地理科学进展  2018 , 37 (7): 999-1010 https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2018.07.013

研究论文

日常活动视角下居民健康影响的性别差异——以广州为例

宋江宇12, 周素红12*, 柳林345, 龙冬平12, 肖露子12

1. 中山大学地理科学与规划学院,广州 510275
2. 广东省公共安全与灾害工程技术研究中心, 广州 510275
3. 广州大学地理科学学院,广州 510006
4. 广州大学公共安全地理信息分析中心,广州 510006
5. 辛辛那提大学地理系,美国 辛辛那提 OH45221-0131

Health effects of daily activities in different gender groups: Take Guangzhou as an example

SONG Jiangyu12, ZHOU Suhong12*, LIU Lin345, LONG Dongping12, Xiao Luzi12

1. School of Geography and Planning, Sun Yat-Sen University, Guangzhou 510275, China
2. Guangdong Provincial Engineering Research Center for Public Security and Disaster, Guangzhou 510275, China
3. School of Geographic Sciences, Guangzhou University, Guangzhou, 510006, China
4. Center of Geo-Informatics for Public Security, School of Geographic Sciences, Guangzhou University, Guangzhou, 510006, China
5. Department of Geography, University of Cincinnati, Cincinnati, OH 45221-0131, USA

通讯作者:  通讯作者:周素红(1976-),女,广东饶平人,博士,教授,主要研究方向城市地理、时空间行为和城乡规划, E-mail: eeszsh@mail.sysu.edu.cn

收稿日期: 2017-03-26

修回日期:  2017-08-26

网络出版日期:  2018-07-28

版权声明:  2018 地理科学进展 《地理科学进展》杂志 版权所有

基金资助:  国家自然科学基金项目(41522104,41531178)广东省自然科学基金项目(2017A030313228)

作者简介:

作者简介:宋江宇(1993-),男,福建宁德人,硕士研究生,研究方向城市地理与时空间行为,E-mail: songjy7@mail2.sysu.edu.cn

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摘要

中国城市化转型背景下,居民的公共健康成为城市地理研究的一个热点。越来越多研究关注健康的性别差异,但基于日常活动视角分析居民健康的影响因素和路径的性别差异研究较为缺乏。因此,作者尝试通过构建结构方程模型探讨不同性别群体居民属性、建成环境、日常活动对健康影响的差异。研究发现:全职男性、全职女性与非全职女性的自评健康存在显著差异,得分依次降低;健康影响因素和影响路径存在性别差异,女性日常活动受到更多约束,其健康更大程度受所住社区周边建成环境和日常活动的影响;女性亚群体之间的健康及影响路径也存在差异;在考虑居民健康性别差异的同时,需要重视就业状况对健康的影响。日常活动视角能揭示居民属性和建成环境对健康影响的路径,有助于理解居民健康影响的性别差异。本文拓宽了健康影响因素的研究框架,对转型背景下改善建成环境,减少日常活动约束,关注健康的性别差异具有重要的现实意义。

关键词: 健康 ; 日常活动 ; 性别差异 ; 结构方程模型 ; 广州

Abstract

Public health has become a key issue in urban study particularly under the background of China's urban transformation. Previous research has little concerned about residents' health from a perspective of daily activities, and most of the existing studies were conducted in cities of Western developed countries. Based on a questionnaire survey, a structural equation model was applied to explore the relationship between the built environment, daily activities, and health of different gender groups. It is concluded that there exist different paths and degrees of influence of different gender groups. Built environment and daily activities have greater influence on women' s health. Health disparities also exist between female subgroups. As a vital variable, daily activity helps to understand the gender difference of effects on health. These conclusions broaden the framework of health influencing factor and mechanism study, and deepen the understanding of health in gender roles from a perspective of daily activities.

Keywords: health ; daily activities ; gender difference ; structural equation model ; Guangzhou

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宋江宇, 周素红, 柳林, 龙冬平, 肖露子. 日常活动视角下居民健康影响的性别差异——以广州为例[J]. 地理科学进展, 2018, 37(7): 999-1010 https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2018.07.013

SONG Jiangyu, ZHOU Suhong, LIU Lin, LONG Dongping, Xiao Luzi. Health effects of daily activities in different gender groups: Take Guangzhou as an example[J]. Progress in Geography, 2018, 37(7): 999-1010 https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2018.07.013

1 引言

中国正处于社会和经济转型时期,公共健康问题得到越来越多的关注(关美宝等, 2013),党的十八届五中全会明确提出将“健康中国”作为国家战略。20世纪90年代后,城市居民不健康风险直线上升(Xu et al, 2010),女性群体尤甚,严重地影响了她们的生活质量(Wang et al, 2005; Smyth, 2008; 孙菊等, 2008)。因此关注健康公平是社会和谐和公平的需要,而如何辨识健康影响因素的性别差异,支持居民健康的生活方式,对城市规划和管理提出了挑战。目前国内关于居民健康影响的性别差异研究还十分缺乏,尤其是缺乏对女性等弱势群体的关注,难以为城市规划提供科学的决策支持。追求健康公平,旨在降低或消除由本可避免的不利因素所导致的不同群体的健康差异。

影响健康的因素方面,部分研究认为居民属性特征的不同导致了健康差异。不同性别群体的社会角色和社会经济地位,影响了其健康状况(胡琳琳, 2005; Arber et al, 2007)。教育水平和职业状况对健康的影响是显著的,年龄、经济状况、婚姻状况以及就医行为和健康的相关性具有统计学意义(孙菊, 2008)。文献研究表明,居民健康并非只受个人属性特征的影响,同时与环境要素密切相关(Kearns et al, 2002)。城市建成环境是指为人类活动而提供的人造环境(曹新宇, 2015),已有的研究通常从以下五个方面归纳建成环境:密度(density)、混合度(diversity)、设计(design)、公交邻近度(distance to transit)和目的地可达性(destination accessibility)等(Cervero et al, 1997; Ewing et al, 2010; 曹新宇, 2015)。国外研究建成环境对城市居民健康状况影响的成果丰富,但集中探讨建成环境如何通过影响活动方式进而影响居民体力型活动的参与程度(Frank et al, 2003),认为使用汽车出行导致久坐不运动,对健康危害最大(Frank et al, 2004; Ding et al, 2014);而增加步行和自行车出行的活动数量,能降低心血管疾病的发病率和死亡率(Furie et al, 2012; Kelly et al, 2014)。国内学者开始逐渐关注建成环境对居民健康的影响(林雄斌等, 2015; 吴江洁等, 2016),但目前更多地关注建成环境对居民活动方式的影响(Zhao, 2013; 孙斌栋等, 2016),缺乏对不同性别群体健康影响因素差异的关注。

居民日常活动时空的性别差异受到越来越多的关注(Kwan, 2000),但从日常活动视角对健康问题的研究一直较为缺乏 (Richardson et al, 2013; 关美宝等, 2013)。活动空间的大小和所在区位的不同导致活动者受到不同的时空约束,并影响健康设施的可达性(Kwan, 1999; Li et al, 2016)。时间利用已经成为衡量生活质量的一个重要维度(柴彦威等, 1999),活动时间分配(time allocation)如煮饭、进餐、运动休闲和睡觉时间的长短影响时间收支(time budget)和活动质量(Yang et al, 2013)。居民活动时空间弹性是对日常活动时空间可变程度的主观反映,在一定程度上决定了居民的空间可达性和移动能力(Schwanen et al, 2008; 申悦等, 2012)。长时间面临低弹性活动会增加疲劳和压力(Costal et al, 1988)。然而,已有研究较少在一个框架下分析日常活动与居民属性、建成环境的关系及其对健康的综合影响(敖荣军等, 2017; 周素红等, 2017)。

综上所述,随着地理学的人文转向,越来越多研究关注健康的性别差异(柴彦威等, 2003; 胡琳琳,2005; 孙菊, 2008),但是少有学者从日常活动视角分析健康影响的性别差异。日常活动时空特征反映居民个体对城市空间利用的时空需求及生活质量(张艳等, 2011),应成为地理学理解居民健康影响性别差异的重要视角。工作日活动节律明显,是居民主导的生活方式,因此通过研究工作日日常活动、建成环境、居民属性和居民健康,能深刻地揭示城市居民健康的影响因素、影响路径及其性别差异。为探讨上述问题,本文以广州市为例,利用结构方程模型研究城市居民健康影响的性别差异,对转型背景下改善建成环境,制定关注城市居民健康公平和日常活动条件的政策具有重要的现实意义。

2 理论框架和数据方法

2.1 理论框架和研究方法

引言中有关国内外研究说明建成环境与居民属性分别影响居民健康,但缺乏对这两方面因素影响健康途径的解释,且缺少从日常活动视角对健康问题的分析。居民健康影响是个复杂的过程,不同影响因素之间可能相互联系、相互制约。结合上述研究问题,本文将居民健康影响机制归纳为一个理论框架(图1),即假设日常活动是建成环境和居民属性影响居民健康的一个重要途径,日常活动空间、时间、方式和弹性则是日常活动影响健康的具体4个维度。居民属性和其所住社区建成环境直接影响健康,同时,这2个方面又通过日常活动间接地影响健康。

图1   居民健康影响机制的理论框架

Fig.1   Theoretical framework of the study of daily activity impacts on the health of residents

借助结构方程模型探讨健康影响的性别差异,验证理论框架中的路径是否存在,本文通过路径检验分析以下几个问题:全职女性群体健康影响因素和路径与全职男性群体是否存在差异,女性健康影响是否存在群体内部差异,日常活动视角是否有助于理解居民健康影响的性别差异?

