本文摘要：摘要：職住分離和通勤距離關系的定量測度，對公共政策、城市規(guī)劃的制定具有指導作用。長期以來，該領域的計算方法及驗證的可靠性、精確性存在多方面的制約，用得最普及的單元平衡法存在單元尺度多大合適、單元邊界隔離2個局限性。本研究以上海市為例，以人口
摘要：職住分離和通勤距離關系的定量測度，對公共政策、城市規(guī)劃的制定具有指導作用。長期以來，該領域的計算方法及驗證的可靠性、精確性存在多方面的制約，用得最普及的單元平衡法存在單元尺度多大合適、單元邊界隔離2個局限性。本研究以上海市為例，以人口普查、經(jīng)濟普查、手機信令數(shù)據(jù)為基礎，多角度開展方法探索。先對中心城區(qū)劃定職住基本平衡范圍，用考慮通勤距離的密度估計函數(shù)，按工作地估計職工的居住密度，和從業(yè)居民的實際密度相比較，使職住分離和通勤距離對應起來，同時緩解單元尺度問題、消解邊界隔離問題。
繼而使用職住分離零壹指數(shù)代替?zhèn)鹘y(tǒng)職住比，用平均通勤距離驗證職住分離，獲得了很強的線性相關。盡管統(tǒng)計結果有效，依然會有樣本偏離線性回歸方程，利用置信區(qū)間，篩選出異常點，憑經(jīng)驗解釋原因，可從定性角度進一步提高分析結果的可信，還可以探測職住失配的原因�；谏鲜龇治龇椒ǎ炞C了：職大于住的地區(qū)，職工通勤距離偏長，居民通勤距離偏短;住大于職的地區(qū)，居民通勤距離偏長，職工通勤距離偏短，職住關系越平衡，通勤交通總量越小，越分離，交通總量越大。上述方法以上海為例得到驗證，也能適用于其他大城市的中心城區(qū)。
關鍵詞：職住分離,職住平衡,通勤距離,零壹指數(shù),測度方法,上海
1引言
市民工作地和居住地的分離引起通勤交通，城市規(guī)模擴大，通勤距離往往變長，職住分離是常見的原因。我國在經(jīng)歷了30年的快速城市化進程后，伴隨居民通勤交通距離和時間增長，特大城市的道路交通擁堵和公共交通擁擠問題日趨嚴峻。職住過度分離對于個體，生活質(zhì)量下降，對于整體，城市交通總量增大，交通設施擁堵，城市運作效率變差，還會帶來更多的能源消耗、廢氣排放。對上述問題，西方學者的研究歷史較長，主要是在美國，大約在1990年代前后，美國經(jīng)歷了城市蔓延、石油危機以及環(huán)保運動等過程，對于城市精明增長、減少交通能耗、提高環(huán)境質(zhì)量有著更高的要求，當時的研究大致有2個側重點：
(1)職住平衡和通勤距離的關系。早期研究一般認為，通過職住數(shù)量和質(zhì)量的平衡可以在一定程度上縮短通勤距離，例如在就業(yè)崗位密集地區(qū)提供可負擔住房，在郊區(qū)居住密集地區(qū)提供合適的就業(yè)崗位等[1]，實證的數(shù)據(jù)研究對城市規(guī)劃專業(yè)有參考意義[2]。但是，也有學者認為，一定空間范圍的職住平衡對交通擁堵、通勤距離的影響客觀存在，但并不十分顯著，職住的空間分布更大程度受到除了通勤距離外的其他社會經(jīng)濟因素的影響[3]，不同城市具有各自的特征，之間較難相互比較，從總的趨勢來看，較多城市的平均通勤時間在一定時期內(nèi)并沒有明顯增加[4]。
(2)城市空間結構有復雜的社會經(jīng)濟內(nèi)涵，通勤交通僅表示一個方面，應深入考慮背后的社會經(jīng)濟因素[5]。該方向研究的深入，勢必轉向職住分離的原因分析。進入21世紀，西方發(fā)達國家大城市空間結構趨于穩(wěn)定，用城市規(guī)劃或其他公共政策干預職住關系余地不大，隨著時代背景的變化，西方相關的理論研究熱情有所下降。西方研究對應的城市尺度和密度與當前我國特大城市有著明顯差別，城市化進程形式和速度也不同。國外學者所參照的城市、區(qū)域的人口、產(chǎn)業(yè)、空間結構、發(fā)展歷史不同，將他們的觀點、結論、方法對應到國內(nèi)，或多或少會不適應[6]。
