摘 要 產(chǎn)業(yè)園區(qū)作為以生產(chǎn)就業(yè)為主導(dǎo)功能的城市空間，其內(nèi)部的職工通勤行為呈現(xiàn)較為明顯的高碳特征。選取天津市高新區(qū)華苑片區(qū)（城內(nèi)園區(qū)）和華苑產(chǎn)業(yè)園（城外園區(qū)）2個(gè)不同區(qū)位的典型產(chǎn)業(yè)園區(qū)為研究對(duì)象，采用主成分分析法和多元Logit回歸模型，從步行環(huán)境、功能與活力、交通連通度和交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)4個(gè)維度分析建成環(huán)境對(duì)職工通勤選擇的影響機(jī)理，并針對(duì)不同園區(qū)的建成環(huán)境提出共性和差異性低碳優(yōu)化策略。研究結(jié)果顯示：（1）交通連通度和步行環(huán)境始終是影響職工通勤選擇的重要因素，在進(jìn)行建成環(huán)境優(yōu)化時(shí)應(yīng)予以重點(diǎn)關(guān)注；（2）城內(nèi)園區(qū)需強(qiáng)調(diào)功能多樣性和活力的提升，而城外園區(qū)則應(yīng)以交通基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)為重點(diǎn)。

關(guān) 鍵 詞 城市規(guī)劃；低碳通勤；主成分分析；Logit模型；產(chǎn)業(yè)園區(qū)；建成環(huán)境；天津高新區(qū)

文章編號(hào) 1673-8985（2024）04-0017-07 中圖分類號(hào) TU984 文獻(xiàn)標(biāo)志碼 A DOI 10.11982/j.supr.20240403

0 引言

在全球氣候變化日益嚴(yán)峻的背景下，低碳發(fā)展已成為社會(huì)共識(shí)，控碳減排成為我國現(xiàn)階段發(fā)展的重要工作任務(wù)之一。以產(chǎn)業(yè)集群為特征的園區(qū)是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要空間載體[1]，產(chǎn)業(yè)園區(qū)如何在保持經(jīng)濟(jì)活力的同時(shí)進(jìn)行低碳化建設(shè)，是一項(xiàng)重要的議題。2013年，國家工信部和發(fā)改委聯(lián)合發(fā)布《關(guān)于組織開展國家低碳工業(yè)園區(qū)試點(diǎn)工作的通知》，推動(dòng)形成了中新天津生態(tài)城、北京經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)等低碳示范產(chǎn)業(yè)園區(qū)。2020年，我國明確提出2030年“碳達(dá)峰”與2060年“碳中和”目標(biāo)。2022年，為更好地實(shí)現(xiàn)綠色低碳轉(zhuǎn)型，黨的二十大報(bào)告提出“推進(jìn)生態(tài)優(yōu)先、節(jié)約集約、綠色低碳發(fā)展”“積極穩(wěn)妥拖進(jìn)碳達(dá)峰碳中和”。2021年，在“雙碳”目標(biāo)的引領(lǐng)下，國務(wù)院發(fā)布《2030年前碳達(dá)峰行動(dòng)方案》，提出在全國范圍內(nèi)選擇100個(gè)具有典型代表性的城市和園區(qū)開展碳達(dá)峰試點(diǎn)建設(shè)。2023年，國家發(fā)展和改革委員會(huì)印發(fā)《國家碳達(dá)峰試點(diǎn)建設(shè)方案》，提出“提升園區(qū)綠色低碳循環(huán)發(fā)展水平”“提升園區(qū)建筑、交通、照明、供熱等基礎(chǔ)設(shè)施節(jié)能低碳水平”的建設(shè)內(nèi)容和任務(wù)[2]。推進(jìn)產(chǎn)業(yè)園區(qū)的低碳化轉(zhuǎn)型和發(fā)展，在推動(dòng)我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)向綠色低碳全面轉(zhuǎn)型、減少能源資源消耗、緩解生態(tài)環(huán)境壓力等方面，具有不可替代的積極作用[3]。

產(chǎn)業(yè)園區(qū)作為生產(chǎn)最為集中的城市空間，也是人口、能源等要素最為集聚的區(qū)域，具有高能耗、高碳排的特征。交通碳排放是產(chǎn)業(yè)園區(qū)碳排放的重要組成部分。受職住不平衡的影響，產(chǎn)業(yè)園區(qū)內(nèi)的職工通勤行為存在明顯的高碳特征，而建成環(huán)境在一定程度上會(huì)影響職工的低碳出行意愿[4]，進(jìn)而影響交通出行碳排放。分析產(chǎn)業(yè)園區(qū)通勤碳排放的建成環(huán)境影響因素，便于形成科學(xué)、合理的評(píng)價(jià)體系，及時(shí)把握產(chǎn)業(yè)園區(qū)的碳足跡，為產(chǎn)業(yè)園區(qū)的低碳規(guī)劃提供有益依據(jù)，有助于根據(jù)實(shí)際情況對(duì)產(chǎn)業(yè)園區(qū)進(jìn)行精細(xì)化、針對(duì)性的建設(shè)和管理。

因此，本文選取天津市高新區(qū)管轄的華苑片區(qū)（城內(nèi)園區(qū)）和華苑產(chǎn)業(yè)園（城外園區(qū)）2個(gè)不同區(qū)位的典型產(chǎn)業(yè)園區(qū)作為研究對(duì)象，探究產(chǎn)業(yè)園區(qū)建成環(huán)境對(duì)低碳通勤行為的影響機(jī)理，并從步行環(huán)境、功能與活力、交通連通度和交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)4個(gè)維度比較產(chǎn)業(yè)園區(qū)內(nèi)通勤行為影響因素的差異，提出具有針對(duì)性的產(chǎn)業(yè)園區(qū)建成環(huán)境低碳優(yōu)化策略。

