来源:北京日报 作者:王姣娥黄洁 发布时间:2018-12-5

职住动态关系与居民通勤行为、城市空间结构息息相关。职住动态关系是地理学、经济学、社会学等学科长期关注的研究热点,也是当前超大城市精细化管理、城市规划的关键问题之一。虽然城市交通研究已经广泛运用交通大数据,但是以往的研究仍然均局限在短期观测、整体研究的角度,忽略了纵向分析、分群体研究、挖掘社会经济内涵的重要性。中国科学院地理科学与资源研究所王姣娥研究员、黄洁博士,与悉尼大学、香港大学、北京交通大学合作者运用2011-2017年北京市地铁刷卡数据,提出了基于个人职住动态关系的通勤行为研究体系,发现了交通出行行为与职住动态关系的一系列规律,研究成果发表在美国科学院院刊PNAS

职住动态关系与居民通勤行为、城市空间结构息息相关。职住动态关系是地理学、经济学、社会学等学科长期关注的研究热点,也是当前超大城市精细化管理、城市规划的关键问题之一。虽然城市交通研究已经广泛运用交通大数据,但是以往的研究仍然均局限在短期观测、整体研究的角度,忽略了纵向分析、分群体研究、挖掘社会经济内涵的重要性。中国科学院地理科学与资源研究所王姣娥、黄洁,与悉尼大学、香港大学、北京交通大学合作者运用2011-2017年北京市地铁刷卡数据,提出了基于个人职住动态关系的通勤行为研究体系,发现交通出行行为与职住动态关系的一系列规律,研究成果发表于《美国国家科学院院刊》(PNAS)。

职住动态关系与居民通勤行为紧密相关,是当前超大城市精细化管理、城市可持续发展的关键问题之一。11月20日,《美国科学院院刊》在线发表了中国科学院地理科学与资源研究所王姣娥、黄洁与悉尼大学、香港大学、北京交通大学合作者基于2011-2017年北京市地铁刷卡数据进行的职住动态关系研究。本版特约研究者撰文向读者介绍他们的研究。

论文的主要发现如下:

论文的主要发现如下:

地铁刷卡数据反映职住变化

  • 提出了通勤时间的45分钟定律:若地铁内通勤时间小于45分钟,居民倾向于延长通勤时间进而获取更好的就业机会或者居住环境;若地铁内通勤时间大于45分钟,即超过了可忍受通勤的阈值,居民搬迁职住地时会以缩短通勤时间为目标之一。45分钟定律在7年21个模型中得到了验证。
  • 发现了职住动态变化规律:运用社会学生命历程理论,发现城市居民职住搬迁概率在短期内会逐渐降低;长期观测则出现周期性波动。对于地铁通勤者的波动周期为四年。居住地搬迁和工作地变化的相互影响作用只集中在一年内。这一规律在2011-2017年的模型中均得到了验证。
  • 构建了个人通勤链的研究体系与方法。采用2011-2017年连续七年北京市地铁刷卡数据,追踪居民长期的个人通勤链和职住地变化动态特征。研究发现了四类人群:安居乐业者,迁居者,跳槽者,升职定居者。
  • 剖析了四类人群通勤时间与住房成本的均衡博弈过程。构建线性单中心城市模型,刻画了人群的社会经济概况:安居乐业者属于有固定居住地和稳定工作的中高收入人群;迁居者拥有稳定的工作,从内城租户转变为城区内买房者;升职定居者的职住格局逐步演化,与安居乐业者类似,属于城市的上升阶层;跳槽者忍受日常长时间通勤,聚集在近郊住房成本低廉的区域,工作不稳定,属于中低收入的临时工。

提出通勤时间的45分钟定律:若地铁内通勤时间小于45分钟,居民倾向于延长通勤时间进而获取更好的就业机会或者居住环境;若地铁内通勤时间大于45分钟,即超过了可忍受通勤的阈值,居民搬迁职住地时会以缩短通勤时间为目标之一。45分钟定律在7年21个模型中得到了验证。

大数据是指一种具备海量的数据规模、快速的数据流转、真实记录的数据集合。因此,获取、存储、管理大数据的难度均大大超出了传统问卷调查、统计数据。大数据挖掘需要新处理模式、强洞察发现力和流程优化能力,才能最大程度地丰富大数据的科学价值。

发现职住动态变化规律:运用社会学生命历程(life-course
events)理论,发现城市居民职住搬迁概率在短期内会逐渐降低;长期观测则出现周期性波动。对于地铁通勤者的波动周期为四年。居住地搬迁和工作地变化的相互影响作用只集中在一年内。这一规律在2011-2017年的模型中均得到了验证。

在城市交通研究中,智能交通卡刷卡数据、车载GPS数据、共享单车轨迹数据等都是学者们常用的数据集合,因为这些数据集合包含了出行记录的详细信息。以地铁出行为例,智能交通卡刷卡数据会赋予持卡人一个固定卡号,并且记录每一次出行的进站点、进站时间、出站点以及出站时间。每一条出行记录就包括了出行者代号、出发地和目的地、两点间出行时间的详细信息,可以用来研究居民出行行为。

构建个人通勤链的研究体系与方法。采用2011-2017年连续七年北京市地铁刷卡数据,追踪居民长期的个人通勤链和职住地变化动态特征。研究发现了四类人群:安居乐业者,迁居者(home
mover),跳槽者(job hopper),升职定居者。

虽然城市交通研究已经广泛运用大数据,但是以往的研究均局限在短期观测、整体研究的角度,缺乏对社会经济内涵的挖掘。

剖析四类人群通勤时间与住房成本的均衡博弈过程。构建线性单中心城市模型,刻画了人群的社会经济概况(socioeconomic
profile):安居乐业者属于有固定居住地和稳定工作的中高收入人群;迁居者拥有稳定的工作,从内城租户转变为城区内买房者;升职定居者的职住格局逐步演化,与安居乐业者类似,属于城市的上升阶层;跳槽者忍受日常长时间通勤,聚集在近郊住房成本低廉的区域,工作不稳定,属于中低收入人群。

什么是了解城市居民生活的重要因素?可以说,工作地点、居住地点和连接二者的通勤反映了居民的生活节奏、生活轨迹、生活品质等。因此,通勤行为与职住动态关系一直是地理学、经济学、社会学等学科长期关注的研究热点。

该研究获得中科院A类战略性先导科技专项“地球大数据科学工程”、国家自然科学基金优青项目、国家自然科学青年基金项目的资助。

考虑到以上因素,研究者运用2011-2017年北京市地铁刷卡数据,寻找连续7年乘坐地铁通勤的持卡人。根据每位持卡人每年的出行规律,搜寻当年所有从工作地返家的出行记录。在这些出行记录里,每位持卡人的进站点可认为是离工作地最近的站点,即“工作地站点”;每位持卡人的出站点可认为是离居住地最近的站点,即“居住地站点”;还可以获得职住站点之间的相应出行时间。以此结果构建的数据库,可以帮助研究者追踪持卡人长期的职住动态变化。

论文信息: Jie Huang, David Levinson, Jiaoe Wang, Jiangping Zhou, and
Zi-jia Wang. 2018. Tracking job and housing dynamics with smartcard
data.
PNAS.

北京居民通勤的“45分钟定律”

论文链接

研究发现了一个有趣的“45分钟定律”。经过7年的观测,45分钟的地铁内通勤时间可以认为是北京居民可忍受通勤时间的最大值:

图片 1

相关文章