优先保障不同社区劳动收入背景下的电动自行车防护：中国广州缺失的非机动车与机动车分离及事故致伤严重性

《Journal of Transport Geography》：Prioritizing e-bike protection across neighborhood labor-income contexts: Missing bike–motor separation and crash-conditional injury severity in Guangzhou, China

　　

摘要

既往研究已识别出电动自行车面临的多种街道层面风险因素，但关于在缺乏非机动车道与机动车道物理隔离的条件下，其损伤严重程度与不同社区社会经济背景之间的条件性关联是否存在差异，证据仍然有限。这一空白使得城市在预算约束下将道路条件与社会经济异质性纳入基础设施优先级决策时缺乏实证指导。本研究利用广州（2016–2024年）6687条官方警察报告的电动自行车事故记录，采用事件层面逻辑回归框架建模严重或致命损伤（占比20.2%），并检验社区劳动收入份额是否调节缺乏非机动车道与机动车道物理隔离与严重或致命损伤之间的条件性关联（以警察报告的电动自行车事故为条件）。我们通过将事故点位与社区指标关联，并在300米和500米缓冲区范围内汇总，将社区背景操作化为地点特异性暴露。基线模型显示，在警察报告的事故中，严重或致命损伤与邻近道路条件之间存在强关联，包括混行交通或占用机动车道行驶、交叉口相关暴露以及中央隔离带的存在。尽管缺乏非机动车道与机动车道物理隔离的情况普遍存在，交互模型揭示了明显的空间结构化异质性：在劳动收入份额较低的社区，缺乏物理隔离与严重或致命损伤的关联更强，且随着劳动收入份额的增加，这一关联逐渐减弱。预设的对比检验和伪证式检验表明，该模式并非在所有危害因素或替代社区构成指标中普遍存在。研究结果揭示了与公平相关的效应调节模式，并展示了如何将点位关联的社区支持用于地理靶向的电动自行车保护优先级制定。

引言

电动辅助两轮车（电动自行车）已成为当代城市出行的标志性要素，特别是在快速城市化的中国城市中，密集的土地利用、强烈的通勤需求和混合交通的街道环境使电动自行车具有高度的实用性和广泛的普及率（Bai等，2025）。广州作为中国最大的特大城市之一，电动自行车支撑着短中距离出行和各类群体的日常可达性。然而，与电动自行车出行相关的安全负担仍然沉重，广州也不例外（Liao，2025；Zhang等，2026；Zhou等，2024）。严重损伤往往伴随着长期的健康损失以及巨大的社会和医疗成本，凸显了电动自行车安全与城市可持续性和宜居性议程之间的相关性。从治理角度来看，一个核心关切是理解与电动自行车出行相关的严重伤害如何在城市社区间分布。

这一关切将注意力引向了哪些事故现场和道路条件会使报告的电动自行车事故更有可能导致严重后果。损伤严重程度并非空间随机分布，它可能与影响冲突动力学和碰撞能量的道路形态及运行条件相关。在更广泛的交通安全文献中，涵盖骑行者、其他两轮车使用者和弱势道路使用者，许多研究将可操作的微尺度街道配置与事故卷入和冲突暴露联系起来，而关于损伤严重程度的证据相对较少且往往具有情境依赖性。混合交通和缺乏与机动车的物理隔离反复被证实与事故风险升高相关，并通过无保护状态下的近距离接触更快更重的车辆，从机制上合理地可能导致更严重的伤害后果（Guo等，2019；Lin等，2017；Wang等，2017）。交叉口往往涉及转向冲突和交互复杂性，在速度差和视觉认知负荷较高的情境下可能与严重程度相关（Asadi等，2022；Chen等，2018）。夜间出行和照明不足被发现与更高的事故可能性相关，且在能见度降低限制危害检测和反应时间的情况下可能恶化结果（Bullough等，2013；Harris等，2023；Hu等，2022）。路段研究进一步表明，巷路/道路宽度、拥堵、路边停车、交通管控、速度减缓设施和路面标线与交通安全结果相关（Elias和Shiftan，2014；Jamshidi等，2017；Lyu等，2017；Wu等，2013）。随着街道视图影像的日益普及，研究人员现在可以在大规模量化与可见性相关的特征和视觉暴露特征，加强了微尺度街道环境与交通安全之间的实证联系（Stiles等，2022；Ye等，2024；Yue，2025）。这些机制对混合交通环境中的电动自行车尤为相关，因为高机动性结合较低的稳定性可能增加对微尺度道路条件和其他道路使用者交互的敏感性（Hu等，2014；Qian等，2020）。由于许多这些配置可以通过设计和管控进行干预，一个重要的剩余挑战是不仅考察哪些微尺度危害因素在警察报告的事故中与严重后果相关，还要考察这些关联是否在不同社区社会经济背景下存在差异。

