利用手机数据分析上海市域的职住空间关系*——若干结论和讨论

钮心毅 丁 亮

利用手机数据分析上海市域的职住空间关系*
——若干结论和讨论

钮心毅 丁 亮

使用手机信令数据计算出了上海市域居民通勤数据，用于分析上海市域的职住空间关系。中心城居民通勤范围集中在中心城及周边的通勤区内。在中心城及通勤区内，超过97%的居民实现了职住平衡。在郊区新城中，宝山新城、闵行新城大部已经进入中心城通勤区。其余7个郊区新城居民至中心城通勤的比例均低于5%。郊区新城中居民主体仍是在新城内部通勤、或者新城以外的本区域内通勤。要优化上海市域居民职住空间关系，需要在中心城内合理布局就业次中心和安排居住人口，郊区新城应以增加就业岗位为主要目标。

职住空间关系 | 通勤 | 中心城 | 郊区新城 | 手机数据 | 上海

钮心毅

同济大学建筑与城市规划学院副教授，博士

丁 亮

同济大学建筑与城市规划学院博士研究生

0 引言

上一轮上海城市总体规划实施以来，上海城市空间结构在不断演进变化，直接体现在市域人口空间分布变化、产业空间分布的变化。一方面，外环线以内664km2的上海中心城范围内的人口规模不断增长。从1998年的830万人，2011年增加到1 132万人[1]。从第五、第六次人口普查数据来看，中心城居住人口总量增长的同时，中心城内人口空间分布也在变化。内环以内的居住人口逐步减少，内环以外的居住人口不断增加。从建设用地来看，中心城部分地区的外环线以内、以外的建设用地已经连绵成片，已经很难将紧邻外环线的区域与中心城区分开来。中心城的直接影响范围已经扩展到中心城之外。另一方面，随着城市空间范围迅速拓展，也出现了人口、部分产业向中心城以外转移的情况。“十一五”以来逐步确立了市域内中心城、郊区新城、新市镇等不同等级的市域城镇体系。“十二五”期间，上海城市建设重心向郊区转移，郊区新城建设成为优化市域空间布局重点。有序引导中心城人口和产业向新城、新市镇疏解也是规划目标之一[2]。郊区新城、新市镇的居住人口不断增长，产业也在不断发展。

图 1 市域和中心城居民通勤距离(注：仅表示了通勤距离在50 000m内、通勤人数在3 000人内的部分)

居民的职住空间关系是城市空间结构的重要组成部分，城市空间结构变化会直接影响到居住、就业空间关系。在前述两个方面影响下，上海市域的居住、就业空间关系也在不断变化。有研究认为自1996年以来，上海居住、就业空间偏离度一直在增大[3]。当前情况下，上海市域内居民的居住、就业空间分离程度如何，已经引发了许多关注和讨论。在中心城内的就业者，其居住地分布在哪些范围内；中心城与郊区新城之间的职住空间联系程度如何，有多少比例的郊区新城居民选择至中心城内就业。当前的规划政策是否导致了居民居住、就业空间分离？上述这些问题，不仅引起了上海规划业界的关注，也引发了普通公众的关注和讨论。

居民的居住、就业空间关系能通过通勤指标直接体现出来。以通勤指标作为衡量标准，通过分析上海中心城与周边区域、中心城与郊区新城之间的通勤联系紧密程度，就能衡量上海市域的居住、就业空间分离程度。本文以下通过测算上海市域居民的通勤指标，列出中心城及郊区新城职住空间关系的若干分析结论，并对如何优化市域空间结构、避免居民职住分离程度进一步扩大讨论。

1 研究方法

我们采用以手机信令数据计算居民通勤行为，用以分析上海市域居民的居住、就业空间的分离程度。手机信令数据是手机用户在移动通信网中活动时手机与基站之间交换信息的记录。信令数据记录了手机用户在某一时刻的空间位置，实时反映手机用户在城市中的空间位置。不同时段的手机信令数据能与即时人口空间分布相对应。考虑到目前手机的高普及率，手机信令数据能较好地反映居民的居住、就业等活动总体规律。这在国内外一些研究中已经得到应用[4-8]。

