The Urban Liveability Index: developing a policy-relevant urban liveability composite measure and evaluating associations with transport mode choice

Auf internationaler Ebene wächst die Erkenntnis, dass lebenswertere Stadtteile und Städte die Lebensqualität sowie die Gesundheit und das Wohlbefinden der Bewohner positiv beeinflussen. Bisher wurde das Feld jedoch durch methodische Einschränkungen und mangelnde Messung behindert. Dies hat es schwierig gemacht, belastbare Schlussfolgerungen über die kombinierten gesundheitlichen Auswirkungen von Lebensfähigkeitsattributen zu ziehen und daher politische Empfehlungen zur Schaffung lebenswerter Städte, die die Gesundheit verbessern und Ungleichheiten verringern, zu informieren und zu überwachen. Wir haben versucht, auf diese Einschränkungen zu reagieren, indem wir ein evidenzbasiertes, politikrelevantes Instrument geschaffen haben, das die Verteilung der städtischen Lebensfähigkeit in Städten misst. Wichtig ist, dass die ULI die Befragung ermöglicht, wie und für wen Lebensqualität mit Gesundheit und Wohlbefinden zusammenhängt. Solche Beweise können verwendet werden, um Strategien und gezielte Interventionen zu informieren, um Städte zu planen, die die Gesundheit für alle optimieren.

Population-level association between liveability and travel behaviour

Die Wahl des Verkehrsmittels war sowohl in der univariaten Analyse als auch im hierarchischen logistischen Regressionsmodell mit ULI assoziiert. Unser Modell prognostiziert eine Verdoppelung bis Verdreifachung der Inzidenz von Gehen, Nutzung öffentlicher Verkehrsmittel und Radfahren in Gemeinden mit den höchsten im Vergleich zu den niedrigsten ULI-Werten. Dies deutet darauf hin, dass, wenn wir lebenswertere Gemeinden auf der Bevölkerungsebene gestalten würden, die Zahl der Menschen, die an einem bestimmten Tag für den Transport zu Fuß gehen, insgesamt fast linear zunehmen würde, was durch einen Rückgang der Menschen, die mit privaten Kraftfahrzeugen reisen, ausgeglichen würde.

Geschätzte Effekte dieser Größenordnung scheinen optimistisch zu sein, und natürlich können mehrere andere Faktoren zu diesen Schätzungen beigetragen haben. Insbesondere zeigen die Modelle auch, dass es große Unterschiede in den Präferenzen der Menschen gibt: Menschen mit stärkeren Vorlieben für aktives Reisen ziehen eher in lebenswertere Stadtteile, wenn sie es sich leisten können. In der Tat haben frühere Studien eine latente Nachfrage nach begehbareren Gemeinden nahe gelegt, wobei die Mehrheit der Menschen, die in schlecht begehbaren Umgebungen leben, es vorzieht, in Gebieten zu leben, in denen sie zu lokalen Annehmlichkeiten laufen können . Andere Faktoren beeinflussen jedoch die Wahl der Nachbarschaft, wobei der wichtigste Faktor die Erschwinglichkeit von Wohnraum ist . Daher scheint es unwahrscheinlich, dass die Nachbarschaftsauswahl als gemeinsame Ursache alle beobachteten Assoziationen erklären kann; Der Einfluss der Nachbarschaftsauswahl ist nicht unbedingt größer als der der gebauten Umwelt auf das Verhalten .

Zumindest einige der beobachteten Effekte sind wahrscheinlich auf die Nachbarschaftsauswahl zurückzuführen. Zukünftige Studien könnten in Betracht ziehen, persönliche Vorlieben und die Dauer der Nachbarschaft zu messen und anzupassen. In dieser Studie, wir haben einen Querschnitt Landesregierung Verkehr Umfrage Datensatz, die nicht enthalten Präferenzen; dies macht es schwierig, solche widersprüchlichen Effekte zu bewerten. Um solche Einschränkungen zu überwinden, müssen sowohl Reiseumfragedaten als auch Präferenzen gesammelt werden, in einer Längsschnittstudie. Dies könnte in Form eines (sagen wir) natürlichen Experiments erfolgen . Die Erprobung des ULI im Rahmen eines Naturexperiments würde es ermöglichen, die unabhängige Wirkung der städtischen Lebensfähigkeit rigoros zu etablieren, indem sie von den unterschiedlichen demografischen, persönlichen Vorlieben und früheren Verhaltensprofilen der Bewohner gelöst wird.

