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    手機(jī)信令數(shù)據(jù)支撐下廣州市過(guò)剩通勤及其空間分異格局

    2022-06-29 01:53:30劉望保
    熱帶地理 2022年6期
    關(guān)鍵詞:空間組織居住地廣州市

    劉望保,陳 杰

    (華南師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院,廣州 510631)

    過(guò)剩通勤是人文地理學(xué)、城市規(guī)劃與城市交通等學(xué)科的重要研究議題,可定義為城市實(shí)際通勤與在不改變城市現(xiàn)狀空間結(jié)構(gòu)條件下,通過(guò)置換通勤者的職住地位置而得到的理論最小通勤之間的差值。其概念最早由漢密爾頓(Hamilton, 1982)提出,后由斯莫爾(Small, 1992)等學(xué)者不斷完善。西方關(guān)于過(guò)剩通勤的研究集中在過(guò)剩通勤測(cè)度方法、相關(guān)城市的實(shí)證及其影響因素上。關(guān)于過(guò)剩通勤的測(cè)度方法,最早由漢密爾頓(Hamilton,1982)提出使用密度函數(shù)計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)同心圓模型下的最優(yōu)最小通勤,但隨著城市不斷發(fā)展,城市內(nèi)部空間結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜,基于單中心結(jié)構(gòu)模型計(jì)算過(guò)剩通勤的方法已很難準(zhǔn)確地解釋城市實(shí)際情況。懷特(White,1988)提出基于城市空間結(jié)構(gòu)不變的假設(shè)下,借助線性規(guī)劃函數(shù)模型來(lái)計(jì)算理論最小通勤,并通過(guò)約束條件使每個(gè)統(tǒng)計(jì)區(qū)內(nèi)的居住與就業(yè)保持恒定,也就是維持城市結(jié)構(gòu)不變,通過(guò)居民居住與就業(yè)區(qū)位的交換來(lái)達(dá)到最優(yōu)化組合,使得通勤成本最小化,因而更符合現(xiàn)實(shí)(劉望保等,2008),該模型得到廣泛應(yīng)用,成為計(jì)算過(guò)剩通勤指標(biāo)的常用方法。此外,還有基于搜尋理論構(gòu)建的城市過(guò)剩通勤計(jì)算方法,該方法強(qiáng)調(diào)過(guò)剩通勤為自雇型工作者和一般工作者通勤成本的差值(Ommeren et al.,2005)。如霍納(Horner,2008)基于產(chǎn)地和目的地優(yōu)化運(yùn)輸問(wèn)題(ODTP)來(lái)分析城市職住地增長(zhǎng)優(yōu)化配置模型。另有研究引入雙職工因素的通勤距離計(jì)算模型(Frost et al.,2008)等。隨著研究的發(fā)展,過(guò)剩通勤在概念上也有一定延伸,出現(xiàn)了諸如通勤容量(Horner,2002)、隨機(jī)通勤(Charron,2007)等概念。目前相關(guān)研究主要通過(guò)建立過(guò)剩通勤與城市空間結(jié)構(gòu)(Gordon et al.,1985;Wachs et al.,1993)、形態(tài)規(guī)模(Modarres,2011;Selima,2013),以及通勤者性別、種族、薪資水平(Kim, 1995; Buliung et al., 2002)等屬性之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)聯(lián)進(jìn)行實(shí)證,并分析過(guò)剩通勤的影響因素。總體而言,過(guò)剩通勤的相關(guān)概念與測(cè)度方法不斷發(fā)展,不同城市之間比較不斷豐富,但在影響因素上仍需更多實(shí)證分析。

    國(guó)內(nèi)對(duì)過(guò)剩通勤研究起步較晚,以介紹西方理論和國(guó)內(nèi)城市實(shí)證研究為主。相關(guān)研究系統(tǒng)介紹西方過(guò)剩通勤的基礎(chǔ)理論(劉定惠等,2012;劉賢騰,2018),也有采用問(wèn)卷調(diào)查、交通出行調(diào)查等系列數(shù)據(jù),對(duì)廣州(劉望保等,2008)、深圳(李軍等,2020)、北京(韓會(huì)然等,2019)、成都(劉定惠,2012)、西安(周江評(píng),2013)等城市予以實(shí)證研究,結(jié)果顯示,相較于西方城市,國(guó)內(nèi)城市過(guò)剩通勤總體偏高。楊超等(2013;2014)針對(duì)西方過(guò)剩通勤計(jì)算方法的不足,從過(guò)剩通勤與職住空間平衡關(guān)系和居民收入差異上提出了最優(yōu)新增通勤分布模型,在綜合考慮就業(yè)崗位增加的情況下達(dá)到最優(yōu)的職住平衡狀態(tài),從而更符合實(shí)際,而且也能為職住空間平衡提供更具實(shí)際的政策。

