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GEOGRAPHICAL RESEARCH >

2024 , Vol. 43 >Issue 11: 2973 - 2988

DOI: https://doi.org/10.11821/dlyj020240398

The impact of residential building height on residents' self-report health and moderating effect: A case study of Hangzhou

  • DANG Yunxiao , 1 ,
  • WANG Hengbo , 1 ,
  • KONG Lingqiang 1 ,
  • ZHANG Wenzhong 2, 3
Expand
  • 1. School of Public Administration, Zhejiang University of Finance & Economics, Hangzhou 310018, China
  • 2. Key Laboratory of Region Sustainable Development Modeling, CAS, Beijing 100101, China
  • 3. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China

Received date: 2024-05-06

  Accepted date: 2024-07-01

  Online published: 2024-11-07

Fold

Abstract

Urban vertical growth has dramatically reshaped living spaces, exerting profound influences on the physical and psychological well-being of residents. In the context of the Healthy China Initiative, exploring the relationship between urban vertical growth and health outcomes is of paramount importance. This study dissects the pathways through which urban vertical growth impacts on residents' health, incorporating built environment variables as moderating factors in the dynamic interplay between building height and self-reported health status. Focusing on Hangzhou as a case study, the research uses built environment data and the 2023 urban health examination data set. Employing ordinal logistic regression, threshold analysis, and moderating effect modeling, the study verifies the mechanisms by which residential building height influences residents' self-report health. The study finds that: (1) The building height of Hangzhou is characterized by a "fluctuating decline" from the central area to the outer urban area. Residents' self-report health is low for those living in the area dominated by tall buildings, while that of residents living in the area with more short buildings and fewer tall buildings is high. (2) A significant nonlinear relationship exists between the average building height and residents' self-report health in the residential area, and it varies with the residential floor and building height of residents. When the residential floor or building height is short, the building height is negatively correlated with self-reported health. When the residential floor or building height is high, the building height is positively correlated with self-report health. (3) The built environment of residential area has a significant moderating effect on the relationship between building height and self-report health. For residents living above 3 floors, park square, road connectivity and land use mixed degree strengthened the positive effect of building height on residents' self-report health, while space openness weakened this effect. (4) The self-report health of different groups is affected differently by building height. The self-report health of young and middle-aged people living above the third floor, women, high income, floating population and non-childcare groups are more sensitive to the negative impact of building height, while the self-report health of young and middle-aged people living above the third floor, low income, local people and childcare groups are more sensitive to the positive impact of building height. This research aims to enrich the empirical studies in the field of health geography and provide a scientific basis for urban planning and construction to enhance residents' health.

Key words： building height; self-report health; built environment; moderating effect; Hangzhou

Cite this article

DANG Yunxiao , WANG Hengbo , KONG Lingqiang , ZHANG Wenzhong . The impact of residential building height on residents' self-report health and moderating effect: A case study of Hangzhou[J]. GEOGRAPHICAL RESEARCH, 2024 , 43(11) : 2973 -2988 . DOI: 10.11821/dlyj020240398

1 引言

人民健康是民族昌盛和国家富强的重要标志。“健康中国2030”规划纲要指出，把健康城市和健康村镇建设作为推进健康中国建设的重要抓手，把健康融入城乡规划、建设、治理的全过程，促进城市与人民健康协调发展。然而，改革开放40年来，人口快速向城市集聚，城市在平面扩张的同时也呈现出纵向发展的特点[1]。竖向开发极大地改变了城市建成环境，深刻塑造居民的日常行为模式，从而影响了居民的身心健康[2]。因此，深入探索城市竖向开发与居民健康的关系对于实施健康中国战略以及高质量城市更新具有重要的现实意义。
在中国城市化发展进程中，人口激增和社会空间分异导致健康和疾病的模式发生了改变，环境因素的影响逐渐超过遗传因素，建成环境的改善成为促进居民健康的重要条件[3]。当前，建成环境与居民健康之间的关系已成为人地关系研究的重要议题。影响居民健康的建成环境因素主要包括密度、土地利用多样性、设计和可达性[4⇓⇓-7]。已有研究中仅少数研究关注建筑高度与居民健康之间的关系，普遍的结论是，建筑高度对居民的社会互动、心理健康、安全感都产生了不同的影响[8]213-222。然而，这些研究的结果却并不一致，甚至截然不同。例如，Bakarman等的研究发现，随着建筑高度的增加，建筑阴影增大、地表升温缓慢，这有助于降低高温对居民心血管的影响[9]。而Chatterjee等的研究却发现，相比于低层居民，高层居民表现出更大的社会消极感和孤独感[10]。并且居住在高层建筑中的居民出现心理健康问题的几率比普通人群更高[11,12]。同时，高层建筑也被指出不利于社区的建立[13]，这是因为高层居民参与社区活动的积极性不高，更容易产生社会脱离[14]。上述研究多集中于个体所居住的单体建筑高度对其健康的影响，并未将居住区范围内的其他建筑作为居民生活的背景环境，进而考察城市竖向开发与居民健康的关系，这将导致研究对居住区范围内建筑环境的忽略，从而无法全面衡量建筑高度对个体健康的综合影响。科学评估建筑高度对居民健康的影响，需要在居住区尺度上扩展，完善建筑高度与居民健康关系的研究。
目前有关居住区建成环境与居民健康关系的研究多着眼于单一的背景环境要素，而对于不同的背景环境要素对居民健康带来的复杂影响却极少探讨。例如，居住区拥挤的高层建筑可能导致不和谐的邻里关系，引发烦躁和冲突，不利于居民维持良好的心理健康状态。与此同时，社区绿化[15]、开敞空间[16]、土地混合利用[17]等建成环境要素却被证明可以有效提升居民的健康水平。合理的建成环境设计是否可以减轻如上所述的竖向开发带来的负面影响，即居住区建筑高度与居民健康的关系是否受到周边建成环境要素的调节，关于这个问题已有文献尚缺乏充足的实证研究。
相关研究中，客观指标和主观感知均可用于个体生理健康水平的评价，其中主观感知评价通常采用自评健康表征[18]。自评健康是指对自身健康状况进行多维度主观感受与客观症状相结合的综合评估，在一定程度上能够反映出个体受环境影响所表现出的客观健康测度所不能反映的问题，既体现了生理、心理以及社会维度的健康状况，又涵盖了受访者的健康现状及预期。因此，自评健康能够通过个体对自身客观症状和主观感知的综合评价，揭示出客观健康指标难以表征的生理、心理状况[19⇓-21]。基于李克特五级量表的自评健康是目前国际社会科学领域最常用的健康评价指标。
本文使用自评健康测度居民健康综合水平，以杭州为例，基于建成环境大数据和城市体检问卷调查数据，在居住区尺度上深入分析建筑高度对居民自评健康的影响，并检验建成环境要素对二者关系的调节效应。文章试图补充中国超大城市语境之下的居住区尺度建筑高度与居民健康关系的研究，以及建成环境的调节效应和群体异质性，为健康城市建设提供科学依据。

