考虑到社会和职业差异的城市环境与通勤距离之间的非线性关系

《Applied Geography》:Nonlinear-relationship between urban environment and commuting distance considering social and job disparities

【字体: 时间:2026年03月05日 来源:Applied Geography 5.4

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  本研究基于上海手机定位数据,分析通勤距离的非线性影响因素及空间模式,揭示社会经济地位与城市结构(如房价、中心区距离)的交互作用。发现房价主导通勤距离,高收入群体在中心区或郊区工作呈现短通勤,而城市结构因素对长距离通勤影响更显著。

  
周行刚|赵周业|肖伟业
中国自然资源部空间智能规划技术重点实验室,同济大学建筑与城市规划学院,上海,中国

摘要

优化建成环境以提高通勤效率对于缓解大城市的交通压力具有前景。然而,通勤行为源于社会和环境因素之间的复杂相互作用,导致通勤距离及其决定因素之间存在非线性关系。本研究利用上海的手机位置服务数据,从出行层面考察了通勤距离的决定因素,并从小区层面分析了长距离通勤的空间模式,特别关注社会差异。通过随机森林模型结合Shapley Additive exPlanations(SHAP)分析来揭示这些非线性效应和相互作用。结果表明,房价是通勤距离的主要决定因素。SHAP分析进一步揭示了社会经济地位与城市环境因素之间的相互作用对通勤距离的非线性影响。高技能和高收入人群在居住于市中心或工作于城市外围地区时,往往通勤距离较短。对长距离通勤模式的分析表明,城市结构因素(如距市中心的距离和房价)的影响比建成环境特征更为显著。总体而言,这些发现为理解通勤行为背后的复杂机制提供了细致的认识,并可为可持续的空间规划提供实际启示。

引言

文献中已经充分记录了城市环境对城市通勤行为的影响,但其非线性关系直到最近才受到广泛关注(Ewing & Cervero, 2010; Liu et al., 2025)。这种复杂关系是空间和社会异质性的结果(Liu & Xiao, 2023; Tong, An, Zhang, et al., 2022)。特别是,学者们试图重新审视社会经济地位对通勤的影响,以获得更细致的图景(Li et al., 2021; Xiao et al., 2023)。研究引入了“空间技能不匹配”这一概念,描述了人们可获得的就业机会与其工作技能不匹配的现象,而不仅仅是讨论就业-住房平衡(Houston, 2005; Xiao et al., 2023; Zhou et al., 2024)。在这些研究中,探讨了城市环境因素对不同人群通勤行为的影响。
早期的“空间不匹配”假说基于快速的城市重构,认为低收入人群可能因为住房负担能力差而通勤距离较长(Hu, 2019)。随着城市化程度的提高和不平等现象的加剧,通勤行为对人们基于社会经济地位的住房和工作场所的选择变得更加敏感。高房价会迫使人们远离工作场所,而高薪资则增加了劳动者选择长距离通勤的倾向(Dahl & Sorenson, 2010; Xiao et al., 2021a, Xiao et al., 2021b)。此外,在现代城市生活中,就业的可及性不再是首要考虑因素,一些高收入人群更倾向于选择城市外围地区以获得更好的居住环境(Qin et al., 2022)。因此,通勤行为是社会经济地位与城市结构因素(如房价和薪资)相互作用的结果。
中国城市通常具有房价高昂和薪资较高的市中心(Wei et al., 2025)。人们被迫离开市中心,只有最富裕的人才能负担得起那里的居住成本。这样的市中心会导致大量通勤往市中心的方向流动,这与西方背景下的现有认知不同。对中国城市的通勤行为研究应适应当地情况和社会经济状况。城市结构与社会经济地位之间的联系为解释中国城市通勤及其决定因素之间的复杂关系提供了新的视角。Zhou等人(2024)发现,制造业中的高收入人群通常居住在市中心,而在郊区工作。制造业工作通常被转移到郊区以避免污染等负面影响。从事服务行业的人则居住和工作在市中心,他们的通勤距离较短。其他研究也强调了这种职业差异对通勤行为的重要性(Kersting et al., 2021; Ling et al., 2024)。
随着郊区和城市扩张的加剧,长距离通勤变得越来越普遍,其决定因素与短距离通勤的不同。现有研究表明,较长的通勤距离与更高的死亡风险相关,并带来更多的压力和焦虑(Sandow et al., 2014; Shitova, 2024)。在考虑长距离旅行时,通勤中的社会经济差异可能更加明显(Huang et al., 2025)。建成环境和城市结构因素等城市环境因素对人们通勤行为的影响各不相同。建成环境因素(如行人基础设施和道路网络配置)主要影响短距离通勤(Ao et al., 2025)。相比之下,对于长距离通勤,城市结构因素(如房价、距市中心的距离和工作地点)以及社会经济地位往往是更关键的决定因素(Mitra & Saphores, 2019)。因此,这些差异强调了特别关注长距离通勤的重要性,以便全面理解建成环境、城市结构和社会变量如何相互作用影响通勤行为。
在研究通勤行为的决定因素时,对社会经济地位或工作技能的关注不足。此外,预计城市结构因素(如房价)对长距离通勤行为的影响大于对短距离通勤的影响(Mitra & Saphores, 2019)。然而,很少有研究澄清了短距离和长距离通勤决定因素之间的差异。本研究探讨了城市环境因素(包括建成环境和社会结构因素)在考虑社会经济地位和职业差异的情况下对城市通勤的影响,特别关注长距离通勤。我们采用随机森林方法来揭示这些决定因素之间的非线性关系。预期将解决以下研究问题:(1)收入和职业差异如何影响城市通勤?(2)在不同城市环境中,收入和职业差异对通勤距离的影响有何不同?(3)长距离通勤与短距离通勤在社会经济和城市结构因素方面有何差异?这些发现通过揭示城市环境与通勤之间非线性关系的潜在机制,为相关文献做出了贡献。此外,这项研究阐明了哪些因素驱动了长距离通勤,这对可持续城市规划至关重要。

