基于綜合T指數(shù)縮短租房人群通勤時(shí)間策略

吳嬌蓉，王佐靈，韓金彤

(同濟(jì)大學(xué)道路與交通工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海201804)

吳嬌蓉，王佐靈，韓金彤

(同濟(jì)大學(xué)道路與交通工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海201804)

通勤成本和住房成本隨著與城市中心距離的變化，存在明顯的消長(zhǎng)關(guān)系。為便于討論二者之間的互動(dòng)關(guān)系，選擇工作1～3年的租房人群作為研究對(duì)象。提出綜合H+T指數(shù)計(jì)算方法，研究適合中國(guó)大城市租房人群的住房與通勤交通可支付能力指數(shù)取值，得出住房成本、交通經(jīng)濟(jì)成本、交通時(shí)間成本三者的推薦值。以此為規(guī)劃約束目標(biāo)，深入分析兩種策略對(duì)不同收入租房人群通勤時(shí)間縮短的可能性：重新選擇房源，縮短通勤距離，以增加住房成本為代價(jià)縮短通勤時(shí)間；住房不變，選擇更快的交通工具，但交通經(jīng)濟(jì)成本有所上升。

通勤交通；綜合H+T指數(shù)；租房人群；住房成本；交通經(jīng)濟(jì)成本；交通時(shí)間成本；上海市

0 引言

近年來(lái)，美國(guó)鄰里技術(shù)中心(Center for Neighborhood Technology)提出住房與交通可支付能力指數(shù)(housing and transportation affordability index)，簡(jiǎn)稱H+T指數(shù)[1]，即住房與交通成本占收入比例，并指出45%為可支付臨界值[2]。在每個(gè)月的生活支出中，住和行的支出比例更具剛性，而“行”中，通勤成本必不可少。在各類城市中，通勤成本和住房成本隨著與城市中心距離的變化，存在明顯的消長(zhǎng)關(guān)系。如果通勤時(shí)間延長(zhǎng)，則房?jī)r(jià)要相應(yīng)降低多少才能滿足消費(fèi)者的支付意愿？如果交通便捷性提高，那么消費(fèi)者在住房方面又愿意支付多少額外的成本？在平衡上述問(wèn)題過(guò)程中，結(jié)合現(xiàn)有的城市綜合交通系統(tǒng)服務(wù)水平，如果以H+T指數(shù)作為規(guī)劃的一個(gè)約束要素，通過(guò)分析通勤成本、行程時(shí)間、住房成本之間調(diào)整的可能性，是否有助于把握土地使用和交通經(jīng)濟(jì)、時(shí)間成本之間的互動(dòng)關(guān)系，判斷交通和土地使用兩者的空間關(guān)系是否合乎經(jīng)濟(jì)理論的預(yù)期？

對(duì)于中國(guó)一線城市居民，買房和租房對(duì)應(yīng)的住房成本具有顯著差異?？紤]到一線城市買房人群選擇房源的影響因素過(guò)多，例如教育、房?jī)r(jià)、區(qū)位、交通、環(huán)境、配套設(shè)施等；而租房人群選擇房源考慮的因素相對(duì)較少。因此，為便于聚焦討論H+T指數(shù)中住房成本與交通成本之間的互動(dòng)關(guān)系，選擇工作1~3年的租房人群作為研究對(duì)象。從上海市教育委員會(huì)統(tǒng)計(jì)的大學(xué)本科和研究生畢業(yè)人數(shù)總和來(lái)看，該人群每年的規(guī)模較為穩(wěn)定，2014—2016年分別為17.8萬(wàn)人、17.7萬(wàn)人和18.7萬(wàn)人，且其中約78.5%的畢業(yè)生有租房需求，該人群三年累積租房人數(shù)近43萬(wàn)人。因此，本文以H+T指數(shù)作為切入點(diǎn)，研究適合中國(guó)大城市租房人群的住房與通勤交通可支付能力指數(shù)取值，深入分析租房人群縮短通勤時(shí)間和調(diào)整住房選擇的可能性及策略。

1 綜合H+T指數(shù)研究綜述

基于美國(guó)鄰里技術(shù)中心提出的H+T指數(shù)，國(guó)外學(xué)者進(jìn)行了大量案例研究。文獻(xiàn)[3]采用區(qū)塊H+T指數(shù)集計(jì)算法對(duì)新西蘭奧克蘭市H+T指數(shù)進(jìn)行測(cè)算，發(fā)現(xiàn)部分郊區(qū)區(qū)塊H+T指數(shù)超過(guò)臨界值(48%~56%)，因此，提出規(guī)劃者需要從以往只關(guān)注住房成本轉(zhuǎn)移到關(guān)注住房與交通綜合成本，建設(shè)密集型城市。文獻(xiàn)[4]建立區(qū)域密集度指數(shù)(compactness index)與H+T指數(shù)之間的關(guān)系，得出密集度指數(shù)每增加1%會(huì)使H+T指數(shù)下降0.34%，從而鼓勵(lì)土地密集開發(fā)。文獻(xiàn)[5]首次對(duì)發(fā)展中國(guó)家(伊朗)H+T指數(shù)進(jìn)行測(cè)算，結(jié)果顯示部分郊區(qū)交通成本是中心城區(qū)的三倍，綜合H+T指數(shù)達(dá)57.0%，遠(yuǎn)超過(guò)中心城區(qū)44.7%，提出規(guī)劃者需為中低收入人群提供較好的交通可達(dá)性以降低交通成本(包含通勤和非通勤交通)。美國(guó)芝加哥市在《面向2040：都市區(qū)總體規(guī)劃》(GO TO 2040:Comprehensive Regional Plan)中提出到2040年，居民H+T指數(shù)由55%降至45%[6]。

