解开大城市中城市环境与主观幸福感之间空间不匹配的阈值效应和层次机制

《Landscape and Urban Planning》：Unraveling threshold effects and hierarchical mechanisms of spatial mismatch between urban environment and subjective well-being in megacities

本研究基于多源空间大数据与可解释机器学习，揭示上海核心城区环境改善与主观幸福感的空间错配特征及驱动机制，发现街景空间质量主导错配类型，经济水平影响感知差异，并识别环境阈值效应，为超大城市幸福优化策略提供决策依据。

　　

涂宇恒|吴阳|郑雄|陶思敏

同济大学设计与创新学院，中国上海200092

摘要

在全球高密度和快速城市化的背景下，“幸福悖论”——即建成环境（ENV）改善与主观幸福感（SWB）提升之间的空间不匹配问题——已成为城市治理的核心挑战。本研究旨在系统识别大都市中心区域的空间不匹配模式，并揭示其背后的多层次、非线性驱动机制。以上海市中心城区为例，我们整合了多源空间大数据和可解释机器学习方法，构建了一个分层分析框架。研究结果表明：（1）ENV与SWB的空间关系存在显著的区域差异，其中浦西的历史街区主要体现了社会韧性，而浦东的新城区部分区域则表现出负向不匹配，这揭示了不同城市发展模式对幸福感的不同塑造作用；（2）多层次的城市环境变量能够有效预测不匹配类型；机制分析表明，街道空间质量起着主导作用，低收入群体对这些因素的敏感性显著更高，为“环境补偿假说”提供了实证支持；（3）关键环境因素表现出显著的非线性响应特征，视觉多样性在0.819时开始激活，绿化率在0.521时达到效用递减的饱和点，房价超过60,559元人民币/平方米后会产生显著的负面影响。本研究为制定平衡公平与效率的大都市幸福感优化策略提供了决策依据。

引言

在全球快速城市化和高密度发展的背景下，优化环境质量的同时提升居民的主观幸福感（SWB）已成为城市治理的核心问题（经合组织，2013年；联合国，2015年）。最近的研究强调，仅依赖经济增长不足以衡量城市发展绩效；相反，城市幸福感和生活质量正逐渐成为评估的核心标准（Knight等人，2022年；Mouratidis，2019年，2021年）。这一范式转变促使城市规划者重新审视建成环境（ENV）的社会价值，试图通过物理干预来改善居民的情感体验和满意度（L. Kang等人，2025年）。然而，尽管政府投入了大量资源改善物理环境，但在复杂的大都市系统中，环境投入的增加并不总能带来预期的幸福感提升（Lin等人，2022年）。现实情况显示，环境与幸福感之间存在明显的空间不匹配现象，即某些环境配置优良的地区幸福感较低，反之亦然（Jia等人，2025年）。这种“幸福悖论”挑战了“环境改善等于幸福感提升”的传统线性假设。它表明，在特定的空间和社会条件下，客观环境供给与居民主观感知之间存在结构性脱节，这迫切需要通过新的分析视角来澄清（Yan等人，2025年）（见图1）。

要解开这种不匹配现象，需要理解不同维度环境要素如何独立或交互地影响幸福感。现有研究已经证实了分层环境要素的显著影响（Voukelatou等人，2021年）。在街道空间质量层面，街道景观中的视觉多样性和自然可见性直接影响个体的即时情绪和心理恢复（Capaldi等人，2014年；Le等人，2024年）；在邻里环境层面，公共服务的可及性和设施密度构成了日常生活便利的基础（Lin等人，2022年；Mouratidis，2019年）；在区域发展层面，宏观经济活力和住房成本压力重塑了居民对整体生活质量的认知（Huang等人，2023年；Z. Li等人，2025年）。然而，大多数研究仅关注单一层次要素的积极影响（Wei等人，2025年），往往忽略了同一空间内这些要素之间的潜在权衡和紧张关系。例如，高质量的街道环境通常伴随着高住房成本；因此，生存焦虑可能会抵消视觉愉悦感，导致主观判断与客观条件之间的偏差（Gu等人，2025年）。

为系统分析这些权衡背后的复杂机制，本研究引入了三个关键理论来构建一个综合分析框架。首先，为了解决主观与客观之间的分歧，“人-环境适配”理论提供了一个核心的解释视角。该理论认为幸福感取决于环境供给与个体需求的匹配程度，指导本研究关注识别不匹配状态而不仅仅是评估高低指标（Caplan，1987年）。其次，为了将街道、邻里和区域要素统一在逻辑框架内，我们借鉴了Bronfenbrenner的生物生态系统理论（Bronfenbrenner，1977年）。这使我们能够将这些要素分类为直接作用于感官的微观系统、支持日常活动的中介系统以及建立结构约束的宏观系统，从而构建一个跨层次互动模型（S. Ma等人，2024年）。此外，考虑到环境影响的复杂性，“环境阈值理论”指出环境效应可能具有非线性的临界点和饱和点（Bowling，2014年）。这一理论视角对于解释为何持续的环境改善并不一定带来成比例的幸福感提升至关重要。

