上世纪八九十年代,我国人口数量快速增长,住房紧缺问题随之而来,为解决这一问题,我国在城市建设了大量的住区。随着时间的流逝,这些住区逐渐呈现老化、衰退之势,难以满足居民多样化的需求。近年来,政府对老旧住区更新的重视度不断提高,但由于老旧住区数量多、分布广,其更新规划存在难度,因此有必要在城市范围内对住区的老化度进行评估,探究老旧住区的空间分布情况,对不同城市、不同片区提出有针对性的改造建议。本文将研究尺度划分为小区、街道和城市三个层面,对住区老化度在不同空间尺度中的表现进行探究,并分析城市住区老化度空间分异的影响因素。基于文献梳理和老旧住区现状分析,本文从理论分析、研究对象确定、模型构建及实证、治理对策四个层面切入,构建了城市住区老化度空间分异及成因的分析框架。在模型构建部分,采用“压力—状态—响应”动态分析框架构建城市住区老化度评价指标体系,运用AHP-熵权法确定权重。街道内小区老化度的中位数和香农多样性指数分别作为街道层面住区老化度的评价值和多样性指数。运用探索性空间分析方法构建城市住区老化度空间分异模型,从整体和局部两个维度揭示城市住区老化度空间分布特征和空间分异格局。选取16个影响因素,构建地理探测器模型,以探究城市住区老化度空间分异的影响机理。在实证分析部分,本文运用爬虫技术采集了哈尔滨市主城区的五个行政区内1824个小区的指标数据,根据评分标准将其转化为离散型数据,并借助Arc GIS10.6、Geo Detector2015等软件进行分析。结果显示小区和街道层面的住区老化度均以二环内的市中心为核心,呈辐射状向外递减的趋势。空间分异模型结果显示哈尔滨市住区老化度在空间上具有集聚性。从全局上看,街道层面住区老化度呈现正向的空间自相关。从局部看,哈尔滨市HH集聚区在空间上呈集中连片分布且数量最多,主要位于二环内,是住区老化最为严重的区域。地理探测器模型结果显示,16个影响因素中有9个对住区老化度的空间分异具有显著性影响,且老化度集聚特征影响能力最大,这反映了城市住区老化度的空间聚集情况会对城市住区老化度存在影响,证明了住区之间具有老化传染和扩散的风险。最后根据实证结果,从住区老化治理的时间维度、空间维度、系统层面提出相应的对策建议。