聚焦︱基于多源数据的城市职住空间匹配及影响因素研究
The following article is from 规划师杂志 Author 张逸姬 甄峰 等
导读
大数据的应用为更精细化的职住研究创造了可能。本文基于居民活动视角，采用多源数据构建职住空间匹配分析框架，结合问卷调查和建成环境对影响南宁市中心城区职住平衡的因素进行探究，提出了构建多中心城市结构、倡导土地混合利用及优先发展公共交通、优化慢行交通环境等城市职住空间优化的相关建议。
南宁市是北部湾城市群核心城市，也是国家面向东盟的桥头堡。现阶段，南宁市正处于城市转型与空间结构重组进程中：旧城改造与新区建设同步进行，用地存量再开发与增量集约利用并存，中心城区范围不断扩张，传统居住中心快速外移，而就业中心仍聚集在传统区域，职住分离问题日益凸显。本文研究的南宁市中心城区范围具体指现状绕城高速公路内部区域，涵盖 25 个街道、5个镇，总面积为904km²(图1)。
图1 研究区域范围图
本文结合大数据(位置定位、POI和公交刷卡等数据)和小数据(土地利用数据、问卷调查数据)，运用多源数据架构对职住空间进行全面、系统的分析(表1)。
表1 数据获取一览
本文采用位置定位数据识别城市的职住活动，在此基础上利用地铁刷卡数据、公交刷卡数据、慢行出行数据和POI数据等大数据，结合问卷调查数据和土地利用数据等小数据，进行职住活动分布特征、职住用地效率评价、职住关系分区特征及职住关系分析联系特征的研究。通过构建系统、全面的职住空间研究框架，为职住空间匹配情况的规范化研究提供范式；进一步针对职住空间研究中识别出的不同职住关系分区及职住空间匹配的影响因素进行研究，提出借助调查问卷和相关文献中的信息选取部分职住空间影响因素，并通过大小数据结合对选取的职住空间影响因素进行验证，最终得到确定的职住空间影响因素的方法(图2)。
图2 研究框架图
3.1 职住活动识别方法
本文分别选取典型的时间点代表居住活动时间和就业活动时间，依据 8 小时工作制的作息规律 ( 日间 9：00 ～11：30及13：30～17：00一般为工作时间，就业者位于工作地，夜间23：00～ 5：00 一般为休息时间，就业者一般位于居住地)，结合公交刷卡数据的时序分析结果，确定典型职住识别时间点；采集一天的位置定位数据，分别对职住特征时间集合内的居民活动进行空间聚类分析，以自然断点法将居民的活动区域分为低密度活动区域、中密度活动区域及高密度活动区域。
3.2 职住用地效率评价方法
将居住和就业的职住密度分别与现状居住用地、就业用地进行空间叠合分析，其中居住用地即土地利用图中的居住用地大类，就业用地包括公共管理与公共服务设施用地、商业服务业设施用地、工业用地和物流仓储用地。居住用地和就业用地的利用效率用该类用地上的对应活动密度进行评价，采用自然断点法对两类用地与对应活动进行叠加分析并将结果划分为 3 类：高效率利用区域、中效率利用区域和低效率利用区域。
3.3 职住关系分区方法
本文选用职住平衡指数作为职住关系分区的标准，使用就业活动密度与居住活动密度之比计算职住平衡指数。按照已有研究普遍采用的分类标准将职住平衡指数分为 3 类，分别对应 3 类职住区。平衡指数小于0.8的区域为职小于住区域，平衡指数为0.8～1.2的区域为职住平衡区域，平衡指数大于1.2的区域为职大于住区域。参考已有的职住平衡相关研究文献，本文结合城市现状及已获取数据的情况，选择与自然地块面积临近的 500 m×500m 的空间作为测算的最小单元。
通过对南宁市公交刷卡数据进行时序分析发现，南宁市的早高峰在 7：00～ 8：00，晚高峰在17：00～18：00。因此，本文选取白天10：00、11：00、14：00、15：00、16：00作为识别就业者工作地的特征时间点，选取夜间00：00、1：00、2：00、3：00、4：00作为识别就业者居住地的特征时间点。通过对各特征时间点进行聚类分析，识别出南宁市中心城区的职住活动特征。