1 既有研究綜述

作為以生產(chǎn)就業(yè)為主導(dǎo)功能的城市空間，產(chǎn)業(yè)園區(qū)是高能耗和高污染的重點(diǎn)區(qū)域，也是城市碳排放最集中的空間[5]，在“雙碳”目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的過程中扮演著舉足輕重的角色。交通碳排放總量和強(qiáng)度是產(chǎn)業(yè)園區(qū)低碳評(píng)價(jià)的重要參考指標(biāo)[6]，其中職工通勤碳排放是產(chǎn)業(yè)園區(qū)交通碳排放的重要組成部分。一方面，出于對(duì)選址成本和環(huán)境污染等方面的考慮，園區(qū)中極易產(chǎn)生職住不平衡的現(xiàn)象，由此引發(fā)的高碳通勤問題是低碳城市研究的重點(diǎn)。另一方面，由于精細(xì)化設(shè)計(jì)的缺失，我國在快速城鎮(zhèn)化階段建設(shè)了大量產(chǎn)業(yè)園區(qū)，其內(nèi)部的設(shè)施及環(huán)境質(zhì)量堪憂，且建設(shè)時(shí)未將低碳轉(zhuǎn)型納入考慮范疇。研究發(fā)現(xiàn)，建成環(huán)境對(duì)交通碳排放具有一定的影響，主要體現(xiàn)在對(duì)居民出行行為選擇的引導(dǎo)方面，其質(zhì)量會(huì)在一定程度上影響居民的通勤選擇，進(jìn)而影響交通碳排放總量[7]。

目前針對(duì)建成環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建多圍繞“5D”要素展開。“5D”即密度、多樣性、設(shè)計(jì)、可達(dá)性和公共交通鄰近度5個(gè)方面[8-9]。在此基礎(chǔ)上，相關(guān)學(xué)者根據(jù)特定研究對(duì)象的空間特征對(duì)其建成環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行了調(diào)整。在城市層面，閆鳳英[10]、張赫[11-13]、朱婉盈[14]、檀穩(wěn)[15]等學(xué)者探究了用地規(guī)模、土地利用、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城市交通等宏觀層面的空間規(guī)劃指標(biāo)與碳排放之間的關(guān)聯(lián)性。在社區(qū)或居住區(qū)層面，秦棚超[16]、項(xiàng)宏艷[17]、易燕平[18]、郭佳星[19]、榮培君[20]等學(xué)者探討了人口密度、土地利用、建筑布局、公共交通、基礎(chǔ)設(shè)施等建成環(huán)境指標(biāo)對(duì)居民出行碳排放的影響，并更多關(guān)注低碳出行行為的選擇，如各類軌交站點(diǎn)周邊范圍內(nèi)居民的出行偏好[21-22]、步行交通環(huán)境的規(guī)劃[23]等。在產(chǎn)業(yè)園區(qū)層面，郭亞成[24]、劉駿鵬[25]、袁海紅[26]等學(xué)者主要從土地利用、道路交通、空間環(huán)境、綠化環(huán)境、配套設(shè)施、建筑改造等維度構(gòu)建了建成環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，而未能進(jìn)一步探討建成環(huán)境與通勤行為乃至出行碳排放之間的關(guān)系。從既有研究來看，目前已有的建成環(huán)境指標(biāo)體系多適用于研究對(duì)城市、社區(qū)或居住區(qū)居民出行碳排放的影響機(jī)制，尚缺乏對(duì)產(chǎn)業(yè)園區(qū)的針對(duì)性。

因此，為緩解產(chǎn)業(yè)園區(qū)內(nèi)部的高碳通勤問題，本文將著重探討產(chǎn)業(yè)園區(qū)建成環(huán)境對(duì)低碳出行意愿的影響機(jī)制，并在低碳通勤導(dǎo)向下提出建成環(huán)境優(yōu)化策略，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)園區(qū)的低碳轉(zhuǎn)型和發(fā)展。

2 數(shù)據(jù)來源及研究方法

2.1 研究區(qū)域

2022年，天津市發(fā)布《天津市碳達(dá)峰實(shí)施方案》，提出“著力構(gòu)建綠色交通出行體系”“推進(jìn)產(chǎn)業(yè)園區(qū)低碳循環(huán)發(fā)展”[27]。研究結(jié)合天津市的城區(qū)空間特征，分別選取位于天津市高新區(qū)的華苑片區(qū)和華苑產(chǎn)業(yè)園2個(gè)產(chǎn)業(yè)園區(qū)作為典型園區(qū)（見表1），探究不同區(qū)位產(chǎn)業(yè)園區(qū)的通勤特征及主要影響因素。2個(gè)園區(qū)建設(shè)時(shí)間較為接近，功能均以商務(wù)辦公為主，土地利用率均較高；片區(qū)內(nèi)部及周邊建設(shè)完善，功能較為齊全。其中，華苑片區(qū)位于天津市中心城區(qū)內(nèi)部，即“城內(nèi)園區(qū)”；華苑產(chǎn)業(yè)園位于天津市外環(huán)以西的城市中心區(qū)邊緣，與中心城區(qū)相鄰但并未完全相接，即“城外園區(qū)”。二者均屬于華苑科技園，以科技公司、軟件園、研究所、大學(xué)等科技創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)為主，是天津市區(qū)內(nèi)唯一成片開發(fā)的區(qū)域。2014年8月，華苑科技園被國家工信部納入首批低碳工業(yè)園區(qū)試點(diǎn)，正在大力推動(dòng)綠色低碳發(fā)展，助力高新區(qū)早日實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)。

