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SCIENTIA GEOGRAPHICA SINICA >

2022 , Vol. 42 >Issue 5: 896 - 906

DOI: https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2022.05.015

Evaluation of Park Green Space Accessibility in Shenzhen from the Perspective of Social Equity

  • Huang Jiuju , 1 ,
  • Lin Yiting 1 ,
  • Tao Zhuolin , 2, * ,
  • Yang Jiawen 1
Expand
  • 1. School of Urban Planning and Design, Peking University Shenzhen Graduate School, Shenzhen 518055, Guangdong, China
  • 2. Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China

Received date: 2021-02-11

  Revised date: 2021-05-01

  Online published: 2022-05-20

Supported by

Social Science Fund of Shenzhen(20ZDA036)

National Natural Science Foundation of China(42101189)

Social Science Fund of Shenzhen(SZ2021B023)

Copyright

Copyright reserved © 2022.
Fold

Abstract

Park green space, which is important green infrastructure in the city, can provide opportunities for physical exercise, social communication, nature exposure and emergency hedge. Spatially fine-grained evaluation of accessibility to park green space has been limited by data availability. This study fills the research gap by using mobile SDK positioning data in Shenzhen. It uses this data to obtain population distribution; it uses the improved Gaussian two-step floating catchment area method to calculate park green space accessibility of neighborhood scale; it uses open source map API to calculate the travel time of different transportation modes. The accessibility indicators are analyzed by different housing groups: Urban villages, affordable housing and commodity housing. The results show first a social disparity in the accessibility of park green space in Shenzhen. The accessibility of urban villages is good and balanced. Public rental housing and economic and comfortable housing have poor accessibility to neighborhood parks, while the former has high accessibility to urban parks and the latter to natural parks. In addition, the accessibility of talent worker housing is the lowest. Talent housing has high accessibility to neighborhood parks, but poor accessibility to urban parks and natural parks, resulting in low overall accessibility. Third, Transportation mode has great influence on the accessibility to green space. Accessibility by driving among housing groups is nominal, but transit accessibility among them shows significant variation. Based on these findings, our study makes the following suggestions, including 1) improving the presence of neighborhood parks around public rental housing and economic and comfortable housing. 2) prioritizing transit service improvement for low-income residential areas, and 3) changing the planning requirement for green space supply in land development. Our study enriches existing literature by helping readers to understand park green space accessibility from the perspective of social equity in Chinese cities and by establishing a better connection to planning practice with spatially fine-grained data and evaluation indicators.

Key words： park green space; accessibility; two-step floating catchment area method; social differentiation; Shenzhen City

Cite this article

Huang Jiuju , Lin Yiting , Tao Zhuolin , Yang Jiawen . Evaluation of Park Green Space Accessibility in Shenzhen from the Perspective of Social Equity[J]. SCIENTIA GEOGRAPHICA SINICA, 2022 , 42(5) : 896 -906 . DOI: 10.13249/j.cnki.sgs.2022.05.015

