上海市大型居住社區居民職住分離情況研究

陳趙炅，楊東援，郭高華

（同濟大學交通運輸工程學院，上海 201804）

0 引言

20世紀80年代末以來，隨著城鄉一體化概念的提出，上海的城市功能有了極大的提升，城市規模也日益擴大，城市常住人口規模急劇上升，增至2302萬人。眾所周知，居住與工作是人類社會活動的兩個重要組成部分，隨著城市面積越來越大，人們不得不面臨由城市擴張而帶來的問題——職住分離。特別是近些年，職住分離現象越來越嚴重，工作地與居住地失衡所帶來的問題開始受到人們的關注與重視。

對于職住分離的研究，西方國家早于我國，如在1956年Duncan就發表了論文，關注到城市土地利用結構之外，收入因素對芝加哥居民職住分離現象的影響[1]；1968年，Kain發表了一篇著名的關于就業與居住“空間不匹配”的文章[2]；在2007年Gobillon[3]發表的一篇文章中對于“空間不匹配”現象進行了闡述，其中引述的相關文獻達156篇，由此可見職住分離現象在西方早就受到了學者們的關注。

相對于國外的理論，國內有關職住分離的研究更加集中在實踐層面[4]。如柴彥威以蘭州為例，分析了隨著城市產業結構的調整及城市土地使用制度的改革等對職住關系的演進造成的影響。研究認為職住分離會加劇[5]；但也有研究認為中國城市居民職住分離并不明顯[6]，如周素紅等以廣州為案例，分別從宏觀和微觀層面分析了廣州市居住就業空間組織模式[7]，認為廣州市職住分離現象并不明顯。還有一些學者對郊區化發展和職住分離的關系進行了研究，如馮健等在研究北京城市居民遷居行為時，特別對職住分離的現象也給與關注，認為北京居民職住分離現象十分普遍[8]。但對上海的職住分離現象研究的學者不多，因此，本文具有一定的現實意義。

1 研究方法與數據獲取

目前對于職住分離問題的研究學者們大都采用人口普查和經濟普查的數據[7]，但這些數據在時間上跨度都比較大，存在一定的時間差異性，并且普查的最小單位都到小區[9]，在宏觀問題上具有比較大的意義，但是在微觀層面難以給出相應的理論支持。

本文采用的是入戶問卷調查的方式，最小單位精確到了每個人，再結合相關統計資料進行綜合分析，采用數理統計和樣本聚類的方法，能在微觀上對于居民職住分離的情況給出詳細的說明與解釋。

1.1 研究區域概況

如表1所示，本次大型居住社區居民調查共選擇了5個組團，分別位于嘉定江橋、寶山顧村、松江泗涇、閔行浦江和浦東周康，這5個地方分別位于上海的不同方位，保證了樣本數據的全面性。該基地大部分為保障性住房且有較高的入住率，能夠保證調查出來的數據具有代表性。

表1 所選大型居住社區基本情況表

為了數據錄入的方便與準確，本次調查還將上海市劃分為若干個交通小區，給予每個區相應的編號，紅色編號為本次調查小區的編號，調查小區區位圖如圖1所示。

1.2 調查數據說明

調查員采用入戶問卷調查方法，調查戶內所有6歲以上人口的出行特征情況。共發出6288份問卷，由于采用的是志愿者門到門進行詢問式的問卷形式，所以問卷全部回收，其中有效問卷5967份，有效問卷率達到了94.90%。本次調查的內容為大型居住社區的居民出行特征情況，包括居民戶人數、戶籍人口情況、非戶籍人口情況、住房建筑面積、車輛用油情況、動遷原地址情況圖2所示。以及個人的工作單位（學校）地址、年齡、性別、文化程度、職業、個人收入、個人一天的出行時間、出行目的、出行方式、出行費用等內容。

