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    基于大數(shù)據(jù)方法的長沙市中心城區(qū)職住關(guān)系研究

    2017-03-31 01:12:11湯坤余珩朱佩娟李嵐君姚淳
    經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊 2016年33期
    關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù)

    湯坤 余珩 朱佩娟 李嵐君 姚淳

    摘 要:從實(shí)證角度以長沙主城區(qū)為例,借助百度地圖這一公眾使用非常廣泛的互聯(lián)網(wǎng)工具,利用百度地圖熱力圖和百度地圖POI數(shù)據(jù),通過大數(shù)據(jù)方法并結(jié)合傳統(tǒng)方法數(shù)據(jù)、實(shí)地調(diào)研、問卷調(diào)查,探討其內(nèi)部職住關(guān)系的演變特征及其動(dòng)力機(jī)制,結(jié)合社會(huì)學(xué)、地理學(xué)、生態(tài)學(xué)、城市規(guī)劃學(xué)多個(gè)學(xué)科知識(shí),從多個(gè)維度提出平衡職住關(guān)系的對策,以期為促進(jìn)城市可持續(xù)發(fā)展提供參考。

    關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù);職住關(guān)系;長沙主城區(qū)

    中圖分類號(hào):F299.22 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號(hào):1673-291X(2016)33-0119-03

    引言

    大數(shù)據(jù)正是當(dāng)前最熱的話題之一,也是一場革命,將對各行各業(yè)帶來深刻影響,甚至改變我們的思維方式[1]。隨著中國社會(huì)的發(fā)展,在制度改革與市場轉(zhuǎn)型的背景下,城市空間經(jīng)歷著向外擴(kuò)張和內(nèi)部重組的過程,市場化下居民的自主擇業(yè)與擇居,職住合一的格局逐漸瓦解,許多大城市都出現(xiàn)了職住分離。隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速,城市空間呈圈層擴(kuò)張,舊城舊房的改造,企事業(yè)單位的搬遷與郊區(qū)房地產(chǎn)的發(fā)展,職住格局不斷演變,職住分離已經(jīng)顯現(xiàn)[2],隨之而來的通勤時(shí)間與精神消耗的增加、交通擁堵與空氣污染的加劇等影響了居民的生活質(zhì)量,長距離的通勤更是對資源和時(shí)間的浪費(fèi),降低了城市生產(chǎn)效率,因此迫切需要加強(qiáng)對職住關(guān)系問題的研究[3]。

    職住關(guān)系一直是城市空間研究的重要問題,包括職住平衡、職住空間錯(cuò)位等內(nèi)涵、外延、案例實(shí)踐[4~7]。職住關(guān)系的研究基礎(chǔ)是對職住地空間上的鎖定,傳統(tǒng)研究方法的數(shù)據(jù)主要來自于街鎮(zhèn)鄉(xiāng)尺度的人口普查和經(jīng)濟(jì)普查,而街鎮(zhèn)鄉(xiāng)尺度的數(shù)據(jù)政府并沒有公開,導(dǎo)致研究也無法推廣。部分研究是采用問卷調(diào)查(入戶調(diào)查)的方式,獲取居民的出行目的、出行方式、出行時(shí)間等,運(yùn)用SPSS、Apidata等統(tǒng)計(jì)軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,但調(diào)查數(shù)據(jù)面臨總量小、費(fèi)力、更新慢等現(xiàn)實(shí)問題,在快速城鎮(zhèn)化的背景下又無法捕獲最新的發(fā)展動(dòng)態(tài)。然而,大數(shù)據(jù)時(shí)代主要利用的是公共開放數(shù)據(jù)(public open data),具有大量、高速、多樣、真實(shí)等特點(diǎn),可以解決職住關(guān)系研究中遇到的這些現(xiàn)實(shí)問題。