公园绿地是直接服务居民的绿色基础设施，兼具生态、经济、社会多方面效益，能帮助调节城市气候和生境[1]、提供紧急避险与休闲游憩场所[2]、增进居民体育锻炼与健康[3~5]、促进社会交流与融合[6]。公园绿地的资源配置关乎城市的公平。
从土地利用和空间规划角度看，公园绿地无法通过增加容积率等方式实现既定土地上的空间增长，其区位、规模与服务能力难以对周边土地利用变化及时做出调整。因此，公园绿地的空间布局及其所产生的可达性对该资源在空间和社会群体间的公平分配有十分重要影响。现有规划编制存在以下问题，一是强制性指标——绿地率和人均绿地面积缺少对人口分布的考量[7]；二是仅对居住用地的绿地配套作出要求，而对城中村、公寓等实际承担居住功能的非居住用地无强制要求，进而造成可能的不同居住社区间的接近与使用公园绿地的机会差异。对不同类型居住社区的公园绿地公平性进行评价有助于验证和反思现行规划体系，从而形成更加包容和公平的规划体系。
国外对公园绿地公平的研究涉及功能研究、治理与分配公平[8]。这种分配公平的思想通过人均绿地面积、绿地率和可达性等体现。相关可达性研究包括空间公平和社会公平两个维度。社会公平相关研究包括公园绿地供给、消费的社会差异性及影响机制[9~11]，公园绿地消费社会差异性研究着重不同群体公园绿地使用和行为偏好[12~14]
中国公园绿地的公平性研究对于绿地功能、空间公平的研究较为成熟，社会公平方面仍待丰富。在对公园绿地社会公平的研究中，一部分学者利用统计和调查数据[15]等，将空间单元按照学历、就业等指标进行分类，作为社会分异研究的基础[15,16]。这些研究尺度较大，难以更细致地反映可达性差异，而小尺度（特别是居住社区尺度）的研究更易发现空间不公平的原因[17]；二是假定人口在空间均匀分布[18]，与实际存在较大偏差。此外，高房价背景下，人口的迁移流动在不同居住社区形成特定人群的分类聚集，住房成为居民社会经济阶层的替代性表征[19]。但相关研究多以商品住房作为研究对象，忽略了非商品住房居住空间的社会群体，研究对象存在局限性[20]。
公平是公共服务设施规划的重要政策目标[21]，但如何去定义和定量测度公平极具挑战性。公平的核心是所有居民应被平等对待[22]，供需平衡和可达性均等是公平的重要指标[21]。公平不仅受到供需两端空间邻近性的影响，还受到供需之间交通移动能力的影响[23]。可达性是深植于地理与规划中的概念，在本质上指的是交通系统使人们能够到达预期活动地点的便利程度[24]，在医疗卫生设施[25,26]、公园绿地[10,27]等公共服务设施的公平性测度中被广泛使用。可达性概念有助于了解土地利用、交通和人的行为间的复杂关系，揭示公共服务资源的空间分布如何对不同人群产生差异性影响[24]。本文可达性指标反映的是居民借助交通工具获得公共服务资源的机会，是公共服务设施空间分布、人口分布与交通系统共同作用的结果。
可达性测度方法主要有缓冲区分析法[28] 、最近距离法[20]、重力模型[29]、两步移动搜寻法[30,31]等，后两者在公园绿地的可达性计算中应用较广。两步移动搜寻法可以将供需竞争和空间阻力统筹考量，并且在交通成本、搜索半径、距离衰减函数[32]、交通出行模式[33]等方面均进行了扩展，被应用在多种公共服务设施可达性评价中。高斯函数因与人们到访公园绿地的距离敏感度变化相契合，常作为距离衰减函数[34]。不同等级公园绿地的吸引力差异可通过设置不同的距离衰减函数系数[35]和差异化的搜索半径[30]来实现。此外，对不同交通方式的可达性比较，也可反映不同等级公园的服务范围和使用状态。
交通成本的表达目前有欧氏距离、路网距离和交通时间[36]。开源地图API（Application Programming Interface，应用程序接口）交通时间计算根据实时路况和公交运营情况等进行不同交通方式路线规划和最短交通时间预估。该预估值为出发点到公园最近入口的交通时间，包含了出发点或目的地到最近公交站的步行时间、公交等待和换乘时间、实际交通拥堵情况[33,37]。对公园绿地这类人们在出行选择时对时间成本非常敏感的城市公共服务，该方法能够更真实地模拟人们的出行选择[18]。
因此，本文基于2019年手机SDK（Software Development Kit，软件开发工具包）定位人口分布数据和开源地图API交通时间计算，对不同等级公园采用多级半径高斯两步移动搜寻法，对不同居住空间群体展开小尺度公园绿地可达性研究，从规划编制与实施角度对其可达性空间与社会差异的原因进行探讨，对现行规划体系实施结果进行评估与反思，也为深圳的高质量发展提供政策依据与建议。