圖1 交通小區區位圖

圖2 大型居住社區通勤時間比例

同時，調查還涉及大型居住社區的居民對配套公交設施及其運營的滿意程度、對公交票價優惠的期望、對到達軌道站點的時間期望以及改善建議等。

2 大型居住社區居民通勤行為特征分析

2.1 大型居住社區居民通勤時長分析

根據2012年的數據，上海市民的平均通勤時間為47min，居全國第三位。第一和第二位的分別是北京52min與廣州48min。根據本次回收的6288份問卷中有2457人在被調查的前一天有通勤活動，如表2所示，數據分析顯示大型居住社區居民的平均出行時間為58.2min（見表2），比2012年上海平均水平高出了23.8%，比排名第一的北京平均水平高出11.9%。

表2 通勤時長表

進一步分析大型居住社區居民的出行時間，發現小于30min無職住分離現象的比例占到了36.74%，30～60min輕度職住分離現象占24.64%，60～90min較重職住分離現象占23.83%，90min以上嚴重職住分離現象占14.87%，通勤時間比例如

由圖2可知，調查區域內只有36.74%的居民通勤時間少于30min，屬于無職住分離現象，剩余63.26%的居民都存在著職住分離現象，說明了上海市外圍的大型居住社區的職住分離現象十分嚴重。

2.2 大型居住社區居民通勤時間分析

上海的早高峰時間為早上7：30—9：30，為緩解交通擁擠，這段時間，外地牌照車輛不能在內環、中環、南北高架和延安路高架上行駛。然而，如圖3所示，此次對大型居住社區通勤居民早上出行時間的調查，發現居民通勤出行的時間都比較早，有27.8%的居民在7：00以前就出門了，7：00—7：29出門的居民也占到了26%，也就是說有1/2以上的居民是在7：30以前就出門了。所以，在7：00—7：29這段時間在大型居住社區周邊的公交站點或主要的道路上會產生一波早高峰，比上海的平均值提前了0.5h。

圖3 通勤時間段比例分布圖

此外，由圖3可知，7：30分之后通勤的人數會有一個明顯的下降，8：00—8：30又會有一個小的早高峰出現，8：30以后，通勤的人數又有一個明顯的下降，基本不對交通產生太大的影響。

對于以上現象，本文基于數據分析和入戶對居民進行當面詢問調查得出以下結論：大型居住社區里有相當一部分居民是從市中心地區如黃浦區、虹口區等地方搬遷過來的，工作單位還是在中心城區，故他們早上需要搭乘公共交通前往單位，由于距離較遠，所以要7：30以前出門，這部分人具有嚴重職住分離現象。而8：00—8：30出門的這批居民大多都是選在大型居住社區買房，工作地也離住房比較近，通常到達單位都在0.5h以內，這部分居民是屬于沒有職住分離現象或是只是輕度職住分離現象。

2.3 大型居住社區居民對公交依賴性分析

根據入戶調查情況，大型居住社區居民出行使用交通工具比例如表3和圖4所示。

表3 大居居民通勤方式比例表

圖4 大型居住社區居民出行比例圖

由圖4可知大型居住社區的公交分擔率較高，達到了51%，其中19%的人只乘坐軌道交通通勤，21%的人只乘坐地面公交通勤，11%的人選擇了軌道轉公交或是公交轉軌道的通勤方式。因此，大居居民對于公共交通的依賴性非常強，主要原因是大部分居民的收入不高，工作地點較遠。

由于大型居住社區居民總體收入水平不高，組成人群主要以拆遷或是低保人員為主，所以他們對于小汽車的依賴性比較低，只有17%，主要是以工作距離較遠的人群為主。相對而言，助動車的使用比例較高，達到了22%，僅次于公共交通，位居第二。在調查中也有居民反映，由于公交車站設置地點距離較遠或是路線不對等問題，有些大型居住社區居民還是傾向于使用助動車這種適合中長距離行駛的交通工具，可見大型居住社區周圍的公交配套設施還是有待于完善。

