建成环境是否影响居民健康生活方式?——基于北京22个社区的实证分析

doi:10.18306/dlkxjz.2021.04.010

地理科学进展 ›› 2021, Vol. 40 ›› Issue (4): 660-670.doi: 10.18306/dlkxjz.2021.04.010

建成环境是否影响居民健康生活方式?——基于北京22个社区的实证分析

许婧雪¹^,²^,³(), 谌丽⁴^,^*(), 张文忠¹^,²

1.中国科学院区域可持续发展分析与模拟重点实验室,北京 100101
2.中国科学院地理科学与资源研究所,北京 100101
3.中国科学院大学,北京 100049
4.北京联合大学应用文理学院,北京 100191

收稿日期:2020-06-15 修回日期:2020-12-01 出版日期:2021-04-28 发布日期:2021-06-28
通讯作者: *谌丽(1985— ),女,四川绵阳人,博士,副教授,主要研究方向为城市居住环境。E-mail: chenlicas@foxmail.com
作者简介:许婧雪(1994— ),女,山西太原人,博士生,主要从事城市人居环境、健康城市研究。E-mail: xujx.16b@igsnrr.ac.cn
基金资助:
国家自然科学基金项目(41871170);国家自然科学基金项目(42071215);北京市属高校高水平教师队伍建设支持计划项目(CIT&TCD201904075);北京市社会科学基金研究基地一般项目(18JDSRB001)

Does the built environment impact residents’ healthy lifestyle? Empirical analysis based on 22 communities in Beijing

XU Jingxue¹^,²^,³(), CHEN Li⁴^,^*(), ZHANG Wenzhong¹^,²

1. Key Laboratory of Regional Sustainable Development Modeling, CAS, Beijing 100101, China
2. Institute of Geographic Science and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China
3. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
4. College of Applied Arts and Science, Beijing Union University, Beijing 100191, China

Received:2020-06-15 Revised:2020-12-01 Online:2021-04-28 Published:2021-06-28
Supported by:
National Natural Science Foundation of China(41871170);National Natural Science Foundation of China(42071215);Supporting Plan for Cultivating High Level Teachers in Colleges and Universities in Beijing(CIT&TCD201904075);Base Project of Beijing Social Science Foundation(18JDSRB001)

摘要/Abstract

摘要：

健康社区建设是后疫情时代的重要趋势,在促进居民健康状况方面,只有针对各类生活方式进行组合干预才能将个体患病风险降到最低并保证居民身心的全面健康。论文选取了北京22个典型社区,利用2019年北京城市体检问卷调查数据构建了社区居民健康生活方式的评价指标体系,并在此基础上结合社区生活圈内的建成环境空间数据,借助多层线性模型考察了社区建成环境对居民生活方式的影响。模型分析结果表明：居民生活方式健康度差异的6.93%可以被社区之间的差异解释;在社区边界500 m搜索口径内,城市功能混合度较低、公共交通系统较发达、公园邻近度较高的建成环境更有利于居民形成健康的生活方式;从社区类型上看,政策性住房社区居民的生活方式健康度显著低于其他类型社区。研究从促进社区居民形成健康生活方式的角度,为健康社区建设提供新的思路。

目的地可达性

关键词: 健康社区, 生活方式, 建成环境, 北京

Abstract:

The construction of healthy communities is an important trend in the post-pandemic era. While many studies have investigated the effects of single lifestyle behaviors on health, the minimization of the individual risk of disease might only be achieved by a combination of these behaviors.This paper uses the 2019 Beijing City Physical Examination questionnaire survey data to construct an evaluation index system for the healthy lifestyle behaviors of community residents. Based on this, we use the hierarchical linear model (HLM) to investigate the impact of community built environment on residents' lifestyle. Results from the HLM show that the differences between neighborhoods can explain 6.93% of the differences in residents' healthy lifestyle. And within the 500 m buffer zone of the community boundary, the built environment with a low degree of urban function mix, a well-developed public transportation system, and a high proximity to parks is more conducive for residents to form a healthy lifestyle. And from the perspective of community type, the healthy degree of lifestyle of residents in policyhousing communities is significantly lower than that of other communities, which is manifested in the low level of social communication and mental health. This study provides new ideas for the construction of healthy communities from the perspective of promoting a healthy lifestyle for community residents.

