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2018 , Vol. 37 >Issue 3: 564 - 576

DOI: https://doi.org/10.11821/dlyj201803009

研究论文

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
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  • 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
周素红（1976- ）,女,广东饶平人,博士,教授,博士生导师,研究方向为城市地理学、时空间行为和城乡规划。E-mail:

作者简介：张济婷（1993- ）,女,广东韶关人,硕士,研究方向为城市地理学。E-mail:

收稿日期: 2017-09-04

  要求修回日期: 2017-12-07

  网络出版日期: 2018-03-15

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）

收起

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
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  • 1. School of Geography and Planning, Sun Yat-sen University, Guangdong Key Laboratory for Urbanization and Geo-simulation, Guangzhou 510275, China

Received date: 2017-09-04

  Request revised date: 2017-12-07

  Online published: 2018-03-15

Copyright

《地理研究》编辑部
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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。

关键词： 就业—居住平衡;; 职住模式; 社会阶层; 多项logistic回归; 广州

本文引用格式

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 . DOI: 10.11821/dlyj201803009

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 words： job-housing balance; job-housing model; social groups; multinomial logistic regression; Guangzhou

1 引言

19世纪末,霍华德在《明日的田园城市》中指出,当城市发展超过一定规模后,需要发展内部设施配置齐全的新城,使居民的“工作就在住宅的步行距离之内”,这就是就业—居住平衡理念的最初萌芽[1];沙里宁在20世纪提出“有机疏散理论”,认为应把个人日常的生活和工作集中布置以减少交通量;芒福德把霍华德的思想进一步阐述,提出了城市内部功能间的“平衡”概念。20世纪80年代美国郊区化快速发展,就业和可支付住房在空间上的不匹配导致远距离通勤从而带来交通拥堵,职住平衡这一专业术语正式形成并被应用在城市规划及政策制定中,以塞韦罗为代表的学者们认为职住平衡是解决拥堵问题的有效措施[2,3]。同时,也有学者认为除职住不平衡外还有其他因素导致交通拥堵,例如住房政策、房屋价格、设施分布等导致的过剩通勤[4]。
对职住平衡进行研究,首先要明确平衡的界定及其测度方法。概念上,职住平衡是指在给定地域范围内,居民中劳动者的数量和就业岗位的数量大致相等[5],其测度一般采用就业—居住比率,即给定范围内就业岗位数量与家庭数量之比[2,5]。这种测度方式存在两方面的局限,一是地域范围尺度左右测度结果,范围越小,平衡程度越低;二是测度采用的是集计数据,可能存在表面各区职住平衡但居民并非在居住地所在区域工作,各区之间通勤频繁,交通压力依旧存在的状况。因此,后期研究转向从个体出发,以避免尺度对测度结果的影响以及采用集计数据带来的结果偏差,这类研究多用个体居住、就业地区位和通勤特征表征职住模式,目的是了解城市结构与职住模式的互动机制[6],通勤特征则包括通勤距离或时间[7]、通勤方式[8,9]、通勤成本[10]等,但这些指标反映的是职住关系的某一侧面,难以形成对职住状况的总体认识,例如职住地都在中心的平衡和职住地都在郊区的平衡对城市的作用不同。因此本文尝试综合居住、就业地区位和通勤特征,概括出几种职住模式,以获取对居民职住关系的相对全面的了解。
居民职住模式是在城市政策制度背景下形成的,在探究影响职住模式的因素时加入对制度、政策等因素的考虑将更有利于揭示其形成机制。不同于市场力量占主导的西方国家,中国经历了1978年的体制改革,其城市居住与就业空间关系同时受计划经济体制遗留效应和市场力量的影响;与此同时,随着单位制改革以及住房、医疗、养老、就业等一系列的变革,中国形成了独特的社会分层体系。不同群体职住模式及其影响因素有差异[11,12,13],已有文献对转型背景下中国特殊社会阶层职住模式影响因素[14,15,16],宏观制度性因素对居民职住模式的影响[17,18],单位制度、单位大院的空间烙印和房屋福利政策对居民职住模式的影响[17],个体户籍等制度属性对居民职住模式的影响[19,20]等方面进行了探究;国外的对比研究多从种族角度出发。对中国各阶层职住模式及其影响因素的对比研究将有助于了解现状职住模式形成的制度性机制。
在城市政策制度大背景下,居民在职住决策时主要考虑经济成本因素,如城市经济学中的住房选择模型所述,居民在进行住房选择时,会对住房质量与通勤成本进行权衡,如果选择宽敞的住房,就要搬到郊区居住,同时承受长距离通勤。对这类因素的研究已十分广泛,但将经济和制度因素同时纳入考虑,并对职住不平衡现象群体差异及造成这些差异的原因进行的研究较为缺乏。
综上,国内外关于职住平衡的测度方式从集计数据向个体数据转变,有通过个体数据探究群体差异的趋势,但能够综合考虑职住距离、职住地特征等决定个体职住关系各项因素的测度方式尚不成熟;经历了体制改革的中国,社会阶层分异异于西方国家,对体制转型背景下当今中国社会各阶层职住格局及其影响因素的对比研究相对缺乏。那么,既然体制转型带来了中国特有的社会群体分异,这些群体的职住格局会不会存在差异?影响这些差异产生的因素又是什么?鉴于此,本文将从个体出发,以几种职住模式汇总决定居民职住格局的各项因素,同时以个体社会经济属性划分社会阶层,进而探究不同阶层人群职住不平衡差异及其影响因素。