近10年來，職住分離開始引起國內(nèi)學者的重視，這和國內(nèi)大城市規(guī)模擴展、結構調(diào)整、城市交通擁堵等現(xiàn)實問題有關。國內(nèi)學者較多是從觀察、描述入手[7-12]，和國外學者類似，也分析社會、經(jīng)濟、城市發(fā)展過程等因素如何影響職住平衡、通勤交通[13-19]。隨著研究的深入，發(fā)現(xiàn)基礎數(shù)據(jù)和計算方法對研究結論會有不同程度的干擾[20]，但是在對方法的局限性，如何改進、完善的研究較少[21]。其原因很可能是國外學者研究熱情較高的1990年代，地理信息技術還不夠普及，國外學者當時研究的數(shù)據(jù)來源主要是政府統(tǒng)計部門的調(diào)查數(shù)據(jù)，適合于直接的職住比計算以及與通勤距離的比對分析。國內(nèi)學者關注職住平衡，大都側重在問題本身。
隨著ICT大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，一定程度彌補了過去國內(nèi)研究數(shù)據(jù)不足的缺陷，但對新型數(shù)據(jù)源的計算方法還比較傳統(tǒng)[22]，新方法的探索不多。本文認為，關于職住平衡、通勤交通的分析方法若要服務于政策制定，尤其是城市規(guī)劃，基礎資料的準確性、計算方法的精確性、分析結果的可靠性均有待進一步完善和提升，而目前的數(shù)據(jù)條件和技術條件應該比過去好很多。
按經(jīng)驗，某地區(qū)的工作崗位少于從業(yè)居民，外部進來工作的職工較少，職工容易就近居住，他們的通勤距離可能較短，同時，因居民數(shù)量偏多，難以就近工作，外出工作的人數(shù)較多，他們的通勤距離可能較長。反過來，某地區(qū)的工作崗位如果多于從業(yè)居民，職工通勤距離可能較長，居民通勤距離可能較短。如果這一規(guī)律不但存在，而且非常明顯，調(diào)整用地布局，使居住人口、工作崗位變得相對平衡，就可獲得減少通勤交通總量的效果，如果這一規(guī)律不顯著、不穩(wěn)定，或者原因很復雜、不清晰，用調(diào)整用地布局或者其他公共政策來緩解交通，就可能存在盲目性。
2傳統(tǒng)計算方法的局限性
長期以來，測度職住平衡的基礎方法是劃定空間單元，計算內(nèi)部職住關系，可稱為單元自身平衡法，用得最普遍的指標是單元職住比。單元職住比=該單元內(nèi)的工作崗位數(shù)/該單元內(nèi)的從業(yè)居民數(shù)(1)該指標簡單、直觀，也可將全體居住人口或家庭數(shù)代替從業(yè)居民數(shù)，將多個單元指標匯總起來，測算取值變化是否均勻。美國規(guī)劃學者憑經(jīng)驗提出，就業(yè)崗位數(shù)與家庭數(shù)之比在0.8~1.2之間比較合適[1，23]，或者用“獨立指數(shù)”來表示居住和工作的自滿足[13]。獨立指數(shù)=本單元內(nèi)居住和工作崗位數(shù)/(外來工作人數(shù)+外出工作人數(shù))
(2)上述方法對組團式布局的城鎮(zhèn)群較合適，而且單個城鎮(zhèn)規(guī)模不大、邊界鮮明。對大城市的連綿建成區(qū)存在如下局限：(1)單元尺度。單元較大，容易平衡，大到一定程度會自然平衡，但是內(nèi)部通勤上升為主要矛盾。單元較小，容易分離，單元小到一定程度必然出現(xiàn)極端。這是典型的可變面狀單元問題(ModifiableArealUnitProblem,MAUP)。
(2)邊界隔離。對單元內(nèi)部較長距離的通勤認為是職住平衡，跨越邊界的短距離通勤認為是分離，一旦跨越單元，不分遠近，顯然不符合現(xiàn)實。單元相互組合(即用地布局)不同，整體職住關系不同，但是每個單元自身的指標都是一樣的，如果城市規(guī)劃調(diào)整用地布局，對職住分離是減緩還是加劇，單元指標無法體現(xiàn)。
(3)取值區(qū)間。職住比的取值區(qū)間為[0,1,+∞)，等于1時完全平衡，0和+∞是2個極端，大城市內(nèi)部較大的居住區(qū)、商務區(qū)，取值會接近極端值。變化幅度不對稱，實際工作中較難把握。