2.2 數(shù)據(jù)來源

研究使用數(shù)據(jù)主要包括所選區(qū)域建成環(huán)境相關(guān)數(shù)據(jù)和職工通勤方式數(shù)據(jù)。其中，建成環(huán)境相關(guān)數(shù)據(jù)通過實(shí)地調(diào)研及百度街景圖片、圖像自動(dòng)識(shí)別、百度數(shù)據(jù)爬取等方法獲取；職工通勤方式數(shù)據(jù)來源于研究區(qū)域內(nèi)開展的實(shí)地調(diào)研。團(tuán)隊(duì)采用實(shí)地調(diào)研和隨機(jī)采訪等方式，為增加數(shù)據(jù)的真實(shí)性，選取工作日早高峰（7：30—9：30）以及晚高峰（16：00—18：30）中的等長(zhǎng)時(shí)間段，收集一定時(shí)間內(nèi)道路上各類交通方式對(duì)應(yīng)的出行人群到發(fā)數(shù)量，其中公交車到發(fā)人數(shù)按10人/站計(jì)算，每個(gè)樣本道路收集時(shí)間均為5 min。經(jīng)過對(duì)收集數(shù)據(jù)的清洗、剔除無效數(shù)據(jù)等預(yù)處理操作，共收集到城內(nèi)園區(qū)18個(gè)街區(qū)共3 128名職工、城外園區(qū)14個(gè)街區(qū)共940名職工的有效通勤數(shù)據(jù)。

2.3 研究方法

2.3.1 主成分分析法

研究涉及的產(chǎn)業(yè)園區(qū)職工通勤方式主要包括步行通勤、公交通勤和小汽車通勤3類。通過實(shí)地調(diào)研獲得以上3類通勤方式的占比，基于優(yōu)化后的指標(biāo)體系對(duì)產(chǎn)業(yè)園區(qū)的建成環(huán)境進(jìn)行集成評(píng)價(jià)，運(yùn)用主成分分析法識(shí)別并歸納園區(qū)建成環(huán)境中的不同因素對(duì)職工低碳通勤選擇的影響程度。首先，建立指標(biāo)體系的原始數(shù)據(jù)矩陣；其次，進(jìn)行KMO值和Bartlett值的檢驗(yàn)，以KMO值大于0.6作為納入主成分的標(biāo)準(zhǔn)；最后，根據(jù)各級(jí)指標(biāo)共同度排名，得出各指標(biāo)的影響程度排序。

2.3.2 多項(xiàng)Logit回歸模型

多項(xiàng)Logit回歸模型是適用于因變量為無序變量，且因變量數(shù)量在3個(gè)及3個(gè)以上的模型。研究將職工的日常通勤方式分為3類，針對(duì)居民低碳通勤行為選擇的影響程度分析采用Logit回歸模型進(jìn)行計(jì)算。模型公式為：

ln（p1/p2）=β1A+β2B+β3C+β4D+β5（1）

式中：ln（p1/p2）為任意2種主要通勤方式概率比值的自然對(duì)數(shù)；β1、β2、β3、β4為系數(shù)，β5為常數(shù)項(xiàng)；A為步行環(huán)境相關(guān)指標(biāo)；B為功能與活力相關(guān)指標(biāo)；C為公共交通連通度相關(guān)指標(biāo)；D為交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)相關(guān)指標(biāo)。

3 產(chǎn)業(yè)園區(qū)建成環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

研究在“5D”要素的基礎(chǔ)上，參考既有文獻(xiàn)中對(duì)于城市、社區(qū)或居住區(qū)建成環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建方法，結(jié)合產(chǎn)業(yè)園區(qū)的建成環(huán)境空間特征，從中提取對(duì)職工低碳通勤具有影響的指標(biāo)，將其歸納為步行環(huán)境、功能與活力、交通連通度和交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)4個(gè)評(píng)價(jià)維度，并對(duì)相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行細(xì)化和增補(bǔ)，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)園區(qū)建成環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（見表2）。其中，步行環(huán)境維度對(duì)應(yīng)了“5D”要素中的設(shè)計(jì)指標(biāo)，功能與活力維度對(duì)應(yīng)了多樣性指標(biāo)，交通連通度維度對(duì)應(yīng)了可達(dá)性指標(biāo)，交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)應(yīng)了公共交通鄰近度指標(biāo)。

3.1 步行環(huán)境

街道空間尺度影響了人們對(duì)步行環(huán)境的感知程度。人車道路寬度比是出行路權(quán)平等性的表征，會(huì)對(duì)職工的出行體驗(yàn)造成影響；街道開敞度能衡量園區(qū)中職工的步行感受，開敞度適中的街道能提升職工的步行通勤意愿；連續(xù)的街道界面會(huì)給人良好的空間感受，也有利于街道兩側(cè)服務(wù)功能的設(shè)置；街道安全度指標(biāo)在規(guī)劃中主要體現(xiàn)為街道兩側(cè)建筑窗墻比。

3.2 功能與活力

園區(qū)街道活力度受到周邊區(qū)域功能多樣性及混合度的影響。通常情況下，較高的功能混合度可以更好地滿足職工在通勤過程中產(chǎn)生的各種需求?？紤]到產(chǎn)業(yè)園區(qū)的特征，研究聚焦居住、就業(yè)及商業(yè)3類功能來考察街區(qū)內(nèi)部功能多樣性；在街道周邊商業(yè)設(shè)施豐富度方面，結(jié)合選區(qū)特征及相關(guān)文獻(xiàn)研究成果，將商業(yè)設(shè)施劃分為餐飲、購物、科教、金融4種類型，分類研究商業(yè)設(shè)施的混合度。

3.3 交通連通度

交通連通度在很大程度上影響著產(chǎn)業(yè)園區(qū)內(nèi)職工的通勤方式選擇。若產(chǎn)業(yè)園區(qū)與周邊其他功能片區(qū)之間有較為緊密的公共交通聯(lián)系，則可以縮減通勤時(shí)間與通勤成本，進(jìn)而提升職工的公交出行意愿。研究根據(jù)不同交通方式對(duì)交通連通度進(jìn)行分類，分別對(duì)軌道交通、公交汽車和共享單車3種交通工具的可達(dá)性進(jìn)行評(píng)價(jià)。

3.4 交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)

交通基礎(chǔ)設(shè)施影響著城市交通的服務(wù)水平，較好的交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平能吸引更多職工使用公共交通工具進(jìn)行日常通勤。研究主要從公交服務(wù)、站臺(tái)設(shè)施和新能源設(shè)施3個(gè)方面對(duì)園區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)情況進(jìn)行評(píng)價(jià)。

