劉望保， 譚慶揚

(華南師范大學地理科學學院， 廣州 510631)

職住聯(lián)系是城市功能區(qū)之間的基本聯(lián)系，是人文地理學的重要研究議題. 改革開發(fā)以來，體制轉型導致我國城市職住空間發(fā)生大規(guī)模重構. 中國城市社區(qū)結構由原先的“職住一體”的單位制社區(qū)向多樣化社區(qū)轉變，市場化機制在城市居民職住空間組織中起核心作用，居民職住空間分離趨勢日趨明顯.

“田園城市”理論[1]、空間錯位(spatial mismatch)假說[2]與職住平衡(job-housing balance)理論[3]等是職住聯(lián)系的重要基礎理論. 已有研究集中在職住空間平衡[4-6]、職住選擇與通勤行為及其影響因素[7-9]、職住空間失衡[10-11]和過剩通勤[12-15]等方面. ICT和互聯(lián)網技術的快速發(fā)展使得居民職住位置與通勤行為大數(shù)據(jù)獲取成為可能，利用大數(shù)據(jù)，尤其是手機信令數(shù)據(jù)分析城市職住聯(lián)系與通勤的研究日趨增多，主要包括利用手機信令數(shù)據(jù)來識別分析職住地通勤行為[16]與職住空間平衡[17]等方面.

廣州市是廣東省會城市及粵港澳大灣區(qū)的核心城市之一. 改革開放以來，廣州城市化快速發(fā)展，導致居民職住空間關系發(fā)生大規(guī)模重構，尤其是近年來在中心城區(qū)的城市更新改造、郊區(qū)房地產大規(guī)模開發(fā)及周邊大型產業(yè)集聚區(qū)(如科學城)建設、軌道交通快速發(fā)展等因素的綜合影響下，居民職住空間分離趨勢日趨明顯. 職住聯(lián)系結構是從職住聯(lián)系視角來理解城市空間結構，是理解城市職住空間分離的重要手段. 依托其全樣本、高精度和細粒度等優(yōu)勢，手機信令數(shù)據(jù)為精細化刻畫微觀尺度下的城市職住聯(lián)系提供了重要支撐. 社會網路分析(Social Network Analysis)能有效地識別區(qū)域聯(lián)系網絡中的具有“社區(qū)內節(jié)點之間聯(lián)系緊密，而不同社區(qū)的節(jié)點之間聯(lián)系相對稀疏”特征的社區(qū)結構(Community structure)，為分析職住聯(lián)系結構提供了重要技術支撐. 基于此，本文利用廣州市聯(lián)通用戶的手機信令數(shù)據(jù)建構微觀尺度下的職住聯(lián)系網絡，運用社會網絡分析城市職住聯(lián)系結構及其與城市空間結構的關系，以期為理解城市職住聯(lián)系和城市通勤研究提供有益補充.

1 研究區(qū)域、數(shù)據(jù)來源和分析方法

1.1 研究區(qū)域

研究范圍包括天河、越秀、海珠、荔灣、白云、黃埔、番禺區(qū)(圖1)，總面積約235 km2，占全市總面積的31.55%；常住人口約987萬人，占全市常住人口的77.68%. 根據(jù)區(qū)域人口與社會經濟差異，將研究區(qū)域劃分為核心區(qū)、核心區(qū)邊緣、外圍地區(qū)三大圈層. 核心區(qū)為職住人口密度最高的區(qū)域，包括天河、海珠、越秀、荔灣區(qū)以及白云區(qū)南部、番禺區(qū)北部；核心圈邊緣為城市拓展重點區(qū)，主要包括白云區(qū)南部、黃埔區(qū)南部和番禺區(qū)部分區(qū)域；其他地區(qū)為外圍地區(qū)(圖1). 研究尺度為街道.

圖1 研究區(qū)域

1.2 數(shù)據(jù)來源與分析方法

1.2.2 中心性指標和社區(qū)識別 社會網絡分析被應用于研究社會關系結構和屬性[18]. 本文借助Gephi軟件，采用中心性指標中的加權中心度(Degree Centrality)指標來測度職住聯(lián)系結構中的重要節(jié)點，用模塊度(Modularity)指標來分析職住聯(lián)系格局. 其基本概念和計算公式如下：

(1)加權中心度：用以識別和衡量節(jié)點在網絡中的核心程度與中心位置情況. 其值越高，表示該節(jié)點與其他節(jié)點的空間關聯(lián)越強，越鄰近網絡中心位置. 計算公式為：

(1)

其中：Ci為街道i的加權中心度，Gi為街道i的關聯(lián)街道組成的集合，dij為街道i與關連街道j之間的通勤流量.

