城市建成環境對兒童積極通學的影響研究

關鍵詞：建成環境；積極通學；兒童友好；社會生態學模型；個體差異

0 引言

體力活動的普遍缺乏是全球主要公共衛生問題之一[1]。有研究指出，世界范圍內80%以上的青少年沒有達到世界衛生組織的推薦活動指南，即每日超過60 min的中等至劇烈運動（Moderate to Vigorous Physical Activity，MVPA）[2]。2017年，我國僅34.1%的兒童和青少年達到此推薦標準[3]，該群體由于體力活動不足引起的超重肥胖、視力不良、慢性病癥等健康問題亟待解決[4-5]。有研究表明，兒童獨立活動時的活動量較家長陪同時有明顯增強[6]3，積極通學（步行、騎自行車）[7]作為兒童獨立活動中最具代表性的許可內容[8-10]，能有效增強兒童的體力活動水平，改善其心理健康[11]，并且有助于兒童的認知發展，擴大他們的情感體驗[12]。此外，兒童獨立出行能力也被視為兒童友好城市環境的評價標準之一[13]。同時，鼓勵積極通學能夠緩解城市交通壓力，減少溫室氣體排放和空氣污染傷害[14]。

積極通學作為兒童健康促進（health promotion）的重要環節，了解其可能的影響因素已經成為政府、城市規劃者、公共衛生從業人員以及學校和社區群體的重要任務。社會生態學模型為組織和理解可能影響健康促進的因素提供了一個框架[15-17]，包括4個層次：個人、社會環境、建成環境和政策。雖然積極通學具有特定背景相關性，但多項研究指出，個人與家庭特征（兒童性別、年齡、家庭收入、汽車保有量），鄰里與學校特征（鄰里安全、學校等級），客觀測量與主觀感知的建成環境特征（通學距離、可步行性），“安全上學路線”與“步行校車”等政策均與兒童積極通學相關[6]6，[18]127，[19]320，[20]19，[21-22]。物理建成環境與學生個人及家庭特征經過復雜的相互選擇，共同決定了兒童的通學行為，綜合考慮多層次影響因素的作用對提升兒童積極通學能力至關重要[23]50。

建成環境可能會從3個一般維度影響出行需求——密度（density）、多樣性（diversity）和設計（design），即塞韋羅（Cervero）和科克曼（Kockelman）[24]提出的3D模型。通常被用作步行指標的建成環境的3個最相關因素是居住密度、混合土地利用率和街道連通性[18]119，[25-27]，[28]858，但兒童通學與成人出行并不完全一致。這3個建成環境因素與兒童積極通學之間的關聯尚無定論[20]15。部分研究認為，促進成人步行的環境特征同樣能促進兒童積極通學，這意味著較高的居住密度、功能復雜的土地利用性質、連通性良好的街道網絡可以有效促進步行通學行為。但也有研究發現，居住密度與步行通學之間沒有關系[29]72或呈負相關[18]125，[30]14，土地利用組合與非機動車上學之間存在負相關，道路交叉口密度的增加會引發交通安全問題，因此與積極通學呈負相關。

國外眾多研究使用GIS測度建成環境變量以客觀評估建成環境與積極通學的相關性[20]2，常圍繞兒童住家、學校或通學路徑周邊的緩沖區域展開[31]，也有研究將三者共同納入考量[32]。相較之下，國內的實證研究稍顯不足，且多聚焦于學校與社區層面，缺少對通學路徑的關注。例如，邢慧楠等[33]使用西安的樣本，進行了社區和學校建成環境對兒童積極通學的影響研究。何玲玲等[34]通過調查上海多所小學，探究了學校周邊建成環境對兒童通學方式的影響。值得注意的是，緩沖區的設定方法和大小選擇也會使建成環境與通學方式的關聯性存在差異，即產生可塑性面積單元問題（MAUP）[35]，因此要結合具體研究對象確定空間單元劃分方法和空間尺度[36]。此外，不同的國家與城市建成環境差別較大，西方的經驗結論是否適用于國內城市尚無定論，因此需要更多的實踐和研究。

