城市轨道交通通勤与职住平衡状况的关系研究——基于大数据方法的北京实证分析

城市轨道交通网络的发展在提高居民通勤效率的同时也对其职住平衡状况产生了一定影响。论文以北京市206个轨道站点为例,基于高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)和一卡通刷卡数据将轨道站点按职住功能进行分类,利用腾讯“宜出行”定位数据考察轨道站点周边的动态人口分布并计算就业居住比。研究发现：① 中心城区的职住状况明显优于中心城区以外区域;② 轨道交通线网末端区域的职住平衡程度较差,仅有少数成规模的高端服务产业集中分布的轨道站点周边形成了区域性就业中心;③ 部分就业-居住较为均衡的城郊地区仍存在一定的职住不匹配现象。随后,通过计算一卡通出进站比和“宜出行”职住比得到出进站均衡度和职住平衡度,利用广义自回归条件异方差(generalized autoregressive conditional heteroskedasticity, GARCH)模型对轨道交通通勤和职住平衡程度进行相关性分析,研究结果表明：① 出进站均衡度与职住平衡度具有非常显著的正向关系,即站点进出站人数越接近,站点周边区域的职住状况越好;② 典型就业地站点与站点周边区域的职住平衡程度显著正相关,而典型居住地站点与站点周边区域的职住状况存在显著的负相关性。这表明,人口稠密的聚居区无法带动同样数量就业岗位的产生,而完善的就业中心能够吸引一定数量的人口在附近居住;③ 轨道站点的区位条件与职住平衡状况存在一定正向关系;④ GMM能够对属性复杂模糊的轨道站点进行有效的聚类分析;⑤ 具有实时性强、精确度高、覆盖度广、获取难度低等优点的“宜出行”数据能够在微观空间尺度下弥补其他捕捉和分析实时人口时空分布特征方法的局限性。     

轨道站点合理步行可达范围建成环境与轨道通勤的关系研究——以北京市44个轨道站点为例

轨道站点步行可达范围内建成环境因素与轨道交通通勤行为之间的关系越来越受到人们的重视。从潜在通勤者的角度出发,划定轨道站点的合理步行可达范围,以北京市44个轨道站点为例,利用大数据方法从“宜出行”程序中提取站点合理步行范围内的相对人口数据,结合2017年9月10个工作日早高峰时段的轨道站点刷卡数据得到该站点的相对乘车率。基于数据的非正态分布特征构建GARCH模型,分析早高峰站点合理步行范围内建成环境因素与站点相对乘车率的关系。结果表明：① 始发轨道站点与站点乘车率存在显著正向关系,而站点所在线路的换乘概率与站点乘车率具有非常明显的负相关性;② 轨道站点的出入口数量与乘车率显著正相关;③ 小区—站点的路径转折数和步行范围内的交叉路口数等可步行性特征对轨道交通通勤行为无显著影响,步行范围的公交车站密度与站点乘车率正相关;④ 合理步行范围内的用地混合度与乘车率存在显著的负相关性;⑤ 合理步行范围内的路网密度以及早高峰拥堵道路比与乘车率之间在不同程度上呈现正向关系;⑥ 共享单车订单数与轨道交通通勤行为之间的关系并不明确;⑦ 相比手机信令数据,“宜出行”定位数据的精度更高,适用于分析微观尺度下的实时人口分布及变化。     

大城市通勤方式与职住失衡的相互关系

随着城市的扩张,人们的就业—居住空间跨度不断扩大。通勤方式的多样化和通勤效率的提高会对就业者的职住状况产生影响。以通勤时间作为通勤成本能从就业者的角度辨析个体的职住失衡状况。本文基于贝叶斯-tobit的统计分析方法,结合北京市7个街道和地区的问卷调查数据,分析了慢行交通、机动车、轨道交通、地面公交等4种通勤方式与职住失衡的相互关系。同时,引入就业可达性和用地混合度作为调节变量,考察其对不同通勤方式与职住失衡之间原有关系的影响。研究发现：①慢行交通的通勤方式与职住失衡程度存在负相关性;②机动车、轨道交通和地面公交的通勤方式与职住失衡程度存在正相关性;③就业可达性和用地混合度会弱化慢行交通、轨道交通、地面公交通勤方式与职住失衡程度的原有关系,即在低就业可达性和用地混合度条件下,慢行交通通勤者的职住失衡度更低,而轨道交通和地面公交通勤者的职住失衡度更高;④就业可达性和用地混合度的差异对机动车通勤与职住失衡之间的关系没有影响。上述结果表明：低就业可达性和用地混合度能够缓解慢行交通通勤者的职住失衡程度;但对于轨道交通和地面公交的通勤者来说,低就业可达性和用地混合度会加剧其职住失衡的程度。此外,机动车通勤者不易受外部客观因素的影响而改变出行方式。