(2)社區(qū)識別：采用模塊度指標來識別社區(qū)結構，其計算原理為描述節(jié)點的互聯(lián)互通水平，當某些節(jié)點關系特別緊密，即可結成一個網絡社區(qū). 計算公式為：

(2)

其中：Aij是節(jié)點i和節(jié)點j之間的邊權重，代表網絡中全部邊的權重之和；ki和kj表示節(jié)點i和節(jié)點j的非加權網絡中的度值；Ci、Cj分別表示街道i、j的加權中心度；m表示網絡中可能存在的最大連接數(shù)；函數(shù)δ(Ci,Cj)定義為：如果街道i和街道j在一個社區(qū)，即Ci=Cj，則δ(Ci,Cj)=1，否則δ(Ci,Cj)=0.Q值在0～1之間，該值越接近1，表示社區(qū)結構越明顯. 在實際網絡中，Q值通常在0.3～0.7之間. 社區(qū)是研究范圍內各街道的集合，社區(qū)內的街道之間有緊密職住聯(lián)系.

2 職住聯(lián)系總體格局

據(jù)統(tǒng)計，街道之間的職住聯(lián)系量(即通勤聯(lián)系量)為0～69 412人. 在Arcgis軟件中按照自然最佳斷裂點(Natural Breaks (Jenks))分級方法(本文關于通勤流與加權中心度的分級，均在Arcgis中采用此方法來分級)將通勤流量劃分為4個層次，分別為0～3 086、3 087～12 948、12 949～31 261、31 262～69 412人. 圖2顯示了研究區(qū)域職住聯(lián)系的整體格局，但因職住聯(lián)系格局主要凸顯職住聯(lián)系強度較高區(qū)域，因此，圖中未顯示0～3 086層級的通勤流量. 表1反映了通勤流的圈層分布. 由圖2和表1，可歸納得到職住聯(lián)系總體格局的主要特征為：

圖2 職住OD聯(lián)系格局

(1)空間格局上存在2條與軌道交通走向高度重疊的高密度職住聯(lián)系帶. 這2條高密度職住聯(lián)系帶分別為“南北向”職住聯(lián)系帶和“東西向”職住聯(lián)系帶，其中，“南北向”職住聯(lián)系帶的走向為傳統(tǒng)城市中心(北京路、上下九)至白云區(qū)南部，“東西向”職住聯(lián)系帶的走向為現(xiàn)代城市中心(珠江新城、體育中心等區(qū)域)至天河區(qū)中部，總體說明軌道交通在居民職住空間組織上起到重要作用. 另外，2條高密度職住聯(lián)系帶沿線有大量城中村分布，城中村憑借其優(yōu)越的地理區(qū)位條件與住房成本優(yōu)勢，為中心城區(qū)提供大量的居住配套；白云區(qū)南部、天河區(qū)中部地區(qū)是房地產開發(fā)熱點地區(qū)，大量房地產開發(fā)為城市中心城區(qū)提供了充分的居住配套功能.

具體而言，“南北向”高密度職住聯(lián)系帶主要包括越秀區(qū)的流花街道、礦泉街道及白云區(qū)的棠景街道、三元里街道、新市街道、石井街道、黃石街道、嘉禾街道、景泰街道，這些區(qū)域憑借廣州火車站的對外交通優(yōu)勢，現(xiàn)代商貿產業(yè)發(fā)達，就業(yè)機會充分，而周邊的城中村與房地產開發(fā)提供了大量的居住配套，便捷的軌道交通則為大規(guī)模通勤提供基本支撐. “東西向”高密度職住聯(lián)系帶主要包括越秀區(qū)的梅花村街道、農林街道及天河區(qū)的獵德街道、冼村街道、石牌街道、天河南街道、林和街道、棠下街道、天園街道等，這些區(qū)域既包含政府企事業(yè)單位密集分布區(qū)域(梅花村街道和農林街道)及屬于珠江新城CBD范圍的獵德街道、冼村街道、天河南街道等，還包含典型城中村(石牌、棠下等)，而地鐵5號線和BRT公交線路為“東西向”通勤流提供重要的交通支撐.