Eine wichtige Überlegung bei der Bewertung des Zusammenhangs zwischen einem zusammengesetzten Indikator für Umweltexposition wie dem ULI und einem bestimmten gesundheitsbezogenen Ergebnis wie der Wahl des Reisemodus besteht darin, dass einige der Komponentenindikatoren mehr oder weniger stark mit dem Ergebnis verbunden sind als andere; Durch Berücksichtigung der Gesamtassoziation für den ULI können die Assoziationen der zugrunde liegenden Indikatoren maskiert werden. Aus diesem Grund haben wir die Assoziationen mit jedem Indikator zusätzlich zum ULI anhand separater Modelle analysiert. Als zusammenfassende Maßnahme wird der ULI am besten als Linse betrachtet, durch die die Lebensfähigkeit betrachtet werden kann; Mit einer bestimmten Punktzahl präsentiert, lädt es die Benutzer ein, zu hinterfragen, wie die verschiedenen Bereiche der Lebensfähigkeit zu dieser Schätzung beitragen. Dies wird leicht durch interaktive Kartierung erreicht, bei der ein Choropleth der Lebensfähigkeitsverteilung auf Gebietsebene angeklickt werden kann, um eine Aufschlüsselung der Indikatoren anzuzeigen, die den ULI für ein bestimmtes Gebiet ergeben.

Ein Prototyp eines interaktiven Online-Dashboards für den Pilot Urban Liveability Index wird von unserer Gruppe zum Zeitpunkt des Schreibens entwickelt (Abb. 7). Ein Benutzer kann eine Choropleth-Visualisierung für einen ausgewählten Indikator in einem ausgewählten Maßstab anzeigen und mithilfe des Hover- oder Klickverhaltens verschiedene Aspekte von Zusammenfassungsinformationen untersuchen, z. B. den üblichen Wertebereich, der Adressen in einem bestimmten Bereich zugeordnet ist; die Mischung von Indikatoren, die zu einer Schätzung der Lebensfähigkeit beitragen; und verschiedene administrative Grenzen. Die in der zusätzlichen Datei 10 enthaltenen Karten wurden ebenfalls von einem Prototyp eines solchen Ansatzes abgeleitet.

Bewertung der Beziehung zwischen städtischer Lebensfähigkeit und Luftqualität

Wie bereits erwähnt, wurde die Luftqualität in unserer ursprünglichen Konzeption der Lebensfähigkeit als Ergebnis effektiver städtebaulicher Entscheidungen betrachtet und nicht in den Lebensfähigkeitsindex aufgenommen . Es gibt jedoch weltweit wachsende Bedenken hinsichtlich der gesundheitlichen Auswirkungen der Luftqualität. Da schätzungsweise 5% der Sterblichkeit im Jahr 2017 auf die Verschmutzung durch Feinstaub zurückzuführen sind, gilt die Luftqualität weltweit als der 8. führende Risikofaktor für den Tod . Daher haben wir eine Sensitivitätsanalyse durchgeführt, um die Auswirkungen der Erstellung und Prüfung eines alternativen ULI einschließlich der Luftqualität zu bewerten. Beim Vergleich der modellierten Assoziation zwischen aktivem Transport und dem ULI mit und ohne Luftqualität stellten wir fest, dass der ULI ohne Luftqualität zu einer besseren Passform führte. Dieses Ergebnis ist nicht überraschend, da es keinen Grund gibt, a priori einen starken direkten Einfluss der Luftqualität auf die Wahl des Reisemodus zu erwarten. Darüber hinaus korrelierte die Luftqualität negativ mit den meisten anderen Subindikatoren, einschließlich der Begehbarkeit; eine Beziehung, die in der jüngsten internationalen Literatur festgestellt wurde .

Die negative Korrelation zwischen Luftqualität und aktivem Transportverhalten sowie die negative Korrelation mit anderen Indikatoren deuten darauf hin, dass Menschen in Gebieten mit höherer Luftverschmutzung eher zu Fuß oder mit dem Fahrrad unterwegs sind. Dies ist nicht verwunderlich, da diese Bereiche mehr Annehmlichkeiten bieten, ist aber dennoch ein Problem. Im Allgemeinen ziehen gut begehbare Bereiche sowohl Fußgänger als auch Verkehr an, da mehr Ziele zur Verfügung stehen.