2.2 样本选取

研究区域为广州市辖区所属的天河区、越秀区、海珠区、番禺区、荔湾区、黄浦区、花都区及白云区等8个区,样本涵盖广州市传统旧类社区、商业类社区、城市高等教育及原企事业单位类社区、城市郊区社区等4类18个社区(图2)。为保证样本社区抽样过程的随机性和代表性,选择住房面积、住房月租金、住房产权类型和住户职业类型等反映住房和住户属性的广州市第六次人口普查中的30个指标,通过因子生态分析法(许学强等, 1989)对广州进行社会区划分,再在不同类型社会区中选择相关主因子得分排序靠前、特征值最突出的典型样本社区,在样本社区内对居民进行随机拦访抽样调查。

图2   研究区域区位图

Fig.2   Location of the study area

2.3 数据来源

本文建立的理论框架旨在表达建成环境、居民属性以及日常活动等3个重要方面潜变量之间的关系,而结构方程中潜变量需要用一系列观测变量来表征。数据源于2013年4-6月在研究区域开展的《城市居民日常出行问卷调查》,该调查总计回收有效问卷1604份,每份问卷记录了居民工作日一整天的活动日志,尽可能详细地记录一天24小时居民活动的相关信息。根据本文关注的全职女性、非全职女性和全职男性3个群体,共有符合本文的问卷1475份,得到5550条出行活动记录。每条记录都详细记录了活动时间、活动地点、活动弹性、出行方式、活动类型等与日常活动相关的指标。居民属性包括被访者年龄、性别、婚姻状况、文化程度、月收入水平等指标。

自评健康作为研究的因变量,反映的是被访者的总体健康状况,而非具体的患病情况。文献研究表明,自评健康虽然是被访问者主观评价健康等级,但它与医生“客观的”健康评估有相当的一致性(Bird et al, 1991; Maddox et al, 1973)。因此,自评健康能综合反映被访者的身体健康和心理健康,并可在一定程度上揭示生活质量,可满足本次研究需要。问卷问被访者:“与同龄人相比,您的健康状况为?1、2=非常不健康;3、4=比较不健康;5、6=一般;7、8=比较健康;9、10=非常健康。分值越高代表越健康”。

建成环境的选取,尺度上为个体所住社区范围,并考虑其能够反映社区的环境特征与空间异质性(Frank et al, 2003)。选取建成环境变量包括密度、混合度、设计、公交邻近度、目的可达性5个方面的8项指标(Cervero, 1996; Balfour et al, 2002; Badland et al, 2005; Su et al, 2014; 孙斌栋, 2016),具体为人口密度、容积率、用地混合度、餐饮娱乐设施密度、交叉口密度、道路密度、公交站点密度和商业可达性等。数据来源为广州市2010年第六次人口普查数据,2010年广州市兴趣点(Point of Interest, POI)数据和广州市土地利用调查数据。人口密度为社区常住人口除以社区面积;容积率为居住社区总建筑面积除以用地面积;餐饮娱乐设施密度和土地利用混合度用于衡量多样性特征(Badland et al, 2005),餐饮娱乐设施密度为社区周边1公里半径缓冲区内所有餐饮娱乐类兴趣点的密度;土地利用混合度代表了社区周边1 公里范围内的商住混合情况,参考已有研究(Kockelman et al, 1997; Rajamani et al, 2003),具体计算公式为:

Landuse_mix=1-uu+T×1-rT-13+cT-13+oT-1343(1)

式中:rcou分别为社区周边半径1公里范围内居住用地面积,商业金融用地面积,其他建设用地面积和非建设用地面积,T=r+c+o;交叉口密度、道路密度为社区周边1公里半径范围内交叉口密度和道路密度;公交站点密度用于表达公交可达性(Balfour et al, 2002),具体为社区周边1公里半径缓冲区内所有公交车站的密度;商业可达性(Cervero, 1996)选取距离社区最近的3个商业中心来衡量,商业网点的选取来自于《广州市大型零售商业网点发展规划(2011-2020)》,具体计算公式为:

Center_access=j=1k1dj2(2)

式中:dj为样本小区到商业中心j的最短路径,k=3。

3 研究方法与模型构建

本文目的在于探讨居民健康影响的性别差异,验证理论框架中的路径是否存在。所采用的结构方程模型(Structural Equation Modeling, SEM)包含了多元回归、因子分析和通径分析等方法,既能对抽象概念进行估计与检验,验证潜在变量之间的因果关系,又能够衡量中介变量的间接效应(邱浩政等, 2012)。

结构方程模型由测量模型和结构模型2部分组成,测量模型衡量建成环境、居民属性和日常活动一系列变量的结构关系,结构模型探讨建成环境与日常活动和健康、居民属性与日常活动和健康之间的关系。模型具体方程如下(邱浩政等, 2012):

x+δ (3)

y+ε (4)

η=+Γξ+ζ (5)

方程(3)、(4)为测量模型,其中x为外源潜变量的观测变量,分别表示度量建成环境、居民属性的一系列变量;y为内在潜变量的观测变量,分别表示度量日常活动一系列变量;ξ为外源潜变量;η为内在潜变量;Λx与Λy分别表示潜变量与相应观测变量的关联系数矩阵。方程(5)为结构模型,反映潜变量之间的关系,即表示建成环境、日常活动和健康之间的相互关系,以及居民属性、日常活动和健康之间的相互关系。ζ为结构方程的残差项,反映方程中未能被解释的部分。由于自评健康数据及其他观测变量分布并不完全服从于正态分布,本文借助SmartPLS 3.0软件,采用偏最小二乘(Partial Least Square, PLS)方法求解结构方程模型(Forrnell et al, 1982)。

结合各观测变量,在提出的理论框架基础上,建立了初始概念模型(图3)。

图3   居民健康影响机制的结构模型

Fig.3   Conceptual structural equation model of dialy activity impacts on the health of residents

结构方程模型由测量模型和结构模型2部分组成,测量模型结果表征建成环境各观测变量对上述建成环境潜变量的贡献程度,居民属性各观测变量对居民属性潜变量的贡献程度,以及日常活动各观测变量对日常活动潜变量的贡献程度。其中a1-a8为测度建成环境的观测变量:a1为人口密度,a2为容积率,a3为餐饮娱乐设施密度,a4为用地混合度,a5为交叉口密度,a6为道路密度,a7为公交车站点密度,a8为商业网点可达性;a9-a14为测度居民属性的观测变量:a9为家庭规模,a10为未成年孩子数,a11为文化程度,a12为年龄,a13为婚姻状况,a14为月收入水平;a15-a21为测度日常活动的观测变量:a15为家务时间,a16为闲暇时间,a17为活动点距城市中心距离,a18、a19为以步行、自行车出行参照的公共交通出行和小汽车出行,a20为活动空间弹性,a21为活动时间弹性;e为对应变量a的残差项。结构模型表征建成环境、居民属性、日常活动和居民健康4个潜变量之间的相互关系。

