数据报告 | 2018年中国城市通勤研究报告
极光观点
北京居民通勤最痛苦，平均通勤路程13.2km，平均用时达56分钟
武汉人民通勤最轻松，平均通勤路程为8.2km，97.7%的武汉人民通勤时间在1小时以内
6%的广州通勤人口需要跨城通勤
中年男性最苦，平均通勤时间最长
深圳过半上班族通勤距离不超过5km
5%的上海通勤人口选择了反向通勤
1
行业背景
关于城市通勤
路漫漫其修远兮，城市通勤成为上班族的一大痛点
通勤指从居住地往返工作地的交通行为，是连接生活与工作的纽带
随着城市化和交通工具的发展，居住地和工作地分离的现象愈加显著；“职住分离”现象意味着通勤距离和通勤时间增长；城市的早晚高峰使得上班族候车等待时间增加，乘车拥挤和交通的潮汐式拥堵；通勤问题不仅挤占了生活工作的时间和增加经济成本，而且影响工作的心情，降低生活的满意度和幸福感
改善城市通勤现状的价值和举措
改善城市通勤将大大提升上班族幸福感
通勤是每个有工作的人需要面对的问题，改善城市通勤现状将提升上班族的幸福感，提高工作效率；同时，一定程度上提升通勤效率将缓解早晚高峰的交通压力，达到节能减排的效果
面对城市通勤带来的问题，各大城市在城市总体规划中也提出了各种方案，如北京提出“创新职住对接机制，推进职住平衡发展”，杭州提出“构建都市区1小时通勤网络”
2
不同人群城市通勤数据
不同性别和年龄人群通勤路程差异
男性比女性通勤平均多走半公里
在2017年GDP排名top 10城市中，男性通勤人群平均通勤路程为9.3公里，女性为8.6公里，男性通勤平均路程较女性长500米
36-45岁的女性通勤路程为8.5公里，在四个年龄层中通勤路程仅高于16-25岁女性群体；而相同年龄层的男性通勤人群通勤路程为10公里，是四个年龄层中通勤路程最长的年龄层
不同性别和年龄人群通勤时间差异
36-45岁的男性通勤人群通勤时间最长
男性通勤人群平均通勤时间为45.8分钟，女性通勤时间为44.2分钟，男性平均通勤时间较女性长1.6分钟
通勤人群中，16-25岁男性人群的通勤时间最短，时长为42.5分钟；36-45岁的男性人群通勤时间最长，时长是47.9分钟
3
各城市通勤数据比较
各城市平均通勤路程比较
北京居民上班漫漫长路，通勤最为辛苦
在10个城市中，4个直辖市占据平均通勤路程排名前四位，北京的通勤路程最长，达到13.2公里；上海通勤路程排名第二，达12.4公里；重庆通勤路程为12.2公里，排名第三；而广州通勤路程为8.8公里，深圳通勤路程为8.7公里，相对北京和上海两个城市通勤路程较短；武汉通勤路程为8.2公里，比北京居民短5公里
各城市通勤时间1小时以内人群占比
武汉人民不太喜欢远距离上班
在10个城市中，有7个城市的9成通勤人群通勤时间小于1小时，其中，武汉市一小时以内通勤时间占比达97.7%，杭州市占比达97.2%，广州市占比达94.3%，分列前三甲
各城市跨城通勤人群占比
100个广州通勤人口中，就有6个属于跨城通勤人群
广州市跨城通勤人群占比达6%，苏州市达4.4%，武汉市达4%
各城市平均通勤时间比较
直辖代表上班更痛苦，四大直辖市通勤时间排名前四
北京市平均通勤时间达56分钟，上海市和重庆市均为54分钟，三个城市位列通勤时长前三甲
各城市反向通勤人群占比
上海通勤人群最任性，反向通勤人群占比达5%
反向通勤人群指从工作区出发去生活区工作的通勤人群；上海市反向通勤人群占比达5%，北京市反向通勤人群占比达4.7%；杭州市反向通勤人群占比为4.3%
4
城市通勤数据
广州市
广州通勤路程分布
接近半数广州通勤人群路程小于5公里
广州市平均通勤路程为8.8公里，其中，47.2%的通勤人群通勤路程小于5公里，32.6%的通勤人群通勤路程在5到15公里之间，13.7%的通勤人群通勤路程在15到25公里之间，6.5%的通勤人群通勤路程超过25公里
广州职住比分布图
珠江新城/天河北、科韵路、科学城为职住比较高的三个区域
广州市以珠江新城和天河北为核心的CBD是全城职住比最高的区域；天河区的科韵路产业园和黄埔区的科学城均有较高职住比
广州各个行政区职住比
广州主城区中，越秀区和天河区职住比较高
在广州主城区中，越秀区的职住比为1.19，天河区的职住比为1.10，而同为主城区的海珠区职住比为0.96，番禺区职住比为0.95