    相較于傳統(tǒng)的社會(huì)調(diào)查數(shù)據(jù),手機(jī)信令數(shù)據(jù)有全樣本、精確度、時(shí)效性等優(yōu)勢(shì),為微觀尺度刻畫(huà)城市的職住聯(lián)系與通勤格局提供了重要支撐,而微觀尺度下的職住聯(lián)系格局有助于更精準(zhǔn)測(cè)算城市的過(guò)剩通勤。如朱瑋等(2020)利用手機(jī)信令數(shù)據(jù),從年齡視角分析上海的通勤效率與優(yōu)化潛力。但總體而言,國(guó)內(nèi)將手機(jī)信令數(shù)據(jù)應(yīng)用于過(guò)剩通勤的研究仍偏少,而且集中在全局性的過(guò)剩通勤,即總體過(guò)剩通勤,對(duì)其局域性特征分析有待加強(qiáng)。

    因此,本文以廣州市主城區(qū)為研究區(qū)域和以居委會(huì)為基本單元,在應(yīng)用手機(jī)信令數(shù)據(jù)識(shí)別職住位置并建立居委會(huì)間的職住起止點(diǎn)(Origin and Destination,簡(jiǎn)稱“OD”)數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)上,試圖利用海量數(shù)據(jù)在精細(xì)化刻畫(huà)過(guò)剩通勤局域性特征上的優(yōu)勢(shì),分析廣州市過(guò)剩通勤的全局與局域性特征及其影響因素。以期在一定程度上豐富國(guó)內(nèi)過(guò)剩通勤的相關(guān)研究。

    1 數(shù)據(jù)來(lái)源與方法

    1.1 研究區(qū)域

    廣州是中國(guó)的“南大門(mén)”和改革開(kāi)放的前沿陣地,交通擁堵問(wèn)題日益凸顯,可作為中國(guó)過(guò)剩通勤研究的典型案例城市。近年來(lái),受軌道交通快速發(fā)展,郊區(qū)房地產(chǎn)大規(guī)模開(kāi)發(fā),中新知識(shí)城等郊區(qū)“新產(chǎn)業(yè)區(qū)”的快速發(fā)展,中心城區(qū)的城市更新改造及中心城區(qū)與郊區(qū)的住房?jī)r(jià)格差距日益擴(kuò)大等多種因素的影響,廣州市居民的職住空間關(guān)系發(fā)生大規(guī)模重構(gòu),深刻影響城市過(guò)剩通勤。

    根據(jù)《廣州市城市總體規(guī)劃(2017-2035)》①?gòu)V州市規(guī)劃與自然資源局. 《廣州市城市總體規(guī)劃(2017—2035 年)》草案公示. http://ghzyj.gz.gov.cn/hdjl/zjdc/content/post_5881801.html,廣州市形成“主城區(qū)-副中心-外圍片區(qū)-新型城鎮(zhèn)-鄉(xiāng)村”的新型城鄉(xiāng)空間網(wǎng)絡(luò)體系,主城區(qū)為荔灣區(qū)、越秀區(qū)、天河區(qū)、海珠區(qū)4區(qū)全部和白云區(qū)北二環(huán)高速以南地區(qū)、黃埔區(qū)九龍鎮(zhèn)以南地區(qū)和番禺區(qū)廣明高速以北地區(qū)。為保持區(qū)級(jí)行政區(qū)劃的完整性,研究范圍選取黃埔區(qū)、天河區(qū)、海珠區(qū)、荔灣區(qū)、越秀區(qū)、番禺區(qū)、白云區(qū)(圖1),空間尺度選取居委會(huì)為基本研究單元。

