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052建成环境影响居民活动出行的研究方法探讨

建成环境影响居民活动出行的研究方法探讨

杨东峰刘正莹陈天航纪坤

【摘要】城市居民活动出行日益受到建成环境的影响制约，并给城市可持续发展带来重大挑战，致力于城市建成环境对居民活动出行行为的主动式干预已经成为城市规划学科核心议题之一。

本文通过国际层面主题性文献分析，就城市建成环境对居民活动出行的影响分析进行系统解读，以期对我国相关研究有所启示。

首先，在理论层面，对建成环境、出行等核心概念以及要素测量和活动类型划分等进行了清晰界定；其次，在研究方法层面，提炼归纳了汇总—案例对比分析法、非汇总—推论统计分析法、非汇总—选择模型法、非汇总—活动分析法等4类方法，并对各自的优缺点进行了比较分析；最后，指出当前研究还存在诸多不足，建议未来在研究框架、指标体系构建、研究方法和数据获取等方面进行改进。

【关键词】建成环境；活动出行；方法

1．引言

城市居民活动出行日益受到建成环境的影响制约，并给城市可持续发展带来重大挑战，致力于城市建成环境对居民活动出行行为的主动式干预已经成为城市规划学科核心议题之一。

在快速城市化进程中，面对产业要素集聚和机动车大规模增长等多重压力，当前建成环境在城市层面逐渐形成功能分隔明显、住区空间边缘化和适应机动化迅速发展的形态模式；在地方住区层面表现为街区尺度过大、步行道路网不完善、空间可达性较差、基础设施空间配置不合理等特征。

在建成环境的条件制约影响下，城市居民逐渐形成出行高度依赖机动化方式和缺乏康体活动（physicalinactivity）的消极活动出行模式。

城市居民的这种消极活动出行模式，不仅不利于解决城市环境污染、能源危机的发展困境，而且会造成居民生活质量下降、公众健康风险增加等一系列问题。

首先，大量的数据统计显示，高度依赖小汽车出行带来了交通能耗的急剧上升。

例如，2007年建设部统计，我国交通能耗已占全社会总能耗的20%，如果不加控制将达到总能耗的30%，超过工业能耗[1]；而且，大量研究证实城市形态对交通能耗有显著影响。

其次，活动理论（activitytheory）认为居民身心健康取决于康体活动和社会参与水平（Havighurst，1968）[2]，并有大量研究证实，户外移动性影响居民生活满意度，尤其是对住区建成环境高度依赖的老年人（Mollenkopfetal.，1997）[3]，缺乏康体活动是造成心血管疾病和肥胖、高血压、癌症、抑郁等慢性疾病的重要风险因素（Blair，Brodney，1999；Blairetal.，2001；Lee，Skerrett，2001；Tayloretal.，2004）[4-7]，Blair（2009），甚至指出缺乏康体活动是21世纪最大的公众健康问题[8]。

因此，积极改善当前城市建成环境具有重要的现实意义，尤其是在我国社会与经济转型期和老龄化日益严峻的特殊背景下。

然而，若要对城市建成环境进行规划调控以促进积极健康的居民活动出行，其首要前提就是明确城市建成环境能够在多大程度上以及如何影响居民活动出行行为。

针对这一问题，本文基于主题性文献分析的方法，对城市建成环境对居民活动出行行为影响的研究展开了系统解读，以期为我国建成环境与居民活动出行关系研究提供借鉴。

首先，在理论基础层面，回顾城市建成环境要素指标的量化表达以及活动系统与出行属性的构成；其次，在研究方法层面，对相关领域常用的研究方法进行系统性的归纳总结，并比较其优缺点；最后，从理论框架、指标体系、数据分析等方面对未来研究提出改进建议。

