论文部分内容阅读
摘 要： 交通出行方式通过影响居民的日常活动，获得锻炼的机会、暴露在空气及噪声污染中的风险，甚至是饮食结构，对居民的公共健康产生威胁。通过调研国内外相关文献，文章对交通出行方式与公共健康的影响路径进行分析，采取熵值法对2017年北京市、西安市、大连市、广州市、重庆市、武汉市和上海市的基础设施、交通和经济发展进行评价，并利用stata12.0进一步验证各城市交通出行与公共健康的影响关系，结果如下：①基础设施、交通和经济条件较好的城市，其航空旅客周转量较大，而整体发展相对滞后的地区对于铁路和公路运输更为依赖。②民用汽车、公共交通与传统交通出行方式相比，一定程度上增加了居民暴露在空气和噪声污染中的风险。③公路、水路与交通事故数呈显著的正相关关系，且不同交通方式对呼吸道传染病具有一定影响，并对居民的健康安全造成威胁。因此，建议根据各城市交通出行状况，严格控制交通活动中的空气、噪声污染，降低人群感染疾病的风险。
关键词： 城市；交通出行；风险暴露；公共健康；广义虚拟经济
中图分类号：F570.3 文献标识码：A 文章编号：1674-9448（2020）01-090-07
Research on the Influence Mechanism of Traffic Travel on Public Health of City
DU Yao-yao WANG Zhao-Feng
（ College of Tourism， Hunan Normal University， Changsha， Hunan 410081， China）
Abstract： The means of transportation pose a threat to the public health of residents by affecting their daily activities， such as gaining access to exercise opportunities， exposure to air and noise pollution， and even diet. By studying the relevant literature at home and abroad， the article analyzes the mode of transportation and the impact path of public health， and uses the entropy method to evaluate the infrastructure， transportation and economic development of Beijing， Xi’an， Dalian， Guangzhou， Chongqing， Wuhan and Shanghai in 2017. And use stata12.0 to further verify the impact of urban transport and public health， the results are as follows： （1） better infrastructure， transportation and economic conditions of the city， its air passenger turnover is large， and the overall development of the relatively lagging areas are more dependent on rail and road transport. （2） Compared with traditional modes of transportation， civil cars and public transportation increase the risk of residents being exposed to air and noise pollution to a certain extent. （3） The positive correlation between road， waterway and traffic accidents is significant， and different modes of transportation have some effect on respiratory infections and pose a threat to the health and safety of residents. Therefore， it is suggested that according to the traffic situation of each city， strictly control the air and noise pollution in traffic activities， and reduce the risk of people infected with the disease.
Key words： urban tourism， transportation，risk exposure， public health， generalized virtual economy
一、引 言