选用了上海移动的2G手机信令数据，连续两周10个工作日内，计算手机用户在同一空间位置周边重复出现的概率，用来识别居民的居住地和就业地。其中，如夜间在同一空间位置周边重复出现概率大于60%，识别为居民的居住地；如日间在同一空间位置周边重复出现概率大于60%，则识别为居民的就业地。在上海全市域范围内，从2011年的连续两周的手机信令数据中，约有849万居民同时识别出了就业地和居住地。上述方法识别出的849万居民中，包括了有固定工作地的就业者、学生、退休和居家人士等在内。

使用手机信令数据识别出的居民就业地、居住地，计算得出849万居民的通勤数据。以此为基础，继续进行两项分析。第一项是上海中心城的通勤区范围分析。通过分析中心城内就业居民的夜间居住地空间分布；分析中心城内居住居民的日间工作地空间分布，用来确定上海中心城的紧密通勤范围。第二项是郊区新城与中心城的职住空间关系分析。通过分析居住在各个郊区新城内居民中前往中心城内通勤的所占比例；在各个郊区新城内就业的居民，其居住地来自中心城内的所占比例，由此确定在中心城与郊区新城之间通勤的居民所占比例。

2 中心城通勤区分析结果

2.1 市域和中心城居民的通勤距离

将能同时识别出居住地和就业地居民的通勤距离进行汇总，如图1所示，以横轴表示通勤距离（m），以纵轴表示通勤人数（人），每个散点即表示某一通勤距离的人数。计算得到市域居民的平均通勤距离约为3 800m，通勤距离中位数约为1 300m，大部分居民（通勤距离前75%的居民）通勤距离在4 600m内，通勤距离大于10 000m的远距离通勤者仅占11%左右。日间在中心城内就业的居民平均通勤距离约为4 300m，通勤距离中位数约为1 700m，其中75%的居民通勤距离在6 400m内，通勤距离大于10 000m的远距离通勤者仅占14%左右。夜间在中心城内居住的居民，上述指标分别约为4 200m、1 400m、5 800m和12%。由于上述通勤指标是以手机信令数据测算出来，本文得出的通勤距离均指两个移动通信基站之间的直线距离。

上述数据说明中心城居住的居民通勤距离高于全市平均水平，在中心城内就业的居民通勤距离又更高一些。总体来看，通勤距离小于10 000m的短距离通勤者所占比例远大于长距离通勤者，数量约为后者的6—8倍。

2.2 中心城的通勤区范围

分别根据中心城就业者的居住地空间分布特征，计算得到中心城就业者的通勤范围，96.7%的就业者在该范围内居住，仅有3.3%的就业者在范围外居住（图2a）。同样，根据中心城居住者的就业地空间分布特征，计算得到中心城居住者的通勤范围，96.2%的居住者在该范围内就业，仅有3.8%的居住者在该范围外就业（图2b）。

中心城就业的居民通勤范围主要位于中心城以北的宝山新城、以西的虹桥商务区、以南的闵行新城，以及与浦西外环线相交的曹路镇、康桥镇等地区，面积约为1 028km2。在中心城居住的居民通勤范围相似，只是涉及虹桥商务区、闵行范围有所缩小，面积约为910 km2。

分别计算中心城就业者通勤范围和居住者通勤范围在每个街道中的面积比值，若超过30%则将该街道在中心城以外部分纳入中心城的通勤区，综合后共有31个街道纳入通勤区（表1，图3），面积约1 240km2。主要由外环线向北、西、西南方向拓展：向北拓展约5km，已将宝山新城全部纳入通勤区；向西、西南拓展约10km，已将闵行新城的大部分地区纳入通勤区；向南、向东拓展较少，仅将与外环线相交的街道纳入其中。在1 240 km2的中心城通勤区范围内，约97%的居民实现了职住平衡。从通勤区以外，长途通勤进入中心城就业的居民占中心城内通勤者的比例仅为3%。