2 理论框架

城市发展模式一直是建筑学和城市规划学领域的争议话题。经典的分散发展理论，如霍华德的田园城市、赖特的广亩城市、沙里宁的有机疏散理论，主张通过城市功能的向外疏散来缓解中心地区因人口过度集中所产生的弊端。柯布西耶的光辉城市等经典集中发展理论则提出解决城市问题的途径不是降低城市密度，而是要通过高层建筑来提高城市密度，舒缓人口增长的压力。城市居住区是否应当鼓励竖向开发，正是城市发展模式经典理论碰撞的现实写照。
城市竖向开发对居民健康的影响包含两个相反的路径。一方面，竖向开发是提高土地利用效率的重要方式，可以在有限的空间内提高功能混合度，而功能混合度的提升有助于阻断慢性疾病的发生，从而保持身体健康[22,23]。而且，居住区的土地功能混合也能够保障生活设施的聚集，提供更加舒适便利的生活环境，有利于居民形成积极的情绪[24,25]。但另一方面，过高的建筑高度和紧凑布局会影响城市的热、声、光、风等微气候，降低居住环境品质，并对健康产生负面影响[26,27]。并且，在城市街区和社区尺度上，竖向开发带来的垂直隔离也是一种不可避免的微隔离形式，导致在高层建筑中居住的人更容易感到孤独和隔绝，产生精神压力，威胁居民的生理及心理健康[28,29]。基于此，本文提出第一个研究问题：在中国超大城市，居住区范围内的建筑高度对居民自评健康的综合影响如何?
从单体建筑尺度来看，居民的居住高度包含两个维度，一是其房屋所在的楼层高度，二是其住宅楼栋的总高度，两者均被证明与居民的生理和心理健康存在显著的联系[30]。居住区范围内的建筑高度对居民自评健康的影响可能会受到上述居住高度的调节影响。例如在高层建筑密集的居住区，居住在低矮层的居民其房屋采光、通风、视线受周边高层建筑的影响，其居住舒适度低于高楼层的居民，而在周边建筑楼层偏矮的居住区，不同楼层的居住舒适度差异相对较小。基于此，本文试图借用门槛模型验证因居民居住楼层/楼栋高度的差异所导致的居住区范围内建筑高度对自评健康影响的异质性。
居住区良好的建成环境有利于居民的身心健康，例如接近公园绿地能够降低居民肥胖的风险[31]，提高土地利用混合度能够提升步行性从而增加身体活动的机会[32,33]。在高密度城市的竖向开发环境中，这些建成环境要素对居民健康的影响与居住区建筑高度交织在一起，从而有可能强化或减弱建筑高度对居民健康的影响。例如，在高层住宅楼密集的居住区，周边的公园、水体等蓝绿空间不仅有助于居民增加锻炼身体的机会，同时也可以通过宜人的景观改善消极情绪、促进心理健康，其结果是高层建筑带来的负面健康效应因此得以削弱。基于此，本文提出第二个研究问题：居住区建成环境要素如何调节建筑高度与居民自评健康之间的关系?
居民属性特征的不同是个体健康感知差异产生的重要内生因素[34]，这种群体差异是否也会引起建筑高度对自评健康影响的群体异质性?以年龄为例，老年人和学龄前儿童更长时间地体验居住区环境，其健康也更加依赖居住区环境，那么建筑高度对自评健康的影响是否在这“一老一小”人群上表现得更加明显，即老年人和儿童是否有更高的建筑高度影响敏感性?本文试图通过个体属性特征的交互分析，验证群体敏感性（图1）。
图1 研究框架