中國(guó)也對(duì)住房與交通成本的關(guān)系進(jìn)行了一定研究。文獻(xiàn)[7]以北京市為對(duì)象探討住房成本與通勤成本的空間互動(dòng)關(guān)系。文獻(xiàn)[8]提出住房與交通綜合可支付性指數(shù)，其中交通項(xiàng)目只考慮通勤交通，引入行為時(shí)間價(jià)值計(jì)算廣義交通成本，對(duì)北京市64個(gè)交通區(qū)塊住房與通勤綜合成本進(jìn)行測(cè)算，提出公交優(yōu)先、保障性住房適宜區(qū)位選擇等定性政策。文獻(xiàn)[9]通過(guò)個(gè)人小時(shí)工資計(jì)算通勤交通時(shí)間成本，提出可支付臨界值應(yīng)上調(diào)至60%，并將可支付能力劃分為輕微負(fù)擔(dān)至嚴(yán)重超出負(fù)荷五檔，分析比較南京市低、中、高收入人群在不同住房類型下的可支付水平，最終從定性的角度給出交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、經(jīng)濟(jì)適用房選址等建議；然而對(duì)于為何選擇60%作為新的臨界值沒(méi)有做出詳細(xì)說(shuō)明。

由此可見(jiàn)，中國(guó)對(duì)H+T指數(shù)的應(yīng)用以指標(biāo)測(cè)算和定性政策指導(dǎo)為主，而國(guó)外則將H+T指數(shù)作為規(guī)劃的一個(gè)約束要素展開研究，在規(guī)劃指導(dǎo)方面更有參考價(jià)值。

2 綜合H+T指數(shù)計(jì)算方法及各城市比較分析

2.1 計(jì)算方法

綜合H+T指數(shù)由住房成本占總收入比例hcost、交通經(jīng)濟(jì)成本占總收入比例tcost和交通時(shí)間成本占總收入比例timecost構(gòu)成，即

調(diào)查發(fā)現(xiàn)，租房人群交通經(jīng)濟(jì)成本中90%用于通勤，因此該項(xiàng)只考慮通勤實(shí)際支付成本，按每月22次，往返44次計(jì)。月通勤出行時(shí)間成本

式中：T為單程通勤時(shí)間/min；income為月收入/元；VOT為時(shí)間價(jià)值/(元·h-1)，通過(guò)月工資除以每月上班時(shí)間加通勤總時(shí)間獲得，假設(shè)每日工作時(shí)間為8 h，則

將公式(3)帶入公式(2)，可得月通勤出行時(shí)間成本比例僅與單程通勤時(shí)間有關(guān)，即

2.2 合理取值分析

國(guó)際上認(rèn)為恩格爾系數(shù)[10]達(dá)到50%~59%為溫飽，40%~50%為小康，30%~40%為富裕。根據(jù)《中國(guó)現(xiàn)代化報(bào)告2016》給出的2015年中國(guó)小康家庭標(biāo)準(zhǔn)，年收入小于36萬(wàn)(月收入小于3萬(wàn))的家庭屬于溫飽水平[11]。可見(jiàn)，中國(guó)居民大部分屬于溫飽范疇，即約55%的收入需要支付食物，住和行對(duì)應(yīng)的支出比例最多為45%。各城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同，該比例略有差異。

住房成本方面，美國(guó)鄰里技術(shù)中心研究得出推薦值為30%。出行時(shí)間方面，國(guó)內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了居民每日出行時(shí)耗預(yù)算研究，提出日均出行50~66 min，即單程30 min為出行時(shí)間的合理值[12-14]。如果單程通勤時(shí)耗為30 min，由公式(4)計(jì)算timecost約為11%。由公式(1)可知，交通經(jīng)濟(jì)成本約為4%(45%-30%-11%=4%)。

2.3 各城市數(shù)據(jù)采集與比較

2016年開展了網(wǎng)絡(luò)調(diào)查問(wèn)卷和面對(duì)面問(wèn)詢調(diào)查，采集對(duì)象為工作1~3年人群，主要包含上海、北京、廣州、杭州、南京、南寧等直轄市和省會(huì)城市，共回收1 002份有效問(wèn)卷，調(diào)查數(shù)據(jù)反映的住房類型見(jiàn)表1，其中租房比例最高。