广州各行政区通勤路程比较
黄埔区和番禺区的通勤路程均超过10公里
黄埔区和番禺区的通勤路程均为10.1公里，白云区的通勤路程达9.2公里
广州跨城通勤来源地分布
佛山-广州跨城通勤人群占比达1.1%
佛山，深圳，东莞是广州主要的跨城通勤来源地，在通勤人群中的占比分别达到1.1%，0.9%，0.4%
上海市
上海通勤路程分布
有13.8%的上海市通勤人群通勤路程超过25公里
上海市平均通勤路程为12.4公里，其中，小于5公里通勤路程的通勤人群占比30.6%，35.4%的通勤人群通勤路程在5到15公里之间，20.2%的通勤人群通勤路程为15到25公里之间
上海市职住比分布图
陆家嘴、张江高科和漕河泾开发区为上海职住比较高的区域
上海市陆家嘴CBD ，国家级高新技术园区张江高科和经济开发区漕河泾开发区是上海是职住比相对较高的区域
上海各个行政区职住比
黄浦区、徐汇区和静安区为上海职住比最高的三个区域
黄浦区职住比为1.32，徐汇区职住比为1.21，静安区职住比为1.20，这三个区域是上海职住比最高的区域；嘉定区职住比是0.93，松江区职住比为0.92，宝山区为0.84，这三个区域是上海职住比最低的区域；而崇明区和奉贤区相对独立，职住比均为1
上海各行政区通勤路程比较
宝山区通勤人群是上海市通勤路程最长的群体
宝山区的通勤路程达14.5公里，是上海市通勤路程最长的一个区域；闵行区的通勤路程达14.1公里，浦东新区的通勤路程达13.1公里
上海跨城通勤来源地分布
上海市跨城通勤的来源地主要是苏州、杭州和南通等城市
苏州-上海的跨城通勤人群占比达0.49%，杭州-上海的跨城通勤人群占比为0.16%，南通-上海的跨城通勤人群占比为0.12%
北京市
北京平均通勤路程分布
北京有17.1%的通勤人群通勤路程超过25公里
北京市平均的通勤路程为13.2公里，其中小于5公里的人群占比31.8%，5到15公里之间的人群占比30.8%，15到25公里之间的人群占比20.3%；另外有17.1%的人群通勤路程超过25公里
北京职住比分布图
国贸、金融街、丰台科技园为北京典型的高职住比区域
在五环以内，国贸、金融街、丰台科技园为北京职住比较高的区域
北京各个行政区职住比
西城区、东城区和海淀区为北京职住比最高的三个区域
在北京市的中心城区中，西城区的职住比达1.19，东城区的职住比达1.15，海淀区的职住比达1.11，朝阳区职住比达1.08，这是四个职住比大于1的区域；而通州区、门头沟区和昌平区职住比分别为0.87，0.86和0.79，是职住比最低的三个区域
北京各行政区通勤路程比较
北京市有四个区域通勤路程超过15公里，分别是通州、昌平、门头沟和石景山区
在北京的中心城市中，石景山区的通勤路程最长，达15公里，西城区的通勤路程较短，达11.5公里
北京跨城通勤来源地分布
廊坊是北京主要的跨城通勤来源地
廊坊-北京跨城通勤人群在北京整体通勤群体中占比达0.54%
深圳市
深圳通勤路程分布
超半数的深圳通勤人群通勤路程小于5公里
深圳市平均通勤路程为8.7公里，其中小于5公里通勤路程的群体占比50.7%，5到15公里之间通勤路程的人群占比27.9%，15到25公里之间通勤路程的人群占比13.9%，超过25公里通勤路程的人群占比为7.5%
深圳职住比分布图
福田CBD、南山科技园、富士康和华为产业园区是深圳职住比较高的区域
福田区CBD、南山区科技园、富士康龙华园区、华为坂田园区是深圳职住比较高的区域
深圳各个行政区职住比
福田区职住比最高，达到1.1
深圳市各区的职住比范围在0.9到1.1之间，各区职住比较为平衡；其中，福田区职住比为1.1，南山区职住比为1.08，罗湖区职住比为1.01
深圳各行政区通勤路程比较
深圳市各区中，盐田、南山和罗湖的通勤路程最高，均超过9公里
在深圳市各区中，除了通勤路程最短的坪山区以外，其他各区的通勤路程均在8.1至9.6公里之间
深圳跨城通勤来源地分布
东莞是深圳跨区通勤人群的主要来源地
东莞-深圳的跨区通勤人群在深圳整体通勤人群中的占比达0.53%
重庆市
重庆平均通勤路程分布
接近半数重庆通勤人群通勤路程小于5公里
