南京市主城区居民职住关系研究

2019-11-04 00:21王炀王伯勋
美与时代·城市版 2019年8期
关键词:南京市

王炀 王伯勋

摘 要:在城市空间拓展、制度转型与空间重构的背景之下,中国许多大城市的职住关系发生明显变化,职住分离的现象在城市化进程中日趋显著。南京市作为江苏省省会、副省级城市,其职住关系在全国范围内具有一定的典型性。文章基于百度热力图、南京市统计年鉴等数据,通过ArcGIS、区位熵分析等手段对南京市主城区职住关系现状进行分析,并进一步剖析其影响因素,最后针对性地提出一些初步对策,以求对相关部门起到一定的参考和借鉴作用。

关键词:南京市;职住关系;职住分离;就业人员;职住区位熵

基金项目:本文系澳门基金会资助研究项目(MF1807、MF1710)研究成果。

一、前言

居住和就业空间是城市的空间结构中两个重要的组成部分。《雅典宪章》(Charte d'Athènes)指出城市的诸多活动可以被划分为居住、工作、游憩和交通四大基本类型[1]。“职”与“住”的匹配关系,不仅影响着城市系统的日常运行,也跟城市居民的日常工作和生活息息相关,是城市规划领域研究的一个重要课题。20世纪80年代以后,中国城市进入剧烈的制度转型与空间重构时期[2]。1988年城市土地有偿使用制度正式确立,1998年国务院全面停止了住房实物分配,实行住房分配货币化。由于房屋可作为商品出售,原有的单位制小区逐渐瓦解[3],“职住合一”的空间格局也随之被打破。制度的变更带来原城市内部工业的外迁,产生了居民自主择居择业的变化,城市空间经历了快速重构,职住分离的状况日益突出。职住分离引发了一系列的城市问题和社会问题,在特大、超大城市等中表现得尤为明显。大型城市因其自身庞大的规模和体量,出现“规模不经济”现象,产生交通拥堵、空气污染等问题。

南京是江苏省省会和长江三角洲地区的中心城市之一,城市规模和体量较大,城市的居住和就业空间结构较为复杂,其城市的职住关系状况,在全国各城市中具有一定的典型性和研究价值。有鉴于此,本研究以南京为例,研究目的在于获得南京主城区职住关系现状,分析其影响因素并初步探讨对策,这不仅对于南京市的规划设计、交通建设管理等部门具有参考价值,也对与南京同等规模、类型的城市具有借鉴意义。

二、文献探讨

欧美等西方发达国家城市化进程起始较早,可以追溯到西方规划者对人口拥挤、交通混乱和大城市拥挤等问题的关注,如霍华德(Ebenezer Howard)、沙里宁(Eero Saarinen)和芒福德(Lewis Mumford)都认为人口与工作岗位应该均衡分布[4]。20世纪60年代,Kain则提出“空间错配假设”(SMH),认为大规模的就业岗位郊区化和住房市场隔离,造成职住空间的不匹配,从而导致黑人的就业和通勤障碍[5],这引起西方社会对职住空间错位的广泛讨论和大量实证研究。如1961年,美国的简·雅各布斯在《美国大城市的死与生》一书中,指出从社会和经济的角度,倡导城市中的办公、工厂和住宅的“基本功能”需要“混合”,以便更好地保证城市活力,保证城市的发展[6]。Cervero对职住平衡的衡量指标研究,并认为财政性和排他性分区、房租和住房成本提高以及人口变化趋势,导致郊区职住场所之间的分离日益扩大[7]。