4 產(chǎn)業(yè)園區(qū)建成環(huán)境對(duì)居民低碳出行意愿的影響機(jī)制研究

4.1 職工通勤行為及建成環(huán)境的描述性統(tǒng)計(jì)分析

選取城內(nèi)園區(qū)內(nèi)部18條街道和城外園區(qū)內(nèi)部14條街道作為分析樣本，通過實(shí)地調(diào)研，獲取園區(qū)內(nèi)部各街道高峰時(shí)段職工的通勤方式比例。園區(qū)內(nèi)主要通勤方式為步行、公交和小汽車3類，其中步行通勤與公交通勤為低碳出行方式，小汽車通勤為高碳出行方式。

根據(jù)調(diào)查分析結(jié)果，在城內(nèi)園區(qū)（見圖1a），小汽車出行占據(jù)總體比例的39.86%，而公交出行占比為37.08%，步行出行占比為23.06%；在城外園區(qū)（見圖1b），小汽車總占比達(dá)到79.26%，在通勤方式中占據(jù)主導(dǎo)地位，而步行與公交出行占比相對(duì)較低，其中步行約占17.55%，公交僅占3.19%。由此可以看出：（1）城內(nèi)園區(qū)中3類出行方式的占比較為平均，職工選擇低碳交通方式的幾率更大；（2）在城外園區(qū)，小汽車通勤的比例明顯高于城內(nèi)園區(qū)；（3）同一園區(qū)內(nèi)不同道路上的通勤方式比例具有一定的差異性。

為了更加精確地對(duì)園區(qū)建成環(huán)境進(jìn)行對(duì)比分析，基于前文所述指標(biāo)體系對(duì)2個(gè)產(chǎn)業(yè)園區(qū)的建成環(huán)境的4個(gè)維度分別展開集成評(píng)價(jià)（見圖2），并基于自然間斷法分類法將評(píng)分結(jié)果分為高、中、低3個(gè)等級(jí)。可以看到，城內(nèi)園區(qū)道路的評(píng)價(jià)結(jié)果總體高于城外園區(qū)，其中功能與活力、交通連通度2個(gè)評(píng)價(jià)維度具有顯著優(yōu)勢(shì)。這也導(dǎo)致了城內(nèi)園區(qū)的低碳通勤占比高于城外園區(qū)，可初步證明選取的指標(biāo)對(duì)低碳通勤具有一定的影響。對(duì)于城內(nèi)園區(qū)來說，功能與活力、交通連通度的集成評(píng)價(jià)結(jié)果高于步行環(huán)境、交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，且北部片區(qū)道路的評(píng)價(jià)結(jié)果高于南部片區(qū)，因此城內(nèi)園區(qū)北部片區(qū)道路的低碳通勤占比高于南部片區(qū)。對(duì)于城外園區(qū)來說，功能與活力的集成評(píng)價(jià)結(jié)果高于步行環(huán)境、交通連通度、交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，且園區(qū)外部道路的整體評(píng)價(jià)結(jié)果低于內(nèi)部道路，因此，城外園區(qū)外部道路的低碳通勤占比高于內(nèi)部道路。

4.2 職工通勤選擇的主要影響因素判定

采用主成分分析法對(duì)建成環(huán)境評(píng)分與各類通勤方式比例數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，深入分析影響職工通勤選擇的建成環(huán)境因素。首先，提取2個(gè)主成分進(jìn)行分析，得到的累積方差解釋率為91.076%（見表3）；其次，以共同度①作為職工通勤選擇影響程度高低的判定標(biāo)準(zhǔn)，共同度得分越高的因子，對(duì)職工低碳通勤選擇的影響越大；最終，得到不同指標(biāo)的影響力排序結(jié)果（見圖3）。結(jié)果中顯示的各指標(biāo)對(duì)職工低碳通勤選擇的影響程度高低，可作為低碳產(chǎn)業(yè)園區(qū)建成環(huán)境優(yōu)化的依據(jù)。

對(duì)于城內(nèi)園區(qū)，一級(jí)指標(biāo)的影響力強(qiáng)度排序結(jié)果為：交通連通度＞步行環(huán)境＞功能與活力＞交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)；影響作用最強(qiáng)的6個(gè)二級(jí)指標(biāo)排序?yàn)椋很壍澜煌ㄕ军c(diǎn)可達(dá)性＞人車道路寬度比＞公交站點(diǎn)可達(dá)性＞周邊地塊功能混合度＞共享交通可達(dá)性＞街道開敞度。

對(duì)于城外園區(qū)，按照影響力強(qiáng)度由強(qiáng)到弱對(duì)一級(jí)指標(biāo)進(jìn)行排序，得到排序結(jié)果為：交通連通度＞交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)＞步行環(huán)境＞設(shè)施與活力；提取得到影響最為顯著的6個(gè)二級(jí)指標(biāo)排序?yàn)椋很壍澜煌ㄕ军c(diǎn)可達(dá)性＞公交站點(diǎn)可達(dá)性＞道路上站臺(tái)服務(wù)水平＞人車道路寬度比＞共享交通可達(dá)性＞周邊地塊功能混合度。

通過上述分析可以得到，不同影響因素對(duì)職工的通勤方式選擇存在差異性的影響強(qiáng)度；同時(shí)，在城外、城內(nèi)不同區(qū)位的2個(gè)產(chǎn)業(yè)園區(qū)中，各個(gè)指標(biāo)的影響程度也具有一定的差異性。

4.3 減少交通碳源貢獻(xiàn)度計(jì)算

為進(jìn)一步明確各指標(biāo)對(duì)職工低碳通勤選擇的具體影響，剔除影響不夠顯著的指標(biāo)，采用多項(xiàng)Logit回歸模型計(jì)算剩余指標(biāo)的貢獻(xiàn)度（見表4），將其作為指標(biāo)變化對(duì)減少交通碳排放效果的判定標(biāo)準(zhǔn)。