1 研究思路与方法

1.1 研究思路

本研究建立了居住社区尺度城市公园绿地可达性的社会公平分析框架（图1），将供需的空间与社会匹配、不同交通方式带来的可达性变化、不同等级公园绿地的吸引力差异等纳入考量。研究使用基于手机SDK定位的人口数据，以152 m精度格网（居住小区尺度）作为分析单元，使基于住房分类的可达性分析成为可能。
图1 基于改进2SFCA的公园绿地可达性分析技术路线

Fig. 1 Research framework of park green space accessibility analysis based on 2SFCA

公园绿地可达性社会公平研究的一个关键点是如何界定和区分社会群体。在高房价的背景下，住房成为城市居民最重要的资产之一。特别是在超大城市，居住隔离日渐形成。相较于其他研究只关注商品房居民，本文将城中村、保障房和商品房均纳入研究范围，力求更全面地覆盖公园绿地需求群体。保障性住房由政府提供，其中公共租赁住房主要面向户籍低收入、住房困难群体，安居型商品房面向户籍、有一定购买能力但无法在商品住房市场购房的群体，人才住房面向高学历、城市重点企事业单位员工；城中村租客更多为因户籍、经济等因素难以在正式住房市场获得住房服务的群体，特别是农民工等流动人口；商品住房居民则大多经济可负担性更高，这5类住房的居民均具有一定的群体特征，以此作为划分社会群体的基础具有一定的代表性和可行性。
相比于常用的两步移动搜寻法，本研究基于规模和功能对公园绿地进行分类，使用多级半径反映不同等级公园绿地的吸引力差异。根据人们对不同等级公园的使用及出行习惯，本研究还进行了多种交通模式的对比研究。不同的交通方式对应着不同类型的需求。步行方式下的可达性对应的是居民日常高频活动需求，由于高等级中心地兼具低等级中心地的功能，因此住房周边步行范围内的各等级公园都应纳入考量。公共交通和驾车对应的是更加丰富和低频的需求，因此将社区公园排除在外。不同的交通方式还反映了居民交通移动能力的差异，对于交通移动能力不同的人来说，即使公共服务资源的空间邻近性相似，因出行成本不同仍会产生获得和使用公共服务资源的机会与结果的差异。特别是将公共交通与驾车的可达性进行对比，可以发现作为公共资源的公交服务的配套如何产生了公园绿地资源获取的机会差异。此外，由于私家车使用具有一定的社会排斥性，不同社会经济条件的群体对公共交通出行的依赖程度不同，因此不同交通方式的可达性差异能够反映不同群体间的社会公平性。为了提高交通成本的估计精度，本研究基于高德地图API在周末以及工作日非高峰时段分别计算步行、驾车和公交3种交通方式下的交通时间作为交通成本。