Fig. 1 Research framework

3 研究设计

3.1 研究区域

本文以快速成长的超大城市杭州为例。2022年底，杭州市总人口首次超过1000万，实现从特大城市到超大城市的跨越，是新一线城市飞速发展的典型代表。从1996年首次在钱塘江南岸设区开始，杭州市步入了城市快速扩张阶段，历经多次“撤市设区”，市辖区总面积由1996年的683 km2猛增至2017年的8289 km2，年均增长12.6%。之后，杭州城市建设发展由增量开发转向存量更新，城市空间格局的竖向开发正逐步取代横向扩张，从高速扩张向高质量发展转变，为中国高速城市化进程中竖向开发的研究提供了典型样本。本文的研究区域包括杭州八个城区，即拱墅区、上城区、西湖区、滨江区、钱塘区、临平区、余杭区、萧山区，距离核心区域较远的富阳区和临安区未纳入本次研究。

3.2 数据来源与变量说明

3.2.1 个体属性特征变量说明

本文使用的个体数据来自2023年杭州城市体检社会满意度居民问卷调查。该调查由住建部组织第三方机构在城市体检试点城市针对18周岁以上的本地常住人口开展，采用线上问卷形式，通过等比例分层抽样（城区-街道-社区分层抽样）、交叉控制配额抽样等多种抽样方式发放问卷。对于无法使用移动终端的老年人，由社区管理员通过问答方式代填。其中杭州共发放问卷10608份，经过逻辑检验清理无效样本、删除信息缺失样本、剔除居住地空间位置未落在本次研究范围内的样本，最终使用的样本共5757份，调查样本结果符合控制要求。自评健康数据获取自问卷中居民对“您觉得您的身体健康状况如何”问题的回答，选项分别为“非常好”“好”“一般”“不好”“非常不好”，依次赋值为5、4、3、2、1。此外，问卷中还询问了居民的个体、家庭、社会经济等属性特征，以及房屋所在的楼层高度、住宅楼栋总高度等住房信息。

3.2.2 客观环境变量说明

本文所使用的建筑高度数据来自于中国科学院资源环境科学数据中心发布的中国主要城市建筑底面轮廓和建筑高度空间分布数据，原始数据中有格网分割线，经融合预处理后共得到杭州201014个建筑物高度数据，建筑物高度范围为3~246 m。本文使用居民居住点1 km半径内的建筑物平均高度表征居住区范围内建筑高度。衡量建成环境的要素多种多样，从中观层面来看，涉及社区或者街区尺度时主要关注密度、土地利用混合度、街道连通性等[35]。本文基于建成环境5D模型并经过变量信度效度检验后选取了公园广场密度、道路连通度、空间开敞性和土地利用混合度四个与健康关系密切的建成环境要素（表1）。其中，公园广场原始数据主要基于高德地图中的各类公园、广场POI数据，使用居住地1 km范围内公园广场的数量进行表征；道路连通度基于高德地图城市道路数据，使用居住地1 km范围内的道路节点数量进行表征；空间开敞性根据国家地球系统科学数据中心中国10 m建筑物高度CNBH数据集，使用居住地1 km范围内建筑高度为0的面积占比进行表征；土地利用混合度参考已有研究[36]使用POI熵指数进行表征，通过高德地图获取POI数据39.8万个。POI分类包括餐饮、风景名胜、公共设施、购物、交通设施、金融保险、科教文化、商务住宅、生活服务、体育休闲、医疗服务、政府机构及住宿服务。计算方式如公式（1）所示。
E I = Σ S i × l n 1 / S i
式中： E I为POI熵指数； S i为居住地1 km搜索半径内i类POI数量占POI总量的比例。
表1 样本基本情况与变量描述性统计

Tab. 1 Descriptive statistics of samples and variables

变量 变量设定与说明（均值/百分比）
个体特征变量
自评健康 居民对自身健康状况的主观评价，1~5分（3.629分）
居住楼层 居民房屋所在的楼层的层高（7.450层）
楼栋高度 居民所居住的楼栋的总层高（16.977层）
性别 男性（48.1%）；女性（51.9%）
年龄 18~24岁（7.7%）；25~34岁（31.9%）；35~44岁（35.7%）；
45~59岁（18.9%）；60~74岁（5.4%）；≥75岁（3.8%）
学历 小学及以下（1.1%）；中学（12.3%）；大学大专（82.2%）；研究生（4.4%）
户籍 本地出生且户口在本地的本地人（64.6%）；外地出生且成年后取得本地户口的新市民（21.3%）；户口在外地的流动人口（14.1%）
家庭年收入 <5万元（8.2%）；5~9.9万元（20%）；10~19.9万元（34.8%）；
20~29.9万元（22.3%）；30~49.9万元（10.5%）；≥50万元（4.2%）
客观环境变量
平均建筑高度 居住地1 km缓冲区内建筑物的平均高度（20.248 m）
公园广场 居住地1 km缓冲区内公共公园广场的数量（3.663个）
道路连通度 居居住地1 km缓冲区内道路交叉点的数量（51.859个）
空间开敞性 居住地1 km缓冲区内地表无建筑物面积占比（84.3%）
土地利用混合度 居住地1 km缓冲区内POI熵指数（2.185）