計(jì)算得到當(dāng)建成環(huán)境某項(xiàng)指標(biāo)改善1%后，選擇該出行方式的人群將提升或減少的比例。根據(jù)貢獻(xiàn)度計(jì)算結(jié)果，大部分指標(biāo)的改善均能提高低碳通勤出行的比例。其中，對(duì)于步行出行比例貢獻(xiàn)度較大的指標(biāo)為軌道交通站點(diǎn)可達(dá)性、人車道路寬度比和公交站點(diǎn)可達(dá)性；對(duì)公交出行貢獻(xiàn)度較大的指標(biāo)為公交站點(diǎn)可達(dá)性、公共交通服務(wù)水平和道路上站臺(tái)服務(wù)水平；而對(duì)減少私人汽車出行貢獻(xiàn)度最大的指標(biāo)為公交站點(diǎn)可達(dá)性、軌道交通站點(diǎn)可達(dá)性和共享交通可達(dá)性。若將未來建成環(huán)境各指標(biāo)改善程度按預(yù)計(jì)30%—50%計(jì)，可大致計(jì)算出在建成環(huán)境得到改善后，每XsFb4aX8vc+5XYerYtpMWQ==年的交通碳源排放量將減少117.49—176.23 t。

5 低碳通勤導(dǎo)向下的產(chǎn)業(yè)園區(qū)建成環(huán)境優(yōu)化策略

根據(jù)計(jì)算結(jié)果，產(chǎn)業(yè)園區(qū)建成環(huán)境4個(gè)維度中的不同指標(biāo)對(duì)園區(qū)中職工的通勤選擇具有不同影響。無論是在城內(nèi)園區(qū)還是城外園區(qū)，交通連通度和步行環(huán)境始終是影響職工通勤選擇的重要因素。對(duì)于城內(nèi)園區(qū)而言，功能與活力指標(biāo)對(duì)低碳出行選擇的影響較為顯著；而在城外園區(qū)中，交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)卻是更為重要的影響因素。

5.1 共性優(yōu)化策略

5.1.1 交通連通度優(yōu)化

產(chǎn)業(yè)園區(qū)的交通連通度是影響職工通勤選擇的首要因素。對(duì)于華苑科技園等低碳產(chǎn)業(yè)園區(qū)來說，主要功能空間之間需具備高度關(guān)聯(lián)的交通路網(wǎng)，才能保持內(nèi)部各項(xiàng)功能的空間聯(lián)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)園區(qū)的平穩(wěn)、高效運(yùn)行。為了提升園區(qū)內(nèi)部低碳出行比例，結(jié)合分析結(jié)果，可從提升公交站點(diǎn)可達(dá)性、軌道交通站點(diǎn)可達(dá)性、共享交通可達(dá)性等方面進(jìn)行交通連通度優(yōu)化。

首先，結(jié)合職工通勤數(shù)據(jù)和園區(qū)內(nèi)主要功能空間的分布情況，對(duì)園區(qū)內(nèi)部的公交站點(diǎn)布局進(jìn)行調(diào)整，使之能最大程度地滿足職工通勤需要。其次，依據(jù)交通量對(duì)現(xiàn)狀道路進(jìn)行分級(jí)，在主要交通性道路上開辟公交專用道，保證公交路權(quán)獨(dú)立，提升其通行能力，并根據(jù)現(xiàn)狀站點(diǎn)布局進(jìn)行適當(dāng)增補(bǔ)。再次，結(jié)合軌道交通站點(diǎn)及公交站點(diǎn)開辟公共活動(dòng)空間，配置共享單車換乘場(chǎng)地，保證園區(qū)內(nèi)外交通無縫銜接，構(gòu)建公共交通與自行車換乘模式，改善園區(qū)的軌道交通站點(diǎn)及公交站點(diǎn)的交通接駁情況，增加步行交通與公共交通的接駁能力，并將其納入慢行系統(tǒng)規(guī)劃中，提升站點(diǎn)可達(dá)性。最后，對(duì)交通站點(diǎn)周邊的步行空間進(jìn)行改善提質(zhì)，提升其對(duì)人群的吸引力。

5.1.2 步行環(huán)境優(yōu)化

職工步行出行的比例同時(shí)受到產(chǎn)業(yè)園區(qū)步行環(huán)境質(zhì)量的影響。華苑科技園等低碳產(chǎn)業(yè)園區(qū)更多依賴步行出行方式，因而應(yīng)對(duì)步行環(huán)境質(zhì)量予以更多的關(guān)注。對(duì)園區(qū)步行環(huán)境的優(yōu)化可從改善人車道路寬度比、街道開敞度和搭建慢行網(wǎng)絡(luò)等方面展開。

首先，根據(jù)街道功能及現(xiàn)狀問題對(duì)道路進(jìn)行分類優(yōu)化，改造道路斷面，對(duì)人車道路比過小的街道進(jìn)行人行道拓寬。其次，通過適當(dāng)提升底層建筑通透性、增加街道兩側(cè)商業(yè)設(shè)施數(shù)量和增設(shè)執(zhí)勤崗?fù)さ确绞竭M(jìn)行街道開敞性優(yōu)化；合理調(diào)整廠區(qū)入口，將部分封閉院落打開，以減小步行繞行次數(shù)；對(duì)園區(qū)內(nèi)部低等級(jí)道路進(jìn)行街道空間安寧化，可采用路緣石偏移、縮短交叉口斷面等方式增加沿街公共空間，提升步行安全性。最后，根據(jù)園區(qū)的空間布局特征統(tǒng)籌規(guī)劃職工慢行通勤路線，編制產(chǎn)業(yè)園區(qū)慢行交通網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃，優(yōu)化公共交通與步行交通的接駁能力；結(jié)合職工的通勤路線對(duì)區(qū)域道路內(nèi)出行景觀進(jìn)行優(yōu)化，設(shè)置利于通勤者短暫休憩的街道設(shè)施[28]。

