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上海市大型居住社区居民职住分离情况研究

2014-11-17陈赵炅杨东援郭高华

交通运输研究 2014年15期
关键词:小汽车现象居民

陈赵炅,杨东援,郭高华

(同济大学交通运输工程学院,上海 201804)

0 引言

20世纪80年代末以来,随着城乡一体化概念的提出,上海的城市功能有了极大的提升,城市规模也日益扩大,城市常住人口规模急剧上升,增至2302万人。众所周知,居住与工作是人类社会活动的两个重要组成部分,随着城市面积越来越大,人们不得不面临由城市扩张而带来的问题——职住分离。特别是近些年,职住分离现象越来越严重,工作地与居住地失衡所带来的问题开始受到人们的关注与重视。

对于职住分离的研究,西方国家早于我国,如在1956年Duncan就发表了论文,关注到城市土地利用结构之外,收入因素对芝加哥居民职住分离现象的影响[1];1968年,Kain发表了一篇著名的关于就业与居住“空间不匹配”的文章[2];在2007年Gobillon[3]发表的一篇文章中对于“空间不匹配”现象进行了阐述,其中引述的相关文献达156篇,由此可见职住分离现象在西方早就受到了学者们的关注。

相对于国外的理论,国内有关职住分离的研究更加集中在实践层面[4]。如柴彦威以兰州为例,分析了随着城市产业结构的调整及城市土地使用制度的改革等对职住关系的演进造成的影响。研究认为职住分离会加剧[5];但也有研究认为中国城市居民职住分离并不明显[6],如周素红等以广州为案例,分别从宏观和微观层面分析了广州市居住就业空间组织模式[7],认为广州市职住分离现象并不明显。还有一些学者对郊区化发展和职住分离的关系进行了研究,如冯健等在研究北京城市居民迁居行为时,特别对职住分离的现象也给与关注,认为北京居民职住分离现象十分普遍[8]。但对上海的职住分离现象研究的学者不多,因此,本文具有一定的现实意义。

1 研究方法与数据获取

目前对于职住分离问题的研究学者们大都采用人口普查和经济普查的数据[7],但这些数据在时间上跨度都比较大,存在一定的时间差异性,并且普查的最小单位都到小区[9],在宏观问题上具有比较大的意义,但是在微观层面难以给出相应的理论支持。

本文采用的是入户问卷调查的方式,最小单位精确到了每个人,再结合相关统计资料进行综合分析,采用数理统计和样本聚类的方法,能在微观上对于居民职住分离的情况给出详细的说明与解释。

1.1 研究区域概况

如表1所示,本次大型居住社区居民调查共选择了5个组团,分别位于嘉定江桥、宝山顾村、松江泗泾、闵行浦江和浦东周康,这5个地方分别位于上海的不同方位,保证了样本数据的全面性。该基地大部分为保障性住房且有较高的入住率,能够保证调查出来的数据具有代表性。

表1 所选大型居住社区基本情况表

为了数据录入的方便与准确,本次调查还将上海市划分为若干个交通小区,给予每个区相应的编号,红色编号为本次调查小区的编号,调查小区区位图如图1所示。

1.2 调查数据说明

调查员采用入户问卷调查方法,调查户内所有6岁以上人口的出行特征情况。共发出6288份问卷,由于采用的是志愿者门到门进行询问式的问卷形式,所以问卷全部回收,其中有效问卷5967份,有效问卷率达到了94.90%。本次调查的内容为大型居住社区的居民出行特征情况,包括居民户人数、户籍人口情况、非户籍人口情况、住房建筑面积、车辆用油情况、动迁原地址情况图2所示。以及个人的工作单位(学校)地址、年龄、性别、文化程度、职业、个人收入、个人一天的出行时间、出行目的、出行方式、出行费用等内容。

图1 交通小区区位图

图2 大型居住社区通勤时间比例

同时,调查还涉及大型居住社区的居民对配套公交设施及其运营的满意程度、对公交票价优惠的期望、对到达轨道站点的时间期望以及改善建议等。

2 大型居住社区居民通勤行为特征分析

2.1 大型居住社区居民通勤时长分析

根据2012年的数据,上海市民的平均通勤时间为47min,居全国第三位。第一和第二位的分别是北京52min与广州48min。根据本次回收的6288份问卷中有2457人在被调查的前一天有通勤活动,如表2所示,数据分析显示大型居住社区居民的平均出行时间为58.2min(见表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 通勤时长表

进一步分析大型居住社区居民的出行时间,发现小于30min无职住分离现象的比例占到了36.74%,30~60min轻度职住分离现象占24.64%,60~90min较重职住分离现象占23.83%,90min以上严重职住分离现象占14.87%,通勤时间比例如