4 居民属性、建成环境、日常活动特征的性别差异及女性群体内部差异

以往对于健康性别差异的研究往往简单地将人群分为女性群体和男性群体2类(胡琳琳, 2005)。但实际数据分析中发现在女性群体内部,全职女性和非全职女性在健康和健康相关的变量上存在差异。日常活动的研究表明,就业地作为居民日常活动中的一个重要“锚点”,对居民活动参与、活动链安排等具有重要影响(Zhou et al,2015)。部分研究(蔡玲,2011)强调,就业可为个体提供经济动力和社会支持,对健康有着积极的作用。为深入了解女性群体与男性群体在居民属性、建成环境和日常活动的特征和差异,在性别维度加上就业状况,将样本分成全职女性、非全职女性和全职男性3个群体。本文中全职是指具有固定工作时间和工作地点的上班活动;非全职包括全职家庭主妇(夫)、小时工以及失业3种类型。学生和退休人员均不在此次研究范围之内。本文分析的非全职女性样本量达到94,为全职女性的12.16%,是值得关注的一个群体。由于样本中不存在家庭主夫、男性小时工或失业男性,无法构成非全职男性这一群体,因此,本文所述全职男性群体即等同于男性。从男、女的非全职数量和比例上看,女性在就业市场上处于弱势。

结合问卷数据,运用交叉表和非参数检验对城市全职女性、非全职女性和全职男性在居民属性、建成环境和日常活动3个方面的特征和差异进行分析。

4.1 居民属性特征和差异

交叉表分析结果显示,广州市全职女性、非全职女性和全职男性3个群体在居民属性上存在差异。如表1所示,3个群体在自评健康、婚姻状况、年龄构成、文化程度以及月收入水平等方面均存在显著差异。全职女性的自评健康低于全职男性,非全职女性的自评健康最差。全职女性、非全职女性与全职男性相比,低文化比例和低收入比例明显更大,尤其是非全职女性的状况最差,可见存在女性受教育不平等和就业不平等现象。

表1   不同性别群体居民属性特征

Tab.1   Demographic characteristics of different gender groups

全职女性(a组)非全职女性(b组)全职男性(c组)合计
样本均值或占比与b,c组差异样本均值或占比与a,c组差异样本均值或占比与a,b组差异
样本量773946081475
自评健康1、2=非常不健康;3、4=比较不健康;5、6=一般;7、8=比较健康;9、10=非常健康8.00b***,c***7.34a***,c***8.17a***,b***
婚姻状况已婚84.4%b***,c**96.8%a***,c***80.4%a**,b***1228
未婚15.6%3.2%19.6%247
年龄30岁及其以下28.3%b***,c***17.0%a***,c***30.9%a***,b***423
30~40(含40)33.1%16.0%28.0%441
40~50(含50)34.3%29.8%29.6%473
50岁以上4.3%37.2%11.4%138
文化程度小学及以下5.6%b***,c**19.1%a***,c***3.5%a**,b***84
初中、高中(含中专、职高)65.9%75.5%61.9%955
大专、大学本科及以上28.5%5%34.7%436
月收入水平2000元及以下14.8%b***,c***62.8%a***,c*5.6%a***,b*207
2000~5000元73.2%35.1%63.6%983
5000元以上12.0%2.1%30.8%282

注:***、**、*分别表示相关性在1%、5%、10%显著水平上组间差异通过检验。

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4.2 居住地建成环境特征和差异

全职女性和全职男性工作日活动主要是通勤活动和围绕居住地展开的活动(Li et al, 2016),非全职女性日常活动主要围绕在居住地周围。如表2所示,全职女性与全职男性在社区分布上不存在明显差异,相比于全职男性,全职女性居住在郊区类社区的比例稍高。非全职女性与其他2个群体存在显著差异。居住在郊区类社区的非全职女性比例远远高于其他2个群体,居住在高等教育原企事业单位类社区比例较低。全职女性与全职男性居住地建成环境差异不显著。非全职女性居住地人口密度、土地混合度、道路密度相对较低,商业网点可达性相对较差。

表2   不同性别群体的居住社区及建成环境特征与差异

Tab.2   Residential community and built environment characteristics, and differences of gender groups

全职女性(a组)非全职女性(b组)全职男性(c组)
均值与b,c组差异均值与a,c组差异均值与a,b组差异
传统旧城类社区29.4%b**,c24.5%a**,c**28.1%a,b**
商业类社区22.9%25.5%25.7%
高等教育原企事业单位类社区19.7%9.6%19.9%
郊区类社区28.1%40.4%26.3%
密度人口密度2.77b***,c2.25a***,c***2.79a,b***
容积率2.58b,c2.60a,c2.54a,b
多样性用地混合度0.57b***,c0.51a***,c***0.58a,b***
餐娱类设施密度0.01b,c0.01a,c0.01a,b
设计道路密度0.11b,c0.08a,c0.12a,b
交叉口密度0.09b**,c0.08a**,c*0.08a,b*
公交邻近度公交车站点密度0.20b***,c0.17a***,c***0.20a,b***
目的可达性商业可达性0.67b***,c**0.48a***,c***0.72a**,b***

注:*** 、** 、* 分别表示相关性在1%、5%、10%显著水平上组间差异通过检验。

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4.3 日常活动特征和差异

交叉表分析和非参数检验结果显示(表3),广州市全职女性、非全职女性和全职男性在日常活动特征上存在显著差异。全职男性小汽车出行比例最大,比全职女性小汽车出行比例高出约5个百分点;非全职女性出行几乎不用小汽车。公交出行比例全职男性稍大于全职女性,非全职女性比例明显低于前两个群体。从全职男性到全职女性到非全职女性,活动地点距城市中心的距离依次增大,家务时间依次增加,参与维持活动频率依次增加,活动时空间弹性依次减小。从家务活动的主要承担者来看,女性居民是家务活动的主要承担者,非全职女性群体承担家务活动的比例最高。总的来说,相对于全职男性而言,女性,尤其是非全职女性明显承担更多的与家庭责任相关的日常活动,受到更多日常活动的时空约束(Kwan, 2000)。

表3   不同性别群体日常活动特征和差异

Tab.3   Characteristics and differences of activity-related variables of different gender groups

全职女性(a组)非全职女性(b组)全职男性(c组)
均值或比例与b,c组差异均值或比例与a,c组差异均值或比例与a,b组差异
活动方式步行、自行车出行比例69.2/%b***,c***85.7a***,c***62.7a***,b***
公共交通出行比例21.8/%12.823.3
小汽车出行比例8.9/%1.514.0
活动空间职住距离3.36/kmc**3.93a**
活动点距城市中心距离9705.89/kmb***,c*12828.90a***,c***9271.17a*,b***
活动时间家务时间2.23/hb***,c***2.83a***,c***2.07a***,b***
闲暇时间2.61/hb**,c2.84a**,c*2.65a,b*
午餐时间0.76/hb***,c***1.37a***,c*0.93a***,b*
活动弹性活动空间弹性3.67b*,c***3.14a*,c***3.86a***,b***
活动时间弹性3.20b***,c***2.643.39a***,b***
维持活动/样本量接送小孩活动数/样本量7.24/%b*,c***11.70a*,c***2.56a***,b***
买菜总数/样本量69.15/%85.147.87
家务活动主要承担男主人为主0.64/%b***,c***0a***,c***5.02a***,b***
女主人为主69.60/%86.1761.81
其他(家中老人或钟点工)29.76/%13.8333.17

注:*** 、** 、* 分别表示相关性在1%、5%、10%显著水平上组间差异通过检验。

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上述分析表明,非全职女性和全职女性、全职男性在居民属性、居住区建成环境和日常活动多数指标都有较为显著的差异。全职女性与全职男性居住区建成环境、日常活动的部分指标差异不显著或差异程度并不大,但是否对健康产生不同影响,值得探究。

5 居民健康影响的性别差异及女性群体健康影响的内部差异

为验证日常活动视角下不同性别群体各因素对居民自评健康的影响和机制,论文借助结构方程模型,验证影响健康的概念理论框架(图1)的几条路径是否成立。并通过三个群体模型的对比,揭示不同性别群体健康影响在路径和因子结构上的差异。

结构方程采用R2以及CRAVEα系数4个特征指标验证模型拟合度、信度和效度。模型结果中的指标均满足判定标准,测量模型和结构模型整体拟合度均较好,说明提出的理论框架与实际样本数据较吻合。具体指标如表4表5所示。

表4   结构模型评测结果

Tab.4   Goodness of fit of the structural equation model

内生潜变量全职女性非全职女性全职男性
R2调整R2PR2调整R2PR2调整R2P
自评健康0.700.69***0.520.51***0.390.37**

注:***、**表示在1%、5%的置信度下显著水平通过检验。

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表5   结构方程模型的信度和效度评测结果

Tab.5   Evaluation results of reliability and validity of the structural equation model

