城市居民收入对通勤时间的影响

2018-01-15向诗月刘紫玟塔娜

价值工程 2018年1期

关键词：区域

向诗月+刘紫玟+塔娜

摘要：城市社会转型过程中，不同收入群体的职住空间分化与通勤行为差异增加，目前已有研究对于收入对通勤的影响存在争议。基于2014年的中国家庭追踪调查数据，定量描述和分析了全国、区域和省级尺度下居民的通勤格局，并探讨了居民收入与通勤时间的关系。研究表明：①我国城市居民2014年平均通勤時间为20.68分钟，并且存在较大的区域与省级差异。②收入对居民通勤行为具有正向的影响，收入越高通勤时间越长。③通勤还受到年龄、性别、教育程度等社会经济属性和住房属性的影响。

Abstract： With the transformation of urban space， both the spatial separation between residence and employment locations and the differences of commute have been increasing. Today， there are debates on the impacts of the average resident's income on urban residents' commuting time. Based on the data of CFPS in 2014， this paper studied and analyzed the pattern of residents commuting time from the aspects of province， region， and nation. Also， this paper probed the relationship between urban residents' income and commuting. The main conclusions of this research are： ①The average urban residents' annual commuting time is about 20 minutes 68 seconds in China 2014. But there exist larger differences in provincial and regional. ②The urban residents' income has positive impacts on the commuting time： the higher the income is， the more the commuting time will be. ③Commuting time is also influenced by socio-economic status and housing properties， such as age， gender， education and so on.

关键词：区域；收入阶层；通勤时间；正相关性

Key words： region；income classes；commuting time；positive correlations

中图分类号：K901.2 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2018）01-0009-04

0 引言

城市社会经济转型与空间重构引起的职住分离与通勤问题已经成为城市地理学、城乡规划学关注的焦点。随着市场转型的深入，职住接近的单位社区逐渐消失，居住空间分异增加，中国城市的职住空间从职住接近向大规模的职住分离转变[1]。尤其是在新兴经济门类和居住形式日益丰富的背景下，不同社会群体的职住空间开始出现分化特征，逐渐地，职住空间分异带来了社会隔离等问题。

在通勤群体的差异中最为重要的就是收入阶层之间的通勤差异，表现为不同收入群体在就业空间格局与职住分离程度上的隔离特征。以空间错位理论为代表，学者从城市居住与就业空间相联系的角度提出了在西方城市低收入、黑人等弱势群体由于就业歧视与住房市场歧视而承受更长距离的通勤[2]。这一假说在很多西方国家城市的研究中得到印证，发现低收入者承受更大的通勤距离，就业可达性更差[3-5]。而另一些学者则从经济学角度提出了相反的意见，认为通勤时间代表了居民参加劳动力市场的移动能力，表现为收入与通勤距离的正相关关系。例如，古典经济学研究发现，随着财富的增加和交通方式的进步，人们更愿意为了获得更好的居住条件而承担更多的通勤成本[6]。

现阶段，我国正经历着快速的城市空间重构，城市居民的居住与就业的空间配置出现失衡，不同群体的职住空间选择与通勤特征则受到地理学者的广泛关注。孟斌[7]等的研究认为家庭收入和通勤时间之间呈现出U字型特点；刘望保等[8]的研究表明收入越高，实际平均通勤距离越长；刘志林等[9]的研究则表明中等收入者与高收入者的平均均通勤时间最长。但是国内大部分研究都集中于对北京、上海、广州等大城市的研究，缺乏全国范围的普遍性。

本文基于2014年的中国家庭追踪调查（CFPS）的数据，定量描述和分析了全国、区域和省级尺度上居民通勤格局，并探讨了居民收入与通勤时间的关系。本文结构如下：首先介绍研究数据与方法，之后利用统计分析和回归模型分析收入对通勤时间的影响，最后是结论与讨论。

1 样本特征

1.1 数据来源

本文研究数据全部来自于北京大学“985”项目资助、北京大学中国社会科学调查中心执行的2014年中国家庭追踪调查（CFPS）。该追踪调查从2010年开始，调查范围覆盖全国29个省级单元①的1176个样本区县或街道的640个村居的19986户，问卷内容包括居民所属社区、家庭属性、居民个人社会经济属性和居民其他社会、心理、行为指标。在设计理念上，该追踪调查以个人和家庭为调查主体，以多层次问卷和跟踪性调查为研究视角，充分考虑了社会现象的复杂性、时间性和异质性；在调查实施上，该追踪调查采用城乡一体的多阶段、内隐分层和与人口规模成比例的抽样方式，获得了具有代表性的全国样本[10]。谢宇等[10]对中国家庭追踪调查数据研究的结果表明：CFPS基线调查和第六次人口普查的年龄-性别结构基本一致，CFPS样本数据对总体人口具有代表性。2014年调查样本中的成年人样本为37147个，因为本研究关注的是城市居民的通勤行为，因此在对总样本进行筛选，剔除乡村样本、上学、退休、没有工作或通勤和收入信息不完整的就业样本后，得到最终有效样本，为3857个。endprint