表1 調(diào)查樣本住房類型Tab.1 Housing type of samples%

圖1 各城市租房人群指標(biāo)對(duì)比Fig.1 Comparison of index of tenants in different cities

選取以上6個(gè)城市695個(gè)租房樣本作為研究對(duì)象，得出租房人群的hcost，tcost，timecost，三者加和即為綜合H+T指數(shù)(見(jiàn)圖1)。其中北京、上海、廣州、杭州的綜合H+T指數(shù)為43%~45%，與國(guó)外推薦水平相當(dāng)；且4個(gè)城市的住房成本較高，接近30%的標(biāo)準(zhǔn)線，交通經(jīng)濟(jì)成本比例約為3%，說(shuō)明上文推算具有合理性。

選取上海市進(jìn)行針對(duì)性調(diào)查與研究，補(bǔ)充624份上海市租房人群數(shù)據(jù)。將該樣本的平均通勤時(shí)間和通勤距離與《上海市第五次綜合交通調(diào)查：成果報(bào)告》數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，租房人群平均通勤時(shí)間為45.8 min，略高于2014年上海市平均通勤時(shí)間42.7 min；平均通勤距離11.7 km，略低于2014年上海市平均通勤距離12.6 km[15]?？梢?jiàn)，本次調(diào)查數(shù)據(jù)可信。

另一方面，上海市不同收入租房人群的理想通勤時(shí)間約30 min，調(diào)查結(jié)果與已有研究吻合。因此，住房成本可支付臨界值采用30%，將單程通勤時(shí)間30 min作為計(jì)算時(shí)間成本的關(guān)鍵參數(shù)。

3.1 月收入

將租房人群月收入劃分為六級(jí)(見(jiàn)表2)，除F檔人群，90%均未達(dá)到《中國(guó)現(xiàn)代化報(bào)告2016》給出的小康標(biāo)準(zhǔn)。

3.2 通勤方式

租房人群通勤方式見(jiàn)表3，其中公共交通包含軌道交通和公共汽車。租房人群采用公共交通出行比例超過(guò)70%，占主導(dǎo)地位，小汽車出行比例僅為3.4%。該比例滿足交通規(guī)劃目標(biāo)中的期望結(jié)構(gòu)。然而調(diào)查租房人群的通勤出行滿意度時(shí)，大多數(shù)受訪者給出了不滿意的評(píng)價(jià)，沒(méi)有達(dá)到雙贏。為探究出行者不滿意的原因，下文將對(duì)住房成本比例、公共交通經(jīng)濟(jì)成本比例、公共交通時(shí)間成本比例、工作地點(diǎn)與居住地點(diǎn)分布、通勤時(shí)間與通勤距離之間的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行深入分析。

表2 上海市租房人群收入分布Tab.2 Income distribution of tenants in Shanghai

3.3 不同收入租房人群綜合H+T指數(shù)對(duì)比分析

對(duì)比不同收入租房人群綜合H+T指數(shù)可見(jiàn)，隨著收入增加3個(gè)指標(biāo)均呈減小趨勢(shì)(見(jiàn)圖2)。但是，比較不同收入人群綜合H+T指數(shù)內(nèi)部結(jié)構(gòu)可以反映出不同問(wèn)題(見(jiàn)表4)。

1）A檔人群綜合H+T指數(shù)高達(dá)58.4%，遠(yuǎn)超出推薦值，其中各項(xiàng)均高于推薦值。

2）B檔人群綜合H+T指數(shù)48.5%，略超出推薦值。其中住房成本比例和交通經(jīng)濟(jì)成本比例均略低于推薦值，但是交通時(shí)間成本比例為15.7%，遠(yuǎn)超出推薦值，是拉高綜合H+T指數(shù)的主要原因。

3）C~F檔人群綜合H+T指數(shù)雖均未超出推薦值，但是各類人群交通時(shí)間成本比例均遠(yuǎn)超推薦值。

4）從綜合H+T指數(shù)內(nèi)部比例結(jié)構(gòu)來(lái)看，不同收入人群交通時(shí)間成本比例在綜合H+T指數(shù)中的比例均高于推薦值，且收入越高，交通時(shí)間成本比例所占比例越大。除了A檔人群交通經(jīng)濟(jì)成本比例在綜合H+T指數(shù)中的比例10%略高于推薦值外，其余人群住房成本比例和交通經(jīng)濟(jì)成本比例在綜合H+T指數(shù)中的比例均低于推薦值，且收入越高，住房成本比例和交通經(jīng)濟(jì)成本比例的比例越小。