3.3 研究方法与模型设定

3.3.1 有序logistic回归模型

鉴于本文的核心被解释变量居民自评健康是有序分类变量，故使用有序logistic回归模型，可以避免使用OLS方法回归导致的忽略数据间排序关系的问题。
l n P Y i = n 1 - P Y i = n = β 0 X i + β 1 C i + ε
式中： P Y i = n为第i位居民的自评健康为特定分级的概率，n=1，2，3，4，5，分别表示自评健康状况非常不好、不好、一般、好、非常好；Xi为第i位居民所处居住区内的平均建筑高度；Ci为第i位居民自评健康状况的控制变量，包括年龄、性别、收入、户籍和学历。 β 0、 β 1为待估参数；ε为随机误差项。
调节效应是指调节变量（建成环境）在解释变量（居住区建筑高度）对被解释变量（自评健康）的影响中，会产生强化或削减影响的调节效应。交互项模型是对调节效应进行建模的主要方式。本文在基准模型的基础上引入建成环境与建筑高度的交互项来检验建成环境要素的调节效应。
l n P Y i = n 1 - P Y i = n = β 0 X i + β 1 M i + β 2 X i × M i + β 3 C i + ε
式中：Mi为第i位居民的居住区建成环境要素；Xi×Mi表示居住区平均建筑高度与调节变量建成环境要素的交互项，其他变量与基准模型设置一致。

3.3.2 门槛模型

门槛模型是将某一门槛值作为一个未知变量纳入到回归模型之中，建构分段函数，并且检验和估计相应的门槛值以及“门槛效应”。本文在基准模型的基础上，分别将居民的居住楼层和楼栋高度作为门槛变量，来考察居民的自评健康受居住区建筑高度影响中是否存在门槛效应。
l n P Y i = n 1 - P Y i = n = β 0 X i I g i ≤ γ 1 + β 1 X i I γ 1 < g i ≤ γ 2 + β 2 C i + ε
式中： g i为门槛变量，表示第i位居民的实际居住楼层或住宅楼栋总高度； γ 1 、 γ 2为特定门槛值； I为指标函数，当括号中条件成立时为1，否则为0，其他变量与基准模型设置一致。

4 杭州建筑高度空间分布及居民健康评价特征

4.1 建筑高度空间分布特征

依据GB 50352-2019[37]将建筑物分为建筑高度≤27 m的低层或多层建筑、建筑高度>27 m且≤100 m的高层建筑以及建筑高度>100 m的超高层建筑，并运用ArcMap10.7软件对杭州建筑底面轮廓按照建筑高度进行分级色彩展示，得到建筑高度空间分布特征（图2）。整体上，研究区域内建筑高度呈现出以中心区为高值区然后向外围城区“波动式下降”的特点，波动中出现的少量高值区是外围新城，如萧山、钱塘、余杭、临平等板块。具体到不同板块，沿钱塘江的北岸钱江新城以及南岸钱江世纪城板块是高层建筑分布最密集的地区，钱塘江南岸的滨江区高层建筑主要沿江分布，钱塘区、萧山区、余杭区、临平区作为新城，其建成区街道的高层建筑分布也较多。建筑高度偏低的地区主要分布在连接中心区和新城的“中间板块”，以及距离核心区较远的外围地区。受西湖风景区、西部山区等自然本底条件的制约，西部高层建筑除余杭区中心区以外，其他地区建筑高度均较低，萧山区南部以山区为主，建筑高度也普遍偏低。钱塘区及萧山区东部虽然地势平坦，但这里是杭州主要的农业用地，建筑整体偏少。
图2 杭州建筑高度空间分布特征

Fig. 2 The spatial distribution feature of building height in Hangzhou

4.2 居民健康评价特征

对所有样本点1 km居住区范围内建筑高度的均值和标准差进行统计，并据此将样本点居住区划分成四类：高楼多矮楼少型、高楼为主型、矮楼为主型、矮楼多高楼少型，分别表示居住区内建筑高度差别较大且平均高度偏高、建筑高度普遍偏高、建筑高度普遍偏低、建筑高度差别较大且平均高度偏低（表2）。通过比较四类区域的居民自评健康发现，在高楼为主型区域居住的居民的健康评价均值最低，而在矮楼多高楼少型区域居住的居民的健康评价均值最高。杭州高楼为主型居住区多分布在沿钱塘江的新建板块，普遍开发强度较高，由此导致的高密度发展与蓝绿资源供给之间的矛盾会引发空间竞争，不利于营造宜居的自然微环境，居民自评健康相对更低。矮楼多高楼少型居住区多分布在外围新城，一方面较低的开发密度有助于形成舒适的环境品质，另一方面适当集约的用地也为居民提供了更加丰富的服务功能，增加了生活的舒适性进而有利于居民健康。
表2 分区居民健康评价特征

Tab. 2 Characteristics of health evaluation for residents in different zones

居住区分类 自评健康（个） 总计 健康选项占比
（%）		 自评健康
均值
非常不好 不好 一般 好 非常好
矮楼为主型 25 122 1021 793 425 2386 51.0 3.617
高楼为主型 3 31 239 141 79 493 44.6 3.531
矮楼多高楼少型 7 17 187 174 107 492 57.1 3.726
高楼多矮楼少型 48 112 959 799 468 2386 53.1 3.640
总计 83 282 2406 1907 1079 5757 51.9 3.628

