量都会对城市经济活动的分布产生影响。特别基于韦—黎理论，小尺度、规则形状和小临街面的地块类型对应着更高程度的经济专业化。经济专业化的概念相当广泛，包括城市中经济活动的数量和多样性。在本文中，我们将这一概念具体化，并用餐饮和零售服务的集中程度进行表征，这类服务业在步行导向的城市中心区比较常见[18,47-50]。
重要的是，本文仅限于对地块格局空间形态维度的研究，并没有考虑土地利用规定的影响。土地利用规定对于城市经济活动的分布和强度至关重要，因此也是城市规划的核心工具。然而，本研究的出发点是地块格局的形态，而非土地利用规定的内容，尽管地块形态可能也是土地利用规定的一部分。
1.4 论文大纲
本文的大纲如下。第2 节介绍理论背景，建立地块与城市中普遍的经济专业化过程（尤其是与行人相关的经济活动）的关联。第3 节介绍研究方法，并以前述理论为支撑。第4 节介绍统计分析结果。在结论和讨论部分，我们结合前述理论和研究结论对结果进行了总结和讨论。文末对后续研究提出了建议。
2 理论背景：城市的地块分异与经济专业化
2.1 产权与城市发展
一些研究[1,6-9,51-52]从制度视角审视城市“治理、行政、管理和规划”的实际任务[1]。例如：韦伯斯特和黎伟聪[1]以广泛假设出发，认为城市由“受限的自发性”[1]4 驱动，其中自发性涉及分散的个体行动（通常以市场形式呈现），而约束由正式和非正式制度构成。他们的核心论点是产权理论，即包括土地在内的任何商品都具有若干属性，这些属性在理论上是可以无限细分的，因此可以将权利分配给它们[1]7。根据这一理论，权利分配的程度部分取决于属性本身的价值，部分取决于分配或维护这些权利的成本[1]7。后者包括法律框架的创立以及对其的管理和监管（通常称为“交易成本”）。重要的是，这里的产权概念是在法律地理学框架下解读的，它被理解为一种排除权（the right to exclude）[53]。这暗示了产权的关键特征不是经典产权理论所预设的“所有者与被占有物品之间的关系”[54]，而是所有者与其他所有者（他们与被占有物品具有关联）之间的关系[53,55-56]。此外，作为一种排除权的土地产权本质上具有空间属性[57]。巴特（Barthes）认为，正如布隆利（Blomley）所引述的[53]，“所有权的形成取决于对事物的某种划分：要实现占有，需将事物划分为有限个对象，这些对象因其显著的不连续性而受控于人；同时我们必须通过命名和分类的方式来区分它们，产权才得以形成”。此外，尽管产权的细分可能发生在土地、建筑或属性等不同层面，本文特别关注的是土地的划分，也就是地块格局这个层面[1]。
更具体地说，我们将产权理论同地块格局的结构和形态的关联方式视为一种城市土地利用的核心管理工具。如韦—黎理论所言，我们可以发现越靠近城市中心，土地细分程度越高。更中心的区位可以带来更大的人流，从而可能实现更高程度的经济活动专业化。因此，这些区位面临更激烈的竞争，从而使土地价值提升。这种价值提升可能会超过产权不断切分（如更精细的土地划分）所产生的交易成本增加。然而，相反的发展趋势也显示了其不稳定性；随着城市不断发展，城市中心区位的地块格局往往会向更粗放的土地划分演变。这是因为，在某种情况下，这些超中心（super-central）的区位可能会实现更高效的集中管理（如以大型购物中心的形式），以避免冗长的土地合同所产生的交易成本。此时，“地块格局”（代表着产权的划分）会以购物中心内租赁楼层空间（sublet floor space）的新形式重新出现，这种新形式意味着比土地合同更低的交易成本。虽然这个问题很有趣，但它属于另一个层面上的产权细分，本文的讨论范围仅限于产权地块的细分。
