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地理研究    2018, Vol. 37 Issue (3): 564-576     DOI: 10.11821/dlyj201803009
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转型期广州市居民职住模式的群体差异及其影响因素
张济婷(),周素红()
中山大学地理科学与规划学院,广东省城市化与地理环境空间模拟重点实验室,广州 510275
The diversity of different groups' job-housing patterns and their impact factors under the background of institutional transformation: A case study of Guangzhou, China
ZHANG Jiting(),ZHOU Suhong()
1. School of Geography and Planning, Sun Yat-sen University, Guangdong Key Laboratory for Urbanization and Geo-simulation, Guangzhou 510275, China
全文: PDF (3950 KB)   HTML
输出: BibTeX | EndNote (RIS)     
摘要 

职住关系是城市研究领域重要的议题之一。体制改革后中国社会分层结构特殊,检验不同阶层居民在职住地选择偏好的差异,有助于理解居民职住格局形成的内部机制。利用广州市入户问卷调查、建成环境和人口普查等数据,采用两步聚类和多项logistic回归,对广州市居民进行阶层划分,对比居民职住模式的群体差异及其影响因素。结果表明:职住决策时,体制外工薪阶层追求低生活成本,受职住地建成环境影响显著;体制内阶层习惯于传统单位制下社会关系密切的社区,受邻里环境影响显著,还受个人属性影响;无固定工作者决策自由和平衡程度高,受少量建成环境因素影响。研究有助于了解居民职住格局形成的制度性机制,为优化居民职住格局提供思路。

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张济婷
周素红
关键词 就业—居住平衡;职住模式社会阶层多项logistic回归广州 
Abstract

Job-housing relationship is one of the most important topics in urban studies. Because of the institutional transformation in China, people who work inside-system or live in urban areas may enjoy more welfare than those who work outside-system or live in rural areas, which makes the social differentiation unique. Dividing people into groups based on attributes related to institutional transformation and investigating what influences different groups' different job-housing situations can help to understand the internal mechanism of how the job-housing situations form in urban China. Mainly according to the result data of a questionnaire with a sample size of 1029, which was finished in Guangzhou in 2016, with the help of the point of interest and the road distribution data of Guangzhou in 2014, as well as the sixth census data of Guangzhou, two-step cluster and multinomial logistic regression are employed to figure out the mechanism. After clustering, three typical job-housing models were defined according to job-housing distance as well as the location of working and living place, and three social groups were defined according to residents' socioeconomic status. And then multinomial logistic regression was employed to compare the different reasons that influence different groups' job-housing situation. The results show that compared to the job-housing balance group, the outside-system group who have steady jobs try to achieve the highest comfort and convenience with the lowest living cost and they are willing to bear long commute for better living condition, so their job-housing models are influenced by the built environment mostly. When it comes to inside-system group, different from the outside-system group, on the one hand, they live in the unit community in the past, so they are used to the close-knit communities, and influenced by community environment obviously, on the other hand, they are influenced by social characters obviously, including marital status and the number of students in the family. The group of people without steady jobs are those who engage in business or have retired and get an informal job again. They have the highest freedom while deciding where to work and where to live, so their decisions about job-housing location are only slightly influenced by some factors about built environment, and the job-housing balance ratio of this group is the highest. This research tries to figure out the mechanism of how different social groups determine their job-housing location in the context of China's unique institutional transformation, and act as references to urban planners and policy makers while putting forward some advice to optimize it.

Key wordsjob-housing balance    job-housing model    social groups    multinomial logistic regression    Guangzhou
收稿日期: 2017-09-04      出版日期: 2018-04-25
基金资助:国家自然科学基金项目(41522104);广东省自然科学基金项目(2017A030313228,2014A030312010)
引用本文:   
张济婷, 周素红 . 转型期广州市居民职住模式的群体差异及其影响因素[J]. 地理研究, 2018, 37(3): 564-576.
ZHANG Jiting, ZHOU Suhong . The diversity of different groups' job-housing patterns and their impact factors under the background of institutional transformation: A case study of Guangzhou, China[J]. GEOGRAPHICAL RESEARCH, 2018, 37(3): 564-576.