3數(shù)據(jù)來源及職住基本平衡區(qū)劃定
3.1數(shù)據(jù)來源
3.1.1普查資料
本研究的從業(yè)居民數(shù)據(jù)來自2010年的第六次全國人口普查[24]，要按10%的比例對長表擴樣。在上海，空間單元可以在居委會、村委會的基礎上再細分到普查小區(qū)。工作崗位數(shù)據(jù)來自第三次經(jīng)濟普查(2013年)[25]，在上海，空間單元也可細分到普查小區(qū)(和人口普查不一致)。經(jīng)濟普查中職工人數(shù)的空間分布有誤差。例如，某些分支機構的職工數(shù)被統(tǒng)計到企業(yè)注冊地或總部，如連鎖經(jīng)營商、保險公司，有些職工的工作地點不固定，如交通運輸機構，上述現(xiàn)象俗稱為“吸附”。為了精確落地、減緩“吸附”，上海市的有關機構投入了較大的人力、物力，但是誤差依然難免[26-27]。
3.1.2手機信令數(shù)據(jù)
本研究獲得了2011年10月中國移動的2G手機信令數(shù)據(jù)，連續(xù)兩周時長，范圍為上海市域。利用信令數(shù)據(jù)，可識別用戶的居住地、工作地�；疽�(guī)則為計算每個用戶在同一空間位置或周邊重復出現(xiàn)的頻率，如果夜間重復頻率大于50%，則識別為用戶的居住地;日間重復頻率大于50%，則識別為用戶的工作地，排除職住同地或相距過近。識別之前進行數(shù)據(jù)清洗，前后兩條記錄時間間隔60min以上，對應基站相隔400m以上，保留其有效位置點。
然后計算有效位置點上的累積停留時長，將每天停留時間最長的作為當日的日間駐留地。從晚上20時到次日凌晨6時，計算累計最大停留時間位置，且在該位置停留超過2小時，則該點為當日的夜間居住地。從上午9時到下午16時之間，計算累計最大停留時間位置，且在該位置停留超過2h，則該點為當日工作地。兩周10個正常工作日內(nèi)，待選的日間駐留地出現(xiàn)超過5次，則將其視為該用戶的日間駐留地(簡稱“工作地”)。使用同樣的方法可以識別出用戶的夜間駐留地(簡稱“居住地“)。
上海市全市域范圍內(nèi)，識別出手機常住用戶1763萬個，其中符合日間駐留地規(guī)則的有1045萬人，識別率達59.3%;識別出夜間駐留地有1175萬人，識別率達66.6%。產(chǎn)生兩類用戶的交集，有849萬人，符合上述行為規(guī)律的學生、退休老年人也會在此識別結果中。
以街道、鄉(xiāng)鎮(zhèn)為單元，和人口普查中的從業(yè)居民數(shù)做比較，線性相關系數(shù)r(230)=0.91(p<0.0001)，和經(jīng)濟普查中的工作崗位數(shù)做比較，線性相關系數(shù)r(230)=0.61(p<0.0001)，均屬高度線性相關，可以看出手機信令和工作崗位的誤差比從業(yè)居民明顯要大。和大規(guī)模、專業(yè)性的城市交通出行調(diào)查相比，用手機信令觀察通勤交通有被調(diào)查者不受干擾、樣本量大、分布均衡、統(tǒng)計單元較小的優(yōu)點，也存在數(shù)據(jù)采集疏漏、編碼可能出錯，出行目的、方式要間接判斷，個人屬性難以識別等缺點。
3.2劃定職住基本平衡區(qū)
現(xiàn)實中，上海的每日通勤已擴大到蘇州，但本項研究側重于上海中心城，對此應劃定職住基本平衡的最小范圍，跨該越邊界的通勤量盡可能小，或者可以忽略[28]。以上述全市域所識別的手機用戶居住地、工作地為基礎，產(chǎn)生從業(yè)居民的分布密度，生成等值線，在密度變化陡峭的中心城區(qū)邊緣，按經(jīng)驗提取邊界。經(jīng)計算，約98%的手機用戶居住地、工作地在此范圍內(nèi)，定義為基本平衡圈。