交通機动化促使城市的地理空间尺度变大，并随着人口数量的增加对居民的日常活动和健康影响愈发重要，通过直接或者间接地影响到非传染性疾病、道路事故以及其他有害健康事件的发生，进而加深了公共健康的不平等[1]。文章通过梳理交通与公共健康的国内外研究成果，归结如下：（1）交通污染与健康不平等现象。Mehran Fasihozaman Langerudi等借助分解现有的统计数据，对交通污染造成公共健康差异的人口特征和环境状况等因素进行分析[2]。Carrie Henning-Simth等对美国城市和农村居民使用的交通基础设施进行研究，发现与城市居民相比，农村居民更关注于旅游价格而非交通拥堵、可达性等方面的问题，呼吁人们关注农村地区出行的成本和获得性[3]。国内对于交通污染所带来的健康不平等现象研究较多，主要是通过简单的测量方法、复杂有序的测量方法、复杂无序的测量方法对影响公共健康的精神压力、呼吸道、心血管疾病进行验证，并关注于“弱势”群体所受到的冲击[4-5]。（2）交通碳排放的测算与环境污染。Angsumalin Jamnongchob等认为交通运输是造成生活环境中温室气体排放增加主要因素，采用“自下而上”的方式对泰国苏安普丰市的旅游交通碳排放进行测算，发现汽车所使用的汽油和柴油带来的二氧化碳排放量最大[6]。Oliver Lah根据德国、哥伦比亚、印度和新加坡的案例研究，认为实施低碳运输战略可以改善交通拥堵、节省资金，增加公共卫生和安全，减少空气和噪声污染[7]。孙晋坤、包战雄等分别以城市和景区为案例地，对旅游交通碳排放进行研究，结果表明减少飞行次数、乘坐区域内短途交通工具有助于降低碳排放量[8-9]。（3）城市交通规划与居民生活方式。Billie Giles-Corti等认为在人们面临全球健康挑战的时，城市规划有助于减少非传染疾病和道路伤害，合理地城市土地利用和道路设计可以优化居民的生活方式 [10]。Baoguo Jiang等认为中国的道路网络扩张和个人车辆拥有量的激增所带来的交通风险是中国发病率和死亡率的主要来源，但当前的城市设计倾向于机动化交通，体育休闲等健康活动受到阻碍[11]。Xiongzhi Xue等以厦门市为例，借助公共健康和温室气体排放模型估算2008年至2025年厦门道路交通战略带来的影响，认为对私家车，尤其是政府和租赁车辆实施控制可减少空气污染[12]。 综上所述，学者们对于交通出行与公共健康的研究主要集中在：交通污染与健康不平等、交通碳排放测算与环境污染，以及城市交通规划与居民生活方式等方面，认为人口统计学特征和居住地环境的不同会影响到居民暴露在交通污染中的风险。目前，对于交通出行与公共健康作用关系的研究逐渐重视，但仍有待进一步探讨。基于数据的可得性，本文以北京市、上海市、广州市、武汉市、西安市、重庆市和大连市为研究区域，总结归纳交通出行与公共健康的理论研究成果，对各城市基础设施、交通和经济发展进行评价，并利用stata12.0对交通活动中风险暴露因素、公共健康因素进行验证。其目的在于弥补当前国内交通与公共健康研究的不足，探索绿色、低碳、健康交通体系的建设路径，优化居民健康出行环境。
二、城市交通出行与公共健康作用机制
（一）交通出行活动与公共健康的影响机制分析
不同交通出行方式的选择会影响到人们暴露于空气污染、噪声、城市热岛等事件的风险程度[13]。这些问题通过作用于温室气体的排放、慢性疾病的诱发因素以及交通安全事故，最终会决定人们的城市生活质量和医疗健康水平。道路网络的布局和交通机动化的程度会改变数以万计人口的出行，对居民的生命财产安全产生威胁。综合考虑交通出行活动中造成的空气污染（如PM2.5会对呼吸系统、心血管系统、神经系统等方面产生一定的危害）、噪声污染、肥胖和精神压力等不良影响，本文对交通出行与公共健康的影响路径进行分析。
（二）影响机制模型构建
针对交通出行与公共健康的理论研究，主要集中在机动车的保有量、客货物流的转运量、出行工具的选择等可能会造成对人体慢性疾病、心血管疾病和肺癌等健康影响[14-15]。在交通出行方面，主要考虑到铁路、公路、航空和港口等传统出行方式，以及私人汽车、公共交通、骑行和步行等新型出行方式；对于交通出行中所面临的风险，主要考虑到城镇化进程中人口密度增加、环境污染和汽车保有量上升带来的空气质量、噪声问题，其中长期的交通噪声会造成人体的睡眠障碍、情绪烦躁和精神压力等，并损害到群体的身心健康[16]；就交通对公共健康的直接或间接影响看，对私家车的依赖减少了人们在短途中运动的乐趣，缺乏运动和久坐会增加非传染性疾病的风险，如冠心病、Ⅱ型糖尿病、结肠癌等[17]。综合研究成果，本文着重分析交通出行活动对公共健康之间的影响作用关系，具体见图1。
三、区域选择与指标
（一）研究区域确定
作为京津冀、长江三角洲和珠江三角洲等地区的核心城市，北京市、上海市和广州市的国际贸易繁荣，人口密集，交通发达，经济辐射功能突出。大连市作为东北地区最大的港口城市，气候环境适宜，常住人口约699万人，全年各种运输方式客货换算周转量达9096.5亿噸。西安市位于西北地区，是国家第一批旅游城市，历史积淀厚重，旅游出行热度高居不下，交通基础设施需求较大。武汉作为长江经济带的核心城市和中部崛起战略支点，是全国重要的综合交通枢纽，全年客运总量为28639.4万人。重庆市是中国中西部地区唯一的直辖市，私人汽车拥有量为459.11万辆，社会经济和交通设施水平较高。综合考虑以上城市在常住人口、土地面积、交通运输以及所属的地理划分区域等方面的差异，依据科学性，典型性和代表性原则，本文确定以上城市为研究区域，以期深化对城市交通出行与公共健康关系的认识。
（二）研究方法和指标数据选择
1.熵值法的原理及步骤
熵值法起源于信息论，用以体现不确定性的变量。当信息量增大时，不确定性下降，熵也越小；反之，则越大。由于熵值法能够避免主观性的缺陷，多用于衡量发展水平[18]，并通过综合加权法衡量其评价值，具体步骤如下：
2.数据来源及指标确定
为衡量大连、北京、武汉、广州、上海、西安和重庆等7个城市的基础设施、交通和社会经济水平，参考孙黄平、祁毓[19-20]等学者的研究成果，将人均道路面积、邮电业务量、公共服务支出等纳入到基础设施指标中，将全社会固定资产投资、在岗职工平均工资、城镇单位从业人员等作为社会经济指标，将客运总量、公共车辆的客运量、人均城市道路面积等列入交通发展指标。