1.2 研究方法

本研究采用多级半径的高斯两步移动搜寻法，分别计算步行、公交、驾车共3种出行方式下的公园绿地可达性。学者们在搜索半径的选取上差异较大，主要根据公园绿地服务能力、步行耐受度等进行设置[30,38]。《城市绿地分类标准》中规定，社区公园的服务半径为800~1000 m，城市公园为1200~3000 m，公园面积越大，服务半径越大[39]。通过综合考量3种等级的公园的服务能力和半径、作者对城市居民随机访谈中了解到的不同交通方式下居民到访不同等级公园的出行意愿，以及步行最大耐受时间30 min[40]，本文设置如下的搜索阈值Tr：对于步行方式，社区公园搜索时间阈值T1为10 min，城市公园的搜索阈值T2为20 min，自然公园的搜索阈值T3为30 min；对于公交和驾车方式，城市公园搜索时间阈值T2均为30 min，自然公园的搜索阈值T3为60 min。考虑到社区公园为周边居民日常高频使用，不适宜驾车，因此在公交和驾车方式中，不对社区公园进行计算。
1） 对每个公园j，搜索在一定出行成本阈值Tr空间作用域内的格网m，对于每个格网居住人口数Pm基于高斯函数赋以距离衰减权重，加和加权后的人口得到公园绿地j所有潜在使用者数量。以公园绿地面积作为供给量，除以所有潜在使用者数量，得到供需比Rj。
$ \begin{split} {R_j} = &{S_j}\Bigg/\left[ {\mathop \sum \nolimits_{m \in \left\{ {{T_{mj}} \leqslant {T_r}} \right\}} G\left( {{T_{mj}},{T_r}} \right){P_m}} \right] \\ =&{S_j}\Bigg/\Bigg[ \mathop \sum \nolimits_{m \in \left\{ {{T_{mj}} \leqslant {T_1}} \right\}} G\left( {{T_{mj}},{T_1}} \right){P_m} +\\ &\mathop \sum \nolimits_{m \in \left\{ {{T_{mj}} \leqslant {T_2}} \right\}} G\left( {{T_{mj}},{T_2}} \right){P_m} + \\[-2pt] &\mathop \sum \nolimits_{m \in \left\{ {{T_{mj}} \leqslant {T_3}} \right\}} G\left( {{T_{mj}},{T_3}} \right){P_m} \Bigg] \end{split} $
$ G({T_{mj}},{T_r}) = \left\{ {\begin{array}{*{20}{l}} {\dfrac{{{{\rm{e}}^{ - (1/2) \times {{({T_{mj}}/{T_r})}^2}}} - {{\rm{e}}^{ - (1/2)}}}}{{1 - {{\rm{e}}^{ - (1/2)}}}},}&{{T_{mj}} \leqslant {T_r}} \\ {0,}&{{T_{mj}} > {T_r}} \end{array}} \right. $
2） 对每个需求格网m，搜索在一定出行成本阈值Tr范围内的公园j，对搜索到的每个公园j的供需比Rj根据高斯距离衰减函数赋以权重，加和得到每个格网m的可达性Ai。
$ \begin{split} {A_i} =& \displaystyle\sum\nolimits_{j \in \{ {T_{ij}} \leqslant {T_r}\} } {G({T_{ij}},{T_r}){R_j} = } \displaystyle\sum\nolimits_{j \in \{ {T_{ij}} \leqslant {T_1}\} } {G({T_{ij}},{T_1}){R_j} + }\\ &\displaystyle\sum\nolimits_{j \in \{ {T_{ij}} \leqslant {T_2}\} } {G({T_{ij}},{T_2}){R_j} + } \displaystyle\sum\nolimits_{j \in \{ {T_{ij}} \leqslant {T_3}\} } {G({T_{ij}},{T_3}){R_j}} \end{split} $
式中，Sj为公园绿地j的供给能力，用面积表示；Pm为公园绿地 j服务范围内（Tmj≤Tr）格网m的需求规模，即每个格网居住人口数；G为基于高斯函数计算的距离衰减函数；Tmj为从需求点m到公园j的交通时间；Tr为出行时间成本阈值；T1为社区公园搜索时间阈值；T2为城市公园搜索时间阈值；T3为自然公园搜索时间阈值。
考虑到公园出行主要集中在非通勤时间的特点，本文调用高德地图API计算在非通勤时段（包括周末的高峰和平峰、工作日的平峰时段）的交通出行时间，在计算得到各格网的可达性值后，分别基于格网人口、住房人口进行加权平均，得到各街道、各类型住房的平均可达性值。