本文基于合肥市小學生的通學行為數據，試圖尋找與證明影響兒童積極通學的學校周邊與個體通學路徑建成環境因素。其中，重點關注可能造成顯著差異的空間尺度的選取。本研究不僅增加了精細尺度的通學實證研究，也可為促進積極通學的兒童友好與可持續城市的發展提供支持。

1 數據與方法

1.1 研究對象選取

研究選取2023年新一線城市中常駐人口增長率最高的合肥市作為調研區域。考慮到同一維度建成環境對不同年齡階段的兒童和青少年產生的影響不盡相同[18]118，[23]47，[29]69，[37-38]，本文聚焦于小學學齡階段兒童。同時依據所處城區位置、周邊建成環境等因素，選擇合肥市主城區4個行政區內不同學區的6所學校（見圖1）。通過前期的觀察與訪談調研，決定通過發放問卷來獲取兒童通學行為數據。

1.2 研究數據

1.2.1 通學行為數據

問卷調查于2023年9月—10月進行，首先通過聯系目標學校所在區的教育局進行協調，與學校老師溝通后獲知，除一年級外的小學生均有能力填寫問卷，同時為保證精確的兒童視角，問卷發放僅聚焦2—6年級。隨后采用分層抽樣方法，從6所小學2—6年級中每年級隨機抽取2個班級，由學生在校完成后回收。共計回收問卷2 930份，其中有效問卷達2 864份，有效回收率為97.7%。

調查問卷內容主要包括兒童個人與家庭社會經濟特征、通學方式、交通與安全感知、獨立通學意愿。社會經濟特征包括兒童的年級、性別、有無兄弟姐妹陪同、是否佩戴電話手表、家中電動自行車及小汽車數量。后續研究將通學方式歸為包括步行與自行車的積極通學與除此之外的非積極通學2類。對交通狀況的主觀評估設置了非常不擁堵、不擁堵、一般、擁堵、非常擁堵5個等級，分別賦值-2、-1、0、1、2，經連續打分后納入模型，分數越高代表越擁堵。以上問題均采用選擇題的方式且用詞簡易，以簡化兒童作答流程并確保其對題目的理解。此外，問卷針對各小學提供了各自學區范圍內的地圖，由學生選擇居住的小區并繪制出上下學路線。

1.2.2 建成環境變量

本文選擇每所小學的學區范圍作為建成環境變量空間分析的緩沖區，又基于城鎮小學的服務半徑與樣本小學的實際位置特征，加入測度學校周邊500 m緩沖區范圍內的建筑指標。

建成環境數據包括國家地理信息公共服務平臺（天地圖）的建筑與路網矢量數據、高德地圖POI數據、地理編碼與路徑規劃數據、第七次全國人口普查數據（見表1）。建筑密度、建筑容積率、道路網密度在ArcGIS中根據矢量建筑與路網統計得出，前二者以學校為中心做500 m半徑的圓形緩沖區，僅統計緩沖區與學區相交范圍內的建筑；土地利用混合度選擇居住、公共管理與公共服務、商業服務業、工業、綠地等5類用地，根據公式（1）計算得出。

通過調用地圖平臺的地理編碼及路徑規劃API服務對兒童住址和通學路徑進行可視化（見圖2），同時統計路線距離、道路交叉口數量與路線直接性。后于ArcGIS中對通學路徑建立距道路中心線50 m的緩沖區以捕捉確定沿街POI密度。最后根據問卷中兒童自繪的家校路線與實地調研，對通學路徑、道路交叉口數量進行統計校驗，并對道路平均寬度與沿街底層建筑類型進行統計與判斷。

1.3 研究方法

本文數據中兒童個體嵌套于學校，理論上樣本之間并非完全獨立，考慮采用多層回歸模型。但數據來源于各學校各年級隨機抽樣樣本，能較好代表各校兒童總體特征，因此可通過計算其組內相關系數來判斷有無必要使用多層模型，計算公式為：

式中：ρ為學校層次的組內相關系數（Intraclass Correlation Coefficient，ICC），σU02是學校層次方差（組間方差），σe2是個體層次方差（組內方差）。構建空模型計算組內相關系數（見表2），組間方差P值為0.129，高于0.05證明其并非統計顯著，且ICC值為0.057意味著因變量的變異只有很小一部分能通過組間差異解釋，即證明樣本數據并未表現出組內相關（學校層面的組間變異可忽略），結合兒童是否積極通學的二分類因變量，本文選用二元邏輯回歸，構建模型如下：

