职住分离对城市空间利用效率的影响研究

李鹏

摘要：随着城市的不断扩张，就业和居住空间的合理布局越来越成为影响城市空间利用效率的重要因素。基于全国第六次人口普查和第二次全国经济普查的微观数据，利用考虑了最小化通勤距离的职住空间分离指数，以区县为城市内部研究单元，测算了中国地级以上280个城市的职住分离程度，并通过建立计量模型估计职住分离对城市空间利用效率的影响。结果发现：职住分离对城市空间利用效率有显著的负向作用，在替换了效率指标、职住分离测度方法以及考虑滞后效应后，该负向作用依然稳健。道路基础设施的建设以及公共交通系统的完善能够减弱职住分离对城市空间利用效率的负向作用。职住分离对城市空间利用效率的负向作用随着城市规模的扩大而增强。

关键词：职住分离;空间利用效率;城市规模

中图分类号：F061.5

文献标识码：A

文章编号：1001-9138-（ 2020） 03-0014-22

收稿日期：2020-01-12

1引言

中国快速的城市化进程，促使城市空间不断向外蔓延，规模不断扩张，城市中心商务区对外围劳动力池的“虹吸”范围不断扩大，在促进就业集聚的同时，居住空间与就业空间的错配逐渐成为影响城市产出效率的重要因素，加之近些年户籍制度的松动，越来越多的人口向城市集中，产生的拥挤效应更加剧了通勤成本，降低了整个城市的空间利用效率。以北京市为例，2018年第二季度北京居民的单程平均通勤距离超过了llkm，单程平均通勤时间达到了46.7分钟，单程平均通勤拥堵损失的时间为23.5分钟，职住空间分离现象极为突出。而根据百度地图《2018年第二季度城市交通研究报告》显示，全国100个主要城市样本中，单程平均通勤时间超过30分钟的城市多达56个。通勤成本的上升不仅仅反映交通系统本身的问题，更能反映出土地利用格局所带来的巨大交通需求与交通供给不足之间存在的矛盾，职住空间分离就是其中的典型原因。因此，通过职住空间的合理配置降低城市通勤成本，进而提升城市空间利用效率成为促进城市可持续发展的一个重要突破口。

职住空间匹配理念最早可以追溯到霍华德的“田园城市”思想，之后芬兰建筑师Eliel Saarinen（ 1945）提出了“有机疏散理论”对田园城市的思想进行发展和完善。美国学者Mumford（ 1968）把霍华德的思想进一步阐述和明晰，提出了“平衡”的概念。几乎同一时间，Kain（ 1968）提出“空间错配”假说，并利用芝加哥和底特律两个大都市区的数据研究了住房市场隔离与黑人就业水平与分布之间的关系。之后，空间错配问题被扩展到其他丰富的背景和人群。例如，20世纪80年代以后，美国的郊区化带来的城市交通拥堵和空间污染问题日益严重，就业和居住空间的合理配置开始被作为解决城市交通问题的重要途径引入到城市的发展政策中。目前，国内外关于城市职住空间分离的相关研究主要涉及交通通勤与空气污染等问题。有学者认为就业和居住空间的平衡可以有效缩短通勤距离，减少对机动车的依赖，缓解交通拥挤，提高通勤效率，并有效降低污染物排放，缓解空气污染;另有部分学者对此持怀疑态度，Giuliano和Small（ 1993）、Seottet al.（1997）研究发现，职住空间平衡只能微弱地解释实际通勤的变化，相比职住空间平衡，其他因素如人口、小汽车数量等能更好地解释通勤成本的变化。通过对现有文献的梳理发现，与职住空间分离相关的议题较多的从规划学、社会学角度关注其产生的直接社会结果，而缺乏从城市经济学视角探讨其对城市空间利用效率的影响。

城市空间利用效率是城市发展的重要议题。在有限的空间上，城市空间利用效率能够直观反映出城市经济的发展质量。在经济发展进入新常态的时代背景下，城市经济发展方式由规模速度向质量效率转型，不仅是实现城市高质量发展的必由之路，也是实现城市可持续发展的客观条件。对城市效率的研究由来已久，从传统的经济学观点出发，城市自然资源、资本累积、人才配备、基础设施、政策环境等均影响城市效率。新经济地理理论的出现，促进了空间区位理论在经济学领域的应用，越来越多的学者从空间角度解释经济效率。然而，目前已有的关于城市效率的研究大多集中在城市经济增长效率、投入一产出效率、工业生产效率等，缺乏对有效城市空间资源的利用效率研究，城市作为经济发展的主要空间载体，如何合理利用有限的空间资源是城市经济提质增效的重要途径。