2 研究区域与数据处理

2.1 研究区域与基本情况

截至2020年8月，深圳建成各类公园1206个（不包含深汕特别合作区），其中自然公园33个，城市公园181个，社区公园992个。全市公园绿地500 m服务半径覆盖率达到 90.87%，达到《城市绿地规划标准》[41]中大于90%的要求。各区公园绿地占土地面积比重和人均公园绿地面积指标差异较大。罗湖区公园绿地占比最大（37.12%），但人均面积仅为22.41m2；龙岗区公园绿地占比最小（8.94%），人均面积仅略高于福田区的6.4 m2。人均公园绿地面积较低的行政区人口都较密集，使本就供应不充足的公园绿地更捉襟见肘，也说明可达性评价中同时考虑供需的必要性。

2.2 数据来源与处理

2.2.1 公园绿地分类与数据

本文采用深圳市公园管理中心的分类方法，将公园绿地分为自然公园、城市公园和社区公园3类。自然公园自然生态资源优渥，兼具生态保育及休闲游憩功能，面积较大，自然基底条件在其选址中起决定性作用；城市公园多分布在城市发展较为成熟的区域、行政中心等，以游憩为主要功能，兼顾应急避难等，选址上综合考量政府意志和生态基底；社区公园是“为一定范围内居民提供户外休憩、运动和观赏等功能的开放式绿地”[40]，规模小、数量多、对生态基底基本无要求[38~40]。本研究使用深圳市住建局（ http://zjj.sz.gov.cn/）提供的2014年公园绿地面元数据，结合2020年1 m分辨率遥感影像和地图目视解译，对数据进行更新，剔除收费型公园绿地。数据清洗后，得到公园绿地676个（图2a），其中自然公园38个、城市公园86个、社区公园552个，平均占地面积分别为4.23 km2、0.54 km2、0.08 km2。
图2 深圳市公园绿地（a）、居住人口（b）、分类住房空间分布（c）

Fig. 2 The distribution of Shenzhen park green space (a), population (b), classified housing(c)

2.2.2 人口分布数据

研究采用基于SDK手机多应用APP定位的深圳市居住人口分布数据源于个推网（ https://www.getui.com/?f=2&p=1&k=3007&bd_vid=7429753504508940032），对2019年11月12日前12周的工作日，根据用户位置打卡信息，对夜间21点到次日早晨6点（默认为居家休息时间）间各小时所在位置进行赋分（0~3点赋分2，其余时间赋分1），每日分值最高的位置认为是当日居住地。加总每日居住地得分，得分最高的位置认为是该用户的居住地。将结果汇总得到深圳居住人口分布信息。去除公园绿地和水体内部的误差数据后，深圳全市共计45909个格网，2004.36万居住人口（图2b），与深圳市实际管理人口相近。

2.2.3 住房分类数据

根据2018年深圳土地利用数据、建筑普查数据、保障房信息等，数据来源于深圳市住建局（ http://zjj.sz.gov.cn/）、房地产信息网（ www.szhome.com/index.htm），整合提取深圳住房空间分布数据。在此基础上，将住房空间数据与居住格网数据相交，根据面积加权提取得到深圳市各住房小区的居住人数，共1118.68万（图2c）。与政府公布的常住人口相比，住房人口偏少，这是由部分小区边界不规则或缺少边界造成提取时数据损失和忽视了非居住性质的建筑和用地中的居住人口造成。该分类住房数据包含商品房、城中村、人才住房、公租房、安居房和其他住房6类。各分类住房中居住人口占比为城中村（57%）、商品住房（38%）、保障房（2%）和其他住房（3%），与《深圳住房保障发展规划2016—2020》[42]中的统计比例相近。

3 结果与分析

将可达性计算结果（文中可达性值是采用高斯两步移动搜寻法，对需求人口、公园绿地面积和交通成本权重综合计算出的结果）按五分位法进行分段，可达性值从高到低代表可达性从好到差，按不同住房类型和交通模式绘成图3、4、5。将格网可达性值按住房类型进行人口加权平均得表1。下面用各交通模式的可达性结果进行分析。
表1 多交通模式下深圳各住房群体公园绿地可达性

