職住變遷與通勤自平衡

王 德，申 卓

（1.同濟(jì)大學(xué)建筑與城市規(guī)劃學(xué)院，上海 200092；2.中國(guó)城市規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院上海分院，上海 200092）

城市規(guī)模的不斷擴(kuò)大帶來(lái)日益嚴(yán)重的交通擁堵等問(wèn)題，對(duì)城市居民的交通出行產(chǎn)生了巨大的影響，居民為追求生活的便利，往往會(huì)自發(fā)尋求通勤關(guān)系的改善，這樣一個(gè)過(guò)程可視為居民通勤“自平衡”的表現(xiàn)。居民通勤“自平衡”的基本內(nèi)涵是居民在主動(dòng)或被動(dòng)的變遷過(guò)程中主動(dòng)尋求通勤時(shí)間、通勤距離等狀態(tài)改善的行為。研究論證居民在變遷過(guò)程中存在職住“自平衡”特征對(duì)于了解規(guī)劃布局之外職住平衡的形成機(jī)制有一定的研究意義，而探究通勤“自平衡”行為與城市空間結(jié)構(gòu)及居民變遷行為的關(guān)系則能夠更好地了解城市居住就業(yè)空間自發(fā)形成變化的過(guò)程和特征。

在現(xiàn)有相關(guān)文獻(xiàn)的總結(jié)梳理過(guò)程中，可以發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)與通勤行為相關(guān)研究起步較晚，20世紀(jì)90年代后與居住就業(yè)以及通勤行為相關(guān)的研究才開(kāi)始增多［1］，對(duì)于通勤的研究涉及與職住空間錯(cuò)位的關(guān)系［2-3］，與居住區(qū)區(qū)位的關(guān)系［4-7］，與城市空間結(jié)構(gòu)的關(guān)系［8-10］等多種角度。而對(duì)城市遷移人群的通勤行為研究中，單獨(dú)研究就業(yè)地變遷的相關(guān)研究較少，目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者多為研究遷居人群的通勤行為特征，發(fā)現(xiàn)存在通勤距離、通勤方式、通勤費(fèi)用等方面的差異［11-15］。近年來(lái)大數(shù)據(jù)的興起給很多學(xué)科的研究帶來(lái)了新的角度與契機(jī)，利用手機(jī)信令數(shù)據(jù)等大數(shù)據(jù)對(duì)通勤行為進(jìn)行研究以國(guó)內(nèi)學(xué)者為主，主要涉及通勤圈的識(shí)別、典型就業(yè)地通勤特征、通勤與人口空間分布的聯(lián)系等方面［16-20］。

總體而言，城市居民的通勤行為變化特征研究對(duì)于更好地了解人的行為演變機(jī)制以及城市發(fā)展的內(nèi)在動(dòng)力機(jī)制有著重要的意義，“自平衡”特征的研究是一個(gè)不錯(cuò)的切入點(diǎn)，目前用手機(jī)信令數(shù)據(jù)研究通勤行為的文獻(xiàn)中，缺少對(duì)通勤變化特征的總結(jié)，且所用的多是一年的手機(jī)信令數(shù)據(jù)，并沒(méi)有兩個(gè)不同年份的手機(jī)信令數(shù)據(jù)的對(duì)比研究，因此利用短時(shí)間跨度的手機(jī)信令數(shù)據(jù)對(duì)城市居民的通勤變化特征進(jìn)行跟蹤研究既是一種創(chuàng)新，也是對(duì)現(xiàn)有研究的必要補(bǔ)充。

1 研究目的、數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究目的和意義

本文的研究目的為利用手機(jī)信令數(shù)據(jù)的跟蹤分析，對(duì)居住地就業(yè)地發(fā)生變遷的居民通勤變化呈現(xiàn)出的“自平衡”現(xiàn)象進(jìn)行探究與驗(yàn)證，從而更好地理解人的行為演變機(jī)制以及分析城市結(jié)構(gòu)對(duì)其產(chǎn)生的影響。

本研究通過(guò)對(duì)同一運(yùn)營(yíng)商2011 年和2014 年手機(jī)用戶的跟蹤分析，研究了短時(shí)間跨度變遷居民的通勤行為變化，既識(shí)別了全市范圍內(nèi)就業(yè)地發(fā)生變遷的居民群體，又深入探究了變遷居民在經(jīng)過(guò)短時(shí)間跨度后的通勤“自平衡”變化特征，是對(duì)現(xiàn)有手機(jī)信令數(shù)據(jù)的研究?jī)?nèi)容、研究視角尤其是研究方法的一種的創(chuàng)新和嘗試。另外，對(duì)于了解規(guī)劃布局之外職住平衡的形成機(jī)制以及城市就業(yè)與居住空間的自發(fā)形成機(jī)制也具有一定的研究意義