2 研究方法与数据来源

2.1 数据来源

本文选取广州老八区作为研究范围,利用2010年人口普查数据,采用因子生态分析法进行社会区分析,将研究区划分为五大类社会区,并选择各类社会区中的典型街区共11个街区进行问卷调研。广州城市扩张带来的职住不平衡问题已十分明显[21],老八区曾经历体制转型以及外来人口大量涌入的历史时期,社会分异现象明显,因此将其作为研究区域具有代表性。数据来源于广州市2016年入户调查问卷数据、2014年兴趣点（Point of Interest,POI）以及路网分布数据和广州市第六次人口普查数据。
其中居民职住地及个人社会经济属性数据来源于2016年1月在广州市中心城区随机派发的入户调查问卷,共回收1029份,筛选出对本研究有效信息完整的样本,共987份（图1）。987份样本中,男性略多于女性,未婚者约为已婚者的两倍,本市非农户口和三口之家占绝大多数,个人月收入集中在1500~4999元,平均年龄为40岁,各类住房均有涉及,其中商品房占比最大。建成环境数据源于2014年广州市POI及路网分布数据,POI分为党政机关、政法团体,科研开发、教育机构,医疗卫生、保健福利等15个大类,65个中类以及更多的小类。先将广州市中心城区划分为若干500 m×500 m的网格,再分别计算各网格内各类POI数量来表征该网格各类设施的密度,用各网格内POI种类小类数来表征土地利用混合程度。广州市中心位置基于广州市第六次人口普查数据计算得出。

2.2 指标体系构建

职住不平衡的测度方式包括表征空间错位程度的空间错位指数、职住人口分布关系,以及表征居住与就业分离程度的居住地与就业地之间的距离和通勤时间等。职住距离测量方便且弹性较小,因此本文以职住距离表征职住分离程度。人口或就业中心通常被作为城市中心,中国城市的就业和人口中心位置吻合,但就业中心难以精确测量,一方面选取产值、就业人口或是企业量为指标算出的中心存在差异,另一方面部分非正规就业者没被纳入经济普查,而人口普查数据更为可靠,因此选取街道口径统计的常住人口密度计算广州的中心。即通过GIS热点分析得出两个高人口密度街道集聚区,分别选取其人口密度最高的龙津街道和大东街道,作为广州的中心。进而计算就业和居住地分别到距离较近中心的距离表征职住地的空间特征,代表职住空间错位格局。用以上三个变量聚类得出广州市居民的职住模式。
职住模式受建成环境、房屋属性、邻里环境、社会属性和个人偏好的影响（表1）。其中建成环境要素复杂而多样,一般可被概括为“3D”,即密度（Density）、混合度（Diversity）和设计（Design）[23],后来又有学者补充了到中心的距离（Distance to center）、目的地可达性（Destination accessibility）和到交通设施的距离（Distance to Transit）三个维度,并表示当其他变量被控制时人口和就业密度对居民出行行为影响不大[24],因此本文用POI种类代表混合度、交叉口密度代表设计、道路密度代表目的地可达性、公交站密度代表到交通设施可达性,没有采用密度指标。建成环境主要影响居民生活成本及便利度。房屋属性通过因子分析归结为主要代表住房年代和搬入时间的房屋新旧程度,代表房屋面积和居民房屋产权数量的房屋规模两个变量,房屋属性影响居民生活舒适度,居民将之与成本进行权衡进行职住决策[25,26]。邻里环境表征小区邻里关系,通过因子分析归结为两个表征邻里关系密切程度的变量和一个表征居住和就业稳定性的变量,主要影响居民生活舒适度,习惯于单位小区的体制内人群可能倾向于社会环境更融合的社区。个人属性由年龄、婚姻状况、是否户主、家庭学生人数表征的社会属性,和用择居原因表征的个人偏好构成,社会属性直接[27]或通过影响个人偏好间接对职住决策产生影响[18,28]。
社会经济地位（Socioeconomic Status）划分社会阶层,教育、收入和职业决定个体的社会经济地位,单位性质、住房类型、户籍体现制度遗留效应[29,30],且上述因素均在已有研究中均曾表现出对职住格局的显著影响[17,18,31],因此用这6个因素进行聚类,对社会阶层进行划分,确定转型背景下的中国社会分异结构。
Tab.1 Index system of the independent variables