2．理论基础：

建成环境与居民活动出行的概念框架

城市建成环境对居民活动出行行为影响研究，是以建成环境要素为影响因素（自变量），以居民活动出行行为为被影响要素（因变量）来分析两者之间的相互关系。

研究旨在评估各种环境要素对活动出行行为的影响效应及影响程度，有利于为城市建成环境的规划调控提供理论指导，进而促进居民积极活动出行，改善公众健康状况（见图1）。

图1建成环境与活动出行、公众健康的关系

2.1建成环境的内涵界定与要素测量

建成环境是一个多面性（multi-faceted）术语，社会学、经济学、生态学、心理学、建筑学等不同学科对其有着不同的定义。

一般而言，建成环境被定义为人工建造的物质环境的一部分，包括房屋、学校、工厂、公园、商业区和道路等，还可以拓展到空中的电线、地下的地铁、垃圾通道等。

从城市规划的视角出发，Handyetal.（2002）认为建成环境由土地利用、交通系统和城市设计三部分组成，土地利用指的是不同土地用途和活动类型的空间分布，包括各类活动的位置和密度等；交通系统包括提供人、场所、活动联结的路网结构，以及交通服务水平，如公交频率等；城市设计指的是城市中的物质要素，包括它们的排列和外观，与公共空间的功能和吸引力相关[9]。

Franketal.（2003）同样将城市建成环境划分为土地利用模式、交通系统、城市设计三个层面，土地利用模式反映居住、商业、工业等用途在空间中如何分布，影响起讫点之间的临近性；交通系统为活动之间提供了连接，影响个体从出发地到达目的地的容易程度；城市设计特征影响出行个体的安全感知和吸引力判断，并最终影响个体是否步行的决定[10]。

土地利用模式范畴的要素指标一般包括总用地面积、居住（住宅）用地面积、人口密度、职住平衡率、容积率、绿地率、土地用途混合度、设施多样性、设施密度、目的地空间距离、目的地网络缓冲区距离等；交通系统范畴的要素指标可以划分为三类：

拓扑形态指标——如整合度、连接度、可达性、深度图、可理解度等，几何形态指标——如路网密度、交叉口密度、尽端路比例等，交通服务水平指标——如公交站点密度、单个站点服务人数、公交频率等；城市设计范畴的要素指标一般包括街道宽度、人行道宽度、有无行道树、有无人行横道、有无交通信号灯、建筑材料、建筑朝向、建筑后退、广场面积、广场形状、有无绿化、沿街商铺长度比等。

Handyetal.（2002）认为建成环境是一个多尺度概念，如邻里建成环境、城市建成环境、都市区建成环境，在评估建成环境对居民活动出行行为影响时，应该在不同的空间尺度上分别测量建成环境的众多要素指标[9]。

2.2居民活动的类型划分与出行特征

关于活动，Reichmann（1976）认为可以将活动分为三种类型：

生存活动（subsistenceactivities），包括工作或与工作相关的能够提供家庭财政支持的事务活动；维持活动（maintenanceactivities），包括家庭或个人的事务活动，用来满足家庭和个人的心理、生理需求；休闲活动（leisureactivities），包括社交、娱乐，以及其他有文化和心理需求趋势的自由追求[11]。

关于出行，出行是交通规划中最基本的概念。

《交通工程学》一书将出行定义为人、物资或作为运输方式的汽车等从某地点向其他地点的移动，其中个人的移动称为个人出行（王炜，2011）[12]。

《城市交通规划》一书将出行定义为人、车、货从出发点到目的地移动的全过程，分别称为居民出行、车辆出行和货物出行（周楠森，2011）[13]。

这些定义偏重于对出行结果的描述，在早期交通研究领域应用较广。

但由于这种定义缺乏对出行动机、原因以及出行类型等问题的具体阐释，即缺乏出行分析理论基础，因此经常致使相关研究结论不具有实际意义。

直到20世纪80年代活动分析法的出现，对出行才有了较为科学的定义。

它认为出行是人们为了满足个人或家庭需求，参与在相隔一定距离的场所上所发生的活动而派生出来的一种需求[14]。

出行行为按照其不同属性，涉及出行距离、出行方式、出行频率、出行持续时间、出行链条等内容。

3．研究方法：

分析单元与技术工具的系统比较

国外关于城市建成环境对居民活动出行行为影响的研究方法，根据分析单元可以划分为汇总分析法和非汇总分析法，前者以地区（如交通分析区域TAZ：

TrafficAnalysisZone、邻里等）为分析单元，后者以微观个体或家庭为分析单元；根据具体分析方法，可以划分为案例对比分析法、揭示偏好法和陈述偏好法、回归分析法、选择模型法、活动分析法，其中前两种基于汇总的地区数据进行分析，后三种基于非汇总的微观个体数据进行分析。