链接本文:  
http://www.dlyj.ac.cn/CN/10.11821/dlyj201803009      或      http://www.dlyj.ac.cn/CN/Y2018/V37/I3/564
类别 指标
建成环境 混合度(POI种类)
设计(交叉口密度)
目的地可达性(道路密度)
交通设施可达性(公交站密度)
房屋属性 房屋新旧程度(住房年代和搬入时间)
房屋规模(房屋面积和房屋产权数量)
邻里环境 邻里关系密切度(邻里融合程度、熟人数量)
稳定性(换工作次数和搬家次数)
个人属性 社会属性(年龄、婚姻状况、是否户主、家庭学生人数)
个人偏好(择居原因)
Tab.1  自变量指标体系
Fig. 1  调研范围及样本分布
人群
分类
无固定
工作者
体制外
工薪
体制内 合计 人群
分类
无固定
工作者
体制外
工薪
体制内 合计
受教育
程度
初中及以下 112 12 13 137 房屋性质 商品房 106 342 111 559
高中 73 435 163 671 经济适用房 13 33 35 81
本科及以上 13 99 67 179 廉租房 0 15 3 18
户籍 本地非农 149 409 178 736 公租房 1 16 4 21
本地农业 5 16 9 30 员工宿舍 17 58 48 123
外地非农 20 74 35 129 已购公房 15 54 21 90
外地农业 24 47 21 92 拆迁安置房 5 8 7 20
单位种类 公有 40 33 240 313 自建住房 40 16 14 70
非共有 158 513 3 674 其他 1 4 0 5
1000~1499 5 1 0 6 职业 白领 11 307 0 318
个人月
收入(元)
1500~2999 33 17 11 61 技术工人 2 84 14 100
3000~4999 97 208 81 386 体力劳动者 9 139 26 174
5000~6999 7 224 96 327 非固定工作 176 16 0 192
7000~8999 14 72 37 123 机关人员 0 0 203 203
9000~12000 0 20 12 32
12000以上 42 4 6 52 合计 198 546 243 987
Tab.2  各阶层人群属性特征
变量 职住模式
中心平衡模式 职住近郊模式 职内住外模式 所有样本
职住距离(km) 2.28 8.43 8.38 4.76
就业地到人口中心距离(km) 2.90 15.78 3.54 3.87
居住地到人口中心距离(km) 3.86 8.78 7.54 5.43
样本数量(个) 586 57 344 987
样本占比(%) 59.37 5.78 34.85 100.00
Tab.3  三类职住模式特征
职住模式 社会阶层
无固定工作者 体制外工薪 体制内 合计
A B C A B C A B C A B C
中心平衡 137 69 24 295 54 50 154 63 26 586 59 100
职住近郊 14 7 24 34 6 60 9 4 16 57 6 100
职内住外 47 24 14 217 40 63 80 33 23 344 35 100
合计 198 100 20 546 100 55 243 100 25 987 100 100
Tab.4  不同阶层人群职住模式分布
样本类型 自变量 职住近郊 职内住外
B Sig. B Sig.
所有样本(参考类别为“中心平衡模式”,伪R2 Cox和Snell=0.350,
Sig.=0.000)
建成环境 就业地 交叉口密度 -0.13 0.01** -0.01 0.00**
公交站密度 -0.36 0.03** -0.07 0.07*
POI种类 -0.01 0.02** 0.00 0.12
居住地 道路密度 0.49 0.12 0.48 0.00**
公交站密度 -0.34 0.08* -0.17 0.02**
POI种类 -0.02 0.03** -0.01 0.00**
房屋属性 房屋年代 0.15 0.57 0.18 0.11
房屋规模 0.29 0.20 0.34 0.00**
邻里环境 邻里(成分1) 0.04 0.82 -0.10 0.24
邻里(成分2) 0.06 0.74 0.17 0.03**
稳定性 -0.09 0.67 0.04 0.66
个人属性 社会属性 出生年份 0.00 0.87 0.00 0.38
学生人数 0.27 0.33 0.05 0.75
[户主] -0.20 0.62 -0.06 0.72
[非户主] 0.00b . 0.00b .
[婚姻状况=未婚] 14.08 0.00** 15.03 0.00**
[婚姻状况=已婚] 14.99 . 14.99 .
[婚姻状况=离异或丧偶] 0.00b . 0.00b .
个人偏好 [择居原因=1] -2.46 0.08* 0.36 0.78
[择居原因=2] -2.10 0.25 -1.45 0.38
[择居原因=3] -2.62 0.10 0.99 0.44
[择居原因=4] -3.13 0.03** 0.56 0.66
[择居原因=5] -1.99 0.15 0.64 0.61
[择居原因=6] -2.70 0.07* -0.39 0.76
[择居原因=7] -2.80 0.05* -0.42 0.74
[择居原因=8] -2.58 0.13 -0.08 0.95
[择居原因=9] -1.63 0.28 0.41 0.75
[择居原因=11] 0.00b . 0.00b .
无固定工作者(参考类别为“中心平衡模式”,
R2 Cox和Snell=0.410,Sig.=0.000)
建成环境 就业地 交叉口密度 -0.96 0.08* 0.00 0.99
公交站密度 -1.60 0.09* 0.06 0.55
POI种类 0.02 0.53 -0.01 0.08*
居住地 道路密度 -0.12 0.91 0.06 0.84
公交站密度 0.22 0.72 0.05 0.73
POI种类 -0.07 0.10 -0.02 0.02**
房屋属性 房屋年代 -1.05 0.26 0.26 0.18
房屋面积 0.20 0.82 0.46 0.03**
邻里环境 邻里(成分1) 0.97 0.14 0.34 0.16
邻里(成分2) 0.13 0.80 -0.15 0.54
稳定性 -0.79 0.24 0.07 0.75
无固定工作者(参考类别为“中心平衡模式”,
R2 Cox和Snell=0.410,Sig.=0.000)
个人属性 社会属性 出生年份 0.08 0.21 0.00 0.84
学生人数 1.62 0.23 0.30 0.48
[户主] -0.77 0.59 -0.34 0.43
[非户主] 0.00b . 0.00b .
