视听元素如何影响居住选择？基于混合选择模型的支付意愿与感知因素研究

本研究针对城市环境中视听元素对居民居住选择的影响机制展开深入探讨。研究团队通过沉浸式视听技术的陈述选择实验，结合混合选择模型(HDC)，量化分析了噪声敏感性(noise-Sensitivity)、声音愉悦度(sound-Pleasantness)和视觉宜居性(visual-Liveability)三大潜在构念对支付意愿(WTP)的影响。结果显示，性别差异显著影响噪声敏感性估值，声音频谱时间变异(TSLV)和声压级百分位差(LA10-LA90)是评估声环境的关键指标。该研究为城市规划和噪声治理政策提供了多维度的经济学依据。

　　

在现代城市发展中，居住环境的舒适度越来越受到关注。然而，传统的城市规划往往将视觉和听觉要素割裂考量，忽略了多感官体验对居民生活质量的影响。特别是在拉丁美洲快速城市化的背景下，如何科学评估视听环境对居住选择的影响，成为城市规划者和政策制定者面临的重大挑战。现有研究多聚焦单一噪声指标（如声压级L_Aeq），缺乏对声音时间动态特性（如L_A10-L_A90）和视觉要素协同作用的系统分析，更鲜有研究探讨个体感知差异对居住偏好的影响机制。

针对这一研究空白，来自厄瓜多尔基多圣弗朗西斯科大学(Universidad San Francisco de Quito)的研究团队开展了一项创新性研究。研究人员设计了一套融合360度全景视频和空间音频的沉浸式实验系统，在可控环境中模拟36种不同视听特征的居住场景。通过混合离散选择模型(Hybrid Discrete Choice Model)框架，首次将噪声敏感性、声音愉悦度和视觉宜居性三大心理建构纳入居住选择行为的量化分析，为城市环境评估提供了新的方法论视角。该研究成果发表在《Habitat International》期刊。

研究采用了几项关键技术方法：1）基于D-efficient实验设计构建包含声压级、绿地面积等5个属性的选择实验；2）使用便携式实验舱配合降噪耳机实现沉浸式场景呈现；3）采用Apollo软件包构建包含有序混合Logit模型和MIMIC结构的HDC-Panel模型；4）通过528户基多家庭的实际选择数据，计算不同人群的边际支付意愿。

模型构建与验证
研究团队建立了包含三个层次的混合模型体系：在结构方程层面，验证了性别对噪声敏感性的调节作用（男性系数α=-0.1646，p<0.05）；在测量方程层面，发现声环境时间变异(TSLV)与声音愉悦度呈显著负相关（α=-0.0088）；在选择模型层面，视觉宜居性对居住选择的边际效用达到0.0670（p<0.05）。通过似然比检验证实，包含潜在变量的HDC-Panel模型比传统Mixed Logit模型拟合优度显著提升。

支付意愿异质性分析
研究揭示了视听要素估值的人群差异：女性对声压级降低的支付意愿(WTP)达244.56美元/年/dBA，显著高于男性的235.44美元；对L_A10-L_A90声谱差异的边际WTP为15.59美元，反映居民对突发噪声的敏感度。在视觉要素方面，商业区附近的居住折价高达21.11美元/月，而每公顷绿地的溢价达88.64美元/月。

政策启示
研究发现超越了传统噪声评估的局限：1）声环境评估应纳入时间动态指标TSLV和L_A10-L_A90；2）视觉要素通过"安全-宜居-美观"链式反应影响声感知；3）噪声敏感人群（特别是女性）应作为政策保护的重点对象。研究建议建立居住环境的多维标签体系，将声景观与视觉设计纳入城市规划标准，并为敏感人群制定差异化的噪声缓解策略。

这项研究的创新价值在于：首次在发展中国家城市背景下，通过实验经济学方法解构了视听交互效应对居住选择的影响机制。提出的HDC-Panel模型框架为评估复杂环境偏好提供了可扩展的分析工具，其方法论启示可延伸至医疗环境设计、疗愈景观规划等多个领域。研究结果对实现联合国可持续发展目标(SDG)中的"可持续城市"具有重要实践意义，特别为拉丁美洲城市的环境治理提供了本土化实证依据。