四、结果分析
（一）城市基础设施、交通和经济发展水平
本文利用熵值法和综合加权法对各地区指标数据进行衡量，得到大连、北京、武汉、上海、广州、西安、重庆等7个城市的基础设施、交通和社会经济水平，并通过分析各种交通出行方式所占比重，以便更好地掌握案例地城市的交通出行状况，见图2和表1。
由图2可知，北京市、上海市、广州市整体发展水平居于前列，且航空运输所占比重最大，其次为铁路运输和公路运输。重庆市的基础设施条件和交通发展良好，公路和航空运输所占比重较大，经济支持力稍显不足；武汉市整体发展要优于大连市和西安市，铁路运输发达，且经济投入支撑较大；西安市和大连市的基础设施、经济支持力和交通发展偏低，对铁路和公路运输的依赖较大，其中西安市的经济支持力有待加强，而大连市的基础设施和交通发展水平明显滞后。总体而言，北京、上海和广州相比较其他城市在基础设施、经济支持和交通发展方面具有明显优势，且多依赖于航空运输；重庆和武汉分别在交通发展和经济支持方面表现较好；除武汉外，重庆、西安和大连以公路和铁路运输为主，但考虑地理位置和社会经济条件差异，西安和大连的发展水平相对滞后。 （二）交通出行方式与风险暴露因素回归分析
本文在交通出行方式上选取指标为铁路旅客周转量、公路旅客周转量、水运旅客周转量、民航旅客周转量、民用汽车拥有量和公共交通客运量作为自变量；在风险暴露方面选取可吸入颗粒物年日均值、二氧化氮浓度均值、二氧化硫浓度均值、空气质量达二级以上天数和道路交通干线噪声平均值作为因变量，并利用stata12.0进行回归分析，结果如表2所示。
公路旅客周转量、水路旅客周转量和航空旅客周转量与可吸入颗粒物呈显著的负相关关系，而民用汽车拥有量和公共交通客运量与可吸入颗粒物的相关系数为正，一定程度上解释了可吸入颗粒物作为大气中的主要污染物，多源于石化燃料的燃烧和机动车尾气，其成分复杂，对人体的危害性较大。相比较二氧化氮，各种交通方式与二氧化硫的作用关系更为密切，二氧化硫与氮氧化物作为空气污染的主要成分，主要是来自于城市大规模建设中能源使用，汽车尾气的排放等，对居民的生命健康造成威胁。由表2可得，铁路周转量、公路周转率和水路周转量分别与空气质量达标天数呈正向相关，民用汽车拥有量与其呈负相关，表明机动车辆会在一定程度上扩大对空气污染和对人体健康的影响。通过检验发现铁路周转量、航空周转量和公共交通对于噪声的影响较大，解释了日常生活中距离火车站、机场和公共交通营运路线的居民更容易遭受到噪声污染。
（三）交通出行方式与公共健康因素回归分析
同上，文章对于交通出行方式的衡量指标不变，分别对道路交通伤害事故数和具有发病急、易传播、扩散面积大等特点的呼吸道疾病（百日咳、流行性感冒、流行性腮腺炎、猩红热和风疹）和传染性疾病（水痘、肺结核和急性出血性结膜炎）等公共健康因素进行回归分析，见表3。
针对交通出行方式对于公共健康的影响，可以得到公路和水路出行的居民更容易遭受交通事故的伤害，而航空出行的风险较低。虽然，航空事故造成的社会影响较大，但事实上飞机是一种安全系数较高的交通工具。铁路、公路和水路的乘客运载量大，旅途时间较长可能增加了传染性疾病扩散的风险。航空和民用汽车的环境相对整洁，但由于使用人数和频次较高，可能会造成部分传染病（如水痘、猩红热）的人群感染。公共交通对于健康的影响较为复杂，具体而言公共交通方式与流行性腮腺炎、风疹和肺结核呈负相关，与水痘、猩红热和急性出血性结膜炎呈正相关。考虑到各种交通出行方式与公共健康的作用方向并不一致，且疾病的传播途径和感染性不同，有待深入探讨。
四、研究结论与讨论
（一）研究结论
本文选取北京市、上海市、广州市、武汉市、西安市、重庆市和大连市为研究区域，基于以往理论成果对交通出行与公共健康的影响路径进行分析，借助熵值法和综合加权法对各城市基础设施、交通和社会经济水平进行衡量，并利用stata12.0对交通活动中风险暴露因素、公共健康因素进行验证，以把握交通出行与公共健康的影响变化关系。
从各城市的基础设施、交通和社会经济水平，以及各交通方式所占比重来看，北京市、上海市和广州市的基础设施、交通和社会经济水平均居于前列，对于航空客运的需求量较大；重庆市的基础设施和交通发展状况良好，以公路和航空运输为主；武汉市的经济支持力度较大，但基础设施和交通发展相对薄弱，铁路运输占比最大；西安市的整体发展优于大连市，但两地在基础设施、交通和社会经济方面与其他城市存在一定差异，出行方式以公路和铁路运输为主。综合考虑，重庆市虽地处西南，但依托城市文化和美食吸引了大批外来游客，对交通基础设施的需求较大；武汉市对于中部地区的发展具有重要影响，属于国家的经济和生态文明建设的重点地区；相比较下，位于西北地区的西安市和东北地区的大连市，经济建设投入和基础设施发展有待加强。
从交通出行与风险暴露因素和公共健康因素的作用关系来看，公路旅客周转量、水路旅客周转量和航空旅客周转量与可吸入颗粒物呈显著的负相关关系，而民用汽车拥有量和公共交通客运量与可吸入颗粒物的相关系数为正。其中，铁路、公路和水路旅客周转量与空气质量达标天数呈正相关，而铁路、航空和公共交通对噪声污染影响较大。这表明民用汽车、公共交通与传统交通出行方式相比，更容易对居民造成空气和噪声污染。在呼吸道疾病和传染性疾病方面，铁路周转量与百日咳和流行性感冒呈显著的正相关关系，公路、水路和公共交通与流行性腮腺炎、肺结核、风疹和急性出血性结膜炎呈正相关关系，航空周转量、民用汽车拥有量与猩红热、水痘呈正向相关，体现出多种交通方式下对于不同的传染病均有影响，但需要进一步划分类别。
（二）讨 论