电动自行车安全同时也是一个公平问题，因为交通伤害具有社会模式且空间分布不均。社区在基础设施质量、交通构成、执法和管理强度以及事故后响应条件方面存在差异，而这些差异往往与社会经济梯度相关联。在社区效应、剥夺指数和社会脆弱性研究中，社区层面的社会经济背景通常使用与收入、就业、教育、职业和剥夺相关的人口普查衍生指标进行衡量（Diez Roux，2001；Flanagan等，2011；Messer等，2006）。大量文献记录了弱势道路使用者交通损伤风险的社会经济梯度，显示在社会地位较低和更为剥夺的社区中死亡率和发病率更高（Christie等，2025；Laflamme和Diderichsen，2000）。建成环境综述表明，密度、土地利用模式和道路网络的供给与几何形态可以影响事故聚集和损伤负担，部分通过暴露量、交通流量和运行速度将城市形态与社会经济背景与碰撞风险和损伤严重程度联系起来（Ewing和Dumbaugh，2009；Moradi等，2016）。这些发现意味着，以公平为导向的电动自行车安全战略不仅需要解决危害因素存在的位置，还需要考虑同一危害因素在不同社区背景下是否关联不同的条件性严重程度结果。这提出了一个以公平为导向的效应调节问题：即使在警察报告的事故条件下，同一微尺度危害因素与损伤严重程度之间的关联是否在不同社区背景下存在系统性差异？

在上述关于微尺度危害因素和社会经济梯度的广泛证据基础上，一个重要不确定性仍然存在：电动自行车损伤严重程度模式的公平相关性仍未得到充分阐明。电动自行车安全文献通常强调事故发生或平均严重程度与骑行者、行为因素和道路因素的关联（Gebru等，2026；Hu等，2014；Qian等，2020；Zhou等，2024），但较少检验社区社会经济背景是否调节特定、可干预微危害因素的条件性严重程度关联。对于以公平为导向的城市安全政策，两个空白尤为重要。第一，既往研究很少区分因更大暴露于道路危害因素而产生的不平等与在警察报告事故条件下损伤严重程度差异所体现的不平等。第二，尽管此类信息可以在危害因素普遍存在且预算受限时支持优先级制定，但关于哪些可操作的微尺度危害因素在警察报告事故中对损伤严重程度表现出最强的社会经济效应调节，证据仍然有限。在此类情境下，"全市平均效应"可能政策上缺乏针对性：它不能指示同一基础设施缺陷在何处与最严重的致命损伤风险关联最大。直接检验效应调节通过识别常见缺陷的条件性严重程度关联是否在不同社会经济背景下存在差异，解决了这一优先级问题。因此，具有政策相关性的问题不仅在于何处事故更为常见，还在于何处以及哪些微危害因素的损伤负担变得不成比例，以及靶向基础设施规划如何同时回应安全和公平关切。

本研究利用广州的警察报告电动自行车事故数据，以事故报告中记录的严重或致命损伤作为结局，填补这些空白。我们使用300米局部缓冲区将每个事故地点与社区社会经济背景关联，以捕捉事故现场附近环境。这一半径属于交通安全和主动出行研究中使用的数百米局部空间尺度（Cao等，2023；Zhong等，2025）。为评估结果对定义社区背景所用空间尺度的敏感性，我们还使用更宽的500米缓冲区重复分析作为预设稳健性检验，这与基于GIS的自行车事故研究中已使用500米缓冲区考察靠近骑行基础设施的事故（Loo和Tsui，2010）以及主动出行研究中使用的更宽社区尺度（Sallis等，2016）一致。然后我们估计分阶段交互模型，采用事件层面聚类推断，检验社区劳动收入份额（此处作为人口普查衍生的社区社会经济优势背景代理变量）是否调节可操作微尺度危害因素的严重程度含义。我们主要关注的政策相关危害因素是缺乏非机动车道与机动车道物理隔离，它增加了与机动车无保护状态的近距离接触，合理可能提升碰撞能量和事故条件下的损伤严重程度。作为对比微危害因素，我们还考察交叉口相关暴露——一个已确立的与严重程度相关的条件，有助于评估检测到的基于劳动收入份额的异质性是否具有特异性而非在所有微危害因素中普遍存在。为增强政策可解释性和非参数确认，我们额外展示了使用劳动收入份额四分位数的分层模式。最后，我们考察社区老年人口份额作为预设的替代背景维度，作为伪证式检验（阴性对照调节变量），以评估效应调节是否集中于社会经济背景。该设计区分了平均危害关联与情境特异性条件性严重程度关联，提高了地理靶向基础设施筛选和优先级制定的可解释性。

