1 引言

改革開放以來,隨著中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生活水平的提升,中國居民平均壽命由1981年的67.77歲增長到2015年的76.34歲;但另一方面,高血壓、糖尿病等嚴(yán)重危害人類健康的慢性病發(fā)病率呈現(xiàn)上升趨勢,健康問題日益嚴(yán)重。十八屆五中全會將“健康中國”上升為國家戰(zhàn)略,這既是廣大民眾收入水平提高后對高生活質(zhì)量的訴求,也是提高國民素質(zhì)、實(shí)現(xiàn)國富民強(qiáng)的必然選擇。健康與地理環(huán)境的關(guān)系密不可分,《黃帝內(nèi)經(jīng)》中已闡述了地理環(huán)境差異對群體健康產(chǎn)生的不同影響,并指出地理知識對于醫(yī)生的重要性,“地方病”便是地理環(huán)境影響健康的典型例子?，F(xiàn)代社會中越來越突出的肥胖問題同樣與地理建成環(huán)境密切相關(guān)。個人體重是能量攝入和能量消耗平衡的結(jié)果[1],而建成環(huán)境能夠通過影響體力活動和食品環(huán)境對能量消耗和攝入產(chǎn)生作用,從而進(jìn)一步影響肥胖和健康。肥胖本身不僅是一種慢性病,而且肥胖患者更容易患高血壓、糖尿病等慢性病,對人類健康產(chǎn)生極大威脅?！吨袊用駹I養(yǎng)與慢性病狀況報(bào)告（2015）》顯示,中國成年人超重率在2002-2012年間,由22.8%迅速上升為30.1%,但國內(nèi)鮮有文獻(xiàn)從建成環(huán)境視角研究肥胖問題。因此,本文探討建成環(huán)境與出行方式及超重的關(guān)系,旨在為“健康中國”戰(zhàn)略的政策制定提供科學(xué)依據(jù)。

建成環(huán)境因素主要包括密度、土地利用混合度、設(shè)計(jì)、距公交站距離和設(shè)施可達(dá)性[2],可步行性、城市蔓延、食品環(huán)境也作為影響肥胖的建成環(huán)境因素而經(jīng)常被考慮[3]。

從已有文獻(xiàn)可以看出,建成環(huán)境對肥胖的影響主要通過改變出行方式而改變體力消耗實(shí)現(xiàn)[4]。通常來說,隨著密度的提高,城市緊湊發(fā)展,出行方式由私人機(jī)動車向公共交通系統(tǒng)、體力型交通轉(zhuǎn)變[5-8],可以降低肥胖風(fēng)險[9-10],但一項(xiàng)對中國南京的研究表明密度的提高會增加肥胖的可能性[11]。土地混合利用可以增加目的地的可達(dá)性,提高使用體力型交通方式的可能性[8, 12],從而降低肥胖風(fēng)險[13-15]。運(yùn)用不同方法測度的土地利用混合度,其研究結(jié)果不盡相同[16],有研究發(fā)現(xiàn)土地混合利用會提高飯店、快餐店的可達(dá)性,從而增加體重[17]。在設(shè)計(jì)方面,對社區(qū)附近公園進(jìn)行改造升級后,公園使用者及其體力活動量均有所提升[18];距公交站距離越近,居民乘坐公交出行的意愿會越高,同時會帶動體力型交通方式的使用,從而降低肥胖風(fēng)險[9, 15-16];居住地附近公共服務(wù)設(shè)施可達(dá)性越高、體系越完善、品質(zhì)越好,道路連通性越高,都會增加體力型交通出行的概率[19],從而降低肥胖風(fēng)險[20-21]?？刹叫行砸约俺鞘新邮怯擅芏取⑼恋鼗旌侠贸潭?、道路聯(lián)通性等因素組成的綜合變量,用于探討建成環(huán)境對超重和肥胖的影響?？刹叫行愿叩慕謪^(qū),會引導(dǎo)居民體力型交通出行,降低肥胖風(fēng)險[22-23],而城市蔓延則帶來城市無序增長,小汽車依賴增強(qiáng),以至于較高的超重和肥胖風(fēng)險[24-25],結(jié)論并不完全一致[17]。此外,具有較多飯店、快餐店的食品環(huán)境則會提高食品或者高熱量食品的可接近性,增加肥胖風(fēng)險[13, 26]。由于建成環(huán)境對肥胖的作用可能受到居民“自選擇”即對出行方式或者生活態(tài)度偏好的影響,部分研究控制了居民對與社區(qū)或者交通方式的自選擇,不過結(jié)論并不統(tǒng)一[27-29]。此外,肥胖問題還受到年齡、性別、種族、收入、社區(qū)安全等方面的影響,并且在不同的地域范圍,建成環(huán)境對肥胖問題的影響也有所差異[16, 26, 28-30]。