居住点的重心位于南宁市中心商务区，各居住中心显著且较为独立。居住活动密度较高的区域通常为配套设施齐全的区域或风景优美的区域 — 河流、自然保护区、公园附近。结合交通网络分析发现，交通对居住活动密度的影响显著。地铁沿线区域居住活动较为密集，居住活动密集度与交通网络的丰富度在空间上呈现出较高的一致性。与居住活动类似，就业活动的中心同样位于城市中心商务区。除此以外，在经济开发区及周边均有较强的就业活动集聚。在分布特点上，就业活动与交通的联系更为强烈，地铁线路周边尤其是地铁站点周围均出现规模集聚。居住活动空间和就业活动空间格局大致类似，但就业活动的高密度区域相较于居住活动在空间分布范围上更连续，而居住活动高密度区域在整体上内部各中心之间更为独立。就业活动与交通的联系更为紧密，且与城市对外交通节点有较强联系(图3，图4)。
图3 南宁市中心城区居住活动密度示意图
图4 南宁市中心城区就业活动密度示意图
居住用地的效率分区呈现较为明显的多中心圈层结构，最主要且最大的中心由城市中心商务区及其南延区域构成，中心外层效率依次递减为中效率用地和低效率用地。大致来看，中心商务区及与其联系较为紧密的区域居住用地效率较高，除此之外交通便捷、环境优美或紧邻大量就业空间的居住用地效率较高。就业用地效率分布呈块状格局，整体较为分散。城市中心商务区及其南延区域主要分布着散落破碎的公共服务用地和商业用地，用地效率较高；学校周边往往布局配套商业服务设施，就业用地效率较高。其中，高校周边还集聚高效的教育科研产业用地；火车站附近集聚了大量批发零售业、运输业、生产性服务业及学校等用地，构成了片区的较高活动密度区域；其他较高活动密度区域大多与产业园空间重合(图5)。
图5 南宁市就业用地效率分区图
本文通过职住关系分区的方法，将南宁市中心城区划分为职住平衡区域、职大于住区域和职小于住区域3类区域。这三类职住关系分区的空间分异明显，整体呈现开放圈层式结构 ( 图6)。职住平衡区域为中心圈层，主要集中在城市中心商务区，并向周围呈星状发散；职大于住区域整体位于次圈层，呈现成片集聚、团簇式密集分布的特点，且与职住平衡区域联系紧密；职小于住区域主要分布在外围郊区，是圈层结构的最外层。为进一步研究职住关系分区内部的职住活动强度，本文基于职住分区、就业活动密度分区和居住活动密度分区，通过叠加分析识别出22种职住功能关系，并通过各类型职住功能关系分区面积的占比选出6种主要关系类型。整体而言，就业活动密度和居住活动密度变化较为一致，较高的就业活动密度通常对应较高的居住活动密度，反之亦然。在空间分布上呈现明显的圈层结构，就业活动密度和居住活动密度均高的类型主要分布在城市中心商务区的内部圈层，且随圈层向城市边缘扩散，就业活动密度和居住活动密度均递减。其中，职小于住区域以职住活动密度均低的类型为主，空间上主要分布于外围区域；职住平衡区域中职住活动密度均高的类型主要分布在核心区域及重要交通枢纽附近，职住活动密度较低的类型则分布在高密度区域的外围；职大于住区域中密度高的职住活动类型主要分布在核心区的主干道两侧及城市对外交通节点附近。
图6 南宁市职住关系分区图
为了揭示不同职住关系分区间的空间联系特征，本文以公共自行车、地铁客流数据为基础，分析不同分区内站点的客流量及分区内外不同站点间的出行流量、流向关系，以此表征不同分区间的相互关系。
通过公共自行车运行数据共识别出出行OD对数据8.815万条，出行总流量为50.872万人次。本文基于公共自行车站点所处的职住分区类型，结合不同分区间的联系类型，分析其联系强度及空间分布，通过采用职住关系分区的出行流向及流量表征各职住关系分区的联系，得到公共自行车职住分区空间联系图。在内部联系方面，职住平衡区域、职大于住区域和职小于住区域的内部联系依次减弱；在外部联系方面，职小于住区域、职大于住区域均与职住平衡区域的联系较多，两个职住失衡区之间的联系较少。在整体出行范围方面，职大于住区域及职住平衡区域的公共自行车出行分布较广，几乎覆盖整个中心城区；职小于住区域的出行联系较少，主要分布在中心城区的北部。
基于一周近113.12万人次的地铁出行记录，分析不同职住关系分区间的地铁流量联系特征，发现各地铁站点间客流联系强度及单一地铁站点客流量均以地铁广西大学站为界，呈现出明显的差异性；广西大学站及火车东站客流量普遍较大，以朝阳广场站为重要节点，形成朝阳广场与广西大学、火车站、会展中心、琅东客运站、火车东站之间较强的客流联系，这些客流量较大的站点多处在职住平衡区域(图7)。