[婚姻状况=未婚] 21.01 0.99 16.11 0.00**
[婚姻状况=已婚] 22.69 0.99 16.73 .
[婚姻状况=离异或丧偶] 0.00b . 0.00b .
个人偏好 [择居原因=1] 0.00 . 0.00 .
[择居原因=2] 4.35 1.00 16.40 1.00
[择居原因=3] 8.86 1.00 17.23 1.00
[择居原因=4] 9.05 1.00 16.42 1.00
[择居原因=5] 11.11 1.00 16.33 1.00
[择居原因=6] 9.98 1.00 15.57 1.00
[择居原因=7] 2.76 1.00 15.35 1.00
[择居原因=8] 13.56 1.00 16.21 1.00
[择居原因=9] -2.09 1.00 15.65 1.00
[择居原因=11] 0.00b . 0.00b .
体制外工薪
(参考类别为“中心平衡模式”,伪R2 Cox和Snell=0.463,Sig.=0.000)
建成环境 就业地 交叉口密度 -0.10 0.09* -0.02 0.01**
公交站密度 -0.32 0.24 -0.10 0.10
POI种类 -0.02 0.03** 0.01 0.05*
居住地 道路密度 1.11 0.05* 0.93 0.00**
公交站密度 -0.87 0.03** -0.36 0.00**
POI种类 -0.02 0.09* -0.02 0.00**
房屋属性 房屋年代 0.03 0.96 0.17 0.38
房屋面积 0.39 0.31 0.32 0.04**
邻里环境 邻里(成分1) 0.16 0.53 -0.13 0.28
邻里(成分2) -0.22 0.52 0.21 0.09*
稳定性 0.06 0.86 0.20 0.14
个人属性 社会属性 出生年份 0.00 0.98 0.00 0.44
学生人数 0.24 0.64 0.15 0.41
[户主] 0.07 0.92 0.09 0.75
[非户主] 0.00 . 0.00 .
[婚姻状况=未婚] -0.63 0.56 0.36 0.32
[婚姻状况=已婚] 0.00b . 0.00b .
[婚姻状况=离异或丧偶] - - - -
个人偏好 [择居原因=1] -3.70 0.05* -0.62 0.70
[择居原因=2] -21.73 . -1.28 0.53
[择居原因=3] -20.90 1.00 0.04 0.98
[择居原因=4] -21.09 1.00 0.44 0.79
体制外工薪
(参考类别为“中心平衡模式”,伪R2 Cox和Snell=0.463,Sig.=0.000)
[择居原因=5] -3.51 0.06* -0.14 0.93
[择居原因=6] -2.93 0.13 -1.08 0.51
[择居原因=7] -3.06 0.10 -1.13 0.49
[择居原因=8] -21.56 1.00 -0.91 0.59
[择居原因=9] -1.99 0.34 -0.44 0.79
[择居原因=11] 0.00b . 0.00b .
体制内(参考类别为“中心平衡模式”,R2 Cox和Snell=0.453,
Sig.=0.000)
建成环境 就业地 交叉口密度 -0.60 0.13 -0.02 0.09*
公交站密度 -0.16 0.72 -0.05 0.59
POI种类 0.00 1.00 0.00 0.61
居住地 道路密度 0.50 0.70 -0.19 0.64
公交站密度 -0.65 0.40 -0.11 0.53
POI种类 0.00 0.94 0.00 0.44
房屋属性 房屋年代 1.19 0.29 -0.33 0.23
房屋面积 -0.91 0.34 0.19 0.45
邻里环境 邻里(成分1) -0.99 0.22 -0.72 0.00**
邻里(成分2) 0.01 0.99 0.31 0.06*
稳定性 -0.51 0.42 -0.08 0.70
个人属性 社会属性 出生年份 0.01 0.84 0.05 0.03**
学生人数 -2.77 0.09* -1.00 0.01**
[户主] -0.81 0.68 -0.12 0.78
[非户主] 0.00b . 0.00b .
[婚姻状况=未婚] -6.42 0.04** -1.32 0.04**
[婚姻状况=已婚] 0.00b . 0.00b .
[婚姻状况=离异或丧偶] - - - -
个人偏好 [择居原因=1] 0.47 0.84 0.56 0.46
[择居原因=2] 2.52 0.44 -20.87 .
[择居原因=3] 0.62 0.84 0.26 0.72
[择居原因=4] -1.00 0.67 -1.40 0.06*
[择居原因=5] -0.54 0.85 -0.37 0.59
[择居原因=6] -18.95 1.00 -1.33 0.09*
[择居原因=7] -17.13 1.00 -1.03 0.18
[择居原因=8] -19.52 . -1.11 0.27
[择居原因=9] 0.00b . 0.00b .
[择居原因=11] - - - -
Tab.5  Logistic回归结果汇总表
Fig. 2  各阶层人群职住决策机制分析图
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