(2)圈層內部通勤比重高，尤以核心區(qū)內部通勤為主. 由職住聯(lián)系的圈層分布(表1)可知：圈層內部尤其是核心區(qū)內部通勤比重高，核心區(qū)內、核心區(qū)邊緣區(qū)內、外圍地區(qū)圈層內部通勤所占比重分別達85.06%、3.74%、1.2%. 可見，核心區(qū)內的通勤流比重相當高，說明雖然軌道交通快速發(fā)展與小汽車出行普遍化等因素導致居民可在更大范圍內組織職住地，但近距離選擇職住地以減少通勤成本仍然是影響居民職住選擇行為的核心因素. 同時，郊區(qū)化并未削弱市中心的發(fā)展吸引力，市中心仍是居民職住行為高度集聚地.

表1 職住OD流的圈層分布Table 1 The circular distribution of OD flow %

3 職住聯(lián)系社區(qū)結構

本文根據(jù)街道之間的職住聯(lián)系OD矩陣，利用Gephi軟件的模塊度指標來識別社區(qū)結構. 結果(圖3)顯示，模塊度的解析度為0.6，聚合成8個社區(qū). 其特征可歸納為：

圖3 職住聯(lián)系社區(qū)結構

(1)社區(qū)內節(jié)點的空間鄰近性特征明顯. 社會網絡分析在算法上是將聯(lián)系相對緊密的單元組成一個整體，所識別的社區(qū)具有“社區(qū)內節(jié)點之間聯(lián)系緊密，而不同社區(qū)之間的節(jié)點聯(lián)系相對稀疏”的典型特征. 雖然社會網絡分析算法上沒有節(jié)點的位置信息，但此次聚合的社區(qū)節(jié)點有空間鄰近性特征，反映了相鄰節(jié)點(街道)之間的職住聯(lián)系緊密，近距離通勤的特征明顯.

(2)社區(qū)結構總體呈同心圓和扇形分布，以扇形分布為主. 核心區(qū)有多個社區(qū)，各社區(qū)面積小，其總體呈同心圓分區(qū)；外圍區(qū)社區(qū)面積大，呈扇形分布，社區(qū)邊界與行政區(qū)界一致性較強，體現(xiàn)行政區(qū)內部的職住聯(lián)系相對緊密的特征.

各社區(qū)基本情況如下：

(1)分區(qū)A：包括番禺區(qū)和海珠區(qū)東南部(圖4A)，具有范圍大、街道數(shù)量多和跨越三大圈層等特征. 范圍內通勤流在0～5 526人之間，劃分為0～244、245～837、838～2 164、2 165～5 526人4個層級；加權中心度在0～1 165 351人之間，劃分為0～74 719、74 720～178 104、178 105～273 182、273 183～581 594、581 595～1 165 351人5個層級. 整體而言，通勤流主要分布在番禺區(qū)北部和海珠區(qū)東南部. 海珠區(qū)為中心城區(qū)重要的就業(yè)中心，番禺區(qū)的房地產開發(fā)則為其提供大量的居住配套，兩區(qū)地域上相鄰，依托便捷的軌道交通而形成緊密的職住聯(lián)系社區(qū). 從中心性來看，該社區(qū)呈多核心結構，主要包括赤崗街道、小谷圍街道和大石街道等集聚中心，這些中心主要分布在海珠區(qū)東南部和番禺區(qū)北部. 大石街道雖不是行政中心，但依托其便利的交通條件和鄰近海珠區(qū)的優(yōu)勢，房地產與制造業(yè)發(fā)展迅速，而成為社區(qū)中最主要的集聚中心；赤崗街道是聯(lián)系市中心與番禺區(qū)的重要過渡地帶，產業(yè)以傳統(tǒng)服務業(yè)為主，屬于老城區(qū)，舊居住區(qū)分布密集，也是社區(qū)內重要集聚中心；小谷圍街道為大學城所在地，近年來大力發(fā)展高新技術產業(yè)，與市中心有密切的職住聯(lián)系，是社區(qū)重要的集聚中心. 然而，番禺區(qū)行政中心市橋街道并不是區(qū)域的核心，且圍繞市橋街道也未形成聯(lián)系緊密社區(qū).

(2)分區(qū)B：包括白云區(qū)的中東部(圖4B)，面積較大，包含5個街道. 范圍內通勤流在24～32 113人之間，劃分為24～1 537、1 538～5 651、5 652～20 973、20 974～32 113人4個層級；加權中心度在0～3 668 213人之間，劃分為0～290 359、290 360～374 825、374 826～1 148 297、1 148 298～1 424 211、1 424 212～3 668 213人5個層級. 職住聯(lián)系結構為單核結構，以嘉禾街道為集聚核心. 嘉禾街道是連接市中心和外圍地區(qū)重要的交通樞紐，多條軌道交通線和快速公路在此經過，工業(yè)基礎較好，房地產大量開發(fā)，人口密集. 值得一提的是，同樣是相鄰街道，嘉禾街道與均禾街道聯(lián)系緊密，而與永平街道聯(lián)系較少，與軌道交通走向高度一致.