图7 南宁市职住区之间地铁出行流量图
问卷调查结果显示，交通通达性、公共服务设施和商业服务设施的配置是受访者选择住区最关注的几个因素。同时，根据已有文献对职住空间匹配的影响因素研究，发现土地利用混合度会对人们的日常出行产生影响，因此本文将土地混合度作为可能影响通勤行为的因素进行分析。通过识别调查对象居住所处的职住关系分区，本文将影响职住空间匹配的因素分为交通环境、土地利用混合度、公共服务设施和商业服务设施4个方面。
本文从交通通达性、公共交通可及性及慢行交通使用度3个方面进行研究，分别设置路网总长度、公交站点个数和距地铁站距离、电动自行车保有率4个指标，其中路网密度和公交站点密度以调查对象的居住地为中心，分别以1km、0.5km为半径作缓冲区进行测算。
在交通通达性方面，职小于住区域、职大于住区域和职住平衡区域的路网密度依次增高。其中，职小于住区域的路网密度远远小于职大于住区域及职住平衡区域的路网密度；在公共交通可及性方面，职住平衡区域内的公交密度远远大于职住失衡区域，但职住平衡区域的居住地距地铁站的距离并非最近，由于南宁地铁目前仅开通两条线路，地铁对促进职住平衡的影响可能还比较弱；在慢行交通方面，南宁市整体上对电动自行车的依赖程度较高，职住平衡区域是电动自行车保有率最高的区域，原因可能是职住平衡区域的慢行环境更好，且居民平均出行距离更短(表2)。
表2 职住区交通环境一览
总体城市设计仍存在不足：一是编制工作尚未覆盖所有区县。目前 ，重庆9个区县尚未编制总体城市设计。未编制总体城市设计的区县缺乏从总体层面对区县进行特色挖掘、问题梳理、系统建构及重点地区把控，导致详细城市设计、专项城市设计编制缺乏依据。二是大多数总体城市设计编制范围与总体规划城市规划区不一致，对总体规划中总体城市设计专章编制工作有一定影响。三是对城市特色的提炼还不够到位，约68％的总体城市设计虽对城市特色进行了阐述，但还欠精准。四是2016年之前编制的总体城市设计基本都没有划定城市设计重点地区，缺乏与详细城市设计之间的衔接，指导性偏弱 (图4)。五是总体城市设计的文本中多数没能明确刚性要求，描述性语言偏多，较难在总体规划中予以采纳。
在教育设施方面，统计结果显示，职住平衡区域居民对教育资源的总体满意度比其他两区稍高。通过对教育资源的客观统计可知，各职住分区的教育资源分布差异较大，职住平衡区域的居住点周边1km 范围内平均有5.741所学校；而职小于住区域的居住点周边1km范围内平均仅有1.727所学校。
公园的可达性作为衡量居住环境的重要指标，同样是购房和居住选择的重要考虑因素之一。本文对已知居住地的调查对象1km范围内的公园数量进行统计，并制作统计表格与空间密度表。在分区统计中，可直观地看出职住平衡区域的公园密度远高于两个职住失衡区域，其中职小于住区域的公园密度最低，这是由于其主要分布在郊区，公共服务设施较为匮乏。
以居住地1km缓冲区范围内为研究区域，统计商业设施(包括集市、超市、便利店、小吃快餐店和中餐厅)，发现南宁市的商业设施分布不均，职小于住区域居住点周边的商业设施数量远小于其他两个区域。其中，职住平衡区域居住点周边1km范围内的商业设施数量高达494.929 家，职小于住区域周边1km 范围内仅有163.303家。测度各职住分区居住点距离最近的商业中心距离，职住平衡区域的居住点距最近的商业中心平均距离最短，为7035.765 m；而职小于住区域和职大于住区域的居住点距最近的商业中心平均距离远远高于职住平衡区域，分别为10764.455m和9532.778m。
根据对南宁市职住空间匹配情况和影响因素的分析，结合城市现状问题与发展趋势，本文提出相应的南宁市中心城区职住空间优化策略。
当前，南宁市中心城区已有较多职住失衡区域，加剧了城市交通拥堵和环境污染，降低了居民生活质量，未来随着城市多组团、多中心结构的逐步形成，若各组团内部职住不平衡的问题突出，则居民的通勤时间必然会大幅增加。因此，未来要尽可能减少跨组团、长距离的日常通勤，同时应注重各组团内部由自然山水、重大交通走廊等分割形成的功能片区和单一功能集中的功能片区内部的职住平衡。