2数据与变量说明

2.1数据说明

城市职住空间主要是研究在城市内部地理单元上居住和就业在空间上的匹配情况。本文使用的居住人口数据来自于全国第六次人口普查微观数据库，就业数据来源于全国第二次经济普查微观数据库。人口普查是基于居住地的调查统计，而经济普查是基于工作地的调查统计，所以基于这两种数据库可以较准确的刻画居住和就业空间的匹配程度。而鉴于经济普查中就业数据统计的是第二产业和第三产业的法人单位从业人数，为了与此对应，本文将人口普查中从事农、林、牧、渔业和国际组织的从业人员剔除。对于第六次（ 2010）人口普查与第二次（ 2008）经济普查时間不一致问题，有研究认为，居住空间选址与就业空间选址的变动相对缓慢，因此2008年的就业空间分布可以较准确地反应2010的就业情况。城市层面的解释变量来源于《中国城市统计年鉴》和《中国城市建设统计年鉴》等。

2.2指标构建

测度职住分离的指标主要从两方面进行构建：其一是数量的平衡测度，指的是在给定的地域范围内就业岗位的数量和居住单元的数量是否相等，被称为平衡度（ Balanee）测量;其二是质量的平衡测度，即在给定的地域范围内居住并在当地工作的劳动者数量所占的比重，被称为自足性（ Self-contained）测量。前者考虑就业岗位与居住人口的比值，而在现实中，一定范围内的居住人口还包含由于各种原因未参加工作的人口，因此平衡度测量更偏向于“名义”上的测度，与现实情况存在一定偏差;而自足性测量关注“本区域内居住的就业人口在本区域内的就业比重”，因此更能测度就业人口在职住空间上实际的分布情况。

根据以上原则，测量指标也可以大致分为两类，一类重点衡量平衡度，另一类为自足性测量。衡量平衡度常用职住偏离度指数，计算公式如下：

式中，n为城市内部区县数目，Yi为区县i的居住人口，y为所在城市的总居住人口;Ri为区县i的就业岗位数，R为所在城市的总就业岗位数;SD数值越大，说明城市内部职住分离越严重。

职住分离的“自足性”测量比较有代表性的是由Martin（ 2001）提出，比较就业和人口分布情况的空间错配指数（ SpatiaIMismatchlndex，SMI），具体计算公式如下：

其中，n同样为城市内部区县数目，pi为居住在区县i的就业人数，p为居住在该城市的总就业人数;ei为区县i的就业岗位数，e为城市总就业岗位数。SMI可以反映出就业人口居住和就业岗位之间的分离度，SMI数值越大，说明职住空间分离越严重，反之，则职住空间越平衡。尽管SMI更加符合现实情况，但其分析不同区域背景下的职住空间平衡问题时存在缺陷，SMI忽略了区域单元的空间结构，或者说忽略了通勤距离的问题。考虑一个生活在就业人口过剩地理单元中的劳动力，如果其相邻的地理单元出现劳动力短缺，那么此人可以在较近的通勤下满足就业;但如果相邻的地理单元同样出现就业人口过剩问题，那么此人不得不进行长距离通勤选择就业。基于此，Theys等对White（ 1988）提出的最小通勤成本模型进行了改进，创造了考虑距离权重的空间错配指数（ Distance-weightedSpatiaIMismatchlndex，DSMI），具体公式如下：

其中，si=pi/p-ei/e为区域i的超额就业人口比例，sij为区域i向区域j的劳动力输出份额，n为需要输出劳动力的区域数目，m为需要输入劳动力的区域数目;限制条件设定了区域i向各个区域输出的劳动力总份额等于该区域（i）的超额劳动力份额，区域，从其他区域吸收的劳动力总份额等于该区域（j）适龄劳动力缺口。dij为区域i到区域j的通勤距离，我们用各区县人民政府所在地之间的距离表示。假定在职住空间非均衡状态下，超额劳动力根据最小通勤成本原则就近选择工作地，即上述“线性规划最小化”问题。当然，DSMI测度的是理想状况下城市能够达到的最小职住分离状态，就业人员以最小通勤为目标选择就业点，没有考虑居住在现实中人们多样化、个性化的职业地点选择偏好，以及复杂的现实因素导致的偏离，但是该指标测算的结果在城市之间进行横向比较弱化了现实因素的影响，具有一定的参考价值。