在應(yīng)用方面，研究結(jié)果能夠?qū)Τ鞘腥丝谧冞w所產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)通勤量預(yù)測(cè)以及在城市規(guī)劃中更加合理地調(diào)控城市居住就業(yè)空間等方面提供參考應(yīng)用的價(jià)值。

1.2 研究對(duì)象和數(shù)據(jù)

本文所研究的對(duì)象為上海市域范圍內(nèi)通過(guò)手機(jī)信令數(shù)據(jù)追蹤識(shí)別出的兩年都有穩(wěn)定居住地以及就業(yè)地且居住地、就業(yè)地發(fā)生變遷（即2011 年至2014年就業(yè)地的地理位置改變）的居民人群，共識(shí)別出符合條件的人群551 003人。

人群的識(shí)別及篩選都是基于2011 年和2014 年各兩周14d 的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行的。經(jīng)計(jì)算，2011 年和2014 年記錄到的用戶數(shù)約為2 400～2 500 萬(wàn)人（六普上海常住人口2 301萬(wàn)人，上海2014年常住人口2 426萬(wàn)人），2011年以及2014年在14d中至少有7d有記錄的用戶數(shù)分別占總用戶數(shù)的73%和68%，說(shuō)明兩年數(shù)據(jù)用戶的跟蹤情況都較為穩(wěn)定，能夠?yàn)楹罄m(xù)的分析提供可靠的基礎(chǔ)。本研究中使用基站的位置分布大致代表手機(jī)信令數(shù)據(jù)的位置分布。由于手機(jī)信令數(shù)據(jù)是基于SIM 卡識(shí)別碼進(jìn)行識(shí)別，同一用戶更換SIM 會(huì)被識(shí)別為兩個(gè)樣本，因此識(shí)別到的兩年都有數(shù)據(jù)的用戶數(shù)量會(huì)明顯小于任意一年識(shí)別出的用戶數(shù)量以及實(shí)際用戶數(shù)量。

1.3 分析框架構(gòu)建

研究整體分析框架如圖1所示，首先對(duì)所識(shí)別的變遷居民（包含居住地變遷與就業(yè)地變遷）的通勤特征進(jìn)行分析，計(jì)算同一人群在不同年份的通勤指標(biāo)，通過(guò)平均通勤與過(guò)剩通勤率兩方面指標(biāo)論證通勤“自平衡”現(xiàn)象的存在；其次分別從居住變遷居民以及就業(yè)變遷居民兩類人群的視角來(lái)分析通勤“自平衡”特征與其原通勤距離的關(guān)系，從通勤距離變化和通勤距離縮短人數(shù)占比兩方面具體論證原通勤關(guān)系越差，自平衡特征越明顯；最后結(jié)合城市典型的居住區(qū)案例來(lái)對(duì)前面所得相關(guān)結(jié)論進(jìn)行驗(yàn)證討論。通過(guò)對(duì)總體特征以及分人群特征的分析論證，形成對(duì)于上海市居住地就業(yè)地發(fā)生變遷的居民通勤變化呈現(xiàn)出的“自平衡”現(xiàn)象的新認(rèn)識(shí)，為研究全市居民的通勤特征以及優(yōu)化城市的職住空間分布提供新的視角和參考。

圖1 分析框架Fig.1 Analytical framework

1.4 數(shù)據(jù)預(yù)處理與研究方法

通過(guò)對(duì)居家時(shí)段凌晨0am-6am 點(diǎn)內(nèi)以及工作時(shí)段9am-5pm每隔0.5h的手機(jī)眾數(shù)點(diǎn)進(jìn)行識(shí)別，在連續(xù)10 個(gè)工作日中，有識(shí)別結(jié)果的天數(shù)大于等于3d，且最終識(shí)別點(diǎn)出現(xiàn)的天數(shù)占有識(shí)別結(jié)果天數(shù)的比值超過(guò)60%或者最終識(shí)別點(diǎn)到其他天的識(shí)別點(diǎn)的平均距離小于500m，則認(rèn)為該點(diǎn)為穩(wěn)定的居住地和就業(yè)地，識(shí)別得到2011年有穩(wěn)定居住地與穩(wěn)定就業(yè)地的居民人數(shù)為628 萬(wàn)人，2014 年有穩(wěn)定居住地與穩(wěn)定就業(yè)地的居民人數(shù)為751萬(wàn)人。

1.5 數(shù)據(jù)可靠性檢驗(yàn)