城市通过自身的基础设施、交通和经济发展，吸引着外来人口和旅游者的大量涌入，增加了城市中居民的交通出行压力，也使得更多人暴露于環境污染之中，并引起社会对于公共健康的广泛关注。研究中发现，基础设施、交通和经济条件较好的地区往往对于航空运输的需求较大，而整体发展相对滞后的地区对铁路和公路运输较为依赖。经验证交通出行与风险暴露的影响关系，得到民用汽车和公共交通比铁路、公路、水路和航空等出行活动更容易增加居民暴露在空气和噪声污染中的风险。因此，对于汽车使用的合理控制，是降低空气中的可吸入颗粒物、二氧化硫和氮氧化物的关键。就交通出行对居民健康的直接或间接影响而言，不同交通出行方式均会对居民的生命安全和疾病感染造成一定威胁，但在卫生清洁度相对较高，人群间的接触有限，且封闭性较好的交通环境，一定程度上会降低人体的健康风险。为促进城市的公共健康发展，建议相关政府部门加强对民用汽车和公共交通的日常管理使用，优化铁路、公路、水路和航空等传统出行方式，落实与交通相关的健康政策实施。
参考文献：
[1]Mcandrews C， Deakin E. Public Health Sector Influence in Transportation Decision-Making： The Case of Health Impact Assessment[J]. Case Studies on Transport Policy， 2018.
[2]Langerudi M F， Abolfazl M， Sriraj P S. Health and transportation： Small scale area association[J]. Journal of Transport & Health， 2015， 2（2）：127-134.
[3]Henning-Smith C， Evenson A， Kozhimannil K， et al. Geographic variation in transportation concerns and adaptations to travel-limiting health conditions in the United States[J]. Journal of Transport & Health， 2017.
[4]姚强， 姚岚， 孙菊. 健康不平等测量方法研究[J]. 中国卫生经济， 2015， 34（12）：8-12.
[5]马潇萌， 肖子龙. 我国区域健康状况的收敛性分析[J]. 中国卫生经济， 2016， 35（12）：60-62
[6]Jamnongchob A， Duangphakdee O， Hanpattanakit P. CO 2 emission of tourist transportation in Suan Phueng Mountain， Thailand[J]. Energy Procedia， 2017， 136：438-443.
[7]Lah O. Sustainable development synergies and their ability to create coalitions for low-carbon transport measures[J]. Transportation Research Procedia， 2017， 25：5088-5098.
[8]孙晋坤， 章锦河， 刘泽华，等. 区域旅游交通碳排放测度模型及实证分析[J]. 生态学报， 2015， 35（21）：7161-7171.
[9]包战雄， 袁书琪， 陈光水. 不同游客吸引半径景区国内旅游交通碳排放特征比较[J]. 地理科学， 2012， 32（10）：1168-1175.
[10]Gilescorti B， Vernezmoudon A， Reis R， et al. City planning and population health： a global challenge.[J]. Lancet， 2016， 388（10062）：2912.
[11]Jiang B， Liang S， Peng Z R， et al. Transport and public health in China： the road to a healthy future.[J]. Lancet， 2017， 390（10104）：1781-1791.
[12]Xue X， Ren Y， Cui S， et al. Integrated analysis of GHGs and public health damage mitigation for developing urban road transportation strategies[J]. Transportation Research Part D， 2015， 35（35）：84-103.
[13]Mcandrews C， Deakin E. Public Health Sector Influence in Transportation Decision-Making： The Case of
[14]Health Impact Assessment[J]. Case Studies on Transport Policy， 2018.
[15]Sallis J F， Bull F， Burdett R， et al. Use of science to guide city planning policy and practice： how to achieve healthy and sustainable future cities[J]. Lancet， 2016， 388（10062）：2936.
[16]天珍， 溫飞， 孙宏发. 兰州市道路交通噪声污染与人体健康的分析[J]. 中国安全科学学报， 2005， 15（3）：69.
[17]杨振， 敖荣军， 王念，等. 中国环境污染的健康压力时空差异特征[J]. 地理科学， 2017， 37（3）：339-346.
