全球汇 |『城市研究经典文献』城市蔓延与体力活动、肥胖和患病率之间的关系

【摘要】目的：确定城市蔓延、健康、健康相关行为之间的关系。

设计：使用分层模拟和横截面方式，分析个人和场所的特征与体力活动水平，肥胖，身体质量指数（BMI），高血压、糖尿病和冠状动脉心脏病患病率之间的关系。地点：美国448个县和83个都市区。对象：成年人（n=206992），取自1998、1999和2000年度“行为风险因素监控系统”数据库。

测算：蔓延指数，从人口普查数据和其他数据的基本成分分析中推导出来，作为独立变量。自我报告的行为和源于“行为风险因素监控系统”的健康状况，作为独立变量。

结果：在控制人口和行为的协变量之后，县蔓延指数与步行时间（p=0.004）、肥胖（p<0.001）、BMI（p=0.005）、高血压（P=0.018）等因素显著相关（但不非常紧密）。与布局紧凑的县的居民相比，以蔓延方式布局的县的居民，在闲暇时间里，有可能步行相对少，他们的体重较重，高血压患病率较高。在大都市层面，蔓延与步行时间也具有类似的相关性（p=0.04），但是，蔓延与肥胖、BMI和高血压等其他变量并不相关。

结论：这项生态研究揭示出，城市形态与某些形式的体力活动和一些健康后果紧密相关。需要更多的研究来细化对城市形态的衡量，需要改善对体力活动的衡量，控制对体力活动、肥胖和与健康结果相关的其他个别的和环境的影响。

引言

人们早已认识到了体力活动与健康之间的联系。1996年美国公共卫生署发布的有关体力活动和健康的报告中提到上百项研究证明了这些联系。体力活动的缺乏导致许多慢性疾病的风险和发病率增高，包括肥胖、高血压、非胰岛素依赖型糖尿病、结肠癌、骨关节炎、骨质疏松症和冠状动脉心脏疾病等。尽管人们都知道体力活动有利于健康，但美国74%的成年人都没达到公共卫生建议的体力活动标准，甚至大约有1/4的成年人在闲暇时间里完全不进行任何体力活动。

体力活动缺乏的结果之一——肥胖——已经在不同年龄、种族/民族和社会经济群体中达到了流行病的比例。最近“国民健康和营养调查”（NHA-NES）的数据显示，美国64.5%的成年人体重超重，几乎1/3（30.5%）的成年人肥胖。每年因为超重和缺乏体力活动而过早死亡的人数超过30万，在可预防的死亡诱因中，这一诱因导致的死亡人数仅次于吸烟。

人们越来越关注缺乏运动、肥胖和相关的慢性健康问题如何受到环境因素的影响。公共卫生研究者正在扩大研究视野，从个体行为模式转向更具包容性的生态模型，新的模型认为物质环境和社会环境对健康都具有决定性的影响。对于体力活动研究者来讲，这个角度还是比较新的。1998年发表的一篇综述中仅发现了7项这样的研究。从那以后，若干研究已经对体力活动的环境因素展开了研究。其中一项研究发现，生活在1946年以前建设起来的住宅（老街区）里的居民，比生活在比较新的住宅里的居民，步行距离要长，步行频率要高。这个结果可归因于老街区里人行道（较多）、密集的相互连接的街道，以及商业和居住功能的混合。

城市规划和交通研究者也扩展了他们的视野，更多地关注他们的工作如何影响人们的行为和健康。过去10年里，超出50项研究把建成环境和有具体目的的出行联系起来了。有具体目的的出行是指不以出行本身为目的，而是将在出行终点从事某些活动，如工作、购物或上学。所以，这种具有具体目的的出行有别于闲暇时间里的体力活动，如为了锻炼的步行。最近有些研究把重点放在建成环境和出行模式选择上（如驱车、乘坐公交车或步行）。与低密度、功能仅为单一居住型的街区相比，在高密度、功能混合的街区里，有具体目的的步行更为普遍。例如，一项对旧金山湾区两对街区的研究发现，在那些附近有商店，街道网络采用方格式的比较老的街区，居民步行到商业地区去的频率要比那些比较新的和比较均匀的街区的居民高。

虽然这些研究都是以横截面（cross-sectional）研究和案例研究为基础的，但是，这类研究的数量和质量都正在提高，有些研究已经成为“社区预防保健服务指南”的一个部分。由公共健康专家制定的这种指南承认，在推进闲暇时间体力活动中，社区设计十分重要。

本研究考察了县和大都市层面的城市形态。无论哪个层面，城市形态或多或少具有“蔓延”的特征。城市蔓延的共同特点是“交通不便”，步行距离内什么也没有。很多人都对蔓延下过定义，而我们认为蔓延是具有以下特征的任何环境：（1）人口散布在低密度居住区里；（2）居住、购物和工作场所僵化地分割开；（3）缺少独特而生机勃勃的活动中心，如市中心或郊区的城镇中心；（4）道路网的特征体现为大尺度街区和交通不便。紧凑型开发是蔓延的对立面，它使相关功能的空间紧密连接。

