韩国社会基础设施交通可达性中的空间不平等和分层：多维度规划洞察
引言和研究目的
理论背景
文献综述
研究问题
韩国不同地区在社会基础设施可达性分布上存在哪些空间差异？ 不同类别的社会基础设施可达性指标之间的相关性是否表明存在普遍的空间不平等？ 是否可以根据可达性特征将空间单元分类为不同的集群？ 每个集群的特点是什么，它们在可达性方面有何差异？ 哪些因素导致了社会基础设施可达性中的空间分层现象？
研究方法
1. 描述性和双变量分析
描述性分析： 通过定量分类法、基尼指数和洛伦兹曲线来衡量交通可达性的分布情况。定量分类法将数据分为10个分类组，以观察各类社会基础设施的交通可达性分布。基尼指数用于衡量不同地区在交通可达性上的不平等程度，洛伦兹曲线则提供了不平等程度的可视化展示。 双变量分析： 采用相关分析和双变量地理图展示不同社会基础设施之间的可达性相关性，从而探索空间不平等性。
2. 解释性因子分析（EFA）和K均值聚类
解释性因子分析（EFA）： 研究利用EFA来降低12种交通可达性变量的维度。EFA通过识别潜在的共同因素，简化了数据集的复杂性，使其更易于解释和分析。研究表明，三因素模型最能反映潜在结构。 K均值聚类：利用EFA识别的潜在因素，研究使用K均值聚类将行政单位（EMD）分为三个集群：高、中、低。K均值聚类根据对象与质心的最小距离来分配每个EMD到集群中。研究通过轮廓分析确定了三个集群的最佳数量。
3. 多项Logit模型（MNL）
模型选择：研究选择了多项Logit模型来分析影响交通可达性空间分层的因素。MNL适用于因变量有多个离散类别的情况，本研究中，高、中、低三个集群作为因变量的分类。MNL模型能够有效分析不同独立变量对EMD归属某一可达性集群的概率的影响。 独立变量： 模型中的独立变量包括人口密度、就业密度、房价、总交通量等。这些变量被选择是因为它们与理解交通可达性空间不平等密切相关。
研究结果
1. 空间不平等性模式
定量分类和基尼指数分析： 通过定量分类和基尼指数分析，研究揭示了韩国社会基础设施交通可达性的显著空间不平等性。尤其是在首尔、釜山、大田等大城市及其周边地区，可达性水平明显高于农村和偏远地区。基尼指数的结果表明，部分社会基础设施（如老年福利设施、图书馆、医院）的空间不平等性较高，指数值超过了0.5。 相关分析： 研究发现，各种社会基础设施的可达性指标之间存在显著的正相关关系，表明这些基础设施的交通可达性在空间分布上具有一致性。这意味着，某些区域不仅拥有良好的教育或医疗设施可达性，同时也享有较好的绿地和文化设施的可达性。
2. 空间分层和交通可达性负担
集群分析： 通过EFA和K均值聚类分析，研究将韩国的EMD划分为三个集群：高可达性、中可达性和低可达性集群。高集群的交通可达性最佳，主要分布在大城市及其周边地区，而中集群和低集群则分别集中在中等和低密度地区，特别是一些人口减少的地区。 交通可达性负担： 在低可达性集群中，居民到达关键社会基础设施（如综合医院、福利设施、医院和老年护理设施）的平均网络距离明显高于其他集群。例如，低可达性集群中居民到最近综合医院的平均距离为26.53公里，到最近福利设施的距离为22.94公里。这些差距表明低可达性集群在获取基本社会服务方面面临着显著的挑战。
3. 空间分层的影响因素
多项Logit模型结果： MNL模型结果显示，人口密度、就业密度、房价、楼房密度等因素在空间分层中起到了显著作用。低可达性集群通常具有较低的人口和就业密度、较低的房价和较少的公共交通流量。此外，这些区域还表现出显著的老龄化趋势，老年人口比例较高。交通流量减少特别在公共交通上尤为显著，表明低可达性集群不仅在社会基础设施上存在劣势，在公共交通的使用上也受到限制。
总结
主要发现： 研究发现韩国社会基础设施交通可达性存在显著的空间不平等性和分层现象。城市中心区域的可达性显著高于农村和偏远地区，人口密度和住房价格等因素显著影响了这种分层现象。低可达性区域不仅在获取基本服务上面临挑战，还存在老龄化和公共交通使用减少等问题。 政策建议：为解决这些不平等现象，研究建议在交通基础设施和社会服务不足的地区进行政策干预，包括改善公共交通、增加社会基础设施的供应以及制定促进空间公平的政策。
