城市公园总体满意度影响因素的宏微观比较与供需智慧调控——以江苏省昆山市为例

王敏 宋昊洋 汪洁琼＊

城市公园作为城市重要的公共开放空间，具有生态、健康、休闲等多方面的复合效益[1]。建设高质量城市公园，对提升居民福祉、促进城市可持续发展具有重要作用[2]。《城市园林绿化评价标准》[3]明确将城市居民对公园的满意度列为衡量城市公园质量的重要指标。在城市减量提质的发展背景下，城市公园建设管理者日渐关注“使用者需求”[4]。面向居民日常需求，越来越多的学者以优化居民日常游憩体验为落脚点[5]，在生活圈范围内开展了对城市公园总体满意度影响因素和影响机制的剖析。

满意度被视为使用者对产品的价值期待与实际体验之间的比较[5]。在使用者享用服务的前提下，满意度反映了城市公园资源供给对居民需求的有效响应，明确表征环境要素的绩效表现[6]。现有研究对城市公园满意度的讨论多聚焦于宏观和微观（简称宏微观）2种层面。在宏观空间布局层面，绿地系统的规模特征(面积、数量、密度等)、分布特征（可达性、公平性等）等指标[7-8]影响居民享有生态系统服务的平等性与有效性[4,9]，进而影响满意度评价；在微观场地设计层面，综合利用多源数据[10]，既往研究多在感知层面解析满意度的影响因素和内在机制[11-12]，并指出居民的反馈集中在公园场地的环境景观、服务设施和维护管理[11]等方面，高满意度的城市公园多具有较高的植被覆盖率、优美开阔的景观、丰富的服务设施和完备的管理制度[13-14]。

综上，公园需要在宏观空间布局和微观场地设计2个层面满足居民的日常游憩需求。但在快速城镇化背景下，居民日益增长的日常游憩需求和绿地服务供给不足之间的矛盾日益突出[15]。在高密度中心城区，用地资源稀缺对绿地空间发展具有限制作用，小微型公园的落地往往面临居民需求强烈而规模数量不足、配套服务缺失的困境，存在着供需失衡、居民满意度较低的问题。城市公园受区位特征、居民偏好及其他环境要素的共同影响，不仅要响应居民多样化的游憩需求，也要兼顾土地整体利益的平衡以及城市发展绩效优先的策略取向。在空间资源有限的情况下提升城市公园总体满意度，亟须抓住核心影响因素，实现精准优化。

1 供需关系视角下提升城市公园总体满意度的实践路径

高质量的城市公园建设要有效调控居民需求和绿地供给的关系，在不破坏生态环境的情况下尽可能满足居民游憩需求。总体满意度是居民对城市公园所提供服务的真实反馈[6]。当前，居民休闲游憩需求和绿地服务供给之间的矛盾是提升城市公园总体满意度的重要瓶颈。城市公园总体满意度受多因素影响[15]，既受制于宏观空间布局，又受微观场地设计的影响；既涉及供给主体和需求群体，又与供给方式及其周边干预因素相关。因此，提升城市公园总体满意度需要探索宏微观层面上动态变化的供需智慧调控策略，主要体现在以下两方面。

1）如何理解城市公园作为多尺度嵌套的公共服务资源，亟待通过宏微观层面的供需智慧调控实现居民游憩需求和供给之间的匹配。在社区生活圈范畴，城市公园服务于周边居民，供需关系复杂。城市公园既要在空间布局上满足居民就近、舒适等人性化需求，又要在内部环境设计和设施设置上丰富居民的游憩体验。但城市公园开发建设和运营维护都需要投入具有公益属性的土地、资金和人员[14]，盲目的过量投入只会造成城市发展资源的内耗。在城镇化向高质量发展的重要转型时期，要尽量不影响城市社会-生态系统综合效益，最大化满足居民需求。因此，供需智慧调控须思考在宏微观2个层面影响城市公园供需匹配的关键因素，实现城市公园总体满意度的精准提升。

2）如何理解城市公园作为稀缺的近自然生态空间，亟待通过动态变化的供需智慧调控提升公园的供给效能。在城市中，公园面临建设空间压迫、资源倾斜不足等问题。面向居民、规划者和管理者三方的价值博弈，谋求供需双方的共赢[14]，要尽可能提升城市公园资源的供给效能，即降低供给投入成本和最大化使用公共资源配置[16]。值得注意的是，城市建成环境具有一定的供给干预效能，造成了城市公园供给能力及居民供给期望的差异。在不同城市空间，公园规模及其资源潜力不同，居民对公园布局与服务的期望和感知判断也不相同[17-18]。在老旧城区，土地资源极为有限，居民对基础设施更新的需求往往强于绿化空间优化的诉求[19]。同时，城市公园所在地段的既有设施和交通环境也影响了对公园的游憩吸引力和居民需求的判断。小型游园和社区公园难以在其内部配套完善的服务设施体系，可通过高密度城区中既有的商业零售、餐饮服务、文化娱乐等，有效弥补其服务功能的缺陷[20]。因此，提升城市公园总体满意度应先梳理在不同发展情境下影响因素的动态优先级关系，实现动态化供需智慧调控。