Table 1 Multi-model park green space accessibility of different residences in Shenzhen

类型 社区公园 城市公园 自然公园 汇总
步行 步行 公交 驾车 步行 公交 驾车 步行 公交 驾车
1商品房 0.81 9.99 64.70 7.28 22.19 41.53 46.91 32.99 106.23 54.19
2城中村 0.89 9.13 7.79 5.31 41.63 45.08 45.64 51.66 52.86 50.95
3保障房 0.40 10.15 9.05 6.01 49.59 31.66 46.28 60.14 40.71 52.29
①公共租赁住房 0.32 11.61 9.68 6.46 33.66 23.61 49.90 45.59 33.29 56.36
②安居型商品房 0.53 7.75 4.58 5.04 87.23 51.08 40.29 95.51 55.66 45.32
③人才住房 0.85 1.57 46.17 6.20 6.18 5.10 25.78 8.61 51.28 31.99
图3 深圳市公园绿地步行可达性分析结果

Fig. 3 Park green space accessibility of walking in Shenzhen

图4 深圳市公园绿地驾车可达性分析结果

Fig. 4 Park green space accessibility by driving in Shenzhen

图5 深圳市公园绿地公共交通可达性分析结果

Fig. 5 Park green space accessibility of transit in Shenzhen

3.1 步行可达性评价

从表1来看，安居房具有最高的可达性、城中村次之，人才住房最低。具体到各类公园来看，公租房和安居房的社区公园配套最差，但分别通过城市公园和自然公园得到补充，且自然公园面积大，大大提高了其步行可达性。根据深圳住建局2021年7月更新的公租房和安居房轮候库数据，安居房和原特区外公租房居民以核心家庭为主，老人和孩子较多，对社区公园等临近绿地空间需求较大。公租房和安居房社区公园配套的严重不足难以满足居民的实际需求。人才住房社区公园配套好，但对城市公园和自然公园可达性差，导致其步行可达性最低。商品住房对社区公园和城市公园可达性高，对自然公园可达性较低，总体步行可达性与公租房接近。出人意料的是，城中村对社区公园的步行可达性最高，对于城市公园和自然公园都具有良好的步行可达性。城中村居民以中低收入群体为主，偏好就近获得公共服务，以降低成本[43]，现状的公园绿地供给与其需求基本匹配。城中村对社区公园可达性较好的原因可能是城中村综合整治等提升了城中村的社区公园配套。而受城市发展历史遗留问题影响，大部分城中村在城市中区位较好，临近城市公园，少部分城中村虽然地处偏远，但距离自然公园近，改善了其步行范围内对公园绿地的供给。多数安居房为政府集中供地，多分布在土地充裕且开发成本较低的区域，距离自然公园较近。商品房土地来源于招拍挂居住用地，《城市绿地规划标准》[41]对居住用地周边公园绿地配置有明确要求，周边社区公园配套相对完善。人才住房群体是深圳政府所要吸引的对象，房源主要来自城市更新配建、新建商品房配建、交通场站上盖物业等，区位交通较好，周边环境配套相对成熟。

3.2 驾车可达性评价

综合看，各类住房的驾车可达性较为均衡，公租房最高，人才住房最低。就城市公园而言，商品房驾车可达性最高，公租房次之，安居房最低。对自然公园，人才住房可达性最低，公租房最高。人才住房居民以高学历为主，对高等级自然空间具有更高的需求和倾向[14]，对自然公园和城市公园可达性差难以满足其对高等级自然空间的使用需求。居住用地是地方政府土地财政的主要来源[44]，城市中心、城市公园周边具有更高的土地价值。商品房住区建设是地方政府实现溢价回收的重要途径，因此商品房更多分布在城市中心区域（图4a），邻近城市公园，道路交通便捷，表现为对城市公园更高的驾车可达性。公租房一部分来源于商品房配建，具有较高的城市公园可达性，一部分房源区位偏远，更易到访自然公园。