重庆市平均通勤路程是12.2公里，其中，小于5公里的人群占比48%，5到15公里之间通勤路程的人群占比27%，15到25公里之间通勤路程的人群占比为10.3%，超过25公里通勤路程的人群达14.7%
重庆职住比分布图
江北嘴CBD、弹子石CBD和光电园是重庆职住比较高的区域
同属于重庆中央商务区“金三角”的江北嘴和弹子石是重庆职住比较高的区域；另外，位于两江新区的光电园也是重庆职住比较高的区域
重庆各个行政区职住比
在重庆主城区中，渝中区的职住比最高
在重庆主城区中，渝中区职住比达1.17，渝北区职住比为1.02，江北区职住比为1
重庆各行政区通勤路程比较
重庆主城区通勤路程均超过10公里
在重庆主城区中，北碚区的通勤路程最长，达15.3公里，巴南区的通勤路程达14.7公里，渝北区的通勤路程达13.1公里，3个区域位列主城区通勤路程前三名
天津市
天津平均通勤路程分布
天津市超四成通勤人群通勤路程小于5公里
天津市的平均通勤路程为9.9公里，其中，小于5公里通勤路程的人群占比为41.4%，5到15公里之间通勤路程的人群占比为36.2%，15到25公里之间通勤路程的人群占比13.4%，超过25公里通勤路程的通勤人群占比9%
天津职住比分布图
小白楼CBD、华苑科技园、空港经济区和经济开发区是天津主要的高职住比的区域
小白楼CBD、高新区核心区华苑科技园、位于东丽区的空港经济区和滨海新区的经济开发区是天津职住比较高的区域
天津各个行政区职住比
和平区职住比达1.33
位于天津市中心的和平区职住比达1.33，同属中小城区的河北区、河东区和红桥区均为0.9
天津各行政区通勤路程比较
东丽区通勤路程最长，达12.1公里
东丽区通勤路程达12.1公里，津南区通勤路程达11.4公里，北辰区通勤路程达11.3公里，是天津是通勤路程最长的三个区
苏州市
苏州平均通勤路程分布
44.8%的苏州通勤人群通勤路程小于5公里
苏州市平均通勤路程为9公里，其中，小于5公里通勤路程的人群占比44.8%，5到15公里之间通勤路程人群占比35.7%，15到25公里之间通勤路程的人群占比达12.6%，超过25公里通勤路程的人群占比6.9%
苏州职住比分布图
湖西CBD、星湖街站、高新区和独墅湖科教创新区是苏州职住比较高的区域
位于苏州工业园区的湖西CBD、工业园区地铁星湖街站周边和被誉为“苏州硅谷”的独墅湖科教创新区是苏州职住比较高的区域
苏州各个行政区职住比
苏州各个行政区职住比较为均衡
苏州市各个行政区的职住比均在0.97到1.05之间，虎丘区职住比最高，达1.05，姑苏区职住比最低为0.97
苏州各行政区通勤路程比较
苏州市各区通勤路程中，仅吴中区超过10公里
吴中区通勤路程达10.1公里，相城区通勤路程达9.8公里，姑苏区通勤路程达9.4公里，是苏州市通勤路程最长的三个区
成都市
成都通勤路程分布
43.5%的成都通勤人群通勤路程低于5公里
成都市平均通勤路程达9.3公里，其中，小于5公里通勤路程的人群占比达43.5%，5到15公里之间通勤路程的人群占比34.4%，15-25公里之间通勤路程的人群占比14.9%，超过25公里通勤路程的人群占比7.2%
成都职住比分布图
青羊工业总部基地、高新区九兴大道、高新孵化园和天府软件园是成都职住比较高的区域
成都中心城区各个行政区职住比
在成都市的中心城区中，武侯区职住比最高
武侯区的职住比达1.17，青羊区的职住比达1.06，锦江区的职住比达1.03，三个区域职住比最高
成都中心城区各行政区通勤路程比较
青白江区通勤路程仅为7.5公里
成都中心城区中，双流区通勤路程达10.3公里，成华区和新都区的通勤路程均为10公里，而青白江区仅为7.5公里
武汉市
武汉通勤路程分布
接近五成通勤人群通勤路程小于5公里
武汉市平均通勤路程是8.2公里，其中，小于5公里通勤路程的群体占比47.5%，5到15公里之间通勤路程的群体占比33.7%，15到25公里之间通勤路程的群体占比15.7%，超过25公里通勤路程的群体达3.1%
武汉职住比分布图
王家墩CBD、楚河汉街、街道口/广埠屯和东湖新技术开发区是武汉职住比较高的区域
位于江汉区的王家墩CBD、武昌区的楚河汉街、洪山区的街道口/广埠屯和东湖新技术开发区是武汉高职住比区域
武汉各个行政区职住比