基于此，本研究对影响城市公园总体满意度评价的宏微观因素进行思考，明晰通过供需智慧调控提升城市公园总体满意度的策略方法，从而驱动城市公园从宏观空间布局和微观场地设计方面实现多层级、动态化的供需匹配。一方面，要探索平衡居民游憩需求和绿地服务供给的有效方式，即厘清城市公园宏观空间布局与微观场地设计对城市公园总体满意度的影响机制，锁定关键影响因素；另一方面，要正确认识城市建成环境对城市公园供需关系的动态干预影响，引入城市空间发展特征，进一步聚焦高密度城区，识别城市公园总体满意度宏微观影响因素的动态优先级关系。综上，本研究选取江苏省昆山市城市公园作为研究对象进行实证分析，面向居民日常游憩需求，提出提升城市公园总体满意度的供需智慧调控策略，以期改善公园绿地福祉。

2 研究对象与研究方法

2.1 研究对象

本研究聚焦昆山市城市核心区及西部副城的部分地区，选取46个城市公园作为研究对象（图1）。研究对象筛选主要遵循以下3个原则。1）公园类型及规模，参考CJJ/T85—2017《城市绿地分类标准》、GB/T 51346—2019《城市绿地规划标准》中的公园绿地分类[21-22]，公园类型包括游园、社区公园、综合公园，占地规模在0.4～195.3 hm2。其中，社区公园根据规模大小细分为1～5 hm2和＞5～10 hm22种，综合公园根据规模大小细分为＞10～50 hm2和＞50 hm22种。2）公园区位，选取邻近居住用地和服务对象以周边居民为主的公园，且多数分布在建设强度较高的中心城区。3）公园到访率，公园应常年开放并具有较为丰富的游憩活动。整体来看，研究区域内的建设开发强度呈现由内向外圈层式递减的特征，公园绿地空间布局受城市建设用地的限制，呈现西多东少、大分散而小聚集的特征。

2.2 研究方法

基于对相关文献中城市公园总体满意度宏微观影响因素的梳理可知，城市公园的总体规模、分布形态等宏观空间布局特征与景观空间、设施支持和维护管理等微观场地设计特征均会影响居民对总体满意度的评价。结合昆山市公园现状与相关文献梳理结果，本研究分别在公园空间布局特征层面、场地设计特征层面提取9个自变量，讨论其与城市公园总体满意度评价的关系。笔者面向46个研究对象进行问卷调研和空间数据采集，参考居民的日常游憩步行距离[23]，提取500 m半径服务范围内居民对于城市公园的总体满意度作为因变量进行全样本的偏最小二乘回归（partial least squares regression, PLSR）分析，揭示影响城市公园供给的关键因素。同时，为探索在高密度城区公园周边城市空间发展特征对公园总体满意度的影响，本研究还引入对城市公园区位特征的分析，综合考虑公园周边人口密度、设施配置和交通组织对于城市公园服务的供给干预，聚类提取30个位于高密度中心城区的研究对象构建PLSR模型，并与全样本回归模型进行横向对比，进一步明确在不同发展情景下城市公园总体满意度影响机制的差异。

2.2.1 问卷调研与总体满意度测算

问卷调研于2019年7月13—17日进行，笔者在工作日和周末对46个公园中的人群进行调研。调研的具体时段集中在清晨（06：00—09：00）和饭后散步时间（17：00—21：00），天气晴至多云，调研时段气温较为适宜。以46个城市公园为调研点，笔者采取随机采访的形式调查受访者对城市公园的总体满意度。调研问卷共分为3个部分：1）受访者的基本信息，包括年龄、到访公园花费时间、到访频率、交通方式、活动时长等；2）受访者对所在城市公园的总体满意度评价；3）受访者对城市公园景观空间品质、设施支持水平、维护管理水平的满意度和重要性评价。满意度评价分为非常满意、满意、一般、不满意、非常不满意，重要性评价分为非常重要、重要、一般、不重要、非常重要，均采取5级量表进行测度。