    關(guān)于城市職住關(guān)系現(xiàn)象的研究,國內(nèi)學(xué)者涉及內(nèi)容較為廣泛。孟斌等人在研究中發(fā)現(xiàn),不同職業(yè)類型和職位就業(yè)者在通勤時(shí)間和通勤距離方面存在顯著差異,其中工業(yè)企業(yè)的就業(yè)者職居分離情況最嚴(yán)重[8];翟青等人研究了信息技術(shù)發(fā)展對職居分離程度的影響,發(fā)現(xiàn)居民手機(jī)上網(wǎng)流量越大,家庭網(wǎng)絡(luò)時(shí)間越長,其職居分離程度越大;許炎等人以蘇州工業(yè)園為實(shí)證案例,從規(guī)劃執(zhí)行、功能結(jié)構(gòu)、實(shí)施時(shí)序三個(gè)角度探討了職住分離問題的成因,并提出以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)“優(yōu)二進(jìn)三”為核心的空間轉(zhuǎn)型發(fā)展策略以及以公交優(yōu)先發(fā)展為核心的交通轉(zhuǎn)型發(fā)展策略;李剛等人關(guān)注的是職居分離對弱勢群體的影響,發(fā)現(xiàn)在快速城市化過程中,弱勢群體職住分離的空間結(jié)構(gòu)特征正在由單中心結(jié)構(gòu)向多中心結(jié)構(gòu)逐漸演變;黨云曉[9]等人在研究北京市低收入人群的職居分離演變趨勢的過程中,發(fā)現(xiàn)低收入人群居住地和工作地在空間分布上,均表現(xiàn)出從內(nèi)城向外城逐漸增加的趨勢;鄭國等關(guān)注的是開發(fā)區(qū)的職住分離問題。目前學(xué)界不僅在研究手段上有定性描述和利用各種指數(shù)進(jìn)行的測度,而且在研究范圍上也有對城市整體和某些特定區(qū)域如開發(fā)區(qū)的研究,但對職住分離的測度方法或多或少還存在一些不足的地方。本研究在此基礎(chǔ)上以長沙中心城區(qū)為例,借助公眾運(yùn)用廣泛的百度地圖識(shí)別職住關(guān)系,探索大數(shù)據(jù)視野下的職住關(guān)系研究問題,有一定的創(chuàng)新和實(shí)踐意義。

    一、數(shù)據(jù)與方法

    (一)研究區(qū)域

    長沙市作為湖南省的省會(huì),是湖南省政治、經(jīng)濟(jì)、文化、交通、科技、金融、信息中心,是中國中西部地區(qū)最具競爭力城市,是我國南方重要的中心城市。同時(shí),長沙又是中部地區(qū)設(shè)立的第一個(gè)國家級(jí)新區(qū)湘江新區(qū)的所在地,大長沙的設(shè)想和長沙國際化的步伐給城市發(fā)展帶來契機(jī)也帶來考驗(yàn)。隨著長沙的快速發(fā)展,機(jī)動(dòng)車數(shù)量不斷增加,干道車速呈現(xiàn)明顯下降,遇到了一定的“大城市病”。長沙市位于湖南省東部偏北、湘江下游和長瀏盆地西緣,其地域范圍為東經(jīng)111°53′~114°15′,北緯27°51′~28°41′。全市土地面積1.1819萬平方公里,其中城區(qū)面積556平方公里[10]。

    長沙市轄芙蓉、天心、岳麓、開福、雨花和望城6區(qū),長沙、寧鄉(xiāng)兩縣及瀏陽市。本研究選取芙蓉、天心、岳麓、開福、雨花和望城6區(qū)和長沙繞城高速包圍的區(qū)域作為研究區(qū)域。