為證明識(shí)別數(shù)據(jù)的質(zhì)量與可靠性，本文將手機(jī)信令數(shù)據(jù)的識(shí)別結(jié)果與上海交通大調(diào)查的數(shù)據(jù)進(jìn)行可靠性檢驗(yàn)。根據(jù)2015年上海第5次綜合交通調(diào)查報(bào)告，報(bào)全市居民的平均出行距離由2009 年的6.5km/次增加至2014 年的6.9km·次-1。本次研究識(shí)別出兩年都有穩(wěn)定居住地與工作地且居住地與就業(yè)地不同地且距離大于500m 的上海市通勤居民2011 年的平均通勤距離為5 479.99m，2014 年的平均通勤距離為5 528.08m，相當(dāng)于第五次綜合交通調(diào)查中2014年全市居民6.9km·次-1的平均出行距離的80%，較為接近，在可接受的范圍內(nèi)，且2014年的平均通勤距離高于2011 年的平均通勤距離也與綜合交通調(diào)查中出行距離的變化趨勢(shì)相符，考慮到手機(jī)數(shù)據(jù)的不可避免誤差以及采用的是點(diǎn)到點(diǎn)的直線通勤距離要比實(shí)際通勤距離小，且綜合交通調(diào)查數(shù)據(jù)中的出行距離不僅僅包括通勤出行，可以認(rèn)為識(shí)別計(jì)算結(jié)果是比較可靠的，可以支撐后續(xù)的分析研究。

2 整體通勤“自平衡”特征

2.1 平均通勤距離特征

2.1.1總體變化

分別計(jì)算居住地變遷居民以及就業(yè)地變遷居民2011年以及2014年的總體平均通勤距離，得出居住地變遷居民2011 年的平均通勤距離為3 228.40m，2014 年的平均通勤距離為3 255.58m，居住地變遷后平均通勤距離增加了27.18m，屬于微量增加，另外計(jì)算可以得到居住地變遷后通勤距離減小的居民人數(shù)為140 144 人，占比40.7%，而居住地變遷后通勤距離增大的居民人數(shù)為127 994 人，占比37.2%，也就是說(shuō)居住地變遷后通勤距離減小的人數(shù)要多于通勤距離增大的人數(shù)，說(shuō)明更多的居民在居住地發(fā)生變遷后其通勤距離是減小的，但是由于居住地變遷其影響因素更復(fù)雜，在總體平均通勤距離的變化上“自平衡”特征表現(xiàn)得不是很明顯。

就業(yè)地變遷居民2011 年的平均通勤距離為3 991.96m，2014 年為3 824.96m，就業(yè)地變遷后平均通勤距離減小了167m，平均通勤距離減小明顯，另外計(jì)算可得就業(yè)地變遷居民變遷后通勤距離縮短人數(shù)為201 181，占比43.3%，就業(yè)地變遷居民變遷后通勤增大人數(shù)為187 217，占比40.3%，通勤距離減小人數(shù)要多于通勤距離增大的人數(shù)，說(shuō)明從平均通勤距離增減這個(gè)角度來(lái)說(shuō)，就業(yè)地變遷居民的整體通勤關(guān)系是呈現(xiàn)改善的趨勢(shì)。

2.1.2空間分布變化

分別將居住地變遷居民以及就業(yè)地變遷居民2011 年以及2014 年的通勤距離按照街道統(tǒng)計(jì)求平均值，得到居住地變遷居民以及就業(yè)地變遷居民各街道的平均通勤距離變化分布圖（圖2），從圖中可以發(fā)現(xiàn)，居住變遷居民的通勤變化呈現(xiàn)兩個(gè)主要特征：第一是遠(yuǎn)郊區(qū)街道的平均通勤距離明顯降低，居民偏向找距離就業(yè)地點(diǎn)更近的居住點(diǎn)；第二是中心城外環(huán)沿線、近郊區(qū)街道的平均通勤距離明顯增加，居民偏向找離就業(yè)地點(diǎn)更遠(yuǎn)的居住點(diǎn)，不過(guò)增加值不會(huì)超過(guò)2 000m，形成類似環(huán)狀圈層。結(jié)合前面所分析的平均通勤距離數(shù)值以及通勤距離縮短人數(shù)的占比，我們可以推測(cè)，居民進(jìn)行居住地的遷移目的較為復(fù)雜，其中有較大一部分人是為了減小通勤距離、改善通勤關(guān)系而選擇遷移居住地，而這部分人群可以理解為表現(xiàn)為“自平衡”特征的人群。

圖2 變遷居民分街道平均通勤距離變化Fig.2 Change of average commuting distance in sub-streets of residents with residential change or employment change

而就業(yè)地變遷居民最主要的特征為2014 年各街道的平均通勤距離相較于2011 年來(lái)說(shuō)有著一個(gè)整體減小的趨勢(shì)，228 個(gè)街道中近60%的街道平均通勤距離都呈現(xiàn)減小的特征。且中心城及近郊居民偏向找離家更近的就業(yè)地點(diǎn)，部分遠(yuǎn)郊居民選擇就近就業(yè)，另一部分遠(yuǎn)郊居民可以接受找離居住點(diǎn)更遠(yuǎn)的就業(yè)地點(diǎn)，不過(guò)增加值不會(huì)超過(guò)5 800m。說(shuō)明就業(yè)地變遷居民在變遷后整體的通勤關(guān)系有整體改善的特征，可以認(rèn)為居民在就業(yè)地變遷的過(guò)程中自我改善通勤的現(xiàn)象顯著，即存在著“自平衡”的特征。

