第34卷第2期地理科学2014年02月SCIENTIAGEOGRAPHICASINICAFeb.,20142000~2010年无锡市职住空间关系变化及影响因素分析1,2111肖琛，陈雯，袁丰，李平星（1.中国科学院南京地理与湖泊研究所，江苏南京210008；2.中国科学院大学，北京100049）摘要：基于第五和第六次人口普查数据，探讨了无锡市2000~2010年职住空间的变动情况，总结了职住空间关系的影响因素。研究发现：无锡市居住人口主要集中在老城区，但人口向外扩散的趋势明显，外围地区尤其是产业发达地区人口增长较快；就业人口分布以老城区为主，沿“西北-东南”向扩展。从职住空间匹配角度分析，无锡市总体职住空间匹配程度有所提高，存在老城区以居住功能为主、外围区以就业功能为主的特征，且部分区域职住空间匹配度较低。采用地理加权回归法定量分析了职住空间关系的影响因素，认为区域经济发展和交通通达性的提高一定程度上会加剧职住分离；产业发展、建设用地扩展、公共服务设施的完善会缓解职住空间的失配现象。在不同的经济社会发展阶段，城市应采取不同的职住空间组织模式。关键词：职住空间;空间匹配关系;无锡市中图分类号：F292;K901文献标识码：A文章编号：1000-0690(2014)02-0137-10职住空间，作为人口就业与居住两大主要功噪声企业还会影响周边居民生活质量；职住平衡要能区，其相互地域组织关系随着城市产业和功能求一定范围内每个企业和周边劳动者都能互相匹[12,13][14,15]演化而发生较大变化，进而对城市发展及功能区配，但这在劳动力市场上难以实现。从国内[1~3]分布有较大影响。《雅典宪章》（1933）最早论及看，2000~2010年由于土地有偿使用和住房制度改职住空间关系，认为城市“居住、工作、游憩、交通”革，传统以单位为基本单元的城市内部空间结构[16]活动应有合理分区，“有计划地确定工业与居住的逐渐解体。原本职住接近的空间组织模式在城[1,4]关系”。1960年代开始，学者从可达性和城市效市空间快速重构过程中，职住分离的特征日益突[17,18]率角度出发，提出城市居住、就业用地需要“混合”出，引起了地理学、规划学、社会学等多个领域[5,6][19,20]开发。1977年制定的《马丘比丘宪章》也认为不应的关注。研究认为，城市职住空间格局的形成[7][21]为了追求分区清楚而牺牲城市的有机构成。另外，是企业和居民选址及其相互作用的结果。由于职住分离在现实中引致了系列问题，促使学者西方国家对职住空间不匹配的研究积累了很对职住关系组织进行重新思考。最著名的是Kain多资料，并在实际规划建设中发挥了重要作用，然[8]的“空间不匹配”假说，其认为职住空间失配导致而多采用静态数据研究，缺乏从职住空间变迁角度[22]弱势群体失业、通勤时间过长等问题。此外，20世开展分析；国内研究则是近几年刚刚兴起，学者大纪80年代美国的卫星城运动，由于职住分离造成了多从通勤角度出发，研究职住空间不匹配对居民出[9][23,24]严重的交通拥堵和大气污染。为缓解这些问题，行的影响、职住分离与城市交通的关系等。一在新的城市规划中，学者提出了“职住平衡”理念，方面，已有选题侧重于理论引进和现状研究，缺乏[10,11]即尽量让居民的就业地和居住地靠近。但是，系统地从回溯历史的视角研究居住与就业重构的[21]这种微观上的就业和居住平衡，在现实中较难实过程与机制；另一方面，研究对职住分离的空间现：职住接近会牺牲企业的集聚经济效率，污染或特征及机制分析较弱，特别是定量分析职住分离