由此可知，租房人群對(duì)于通勤交通不滿意的主要原因是，通勤出行主要依賴公共交通，雖然其對(duì)應(yīng)的交通經(jīng)濟(jì)成本不高，但是交通時(shí)間成本超出推薦值較多。因此，如果以綜合H+T指數(shù)及各部分推薦比例作為規(guī)劃約束條件，希望租房人群的通勤方式繼續(xù)保持表3中的以步行、自行車以及公共交通為主導(dǎo)的良性通勤交通結(jié)構(gòu)，就必須降低公共交通時(shí)間成本(即公共交通提速，縮短通勤時(shí)間)，從而提高租房人群對(duì)通勤交通的滿意度。而公交共交通提速的必要條件是增加居民交通經(jīng)濟(jì)成本以維持公共交通的運(yùn)營(yíng)，這必須以降低住房成本為前提從而使交通經(jīng)濟(jì)成本具有一定的上升空間。

4 租房人群通勤時(shí)間調(diào)整可行性分析

4.1 交通經(jīng)濟(jì)成本調(diào)整

由表4可知，B~F檔人群交通經(jīng)濟(jì)成本比例為0.5%~3.5%，且交通經(jīng)濟(jì)成本比例在綜合H+T指數(shù)中所占比例小于推薦值，說(shuō)明基本上無(wú)須下調(diào)交通經(jīng)濟(jì)成本比例，反而有上調(diào)的彈性空間。

表3 上海市租房人群通勤方式分布Tab.3 Distribution of tenants'commuting modes in Shanghai %

圖2 上海市不同收入租房人群指標(biāo)對(duì)比Fig.2 Index comparison of tenants in Shanghai by different income levels

表4 不同收入人群綜合H+T指數(shù)內(nèi)部結(jié)構(gòu)比較Tab.4 Comparison of inner structure in comprehensive H+T index by different income levels %

在表3的通勤交通結(jié)構(gòu)條件下，將調(diào)查的通勤距離按分位數(shù)分為10組，分別計(jì)算各組樣本平均交通經(jīng)濟(jì)成本比例，得出其與單程通勤距離的關(guān)系曲線(見(jiàn)圖3)。對(duì)圖3曲線求導(dǎo)，可知當(dāng)單程通勤距離達(dá)到15 km時(shí)，交通經(jīng)濟(jì)成本比例由快速增長(zhǎng)轉(zhuǎn)變?yōu)榫徛鲩L(zhǎng)(每5 km斜率變化量從0.15降至0.05以下)。而《上海市第五次綜合交通調(diào)查：成果報(bào)告》給出的2014年上海市平均通勤距離為12.6 km[15]?？梢?jiàn)，中長(zhǎng)距離出行的交通經(jīng)濟(jì)成本比例沒(méi)有隨距離增長(zhǎng)而同比例增加，這實(shí)際上是鼓勵(lì)長(zhǎng)距離通勤，與縮短通勤時(shí)間、降低交通時(shí)間成本的調(diào)整思想相悖。因此，建議提高15 km以上中長(zhǎng)距離交通經(jīng)濟(jì)成本，尤其是適當(dāng)提高公共交通票價(jià)，給出明顯的不鼓勵(lì)長(zhǎng)距離通勤出行的信號(hào)。

圖3 通勤距離與交通經(jīng)濟(jì)成本比例的關(guān)系曲線Fig.3 Relationship between commuting distance and transportation economic cost

表5 租房人群住房成本調(diào)整可行性Tab.5 Possibility of changing tenants'housing cost

4.2 縮短通勤時(shí)間策略

居民對(duì)居住區(qū)位的選擇是在經(jīng)濟(jì)成本約束下對(duì)住房成本和通勤成本進(jìn)行的一種權(quán)衡[17]。由于樣本中交通經(jīng)濟(jì)成本比例處于較低水平，因此這種權(quán)衡演變?yōu)樽》砍杀九c通勤時(shí)間之間的一種權(quán)衡。降低通勤時(shí)間成本的可能性來(lái)自兩個(gè)方面：1)重新選擇房源，縮短工作地點(diǎn)與居住地之間的距離，縮短通勤出行時(shí)間，多數(shù)情況下需要以增加住房成本為代價(jià)；2)住房不變，選擇更快的交通工具，縮短通勤出行時(shí)間，同時(shí)交通經(jīng)濟(jì)成本有所上升。下文將分析兩種策略下縮短通勤時(shí)間的可行性。

4.2.1 考慮住房成本的房源重新選擇

將不同收入人群的綜合H+T指數(shù)分項(xiàng)調(diào)查結(jié)果與2.2節(jié)推薦的分項(xiàng)支付分界線進(jìn)行比較(見(jiàn)表5)可以看出，C~F檔人群住房成本比例調(diào)查值相比推薦值存在一定上升空間。因此，通過(guò)適當(dāng)提高住房成本選擇距離工作地點(diǎn)較近的房源、縮短通勤出行時(shí)間的可能性相對(duì)較高。由表2可得這部分人群占總租房人群比例約為49.5%。而A，B檔人群調(diào)整可能性相對(duì)較低，占總租房人群比例約50.5%。