綜上,目前關(guān)于建成環(huán)境對肥胖或超重影響的文獻(xiàn)主要集中在美國等西方發(fā)達(dá)國家,對于中國的研究鮮見,中國建成環(huán)境及國情與發(fā)達(dá)國家差別較大[8],并且已有證據(jù)顯示中國可能具有與發(fā)達(dá)國家不同的規(guī)律[11],因此,國外經(jīng)驗(yàn)不能直接應(yīng)用于指導(dǎo)中國實(shí)踐,迫切需要開展針對中國的專門研究。其次,建成環(huán)境通過出行方式影響個體超重是多數(shù)研究默認(rèn)的影響路徑,已有研究多采用單方程模型,難以驗(yàn)證該路徑的有效性[31],而且也忽視了可能存在的其他影響路徑。最后,個體研究往往存在位于一個地理單元內(nèi)的空間自相關(guān)問題,已有研究較少考慮解決這一問題,對結(jié)果的真實(shí)性造成一定影響[13, 15]。因此,本文基于中國個體數(shù)據(jù)來探討建成環(huán)境對個體超重的影響,運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型來更準(zhǔn)確地檢驗(yàn)建成環(huán)境、出行與超重三者之間的因果關(guān)系,采用聚類標(biāo)準(zhǔn)誤解決樣本個體的空間自相關(guān)問題,使研究結(jié)論更加穩(wěn)健可靠。

2 方法與數(shù)據(jù)

2.1 技術(shù)路線與方法

根據(jù)數(shù)據(jù)可得性,鑒于建成環(huán)境、出行方式和超重之間存在復(fù)雜的因果關(guān)系,本文構(gòu)建聯(lián)立的結(jié)構(gòu)方程來檢驗(yàn)多個影響路徑的存在,即建成環(huán)境不僅直接作用于個體超重,還通過出行方式間接作用于個體超重。聯(lián)立的一個方程檢驗(yàn)建成環(huán)境對出行方式的影響,另一個方程檢驗(yàn)建成環(huán)境和出行方式對超重的影響。由于樣本個體位于不同的區(qū)縣,而每個區(qū)縣內(nèi)的個體具有空間相關(guān)性,故在模型中采用聚類標(biāo)準(zhǔn)誤來達(dá)到個體獨(dú)立的統(tǒng)計(jì)要求。此外,為了盡可能地減輕自選擇所帶來的偏誤,在模型中加入每日鍛煉時間這一變量,以控制居民個體對鍛煉的偏好或?qū)w重控制的態(tài)度。

2.2 數(shù)據(jù)與變量

本文使用數(shù)據(jù)全部來自北京大學(xué)“985”項(xiàng)目資助、北京大學(xué)中國社會科學(xué)調(diào)查中心執(zhí)行的中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）,數(shù)據(jù)共兩期,分別收集于2010年與2012年,樣本覆蓋約占全國總?cè)丝冢ú缓?、澳、臺）95%的25個省、市、自治區(qū)。CFPS抽樣方式為多階段、多層次、與人口規(guī)模成比例的概率抽樣,第一階段為行政性區(qū)縣抽樣,第二階段為行政性村、居委會抽樣,前兩階段以社會經(jīng)濟(jì)水平作為主要分層變量,保證樣本可以反映全國真實(shí)經(jīng)濟(jì)水平狀況;第三階段為家庭抽樣,使用地圖地址法,并采用隨機(jī)起點(diǎn)的循環(huán)等距抽樣方式抽取樣本家庭,可以確定其在村、居委會中的隨機(jī)分布,因此樣本具有全國代表性,適合針對全國個體的微觀研究。此套數(shù)據(jù)包含本研究所需的重要數(shù)據(jù),包括建成環(huán)境、家庭及個人的經(jīng)濟(jì)屬性、出行方式行為等數(shù)據(jù),滿足研究的數(shù)據(jù)需求。調(diào)查的地理單元為較小尺度的村、居委會,適合進(jìn)行建成環(huán)境對居民行為及健康的研究。本文首先選出兩期都被訪問的成人個體,刪除缺失數(shù)據(jù)樣本,最終用于分析的樣本包含15356個個體,分布在158個區(qū)縣中的507個居、村委會。用于分析的變量分為3類,分別為建成環(huán)境特征、個人出行特征以及個人或家庭的健康和社會經(jīng)濟(jì)特征。