[18]于伟， 吕晓， 宋金平. 山东省城镇化包容性发展的时空格局[J]. 地理研究， 2018， 37（2）：319-332.
[19]孙黄平， 张允翔， 申鹏鹏，等. 基于熵权集对分析的新阶段城市群旅游竞争力研究——以长三角城市群为例[J].资源开发与市场， 2017， 33（2）：214-218.
[20]祁毓， 卢洪友. 污染、健康与不平等——跨越“环境健康贫困”陷阱[J]. 管理世界， 2015（9）：32-51.
关键词： 城市；交通出行；风险暴露；公共健康；广义虚拟经济
中图分类号：F570.3 文献标识码：A 文章编号：1674-9448（2020）01-090-07
Research on the Influence Mechanism of Traffic Travel on Public Health of City
DU Yao-yao WANG Zhao-Feng
（ College of Tourism， Hunan Normal University， Changsha， Hunan 410081， China）
Abstract： The means of transportation pose a threat to the public health of residents by affecting their daily activities， such as gaining access to exercise opportunities， exposure to air and noise pollution， and even diet. By studying the relevant literature at home and abroad， the article analyzes the mode of transportation and the impact path of public health， and uses the entropy method to evaluate the infrastructure， transportation and economic development of Beijing， Xi’an， Dalian， Guangzhou， Chongqing， Wuhan and Shanghai in 2017. And use stata12.0 to further verify the impact of urban transport and public health， the results are as follows： （1） better infrastructure， transportation and economic conditions of the city， its air passenger turnover is large， and the overall development of the relatively lagging areas are more dependent on rail and road transport. （2） Compared with traditional modes of transportation， civil cars and public transportation increase the risk of residents being exposed to air and noise pollution to a certain extent. （3） The positive correlation between road， waterway and traffic accidents is significant， and different modes of transportation have some effect on respiratory infections and pose a threat to the health and safety of residents. Therefore， it is suggested that according to the traffic situation of each city， strictly control the air and noise pollution in traffic activities， and reduce the risk of people infected with the disease.
Key words： urban tourism， transportation，risk exposure， public health， generalized virtual economy
一、引 言
交通機动化促使城市的地理空间尺度变大，并随着人口数量的增加对居民的日常活动和健康影响愈发重要，通过直接或者间接地影响到非传染性疾病、道路事故以及其他有害健康事件的发生，进而加深了公共健康的不平等[1]。文章通过梳理交通与公共健康的国内外研究成果，归结如下：（1）交通污染与健康不平等现象。Mehran Fasihozaman Langerudi等借助分解现有的统计数据，对交通污染造成公共健康差异的人口特征和环境状况等因素进行分析[2]。Carrie Henning-Simth等对美国城市和农村居民使用的交通基础设施进行研究，发现与城市居民相比，农村居民更关注于旅游价格而非交通拥堵、可达性等方面的问题，呼吁人们关注农村地区出行的成本和获得性[3]。国内对于交通污染所带来的健康不平等现象研究较多，主要是通过简单的测量方法、复杂有序的测量方法、复杂无序的测量方法对影响公共健康的精神压力、呼吸道、心血管疾病进行验证，并关注于“弱势”群体所受到的冲击[4-5]。