Die Luftverschmutzungskonzentrationen in Melbourne sind im globalen Vergleich relativ niedrig. Für die meisten Luftschadstoffe wurden jedoch keine sicheren Langzeitexpositionsschwellen ermittelt. Hier gibt es eine klare Spannung: eine große Herausforderung für die politischen Entscheidungsträger besteht darin, begehbare gemischt genutzte Gebiete mit gutem Zugang zu Geschäften und Dienstleistungen zu gestalten und gleichzeitig die Belastung durch den Fahrzeugverkehr und die daraus resultierende verkehrsbedingte Luftverschmutzung zu minimieren. Es gibt jedoch Hinweise darauf, dass die gesundheitlichen Vorteile der Nutzung aktiver Verkehrsträger wie Gehen und Radfahren die Risiken im Vergleich zu sitzenden Verkehrsträgern wie Autofahren überwiegen . Unsere Ergebnisse legen jedoch nahe, dass es von Vorteil wäre, zu untersuchen, wie Straßen mit Geschäften und Dienstleistungen für Fußgänger zugänglich sein könnten, um Fußgänger und Anwohner nicht der verkehrsbedingten Luftverschmutzung auszusetzen.

Analyse mit aggregierten Zusammenfassungen der Lebensqualität

Die Umrüstung der Reiseverhaltensmodelle unter Verwendung von Daten, die in zunehmend größeren Maßstäben aggregiert wurden, erhöhte das Ausmaß der Schätzungen der Effektgröße für die Assoziation zwischen den ULI (alle Versionen); Odds Ratios stiegen in jedem größeren Maßstab für Wandern und Radfahren und reduzierten sich für private Kraftfahrzeuge. Es ist allgemein bekannt, dass die Verwendung aggregierter Daten zu verzerrten Schätzungen führen kann . In dieser Studie beobachteten wir geschätzte Effektgrößen, die mit höheren Aggregationsgraden für den Zusammenhang zwischen dem Zugang zu öffentlichen Verkehrsmitteln und der Wahrscheinlichkeit einer Wanderung zunahmen. Diese Tendenz nach oben war offensichtlich, obwohl unsere Aggregation in unserer Studie auf vollständigen Daten zu Indikatoren auf individueller Ebene basierte. Schätzungen auf Gebietsebene basieren jedoch manchmal auf einer kleinen Stichprobe oder einem Singleton (z. B. bevölkerungsgewichteter Schwerpunkt) repräsentativer Punkte in jedem Gebiet; dies würde zu weiteren Messfehlern führen und sich auf die Verzerrung und Genauigkeit von Schätzungen auswirken, die aus einer Regressionsanalyse oder einem anderen statistischen Modell gewonnen werden. In Fällen, in denen die genaue Darstellung der individuellen Lebensfähigkeit ein Problem darstellt und der Zugang zu ausreichend granularen Daten möglich ist, empfehlen wir die Berechnung von Schätzungen der individuellen Lebensfähigkeit.

Zielzugriffsmessung und Schwellenwertmethoden

Die Verwendung von weichen Schwellenwert-Zielzugriffsindikatoren war eine neuartige Methode, die für dieses Projekt entwickelt wurde, um ein differenzierteres Bild der Erreichung politischer Standards abzubilden als das, das mit harten Schwellenwerten abgeleitet wurde. In dieser Studie fanden wir heraus, dass die Hard- und Soft-Threshold-ULI-Versionen insgesamt stark korrelierten und ähnliche Beziehungen zu ihren konstituierenden Indikatoren aufwiesen. Wir haben jedoch sozio-räumliche Unterschiede festgestellt. Zum Beispiel tendierten innere und mittlere Regionen mit relativ größerem Nachteil dazu, einen größeren Anstieg des Lebensfähigkeitsrangs zu erhalten als solche in äußeren Regionen, wenn die Lebensfähigkeit unter Verwendung weicher anstelle von Hardthresholds für den Zielzugriff geschätzt wurde. Dieser Befund unterstreicht die Bedeutung des ausgewählten Schwellenwerts für die Indikatormessung und die damit verbundenen Auswirkungen auf die Darstellung der räumlichen Verteilung der Lebensfähigkeit sowie die Bedeutung des sozioökonomischen Kontexts für die Prüfung geeigneter Methoden. Indem wir Wohnadressen erlauben, Zugriffswerte von ‚einigen‘ (weiche Schwellenwerte) anstelle von ‚keinen‘ (harte Schwellenwerte) zu haben, könnten wir Bevölkerungsungleichheiten besser identifizieren und lokalisieren. Dies ist von großer Bedeutung für politische Entscheidungsträger, die nach praktischen Wegen suchen, um räumliche Ungleichheiten in einer Stadt zu verringern.