5.2 差異性優(yōu)化策略

5.2.1 城內(nèi)園區(qū)的功能與活力優(yōu)化

對(duì)科技產(chǎn)業(yè)園進(jìn)行混合功能布局可以有效提升園區(qū)活力，提高職工選擇公交、步行出行方式的意愿。華苑片區(qū)位于中心城區(qū)內(nèi)部，建設(shè)完善，分區(qū)明顯，北側(cè)為生產(chǎn)就業(yè)區(qū)，南側(cè)為居住區(qū)，受功能與活力指標(biāo)的影響相對(duì)較大。由于職住比例較為平均，園區(qū)內(nèi)通勤行為主要以短距離出行為主，因此周邊街區(qū)的設(shè)施服務(wù)水平及功能混合度對(duì)職工的通勤方式選擇影響程度較大。

從產(chǎn)業(yè)園區(qū)規(guī)劃的角度，應(yīng)結(jié)合現(xiàn)狀功能分區(qū)特點(diǎn)，適當(dāng)提升街區(qū)功能混合度；也可結(jié)合交通站點(diǎn)的布局配置公共設(shè)施，鼓勵(lì)周邊街區(qū)功能混合開發(fā)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)園區(qū)緊湊發(fā)展，引導(dǎo)職工采用低碳出行方式。首先，未來建議以南部區(qū)域作為功能優(yōu)化重點(diǎn)地段，可將道路內(nèi)側(cè)商業(yè)功能向外滲透，結(jié)合小學(xué)等公共服務(wù)設(shè)施布局增設(shè)配套產(chǎn)業(yè)；其次，發(fā)揮不同功能的協(xié)同聯(lián)動(dòng)效應(yīng)[29]，增加商業(yè)服務(wù)、教育培訓(xùn)等就業(yè)崗位。

5.2.2 城外園區(qū)的交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)優(yōu)化

交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)情況的提升能夠有效地提高公共交通的使用效率，減少城市交通碳排放。華苑產(chǎn)業(yè)園位于天津市中心區(qū)邊緣，內(nèi)部未建設(shè)軌道交通站點(diǎn)，導(dǎo)致其對(duì)其他公共交通工具依賴度較高，因此交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)尤其是公共交通設(shè)施是影響園區(qū)內(nèi)職工通勤行為的重要指標(biāo)。

在設(shè)施布局規(guī)劃方面，不應(yīng)再延續(xù)根據(jù)數(shù)量指標(biāo)配置設(shè)施的規(guī)劃方式，而應(yīng)重視不同交通基礎(chǔ)設(shè)施的空間屬性，結(jié)合職工需求科學(xué)配置；在公交服務(wù)水平方面，應(yīng)引入智慧交通技術(shù)，切實(shí)提升運(yùn)營管理水平，使其更加符合科技產(chǎn)業(yè)園區(qū)的定位。首先，在公共交通站點(diǎn)布局方面，采用后繞式的設(shè)計(jì)手法與自行車道緊密結(jié)合，統(tǒng)籌考慮安全性、可接近性及可到達(dá)性；其次，增加公共交通站點(diǎn)視覺標(biāo)識(shí)性并提升智慧化水平，例如提供實(shí)時(shí)公交信息顯示功能等；最后，建立公交智能化運(yùn)營平臺(tái)，通過對(duì)客流密度、車輛速度、道路堵點(diǎn)的監(jiān)測(cè)，實(shí)時(shí)優(yōu)化行車間隔和線路調(diào)度，滿足職工乘車需求。

6 結(jié)論與展望

本文以華苑科技園內(nèi)的2個(gè)產(chǎn)業(yè)園區(qū)為研究對(duì)象，運(yùn)用主成分分析法分別對(duì)華苑片區(qū)（城內(nèi)園區(qū)）和華苑產(chǎn)業(yè)園（城外園區(qū)）內(nèi)影響職工通勤選擇的影響因素進(jìn)行了分析，并選取多項(xiàng)Logit回歸模型計(jì)算不同影響因素指標(biāo)的貢獻(xiàn)度，提出建成環(huán)境優(yōu)化策略。得到以下結(jié)論：

（1）交通連通度和步行環(huán)境始終是影響職工通勤選擇的重要因素，在進(jìn)行建成環(huán)境優(yōu)化時(shí)應(yīng)予以重點(diǎn)關(guān)注?？蓮奶嵘徽军c(diǎn)可達(dá)性、軌道交通站點(diǎn)可達(dá)性、共享交通可達(dá)性等方面進(jìn)行交通連通度優(yōu)化，從改善人車道路寬度比、街道開敞度和搭建慢行網(wǎng)絡(luò)等方面進(jìn)行步行環(huán)境優(yōu)化。

（2）對(duì)于位于城市中心區(qū)的華苑片區(qū)來說，需強(qiáng)調(diào)功能多樣性和活力的提升，業(yè)態(tài)豐富的活力街區(qū)可以引導(dǎo)更多的短距離出行，促進(jìn)慢行交通發(fā)展。

（3）對(duì)于城市中心區(qū)邊緣的華苑產(chǎn)業(yè)園來說，應(yīng)以交通基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)為重點(diǎn)，職工長(zhǎng)距離通勤占比更大，通勤選擇更容易受到交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)情況的影響。

本文僅探討了產(chǎn)業(yè)園區(qū)建成環(huán)境與職工低碳通勤方式選擇的相關(guān)性，尚未涉及建成環(huán)境要素具體門檻值與通勤方式選擇的內(nèi)在聯(lián)系。此外，職工對(duì)于通勤方式的選擇不僅基于園區(qū)建成環(huán)境，還涉及園區(qū)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性及樣本個(gè)體差異等，未來可從這些方面入手進(jìn)行更加深入細(xì)致的探討。

參考文獻(xiàn) References

[1]鮑穎群，王一竹，石莊巖. 上海市綠色低碳特色園區(qū)創(chuàng)建路徑分析[J]. 上海節(jié)能，2023（11）：1580-1584．

BAO Yingqun， WANG Yizhu， SHI Zhuangyan. Analysis on creation path of green and low carbon characteristic parks in Shanghai[J]. Shanghai Energy Saving， 2023（11）： 1580-1584.