通常住房成本越高所對(duì)應(yīng)的住房位置距離市中心越近。然而與市中心距離相同的房源，通常會(huì)因是否靠近軌道交通車站而價(jià)格不同。本節(jié)采用繪制綜合H+T指數(shù)等值線圖的方式對(duì)租房人群住房位置可選擇范圍進(jìn)行展示。為方便說(shuō)明，將上海市劃分為四個(gè)區(qū)域，其中中心區(qū)和外圍區(qū)統(tǒng)稱為中心城，中心城又分為內(nèi)、中、外環(huán)三個(gè)區(qū)域，各環(huán)距離市中心人民廣場(chǎng)的等效半徑見(jiàn)圖4。

圖4 上海市研究區(qū)域示意Fig.4 Study area in Shanghai資料來(lái)源：文獻(xiàn)[15]。

綜合H+T指數(shù)等值線圖分為兩種：

1）選定居住地點(diǎn)的綜合H+T指數(shù)等值線圖。將上海市外環(huán)內(nèi)劃分成10×10的方格網(wǎng)，方格網(wǎng)頂點(diǎn)作為通勤出行的終點(diǎn)，選定居住地點(diǎn)后，計(jì)算居住地點(diǎn)至所有終點(diǎn)的綜合H+T指數(shù)，并將其賦值給終點(diǎn)坐標(biāo)繪制等值線圖。居住地點(diǎn)分別選取地處外環(huán)邊界以外的世紀(jì)飛凡怡園、中環(huán)邊界的李子園花苑以及內(nèi)環(huán)邊界的石泉一村進(jìn)行對(duì)照分析，地理位置如圖5中黑色圓圈所示，距離最近軌道交通車站步行距離分別為2.5 km，440 m和990 m。

2）選定工作地點(diǎn)的綜合H+T指數(shù)等值線圖。將10×10方格網(wǎng)頂點(diǎn)作為通勤出行的起點(diǎn)，計(jì)算所有起點(diǎn)至選定工作地點(diǎn)的綜合H+T指數(shù)，并將其賦值給起點(diǎn)坐標(biāo)繪制等值線圖。工作地點(diǎn)選取地處外環(huán)邊界的中國(guó)城市規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院上海分院(以下簡(jiǎn)稱“中規(guī)院”)、內(nèi)環(huán)邊的上海市政工程設(shè)計(jì)研究總院(以下簡(jiǎn)稱“市政院”)以及內(nèi)環(huán)內(nèi)的上海市城市規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院(以下簡(jiǎn)稱“上規(guī)院”)進(jìn)行對(duì)照分析，地理位置如圖6中黑色圓圈所示，距離最近軌道交通車站步行距離分別為1.9 km，500 m和820 m。

本文以C檔人群為例繪制等值線圖，其結(jié)論對(duì)D~F檔人群同樣適用。以上海市人民廣場(chǎng)坐標(biāo)作為市中心，根據(jù)調(diào)查所得數(shù)據(jù)計(jì)算租房位置與市中心直線距離，按分位數(shù)將樣本分為10組，分別計(jì)算各組樣本的平均租金，得到租金距離衰減曲線(見(jiàn)圖7)。住房成本比例可根據(jù)收入和圖7估算，交通時(shí)間成本比例根據(jù)公式(4)計(jì)算，交通經(jīng)濟(jì)成本比例根據(jù)圖3計(jì)算，計(jì)算過(guò)程所需通勤時(shí)間和通勤距離利用百度地圖API獲取。所有等值線圖根據(jù)綜合H+T指數(shù)的大小進(jìn)行統(tǒng)一配色，其中深綠色對(duì)應(yīng)的綜合H+T指數(shù)為40，顏色越紅，表示綜合H+T指數(shù)越大，越不具有可支付性(見(jiàn)圖5和圖6)。

1）選定居住地點(diǎn)。

圖5 選定居住地點(diǎn)的綜合H+T指數(shù)等值線Fig.5 Contour lines of comprehensive H+T index within selected residential areas

圖6 選定工作地點(diǎn)的綜合H+T指數(shù)等值線Fig.6 Contour lines of comprehensive H+T index within selected working areas

內(nèi)環(huán)石泉一村(見(jiàn)圖5a)雖然區(qū)位較好、距離軌道交通車站較近，但需要承擔(dān)較高的住房成本，租房者不得不壓縮交通時(shí)間成本比例，可以到達(dá)的工作地點(diǎn)為圖5a中的綠色區(qū)域，面積較小。中環(huán)李子園花苑(見(jiàn)圖5b)或外環(huán)世紀(jì)飛凡怡園(見(jiàn)圖5c)的住房成本比例下降，交通時(shí)間成本比例有較大彈性，前者依托軌道交通所能到達(dá)的工作地點(diǎn)范圍較大(見(jiàn)圖5b中綠色區(qū)域)，后者雖然距離軌道交通車站較遠(yuǎn)，但由于較低的房?jī)r(jià)優(yōu)勢(shì)，使得所能到達(dá)的工作地點(diǎn)范圍更大(見(jiàn)圖5c中綠色區(qū)域)。