5 建筑高度对居民自评健康的影响及调节效应分析

5.1 建筑高度对居民自评健康的影响

建筑高度对居民自评健康影响的模型结果见表3。其中模型1a、1b分别展示引入居民房屋所在楼层的层高（居住楼层）、居住楼栋的总层高（楼栋高度）的logistic回归模型结果。模型2、模型3分别展示了居住楼层、楼栋高度的门槛模型结果。
表3 建筑高度对居民自评健康影响的模型估计结果

Tab. 3 Model results of the impact of building height on residents' self-report health


解释变量		 模型1 模型2 模型3
a b 居住楼层≤3层 居住楼层>3层 楼栋高度≤6层 楼栋高度>6层
建筑高度
 0.028
（0.025）		 0.031
（0.025）		 -0.193***
（0.054）		 0.087***
（0.029）		 -0.107**
（0.046）		 0.081***
（0.030）
居住楼层
 0.009**
（0.004）
楼栋高度
 0.001
（0.002）
年龄
-0.158***
（0.027）		 -0.160***
（0.027）		 -0.119**
（0.050）		 -0.174***
（0.032）		 -0.126***
（0.042）		 -0.178***
（0.035）
性别（参照组：女性）
男
0.320***
（0.049）		 0.322***
（0.049）		 0.208**
（0.095）		 0.355***
（0.058）		 0.183**
（0.078）		 0.417***
（0.064）
家庭年收入
 0.115***
（0.021）		 0.120***
（0.021）		 0.047
（0.042）		 0.137***
（0.025）		 0.095***
（0.035）		 0.125***
（0.027）
户籍（参照组：本地人）
新市民
 0.056
（0.074）		 0.062
（0.074）		 0.109
（0.151）		 0.034
（0.086）		 -0.083
（0.128）		 0.105
（0.092）
流动人口
 -0.255***
（0.062）		 -0.255***
（0.062）		 0.038
（0.120）		 -0.362***
（0.072）		 -0.194*
（0.102）		 -0.298***
（0.078）
学历（参照组：研究生）
小学
 0.011
（0.268）		 0.014
（0.268）		 -1.382***
（0.527）		 0.501
（0.312）		 -1.087**
（0.491）		 0.450
（0.320）
中学
 0.321**
（0.148）		 0.313**
（0.148）		 -0.097
（0.320）		 0.410**
（0.169）		 0.196
（0.275）		 0.371**
（0.181）
大学
 -0.091
（0.123）		 -0.094
（0.123）		 -0.463
（0.288）		 -0.016
（0.137）		 -0.144
（0.249）		 -0.093
（0.143）
样本数 5757 5757 1591 4166 2318 3439
对数似然值 -7139.174 -7141.442 -1980.849 -5122.537 -2896.813 -4222.887
伪R2 0.011 0.010 0.009 0.014 0.007 0.015

注：非括号内值为回归系数，括号内值为标准误；*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平下显著。

模型1的结果表明，居住区范围内平均建筑高度系数均不显著，表明平均建筑高度与居民自评健康的等级概率选择没有线性关系。模型1a中，居住楼层系数显著为正，说明居住楼层越高，居民自评健康状况为高的概率也越大。模型1b中，楼栋高度的系数未通过显著性检验，说明楼栋高度与居民自评健康水平的概率没有显著的线性关系。
分别对居住楼层和楼栋高度进行单门槛、双重门槛检验，结果显示，居住楼层和楼栋高度均存在显著的单一门槛。居住楼层单门槛模型结果表明，居住楼层的门槛值为3层。由模型2可知，当居住楼层≤3层时，建筑高度与自评健康显著负相关（-0.193），而当居住楼层>3层时，建筑高度与自评健康显著正相关（0.087）。楼栋高度单门槛模型结果表明，楼栋高度的门槛值为6层。由模型3可知，楼栋总高度≤6层时，建筑高度与自评健康显著负相关（-0.107），楼栋总高度>6层时，建筑高度与自评健康显著正相关（0.081）。模型2和模型3的结果表明，无论是居住楼层还是住宅楼栋较矮，建筑高度均与自评健康负相关，反之建筑高度均与自评健康正相关，说明居住区建筑高度对自评健康的负面影响仅存在于居住楼层偏矮以及住宅楼栋偏矮的情况。居住楼层偏矮而周边建筑较高时，受周边楼房的影响，住房的采光、通风受限，加之低层的安全风险、噪音干扰等问题，房屋居住条件相对高楼层较差，居民的健康自评也因此偏低，已有研究也证实了邻里建筑高度通过改变声音舒适度对居民的健康产生影响[8]220。而对居住楼层较高或者住宅楼栋较高的居民而言，居住区建筑高度与自评健康呈正相关，这是因为高楼层住户没有面临低楼层住户的居住问题，同时也能够从周边地区的竖向开发中获得土地利用混合以及生活服务设施集聚的优势，从而有利于其身心健康。