基于这些目标，我们提出三个具有政策相关性的问题。（1）在控制骑行者特征和运行条件后，官方警察报告电动自行车事故记录中记录的哪些微尺度街道环境条件与严重或致命的电动自行车损伤相关？（2）社区劳动收入份额是否调节缺乏非机动车道与机动车道物理隔离——本研究强调的关键可操作危害因素——的条件性严重程度关联？（3）作为预设的稳健性和对比检验，我们通过考察劳动收入份额对交叉口相关暴露的调节以及老年人口份额作为替代背景调节变量的效应，检验观察到的效应调节是否特异性地关联于缺乏非机动车道与机动车道物理隔离和社区劳动收入份额。通过将警察报告事故条件下的损伤严重程度视为微尺度设计和运营中以公平为敏感性的结局，本研究将"修什么"与"在哪里最重要"联系起来，为在条件性严重损伤关联最强的地方优先制定靶向保护干预提供指导，同时支持空间公平目标。

材料与方法

图1提供了分析工作流程的概述，包括数据来源、空间关联、变量构建、统计建模和敏感性分析。该流程展示了警察报告的电动自行车事故记录如何与社区社会人口学背景关联，然后用于估计基线关联和劳动收入份额的效应调节。

描述性统计

分析样本包括6687条电动自行车事故记录（表1），对应5991个唯一事故ID（聚类单元）。总体而言，20.2%的记录被归类为严重或致命。骑行者平均年龄为41.86岁（标准差15.33），67.7%为男性。严重或致命记录涉及较年长的骑行者（平均48.01岁 vs 40.30岁），而严重程度分层之间的性别构成相似（男性分别为69.5% vs 67.3%）。

微尺度道路风险条件普遍存在。危险的骑行位置很常见

讨论

本研究通过以公平为导向的效应调节视角，考察了广州警察报告的电动自行车事故损伤严重程度，将可操作的微尺度街道危害因素与损伤严重程度联系起来，并检验社区劳动收入份额是否调节缺乏非机动车道与机动车道物理隔离的条件性严重程度关联。在警察报告的事故中，严重或致命结果很常见（20.2%），基线模型显示几个微尺度道路条件与严重或致命损伤之间存在强的调整关联

结论

本研究提示，在广州警察报告的电动自行车事故中，严重或致命损伤与可操作的微尺度道路条件的关联更为一致，而非与作为主效应纳入的社区背景相关。缺乏非机动车道与机动车道物理隔离与严重或致命损伤的关联在劳动收入份额较低的社区中更强，并随劳动收入份额增加而减弱。以公平为导向的安全规划应不仅考虑道路

CRediT作者贡献声明

Fengrui Jing：原始稿件撰写、可视化、验证、软件、方法论、调查、形式化分析、数据整理、概念化。Xiaoyan Fan：原始稿件撰写、可视化、调查。Suhong Zhou：方法论、形式化分析、数据整理。Zihan Kan：资源、数据整理。Guangwen Song：软件、方法论。Cheng Chen：验证、软件。Tengfei Yang：监督、形式化分析。Qifeng Miao：调查、形式化分析。

曾昊天：资金支持本研究得到了中国国家自然科学基金青年科学基金项目（类别 C）（批准号：42501270）、第七十五批中国博士后科学基金面上资助（批准号：2024M751122）、广东省医学科技基金（批准号：2023111410058773）的支持。利益冲突声明作者声明不存在可能影响本文报告工作的已知竞争性经济利益或个人关系。致谢作者衷心感谢广州市公安局提供警方报告的交通事故数据访问权限。景丰瑞|范晓燕|周苏红|阚子涵|宋广文|陈程|杨腾飞|缪奇峰|曾昊天|李东瑞广州 510632，中国，暨南大学医学院公共卫生与预防医学系