基于规划和公众健康文献，我们作出以下假设：蔓延地区的居民比紧凑地区的居民（1）走得更少，（2）体重增加，（3）更易因缺乏体力活动产生相关健康问题。我们使用1998—2000年“行为风险因素监测系统”（BRFSS: Behavioral Risk Factor Surveillance System）的数据来测试上述假设。

1  研究方法

1.1  研究设计

本研究的研究设计采用横截面和生态方式。来自特定县或都市区的BRFSS受访者的体力活动水平、肥胖、身体质量指数（BMI)、高血压、糖尿病和冠状心血管病（CHD，下称“冠心病”）水平与其所在县或大都市区（metropolitan areas）的蔓延程度相关。我们使用分级的线性和非线性模拟（HLH）方法，在个人层面控制协变量，如年龄、种族/民族和教育程度，同时在人口层面考察蔓延的影响。

表1列举了从“行为风险因素监测系统”中抽取出来的行为和健康状态变量。所有的数据都是受访者自己报告的。当一个医生告诉受访者他或她具有这种疾病时，就认为存在这种疾病。

表1  健康行为和健康状况变量的样本量（n）、平均值和标准差（1998—2000年）*

注：* BRFSS的调查问题和参数计算方式详见http://www.cdc.gov/brfss/calcvars.htm；A：N表示在加入任何行为风险因素监控系统变量前的样本个数；

B：上月报告的任何闲暇时间体力活动；

C：达到体力活动建议值，即每周至少5天进行中等强度体力活动30分钟，或每周至少3天进行激烈强度体力活动20分钟；

D：上月休闲步行的时间（分钟）；

E：BMI≥30；

F：曾被告知有高血压；

G：曾被告知有糖尿病；

H：曾被告知有冠心病；

‡‡包括作为协变量的水果和蔬菜消费量，这减少了样本量。

以三种闲暇时间体力活动变量作为因变量：

• 任何体力活动：过去一个月里任何数量的闲暇时间体力活动；

• 体力活动建议：过去一个月里达到体力活动建议水平的情况；

• 步行时间：过去一个月里作为闲暇时间体力活动的步行时间总时长。

如果一个人在一周中有5天完成了30分钟的中等强度体力活动，或有3天完成了20分钟的激烈强度体力活动，就认为他或她满足了体力活动建议值。而步行之所以受到重视，是因为步行与城市形态之间的联系已得到验证，而且步行是一种非常重要的闲暇活动（在调查中出现的频率最高，数量为排第二名的园艺的6倍）。

以两个与体重相关的指标作为结果变量：BMI和肥胖。BMI的定义是体重除以身高的平方（kg/㎡）；肥胖的定义是BMI≥30.0。

我们还模拟了三个健康状况变量：高血压、糖尿病、冠心病。选择这三个变量也是因为它们与缺乏运动和肥胖存在公认的联系。

除非另有说明，我们在模拟中均包含了性别、种族/民族、教育、年龄、吸烟状况、水果和蔬菜消费，把它们作为个人层级的协变量。作为社会人口变量的参考群体有：妇女、非西班牙裔白人、大学毕业生、年龄在18~30岁。例如，种族/民族由三个虚拟变量表达（是为1；其他为0）：非西班牙裔黑人、西班牙裔、亚洲或其他种族。在这种情况下，非西班牙裔白人是参考组（关于其他协变量请参看表2）。

表2  源于行为风险因素监测系统的社会人口和行为协变量

我们在研究中使用源于“美国精明增长”（SGA: Smart Growth America）的大都市蔓延指数（metropolitan sprawl index）来衡量都市层级的城市形态。大都市蔓延指数是22个土地利用和街道网络变量的线性组合。我们使用比较简单的县蔓延指数衡量县层级的城市形态。县蔓延指数是从上述22个变量库中筛选出的6个变量的线性组合，这6个变量适用于县，而其余16个变量仅适用于大都市区。我们将在“1.3  方法”部分描述这些指数的推导。

1.2  样本

1998、1999和2000年的“行为风险因素监测系统”调查提供了有关闲暇时间体力活动水平、肥胖、BMI、高血压、糖尿病和冠心病的数据。我们的样本由448个县的206992位受访者和83个大都市区的175609位受访者组成，这些受访者是从1998、1999和2000年的“行为风险因素监测系统”调查数据库中选择出来的，他们的居住地点和所在地区的城市蔓延指数都是已知的。这样就有可能把城市蔓延指数直接与所有受访者的健康数据直接联系起来。同时，三年的数据提高了该分析的统计效力。

根据美国管理和财政预算办公室（U.S. Office of Management and Budget）的定义，“大都市区”由一个或多个相互之间具有高度经济和社会联系的县组成。在我们的受访者中，来自大都市区的比来自县的少，这是因为大都市蔓延指数仅对那些人口在50万以上的最大的几个都市区有效，它们具有完整的城市形态数据库（合计22个变量，组成大都市蔓延指数）。而县级受访者来自属于较小都市区的县，和仅有部分数据的大都市区（尽管都拥有构成县蔓延指数的6个变量），或两者均有。