由于數(shù)據(jù)限制,本文中的建成環(huán)境變量包括居/村委會人口密度、設(shè)施可達(dá)性、城鄉(xiāng)屬性及居住地距最近公交車站的距離。人口密度由社區(qū)常住人口除以社區(qū)面積得到。單位面積中各類公共設(shè)施的個數(shù)越多代表設(shè)施越臨近、可達(dá)性越高,因此,本文用單位面積內(nèi)公共設(shè)施個數(shù)代表設(shè)施可達(dá)性。城鄉(xiāng)屬性依據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局定義的城鄉(xiāng)劃分標(biāo)準(zhǔn),將城區(qū)和鎮(zhèn)區(qū)定義為城鎮(zhèn),其余為鄉(xiāng)村。

個人出行特征在本文中主要指出行方式,分為個體機(jī)動化與非個體機(jī)動化兩大類,前者包括小汽車、出租車、摩托車、電動自行車和農(nóng)用機(jī)動車,個體機(jī)動化出行方式的體力消耗要低于非個體機(jī)動化方式。個體機(jī)動化出行被賦值為1,非個體機(jī)動化出行被賦值為0。抽樣調(diào)查中的被調(diào)查者匯報(bào)了兩種出行方式,為了給被調(diào)查者的出行方式賦以確定的值,本文假定以下賦值原則,機(jī)動化方式優(yōu)先于非機(jī)動化方式,個體機(jī)動化方式優(yōu)先于非個體機(jī)動化方式。這樣的假定符合中國實(shí)際情況,購買小汽車者,通常以自駕車為主要出行方式,有機(jī)動化交通工具者,主要出行方式是機(jī)動車。

表1給出了各變量的描述性統(tǒng)計(jì)。個人健康和社會經(jīng)濟(jì)特征包括是否超重、年齡、性別、婚姻、工作狀況、飲食狀況、家庭人均收入和各類活動時間。根據(jù)被調(diào)查者報(bào)告的身高體重計(jì)算身體質(zhì)量指數(shù)（BMI=體重（kg）/身高（m）2）,用以衡量居民的肥胖程度,并依據(jù)2010年衛(wèi)生部發(fā)布的《營養(yǎng)改善工作管理辦法（衛(wèi)疾控發(fā)[2010]73號）》中的標(biāo)準(zhǔn),對BMI ≥ 24 kg/m2的成年個體定義為超重,樣本個體超重比例達(dá)到34%,與社會經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)相仿。

Tab. 1 Descriptive statistics of variables

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

變量名 樣本數(shù)量 均值 標(biāo)準(zhǔn)差 最大值 最小值 中值 超重(超重=1) 15356 0.34 0.47 1.00 0.00 0.00 人口密度(萬人/km2) 15356 -1.87 2.28 7.26 -9.98 -2.24 設(shè)施可達(dá)性(萬個/km2) 15356 -6.73 2.31 2.92 -15.57 -7.09 距最近公交站距離(km) 15356 -1.04 1.64 2.30 -6.91 -0.69 城鄉(xiāng)屬性(農(nóng)村=1) 15356 0.48 0.50 1.00 0.00 0.00 年齡(歲) 15356 48.78 14.69 93.00 18.00 48.00 性別(男性=1) 15356 0.49 0.50 1.00 0.00 0.00 婚姻狀況(已婚=1) 15356 0.87 0.34 1.00 0.00 1.00 工作狀況(工作=1) 15356 0.56 0.50 1.00 0.00 1.00 家庭人均收入(萬元) 15356 -0.31 1.28 5.02 -9.90 -0.08 過去一周是否食肉(是=1) 15356 0.85 0.35 1.00 0.00 1.00 過去一周是否吃“垃圾”食品(是=1) 15356 0.31 0.46 1.00 0.00 0.00 日平均通勤時間(h) 15127 0.49 0.32 1.79 0.00 0.69 日平均睡眠時間(h) 15127 2.07 0.18 2.48 1.39 2.08 日平均吃飯時間(h) 15127 0.26 0.51 1.79 -2.30 0.00 注：由于不同城市的部分變量數(shù)據(jù)差異較大,本表對除年齡及分類變量的數(shù)據(jù)通過取對數(shù)形式進(jìn)行平滑處理。