综合研究区域和具体分析方法，相关领域研究方法可以归纳为如下四类。

3.1汇总—案例对比分析法

汇总—案例对比分析法是指在同一研究尺度下，选择两个或多个形态特征差异明显的邻里或城市（如单元型邻里vs格网型邻里），对地区内居民出行行为进行调查比较。

根据研究对建成环境的关注内容，分析法又可细分为整体对比法（subject-by-subjectcomparison）和交替对比法（point-by-pointcomparison）。

前者关注地区的整体结构，以表明形态结构对出行模式有影响；后者关注建成环境的各个要素，逐个比较以推测哪些要素可能影响出行行为。

两种方法都具有可操作性较强、容易获得分析结果的优点；而整体对比法由于简化了城市形态，分析结果的实践应用价值有限；交替对比法的缺点是只能推测某些环境要素可能影响出行行为，不能揭示两者之间的实质关系，更不能确定相关环境要素对出行行为影响的重要程度，而且所分析环境要素受到所选案例特征的限制，结果只能表现为不同形态特征对出行行为的解释度。

此外，在对比分析过程中，由于中观或宏观尺度的形态特征值（如密度）经常掩盖微观尺度上的特征变化，或者不对人口社会经济要素进行变量控制，分析结果很可能不具有真实统计性。

3.2非汇总—推论统计分析法

非汇总—推论统计分析法包括相关分析法、方差分析法、因子分析法、回归分析法、最小二乘回归模型等。

相关分析法是指利用数理统计方法确定变量间关系的量化指标，相关系数绝对值越大，相关关系就越强，其优点是能够快速排除与出行行为不相关的要素，但是相关关系不等于因果关系，无法揭示建成环境要素和活动出行行为相互作用的内在机制。

方差分析法是通过检验两个以上群体在一个因素或多个因素上的均值差异，以此推论自变量与因变量之间的关系，只有一个处理变量时叫做简单方差分析，有多个处理变量时叫做析因方差分析，当处理变量较少时，应用该方法简单有效，但是当处理大量变量时，尤其是在研究城市建成环境与个体活动出行行为之间的关系时，由于在人口统计属性维度也存在多个变量，进行析因设计会十分复杂。

因子分析法是基于不同变量的彼此相关程度形成因子，每一个因子代表几个不同的变量，在针对城市建成环境要素对个体活动出行行为的研究中对结果表示方面，因子比单个变量更有效，该方法很好地解决了变量之间的多重共线性问题，而且简化了工作量，但是由于提取因子是不可观测的综合指标，在为规划实践提供指导时，还需要进行二次深入研究，已明确影响出行行为的可规划调控的具体环境要素。

线性回归分析法是指用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式，回归分析是指用一个或多个自变量预测一个因变量的回归分析方法，应该建立在相关分析的基础之上，但是当变量之间存在多重共线性问题时，会严重影响参数估计，扩大模型误差。

最小二乘回归分析法主要应用于多因变量对多自变量的回归建模，当各变量内部高度线性相关时，用偏最小二乘回归法更有效。

与对比分析法相比，推论统计法相对进步能够检验自变量与因变量之间的关系强度，但是，推论统计法缺乏理论基础以及对潜在中间变量的考虑，分析结果仍然仅具有推测性。

3.3非汇总—选择模型法

与对比分析法和推论统计分析法相比，离散选择模型法更加优越，具有较好的理论基础（如效用最大化和随机效用理论）。

自20世纪70年代之后，离散选择模型在国外关于建成环境与个体活动出行关系的研究中逐渐得到广泛应用。

离散选择模型主要包括到多项Logit模型（MultinomialLogitModel）、条件Logit模型（ConditionalLogitModel）、联合Logit模型（JointLogitModel）、有序Probit模型（OrderedProbitModel）、嵌套Logit模型（NestLogitModel）和混合Logit模型（MixedLogitModel）等。