為了與人口、經(jīng)濟普查資料相對應，進一步以街道、鎮(zhèn)為空間單元，如果進入基本平衡圈的面積超過30%以上，該單元就納入，合并起來一共有124個街鎮(zhèn)，面積為1139.5km2，稱基本平衡區(qū)，略大于中心城外環(huán)線范圍，常住人口1427萬人，從業(yè)居民727.7萬，工作崗位838.6萬。再用手機信令復核，有4.6%的職工在此范圍之外居住，有2.9%居民在此范圍之外工作，區(qū)內(nèi)平均通勤距離為4921m(基站之間的歐氏距離，即直線距離，職住同地的手機用戶不計入)�？紤]到經(jīng)濟普查的“吸附”，和人口普查時間不一致，基本平衡區(qū)范圍內(nèi)，職工人數(shù)多于從業(yè)居民，為此將職工人數(shù)乘以0.8678，使該范圍內(nèi)工作崗位和從業(yè)居民總數(shù)相同。有了基本平衡區(qū)，可將注意力集中在內(nèi)部通勤，暫時忽略內(nèi)外通勤。
4實驗過程及結果分析
4.1職住分離零壹指數(shù)及驗證
使用傳統(tǒng)的單元職住比，將人口、經(jīng)濟普查得到的每個街道、鄉(xiāng)鎮(zhèn)職住比和手機信令計算得到的該街鎮(zhèn)居民平均通勤距離、職工平均通勤距離分別做比較，和本文引言中對職住分離的一般認知大致相符，但是平均通勤距離與職住比之間為非線性關系，為了簡化計算過程，不再繼續(xù)討論。
5異常單元界定及解釋
5.1異常單元判斷方法
基于密度估計，按街鎮(zhèn)單元匯總的零壹指數(shù)為自變量，平均通勤距離為因變量，統(tǒng)計結果達到了較強的線性相關，但是顯著性再強，樣本點和回歸方程之間依然存在偏差，如果將偏差較明顯的篩選出來，推測、解釋其原因，會有參考價值，還可能進一步提高統(tǒng)計的可信。
5.2對異常單元的經(jīng)驗解釋
5.2.1職工通勤距離偏長
用置信區(qū)間篩選出的職工通勤距離異常街鎮(zhèn)。職工通勤距離偏長的單元大都位于浦東新區(qū)的東側、北側(打浦橋街道例外)，屬張江科技園區(qū)、外高橋保稅區(qū)范圍或近鄰，產(chǎn)業(yè)性質(zhì)為科技類、貿(mào)易服務類，職工中科技人員、商務白領比例大，他們通勤距離偏長大致有4個方面的原因：
(1)東側、北側是長江入�？冢粫写笃�、合適的住宅區(qū)，主要通勤方向只有往西、往南。估計密度時，長江口水域有密度，引起少量誤差。(2)和上述產(chǎn)業(yè)園區(qū)距離較近的商品住宅基地建成時間較早，產(chǎn)業(yè)發(fā)展較遲，已入住的居民通勤方向也是往西、往南，距離也較長，就地平衡作用較弱，職住關系相對失配。(3)軌道交通、主要道路均呈放射狀，促使職工長距離通勤。(4)商務、科技類崗位專業(yè)性較強、職工對居住環(huán)境要求較高，雙職工家庭較多，購房比例較高，選擇居住地、工作地的彈性、靈活性較低。打浦橋街道的手機信令中部分記錄的基站編碼有誤而被刪除，引起統(tǒng)計結果偏差。
5.2.2職工通勤距離偏短
包含虹橋機場及相關機構、企業(yè)，職工工作時間、居住地較特殊，用手機信令識別的居住者、工作者、通勤距離，可能不適合虹橋機場及其周邊，造成計算結果低于回歸統(tǒng)計。
5.2.3居民通勤距離偏長
上鋼新村街道內(nèi)含2010年世博會浦東展區(qū)，臨近2010年時，傳統(tǒng)制造業(yè)大量遷出，周邊居民難以短途通勤，2010年世博會之后，服務型企業(yè)開始入駐，周邊居民不能馬上適應新崗位，就近就業(yè)比例低，這就影響到平均通勤距離和職住零壹指數(shù)(人口普查是2010年，手機信令是2011年，經(jīng)濟普查是2013年)。殷行街道集中了較多傳統(tǒng)工人新村，按零壹指數(shù)，住大于職，周邊傳統(tǒng)工業(yè)的衰退已有一段歷史，新型產(chǎn)業(yè)在緩慢成長，居民對產(chǎn)業(yè)轉型的適應滯后。