    1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

    采用2019-04-01—30廣州市聯(lián)通用戶手機(jī)信令數(shù)據(jù)。用戶職住起止點(diǎn)(以下簡(jiǎn)稱“職住OD”)數(shù)據(jù)庫(kù)處理流程為:1)選取年齡在16~64 歲的用戶,采用250 m 格網(wǎng)識(shí)別手機(jī)用戶主動(dòng)、被動(dòng)觸發(fā)的所有行為及其位置信息,計(jì)算行為所發(fā)生的起止時(shí)間。2)居住地和就業(yè)地位置推斷觀測(cè)時(shí)段分別為T(mén) 21:00至次日T 08:00、T 09:00—17:00,將用戶每天在居住地和工作地觀測(cè)時(shí)間段內(nèi)被觀測(cè)到的秒數(shù)進(jìn)行月度累加和排名,取排名最高且該用戶30 d內(nèi)重復(fù)出現(xiàn)超過(guò)10 d的地點(diǎn)分別推斷為居住地和就業(yè)地。3)對(duì)職住地識(shí)別后,統(tǒng)計(jì)250 m格網(wǎng)之間的職住OD 量,需要說(shuō)明的是,工作地不僅包括用戶的工作地點(diǎn),也包括未工作的學(xué)生和老人的習(xí)慣性出行地(如學(xué)校、公園等),通勤是指兩地間的規(guī)律出行。

    1.3 分析方法

    1.3.1 基本假設(shè) 采用懷特(White,1988)的線性規(guī)劃函數(shù)計(jì)算最小通勤,并提出如下假設(shè):1)研究區(qū)域內(nèi)居住與就業(yè)具有同質(zhì)性,住房質(zhì)量與居住區(qū)位無(wú)等級(jí)之分,居民有相同的居住與就業(yè)偏好,能勝任區(qū)域內(nèi)任何一項(xiàng)工作,并愿意根據(jù)最優(yōu)化原則與區(qū)域范圍內(nèi)任何一個(gè)居住者或就業(yè)者交換居住區(qū)位或工作區(qū)位。2)假定居住地與工作地均在居委會(huì)中心點(diǎn)上。3)通勤成本用通勤距離表示,采用居委會(huì)中心點(diǎn)之間基于路網(wǎng)的最短路徑表示,路網(wǎng)數(shù)據(jù)來(lái)源于OpenStreetMap(OSM)開(kāi)源地圖②www.openstreetmap.org;職住地在同一居委會(huì)內(nèi)采用與居委會(huì)等面積圓的半徑作為通勤距離。

    1.3.2 計(jì)算方法 線性規(guī)劃函數(shù)計(jì)算公式(White,1988)為:

    約束條件:

    式中:Tmin代表平均理論最小通勤距離;W代表總通勤人數(shù);dij代表居委會(huì)i、j之間的通勤成本;nij代表從居委會(huì)i、j之間的通勤人數(shù);Oi代表居委會(huì)i居住人數(shù);Dj代表居委會(huì)j就業(yè)人數(shù);n代表提供居住地的居委會(huì)單元數(shù)量;m代表提供就業(yè)地的居委會(huì)單元數(shù)量。

    實(shí)際平均通勤距離計(jì)算公式為:

    式中:Tact代表實(shí)際平均通勤距離;W表示總通勤人數(shù);dij表示居委會(huì)單元i到居委會(huì)單元j的通勤距離;nij表示居委會(huì)單元i到居委單元j的實(shí)際通勤人數(shù);n代表提供居住地的居委會(huì)單元數(shù)量;m代表提供就業(yè)地的居委會(huì)單元數(shù)量。

    過(guò)剩通勤率計(jì)算公式為:

    式中:E表示過(guò)剩通勤率;Tact表示實(shí)際平均通勤;Tmin表示平均理論最小通勤。

    2 過(guò)剩通勤分析

    2.1 全局過(guò)剩通勤

    2.1.1 與西方城市比較 經(jīng)計(jì)算得出,廣州市平均實(shí)際通勤為5.20 km,平均理論最小通勤為1.23 km,過(guò)剩通勤率為76.01%。表1顯示,美國(guó)、英國(guó)與波蘭國(guó)家主要城市過(guò)剩通勤率均值分別為57.47%、50.83%、63.30%,可見(jiàn),歐美城市過(guò)剩通勤總體上相當(dāng)。廣州市實(shí)際通勤總體位于歐美城市的中間位置,但理論最小通勤卻遠(yuǎn)低于歐美城市,由此導(dǎo)致廣州市過(guò)剩通勤明顯高于歐美城市。當(dāng)然,分析尺度單元、研究樣本精度等因素會(huì)影響過(guò)剩通勤的計(jì)算結(jié)果,但總體上可反映相比于歐美城市,廣州市的職住空間組織效率處于偏低位置。

