光华讲坛|机器学习在交通政策领域的应用——来自香港后疫情时代居民行为变化动态追踪调查的证据

6月11日下午，光华讲坛——社会名流与企业家论坛第6556期:“机器学习在交通政策领域的应用——来自香港后疫情时代居民行为变化动态追踪调查的证据”在诚正楼1600会议室顺利举行。本次讲座由香港科技大学公共政策学部朱鹏宇教授主讲，对疫情后香港居民的交通方式选择进行了量化研究。我院苗壮教授主持了本次讲座。

朱鹏宇教授首先回顾了疫情期间影响个体出行交通选择的四大因素，详细讲解了其中的经济学原理。基于香港社会动态追踪调查的结构化问卷调查数据，以四期数据构建的结构方程模型，以技术、经济状况、价值观和压力等因素作为中介变量，甄别出对后疫情时代人们的交通方式选择具有持续性影响和短期影响的变量。研究发现，技术对交通行为的影响具有粘性，是可持续的，而经济收入的影响是短暂的。

此外，朱鹏宇教授还利用动态追踪数据研究了后疫情时代人们的心理健康恢复状况。以居住区100米范围内的可见要素作为控制变量，利用机器学习中的随机森林模型，研究发现：香港居民在疫情结束后仍处于高度心理压力状况下，人口因素、自然因素和建筑因素是影响人们心理健康恢复的主要因素。

此次讲座拓宽了学科边界，将机器学习引入经济问题研究，朱鹏宇教授鼓励同学们将计量经济和机器学习相结合研究经济问题，多关注非线性关系。参与讲座的同学和朱教授进行了深入探讨，激发了同学们对机器学习的兴趣和热情，使同学们受益匪浅。

撰稿：巫卓琳

初审：王韵雯

复审：杨利

终审：邹红