由于2012年問卷中并不包含社區(qū)尺度的建成環(huán)境,首先考慮到建成環(huán)境變化速度十分緩慢,2010-2012年間不會發(fā)生顯著變化;其次,建成環(huán)境對超重的影響有一定的滯后性,將建成環(huán)境屬性滯后更有助于減輕內(nèi)生性,構(gòu)造更加符合因果關(guān)系作用機(jī)制,因此,采用2010年建成環(huán)境數(shù)據(jù)具有合理性。交通出行方式、三類活動時間也未在2012年問卷中給出,考慮生活習(xí)慣不會在短期內(nèi)改變,同樣采用2010年數(shù)據(jù)。超重及其他數(shù)據(jù)采用2012年口徑。由于本文樣本選自全國25個省級行政單位,因此其建成環(huán)境、社會經(jīng)濟(jì)屬性均會有較大的差異,統(tǒng)計(jì)上呈現(xiàn)出明顯右偏態(tài)分布,即非正態(tài)分布。為避免極值對結(jié)果的影響,對連續(xù)變量數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)處理以獲得較為平穩(wěn)的數(shù)據(jù)分布,同時取對數(shù)后并不會改變數(shù)據(jù)的相對大小,因此不會影響研究結(jié)果。

基于問卷數(shù)據(jù),圖1給出以省為單位的超重比例、人口密度、設(shè)施可達(dá)性和距最近公交站距離4個變量的空間分布。從圖1中可以看出,環(huán)渤海灣地區(qū)成年人超重比例最高,這一地區(qū)對應(yīng)的社區(qū)人口密度和設(shè)施可達(dá)性也位于高值區(qū),這一相關(guān)關(guān)系似乎與西方文獻(xiàn)中的經(jīng)驗(yàn)并不一致,不過,更可靠的結(jié)論需要多元分析才能得出。距最近公交站距離明顯與超重負(fù)相關(guān)。

Fig. 1 The spatial distribution of main variables in China

圖1 中國省域主要變量數(shù)據(jù)的空間分布

Full size|PPT slide

3 結(jié)果分析

3.1 實(shí)證結(jié)果

由于人口密度和設(shè)施可達(dá)性之間存在高度共線性,因此,分別把兩個變量加入結(jié)構(gòu)方程模型,得到結(jié)果（表2,表3）。其中,模型1反映了建成環(huán)境對出行方式的影響以及對超重的直接影響,未考慮建成環(huán)境通過出行方式對超重產(chǎn)生的間接影響;模型2在對超重的回歸中加入出行方式,考慮建成環(huán)境通過出行方式對個體超重產(chǎn)生的間接作用;建成環(huán)境的差異可能會導(dǎo)致居民生活習(xí)慣的分異,而且居民生活習(xí)慣同時會影響其是否超重,故模型3在對超重的回歸中加入通勤時間、睡眠時間和吃飯時間,以進(jìn)一步探究建成環(huán)境影響超重的路徑。從擬合優(yōu)度來看,3個模型的CFI均大于0.9,RMSEA均小于0.05,表明模型擬合程度較好,而且3個模型的結(jié)果基本一致,因此回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性。

Tab. 2 Regression result of structure equation model (1)

表2 結(jié)構(gòu)方程回歸結(jié)果(1)

模型1 模型2 模型3 個體機(jī)動化出行 超重 個體機(jī)動化出行 超重 個體機(jī)動化出行 超重 人口密度 -0.043*** 0.023*** -0.043*** 0.026*** -0.044*** 0.026*** 距最近公交站距離 0.026** -0.020** 0.026** -0.022*** 0.026** -0.020** 農(nóng)村 0.202*** -0.183*** 0.202*** -0.198*** 0.200*** -0.193*** 年齡 0.011** 0.067*** 0.011** 0.066*** 0.014*** 0.066*** 年齡二次項(xiàng) 0.000*** -0.001*** 0.001*** -0.001*** 0.000*** -0.001*** 男性 0.539*** 0.131*** 0.539*** 0.090*** 0.542*** 0.074*** 已婚 0.413*** 0.108*** 0.413*** 0.076** 0.419*** 0.079** 工作 0.146*** -0.038 0.146*** -0.050* 0.140*** -0.050* 家庭人均收入 0.060*** 0.048*** 0.060*** 0.043*** 0.062*** 0.043*** 家庭人均收入二次項(xiàng) 0.006* 0.006* 0.006* 攝入肉類食品 0.014 0.014 0.010 攝入垃圾食品 0.114*** 0.115*** 0.118*** 日平均通勤時間 -0.074* 日平均睡眠時間 -0.111* 日平均吃飯時間 -0.038 個體機(jī)動化出行 0.076*** 0.075*** RMSEA 0.04 0.04 0.029 CFI 0.913 0.913 0.901 N 15356 15356 15127 注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%顯著水平上通過檢驗(yàn),取區(qū)縣尺度的聚類標(biāo)準(zhǔn)誤。 Tab. 3 Regression result of structure equation model (2)

表3 結(jié)構(gòu)方程回歸結(jié)果(2)