表1 自变量指标体系

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）

2.3 研究方法

文章采用两步聚类、因子分析以及多项logistic回归三种方法进行分析。其中两步聚类同时处理多个不同类型的变量,且能自动判断最适合的类别数。决定人群社会阶层属性以及职住格局属性同时包括连续和离散两种类型,且研究前对人群和职住模式的类别数并不确定,两步聚类正好适用。因子分析能够从变量群中提取有代表性的共性因子,影响居民职住决策的因子众多,通过因子分析减少变量,便于进行回归及结果解释。
多项logistic回归实际与多重线性回归有很多相似之处,不同点主要体现在前者因变量为离散型分类变量,且自变量同时可以是离散的或连续的,回归结果为自变量对样本以因变量进行分组的组间比较。对居民职住模式产生影响的自变量也同时包括连续和离散两种类型,且作为因变量的职住模式为离散型变量,多项logistic回归的方法恰好适用于这种状况,且其结果可以帮助探究影响不同社会阶层人群职住不平衡的因素差异。

3 广州市居民社会阶层与职住模式

3.1 广州市居民社会阶层

用单位性质、住房类型、职业、学历、户籍和收入六个变量,采用两步聚类的方法对所有样本进行聚类,总结出三个社会阶层,聚类质量好,本文所需的987个样本中这三个阶层分别有198个、546个和243个（表2）。
Fig. 1 Research area and sample distribution

图1 调研范围及样本分布

Tab.2 Characteristics of each social class

表2 各阶层人群属性特征

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
其中一类社会阶层职业以非固定工作为主,受教育程度低,收入两极分化,统计发现其平均年龄达到55.08岁,高于其他两个阶层41.53岁和39.05岁的平均年龄,可见此阶层为无固定工作的退休者,命名为无固定工作者。二类社会阶层为非公有单位从业人员,有固定的工作,且职业以白领、技术工人与非技术工人为主,月收入水平中等偏上,命名为体制外工薪阶层。三类社会阶层居民具有明显的体制内特征,从业人员以公有单位（国家机关、集体与事业单位等）为主,月收入水平与二类相似,在住房上员工宿舍和经济适用房都占有一定的比例,命名为体制内阶层。

3.2 广州市居民职住模式

用职住距离、居住地和就业地分别到城市中心的距离三个变量,采用两步聚类的方法对筛选出的987个样本进行聚类,总结出3种职住模式,聚类质量好（表3）。其中一类模式职住均在中心区,职住距离短,命名为中心平衡模式。二类模式职住地均在近郊区,就业地到人口中心的距离较居住地更远,职住距离长,命名为为职住近郊模式。三类模式在中心区就业,外围区居住,职住距离长,命名为职内住外模式。
Tab.3 Characteristics of the three job-housing models

表3 三类职住模式特征

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
职住近郊和职内住外模式职住距离长,为职住不平衡模式;中心平衡模式职住距离最短,且居住地与就业地到人口中心的距离相当,符合职住平衡的内涵。因此在下一步回归中将以中心平衡模式为参考类别,与其他类别进行比较。