式中：β0為回歸模型截距，βk為回歸模型系數，Xki （i=1，2， …，n）為自變量，K為變量總數；Pi為采取步行和自行車方式的積極通學的概率；則1-Pi為采取其他方式的非積極通學的概率。

分析前對所有連續變量進行Z-score標準化處理，然后進行共線性檢驗，除人口密度外其余指標的方差膨脹因子（VIF）均小于10，剔除后剩余變量均通過共線性檢驗。

2 研究結果分析

2.1 樣本描述性統計

本文僅討論放學時兒童的通學情況，為控制通學距離影響，僅納入學區內樣本（N=2 262）。變量描述性統計如表3所示，兒童的性別比例與年級分布較為均衡，樣本具有代表性。其中積極通學的兒童占比接近六成，大約四成的學生認為放學時學校周邊不擁堵，八成左右兒童佩戴電話手表且具有獨立通學意愿。此外，近四成兒童有兄弟姐妹陪同通學，一成左右的兒童家中沒有電動自行車或小汽車。

各校兒童的通學分布特征如圖3所示。其中，積極通學兒童中整體上為高年級占比具有優勢（見圖3a）；各校男生積極通學概率均高于女生（見圖3b）；各校兒童擁堵感知迥異，但僅有蜀山小學（學校1）擁堵感知比例高于不擁堵（見圖3c）；通學方式中步行占比最大，其次為電動自行車（見圖3d）；各校兒童通學陪同人員分布較為一致，父母接送占比最大（見圖3e）；家校距離分布差異較大（見圖3f）。整體上，各校兒童積極通學比例從40%至70%不等，極差在30%左右。

建成環境方面，綜合各變量能夠反映各校真實的建成環境特征（見表4）。如蜀山小學（學校1），500 m緩沖區內建筑密度為次高，但建筑容積率最低，因其地處舊城區，學校周邊多為低層老舊建筑；學校前為城市支路，沿街商業業態豐富且POI密度最高，其平均家校距離最遠。

將積極通學的兒童住家進行可視化（見圖4），可以看出其分布呈現一個中心的基本特點，但其并非以學校為中心而是傾向于聚集在學校位置一側。除了蜀山小學，核密度最高的兒童住家組團基本位于各校周圍500 m緩沖半徑內。一定程度上也能看出兒童住家并非均質分布，因此考慮500 m緩沖半徑與學區相交范圍內的建筑特征指標較為合理。

2.2 二元Logistic回歸模型結果

本文構建模型1—3，探討個人及家庭社會經濟特征、學校周邊與通學路徑兩個維度的建成環境因素對兒童積極通學的影響，結果如表5所示。模型1中，首先，年級越高的兒童，積極通學比例越高。因為隨著年齡增長，他們會獲得更加成熟安全的技能[39]。同時，男生較女生更易獲得家長對其獨立通學的許可，在既往研究中也有所體現[40-44]。其次，兒童對交通狀況感知越安全，積極通學概率越高。這是因為父母對兒童判斷力不成熟的看法會阻礙其積極通學行為的發生[45-46]。最后，具有獨立通學意愿的兒童會主動尋求同學朋友相伴出行，佩戴電話手表能讓家長隨時掌握兒童的行蹤，有兄弟姐妹陪同能增加安全保障，因此與積極通學呈顯著正相關。本文發現，兒童家中電動自行車數量與積極通學呈顯著負相關，與部分國外研究結論不同的是[30]12，[47]，兒童家中小汽車數量與積極通學并不相關。

模型2考察了學校周邊建成環境對兒童積極通學的影響，結果顯示，500 m緩沖區的建筑容積率與兒童積極通學呈顯著正相關，而建筑密度則與之呈負相關。這是因為500 m緩沖區的建筑容積率能夠一定程度反映積極通學頻率最高的兒童群體的數量，但建筑密度在一定范圍內與建筑容積率呈負相關。綜合來說，越多兒童的住家位置越接近學校，兒童群體的積極通學比例越高。此外，學區范圍的住宅用地比例與積極通學呈負相關，這可能是因為高比例的住宅用地通常意味著兒童通學距離的增加[19]318，[48-49]。