Eine Einschränkung eines weichen Schwellenindikators für den Zielzugriff besteht darin, dass der flächenaggregierte Mittelwert nicht mehr den Anteil derjenigen darstellt, die Zugriff haben. Harte Schwellenwerte, die aggregiert leicht als Proportionen interpretiert werden können, sind für diejenigen, die die Einhaltung der Stadtpolitik kommunizieren und messen möchten, von deutlichem Nutzen. Die Softthreshold-Indikatoren können jedoch ein nützlicheres Maß für die Bewertung des effektiven Zugangs und für andere Zwecke wie die Kartierung relativer Ungleichheiten, die Ermittlung von Interventionsstandorten oder für statistische Analysezwecke wie Regressionsmodellierung und Simulation sein. Darüber hinaus geht der interpretative Nutzen der Verwendung harter Schwellenindikatoren verloren, sobald sie in eine zusammengesetzte Maßnahme aufgenommen wurden. Daher ist die detailliertere Messung des Zugangs, die weiche Schwellenindikatoren dem ULI-Verbundmaß verleihen, bemerkenswert.

Es gibt eine breite Literatur über die Berechnung von Maßnahmen auf individueller Ebene, die verwendet werden können, um die Erreichbarkeit bestimmter Grenzen oder Gewichte in Bezug auf Entfernung, Reisezeit, Nähe und Nutzen mehrerer Transportmöglichkeiten sowie die Berücksichtigung der Attraktivität von Reisezielen abzuschätzen; Dies sind alternative Optionen, die in Betracht gezogen werden können . In vielen Fällen kann es wünschenswert sein, den Einfluss der Nähe zu einer Annehmlichkeit auf ein Gesundheitsergebnis allein unter Verwendung der Entfernung zu berücksichtigen. Der vorliegende Index ist jedoch aus Untersuchungen hervorgegangen, die sich mit politikbasierten Indikatoren befassen, die den Zugang zu verschiedenen Arten von Zielen innerhalb bestimmter Entfernungen empfehlen, dh die Lebensqualität im Hinblick auf die Erfüllung evidenzbasierter politischer Empfehlungen, sofern verfügbar. Wäre die Entfernung allein verwendet worden, Alle Arten von Zielen, für die die Nähe in Betracht gezogen wurde, wären gleich wichtig behandelt worden; gewichtung könnte eingeführt werden, um ein Gefühl der relativen Bedeutung wiederherzustellen, dies würde jedoch wiederum zu einer Maßnahme führen, die noch weiter von der bestehenden Politik abstrahiert wäre. In der vorliegenden Studie haben wir einen politikinformierten Schwellendistanzansatz gewählt, der aus Gründen der Sparsamkeit und Relevanz für unser Studienziel der Bereitstellung eines politikrelevanten Lebensfähigkeitsindex verwendet wird . Die vorliegende Studie stellt einige vorläufige Überlegungen zur Gültigkeit des Soft-Threshold-Ansatzes im Gegensatz zum Hard-Threshold-Ansatz vor und liefert diese; Zukünftige Studien können dies durch Vergleiche mit anderen Maßnahmen erweitern.

Lebensqualität und Zentralität des Gebiets der lokalen Regierung

Die Schätzungen von ULI waren für Adressen innerhalb von Melbourne im Durchschnitt höher als für Adressen in mittleren und äußeren Regionen (Zusätzliche Datei 1: Video S1). Dieser Befund spiegelt die anerkannten Ungleichheiten bei der Verteilung von Annehmlichkeiten, Beschäftigungsmöglichkeiten und Zugang zur Verkehrsinfrastruktur wider, die politische Initiativen wie der Plan der viktorianischen Regierungen für 2017-2050 angehen wollen . Das schnelle Wachstum der Städte und die damit verbundene geringe Dichte Entwicklung am Stadtrand verewigt Ungleichheiten in den äußeren Vorstadtgebieten. Während das Wohnen erschwinglicher sein kann, erleichtern diese Gebiete möglicherweise kein erschwingliches Wohnen, da ihnen der unmittelbare Zugang zu öffentlichen Verkehrsmitteln und lokalen Annehmlichkeiten fehlt. Unsere Forschung zeigt, dass Dichten von mindestens 30 Wohnungen pro Hektar erforderlich sind, um Nachbarschaften zu schaffen, die aktive Verkehrsträger und die Nutzung öffentlicher Verkehrsmittel fördern und das Fahren verringern . Dies liegt daran, dass eine ausreichende Dichte erforderlich ist, um die lokale Wirtschaft zu unterstützen und den öffentlichen Verkehr lebensfähiger zu machen.

