【学术动态】北京社区尺度的城市形态、出行行为和CO2排放：对低碳城市规划的启示 | 2022年第2期

本刊“学术动态（Planning Reviews）”栏目，推介国内外学术书籍和文献报告、关注国际研究动态和前沿热点、分享规划案例研究。本期“城乡交通与市政基础设施”专栏，向大家推介一篇关于城市空间组织、出行行为与碳排放关系的研究文献。

（专栏编辑：卓健，同济大学建筑与城市规划学院教授）

北京社区尺度的城市形态、出行行为和CO2排放：对低碳城市规划的启示

来源：LIU Zhilin， MA Jing， CHAI Yanwei. Neighborhood-scale urban form，travel behavior, and CO2 emissions in Beijing: implications for low-carbon urban planning[J]. Urban Geography，2017，38 （3）：381-400.

1.研究背景

随着全球气候变化意识的增强，城市空间组织在城市和邻里尺度上对CO2碳减排的影响越来越受到学术界和实践界的关注。了解城市空间结构（特别是在邻里尺度上） 在个人出行行为选择和出行诱导二氧化碳排放方面的潜力，对建设低碳城市具有实践意义。

目前学者们尚未提供足够的实证证据证明中国特大城市邻里尺度的城市形态如何影响居民出行行为及出行相关CO2排放的微观机制。本文试图检验邻里尺度的城市形态如何通过其对城市出行行为的影响，从而与出行相关的CO2排放产生影响。

2.研究设计

（1） 概念框架

研究采用结构方程模型（SEM），分析框架由内生变量和外生变量构成。内生变量共3 组：城市形态、个人出行行为和个人居民日常出行行为产生的CO2排放总量。外生变量包括一系列社会人口变量：性别、年龄和收入、就业状况、地位。本文采用横截面数据集，因此在SEM分析中假设汽车拥有量为外生变量。

（2） 指标构建

①计算城市出行的个人CO2排放量。通过使用每种运输模式和与每种模式相关的CO2排放系数及行驶距离计算得出。②衡量个人出行行为。模型考虑3个维度，即出行频率、出行距离和方式选择。它们分别通过一天的出行次数、总出行距离以及低碳交通方式在一天所有出行中所占的比例来衡量。确定6 种出行模式，其中低碳出行方式包括步行、自行车（包括电子自行车）、公交车和地铁。③衡量城市形态：土地利用混合度、可达性和街道设计。采用零售密度来衡量土地利用结构，并使用每千名居民零售就业人数的对数值。公共交通可达性通过距离邻里中心1 km内的地铁站的可达性来衡量。街道设计以距离邻里中心1 km半径范围内的行人友好型低速街道的长度（单位：km） 来衡量。

3.数据分析

（1） 数据来源

本研究使用北京10个代表性社区的活动日记调查数据，包括2个胡同四合院社区（交道口和前海北沿）、4个职住混合社区（三里河、和平里、同仁园、燕东园），还有4个郊区社区，包括2个商品房社区（方舟苑和当代城市家园） 及2个经济适用房社区（望京花园和回龙观）。

（2） 数据分析

胡同四合院社区和单位社区具有较高的人口密度、土地利用混合度、较高的公共交通可达性及适宜人行的街道，而商品房和经济适用房街区往往遵循西方单一功能土地使用和以汽车为导向的街道设计的规划模式，街区人口密度、零售密度较低，对行人的友好程度也较低。相比之下，胡同庭院和职住混合社区的居民出行行为似乎更“绿色”，碳排放更低。

SEM模型分析结果：①内生变量之间的直接和间接作用。模型结果体现了3个内生变量之间的总效应、直接效应和间接效应。3个城市形态变量对CO2排放量有负的显著影响，这表明居住在零售密度、地铁可达性和低速街道密度较高的社区，居民出行CO2排放量往往较低。在3个出行决策变量中，出行频率和出行距离对低碳出行方式选择的概率有显著的直接影响。当居民每天出行的距离更短、次数更多时，他们更可能选择低碳出行方式。这表明，居民可能不会自动切换出行模式，而是根据出行需求（如实现服务的距离） 做出决定。即使在控制住区自我选择和出行偏好的情况下，城市形态变量也会显著促进日常城市出行的CO2减排。对于具有典型社会人口特征的个人而言，只要从一个职住混合社区搬到一个商品房社区，与出行相关的CO2排放量可能会增加0.219 kg。在所有内生变量中，低碳出行方式的概率对CO2排放的影响最为显著。这表明，减少出行CO2排放的最有效措施可能是鼓励从汽车转向步行、自行车和公共交通。②社会人口变量对内生变量的影响。模型结果证实了居民的自我选择，如社会人口特征对大多数城市形态变量的显著影响。总体而言，老年人更喜欢“低碳、紧凑”的社区（较高的零售密度、地铁可达性和低速街道密度），而年轻车主不太可能这样做。与失业居民相比，在职居民更喜欢零售密度和地铁可达性较高的社区，而更高的工资增加了对地铁可达性的偏好，但降低了对低速街道密度的偏好。关于出行偏好，SEM分析并未显示出不同性别或年龄人群在出行次数和出行距离上的系统性差异。

鉴于上述对居住和出行偏好的考虑，模型分析揭示了社会人口变量在城市出行CO2排放方面对交通的显著间接和总体影响。男性、年轻人、车主、在职和高薪居民的日常出行CO2排放量往往较高。这些显著影响大多是间接的，这表明具有特定社会人口特征的人——特别是女性、老年人和非车主——倾向于选择“更绿色”的社区并且以更“低碳”的方式出行，因此在缓解气候变化方面更环保。

4.总结

以北京为例，本文证明了即使考虑了自我选择和个人偏好，邻里尺度的土地利用特征在减少城市出行CO2排放方面仍具有巨大潜力。SEM模型分析有助于证明邻里尺度城市形态的微观机制通过改变个人出行方式来减少CO2排放。具体而言，增加土地利用混合度、提高公共交通可达性和周边的低速街道密度将提高服务设施的多样性和可达性，这样虽增加了短距离出行，但会减少居民每天所需的总出行距离，并且会进一步鼓励居民使用低碳的交通方式。日常出行模式的这种变化对减少与出行相关的CO2排放具有重要贡献意义。

这项研究为当前低碳紧凑型城市运动提供了额外的证据，但并不完整。进一步的研究应该超越邻里尺度的城市形态，在城市尺度上考察空间组织的影响（如总体职住混合度），并区分通勤出行和非工作出行。

（供稿：雷蕾，同济大学建筑与城市规划学院硕士研究生）

本文为《城市规划学刊》原创文章 

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