2.4 小汽車的使用對于通勤時間的影響

調查數據顯示有413人（約17%）使用了小汽車作為通勤工具，對這413人的通勤時間做了進一步分析，如表4所示，他們的平均通勤時間為49.13min，比平均通勤時間少9min，相對于小汽車的速度來說影響效果不是十分明顯，分析原因有如下兩點：

（1）擁有小汽車后，使用者對于可以接受的辦公地的距離范圍就變大了，所以使用小汽車后增加的是職住的距離，而并非減少了通勤時間。

（2）在早高峰的時候，小汽車的行駛效率遠不如地鐵和助動車高，被堵在路上的可能性比較大，小汽車缺乏地鐵的準時性和助動車的靈活性。

表4 小汽車使用者通勤時長表

如圖5所示，使用小汽車的居民的出行時間比例相對來說是比較平穩的，在8：30前沒有明顯的峰值，這是因為使用小汽車的居民不用遵循公共交通的時刻表來進行通勤活動并且小汽車具有較高的靈活性可以自己來掌控出行的時間，8：30之后，行車數量急劇的下降，可以看出第一個通勤高峰已經過去，而在8：30之后又有一個通勤出行高峰，這與總的出行比例分布有著很大的區別，這里可以看出小汽車在靈活性上優于公共交通，有一部分人可以較晚出門。

圖5 小汽車使用者出行時間段比例圖

3 不同大型居住社區間出行特征比較

除了總體的分析，本文還將每個大居社區獨立拿出來分析，比較其各自周邊的條件，分析職住分離現象嚴重的原因。

3.1 不同大型居住社區居民的通勤時間比較

本文將每個大居的居民通勤時間提取出來，如表5所示。

表5 不同大型居住社區間出行時間比較表

根據表4中的數據，可以繪制如圖6所示的出行時間比較圖。

圖6 不同大居間出行時間比較圖

結合上述圖表可知，4h是最大出行時間的極限值，且當通勤時間超過3h時，通勤時間以0.5h為單位增加。

最小出行時間為5min，這是因為一些居民一出家門就是工作地，他們都會籠統的說5min，故5個大型居住社區最小出行時間都是5min。

在平均出行時間和出行時間中位數上，可以看出周浦鎮的大型居住社區的出行時間是最小的，并且遠遠小于其他大居社區，主要原因是：

（1）周浦的大型居住社區周邊的地面公交配套完善，線路種類多，有通往市區的，也有通往

周邊縣鎮的，并且相同方向的線路有多條，站點間隔為300m左右，發車頻率也相對較高，比較能滿足居民的出行需求；

（2）周浦鎮與康橋鎮相毗鄰，康橋工業園區區位優勢突出，而且周浦鎮大居臨近萬達商業廣場，這在很大程度上解決了當地居民的就業問題。

3.2 地鐵對通勤時間的影響

從總樣本里提取乘坐地鐵通勤的樣本，發現共有730人，占總通勤人數的29.71%。對乘坐地鐵通勤數據進行分析，結果如表6和圖7所示。

表6 地鐵通勤時間表

圖7 地鐵通勤圖

由圖7可知，泗涇的大型居住社區居民乘坐地鐵通勤的比例遠大于其他的大型居住社區，原因在于泗涇的大型居住社區離最近的地鐵站9號線佘山站平均直線距離只有500m，基本上步行就能到達，所以吸引了大量的居民前去乘坐地鐵。而江橋和周浦的居民選擇地鐵的人數很少，根據調查可以發現周浦大型居住社區離最近地鐵站8號線航天博物館的平均直線距離在8km，而且周浦大居的地面公交配套比較完善，所以居民更樂意選擇地面公交通勤。對于江橋的大型居住社區居民來說，不選擇坐地鐵的原因有以下兩個方面：離他們最近的金運路站是13號線的終點站，而13號線與其他站之間的換乘比較不方便，可達性也比較差；在江橋大型居住社區周邊也有像萬達商業廣場這樣的大型商業廣場可以解決部分人的就業問題，故他們乘坐地鐵的人數也比較少。

