Mobility patterns are associated with experienced income segregation in large US cities

收入隔离不只是基于粗粒度的静态居住模式，移动行为也对经历性的收入隔离(experienced income segregation)的产生起着重要作用。

本文指出经历性的收入隔离即使在接近的空间范围内也存在很大不同。本文通过对EPR模型进行谢林扩展，发现经历性的收入隔离与个体探索新地点的趋势(空间探索)和有来自不同收入群体的游客的地方有关(社会探索)。

本文认为移动行为在个体的经历收入隔离中起着很大作用。在收入隔离中不仅是居住模式，也应该考虑移动行为。

Introduction

为了量化收入隔离，研究人员经常测量在城市中不同收入群体之间的实际的社会互动或接触。由于在真实世界中难以测量，许多研究通过量化人们与其他不同经济背景的人群互动的潜在机会(一个人在日常生活中接触到不同收入群体的数量)进行代替。

收入隔离被理解为与其他群体接触受到限制的结果。

results

本文通过其所在地区的家庭收入中位数，将个体分为四个等大的群体，并提取个体的停留(超过五分钟)。

计算每个地点不同经济群体花费时间占比来测量地点的收入隔离

使用度量量化收入隔离([0,1])

当所有人在该地点花费时间被四个群体平均分配时，该地点是完全综合的。

当地点只有一个收入群体访问时，隔离水平更高，=1

在个人经历的水平下定义收入隔离，我们计算个体在每个地方花费的时间，使用地点收入隔离度量，计算个体和每个经济群体之间的相对接触。

Income segregation of places

作者发在细粒度的空间分辨率中发现，经济上混合的地方与那些高度隔离的地方只有几十米的距离，甚至就在街对面。

该图为波士顿市区的收入隔离情况。

该图棕色部分为实际数据中地点的收入隔离，异质性较强。

该图为标准化后数据集中每个城市的地点收入隔离分布情况。收入隔离在美国众多大都市中表现出惊人地相似。

该图为地点和个体收入个体的空间相关性分析以及人口普查街区收入的空间相关性。

人口普查街区分组中即使在1km处收入隔离和空间也有较大的相关性，而地点和个体收入隔离在短距离内只有很小的空间相关性。

这些结果都说明地点所在社区或人口普查区域不能预测收入隔离:城市中的大多数地区都是高度融合和高度隔离的地方。

本文通过使用简单的回归模型，对数据集中每个地点的收入隔离进行建模，分析地点和收入隔离的关系。

结果发现影响地点收入隔离两个最重要的变量是地点的种类和个体到该地点的平均移动距离(汇集范围catchment range)。

该图为对该回归模型的变量重要性分析。

图中发现地方收入对收入隔离只有轻微影响。

该图表示地点类别和汇集范围与收入隔离的关系。

城市中的独有地点，如艺术场馆、博物馆和机场，是高度综合的，杂货店等场所更隔离。

将后者解释为居住收入隔离的产物:人们更有可能去离家近的杂货店。

但收入隔离的产生不仅仅取决于这两个因素，例如工作场所和餐馆在收入隔离和汇集范围上都是分散。

这一结果表明，即使是具有相同移动模式的人，仅仅通过访问不同类型的地方，可能也会经历不同水平的收入隔离。

Income segregation experienced by individuals

数据表明，只有少数人之间的相遇发生在同一人口普查地区，大多数人在某一地点相遇远超人们所居住地区的范围。

该图为个体的收入隔离。从图中看出，个体之间的经历收入隔离也是相当不同的。

即使是住得很近的人也会有非常不同的收入隔离经历，即表示空间相关性的上图。超过50m,个体经历的收入隔离的空间相关性显著下降。这表明，个人经历的收入隔离主要不是由人们居住的地方来产生的。

个体经历的收入隔离是由一个个体在日常移动行为中接触其他经济群体的可能性衡量的，基于他去过地方的收入隔离模式和花费时间。

由于个体访问不同地点的时间是重尾分布的，则个体的经历收入隔离应该由他访问次数较多的重要地点产生。

explorer(个体访问和花费时间在许多不同地点)的重要地点集合大于returner(把时间花在几个少数重要地点)。

本文发现这种探索行为与经历收入隔离的产生有关。

设为访问位置数目的总数，returner(with a small )比explorer(with a large )更具有收入隔离。访问位置总数与经历收入隔离有较高相关性。这说明经历收入隔离与移动访问模式有关。

本文也发现，收入隔离的个体访问同样收入隔离的地点。个体经历的收入隔离与访问地点的平均收入隔离程度存在较高的相关性，说明个体会去收入隔离程度与自己整体经历相似的地点。

使用EPR模型，个体的移动可以被一个单独的个体参数描述，可以通过个体的地方探索性来充分解释。

该地点探索性定义为

为个体访问的不同地点数，N是个体发出点的所有访问次数。

该图为观测到的个体地点探索性和社会探索性的分布情况。用户倾向于频繁访问新地点(=0.43)，也存在大量的explorer()和returner()

由于原始EPR模型假设个体随机选择访问地点或只在当前区域中，与地点的隔离程度无关，意味着来自某一特定地区的所有个体都会有非常相似的收入隔离经历。故原始EPR模型不能解释个体收入隔离的可变性。

本文扩展了原始EPR模型来解释个体访问地点的收入隔离模式。引入一个参数，让人想到谢林提出的隔离模型(Schelling segregation)，量化一个地点的大多数访问者是否来自同一收入群体。

通过谢林参数或社会探索率来描述每个个体，定义为个体去一个他所属的经济群体占少数的新地点的概率。该参数描述了个体去过地点的收入隔离模式，小的个体大多数时间待在他所属经济群体为多数的地点。

但个体的经历性收入隔离不仅是由解释的，预测个人经历的收入隔离的总体水平是由和相互作用的，控制人们访问地点的隔离模式，控制人们他们多久访问。

经济融合的唯一途径是同时成为一个social and place explorer( 都大)。

Explaining exploration and experienced income segregation

为了理解是什么预测了个体的社会和空间探索模式，本文研究了可能影响个人在城市中相遇类型的三个方面：

生活方式/移动行为变量个体访问的地点
地理移动日常出行的城市范围
居住个体居住社区的人口统计特征

通过使用简单的线性回归模型来研究这些维度的相关权重，对社会探索性、空间探索性和个体经历的收入隔离度量S进行建模。

补充

Schelling segregation

https://zhuanlan.zhihu.com/p/377518772