Key words: healthy community, lifestyle, built environment, Beijing

许婧雪, 谌丽, 张文忠. 建成环境是否影响居民健康生活方式?——基于北京22个社区的实证分析[J]. 地理科学进展, 2021, 40(4): 660-670.

XU Jingxue, CHEN Li, ZHANG Wenzhong. Does the built environment impact residents’ healthy lifestyle? Empirical analysis based on 22 communities in Beijing[J]. PROGRESS IN GEOGRAPHY, 2021, 40(4): 660-670.

图/表 6

表1

表2

表3

图1

表4

空间数据说明及问卷调研样本属性统计"

分类	变量名	测量方式及数据来源	均值/标准差
社区建成环境特征
密度	人口密度 (万人/km²)	以LandScan 2018全球人口栅格数据为基础,采用GIS空间分析与数理统计方法对不同搜索口径范围内的人口密度进行估算	500 m搜索口径：0.96/0.64 1000 m搜索口径：0.91/0.62
混合度	POI类型的熵指数	$EI = ∑ S i × ln (1 / S i)$ ,其中S_i为搜索口径范围内i类POI数量^＃占总POI数量的比重,POI数据来源于2017年8月百度地图网站抓取数据	500 m搜索口径：2.32/0.19 1000 m搜索口径：2.33/0.20
设计	道路交叉口密度(个/km²)	次干道及支路道口交叉口密度,路网数据来源于2018年北京市百度交通路网数据	500 m搜索口径：70.13/62.58 1000 m搜索口径：66.41/55.75
目的地可达性	最邻近公园距离 (km)	社区矢量中心到最邻近面状公园距离,2017年北京市公园面状矢量数据来源于北京城市实验室^[39]( https://www.beijingcitylab.com/)	0.58/0.57
公交邻近度	公共交通线路密度(条/km²)	不同搜索口径范围内公交和地铁线路密度,公共交通站点及其线路数据来源于网络	500 m搜索口径：23.03/11.44 1000 m搜索口径：22.49/11.57
区位	距离天安门距离	社区矢量中心到天安门城楼的欧式距离	13.15 km
个体属性统计
年龄	30岁以下(24.4%);30~39岁(21.5%);40~49岁(17.6%);50~59岁(15.9%);60岁以上(20.6%)
性别	男性(55.1%);女性(44.9%)
学历	初中及以下(22.31%);高中(30.38%);大专(19.36%);大学及以上(27.95%)
职业	雇员(49.2%);个体经营者(3.4%);自由职业者(9.7%);待业(4.9%);退休(29.4%);学生(3.4%)
家庭年收入	10万元以下(37.9%);10万~19.9万元(38.1%);20万~29.9万元(12.7%);30万~49.9万元(8.1%);50万元以上(3.2%)
户籍	本地户籍(64.0%);外地户籍(36.0%)

表4

表5

多层线性模型回归结果"

变量	模型1 (500 m)	模型2 (1000 m)	模型3 (500 m)	模型4
变量	截距	0.899^***(0.135)	0.901^***(0.114)	模型4	0.877^***(0.102)	0.779^***(0.022)
社区层级变量
人口密度	-0.037(0.031)	-0.013(0.037)
POI类型的熵指数	-0.018^***(0.051)	-0.029^***(0.031)	-0.010^***(0.041)
道路交叉口密度	0.045(0.023)	0.023(0.035)
最邻近公园距离	-0.032^**(0.015)	-0.024^**(0.014)	-0.019^**(0.012)
公共交通线路密度	0.033^*(0.022)	0.009(0.024)	0.033^*(0.022)
区位(参照组：五环内社区)
距离天安门距离	-0.084^**(0.043)	-0.052^*(0.029)	-0.054^**(0.025)
社区类型变量(参照组：普通商品房社区)
中高档商品房社区				-0.026(0.022)
胡同社区				0.002(0.028)
老旧社区				0.010(0.023)
政策性住房社区				-0.082^**(0.031)
城中村				-0.018(0.039)
个体层级变量
年龄(参照组：30岁及以下)
30~39岁	-0.011(0.014)	-0.012(0.014)	-0.011(0.014)	-0.012(0.014)
40~49岁	-0.041^**(0.015)	-0.042^**(0.015)	-0.041^**(0.015)	-0.042^**(0.015)
50~59岁	-0.041^**(0.019)	-0.042^**(0.019)	-0.040^**(0.019)	-0.041^**(0.019)
60岁及以上	0.032(0.023)	0.033(0.023)	0.031(0.023)	0.032(0.023)
性别(参照组：女性)
男性	0.039^***(0.009)	0.039^***(0.009)	0.039^***(0.009)	0.038^***(0.009)
学历(参照组：本科以下学历)
本科及以上学历	-0.002(0.011)	-0.002(0.011)	-0.001(0.011)	-0.002(0.011)
职业(参照组：雇员)
个体经营者	0.023(0.022)	0.024(0.023)	0.023(0.022)	0.022(0.023)
自由职业者	-0.006(0.015)	-0.005(0.015)	-0.006(0.015)	-0.005(0.015)
待业	-0.023(0.019)	-0.023(0.019)	-0.024(0.019)	-0.024(0.019)
退休	-0.018(0.019)	-0.018(0.019)	-0.018(0.019)	-0.019(0.019)
学生	0.052^**(0.024)	0.051^**(0.024)	0.051^**(0.024)	0.051^**(0.024)
家庭年收入(参照组：10万元以下)
10万~19.9万元	0.034^**(0.009)	0.034^**(0.009)	0.034^**(0.009)	0.033^**(0.009)
20万~29.9万元	0.013^**(0.014)	0.013^**(0.014)	0.013^**(0.014)	0.012^**(0.014)
30万元以上	0.045^**(0.015)	0.045^**(0.015)	0.044^**(0.015)	0.043^**(0.015)
户籍(参照组：外地户籍)
本地户口	0.007(0.009)	0.007(0.009)	0.007(0.009)	0.007(0.009)
ICC	5.56%	5.83%	5.67%	5.01%
Deviance	1209.17	1213.82	1224.44	1230.71

