现代城市交通、生态环境与居民健康生活之间的矛盾日益加剧，随着绿色经济和城市可持续发展的大力推进，“健康城市”的理念深入人心[1]。城市街道是人们日常出入最频繁的公共空间[2]，研究表明，具有积极特征的街道能够缓解人群的压力等消极情绪[3-6]。因此，在街道设计过程中需要重视环境质量和人们的生活品质，利用街道环境为人们提供多次健康体验[7]，促进街道和城市环境的健康发展[8-9]

健康街道方法作为一种新的规划管理范式，将在城市治理领域发展成为潜在的重要工具[10]。英国“健康街道方法”是改善城市居民步行体验，鼓励人们积极出行的政策和战略体系[12]。目前，多个国家均出台了相关的健康街道的设计指南和发展策略[14-18]，也成为了国内学者热点关注的研究方向。葛岩等[19]提出了健康街道设计的定义，总结了健康街道核心要素及各国设计经验。余洋等[20]从生理健康、心理健康和社会适应三位一体的维度，提出了适合中国国情的健康街道概念和作用机制。刘丙乾[9]等结合街景图像量化感知技术，形成新数据新技术环境下的健康街道评价框架。

然而，健康街道的研究和实践以定性评估居多，缺乏对健康街道影响要素进行本土化量化研究。随着结构方程量化指标关系的研究不断深入[21-25]，研究提出探索性因子分析方法，通过提取本土化健康街道设计要素潜变量，深层量化解析利用结构方程模型进行，并验证该方法在以北京市为例的大城市街道实施的合理性和准确性，以期为城市健康街道的科学量化设计、参数本土化研究提供可操作性借鉴。

1  研究设计

1.1  探索性因子分析

本文采用“实地调研—打分梳理—因子分析”的潜变量提取路径与结构方程模型相结合的方法进行健康街道要素量化解析研究。相较于资料分析主观选取潜变量的方法，通过探索性因子分析筛选的潜变量具有科学性和唯一性。在街道评价中，街道健康涉及居民感知优劣、环境健康与否、交通是否便捷等难以直接测量的要素。结构方程可以有效评估可观测变量和潜在变量（无法直接测量）之间假定复杂的多元关系。

伦敦的“健康街道方法”(Healthy Streets Approach)[26]是当前国际上认可度较高的健康街道评价方法，也是设计健康影响要素指标的重要来源，《伦敦健康街道》[14]健康评价体系如图1所示。

图1  伦敦健康街道指标

Fig.1  London Healthy Streets Index

尽管英国健康街道的健康指标的内涵和目标得到了全面的阐释，但是，该方法与指标在我国实际应用中仍存在诸多问题：

（1）评估指标数量多，共10项宏观指标，31项子指标，后续计算过程复杂；

（2）宏观指标与子指标之间重复关联，同层指标间也存在概念交叉重叠问题。例如宏观指标层面，停休场所、遮阴休憩都为公共空间要素指标，具有较强的相互重叠性；

（3）基于用户感知的指标无法被直接测量。如子指标层面，大型车辆对骑行的影响、路段过街自由程度、路段过街适应度等，实际测评中打分主观性太强，并不适合中国街道设计和治理。

针对英国的“健康街道方法”中变量的选取与中国街道不匹配及指标维度多，难以反映街道实际情况的问题。研究提出探索性因子分析提取符合我国健康街道影响要素的方法，对健康指标进行降维，并将其作为结构方程潜变量，融合英国健康街道理论和北京街道系统进行设计实践。

通过梳理北京市西城区15个街区中51个路段，参考英国伦敦健康街道政策评分标准进行实地调研。按照图2所示流程进行样本分析，为保证样本量充足，选取得分前50%的前25条街道作为基本符合健康街道要求的街道为研究对象进行探索性因子分析，从而提取健康街道所包含的健康影响要素。