本文认为韦伯斯特和黎伟聪建立的城市理论框架非常有意义。首先，他们从制度经济学的角度准确解释了驱动城市发展的核心力量。其次，他们在此基础上强调了产权的具体划分对于高效城市治理和规划的重要性。这也说明，需要更深入地理解地块格局的结构和形态在城市发展过程中所起的作用。一方面，正是地块格局对城市发展过程的重要意义，将制度层面的讨论扩展到城市形态领域，表明城市制度经济学理论也需要得到城市形态理论的支持。另一方面，它将城市治理和规划的实践扩展到城市设计实践，说明了成功的城市治理和规划有赖于明智而有技巧的城市设计。值得注意的是，在韦—黎理论中，特定的经济过程伴随着制度的变化，进而又推动了城市空间秩序的变化。因此，本文并不认为城市的物质形态决定了城市发展过程。相反，我们试图理解物质形态如何创造条件，进而或多或少地对城市发展过程产生影响，即物质形态与城市发展过程两者之间是一种概率性关系（a probablistic relation）。
2.2 经济专业化与地块的形态学描述
这一理论为一系列潜在研究提供了方向，其中首先需要思考的是，城市经济活动专业化程度的提升是否与城市土地产权的细分趋势有关，其表现形式即更为精细的地块格局。
重要的是，经济活动的专业化具有两面性。韦—黎理论认为，经济专业化是空间上分异的功能不断集中的过程[1]29。也就是说，经济专业化不仅意味着功能在数量上的增加，还意味着功能多样性的增加。
本文试图探索城市经济活动（以餐饮和零售服务为例）的专业化及其与地块格局结构和形状之间的关系，目的是对韦—黎理论的一些假设进行实证检验。本文将探讨第一个问题：城市地块格局的结构和形状是否与经济活动数量（即经济活动的集中度）存在关联？而另一篇论文[58]将探讨此类经济活动是否以及在何种程度上可以被理解为多样化。
韦伯斯特和黎伟聪[1]认为长期的城市化过程伴随着产权的细分。相比于农村地块，城市地块在经济专业化过程中通常面积更小、形状更规则[1]92。为了证实这一观点，我们需要建立一种描述性方法来系统识别地块和地块格局的形态。
前期研究[14,57]确定了描述和测量地块格局的三个变量：地块尺度、地块紧凑度指数（地块面积与其最小外接矩形的面积之比）和地块临街面指数。如前所述，这三个变量是基于多种城市形态理论确定的，这些理论涉及地块的不同形态变量，以及与其关联的城市多样性[21,23]、城市肌理历时性演变[24,46,59]和公私界面[27,60]等问题。重要的是，这三个变量能够量化和识别城市中任何类型的地块，无论是历史中心、战后区域还是自然景观[14]。我们进一步假设，这三个变量都可以促进城市经济专业化程度的提升。我们利用聚类分析来划分地块类型，进而识别城市格局，以检验三个变量的综合影响[61]；之后比较不同城市格局的差异，并减少了统计模型中包含的变量数[15,42,62]。
3 方法
3.1 方法步骤概览
一般方法步骤包括：（1）选择研究区域；（2）将经济活动集中度（economic activity concentration）作为因变量并进行测量；（3）将地块类型作为自变量并进行测量；（4）通过控制街道中心性和建筑密度等变量构建统计模型；（5）分析不同地块类型之间的经济活动分布是否存在统计学差异（表1）。其中，步骤1—3 的工作已在前期研究中详细介绍[14-15,57,63]，本文仅作简要描述，步骤4 和5 是本文的重点，笔者将进行详细阐述。
表1 方法步骤概览
注：灰色标记的步骤在前期研究[14-15,63]中已经详述，故此处直接使用。
3.2 步骤1：选择研究区域“伦敦、阿姆斯特丹和斯德哥尔摩”
本次研究的数据来自于3 个西北欧城市：伦敦、阿姆斯特丹和斯德哥尔摩。在前期研究中，我们已为这些城市建立了大量的基于地理信息系统（GIS）的空间形态模型，其中包括街道网络、建筑密度、地块格局以及基于单独地址点（individual address point）的社会经济数据。总体来说，这些城市具有相似的社会经济背景，但在法律体系和规划传统方面存在显著差异。本次的研究范围不只单纯的城市行政边界，而是覆盖到这些城市的大都会区，因此研究采用了欧洲环境署（European Environment Agency）定义的城市形态区域（UMZ: Urban Morphological Zone）边界来进行界定（表1）。