138地理科学34卷[14]和相关因素的关系依然缺乏。此外，研究地域集354万人，年均增长%；就业人口由2000年的[1,25][26,27][2,20,21][28,29]中在北京、上海、广州、长春等大城143万人增至203万人，年均增长%。市，对同样快速发展且存在类似问题的中等城市居住人口空间格局变动分析的关注较少。事实上，在多种因素作用下，中国城从居住人口密度的空间分布（图2）看，首先，市空间重构加速，职住空间关系逐渐变化，对城市从老城区和外围区的相对变化看，人口密度峰值2研究和城市管理都带来新的挑战。无锡作为长江区集中在老城区，均在4000人/km以上，其中崇三角洲地区重要的区域性中心城市，改革开放以安江海街道最高，南长南禅寺街道、北塘北大街街来，工业化和城市化发展迅速，也带来了城市内部道次之；从人口比重看，崇安、南长、北塘等3个老居住和就业空间的重组。本文主要采用无锡市第城区人口占比从2000年的%降到2010年的五和第六次人口普查数据，其他参考资料还包括%，而锡山、惠山、滨湖、新区等4个外围区域占[30]相关年份的《无锡统计年鉴》及部分实地调研资比从%增长到%。其次，从不同类型乡镇料，研究2000~2010年无锡市职住空间格局的变化街道的变化看，工业较发达的洛社、钱桥、玉祁等属及其影响因素。为刻画城市内部人口的空间布于人口密度高值区，且10a来上升幅度较大，其中2局，采用街道、乡镇单元作为分析尺度。无锡市新区梅村和惠山钱桥人口密度增加了1000人/km2000年后进行了多次区划调整，本文统一按照最以上；而农业较为发达的羊尖、阳山、鹅湖等乡镇新行政区进行分析，共47个研究单元（图1）。的人口密度相对较低，且10a来增加不明显，增幅2约为200人/km左右；此外，滨湖生态较为敏感的1无锡市职住空间变动过程乡镇亦属于人口密度低值区，例如滨湖马山镇和2无锡市位于江苏省南部，下辖崇安、南长、北胡埭镇，人口密度均在1000人/km以下。从人口2塘、滨湖、锡山、惠山、新区七区，面积1644km。密度分布的综合变化情况看，2010年人口密度低2无锡市工业化和城市化发达，也是人口增长较快于1000人/km的地区比十年前减少了90%，人口2的中心城市，根据第五和第六次人口普查资料，密度10000人/km以上的高值区域虽然个数不2010年无锡市常住人口由2000年的261万人增至变，但在空间分布上不断从中部老城区向南部转图1本文研究单元
2期肖琛等:2000~2010年无锡市职住空间关系变化及影响因素分析139图22000~2010年无锡市常住人口密度分布-20102移。人口密度4000~10000人/km的次高区个数区，包括崇安区江海街道、崇安寺街道、上马墩街进一步增多，2010年比10a前增加了近70%。道，南长区南禅寺街道，北塘区北大街街道、惠山总体看来，无锡市10a来居住人口空间格局街道等。2010年，就业人口密度总体水平不断增主要呈市中心向外围递减分布。虽然人口密度高加，一方面就业人口密度低值区域不断收缩，市区值区仍集中在老城区，但10a来人口向外部蔓延超过72%的街道乡镇的就业人口密度在1000人/2扩散的趋势明显。可见，随着新城建设的不断推km以上，另一方面，就业人口密度高值区不断扩进，新区、惠山、锡山、滨湖等外围区域的人口集聚张。总体看来，近10a无锡市就业人口的空间分布效应逐渐显现。仍以老城区为主，并沿“西北-东南”向不断扩展。就业人口空间格局的变动分析为继续考察不同行业就业人口的空间分布情就业人口的空间分布反映了经济活动的集聚况，引入就业结构区位商指标测算，公式为：程度，不同行业就业人口的密度分布反映各行业LQ=(L/L)/(L/L)(1)ijijij[31]经济活动在区域内的集聚特征。从就业人口密式中，LQ表示区域i产业j的就业区位商，L为i区ijij度的空间分布（图3）看，2000年无锡市将近半数地域j产业部门就业人口总数，L表示i区域所有产业i2区的就业人口密度低于1000人/km，超过8000部门劳动力人数，L为全市j产业部门劳动力人数，j2人/km的就业人口密度高值区仍主要分布在老城L为全市所有产业部门劳动力人数的总和。若图32000~2010年无锡市就业人口密度分布-2010