全职女性非全职女性全职男性
测量模型组合信度(CR)区别效度(AVE)α系数组合信度(CR)区别效度(AVE)α系数组合信度(CR)区别效度(AVE)α系数
建成环境0.870.840.890.890.870.880.870.730.84
居民属性0.640.680.750.520.700.570.480.610.55
日常活动0.830.610.650.680.780.590.460.600.64
自评健康111111111

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上述3个群体健康影响路径模型结果如图4表6所示。从中可以看到,不同群体的健康影响路径存在差异,且影响程度也不同。表7揭示了不同群体各潜变量不同的因子贡献情况。模型结果表明,不同性别群体居民健康影响因素和路径存在差异,女性健康影响存在群体内部差异,日常活动是理解居民健康影响的性别差异的重要视角。

图4   不同性别群体居民健康影响路径
*** 、** 、* 分别表示相关性在1%、5%、10%水平上通过显著性检验。

Fig.4   Impact path of dialy activities on the health of different gender groups

表6   不同群体外生变量对不同性别群体内生变量的总体效应、直接效应和间接效应

Tab.6   Total, direct, and indirect effects of exogenous variables on endogenous variables of different gender groups

外生变量效应健康
总体效应直接效应间接效应
全职女性建成环境0.13**-0.08***0.21***
居民属性-0.14***-0.09**-0.05***
日常活动-0.31***-0.31***
非全职女性建成环境-0.37**0.27-0.37***
居民属性-0.43***-0.43***-0.09
日常活动0.56**0.56**
全职
男性
建成环境0.03-0.030.03***
居民属性-0.19***-0.18***-0.01***
日常活动-0.05**-0.05***

注:***、**表示在1%、5%水平上通过显著性检验。

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表7   部分重要潜变量因子负荷表

Tab.7   Factor loading of some latent variables

潜变量观测变量全职女性非全职女性全职男性潜变量观测变量全职女性非全职女性全职男性
健康自评健康1***1***1***居民属性文化程度-0.45***-0.73***-0.28***
建成环境人口密度0.85***-0.850.86***年龄0.20***0.76***0.50***
容积率0.59***-0.72**0.58***婚姻-0.31***0.29***-0.30***
餐饮娱乐设施密度0.67***-0.61***0.62***个人收入-0.47***-0.52**-0.02
用地混合度0.69***-0.70**0.75***日常活动家务时间0.32***0.170.22***
交叉口密度0.62***-0.81**0.62***闲暇时间-0.020.66*-0.15***
道路密度0.08***-0.22*0.14***活动空间0.90***-0.83***0.93***
公交车站点密度0.96***-0.970.96***公共交通-0.22***0.05***-0.26***
商业可达性0.73***-0.750.75***小汽车0.66***-0.22***0.64***
居民属性家庭规模0.71***0.57***0.69***空间弹性-0.30***0.62***-0.01
未成年孩子0.76***-0.110.57***时间弹性-0.07*0.28***0.13**

***表示在1%水平上通过显著性检验。

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5.1 居民健康影响因素和路径的性别差异

模型结果表明,全职男性健康与全职女性健康在影响因素和路径上存在差异。居住区建成环境对全职男性健康直接影响不显著,且通过日常活动对全职男性健康的间接影响也有限,影响系数仅为0.03;而居住区建成环境对全职女性健康直接影响显著,系数为-0.08,同时通过日常活动相关方面间接作用于健康,影响系数为0.21,总影响效应为0.13。可能原因在于与全职男性相比,全职女性在日常活动的时空间维度上受到更多的约束,活动空间更贴近居住区(Kwan, 2000),因此居住区建成环境对全职女性健康的影响显著且程度更大。而全职男性的活动空间、出行方式具有更大的弹性,使得其活动空间并不局限于居住区周边,因此居住区建成环境对全职男性健康直接影响不显著,间接影响也较小。总体而言,全职女性和全职男性的建成环境因子结构相近。

对全职男性而言,其健康主要受居民属性影响,其直接效应为-0.18,间接效应为-0.01,总效应为-0.19。全职女性居民属性对其健康影响的直接效应为-0.09,间接效应为-0.05,总效应为-0.14。相比于全职男性居民,全职女性居民属性的因子结构中,文化程度、个人收入和未成年孩子数量的贡献程度要更大。结合表1可发现,即使同样拥有全职工作,文化程度和收入水平的提高对女性自评健康值的边际效应更大。

居住区建成环境与居民属性均通过日常活动间接地影响全职男性和全职女性健康。日常活动虽对全职男性健康与全职女性健康均为显著负向影响,但日常活动对全职男性健康的影响系数仅为-0.05,而对全职女性健康影响的系数为-0.31。以活动空间为例,全职女性活动空间相对远离城市中心,对于全职女性较低的自评健康,可能与日常活动空间受到限制,活动空间范围内的公共服务设施、就业等机会可达有关(Palm, 1981),因此日常活动维度指标的变化对全职女性健康的影响程度更大。全职男性日常活动相应的因子结构与全职女性日常活动相似,相比于全职男性,全职女性日常活动因子结构中家务时间和空间弹性的因子贡献更大。

总体而言,与全职男性相比,居住区建成环境对全职女性健康直接影响显著;建成环境与日常活动对全职女性健康影响的程度较大,但在具体潜变量的因子结构上,全职男性与全职女性的情况较为相似。

5.2 女性健康影响存在群体内部差异

模型结果表明,女性群体内部,全职女性与非全职女性健康在影响因素和影响路径上也存在差异。相比居住区建成环境对全职女性健康同时具有显著的直接影响和间接影响,居住区建成环境对非全职女性健康的直接影响不显著,仅通过日常活动的间接影响健康,这主要与非全职女性这一群体的特有的属性有关。例如在因子结构中,建成环境具体指标贡献的显著性并不明显,尤其公交车站密度不显著,非全职女性外出活动以步行为主。

非全职女性居民属性通过日常活动中介对健康的影响路径系数不显著,仅存在直接影响,且影响系数较大,为-0.43。全职女性居民属性与观测变量中的家庭规模、未成年孩子数、文化程度、年龄、婚姻、个人收入等6个因子的关系分别为0.71、0.76、-0.45、0.20、-0.31和-0.47。非全职女性居民属性相应的因子结构中年龄和文化程度的贡献最大,因此在较难改变这一群体特有的属性时,要关注减少这一群体日常活动可能受到的障碍,以改善她们的健康状况。

日常活动对非全职女性健康的影响程度要比全职女性更大。日常活动对非全职女性健康的作用方向与全职女性方向相反,其原因可能2个方面,一是健康和就业情况关系密切,以非全职女性家务时间因子与全职女性家务时间因子的符号不同为例,全职女性往往在承担上班压力之后,回到家面对家务可能感到更大压力,从而影响健康;二是活动空间对日常活动贡献最大,由于非全职女性郊区居住比例远高于全职女性,其活动空间围绕住区开展,也多分布在郊区,这一特点使得非全职女性在活动时间、活动弹性上同全职女性有较大差异,多个维度指标综合后产生了对健康影响的不同效应。与全职女性相比,非全职女性的闲暇时间、活动时空间弹性对于日常活动影响健康的贡献更大,而出行方式的贡献较小。

因此,女性群体中全职女性与非全职女性健康影响也存在差异。在考虑居民健康影响的性别差异时,需要考虑到女性群体内部的差异,除性别维度外,就业状况是影响居民健康的一个重要方面。

5.3 日常活动是理解居民健康影响的性别差异的重要视角

通过以上分析可以看出,全职女性居民健康影响与全职男性的最大不同在于,日常活动和建成环境对全职女性居民健康影响程度较大,且居住区建成环境主要通过日常活动间接影响全职和非全职女性健康。应该说,日常活动作为中介变量能较好地揭示居民属性和建成环境对健康的影响路径,同时能够区别全职男性和全职女性健康影响路径和程度的差别。全职女性与全职男性部分指标如活动时间、活动弹性的具体数值差异不大(表3),但模型结果显示,日常活动对2个群体健康的影响程度差异较大。这反映日常活动的变量,除活动方式外,活动空间、活动时间和活动弹性也对健康有重要影响。因此对于居民健康的性别差异研究,日常活动时空间(Kwan, 2000)已成为影响不同性别群体健康的重要因素,应当受到关注(柴彦威等, 2002)。