結(jié)合實(shí)際調(diào)查數(shù)據(jù)檢驗(yàn)，居住在內(nèi)環(huán)石泉一村、中環(huán)李子園花苑和外環(huán)世紀(jì)飛凡怡園的受訪者實(shí)際工作地點(diǎn)分別有55%，74%和27%位于相應(yīng)的綠色區(qū)域內(nèi)?？梢?jiàn)，外環(huán)外由于就業(yè)崗位密度明顯低于內(nèi)環(huán)、中環(huán)區(qū)域，只有少數(shù)群體符合綜合H+T指數(shù)計(jì)算結(jié)果；但是當(dāng)就業(yè)崗位密度達(dá)到一定水平后，如中環(huán)李子園花苑，租房人群的選擇較為符合綜合H+T指數(shù)45%的標(biāo)準(zhǔn)。內(nèi)環(huán)石泉一村由于住房成本較高導(dǎo)致符合綜合H+T指數(shù)約束的綠色區(qū)域面積較小，因此實(shí)際租房人群符合要求的比例低于中環(huán)李子園花苑。

2）選定工作地點(diǎn)。

圖7 租金與市中心距離關(guān)系曲線Fig.7 Relationship between rent rate and distance to city center

圖8 樣本工作地點(diǎn)累計(jì)分布Fig.8 Cumulative distribution of working areas of samples

外環(huán)中規(guī)院(見(jiàn)圖6a)距離軌道交通車站較遠(yuǎn)，在綜合H+T指數(shù)約束下，可供選擇的居住地點(diǎn)限制于單位附近區(qū)域；內(nèi)環(huán)邊的市政院(見(jiàn)圖6b)通勤者依托地鐵10號(hào)線和12號(hào)線可以選擇的居住范圍較大；內(nèi)環(huán)內(nèi)上規(guī)院(見(jiàn)圖6c)地處地鐵2號(hào)線和7號(hào)線換乘樞紐靜安寺附近，通勤者可以選擇的居住地點(diǎn)除去房?jī)r(jià)過(guò)高的中心地帶(圖6c中紅色地帶)，向西、北、南依托2號(hào)線、7號(hào)線、9號(hào)線、10號(hào)線、11號(hào)線、12號(hào)線可以選擇內(nèi)環(huán)與中環(huán)之間、中環(huán)與外環(huán)之間居住地點(diǎn)。

結(jié)合實(shí)際調(diào)查數(shù)據(jù)檢驗(yàn)，市政院和上規(guī)院受訪者80%居住在綠色區(qū)域內(nèi)，而中規(guī)院受訪者僅為40%，另有40%居住在圖6a橙色區(qū)域。由此可見(jiàn)，工作地點(diǎn)在軌道交通附近的受訪者租房選擇較為符合綜合H+T指數(shù)計(jì)算結(jié)果。

綜上，綜合H+T指數(shù)取值45%，以此為約束對(duì)就業(yè)崗位達(dá)到一定密度、軌道交通網(wǎng)絡(luò)達(dá)到一定規(guī)模的區(qū)域有效。對(duì)租房人群而言，工作地點(diǎn)靠近軌道交通車站相較于居住地點(diǎn)靠近軌道交通車站，具有更大的通勤時(shí)間可調(diào)整性。

4.2.2 公共交通提速降低交通時(shí)間成本

根據(jù)調(diào)查結(jié)果繪制租房人群工作地點(diǎn)與市中心直線距離累計(jì)分布曲線(見(jiàn)圖8)，斜率增長(zhǎng)較快范圍為距離市中心0~15 km處(15 km為外環(huán)邊界)，集中約70%的就業(yè)崗位。由上節(jié)分析可判斷，工作地點(diǎn)在外環(huán)內(nèi)的租房人群較為適用綜合H+T指數(shù)取值45%的約束。

工作地點(diǎn)與市中心距離15 km以內(nèi)不同收入人群居住地點(diǎn)、通勤距離、時(shí)間分布調(diào)查結(jié)果見(jiàn)表6?？梢?jiàn)，除B，C檔人群外，絕大部分租房人群居住地點(diǎn)與市中心距離為6.9~20.3 km，即在內(nèi)環(huán)外至外環(huán)外擴(kuò)展6 km范圍。B~F檔人群通勤距離和通勤時(shí)間15%分位數(shù)對(duì)應(yīng)數(shù)值差異不大，分別為2.1~3.4km，18~30 min；通勤時(shí)間50%分位數(shù)≥40 min，超過(guò)綜合H+T指數(shù)中30 min參考值。由于租房人群平均通勤時(shí)間45.8 min略高于2014年上海市交通調(diào)查數(shù)據(jù)，平均通勤距離11.7 km略低于上海市交通調(diào)查數(shù)據(jù)，可見(jiàn)中長(zhǎng)距離通勤的租房人群的確存在通勤時(shí)間較長(zhǎng)的現(xiàn)象。