我国快速的城市化进程,起始于改革开放后,因体制转型所带来的职住分离现象引起城市规划、地理学和社会学等各领域学者的关注。周江评通过系统研究“空间不匹配”的假设与部分大城市弱势群体就业问题,梳理了美国学者对大城市弱势群体就业障碍问题的看法、研究方法和模型的演进过程,探讨美国经验对中国城市的借鉴和启示[8]。顾翠红、魏清泉通过对比第二和第三产业的就业人口和工作岗位的空间分布关系,判断上海存在着较为严重的职住分离问题[9]。孟斌利用GIS和空间分析技术,在分析近10000份问卷调查的基础上,从城市空间结构变化的角度,考察北京城市居民与住房分离的空间组织特征,以及影响就业与住房分离的因素,得出北京已存在显著的职住分离现象,并随着城市化的扩展不断演化的结论[10]。钮心毅和丁亮获取手机信令数据并用其计算出上海市域居民通勤数据,對上海市的空间关系进行分析,初步提出规划对市域空间结构优化调整的策略[11]。姜军、段进等利用苏州工业园区的综合交通规划居民出行调查的通勤行为数据,分析通勤距离、通勤时间的统计特征以及两者之间的关系,并结合职住偏差指数和内部通勤率两个反映职住关系的指标,对通勤距离和通勤时间的影响进行研究[12]。冷炳荣、余颖等以2014年某工作日重庆市百度热力图为数据基础,并利用相关职住比公式定量分析各个组团的职住状况[13]。

综上所述,国外对职业与居住关系的研究,早期主要注重种族不平等对职住空间的影响。在20世纪70年代以后,从城市规划以及社会学的角度,尤其是结合弱势群体的可达性,对城市空间的制度和结构要素进行了更多的探究,并指出少数群体、不同空间模式及其影响等未来关注点。国内相关研究如以北京、上海、广州等一线城市和苏州、重庆等新一线城市的职住关系为研究对象,从数据来源和研究方法来看,以问卷调查数据人口和经济普查等统计数据等,皆是较为成熟的传统研究方法。随着信息技术的进步和大数据分析在城市研究中的应用,基于手机信令、百度热力图等大数据的研究方法,已成为传统研究方法的重要补充,并从职住平衡的角度初步探索应对空间不匹配现状的思路和措施。

三、研究范围与研究方法

(一)研究区概况

南京市是南京都市圈的核心城市,也是江苏省省会、副省级城市。全市辖11个行政区,总面积为6587平方千米,2016年的城市建成区面积为774平方千米,常住人口约827万人,城镇人口约为678万,城镇化率为82%[14],更是长三角城市群内辐射带动中国中西部建设和发展的门户城市。本次的研究区域为南京市主城区(图1),其区域以绕城高速、秦淮河、秦淮新河、长江等为界限,包含玄武、鼓楼、秦淮、建邺、雨花台五区,面积为400.57平方公里,2016年的常住人口为447.67万人。主城区五个区占全市人口的54.1%,占全市土地面积的12%。从1978年南京市第一版的城市总体规划算起,南京曾先后经历四次规划编制、修编,现正在进行第五次城市总体规划的编制。现行《南京市城市总体规划(2011-2020年)》确定了至2020年常住人口1060万人、城镇建设用地为1040平方公里的发展规模。该计划以“多中心集群”的发展理念为指导,力图构建“一主三副”及“两带一轴”的城镇体系和空间结构①。

(二)研究方法

本研究分成两个阶段进行,第一阶段通过百度热力图分析。百度(Baidu)是中国应用极广的互联网工具,使用百度地图等地理空间分析,在解析城市状况方面具有较高的可操作性。其原理是基于智能手机的用户,通过采集用户数据来聚类百度产品的地理位置信息,计算每个区域的人口密度和人流速度。综合计算出聚类地点的热度,用“热力指数”表示某地域的人流热度,将“热力指数”在百度地图上进行可视化表达,在各个地区用不同颜色和亮度值,表示访客所在的地理区域总体被访问量在划定区域内的占比情况,从而反映出对应的人流量,形成人群空间分布图,该数据具备时效性,每15分钟会进行一次更新。调研时段选择在2017年2月21日工作日进行24小时监测,约每小时更新一次的百度热力图数据,可得知城市在24小时人口活动变化情况及城市职住关系的度量,再辅以ArcGIS(地理信息系统)对热力图数据进行处理,以辨别出每个管理单元中的像素大小和颜色值,进而获得可视化量化分析结果。

第二阶段采用职住区位熵分析(location quotient)职住空间匹配的具体分布模式,每个区域的职住区位熵是某区域的空间比与整个研究范围的比值。相较于百度热力图分析,职住区位熵能够反映研究范围内部各片区的职住平衡状况,通过这种方法的分析可以了解到研究范围内部的职住分布,即各个部分的职住空间状况差异和均衡情况。