地块格局数据来源于斯德哥尔摩和阿姆斯特丹的地籍数据，以及伦敦的永久产权房产数据（freehold properties，它与地籍数据类似，包括了房产及其所属土地的所有权）[64]。地籍和永久产权房产通常涵盖街道和水域在内的各种土地类型，因此研究的地块格局是基于希利尔（Hillier）提出的“通用功能”（generic function）概念从原始的地籍和永久产权房产数据中提取的[20]。希利尔认为，城市是两种相互冲突的通用功能（即占据[occupation]和移动[movement]）在空间上的调和，其中主要用于“占据”的空间包括城市街区，主要用于“移动”的空间包括城市街道。这意味着地块格局的数据仅选择了那些长期体现“占据”功能的部分，而排除了水域或街道等“移动”功能的部分[14]（表1 中的步骤1）。
3.3 步骤2：测量因变量“城市中的经济活动集中度”
经济活动模型包括了零售和餐饮服务设施的集中度，因为通常此类活动被认为是典型的行人相关活动[18,47-50]。该模型以开放街区地图中的兴趣点数据为基础。经济活动集中度是以地块为单位测量，计算方法是每个地块内的经济活动总数（即兴趣点个数）除以地块面积（表1 中的步骤2.2）。
为了对土地利用规定进行检查，我们在分析中过滤掉零值地块（即没有经济活动的地块），以便把不能开展经济活动的地块数据排除（表1 中的步骤2.3）。但这样可能也排除了允许但尚未实现经济活动的地块，因此研究只进行了不完全的土地利用规定检查。
3.4 步骤3：测量地块自变量“地块类型”
研究基于3 个地块变量（输入变量），即地块尺度、地块紧凑度指数和地块临街面指数，生成了7 种地块格局的类型[15]（表1 中的步骤3）。
最初用于聚类分析的3 个地块变量都是几何形态层面的，反映了地块的个体特征。但是，它们随后被转化为可达性测量指标（即通过街道网络的步行距离），因为研究重点关注的是主导地块格局所表征的城市区位品质，而非个体地块的品质（图1）。
图1 地块指标测量概览
注：pc=地块总数；sfl=临街面长度；ppl=地块边界周长；pa=地块面积；pba=地块边界面积。＊表示在所有三种测量范围中，o=起点；AR=吸引范围；D=距离起点500 m 距离。
因此，地块尺度（plot size）是根据500 m 步行半径范围内每个地块可达的地块总数（plot count）来测量的；事实上，如果地块尺度越小，通常可达的地块数量就越多。地块临街面和地块紧凑度两个指标分别基于可达的临街面指数（APF:Accessible Plot Frontage Index）和可达的紧凑度指数（APC:Accessible Plot Compactness Index）进行测算。它们识别出从每个地块出发的500 m 步行半径范围内的地块临街面长度和地块紧凑程度。其中，500 m 半径通常被认为是适宜的步行距离，因此被选为测量单位[65]。
基于上述变量，笔者使用K 均值聚类分析法生成了7 种地块类型（详见表1 中的步骤3.1 和图2）①详细方法参见伯格豪斯·庞特等（Berghauser Pout et al.）的研究[15]。。这7 种类型代表了不同的地块格局，凸显了它们之间的重要异同。
图2 地块类型概览和地块类型参数散点图
注：散点图参数基于3 个地块指标：可达的地块数量（AP）、可达的紧凑度指数（APC）和可达的临街面指数（APF）。
第一种类型组包括“小粒度紧凑型”（fine-grain compact）和“小粒度较紧凑型”（fine grain mediumcompact）（详见图2 的PT7 和PT6，其中PT 为plot type[地块类型]的简称），它们的显著特征是可达的地块数量最多、可达的临街面指数最小、可达的紧凑度指数最高（PT7 最高，PT6 稍低）。这类地块在伦敦和阿姆斯特丹很常见，但斯德哥尔摩完全没有。
