量化15分钟城市︱《自然》子刊：移动设备视角下的15分钟城市实证分析（上）
February.21 2024
一览众山小
可持续城市与交通
The 15-minute city quantified using human mobility data
以人类移动设备数据来量化的15分钟城市
《自然》杂志子刊文章
>一览众山小<
>可持续城市<
>与交通<
2024
一览众山小
团队简介
原文/Timur Abbiasov, Cate Heine, Sadegh Sabouri,
Arianna Salazar-Miranda, Paolo Santi
Edward Glaeser & Carlo Ratti
翻译/ 陈彩铷、王思羽、西多、余铭航、戴飞扬
编辑/众山小 排版/众山小
校核/众山小 文献/众山小
导读
在交通拥堵和交通排放不断增加的情况下，政策制定者正在推行 "15 分钟城市 "模式，从而让人们可以在离家不远的地方步行满足日常基本需求。《自然》杂志最近发表新的文章，尝试利用来自4000万部美国移动设备的GPS数据，引入了新的一种本地出行行为测量方法来对“15分钟城市”模式展开量化研究。其中，文章首先回顾了过往该领域研究实践的不足，再讨论了使用新测量方法后，在美国居民的本地出行习惯、可达性在本地出行中的作用，以及可达性对15分钟城市使用率可能产生的因果影响领域取得的新发现：当下美国城市地区并未达到理想的15分钟生活，便利设施的可达性和使用率有很强的相关性，地方分区行政法规对日常便利设施的使用频率的影响极大。
一览众山小为您提供本文英文原文下载（参考文献1，请后台留言下载）
摘要
城市区域的温室气体排放量占全球排放的60%以上，而预计到2050年，全球的城市人口比例将达到68%。因此建设可持续、包容和可负担的城市的倡议至关重要。这项工作的核心是对城市结构进行调整，特别强调人的流动性。作为全球第二大能源消耗者和美国温室气体的主要排放者，针对交通运输业的政策干预刻不容缓。(参考文献2，请后台联系我们下载)
因此，城市政策已经发生了转变，不再由以汽车为中心的设计主导，取而代之的是更加强调邻近性并鼓励积极交通的城市模型。“15分钟城市”的概念，即所有的日常生活必需品都应该可以在离居住地很近的地方获取，正是这种转变的体现。这一模型的目标不仅是尽可能降低交通（温室气体）排放，还是通过将居民日常活动安排在居住区域附近，改善社区生活体验。然而，落实这样一个模型的可行性，以及为了增强步行便利性而重构城市所带来的社会和环境影响仍然未被广泛地探讨。由于这些不确定性的存在，目前有关“15分钟城市”模型的推论缺乏明确的指标来评估生活便利设施的可达性对居民出行行为的影响，从而使得人们对于这一模型的可行性产生了质疑。（参考文献3，请后台联系我们下载）
现有研究主要探讨了住宅区在步行可达范围内满足居民基本生活需求的能力，通常侧重于重要的生活便利设施的可达性，例如杂货店和餐厅。然而，这一方法假定居民对于生活便利设施邻近程度的变化，会在日常出行中作出可预测的反应，但是这一假设并不总是成立。尽管过往研究提供了可达性与居民出行行为之间存在相关性的证据，但这些见解通常局限于特定的背景，并未能全面理解美国各地居民的本地化生活。此外，这些研究往往并未涉及“15分钟城市”模型的潜在缺陷，包括在强调地方化生活的情况下可能导致的加剧社会经济隔离的风险。
探讨这些问题的一个有前景的途径是利用大规模的移动GPS数据。这种方法可以在较小的案例研究或调查数据所无法覆盖的范围内，提供有关人口移动特征的独特视角。这种方法对于制定气候政策尤其具有重要意义。
本文对美国400多个城市地区的本地生活条件进行了全面分析。使用记录了超过4,000万手机用户访问兴趣点（Points of interest, POIs）的GPS数据，我们探讨了城市居民接近本地生活便利设施的机会和人们使用这些便利设施之间的强烈关系。文章结果表明了一种与限制性较小的分区规划原则相关的因果关系，以及其可能带来的潜在效益。促进土地混合开发利用的政策可以增加居民接触居住区域内多样化生活便利设施的机会，减少出行距离，并有助于构建更高效的出行链。这反过来可能缓解与居民日常出行相关的交通排放，并鼓励更可持续的交通方式。