Indikatorauswahl

Der ULI bestand aus einer bescheidenen Auswahl von Lebensfähigkeitsindikatoren, die Kernbereiche der Lebensfähigkeit und der sozialen Determinanten von Gesundheit darstellen und als einfaches, aber leicht berechenbares und nützliches Modell des kombinierten Einflusses der sozialen Determinante von Gesundheit und Wohlbefinden dienen. Zukünftige Arbeiten können dies erweitern. Unser Zeitpunkt 2011 wurde gewählt, da es sich um die jüngste Volkszählung handelte, die zu Beginn dieses Projekts verfügbar war. Die Landschaft der verfügbaren Daten hat sich jedoch in den letzten Jahren stark verändert: GTFS-Daten (General Transit Feed Specification), die für Australien und in einigen internationalen Umgebungen allgemein verfügbar sind, ermöglichen einen standardisierten Ansatz zur Erfassung der Häufigkeit öffentlicher Verkehrsdienste. Dies liefert eine viel detailliertere Aufzeichnung des Potenzials eines Ortes für den öffentlichen Verkehr als beispielsweise das Vorhandensein einer Bushaltestelle, die möglicherweise bedient wird oder nicht. In Australien ermöglicht die Volkszählung 2016 die Berücksichtigung der durchschnittlichen Reisezeiten für kleine Gebiete zum Arbeitsplatz nach Beschäftigungssektor; Dies ist eine reichhaltige Datenquelle für die Entwicklung räumlicher Indikatoren für das Beschäftigungspotenzial. Die Begehbarkeit könnte vor der Aufnahme in die ULI aufgeschlüsselt werden, um ihren konstituierenden Aspekten im endgültigen Verbund mehr Gewicht zu verleihen, und mit mehr lokalen Umweltindikatoren nuanciert werden: Neigung, Temperatur, Feuchtigkeit, Qualität und Zugänglichkeit von Fußwegen sind wichtige Aspekte, die zukünftige Arbeiten berücksichtigen könnten, angesichts der Datenverfügbarkeit. Unsere Indikatoren erfassen weder die soziale und kulturelle Vielfalt noch die lokale Mischung von Wohnmöglichkeiten oder den Zugang zu digitaler Infrastruktur; wir erkennen diese als wichtige Aspekte der Lebensfähigkeit an. Unsere grüne Infrastruktur Maßnahme der großen Parkzugang nur bewertet Qualität in Bezug auf die Größe. Dies ist aus politischer Sicht relevant und war angesichts unserer Datenbeschränkungen eine pragmatische Option; Es ist jedoch zu erwarten, dass die gelebte Erfahrung und die Entscheidung, mit einem Raum zu interagieren oder nicht, von anderen Aspekten beeinflusst werden, darunter Ästhetik, Qualität und Angemessenheit der Dienstleistungserbringung angesichts der Bevölkerungsnachfrage. Dies sind nur einige der Wege, auf denen die zukünftige Arbeit am ULI-Konzept ausgebaut werden kann.

Indikatorausreißer und der Urban Liveability Index

Die ULI-Methode basiert auf einem Ansatz, der Inkonsistenzen zwischen Indikatoren bestraft. Bei der Entwicklung unseres Ansatzes haben wir jedoch berücksichtigt, dass die potenzielle Strafe, die sich aus der Variation einer Reihe von Indikatorergebnissen ergibt, im Verhältnis zum Mittelwert der Indikatoren unverhältnismäßig groß sein könnte. Ein Beispiel wäre ein Wohngrundstück in einem Gebiet, das bei allen Indikatoren bis auf einen Indikator äußerst gut abschneidet und eine extrem schlechte Leistung aufweist: die ansonsten hervorragende Leistung könnte unverhältnismäßig negativ auf das Gesicht des ULI einwirken, wenn die Strafe nicht eingeschränkt würde. Wir haben daher einen Ansatz implementiert, bei dem Ausreißer zwar immer noch bestraft wurden, die maximale Strafe für das ULI-Gesamtergebnis jedoch so begrenzt wurde, dass insgesamt gute Leistungen immer noch belohnt wurden. Wir haben diesen Ansatz in Betracht gezogen, um eine verbesserte Gesichtsvalidität der zusammengesetzten Ergebnisse zu erzielen, verglichen mit dem Verzicht auf diese Transformation. Zukünftige Studien könnten die Auswirkungen einer Ausreißerbehandlung genauer untersuchen.