如表1所示，由于在某些年份缺乏受访者或排除了某些问题，“行为风险因素监测系统”结果测量中的实际样本量是变化的。例如，1998年和2000年，所有州都收集了体力活动数据，而1999年仅有一部分州收集了体力活动数据。虽然所有州都收集了3年的糖尿病数据，但是，因为把水果和蔬菜的消费作为糖尿病个案分析的解释变量，所以失去了许多案例。1998年和2000年，所有州都收集了水果和蔬菜的消费数据，但1999年仅有一小部分州收集了这个数据。

各县的样本量变化范围很大，从6个到6429个，其中353个县的调查对象为50个或以上。以上样本量足以支撑统计分析的稳定性和效力。层级结构线性和非线性模拟使用最大似然法（method of maximum likelihood），以优化从样本得来的组合信息。在本研究中，与样本量大的县相比，小样本县对参数估计的贡献信息较少。因为最大似然法考虑了来自每个县的信息，而本研究中县的数目为448，所以从统计的角度看，样本量小的县没有问题。

1.3  方法

“行为风险因素监测系统”是以人口为基础的随机电话调查，调查对象是年龄大于18岁的美国公民。在调查年里，该系统收集50个州和哥伦比亚特区15万~18.5万个受访者的数据。调查由每年一次的核心问卷（core module of questions）、隔年一次的轮转问卷（rotating core）和各州自定义的选择问卷（optional modules）组成。最近的一次评审发现，人口统计学问题（如年龄、性别和种族）具有高信度和效度，而行为和健康状况问题（如高血压、糖尿病、体力活动水平、体重、BMI、水果和蔬菜消费）的信效度为中到高。

“美国精明增长”提出的大都市蔓延指数在本研究中用于表达大都市层面的城市形态，这是迄今为止能够最全面地表达大都市区蔓延状况的方法。其技术细节，包括操作定义，都可以在“美国精明增长”的网站（www.smartgrowthamerica.org）上找到。

为了构建这个指数，研究者在2000年对美国83个大都市区在城市形态的四个维度上做了评估，这些大都市区的人口超过1.5亿，占美国总人口的一半以上。每个维度都是基于主成分分析法（principal components analysis），从若干个观测变量中提取一个复合因子而得到的。

• 居住密度（residential density）由毛密度、净密度和生活在不同密度下的人口比例来定义；由7个变量构成。

• 土地利用混合度（land use mix）由一个区域内子区域土地利用的混合和平衡程度来定义；由6个变量构成。

• 集中程度（degree of centering）由区域核心和区域副中心开发的集中程度来确定；由6个变量构成。

• 街道可达性（street accessibility）由街区的长度和大小来定义；由3个变量构成。

四个因子合计形成总指数，根据都市区面积进行校准。在这个总指数中，四个因子的权重一样。然后，把得分转换成为均值为100和标准差为25的比例。指数值越大，都市区域越紧凑；指数值越小，都市区域越蔓延。许多都市区域在所有方面都呈现出紧凑的城市形态；纽约州的纽约都市区、加利福尼亚州的旧金山都市区、马萨诸塞州的波士顿都市区和俄勒冈州的波特兰都市区，排在总分的顶端。接近顶部排名的都市区有，新泽西州的泽西市、罗得岛州的普罗维登斯、夏威夷州的檀香山、内布拉斯加州的奥马哈，虽然它们的某个因子得分低于平均。许多区域在所有方面都呈现出蔓延的城市形态，包括佐治亚州的亚特兰大市，北卡罗来纳州的罗利-达勒姆和格林斯博罗-温斯顿-塞勒姆-高地，加利福尼亚州的里弗赛德-圣贝纳迪诺，它们排在底部或接近底部的位置上。

在一项较早的研究中，人们发现这个大都市蔓延指数具有很好的解释效力。这个指数可以很大程度上解释都市区内利用步行或乘坐公交去工作的百分比、平均车辆拥有量、人均车辆行驶公里数、交通死亡率和地面层的臭氧浓度等指标的变化。

为了在更加精细的地理尺度上考察城市形态的影响，我们参照大都市蔓延指数的开发过程构建了一个县蔓延指数。县是能够与“行为风险因素监测系统”数据相匹配的最小地理单元。县蔓延指数是针对448个大都市县或统计等效单元（如独立镇和城市）估算的。这些县包括1990年人口普查时美国人口最多的101个大都市统计区、综合大都市统计区和新英格兰县大都市区，这是本项研究开始时对于大都市区边界的最新定义。这个样本不包括非大都市县和较小都市区中的县。2000年，生活在这448个县的人口约为1.83亿，接近美国总人口的2/3。