第二种类型组是“中粒度型”（其中，PT2 和PT1 分别属于“紧凑”和“较紧凑”），通常其地块可达性中等、可达的临街面指数较低、可达的紧凑度指数相对较高。PT2 的可达的地块紧凑度指数值高于PT1。
第三种类型组包括“大粒度不紧凑型”和“中粒度不紧凑型”（PT3 和PT4）两种类型，其特点是可达的紧凑度指数最低。
最后一种地块类型PT5 与所有其他组别都不同，其可达的临街面指数最高。因为这些地块通常由一个被街道环绕的单独街区（block）构成，故被称为“开放地块”（open plots）。
3.5 步骤4：建立控制街道中心性和建筑密度变量的模型
建筑密度和街道中心性与经济活动密切关联，为了控制这些变量的影响，我们选取具有相似建筑密度和街道中心性区域进行观测。我们使用在前期研究中分析生成的街道和建筑类型[15,63]，这些类型已被证明与经济活动的数量相关[39]。
多尺度中心性街道类型是基于不同尺度上的街道介数中心性（betweenness centrality）截面图，采用基于质心的聚类（centroid-based clustering）分析生成的[63]。聚类分析结果产生了5 种中心性类型，其中两种类型（城市、邻里）的观测数据在大多数尺度上具有较高的介数中心性，因此被纳入本文的分析。伯格豪斯·庞特等[63]基于楼面面积指数（FSI）和占地面积指数（GSI: Ground Space Index）两个变量，采用聚类分析提取500 m 步行距离内的建筑密度类型[42]。聚类分析结果生成了6 种密度类型，其中仅3 种类型被引入本文的分析，即与高建筑密度相对应的“密集型中层”、“紧凑型中层”和“宽敞型中层”（表1，步骤4.1 和4.2）。仅有这些满足上述街道中心性类型和建筑密度类型的观测数据才会被纳入统计模型，这样便可以确保所选的观测数据具有恒定的中心性和密度特征，而地块结构仍是不同的，因此就能够分析地块结构如何影响经济活动集中度的变化。图3 展示了最终选取进行统计分析的观测数据（地块）及其经济活动集中度。图4 进一步展示了选定观测数据的不同地块类型之间的变化。
图3 选定观测数据（地块）内的经济活动集中度
图4 选定观测数据（地块）内的地块类型分布
3.6 步骤5：统计分析不同地块类型在因变量方面的差异
统计分析比较了7 种地块类型，问题是不同地块类型在经济活动分布方面是否存在差异。因此，我们采用K-W 检验对此进行评估。当数据不满足方差分析（ANOVA: Analysis of Variance）所需的假设条件（即因变量正态分布，无异常值，以及每个地块类型具有等方差）时，该检验可以作为单因素方差分析（one-way ANOVA）的非参数替代方法[66]。K-W 检验能够通过比较平均秩次（mean rank values）来解决数据特殊性的问题（如不同地块类型的因变量分布形态不同）。平均秩次是一个相对值，反映了一种地块类型的因变量数值是否普遍高于另一种类型。
对每个城市分别进行分析，以检验城市之间是否存在因变量分布的差异或特殊性，具体过程如下。首先，通过该检验来评估所有地块类型中经济活动的分布是否相同。如果分布相同，也就是K-W 检验的零假设（p>0.05），则不进行下一步分析。如果存在显著差异（p<0.05），则将进行下一步分析。接下来，通过对箱线图（box plots）的视觉检查并绘制变量的经验分布，评估因变量的分布形状。然后比较不同地块类型的平均秩次。
4 结果：地块类型在经济活动集中度方面的差异
研究对每个统计模型进行了K-W 检验，结果显示在零假设（p<0.05）下，不同地块类型在因变量分布方面存在显著差异。此外，通过评估每个城市模型的分布形状发现，因变量分布的形状并不相似；因此，我们继续进行了平均秩次的比较（图5）。
图5 对地块类型在因变量分布方面差异的统计分析汇总
注：条形图显示了每个子模型的平均秩次。“平均秩次”是一个相对值，为了进行城市之间的比较而对其进行了等比例值调整，范围为0～1。如果某种地块类型在子模型中的观察数量少于5%，则显示为虚线条。