    表1 廣州過(guò)剩通勤與歐美城市的比較Table 1 Comparison of excess commuting in Guangzhou and in European and American cities

    2.1.2 與國(guó)內(nèi)城市比較 廣州市2001、2005 和2010 年的過(guò)剩通勤分別為58.41%、44.74% 和33.50%(采用問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù),以郵編為基本單元)(劉望保等,2008),2014 年的過(guò)剩通勤率為65.70%(采用公交IC 卡數(shù)據(jù),以1 km 格網(wǎng)為基本單元,研究范圍僅包括荔灣區(qū)、越秀區(qū)、海珠區(qū)和天河區(qū)的全部范圍及白云區(qū)南部、黃埔區(qū)西部和番禺區(qū)北部,比本研究范圍?。ɡ钴姷?,2020)。本研究得出過(guò)剩通勤為76.01%(表2)。盡管研究尺度與數(shù)據(jù)來(lái)源有所不同,但總體上反映了廣州市過(guò)剩通勤呈上升趨勢(shì),職住空間組織效率呈下降趨勢(shì)。軌道交通的快速發(fā)展、城市蔓延及城市人口與產(chǎn)業(yè)發(fā)展格局調(diào)整、住房成本提升及其空間分化明顯等因素是導(dǎo)致城市職住空間組織效率趨低的主要原因。當(dāng)然,數(shù)據(jù)來(lái)源與研究尺度也是造成研究結(jié)果存在較大差異的重要原因。問(wèn)卷調(diào)查存在樣本量偏少、精度相對(duì)較低等缺點(diǎn),而公交IC卡數(shù)據(jù)主要考慮公交出行居民,忽略了以其他交通方式出行的通勤者;另外,采用不同的通勤距離計(jì)算方法也會(huì)造成分析結(jié)果的差異。

    表2 廣州過(guò)剩通勤與國(guó)內(nèi)其他城市比較Table 2 Comparison of excess commuting in Guangzhou and other cities in China

    廣州(本文結(jié)果)與北上深等一線城市比較,與深圳的過(guò)剩通勤率基本接近,但高于北京、上海等一線城市,然而平均實(shí)際通勤與平均理論最小通勤卻小于北京、深圳與上海等城市,這說(shuō)明廣州市職住空間組織效率雖然較低,但受城市規(guī)模因素的影響,其職住空間分離程度仍小于北京和上海等一線城市。與國(guó)內(nèi)其他城市比較,如蘭州、西安、成都與綿陽(yáng)等城市,與成都市的過(guò)剩通勤基本接近,高于蘭州、西安與綿陽(yáng)等城市;總體說(shuō)明,廣州市過(guò)剩通勤在全國(guó)主要城市中處于相對(duì)較高的位置,需要加大對(duì)城市職住平衡的調(diào)控力度,以減少過(guò)剩通勤和提升職住空間組織效率。

    2.2 局域過(guò)剩通勤率

    廣州市平均實(shí)際通勤為5.20 km,<5.2 km 的通勤人數(shù)占比約61%。整體上,無(wú)論從居住地還是工作地來(lái)看,平均實(shí)際通勤基本呈由中心往外圍遞增趨勢(shì),峰值點(diǎn)主要分布在研究區(qū)域的東北部,尤其是黃埔區(qū)中新知識(shí)城,以及白云區(qū)與黃埔區(qū)北部交界處(圖2)。這些區(qū)域是郊區(qū)房地產(chǎn)重點(diǎn)發(fā)展地區(qū),其房地產(chǎn)快速發(fā)展并以相對(duì)較低的價(jià)格與便利的交通條件吸引中心城區(qū)就業(yè)者,從而導(dǎo)致長(zhǎng)距離通勤。

