- 2026-09-06 18:43
（資料圖片）
香港大學地理學系盧佩瑩教授團隊與美國麻省理工、美國東北大學學者合作，基於波士頓、芝加哥、香港、倫敦、聖保羅五座城市的日常出行數據，分析居民日常活動中接觸不同收入群體的程度。研究樣本覆蓋超過 20 萬份出行日記，覆蓋率約為各城市人口的 0.29% 至 0.53%。
團隊構建了「日間混合指數」（Daytime Mixing，DM）：將各城市受訪者按家庭收入分為四組，再利用出行調查記錄的停留地點，計算個體在一天之內接觸不同收入群體的均勻程度。
結果發現，若僅依據居住社區來推斷社會混合，會比基於個體出行數據的測量結果低估約 16%。這五座城市中，日常活動帶來的混合效應均超過居址本身。團隊構建了一個機器學習模型，預測個體每日實際接觸的場所類型分佈，結果顯示「活動空間」比單純的居址或人口統計特徵，更能預測個體的場所接觸模式，平均可解釋 59% 的差異，遠高於居址的 25%-45%，及人口統計特徵的 10% 以下。
團隊進一步以回歸模型，拆解各因素對社會混合的解釋力，發現「目的地周邊設施類型的豐富程度」，包括附近的商業、教育、醫療等場所的多樣性，是解釋力最強的因素，在五座城市中平均可解釋 50%-69% 的社會混合差異，遠超個人社會經濟背景（收入、年齡、性別等）、居住環境、地鐵站鄰近程度的影響。
不過交通仍是重要因素：居址距離主要交通樞紐越近，社會經濟地位對混合水平的影響就越小。住在樞紐 20 公里範圍內的居民，其混合水平主要由目的地設施多樣性決定，而住得較遠的居民，社會經濟背景的影響力則可高達 76%。此外，公共交通出行比例每增加 1%，DM 指數相應提高 0.1%-0.3%，但私家車使用則與混合水平呈較弱關係、甚至負相關。
研究還發現，青少年（12 歲至 17 歲）的社會混合水平明顯低於 18 歲至 24 歲的青年群體。在波士頓、芝加哥及聖保羅，低收入群體的混合水平低於中等收入群體，但這種差距在香港與倫敦並不明顯。總體而言，個人社會經濟背景對混合水平的影響，在芝加哥（12.5%）和波士頓（8.9%）較高，在另外三座城市則普遍低於 5%。
此外，負有照護責任的女性，社會混合水平的下降幅度（1.0%-6.5%）明顯高於同樣負有照護責任的男性（0.5%-2.3%），這一現象或與職業發展中的性別不平等存在關聯。
再者，66 歲以上群體的混合程度高於 55 歲至 65 歲的群體，從而支持「退休後進入第二春」的解釋，即退休後反而更活躍於社會混合。
研究成果刊於《自然 － 城市》。
論文第一作者是港大 Zhuangyuan Fan，通訊作者是盧佩瑩教授。
如欲知道更多教科相關消息，請留意京港 Facebook 專頁：https://www.facebook.com/BHKAEC