本文的通勤时间为城市居民一段时间以来的平均单程时间，反映了目前状况下职住关系对通勤影响的稳定性。在分析尺度上，本文分为全国、区域和省级单元尺度，区域的划分按照东、西、中以及东北部四大区域，使得该区域的划分能满足当前中国经济发展的现状[11-12]。

1.2 样本总体特征

表1为本研究样本的社会经济属性分布特征。男性人数多于女性，女性占比43.84%，男性占比56.16%；样本年龄结构以20-50岁为主，占到了76.21%左右；初中及以下学历占到50%以上，大学以上学历仅占21.79%；收入分布较为平衡，年收入1.5万以下的最低收入居民占到23.92%而年收入在4.5万以上的居民占17.32%；绝大多数居民为已婚居民，占到79.17%；87.52%的居民拥有自己的房屋产权。

2 居民通勤时间基本情况

2014年全国居民平均通勤时间为20.68分钟（表2），其中通勤时间小于30分钟的占到69.69%，通勤时间在30-60分钟的占到26.70%。可以发现，从全国尺度看，我国居民的通勤时间在可接受的范围，大部分在30分钟内完成单程通勤，而超长通勤时间的仅占到3.61%。在区域尺度下，我国居民的通勤时间均值表现出较小的空间差异特征。从表2可以看出，除了东北之外，大部分地区的通勤均值小于全国平均水平，其中东部略高。

进一步分析各省级单元的通勤情况。从图1看出，除北京、上海、重庆、天津等直辖市外，我国省级单元的通勤时间表现为长距离通勤在西北内陆和东北地区的集中趋势，而东南沿海地区反而表现出通勤时间较短的特征。表3中列出了中国通勤时间均值前十的省份，其中东部地区有北京、上海；中部地区有山西、河南；西部地区有陕西、重庆、甘肃；东北地区有辽宁、吉林、黑龙江。通勤距离最长的省份为北京，上海次之，作为西南地区经济中心的重庆再次[13]，通勤时间均超过全国平均水平。

3 收入与通勤时间的关系

3.1 收入与通勤时间的相关性分析

从表4与图2，可以看出东部、中部与西部城市居民的通勤时间和总收入都呈现明显的正相关，即通勤时间随收入的增加而增加。其中东部城市居民的通勤时间与收入的偏相关系数的绝对值最大，曲线变化最陡，表明东部居民通勤时间与收入的相关性最强。在图2中，东北部居民通勤时间随时间变化的曲线变化最缓，且在表4中的偏相关系数R的绝对值也最小，表明东北部居民通勤时间与收入的相关性最弱。

3.2 样本整体收入对通勤时间的影响分析

本文主要探究收入对于通勤时间的影响，以通勤时间的自然对数为因变量建立回归模型，之后选取收入、年龄、性别、学历、婚姻状态、住房产权、交通工具所有权、工作时长、区域等属性作为自变量，引入模型。

根据居民收入分布状况，将年收入划分为最低收入到最高收入的五类，分别为收入水平小于1.5万、1.5万至2.5万、2.5万至3.5万、3.5万至4.5万、4.5万及其以上，分别为低收入、较低收入、中收入、较高收入和高收入，并且选取4.5万及其以上作为参考变量。

首先，模型的R2为0.154，相对较低，说明对于通勤时间来说，除了受到社会经济属性、住房和区域因素的影响之外，还可能受到其他因素的影响，比如城市居民通勤的偏好、交通方式等。