上文提出了四个蔓延特征，但在县层级上仅能衡量其中的两个：居住密度和街道可达性都较低。县蔓延指数包括6个变量（表3）。

表3  县蔓延指数变量和因子载荷

注：* 与县蔓延指数的相关性；

** 1/100平方英里≈2.6公顷（编者注）

我们使用美国人口普查数据推算出用于每一个县的三个人口密度指标：（1）人口毛密度（人/平方英里）；（2）该县生活在低密度郊区的人口百分比，尤其是生活在101~1499人/平方英里的低密度郊区的人口比例，相当于每英亩不超过1个住宅单元；（3）该县生活在中高密度区域的人口百分比，尤其生活在高于12500人/平方英里的高密度区域的人口比例，相当于每英亩8个住宅单元，这是支撑大规模公交系统所需的密度下限。因为我们仅仅关注大多数居民生活的建成区的蔓延状况，所以，在推算这些县人口密度指标时，我们排除了县辖区内那些人口密度小于100人/平方英里的人口普查区（乡村地区、荒漠地区和其他未开发土地）。第四个密度变量，即城市地区的人口净密度，是根据美国农业部“自然资源盘存”所估计的城市土地量计算的。

反映每个县街道可达性的数据源于美国人口普查，而美国人口普查是以地块规模为基础的。在大多数情况下，一个人口普查地块是由街、路、河流、铁路或地理边界线围合的统计地区。传统的城市街区由相交叉的道路形成网格，住宅沿四边建在地块内。地块每边的长度以及地块的规模都相对小。相较而言，当代郊区街区中，相邻的死胡同或环路之间并不相连，地方街道仅仅与居住区一侧的入口道路相连。因此，这种郊区地块的一条边会变得非常长，地块本身常常包括多个宅基地，形成一侧长达半英里甚至更多的超级地块。大规模的地块意味着相对缺乏街道连接和可供选择的路径。

对于每一个县，我们计算（1）平均地块规模和（2）面积小于1/100平方英里（2.6公顷）的地块的百分比（这是传统的城市地块规模，边长约为150米）。我们排除了大于1平方英里的地块，因为它们可能属于乡村或非建成区。

通过主成分分析，我们把6个变量结合为表达县蔓延程度的因子。将6个变量在一般变化中占据最大份额的成分（即表3中载荷最大的那个变量）作为表征蔓延的主要成分。这个成分几乎解释了数据集方差的2/3（63.4%）。因为这个成分掌握了这些变量合并方差的大多数，所以，我们不再考虑其他成分。

为了推演出县蔓延指数，我们把这个主要成分转变成为均值为100和标准差为25的比例，这个主要成分的平均值为0，标准偏差为1。这个转换产生了一个比较熟悉的度量方式（像IQ尺度一样），保证所有值都是正值，从而能够提高测试非线性关系的能力。

这个指数越大，这个县就越紧凑；这个指数值越小，这个县就越蔓延。指数最高的达到352，最低的仅63。最紧凑的地区包括纽约市的4个区，曼哈顿、布鲁克林、布朗克斯、皇后区；加利福尼亚州的旧金山县；新泽西州的哈得孙县（泽西市）；宾夕法尼亚州的费城县；马萨诸塞州的萨福克县（波士顿）。在这个排序中，蔓延最严重的是东南部和中西部地区都市区的县，如弗吉尼亚州里士满的古奇兰县，俄亥俄州克利夫兰的大都会地区和吉奥格县。县蔓延指数是正偏态的。大部分县处在中度蔓延水平上。在美国，大多数县都无法达到纽约或旧金山的密度。

1.4  分析

在这个横截面的生态研究中，我们使用了HLM5（分层线性和非线性模拟）软件评价城市蔓延和闲暇时间体力活动水平、BMI、肥胖、高血压、糖尿病和冠心病之间的关系。许多“行为风险因素监测系统”的受访者具有同一特定地点的特征，这容易使受访者之间产生相关性，违反了普通最小二乘（OLS）回归的假定。如此会低估建立在普通最小二乘法基础上与地方特征相关的回归系数的标准误差。另外，普通最小二乘回归系数的估计将会无效。层级（多层级）模拟则克服了这些局限性，其考虑到居住在同一地方的受访者之间的相关性，产生更精确的标准误差估计。

这个研究所采用的层级模拟评价是基于配对的相关统计模型。在第一个层级上，通过受访者特征的函数加上随机误差来模拟每一个地方受访者的健康状况或行为。这样，每一个地方都有一个与地方相关的回归方程，用于描绘该地受访者的特征和受访者健康状况或行为的相关性。在第二个层级上，特定地点的截距和系数（the place-specific intercept and coefficients）被视为结果，并根据地点特征叠加随机效应进行建模。

在某些分层线性和非线性模拟中，仅仅特定地点的截距随地方不同而变化，而特定地点的回归系数不变，此类模型常被称为“随机截距”模型。在另外一些分层线性和非线性模型中，特定地点的回归系数也随地方而变化，常被称为“随机系数”模型。

在本研究中，所有的模拟开始都假定为随机截距形式。仅仅允许特定地点模型中的截距变化，而特定地点模型中的系数为固定。然后放宽这个假设，即允许系数作为地方特征的函数而变化，即允许地方特征与受访者特征之间的相互作用。