四、职住关系分析结果与讨论

(一)百度热力图分析

1.热力分布总体特征

由于研究对象主要为主城区的就业人员,选取工作日的热力图数据能更准确分析主城区的职住关系,尽可能减少周末居民休息、娱乐以及游客旅行等干扰。根据研究需要从中选取休息时间(21:00至24:00)和工作时间(09:00至11:00和14:00至17:00)两个时间段的百度热力图,分别研究职住的动态分布,并进行可视化处理和计算分析。总体来看,使用百度产品时所在的地理位置信息数据,只包含主城区的部分人口。但是和南京静态的人口统计数据相比,百度热力图的数据是流动的、实时的,因而相对于城市研究和城市规划、管理者而言,就可以动态分析城市中活动人口的实际流动变化情况,以及各个区域职住地域的分布状况,从而更准确地掌握主城区居民的职住关系,可供未来用地规划编制和实施管理参考。

将全日(07:00至24:00)的百度热力图数据用ArcGIS按照相同的权重进行加权叠加,可以得到全天的热力分布图,反映出主城区活动人口的空间分布(图2)。因南京是区域重要交通节点,而且是仅次于北京、上海的高等教育中心,火车高铁站、高等院校所在地会集中大量人口,在分析时需考虑到此两类地区的干扰。从热力分布特征来看,活动人口主要聚集于南京传统核心区,即新街口、珠江路、夫子庙商圈,并沿中山路、中央路、汉中路、中山东路、珠江路、广州路等城市主要道路南北辐射扩散。这些传统的城市中心依旧强势,在城市向外扩展的过程中仍保持巨大吸引力,集聚全市的大部分人口。但很明显也可以看到,依托城市快速路、主次干路,以及较为发达的轨道交通网,南京市在疏解中心人口方面也做出巨大的努力。向北在迈皋桥、五塘广场、三牌楼等方向均有次级的热力中心分布,且热力分布集中连片,说明已形成较为成熟且有系统的城市空间。向西在河西新城也有较大面积热力区分布,显示经历了十几年的建设,新城已具相当规模,成为新的经济增长点、城市扩展点和人口疏散点。热力值沿江东路、地铁2号线由北向南、自东向西递减,在龙江、万达广场、奥体东和油坊桥一带形成区域的热力中心。这主要是由新城的建设时序造成的,未来根据规划,奥体新城将成为开发的重点,南京将在梦都大街以南、河西大街以北打造河西CBD(central business district)作为南京新的中心,其具有较大的发展潜力,也必将吸引更多的人口。主城区内向南、西南和西北方向,热力分布较为稀疏,热力值强度也较低,表示这些区域活动人口较少,城市在这些方向有较大发展空间。总体而言,南京热力分布呈现一中、多点、集中多片、沿主要道路和轨道交通线分布的特点,与南京市的现状用地与规划大致相符。

2.职住空间识别与特征

经由上述两个时间段的百度热力图,运用ArcGIS分别进行栅格叠加分析,观察主城区一天内两种不同时间段活动人口的分布状况(图3、图4)。基本而言,工作时段的热力值要比休息时段的热力值高。这方面是因为南京作为一个区域中心城市,发达的主城区也为南京市部分主城区外的人口提供了就业,一部分人白天在主城区上班,晚上在主城区外或者南京市外居住,导致日夜热力值的差异。

分析对比两个时间段的热力叠加图,在工作时段,以新街口为中心,中山路-中山南路和汉中路-中山东路为轴的十字热力带非常突出。新街口是南京市中心,也是商务办公等服务业的集中地。2017年南京第三产业增加值为6997.22亿元,占全市生产总值的59.7%[15]。南京总体的产业结构已呈现“三二一”的结构特点②。因此,这种热力分布背后反映出南京市产业结构的变化调整。在休息时段,南京新街口是中国三大商圈之一,此时段仍能吸引大量消费娱乐人群,并且市中心也有相当数量的旧住区,新街口地区的热力值仍旧是主城区内热力最高的。但相比于工作时段,其占比降低许多,而周围其他地区如河西、城南、北部滨江地区的热力值相对上升不少,这说明外围组团的居住功能疏散了大量市中心地区的人口。总的来看,对比两个时段的热力值分布,南京主城就业单中心集聚的现象仍比较突出,内外区域间可能存在一定的潮汐交通。中心的组团不仅是最重要的工作场所,也是商业和娱乐场所密集分布的地区。这有主城边缘的片区职住和生活配套设施不足的原因。这说明今后必须加强主城边缘的就业生活配套,还有相关的基础设施建设。