（2）交通碳排放的测算与环境污染。Angsumalin Jamnongchob等认为交通运输是造成生活环境中温室气体排放增加主要因素，采用“自下而上”的方式对泰国苏安普丰市的旅游交通碳排放进行测算，发现汽车所使用的汽油和柴油带来的二氧化碳排放量最大[6]。Oliver Lah根据德国、哥伦比亚、印度和新加坡的案例研究，认为实施低碳运输战略可以改善交通拥堵、节省资金，增加公共卫生和安全，减少空气和噪声污染[7]。孙晋坤、包战雄等分别以城市和景区为案例地，对旅游交通碳排放进行研究，结果表明减少飞行次数、乘坐区域内短途交通工具有助于降低碳排放量[8-9]。（3）城市交通规划与居民生活方式。Billie Giles-Corti等认为在人们面临全球健康挑战的时，城市规划有助于减少非传染疾病和道路伤害，合理地城市土地利用和道路设计可以优化居民的生活方式 [10]。Baoguo Jiang等认为中国的道路网络扩张和个人车辆拥有量的激增所带来的交通风险是中国发病率和死亡率的主要来源，但当前的城市设计倾向于机动化交通，体育休闲等健康活动受到阻碍[11]。Xiongzhi Xue等以厦门市为例，借助公共健康和温室气体排放模型估算2008年至2025年厦门道路交通战略带来的影响，认为对私家车，尤其是政府和租赁车辆实施控制可减少空气污染[12]。 综上所述，学者们对于交通出行与公共健康的研究主要集中在：交通污染与健康不平等、交通碳排放测算与环境污染，以及城市交通规划与居民生活方式等方面，认为人口统计学特征和居住地环境的不同会影响到居民暴露在交通污染中的风险。目前，对于交通出行与公共健康作用关系的研究逐渐重视，但仍有待进一步探讨。基于数据的可得性，本文以北京市、上海市、广州市、武汉市、西安市、重庆市和大连市为研究区域，总结归纳交通出行与公共健康的理论研究成果，对各城市基础设施、交通和经济发展进行评价，并利用stata12.0对交通活动中风险暴露因素、公共健康因素进行验证。其目的在于弥补当前国内交通与公共健康研究的不足，探索绿色、低碳、健康交通体系的建设路径，优化居民健康出行环境。
二、城市交通出行与公共健康作用机制
（一）交通出行活动与公共健康的影响机制分析
不同交通出行方式的选择会影响到人们暴露于空气污染、噪声、城市热岛等事件的风险程度[13]。这些问题通过作用于温室气体的排放、慢性疾病的诱发因素以及交通安全事故，最终会决定人们的城市生活质量和医疗健康水平。道路网络的布局和交通机动化的程度会改变数以万计人口的出行，对居民的生命财产安全产生威胁。综合考虑交通出行活动中造成的空气污染（如PM2.5会对呼吸系统、心血管系统、神经系统等方面产生一定的危害）、噪声污染、肥胖和精神压力等不良影响，本文对交通出行与公共健康的影响路径进行分析。
（二）影响机制模型构建
针对交通出行与公共健康的理论研究，主要集中在机动车的保有量、客货物流的转运量、出行工具的选择等可能会造成对人体慢性疾病、心血管疾病和肺癌等健康影响[14-15]。在交通出行方面，主要考虑到铁路、公路、航空和港口等传统出行方式，以及私人汽车、公共交通、骑行和步行等新型出行方式；对于交通出行中所面临的风险，主要考虑到城镇化进程中人口密度增加、环境污染和汽车保有量上升带来的空气质量、噪声问题，其中长期的交通噪声会造成人体的睡眠障碍、情绪烦躁和精神压力等，并损害到群体的身心健康[16]；就交通对公共健康的直接或间接影响看，对私家车的依赖减少了人们在短途中运动的乐趣，缺乏运动和久坐会增加非传染性疾病的风险，如冠心病、Ⅱ型糖尿病、结肠癌等[17]。综合研究成果，本文着重分析交通出行活动对公共健康之间的影响作用关系，具体见图1。
三、区域选择与指标
（一）研究区域确定
作为京津冀、长江三角洲和珠江三角洲等地区的核心城市，北京市、上海市和广州市的国际贸易繁荣，人口密集，交通发达，经济辐射功能突出。大连市作为东北地区最大的港口城市，气候环境适宜，常住人口约699万人，全年各种运输方式客货换算周转量达9096.5亿噸。西安市位于西北地区，是国家第一批旅游城市，历史积淀厚重，旅游出行热度高居不下，交通基础设施需求较大。武汉作为长江经济带的核心城市和中部崛起战略支点，是全国重要的综合交通枢纽，全年客运总量为28639.4万人。重庆市是中国中西部地区唯一的直辖市，私人汽车拥有量为459.11万辆，社会经济和交通设施水平较高。综合考虑以上城市在常住人口、土地面积、交通运输以及所属的地理划分区域等方面的差异，依据科学性，典型性和代表性原则，本文确定以上城市为研究区域，以期深化对城市交通出行与公共健康关系的认识。
（二）研究方法和指标数据选择
1.熵值法的原理及步骤
熵值法起源于信息论，用以体现不确定性的变量。当信息量增大时，不确定性下降，熵也越小；反之，则越大。由于熵值法能够避免主观性的缺陷，多用于衡量发展水平[18]，并通过综合加权法衡量其评价值，具体步骤如下：
2.数据来源及指标确定
为衡量大连、北京、武汉、广州、上海、西安和重庆等7个城市的基础设施、交通和社会经济水平，参考孙黄平、祁毓[19-20]等学者的研究成果，将人均道路面积、邮电业务量、公共服务支出等纳入到基础设施指标中，将全社会固定资产投资、在岗职工平均工资、城镇单位从业人员等作为社会经济指标，将客运总量、公共车辆的客运量、人均城市道路面积等列入交通发展指标。
四、结果分析
（一）城市基础设施、交通和经济发展水平
本文利用熵值法和综合加权法对各地区指标数据进行衡量，得到大连、北京、武汉、上海、广州、西安、重庆等7个城市的基础设施、交通和社会经济水平，并通过分析各种交通出行方式所占比重，以便更好地掌握案例地城市的交通出行状况，见图2和表1。