模型1 模型2 模型3 個體機(jī)動化出行 超重 個體機(jī)動化出行 超重 個體機(jī)動化出行 超重 設(shè)施可達(dá)性 -0.027** 0.019** -0.027** 0.021*** -0.029*** 0.020*** 距最近公交站距離 0.027** -0.020** 0.027** -0.022*** 0.028** -0.021** 農(nóng)村 0.224*** -0.190*** 0.224*** -0.207*** 0.221*** -0.201*** 年齡 0.011** 0.067*** 0.011** 0.066*** 0.014*** 0.066*** 年齡二次項(xiàng) 0.000*** -0.001*** 0.000*** -0.001*** 0.000*** -0.001*** 男性 0.537*** 0.131*** 0.537*** 0.091*** 0.540*** 0.076*** 已婚 0.413*** 0.107*** 0.413*** 0.077** 0.419*** 0.079** 工作 0.147*** -0.039 0.147*** -0.049* 0.142*** -0.051* 家庭人均收入 0.055*** 0.050*** 0.055*** 0.046*** 0.057*** 0.046*** 家庭人均收入二次項(xiàng) 0.006* 0.006* 0.007* 攝入肉類食品 0.014 0.014 0.010 攝入垃圾食品 0.113*** 0.113*** 0.117*** 日平均通勤時間 -0.074* 日平均睡眠時間 -0.115* 日平均吃飯時間 -0.038 個體機(jī)動化出行 0.074*** 0.073*** RMSEA 0.04 0.04 0.029 CFI 0.913 0.913 0.902 N 15356 15356 15127 注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%顯著水平上通過檢驗(yàn),取區(qū)縣尺度的聚類標(biāo)準(zhǔn)誤。

表2中3個模型的方程1結(jié)果都顯示,控制社會經(jīng)濟(jì)屬性后,人口密度、設(shè)施可達(dá)性與個體機(jī)動化出行方式顯著負(fù)相關(guān),而距最近公交站距離、農(nóng)村社區(qū)則與個體機(jī)動化出行方式顯著正相關(guān)。人口密度大、設(shè)施可達(dá)性較高的地區(qū),一方面公共交通設(shè)施完善,另一方面各類公共設(shè)施分布均勻,有利于居民就近出行,因此可選用步行、公交等交通方式,這與大部分文獻(xiàn)結(jié)論一致[6-8]。家庭住所距最近公交站距離越遠(yuǎn),使用公共交通出行越不便利,會驅(qū)動居民采取其他出行方式,包括小汽車、助動車等個體機(jī)動化出行方式。農(nóng)村地區(qū)由于公共交通設(shè)施不完善,因而外出多依靠摩托車、電動自行車等交通工具。

3個模型的方程2顯示了建成環(huán)境對超重影響。在模型1中,沒有控制出行方式對超重的影響,人口密度與超重顯著正相關(guān)。模型2的方程2加入了出行方式,發(fā)現(xiàn)個體機(jī)動化出行方式會增加超重可能,與理論預(yù)期和以往文獻(xiàn)結(jié)論一致,不過人口密度仍然與超重正相關(guān),這說明人口密度不僅會通過出行方式間接影響超重,還會通過其他途徑影響超重,而且這一影響是正效應(yīng)。為了探究可能的影響途徑,模型3的方程2控制了更多的因素,人口密度仍然顯示出對超重的顯著正影響,而且系數(shù)沒有變小,說明人口密度對超重的正向效應(yīng)還有其他渠道。這一結(jié)果與發(fā)達(dá)國家的研究結(jié)果截然相反,在那里的經(jīng)驗(yàn)多數(shù)顯示出高密度與較低的超重或肥胖率顯著相關(guān),不過一項(xiàng)針對中國南京的個體研究同樣發(fā)現(xiàn)密度與超重正相關(guān)[11],這說明中國可能存在與西方發(fā)達(dá)國家不同的規(guī)律。關(guān)于其中原因分析將在后面的討論中進(jìn)一步展開。表2結(jié)果也顯示,距最近公交站距離越大,超重概率越低,即使控制了個體機(jī)動化出行方式依然如此,這個結(jié)果也與西方發(fā)達(dá)國家研究結(jié)果相左。農(nóng)村地區(qū)居民有較低的超重可能性,原因可能是農(nóng)村地區(qū)居民從事較多的體力型工作,有更多的戶外活動時間,而且在飲食方面趨向于低脂低油。

自選擇是影響出行方式及超重的一個重要因素,本文控制了與超重關(guān)系更為直接的鍛煉時間,結(jié)果表明自選擇并不會改變上述建成環(huán)境對超重的影響。

