邻里环境对单位制社区情感依恋的非线性影响机制研究——基于XGBoost与SHAP模型的实证分析

本文采用机器学习方法（XGBoost和SHAP）量化分析中国转型期单位制社区中物理/社会邻里环境对居民社区依恋的非线性影响。研究发现物理环境整体影响力超越社会环境，且多维度环境因素与社区依恋存在倒U型（如交通设施密度）或正向非线性（如内部基础设施）关系，为通过优化社区环境提升社会凝聚力提供了精准规划依据。

　　

Highlight

居民社区依恋的空间分布特征

图3a展示了抽样单位制社区平均社区依恋水平的空间分布。结果显示其分布具有异质性，社区依恋得分存在高值区（13.53–20.00）和低值区（4.00–8.20）。在357个抽样社区中，35.7%的社区表现出较高的依恋水平（13.53–20.00），这些社区主要位于城市核心区，承担着主要商业、文化和休闲中心的功能。

单位制社区中的社区依恋及其影响因素

单位制社区居民的社区依恋整体水平中等偏高，高于武汉保障性住房居民报告的2.96，但略低于广州商品住房居民观察到的3.99。尽管城市化对社区结构和社会关系产生了冲击，单位制社区依然保持了相对较强的依恋感。这一发现与“社区失落”理论相悖。

结论

本研究聚焦于中国社会转型背景下的兰州单位制社区，运用XGBoost和SHAP模型，在控制个体属性的前提下，量化了邻里物理和社会环境对社区依恋的贡献度。结果显示，房屋产权、户口、邻里朋友数量、邻里接触频率和居住年限是最具影响力的因素。总体而言，邻里环境对社区依恋的影响强于个体属性，其中物理环境的影响力超越社会环境。研究进一步揭示了环境因素与社区依恋之间存在复杂的非线性关系：交通设施密度、教育设施密度以及邻里朋友数量与社区依恋呈倒U型关系；而社区内部基础设施、卫生状况和活动参与则表现出持续的正向非线性关系。这些发现为通过优化邻里物理和社会环境来增强情感依恋、培育具有社会凝聚力的社区提供了精准的规划启示。