由图2可知，北京市、上海市、广州市整体发展水平居于前列，且航空运输所占比重最大，其次为铁路运输和公路运输。重庆市的基础设施条件和交通发展良好，公路和航空运输所占比重较大，经济支持力稍显不足；武汉市整体发展要优于大连市和西安市，铁路运输发达，且经济投入支撑较大；西安市和大连市的基础设施、经济支持力和交通发展偏低，对铁路和公路运输的依赖较大，其中西安市的经济支持力有待加强，而大连市的基础设施和交通发展水平明显滞后。总体而言，北京、上海和广州相比较其他城市在基础设施、经济支持和交通发展方面具有明显优势，且多依赖于航空运输；重庆和武汉分别在交通发展和经济支持方面表现较好；除武汉外，重庆、西安和大连以公路和铁路运输为主，但考虑地理位置和社会经济条件差异，西安和大连的发展水平相对滞后。 （二）交通出行方式与风险暴露因素回归分析
本文在交通出行方式上选取指标为铁路旅客周转量、公路旅客周转量、水运旅客周转量、民航旅客周转量、民用汽车拥有量和公共交通客运量作为自变量；在风险暴露方面选取可吸入颗粒物年日均值、二氧化氮浓度均值、二氧化硫浓度均值、空气质量达二级以上天数和道路交通干线噪声平均值作为因变量，并利用stata12.0进行回归分析，结果如表2所示。
公路旅客周转量、水路旅客周转量和航空旅客周转量与可吸入颗粒物呈显著的负相关关系，而民用汽车拥有量和公共交通客运量与可吸入颗粒物的相关系数为正，一定程度上解释了可吸入颗粒物作为大气中的主要污染物，多源于石化燃料的燃烧和机动车尾气，其成分复杂，对人体的危害性较大。相比较二氧化氮，各种交通方式与二氧化硫的作用关系更为密切，二氧化硫与氮氧化物作为空气污染的主要成分，主要是来自于城市大规模建设中能源使用，汽车尾气的排放等，对居民的生命健康造成威胁。由表2可得，铁路周转量、公路周转率和水路周转量分别与空气质量达标天数呈正向相关，民用汽车拥有量与其呈负相关，表明机动车辆会在一定程度上扩大对空气污染和对人体健康的影响。通过检验发现铁路周转量、航空周转量和公共交通对于噪声的影响较大，解释了日常生活中距离火车站、机场和公共交通营运路线的居民更容易遭受到噪声污染。
（三）交通出行方式与公共健康因素回归分析
同上，文章对于交通出行方式的衡量指标不变，分别对道路交通伤害事故数和具有发病急、易传播、扩散面积大等特点的呼吸道疾病（百日咳、流行性感冒、流行性腮腺炎、猩红热和风疹）和传染性疾病（水痘、肺结核和急性出血性结膜炎）等公共健康因素进行回归分析，见表3。
针对交通出行方式对于公共健康的影响，可以得到公路和水路出行的居民更容易遭受交通事故的伤害，而航空出行的风险较低。虽然，航空事故造成的社会影响较大，但事实上飞机是一种安全系数较高的交通工具。铁路、公路和水路的乘客运载量大，旅途时间较长可能增加了传染性疾病扩散的风险。航空和民用汽车的环境相对整洁，但由于使用人数和频次较高，可能会造成部分传染病（如水痘、猩红热）的人群感染。公共交通对于健康的影响较为复杂，具体而言公共交通方式与流行性腮腺炎、风疹和肺结核呈负相关，与水痘、猩红热和急性出血性结膜炎呈正相关。考虑到各种交通出行方式与公共健康的作用方向并不一致，且疾病的传播途径和感染性不同，有待深入探讨。
四、研究结论与讨论
（一）研究结论
本文选取北京市、上海市、广州市、武汉市、西安市、重庆市和大连市为研究区域，基于以往理论成果对交通出行与公共健康的影响路径进行分析，借助熵值法和综合加权法对各城市基础设施、交通和社会经济水平进行衡量，并利用stata12.0对交通活动中风险暴露因素、公共健康因素进行验证，以把握交通出行与公共健康的影响变化关系。
从各城市的基础设施、交通和社会经济水平，以及各交通方式所占比重来看，北京市、上海市和广州市的基础设施、交通和社会经济水平均居于前列，对于航空客运的需求量较大；重庆市的基础设施和交通发展状况良好，以公路和航空运输为主；武汉市的经济支持力度较大，但基础设施和交通发展相对薄弱，铁路运输占比最大；西安市的整体发展优于大连市，但两地在基础设施、交通和社会经济方面与其他城市存在一定差异，出行方式以公路和铁路运输为主。综合考虑，重庆市虽地处西南，但依托城市文化和美食吸引了大批外来游客，对交通基础设施的需求较大；武汉市对于中部地区的发展具有重要影响，属于国家的经济和生态文明建设的重点地区；相比较下，位于西北地区的西安市和东北地区的大连市，经济建设投入和基础设施发展有待加强。
从交通出行与风险暴露因素和公共健康因素的作用关系来看，公路旅客周转量、水路旅客周转量和航空旅客周转量与可吸入颗粒物呈显著的负相关关系，而民用汽车拥有量和公共交通客运量与可吸入颗粒物的相关系数为正。其中，铁路、公路和水路旅客周转量与空气质量达标天数呈正相关，而铁路、航空和公共交通对噪声污染影响较大。这表明民用汽车、公共交通与传统交通出行方式相比，更容易对居民造成空气和噪声污染。在呼吸道疾病和传染性疾病方面，铁路周转量与百日咳和流行性感冒呈显著的正相关关系，公路、水路和公共交通与流行性腮腺炎、肺结核、风疹和急性出血性结膜炎呈正相关关系，航空周转量、民用汽车拥有量与猩红热、水痘呈正向相关，体现出多种交通方式下对于不同的传染病均有影响，但需要进一步划分类别。
（二）讨 论
城市通过自身的基础设施、交通和经济发展，吸引着外来人口和旅游者的大量涌入，增加了城市中居民的交通出行压力，也使得更多人暴露于環境污染之中，并引起社会对于公共健康的广泛关注。研究中发现，基础设施、交通和经济条件较好的地区往往对于航空运输的需求较大，而整体发展相对滞后的地区对铁路和公路运输较为依赖。经验证交通出行与风险暴露的影响关系，得到民用汽车和公共交通比铁路、公路、水路和航空等出行活动更容易增加居民暴露在空气和噪声污染中的风险。因此，对于汽车使用的合理控制，是降低空气中的可吸入颗粒物、二氧化硫和氮氧化物的关键。就交通出行对居民健康的直接或间接影响而言，不同交通出行方式均会对居民的生命安全和疾病感染造成一定威胁，但在卫生清洁度相对较高，人群间的接触有限，且封闭性较好的交通环境，一定程度上会降低人体的健康风险。为促进城市的公共健康发展，建议相关政府部门加强对民用汽车和公共交通的日常管理使用，优化铁路、公路、水路和航空等传统出行方式，落实与交通相关的健康政策实施。