当然,全职男性与全职女性的健康影响虽然存在着显著差异,但日常活动对健康的影响方向,以及建成环境、日常活动等潜变量的因子结构方面,存在许多共性,这与共同的拥有职业这一属性有一定联系。另外,通过日常活动视角分析,女性群体中全职女性与非全职女性健康影响也存在差异。因此,日常活动是理解居民健康影响的性别差异的重要视角,也是理解女性居民内部全职女性和非全职女性健康影响差异的重要视角。

6 结论与讨论

城市居民健康在世界范围内越来越受到关注,本文通过日常活动视角探索居民健康的影响因素和路径,揭示全职男性与全职女性、全职女性与非全职女性健康影响的差异,并对调整建成环境以改善居民健康提供了理论支撑。针对国内外缺乏从日常活动视角分析健康影响因素研究,基于广州市居民日常活动出行活动的入户调查问卷,构建结构方程模型,分析全职女性、非全职女性和全职男性3个群体的健康影响因素及影响路径。研究发现:

第一,全职男性,全职女性和非全职女性的自评健康差异显著,得分依次降低。相比于全职男性,全职女性日常活动中受到更多时空约束,具体表现为活动地点更远离城市中心,家务时间更长,承担更多的家庭责任相关的与维持活动,更少使用小汽车出行,活动时空间弹性更小等特征,其中非全职女性的情况最不乐观。

第二,全职女性群体健康影响路径与全职男性群体存在差异。居住区建成环境和日常活动影响全职女性健康相对较大。全职男性健康主要受居民属性影响,而建成环境与日常活动的影响均有限。

第三,女性健康影响存在亚群体之间的差异,在考虑居民健康性别差异的同时,要充分考虑就业状况对健康影响的重要性。全职女性和非全职女性在健康、居民属性、居住区建成环境和日常活动都有明显差别。日常活动对全职女性健康和非全职女性健康的影响方向相反。

第四,日常活动对居民健康,尤其是女性居民健康的影响程度较大。日常活动作为中介变量能较好地揭示居民属性和建成环境对健康影响的路径。因此日常活动视角有助于理解居民健康影响的性别差异和影响机制。

最后,影响居民健康的3个重要潜变量的因子结构中:建成环境方面,公交邻近度贡献最大,密度维度、混合度维度和商业网点可达性也有很大的因子贡献;居民属性方面,非全职女性年龄和文化程度贡献最大,全职女性相对于全职男性,家庭规模、未成年孩子数等表征家庭责任的因子结构系数更大;日常活动中的活动空间贡献最大,非全职女性在闲暇、活动时空弹性因子贡献要更大。

上述结论对城市规划和管理采取相应措施关注居民健康性别差异,以及女性内部健康差异具有一定借鉴作用。首先,健康的性别差异显著,但就业状况的不同使得女性内部全职女性和非全职女性的健康、日常活动等方面差异明显。城市规划和管理除应关注女性群体的健康,更应关注女性中的亚群体的健康差异,致力于减轻弱势群体日常活动中可能受到的时空间约束。其次,居民日常活动行为和组织及其与城市空间的交互,成为研究居民健康的重要视角。居民日常活动,尤其是全职女性和非全职女性日常活动中所受的限制对健康的影响应受到关注。最后,中国快速城镇化和特有历史制度下的建成环境虽与西方存在差异(Wang et al,2011),但通过调节建成环境因素来影响健康同样可行,同时也需注意区别于对西方城市建成环境对健康影响的研究结论(Frank et al, 2004; Kelly et al, 2014),城市政策还需要关注对不同亚群体健康影响的建成环境因素的调整。

本文也存在一些不足。首先,文中选取的建成环境变量更多关注日常活动,而缺乏许多社会环境维度因素,使得建成环境对非全职女性健康的直接作用并不显著,并同一些研究结论不符,需要进一步验证 (Zhao, 2013; 孙斌栋等, 2016);其次,虽然工作日大部分活动都与居住地建成环境相关,但仍有一部分活动受就业地或其他活动地周边建成环境的影响,本文未对地理背景的不确定效应加以探讨,存在一定局限性;另外,建成环境对健康的影响是具有时间效应的,模型也仅对截面数据作了分析。这些不足将在后续研究中加以深化。

The authors have declared that no competing interests exist.


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https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2017.10.004      URL      [本文引用: 1]      摘要

基于湖北省2010年人口普查和2015年人口抽样调查提供的103个县区的60岁及以上人口的自评健康数据,以老年健康率为地区老年人口健康水平的测度指标,分析了湖北省老年健康水平的时空格局及影响因素。结果表明:湖北省老年健康水平的空间分异显著,老年健康率的高值县区主要是地级市的市辖区,次高值县区主要集中在中部地域,低值县区则广布于省域边缘。湖北省老年健康水平呈现显著的空间正向关联性,但随着空间差异扩大,空间集聚程度呈下降态势。武汉城区及其周边为HH类型县区集聚区,鄂西、鄂东北和鄂东南边缘则是LL类型县区集聚区。总体上看,湖北省老年健康率的热点区域一直稳定地保持在武汉及其邻近县区,冷点区域也较为稳定地集中于鄂西、鄂东北和鄂东南边缘地区。除历史因素外,地区社会经济条件、自然环境因素以及老年人口社会经济特征的县际差异是湖北省老年健康水平空间分异的重要影响因素。该结果对于促进老年人口健康的区际公平发展具有借鉴意义。

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在以人为本、重视差异性等后现代思潮的大背景下,基于女性主义视 角的西方城市女性居民行为空间的研究有了长足的发展.中国城市中的女性群体,作为城市社会中的一个重要亚群体单元,在改革开放后经历着重大变化的同时也面 临着新的挑战,对中国城市女性居民行为空间的女性主义研究已悄然起步,今后的研究视角不仅要关注女性自身的特点及其与男性的对比,而且更要重视女性内部的 差异性以及城市内部和城市之间的比较.

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随着地理信息科学的发展,地理学围绕着社会热点问题不断向其他学科交叉渗透,同时学科的交叉也为地理学研究本身注入了热量。空间一直是地理学研究中的基本问题,而时间与空间密不可分,从时间维度研究人类移动性及其丰富内涵具有重要意义。本文在总结人类移动性热点问题的基础上,重点从时间维度探讨了可达性、出行体验与幸福感、人类健康与疾病等问题的研究内容和方法,并从低收入者社区医疗保健可达性研究和阿帕拉契亚乡村地区吸烟者影响因素研究等案例进行详细阐释,最后对人类移动性与健康研究的发展方向进行了展望。

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利用第三次国家卫生服务总调查的自评健康和收入数据,计算我国及各样本县区的健康集中指数,用以衡量与收入相关的健康不平等程度。从国际比较来看,我国的健康不平等程度处在较高水平;从地区比较来看,各地区的健康不平等程度存在较大差异。同时还发现,收入不平等程度与健康不平等之间存在较为密切的关系,但单从收入不平等本身不能很好地解释健康不平等。

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我国工业化、城市化和机动化的快速发展显著改变了城市建成环境的特征,带来居民体力活动缺乏和环境污染等问题,导致肥胖、心血管等慢性疾病的增加。建成环境作为城市规划建设在空间上的反映,是影响居民体力活动和健康的重要载体。从建成环境规划与优化的视角来鼓励公众体力活动、提升健康水平,成为国外城市规划新的理念。北美都市区对“建成环境—公共健康”互动关系的研究已有丰富成果,并实施应对健康问题的体力活动建议导则与建成环境规划设计策略。研究重点论述土地利用、交通系统等建成环境因素对体力活动和健康的影响作用机制,进而借鉴北美都市区的公共健康问题的规划应对,为缓解我国城市健康问题和推进健康城市建成环境规划提供借鉴。

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随着中国经济发展和居民生活水平的提升,超重和肥胖问题开始显现,严重影响到居民的身体健康。基于中国家庭追踪调查的全国抽样数据,采用结构方程模型检验社区建成环境对居民个体超重的影响。研究发现,控制社会经济属性后,提高社区人口密度或设施可达性、缩短居民到公交站距离,可以通过减少个体机动化出行倾向而间接降低超重的可能性,但对超重的直接效应及总效应为正。这一结论与西方发达国家的经验不同,因此制定健康政策需要基于中国自身国情和规律,在建成环境方面应重点提高室外空间可步行性和休闲吸引力。