3 郊区新城职住空间的分析结果

为减小退休和居家人士等对职住空间关系分析的影响，在同时识别出就业地和居住地的849万居民中，排除了通勤距离是0的居民，得到市域内534万居民通勤数据。通勤距离为0的居民是由于识别出的就业地和居住地均处于同一基站范围，可能是居家或退休人士。使用排除0值后的534万居民的通勤数据，计算郊区新城内就业者、居住者的通勤距离，分别计算郊区新城就业者居住地、居住者就业地的分布比例。

3.1 郊区新城居民的通勤距离

郊区新城居民也符合以短距离通勤为主，长距离通勤者占少数的规律。除金山新城和临港新城外，其余7个新城的居民平均通勤距离在5 000m以内。远郊的金山新城和临港新城平均通勤距离稍大，这与远郊的长距离通勤者的通勤距离较大有一定关系。

从前75%的居民通勤距离来看，除宝山新城和闵行新城外，其余7个新城的前75%居民通勤距离值均小于5 500m。紧邻中心城的宝山新城、闵行新城的数值稍大，但也小于7 600m。宝山新城、闵行新城紧邻中心城，短途通勤者的通勤距离反而变大，说明这两个新城总体通勤距离较大，甚至大于中心城的平均值（图4）。

图2 中心城通勤范围

图3 中心城的通勤区

表1 纳入中心城通勤区的街道

3.2 郊区新城的职住空间

将各个郊区新城内居民的通勤去向划分为至中心城、本新城内、其他地区3类，所得的结果见图5和表2所示。

各个郊区新城中，多数居民均在本新城内通勤。在各新城内居住者中，本新城内通勤比例均高于61.8%；在各新城内就业者中，本新城内通勤比例均高于75.8%。本新城内通勤比例在3个通勤去向中所占比例最大。

图4 郊区新城居民通勤距离

除宝山新城、闵行新城外，嘉定、青浦、松江、金山、奉贤、临港、城桥7个郊区新城与中心城之间通勤联系并不十分紧密，至中心城通勤比例均在5%以下。

宝山新城、闵行新城居民往来中心城通勤比例最大。在宝山新城居住者中，前往中心城通勤比例占到25.3%，宝山新城内就业者中，来自中心城通勤的比例为16.0%。在闵行新城居住者中，前往中心城通勤比例占到19.0%，闵行新城内就业者中，来自中心城通勤的比例为9.0%。居住在新城内前往中心城通勤的比例高于住在中心城内前往新城通勤的比例。联系上一节关于通勤距离结论，在紧邻中心城的宝山新城、闵行新城，不仅通勤距离长，而且往来中心城内通勤比例高，职住空间分离情况相对突出。

就业地、居住地均在新城范围内的居民，占该新城通勤居民比例如表2所示。这些居民在新城范围内实现了职住平衡。除了宝山新城、南桥新城外，其余各个新城职住平衡比例均在60%以上。宝山新城的比例为51.6%，主要原因是宝山新城往来中心城通勤比例较高。南桥新城的比例为56.1%，主要原因是往来中心城外、自身新城范围以外的其他地区通勤比例较高。

4 讨论和结语

4.1 两点结论

大城市的职住分离现象是一种常见情况，也是不可避免的。上文列出了一些利用手机信令数据计算出上海市域内居民就业-居住空间关系的数据。单就这些数据本身而言，也很难直接判断出当前上海市域的居民职住分离状况是处于一种较合适的状态，还是处于一种过度分离的状态。从目前分析结果来看，至少有两个结论是比较清楚的。

图5 郊区新城的职住空间分布

表2 郊区新城的职住空间（单位：% ）

第一，上海中心城内就业者的主要居住地仍是在中心城内、少量在中心城外围的通勤区内，仅有极少数（约3%）来自郊区新城和新市镇。在中心城内居住者的就业地分布也呈现相同规律。虽然中心城以外地区在空间上与中心城形成了连绵的格局，中心城的居民职住空间也突破了中心城范围，但仍集中在中心城周边。宝山新城、闵行新城大部已经进入了中心城通勤区内。