多中心城市结构的构建有赖于短时间通勤圈的打造，问卷调查显示，南宁市居民比较认可的通勤时间在30分钟以内。南宁市中心城区目前通勤时间在30分钟以内的居民数量占比超过 75%，通勤时间大于40分钟的居民仅占5%左右。未来应尽可能将绝大部分居民的通勤时间控制在30分钟以内。为此，应延续现状就业用地小集中、大分散的布局特点，缩短居住用地与就业用地之间的距离，构建30分钟通勤圈。
根据上文分析，功能混合度较高的区域更有可能实现职住平衡，而教育、商业和休闲资源的配置情况则是居民购房或租住房屋重点考虑的因素。因此，未来应当在职住失衡区域内积极提高土地利用功能混合度，如在工业、仓储物流集中的片区内，适当增加居住功能与现代服务业功能；同时，在规划居住功能区时充分配置教育、商业和休闲资源。
轨道交通与BRT作为大运量快速公交，能够显著缩短居民出行时耗，同时也是较为绿色环保的出行方式。国内外大量的案例经验证明，应用公交引导开发(TOD)模式，围绕轨道交通与BRT站点集中布局商业服务业中心、高强度住宅区和劳动密集型产业集聚区等功能，能够显著提高公交出行分担率，从而减少道路拥堵、汽车尾气污染等问题。未来南宁市应充分依托轨道交通线网与BRT系统，以TOD模式引导新建区域的功能布局；在旧区更新中，在街区内部或控制性详细规划管理单元内部合理调配开发指标，将较多的建设量布局在站点周边。
倡导慢行交通既是多中心城市发展结构的要求，又符合现状南宁市居民出行的偏好。南宁市公共自行车在职住平衡区使用率较高的情况反映了职住平衡空间的构建需要慢行的交通环境作为支撑，当前南宁市电动自行车保有量和出行比例均较高，同时各区居民对电动自行车的出行满意度也相对较高，因此建议强化电动自行车的疏导管理，避免简单的限制或禁止。可考虑建立慢行交通专用道，倡导电动自行车和自行车出行。步行环境则需针对中心城区现状与规划情况，分整治改善、提升优化和新建开发3类区域建设宜人的步行环境。
已有的运用大数据进行职住空间的相关研究已推动职住空间研究进入一个全新的领域，但相关研究较为分散，未形成体系。本文利用多源数据，最终确定一个较为系统全面的职住空间研究体系。在职住空间匹配情况研究方面，确定了职住空间分布特征、职住关系效率评价和职住分区空间联系三大研究板块，可对城市职住空间和职住关系进行更为全面的研究；在影响因素研究方面，提出综合当地问卷调查数据和相关文献初步确定职住空间影响因素，再利用多源数据进行进一步验证的方法，可针对性地对当地职住空间关系影响因素进行研究。通过对职住空间匹配情况的研究可对城市各区域职住匹配情况进行判断，并对职住失衡区域进行识别；影响因素研究结合居民选择住宅的关注因素与城市建成环境，为有针对性地提出促进职住平衡的策略提供依据与参考。
本文以南宁市中心城区为例，依据职住空间匹配研究框架进行职住空间研究发现：在职住空间匹配情况方面，南宁市中心城区的就业活动和居住活动均与交通联系紧密，其中就业用地的高效率利用区域往往与产业园和重要的城市交通节点重合，居住用地的高效率利用区域则往往分布于配套服务设施齐全或风景优美的区域。南宁市中心城区不同职住分区之间跨区出行普遍，且不同职住区的客流量空间分异显著，这表明南宁市中心城区仍存在较多职住不平衡的区域，且对交通造成了一定负面影响。在影响因素研究方面，依照职住关系影响因素框架，对南宁市中心城区居民开展“南宁市居住与就业关系调查问卷”，通过对影响居民选择职住地的考虑因素进行统计，结合已有研究，初步确定南宁市中心城区职住关系的影响因素；同时，结合 POI 数据和土地利用数据，对选取的交通环境、土地利用混合度、公共服务设施和商业服务设施四大类影响因素进行进一步验证，发现公交站点密度、土地利用混合度、教育设施和公园可及性、商业服务设施可及性对职住空间匹配影响较大。据此，本文提出城市职住空间优化的相关建议：构建多中心城市结构、倡导土地集约利用和混合利用、优先发展公共交通、优化慢行交通环境。
责任编辑：林冬娜、邓小云
文章来源：《规划师》2019年07期