居住地及就業(yè)地變遷人群的所表現(xiàn)出的“自平衡”特征也在一定程度上反映出上海中心城區(qū)及近郊職住大體平衡，遠(yuǎn)郊區(qū)偏向于多中心就近集聚平衡的現(xiàn)狀職住關(guān)系特征，符合上海一核帶多點(diǎn)的多中心空間結(jié)構(gòu)特點(diǎn)。

2.2 過(guò)剩通勤率

除去直接的平均通勤距離數(shù)值變化，職住關(guān)系的變化也是反映居民在變遷前后通勤行為變化的一個(gè)重要表征，為了更好地衡量居民進(jìn)行就業(yè)地變遷后的職住關(guān)系變化，過(guò)剩通勤率是基于目前數(shù)據(jù)特點(diǎn)較好的選擇，用以衡量就業(yè)地變遷對(duì)于居民職住關(guān)系改善作用的效用。過(guò)剩通勤的概念最早來(lái)源于漢密爾頓（Hamilton）所提出的“浪費(fèi)通勤”，是將城市實(shí)際平均通勤距離與理論最小平均通勤距離進(jìn)行比較，它們的差值即為過(guò)剩通勤，通常用百分比表示。理論最小平均通勤距離是基于不考慮居住地與就業(yè)地的差異性，居民能夠自由改變居住地以及就業(yè)地，維持原有城市空間結(jié)構(gòu)下的最優(yōu)通勤狀況。其計(jì)算可以通過(guò)通勤距離的二元線性矩陣的求得最小值計(jì)算得出居住地變遷以及就業(yè)地變遷居民2011年以及2014年的過(guò)剩通勤率，結(jié)果如表1、表2所示。

表1 居住地變遷居民2011年和2014年過(guò)剩通勤率Tab.1 The residents 'over-commuting rate of residential change in 2011 and 2014

表2 就業(yè)地變遷居民2011年和2014年的過(guò)剩通勤率Tab.2 The residents 'over-commuting rate of employment change in 2011 and 2014

居住地變遷居民2011 年的理論最小平均通勤距離為1 080m，過(guò)剩通勤率為66.5%，2014 年的理論最小平均通勤距離為1 134m，過(guò)剩通勤率為65.2%，居住地變遷所帶來(lái)的過(guò)剩通勤率變化值為-1.3%。從數(shù)值的變化可以認(rèn)為居住地變遷對(duì)于居民的職住關(guān)系改善具有正效用，同時(shí)也可以認(rèn)為居住地變遷中通勤成本的重要度有了一定的提升，存在通勤“自平衡”的特征。

2011年就業(yè)地變遷居民的理論最小通勤距離為1 180m，實(shí)際通勤距離為3 992m，過(guò)剩通勤率為70.4%，而2014 年就業(yè)地變遷的理論最小通勤距離為1 345m，實(shí)際通勤距離為3 825m，過(guò)剩通勤率為64.8%，2014 年相較于2011 年過(guò)剩通勤率減小了5.6%，反映出就業(yè)地變遷對(duì)于居民的職住關(guān)系改善具有正效用，或者說(shuō)通勤成本在居民的就業(yè)地變遷選擇中占據(jù)更加重要的位置，另一方面也說(shuō)明了居民在就業(yè)地變遷的過(guò)程中自我尋求改善通勤職住關(guān)系的趨勢(shì)特征明顯，可能是因?yàn)榫蜆I(yè)與職住通勤的關(guān)系更加緊密，并且就業(yè)地的變遷相較于居住地來(lái)說(shuō)更加容易，使得人們更加愿意主動(dòng)去為了減小通勤、改善職住關(guān)系而進(jìn)行就業(yè)地的變遷。

同時(shí)可以發(fā)現(xiàn)，無(wú)論是居住地變遷還是就業(yè)地變遷居民，在發(fā)生變遷后，2014年計(jì)算得出的理論最小平均通勤距離都較2011年大，其原因在于理論最小平均通勤距離是基于當(dāng)前的居住小區(qū)與就業(yè)小區(qū)不變的情況下做得出最優(yōu)解，如果居住地與就業(yè)地分布越散，則理論上最小距離就越大。從前面分析中也可以看出，無(wú)論是就業(yè)變遷還是居住地變遷，居民在變遷后雖然自身實(shí)現(xiàn)了“自平衡”過(guò)程，但整體分布更散，符合且印證了前文提到的上海呈現(xiàn)一核多點(diǎn)的多中心空間結(jié)構(gòu)特點(diǎn)。