140地理科学34卷[32]LQ=1，表明劳动力分布处于研究区域的平均状态；主导。就业-居住偏离度指数的公式为：LQ＞1说明劳动力分布相对集中，值越大则集中程Z=(Y/Y)/(R/R)(2)ijijiiji度越高；LQ＜1说明相应产业劳动力比较分散。式中，Z为j区域第i年份的就业-居住偏离度指ij根据计算，2000年各区第二产业就业区位商数。Y为j区域第i年份的就业人口，Y为市区第iiji均在“1”上下浮动，表明各区工业就业人口较为平年份的就业人口，R为j区域第i年份的居住人口，ij均。除崇安区第三产业就业结构区位商高于“”R为市区第i年份的居住人口。若Z=1，表明其就iij以外，其他各区的服务业就业结构区位商都在“1”业与居住功能相匹配；Z＞1意味着就业人口比重ij上下波动，这表明除崇安区服务业就业较为集中高于居住人口比重，即就业功能强于居住功能，反外，其他各区相对均匀；2010年，崇安、南长、北塘之则居住功能占主导。等老城区的第二产业就业结构区位商仅为“”左根据测算结果（图4），2010年无锡市就业-居右，而锡山、惠山、滨湖、新区的第二产业区位商均住偏离度指数的极值和标准差减小、均值更接近高于“1”，表明工业就业人口逐步由老城区向外围于1；从不同类型的就业/居住区看，2010年，Z<区域集中，其中尤以新区最为集聚。从第三产业的居住主导区及Z>的就业主导区个数减少，ij就业区位商的变化看，崇安、南长、北塘等老城区<Z<的匹配区个数比2000年显著增多。表ij的指标均在“2”左右，表明其就业人口“服务化”的明总体上看，近10a无锡市职住空间的匹配程度特征明显。这表明，10a来，无锡市各区产业分工有所提高。更加鲜明，老城区“服务化”与外围区“工业化”的各区职住匹配分析特征显著。根据图4，表征以居住功能为主导的Z<1的ij区域主要分布在老城区附近，表征以就业功能为2无锡市职住空间匹配分析主导的Z>1的区域主要分布在外围区域，说明老ij一般认为，职住均衡是指在一个城市的所有城区城市功能以居住为主，而外围区域的就业功区域内，就业集中地附近有足够的房屋满足职工能更加突出。为进一步明确各区情况，本文计算[10,13]居住，反之亦然。本节重点分析近年来无锡市了各区就业-居住偏离度指数（图5）。发现无锡就职住空间的匹配程度及演变历程，由于本文采用业与居住匹配关系具有较强的片区规律性。崇的是以街道为单元汇总的人口普查数据，主要分安、南长、北塘等老城区的就业-居住偏离度指数均析中观乃至宏观尺度上的总体吻合度，并非微观小于1，而锡山、惠山、滨湖、新区等外围区域的就层面上人群一一对应的吻合。业-居住偏离度指数均大于1，再次证明了前文结总体职住匹配分析论。从演化过程看，老城区居住功能稳定，且有强本部分引入就业-居住偏离度指数，判断不同化趋势。锡山区就业功能有增强趋势，惠山区与区域的就业、居住功能是否吻合及以何种功能为新区虽以就业功能为主，但逐步向职住平衡转图42000~2010年无锡市就业-居住偏离度指数-housingdeviationindexinWuxiin2000-2010