    (二)數(shù)據(jù)來源

    百度熱力圖是百度公司基于智能手機(jī)使用者,訪問百度產(chǎn)品(如搜索、地圖、天氣、音樂等)時(shí)所在的位置信息,計(jì)算得到人群空間分布圖。百度熱力圖通過計(jì)算各個(gè)地區(qū)內(nèi)聚類的人群密度和人流速度,綜合計(jì)算出聚類地點(diǎn)的熱度,計(jì)算結(jié)果用不同的顏色和亮度反映人流量的空間差異,其數(shù)據(jù)每15 分鐘更新一次。百度作為中國排名第三的互聯(lián)網(wǎng)公司(數(shù)據(jù)來源2015《互聯(lián)網(wǎng)周刊》Q1排名),用戶數(shù)量巨大,其中百度地圖這一款產(chǎn)品早在2013年用戶數(shù)量就多達(dá)2億,每日接受多達(dá)35億次的位置請求。利用百度地圖熱力圖這一大數(shù)據(jù)產(chǎn)品研究城市問題有很高的科學(xué)性、可行性和前瞻性,本研究以2016年8月某工作日24小時(shí)監(jiān)測,每隔半個(gè)小時(shí)更新一次的百度熱力圖為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)開展相關(guān)研究。

    同時(shí),本研究也利用了百度地圖POI數(shù)據(jù),POI是指網(wǎng)絡(luò)地圖的信息點(diǎn),每個(gè)POI包含名稱、地址、經(jīng)緯度等基本信息和網(wǎng)絡(luò)地圖根據(jù)使用者需求賦予的擴(kuò)展信息,海量POI構(gòu)成了網(wǎng)絡(luò)地圖最重要的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。我們通過開發(fā)一個(gè)工具軟件獲取研究范圍內(nèi)的百度地圖所有的POI,并且進(jìn)行分類處理,進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

    (三)數(shù)據(jù)處理

    1.熱力圖處理技術(shù)路線。由于百度地圖熱力圖是只在百度地圖移動(dòng)客戶端開放的可視化產(chǎn)品,為了獲取熱力圖我們用PC模擬一個(gè)安卓系統(tǒng),并利用自編程序截取高清熱力圖,截取時(shí)間間隔半個(gè)小時(shí)。選取2016年8月的某工作日進(jìn)行數(shù)據(jù)追蹤,并以此作為研究的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

    2.POI數(shù)據(jù)處理技術(shù)路線。對于POI數(shù)據(jù),我們通過下載工具獲取了研究區(qū)域內(nèi)所有的POI數(shù)據(jù),首先,下載得到的數(shù)據(jù)是百度坐標(biāo)系統(tǒng),我們把數(shù)據(jù)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換到地理坐標(biāo)系統(tǒng);接下來,我們把所有的POI數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理,分成餐飲、娛樂、住宅等類別;最后,進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗,刪除地理位置重合、有錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)。

    (四)研究方法

    1.工作場所分布核密度分析。核密度分析是根據(jù)輸入的要素?cái)?shù)據(jù)集計(jì)算整個(gè)區(qū)域的數(shù)據(jù)聚集狀況,從而產(chǎn)生一個(gè)連續(xù)的密度表面,根據(jù)產(chǎn)生的密度表面進(jìn)行分析。本研究選取分類好的POI數(shù)據(jù)中的公司、事業(yè)單位等工作人員密集的工作場所進(jìn)行核密度分析,以此對就業(yè)空間進(jìn)行初步的界定。

    2.居住場所分布核密度分析。同上述分析一樣,本研究選取分類好的POI數(shù)據(jù)中的住宅等居住場所進(jìn)行核密度分析,以此對居住空間進(jìn)行初步界定。由于受到小區(qū)規(guī)模等因素影響,居住場所分布核密度分析的結(jié)果需要進(jìn)行一定的實(shí)地驗(yàn)證,并綜合熱力圖等其他數(shù)據(jù)進(jìn)行再次分析,得出最后的居住地聚集程度結(jié)果。