在內(nèi)環(huán)外至外環(huán)外擴(kuò)展6 km范圍內(nèi)，公共交通提速有兩種方式：1)增加公共汽車快線、定制公交、軌道交通、市郊鐵路等快速交通方式，提高通勤站到站移動(dòng)速度；2)以互聯(lián)網(wǎng)公共自行車接駁代替步行接駁，提高門到門移動(dòng)速度。本文主要討論四種改善型公共交通方式分別采用步行、互聯(lián)網(wǎng)公共自行車接駁時(shí)，不同收入租房人群通勤時(shí)間縮短至30 min的可能性。考慮改善型公共交通的單程票價(jià)不能超過(guò)各類人群的可支付交通經(jīng)濟(jì)成本指數(shù)(4%)，如果通勤時(shí)間縮短至30 min則記為達(dá)標(biāo)。

由表7可見(jiàn)，B~D檔人群在綜合H+T指數(shù)約束下考慮單程票價(jià)可支付性，具有實(shí)施性的改善型公共交通方式為新增軌道交通或公共汽車快線。E~F檔人群，具有實(shí)施性的改善型公共交通方式為提供定制公交或市郊鐵路?？傮w而言，采用互聯(lián)網(wǎng)公共自行車接駁效果更好。不同收入人群通勤時(shí)間達(dá)標(biāo)率改善情況分別為：A檔人群選擇互聯(lián)網(wǎng)公共自行車+公共汽車快線，達(dá)標(biāo)率達(dá)到43%，較現(xiàn)狀提升6%；B檔人群選擇互聯(lián)網(wǎng)公共自行車+軌道交通，達(dá)標(biāo)率超過(guò)60%，較現(xiàn)狀提升21%；C~F檔人群，選擇互聯(lián)網(wǎng)公共自行車+市郊鐵路，達(dá)標(biāo)率超過(guò)80%，較現(xiàn)狀提升33%以上。

5 結(jié)語(yǔ)

本文基于綜合H+T指數(shù)分析租房人群的住房成本、交通經(jīng)濟(jì)成本、交通時(shí)間成本相互關(guān)聯(lián)動(dòng)態(tài)調(diào)整的可行性，發(fā)現(xiàn)工作地點(diǎn)靠近軌道交通車站相較于居住地點(diǎn)靠近軌道交通車站具有更大的通勤時(shí)間調(diào)整可能性。綜合H+T指數(shù)取45%作為約束條件，對(duì)就業(yè)崗位達(dá)到一定密度、軌道交通網(wǎng)絡(luò)達(dá)到一定規(guī)模的區(qū)域具有有效性，可以為用地與交通的協(xié)調(diào)規(guī)劃、公共交通方式鏈改善提供規(guī)劃路徑。但是對(duì)于月收入小于5 000元的租房人群，綜合H+T指數(shù)的三個(gè)組成部分很難調(diào)整，這部分人群需要政府從社會(huì)關(guān)懷和公平角度給予其他政策考慮。

表6 工作地點(diǎn)與市中心距離15 km以內(nèi)不同收入人群居住地點(diǎn)、通勤距離和時(shí)間分布Tab.6 Distribution of residential area,commuting distance,and commuting time by income levels of tenants whose working areas are within 15 km to city center

表7 四種改善型公共交通方式鏈通勤時(shí)間達(dá)標(biāo)率Tab.7 Rate of achieving the standard commuting time by four meanings of improving public transportation chain

本文主要分析利用公共交通通勤的租房人群，后續(xù)研究可繼續(xù)拓展至住房人群合理的綜合H+T指數(shù)取值以及采用綜合H+T指數(shù)作為規(guī)劃約束要素的適用條件和適用范圍。

[1]Center for Neighborhood Technology,Center for Transit-Oriented Development.The Affordability Index:A New Tool for Measuring the True Affordability of a Housing Choice[R].Washington DC:Brookings Institution,2006.

[2]Center for Neighborhood Technology.About the Index[EB/OL].2015[2016-11-20].http://htaindex.cnt.org/about/.

[3]Mattingly K,Morrissey J.Houing and Transport Expenditure:Socio-Spatial Indicators of Affordability in Auckland[J].Cities,2014,38(5):69-83.

[4]Hamidi S,Ewing R.Is Sprawl Affordable for Americans?Exploring the Association Between Housing and Transportation Affordability and Urban Sprawl[J].Transportation Research Record:Journal of the Transportation Research Board,2015,2(2500):75-79.

[5]Isalou A A,Litman T,Shahmoradi B.Testing the Housing and Transportation Affordability Index in a Developing World Context:A Sustainability Comparison of Central and Suburban Districts in Qom,Iran[J].Transport Policy,2014(33):33-39.