3 通勤“自平衡”與原通勤距離的關(guān)系

居民原來(lái)通勤行為的狀態(tài)是否會(huì)影響變遷居民的居住地與就業(yè)地選擇，進(jìn)而影響居民變遷后的通勤行為變化，需要進(jìn)一步論證居民的通勤“自平衡”與原通勤狀態(tài)的關(guān)系，在這里筆者用居民2011年的通勤距離作為其原通勤狀態(tài)的衡量指標(biāo)。

3.1 居住變遷居民

根據(jù)經(jīng)驗(yàn)以及居住地變遷居民人數(shù)的原通勤距離分布將其按照2011 年通勤距離小于1 000m、1 000～2 000m、2 000～5 000m、5 000～10 000m、10 000～20 000m 以及大于20 000m 分成6 類。

2011年不同通勤距離的居民在居住地發(fā)生變遷后的通勤變化特征可以從平均通勤距離變化、通勤距離縮短人數(shù)占比等指標(biāo)來(lái)進(jìn)行分析。

3.1.1平均通勤距離變化

分別計(jì)算各分類居民居住地變遷前后的平均通勤距離以及平均通勤距離的變化值，結(jié)果如圖3 所示，圖中數(shù)據(jù)反映出居住地變遷后居民平均通勤距離的變化值隨著11年通勤距離的增大而不斷減小。原來(lái)近距離通勤居民在居住地變遷后通勤距離有所增加，但增加值不超過(guò)2 500m，反映近距離通勤居民依舊偏向于在就業(yè)地一定距離范圍內(nèi)居住。而原來(lái)中遠(yuǎn)距離通勤居民在居住地變遷后的平均通勤距離減小幅度隨著原通勤距離的增大而不斷變大，表明單從平均通勤距離角度來(lái)說(shuō)，原通勤距離越長(zhǎng)的居民居住地變遷后通勤行為改善的程度越好，換句話說(shuō)就是原來(lái)通勤距離越長(zhǎng)的居民進(jìn)行居住地變遷后通勤“自平衡”的特征更加明顯。

圖3 2011年不同通勤距離遷居居民的平均通勤距離變化圖Fig.3 The change of average commuting distance of residents who residential change with different commuting distances in 2011

3.1.2通勤距離縮短人數(shù)占比

居住地變遷后通勤距離減小的居民人數(shù)占比能夠反映出該類居民對(duì)于改善自身通勤關(guān)系的意愿強(qiáng)弱，分別計(jì)算11年各通勤距離區(qū)段居民遷居后通勤距離減小人數(shù)占各分類人數(shù)的比重，結(jié)果顯示（圖4）原通勤距離越大，平均通勤距離減小的人數(shù)占比越高，11年近距離通勤居民的通勤減小比例明顯較低，原因在于其原有通勤距離已經(jīng)達(dá)到一個(gè)低值，減小通勤可能不是其中多數(shù)居民進(jìn)行居住地變遷的首要目的。而11年通勤距離越長(zhǎng)的居民群體，他們進(jìn)行居住地變遷以改善通勤狀況、減小通勤距離的意愿越強(qiáng)烈，可以認(rèn)為這是通勤狀況不理想的居民自我尋求改善通勤關(guān)系的趨勢(shì)。

圖4 居住變遷中居民原通勤距離與通勤距離縮短人數(shù)占比關(guān)系圖Fig.4 Diagram of the relationship between the original commuting distance of residents and the proportion of commuting reduction in residential change

結(jié)合以上幾個(gè)通勤變化指標(biāo)的分析，可以發(fā)現(xiàn)，原通勤距離的長(zhǎng)短與居民居住地變遷后的通勤變化特征有較強(qiáng)的聯(lián)系性，單從所分析的幾個(gè)指標(biāo)來(lái)看，原通勤距離越長(zhǎng)的居民其在進(jìn)行居住地變遷時(shí)，改善通勤、縮短通勤距離在眾多的遷居因素中影響程度越高，自我尋求通勤改善的趨勢(shì)，即通勤“自平衡”的特征也越明顯。