表3匯報(bào)了將人口密度替換為設(shè)施可達(dá)性的結(jié)果,可達(dá)性越高,居民超重概率越高,同樣與西方發(fā)達(dá)國家研究結(jié)果不相符[14],其原因也將在后文中進(jìn)一步分析。表2、表3同時報(bào)告了個人家庭社會經(jīng)濟(jì)屬性對于超重及出行方式的影響。性別方面,男性超重可能性顯著高于女性,即使控制了個體機(jī)動化出行方式也如此。就業(yè)人群一方面更可能選擇個體機(jī)動化出行而增加超重可能,但另一方由于在通勤、工作中會有更多的體力消耗而降低了超重的可能。相比于未婚者,已婚者超重概率和個體機(jī)動化出行概率也更大。家庭人均收入水平的一次項(xiàng)和二次項(xiàng)都與個體機(jī)動化出行正相關(guān),呈U型曲線關(guān)系,不過二次曲線頂點(diǎn)左側(cè)樣本數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于右側(cè),因而可以基本認(rèn)為人均收入水平與超重呈現(xiàn)正相關(guān)。年齡對超重的影響呈現(xiàn)非線性關(guān)系,中年人超重概率最大,這是因?yàn)橹心耆松罟?jié)奏更快,運(yùn)動時間不足。反映飲食習(xí)慣的變量中,過去一周有垃圾食品攝入會增加超重可能,而過去一周是否有肉類攝入與超重?zé)o關(guān),這是因?yàn)橹袊F(xiàn)階段的居民多數(shù)都有肉食攝入。表征生活狀況的3個變量中,長時間通勤、充足的睡眠時間會降低超重,均與預(yù)期相符。

3.2 關(guān)于中外研究結(jié)果不同的討論

以上結(jié)果顯示,居住在較高人口密度和設(shè)施可達(dá)性社區(qū)的居民,擁有較高的超重概率,這與西方發(fā)達(dá)國家的大多數(shù)研究結(jié)果截然相反,因而有必要進(jìn)一步討論其結(jié)果的可靠性以及原因所在。首先要排除與密度和設(shè)施可達(dá)性相關(guān)的競爭性假設(shè)。因?yàn)楸疚难芯繉ο鬄槿珖秶目绯鞘袠颖?不同地區(qū)的社區(qū)在收入和城市化發(fā)展階段上存在顯著差異,在中國當(dāng)前收入和城市化水平快速提高的發(fā)展階段,收入和城市化水平較高的社區(qū),其居民往往因營養(yǎng)較好、接觸高熱量西式快餐的概率較大、生活壓力較大和靜態(tài)活動時間較多等原因而具有更高的超重可能。如果排除收入和城市化水平對超重的影響之后,密度和設(shè)施可達(dá)性仍然對超重具有顯著正影響,那么密度和設(shè)施可達(dá)性的作用才可以真正被確認(rèn)。城市化水平一方面從社區(qū)屬性即城市社區(qū)還是農(nóng)村社區(qū)可以得到區(qū)分,關(guān)于這一點(diǎn)在前面結(jié)果中已有闡述;另一方面,由于調(diào)查問卷出于數(shù)據(jù)保密的原因沒有給出個體所在城市,因而無法得到城市化水平數(shù)據(jù),但城市化水平與收入顯著正相關(guān),這是公認(rèn)的事實(shí),因而可以根據(jù)收入和其他相關(guān)生活狀態(tài)數(shù)據(jù)來間接反映出來。因此,表4按照密度高低,將樣本均分為3部分,對比不同密度地區(qū)居民的社會經(jīng)濟(jì)屬性差異后顯示,中國高密度地區(qū)往往是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū),居民收入也相應(yīng)較高,營養(yǎng)條件更好,在飲食方面傾向于高脂肪、高熱量食品,外出就餐頻率較高;在生活狀態(tài)方面,靜態(tài)活動時間較多,睡眠時間較少;在出行方式上也與低密度地區(qū)有顯著差異。這些因素也都與城市化發(fā)展階段有直接聯(lián)系,并且根據(jù)本文統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果都會對超重概率產(chǎn)生一定的影響。同理,表4也顯示低密度地區(qū)72%的居民來自于農(nóng)村社區(qū),符合實(shí)踐認(rèn)知。所有這些因素都會對密度和設(shè)施可達(dá)性的顯著作用產(chǎn)生競爭。為了剝除這些因素的影響,獲得密度和設(shè)施可達(dá)性的真實(shí)作用,在前文的實(shí)證模型中對城鄉(xiāng)屬性及上述因素變量都進(jìn)行了控制,發(fā)現(xiàn)部分因素確實(shí)對超重產(chǎn)生一定作用,但密度和設(shè)施可達(dá)性與超重的顯著正相關(guān)依然存在,說明密度這種影響是可靠的,收入和城市化發(fā)展階段即使影響個體超重,但不會改變密度和設(shè)施可達(dá)性的作用。

