基于多源数据的兰州市主城区城市职住空间关系研究
发布时间：2021-07-21 07:25
随着中国经济转轨和社会转型,"职住分离"日趋严重,导致城市出现了一系列问题,急需对新的职住关系进行检视。职住关系研究的难点在于如何有效地锁定居住地、工作地,以及居民如何在居住地—工作地之间位移、居住—就业的空间匹配关系。论文以百度POI大数据和热力图为支撑,辅助问卷调查,结合兰州市土地利用现状图,综合应用职住比模型和最近距离等分析方法,多尺度刻画了兰州市主城区的职住关系。结果表明:在城区尺度上,兰州市职住关系总体处于平衡状态,职住平衡型占99.40%,居住倾向型和就业倾向型分别仅占0.12%和0.48%。从城市核心区到边缘区,职住失衡逐渐加重。职住平衡更多地体现在单位型社区上,失衡主要由商业型社区引致。在街道尺度上,职住关系差异明显,绝大多数街道处于职住平衡状态。城市核心区街道以"就业倾向型"为主;边缘区街道表现为"居住倾向型"。
【文章来源】：人文地理. 2020,35(03)北大核心CSSCI
【文章页数】：11 页
【部分图文】：
兰州市职住关系
居住区类型的差异表征了城市的发展历程和特定的城市制度变革。传统的中国城市居住形式以世代延居型（即老城区大杂院）、职住融合型（即单位家属院）和职住分离型（即商业型社区和保障型社区）为主。传统的大杂院在旧城改造和城市地域结构调整过程中已消失殆尽；单位大院是在中国特定的历史时期形成的，1998年后尽管进行了“房改房”，但职住融合的格局和社区结构并没有根本性改变，保持了长久的稳定性；商业型社区和保障型社区是在中国城市土地使用制度和住房制度改革的背景下形成的，出于赢利性目的（房地产商）或解困目的（市政府），很难配套解决就业问题，形成了典型的职住空间分离。为了进一步考察职住平衡/失衡究竟体现在哪类居住区上，利用百度POI数据，按平均通勤距离2.43 km[46]对职住关系进行邻近分析。结果表明，62%的居住地2.43 km范围内有众多的工作地存在，32%的居住地2.43 km内只有0—8个工作地（图4）。这意味着兰州市绝大多数居住地能够在较短的通勤范围内实现就近就业，长距离通勤较少。但按单位型社区、商业型社区、保障型社区再细分研究，就会发现单位型社区职住邻近关系最密切，而商业型、保障型社区职住邻近关系较疏远。这实际上反映了不同时代、制度背景下的职住关系。总体而言，作为内陆省会城市，在计划经济体制和机制的影响下，在“重生产、轻生活”的城市建设方针指引下，在城市土地“行政划拨、无偿使用”的背景下，在“单位办社会”的背景下，往往形成典型的职住一体化现象。改革开放后，随着中国现代企业制度的建立和社会阶层分异的出现，尤其是住房制度和土地使用制度的革命性变革，职住关系由融合逐渐走向分离。房地产催生下的商业型社区，打破了城市居住依托“单位”择房的惯习，而社会阶层分异引致的收入水平差距，导致居民在谋求居住空间时，不得不优先考虑自己的支付能力。受建成区现状、地价和拆迁安置成本等因素的刚性约束，商业型社区往往布局在城市边缘区，因此形成了典型的居住主导的职住分离现象。而1990年代以来建设的各级、各类工业园区（或高新区、物流园区），在“出城入园”政策的引导下，也往往位于城市边缘区，在现代企业制度下，这些企业不再象历史时期那样过多地承担社会职责，配套解决职工的住房问题，因此形成了就业主导的职住分离现象。进入21世纪后，随着城中村改造和保障房建设的深入实施，形成了大面积的新型农村社区（或村改居）以及保障型居住区，这些区域原本就是城乡结合部的农村地区或城市外围区，“解困”是其首要任务，同样没有配套解决就业问题。因此与城市核心区的职住一体化相比，边缘区更多地表现为职住分离。4.2 街道尺度上的职住关系