(3)分區(qū)C：包括白云區(qū)西部和南部(圖4C). 范圍內通勤流在1～69 412人之間，劃分為1～7 306、7 307～20 147、20 148～34 360、34 361～69 412人4個層級；加權中心度在0～7 501 027人之間，劃分為0～209 754、209 755～1 254 795、1 254 796～1 862 216、1 862 217～4 731 223、4 731 224～7 501 027人5個層級. 白云區(qū)的新市街道、棠景街道、礦泉街道、黃石街道、石井街道和越秀區(qū)的流花街道為集聚中心，尤以新市街道為最主要集聚中心. 這些街道位于越秀區(qū)與白云區(qū)交界地帶，有發(fā)達的交通網絡作為支撐，傳統(tǒng)制造業(yè)和外貿業(yè)發(fā)展基礎好，流動人口集聚,城中村較多. 新市街道有白云新城等重點發(fā)展區(qū)，有密集分布的城中村；流花街道以廣州火車站為依托，人口與產業(yè)高度集聚.

(4)分區(qū)D：包括天河區(qū)東部、黃埔區(qū)大部分地區(qū)及白云區(qū)東部(圖4D)，跨三大圈層和多個行政區(qū)，為廣州市重要的高新技術產業(yè)集聚區(qū). 范圍內通勤流在0～11 031人之間，劃分為0～258、259～1 023、1 024～3 892、3 893～11 031人4個層級；加權中心度在45 929～957 714人之間，劃分為45 929～83 166、83 167～172 630、172 631～240 040、240 041～341 696、341 697～957 714人5個層級. 有新塘街道、聯(lián)和街道和蘿崗街道3個集聚中心. 作為黃埔區(qū)的行政中心，蘿崗街道為最大的集聚中心，為近年來房地產快速發(fā)展區(qū)域，集聚大量的居住人口；聯(lián)合街道是科學城所在地，高新技術產業(yè)匯聚，房地產大量開發(fā)；新塘街道近年受科學城和核心區(qū)產業(yè)的輻射帶動作用影響，大批科技企業(yè)落戶，多條交通干線的開通促使其成為集聚中心.

圖4 各職住聯(lián)系社區(qū)結構圖

(5)分區(qū)E：包括天河區(qū)北部與越秀區(qū)東部(圖4E)，是核心區(qū)面積最大的分區(qū)，跨越三大行政區(qū). 范圍內通勤流在1～17 866人之間，劃分為1～1 389、1 390～4 022、4 023～9 087、9 088～17 866人4個層級；加權中心度在0～3 402 329人之間，劃分為0～352 979、352 980～665 994、665 995～1 120 215、1 120 216～1 527 631、1 527 632～3 402 329人5個層級. 通勤流主要集中在天河區(qū)和越秀區(qū)，形成了天河區(qū)的林和街道和越秀區(qū)的黃花崗街道兩大集聚中心. 林和街道匯聚了眾多現(xiàn)代商業(yè)綜合體及高端寫字樓，為珠江新城CBD重要組成部分；黃花崗街道發(fā)展歷史悠久，行政機關較多，傳統(tǒng)商業(yè)發(fā)達，住宅以單位制社區(qū)為主. 此分區(qū)為廣州新舊2個中心聯(lián)系分區(qū)，通勤流大，交通便利.

(6)分區(qū)F：包括荔灣區(qū)與海珠區(qū)西、北部(圖4F)，范圍小，為傳統(tǒng)老城區(qū). 范圍內通勤流在0～9 211人之間，劃分為0～229、230～726、727～1 811、1 812～9 211人4個層級；加權中心度在0～920 423人之間，劃分為0～111 977、111 978～217 013、217 014～313 266、313 267～510 214、510 215～920 423人5個層級. 通勤流集中在越秀區(qū)北部和海珠區(qū)，荔灣區(qū)內部通勤偏少，形成了海幢街道、濱江街道及新港街道等多個集聚中心，這些中心均在海珠區(qū)，位置相鄰且集中. 其中：海幢街道是海珠區(qū)傳統(tǒng)的政治、文化中心，歷史悠久，產業(yè)以傳統(tǒng)服務業(yè)為主，住宅以傳統(tǒng)民居和單位大院為主；濱江街道和新港街道是傳統(tǒng)的居住集中區(qū)，其中新港街道分布著中山大學等一批教育科研機構，產業(yè)以布匹、服裝批發(fā)和傳統(tǒng)服務業(yè)為主，居住小區(qū)較多.