    理論最小通勤距離在5 km以內(nèi)的通勤人數(shù)占比高達(dá)99%,說(shuō)明如將通勤者進(jìn)行最優(yōu)化的居住地或工作地置換,能使大部分通勤者實(shí)現(xiàn)就近工作或居住,降低通勤成本。無(wú)論從居住地還是工作地來(lái)看,理論最小通勤空間基本呈扇形分布,但峰值點(diǎn)分布存在一定差異。居住地統(tǒng)計(jì)的理論最小通勤峰值點(diǎn)主要分布在番禺區(qū)南部與西南部,包括以農(nóng)業(yè)種植為主的海心村、沙北村和江鷗村,以及為大學(xué)城提供居住配套的北約村等區(qū)域,白云區(qū)的鐘落潭鎮(zhèn)與太和鎮(zhèn)附近。而工作地統(tǒng)計(jì)的理論最小通勤峰值點(diǎn)出現(xiàn)偏移,主要分布在中新知識(shí)城,且番禺區(qū)的峰值點(diǎn)往東部偏移,位于化龍鎮(zhèn)、石樓鎮(zhèn)等產(chǎn)業(yè)園區(qū)聚集區(qū)域(見(jiàn)圖2)。其原因?yàn)椋悍畢^(qū)南部與西南部居住人口集聚程度較高,但周邊產(chǎn)業(yè)配套不足導(dǎo)致就業(yè)機(jī)會(huì)不足,未來(lái)通過(guò)產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供充足的就業(yè)機(jī)會(huì)能實(shí)現(xiàn)區(qū)域過(guò)剩通勤最小化潛力較大;而中新知識(shí)城產(chǎn)業(yè)集聚程度高,但居住配套不足,隨著近年來(lái)該區(qū)域房地產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展,未來(lái)將實(shí)現(xiàn)區(qū)域職住平衡,縮小過(guò)剩通勤。

    圖2 按職住地統(tǒng)計(jì)的平均實(shí)際通勤(a、d)、理論最小通勤(b、e)和過(guò)剩通勤率(c、f)等值線分布Fig.2 The contour distribution of average actual commuting(a,d),theoretical minimum commuting(b,e)and excess commuting rate(c,f)by job and residence location

    高過(guò)剩通勤率區(qū)域分布廣泛,說(shuō)明大部分區(qū)域的實(shí)際通勤距離存在較大比重的過(guò)剩通勤和優(yōu)化空間。居住地統(tǒng)計(jì)的過(guò)剩通勤率在空間上主要呈現(xiàn)邊緣和中心位置較高的特征。峰值點(diǎn)主要分布在黃埔區(qū)中新知識(shí)城、白云區(qū)的竹料鎮(zhèn)、番禺區(qū)的大石鎮(zhèn)和市橋街道、以及傳統(tǒng)市中心越秀區(qū)北京路附近;而低谷區(qū)域主要分布在番禺區(qū)北約村和聯(lián)圍村附近。工作地統(tǒng)計(jì)的過(guò)剩通勤率峰值與低谷區(qū)域的空間分布與居住地大體相似,但番禺區(qū)北約村工作地統(tǒng)計(jì)的過(guò)剩通勤率卻成為峰值區(qū)??梢?jiàn),郊區(qū)大型

    工業(yè)與房地產(chǎn)集聚區(qū)因功能相對(duì)單一,或者僅為市中心提供居住配套等功能,導(dǎo)致存在職住空間不平衡和較高的過(guò)剩通勤率問(wèn)題;市中心區(qū)雖為就業(yè)機(jī)會(huì)集中分布區(qū)域,但由于高居住成本的影響,也出現(xiàn)過(guò)剩通勤偏高的問(wèn)題;而在近郊的特定區(qū)域,如大學(xué)城、偏農(nóng)業(yè)發(fā)展型的城郊村等區(qū)域出現(xiàn)相對(duì)偏低的過(guò)剩通勤,即其職住空間關(guān)系較優(yōu)。通過(guò)疊加地鐵線路發(fā)現(xiàn),過(guò)剩通勤率相對(duì)較高的區(qū)域主要分布在沿地鐵線尤其是地鐵站點(diǎn)周邊??梢?jiàn),軌道交通的快速發(fā)展深刻影響居民職住選擇行為,軌道交通可縮短通勤時(shí)間,能明顯降低通勤者對(duì)距離成本的敏感度,導(dǎo)致居住在地鐵周邊的通勤者對(duì)較高的通勤距離成本具有更高的容忍度。