在出行時間方面，由于地鐵本身的特性就是適合中長遠距離的運輸，所以出行的平均時間明顯大于平均指標。

4 結論

隨著上海城鎮化改革推進的日益加速，職住分離現象也變得越來越嚴重，人們在上下班路上所花費的時間也相應的快速增長，這不得不引起關注與重視。在本文研究中，主要采用大量入戶一對一問卷調查的方式來獲得資料，結合數理統計和聚類分析的方法從微觀的角度來分析影響大型居住社區居民通勤時間的因素，通過本次研究，本文得出了以下結論。

（1）上海市大型居住社區的職住分離現象比較嚴重，平均通勤時間為58.2min，比上海市平均水平高出23.8%，比北京的平均水平高出11.9%。進一步分析，在被調查的人群中，只有36.74%的居民無職住分離現象，輕微職住分離及以上占了63.26%，嚴重職住分離現象占到了14.87%。因此，加強對上海市周邊大型居住社區的職住分離問題研究十分必要。另外，由于職住分離現象嚴重，必然導致居民出行的時間比早高峰時間要早，做好大型居住社區周邊路段的交通規劃和疏導也具有較強的實際意義。

（2）上海的大型居住社區公交分擔率比較高，達到了51%，高于上海的平均水平。助動車的使用量也非常高，達到了22%，助動車的大量使用會給交通的暢達和安全帶來很大影響，但如此高比例的使用量在短時間內禁止不太可能，應該在合理疏導的同時完善周邊公交配套設施，引導居民使用公共交通。

（3）通過不同大型居住社區通勤時間的比較可以發現，相對于建造軌道交通，在居住區周圍設立一些崗位更能有效地緩解職住分離現象。以周浦為例，雖然社區離最近地地鐵站很遠，但是周浦大型居住社區的職住分離現象并不明顯。從對地鐵的分析發現，地鐵的建造無法有效減少外圍大型居住社區職住分離現象。所以相比建造昂貴的地鐵，本文建議多設立地面公交線路，做好小區到站點之間的銜接，以方便居民的出行。同時，應在大型居住社區周邊多設立工作崗位，解決其周邊居民的工作需求。

[1]Duncan B.Factors in work residence separation:Wage and salaryworkers,Chicago,1951[J].AmericanSociologicalReview,1956,2(21):48-56.

[2]Kain J F.Housing segregation,Negro employment,and metropolitan decentralization[J].Quarterly Journal of Eco?nomics,1968,82(3):175-197.

[3]Gobillon Laurent,Selod Harris,Zenou Yves.The Mecha?nisms of Spatial Mismatch[J].Urban Study,2007,44(6):2401-2427.

[4]孟斌，于慧麗，鄭麗敏.北京大型居住區居民通勤行為對比研究——以望京居住區和天通苑居住區為例[J].地理研究，2012，11（2）：2069-2079.

[5]柴彥威.以單位為基礎的中國城市內部生活空間結構：蘭州市的實證研究[J].地理研究，1996，15（1）：30-38.

[6]Wu F.Changes in the structure of public housing provision in urban China[J].Urban Studies,1996,33(8):1601-1627.

[7]周素紅，閆小培.城市居住——就業空間特征及組織模式：以廣州市為例[J].地理科學，2005，25（6）：6664-6670.

[8]馮健，周一星.郊區化進程中北京城市內部遷居及相關空間行為：基于千份問卷調查的分析[J].地理研究，2004，3（2）：227-242.

[9]孟斌.北京城市居民職住分離的空間組織特征[J].地理學報，2009，12（12）：1457-1466.

[10]徐卞融，吳曉.基于“居住-就業”視角的南京市流動人口職住空間分離量化[J].城市規劃學刊，2010，5（2）：87-97.

[11]孟斌，郝麗榮，湛東升.就業特征與職住分離關系研究[J].北京聯合大學學報：人文社會科學版，2013，1（1）：66-72.