第二節
政策環境在鄰里環境、身體活動與健康狀態上之差異
根據各縣市可行走性指數，將臺灣各縣市分成四個區域，以低至高排序其政策環境 之執行成果，其中區域一為最低、區域四為最高，區域一二屬於較鄉村型地區、區域三 四則屬於較都會型區域，此節主要討論政策環境所造成之差異，主要分成兩部分，客觀 政策環境在主觀鄰里環境與身體活動之差異，以及在健康狀態上之差異。
一、客觀政策環境在主觀鄰里環境與身體活動之差異
將區域一到四與鄰里環境、身體活動量進行單因子變異數分析與雪費氏事後比較，
其結果於表 4-3。在自覺鄰里環境中，結果發現自覺可行走性在不同程度政策環境上具 有顯著差異 (F = 23.10***, p < .00)，事後比較發現居住於區域四之自覺可行走性顯著高 於區域一、二及三，即政策環境較高者其居民自覺之可行走性也顯著高於居住於其他區 域者；而運動空間可近性在政策環境上無顯著差異 (F = 0.37, p = .78)，各區域之居民其 平均運動空間可近性皆接近於整體平均，因此本研究支持 H2-1a (不同程度政策環境居 民之鄰里環境可行走性有顯著差異)、拒絕 H2-1b (不同程度政策環境居民之運動空間可 近性有顯著差異)。
分析政策環境在身體活動量之差異，結果發現居民交通之身體活動量在政策環境上 具有顯著差異 (F = 5.08***, p < .00)，事後比較發現區域三與四之居民其交通身體活動 量顯著高於區域二居民，即居住於政策環境較高者其交通身體活動量也高於居住於政策 環境較低者；然而，以休閒為目的之身體活動量 (F = 0.09, p = .97) 與合計之身體活動 總量 (F = 0.57, p = .64) 在居住於不同政策環境皆無呈現顯著差異，因此本研究部分支 持H2-2a (不同程度政策環境居民之身體活動量有顯著差異)。
(Geographic Information System) 與開放資料評估地理區域可行走性之客觀環境，同時發 現鄰里環境的客觀指標，會影響民眾從事動態身體活動與否 (Ribeiro et al., 2015)；另外
造成各區域間的比例皆達到標準以上，造成運動空間可近性統計上不顯著。另外，本研 究樣本以較年輕之成年人為主，民眾若對於休閒的身體活動自我選擇，非以在鄰里環境 走路、腳踏車之休閒活動，而是前往運動場所進行身體活動為主，則較不會受到政策環 境所影響，因此樣本之政策環境對於休閒與身體活動總量並未有顯著之影響，過去以指 標衡量休閒為目的之身體活動有所差異的文獻中，大部分之研究對象為高齡者，以走路 為最重要是休閒活動 (Ding et al., 2014; Gao et al., 2015; Van Holle et al., 2014)；另外過去 文獻較少對於客觀鄰里環境特性與主觀鄰里環境特性進行比較，較多單純使用單一客觀 或主觀指標。
二、政策環境在個人健康狀態之差異
政策環境在個人健康狀態之差異，其結果呈現於表 4-4。結果發現居民之身體質量 指數在政策環境上具有顯著差異 (F = 4.06**, p < .01)，事後比較發現居住於區域二，居 民身體質量指數顯著高於區域四之居民；在生活品質上，發現居民之自覺心理健康在政 策環境上具有顯著差異 (F = 3.36*, p < .05)，事後比較發現區域三之居民的自覺心理健 康顯著高於區域一之居民；然而居住於不同政策環境之居民，其自覺生理健康 (F = 1.63, p = .18) 則無顯著差異，因此本研究支持 H2-3a (不同程度政策環境居民之身體質量指數 有顯著差異) 與 4b (不同程度政策環境之居民之自覺心理健康有顯著差異)、拒絕 H2-4a (不同程度政策環境居民之自覺生理健康有顯著差異)。
本研究發現在客觀政策環境下，居住於較高的政策環境之居民，其身體質量指數會 越低、其心理健康也會越高。過去研究也發現無論是客觀或主觀的鄰里環境可行走指數 越高，居民之身體質量指數也會越低，民眾參與戶外運動的比例也會越高 (Lovasi et al., 2012)；而 Ribeiro 等 (2013) 以社經狀況、運動空間、居住型態以地理資訊系統進行分 類，結果發現鄰里環境可行走性越高之居民擁有較低的身體質量指數；King 等 (2011) 以客觀可行走指標進行分區，發現區域之可行走性與社經狀況會影響居民之身體質量指 數，進而影響到動態的交通方式與中高度之身體活動，此結果與本研究最大之相似處在
於並非最低可行走區域居民之身體質量指數是最高的，而且鄰里環境高可行走性之區域 同樣擁有最低的身體質量指數。
表4-4
政策環境與健康狀態之變異數分析摘要表
區域 一 二 三 四 平方
和 均方 F p Post-hoc BMI
(kg/m2)
Mean 22.80 23.51 22.85 22.34 179.37 59.79 4.06** .01 2 > 4 SD 3.97 3.94 3.86 3.66
生理健康 Mean 15.54 15.27 15.66 15.78 17.27 5.76 1.63 .18 SD 0.17 0.19 0.12 0.15