Tab. 4 Social and economic characteristics of respondents in differently dense areas

表4 不同密度地區(qū)被調(diào)查居民的社會經(jīng)濟(jì)屬性差異

變量名 高密度地區(qū) 中等密度地區(qū) 低密度地區(qū) 農(nóng)村 0.22 0.50 0.72 家庭人均收入(萬元) 0.00 -0.43 -0.51 過去一周是否食肉
(是=1) 0.88 0.85 0.83 過去一周是否吃“垃圾”食品(是=1) 0.32 0.33 0.29 個體機(jī)動化出行(是=1) 0.35 0.46 0.49 日平均通勤時間(h) 0.50 0.48 0.49 日平均睡眠時間(h) 2.04 2.08 2.08 日平均吃飯時間(h) 0.21 0.32 0.26 高頻率外出就餐(是=1) 0.20 0.12 0.11 日平均靜態(tài)活動時間(h) 1.19 1.03 0.96 日平均鍛煉時間(h) 0.45 0.44 0.45 注：由于不同城市的部分變量數(shù)據(jù)差異較大,本表對除分類變量的數(shù)據(jù)通過取對數(shù)形式進(jìn)行平滑處理。

密度影響超重的機(jī)制存在多個路徑。密度高的社區(qū)會減少個體機(jī)動化出行乃至降低超重風(fēng)險,這一點(diǎn)在模型結(jié)果中得到驗(yàn)證。但表4顯示高密度社區(qū)居民的吃飯、睡眠時間更短,醫(yī)學(xué)結(jié)果顯示,吃飯速度快和睡眠時間短都會增加體重;高密度社區(qū)還會因?yàn)榭臻g限制,在家靜態(tài)活動時間變長,或者由于具有更密集的飲食設(shè)施而增加外出就餐頻率,這些都會導(dǎo)致體重增加;把這些變量加入模型后,并不影響密度正顯著的結(jié)果。其中,外出就餐頻率、運(yùn)動鍛煉活動時間和在家靜態(tài)活動時間3個變量會因?yàn)榕c吃飯和睡眠時間兩個變量共線,導(dǎo)致結(jié)構(gòu)模型擬合出現(xiàn)問題,因而需要單獨(dú)放入,篇幅限制這里不給出具體結(jié)果。

還有一個路徑不能忽視,即高密度地區(qū)各類生活設(shè)施臨近,可達(dá)性高,因此導(dǎo)致居民非剛性出行距離減少,在既定的出行方式下,體力消耗降低,導(dǎo)致超重可能性增加,這也是外文文獻(xiàn)中忽視的一點(diǎn)。在本文模型中加入數(shù)據(jù)可得的通勤時間變量,發(fā)現(xiàn)與超重顯著負(fù)相關(guān),說明通勤時間越長,體力消耗越大,因而降低超重風(fēng)險,這在一定程度上支持了上述路徑的存在。不過通勤時間不能反映出行距離,也不能反映所有的戶外活動范圍和活動距離,因而將來在數(shù)據(jù)可得的情況下還需進(jìn)一步驗(yàn)證。日本的一個研究也表明人口密度與體力活動量成反比[32]。

這樣一來,密度通過出行影響超重存在兩個相反的作用機(jī)制,一方面,高密度會減少個體機(jī)動化出行而降低超重可能;另一方面,高密度還會減少出行和活動距離而增加超重風(fēng)險。但西方發(fā)達(dá)國家的結(jié)果是,密度對超重的綜合效應(yīng)為負(fù),而本文關(guān)于中國的研究結(jié)果與其相反,這與中外國情不同有關(guān)。西方發(fā)達(dá)國家郊區(qū)化導(dǎo)致部分社區(qū)密度非常低,高度依賴于小汽車出行,當(dāng)提高密度時,出行方式會由小汽車轉(zhuǎn)為非機(jī)動化出行,體力消耗增加超過了因?yàn)槌鲂芯嚯x變短導(dǎo)致的消耗減少效應(yīng),因而密度的綜合效應(yīng)為負(fù)。而中國社區(qū)密度本身就很高,進(jìn)一步提高密度對出行方式的改變有限;而且當(dāng)今階段中國小汽車出行具有剛性需求特點(diǎn),人口密度提高對減少個體機(jī)動化出行的彈性較低,這兩點(diǎn)可以通過模型中方程1的密度系數(shù)較小得到驗(yàn)證。再者,中國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平?jīng)Q定采用小汽車、出租車等個體機(jī)動化出行的比例遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于西方發(fā)達(dá)國家,樣本顯示僅為7.89%,而中國公交出行比重相對較高,對本文的樣本進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn),雖然提高密度會降低個體機(jī)動化出行,但會增加公交出行概率,公交出行的體力消耗要低于步行和自行車。總之,提高中國社區(qū)人口密度雖然可以降低個體機(jī)動化出行和超重的可能性,但效應(yīng)較低,這使得密度對超重的綜合影響效應(yīng)為正。