地方特征与受访者特征之间的相互作用并不显著，而且从来都没有大到足以影响地方特征和结果变量之间的关系。因此，报告的唯一结果是随机截距模型。

我们使用线性模型来估算持续变量，如每月步行时间（分钟）。使用非线性模型估算二分法结果，如是否达到体力活动水平的建议值；具体来说，结果的对数几率（log odds）等于解释变量的线性函数。

通过HLM软件，我们能够把“行为风险因素监测系统”的最后权重应用于观察结果，从而在一定程度上解释样本选择和调查结果。但是，我们无法解释由州卫生部门使用的复杂簇团和分层抽样调查设计。目前的HLM软件还不具备这种能力。

2  结果

2.1  县层面的分析

（1）体力活动的结果

正如之前的研究发现的那样，在过去的一个月里更有可能在闲暇时间里进行任意体力活动的人群是男性（相较于女性）和非西班牙裔白人（相较于其他种族/民族）。这种可能性随着年龄的增加而减退，随着受教育程度的增加而增加。相关的回归系数、t比例和显著水平见表4。

表4  个体特征、县蔓延指数、闲暇时间体力活动之间的关系（1998—2000年）（系数、t比例和显著水平）

在过去一个月里，达到建议的体力活动水平的可能性遵循类似的模式，但有一个例外：65岁以上的人比起青壮年更有可能达到体力活动水平的建议值，因为65岁以上人的闲暇步行时间比较多。

女性比男性的闲暇时间步行量大，随着年龄到达75岁，这个数目持续增加。教育程度与步行时间和一般体力活动正相关。

控制这些协变量，所报告的任何闲暇时间体力活动的可能性与县蔓延指数没有显著的相关性（t=1.01，p=0.313）。达到建议体力活动水平的可能性与县蔓延指数相关，但是小于传统的0.05的可能性水平（t=1.94，p=0.052）。步行时间直接随县蔓延指数变化，居住在较紧凑的城市里的居民，比居住在较蔓延的城市里的居民闲暇步行时间更多。尽管差别不大，但具有统计意义（t=2.95, p=0.004）。

所有其他条件保持一致的情况下，居住在比平均县蔓延指数高一个标准差（25个单元）地区的居民，比低于平均县蔓延指数一个标准差地区的居民，每月多步行14分钟（即50个单元×0.275分钟/单元）。如果作一个极端的比较（纽约县的蔓延指数为352，而俄亥俄州吉奥格县[Geauga]的蔓延指数为63），纽约居民每个月比吉奥格县的居民多79分钟闲暇步行时间（289个单元×0.275分钟/单元）。

（2）与体重相关的结果

男性的BMI比女性高；BMI随着年龄达到中年（46~64岁）而增加，然后衰退；黑人和西班牙裔人的BMI高于白人，而低于其他种族（尤其是亚裔）；相对于受过大学教育的人群，受教育少的人的BMI比较高；不吸烟者的BMI高于吸烟者；每天食用3次或更多次水果或蔬菜的人的BMI比较低（表5）。

表5  个体特征、县蔓延指数、体重之间的关系（1998—2000年）（系数、t比例和显著水平）

在控制这些协变量之后，在期待的方向上和高度明显的水平上（t=-2.84，p=0.005），蔓延指数与BMI相关。居住在高于县平均蔓延指数一个标准差、城市形态比较紧凑地区的居民，比那些低于平均数（即50×-0.00344）一个标准差、城市形态呈现蔓延趋势地区的居民，BMI低0.17kg/m²。再作一个极端的比较，纽约县的蔓延指数为352，而俄亥俄州吉奥格县的蔓延指数为63，纽约居民的BMI几乎比吉奥格县居民BMI的低1kg/㎡。按照“行为风险因素监测系统”样本的平均BMI（26.1kg/㎡），纽约居民的平均体重几乎比吉奥格县居民少2.86公斤。

我们也模拟了二元变量肥胖（binary variable obesity），它与县蔓延指数具有非常明显的关系（t=4.24，p<0.001）。居住在高于县平均蔓延指数一个标准差、比较紧凑地区的居民，肥胖的几率是居住在那些低于平均指数（95%CI，0.86~0.95）一个标准差、城市呈现蔓延态势地区的居民的0.9倍。表6报告了所有二元结果变量的优势比（odds ratio）和置信区间。

表6  高于和低于县蔓延指数平均值的闲暇时间体力活动、肥胖和患病率标准差比

 

（3）患病率的结果

男性比女性更可能罹患糖尿病和冠心病。一般来讲，随着年龄的增长，患糖尿病、高血压和冠心病的可能性增加。患高血压和糖尿病的可能性一般随受教育程度的提高而减少。患病的可能性随种族的变化比较复杂（表7）。

表7  个体特征、县蔓延指数、患病率之间的关系（1998—2000年）（系数、t比例和显著水平）

高血压是唯一在统计意义上与城市蔓延相关的一种疾病（t=-2.37，p=0.018）。居住在高于县平均蔓延指数一个标准差、比较紧凑地区的居民，患高血压的几率是居住在那些低于县平均蔓延指数（95%CI，0.90~0.99）一个标准差、城市呈现蔓延态势地区的居民的0.94。对于糖尿病和冠心病来讲，在两个方程中蔓延指数均出现了预期的迹象，但其关系不具有统计意义。