江汉区职住比最高，汉阳区职住比最低
武汉市行政区职住比前三名分别是江汉区、武昌区和江夏区，职住比分别是1.12、1.07和1.03；汉阳区职住比最低，仅为0.93
武汉各行政区通勤路程比较
汉阳区和青山区通勤路程最长，达9.3公里
武汉市各个区通勤路程均低于10公里，汉阳区和青山区最长，达9.3公里；汉南区通勤路程最短，仅为5.2公里
杭州市
杭州平均通勤路程分布
44.2%的杭州通勤人群通勤路程小于5公里
杭州市平均通勤路程为8.4公里，其中，小于5公里通勤路程的群体占比44.2%，5到15公里之间通勤路程的群体占比37.8%，15到25公里之间通勤路程的人群占比14.4%，超过25公里通勤路程的人群占比3.6%
杭州职住比分布图
钱江新城、黄龙CBD、西湖科技园和海创园、滨江区科技园是杭州高职住比的区域
位于江干区的钱江新城、位于西湖区北部城区的黄龙CBD、西湖科技园、海创园和滨江区科技园是杭州职住比较高的区域
杭州各个行政区职住比
杭州有四个区职住比为1，另有三个区域职住比为0.99，接近职住平衡状态
上城区职住比达1.11，滨江区职住比达1.08，西湖区职住比达1.06，这三个区域是杭州职住比最高的区域
杭州各行政区通勤路程比较
杭州各区通勤路程均低于10公里
余杭区、江干区和西湖区是通勤路程最高的三个区域，通勤路程分别是9.2公里、8.7公里和8.6公里；另外，桐庐县、临安市和淳安县通勤路程均低于7公里
报告说明
1.数据来源
极光大数据，源于极光云服务平台的行业数据采集及极光iAPP平台针对各类移动应用的长期监测，并结合大样本算法开展的数据挖掘和统计分析
2.数据周期
报告整体时间段：2018年3月-5月
具体数据指标请参考各页标注
3.数据指标说明
本报告以2017年国内GDP排名top 10 城市作为城市通勤研究对象，包含上海、北京、深圳、广州、重庆、天津、苏州、成都、武汉、杭州10个城市
通勤路程：指通勤人群从居住地上班到达工作地或从工作地点下班到达居住地的过程中所经过的路程，而非居住地与工作地之间的直线距离
职住比：即“就业-居住比”，其数值等于指定区域内，就业人口数量与居住人口数量的比值
工作区：以行政区划街道为单位，街道职住比大于1时，定义该街道为工作区
居住区：以行政区划街道为单位，街道职住比小于1时，定义该街道为居住区
反向通勤：指在工作区居住并在居住区工作的通勤人群
4.法律声明
极光大数据所提供的数据信息系依据大样本数据抽样采集、小样本调研、数据模型预测及其他研究方法估算、分析得出，由于方法本身存在局限性，极光大数据依据上述方法所估算、分析得出的数据信息仅供参考，极光大数据不对上述数据信息的精确性、完整性、适用性和非侵权性做任何保证。任何机构或个人援引或基于上述数据信息所采取的任何行动所造成的法律后果均与极光大数据无关，由此引发的相关争议或法律责任皆由行为人承担
5.报告其他说明
极光数据研究院后续将利用自身的大数据能力，对各领域进行更详尽的分析解读和商业洞察，敬请期待
点击关键词，获取兴趣内容
数据报告：网综/消费金融/Q1手机报告/大学生/Q1互联网报告/程序员报告/女性手游/直播/春节热点/网约车报告/年度手游/Q4手机报告/年度app榜单
极光数说：万科&凯德/新零售/新闻智能推荐/驾驶风险/用户行为研究/点数成金/新零售/大数据治堵/互金风控
极光洞察：快手&A站/第五人格/锤子粉丝画像/当当/B站/抖音/小米粉丝画像/直播答题/vivo手机粉丝画像/OPPO手机粉丝画像/华为手机画像/吃鸡
关于极光
极光（www.jiguang.cn）是中国领先的移动大数据服务商。其团队核心成员来自腾讯、摩根士丹利、豆瓣、Teradata和中国移动等公司。公司自2011年成立以来专注于为app开发者提供稳定高效的消息推送、统计分析、即时通讯、短信和社会化分享组件等开发者服务。至今我们已经服务了超过70万款移动应用，累计覆盖超过130亿个移动终端，月独立活跃设备超过9亿，产品覆盖了中国国内90%以上的移动终端。基于积累的海量数据，我们拓展了在大数据领域的产品，包括极光效果通和极光数据服务。极光致力于为各行各业节约开发成本，提高运营效率，优化业务决策。
点击下方“阅读原文”下载完整版报告