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使用CHNS数据,在健康的社会分层模式下探讨城市人口健康的性别公平问题。研究认为,中国城市人口健康存在显著的性别不平等现象,男性健康水平要好于女性,而这种健康的性别差异主要是由于不同性别在社会经济地位上的差异造成的,女性处于明显的弱势地位。

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随着社会经济的不断发展,健康问题已经越来越受到大家的关注。通勤作为居民每日的重要出行活动,是时间利用中的重要组成部分。近些年,城市交通状况开始不断恶化,糟糕的通勤形势逐渐对个人的健康状况构成威胁。发达国家较早开始了对该问题的关注,并已取得丰富的研究成果。相较之下,国内关于通勤影响个人健康的文献则相对缺乏。本文主要从个人心理健康、客观健康、健康行为三个维度,对西方发达国家通勤时间、通勤距离、通勤方式等通勤特征对个人健康影响的相关文献进行了系统梳理与评述,并总结其研究数据与研究方法,最后对未来研究进行展望,以期能够为我国城市通勤领域的研究提供新的视角与借鉴。

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[J]. World Regional Studies, 25(3): 142-150.]

https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-9479.2016.03.016      URL      [本文引用: 1]      摘要

随着社会经济的不断发展,健康问题已经越来越受到大家的关注。通勤作为居民每日的重要出行活动,是时间利用中的重要组成部分。近些年,城市交通状况开始不断恶化,糟糕的通勤形势逐渐对个人的健康状况构成威胁。发达国家较早开始了对该问题的关注,并已取得丰富的研究成果。相较之下,国内关于通勤影响个人健康的文献则相对缺乏。本文主要从个人心理健康、客观健康、健康行为三个维度,对西方发达国家通勤时间、通勤距离、通勤方式等通勤特征对个人健康影响的相关文献进行了系统梳理与评述,并总结其研究数据与研究方法,最后对未来研究进行展望,以期能够为我国城市通勤领域的研究提供新的视角与借鉴。
[15] 许学强, 胡华颖, 叶嘉安. 1989.

广州市社会空间结构的因子生态分析

[J]. 地理学报, 44(4): 385-399.

https://doi.org/10.11821/xb198904001      URL      [本文引用: 1]      摘要

本文用主成分分析和聚类分析方法对广州市社会空间结构进行因子生态分析。结果表明:人口密集程度、科技文化水平、工人干部比重、房屋住宅质量、家庭人口结构是形成广州社会区类型的五个主要因子;广州社会区的空间模式呈向东曳长的同心椭圆态势,城市发展的历史过程、城市用地布局和住房分配制度是影响这个空间模式形成的主导机制。

[Xu X Q, Hu H Y, Ye J A.1989.

A factorial ecological study of social spatial structure in Guangzhou

[J]. Acta Geographica Sinica, 44(4): 385-399.]

https://doi.org/10.11821/xb198904001      URL      [本文引用: 1]      摘要

本文用主成分分析和聚类分析方法对广州市社会空间结构进行因子生态分析。结果表明:人口密集程度、科技文化水平、工人干部比重、房屋住宅质量、家庭人口结构是形成广州社会区类型的五个主要因子;广州社会区的空间模式呈向东曳长的同心椭圆态势,城市发展的历史过程、城市用地布局和住房分配制度是影响这个空间模式形成的主导机制。
[16] 张艳, 柴彦威. 2011.

北京城市中低收入者日常活动时空间特征分析

[J]. 地理科学, 31(9): 1056-1064.

URL      [本文引用: 1]      摘要

转型期城市空间制度性及结构性变化以及住房、交通等公共服务设施的配置,往往因忽略城市中低收入群体日常活动的时空需求而使其陷入可达性及移动性困境,从而导致城市社会不公平问题。个体日常活动行为的时空特征反映了其对城市空间利用的时空需求,是测度可达性与移动性的基本指标,也是衡量社会排斥、社会剥夺、居住隔离的新维度。采用2007年北京城市居民活动日志调查数据,基于时间地理学对微观个体日常活动的分析框架,借助GIS三维可视化技术,从生活时间分配、工作与非工作活动的时空间分布格局、活动空间测度、移动性等方面,对北京城市中低收入者日常活动的时空间特征进行系统分析。通过城市中低收入者日常活动的时空需求研究,为城市空间优化和时间管理提供参考依据。

[Zhang Y, Chai Y W.2011.

The spatio-temporal activity pattern of the middle and the low-income residents in Beijing, China

[J]. Scientia Geographica Sinica, 31(9): 1056-1064.]

URL      [本文引用: 1]      摘要

转型期城市空间制度性及结构性变化以及住房、交通等公共服务设施的配置,往往因忽略城市中低收入群体日常活动的时空需求而使其陷入可达性及移动性困境,从而导致城市社会不公平问题。个体日常活动行为的时空特征反映了其对城市空间利用的时空需求,是测度可达性与移动性的基本指标,也是衡量社会排斥、社会剥夺、居住隔离的新维度。采用2007年北京城市居民活动日志调查数据,基于时间地理学对微观个体日常活动的分析框架,借助GIS三维可视化技术,从生活时间分配、工作与非工作活动的时空间分布格局、活动空间测度、移动性等方面,对北京城市中低收入者日常活动的时空间特征进行系统分析。通过城市中低收入者日常活动的时空需求研究,为城市空间优化和时间管理提供参考依据。
[17] 周素红, 何嘉明. 2017.

郊区化背景下居民健身活动时空约束对心理健康影响: 以广州为例

[J]. 地理科学进展, 36(10): 1229-1238.

[本文引用: 1]     

[Zhou S H, He J M.2017.

Effects of spatial-temporal constraints of suburban resients on fitness activities to mental health in the context of rapid suburbanization: A case study in Guangzhou, China

[J]. Progress in Geography, 36(10): 1229-1238.]

[本文引用: 1]     

[18] Arber S, Thomas H.2007.

From women's health to a gender analysis of health

[M]//Cockerham W C. The Blackwell Companion to medical sociology. Oxford, UK: Blackwell Publishers: 94-113.

[本文引用: 1]     

[19] Badland H M, Schofield G M.2005.

The built environment and transport-related physical activity: What we do and do not know

[J]. Journal of Physical Activity and Health, 2(4): 435-444.

https://doi.org/10.1123/jpah.2.4.435      URL      [本文引用: 2]     

[20] Balfour J L, Kaplan G A.2002.

Neighborhood environment and loss of physical function in older adults: Evidence from the Alameda County Study

[J]. American Journal of Epidemiology, 155(6): 507-515.

https://doi.org/10.1093/aje/155.6.507      URL      [本文引用: 2]     

[21] Bird C E, Fremont A M.1991.

Gender, time use, and health

[J]. Journal of Health and Social Behavior, 32(2): 114-129.

https://doi.org/10.2307/2137147      URL      PMID: 1861048      [本文引用: 1]      摘要

One of the continuing paradoxes facing social epidemiologists concerns sex differences in morbidity and mortality. Although women live longer than men, they apparently get sick more. We hypothesize that women's higher morbidity levels result from less paid work and lower wages combined with more hours spent in household labor, child care, and helping others, and fewer hours of leisure and sleep. Men and women hold different social roles; men hold most of the highly rewarding roles. We operationalize social roles as time commitments to various role-related activities. This approach provides interval-level measures such as time spent in caring for children instead of simple dichotomies such as parent/nonparent. We find that when gender differences in social roles are controlled, being male is associated with poorer health than being female. We conclude that if gender roles were more equal, women would experience better health than men, more consistent with their greater longevity.
[22] Cervero R.1996.

Mixed land-uses and commuting: Evidence from the American Housing Survey

[J]. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 30(5): 361-377.

https://doi.org/10.1016/0965-8564(95)00033-X      URL      [本文引用: 2]      摘要

This paper investigates how mixed land-uses influence the commuting choices of residents from large metropolitan areas using data from the 1985 American Housing Survey. The analysis examines the effects of mixed-use levels as well as other features of the built environment like residential densities on three measures of transportation demand: commuting mode choice, commuting distance and household vehicle ownership levels. The effects of land-use environments on mode choice are modeled using binomial logit analysis.
[23] Cervero R, Kockelman K.1997.