本地生活便利设施的使用率的增长也可能带来一种社会层面上的权衡：鉴于美国目前存在的种族和收入层面的居住隔离，鼓励本地化生活是否会导致跨社会经济阶层之间的交往变得更少？为了探讨短途出行对居民日常活动中社交互动多样性的潜在影响，我们参考了最新的文献，量化了日常活动中社交互动多样性。我们发现，在本地便利设施使用率较高的低收入地区，社会经济隔离更为普遍。
我们的研究强调了移动数据如何加深我们对人类行为及其更广泛的政策影响的理解。我们揭示了城市政策干预在社会和环境目标之间存在权衡，并为本地化生活政策可能减少交通排放或增加社交孤立等不同后果的条件提供了相关见解。
“
实证结果
一、记录美国居民本地出行习惯
我们使用了由SafeGraph提供的大规模手机信令数据，跟踪了来自美国420个人口最多的城市地区中约4,000万名智能手机用户的日常出行。这些数据中包含了前往530万个POI的出行信息，其中有约390万个位于我们的城市地区样本中。关于这些数据的质量和代表性的更多讨论请参阅本文的研究方法章节。
该数据集提供了每个POI的地理坐标（即经纬度信息），根据北美产业分类系统（North American Industry Classification System, NAICS）代码对其进行分类，并记录了起始于美国每个家庭人口普查分区组的驻留信息。本文数据库涵盖了我们的研究范围，即2019年全年的136亿次POI访问数据。我们的主要分析是在街区层面进行的，以人口普查分区组为标识，同时在城市区域层面进行了额外的分析。
为了评估在15分钟步行距离范围内居民的出行特征，我们利用Openrouteservice API获取了基于行人道路网络，即以分区组的人口加权质心为起点的15分钟步行等时线。为了构建我们的15分钟使用率指标，我们重点关注拥有符合15分钟城市模型的基本功能的生活便利设施，包括餐馆，学校，公园，医疗服务设施，药店，文化和艺术机构，杂货店，服务和宗教组织等类型。
我们使用NAICS代码将各POI分为九大生活便利设施类别。相关的行业代码列在补充表1中。在这些类别中的POI数量占数据集中总POI的30%，占总出行的35%。
▲ 表1、不同基本功能类别的NAICS代码
我们将本文的15分钟使用率定义为自街区出发，明确前往上述基本生活便利设施，且发生在距本街区的人口加权中心步行15分钟的范围内的出行。强调这些基本功能可以使我们能够评估城市环境能在多大程度上为获取生活必需品提供便利，这也是15分钟城市概念的核心原则。
为了评估人们对本地生活便利设施的使用习惯及其可达性之间的联系，我们提出了一个与可达性相关的量化指标。这一变量描述了距离给定的家庭人口普查分区组15分钟步行范围内的基本生活便利设施的数量。与我们的使用率变量类似，这一变量仍然集中在先前提到的9大类设施上。对于每一个类别，我们统计了距离家庭人口普查街区组15分钟步行距离内的POI数量，并为每个街区进行评分，反映了该街区在该类别基础生活便利设施上相对于所有社区的百分位数排名。通过统计所有类别的平均得分，并根据每个类别的全国平均出行份额对其进行加权，我们得到了一个介于0到100之间的指数，代表了本地生活便利设施的可达性。
补充表2展示了我们主要的使用率度量和其替代度量之间的相关性，包括居民在离家步行10，20和25分钟范围内完成的与生活便利设施相关的出行所占的比重以及中位出行距离。尽管使用15分钟这一标准可能稍显随意，但是在使用不同的时间范围或者类似的度量的情况下，我们的研究结果仍然保持一致。补充表3展示了我们的主要访问度量和未加权情况下的访问度量之间的相关性，即所有类别被赋予的权重相等。这些替代的度量在各社区之间高度相关。