在昆山市46个城市公园中，笔者共发放问卷660份，回收有效问卷645份，有效率为97.7%。对全样本模型和高密度城区样本模型的研究数据进行信度分析，结果以克隆巴赫系数（Cronbach’s Alpha，简称α系数）测度，当α系数≥0.800，问卷量表信度最好；当0.700≤α系数＜0.800，问卷量表信度可接受；当α系数＜0.700时，问卷量表应重新设计。结果表明，全样本模型和高密度城区样本模型数据的α系数分别为0.845和0.813，满足样本信度条件。综合考量每个城市公园的规模特点、服务功能和区位特征，按照城市公园类型，划定每个城市公园的最低有效问卷份数，其中游园≥6份，1～5 hm2的社区公园≥10份，＞5～10 hm2的社区公园≥15份，＞10～50 hm2的综合公园≥25份，＞50 hm2的综合公园≥30份。将问卷按照城市公园类型分组进行信度分析，计算结果表明，α系数均＞0.700，满足样本信度条件。

选取受访者的总体满意度评价作为PLSR模型分析的因变量。本研究对每个城市公园各受访者的总体满意度求平均值，用于表征各个城市公园的整体服务质量，并支撑对其宏微观影响因素的分析。

2.2.2 空间数据采集与测算

1）区位特征测算。在城市公园区位特征层面，本研究主要探究公园周边的人口密度、设施配置和交通组织对于城市公园服务的供给干预影响。参考居民的日常游憩步行距离，以城市公园为圆心划定500 m半径服务范围，结合街区居住用地、建筑、基础设施等数据，以城市公园服务范围内的容积率作为城市公园周边人口密度的表征因子[15,24]，以公共兴趣点（point of interest, POI）密度[25]作为城市公园周边基础设施功能的表征因子，以城市路网密度[26]作为城市公园周边交通便捷程度的表征因子。

2）宏微观特征测算。在空间布局特征层面，本研究主要探究城市公园及其周边绿地的总体规模特征、分布形态特征对于居民总体满意度评价的影响。同样以城市公园为圆心划定500 m半径服务范围作为每个研究对象的研究范围，参考相关文献[6-8,24]，选取城市公园500 m半径服务范围内的人均公园绿地面积、绿地率表征城市公园周边绿地的总体规模特征，选取居民游憩机会加权指数[8,24]、平均斑块面积表征城市公园周边绿地的分布形态特征。其中，人均公园绿地面积、绿地率、平均斑块面积均利用ArcGIS和Fragstats软件进行空间采集和测算；游憩机会加权指数是在机会公平的视角下，对于不同规模城市公园的吸引力指数进行讨论，反映了在城市公园500 m半径服务范围内人均步行500 m内可访问的公园绿地个数，计算式如下：

式中：RO为研究公园的游憩机会加权指数；ATn为从研究公园出发，步行500 m内访问的第n个公园绿地的吸引力指数（综合考虑所研究公园的类型和规模，将游园、1～5 hm2的社区公园、＞5～10 hm2的社区公园、＞10～50 hm2的综合公园、＞50 hm2的综合公园的吸引力指数分别赋值为1～5）；Npn为在第n个公园绿地500 m半径服务范围内的常住人口总数；Np为研究公园500 m半径服务范围内的常住人口总数。以上4个自变量计算后均采用Max-Min标准化方法进行无量纲处理。

在场地设计特征层面，本研究综合考虑不同城市公园的服务配置差异和相同环境下个体活动需求和感知的差异[27-28]，采用绿地主观感知数据描述绿地场地设计特征。参考相关研究[7-12]，选取植被覆盖特征、场地亲水特征表征城市公园的景观空间品质，选取休憩设施质量、健身设施质量表征城市公园的设施支持水平，选取维护与智慧管理能力表征城市公园的维护管理水平。以上数据来源于实地调研问卷，由于在不同城市公园环境下不同分项具有个体评价的差异[29]，故笔者统计受访者对各城市公园上述场地要素的满意度和重要性评价，计算各项满意度和重要性乘积[4]，并采用Max-Min标准化方法进行无量纲处理，所得数据用于表征城市公园各项场地设计特征。

2.2.3 模型构建与检验

由于本研究中的变量普遍存在多重相关性，对回归系数的统计检验造成了一定困难。因此，本研究采用PLSR模型分析城市公园总体满意度的宏微观影响因素。将城市公园500 m半径服务范围内的人均公园绿地面积、绿地率、游憩机会加权指数、平均斑块面积，以及公园场地内的植被覆盖特征、场地亲水特征、休憩设施质量、健身设施质量、维护与智慧管理能力作为自变量，将公园总体满意度作为因变量纳入模型。该方法集成了多元线性回归、主成分分析和典型相关分析的优点[30]，能有效解决建模时的共线性问题。