计算5个时段、各类用地上的热力区面积占比（图2）。结果表明，人口在职住间存在着稳定的、节律性的时空变化特征。7:00，人口大量集聚在居住用地，但随着早班通勤高峰的到来，居住用地上的热力比急剧下降，意味着人口离开居住地；在工作时段，热力比相对稳定，长达8小时；12:30—13:58时段（即午休时间），虽然有起伏，但波动性并不强，原因是大部分单位实行“朝九晚五”作息时间，中午流动性很弱；从18:47开始，居住用地上的热力比又开始急剧上升，意味着人口又返回居住地。商业用地和公共服务用地上的热力比大致呈反向变化态势。据此可知，在工作日，随着早间通勤人士从居住地向工作地集中，导致工作地上的高热区和次热区快速上升；从9:00起与购物和娱乐人口混杂在一起，形成8小时的相对稳定期；18:00下班后，人群离开工作地外出就餐或返家，使得工作地上的高热区和次热区同步下降；20:13之后，由于部分工作者晚餐后休闲和娱乐，或受加班族的影响，高热区和次热区又略微上升，直到21:32之后又下降，说明人群已经回到居住区。图2 各类用地上热力区面积占比（单位：%）
【参考文献】：
期刊论文
[1]我国城市通勤出行的影响因素研究——基于50个大中城市的再检验[J]. 刘清春,李海霞,马交国. 山东工商学院学报. 2018(05)
[2]职住平衡概念与测度方法研究进展[J]. 白羽,赵鹏军. 西北师范大学学报(自然科学版). 2018(04)
[3]转型期广州市居民职住模式的群体差异及其影响因素[J]. 张济婷,周素红. 地理研究. 2018(03)
[4]兰州市公共交通可达性研究[J]. 陈凯贤,曾俊伟,钱勇生,广晓平. 西部交通科技. 2017(12)
[5]北京城市居住和就业空间类型区分析[J]. 湛东升,张文忠,孟斌,党云晓,刘倩倩. 地理科学. 2017(03)
[6]广州市高峰小时居住用地交通产生与分布——基于出租车GPS起讫关联的分析[J]. 郝新华,周素红,柳林. 人文地理. 2016(06)
[7]基于百度热力图的职住平衡度量研究[J]. 谭欣,黄大全,赵星烁,余颖,冷炳荣,冯雷. 北京师范大学学报(自然科学版). 2016(05)
[8]上海市职住关系和通勤特征分析研究——基于轨道交通客流数据视角[J]. 许志榕. 上海城市规划. 2016(02)
[9]上海中心城就业中心体系测度——基于手机信令数据的研究[J]. 丁亮,钮心毅,宋小冬. 地理学报. 2016(03)
[10]基于手机信令数据的上海市域职住空间分析[J]. 张天然. 城市交通. 2016(01)
本文编号：3294587
【文章来源】：人文地理. 2020,35(03)北大核心CSSCI
【文章页数】：11 页
【部分图文】：
兰州市职住关系
居住区类型的差异表征了城市的发展历程和特定的城市制度变革。传统的中国城市居住形式以世代延居型（即老城区大杂院）、职住融合型（即单位家属院）和职住分离型（即商业型社区和保障型社区）为主。传统的大杂院在旧城改造和城市地域结构调整过程中已消失殆尽；单位大院是在中国特定的历史时期形成的，1998年后尽管进行了“房改房”，但职住融合的格局和社区结构并没有根本性改变，保持了长久的稳定性；商业型社区和保障型社区是在中国城市土地使用制度和住房制度改革的背景下形成的，出于赢利性目的（房地产商）或解困目的（市政府），很难配套解决就业问题，形成了典型的职住空间分离。为了进一步考察职住平衡/失衡究竟体现在哪类居住区上，利用百度POI数据，按平均通勤距离2.43 km[46]对职住关系进行邻近分析。结果表明，62%的居住地2.43 km范围内有众多的工作地存在，32%的居住地2.43 km内只有0—8个工作地（图4）。这意味着兰州市绝大多数居住地能够在较短的通勤范围内实现就近就业，长距离通勤较少。但按单位型社区、商业型社区、保障型社区再细分研究，就会发现单位型社区职住邻近关系最密切，而商业型、保障型社区职住邻近关系较疏远。这实际上反映了不同时代、制度背景下的职住关系。总体而言，作为内陆省会城市，在计划经济体制和机制的影响下，在“重生产、轻生活”的城市建设方针指引下，在城市土地“行政划拨、无偿使用”的背景下，在“单位办社会”的背景下，往往形成典型的职住一体化现象。