在考虑学校层面地理相关性的基础上对出行模式选择行为进行建模：基于北京市小学生通勤情况的实证研究结果

《Transport Policy》：Modeling the mode-choice behaviors with the consideration of school-level geographic correlation: Empirical findings based on elementary school-commuting trips in Beijing

　　

摘要

积极出行（步行和骑自行车）不仅环保，而且对小学生的健康有益。确定影响学生积极通勤的因素对于在城市环境中制定基于证据的交通政策至关重要。然而，现有研究往往将学校校园视为独立的观察单位，很大程度上忽视了相邻学校之间的地理依赖性。这种疏忽可能会影响统计推论的有效性，并限制交通规划的地域敏感性。本研究探讨了学生个人属性和学校客观条件与小学生积极通勤之间的关系，同时明确考虑了相邻学校之间的空间依赖性。利用中国北京449所小学的汇总数据，我们应用空间计量经济学模型来捕捉潜在的学校间空间相关性。结果表明，未观察到的因素存在显著的空间聚类（λ = 0.258，p < 0.001），诊断测试一致支持空间误差设定而不是空间滞后设定。成人陪同是学校层面积极通勤份额的最强关联因素，而土地使用混合方式对其呈正相关，距离最近地铁站的距离则呈负相关。考虑到空间依赖性后，这些关联的方向和相对顺序保持不变，但统计显著性发生了变化，因为交叉口密度在非空间模型中显著，而在首选的空间误差设定中不显著。这些发现强调了在分析学校出行行为时考虑共享空间环境的重要性，并表明与全市统一措施相比，地理协调的区级干预更为合适。

引言

越来越多的汽车被用于接送孩子上下学，这引发了关于社会、经济、健康和环境可持续性的重大担忧（Faulkner等人，2013年；Li和Zhao，2015年；Mandic等人，2015年）。对汽车的依赖不仅由于减少了身体活动而导致儿童肥胖，还加剧了高峰时期的交通拥堵（Black等人，2001年；Mackett，2002年；McDonald，2008年；Wen等人，2008年）。相比之下，积极通勤到学校（主要通过步行和骑自行车）带来了诸多好处，包括增加身体活动、减轻交通负担和降低环境影响（Burbidge和Goulias，2009年；Lam等人，2023年；Lee和Buchner，2008年）。因此，促进小学生积极通勤已成为城市交通和公共卫生政策的重要目标。

尽管已有大量文献使用个体数据研究了儿童积极通勤的决定因素（Fyhri和Hjorthol，2009年；Lam等人，2023年），但大多数研究隐含地将学校校园视为空间上独立的观察单位。在这种假设下，影响一所学校的未观察因素不太可能影响到邻近学校，解释变量的估计效果也是孤立地解读的。实际上，学校嵌入在共享的城市环境中。相邻学校通常面临类似的交通条件、建成环境和制度背景，这可能导致学生通勤行为的空间相关性。此外，学区和地方交通计划往往在区域范围内运作，可能会在附近的学校之间形成空间聚类模式。相邻学校社区中的非正式社交互动也可能进一步促进通勤行为的相似性。忽视学校间的空间相关性可能会限制政策解读的地域敏感性。

尽管最近的研究开始在出行行为研究中纳入空间分析技术（Hong等人，2014年；Sidharthan等人，2011年），但在学校出行背景下的应用仍然有限。现有的空间研究主要依赖于汇总的空间单位，如交通分析区（TAZs）（Bautista-Hernández，2023年；Hong等人，2014年），而不是明确将个别学校校园之间的空间依赖性作为点级单位进行建模。因此，关于是否以及如何考虑学校间空间依赖性会改变学校层面决定因素与积极通勤率之间估计关系的实证证据有限，特别是在学校层面学生构成的测量来自大规模学生调查的情况下。

在这种情况下，本研究旨在探究学生属性和学校客观条件如何影响积极通勤行为，同时明确考虑相邻学校之间可能存在的空间依赖性。具体来说，我们探讨了三个相互关联的问题：1）在像北京这样人口密集的大城市中，相邻学校之间的积极通勤率是否存在显著的空间相关性；2）将学校视为独立观察单位是否会影响积极通勤的估计决定因素及其统计结论；3）这种空间依赖性在相邻学校之间具体表现为何种形式。

为了实现这些目标，我们分析了北京310,162条学生记录的不完整普查数据，这些数据被汇总成449所小学的学校层面比例。通过将学校校园作为主要分析单位，我们应用空间计量经济学模型，并使用'+ normal k' data-semantic-braille="?" data-braille-attached="true" has-speech="true">k' data-semantic-summary="identifier' data-semantic-braille="?">k-最近邻空间权重设定来确保研究结果的稳健性。通过明确测试和建模学校间的空间依赖性，本研究评估了先前学校出行研究中所基于的独立性假设的有效性，并量化了其对推断的影响。研究结果为学校出行行为中的空间依赖性作用提供了实证证据，并为区域协调的城市和交通政策干预提供了启示。

本文的其余部分安排如下。第2节回顾相关文献。第3节描述数据、问卷设计和变量构建。第4节介绍建模框架。第5节展示实证结果。第6节讨论研究结果，第7节总结论文并讨论具体的政策含义。

章节摘录

儿童积极通勤到学校的决定因素

儿童上学通勤的出行方式选择已在多个学科中得到广泛研究，包括公共卫生、交通规划和城市地理学。先前研究中确定的决定因素可以大致分为两类：个人特征（内部因素）和空间环境因素（外部因素）。

研究范围和对象

本文使用的研究数据来自2015年1月进行的第五次北京综合交通调查中的北京学校通勤调查，这是北京最新的全市范围出行调查数据。这项大规模的城市出行调查由北京市交通委员会正式协调和管理，提供了制度监督和方法标准化。

基线模型

本研究通过构建一个考虑学校间空间依赖性的汇总级空间计量经济学模型，来研究影响小学生积极通勤行为的因素。分析样本包括449所学校（N = 449），以学校为观察单位。由于因变量是连续的并且取值在0到1之间，因此使用带有logit链接函数的beta回归模型可以更好地拟合数据。

结果

对小学生积极通勤模式的beta回归分析和一般线性回归分析已在表4中展示。beta回归和一般线性回归得出的系数方向一致，且在统计显著性方面基本相似。因此，一般线性回归被保留为基线设定，以便与空间滞后和空间误差设定进行比较。

空间背景和共享环境

诊断结果证实，空间背景在塑造学校层面的积极通勤率方面起着关键作用。空间误差模型的表现优于空间滞后模型，表明北京城市核心地区的积极通勤聚类更符合空间结构化的未观察因素，而不是相邻学校之间的直接传输。这些因素可能包括当地交通安全文化、社区安全感知和未测量的基础设施质量（

总体结论

本研究基于310,162条学生通勤记录，探讨了北京城市核心地区449所学校的建成环境条件、家庭出行安排和空间背景如何共同影响小学生的积极通勤（ACS）。通过使用空间误差模型（SEM），我们发现了相邻学校之间存在显著的残差空间依赖性，表明ACS模式与超出常规的空间结构化背景因素有关。

CRediT作者贡献声明

卢马：监督、概念化、写作——审阅与编辑。徐明泽：写作——初稿、数据管理、方法论。王志军：写作——审阅与编辑、初稿。严学东：监督。

代表所有作者，通讯作者声明不存在利益冲突。

致谢

本研究得到了国家自然科学基金（编号72288101）的支持。

卢马|徐明泽|王志军|严学东

北京交通大学交通与运输学院，北京，100044，中国