4 广州市居民职住模式群体差异及影响因素探究

4.1 职住模式群体差异探究

对社会阶层和职住模式交叉制表（表4）,发现职住模式上,中心平衡人数最多,职内住外次之,职住近郊最少。其中中心平衡模式的体制外工薪阶层比例最低;职内住外模式主要来源于体制外工薪阶层,可解释为体制外阶层享受住房保障的可能性小,自行购买住房或租房就要对住房成本考虑更多,因此会倾向于用长距离通勤换取同样质量低价格住房,形成典型的职内住外不平衡模式;职住近郊模式主要来源于体制外工薪阶层,无固定工作者次之,体制内阶层最少,这和就业地分布有很大关系,体制内单位多位于中心区,形成职住近郊模式的可能性小。社会阶层上,无固定工作者职住平衡程度最高,体制外工薪阶层平衡程度最低,体制内阶层平衡程度处于前二者之间。
交叉表卡方检验的Pearson卡方和似然比卡方值均为0.000,小于0.05的显著性水平,说明各阶层的职住模式分布存在显著差异,有必要探究影响不同群体职住模式的因素是否也存在差异。
Tab.4 Distribution in job-housing models of each social class

表4 不同阶层人群职住模式分布

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

注：A为样本数量（人）,B为该模式占该阶层所有样本的比例（%）,C为该阶层占该模式所有样本的比例（%）。

4.2 职住模式群体差异影响因素探究

对总体样本及各类人群进行多项logistic回归,选取中心平衡模式作为参考类别,模型拟合度均较好（表5）。对于所有样本,建成环境影响显著,相对于其他两种模式,就业地交叉口密度、职住地公交站点密度和职住地POI种类数越高,居住地道路密度越低,居民越可能属于中心平衡模式。可解释为交叉口和公交站密集且混合度高的地方环境复杂,便于非机动车低速短距离通勤;公交站密集的建成环境适合公交出行,受公交线路限制职住距离不会太长;POI种类数多意味着土地利用混合度高,能够同时提供居住和就业地的可能性大,更可能职住平衡;道路密集的居住地不利于长距离机动车通勤行为的发生。相对于职内住外模式,住房面积小、邻里关系差的样本更可能属于中心平衡模式,可解释为居民以长距离通勤换取更大更舒适的房屋和更亲密的邻里环境。未婚人群生活尚未稳定,属于理想的中心平衡模式的可能性小。个人偏好方面,相对于职住近郊模式,居民会为了价格便宜、上班方便、交通方便和安全而选择中心平衡模式。
无固定工作者从事“非固定工作”的比例最高,他们不受体制因素、工作时间限制,职住决策随意度高,受少量因素影响。显著因素主要是建成环境,表现为相对于职住近郊模式,交叉口和公交站密度高的样本更可能属于中心平衡模式;相对于职内住外模式,职住地混合度高的样本更可能属于中心平衡模式。此外,相对于职内住外模式,房屋规模小和非未婚状态的样本更可能属于中心平衡模式。可见无固定工作者职住模式仅受少量影响生活便捷和舒适程度的因素影响。
体制外工薪阶层几乎受所有建成环境因素影响,且方向与所有样本相同。差别一方面体现在婚姻状况影响不显著,另一方面体现在个人偏好中仅价格便宜和设施完善生活便利两个因素显著。可解释为体制外工薪阶层多为体力劳动者或一般白领,享受政策性福利的可能性较低且收入和地位较低,故对生活成本和便利度以及影响这两方面的建成环境因素考虑最多,为了便宜的住房和便利的生活可以承受长通勤距离。
体制内阶层的显著影响因素集中在邻里环境和个人属性,建成环境对其职住模式的影响不显著。邻里环境和个人属性主要影响其在中心平衡模式和职内住外模式之间的权衡,具体表现为相对于职内住外模式,居住地邻里关系密切样本更可能属于中心平衡模式,但相对于中心平衡模式,住区熟人和亲人数量多的样本更可能属于职内住外模式;相对于其他两种模式,学生人数多或未婚的样本更可能属于中心平衡模式,相对于中心平衡模式,年龄小的样本更可能是职内住外模式;偏好上,体制内阶层会为了上班和交通方便选择现在的居住地从而属于中心平衡模式。对于邻里环境的影响可解释为体制内阶层社会归属感来源于单位,居住地位于单位大院或者同事较多的小区,因此习惯了人际关系融洽紧密的邻里环境,故倾向于留在邻里关系融洽的中心区居住,但当住区熟人和亲人数量多时,也不介意到远离中心的住区居住。对于个人属性的影响可解释为体制内阶层生活相对有保障、工作规律、下班后进行其他活动的时间多,因此在职住决策时更多地对邻里生活的舒适度以及家庭成员生活的便利性进行考虑,故会因为上班和交通方便或可能是为便于家中学生在中心区就学而选择中心平衡模式。可见体制内阶层因其特殊性及职业特征,职住决策主要受邻里环境和个人属性影响。
将上述结果汇总成为各阶层人群决策机制（图2）,总体来说中心平衡的样本数量最多,广州市居民职住格局比较乐观。关注两种不平衡模式,主要来源于体制外工薪阶层,他们对生活成本及居住条件考虑较多,受建成环境影响显著;有部分职内住外模式来自体制内阶层,其职住决策同时考虑生活成本及社区归属感。
Tab.5 Results of Logistic regression