（4）对BMI和肥胖的直接和间接影响

为了探索蔓延对BMI和肥胖产生影响的机制，我们作了进一步的分析，包括把步行时间作为BMI和肥胖的第一层级方程中的一个独立变量。我们要了解，在控制已报告的闲暇步行时间量的情况下，在城市形态紧凑的县里生活是否独立地与体重相关。表8就是我们获得的结果。步行时间和县蔓延指数这两个变量都明显（且独立地）与BMI相关。在个体层面上，随着闲暇步行时间的增加，BMI下降；在人口层面上，随着蔓延指数的增加，BMI下降。同样的模式也适用于肥胖这个二元变量。

表8  县蔓延指数、闲暇步行时间与BMI和肥胖之间的关系（1998—2000年）*

注：* 模型包括性别、年龄、种族、教育、吸烟状态、蔬菜水果消费和步行分钟，作为层级1协变量

如上，蔓延似乎与BMI和肥胖具有直接关系，还通过步行时长与BMI和肥胖产生间接相关，而步行时长又与县蔓延指数有关。人们在闲暇时花在步行上的时间会部分中和整个蔓延—体重的相关关系。直接效果要强很多。县蔓延指数增加25个单元与BMI减少0.085kg/m²（25×0.00338）相关。同样，县蔓延指数每增加25个单元，通过县蔓延指数对闲暇时间步行的影响，间接地与BMI减少0.001kg/㎡（25×0.275×0.000128）相关。

2.2  大都市层面的分析

我们还考察了大都市层面的蔓延与健康及健康相关行为之间的关系（表9）。事实证明，大都市蔓延指数仅与一个结果变量显著相关，即闲暇步行时间（t=2.09，p=0.04）。县和大都市蔓延指数的模型系数能够进行比较，因为它们是相同基础上标准化的，平均值为100，标准差为25。在大多数情况下，比起大大都市蔓延指数，县蔓延指数与结果的相关性更强。

表9  县和大都市蔓延指数与闲暇时间体力活动、肥胖、患病率结果关系比较（1998—2000年）*

注：* 模型包括性别、年龄、种族、教育、吸烟状态、蔬菜水果消费和步行分钟，作为层级1协变量；模型针对BMI、肥胖、糖尿病，还包括水果和蔬菜消费。

3  讨论

这个生态研究揭示出，城市形态明显与某种形式的体力活动和某种健康结果相关。在对人口和行为协变量进行控制之后，县蔓延指数与步行时间（p=0.004）、肥胖（p<0.001）、BMI（p=0.005），高血压（p=0.018）等因素相关，相关性尽管不大，但意义显著。与布局紧凑的县的居民相比，以蔓延方式布局的县的居民在闲暇时间里有可能步行相对少，他们的体重较大、患高血压的几率较高。在大都市层面上，蔓延与步行时间也有类似的相关性（p=0.04），但是蔓延与肥胖、BMI和高血压等其他变量并不相关。

虽然本研究观察到的影响幅度不大，但是它们确实为城市形态影响健康和健康相关行为这一假设提供了支持。正如杰弗里·罗斯（Geoffrey Rose）所说，风险因素在人口分布上的微小变化都可能对公共健康产生重要影响。

过去，没有人使用“行为风险因素监测系统”的数据去考察县层级或大都市层级的关系。以往研究已经发现了有关健康结果和性别、年龄和种族/民族这类协变量之间的相关性，本研究的发现与之前的一致，这种一致性确认了有关健康和城市形态的观点的有效性。

我们发现，就县蔓延指数和大都市蔓延指数而言，在县层面，健康与城市形态的联系更紧密一些。这个发现并不意外。大部分都市区都是由若干县组成的，处在大都市中心的县与相对边远的县在建成环境上有明显差异。县层面的环境可能比整个大都市层面的环境更能代表居民日常生活的感受。这就意味着，当研究从宏观尺度（大都市和县）转移到中观和微观（社区和街区）尺度，我们可以期待环境变量对预测结果的解释效力会得到改善。

这项研究是探索性的，存在显著的局限性，需要开展进一步研究。

• 因为这项研究本质上是生态学的和横截面研究，因此，就此暗示蔓延会导致肥胖、高血压或其他任何健康问题还为时过早。我们的研究简单地表明，蔓延与一定的健康后果相关。未来需要使用准实验方式开展进一步的研究，以完成测试因果关系的工作。

• 如图1所示，假定的环境（城市形态）、体力活动与健康之间的关系是错综复杂的。尤其是，闲暇时间体力活动仅仅是四种主要体力活动之一，其他主要体力活动与工作、家庭和交通有关。所以，更精确地界定体力活动将有助于认识城市形态对健康的影响。由于认识到除了闲暇时间体力活动之外还需要监测工作、家庭和交通有关的体力活动，2001年的“行为风险因素监测系统”的问卷包括了以上变量。