第二，从上海郊区新城与中心城的职住空间关系分析结果来看，目前上海9个郊区新城中，除了宝山新城、闵行新城之外，其余7个新城居民至中心城通勤的比例较低（低于5%）。郊区新城中居民主体仍是在新城内部通勤、或者新城以外的本区域内通勤。只有少数在中心城与郊区新城之间通勤的居民。居住、就业空间分离在中心城与郊区新城之间的情况并不严重。

4.2 若干讨论

长期以来，建立多中心城市空间结构，避免居民职住空间关系的过度分离，一直是城市总体规划目标。一方面，在市场经济条件下，由于土地地租作用下，服务业就业，尤其是高端服务业就业趋于选择在城市中心，居住趋向于向城市中心外围迁移。这种趋势符合经济规律，也会导致居民职住空间关系的分离。把当前上海居民职住分离状况的起因简单归咎于以往某项规划政策，显然是偏颇的。另一方面，城市规划通过对土地使用的控制、对城市空间结构调整是能够在居民职住空间关系上有所作为，能够避免居民职住空间过度分离。就上海当前的情况，笔者认为要避免市域内职住空间分离进一步扩大，中心城、郊区新城未来需要关注的要点各有不同，合理布局就业岗位均是其中关键。

4.2.1 中心城应合理布局就业岗位和居住人口

尽管控制中心城内总建筑容量、总人口容量一直是历次总体规划的目标之一，实际规划实施情况是中心城内居住人增加，就业岗位也在增加。未来，随着中心城内工业用地更新、旧改推进，中心城内就业岗位数量仍将不断增加。如果中心城内就业岗位总数有较大增加，中心城及通勤区内的总居住人口数量也应增加，才能避免中心城内居民职住空间分离程度进一步扩大。在中心城通勤区范围以内，总就业岗位、总居住人口应该是一个大致成正比的对应关系。

目前中心城的就业中心多数仍集中在内环以内。相比之下，在中心城人口总量不断增长的同时，内环以内的居住人口逐步减少，居住人口向内环以外集中。有研究显示，自1990年代以来，中心城内职住分离的状况一直存在，并且在扩大[9]。今后，如能在中心城以内的外环线周边地区形成若干就业中心，或中心城以外现有通勤区范围内形成若干就业中心，将会是控制职住空间分离程度的重要措施。

在中心城就业岗位总数增加的情况下，在通勤区以内的外环线周边地区形成服务业就业次中心，也会导致中心城通勤区范围扩大。然而依据通勤出行的一般规律，多数居民属于短距离通勤者，这一措施总体上仍会有效改善中心城及周边地区的居住、就业空间关系。为此需要对中心城及周边区域的土地使用、建设容量做出合理安排。

4.2.2 郊区新城应以增加就业岗位为主要目标

从郊区新城去往中心城或其周边地区就业的属于长途通勤者。从目前的分析结果来看，虽然相对比例不高，但是绝对数量仍较为可观。目前，各郊区新城的城市规模与规划城市规模之间还存在较大的差距。未来新城人口规模增长，也会带来前往中心城通勤居民数量的相应增加。市域轨道交通系统起到了联系中心城与各个郊区新城作用。随着轨交系统日益完善，也会提高郊区新城至中心城长途通勤者的比例。这些因素将会推动居住、就业空间分离在中心城与郊区新城之间的通勤者增加。

要控制居住、就业空间分离在中心城与郊区新城之间的情况，郊区新城建设应明确必须以增加就业岗位为主要规划目标之一，而不仅仅是吸引居住人口为目标。郊区新城在提高就业岗位数量的同时，也要提高就业岗位密度。提高嘉定、青浦、松江、南桥、金山、临港、城桥等7个郊区新城的职住平衡程度，控制至中心城通勤居民比例，是改善市域内居民居住、就业空间关系的另一重要措施。

4.3 结语

根据利用手机信令数据对居民通勤的情况分析，目前中心城居民通勤范围还是集中在中心城及周边通勤区内，宝山新城、闵行新城大部已经进入中心城紧密通勤范围内。其余郊区新城居民跨区域至中心城通勤的比例还处于较低水平。