[2]國家發(fā)展和改革委員會(huì). 國家碳達(dá)峰試點(diǎn)建設(shè)方案[R]. 2023．

National Development and Reform Commission. National carbon peak pilot construction plan[R]. 2023.

[3]顏培霞. 我國低碳產(chǎn)業(yè)園區(qū)的研究進(jìn)展與未來展望[J]. 生態(tài)經(jīng)濟(jì)，2019，35（5）：26-30．

YAN Peixia. The research progress and future development of low-carbon industrial park in China[J]. Ecological Economy， 2019， 35（5）： 26-30.

[4]袁玉娟，劉清春，周平，等. 城市居民低碳交通意愿與行為一致性研究[J]. 城市問題，2021（8）：93-102．

YUAN Yujuan， LIU Qingchun， ZHOU Ping， et al. Congruence between residents' low-carbon travel intention and behavior[J]. Urban Problems， 2021（8）： 93-102.

[5]吳翔宇，周桐，余侃華. 綠色發(fā)展導(dǎo)向下產(chǎn)業(yè)園區(qū)空間協(xié)同機(jī)制及低碳化路徑探新——以寶雞市眉縣經(jīng)開區(qū)為例[C]//人民城市，規(guī)劃賦能——2023中國城市規(guī)劃年會(huì)論文集. 北京：中國建筑工業(yè)出版社，2023：1-13．

WU Xiangyu， ZHOU Tong， YU Kanhua. Exploring the spatial synergy mechanism and low carbonization path of industrial parks under the guidance of green development： a case study of Meixian Economic Development Zone in Baoji City[C]//People's city， planning empowerment -proceedings of the 2023 China Annual National Planning Conference. Beijing： China Architecture & Building Press， 2023： 1-13.

[6]馬桂華. 廣西工業(yè)園區(qū)低碳評(píng)價(jià)指標(biāo)體系研究[D]. 桂林：廣西師范學(xué)院，2018．

MA Guihua. Study on low-carbon evaluation index system of Guangxi Industrial Park[D]. Guilin： Guangxi Normal University， 2018.

[7]DING C， WANG Y， XIE B， et al. Understanding the role of built environment in reducing vehicle miles traveled accounting for spatial heterogeneity[J]. Sustainability， 2014， 6（2）： 589-601.

[8]朱菁，張怡文，樊帆，等. 基于智能手機(jī)數(shù)據(jù)的城市建成環(huán)境對(duì)居民通勤方式選擇的影響——以西安市為例[J]. 陜西師范大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2021，49（2）：55-66．

ZHU Jing， ZHANG Yiwen， FAN Fan， et al. Impact of urban built environment on commute mode choice by smart phone app data： a case study of Xi'an City[J]. Journal of Shaanxi Normal University （Natural Science Edition）， 2021， 49（2）： 55-66.

[9]鄭紅霞. 居住地建成環(huán)境對(duì)居民出行碳排放影響的空間差異研究[D]. 哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2018．

ZHENG Hongxia. The spatial heterogeneity of the residential environment's impacts on travel carbon emissions[D]. Harbin： Harbin Institute of Technology， 2018.

[10]閆鳳英，楊一葦. 空間規(guī)劃的碳排放約束機(jī)制與治理框架[J]. 西部人居環(huán)境學(xué)刊，2021，36（3）：37-45．

YAN Fengying， YANG Yiwei. Mechanisms and governance framework for carbon emission constraints in spatial planning[J]. Journal of Human Settlements in West China， 2021， 36（3）： 37-45.

[11]張赫，張建勛，王睿，等. 小城市建成環(huán)境對(duì)居民出行交通碳排放的影響機(jī)理[J]. 城市問題，2020（7）：4-10．

ZHANG He， ZHANG Jianxun， WANG Rui， et al. Built environment factors influencing CO2 emissions from residential trips in small Chinese cities[J]. Urban Problems， 2020（7）： 4-10.

[12]鄧洪杰，王睿，張赫，等. 雙學(xué)科視角下國土空間低碳規(guī)劃方法研究回溯與編制討論[J]. 西部人居環(huán)境學(xué)刊，2021，36（6）：31-42．

DENG Hongjie， WANG Rui， ZHANG He， et al. Backtracking and compilation of national territorial spatial low-carbon planning from the perspective of dual disciplines[J]. Journal of Human Settlements in West China， 2021， 36（6）： 31-42.

[13]張赫，胡佳慧，王睿，等. 面向國土空間規(guī)劃的縣域規(guī)劃建設(shè)低碳評(píng)價(jià)方法研究——以河北省武安市為例[J]. 西部人居環(huán)境學(xué)刊，2021，36（6）：23-30．

ZHANG He， HU Jiahui， WANG Rui， et al. Construction evaluation method of county low-carbon planning oriented to territorial spatialplanning： taking Wuhan City in Hebei Province as an example[J]. Journal of Human Settlements in West China， 2021， 36（6）： 23-30.

[14]朱婉瑩. 基于低碳視角的浦東新區(qū)空間形態(tài)規(guī)劃優(yōu)化研究[D]. 西安：西安建筑科技大學(xué)，2023．

ZHU Wanying. Research on spatial form planning optimization of Pudong New Area based on low-carbon perspective[D]. Xi'an： Xi'an University of Architecture and Technology， 2023.

[15]檀穩(wěn). 基于交通出行視角的城市土地利用碳減排策略研究[D]. 武漢：華中農(nóng)業(yè)大學(xué)，2020．

TAN Wen. Research on carbon emission reduction in urban land use from the perspective of traffic trip： taking Wuhan City as an example[D]. Wuhan： Huazhong Agricultural University， 2020.

[16]秦棚超. 基于居民低碳出行的15分鐘生活圈建成環(huán)境優(yōu)化策略研究[D]. 西安：西安建筑科技大學(xué)，2022．

QIN Pengchao. Study on optimization strategy of built environment of 15 minute living circle based on residents' low carbon travel： a case study of Xi'an High Tech Zone[D]. Xi'an： Xi'an University of Architecture and Technology， 2022.