为方便分析职住空间分布特点,运用栅格计算器(raster calculator)将休息时段叠加热力与工作时段叠加热力相减,即可显示出不同地块的“职”“住”属性,从而識别出不同的职住区域(图5)。蓝色团块为“职”属性更强的区域,红色团块为“住”属性更强的区域,从中可以看到以新街口为中心,以中山路-中山南路和汉中路-中山东路为轴的十字带依然是工作属性最强,其余工作区域主要沿内环线、江东路和沪蓉高速等呈带状分布。居住区域在内环北线以南和内环南线以北范围内,除了在新街口商圈分布较少,其余以点状、小片状分布于工作区域之间。在内环北线以北和内环南线以南,两区域分离状况较为突出。在内环北线以北,以居住区域为主,工作区域零星分布。在内环南线以南,与沪蓉高速之间主要分布工作区域,与大量产业园的位置重叠。沪蓉高速以南主要分布的则为居住区域。这反映出在内环线以内的老城范围内,职住间杂分布,职住空间匹配程度较高,而职住分离的状况较轻。在内环线以外尤其是南北方向上,职住区域在空间上分别呈现大面积片状并且混合分布较少,分离现象较为突出,职住的配套亟需加以引导和完善。这种状况一方面是由于内外组团之间建设时序程度的差异,外围地区建设较晚,相关配套不够完备,难以短时间内做到职住空间匹配。另一方面是由于产业布局的特点,内环南线与沪蓉高速之间,软件园、南海生物科技园等产业园区需要集中分布并与居住片区之间保持一定距离,一定程度上也造成了职住分离。

(二)职住区位熵分析

在通过百度热力图数据对南京市主城区职住关系状况做总体分析后,本研究认为有其必要运用职住区位熵公式,针对主城区内部各个部分的职住关系做进一步研究。职住区位熵的计算公式为:

LQi=(Ji/Hi)/(J/H)[16]

其中,LQi是i空间单元的职住区位熵,Ji是i区域的从业人员数量,Hi是i区域的常住人口数,J是整个研究范围内的从业人员数量,H是整个研究范围的常住人口数。如果一个区域的职住区位熵接近1,说明这个区域的职住匹配程度接近研究区域,处于研究范围的平均状况;若一个区域的区位熵明显大于1或小于1,这说明此区域相对于研究范围的职住不匹配。职住的区位熵明显大于1,说明相对就业占主导地位。职住的区位熵明显小于1,则说明相对居住占主导地位。

研究数据采用南京市统计局发布的南京市2017年统计年鉴数据。由于政府采集和整理数据时,通常以行政区来划分,而南京市主城区边界并不完全与行政区界限重合,故采用玄武、秦淮、建邺、鼓楼、雨花台五区作为职住区位熵分析的研究范围。并且,统计年鉴数据缺乏南京市分区从业人员数量,而南京私营和个体从业人员总数又占全市从业人员总数的近70%,具有一定的代表性,故采用分区私营和个体从业人员数量进行计算。

经过职住区位熵公式的计算,得出主城区五行政区各自的职住区位熵(表1)。相关研究表明,区位熵数值在0.8至1.2时属于中等水平,说明此片区的职住匹配程度和研究范围内的基本相等,可认为其是职住平衡片区;区位熵在2.5以上和1.2至2.5时分别属于极高和较高水平,表明此片区的职住匹配程度极高于和较高于研究范围内的职住匹配程度,可认为其为就业主导空间单元;区位熵在0.3以下和0.3至0.8时分别属于极低和较低水平,说明此片区的职住匹配程度极低于和较低于研究范围内的职住匹配程度,可认为其为居住主导空间单元。

总体而言,南京主城区内部的职住关系相对比较平衡,主城五区区位熵最低为鼓楼区的0.78,最高为雨花台区的1.21,没有在极低和极高水平范围内。玄武、秦淮、建邺三区的区位熵在0.8~1.2的范围内,属于区域内职住平衡空间单元。鼓楼区略偏居住主导,雨花台区略偏就业主导。这也与上述百度热力图叠加和栅格计算分析出的结果一致,即老城区内和河西新城职住平衡度较高,未出现明显的职住分离。鼓楼区北部滨江地区尤其是曾经的下关区域,以居住为主,导致鼓楼区的轻微居住主导属性。雨花台区因布置了相当数量的产业园区,居住配套不足,使其呈现轻微的就业主导属性。