由图2可知,调查区域内只有36.74%的居民通勤时间少于30min,属于无职住分离现象,剩余63.26%的居民都存在着职住分离现象,说明了上海市外围的大型居住社区的职住分离现象十分严重。

2.2 大型居住社区居民通勤时间分析

上海的早高峰时间为早上7:30—9:30,为缓解交通拥挤,这段时间,外地牌照车辆不能在内环、中环、南北高架和延安路高架上行驶。然而,如图3所示,此次对大型居住社区通勤居民早上出行时间的调查,发现居民通勤出行的时间都比较早,有27.8%的居民在7:00以前就出门了,7:00—7:29出门的居民也占到了26%,也就是说有1/2以上的居民是在7:30以前就出门了。所以,在7:00—7:29这段时间在大型居住社区周边的公交站点或主要的道路上会产生一波早高峰,比上海的平均值提前了0.5h。

图3 通勤时间段比例分布图

此外,由图3可知,7:30分之后通勤的人数会有一个明显的下降,8:00—8:30又会有一个小的早高峰出现,8:30以后,通勤的人数又有一个明显的下降,基本不对交通产生太大的影响。

对于以上现象,本文基于数据分析和入户对居民进行当面询问调查得出以下结论:大型居住社区里有相当一部分居民是从市中心地区如黄浦区、虹口区等地方搬迁过来的,工作单位还是在中心城区,故他们早上需要搭乘公共交通前往单位,由于距离较远,所以要7:30以前出门,这部分人具有严重职住分离现象。而8:00—8:30出门的这批居民大多都是选在大型居住社区买房,工作地也离住房比较近,通常到达单位都在0.5h以内,这部分居民是属于没有职住分离现象或是只是轻度职住分离现象。

2.3 大型居住社区居民对公交依赖性分析

根据入户调查情况,大型居住社区居民出行使用交通工具比例如表3和图4所示。

表3 大居居民通勤方式比例表

图4 大型居住社区居民出行比例图

由图4可知大型居住社区的公交分担率较高,达到了51%,其中19%的人只乘坐轨道交通通勤,21%的人只乘坐地面公交通勤,11%的人选择了轨道转公交或是公交转轨道的通勤方式。因此,大居居民对于公共交通的依赖性非常强,主要原因是大部分居民的收入不高,工作地点较远。

由于大型居住社区居民总体收入水平不高,组成人群主要以拆迁或是低保人员为主,所以他们对于小汽车的依赖性比较低,只有17%,主要是以工作距离较远的人群为主。相对而言,助动车的使用比例较高,达到了22%,仅次于公共交通,位居第二。在调查中也有居民反映,由于公交车站设置地点距离较远或是路线不对等问题,有些大型居住社区居民还是倾向于使用助动车这种适合中长距离行驶的交通工具,可见大型居住社区周围的公交配套设施还是有待于完善。

2.4 小汽车的使用对于通勤时间的影响

调查数据显示有413人(约17%)使用了小汽车作为通勤工具,对这413人的通勤时间做了进一步分析,如表4所示,他们的平均通勤时间为49.13min,比平均通勤时间少9min,相对于小汽车的速度来说影响效果不是十分明显,分析原因有如下两点:

(1)拥有小汽车后,使用者对于可以接受的办公地的距离范围就变大了,所以使用小汽车后增加的是职住的距离,而并非减少了通勤时间。

(2)在早高峰的时候,小汽车的行驶效率远不如地铁和助动车高,被堵在路上的可能性比较大,小汽车缺乏地铁的准时性和助动车的灵活性。

表4 小汽车使用者通勤时长表

如图5所示,使用小汽车的居民的出行时间比例相对来说是比较平稳的,在8:30前没有明显的峰值,这是因为使用小汽车的居民不用遵循公共交通的时刻表来进行通勤活动并且小汽车具有较高的灵活性可以自己来掌控出行的时间,8:30之后,行车数量急剧的下降,可以看出第一个通勤高峰已经过去,而在8:30之后又有一个通勤出行高峰,这与总的出行比例分布有着很大的区别,这里可以看出小汽车在灵活性上优于公共交通,有一部分人可以较晚出门。