以收入水平为4.5万元及其以上为参考标准，其他收入水平的偏相关系数为负，表明居民的收入水平与通勤时间呈现出显著的正相关性，收入水平越高通勤时间越长。且在以上模型中，收入水平变量对居民通勤时间的影响最大，体现在回归系数绝对值最大。相比4.5万元及以上的最高收入群体，其他收入群体的通勤时间更短，最低收入群体的通勤时间甚至比最高收入群体降低44.3%左右。这一结论与古典经济学对于通勤时间的假设一致，即人们往往会愿意承担更多的通勤成本来获得更好的工作机会和居住条件[6]。另外，随着城市空间的蔓延，相比低收入群体，高收入群体在移动能力上具有一定的优势，更有可能通过长距离通勤到城中心寻找工作[14]。而中低收入居民则更有可能居住在职住接近的旧城居住区、单位社区和城中村。例如，为了寻求社会网络支持和合适的工作机会，农民工群体往往居住在城市边缘的城中村地区，并采用非机动化的方式在附近从事非正规工作。在另一方面，低收入的城市居民在自己可以承受的租金范围内，往往会采取种种应对措施，以实现职住接近，其实质是居住区位与其居住环境条件的替代。例如：大型城市半地下室及地下室的火热以及深圳地区集装箱住宅式产业链的悄然形成[15]。

其次，其他社会经济属性也会影响居民的通勤时间。首先女性居民通勤距离更短，说明女性面临家庭与工作的双重制约会显著限制她们远距离寻找工作的能力。其次教育水平越高通勤距离更长。这可能来源于城市中智力密集型的服务业相比于劳动密集型产业更为集中，大部分城市的現代服务业等需要高教育水平的工作集中在城市的中央商务区，而对教育水平较低的工作分布更加广泛，导致不同教育人口在通勤时间上具有差异[16-17]。再次，婚姻状况对通勤时间亦有影响。相比未婚居民，已婚居民的通勤时间减少17.1%左右。这可能是由于已婚居民需要承担更多的家庭责任，通勤的时间成本则会更高，因此他们会更倾向于在家附近工作。另外，年龄与每周工作时间都对通勤时间呈负相关，即年龄越大、每周工作时间越长通勤时间越短。最后，居民拥有交通工具与通勤时间呈显著的负相关，即拥有交通工具的居民通勤时间较短，这是因为拥有交通工具的居民出行较为便利，不必消耗多余的时间在等车、转车上，因此通勤时间更短。endprint

居住情况显著的影响通勤时间。以有住房产权的变量为参照，租房与通勤时间呈负相关，说明与有住房产权的居民相比，有租房行为的居民通勤时间更短。有关研究表明，租房户通常显示强烈的就近就业倾向[18]，因此通勤时间更短。另外，住房困难与通勤时间也呈显著的正相关，说明有住房困难的居民通勤时间较长。这部分居民在基本的住房问题都得不到保障的前提下，更加没有能力去实现职住接近。相关研究提出，在理论建构上，空间错位理论揭示了空间本身就对弱势群体实现职住接近产生了一定的结构性障碍，因为它在一定程度上制约了弱势群体的通勤能力、信息收集能力以及迁居能力[19]。

最后，以东北部区域为参照变量，东、中、西部区域与通勤时间呈显著的负相关性，说明居民的通勤时间不仅受个人社会经济属性的影响，还受到不同区域的影响。与东北部相比，中西部地区通勤时间较低，这也与上文的研究一致。

4 结论与讨论

随着我国城镇化水平的不断提高，城市数量的不断增加，城市规模的不断扩大，中国的城市空间结构正经历着剧烈的变动和重组。通勤行为作为一个连接点，将城市空间结构的两个重要构成要素，就业和居住联系在一起。因此，通勤成为研究城市空间结构和发展变化的新的切入点[20]。本文数据基于2014年的中国家庭追踪调查（CFPS），重点分析了居民收入与通勤时间之间的关系。研究发现：①我国居民2014年平均通勤时间为20.68分钟，并且存在较大的区域与省级差异。②收入对我国城市居民的通勤时间具有正向的影响，收入越高通勤时间越长。③通勤时间还受到年龄、性别、教育程度等社会经济属性和住房属性的影响。

在我国，虽然高收入的城市居民承受着更大程度的职住分离，但是在社会转型期的背景下，由于低收入者居住区附近的公共交通配置不足，使得低收入者难以在较远的城市区域寻找到合适的工作机会，进而限制了他们改善自身收入水平和生活质量的能力。与西方城市由于居住歧视导致的低收入长距离通勤不同，中国城市低收入居民的通勤更多的受到移动能力的制约。因此，从城市规划的角度，应当重视通过改善低收入居住区的公共交通水平，提高低收入居民的就业可达性。

当然，本文仍旧存在一些不足，需要在未来的研究中进一步改善。本研究仅对2014年的全国数据进行分析，缺少时间上的对比。线性模型主要用来分析相关关系而没有表现出因果关系，未来需要利用结构方程模型等复杂计量模型进一步分析因果机制。

注释：

①调查没有覆盖青海、西藏、台湾、香港与澳门特别行政区的数据，其中宁夏、海南、内蒙古与新疆为无效样本。

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