    3.就業(yè)空間結(jié)構(gòu)分析。利用長沙市主城區(qū)公司類和事業(yè)單位等工作場所的POI數(shù)據(jù)可以大致確定工作地的范圍和區(qū)域密度,由于POI數(shù)據(jù)只是點(diǎn)數(shù)據(jù),只能確定哪些區(qū)域具有工作場所,無這個(gè)問題,我們選取了百度熱力圖上午十點(diǎn)左右的數(shù)據(jù)與POI數(shù)據(jù)結(jié)合進(jìn)行綜合分析,得出長沙市主城區(qū)的就業(yè)空間。工作時(shí)間人口的分布會(huì)受到工作場所密度的影響,但是工作場所密度越高的區(qū)域并不能說明人口一定越多,熱力圖科學(xué)地說明了人口的分布,與核密度分析結(jié)果進(jìn)行疊加分析法確定公司規(guī)模、員工數(shù)量等,僅利用POI數(shù)據(jù)分析,無法得出科學(xué)的就業(yè)空間。POI核密度分析和熱力圖分析進(jìn)行結(jié)合很好地解決了哪里可以上班和人在哪里的問題,得到的結(jié)果也更加科學(xué)。另外,如五一大道等地受到商業(yè)的影響在百度熱力地圖中顯示的人口密度可能要比實(shí)際高,需要再做分析。

    4.居住空間結(jié)構(gòu)分析。利用長沙市主城區(qū)房地產(chǎn)類的POI數(shù)據(jù),其主要為住宅類型的房地產(chǎn),利用這類數(shù)據(jù)可以大致確定居住地的范圍和區(qū)域居住密度。房地產(chǎn)POI數(shù)據(jù)只是點(diǎn)數(shù)據(jù),只能確定哪些地方具有居住地,無法確定居住人口的量,結(jié)合熱力圖可以確定夜間人口的分布,兩者結(jié)合可以確定居住空間結(jié)構(gòu)。我們的研究選取百度熱力圖夜間十一點(diǎn)左右的數(shù)據(jù)結(jié)合POI數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得出長沙主城區(qū)的居住空間結(jié)構(gòu)。

    其主要分析方法與就業(yè)空間結(jié)構(gòu)分析的方法類似,也是采用疊加分析,得出分析結(jié)果。

    二、研究結(jié)論

    (一)居住空間結(jié)構(gòu)

    1.居住空間結(jié)構(gòu)整體特征。長沙市居住空間總體呈現(xiàn)單中心格局,以密度核為中心呈環(huán)狀向外遞減分布,“一主兩次”格局處于初級(jí)發(fā)育階段,居住空間主要集中在二環(huán)線以內(nèi)。其中,居住主中心以五一大道為短軸、芙蓉中路為長軸,大體呈不規(guī)則橢圓形偏南分布在湘江以東。這里是城市傳統(tǒng)的中心地區(qū),聚集著最多的居住人口。兩個(gè)次中心初步形成,一個(gè)次級(jí)居住中心呈長條帶狀沿岳麓區(qū)桐梓坡路分布,另一個(gè)以長沙縣縣政府為中心分布在星沙鎮(zhèn)。與《長沙市城市總體規(guī)劃》所確定的一主兩次結(jié)構(gòu)基本一致,但次中心欠明顯。

    2.居住空間結(jié)構(gòu)整體特征分析。從整體看來形成三個(gè)主要居住片區(qū),分別是以長沙市繞城高速為界的五一大道至長沙市火車站段,岳麓大道附近及岳麓大道與雷鋒大道交匯為中心附近為第一個(gè)次聚集地,望仙路與星沙大道交匯為中心附近為第二個(gè)次聚集地。其中,各聚集地圍繞核密度中心呈圈層狀向外擴(kuò)展,居住地分布面積隨密度減小而增大,如在河?xùn)|城南處形成面積較大居住地。

    絕大部分的居住片區(qū)密度隨中心區(qū)向四周遞減。從總體來看,居住地從五一大道至長沙火車站段向外遞減,以五一大道為界線的居住地分布較為均勻密集的河?xùn)|城北部分遞減特征較為明顯。在各個(gè)街道中芙蓉中路和湘江中路、蔡鍔南、北路與五一大道的交叉口形成長沙市高密度的居住中心。