3.2 就業(yè)變遷居民

參照居住變遷居民的分類分析方法，結(jié)果如下。

3.2.1平均通勤距離變化

計(jì)算2011 年不同通勤距離分類的就業(yè)地變遷居民的2011年以及2014年的平均通勤距離，并得出變遷前后的平均通勤距離變化值，結(jié)果如圖5所示?？梢园l(fā)現(xiàn)以下幾個(gè)特征：首先，就業(yè)變遷居民2014年的平均通勤距離基本隨著2011 年的通勤距離的增大而增大，但是各分類之間的2014年平均通勤距離的差值明顯比2011 年各分類之間的平均通勤距離的差值小，或者說(shuō)2014年各分類人群的平均通勤距離差異性更小。其次，從平均通勤距離的變化值來(lái)看，原通勤距離較勁的兩類人群依舊偏向于在居住地一定范圍內(nèi)就業(yè)，通勤距離增加值通常不超過(guò)3 000m，特征與短距離通勤的居住變遷居民類似。其他幾類就業(yè)地變遷人群的平均通勤距離變化值隨著原通勤距離的增大的減小，原通勤距離越大的就業(yè)變遷居民群體其變遷后平均通勤距離減小的幅度越大，通勤行為改善的特征更加明顯。

圖5 2011年不同通勤距離就業(yè)地變遷居民的平均通勤距離變化圖Fig.5 The change of average commuting distance of residents who employment change with different commuting distances in 2011

3.2.2通勤距離縮短人數(shù)占比

另一個(gè)反映居民就業(yè)地變遷后通勤行為變化特征的指標(biāo)就是變遷后通勤距離縮短人數(shù)占變遷居民人數(shù)的比重。計(jì)算原通勤距離各分類居民群體在就業(yè)地變遷后通勤距離減小的人數(shù)占比，結(jié)果如圖6所示，從圖中可以直觀的看到，居民在就業(yè)地發(fā)生變遷后通勤距離減小的人數(shù)占比隨著原通勤距離的增大而增大，說(shuō)明原通勤狀況越差的居民群體在就業(yè)地變遷后有更高比例的居民人數(shù)通勤狀況得到改善，可以認(rèn)為居民原來(lái)的通勤狀況越不理想，其追求改善通勤的意愿越強(qiáng)烈。也進(jìn)一步說(shuō)明了在變遷的過(guò)程中，居民存在著自我尋求改善通勤的趨勢(shì)特征。

圖6 就業(yè)變遷中居民原通勤距離與通勤距離縮短人數(shù)占比關(guān)系圖Fig.6 Diagram of the relationship between the original commuting distance of residents and the proportion of commuting reduction in employment change

總體來(lái)說(shuō)，就業(yè)地變遷居民的通勤變化特征與原通勤距離的聯(lián)系較為密切，從平均通勤距離變化以及通勤距離縮短人數(shù)占比的數(shù)值變化來(lái)看，原來(lái)通勤狀況越不好的居民，在進(jìn)行就業(yè)地變遷時(shí)，改善通勤關(guān)系是占據(jù)主導(dǎo)的一個(gè)影響因素，就業(yè)地變遷居民的通勤“自平衡”特征存在且明顯。且與居住地變遷居民的同等指標(biāo)比較可以看出，就業(yè)地變遷居民的通勤“自平衡”特征表現(xiàn)得更加顯著，可以推測(cè)居民在尋求通勤“自平衡”的過(guò)程中，選擇就業(yè)地變遷的可能性要比選擇居住地變遷的可能性大，或者從另一個(gè)角度來(lái)說(shuō)，相較于居住地變遷的多樣因素，居民在進(jìn)行就業(yè)地變遷時(shí)，追求通勤的“自平衡”是其最為主要的原因。

4 典型案例分析

周浦鎮(zhèn)位于上海市浦東新區(qū)的幾何中心，有著大量的居住人口，是上海近郊較為典型的居住區(qū)域。

選取2011 年居住在周浦鎮(zhèn)且居住地發(fā)生變遷的居民作為分析對(duì)象，觀察其通勤行為的變化，共識(shí)別出樣本920人。

將識(shí)別好的居民樣本分別根據(jù)其2011 年的居住地與就業(yè)地以及2014 年的居住地與就業(yè)地畫(huà)出每個(gè)居民2011 年的通勤線和2014 年的通勤線。如圖7 所示，2011 年存在較多單一方向的集中遠(yuǎn)距離通勤線，就業(yè)地分布中心城區(qū)以及郊區(qū)的松江工業(yè)園、漕河涇開(kāi)發(fā)區(qū)等大型就業(yè)區(qū)，2014年集中的長(zhǎng)距離通勤線大量減少，形成分布在郊區(qū)的大量短距離通勤線，其中松江工業(yè)園和漕河涇兩處可以看到明顯的大量短距通勤線的集合，說(shuō)明相當(dāng)一部分周浦鎮(zhèn)的遷居居民的居住地在朝著就業(yè)地遷移，可認(rèn)為這是一種多數(shù)居民追求通勤關(guān)系改善與職住“自平衡”的過(guò)程。

圖7 周浦鎮(zhèn)居住變遷居民2011年和2014年通勤線（注：連線表示通勤關(guān)系）Fig.7 The commuter lines of residents who employment change in Zhoupu town in 2011 and 2014 (Note: The commuter lines means commuting relationship)