图1  已经认定的（实线）和推断的（虚线）关系

• 在本研究中，我们无法说明“行为风险因素监测系统”样本设计的复杂性，所以我们更需要谨慎解释这些早期发现。在地方层面使用“行为风险因素监测系统”数据的兴趣正在上升，疾病防控中心（CDC）正在研究调整州层面的权重，使之可以用于地方层面。

• 需要有更好的步行测算方式来改善我们研究城市形态差异的影响因素。步行时间这一变量来源于那些把步行作为两项最重要闲暇活动之一的人，这就排除了那些较少步行，或因其他目的而步行的人。所以，新的“行为风险因素监测系统”问卷应该帮助形成更全面的步行测算。

• 我们认识到，蔓延与行为或体重之间的关系可能不是线性的。在社区设计开始对体力活动产生明显影响之前，可能需要某些阈值或临界水平的“紧凑性”——将密度从每英亩1~2幢住宅增加到3~4幢住宅可能无法达到要求。以后的研究应该探索门槛效应。

• 本研究把体力活动和健康与县和都市区层级的建成环境联系起来，与大部分居民的生活和工作环境相比，县和都市区都是很大的区域。如果在社区或街区层面（至少对步行）能更强烈地感受到环境的影响，则需要在更精细的地理尺度上对本研究进行补充。未来的研究需要使用地理信息系统（GIS）数据来深入了解个人的特定生活和工作环境。

• 由于在任何一个蔓延指数中都没有进行直接测量，因此本研究并未包括许多可能直接或相互作用继而影响体力活动的环境变量，如公园、人行道、自行车道等。本研究也未包括其他可能很重要的环境变量，如气候、地形和犯罪。未来的研究必须通过制定更为完整的结果模型来填补这些缺失。

• 本研究集中关注了体力活动，所以它很大程度上忽略了能量方程的另一方面——与热量支出相对的热量消耗。在本研究中，闲暇时间步行只占城市形态与BMI关系的一小部分。虽然我们期待其他形式的体力活动来填补这一空白，但也必须探索食物消费的不同模式。只有我们的水果和蔬菜消费变量开始出现在这个问题上，热量摄入才能具有空间组成的意义。例如，未来的研究可以把快餐店的密度和食物选择的有效性与饮食习惯和肥胖联系起来。

人们越来越关注政策和环境如何促进或阻止与健康相关的行为，不仅是学术期刊关注这些问题，政府和非政府组织也提出新举措，如疾病防控中心创办了“积极社区环境”（ACES）研究小组，罗伯特·伍德·约翰逊基金会承诺提供超过7000万美元用于促进积极生活等。在过去的几十年里，我们已经在日常生活中展开了大量体力活动。现在，我们的任务是了解如何恢复体力活动的机会。

【后记】对健康促进从业者和研究人员的启示

这项探索性研究显示，比起居住在更紧凑地方的人，居住在蔓延形态的县的人可能在闲暇时间走得更少，体重更重，高血压患病率更高。结合公共卫生和城市规划的其他研究，本研究对于城市形态可以对健康和健康相关行为产生显著（积极或消极）影响的假设有一定支持。如果这一假设成立，那么公共健康从业者可以通过倡导更紧凑的开发模式来改善公共健康状况。公共健康研究人员可以通过在分析中纳入城市形态变量来完善他们对体力活动、肥胖和患病率的理解。

作者：里德·尤因（Reid Ewing），犹他大学都市研究中心主任，城市和大都市规划教授

汤姆·施密德（Tom Schmid），美国疾病控制和预防中心（CDC）慢性病预防和健康促进中心（NCCDPHP）、营养与体力活动分部（DNPA）、身体活动和健康分部（Physical Activity and HealthBranch）

理查德·基林斯沃思（Richard Killingsworth），北卡罗来纳大学教堂山分校“设计帮助积极生活”（Active Living By Design）中心

埃米·兹洛特（Amy Zlot），佐治亚州亚特兰大市疾病控制和预防中心

斯蒂芬·劳登布什（Stephen Raudenbush），密歇根大学安娜堡分校教育系、统计系、调查研究中心

文献来源：《促进健康科学》第18卷，2003年9-10月：47-56

翻译 | 叶齐茂

校译 | 王   璇

感谢志愿者 中国城市规划设计研究院 王璇 对本文校译工作的贡献！

 

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城乡生态文明

 1  人类支配的地球生态系统 / 彼得·维托塞克, 等

来源：科学, 1997, 227: 494-449

 2  土地使用的全球后果 / 乔纳森·福利, 等

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 3  道路和道路的主要生态影响 / 理查德·福尔曼, 劳伦·亚历山大

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 4  改变生物多样性的后果 / 弗朗西斯·斯图尔特·蔡平, 等

来源：自然, 2000, 405: 234-441

 5  城市生态与全球变化 / 南希·B·格林, 等

来源：科学, 2008, 319: 756-760

 6  城市生态系统和生物多样性概念 / 让–皮埃尔·萨瓦德, 等

来源：景观与城市规划, 2000, 48: 131-142

 7  城市化：生物同质化的一个主要原因 / 迈克尔·麦金尼

来源：生物保育, 2006, 127: 247-260

 8  城市地区生态系统服务分析 / 佩尔·布朗德, 斯文·亨哈马尔

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 9  沿着城乡梯度的生态系统结构和功能 / M. J. ·麦克唐奈, S. T. A. ·皮克特