ULI construction method choices

Die ULI wurde aufgrund des großen Interesses lokaler politischer Entscheidungsträger an der städtischen Lebensfähigkeit und dem kumulativen Einfluss der zugrunde liegenden Bereiche der Lebensfähigkeit auf das gesundheitsfördernde Verhalten der Bewohner entwickelt. Es wurde auch entwickelt, um in einer interaktiven Kartenanwendung zu arbeiten, die von politischen Entscheidungsträgern als Diagnosewerkzeug verwendet werden kann, um festzustellen, welche Interventionen die Lebensbedingungen der Bewohner in verschiedenen Teilen Melbournes verbessern könnten. Es ist plausibel, dass ein einfacherer Index ausreichen würde, insbesondere im Hinblick auf die Vorhersage der Wahl des Reisemodus. Zum Beispiel könnte es sein, dass in einigen Städten die Dichte allein ein ausreichender Proxy des ULI wäre. In einigen Städten oder Gebieten innerhalb von Städten ist die Entwicklung mit hoher Dichte jedoch einfach Hochhauszersiedelung, weil es nicht von Annehmlichkeiten begleitet wird, die die Lebensfähigkeit einer Stadt verbessern. In diesem Sinne ist Vorsicht geboten. Nichtsdestotrotz verdient diese Frage eine weitere Untersuchung, um einen einfacheren, sparsameren Index zu entwickeln, der die Essenz einer lebenswerten Stadt erfasst. Angesichts des weltweiten Interesses an Lebensqualität glauben wir, dass diese Forschung gerechtfertigt ist.

Wir haben die Mazziota–Pareto-Methode für die Erstellung von Composite-Indizes übernommen, nachdem wir den OECD-Leitfaden zur Erstellung von Composite-Indikatoren und Literatur zur Entwicklung von Composite-Indikatoren für Wohlbefinden und Nachhaltigkeit überprüft hatten. Faktorenanalyse und Hauptkomponentenanalyse (PCA) waren Optionen, die aufgrund ihrer Verwendung zur Erzielung eines sparsameren Indexes durch Dimensionsreduktion in Betracht gezogen wurden. Ein wesentlicher Treiber unserer Methodenwahl war jedoch die Fähigkeit, den ULI — und die Leistung der zugrunde liegenden Bereiche — politischen Entscheidungsträgern und Planern, die nicht unbedingt über einen Hintergrund in der statistischen Methodik verfügen, sinnvoll zu kommunizieren. Der ULI stützt sich auf den etablierten MPI-Ansatz zur Berechnung zusammengesetzter Indikatoren in Wohlfühlkontexten, und seine Bedeutung, wenn er für ein Gebiet aggregiert wird, ist für ein Laienpublikum leicht in einfacher Sprache zu vermitteln: Er spiegelt die relative Leistung eines Gebiets in Bezug auf Kernaspekte der Lebensfähigkeit wider und schafft Anreize für eine ausgewogene Leistung in diesen Bereichen.