5.2 建成环境的调节效应

模型4~模型7在上述模型基础上分别引入建成环境的不同要素，即公园广场、道路连通度、空间开敞性和土地利用混合度，以及各要素与建筑高度的交互项，检验建成环境的调节效应。考虑到上述建筑高度的影响因居民居住楼层不同产生的异质性，进一步将样本按照居住楼层分为3层及以下、3层以上分别检验建成环境的调节效应，结果如表4所示。
表4 建成环境调节效应模型估计结果

Tab. 4 Model results of the moderating effect of built environment

解释变量 模型4（公园广场） 模型5（道路连通度）
全样本
a		 居住楼层≤3层
b		 居住楼层>3层c 全样本
a		 居住楼层≤3层b 居住楼层>3层c
建筑高度 0.024
（0.029）		 -0.215***
（0.060）		 0.084**
（0.033）		 0.035
（0.032）		 -0.193***
（0.063）		 0.109***
（0.037）
公园广场 0.071**
（0.034）		 0.030
（0.061）		 0.091**
（0.042）		 0.072**
（0.034）		 0.009
（0.061）		 0.100**
（0.042）
道路连通度 -0.090***
（0.033）		 -0.110**
（0.056）		 -0.055
（0.042）		 -0.096***
（0.033）		 -0.112**
（0.056）		 -0.072*
（0.042）
空间开敞性 0.020
（0.035）		 0
（0.070）		 0.040
（0.041）		 0.013
（0.036）		 0
（0.071）		 0.022
（0.042）
土地利用混合度 -0.029
（0.028）		 -0.001
（0.057）		 -0.036
（0.032）		 -0.028
（0.028）		 0
（0.057）		 -0.033
（0.032）
公园广场×高度 0.051*
（0.029）		 -0.249***
（0.060）		 0.152***
（0.034）
道路连通度×高度 0.052
（0.035）		 -0.073
（0.061）		 0.134***
（0.043）
空间开敞性×高度
土地利用混合度×高度
个体属性 控制 控制 控制 控制 控制 控制
样本数 5757 1591 4166 5757 1591 4166
对数似然值 -7133.157 -1968.329 -5107.354 -7133.575 -1976.257 -5112.677
伪 R2 0.011 0.016 0.017 0.011 0.012 0.016
解释变量 模型6（开敞空间） 模型7（土地利用混合度）
全样本
a		 居住楼层≤3层
b		 居住楼层>3层
c		 全样本
a		 居住楼层≤3层
b		 居住楼层>3层
c
建筑高度 0.070**
（0.035）		 -0.180**
（0.070）		 0.140***
（0.040）		 0.023
（0.029）		 -0.180***
（0.060）		 0.071**
（0.033）
公园广场 0.048
（0.036）		 0.002
（0.064）		 0.071*
（0.043）		 0.073**
（0.034）		 0.011
（0.061）		 0.110***
（0.041）
道路连通度 -0.107***
（0.034）		 -0.117**
（0.057）		 -0.084**
（0.042）		 -0.096***
（0.033）		 -0.108*
（0.056）		 -0.068
（0.042）
空间开敞性 -0.014
（0.037）		 -0.005
（0.075）		 -0.014
（0.044）		 0.014
（0.036）		 -0.004
（0.070）		 0.028
（0.042）
土地利用混合度 -0.021
（0.028）		 0
（0.057）		 -0.024
（0.032）		 -0.022
（0.028）		 -0.027
（0.060）		 -0.032
（0.032）
公园广场×高度
道路连通度×高度
空间开敞性×高度 -0.084***
（0.029）		 0.018
（0.063）		 -0.125***
（0.034）
土地利用混合度×高度 0.060**
（0.024）		 -0.075
（0.052）		 0.110***
（0.028）
个体属性 控制 控制 控制 控制 控制 控制
样本数 5757 1591 4166 5757 1591 4166
对数似然值 -7130.667 -1976.934 -5110.682 -7131.542 -1975.900 -5109.593
伪 R2 0.012 0.011 0.016 0.012 0.012 0.016

注：非括号内值为回归系数，括号内值为标准误；*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平下显著。