2.3中国城市职住空间的描述性分析

目前城市层面没有公开的资本存量数据，我们以《中国城市统计年鉴》中的固定资产投资数据为基础，以1990年为基期，采用永续盘存法进行推算，公式为：kit=Kit-1（1-δ，）+Iit。借鉴杨格（Yong，2000）和张军（2004）的做法，估算初始资本存量Ko=I1990110%，折旧率采用张军（2004）在相对效率呈几何递减的模式下得到的9.6%。以1990年为基期，采用固定资产投资价格指数平减投资，固定资产投资价格指数来自于同期《中国统计年鉴》、《中国区域经济统计年鉴》提供的省域价格指数，对于广东、海南、重庆、青海1991年—2000年的统计缺失，采用全社会零售物价总指数代替（黄勇峰等，2002）。

根据上述公式计算出280个城市的职住分离指标描述性统计如表1所示：其中职住偏离度（ SD）最小的城市为常州市，数值为0.06，说明仅从就业岗位和居住人口的比值偏度来看，常州市是最接近职住平衡的城市;而从更精确地居住地就业人口和就业岗位之间的分离度SMI指标以及考虑了距离因素的DSMI指标来看，职住空间分离最小的城市为新余市，分别为0.003和0.07。SD指数和SMI指数最大的城市均为淮北市，数值达到0.981和0.367，是职住空间偏离最严重的城市，然而在考虑距离因素后，DSMI指数最大的城市为酒泉市，数值达到了31.17，而淮北市的DSMI的指数仅为2.155。这说明，像酒泉這样占地面积广（淮北市面积的70倍）的城市，轻微的职住人口不平衡将导致整体空间上较大程度的分离。

按城区人口进行城市规模分类统计显示，中等城市的SD指数最大，其次为大城市，最小的为小城市;大城市的SMI指数最大，就业人口职住平均分离程度最高，其次为中等城市，最小同样为小城市。因此，单从空间上的分离程度，不考虑距离因素来看，小城市的职住分离程度较小;而考虑距离因素的DSMI指标测算结果则明显不同，小城市的职住分离程度最高，其次为中等城市，而大城市的职住分离程度最小。这是由于，尽管大城市由于规模较大，在绝对空间上存在较大的就业和居住分离，但大城市往往在空间结构上发展更为成熟，有多个就业次中心供远离中心城区的就业人员选择，在就业人员遵循临近就业的前提下，可以降低职住分离程度。

根据2014年国务院印发的《关于调整城市规模划分标准的通知》将中国城市归为三类：城区常住人口50万以下为小城市，50万-100万的城市为中等城市，100万以上的城市为大城市（包括特大城市、超大城市，鉴于样本数目较少，将其归为大城市）。城区常住人口数量来自于《城市建设统计年鉴2010》，城区常住人口=城区人口+城区暂住人口。

3实证检验与结果分析

3.1计量模型

本文利用扩展的柯布道格拉斯（Cobb-Douglas）生产函数为出发点，验证职住分离对城市空间利用效率的影响，具体函数形式如下：

Q=AKαLβHγNδ（7）

式中，Q为城市的经济总产出，根据扩展的柯布道格拉斯生产函数，其主要由固定资产投入（K）、劳动力投入（L）、人力资本投入（H）以及土地投入（N）所决定，A代表了影响经济产出的其他外部因素。在本文中，我们将A视作衡量职住空间分离程度的变量。在规模报酬不变（α+β+γ+δ=1）的条件下，城市单位土地上的空间利用效率可以写作以下形式：

方程左边为Q/N城市的空间利用效率，相比以往的劳动产出效率，空间利用效率可以更直观的反应城市在有限空间上的产出效率，这里用城市第二、三产业产出与城市建成区面积的比值表示。方程右边为K/N地均固定资产投入，K为城市资本存量;L/N为劳动力密度，L为城市第二、三产业就业人数;H/D为地均人力资本投入，H为在校大学生人数。对方程两边取对数，可以将方程的乘数形式转换为线性形式：