在研究方法方面，多源空间数据的普及——如街道视图图像（Biljecki & Ito，2021年）、社交媒体情感数据（Jaidka等人，2020年；J. Wang等人，2022年）、移动轨迹和高分辨率遥感数据（Jin等人，2017年）——使得对建成环境感知和主观体验的描述更加细致。此外，从线性统计模型向机器学习的转变使研究人员能够超越线性假设的局限，识别环境变量的非线性效应和关键阈值（Liu等人，2025年）。可解释人工智能（XAI）方法，如SHAP和PDP，进一步增强了模型的可解释性，使研究人员能够从数据中提取跨层次机制和关键路径（Lundberg & Lee，2017年）。

然而，现有研究在解决这些不匹配机制方面存在三个局限性。首先，方法论存在滞后；大多数研究依赖线性回归模型（Dang等人，2019年），这些模型难以捕捉非线性阈值特征，从而限制了规划建议的准确性。其次，缺乏跨层次整合。现有文献通常孤立地分析街道质量和宏观经济（Y. Li等人，2025年；Uchiyama等人，2025年），缺乏系统框架来量化不同层次要素的相对重要性和交互效应。第三，社会异质性常被忽视。现有分析通常假设人口同质化，未能充分揭示不同社会经济群体对环境感知的不对称依赖性（Yan等人，2025年）。这一点在上海尤为明显，上海是一个典型的密集型大都市，那里有机演变的老城区与现代规划的新城区共存，社会分层现象显著。在从增量扩张转向存量更新的城市更新背景下，构建一个对非线性阈值敏感且关注社会异质性的分析框架对于实现精准规划和环境公平至关重要。

鉴于此，本研究提出了一个整合多源空间数据和可解释机器学习的分层分析框架，旨在识别环境与幸福感之间的空间偏差及其形成机制。具体来说，我们旨在回答以下三个问题：（1）在高密度大都市中，ENV与SWB之间是否存在系统性的空间不匹配，其空间分布模式是什么？（2）多层次的城市环境变量能否有效预测不匹配类型，各层次变量在解释机制中扮演什么角色？（3）ENV与SWB关系中是否存在关键的非线性和阈值机制？

研究框架

本研究的研究过程包括四个紧密相连的阶段。首先，我们通过解析和空间对齐街道视图图像与社交媒体文本数据来构建核心变量系统。随后，利用街道空间质量和SWB的定量数据，精确识别环境与幸福感之间的空间不匹配类型。针对识别出的不匹配模式，研究引入了邻里环境层面的环境变量

研究区域与分析单元

大都市由于人口密度高、空间异质性强和社交结构复杂，更容易出现环境改善与幸福感提升不同步的现象。此外，这种不匹配表现出显著的空间差异（H. Li等人，2019年；Xiao等人，2017年）。基于这种城市类型学特征，本研究选择了上海市中心城区作为代表性案例（见图2）。研究区域定义为

街道空间质量和主观幸福感的空间差异模式

本研究首先系统分析了街道空间质量和SWB的空间分布特征。总体而言，研究区域的街道空间质量存在显著的空间异质性。如图4g所示，该指标的平均分为25.37，数值范围从14.38到63.47不等。这种分布特征深刻反映了浦西老城区和

不匹配的空间差异性与城市形态演变

本研究首先分析了环境与幸福感之间不匹配的空间分布特征。结果表明，上海市中心城区表现出具有显著区域特征的空间差异模式。在某种程度上，这种分布反映了两种城市发展模式——有机演变和现代规划——对居民幸福感的不同塑造作用（Steinberg，1996年）。

历史街区与

结论

通过整合多源空间大数据和可解释机器学习技术，本研究构建了一个多层次分析框架，涵盖不匹配识别、机制分析和阈值量化。它系统揭示了上海市中心城区建成环境与居民主观幸福感之间的非线性复杂关系。研究结果表明，环境与幸福感之间的不匹配并非随机现象

CRediT作者贡献声明

涂宇恒：撰写——审稿与编辑、初稿撰写、可视化、验证、软件使用、项目管理、方法论、正式分析、数据管理、概念化。吴阳：初稿撰写、可视化、监督、方法论、正式分析。郑雄：初稿撰写、监督、资源协调、调查、数据管理。陶思敏：审稿与编辑、初稿撰写、验证、监督、项目管理，

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。