Travel demand and the 3Ds: Density, diversity, and design

[J]. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 2(3): 199-219.

https://doi.org/10.1016/S1361-9209(97)00009-6      URL      [本文引用: 2]      摘要

The built environment is thought to influence travel demand along three principal dimensions —density, diversity, and design. This paper tests this proposition by examining how the ‘3Ds’ affect trip rates and mode choice of residents in the San Francisco Bay Area. Using 1990 travel diary data and land-use records obtained from the U.S. census, regional inventories, and field surveys, models are estimated that relate features of the built environment to variations in vehicle miles traveled per household and mode choice, mainly for non-work trips. Factor analysis is used to linearly combine variables into the density and design dimensions of the built environment. The research finds that density, land-use diversity, and pedestrian-oriented designs generally reduce trip rates and encourage non-auto travel in statistically significant ways, though their influences appear to be fairly marginal. Elasticities between variables and factors that capture the 3Ds and various measures of travel demand are generally in the 0.06 to 0.18 range, expressed in absolute terms. Compact development was found to exert the strongest influence on personal business trips. Within-neighborhood retail shops, on the other hand, were most strongly associated with mode choice for work trips. And while a factor capturing ‘walking quality’ was only moderately related to mode choice for non-work trips, those living in neighborhoods with grid-iron street designs and restricted commercial parking were nonetheless found to average significantly less vehicle miles of travel and rely less on single-occupant vehicles for non-work trips. Overall, this research shows that the elasticities between each dimension of the built environment and travel demand are modest to moderate, though certainly not inconsequential. Thus it supports the contention of new urbanists and others that creating more compact, diverse, and pedestrian-orientated neighborhoods, in combination, can meaningfully influence how Americans travel.
[24] Costal G, Pickup L, Di Martino V.1988.

Commuting: A further stress factor for working people: Evidence from the European community. I. A review

[J]. International Archives of Occupational and Environmental Health, 60(5): 371-376.

https://doi.org/10.1007/BF00405673      URL      [本文引用: 1]     

[25] Ding D, Gebel K, Phongsavan P, et al.2014.

Driving: A road to unhealthy lifestyles and poor health outcomes

[J]. PLoS One, 9(6): e94602.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0094602      URL      PMID: 4049576      [本文引用: 1]      摘要

Driving is a common part of modern society, but its potential effects on health are not well understood.The present cross-sectional study (n = 37,570) examined the associations of driving time with a series of health behaviors and outcomes in a large population sample of middle-aged and older adults using data from the Social, Economic, and Environmental Factor Study conducted in New South Wales, Australia, in 2010.Multiple logistic regression was used in 2013 to examine the associations of usual daily driving time with health-related behaviors (smoking, alcohol use, diet, physical activity, sedentary behavior, sleep) and outcomes (obesity, general health, quality of life, psychological distress, time stress, social functioning), adjusted for socio-demographic characteristics.Findings suggested that longer driving time was associated with higher odds for smoking, insufficient physical activity, short sleep, obesity, and worse physical and mental health. The associations consistently showed a dose-response pattern and more than 120 minutes of driving per day had the strongest and most consistent associations with the majority of outcomes.This study highlights driving as a potential lifestyle risk factor for public health. More population-level multidisciplinary research is needed to understand the mechanism of how driving affects health.
[26] Ewing R, Cervero R.2010.

Travel and the built environment: A meta-analysis

[J]. Journal of the American Planning Association, 76(3): 265-294.

https://doi.org/10.1080/01944361003766766      URL      [本文引用: 1]     

[27] Forrnell C, Bookstein F L.1982.

Two structural equation models: LISEL and PLS applied to consumer exit-voice theory

[J]. Journal of Marketiong Research, 19(4): 440-452.

https://doi.org/10.2307/3151718      URL      [本文引用: 1]      摘要

In marketing applications of structural equation models with unobservable variables, researchers have relied almost exclusively on LISREL for parameter estimation. Apparently they have been little concerned about the frequent inability of marketing data to meet the requirements for maximum likelihood estimation or the common occurrence of improper solutions in LISREL modeling. The authors demonstrate that partial least squares (PLS) can be used to overcome these two problems. PLS is somewhat less well-grounded than LISREL in traditional statistical and psychometric theory. The authors show, however, that under certain model specifications the two methods produce the same results. In more general cases, the methods provide results which diverge in certain systematic ways. These differences are analyzed and explained in terms of the underlying objectives of each method.
[28] Frank L D, Andresen M A, Schmid T L.2004.

Obesity relationships with community design, physical activity, and time spent in cars

[J]. American Journal of Preventive Medicine, 27(2): 87-96.

https://doi.org/10.1016/j.amepre.2004.04.011      URL      PMID: 15261894      [本文引用: 3]      摘要

BackgroundObesity is a major health problem in the United States and around the world. To date, relationships between obesity and aspects of the built environment have not been evaluated empirically at the individual level.ObjectiveTo evaluate the relationship between the built environment around each participant's place of residence and self-reported travel patterns (walking and time in a car), body mass index (BMI), and obesity for specific gender and ethnicity classifications.MethodsBody Mass Index, minutes spent in a car, kilometers walked, age, income, educational attainment, and gender were derived through a travel survey of 10,878 participants in the Atlanta, Georgia region. Objective measures of land use mix, net residential density, and street connectivity were developed within a 1-kilometer network distance of each participant's place of residence. A cross-sectional design was used to associate urban form measures with obesity, BMI, and transportation-related activity when adjusting for sociodemographic covariates. Discrete analyses were conducted across gender and ethnicity. The data were collected between 2000 and 2002 and analysis was conducted in 2004.ResultsLand-use mix had the strongest association with obesity (BMI 30 kg/m), with each quartile increase being associated with a 12.2% reduction in the likelihood of obesity across gender and ethnicity. Each additional hour spent in a car per day was associated with a 6% increase in the likelihood of obesity. Conversely, each additional kilometer walked per day was associated with a 4.8% reduction in the likelihood of obesity. As a continuous measure, BMI was significantly associated with urban form for white cohorts. Relationships among urban form, walk distance, and time in a car were stronger among white than black cohorts.ConclusionsMeasures of the built environment and travel patterns are important predictors of obesity across gender and ethnicity, yet relationships among the built environment, travel patterns, and weight may vary across gender and ethnicity. Strategies to increase land-use mix and distance walked while reducing time in a car can be effective as health interventions.
[29] Frank L D, Engelke P, Schmid T, et al.2003. Health and community design: The impacts of the built environment on physical activity[M]. Washington, D C: Island Press.

[本文引用: 1]     

[30] Furie G L, Desai M M.2012.

Active transportation and cardiovascular disease risk factors in U.S. adults

[J]. American Journal of Preventive Medicine, 43(6): 621-628.

https://doi.org/10.1016/j.amepre.2012.06.034      URL      PMID: 23159257      [本文引用: 1]      摘要

Evidence of associations between active transportation (walking and bicycling for transportation) and health outcomes is limited. Better understanding of this relationship would inform efforts to increase physical activity by promoting active transportation. This study examined associations between active transportation and cardiovascular disease risk factors in U.S. adults. Using the 2007–2008 and 2009–2010 cycles of the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES), adults (N=9933) were classified by level of active transportation. Multivariable linear and logistic regression analyses controlled for sociodemographic characteristics, smoking status, and minutes/week of non-active transportation physical activity. Analyses were conducted in 2011. Overall, 76% reported no active transportation. Compared with no active transportation, mean BMI was lower among individuals with low (610.9, 95% CI= 611.4, 610.5) and high (611.2, 95% CI= 611.7, 610.8) levels of active transportation. Mean waist circumference was lower in the low (612.2 cm, 95% CI= 613.2, 611.2) and high (613.1 cm, 95% CI= 614.3, 611.9) active transportation groups. The odds of hypertension were 24% lower (AOR=0.76, 95% CI=0.61, 0.94) and 31% lower (AOR=0.69, 95% CI=0.58, 0.83) among individuals with low and high levels of active transportation, respectively, compared with no active transportation. High active transportation was associated with 31% lower odds of diabetes (AOR=0.69, 95% CI=0.54, 0.88). Active transportation was not associated with high-density lipoprotein level. Active transportation was associated with more-favorable cardiovascular risk factor profiles, providing additional justification for infrastructure and policies that permit and encourage active transportation.
[31] Kearns R, Moon G.2002.

From medical to health geography: Novelty, place and theory after a decade of change

[J]. Progress in Human Geography, 26(5): 605-625.

https://doi.org/10.1191/0309132502ph389oa      URL      [本文引用: 1]     

[32] Kelly P, Kahlmeier S, Götschi T, et al.2014.

