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城市规划与发展战略
城市综合交通
公共交通与非机动化出行
活力街区、街道与城市设计
量化城市与大数据
原文/ 德保罗大学住房研究学院、Theo Goetemann
翻译/Jayne C、陈舒逸 编辑/众山小 校核/陈舒逸
文献/臧晓琳 排版/杨骏
微博 | weibo.com/
在美国新冠患者人数破百万的背景下,部分地区的复工也已经提上日程。在面临两难的抉择背景下,谁的风险最大?则一介绍了德保罗大学住房研究学院(Institute for Housing Studies at Depaul University, IHS)新的初步分析,该分析探讨了在第一批与COVID相关的大规模裁员浪潮的趋势与地理分布,为政府救济提供帮助。而则二介绍的是基于数据分析导致冠状病毒病例增加的可能因素,以及该病毒在美国采取的日益政治化的路径以及由此产生的潜在影响。总之,则一侧重介绍了疫情下经济影响对于不同职业种族的影响,则二侧重于关注疫情的传播和政府的疫情应对措施,将两篇放到一起对比阅读,能给读者一个不一样的角度来看待美国应对疫情的两难处境。
则一、新冠疫情对芝加哥社区级住房的影响
原文/ 德保罗大学住房研究学院 翻译/ Jayne
图一、芝加哥各个子市场可能受影响和不太可能受影响的出租家庭的数量。
在美国发生COVID-19大流行一个多月后,尚不清楚这场危机对当地住房市场和住房安全的全面影响。到目前为止,政策干预措施主要集中在通过财政援助、抵押、学生贷款延期、扩大失业保险等短期手段来稳定家庭,但是政策制定者和倡导者已经开始关注中长期干预措施,包括扩大住房选择优惠券计划、抵押修改计划、投资于可负担住房保护。
尽管对COVID-19的经济影响的大小和范围仍然存在很多不确定性,但越来越多的迹象表明,这场危机将对某些个体和家庭产生不均等的影响。例如,当地和国家的数据显示,黑人的COVID-19死亡率更高,老年人面临重病的风险更大,低薪工人更可能就业于易受居家隔离令影响的行业。
考虑到这些人口与社会经济特征在芝加哥的地理差异明显,疫情也可能会产生不均等的地理影响。最近,由于受COVID-19重症影响的芝加哥黑人人数比例过高,芝加哥市长Lori Lightfoot召集了一个快速响应小组,负责在社区一级解决和改善这些健康状况。
COVID-19会对已经在美国经济中挣扎的个体和家庭产生更大影响,这些差异将在社区层面产生不同的影响,这两点对于芝加哥的许多住房和社区发展利益相关者而言已经不足为奇了。
为了支持芝加哥地区的住房和社区发展的从业人员展开住房和实地干预措施,IHS分析了COVID-19危机对于那些容易受大规模裁员影响的工人所在的家庭的潜在经济影响。该分析采用了NYU Furman Center开发的方法和代码(请前往:furmancenter.org/thestoop/entry/what-are-the-housing-costs-of-households-most-vulnerable-to-job-layoffs-an)来分析芝加哥的情况,并且与研究关键劳动者的分析(请前往:www.cmap.illinois.gov/updates/all/-/asset_publisher/UIMfSLnFfMB6/content/metropolitan-chicago-s-essential-workers-disproportionately-low-income-people-of-color)并不相同。该分析对容易受大规模裁员影响的职业进行了分类,并针对至少有一个成员从事该类职业的家庭。
IHS的分析表明,在芝加哥,租户家庭(特别是那些收入较低、经济负担重的)以及有色人种工人更有可能受雇于最容易因COVID-19影响而裁员的职业,而和这些影响存在明显的地理分布。
这是我们从初步分析中所了解的:
在大约30万个高裁员风险职业的芝加哥家庭中,有183,000个(即60%以上)是租户家庭。
41%的租户家庭和33%的自住房家庭中至少有一个可能受到影响的工人。
低收入租户家庭受到的打击尤为严重,因为收入低于30,000美元的租户家庭中有53.6%拥有高裁员风险工人。
几乎有一半有风险工人的租户家庭面临无法续租的风险,他们的租金负担过高,占收入的30%以上。
从个体工人的角度来看,近40%的拉丁裔和37%的非洲裔美国工人处于高裁员风险职业。相比之下,不到20%的白人工人处于高裁员风险职业。
最初的IHS分析至少与第一波关于COVID-19浪潮和这些影响之间的关系的全国性报道相一致,但是芝加哥的种族隔离历史和租赁住房存量的地理分布差异意味着这些趋势对整个城市的影响并不均等。我们的数据显示,虽然在芝加哥每个社区中都发现了带有可能受影响工人的租户家庭,但他们尤其集中在南侧和西侧的有色人士社区。此外,已经负担沉重的高裁员风险租户家庭集中在一小群芝加哥南部的社区。在有色人士社区中,高裁员风险家庭的高度集中说明了种族对高裁员风险工人的不成比例的影响,但初步分析表明,城市的其他地区也存在种族和种族差异。