▲ 表2、不同的本地生活度量与
15分钟使用率之间的相关性
▲ 表3、不同本地可达性度量之间的相关性
图1以芝加哥的一个社区为例，说明了我们构建可达性（左图）和15分钟使用率度量（右图）的方法。可达性度量，由绿色虚线边界标注，表示以该社区人口加权质心为起点，15分钟步行距离之内可达的生活便利设施情况。15分钟使用率量化指标则由该社区居民前往步行范围内的（生活便利设施）目的地，而非范围之外的目的地的出行比例决定。
▲ 图1、使用SafeGraph数据测量15分钟步行范围内可达性和使用率的示例
图2a绘制了在美国所有社区测量的15分钟使用率的累积分布。位于中位的美国社区的居民只有14%的出行是在15分钟步行距离范围内完成的。在美国84%的社区中，只有不到一半的居民出行是在15分钟步行距离范围内完成的。
图2b绘制了美国城市区域中位住宅区的15分钟使用率情况，而图2c则突出显示了15分钟使用率排名前15的城市地区。这两幅图展示了15分钟使用率明显的地区差异：东北部的城市居民在15分钟步行距离范围内完成了34%的出行，而南部的城市居民在这个距离范围内只完成了18%甚至更少的出行。这种地区差异与最新的全国家庭出行调查(National Household Travel Survey, NHTS)的结果一致，即南方居民在本地出行时更倾向于依赖私家车。这一观察结果也与Bereitschaft（2023）的研究结果一致，后者指出一些南方城市缺乏适合步行的和具有便利公共交通的社区。
▲ 图2、美国城市地区的本地出行情况
图3按照收入中位数绘制了15分钟使用率情况，并在每个城市区域内按照十分位数进一步划分。为了分别展示高、中、低本地使用率水平，我们将纽约、底特律和亚特兰大分别作为代表性案例突出显示。在所有城市区域内，15分钟使用率随着收入增加而急剧减少。在收入为最低十分之一的地区，居民平均有41%的出行在步行15分钟范围内，而对于收入在前百分之十地区的居民，只有11%的出行是在本地范围内完成的。
▲ 图3、根据收入水平划分的本地出行情况
二、可达性在本地出行中的作用
15分钟城市的倡导者强调需加强便利设施建设，以期提升本地出行频率。因此本文进一步研究了本地设施可达性和15分钟使用率之间的关系。图4a利用集计到城市区域水平的人口加权平均值，绘制了15分钟使用率与15分钟可达性量化指标之间的关系图。结果显示，15分钟可达性能够解释城市地区84%的15分钟使用率变化情况。图4b展示了15分钟使用率与跨街区设施之间的关系。结果显示，在由本地可达性最低的街区向最高街区之间过渡时，15分钟使用率的水平也会随之提高——可达性最低的10%的街区使用率接近0%，而最高的10%的街区平均使用率为58%。这些差异解释了城市内部各街区间74%的本地使用率差异。
▲ 图4、可达性与本地出行之间的关系
* a.15分钟使用率与城市地区可达性之间的关系。b.15分钟使率与城市区域内各个街区可达性之间的关系。使用与a中所示城市相对应的颜色来强调六个有代表性的城市区域中的街区组。b中的六个城市区域还拟合了非参数样条回归，用与城市相同的颜色表示。a中的R2值来源于对城市区域水平（n=420个城市地区）的15分钟可达性与使用率间的回归结果。b中的R2值来源于人口普查街区组水平的回归分析（n=150159个街区组），并考虑了城市固定效应。
表4展示了回归模型的结果，其中对15分钟使用率的可达性回归分析聚焦在街区层面（列1-3）和城市区域层面。列1表明可达性水平每增长1%，15分钟使用率则相应增加0.77%（显著性水平P<0.001）。在考虑街区层面的人口统计特征（列2）、公共交通频率和通勤距离（列3）时，结果基本保持不变。
▲ 表4、在社区（按人口普查划分的街区组）和城市地区之间，15分钟使用率与可达性之间的关系
*该表展示了OLS模型对15分钟使用率和可达性之间关系的估计。第1列至第4列为街区层面的估计（其考虑了城市固定效应），第5列至第8列为城市区域层面的估计结果。第2列至第4列和第6列至第8列中的协变量来自美国社区调查和交通统计局的国家交通地图。局部R2算式为