從變遷居民兩年居住地、就業(yè)地分布圖的對(duì)比（圖8）中可以發(fā)現(xiàn)2011年周浦居住變遷居民的居住地分布與就業(yè)地分布相差較大，就業(yè)地分布更加擴(kuò)散，而2014年周浦居住變遷居民的居住地分布與就業(yè)地分布顯然契合很多，居住地與就業(yè)地分布基本吻合。通過(guò)對(duì)比可以明顯發(fā)現(xiàn)2014 年的職住關(guān)系更加平衡，居民居住地向松江新城、漕河涇、張江等就業(yè)地變遷靠近。

圖8 周浦鎮(zhèn)居住變遷居民2011、2014居住地與就業(yè)地分布Fig.8 The distribution map of residence and employment of residents who employment change in Zhoupu town in 2011 and 2014

空間上解讀了周浦居住變遷居民的通勤變化特征，從通勤數(shù)據(jù)變化來(lái)看（表3），周浦居住變遷居民在居住地發(fā)生變化后平均通勤距離大幅度減小，近距離通勤占比大幅度提高，通勤距離縮短人數(shù)占比也較高，說(shuō)明大部分居民在遷居后通勤空間大幅縮小，而工作地變化占比相較于平均水平來(lái)說(shuō)偏低，說(shuō)明其中有相當(dāng)一部分居民是居住地向就業(yè)地遷移。通勤數(shù)據(jù)所反映的變化基本與前面通勤線變化以及居住地就業(yè)地分布變化的結(jié)論相匹配。

表3 周浦居住變遷居民各項(xiàng)通勤數(shù)據(jù)變化Tab.3 The change of commuting data of residents who employment change in Zhoupu Town

因此對(duì)于周浦鎮(zhèn)這個(gè)案例來(lái)說(shuō)，由于周浦鎮(zhèn)自身的區(qū)位以及租金、交通、居住容量等因素的影響，有較多的居住通勤人群，同時(shí)因?yàn)槭艿街行某?、郊區(qū)大型就業(yè)中心（松江工業(yè)園、漕河涇開(kāi)發(fā)區(qū)等）等具備較強(qiáng)吸引力的就業(yè)區(qū)的影響，存在大量集中的遠(yuǎn)距通勤人群，造成通勤成本的增加以及職住關(guān)系的惡化，而隨著郊區(qū)用地混合度的提升以及大型就業(yè)中心周邊配套設(shè)施的建設(shè)，諸多遠(yuǎn)距離通勤居民選擇將居住地向就業(yè)地所在位置變遷，這就是典型的居住變遷居民通勤“自平衡”特征的表現(xiàn)，同時(shí)居民在居住地變遷過(guò)程中想多個(gè)就業(yè)中心集聚也在一定程度上體現(xiàn)出上海的多中心空間結(jié)構(gòu)特征。

5 研究結(jié)論與展望

5.1 研究結(jié)論

本文主要分析討論了變遷居民的通勤“自平衡”特征，首先從整體上論證了居民在居住地、就業(yè)地發(fā)生變遷后其通勤關(guān)系存在著以通勤距離縮短為主要表現(xiàn)的自我改善特征，然后基于多個(gè)角度對(duì)就業(yè)地變遷居民的通勤“自平衡”特征與原通勤距離的關(guān)系做出進(jìn)一步解讀，很好地總結(jié)了居住地、就業(yè)地變遷與居民通勤行為變化之間的聯(lián)系和規(guī)律。

通過(guò)對(duì)居住地以及就業(yè)地變遷居民的整體通勤特征變化以及職住關(guān)系的改變分析發(fā)現(xiàn)，居民在居住地變遷后整體平均通勤距離微增，過(guò)剩通勤率減小，可以認(rèn)為居住地變遷后有相當(dāng)一部分居民的通勤行為得到了改善。而居民在就業(yè)地變遷后平均通勤距離整體性減小，過(guò)剩通勤率明顯減小，可以認(rèn)為就業(yè)地變遷對(duì)于居民的通勤行為以及職住關(guān)系有著較為良好的改善作用。因此可以說(shuō)明居民在進(jìn)行居住地以及就業(yè)地變遷的過(guò)程中都存在著較為明顯的自我改善通勤關(guān)系和實(shí)現(xiàn)職住平衡的趨勢(shì)，即變遷居民的通勤“自平衡”特征是存在的。

而進(jìn)一步分析原通勤距離與通勤變化的關(guān)系發(fā)現(xiàn)，居住地變遷居民與就業(yè)地變遷居民表現(xiàn)出相似的特征，原通勤距離越長(zhǎng)的居民，在變遷后平均通勤距離減小幅度隨著原通勤距離的增加而不斷增大，同時(shí)通勤距離減小人數(shù)占比也隨之不斷增加。可以認(rèn)為原來(lái)通勤狀況越不好的居民其通過(guò)居住地、就業(yè)地變遷以改善自身通勤關(guān)系的現(xiàn)象越明顯。

