街道绿化的在生态方面的重要性早已被广泛认知.近年来伴随着分析技术的进步,街道绿视率在心理健康和慢行活动方面的效用也被逐渐发掘和测度.但是,这一人本尺度绿视率在经济上(房价)的影响还未被系统研究.本文以上海中心城区(中环线内区域)为研究案例,对于人本尺度绿视率在房价上的影响权重开展测度.研究一方面通过链家网站抓取了2016年度的1395个二手房小区物业均价,另一方面根据特征价格模型(Hedonic Price Model)选取了5个大类共44个变量——设施距离、一定半径内的设施密度、步行和车行可达性、房屋和小区特征和以街道绿视率为代表的街道空间品质.具体来说,各类设施距离与密度根据抓取的城市兴趣点数据(Point of Interests)来计算,步行和车行可达性则使用sDNA工具依托OSM路网数据计算,房屋和小区特征从链家上同步获得,人本尺度绿视率是在抓取了高精度、大样本百度街景数据后运用深度卷积神经网络算法对于绿化开展提取和计算.结果显示,在设施距离、房屋和小区特征等传统指标之外,车行可达性和人本尺度绿视率对于房价有显著的影响.在线性回归和对数回归模型中,人本尺度绿化可见度的纳入均可适当提高房价模型的解释力度.同时,回归结果显示该人本尺度指标具有较高的标准化系数(分别为0.202和0.205),且该标准化系数甚至超过了到最近公园广场的距离指标,这在一定程度上反映了人本尺度要素的重要性.本研究推进了人本尺度绿视率的经济效益认知,可对于城市绿地系统规划和街道微更新的开展提供理论支撑.此外本研究也进一步发掘了人本尺度要素的全局影响,可见人本尺度要素的影响并非仅局限在微观的空间感受上,而是会在宏观尺度下也产生相应影响.