当单独考虑某一层级的行为决策过程时，往往采用多项Logit模型、条件Logit模型、联合Logit模型和有序Probit模型等，例如，在单独研究个人活动/目的地选择、出行方式选择、出行频率、出行距离等的影响时，经常使用以上模型建模[15-18]。

其中，以多项Logit模型应用最广。

当考虑多个决策层级时，不同层级之间存在嵌套关系，即选项之间具有相关关系，资料不满足ⅡA特性时，往往使用嵌套Logit模型和混合Logit模型等，例如，Hoorn（1983）使用嵌套Logit模型研究了一系列的目的地选择和活动选择，目的地的选择与上一活动和下一活动彼此相关[19]。

离散选择模型的主要优势在于能够同时解释城市建成环境、人口社会经济属性等不同维度要素对个体活动出行行为的影响，并比较各个因素的影响程度，而且可以进行居民活动出行选择预测。

但是，离散选择模型不能处理社会经济要素与城市建成环境要素之间的层级联系。

此外，离散选择模型的理论基础也存在不足之处，因为很多时候个人的行为决策并不符合效用最大化原理[20]。

3.4非汇总—活动分析法

活动分析法是在一系列活动的背景中考虑个人或者家庭的出行模式，同时强调时间和空间制约在出行行为中的重要性[13]。

出行行为被看作是个体参与活动而派生出来的一种需求，活动分析法不仅阐明了活动与出行之间的系统联系，而且指出活动与出行作为一个整体受到个体、家庭和环境的制约。

与离散选择模型相比，活动分析法对社会经济特征、出行特征的评估更加全面、整体，而且活动分析法更接近个体活动出行的真实情景，对个体出行具有更准确的解释力度。

然而，活动分析法关于活动出行数据的获取却十分复杂、困难，因为活动分析法不是关注特定的出行特征，而是关注个体一整天的活动出行模式。

活动分析法本质上作为一种理论方法不涉及任何模型，但是，在定量评估变量之间的统计关系时，仍然需要建立模型，如多项Logit模型、结构方程模型（SEM:

StructuralEquationModel）、分层模型等。

与基于效用理论的模型建立过程不同之处在于，活动分析法在建立多项Logit模型时，对特性变量的选择考虑更加全面；结构方程模型的优势在于能够通过路径分析得到变量之间的直接效应、间接效应和总体效应，比只考虑变量之间的相关程度更符合实际[21]，而且能够同时分析城市建成环境、个人属性、出行行为之间的复杂关系。

但是，该模型并不是探索性分析工具，在使用模型前首先需要确定变量之间的回归结构关系，否则一旦模型设定错误，统计结果将没有任何意义，而且该模型对样本量的要求较大[22]；分层模型的优势在于充分考虑了影响活动出行的外生变量（个人社会经济属性、城市建成环境、态度偏好等）之间的层级联系，但是其自身的结构和计算较为复杂。

表1城市居民活动出行行为研究方法汇总比较

研究方法

分析单元

理论基础

具体分析方法

优点

缺点

汇总—案例对比分析法

TAZ或

邻里

无

整体对比

分析法

①可操作性强

①样本量要求较高

②指标处理简单

③结果解释度低

交替对比

分析法

非汇总—推论统计分析法

个人或

家庭

无

相关分析

①样本量要求较低

②可操作性强

①指标分析误差较大

②结果解释度低

因子分析

方差分析

线性回归分析

最小二乘回归

非汇总—选择模型法

个人或

家庭

效用最大化理论、随机效用理论

多项Logit模型

①样本量要求较低

②能够比较指标的影响程度

③结果解释度较高

①自身结构较复杂

条件Logit模型

联合Logit模型

有序Probit模型

嵌套Logit模型

混合Logit模型

非汇总—活动分析法

个人或

家庭

活动-移动系统理论

多项Logit模型

①指标选取考虑全面

②能分析指标变量的层级关系

③结果解释度高

①样本量要求较高

②自身结构复杂

结构方程模型

分层模型

综上所述，四类研究方法在分析单元、理论基础、样本要求、指标处理、可操作性（自身结构）、结果解释度等方面，都存在较为明显的差异和特点（表1）。

通过对比可以发现，汇总——案例对比分析法和非汇总—推论统计分析法可操作性强，但是结果解释度较低，适用于探索性研究；非汇总—选择模型法和非汇总—活动分析法结果解释度较高，适用于验证性研究，但是自身结构较为复杂。