Systematic review and meta-analysis of reduction in all-cause mortality from walking and cycling and shape of dose response relationship

[J]. International Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity, 11(1): 132.

https://doi.org/10.1186/s12966-014-0132-x      URL      [本文引用: 2]     

[33] Kwan M P.1999.

Gender and individual access to urban opportunities: A study using space-time measures

[J]. The Professional Geographer, 51(2): 210-227.

[本文引用: 1]     

[34] Kwan M P.2000.

Gender differences in space-time constraints

[J]. Area, 32(2): 145-156.

https://doi.org/10.1111/j.1475-4762.2000.tb00125.x      URL      [本文引用: 4]      摘要

Abstract Summary This study explores gender differences in space-time constraints and their impact on women's and men's activity-travel patterns from a time-geographic perspective. Using a travel diary data set collected in Columbus, Ohio (USA), the time-budget and fixity constraints of three population subgroups are examined. This paper concludes that space-time constraints have a significant impact on individual's activity-travel patterns.
[35] Li R, Tong D Q.2016.

Constructing human activity spaces: A new approach incorporating complex urban activity-travel

[J]. Journal of Transport Geography, 56: 23-35.

https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2016.08.013      URL      [本文引用: 2]      摘要

Activity space represents an important concept for understanding human activity-travel. The existing activity space delineation approaches are limited in fully characterizing real-world travel behaviors. To address the issue, this research proposes a new time geography based approach to more accurately portray activity spaces of urban travelers. The proposed approach takes into account the full complexity of real-world travel and underlying urban structures. Results of an empirical study are presented based on the 2008 Add-on National Household Travel Survey conducted in Tucson, Arizona. Activity spaces of 1164 sample travelers are delineated and analyzed. Results show the effectiveness of the new approach in more realistically depicting urban activity-travel.
[36] Liao Y, Tsai H H, Wang H S, et al.2016.

Travel mode, transportation-related physical activity, and risk of overweight in Taiwanese adults

[J]. Journal of Transport & Health, 3(2): 220-225.

[37] Maddox G L, Douglass E B.1973.

Self-assessment of health: A longitudinal study of elderly subjects

[J]. Journal of Health and Social Behavior, 14(1): 87-93.

https://doi.org/10.1016/0021-9681(64)90105-5      URL      PMID: 4708417      [本文引用: 1]      摘要

Two of three elderly subjects ( n = 176) displayed a reality orientation in their subjective evaluations of health status. Among the one subject in three who disagreed with the physician's assessment of his health, a pattern of social and attitudinal factors was found to distinguish between subjects with incongruous subjective assessments who were predisposed to be optimistic and those predisposed to be pessimistic. The relationship between these predispositions and the inappropriate rejection of the sick role remains to be investigated. A related issue for investigation is the implications of incongruity between medical and subjective assessment of health status for medical management.
[38] Palm R.1981.

Women in nonmetropolitan areas: A time-budget survey

[J]. Environment and Planning A, 13(3): 373-378.

https://doi.org/10.1068/a130373      URL      [本文引用: 1]      摘要

Space - time budgets for women in two isolated nonmetropolitan towns in western Colorado were compiled in order to develop a basis for analyzing the effects of these environments on activity patterns. Compared with the time budgets of women in urban US areas, these responses showed large surpluses in the categories of leisure, free time, and leisure travel, and few hours spent in full-time employment, even by those who claim a full-time job outside the home. A time-geographic interpretation of these findings suggests possible explanations for the observed time allocations.
[39] Rajamani J, Bhat C R, Handy S, et al.2003.

Assessing the impact of urban form measures on nonwork trip mode choice after controlling for demographic and level-of-service effects

[J]. Transportation Research Board, 1831: 158-165.

https://doi.org/10.3141/1831-18      URL      [本文引用: 1]     

[40] Richardson D B, Volkow N D, Kwan M P, et al.2013.

Spatial turn in health research

[J]. Science, 339: 1390-1392.

https://doi.org/10.1126/science.1232257      URL      [本文引用: 1]     

[41] Schwanen T, Kwan M P, Ren F.2008.

How fixed is fixed? Gendered rigidity of space-time constraints and geographies of everyday activities

[J]. Geoforum, 39(6): 2109-2121.

https://doi.org/10.1016/j.geoforum.2008.09.002      URL      [本文引用: 1]     

[42] Smyth F.2008.

Medical geography: Understanding health inequalities

[J]. Progress in Human Geography, 32(1): 119-127.

https://doi.org/10.1177/0309132507080628      URL      [本文引用: 1]      摘要

The article focuses on the voluminous geographical literature on the geographies of health inequalities. Particularly, it inquires recent contributions to the continuing debate on the relative importance of context and composition in explaining health inequalities. Delineating on existing research using multilevel modeling and ecological approaches, it explores the contributions and gaps in current understandings, and offers some tentative ways for qualitative researchers to engage with this important area of research.
[43] Su M, Tan Y Y, Liu Q M, et al.2014.

Association between perceived urban built environment attributes and leisure-time physical activity among adults in Hangzhou, China

[J]. Preventive Medicine, 66: 60-64.

https://doi.org/10.1016/j.ypmed.2014.06.001      URL      [本文引用: 1]     

[44] Wang D G, Chai Y W, Li F.2011.

Built environment diversities and activity-travel behaviour variations in Beijing, China

[J]. Journal of Transport Geography, 19(6): 1173-1186.

https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2011.03.008      URL      [本文引用: 1]      摘要

The association between built environment and travel behaviour has received considerable research attention in recent years. In an attempt to contribute to this growing literature, this paper investigates the connections between urban built environments and activity–travel patterns in Beijing, the capital city of China. We characterize the built environment in Beijing and establish associations between built environment and activity–travel behaviour in terms of car ownership, time spent for out-of-home activities, and daily trip frequencies and travel time. Activity diaries from 1119 respondents living in ten different neighbourhoods were collected by face-to-face interviews. A household-level structure equations model incorporating intra-household interactions is developed to analyse this data. The empirical results show that residents of different types of neighbourhoods in Beijing demonstrate significant differences in car ownership, time spent for out-of-home activities, trip rate, and travel time. Further, the characteristics of the built environment are found to have more significant impacts on the activity–travel behaviour of the male head than that of the female head.Highlights? Establish the association between built environment and activity-travel behavior in Beijing, China. ? Develop a household-level structure equations model incorporating intra-household activity-travel interactions. ? Study how the built environment impacts on different members of household. ? Examine the interaction effects of built environment variables.
[45] Wang H, Kindig D A, Mullahy J.2005.

Variation in Chinese population health related quality of life: Results from a EuroQol study in Beijing, China

[J]. Quality of Life Research, 14(1): 119-132.

https://doi.org/10.1007/s11136-004-0612-6      URL      [本文引用: 1]     

[46] Xu F, Li J Q, Liang Y Q, et al.2010.

Associations of residential density with adolescents' physical activity in a rapidly urbanizing area of mainland China

[J]. Journal of Urban Health, 87(1): 44-53.

https://doi.org/10.1007/s11524-009-9409-9      URL      [本文引用: 1]     

[47] Yang J W, French S.2013.

The travel-obesity connection: Discerning the impacts of commuting trips with the perspective of individual energy expenditure and time use

[J]. Environment and Planning B: Planning and Design, 40(4): 617-629.

https://doi.org/10.1068/b38076      URL      [本文引用: 1]     

[48] Zhao P J.2013.

The impact of the built environment on individual workers' commuting behavior in Beijing

[J]. International Journal of Sustainable Transportation, 7(5): 389-415.

https://doi.org/10.1080/15568318.2012.692173      URL      [本文引用: 2]      摘要

The increasing emission of transport-related pollutants has become a key issue in relation to climate change mitigation and the improvement of air quality in China's cities. This article aims to examine the effects of changes in the built environment on transportation by examining the case of Beijing. Looking at household survey data, the analysis found that individual workers commuting behavior (concerning travel destination, mode choice and travel time) is significantly related to some aspects of the built environment when socioeconomic and demographic characteristics are taken into account. There are obvious differences in the effects of the built environment on commuting across income groups, occupations and industries.
[49] Zhou S H, Deng L F, Kwan M P, et al.2015.

Social and spatial differentiation of high and low income groups' out-of-home activities in Guangzhou, China

[J]. Cities, 45: 81-90.

https://doi.org/10.1016/j.cities.2015.03.002      URL      [本文引用: 1]     

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