例如图1在南边和西边的子市场中,超过一半的租户家庭至少有一个成员受雇于可能受影响的职业。这些地区有较多的高裁员风险工人,例如出纳员、看门人、建筑清洁工、厨师。相反,The Loop和Lincoln Park / Lakeview子市场的潜在受影响租户家庭所占份额较小,而从事低风险职业的工人所占比例较高,例如管理分析师、律师/法官/裁判官/其他司法工作者、会计师和审计师。图2显示了这些租户家庭的数量,可见潜在受影响的租户家庭数量最多的地区包括Bronzeville / Hyde Park、Uptown / Rogers Park、Humboldt Park / Garfield Park。总体来说,这种模式在整个城市的租户市场都可以见到。
图二、2018年从事容易受大规模裁员影响的职业的租户家庭比例 (此处为互动式地图,请前往:
https://instituteforhousingstudies.carto.com/builder/b6263685-6181-4222-bbfb-5dcbeb87b68a/embed)
图三、2018年各子市场处于高裁员风险职业与低风险职业的租户家庭数量
在高裁员风险房客比例最高的子市场中,现有的住房可负担性可能是一个重大问题。在全市范围内,近一半的高裁员风险租户家庭已经将其收入的30%以上用于房租。图3按子市场绘制了这些数据,虽然各子市场均有高裁员风险租户家庭的可负担性问题,但易受影响的租户家庭集中在Auburn Gresham / Chatham和Englewood / Greater Grand Crossing。在这些子市场中,超过55%的高裁员风险住房成本负担过重。
图四、2018年住房成本负担较重的高裁员风险职业租户家庭比例。
(https://instituteforhousingstudies.carto.com/builder/f9fca2c4-1b6d-45e4-847e-e7cf19ee5747/embed)
在全市范围内,就业于最容易受到COVID-19影响裁员的职业的工人更有可能是有色人种。如图4所示,近40%的拉丁裔和37%的非洲裔美国工人从事的职业是高裁员风险,而白人工人不到20%。
图五、2018年按种族划分的处于高裁员风险职业的工人比例
尽管芝加哥的种族隔离严重到该市内几乎没有哪个社区能够同时有大量的所有三个主要种族和族裔群体(译者注:白人、黑人、拉丁裔),但我们可以在某些社区中看到裁员风险的差异如何加剧现有的不平等和住房市场压力。IHS先前的研究发现四个位于芝加哥西北最近可负担租住房受影响最大的四个子市场。图5显示,在这四个地区中的三个地区中,受潜在影响的白人和拉丁裔工人所占比例之间的差距远远大于城市平均水平。例如,在Irving Park/Albany Park地区,大约18%的白人工人受雇于高裁员风险职业,而拉丁裔工人的这一比例超过47%。
图六、2018年处于高裁员风险职业的白人和拉丁裔工人比例
该分析强调了与COVID-19相关的经济危机可能会严重影响有色人种和租户家庭的风险,尤其是已经负担过重和低收入租户家庭的风险。从地理上看,这些初步数据显示,在住房可负担性成问题的社区中,有色人种社区和有色人种工人可能受到不成比例的影响。根据这些地理格局,危机可能会在大萧条后刚刚开始稳定的一些社区中产生新的阻力,并可能加剧城市士绅化地区有色家庭的迁徙压力。
尽管降低风险的干预措施的性质正在变化,并且需要其他数据来强调可能无法获得失业救济的工人与其他经济风险,但这些有关COVID-19潜在影响的初始数据可以作为一个起点,制定相应措施以稳定本地租房市场、保护租户、确定最有需要的社区。
IHS计划在以后的博客中继续针对此问题生成数据和分析。要了解IHS分析的最新信息,请注册我们的电子邮件列表,然后在Twitter、Facebook、LinkedIn上关注我们。
高裁员风险的职业,例如出纳员、零售营业员、建筑清洁工、厨师、女服务员,保安、赌场监控人员、个人护理助手、办公室文员、建筑工人,女佣/家政清洁工。IHS使用了由纽约大学富曼中心(NYU Furman Center)创建的分类,并且没有根据伊利诺伊州的居家隔离令来调整分类,因为居家令对各个行业的影响很难从数据中分离出来。
受影响行业的分类基于纽约大学弗曼中心的分析,后者源自Brooking Institute和Moody’s Analytics的研究。它旨在捕获受COVID-19相关裁员浪潮立即影响最大的行业。随着国家和地区经济挑战的加深,很可能会有更多的行业面临大规模裁员的风险。该分析仅针对至少有一个劳动者的家庭。它不包括无工资收入人士、16岁以下人士、未参加劳动力的人士(上一次工作超过5年或从未工作过的人)。在芝加哥,有47%的人口属于上述类别之一,而22.9%的家庭所有成员都属于上述分类。
子市场占比最多的高裁员风险职业是基于个体而非家庭计算的,因为高裁员风险家庭中也可能包含其他未从事高风险职业的工人。
则二、谁的风险最大?COVID-19的社区风险因素与病毒的政治化
原文/ Theo Goetemann 翻译/ 陈舒逸
在接下来的几个月中,美国将不得不做出一些非常艰难的决定,包括个人、团体、邻里和社区,公司、非营利组织和教育机构,以及城市、州和联邦的决策者。Basil Labs研究的核心内容是两个基本问题:谁风险最大?我们如何负责任地前进?