3.3 公共交通可达性评价

通过比较公共交通与驾车可达性，考察公共交通服务配置对城市公园、自然公园分布格局的影响。根据表1，公交服务对不同类型住房的公园绿地可达性都有一定的改善作用，尤其是商品房和人才住房，但同时降低了公租房的可达性。从各类住房公交可达性的均值来看，公共交通方式下的商品房与公租房、城中村居民群体间的可达性差距有所扩大。
从3类公园来看，对于城市公园，商品房的公交可达性最高，其次是人才住房，其它类型住房可达性均较低；对自然公园，安居房可达性最高，人才住房最低。与驾车可达性相比，商品房和人才住房的城市公园可达性、安居房的自然公园可达性得到大幅提升，而公租房、人才住房的自然公园可达性下降较多。这说明在公交服务配置时，更注重中高收入群体对于城市公园的出行需求，对公租房居民需求、对安居房居民到城市公园的出行需求考虑不周。在空间分布格局（图5）上，与驾车可达性相比，3类住房的公共交通可达性都呈现出明显的中心−边缘递减特征，城市核心区以及原特区外各区的中心城区表现出更高的可达性。
综上所述，深圳分类住房的公园绿地可达性具有以下特征：①商品住房3种交通方式的可达性都很高，除了对自然公园步行可达性较低外，对各类公园都具有较好的可达性。商品住房更多分布在发展较为成熟的区域，距城市公园近，距自然公园较远，但便捷的道路交通和公交服务改善了其对自然公园的可达性。②与设想不同，城中村公园绿地可达性表现较好，且3种交通模式可达性较均衡。③安居房在步行和驾车方式下可达性都较好，但安居房和公租房社区公园配套不足，难以满足其居住群体的现实需要。人才住房对社区公园可达性良好，但对于城市和自然公园的驾车可达性较差，与该群体对高等级自然空间消费需求倾向不符。 ④各类住房的步行和公交可达性差异大，但驾车可达性相对均衡。

4 总结与建议

本研究借助多级半径高斯两步移动搜寻法，使用开源地图API实现对多种交通方式出行时间的更精准估计，基于SDK定位的人口分布数据将分析尺度推进到居住小区级，以分类住房代表不同社会群体，对深圳公园绿地可达性现状进行了分析。研究发现，深圳公园绿地可达性存在社会不均衡问题：公租房和安居房的社区公园配套与其他类型住房差距显著，但通过城市公园、自然公园弥补了社区公园的缺位；公交可达性与驾车可达性的分布格局存在较大差异；商品住房在3种交通方式下可达性都较好，周边社区公园和城市公园配套良好，而安居房则更靠近自然公园；城中村对3类公园在3种交通方式下均表现出较好的可达性，与预期并不相同。城中村的公园绿地可达性表现较好的原因可能为，①城中村分布较广且部分地理区位较好，可能享受到公园绿地建设的空间溢出；②部分城中村的交通区位较好，靠近地铁或公交站点；③公园绿地的分布在一定程度上受自然条件和历史因素影响，可能有利于城中村的公园绿地可达性。但更深入的机制解释还需进一步研究来回答。
基于此，研究建议深圳：①加强公租房、安居房的社区公园配套规划、建设保障。公租房和安居房的公园绿地步行可达性虽然分别通过城市公园和自然公园得到较大提升，但城市公园和自然公园选址限制性强、建设成本高，无法取代社区公园提供稳定的周边配套。②改善城市边缘地区、公租房、安居房和城中村公共交通服务，减少因交通建设带来的社会不公平。③改善人才住房步行范围的公园绿地供给以及对自然公园的公交服务。④调整城市绿地强制指标的使用方式，避免指标上达标、现实中供需不匹配问题。
本文由于缺少数据未考虑住区内部绿地供给情况；未考虑租购人群的差异和商品房价格的差异，未来将继续探索和完善。

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