心理健康 Mean 18.19 19.25 19.35 19.05 119.29 39.76 3.36* .02 3 > 1 SD 0.30 0.34 0.23 0.28
註：*p < .05、**p < .01、***p < .00
以平日生活環境之設施與服務，會影響居民的生理與心理健康，設施與服務的可近 性越高，其生活品質也會越好 (Wong et al., 2011)，鄰里特性與社會資本越高，居民達到 良好生活品質的勝算比也就越高 (Lamarca, do C Leal, Sheiham, & Vettore, 2013)。然而，
本研究中之自覺生理健康，在客觀政策環境並未達到顯著水準，可能與樣本未有身心障 礙或失能情形，個人生理功能 (physical functioning) 並未有差異，即健康人口本身並未 有生理功能障礙 (Van Dyck, Teychenne, McNaughton, De Bourdeaudhuij, & Salmon, 2015)，
因此生理健康並未有顯著差異。
三、政策環境在動態生活型態、心血管代謝風險之差異
將居住於不同政策環境之居民動態生活型態、自覺與罹患三高進行卡方檢定，結果 如表4-5 所示，結果發現居住於不同政策環境之居民在參與非動態與動態生活型態比例 (𝑥2 = 4.08, p =.25)、正常體重、體重過重與肥胖 (𝑥2 = 6.82, p =.34)、自覺高血壓 (𝑥2 = 1.26, p =.74)、自覺高血糖 (𝑥2 = 1,06, p =.79)、自覺高血脂 (𝑥2 = 6.57, p < .09)、以及具有心血
管代謝風險 (𝑥2 = 1.17, p =.76) 皆無顯著差異；而不同政策環境居民是否被診斷出罹患 三高疾病 (高血壓症、高血脂症或糖尿病) (𝑥2 = 9.39*, p < .05) 則有顯著差異，若居住於 較高政策環境，居民有較低的診斷三高的罹患情形，因此本研究支持H2-3f (不同程度政 策環境居民之三高罹患情形有顯著差異)、而拒絕 H2-2b、H2-3b、H2-3c、H2-3d、H2-3e 與 H2-3g (不同程度政策環境居民從事動態生活型態比例、自覺高血壓情形、自覺高血 糖情形、自覺高血脂情形、體重過重與肥胖比例與心血管代謝風險有顯著差異)。
表4-5
政策環境與生活型態、健康狀態之卡方檢定表
變項 區域 一 二 三 四 𝑥2 p
生活型態 非動態 19.21% 25.89% 22.90% 19.33%
4.08 .25 動態 80.79% 74.11% 77.10% 80.67%
身體質量指數 正常 69.52% 65.74% 69.46% 72.70%
6.82 .34 體重過重 16.19% 19.91% 17.19% 18.40%
肥胖 14.29% 14.35% 13.35% 8.90%
自覺三高 高血壓 3.51% 8.85% 7.73% 9.69% 1.26 .74 高血糖 3.48% 2.21% 2.43% 3.13% 1.06 .79 高血脂 12.66% 12.83% 10.15% 16.24% 6.57 .09 診斷三高 2.12% 0.44% 0.66% 0.28% 9.39* .02 心血管代謝風險 29.60% 31.40% 29.10% 26.90% 1.17 .76
註：*p < .05
鄰里環境特性與居民身體質量指數、罹患過重、肥胖與其他罹患慢性病之危險性 間有關，特別是在食物的選擇與友善身體活動的環境上 (Braun et al., 2016; Zick et al., 2009) ，而在 Ribeiro 等 (2015) 以客觀鄰里環境指標中也發現，居住較低的可行走性 指標，會有較高的體重過重與肥胖的問題，特別與土地使用種類有關。然而，在對女 性肥胖問題進行檢視的研究中，也發現居住地區的品質、街道的連結性、房屋狀況與 公共設施的土地使用種類，都會對心血管代謝性疾病造成影響，尤其是肥胖的問題
(Braun et al., 2016)，在本研究中雖然在正常體重、體重過程與肥胖問題並未達到顯著 水準，但在政策環境較高地區，其居民肥胖人口比例最少。
雖然在本研究之動態生活型態、自覺三高情形與心血管代謝風險，與居住之政策 環境較無關係，可能原因是動態生活型態與自覺健康除了政策環境外，仍受到其他因 素所影響，如心理與鄰里環境等所影響；但居住區域在實際三高罹患情形則是有顯著 影響，居住於政策環境較佳者，其居民罹患三高比例較低，在過去客觀的可行走性鄰 里環境、公共開放空間的可近性指標研究中，同樣也發現這些指標對於民眾罹患糖尿 病、高血壓症與高血脂症之情形有相對風險存在 (Paquet et al., 2014)，居住於可近性高 區域之居民，其心血管代謝風險也會越低 (Coffee et al., 2013)，綜合過去研究與本研究 之結果，皆說明客觀環境指標高低，會影響居民之心血管代謝風險。