五、职住关系影响因素及对策探讨

经由前述研究发现,南京老城区外围大量建设了商品房以及拆迁安置房住区,并且在“退二进三”③的方针引导下,第二产业向城市边缘和外围分散,生活服务业向城市中心高度集中,加剧了城市的职住空间错位。城市政策性因素对城市的职住关系也会产生重要影响,如学龄孩子家庭,很可能受划地段分片区的入学政策影响,而选择一些学区房。再如住房商品化改革时期,一部分住户以较低的价钱购得政策性住房,由于固定资产的升值获得超额利润,具备更强的承住能力和更灵活的职住地点选择。社会经济的转型同样对居民的职住关系影响深远。住房商品化和就业市场化打破了曾经“职住合一”单位大院式的职住空间结构,这也激发居民对住房和就业的个性化需要,进而推动新型就业岗位和房地产的供给,并使得土地的经济价值凸显,成为引发城市用地布局结构调整的重要驱动力,故对居民的职住关系也产生影响。

职住过度分离带来负面影响的危害是城市规划要面临的社会课题,本研究认为南京市目前情况,应当从城市空间结构、城市用地出让以及轨道交通建设方面出发探讨对策,防止南京市主城区内职住空间分离情况进一步加剧。首先,应以“临业近居”为原则,促进多中心城市空间结构进一步完善。南京市规划的城镇空间布局结构和中心城镇体系分别为“两带一轴”与“一主三副”。未来应当加强副城建设,完善设施配套,打造功能各异的次级中心。尤其要大力进行江北新区的建设,使其成为南京城市发展新的转折点和支撑点。其次,要以组团为基本单元,土地出让注重适当功能混合和职住匹配。规划用地时应考虑不同组团在城市中的区位和定位,思考该地区的产业与居民类型之间的契合,特别是符合偏爱职住地点相近,或者对时间成本要求高的人群需求,一定程度上可以缓解职住分离状况。此外,要在现有的基础上继续加强轨道交通建设,这能有效提高职住地点的可达性,缩短通勤时间,职住空间上的分离也能有效地被通勤时间的压缩所填补,进而在相当程度上减少职住空间不匹配所造成的通勤困境。

六、结语

在当下的城市化进程中,职住分离现象越来越明显。在城市用地快速扩展、住房与就业制度市场化的大背景下,南京市作为江苏省省会、长三角地区的大城市,也不可避免遇到一定程度的职住分離问题。本研究根据百度热力图、职住区位熵综合分析,得出南京市主城区总体存在着一定的职住分离情况。老城区以及河西新城职住平衡度较高,居住与就业较为匹配,而老城区外围尤其是内环线以北和以南的地区,是南京主城区职住分离现象较突出的地区。究其原因,城市空间拓展与用地结构变化、城市政策性因素以及社会经济的转型,对城市的职住关系产生了深远的影响。为了遏制职住分离现象的加剧,缓解其对居民日常工作生活带来的不利影响,本研究认为应当从城市空间结构、城市用地出让,以及轨道交通建设三个方面出发,以“临业近居”为原则加强城市多中心建设,以组团为基本单元注重土地出让时的功能混合和职住匹配,发展城市轨道交通,从而通过规划和行政手段有效改善职住关系、促进职住匹配,为城市居民创造更好的工作和生活环境。

注释:

①两带:拥江发展的江南城镇发展带和江北城镇发展带;一轴:沿宁连、宁高综合交通走廊形成的南北向城镇发展轴;一主:南京市主城区;三副:东山、仙林和江北副城。

②“三二一”的结构特点,即该地区三次产业的增加值占地区生产总值的比重,呈现第三产业>第二产业>第一产业的特点。

③退二进三:调整城市市区用地结构,减少工业企业用地比重,提高服务业用地比重。

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作者简介:

王炀,澳门城市大学创新设计学院硕士研究生。

王伯勋,澳门城市大学创新设计学院,助理院长、助理教授。

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