模型结果中，各因子的回归系数反映了该因子对因变量的影响大小与方向。通过计算某个或某类因子的回归系数绝对值相对于全部因子的占比，能确定某个或某类因子对于公园总体满意度的解释力。解释力反映自变量对于因变量的影响幅度，值越大说明自变量对因变量的影响幅度越大。变量映射重要性（variable importance in projection, VIP）反映了自变量对因变量的重要性，VIP值越大，自变量对因变量的影响能力越强。参考相关研究[31-32]，将VIP的阈值设定为1，VIP值＞1，代表自变量对于因变量具有显著影响。R2值则反映了所构建回归模型的拟合效果，R2值越大说明模型的所有自变量对总体满意度的解释效果越好。

3 结果与分析

3.1 总体满意度分析

基于问卷数据分析受访者的基本信息，有379位（58.76%）年龄在31～60岁，占比最高；61位（9.46%）年龄＜18岁；103位（15.97%）年龄在19～30岁；102位（15.81%）年龄＞60岁。多数受访者步行到访公园（73.03%），到访花费时间在10 min以内（74.08%），几乎每天都来公园（45.07%），且停留时长超过1 h（50.66%）。数据表明：城市公园的调研对象以附近居民为主，且受访者对于公园高频率、长时间的使用特征，能支撑其对公园供给服务评价的精确性。

46个城市公园的总体满意度数据呈现正态分布，平均值为3.83，中位数为3.75，在空间分布和公园规模上具有一定的分异情况（图2）。从空间分布来看，总体满意度较高的公园主要分布在建设开放强度较低的城市中心区边缘与东区，如中心湖公园、合丰公园、景王公园等；在高密度中心城区，公园总体满意度普遍较低。从公园规模来看，综合公园的总体满意度整体高于社区公园与游园，得分最低的马鞍山路带状公园、合兴公园、弥敦城公园均为规模较小的公园，而生态森林公园、中心湖公园等综合公园总体满意度普遍较高。

进一步分析人群特征与总体满意度的关系，将受访者年龄、到访花费时间、使用频率、活动时长分别转化为有序分类变量，与城市公园总体满意度进行Spearman相关性分析。结果表明，受访者年龄、到访花费时间、使用频率、活动时长与总体满意度无显著相关性，说明本研究样本中不同人群特征受访者对于日常使用城市公园的总体满意度评价基本一致。

3.2 宏微观影响因素供给效能的整体分析

针对全部46个研究对象，构建城市公园总体满意度与宏微观影响因素的PLSR模型1。结果表明（表1），自变量可以解释居民总体满意度变化的51.8%，其中，空间布局特征的解释力占比为47.6%，场地设计特征的解释力占比为52.4%。整体上，宏观空间布局特征和微观场地设计特征的供给效能基本一致。在空间布局特征层面，公园500 m半径服务范围内的人均公园绿地面积和平均斑块面积指标对公园总体满意度产生重要影响，解释力占比分别为13.1%和15.3%；在场地设计特征层面，维护与智慧管理能力对城市公园总体满意度产生重要影响，解释力占比为21.3%。在现阶段下，宏观层面的绿地规模特征和分布特征、微观层面上的管理服务水平是影响昆山市城市公园服务质量的主要因素。因此，对于不同类型的城市公园，扩大绿地规模、增强绿地集聚性、提升管理服务水平都是有效提升城市公园总体满意度的重要手段。

3.3 高密度城区中宏微观影响因素供给效能的比较分析

由于城市空间发展特征对城市公园总体满意度存在一定的影响，本研究选取城市公园周边容积率、POI密度和路网密度3个绿地区位特征指标对研究对象进行聚类分析，筛选出30个研究对象。这些研究对象分布在昆山市的高密度城区，普遍呈现周边人口集聚、基础设施丰富且交通可达性高等特征。

针对筛选出的30个研究对象，构建城市公园总体满意度与宏微观影响因素的PLSR模型2。结果表明（表1），自变量可以解释居民总体满意度变化的62.9%。其中，空间布局特征的解释力占比下降至40.7%，场地设计特征的解释力占比上升至59.3%，说明微观场地设计特征具有更高的供给效能。在空间布局特征层面，城市公园500 m半径服务范围内的游憩机会加权指数能对城市公园总体满意度产生重要影响，解释力占比为13.8%；在场地设计特征层面，城市公园的场地亲水特征、健身设施质量、维护与智慧管理能力能对城市公园总体满意度产生重要影响，解释力占比为14.1%、14.1%和23.4%。虽然休憩设施质量对公园总体满意度也有重要影响，但解释力较低，只有6.9%。因此，在高密度城区，居民更加关注城市公园内部的景观特征、设施配置和服务水平，合理布局小体量公园并与城市慢行网络衔接，有利于形成功能互补与协同，提升居民的游憩体验。