其中β为15分钟可达性的回归系数。这些局部R2估计值可能仍然代表上限，因为回归模型无法控制更详细的建筑环境测量。带有***的系数表示在1%的置信水平下是显著的，带有**的系数在5%的置信水平上是显著的，*则表示在10%置信水平下是显著的。所包含的P值对应于每个估计的双侧t检验，使用聚类在县层面的稳健标准误差。
列2还显示，在人口统计变量中，街区成员收入的中位数与15分钟使用率呈负相关（β=-4.62，P<0.001），这一结论进一步证实了在美国家庭出行调查（the National Household Travel Survey）中公认的发现。与之相反，人口密度则与15分钟使用率呈现显著的正相关关系（β=0.45，P<0.001）。在列3，我们进一步控制了公共交通频率和平均通勤距离，以确保街区的交通可达性和地理邻近性没有混淆出入与使用的关系。我们发现这两个变量都与15分钟使用率呈现正相关关系（P=0.005和P<0.001）。第4-6列证实了城市地区15分钟可达性与15分钟使用率之间的稳健关系。
在所有的结果中，可达性都展示出了强大的解释能力。在第1-3列,我们估计可达性能够解释69.1%-74.8%的街区15分钟使用率的变化情况。而在第4-6列，可达性则能够解释68.7%-83.6%的城市15分钟使用率的变化情况。为验证我们估计结果的稳健性，我们重复进行了该基线分析，利用了SafeGraph数据集中所有的POI数据，没有局限在所遴选的基础类型。这一扩展分析得到了类似的结果，进一步证实了本文方法的稳健性（详见补充表5）。
▲ 表5、在社区（按人口普查划分的街区组）和城市地区之间，15分钟使用率与可达性之间的关系：考虑所有的POI目的地数据
*该表展示了OLS模型对15分钟使用率和可达性之间关系的估计。各变量的定义与表1一致，但重新定义了结果变量，即包括了前往所有POI目的地的行程（而不是仅消费型出行）。第1列至第3列为街区层面的估计（其考虑了城市固定效应），第4列至第6列为城市区域层面的估计结果。局部R2算式为
其中β为15分钟可达性的回归系数。这些局部R2估计值可能仍然代表上限，因为回归模型无法控制更详细的建筑环境测量。带有***的系数表示在1%的置信水平下是显著的，带有**的系数在5%的置信水平上是显著的，*则表示在10%置信水平下是显著的。所包含的P值对应于每个估计的双侧t检验，使用聚类在县层面的稳健标准误差。
为分析公共交通可达性如何影响本文的主要发现，文章开展了一项稳健性检查作为补充。具体来说，文章进一步复现了一个子样本的基线结果。该子样本包括交通可达性高于中位数的街区。补充表6中的列1和列3对应于表1中的第3列和第6列。该估计结果表明，子样本中可达性对于使用率的影响关系和原始基线分析中的关系保持一致。关于公共交通可达性变量的详细说明可以在Methods章节中进一步查阅。
补充表5、在社区（按人口普查划分的街区组）和城市地区之间，15分钟使用率与可达性之间的关系：考虑公共交通可达性的作用
▲ 表6、在社区（按人口普查划分的街区组）和城市地区之间，15分钟使用率与可达性之间的关系：考虑公共交通可达性的作用
*该表展示了OLS模型在交通可达性较高地区对15分钟使用率和可达性之间关系的估计。第1列至第3列为街区层面的估计（其考虑了城市固定效应），第4列至第6列为城市区域层面的估计结果。第2列和第4列将估计样本限制在CBG和每平方英里公交频率高于中位平均水平的城市地区（从EPA获得）。带有***的系数表示在1%的置信水平下是显著的，带有**的系数在5%的置信水平上是显著的，*则表示在10%置信水平下是显著的。所包含的P值对应于每个估计的双侧t检验，使用聚类在县层面的稳健标准误差。
三、探究可达性对15分钟使用率可能产生的因果影响