2期肖琛等:2000~2010年无锡市职住空间关系变化及影响因素分析141化。滨湖区由2000年就业功能主导转型为2010双变量局域空间自相关法进行分析。双变量局域年居住功能主导，与2010年以来太湖新城建设及空间自相关分析可用来探讨空间单元的同一指标无锡市政府南迁等城市发展重大事件有关。在不同时期的空间格局变动或空间单元的指标A与相邻空间单元指标B的空间匹配模式。局部空[33]间自相关分析在度量每个区域与其周边地区之间局部空间关联和差异程度基础上，结合Moran散点地图或LISA集聚图等形式，可将局部差异的空间格局可视化，研究其空间分布规律。LocalMo-ran′sI常被用来度量区域i与其周边地区之间的空间差异程度及其显著性，该指标也被称为空间联系局域指标（LISA）。对于某个空间单元i，有：n(x-x)w(x-x)ˉˉi∑ijjj=1I=(3)in22图52000~2010年各区就业-居住偏离度指数x/(n-1)-xˉ∑jj=1,j≠-housingdeviationindexofdistricts式中，I为局部空间自相关指数；n为参与分析的空inWuxiin2000-2010i间单元数；x、x分别为某现象或属性特征在空间单ij元i和j上的观测值；w为研究对象i和j之间的空职住匹配关联分析ij偏离度分析只能说明研究单元内部的职住分间邻接矩阵，x为观测值均值。运用Geoda软件ˉ离情况，然而居民除在本地就业外，也可在周围邻MultivariateLISA工具进行不同年份居住、就业人近地区就业，这也符合职住匹配。因此还需考虑口双变量局域空间自相关分析，得到双变量LISA本地与周边职住空间互相影响的关系，本文采用集聚图（图6）。图62000~2010年无锡市居住人口与就业人口双变量空间自相关LISA集聚图-2010
142地理科学34卷根据居住人口-就业人口空间自相关分析结不再是利用全域（Global）信息获得的假定常数β，0果：①高居住-高就业的显著HH区域，表明该地而是利用邻近观测值的子样本数据信息进行局域区职住空间呈高度正相关性。该类区域较少，主（Local）回归估计而得的、随着空间上局部地理位要位于城市中心区，2000年仅有崇安区上马墩街置变化而变化的变数β，GWR模型可以表示为：jn道，2010年增加了广益街道。②低居住-低就业y=|Z-1|=β(u,v)+β(u,v)x+ε(5)ii0ii∑jiiiji的显著LL区域，主要集中在城郊地带，2000年包j=1括滨湖胡埭镇，锡山羊尖镇、后桥街道，新区鸿山式中，Z为就业-居住偏离度指数，y即为因变量，反ii镇、硕放街道等，2010年该类区域有所减少，主要映了职住空间的偏离程度，y值越大，偏离程度越i包括惠山阳山镇，滨湖胡埭镇、马山镇，锡山羊尖高。系数β的下标j表示与观测值联系的m×1阶待j镇及后桥街道。③低居住-高就业的显著LH区估计参数向量，是关于地理位置（u,v）的k+1元函ii域指居住人口较少，但就业人口较多的地区，即职数。GWR可以对每个观测值估计出k个参数向量住空间匹配度较低，该类地区分布较分散，2010年的估计值，ε是第i个区域的随机误差项，满足零均i包括锡山锡北镇、崇安广益街道、新区江溪街道及值、同方差、相互独立等球形扰动假设。本文采用滨湖雪浪街道，2010年与2000年差别不大。而高的GeographicallyWeightedRegression居住-低就业的HL类型并不显著，表明无锡市内工具，建立地理加权回归模型。若回归系数为正，居住人口多但周边就业较少的地区较少。从就业则表明该因子会加剧职住分离，系数为负则相反。人口-居住人口空间自相关结果看，居住与就业人研