與人口密度類似,較高的設(shè)施可達(dá)性雖然降低了個體機(jī)動化出行可能,降低了超重可能,但較高的設(shè)施高可達(dá)性也縮短了出行距離,從而減少了出行中的體力消耗,導(dǎo)致較高的超重概率,后者效應(yīng)大于前者導(dǎo)致了設(shè)施可達(dá)性對超重的凈效應(yīng)為正。

距最近公交站距離的增加會降低公交出行可能性,增加個體機(jī)動化出行概率,考慮到中國個體機(jī)動化出行比重總體水平較低,這一路徑導(dǎo)致的超重增加效應(yīng)不高。而進(jìn)一步數(shù)據(jù)顯示,距最近公交站距離的增加還會提高非機(jī)動化出行可能性,降低超重風(fēng)險,這一降低效應(yīng)大于前者增加效應(yīng)應(yīng)該是導(dǎo)致最終綜合效應(yīng)顯著為負(fù)的原因。

4 結(jié)論與啟示

本文采用結(jié)構(gòu)方程探討建成環(huán)境對于超重的影響。結(jié)果顯示,與西方發(fā)達(dá)國家截然不同的是,提高中國社區(qū)人口密度和設(shè)施可達(dá)性,以及使公交站臨近居民,都會增加超重的可能性。其機(jī)制在于,較高的人口密度和設(shè)施可達(dá)性雖然會減少個體機(jī)動化出行而降低超重風(fēng)險,但同時也可能降低出行和活動距離而減少體力消耗,在中國本身密度較高和小汽車出行比重相對較低的情況下,前者效應(yīng)弱于后者,導(dǎo)致最終效應(yīng)是增加超重的可能。后一效應(yīng)在理論上是存在的,不過由于缺乏數(shù)據(jù),本文并沒能給出實(shí)證支持。同樣的道理,距最近公交站距離越近,出行體力消耗越少,也會提高超重可能性。

本文結(jié)論的啟示：① 中國國情不同于西方國家,制定健康政策不能盲目照搬西方經(jīng)驗(yàn),應(yīng)基于自身發(fā)展規(guī)律。具體來說,在城市規(guī)劃中不能通過提高密度來達(dá)到減少肥胖的目的,基于中國室外公共空間步行友好性還存在很多不足,應(yīng)該在提高可步行性和增加休閑吸引力方面下功夫。② 中國與西方的經(jīng)驗(yàn)都表明,個體機(jī)動化出行方式會顯著提高超重概率,因此與西方政策取向相同的是,需要倡導(dǎo)居民采用公共交通及體力型交通出行,在規(guī)劃中增加公交專用道、自行車道以及美化人行道。

{{custom_sec.title}}

=2" class="main_content_center_left_zhengwen_bao_erji_title main_content_center_left_one_title" style="font-size: 16px;">{{custom_sec.title}}{{custom_sec.content}}

Footnotes

The authors have declared that no competing interests exist.

{{custom_fn.content}}

RIGHTS & PERMISSIONS

本文是開放獲取期刊文獻(xiàn)，在以下情況下可以自由使用：學(xué)術(shù)研究、學(xué)術(shù)交流、科研教學(xué)等，但不允許用于商業(yè)目的.

相關(guān)知識

Impact of community built environment on residents' health:A case study on individual overweight
A study on the influencing factors of rural residents' well
Impact of Lifestyle on Health
居住環(huán)境綠化水平對居民體質(zhì)指數(shù)（BMI）和自評健康的影響研究——以上海為例
Study on the influence of commuting time on workers' health status and its mechanism,Journal of Transport & Health
Experts’ Consensus on the Management of Respiratory Disease Syndemic
Research status and prospect of household energy consumption impact on eco
Influence of Subjective Knowledge, Objective Knowledge and Health Consciousness on Olive Oil Consumption—A Case Study
A Postgraduate Course on the Promotion of Health and Well
Assessing the Impact of ENSO on Agriculture Over Africa Using Earth Observation Data

網(wǎng)址: Impact of community built environment on residents' health:A case study on individual overweight http://m.u1s5d6.cn/newsview1594270.html