通過(guò)對(duì)比居住地變遷居民以及就業(yè)地變遷居民兩類人群的相關(guān)指標(biāo)可以發(fā)現(xiàn)，居民在進(jìn)行就業(yè)地變遷時(shí)其通勤“自平衡”特征要比居住地變遷時(shí)更加顯著。

最后通過(guò)對(duì)上海一個(gè)典型區(qū)域的案例分析，可以更加直觀地反映職住關(guān)系越不平衡、居住或者就業(yè)屬性越顯著的地域，其中居住地或就業(yè)地發(fā)生變遷的居民所表現(xiàn)出來(lái)的通勤“自平衡”特征越顯著，也從另一方面給予城市規(guī)劃以啟發(fā)，對(duì)于城市的典型居住地以及就業(yè)地，通過(guò)分析居民變遷的“自平衡”現(xiàn)象，能夠?qū)φ{(diào)整職住空間布局以促進(jìn)局部職住關(guān)系的平衡提供重要的參考和依據(jù)。

5.2 反思與展望

本文利用手機(jī)信令數(shù)據(jù)通過(guò)跟蹤分析居住地、就業(yè)地變遷居民的通勤“自平衡”特征，雖然在數(shù)據(jù)的運(yùn)用以及分析方法上有不錯(cuò)的創(chuàng)新。但在研究的過(guò)程中依舊存在著很多的不足，主要有以下幾點(diǎn)：（1）數(shù)據(jù)自身的局限性與缺陷。手機(jī)信令數(shù)據(jù)并非是一種全樣本全屬性的數(shù)據(jù)，只能認(rèn)為是一種更大比例的抽樣，而這種抽樣會(huì)對(duì)后續(xù)的分析結(jié)果產(chǎn)生一定影響；（2）數(shù)據(jù)的時(shí)空精度有限。手機(jī)信令數(shù)據(jù)的空間地理位置其實(shí)是基站的位置，不可避免的會(huì)有空間偏差，且由于數(shù)據(jù)產(chǎn)生的隨機(jī)性，對(duì)用戶活動(dòng)行為時(shí)間的計(jì)算研究也可能會(huì)與實(shí)際有較大的偏差。（3）研究方法的不足。首先，兩個(gè)年份手機(jī)信令數(shù)據(jù)的追蹤會(huì)有一定程度用戶的損失；其次由于數(shù)據(jù)的時(shí)間屬性在計(jì)算通勤時(shí)間方面產(chǎn)生誤差的可能性較大，所以分析指標(biāo)的選取有局限性；最后，研究結(jié)果的解讀以及一些識(shí)別分類方法具有較強(qiáng)的主觀性與經(jīng)驗(yàn)主義。

眾多數(shù)據(jù)源的開(kāi)發(fā)探索使得研究未來(lái)可以在諸多方面得到優(yōu)化。例如5G 技術(shù)帶來(lái)的數(shù)據(jù)源的不斷優(yōu)化以及多元數(shù)據(jù)的不斷融合，會(huì)使得研究的基礎(chǔ)更為扎實(shí)可靠；而隨著數(shù)據(jù)分析技術(shù)的不斷開(kāi)發(fā)與完善，多指標(biāo)混合計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等研究方法的應(yīng)用會(huì)使得研究結(jié)果更加生動(dòng)準(zhǔn)確。在城市規(guī)劃應(yīng)用方面，有更加準(zhǔn)確的規(guī)劃分析結(jié)果后，充分了解變遷居民的通勤“自平衡”行為特征能夠?qū)?shí)施城市規(guī)劃現(xiàn)狀居住與就業(yè)用地的評(píng)估提供一個(gè)新的行為學(xué)角度，同時(shí)為未來(lái)國(guó)土空間規(guī)劃中就業(yè)與居住空間的布局優(yōu)化提供新的佐證與依據(jù)，改變目前就空間論空間的困局，更加合理地制定城市職住平衡的政策與措施，實(shí)現(xiàn)以人為本的規(guī)劃。在研究拓展方面，對(duì)于上海這種經(jīng)濟(jì)人口高度集聚發(fā)展的城市空間來(lái)說(shuō)，在特定階段有可能居民的“自平衡”不足以抵消“新的不平衡”的產(chǎn)生，進(jìn)一步去探究人群通勤行為與城市空間布局的關(guān)系是可以持續(xù)深化研究的方向。

作者貢獻(xiàn)聲明：

王德：提出選題，設(shè)計(jì)論文框架，參與論文研究工作；

申卓：完成論文主要研究和分析工作，撰寫(xiě)論文。