模型3探索了通學路徑建成環境特征對兒童積極通學的影響，結果可知，家校路線距離與兒童積極通學呈顯著負相關，表現為每增加一單位，兒童積極通學概率降低56%。過長的通學距離會增加兒童的安全風險及體力負擔，因此阻礙兒童積極通學[19]319，[20]4，[28]852，[50-52]。同時，道路交叉口數量的負相關作用與問卷中兒童的不安全感知因素來源相一致，交叉口較少的通學路線意味著交通暴露水平較低，對兒童更為可取[53-54]。此外，研究發現，當沿街主要建筑類型為商業建筑時，兒童積極通學的可能性降低20%，但道路平均寬度與兒童積極通學呈正相關。這可能因為成熟的沿街商業分布往往伴隨較小的道路寬度，增加了交通擁堵與事故發生幾率，但道路越寬，等級越高，人行道設施就越完備，會增加兒童通學的安全保障。

2.3 交互作用分析結果

上述模型中各類指標獨立分析，為避免隱性的相關性遮掩問題而暫未考慮其潛在的關聯性。隨后，為全面理解變量之間的相互作用，構建模型4與模型5分析各類建成環境指標間及個人特征與其之間的相互影響，基于二者結果又選擇解釋力度最高的因子與其他建成環境因子構建交互項，于模型6測度建成環境因素的跨層交互效應（見表6）。

模型4中，將學校周邊與通學路徑建成環境同時納入模型時，與其分別納入模型（模型2、模型3）相比，家校路線距離及道路交叉口數量的負相關性保持不變，POI密度由不相關變為顯著正相關，其余如建筑容積率、住宅用地比例等指標的顯著性均有所下降，可以看出建成環境指標之間存在一定的相互作用，新變量的加入會激發已有變量的潛在顯著性，或相關性受其他顯著變量的影響而減弱。個人特征作為控制變量的作用及其對建成環境指標相關性的潛在影響有待探討。

模型5中，將個人特征作為控制變量納入模型后，建成環境指標中呈顯著的僅有3項。其中，建筑密度的負相關性有所增加，這意味著個人及家庭社會經濟特征會強化建筑密度帶來的兒童通學差異。道路交叉口數量對兒童積極通學的消極影響有所減弱但仍顯著，可以看出個人特征會緩解部分建成環境因素導致的積極通學比例差異。家校路線距離仍保持強烈負相關，其余建成環境指標均不顯著。綜合以上模型中各指標因子的相關系數，可以判定家校路線距離對兒童積極通學的解釋力度最高。

模型6將通學距離與建成環境變量進行交互，探究其影響效應隨著建成環境水平的不同而產生的變化。結果表明，雖然未交互時，建筑密度、住宅用地比例與積極通學呈負相關，但交互后的正相關與建筑容積率一樣，證明三者皆能通過調節效應緩解通學距離對兒童積極通學的消極影響。此外，道路交叉口數量、沿街商業分布與交互前保持一致，強烈的負相關證明其使通學距離的負向影響進一步加強。

綜合以上模型來講，沒有證據能夠表明土地利用混合度、道路網密度與路線直接性會對兒童積極通學產生影響。雖然土地利用多樣性與高密度街道網絡往往會縮短目的地距離，提供更多的出行機會與路線選擇[55-57]，但兒童往返家校的目的地十分明確，很少臨時改變行為，通學路線也較為固定。同時有研究指出，路線直接性在更大半徑的研究區域敏感性方面存在局限性[58]，高度連通但交通量較低的街道網絡才有利于兒童步行通學[59]。此外，個人特征的整體相關性較為穩健，證明該控制變量對因變量的影響不依賴于模型中的其他建成環境變量，增強了模型的可靠性。