研究片段

通勤行为的决定因素

许多研究已经证明了建成环境对城市通勤的影响,尤其是三维变量(密度、多样性、设计)。距离交通站点和目的地的可达性被纳入三维变量中,这些变量影响通勤行为(Ewing & Cervero, 2010)。提高公共交通站点的可达性通常用于缓解由就业-住房不平衡引起的长距离通勤问题(Blumenberg & King, 2021; Yang & Chang, 2025)。

研究地点

根据百度2024年的通勤报告,上海有超过18%的通勤者通勤时间超过60分钟(https://huiyan.baidu.com/boswebsite/cms/report/2025tongqin/)。现有文献中已经充分记录了社会分层和居住隔离现象(Liu et al., 2018; Shen & Xiao, 2020)。社会经济地位较低的人群通常通勤时间较长,不同人群在职业类型和收入方面也存在显著差距

出行层面和小区层面的变量选择

在本研究中,通过明确考虑居住地和工作场所周围的城市环境特征来分析通勤距离。基于概念框架(图1),我们的回归模型纳入了三类解释变量:建成环境、城市结构因素和社会经济地位。这些变量的选择基于我们的见解和先前研究的发现(例如Wei et al., 2025; Zhu & Liu, 2025)。
基于现有研究

出行层面的城市通勤空间模式

人们通勤行程的空间分布通过社区检测方法进行可视化。社区检测有助于识别通过通勤行程紧密连接的区域,有助于识别独立区域,并提供通勤OD网络中区域间连接的概览。该方法已广泛应用于城市流动性研究(Xiao et al., 2024; Zhang et al., 2023),通勤检测方法的详细信息可以在参考文献中找到(

出行层面通勤决定因素的空间和社会差异

在出行层面分析了通勤行为的决定因素,考虑了出行起点和终点周围的城市环境。我们比较了不同基于机器学习的模型的性能。随机森林模型实现了较高的预测准确性(0.68),梯度提升决策树(GBDT,0.67)也表现出相当的性能。此外,我们发现GBDT的输出不稳定,而随机森林在噪声中的表现更为稳健

讨论

通勤距离的增加已成为一个城市挑战,人们非常关注如何优化城市土地使用和结构以减少通勤距离。本研究从出行和小区两个层面分析了人们的通勤行为,以探讨城市环境和社会经济地位的异质性对通勤的影响。特别关注城市环境与社会经济地位之间的相互作用,因为我们强调了这一视角

结论

本研究利用基于手机的通勤轨迹,结合社会经济属性、建成环境特征和城市空间结构因素,研究了上海通勤距离的非线性决定因素。结果表明,住房负担能力是影响通勤距离的最重要因素,表明在城市成本较高的环境中,城市结构限制可能主导通勤结果。特别是城市结构因素

CRediT作者贡献声明

周行刚:撰写 – 审稿与编辑,撰写 – 原稿,监督,项目管理,方法论,数据管理,概念化。赵周业:可视化,软件,方法论,正式分析,数据管理。肖伟业:撰写 – 审稿与编辑,撰写 – 原稿,监督,方法论,调查,资金获取,概念化。

利益冲突声明

作者声明以下可能的财务利益/个人关系可能被视为潜在的利益冲突:肖伟业报告称获得了国家自然科学基金的支持。周行刚报告称获得了国家自然科学基金的支持。如果有其他作者,他们声明没有已知的可能会影响研究的财务利益或个人关系

致谢

我们想感谢国家自然科学基金的资助,项目编号为42571278,42201231,以及中央高校的基本研究基金(2025-1-ZD-04)。
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