表5 Logistic回归结果汇总表

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”,
伪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”,
伪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] - - - -

注：邻里成分1包括小区人们能互相帮助、值得信任、能互相打招呼、能共同处理问题的程度;邻里成分2包括同小区的亲人数量和打招呼人数。择居原因=1为价格便宜;2为拆迁安置;3为福利分房;4为上班方便;5为设施完善,生活便利;6为交通方便;7为安全;8为想买房;9为结婚;10为生孩子;11为子女上学。Sig.<0.05为十分显著,用**表示;Sig.小于0.1为显著,用*表示。b：因为此参数冗余,所以将其设为零。“-”表示没有此类型的样本。

Fig. 2 The mechanism of job-housing decision

图2 各阶层人群职住决策机制分析图

5 结论与讨论

本文通过聚类的方法将入户调查到的广州市居民划分为无固定工作者、体制内工薪和体制外阶层三个社会阶层,并将其职住格局总结为职住近郊、中心平衡和职内住外三种模式,对各阶层人群各类属性进行描述性统计,将可能影响居民职住模式的变量归纳为建成环境、房屋属性、邻里环境和个人属性四个方面,最后以职住模式为因变量分别对各社会阶层人群进行多项logistic回归,发现影响不同阶层人群职住决策进而影响其职住模式的因素存在差异。具体表现为：体制外工薪阶层在职住决策过程中偏重对建成环境因素的考虑,力求降低生活成本、提高生活便捷度;体制内阶层在职住决策过程中受到单位制度遗留效应的影响而对邻里环境考虑较多,同时更重视自己和家庭成员的生活质量;无固定工作者在职住决策过程中自由度最高,因此表现显著的因素少。
转型期广州体制内阶层属于职住中心平衡模式的比例较高,因为他们能享受在相对中心的公有住房、经济适用房和宿舍居住的福利,而且中心区上班、就学方便,他们也安于职住平衡的现状,预计将会保持这种平衡状态。无固定工作者职住决策受影响的因素少,但职住格局十分乐观。体制外工薪阶层是两种不平衡模式的主要来源,是优化职住格局的主要对象,他们主要居住在郊区商品房,且在职住地选择时考虑建成环境因素多,因此在近郊商品房楼盘周边规划能提供就业岗位的产业性用地,加上营造适宜短距离出行的环境,能缩短其通勤距离。
问卷经筛选后保留的样本不多是研究的一大不足,按职住模式进行分类后职住近郊模式样本量较少,在一定程度上影响结果的准确性。另外,研究过程中深入的访谈相对缺乏,因此在结果解释及机制分析上稍显欠缺,后续研究将考虑选取典型个体或人群进行深入访谈以完善并修正对结果解释及机制分析部分。
研究发现,存在职住不平衡现象的群体并不一定都是选择受限的弱势群体,也有为了寻求理想居住条件而不惜忍受长距离通勤的高收入阶层和部分中产阶级。那么现在处于职住不平衡状态的人群有什么样的社会经济属性,包括哪些类型的人群?分别是什么因素让他们甘愿忍受长距离通勤?这是后续研究值得深化的方面。

The authors have declared that no competing interests exist.