规划对市域空间结构的优化调整，需要从两个方面入手优化上海市域居民的职住空间关系。一方面，对中心城及周边区域的土地使用、建设容量做出合理安排，需要合理布局就业次中心、布局居住人口。另一方面，应增加郊区新城的就业岗位，郊区新城应以增加就业岗位、提高就业密度为主要目标。新一轮的上海城市总体规划应将上海中心城及郊区新城的居民职住空间关系作为市域空间结构优化的主要内容之一。

References

[1]上海市总体规划实施评估工作组. 上海市城市总体规划（1990—2020）实施评估研究报告专题之十二：中心城发展研究[R]. 2013. The Assessment on the Implement of Shanghai Master Plan Working Group. The 12th Report on the Assessment to the Implement of Shanghai Master Plan (1990—2020): Research on the Development of the Central City[R]. 2013.

[2]上海市人民政府. 上海市国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要[R]. 2011. The People’s Government of Shanghai Municipality. Shanghai The Twelfth Five-year Plan of Economy and Social Development of Shanghai Municipality[R]. 2011.

[3]孙斌栋，潘鑫，宁越敏. 上海市就业与居住空间均衡对交通出行的影响分析[J]. 城市规划学刊，2008（ 1）：77-82. SUN Bindong, PAN Xin, NING Yuemin. Analysis on Infuence of Job-Housing Balance on Commute Travel in Shanghai[J]. Urban Planning Forum, 2008 (1):77-82.

[4]钮心毅，丁亮，宋小冬. 基于手机数据识别上海中心城的城市空间结构[J]. 城市规划学刊，2014（6）：61-67. NIU Xinyi, DING Liang, SONG Xiaodong. Understanding Urban Spatial Structure of Shanghai Central City Based on Mobile Phone Data[J]. Urban Planning Forum,2014(6):61-67.

[5]冉斌. 手机数据在交通调查和交通规划中的应用[J]. 城市交通，2013（ 1）：72-81. RAN Bin. Use of Cellphone Data in Travel Survey and Transportation Planning[J]. Urban Transport of China, 2013 (1): 72-81.

[6]Ratti, C., Williams, S., Frenchman, D., et al. Mobile Landscapes: Using Location Data from Cell Phones for Urban Analysis [J]. Environment and Planning B Planning and Design, 2006, 33(5), 727-748.

[7]Sagl, G., Delmelle, E., Delmelle, E. Mapping Collective Human Activity in an Urban Environment Based on Mobile Phone Data[J]. Cartography and Geographic Information Science, 2014, 41(3): 272-285.

[8]Becker R A, Caceres R, Hanson K, et al. A Tale of One City: Using Cellular Network Data for Urban Planning [J]. IEEE Pervasive Computing, 2011, 10(4): 18-26.

[9]李健，宁越敏. 1990年代以来上海人口空间变动与城市空间结构重构[J]. 城市规划学刊，2007（2）：20-24. LI Jian, NING Yuemin. Population Spatial Change and Urban Spatial Restructuring in Shanghai since the 1990s[J]. Urban Planning Forum,2007(2): 20-24.

Analyzing Job-housing Spatial Relationship in Shanghai Using Mobile Phone Data: Some Conclusions and Discussions

This paper calculates Shanghai residents commute data using mobile phone signal data for analyzing job-housing spatial relationship in Shanghai. Commuting scopes of residents in Shanghai central city concentrate in central city and the surrounding commuting area. In the central city and its commuting area, more than 97% residents can get job-housing balance.Baoshan New Town and most parts of Minhang New Town have already included in the central city commuting area. The proportions of residents commuting the central city are less than 5% in other seven suburban new towns. The main part of commute in suburban new town is still inside the new town or inside its own region outside the new town.To optimize the job-housing spatial relationship in Shanghai, employment sub-centers and resident population should be rational arranged in central city and increasing the number of jobs should be the main goal of suburban new towns.

Job-housing spatial relationship | Commute | Central city | New suburban town | Mobile phone data | Shanghai

1673-8985（2015）02-0039-05

TU981

A