表5

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维度	指标层	计算/量化方法
营养行为	BMI	肥胖(BMI≥28)赋值为1;偏瘦或超重(BMI<18.5或24≤BMI<28)赋值为2;正常(18.5≤BMI<24)赋值为3
体力活动行为	日常出行	询问居民最主要的通勤方式,主动式出行(步行或骑行)赋值为3;小汽车出行赋值为1;其他出行方式赋值为2
体力活动行为	体育锻炼	经常参加体育锻炼(每周参加体育锻炼3次及以上,每次持续时间30 min及以上,运动强度达到中等及以上)赋值为3;几乎不锻炼赋值为1;其他赋值为2
社会适应行为	社会交往	社区人际关系满意度使用5点李克特量表衡量,范围从1(非常不满意)到5(非常满意)
心理健康状况	心理健康	居民自评心理健康数据使用《中国城市居民亚健康症状自评量表》中衡量“心理状况”的13道问题进行测量,每个问题的答案以5点李克特量表(最不健康为1,最健康为5)进行评分。该指标得分范围为13~65分,得分越低表示心理健康状况越差。该量表的信度(Cronbach'sα)为0.914,效度(KMO)为0.940,表明使用的心理健康量表是可靠的,并能够准确测量出居民真实的心理健康状况

熵值法计算权重结果汇总
指标	信息熵值e	信息效用值d	权重系数w/%
BMI	0.9959	0.0041	21.93
日常出行	0.9976	0.0024	12.77
体育锻炼	0.9925	0.0075	39.64
社会交往	0.9970	0.0030	16.00
心理健康	0.9982	0.0018	9.66
居民生活方式健康度得分统计性描述
指标	均值/标准差	偏度系数(Skewness)	峰值系数(Kurtosis)
居民生活方式健康度综合得分	0.80/0.14	-1.69	3.22

建成环境是否影响居民健康生活方式?——基于北京22个社区的实证分析

Does the built environment impact residents’ healthy lifestyle? Empirical analysis based on 22 communities in Beijing

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社区类型	社区名称(编号)
普通商品房	南湖中园社区(8)、中信新城西区(22)、安宁里社区(1)、天桥湾社区(11)
中高档商品房	新龙城社区(19)、万科星园社区(12)、金蝉南里社区(7)、长阳半岛社区(21)、万泉新新家园社区(13)、武夷花园牡丹园社区(14)
老旧社区	呼家楼北社区(6)、西里第二社区(17)、合成公社区(4)、三街坊西社区(10)、西井社区(16)、铁道部住宅区第四社区(15)
胡同社区	国子监社区(3)、大栅栏西街社区(2)、延寿街社区(20)
政策性住房	弘善家园第二社区(5)、三嘉信苑社区(9)
城中村	西苑挂甲屯社区(18)

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