我们的分析集中于导致冠状病毒病例增加的可能因素,以及该病毒在美国采取的日益政治化的路径以及由此产生的潜在影响。这些分析旨在评估有关病毒传播的规范性信念,并就如何应对当前危机以及未来几年的发展展开对话。
数据来源于data.census.gov发布的 ACS(美国社区普查)、来自Google的社区移动报告(请前往:www.google.com/covid19/mobility/)、纽约时报COVID-19 Github仓库(请前往:github.com/nytimes/covid-19-data)、约翰霍普金斯大学的冠状病毒资源中心(请前往:coronavirus.jhu.edu/),盖洛普(Gallup,请前往:news.gallup.com/poll/125066/state-states.aspx)、Basil Labs自己的测试中心定位器平台(请前往:covid19testing.today/)。
以下分析采用线性回归方法,其中所有检验的独立变量为病例数、COVID-19的增长率、以及美国各县的死亡人数。鉴于收集数据的年份差异以及COVID-19病例数和死亡数的实时性,所有发现都必须持保留态度。
然而,尽管在危机消除后将来会采用适当的严格程度进行正式、深入的分析,但这些分析现在的目的是提出初步的发现,从而有助于在地方和国家制定负责任的政策以帮助缓解此次危机。并且,数据收集年的所有差异都是本次研究开展过程中基于当前状况和可用数据的现实。
我们的团队试图更好地了解这些风险因素,并研究了许多影响COVID-19传播的潜在变量。尽管我们发现某些变量(例如,县内拥有健康保险的人数比例或县内平均家庭收入)不能很好地预测病例数或与COVID-19相关的死亡人数,但通过我们的分析,以下两种理论逐渐变得清晰。
如果没有在社区中早期发现该病毒,则会导致更多的死亡。在制定缓解COVID-19传播的政策时,必须考虑交通方式。
1)人口密度
每平方英里人口密度与该州COVID-19测试呈阳性状态的患者百分比之间存在密切的线性正相关(p <0.001,r2= 0.78)。
2)测试阳性百分比
在某种状态下,检测到COVID-19阳性的患者百分比与COVID-19死亡人数之间存在中度线性正相关(p <0.001,r2= 0.63)。
3)公共交通
在美国,每个县的公共交通使用情况与COVID-19阳性病例数之间有很强的线性正相关(p <0.001,r2= 0.82)。公共交通使用量是根据各县乘公共交通上下班的人口百分比计算的。
4)通勤
在仅靠私家车通勤的情况下,上下班时间在30-90分钟之间的人口比例与每个县的COVID-19阳性病例数之间存在中度的线性负相关关系。
当首先受到该病毒打击的州达到其COVID-19“高峰”时,立法者和其他决策者陷入两难困境:经济活力和第二波感染者和死亡病例的潜在风险。
尽管有许多可能会影响县的病例数的因素,但是,在美国缓慢推广检测能力的情况下,人口密度与COVID-19病例数之间的相关性表明,密度较高的地区传播COVID-19的速度更快。因此,当这些社区可以进行检测时,检测为阳性的总人数的百分比高于其他地区。
令人遗憾的是,在测试阳性所占百分比较高的地区,其死亡率也较高。虽然这一发现乍看之下似乎并不令人意外,但当美国花大量时间在全国范围内进行检测时,这一统计数据表明,冠状病毒在整个社区中传播的时间更长,因此其阳性检测的百分比更高,这些社区的死亡率也将更高。
换句话说,如果在美国大规模病毒测试之前,该社区病毒早于美国其他地区进入社区并在社区传播,在有能力进行检测时,该社区呈阳性的个人比例将会更高。人口密度是作用于病毒传播的因素,这些社区也将失去更多的生命。
这不仅仅是直觉---为了减少死亡,我们需要在社区中及早发现病毒。