模型4展示了公园广场对建筑高度的调节效应回归结果。模型4a中公园广场的系数显著为正（0.071），说明居住区周边公园广场数量越多，自评健康也越高，这与以往关于公园广场密度与休闲性步行活动关系的研究结果一致[38]，证明了公园广场对居民健康的积极作用。模型4b的样本是居住在3层及以下的居民，平均建筑高度系数（-0.215）以及公园广场与平均建筑高度的交互项系数（-0.249）均为负，说明公园广场在建筑高度与自评健康关系中的调节效应为正，即公园广场强化了平均建筑高度的负向作用。模型4c的样本是居住在3层以上的居民，平均建筑高度系数（0.084）和交互项系数（0.152）均为正，说明公园广场在建筑高度与自评健康关系中的调节效应为正，即公园广场强化了建筑高度的正向作用。由此可知，对于居住在不同楼层的居民来说，公园广场在建筑高度与自评健康关系中均起到了强化建筑高度影响的调节效应。
模型5展示了道路连通度对建筑高度的调节效应回归结果。已有研究指出，道路网密度的增加有利于改善居民的心理健康[39]，但模型5a中道路连通度的系数显著为负（-0.096），说明居住区范围内道路节点数量越多，居民对自身健康的评价越低。道路节点数量越多意味着居住区范围内的道路通行效率也越低，汽车尾气造成的空气污染也更严重[40]，因此其与自评健康的关系为负。以居住在3层及以下的居民为样本的模型5b结果显示，道路连通度与平均建筑高度的交互项系数不显著，说明道路连通度此时不存在调节效应。居住在3层以上样本的模型5c结果显示，平均建筑高度系数（0.109）以及交互项系数（0.134）均为正，说明道路连通度的调节效应为正，即道路连通度强化了平均建筑高度的正向作用。
模型6展示了空间开敞性对建筑高度的调节效应回归结果。模型6a中空间开敞性的系数不显著，表明开敞性与居民自评健康的等级概率选择没有线性关系。模型6b的样本是居住在3层及以下的居民，交互项系数不显著，说明空间开敞性并没有调节此类居民的自评健康与建筑高度的关系。模型6c的样本是居住在3层以上的居民，平均建筑高度系数（0.140）为正而交互项系数（-0.125）为负，说明开敞性弱化了建筑高度的正向作用，这主要是因为承载各种功能的用地主要以建筑的形式呈现，建筑的减少也意味着用地功能多元化的降低，建筑高度对健康感知的积极促进效应也因此而弱化。
模型7展示了土地利用混合度对建筑高度的调节效应回归结果。模型7a中土地利用混合度的系数不显著，表明土地利用混合度与居民自评健康的等级概率选择没有线性关系。居住在3层及以下样本的模型7b结果显示，交互项系数不显著，说明土地利用混合度并没有调节此类居民的自评健康与平均建筑高度的关系。居住在3层以上样本的模型7c结果显示，平均建筑高度系数（0.071）以及交互项系数（0.110）均为正，说明土地利用混合度强化了平均建筑高度的正向作用。
建成环境不同要素的调节效应具有差异性，这也印证了建筑学中环境适应性研究的结论[41]。建筑的设计和规划应当适应城市整体结构，能够与局部范围内的公共空间、路网体系形成合理的三维布局，提高居住舒适度和便利性。建筑的设计与周边建成环境不能取长补短的情况下，容易导致建筑及其衍生的用地功能无法与公共空间和道路交通系统有机融合，从而导致城市竖向开发带来的居民健康的负面效应。

5.3 群体敏感性分析

为进一步分析建筑高度影响的群体敏感性，对受访样本分别按照年龄、性别、收入、户籍、家中是否有儿童进行分组，结果如表5所示。
表5 群体敏感性模型结果

Tab. 5 Model results of the population heterogeneity

群体
特征		 居住
楼层		 建筑高度
回归系数		 标准误 建成
环境		 个体
属性		 样本数 对数
似然值		 伪R2
模型8（年龄）
≥60岁
 ≤3层 0.197 （0.304） 控制 控制 110 -92.834 0.087
>3层 -0.045 （0.158） 控制 控制 225 -245.897 0.038
<60岁
 ≤3层 -0.185*** （0.061） 控制 控制 1481 -1862.850 0.013
>3层 0.069** （0.034） 控制 控制 3941 -4860 0.015
模型9（性别）
女 ≤3层 -0.357*** （0.082） 控制 控制 866 -1023.400 0.029
>3层 0.077 （0.050） 控制 控制 2123 -2513.690 0.014
男 ≤3层 0.038 （0.088） 控制 控制 725 -921.708 0.012
>3层 0.035 （0.044） 控制 控制 2043 -2568.500 0.017
模型10（家庭年收入）
<10万元/年
 ≤3层 0.076 （0.096） 控制 控制 536 -662.705 0.022
>3层 0.151** （0.063） 控制 控制 1092 -1375.250 0.018
≥10万元/年
 ≤3层 -0.329*** （0.075） 控制 控制 1055 -1290.750 0.019
>3层 0.024 （0.039） 控制 控制 3074 -3722.990 0.015
模型11（户籍）
本地人 ≤3层 -0.045 （0.079） 控制 控制 1069 -1288.840 0.013
>3层 0.103** （0.042） 控制 控制 2650 -3254.530 0.020
流动人口 ≤3层 -0.493*** （0.126） 控制 控制 211 -271.059 0.095
>3层 -0.104 （0.081） 控制 控制 598 -714.423 0.017
新市民 ≤3层 0.059 （0.135） 控制 控制 311 -355.430 0.029
>3层 0.009 （0.075） 控制 控制 918 -1110.270 0.011
模型12（家中有无儿童）
有儿童 ≤3层 0.076 （0.118） 控制 控制 373 -477.470 0.012
>3层 0.120* （0.063） 控制 控制 1129 -1422.150 0.023
无儿童 ≤3层 -0.246*** （0.070） 控制 控制 1218 -1486.460 0.017
>3层 0.033 （0.039） 控制 控制 3037 -3665.950 0.017