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10  城市蔓延与体力活动、肥胖和患病率之间的关系 / 里德·尤因, 等

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11  城市化、生物多样性和保护 / 迈克尔·麦金尼

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12  生物多样性对生态系统功能的影响：当前共识 / D. U. ·胡珀, 等

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城镇化

 1  城市规模、比例和形式 / 迈克尔·巴蒂

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 2  城市齐普夫定律——城市规模分布的一种解释 / 泽维尔·加贝

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 3  比较欧洲城市模式形态：分形方法 / 皮埃尔·弗兰克豪泽

来源：欧洲科学与技术合作组织报告，“行动10，城市市政工程”，第二卷“结构”，“欧洲城市—郊区思考”, 2004: 79-105

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来源：美国国家科学院院刊, 2007, 104(17): 7301–7306

 5  重新思考人力资本、创造性和城市增长 / 迈克尔·斯托波 , 艾伦·斯科特

来源：经济地理杂志, 2009(9): 147-167

 6  城市的多样化和专门化：为什么重要，何时何地重要？/ 吉尔斯·迪朗东, 迭戈·普加

来源：城市研究, 2000, 37(3): 533-555

 7  保留农田和农民 / 兰德尔·阿兰特

来源：《国外乡村设计》第18章

 8  地貌景观变化和欧洲城镇化过程 / 马克·安托罗普

来源: 景观与城市规划, 2004, 67: 9-26

 9  统一的城市发展理论 / 路易斯·M. A. ·贝特恩考特, 等

来源：自然, 2010, 467: 912-913

10  城市形式和自然过程——城市地区生态绩效指标和在英国默西塞德郡的应用 / 罗兰·恩诺斯, 等

来源：景观与城市规划, 2001, 57: 91-103

11  城市多样性和经济增长 / 约翰·奎格利

来源：经济观点杂志, 1998, 12(2): 127–138

12  城镇化、城市生活影响和健康 / 大卫·弗拉霍夫, 桑德罗·加莱亚

来源：城市健康杂志, 2002, 79(4): 51-59

城市群

 1  收益递增和经济地理 / 保罗·克鲁格曼

来源：政治经济学杂志, 1991, 99(3): 483-499

 2  新经济地理学新在哪？/ 保罗·克鲁格曼

来源：牛津经济政策评论, 1998, 14(2): 7-17

 3  “硅谷”区位簇群：收益递增何时意味着垄断 / W.·布莱恩·亚瑟

来源：数学社会科学, 1990, 19(3): 235-251

 4  城市系统和历史路径依赖 / W.·布莱恩·亚瑟

来源：斯坦福大学人口与资源研究所论文系列第0012号，1988

 5  区域的经济绩效 / 迈克尔·尤金·波特

来源：区域研究, 2003, 37(6&7): 549-578

 6  区位、竞争和经济发展——全球经济中的地方集群 / 迈克尔·尤金·波特

来源：经济发展季刊, 2000; 14(1): 15-34

 7  马歇尔与雅各布斯，孰是孰非？地方化经济对城镇化经济之争/ 凯瑟琳·博德里, 安德烈·席福尔洛瓦

来源：研究政策, 2009, 38: 318-337

 8  增长的欧洲城市群 / 里奥·范登伯格, 等

来源：城市研究, 2001, 38(1): 185-205

城市经济

 1  公地悲剧  / 加勒特·哈丁

来源：科学, 1968, 162: 1243-1248

 2  一般地方财政支出理论 / 查尔斯·M. ·蒂布特

来源：政治经济学杂志, 1956, 64(5): 416-424

 3  总地租、公共物品支出和最优城市规模 / 约瑟夫·斯蒂格利茨, 理查德·阿诺特

来源：经济学季刊, 1979, 93(4): 473-500

 4  庇古、蒂布特、房地产税和地方公共物品供应不足 / 乔治·佐德罗, 等

来源：城市经济学杂志, 1986,19: 356-370

 5  消费城市 / 爱德华·格莱泽, 等

来源：经济地理杂志, 2001, 1(1): 27-50

 6  资本主义危机的城市根源 / 大卫·哈维

来源：社会主义意见, 2012, 48(4): 351-370

 7  相互作用：面对面接触和城市经济 / 迈克尔·斯托波, 安东尼·维纳布尔斯

来源：经济地理杂志, 2004, 4(4): 351-370

 8  挑战和增长：制度分析领域的跨学科发展 / 埃莉诺·奥斯特罗姆

来源：制度经济学杂志, 2007, 3(3): 239-464

延伸阅读

建成环境对体力活动的影响研究：进展与思考

食物环境研究的意义、议题与挑战【抢先版】

健康城市视角下国外可持续城市形态研究述评

编校、排版 | 张祎娴

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