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郑思齐, 曹洋. 居住与就业空间关系的决定机理和影响因素: 对北京市通勤时间和通勤流量的实证研究. 城市发展研究, 2009, 16(6): 29-35.在中国城市增长和空间重构的过程中,＂居住—就业＂空间关系逐渐由＂职住合一＂向＂职住分离＂演变。基于城市空间结构及区位选择的经典理论和最近的理论创新,结合中国城市的制度环境特点,建立了对通勤时间影响因素进行分析的理论框架,并利用北京市的两套就业者微观样本实证研究了各种制度因素和市场因素（分为就业机会、公共服务设施和住房机会三大类）对通勤时间和通勤流量的影响机理。研究发现：相关理论能够较好地解释北京市的＂居住—就业＂空间关系。工作机会、住房机会和城市公共服务设施的空间布局是影响＂居住—就业＂空间关系和通勤时间的三个重要因素。同时中国城市中特有的历史路径依赖性和制度转型特点,增加了＂居住—就业＂空间关系的复杂性。论文认为,应致力于减少对劳动力自由选址的制度性约束,在促进产业用地充分集聚的同时,调整公共服务设施的空间布局,改变其过度集中于城市中心的现状,同时在交通便捷的区位提供符合当地劳动力住房需求的住房供给。

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[Zheng Siqi, Cao Yang.The determinants of jobs-housing spatial relationship in Beijing. Urban Studies, 2009, 16(6): 29-35.]

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宋金平, 王恩儒, 张文新, 等. 北京住宅郊区化与就业空间错位. 地理学报, 2007, 62(4): 387-396.北京从20世纪80年代末开始出现郊区化,其住宅郊区化特点尤为突出。北京市住宅郊区化的驱动力与西方城市的郊区化相比既有相似之处又有明显差异,相似之处是:都是城市化水平不断提高与社会进步的必然结果,以及土地有偿使用制度的实施和城市规划的引导;不同之处在于北京的住宅郊区化是一种被动的郊区化,居民本身并不想离开市区,但是旧城改造与市区内高昂的房价迫使居民不得不到郊区购房。随着住宅郊区化的大规模发展,北京也出现了居住与就业的空间错位问题,这种空间错位虽然与美国郊区化过程中空间错位有许多不同之处,但在本质上是一致的,都是出现居住与就业的空间分离,造成低收入阶层通勤的时间成本与经济成本增加,导致交通拥挤、社会隔离等社会问题。

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[Song Jinping, Wang Enru, Zhang Wenxin, et al.Housing suburbanization and employment spatial mismatch in Beijing. Acta Geographica Sinica, 2007, 62(4): 387-396.]

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[Dai Liuyan, Jiao Huafu, Xiao Lin.A review of job-housing spatial matching of urban residents. Human Geography, 2013, 28(2): 27-31.]

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刘望保, 闫小培. 转型期广州市居住迁移影响因素于户籍之间的比较. 地理研究, 2007, 26(5): 1055-1066.住房制度改革以来,中国城市居住迁移率大规模增加,成为城市重构和社会空间分异的基础动力。利用生命历程理论,通过家庭问卷调查,本文使用事件史模型动态地模拟了居住迁移,并比较外来人口与本地人口居住迁移影响因素的差异。整体来看,1980年以来年均居住迁移率呈上升趋势,外来人口的年均居住迁移率要比本地人口高。住房性质、婚姻变化、工作变动、居住区位和年份等变量都显著影响居住迁移,反映了住房制度改革、住房市场和分配环境、家庭生命周期等因素对居住迁移的影响;但影响程度户籍间的差异明显,工作地区位的变动导致通勤成本的变化是外来人口居住迁移的最显著影响因子,而家庭生命周期和住房特征变量是本地人口居住迁移的最显著影响变量,反映了两者之间的本质差别。居住区位对本地人口的居住迁移影响显著,内圈层居民的迁移率相对较低,而居住区位变量对外来人口的影响相对较弱。

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[Liu Wangbao, Yan Xiaopei.Comparison of influencing factors for residential mobility between different household register types in transitional urban China: A case study of Guangzhou. Geographical Research, 2007, 26(5): 1055-1066.]