图5 小汽车使用者出行时间段比例图

3 不同大型居住社区间出行特征比较

除了总体的分析,本文还将每个大居社区独立拿出来分析,比较其各自周边的条件,分析职住分离现象严重的原因。

3.1 不同大型居住社区居民的通勤时间比较

本文将每个大居的居民通勤时间提取出来,如表5所示。

表5 不同大型居住社区间出行时间比较表

根据表4中的数据,可以绘制如图6所示的出行时间比较图。

图6 不同大居间出行时间比较图

结合上述图表可知,4h是最大出行时间的极限值,且当通勤时间超过3h时,通勤时间以0.5h为单位增加。

最小出行时间为5min,这是因为一些居民一出家门就是工作地,他们都会笼统的说5min,故5个大型居住社区最小出行时间都是5min。

在平均出行时间和出行时间中位数上,可以看出周浦镇的大型居住社区的出行时间是最小的,并且远远小于其他大居社区,主要原因是:

(1)周浦的大型居住社区周边的地面公交配套完善,线路种类多,有通往市区的,也有通往

周边县镇的,并且相同方向的线路有多条,站点间隔为300m左右,发车频率也相对较高,比较能满足居民的出行需求;

(2)周浦镇与康桥镇相毗邻,康桥工业园区区位优势突出,而且周浦镇大居临近万达商业广场,这在很大程度上解决了当地居民的就业问题。

3.2 地铁对通勤时间的影响

从总样本里提取乘坐地铁通勤的样本,发现共有730人,占总通勤人数的29.71%。对乘坐地铁通勤数据进行分析,结果如表6和图7所示。

表6 地铁通勤时间表

图7 地铁通勤图

由图7可知,泗泾的大型居住社区居民乘坐地铁通勤的比例远大于其他的大型居住社区,原因在于泗泾的大型居住社区离最近的地铁站9号线佘山站平均直线距离只有500m,基本上步行就能到达,所以吸引了大量的居民前去乘坐地铁。而江桥和周浦的居民选择地铁的人数很少,根据调查可以发现周浦大型居住社区离最近地铁站8号线航天博物馆的平均直线距离在8km,而且周浦大居的地面公交配套比较完善,所以居民更乐意选择地面公交通勤。对于江桥的大型居住社区居民来说,不选择坐地铁的原因有以下两个方面:离他们最近的金运路站是13号线的终点站,而13号线与其他站之间的换乘比较不方便,可达性也比较差;在江桥大型居住社区周边也有像万达商业广场这样的大型商业广场可以解决部分人的就业问题,故他们乘坐地铁的人数也比较少。

在出行时间方面,由于地铁本身的特性就是适合中长远距离的运输,所以出行的平均时间明显大于平均指标。

4 结论

随着上海城镇化改革推进的日益加速,职住分离现象也变得越来越严重,人们在上下班路上所花费的时间也相应的快速增长,这不得不引起关注与重视。在本文研究中,主要采用大量入户一对一问卷调查的方式来获得资料,结合数理统计和聚类分析的方法从微观的角度来分析影响大型居住社区居民通勤时间的因素,通过本次研究,本文得出了以下结论。

(1)上海市大型居住社区的职住分离现象比较严重,平均通勤时间为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%。进一步分析,在被调查的人群中,只有36.74%的居民无职住分离现象,轻微职住分离及以上占了63.26%,严重职住分离现象占到了14.87%。因此,加强对上海市周边大型居住社区的职住分离问题研究十分必要。另外,由于职住分离现象严重,必然导致居民出行的时间比早高峰时间要早,做好大型居住社区周边路段的交通规划和疏导也具有较强的实际意义。

(2)上海的大型居住社区公交分担率比较高,达到了51%,高于上海的平均水平。助动车的使用量也非常高,达到了22%,助动车的大量使用会给交通的畅达和安全带来很大影响,但如此高比例的使用量在短时间内禁止不太可能,应该在合理疏导的同时完善周边公交配套设施,引导居民使用公共交通。

(3)通过不同大型居住社区通勤时间的比较可以发现,相对于建造轨道交通,在居住区周围设立一些岗位更能有效地缓解职住分离现象。以周浦为例,虽然社区离最近地地铁站很远,但是周浦大型居住社区的职住分离现象并不明显。从对地铁的分析发现,地铁的建造无法有效减少外围大型居住社区职住分离现象。所以相比建造昂贵的地铁,本文建议多设立地面公交线路,做好小区到站点之间的衔接,以方便居民的出行。同时,应在大型居住社区周边多设立工作岗位,解决其周边居民的工作需求。

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

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[5]柴彦威.以单位为基础的中国城市内部生活空间结构:兰州市的实证研究[J].地理研究,1996,15(1):30-38.

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[7]周素红,闫小培.城市居住——就业空间特征及组织模式:以广州市为例[J].地理科学,2005,25(6):6664-6670.

[8]冯健,周一星.郊区化进程中北京城市内部迁居及相关空间行为:基于千份问卷调查的分析[J].地理研究,2004,3(2):227-242.

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