平均秩次的比较显示出明显的规律性，小粒度、紧凑型、窄临街面的地块，如伦敦和阿姆斯特丹的PT7 和PT6（图5，棕色和浅蓝色）以及斯德哥尔摩的PT1 和PT2（图5，深蓝色和深绿色）等，具有最高的经济活动集中度。相反，大粒度和不紧凑型的地块，如PT3 和PT5（图5，浅棕色和米色）与较低的经济活动集中度相关联。之后，选取具有相似尺度的不紧凑地块类型与紧凑地块类型（PT4 与PT2，PT6 与PT7）进行比较。虽然PT4 在每个城市中比例较低（观察数据不足5%，图5，虚线浅绿色），但在伦敦和斯德哥尔摩，它与PT2（深绿色）仍然明显不同。通过PT7和PT6 的比较，我们也发现了相同的观察结果，即尺度相似的情况下，紧凑地块类型（如PT7）通常对应更高的经济活动集中度。这些发现支持了我们的假设，即除了地块尺度，地块紧凑度也对城市中的经济活动集中度产生影响。
我们进一步比较了具有类似地块尺度和紧凑度，但具有不同临街面指数的地块类型：PT3（图5，浅棕色）和PT5（图5，米色），其中PT5 具有最高的临街面指数。在伦敦和斯德哥尔摩，两种地块类型存在明显差异。与PT5 相比，临街面比例较小的类型（PT3）总体上具有较高的经济活动集中度。但这种差异在阿姆斯特丹不是特别明显。
综上所述，通过对不同地块类型在经济活动分布方面的统计分析可以显著发现，所有3 个地块变量均对经济活动的高度集中产生不同程度的影响。这为本文最初的假设以及韦—黎理论提供了支持，即在城市中更小的地块尺度、更规则的地块形状和更小的地块临街面通常与更高的经济活动集中度相对应。
5 结论：地块类型对城市经济活动分布的重要性
本文的目标是对韦伯斯特和黎伟聪提出的城市发展理论[1]中一些假设进行实证。该理论提出城市中的经济专业化过程产生了面积更小、形状更规则的地块，从而有助于城市经济活动集中度的提升。研究分析了3 个城市中地块结构和形状的形态变量与经济活动集中度的空间分布之间的关系。经济活动的测量是以每个地块的零售和餐饮设施数量除以地块面积进行计算。地块的空间形态则是通过基于地块尺度、地块紧凑度和地块临街面比例等3 个地块指标进行描述。
基于非参数的K-W 检验（通过该检验可分析不同地块类型在经济活动集中度方面是否存在统计学差异）可以得出以下主要结论。首先，具有较小规模、高紧凑性和小临街面指数的地块具有更高的零售和餐饮设施集中度。其次，具有相似地块粒度情况下，地块形状越紧凑，或地块临街面指数越高，经济活动集中程度越高。这些发现也支持了韦—黎的理论，即产权的分配在城市发展中起着核心作用。
6 讨论：研究展望
本文特别关注了地块类型与城市经济活动（以零售和餐饮设施为表征）的关联，主要是通过测量经济活动的集中度来识别经济表现。这遵循了韦—黎理论[1]，即缩短经济活动间的距离是市场成功合作的关键因素。这一理论可以扩展到城市多样性这一更具普遍意义的概念[21,23]，即较小的地块不仅有助于经济活动更集中的空间利用，还能增加其多样性。因此，当前研究的一个重要扩展是测量地块格局与城市多样性之间的关联。这个问题有待进一步研究，将在即将发表的一篇论文中进行探讨[58]。①本文原文包含附录，提供了更为详细的量化测评数据和结果，译文因版面限制予以省略，期望了解附录内容的读者可访问原文链接（https://doi.org/10.3390/urbansci3030066）。
尽管如此，我们确实从实证中看到，地块格局的形态学描述可能与城市经济活动的分布密切相关。这证实了在理解城市空间形态与经济活动分布的关联性问题上，地块格局是第3 个关键形态因素（另外2 个是街道中心性和建筑密度）。这一点很重要，因为它意味着我们可以更好地理解城市发展过程，以及如何通过城市规划和设计引导城市的可持续发展。
注：文中未注明资料来源的图表均为作者绘制。
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