Bei der Konstruktion des ULI standen wir nicht nur vor der Herausforderung zu überlegen, welche objektiven Expositionen als Maß für die Lebensqualität angesehen werden sollten, sondern auch ihre relative Bedeutung zu bestimmen. Es wurde festgestellt, dass es schwierig ist, einen Konsens zwischen Experten und Interessengruppen über die Gewichtung bei der Erstellung zusammengesetzter Indikatoren zu finden . Faktorenanalyse und PCA sind insofern attraktiv, als sie eine empirische Ableitung solcher Gewichte ermöglichen. Diese Gewichtung hängt jedoch von der für die Analyse verwendeten Stichprobe ab, sodass diese Gewichtung möglicherweise nicht auf andere Kontexte verallgemeinerbar ist. In der Vorphase unserer Entwicklung des ULI haben wir andere Methoden in Betracht gezogen, wie z. B. den Ansatz des Zweifels, der ausdrücklich für den Einsatz in politischen Kontexten konzipiert wurde: Sensible Vergleiche zwischen Gerichtsbarkeiten mit unterschiedlichen Kontexten und Prioritäten können die Verwendung eines Gewichtungsschemas erfordern, das die relativen Stärken eines Gebiets berücksichtigt, um eine gemeinsame Einigung zu erzielen . Wir waren jedoch der Ansicht, dass dieser endogene Ansatz zur Gewichtung die kombinierte Bedeutung dieser Domänen negieren könnte; daher haben wir uns für einen Ansatz entschieden, der ein ausgewogenes, aber leistungsstarkes Ergebnis in allen Bereichen fördert.

Der ULI gewichtet die Indikatoren, aus denen er gebildet wird, nicht direkt. Die relative Bedeutung jedes Indikators im ULI wird jedoch durch die Wahl und Form der enthaltenen Indikatoren beeinflusst: Zum Beispiel wurde durch die Einbeziehung des Begehbarkeitsindex in seiner zusammengesetzten Form, wie wir es in dieser Studie getan haben, jeder seiner Komponenten (Wohndichte, Straßenanbindung und Landnutzungsmix) relativ weniger Gewicht beigemessen, als wenn sie separat als Indikatoren für sich genommen einbezogen worden wären. Wenn wir die Unterbereiche des sozialen Infrastruktur-Mixes — frühe Jahre, Bildung, Gemeinschaft, Kultur und Freizeit, Gesundheits— und Sozialdienste sowie Sport und Erholung – als separate Indikatoren einbezogen hätten, hätte dies der Bedeutung der Nähe zu einer gut versorgten Gemeinschaft mehr Gewicht beigemessen. Wir planen, diese Optionen in der zukünftigen Entwicklung des ULI weiter zu untersuchen. Andere zukünftige Studien möchten daher möglicherweise verschiedene Ansätze zur Indexentwicklung vergleichen.

Zukünftige Anwendungen

Der ULI Scripted-Ansatz wurde mit Blick auf zukünftige Anwendungen entwickelt, um insbesondere die Erstellung eines nationalen Lebensfähigkeitsindex für australische Städte zu erleichtern. Es ist möglich, den ULI auf untergruppenspezifische Domänengewichtungsprofile auszudehnen, wobei zu berücksichtigen ist, dass selbst im Durchschnitt nicht alle Indikatoren für alle Personengruppen von gleicher Bedeutung wären. Zum Beispiel könnten das Alter, die Zusammensetzung des Haushalts, das Niveau der Funktionsfähigkeit oder persönliche Vorlieben die relative Bedeutung bestimmter Maßnahmen beeinflussen. Ein Ansatz, der unterschiedliche Lebensfähigkeitsprofile berücksichtigt, könnte durch Mixed-Methods-Studien mit Subpopulationen oder durch natürliche Experimente informiert und entwickelt werden, um eine demografisch nuancierte ULI abzuschätzen.

Das ULI steht im Einklang mit und unterstützt eine Reihe der UN-Ziele für nachhaltige Entwicklung (SDGs), darunter die Ziele 3 ‚Gesundheit und Wohlbefinden der Menschen‘ und 11 ‚Nachhaltige Städte und Gemeinden‘ . Lebenswertere Städte werden wahrscheinlich aktive Verkehrsformen fördern und sich positiv auf das Wohlbefinden der Bewohner auswirken, die Widerstandsfähigkeit und Nachhaltigkeit verbessern und die Armut verringern . Daher sollte geprüft werden, ob es machbar ist, diese Arbeit auf andere städtische Kontexte auszudehnen und von UN Habitat als Überwachungsinstrument zur Bewertung der New Urban Agenda zu verwenden. Die im ULI enthaltenen Indikatoren können für verschiedene Städte mehr oder weniger relevant sein, und relevante Daten sind möglicherweise nicht immer ohne weiteres verfügbar, insbesondere für Städte in sich schnell entwickelnden Ländern. Zukünftige Forschung dieser Art könnte dazu beitragen, Gerechtigkeitsfragen besser zu beantworten, wie ‚lebenswert für wen?‘ .