該街道位于楊浦區(qū)北端，受黃浦江阻隔，跨江通勤要繞行，不方便，而地鐵8號線卻為本地居民向南到較遠的市中心就業(yè)提供了便利，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)淘汰、自然地理障礙、軌道交通是影響通勤的三個原因。新虹街道處于上海西部，新虹橋商務區(qū)之內(nèi)，原來附近有居住區(qū)，2010年開始，較多貿(mào)易服務類企業(yè)入駐(經(jīng)濟普查為2013年)，和上鋼新村的原因相似，零壹指數(shù)發(fā)生變化，手機信令并未反映，新企業(yè)剛入駐，吸引到的就業(yè)者不可能都來自附近的原住民，而地鐵2號線、10號線有利于該地居民長距離通勤。
6職住平衡是否會降低交通總量
上述研究驗證了職大于住，職工通勤距離偏長，居民通勤距離偏短，住大于職，居民通勤距離偏長，職工通勤距離偏短。如果職住關系趨于平衡，交通總量是否偏小?職住關系趨于分離，交通總量是否偏大?按常規(guī)，交通總量等于人數(shù)和平均距離相乘，居民通勤總量、職工通勤總量二者相加，等于該單元引起的通勤交通總量。
7結論與討論
7.1結論
(1)單元平衡法是目前在職住分離、職住平衡領域用得最普遍的方法，對連綿發(fā)展的大城市中心區(qū)，單元尺度和邊界隔離是該方法的2個主要局限。本研究以考慮通勤距離的密度估計法為基礎，職住基本平衡范圍為邊界，測度職住分離，同時緩解了單元尺度問題、消解了邊界隔離問題。(2)密度估計函數(shù)的概率分布應接近實際觀測到的通勤距離頻率分布，將工作崗位轉變?yōu)槁毠ぞ幼∶芏�，和從業(yè)居民的實際居民密度相比較，如果估計密度偏高，屬職大于住，職工通勤距離長于估計函數(shù)，估計密度偏低，屬住大于職，職工通勤距離短于估計函數(shù)，反過來，也可針對居民通勤距離偏長、偏短，在理論上，職住分離和通勤距離相互對應。
(3)用職住零壹指數(shù)代替職住比，可通過線性回歸，用通勤距離驗證職住分離，而且實際使用時，零壹指數(shù)的取值區(qū)間比職住比相對容易把握。(4)即使統(tǒng)計結果為很強的線性相關，樣本依然會偏離回歸方程。利用置信區(qū)間，篩選出偏離相對嚴重的異常點，進一步憑經(jīng)驗猜測、解釋出現(xiàn)異常的原因，從定性的途徑提高驗證的可信，還可以探測職住關系失配的原因。(5)以上述方法為基礎，較好驗證了職住分離和通勤距離的關系：職大于住的地區(qū)，職工通勤距離偏長，居民通勤距離偏短;住大于職的地區(qū)，居民通勤距離偏長，職工通勤距離偏短。職住關系趨于平衡，通勤交通總量較小，趨于分離，交通總量較大。上述驗證以上海為例，所提倡的方法可用到其他大城市中心城區(qū)。
7.2討論
第六次人口普查時間是2010年10月底，第三次經(jīng)濟普查時間是2013年12月底，手機信令數(shù)據(jù)采集時間是2011年10月，雖然離開當前時間已較長，但是計算方法的探索依然有效。普查數(shù)據(jù)是按空間單元匯總的，要將面狀統(tǒng)計單元轉變?yōu)辄c要素，才能做密度估計，統(tǒng)計單元越小，計算精度越高，空間尺度問題化解得越好，如果單元過大，只能按街道、鄉(xiāng)鎮(zhèn)的話，密度估計法的優(yōu)勢會明顯減弱。用指數(shù)函數(shù)做密度估計尚不理想，有待改進。
本研究所探索的若干計算方法，在精確性、可靠性、現(xiàn)實的可解釋性等方面獲得了明顯進展，但是依然側重在職住分離的一般特征，對居民社會屬性、城市產(chǎn)業(yè)類型、交通系統(tǒng)、城市發(fā)展歷史、自然地形等因素引起的職住失配僅僅是初步探測，有待深入調(diào)查與分析。
相關論文投稿刊物：《中國工人》(月刊)創(chuàng)刊于1924年，由中華全國總工會主辦。是職工生活刊物，注意突出思想性、知識性、趣味性和職工特色。將以通俗的言語解釋許多道理給工人群眾聽，報道工人階級抗日斗爭的實際，總結其經(jīng)驗，為完成自己的任務而努力。
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