改革开放后，随着中国现代企业制度的建立和社会阶层分异的出现，尤其是住房制度和土地使用制度的革命性变革，职住关系由融合逐渐走向分离。房地产催生下的商业型社区，打破了城市居住依托“单位”择房的惯习，而社会阶层分异引致的收入水平差距，导致居民在谋求居住空间时，不得不优先考虑自己的支付能力。受建成区现状、地价和拆迁安置成本等因素的刚性约束，商业型社区往往布局在城市边缘区，因此形成了典型的居住主导的职住分离现象。而1990年代以来建设的各级、各类工业园区（或高新区、物流园区），在“出城入园”政策的引导下，也往往位于城市边缘区，在现代企业制度下，这些企业不再象历史时期那样过多地承担社会职责，配套解决职工的住房问题，因此形成了就业主导的职住分离现象。进入21世纪后，随着城中村改造和保障房建设的深入实施，形成了大面积的新型农村社区（或村改居）以及保障型居住区，这些区域原本就是城乡结合部的农村地区或城市外围区，“解困”是其首要任务，同样没有配套解决就业问题。因此与城市核心区的职住一体化相比，边缘区更多地表现为职住分离。4.2 街道尺度上的职住关系
计算5个时段、各类用地上的热力区面积占比（图2）。结果表明，人口在职住间存在着稳定的、节律性的时空变化特征。7:00，人口大量集聚在居住用地，但随着早班通勤高峰的到来，居住用地上的热力比急剧下降，意味着人口离开居住地；在工作时段，热力比相对稳定，长达8小时；12:30—13:58时段（即午休时间），虽然有起伏，但波动性并不强，原因是大部分单位实行“朝九晚五”作息时间，中午流动性很弱；从18:47开始，居住用地上的热力比又开始急剧上升，意味着人口又返回居住地。商业用地和公共服务用地上的热力比大致呈反向变化态势。据此可知，在工作日，随着早间通勤人士从居住地向工作地集中，导致工作地上的高热区和次热区快速上升；从9:00起与购物和娱乐人口混杂在一起，形成8小时的相对稳定期；18:00下班后，人群离开工作地外出就餐或返家，使得工作地上的高热区和次热区同步下降；20:13之后，由于部分工作者晚餐后休闲和娱乐，或受加班族的影响，高热区和次热区又略微上升，直到21:32之后又下降，说明人群已经回到居住区。图2 各类用地上热力区面积占比（单位：%）
【参考文献】：
期刊论文
[1]我国城市通勤出行的影响因素研究——基于50个大中城市的再检验[J]. 刘清春,李海霞,马交国. 山东工商学院学报. 2018(05)
[2]职住平衡概念与测度方法研究进展[J]. 白羽,赵鹏军. 西北师范大学学报(自然科学版). 2018(04)
[3]转型期广州市居民职住模式的群体差异及其影响因素[J]. 张济婷,周素红. 地理研究. 2018(03)
[4]兰州市公共交通可达性研究[J]. 陈凯贤,曾俊伟,钱勇生,广晓平. 西部交通科技. 2017(12)
[5]北京城市居住和就业空间类型区分析[J]. 湛东升,张文忠,孟斌,党云晓,刘倩倩. 地理科学. 2017(03)
[6]广州市高峰小时居住用地交通产生与分布——基于出租车GPS起讫关联的分析[J]. 郝新华,周素红,柳林. 人文地理. 2016(06)
[7]基于百度热力图的职住平衡度量研究[J]. 谭欣,黄大全,赵星烁,余颖,冷炳荣,冯雷. 北京师范大学学报(自然科学版). 2016(05)
[8]上海市职住关系和通勤特征分析研究——基于轨道交通客流数据视角[J]. 许志榕. 上海城市规划. 2016(02)
[9]上海中心城就业中心体系测度——基于手机信令数据的研究[J]. 丁亮,钮心毅,宋小冬. 地理学报. 2016(03)
[10]基于手机信令数据的上海市域职住空间分析[J]. 张天然. 城市交通. 2016(01)
本文编号：3294587
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