[6]Chicago Metropolitan Agency For Planning.GO TO 2040:Comprehensive Regional Plan[R].Chicago:Chicago Metropolitan Agency For Planning,2010.

[7]鄭思齊，張文忠.住房成本與通勤成本的空間互動(dòng)關(guān)系：來(lái)自北京市場(chǎng)的微觀證據(jù)及其宏觀含義[J].地理科學(xué)進(jìn)展，2007，26(2)：35-41.Zheng Siqi,Zhang Wenzhong.The Spatial Interaction of Housing Cost and Commuting Cost:Evidence from Beijing Market[J].Progress in Geography,2007,26(2):35-41.

[8]鄭思齊，劉可婧，孫偉增.住房與交通綜合可支付性指數(shù)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用：以北京為例[J].城市發(fā)展研究，2011，18(2)：54-61.Zheng Siqi,Liu Kejing,Sun Weizeng.Affordability Index for Transportation and Housing:An Application in Beijing[J].Urban Studies,2011,18(2):54-61.

[9]萬(wàn)臏蓮，瞿國(guó)方，何仲禹，范晨璟.住房與交通可支付能力空間特征研究：以南京市為例[J].經(jīng)濟(jì)地理，2016，36(2)：87-94.Wan Binlian,Zhai Guofang,He Zhongyu,Fan Chenjing.Spatial Characteristics Analysis of Housing and Transportation Affordability:A Case Study of Nanjing[J].Economic Geography,2016,36(2):87-94.

[10]易丹輝，尹德光.居民消費(fèi)統(tǒng)計(jì)學(xué)[M].北京：中國(guó)人民大學(xué)出版社，1994.

[11]中國(guó)科學(xué)院.中國(guó)現(xiàn)代化報(bào)告2016[R].北京：北京大學(xué)出版社，2016.

[12]Yacov Zahavi.The Unified Mechanism of Travel(UMOT)Model[R].WorldBank Staff Working Paper N0230,Washington DC:World Bank,1976.

[13]吳子嘯，宋維嘉，池利兵，潘俊卿.出行時(shí)耗的規(guī)律及啟示[J].城市交通，2007，5(1)：20-24.Wu Zixiao,Song Weijia,Chi Libing,Pan Junqing.Patterns and Their Implications of Travel Time[J].Urban Transport of China,2007,5(1):20-24.

[14]蔡軍，張奕.出行時(shí)耗預(yù)算機(jī)理解析[J].城市交通，2014，2(10)：69-77.Cai Jun,Zhang Yi.Discussion on Travel Time Budget[J].Urban Transport of China,2014,2(10):69-77.

[15]上海市第五次綜合交通調(diào)查聯(lián)席會(huì)議辦公室，上海市城鄉(xiāng)建設(shè)和交通發(fā)展研究院.上海市第五次綜合交通調(diào)查：成果報(bào)告[R].上海：上海市城鄉(xiāng)建設(shè)和交通發(fā)展研究院，2015.

[16]會(huì)計(jì)網(wǎng).上海2016年最低工資標(biāo)準(zhǔn)上海2016年上調(diào)最低工資標(biāo)準(zhǔn)細(xì)則[EB/OL].2016[2016-11-20].http://www.southmoney.com/redianxinwen/201611/834690.html.

[17]Mills E S.An Aggregative Model of Resource Allocation in a Metropolitan Area[J].American Economic Review,1967,57(2):197-210.

Comprehensive H+T Index-Based Strategies for Reducing Tenants'Commuting Time

Wu Jiaorong,Wang Zuoling,Han Jintong
(Key Laboratory of Road and Transportation Engineering of Ministry of Education,Tongji University,Shanghai 201804,China)

Commuting cost has a significant negative correlation with distance increase to city center.To explore the relationship between commuting cost and housing cost,this paper targeted tenants with 1~3 years working experience as study samples.The paper proposes the concept of comprehensive H+T so as to evaluate sample’s housing-commuting affordability index in large cities in China.The index was further adopted to obtain the value of housing cost,economic cost of transportation,and time cost of transportation respectively.Using those values as constraints in planning stage,the paper analyzes the feasibility and possibility of two strategies that function in reducing commuting time for tenants with different income levels:1)reallocating house locations to get shorter commuting distance,while taking a higher housing cost as an exchange;2)taking a faster transportation modes,while suffering a higher transportation economic cost as an exchange.

commuting travel;comprehensive H+T index;tenants;housing cost;economic cost of transportation;time cost of transportation;Shanghai

1672-5328（2017）05-0078-09

U491

A

10.13813/j.cn11-5141/u.2017.0512

2016-12-27

國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“城市交通治理現(xiàn)代化研究”(71734004)；國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于城市綜合體復(fù)合度的交通需求預(yù)測(cè)方法”(51278363)

吳嬌蓉(1973—)，女，上海人，博士，教授，主要研究方向：交通運(yùn)輸規(guī)劃與管理。

E-mail:wujiaorong@#edu.cn