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2023年11月27日21:00至23:00（北京時間），運輸經濟學頂刊Transportation Research Part B: Methodological主編、美國交通部國家大學交通行為與需求研究中心主任、得克薩斯大學奧斯汀分校Chandra Bhat教授應邀作了題為“On a Causal Analysis of Factors Affecting Housing Choices”的專題講座，開啟了第十一屆“運輸與時空經濟論壇”國際會議之交通運輸經濟學主編面對面專題講座的序幕。主編系列專題講座共六場，由北京交通大學經濟管理學院和愛思唯爾集團共同主辦，每場特邀一位主編分享自己的前沿研究。專題講座采用ZOOM在線會議形式進行，并由愛思唯爾視頻號及服務號同步全球直播。第一場講座由北京交通大學經濟管理學院王雅璨教授主持。會議吸引了8404位觀眾在線參與，其中zoom會議室參會128人，愛思唯爾觀看8276人次。

Transportation Research Part B: Methodological主編專題講座開啟

北京交通大學經濟管理學院王雅璨教授主持

Chandra Bhat教授是運用統計和計量方法分析人類交通選擇行為及城市政策設計的先驅。他目前的研究包括交通的社會和環境、新興技術和移動選擇的規劃影響、交通安全中的公平考慮以及數據科學和預測分析。他是全球被引用次數最多的三位交通學者之一，并獲得過許多獎項，包括 2017 年大學交通中心理事會（CUTC）終身成就獎、2015 年美國土木工程師學會（ASCE）、Frank M. Masters獎和 2013 年德國洪堡獎。2017 年，他被埃諾基金會列為學術界十大交通思想領袖之一。最近，他獲得了美國交通工程師學會（lTE）頒發的 2022 年西奧多-馬特森紀念獎（Theodore Matson Memorial Award），以表彰他“在解決交通行業關鍵問題方面的長期卓越學術貢獻”。他還是一個卓越的教育家，許多他培養的學生都成為了旅行建模領域的佼佼者，在Chandra Bhat教授的指導下完成的研究獲得了眾多國家級論文獎。Chandra Bhat教授目前擔任Transportation Research - Part B的主編，同時也是美國土木工程師學會交通與發展學院（T&Dl）的主席。

在本次講座中，Chandra Bhat教授以“On a Causal Analysis of Factors Affecting Housing Choices”為主題分享了自己的最新研究。Chandra Bhat教授首先提出了一個重要的問題：因果調查的理想數據是怎樣的，他認為橫截面數據和縱向數據都有其優勢和劣勢，在分析過程中，必須控制其他的影響因素，才能得到真正的因果關系。接著Chandra Bhat教授以自動駕駛中的出行行為分析以及遠程工作和住房選擇間的關系為例說明了變量之間存在復雜的關系，分析因果關系是困難的。Chandra Bhat教授重點介紹了遠程工作和住房選擇的工作。由于新冠疫情，需要重新評估影響住房選擇的重要因素，通勤距離可能不再是居住選擇的重要決定因素。離散選擇模型是研究居住選擇的主要方法，也有人以社區為研究對象進行研究，但是這些方法都有缺陷，他提出解決方案是聯合建模（GHDM），將家庭的外生社會人口學特征，生活方式偏好和態度等指標都納入模型，綜合運用測量方程模型和結構方程模型。通過對美國人口普查數據的分析，研究結果顯示了這些因素之間存在復雜的關聯，最后從遠程工作、通勤距離、公平等方面提出政策建議。Chandra Bhat教授認為這篇論文考慮到未觀察到的相關性效應，使我們能夠估計結果之間的真正因果關系。

Chandra Bhat教授分享最新研究成果

隨后，同濟大學刁彌教授和埃因霍溫理工大學廖飛雄助理教授分別進行了點評。刁彌教授認為Chandra Bhat教授的研究很有價值，新冠疫情使得住宅選擇發生了改變，需要對住房屬性對住宅選擇的影響進行建模。住宅選擇上的傳統離散選擇模型面臨很大的挑戰，而Chandra Bhat教授提出的廣義混合數據模型（GHDM）根據社會人口特征和潛在生活方式傾向確定的綜合因素，很好地改善了結果。刁彌教授提出三個問題，一是潛在的生活方式偏好和住房選擇之間的時間不匹配如何解決，二是本文運用橫截面數據+復雜模型來分析因果關系，在經濟學中，研究人員常依靠實地實驗或自然實驗來構建因果關系，并使用雙重差分和面板數據/重復橫截面數據等方法來評估干預措施的干預效果。這兩種研究方法的各自優勢何在，如何選擇？三是測試新冠疫情是否改變居民的居住選擇。Chandra Bhat教授認為這些問題都很有意義，并對這些問題一一進行了回應。

同濟大學刁彌教授精彩點評

廖飛雄助理教授認為這個研究在交通和住房領域有很重要的意義，接著和Chandra Bhat教授就研究展開了深入的討論。Chandra Bhat教授認為，盡管現今研究中有大量大數據和面板數據以及先進模型，但在小數據研究中，基礎概念和理論更為關鍵。Chandra Bhat教授強調數據需在有機制和概念設計的基礎上才具有意義，同時提醒注意大數據中的欺騙性算法。兩位教授討論了模型的細節問題，并對其在中國情境中的適用性提出了建議，強調針對中國特定現實進行數據分析和比較的必要性。最后，兩位教授就政策制定如何在提高公平性的同時考慮在時間和預算限制下政策優先級進行了探討。

埃因霍溫理工大學廖飛雄助理教授精彩點評

在本次講座中，Chandra Bhat教授聚焦“On a Causal Analysis of Factors Affecting Housing Choices”這一主題，研究了住房選擇與個體生活方式和地理位置之間的關系，使用了廣義混合數據模型（GHDM）來分析各種因素，包括個體特征、地理因素和住房屬性，住房類型、租賃情況、庭院存在與否、臥室數量等多個因素的影響。研究結果顯示了這些因素之間復雜的關聯，為理解住房決策提供了有價值的見解，令參會者受益匪淺。兩位特邀點評人刁彌教授和廖飛雄助理教授在總結這一前沿研究的內容與貢獻之后，分別提出很多有價值的問題，為參會者提供了更多的思考層面與維度。與會嘉賓與參會人也在“問題與回答”環節進行了充分的交流。嚴謹的最新研究、精準的同行點評、多維的參會互動，很好地為參加本次講座的全部人員提供了彼此學習與共同受益的機會。