随着我们对病毒及其影响因素的更多了解,各州正在计划分阶段重新开放企业, COVID-19抗议活动占据了新闻版面。佐治亚州州长Brian Kemp已经允许餐馆恢复就餐服务,并且在以最大程度地减少病毒传播特定条件下允许某些其他企业(如发廊、健身房和纹身店)的重新开发。他的决定和特朗普总统的谴责,再加上许多州的反封锁抗议活动,说明了该病毒在美国所具有的不断增长的政治性质,不考虑各州和地方各级应对病毒的能力的不同,例如其测试中心的位置,如上图所示。
因此,我们分析的第二部分着眼于政治方面,我们力求更好地理解:
特朗普支持率与社会隔离之间的关系
社会隔离与COVID-19增长率之间的关系
1)居民出行
居民出行和各州对特朗普的支持率之间存在很强的线性负相关(p<0.001,r=-0.80)。居民出行数据来自Google的COVID-19社区出行报告。该报告按县对每个州进行了细分,并突出显示了对杂货店、公园、公交站、零售、休闲区、住宅和工作场所的访问量的百分比变化。这些数据的基准是2020年1月3日到2020年2月6日一周中相应日期的中位数。
2)零售地点出行
零售和休闲地点出行与各州对特朗普的支持率之间存在稳定的正线性关系(p <0.001,r = 0.71)。
3)零售地点出行和COVID-19增长率
我们发现零售地点的出行量比任何其他形式的出行量都更能提高COVID-19的增长率。上图展示了每个州的零售业出行的p值,红色虚线为p=0.05,蓝色虚线为p=0.1.我们分析的50个州中有24个的p值低于0.1。相比之下,工作场所、杂货店、交通站点、公园分别只有8、9、10、15个州p值低于0.1。单单零售地点这一方面就有15个州的p值均低于0.05。
需要特别注意的是,可能还有其他因素会影响增长率;该模型仅考虑零售地点出行对COVID-19增长率的影响。
如果正确地实行社会隔离,我们预计居民区的出行率将会增加。但是,特朗普的支持率与居民出行之间的关系表明,特朗普支持率较高的州并未以与特朗普支持率较低的州相似的方式进行社会隔离。
同样,我们的研究表明,特朗普支持率更高的州的零售和休闲地点出行量也更高。实际上,特朗普的支持率与更高的杂货店和药房的出行量(p <0.001,r=0.67)、交通站点出行量(p<0.001,r=0.80)和工作场所出行量(p <0.001,r=0.79)相关。特朗普的支持率未能反映出类似关系的唯一活动类型是公园的出行量(p <0.07,r=0.27)。
令人担忧的是,在所有形式的出行量中,零售地点出行量与COVID-19的增长率之间存在最广泛的关系。在这种相关性最显著的15个州中,有12个是特朗普在2016年获胜的州。
随着政治家受到更大压力结束封锁,一些首次结束封锁的州将是在共和党领导下的州,这些州的COVID-19增长模式可能会遵循上述与零售地点出行量类似的结果。
接触传播是事实,而不是政治问题。特别是在共和党各州零售场所缺乏社交距离, COVID-19的增长率更高。
在考虑重新开放一个州或城市时,需要考虑很多因素,但是,两个需要考虑的特别有影响力的变量是:
我们的调查结果表明,在重新开放零售业时时要谨慎,州长最近在开放密闭、室内空间(如工作场所或零售店)之前先开放州立公园的举措,在维持适当的预防措施的同时,可能会减轻公众的负担。
此外,这项研究的结果表明,在社区中立即检测病毒对于预防死亡是必要的。再次,虽然这似乎是一个不足为奇的分析,但是鉴于美国各地的测试可用性以及测试的众多障碍(供应商的网点要求、资质的预筛查、前往最近的测试机构的交通),在美国的现状就是快速检测不太可能马上做到——而这会损失生命。
这项研究并非静止死板---随着危机继续发展并蔓延到尚未受到重大影响的领域,我们必须继续研究和制定负责任的、受数据驱动的政策,以限制患者增长,减少生命的损失。在今年夏天和秋天,已经受到影响的地区可能会掀起第二波热潮,而美国乡村地区也可能受到打击。如果从这项研究中得出一个结论,那就是这场危机不能被视为短期事件,它是持续的,并且没有灵丹妙药。不同地区显示出不同增加病毒传播的倾向,我们的政策和公众参与必须反映这一现实。
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