(7)分區(qū)G：包括天河區(qū)南部和越秀區(qū)(圖4G)，屬于新城市中心的核心地帶. 范圍內通勤流在21～67 822人之間，劃分為21～4 182、4 183～12 796、12 797～29 624、29 625～67 822人4個層級；加權中心度在453 592～8 852 558人之間，劃分為453 592～996 696、996 697～1 963 949、1 963 950～3 196 328、3 196 329～5 138 502、5 138 503～8 852 558人5個層級. 本分區(qū)為以冼村街道、石牌街道和天園街道為核心的多核結構，通勤流以東西向為主，沿線分布著珠江新城CBD和大片新開發(fā)的居住區(qū)，如獵德、冼村，還包括石牌、上社和棠下等城中村. 珠江新城是廣州市高端產業(yè)集聚地，大量高層次人才集聚，周邊高端房地產為其提供居住配套.

(8)分區(qū)H：包括大塘街道、農林街道、梅花村街道和天河南街道，跨天河區(qū)和越秀區(qū)(圖4H). 范圍內通勤流在383～37 001人之間，劃分為383～5 486、5 487～14 678、14 679～25 317、25 318～37 001人4個層級；加權中心度在2 902 362～8 469 959人之間. 4個街道分別形成集聚中心，以傳統(tǒng)中心(越秀)和新中心(天河)間的通勤聯(lián)系為主. 梅花村街道位于2個行政區(qū)的交界地帶，居住小區(qū)較多，產業(yè)以傳統(tǒng)商業(yè)為主. 而天河南街道位于新城市中心的核心區(qū)，現(xiàn)代服務業(yè)發(fā)達，匯聚大量就業(yè)崗位，但是與分區(qū)內的其他街道聯(lián)系并不緊密.

4 結論與展望

本文利用聯(lián)通用戶手機信令數(shù)據(jù)，應用社會網絡分析技術，以街道為基本單元，分析了廣州市中心城區(qū)的職住聯(lián)系空間格局. 研究結果表明：(1)職住聯(lián)系格局存在由市中心向北、向東延伸的2條高密度職住聯(lián)系帶，高密度職住聯(lián)系帶與軌道交通走向、城中村分布有較高程度的空間重疊性. (2)利用社會網絡分析技術識別8個具有“社區(qū)內節(jié)點之間聯(lián)系緊密，而不同社區(qū)之間的節(jié)點聯(lián)系相對稀疏”特征的社區(qū)，社區(qū)空間分布大體呈同心圓與扇形分布. 社區(qū)內節(jié)點空間鄰近性特征明顯，職住聯(lián)系具有明顯的向心性. 行政區(qū)劃、自然環(huán)境是影響區(qū)域職住聯(lián)系格局的重要因素. (3)近距離通勤仍是主流，通勤成本在居民職住區(qū)位選擇中為核心影響因素之一.

職住聯(lián)系結構是解讀城市空間結構的重要手段，反映了城市功能聯(lián)系的區(qū)域差異格局. 職住聯(lián)系受軌道交通建設、住房成本、土地利用結構和自然條件等因素的影響. 廣州職住聯(lián)系向心性和職住聯(lián)系仍集中在中心城區(qū)的特征，一定程度上反映了郊區(qū)化并未削弱中心城區(qū)的集聚功能，快速郊區(qū)化過程中如何加強郊區(qū)的職住空間平衡，減少郊區(qū)對中心城區(qū)的功能依賴和鐘擺式通勤是城市發(fā)展需要重點考慮問題. 雖然軌道交通快速發(fā)展與小汽車出行普遍化等因素導致居民可在更大范圍內組織職住地，但近距離選擇職住地以減少通勤成本仍然是影響居民職住選擇行為的核心因素. 手機信令數(shù)據(jù)為精細化刻畫職住聯(lián)系格局提供了重要支撐，但其存在明顯的有偏性、用戶屬性缺乏等缺陷，在支撐機制機理研究上存在明顯缺陷，這也是本文研究主要不足，未來研究需更多的社會調查予以支撐.