总之，评估与理解城市建成环境对居民活动出行行为的影响，单纯地采用任何一类研究方法都存在一定的局限性。

4．结论与建议

迄今为止，关于城市建成环境对居民活动出行影响的实证研究尽管取得了一些进展，但是也面临诸多挑战：

①部分研究仅关注建成环境要素对活动出行的影响，而缺少对非建成环境要素的考虑，如个体的社会经济属性、态度偏好等，这种忽略个体特征差异的研究，很可能获得不真实的统计结果；②在建成环境变量选取方面，主要关注特定的建成环境要素，如密度、多样性、土地用途混合度、可达性（距离）、道路连通度（交叉口密度）、路网密度等指标，而对邻里面积、街道界面连续性、场所质量等微观设计细节特征以及连接度、集成度、平均深度等拓扑形态特征考虑不足；③尽管关于建成环境对活动出行影响的研究方法在不断演进与丰富，但个体研究者的研究往往基于一种方法，这容易导致研究内容与结果存在局限性。

例如，单纯采用对比分析分析法，研究结果只能停留在定性层面，而选择模型法，则难以同时处理大量变量。

展望未来，城市建成环境对居民活动出行的影响研究可以从理论框架、指标体系和数据分析等方面加以改进和深入。

首先，建成环境对居民活动出行影响的综合性理论框架研究。

城市居民活动出行行为的复杂性决定了建成环境对其影响的研究，需要从能动选择与被动制约两个方面进行探讨（柴彦威，沈洁，2006）[23]。

目前，城市建成环境对居民活动出行影响的研究往往仅关注建成环境要素或者是建成环境与个人社会经济属性两类因素，缺乏一个综合性框架，以致建成环境对居民活动出行影响的重要程度以及扮演的具体角色无法明确。

只有将建成环境的影响纳入到包括个体社会经济属性、态度偏好、建成环境等子系统的整体框架之中，才能系统评价建成环境对居民活动出行的实质影响。

其次，细化并丰富建成环境要素指标体系研究。

确定影响居民活动出行的建成环境要素是有效制定规划调控策略和进行城市物质空间规划设计优化的基本前提，因此需要全面评估建成环境相关要素。

一方面，建成环境要素的选取应该从三个空间结构予以考虑，即出行的起点和终点、起点和终点的面域特征、连接起点与终点的路径特征，一些变量（如密度、有无人行道等）可以直接从某一个空间结构测得，而另一些变量（如可达性、路径选择度等）的测量需要考虑两个或三个空间结构[24]。

另一方面，由于某些建成环境要素对居民活动出行影响的重要程度取决于个体活动所在的生活空间[25]，因此应该在不同的地理尺度上分别测量建成环境的众多要素指标，尤其是在研究宏观尺度空间时，以免掩盖某些要素在微观尺度上的差异所产生的影响。

最后，主观、客观多源数据获取以及定性、定量多方法综合性研究。

多源数据是全面、深入研究城市建成环境对居民活动出行影响的基础，多种研究方法的结合是明确建成环境对居民活动出行影响要素及其影响程度的重要途径，只有这种综合研究才能更好地为城市空间优化、城市交通规划等提供科学合理的建议与依据。

居民活动出行影响指标体系应该包括客观建成环境要素指标、个人社会经济属性指标以及个体态度偏好指标，研究方法应该包括简单描述统计分析法和选择模型法等，前者快速处理大量变量数据，筛选确定关键变量，后者定量评估确定影响效应及影响程度。

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