[17]項(xiàng)宏艷，朱隆斌，王強(qiáng). 社區(qū)建成環(huán)境對(duì)家庭出行碳排放影響研究——以南京主城區(qū)典型社區(qū)為例[J]. 重慶建筑，2020，19（12）：17-21．

XIANG Hongyan， ZHU Longbin， WANG Qiang. Research on impact of built community environment on carbon emission by family travel[J]. Chongqing Architecture， 2020， 19（12）： 17-21.

[18]易燕平. 基于行為特征的家庭碳排放與住區(qū)用地功能混合度研究[D]. 綿陽：西南科技大學(xué)，2020．

YI Yanping. Study on the mixed degree of household carbon emissions and residential land function based on behavioral characteristics[D]. Mianyang： Southwest University of Science and Technology， 2020.

[19]郭佳星. 不同街區(qū)形態(tài)居民生活能耗、排放特征與出行行為模型[D]. 北京：清華大學(xué)，2013．

GUO Jiaxing. Influence of neighborhood forms on household energy consumption/CO2 emission and travel behavior model[D]. Beijing： Tsinghua University， 2013.

[20]榮培君，張麗君，秦耀辰，等. 建成環(huán)境對(duì)城市居民日常出行碳排放的影響——以開封市248個(gè)居住區(qū)為例[J]. 地理研究，2019，38（6）：1464-1480．

RONG Peijun， ZHANG Lijun， QIN Yaochen， et al. Impact of built environment on carbon emissions from daily travel of urban residents： a case study of 248 residential areas in Kaifeng[J]. Geographical Research， 2019， 38（6）： 1464-1480.

[21]李國強(qiáng). 建成環(huán)境對(duì)軌道交通站點(diǎn)客流及接駁方式的影響研究[D]. 南京：東南大學(xué)，2020．

LI Guoqiang. The influence of built environmenton ridership and connection modes of subway stations[D]. Nanjing： Southeast University， 2020.

[22]黃曉燕，曹小曙，殷江濱，等. 城市軌道交通和建成環(huán)境對(duì)居民步行行為的影響[J]. 地理學(xué)報(bào)，2020，75（6）：1256-1271．

HUANG Xiaoyan， CAO Xiaoshu， YIN Jiangbin， et al. The influence of urban transit and built environment on walking[J]. Acta Geographica Sinica， 2020， 75（6）： 1256-1271.

[23]黃明瑜. 低碳視角下的步行交通規(guī)劃策略研究[D]. 西安：長(zhǎng)安大學(xué)，2013．

HUANG Mingyu. Study on the strategy of pedestrian traffic planning in the low-carbon perspective[D]. Xi'an： Chang'an University， 2013.

[24]郭亞成，趙萌陽，王冉，等. 工業(yè)遺產(chǎn)改造類創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)園建成環(huán)境后評(píng)價(jià)——以青島中聯(lián)U谷2.5產(chǎn)業(yè)園為例[J]. 城市建筑，2022，19（22）：26-28．

GUO Yacheng， ZHAO Mengyang， WANG Ran， et al. Post construction environment evaluation of creative industry park transformed from industrial heritage： a case of Qingdao Zhonglian U Valley 2.5 Industrial Park[J]. Urbanism and Architecture， 2022， 19（22）： 26-28.

[25]劉駿鵬. 北京工業(yè)遺產(chǎn)類創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)園建成環(huán)境后評(píng)價(jià)[J]. 天津城建大學(xué)學(xué)報(bào)，2018，24（2）：81-87．

LIU Junpeng. Environment post-evaluation of creative industry park in category of industrial heritage in Beijing[J]. Journal of Tianjin Chengjian University， 2018， 24（2）： 81-87.

[26]袁海紅，吳丹丹，馬仁鋒，等. 杭州文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)集聚與城市建成環(huán)境場(chǎng)耦合性[J]. 經(jīng)濟(jì)地理，2018，38（11）：123-132．

YUAN Haihong， WU Dandan， MA Renfeng， et al. Spatial-correlation between agglomeration of cultural & creative industries and urban built environment field in Hangzhou[J]. Economic Geography， 2018， 38（11）： 123-132.

[27]天津市人民政府. 天津市碳達(dá)峰實(shí)施方案[R]. 2023．

Tianjin Municipal People's Government. Tianjin carbon peak implementation plan[R]. 2023.

[28]劉瑋，孫已可，呂小勇. 高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)園區(qū)就業(yè)人群街道空間需求分析與優(yōu)化策略[J]. 城市發(fā)展研究，2021，28（4）：90-98．

LIU Wei， SUN Yike， LYU Xiaoyong. Analysis and optimization strategies of street space needs of employment crowd in high-tech industrial park[J]. Urban Development Studies， 2021， 28（4）： 90-98.

[29]王蘭，蔡潔. 健康產(chǎn)業(yè)園區(qū)空間布局模式及其后疫情時(shí)代發(fā)展思考[J]. 西部人居環(huán)境學(xué)刊，2020，35（3）：29-35．

WANG Lan， CAI Jie. Spatial planning pattern of healthy industry park and its development in the post-epidemic era[J]. Journal of Human Settlements in West China， 2020， 35（3）： 29-35.

基金項(xiàng)目：國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目“面向碳中和的低碳城市建設(shè)技術(shù)框架與評(píng)價(jià)體系研究”（編號(hào)2023YFC3807701）；國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于城鎮(zhèn)公共服務(wù)設(shè)施引導(dǎo)差異性居民行為的低碳空間規(guī)劃方法研究”（編號(hào)52078328）；國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于碳排放強(qiáng)度約束的城市建成區(qū)典型功能組團(tuán)空間布局優(yōu)化方法”（編號(hào)52208073）；天津市研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目“基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的綠地系統(tǒng)碳匯效率評(píng)價(jià)與智能監(jiān)測(cè)”（編號(hào)2022BKY089）資助。