图2  因子分析流程图

Fig.2  Factor analysis flow chart

通过SPSS软件整理25条街道的伦敦健康街道评分数据，得到十项因子的平均值、标准偏差(表1)及KMO和Bartlett球形检验如表2所示：

表1  因子测量统计

Table 1  Factor measurement statistics

表2  因子分析KMO和Bartlett球形检验

Table 2  KMO and Bartlett sphericity tests for factor analysis

检验得到KMO值为0.656，大于阈值0.5，表明变量之间存在显著相关性，符合要求。χ2值为384，p值为0.00，低于置信度水平5%，原假设不成立，即各变量间具有可讨论的相关性。

表3  公因子方差

Table 3  communality

通过主成分分析法提取公因子方差（表3），数值大小反映变量被公因子准确表达的程度，大于0.5即可以被表达，若大于0.7，则说明变量能被公因子表达的更很合理。从分析结果中可知，选取值均大于0.7，表明变量可以很好的被表达。

表4  潜变量旋转后的成分矩阵

Table 4  Component matrix after rotation of latent variable

当选取4个因子时，累计旋转载荷平方为91.837%，说明提取的4个因子有极强的解释力度。成分矩阵表明变量对各个因子的影响程度，可根据数值大小进行因子归类，数值越大即关联性越强。矩阵旋转在6次迭代后已收敛，分析主成分分析法得到的成分矩阵（表4），分别提取绝对值最大值：第一列，最大的值为0.960、0.941、0.937、0.934，对应指标为感到安全、感到友好、乐于步骑、感到放松，它们都可以影响街道品质；第二列，最大值为0.914、0.899，对应指标为空气清洁、噪声可受，归结因子都在影响健康环境；第三列，最大值为0.931、0.746，对应指标为遮阴休憩、观光赏景，二者一定程度上影响了街道活力；第四列，最大值为0.543、0.362，对应指标为易于过街、停休场所，二者都影响了交通便捷。综上所述，将这四个因子作为结构方程中的潜变量进行研究。

1.2  变量选取

模型的显变量即可观测变量，用来描述相对应的潜变量，多角度考虑城市居民的健康体验，围绕街道品质、健康环境、活力街区和交通便捷，结合我国街道设计相关规范[27-30]，归纳得到健康街道19项可观测指标如表5所示。

表5  可观测变量

Table 5  Observable variables

1.3  基于结构方程构建健康街道评价模型

采用5级李克特量表法，通过设计民健康意向调查问卷，采集各评价指标对城市居民的影响程度，共收回370份有效问卷，有效率94%。运用SPSS对调查问卷进行信度和效度检验，并结合街道健康影响要素进行因子分析，得出潜变量对应的可观测变量，构建结构方程模解析街道健康，利用AMOS软件计算路径系数[31]，判断数据输出结果与预设分析的适配度。

1.3.1  问卷信效度检验

信度是反映被测量要素真实性程度的指标，能够体现被测验内容与得到结果的一致性、可靠性和稳定性。研究采用α信度系数法，即Cronbach's α信度。Cronbach's α的取值与RP问卷信度之间的关系如表6所示。

表6  问卷信度检验

Table 6  Questionnaire reliability test

检验结果表明，设定的4个潜变量因子的信度系数均大于0.7，总体问卷信度系数0.913，表明测量数据可靠度高，符合结构方程模型的要求。KMO和Bartlett球形检验如表7所示：

表7 问卷KMO和Bartlett球形检验

Table 7  Questionnaire KMO and Bartlett sphericity test

1.3.2 构建结构方程

利用因子分析法提取有效变量，得到四个有效因子，与前文的四个潜变量相对应，旋转成分矩阵如

表8所示，最终得到建立健康街道影响要素模型的4个潜变量和19个可观测变量。利用AMOS建立健康街道评价结构方程模型如图3所示，其中e为残差。

表8  问卷旋转后的成分矩阵

Table 8  Component matrix after questionnaire rotation

图3  结构方程计算模型

Fig.3  Structural equation calculation model

1.3.3  结构方程试配度

为保证城市健康街道评价体系的科学、客观性，需对结构方程进行进一步适配度检验。模型与样本数据之间的适配度检验输出如表9所示。

表9  拟合优度结果

Table 9  Goodness of fit results 

PCMIN测量值越低证明数据越适配，数据测量值为2.188，小于标准值3，适配理想。CFI与RMSEA测量值均符合标准，本文建立的健康街道评价模型成立且可以反应真实测量数据，故不需要对模型进行修正。