上一节所提出的本地设施便捷性和使用率之间的强正相关关系进一步支持了这一假设，即提高住宅区的用地混合开发度能够减少平均出行时间。然而，该强相关性并不能确定其之间存在因果关系，即不能证明可达性的提高促进了本地出行。譬如，回归模型可以捕捉到本地便利设施的改善能够吸引企业，从而进一步提升可达性，而非相反的因果关系。此外，丰富的便利设施能够让该地区吸引更多的短途出行爱好者，即使可达性的提升并不能直接促使普通人选择短途出行。
为解决第一个问题，本文使用了1961年在纽约市实施的区域代码中的空间变异展开分析。1961年的分区决议首先制定了纽约市域建筑面积比（Floor-to-Area Ratio）条例，将全市划分为2141个分区。各分区能够拟建不同密度的住宅、商业和其他用地。图5展示了378个商业类型分区的分布图。其重点为各街区在FAR条例下能够占有的平均最大商业容积率，我们用其控制现有便利设施和服务的外生变量。
▲ 图5、历史分区情况。
*根据1961年《纽约市分区决议》确定的商业用途的最大建筑面积比。
对这一变化的分析应用以解决前文提及的第一个问题而非第二个问题，其前提是1961年法规引起的商业密度变化并没有反映初当今居民对吸引商业的任何偏好。1961年纽约市的分区决议主要是由之前的建筑密度和广义的地理定义制定的。因此，与Shertzer等人的研究一致，本文根据1960年的人口普查数据，考虑人口和建筑密度、与市中心的距离、就业人员结构、贫困人口以及非白人人口比例等变量进行分析。
将1961年的分区代码作为识别的数据基础并不能解决短途出行爱好者如何选择具有充分便利设施街区的问题。即使一个街区的商业零售特征是完全随机的，居民也会继续选择满足其需求的街区。因此，我们将本文的工具变量（Instrumental Variable，IV）估计视为理解因果关系的一个中间过程，而非将其视为可达性在使用率上的决定性因素。
图6a展示了1961年分区决议规定的平均FAR和各街区可达性度量指标之间的第一阶段关系。正如F检验统计量的数值187所示（见表2第2列），两者之间具有较强的第一阶段关系，这表明邻近商业区的FAR限制越少，该街区在15分钟步行距离内能够到达更多的便利设施。图6b展示了历史FAR限制与15分钟使用率之间的简化形式关系。同样地，商业用地限制较少的街区居民趋向更加频繁的短途出行：在最高FAR街区的居民，其75%均为本地出行，而在最低FAR街区居民的本地出行仅占约50%。
▲ 图6、纽约市街区的历史分区条例和现有设施可达性及15分钟使用率间的第一阶段和简化形式关系。
a. 历史分区和当前可达性之间的第一阶段关系。b. 历史分区和当前15分钟使用率之间的简化形式关系。每个点代表纽约市的人口普查分区组（n=5582个组块），并且每条黑线对应对数线性回归模型
其中，ε是噪声项。补充表9总结了这些样本的回归结果。
表7呈现了纽约市的工具变量估计结果。列1展示了15分钟使用率与可达性之间的最小二乘估计（Ordinary Least Squares，OLS）结果。估计系数为0.95（P<0.001），略高于表1的列1列2中的估计系数。这可能是因为纽约市各区域可达性的变化情况较其他城市更集中。
▲ 表7、纽约市各社区（按人口普查划分的街区组）15分钟使用率和可达性之间关系的OLS和IV估计结果
*该表展示了OLS模型在交通可达性较高地区对15分钟使用率和可达性之间关系的估计。第1列报告了OLS对纽约市15分钟使用率和可达性之间关系的估计，控制了到市中心的距离，以及1960年的一系列社会经济变量，包括人口和住房密度以及按行业划分的工人比例。第2-4列报告了IV估计值。第2栏和第3栏还控制了到市中心的距离、人口和住房密度以及按行业划分的工人比例。第4栏包括1960年对贫困和非白人家庭比例的额外控制。这些模型中包含的协变量来自Twinam和Martynov。带有***的系数表示在1%的置信水平下是显著的，带有**的系数在5%的置信水平上是显著的，*则表示在10%置信水平下是显著的。所包含的P值对应于每个估计的双侧t检验，使用聚类在县层面的稳健标准误差。