表1 城市公园总体满意度与宏微观影响因素的PLSR模型分析Tab. 1 PLSR model analysis of residents’ overall satisfaction with urban parks and macro-micro influential factors related thereto

4 提升城市公园总体满意度的供需智慧调控策略

协调人地关系、提升城市公园总体满意度是推动城市可持续发展的必要前提。研究结果表明，在当前的昆山市城市公园发展中，公园管理服务水平、绿地规模特征和分布特征是影响居民总体满意度的重要因素；随着城市建设强度提高，城市公园规模紧缩，居民的主观游憩需求日益强烈，居民对城市公园服务的需求重点逐渐从宏观的空间布局层面转向微观的场地设计层面。因此，面向城市突出的绿地资源供需矛盾，供需智慧调控要兼顾供需匹配的层级性和动态优先级关系。供需匹配的层级性要求城市公园规划设计在宏微观层面协调空间资源配置和场地服务供给，满足居民的切身需求；供需匹配的动态优先级关系引导我们进一步思考城市公园供需关系的复杂性，跳出“就公园论公园”的传统规划设计思维限制，以更加系统、全面的目光来审视城市公园和周边建成环境在社会服务供给方面的竞合关系，提高公园服务的供给效能，提升居民总体满意度，其供需智慧调控策略主要分为整体调控策略和高密度城区调控策略两方面。

4.1 整体调控策略

为了整体提升城市公园总体满意度，要重点协调绿地空间资源配置，优化公园管理服务水平。在宏观布局层面，要综合考虑城市的空间建设维度和社会经济维度，将城市公园分级、分类、分片区进行布局[33]，结合区域社会经济发展特征、人口结构等特征，尽可能地扩大绿地规模，增强绿地集聚性。如在建设开发强度较低的昆山市中心城区南部和北部，可集中建设中大型综合公园；在新建居住区周边，可积极布局游园和社区公园，并沿青阳港等主要开放水系建设连续性滨水绿地，优化绿地系统的宏观网络。在微观场地层面，应着力提升公园的管理服务水平，激发居民对城市公园公共空间的认同感，特别是在城市中心区的亭林园、水秀公园等老公园，要积极推行社区共建[34]，建立起健康、高效、长久的互动运作机制。

4.2 高密度城区调控策略

对于高密度城区，城市公园存量更新要重点优化绿地内部的服务供给，在有限的空间中实现服务效益间的协同增效。对于马鞍山路带状公园、滨江公园等带状公园，居民总体满意度普遍较低，应尝试在立体维度拓展景观空间，采用优化绿地垂直结构、开放闭合式绿地、增设亲水界面、丰富场地游径等策略改善居民游憩体验；对于儿童公园、合兴公园等小微型公园，居民对其设施配置和管理水平的评价不高，应采用增设健身服务设施、加强设施管理维护等策略提升公园服务供给能力。

5 结论与展望

从城市公园的总体满意度切入，本研究思考并明晰了城市公园供需关系的空间尺度特征和动态变化特征。借助问卷调研、聚类分析和PLSR模型分析的方法，本研究整体梳理了宏观空间布局特征和微观场地设计特征对于城市公园总体满意度的关键影响因素，并引入城市空间发展特征，讨论在不同情景下城市公园宏微观特征的动态优先级关系，提出供需匹配的智慧调控策略，包括扩大绿地规模、增强绿地集聚性、拓展立体景观空间、增设健身服务设施、提升公园管理服务水平等。总之，由于居民需求具有弹性差异，高满意度城市公园的建设管理不能只在“面”上回应居民的共性需求，而应考虑不同发展情境下居民需求与规划建设供给的关联，实现供需智慧调控。后续研究可在指标选取和模型构建方面进一步优化，强化多源数据的使用，在大数据的技术支撑下实现不同城市公园服务人群的全覆盖，对城市公园总体满意度影响因素进行更加全面、深入的比较探究；此外，还可以兼顾对居民社会经济属性的讨论，结合城市公园实际服务范围和服务对象的划定，提出提升城市公园总体满意度的定量化供需智慧调控策略。

图表来源(Sources of Figures and Table)：

文中图表均由作者绘制，其中图1、2底图来源于国家地理信息公共服务平台“天地图”（https://map.tianditu.gov.cn/）。