    五一大道至火車站段為中心的南北一定范圍及河?xùn)|城南部分形成核心的聚集地,居住地聚集主要街道為:五一大道、自五一大道的湘江中路南北段、蔡鍔南北路、芙蓉中路、迎賓路、韭菜園路、韶山北路北段、建湘路、中山路、營盤路、車站北路。在其他聚集次中心中是居住地聚集的街道是萬家麗中路及附近的東二環(huán)、友誼路、麓山大道、望仙東路、麓山南路、板倉中路、黃興路、三一大道、岳華路、岳麓大道和玉蘭路交匯處。在楓林一路及麓山路交匯處、麓景路、撈刀河與國道107、金星北路、芙蓉南路、杉木沖中路、劉家沖中路也形成了聚居地。同樣,居住地圍繞居住地聚集高密度街道呈圈層狀密度向外遞減擴(kuò)展。

    利用密度分析可得知,長沙市形成以五一大道為中心呈環(huán)狀向四周擴(kuò)散的主要居住密度核,其中,黃興北路居住地密度較大。在中南大學(xué)(礦冶園)附近的南二環(huán)線為中心、岳麓大道與岳華路交匯處為中心、開元路與板倉中路交匯處為中心的次級(jí)居住密度核。除中心交匯處以外,岳麓大道與谷豐南路、麓景路與桐梓坡西路交匯處居住密度較大,尤其是南二環(huán)線的居住密度達(dá)到全市最大。在楓林一路、湘江北路和芙蓉北路之間的盛世路段、星沙鎮(zhèn)北面國道107與撈刀河、東四路與漓湘路沿線東北部初步形成居住地,主要居住密度核密度以最大密度地區(qū)為中心向四周擴(kuò)散。

    (二)就業(yè)空間結(jié)構(gòu)

    1.就業(yè)空間結(jié)構(gòu)整體特征。長沙市就業(yè)空間總體呈現(xiàn)多組團(tuán)格局,以多個(gè)密度核為中心并沿交通軸線呈組團(tuán)狀分布[10~11]。主要集中繞城高速內(nèi),較居住空間而言呈現(xiàn)更多的外延性和擴(kuò)展性。就業(yè)地形成了以五一大道為中心的范圍最廣的就業(yè)集聚地,在岳麓區(qū)及星沙鎮(zhèn)的長沙市經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)、高新技術(shù)區(qū)、高科技園等園區(qū),形成了高密度就業(yè)地。在繞城高速附近由于產(chǎn)業(yè)的“退二進(jìn)三”等因素形成若干以第二產(chǎn)業(yè)為主的聚集地[12~13]。

    2.居住空間結(jié)構(gòu)整體特征分析。長沙市各區(qū)域都分布有一定數(shù)量的公司,湘江東岸與湘江西岸的公司分布情況形成了鮮明的對比,湘江東岸公司數(shù)量眾多,除五一大道、京珠高速與三一大道交匯的星沙工業(yè)園區(qū)的公司分布較為集中外,其他區(qū)域分布較為散亂。湘江西岸則集中性體現(xiàn)較為突出,西二環(huán)線以內(nèi)以河西交通樞紐站為中心集聚著大量公司企業(yè),其他區(qū)域較為稀少。

    市區(qū)內(nèi)公司主要有三個(gè)集中區(qū)域,分別是以麓谷、梅溪湖濱江新城、河西交通樞紐站為中心河西城區(qū)內(nèi)的公司企業(yè),以五一大道、芙蓉路交界處的市中心CBD為中心的河?xùn)|城區(qū)內(nèi)的公司企業(yè),以星沙工業(yè)園區(qū)為代表的河?xùn)|城區(qū)公司。公司數(shù)量大體上沿這三個(gè)中心依次遞減,河?xùn)|遞減程度不明顯,河西則較為顯著。

    利用密度分析可得知,長沙市形成以五一大道中段為中心呈帶狀向四周延伸的主要就業(yè)密度核,以長沙縣星沙開發(fā)區(qū)為中心呈環(huán)狀向四周擴(kuò)散的次級(jí)就業(yè)密度核,以河西麓谷工業(yè)園區(qū)為中心向四周擴(kuò)散的次級(jí)就業(yè)密度核。

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