▲ 表8、1961年纽约市分区条例关于当前可达性和使用率的第一阶段和简化形式估计结果
*该表报告了1961年纽约市分区与社区可达性和使用率关系之间的第一阶段（第1列和第2列）和简化形式（第3列和第4列）估计。第2列和第4列控制了到市中心的距离，以及1960年的一系列社会经济变量，包括人口和住房密度以及按行业划分的工人比例。这些模型中包含的协变量来自Twinam和Martynov。带有***的系数表示在1%的置信水平下是显著的，带有**的系数在5%的置信水平上是显著的，*则表示在10%置信水平下是显著的。所包含的P值对应于每个估计的双侧t检验，使用聚类在县层面的稳健标准误差。
第2-4列为工具变量的估计结果，各列的估计分析都控制了不同的协变量。列4是优选结果，表明可达性每提升1%，本地使用率相应提升1.23%。这一估计数值与国家OLS估计结果一致，并较纽约市的OLS估计结果更高。该差异可能表明OLS估计误差随测量误差而减弱。鉴于本文仅有一张2019年的可用设施图，关于可达性的量化可能无法完美反映全年开放和关闭设施的动态变化。因此，主要自变量的测量可能存在误差。在该情况下，OLS估计结果将偏向于0。
为解决排序问题，本文对于纽约市人口普查区的特定子集进行了额外的稳健性检查。这一子集包括纽约市人口普查分区组中数量最大的前四分之一的小区。具体来说，我们关注的是2015年在该地区长大并一直在该地居住的居民比例。通过检查该样本，我们可以降低居民根据当前设施自我选择目的地的可能性。与该子样本对应的工具变量估计结果如表6所示，其结果与全样本的估计值非常吻合。表明住宅区的自我选择不太可能对本文的发现产生影响。
研究结果表明，对土地利用的限制，特别是对于住宅区商业开发用地的限制，可能会进一步提高出行距离并增加碳排放。这些结果与Glaeser和Kahn的研究结论相契合。他们发现对住宅用地的限制可能会限制旧金山和圣地亚哥等环境友好型大都市地区的发展，同时促进亚特兰大和休斯顿等碳排放量较高的城市形组建的家庭，从而增加美国的碳足迹。因此，地方土地利用政策和法规对全球碳排放的影响可能是未来开展此类法规成本效益分析中需要考虑的一个关键因素。
未完待续
可持续城市与交通
一览众山小
2024年，与我们来一场步履不停的旅程
In 2024, join our endless journey
En 2024, participez à notre voyage sans fin
2024年、私たちと絶え間ない旅に出かけよう
En 2024, únete a nuestro viaje interminable.
في عام 2024، انضم إلى رحلتنا اللانهائية.
2024, ร่วมเดินทางกับเราในการผจญภัยที่ไม่มีที่สิ้นสุด
2024, எங்களுடைய நிரந்தர பயணத்தில் சேருங்கள்.
一览众山小
可持续城市与交通
参考文献百度网盘下载
文献1
1、《自然杂志》以人类移动设备数据来量化的15分钟城市
文献2
2、国际能源展望2021（美国能源信息局，2021）
文献3
3、Bertaud, A. 最后的乌托邦：15分钟城市（Urban Reform Institute, 2022）
请后微信公众号台留言
或者电邮 daizongliu@qq.com 下载
一览众山小-可持续城市与交通
我们 | 作为独立的专业志愿者团体
秉承 | 专业理想与价值观
信守 | 非营利原则
愿景 | 帮助中国城市可持续发展
关注 | 城市、交通、大数据与气候
至今 | 遍布全球980名志愿者网络
推送 | 近3000篇原创专业译文
感谢 | 过去10年多来您的支持
报名 | 后台留言关键词“志愿者”了解
2014-2024 © 转载请注明：
转载自公众号“一览众山小-可持续城市与交通”