1.3.4 评价模型结果分析

观测变量与潜在变量之间的非标准化路径系数估计值（Estimate）如图4所示，标准化路径系数均不大于1，表明模型假设合理。

图4  模型非标准化参数计算结果

Fig.4  The calculation results of non-standardized parameters of the model

模型结果表明，4个潜变量均达到显著性水平，即提升街道品质、构建健康环境、带来交通便捷、打造活力街区全部成立，对健康街道均成正向相关且有显著性影响。其中，提升街道品质的影响最为强烈，究其原因，当居民处于使人踏实、放松的慢行环境中时，会产生较强的安全感，心理状态轻松愉悦，进而使人身心更加健康。

以非标准化路径系数作为各个指标的权重数据，将全部指标进行归一化处理，计算出各个指标分别占各自类别中的权重和占总体的权重，从而得到可反映街道健康程度的计算方法，如表10所示。

表10  指标权重计算

Table 10  Index weight calculation

本文采用线性加权的方法来计算健康街道的健康程度：

式中：

i为潜变量集合，j为可观测变量集合；

bi为在健康街道潜变量集i的组间权重（i=1，2，3，4)；

aj为可观测变量j的组内权重；

Aj为可观测变量j的总权重；

Tj为可观测变量j实际测量结果转化为百分制的得分；

Q为健康街道的健康程度，为可观测变量和其总权重的线性加权所得。

2  街道案例评价

为验证结构方程及计算方法的合理性，通过梳理西城区骨干路网和重要联络线（三横三纵、两轴一环、七连接的健康街道网络），优先选取街道环境条件基础较好的道路，选取北京市西城区共包含15个街区，为保证研究选取街道的分布均匀，本文选取每个街区中不同等级的街道共计15条进行案例分析（图5）。

图5  调研路段选取示意

Fig.5  Survey section selection schematic

该地区路网密度较低，包含多条公交线路和一条地铁线路，沿街设有学校、医院、商圈、住宅区，选取的街道道路等级具有代表性，分别为（主干路、次干路、支路），并且道路均拥有一定的慢行设施基础，适宜提炼健康街道特征，从而可以针对性提出街道改造方向。通过实地调研，本文计算出了各自对应的街道健康评分如表11所示。

表11  街道评价指标具体得分

Table 11  Street evaluation index specific score

为进一步验证结构方程计算出的健康街道评价方法的合理性，对比英国伦敦现行健康街道方法的结果，如表12所示。

表12  街道得分对比

Table 12  Street score comparison

绘制对应指标的对比折线图如图6所示，英国指标与研究指标均反映了街道的健康程度，二者评价结果较为接近，趋势线基本重叠，经计算分数差平均值为-0.806，方差为3.927，差值偏离程度小。计算两组数据的相关系数R，其大小可以表示两个变量的相关程度。R的正负可以表示是正相关还是负相关。相关系数越接近于1或-1，相关性越强，0表示非线性相关。经计算，二者相关性系数为0.974，具有强线性相关，这说明本文指标具有合理性及可行性。

图6  不同评分方式对比

Fig.6  Comparison of different scoring methods

虽然两种评分方式在评分上相差不大，但是其本质差别却十分明显，主要表现为：

评价的计算上：针对英国健康街道存在一定的概念重复、子指标与十个健康指标都存在一对多的关系以及权重计算与影响因子可能与实际情况不符的问题，本文构建的结构方程模型改良的健康街道评分方式规避了指标交叉，简化了健康街道评分的计算方法，保障了健康街道评分计算的科学性。

评价的测量上：针对部分量化评价标准与国内交通现状或政策方针、国情不符，过于苛刻或难以实现测量以及评价中主观打分项过多的问题，制定了本土化的评价标准和评价指南，进一步降低了测量打分时的主观干扰，加强了健康街道得分的准确性。