3 結論與啟示

3.1 結論

本文以合肥市為例，嘗試從兒童個體完整的通學路線視角分析建成環境對兒童積極通學的影響。在對兒童通學特征與居住小區分布進行客觀刻畫的基礎上，進一步探討學區內兒童家校間建成環境特征及其對兒童積極通學的影響。研究分別比較了個人及家庭社會經濟特征、通學路徑、學校周邊建成環境因素對兒童積極通學的影響關系，以及三者之間的相互影響，其中重點關注通學距離與其他建成環境因子的交互作用，得到以下結論。

（1）兒童個體差異對通學方式的選擇有穩定且顯著的影響，具體表現為年級越高、男生、感覺放學時交通狀況良好與安全、佩戴電話手表、有獨立通學意愿、家中電動自行車數量越少的兒童積極通學的傾向更高。

（2）城市建成環境能夠顯著影響兒童積極通學。學校周邊建成環境中，學校周圍500 m緩沖區內的建筑容積率與兒童積極通學呈正相關，建筑密度和學區范圍的住宅用地比例與兒童積極通學呈負相關，土地利用混合度和道路網密度與兒童積極通學無關。通學路徑建成環境中，家校路線距離、道路交叉口數量和沿街商業分布與兒童積極通學呈負相關，道路平均寬度、POI密度與兒童積極通學呈正相關，路線直接性與兒童積極通學不相關。

（3）建成環境能夠顯著調節最強預測因子通學距離對兒童通學的影響效應。學校周邊建成環境中，建筑密度、建筑容積率和住宅用地比例能夠緩解通學距離帶來的消極影響，促進兒童積極通學。而家校路徑建成環境中的沿街商業指標與道路交叉口數量則會加劇通學距離的負效應，降低兒童積極通學的可能性。

3.2 啟示

兒童是否積極通學由家長的兩個決策決定，對安全問題的考量決定了是否選擇護送，對便利性的評估決定了最終的通學方式[60]。父母和兒童的安全感知可能來源于微觀城市形態特征，例如道路交叉口的設置、人行道設施的完善和建筑分布的密集程度。便利性則會受到家校距離、道路寬度等間接影響出行時間與出行活動鏈的建成環境要素的影響。研究結果表明，建成環境指標之間存在相互作用，因此考慮建成環境的作用時，可能需要建成環境特征的組合，而不是單項指標的作用，才能產生有意義的變化。此外，兩個決策受到更廣泛的物理社會環境的影響，即城市的發展與規劃及個人傾向的復雜網絡決定了家庭對學校、工作和社區位置的選擇，這些地點的抉擇又會影響家庭在日常生活模式中的位置。對于兒童通學方式的選擇，可以制定干預措施，以更有效地解決護送安全與便利性的問題。例如，通過電話手表與孩子保持溝通，讓孩子與同學朋友結伴出行，此類提供成人監督的非基礎設施項目可能是緩解安全問題的有力策略[61]。同時，建成環境雖然變化緩慢，但通過土地利用和交通政策也具有改變的潛力[62]。例如在通學高峰時段對學校周邊路段進行管控，以增加車輛通行的行為成本，強化步行通學的價值；強化公共交通設施建設，增設公交站點與線路，降低私家車與電動自行車的使用率，改善公共交通通學比例低下的現狀。這些應該納入促進兒童友好城市建設的舉措中。

與已有研究重點關注城市宏觀建成環境與兒童通學行為之間的相關性不同，本文聚焦6所小學分層隨機抽取樣本，進行兒童個體場所層面通學路徑與學校周圍建成環境的多尺度復合分析，實現了對不同學區兒童個體通學行為的真實刻畫。此外，本文對樣本兒童通學路徑可視化后明確建成環境的研究單元，有利于更加客觀地探討兒童通學差異的根本原因，但研究仍存在不足之處。首先，本文為橫截面研究，無法說明建成環境與積極通學的因果關系，也不能建立起積極通學的長期趨勢，需要補充縱向數據來控制群體對步行出行的自我選擇。其次，兒童通學是特定環境影響下的行為，因此研究結果可能無法適用于其他城市，也可能隨著時間的推移而改變。最后，本文對兒童的安全感知與獨立通學意愿等進行考量，但未對其家長主觀感知、出行習慣等間接影響兒童通學的指標進行考察。未來研究可以擴大樣本范圍，細化通學路徑建成環境指標，也可以更加關注農村地區，了解兒童通學需求的地理差異。