参考文献：
[1]Mcandrews C， Deakin E. Public Health Sector Influence in Transportation Decision-Making： The Case of Health Impact Assessment[J]. Case Studies on Transport Policy， 2018.
[2]Langerudi M F， Abolfazl M， Sriraj P S. Health and transportation： Small scale area association[J]. Journal of Transport & Health， 2015， 2（2）：127-134.
[3]Henning-Smith C， Evenson A， Kozhimannil K， et al. Geographic variation in transportation concerns and adaptations to travel-limiting health conditions in the United States[J]. Journal of Transport & Health， 2017.
[4]姚强， 姚岚， 孙菊. 健康不平等测量方法研究[J]. 中国卫生经济， 2015， 34（12）：8-12.
[5]马潇萌， 肖子龙. 我国区域健康状况的收敛性分析[J]. 中国卫生经济， 2016， 35（12）：60-62
[6]Jamnongchob A， Duangphakdee O， Hanpattanakit P. CO 2 emission of tourist transportation in Suan Phueng Mountain， Thailand[J]. Energy Procedia， 2017， 136：438-443.
[7]Lah O. Sustainable development synergies and their ability to create coalitions for low-carbon transport measures[J]. Transportation Research Procedia， 2017， 25：5088-5098.
[8]孙晋坤， 章锦河， 刘泽华，等. 区域旅游交通碳排放测度模型及实证分析[J]. 生态学报， 2015， 35（21）：7161-7171.
[9]包战雄， 袁书琪， 陈光水. 不同游客吸引半径景区国内旅游交通碳排放特征比较[J]. 地理科学， 2012， 32（10）：1168-1175.
[10]Gilescorti B， Vernezmoudon A， Reis R， et al. City planning and population health： a global challenge.[J]. Lancet， 2016， 388（10062）：2912.
[11]Jiang B， Liang S， Peng Z R， et al. Transport and public health in China： the road to a healthy future.[J]. Lancet， 2017， 390（10104）：1781-1791.
[12]Xue X， Ren Y， Cui S， et al. Integrated analysis of GHGs and public health damage mitigation for developing urban road transportation strategies[J]. Transportation Research Part D， 2015， 35（35）：84-103.
[13]Mcandrews C， Deakin E. Public Health Sector Influence in Transportation Decision-Making： The Case of
[14]Health Impact Assessment[J]. Case Studies on Transport Policy， 2018.
[15]Sallis J F， Bull F， Burdett R， et al. Use of science to guide city planning policy and practice： how to achieve healthy and sustainable future cities[J]. Lancet， 2016， 388（10062）：2936.
[16]天珍， 溫飞， 孙宏发. 兰州市道路交通噪声污染与人体健康的分析[J]. 中国安全科学学报， 2005， 15（3）：69.
[17]杨振， 敖荣军， 王念，等. 中国环境污染的健康压力时空差异特征[J]. 地理科学， 2017， 37（3）：339-346.
[18]于伟， 吕晓， 宋金平. 山东省城镇化包容性发展的时空格局[J]. 地理研究， 2018， 37（2）：319-332.
[19]孙黄平， 张允翔， 申鹏鹏，等. 基于熵权集对分析的新阶段城市群旅游竞争力研究——以长三角城市群为例[J].资源开发与市场， 2017， 33（2）：214-218.
[20]祁毓， 卢洪友. 污染、健康与不平等——跨越“环境健康贫困”陷阱[J]. 管理世界， 2015（9）：32-51.