    3 結(jié)論與討論

    應(yīng)用手機(jī)信令數(shù)據(jù)從全局與局域上綜合測(cè)度了廣州市過(guò)剩通勤,得到的結(jié)論主要有:1)全局上,廣州市過(guò)剩通勤為76.01%,相較于國(guó)內(nèi)外城市,廣州處于相對(duì)偏高的位置,說(shuō)明其城市職住空間組織效率偏低,職住空間優(yōu)化潛力較大。2)從局域過(guò)剩通勤率看,區(qū)域邊緣與老城區(qū)都存在明顯的高過(guò)剩通勤率,且高過(guò)剩通勤率分布與地鐵軌道交通走向呈現(xiàn)一定的相關(guān)性。因?yàn)檐壍澜煌ǖ慕ㄔO(shè)容易降低居民對(duì)通勤距離的敏感度,從而導(dǎo)致過(guò)剩通勤指標(biāo)的增高。同時(shí),郊區(qū)大型房地產(chǎn)小區(qū)、工業(yè)集聚區(qū)因較為單一的城市功能而產(chǎn)生較高的過(guò)剩通勤率。而市中心城市功能雖相對(duì)多樣化,但由于高居住成本的影響,也容易形成較高的過(guò)剩通勤率。在廣州市近郊區(qū)承擔(dān)特定功能的區(qū)域,如大學(xué)城、偏農(nóng)業(yè)發(fā)展型的城郊村等具有較低的過(guò)剩通勤率和較優(yōu)的職住空間組織效率。

    過(guò)剩通勤是測(cè)度城市職住空間組織效率的重要指標(biāo),如何降低過(guò)剩通勤和提升職住空間組織效率是城市發(fā)展與規(guī)劃應(yīng)重點(diǎn)考慮的內(nèi)容。郊區(qū)過(guò)于單一的功能開(kāi)發(fā)會(huì)影響區(qū)域的職住空間平衡,需避免出現(xiàn)大面積“睡城”和產(chǎn)業(yè)新城。在空間上,除了重點(diǎn)關(guān)注郊區(qū)的職住空間平衡問(wèn)題外,對(duì)于市中心由于城市更新、過(guò)高的住房成本等原因?qū)е碌穆氉】臻g不平衡和高過(guò)剩通勤問(wèn)題也不容忽視。職住區(qū)位選擇往往是在居住成本與通勤成本之間權(quán)衡的理性選擇行為,縮小居住成本的區(qū)域差異是解決職住空間失衡問(wèn)題最重要的手段,而加強(qiáng)中心城區(qū)與郊區(qū)的公共服務(wù)設(shè)施均等化、提升郊區(qū)的交通便捷程度以及縮小住房?jī)r(jià)格的區(qū)域差異等是縮小居住成本區(qū)域差異的重要措施。

    由于數(shù)據(jù)限制,本研究存在一定不足:一是由于獲取的數(shù)據(jù)是格網(wǎng)之間的職住起止點(diǎn)數(shù)據(jù),而非用戶個(gè)體數(shù)據(jù),通勤距離采用格網(wǎng)之間的網(wǎng)絡(luò)距離,而非用戶的實(shí)際平均通勤距離,這在一定程度上影響區(qū)域之間通勤成本與過(guò)剩通勤計(jì)算的準(zhǔn)確性。二是由于手機(jī)信令用戶個(gè)體數(shù)據(jù)為保密數(shù)據(jù),未獲取個(gè)體社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性數(shù)據(jù),在分析過(guò)剩通勤機(jī)制上也存在不足。未來(lái)需重點(diǎn)結(jié)合社會(huì)調(diào)查以獲取個(gè)體更多社會(huì)經(jīng)濟(jì)標(biāo)簽,強(qiáng)化過(guò)剩通勤的機(jī)制機(jī)理分析。同時(shí)加強(qiáng)對(duì)國(guó)內(nèi)城市的過(guò)剩通勤的比較研究,并將過(guò)剩通勤與城市空間結(jié)構(gòu)、人口分布、產(chǎn)業(yè)發(fā)展格局等關(guān)聯(lián)起來(lái),分析城市發(fā)展對(duì)過(guò)剩通勤的顯著影響,強(qiáng)化過(guò)剩通勤研究對(duì)優(yōu)化城市空間格局、人口與產(chǎn)業(yè)分布等方面的指導(dǎo)意義。

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