Angesichts des Bevölkerungswachstums und der raschen Verstädterung besteht eine große Chance darin, Veränderungen der Lebensfähigkeit im Laufe der Zeit zu überwachen. Der geografische und zeitliche Umfang dieses Pilotprojekts war aus pragmatischen Gründen auf Melbourne in 2011 beschränkt; Eine logische Erweiterung dieses Projekts wird darin bestehen, Schätzungen von ULI für andere australische Hauptstädte zu berechnen und dann Änderungen im Laufe der Zeit zu überwachen. Diese Arbeit hat mit der Entwicklung nationaler Lebensfähigkeitsindikatoren für australische Hauptstädte begonnen, die sowohl an den Gesundheitsergebnissen als auch an der Politik ausgerichtet sind . In einem nächsten Schritt soll ein vergleichbarer ULI für diese Städte entwickelt werden. Im weiteren Sinne beraten wir uns auch mit regionalen und ländlichen Kommunalverwaltungen, um zu verstehen, wie das Konzept der Lebensfähigkeit an die unterschiedlichen Bedürfnisse von Bevölkerungsgruppen angepasst werden kann, die in Nichtmetropolen leben. Um mit Längsschnittdaten verwendet werden zu können, muss der ULI angepasst werden, um Änderungen für ein bestimmtes Gebietsschema im Laufe der Zeit zu berechnen. Es stehen drei Optionen zur Verfügung: Standardisierung der konstituierenden Indikatoren über alle Raum–Zeit-Punkte, oder, in Bezug auf die Basisbeobachtungen, oder, in Bezug auf die endgültigen Beobachtungen . In ähnlicher Weise könnten mehrere Regionen entweder mit dem Gesamtstandard verglichen werden, oder eine Region könnte mit dem Standard einer Referenzregion bewertet werden .

Für die Zukunft ist vorgesehen, dass die ULI sowohl für Forscher als auch für andere Interessenträger, insbesondere Stadtplaner, die versuchen, gesundheitsförderlichere, lebenswertere Städte zu schaffen, nützlich sein könnte. Als Expositionsmaß ist der ULI so konzipiert, dass er eine Verknüpfung mit geokodierten Datensätzen zur Bevölkerungsgesundheit und zu sozialen Erhebungen ermöglicht. Auf diese Weise könnten die Forscher untersuchen, wie sich die Kombination verschiedener gebauter Umweltattribute (in Bezug auf die sozialen Determinanten der Gesundheit) auf eine Reihe von Gesundheits-, Wohlbefinden-, sozialen und wirtschaftlichen Ergebnissen bezieht, die durch Bevölkerungsumfragen (einschließlich der Verknüpfung mit Längsschnittdaten) erfasst werden. Der ULI könnte auch verwendet werden, um Ungleichheiten beim Zugang zu sozialen Determinanten der Gesundheit zu untersuchen, und Assoziationen sowohl mit gesundem Verhalten als auch mit Gesundheitsergebnissen können mit denen einfacherer oder fokussierterer Maßnahmen wie dem Walkability Index verglichen werden. Im Gegensatz dazu erweitert das ULI die Forschungsfragen, die derzeit an viele gebaute Umwelt- und Gesundheitsdatensätze gestellt werden können, um die kumulativen Effekte integrierter Stadtplanung zu untersuchen, die für stadtpolitische Entscheidungsträger von besonderem Interesse sein dürften. Als Ergebnismaß könnte der ULI kartiert und verwendet werden, um die Lebensfähigkeit einer bestimmten Nachbarschaft oder Region quer- und längsschnittlich zu überwachen und Ungleichheiten in der städtischen Lebensfähigkeit zwischen und innerhalb von Städten zu identifizieren. Im australischen Kontext, Wir haben bereits damit begonnen, Lebensfähigkeitsindikatoren zu identifizieren und zu testen und zu bewerten, ob Richtlinien zur Schaffung lebenswerter Städte umgesetzt werden. Dies ermöglicht es uns, über die Beobachtungsanalyse hinaus zu gehen, um natürliche Experimente der Stadtplanungspolitik durchzuführen und Domänen der ‚Lebensfähigkeit‘ über bestimmte Untersuchungsregionen hinweg sichtbar zu machen . Auf diese Weise könnte der ULI verwendet werden, um die Fortschritte bei der Erreichung lokaler, staatlicher oder nationaler Politiken zu messen und zu überwachen, die darauf abzielen, lebenswertere Gemeinschaften zu schaffen.