评价结果的反馈度上：相比于英国健康街道标准，新评价中的绿化指标被合并，停休设施对总分造成的影响更显著；街道步骑宽度打分更注重整体性；改良后的公共空间间距得分占比增加，可以更好的反映居民的可达性和日常活动不足等问题；传播媒介中空气质量指数得分总体占比变大，使打分更加有针对性。本文建立的健康街道评价体系能通过对健康街道的测量定量评估街道对健康的影响，能更直观地反映街道问题。

3  结果探讨

分析街道打分情况，发现得分总体偏低，如表11所示。究其原因发现，西城区慢行系统主要存在路网密度低、建设布局不合理的问题。造成这种现象的原因主要有二，首先是“宽马路，大街区”的城市路网建设格局和慢行道建设弊端所致；其次，城市街区尺度显著影响了城市慢行路网密度；大量封闭区域，造成了步行和骑行不便、通达性较低的问题。此外，各路段路内停车现象严重，破坏了慢行系统的连续性和完整性。因此，居民出行便捷性不够，出行距离被动增加，慢行出行意愿会随之降低，最终导致健康街道现状得分总体偏低。

图7  健康街道评分

Fig.7  Healthy street score

将健康街道潜变量评分进行归一化处理，绘制出小提琴图可以更清晰的观测到评分分布，进一步分析影响健康街道的健康痛点（图7）。

大部分路段在“构建健康环境”方面得分偏低，由于道路空间有限，过境车辆的鸣笛和尾气排放对步行街的穿行造成了一定的干扰。“带来交通便捷”反映了道路通达性较低的问题。西城区诸多街道，在不同程度上存在机动车侵占自行车道和人行道、自行车侵占人行道、市政设施侵占人行道等现象，进而导致整体步行和骑行环境空间压缩。被“层层侵占”的慢行空间，不仅导致了居民出行距离的被动增加，也在心理层面降低了居民的慢行意愿。通过建立重视慢行系统的设计与运用、考虑居民与城市空间、发展绿色可持续的健康街道，将对居民的健康产生积极的影响。“提升街道品质”与“打造活力街区”这一变量的评分基本在中高分段，提升了部分街道的健康街道总分。

根据以上结果，结合《北京市城市总体规划（2016年-2035年）》，优化应遵循以人为本、绿色引领、健康发展、历史文化保护、科学系统化思路原则[32]，按权重大小为顺序，提出如下建议（表13）:

表13  健康街道优化对策

Table 13  Healthy street optimization strategy

4  结论

针对大城市健康街道设计的具体问题，以“实地调研—打分梳理—因子分析”为研究思路，揭示健康街道的设计与治理要素的作用关系，解析出提升街道品质、带来交通便捷、打造活力街区、构建健康环境四项潜在变量对街道的健康程度影响呈直接正相关。通过改进结构方程模型(SEM)，构建适合我国实际情况的健康街道指标，实现健康街道核心影响要素的定量科学解析。

“提升街道品质”因子，凸显了营造健康街道需要兼顾慢行系统刚性需求与弹性需求的重要性。基于此，除了满足保障过街设施完备、道路铺装平整等各项通行安全要求外，还要注重以人为本，重新利用街道空间，提供更多的公共空间用于休憩、交流、玩耍等，实现更有价值的场所功能，提高街道的舒适性、友好性；“带来交通便捷”因子，强调了使用者对街道的诉求仍以满足便捷通勤出行为主。合理的相邻路口过街间距、规范的人行道和非机动车道宽度、充足自行车停放空间、共享单车高覆盖率、有秩序的机动车停放能够显著提升交通便捷，打造健康易行街道。“打造活力街区”因子阐释了街道应配置公园、绿地、户外健身区等设施，为社区居民提供锻炼和休闲的场所。鼓励人们参与体育活动，改善心理健康，促进社交互动。“构建健康环境”因子说明了需要持续推进降低污染的措施，减少与空气污染和噪音暴露相关的健康问题的风险。

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