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平下显著。

从年龄来看，居住在3层及以下的中青年人群其自评健康与建筑高度显著负相关，而居住在3层以上的中青年群体这一关系则为正，说明中青年群体的自评健康对建筑高度的影响更加敏感。从性别来看，居住在3层及以下的女性其自评健康与建筑高度显著负相关，说明居住楼层较矮的女性对建筑高度的负向健康效应更加敏感。从收入来看，居住在3层以上的低收入群体的建筑高度系数显著为正，说明这些低收入群体对建筑高度的正向健康效应更加敏感。而居住在3层及以下的高收入群体的建筑高度系数显著为负，说明此类高收入群体对建筑高度的负向健康效应更加敏感。从户籍来看，居住在3层以上的本地人群体的建筑高度系数显著为正，说明居住在较高楼层的本地人对建筑高度的正向健康效应更加敏感；而居住在3层及以下的流动人口其自评健康与建筑高度显著负相关，说明居住楼层较矮的流动人口对建筑高度的负向健康效应更加敏感。从是否育儿家庭来看，居住在3层以上的育儿群体的建筑高度系数显著为正，说明此类育儿群体对建筑高度的正向健康效应更加敏感。而居住在3层及以下的非育儿群体的建筑高度系数显著为负，说明居住楼层偏矮的非育儿群体对建筑高度的负向健康效应更加敏感。

6 结论与讨论

6.1 主要结论

基于居住区范围尺度，使用有序logistic模型、门槛模型、调节效应模型，融合建成环境大数据和2023年杭州城市体检问卷调查数据，分析杭州建筑高度空间分布特征以及居民健康评价特征，继而揭示居住区建筑高度对居民自评健康的影响机制，并检验建成环境在其中的调节效应，进一步识别敏感人群。主要结论如下：
（1）杭州建筑高度呈现出以中心区为高层建筑密集区、向外围城区“波动式下降”的特点，且在高楼为主型区域居住的居民其自评健康偏低，而在矮楼多高楼少型区域居住的居民其自评健康较高。
（2）居住区范围内平均建筑高度与居民自评健康存在显著非线性关系，并且因居民的居住楼层和楼栋高度而异。居住楼层或楼栋高度较矮时，建筑高度与自评健康负相关；居住楼层或楼栋高度较高时，建筑高度与自评健康正相关。
（3）居住区建成环境在建筑高度与自评健康的关系中存在显著的调节效应。对居住在3层以上的居民，公园广场、道路连通度、土地利用混合度强化了建筑高度对居民自评健康的积极影响，而空间开敞性则弱化了这种影响。
（4）不同群体的自评健康受建筑高度的影响程度不同。居住在3层及以下的中青年、女性、高收入、流动人口以及非育儿群体的自评健康对建筑高度的负向影响更敏感，而居住在3层以上的中青年、低收入、本地人以及育儿群体的自评健康对建筑高度的正向影响更敏感。

6.2 讨论

在城市用地供需矛盾日益突出的背景之下，竖向开发是城市提高土地利用效率的必然趋势。基于本文的研究结果，可以得到以下启示：① 居住区建筑高度对居民健康的消极影响主要针对居住在3层及以下的居民，这表明在老旧小区的有机更新中，对低矮楼层的住宅而言，迫切需要通过住宅楼栋相邻地块的环境设计来缓解居住区周边高层建筑对居民健康带来的消极影响，例如通过小区外立面整治、绿化修整等手段提高低层住户的居住环境品质，缓解周边高层建筑对低层住户造成的采光、通风等问题，提高低层住户的居住舒适度。② 建成环境可以有效地调节建筑高度与居民健康之间的关系，在城市规划的过程中可以积极利用这一调节作用，通过改善公园广场可达性、道路连通度与增加土地利用功能混合性等建成环境特征来强化竖向开发带来的积极健康效应，实现1+1大于2的城市规划设计效果，进而增加居民在高强度开发的城市中的居住环境满意度。③ 不同属性群体的自评健康对居住区范围建筑高度的影响的敏感性并不一致，对于低收入、女性、流动人口以及育儿者等特殊群体而言，城市规划设计需要更加留意建成环境对他们的影响，尽可能通过居住区的建成环境优化来降低高密度城市土地开发对这些群体健康的负面影响，并增加竖向开发的积极效应。
以往的研究在单一建筑尺度上证实了居民居住高度对健康的影响，本文以杭州为例验证了居住区尺度的建筑高度对居民健康有着同样重要的影响。这一结论既丰富了城市竖向开发与居民健康关系研究的内容，也呼应了当前城市居住环境与个体健康关系研究中的多尺度问题。城市居住环境是包含多个尺度的复杂系统，在探究居住环境与个体健康的关系时，需要充分考虑尺度差异性带来的居住环境影响的异质性，从而科学评估居住环境对个体健康乃至行为和福祉的影响。
尽管本文深化了居住区尺度的城市竖向开发与居民健康状况的关系，但仍有以下不足：① 本研究主要基于横截面数据，未能观察到时间变化对竖向开发与居民健康关系的影响，未来研究需开展长期跟踪，以便更准确地评估建筑高度变化对居民健康的长期影响。② 其他潜在的环境因素如环境噪音、空气质量和绿地质量等未得到充分研究，未来工作仍需深化这些因素的调节效应。③ 本研究的普适性需要在不同地理环境中进行验证，以扩展居住区建筑高度与健康的多样化关系研究，例如受地形限制而高度竖向开发的重庆、扁平化发展的中小城市等。④ 本文所使用的基于李克特五级量表的健康状况自评估测度方式限制了健康数据的丰富性和深度，未来研究应构建更精细化的健康指标分类。

真诚感谢三位匿名评审专家在论文评审中所付出的时间和精力，评审专家对本文的引言和理论框架方面的修改意见，使本文获益匪浅。

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