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李春玲. 当代中国社会的声望分层: 职业声望与社会经济地位指数测量. 社会学研究, 2005, (2): 74-102.本文基于全国抽样调查数据 ,依据职业声望和社会经济地位指数测量 ,考查当代中国社会的声望分层状况。研究发现 ,在当前中国社会 ,决定人们声望地位的主要因素是教育、收入、权力、就业单位性质 ,以及是否从事受歧视职业 ;主导声望地位评价的标准是工业化社会的普遍主义价值 ;但同时 ,相互冲突的多元评价标准仍有可能存在。

[Li Chunling.Prestige stratification in the contemporary China: Occupational prestige measures and socio-economic index. Sociological Studies, 2005, (2): 74-102.]

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陆学艺. 当代中国社会阶层的分化与流动. 江苏社会科学, 2003, (4): 1-9.

[Lu Xueyi.The divisions and changes of the contemporary Chinese social classes. Jiangsu Social Science, 2003, (4): 1-9.]

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湛东升, 孟斌. 基于社会属性的北京市居民居住与就业空间集聚特征. 地理学报, 2013, 68(12): 1607-1618.制度转型期,中国城市居民社会空间发生了新的变化,居民居住和就业空间组织也变得更为复杂,并引起了广泛关注。基于2010年问卷调查数据,采用缓冲区、最近邻层次聚类和Ripley K函数等空间分析方法对北京城市不同社会属性居民的居住和就业空间分布特征进行实证分析。研究发现:①总体上,北京城市居民居住和就业空间圈层分异明显。在各圈层内部,不同人群的居住和就业空间分布比例亦存在相对差异;职住空间错位程度表明距市中心15 km左右是城市就业功能和居住功能主导地位转化的分界线;职住平衡度整体上呈现出由内圈层到外圈层递减的趋势,但高收入阶层和年轻白领的职住平衡度相对较低。②不同人群居住与就业空间集聚特征存在明显差异。一般平民居住和就业均呈散点状集聚;年轻打工族居住和就业集聚区域紧邻,主要集聚在四环以内的城市东部区域;高收入阶层居住呈现"小集中、大分散"集聚特征,就业集聚区多集中在四环以内的城市东部和西北部区域;年轻白领居住集聚区呈现城市西部条带状和东部散点状相结合特征,就业集聚区主要在中关村和CBD为中心的两条轴状区域。③不同人群居住和就业空间集聚的尺度特征较为相似,呈现随距离增加"先增后减"变化趋势,但距离阈值存在差异。表现为高收入群体居住空间可选范围较小,一般平民就业空间可选范围较小,而年轻白领居住和就业空间可选范围均较大。

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[Zhan Dongsheng, Meng Bing.Spatial clustering analysis of residential and employment distribution in Beijing based on their social characteristics. Acta Geographica Sinica, 2013, 68(12): 1607-1618.]

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赵晖, 杨军, 刘常平, 等. 职住分离的度量方法与空间组织特征: 以北京市轨道交通对职住分离的影响为例. 地理科学进展, 2011, 30(2): 198-204.基于问卷调查获取的万份调查数据，构建了以通勤时间/距离为基础数据的职住分离度量模型，即基于频数分布法的通勤时间/距离和基于不同时段/区段范围内居民分布结构的"职住分离强度指数"。根据上述判别模型与计算结果，发现：①各样本区居民通勤时间普遍增加，城市外围区轨道交通沿线居民通勤时间多数集中在40分钟以上，自购居民的通勤时间明显高于租住居民。②与非地铁沿线居民相比，轨道沿线居民的职住距离较高，以居住为主的大型外围区居民的通勤距离明显偏大。③郊区居民职住分离强度相对较大，通勤时间及其变化在远郊区、中心城区以及不同的样本区之间具有较为复杂的差异。④基于差异，简要分析了样本特殊性形成与发展的机理，并简要透析出与房地产价格、轨道交通、以及城市功能区之间的关系。

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[Zhao Hui, Yang Jun, Liu Changping, et al.Measurement method and characteristics of spatial organization for jobs-housing misbalance: A case study of the effects of metro systems on jobs-housing misbalance in Beijing. Progress in Geography, 2011, 30(2): 198-204.]

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