其中，DSMI，为前文计算得出的城市i的职住分离指数，εi为误差项。

3.2基准回归结果

本文的研究基于2008年第二次经济普查微观数据与2010年第六次人口普查微观数据匹配的截面数据，因此采用截面OLS回归，结果如表2所示。模型（1）基于基础计量模型估计了职住分离程度对城市空间利用效率的影响，结果显示，职住分离程度对城市空间利用效率的影响在5%的置信水平下显著为负，说明职住分离对城市空间利用效率有明显的不利影响。鉴于直辖市的特殊性可能会对回归结果产生影响，并且为保证城市层面的一般化，模型（2）进一步加入了是否为直辖市和是否为省会城市或计划单列市的虚拟变量，职住分离程度对城市空间利用效率的影响依然显著为负。通勤成本往往受通勤距离、交通状况和通勤方式等多方面因素综合影响，例如通勤距离越长通勤成本越高，交通基础设施配备越齐全可以降低通勤成本，相比小汽车出行，公共汽车的出行方式可以降低拥挤程度，从而减小通勤成本。本文的核心解释变量DSMI已经考虑了通勤距离因素，因此，在模型（3）中加入DSMI与城市人均道路面积（对数）的交叉项，衡量交通基础设施的配备情况对通勤成本的影响，在模型（4）中加入DSMI与城市万人公共汽车拥有量（对数）的交叉项，衡量公共交通设施的配备情况对通勤成本的影响。结果显示，加入交叉项后，职住分离指数对城市空间利用效率的负向作用依然显著为负，且系数明显增大，显著性提高，而交叉项系数均显著为正向，说明交通基础设施的完善和公共交通出行方式可以明显降低职住分离程度对城市空间利用效率的负向作用。其他影响城市空间利用效率的指标中，固定资产投入和劳动力投入均对空间利用效率起到显著地促进作用，人力资本投入对城市空间利用效率的作用并不显著。

3.3内生性与稳健性检验

为了进一步确保模型的稳健性，模型（1）用测度城市产出效率的另一常用指标劳动生产率替换模型的被解释变量重新进行模型估计;模型（2）和（3）将被解释变量分别滞后一期和两期（2011年和2012年的城市空间利用效率）重新进行模型估计，滞后的被解释变量还可以消除解释变量和被解释变量由于同期相互影响而造成的模型内生性问题，即职住分离可以影响城市空间利用效率，反过来，城市空间利用效率也可能影响到城市的职住空间结构，将城市空间利用效率滞后可以有效避免这种情况的发生;模型（4）和（5）分别用前文另外两种方法计算出的职住分离指标SD和SMI替换模型的核心解释变量;鉴于基准模型中，城市行政等级对模型产生了显著影响，在模型（6）中，我们剔除了直辖市和省会城市或计划单列市的样本进行模型的重新估计。稳健性检验的结果如表3所示，无论是替换被解释变量还是核心解释变量，以及被解释变量滞后和样本重新选择后的模型结果均保持一致，即职住分离对城市产出效率的影响作用显著负向，本文的模型较为稳健。

3.4城市异质性分析

在该部分，我们将城市规模按城区常住人口划分为大、中、小三类城市样本，并分别利用计量模型估计了职住分离程度对城市空间利用效率的影响，结果如表4所示，与基准回归一致，大、中、小城市职住分离程度对城市空间利用效率的影响作用均显著为负，但比较系数大小发现，随着城市规模的增大，职住分离程度对空间利用效率的负向作用逐渐增大，且相比中、小城市，大城市职住空间分离程度对城市空间利用效率的影响显著性水平进一步提升。这可能是由于，小城市规模小，城区人口密度较低，且通勤范围有限，一定程度的职住分离并不会对空间利用效率产生较大影响;而随着城区人口规模的上升，一方面推高了城區周边的房价和各种消费品价格，使得居住空间进一步向郊区推移，增加了通勤距离;另一方面，在有限空间上，人口规模的上升增加了城区通勤高峰期的拥堵延时成本，加剧了空间利用效率的损失。

4结论与启示

本文基于第六次全国人口普查和第二次全国经济普查微观数据，以区县为研究单元，研究了中国地级以上城市的职住空间分离情况，并深入探讨了其对城市空间利用效率的影响。研究结果发现：第一，通过建立计量模型估计职住分离程度对空间利用效率的影响发现，职住分离对城市空间利用效率有明显的负向作用，即职住分离是影响城市空间利用效率的不利因素，这一结果在更换城市效率指标、职住分离测度方式以及考虑滞后期作用后依然成立。道路基础设施的建设以及公共交通系统的完善能够减弱职住分离对城市空间利用效率的负向作用。第二，不同规模的城市职住分离对空间利用效率的影响存在差异，尽管大、中、小城市职住分离对空间利用效率的影响均显著为负，但从系数大小和显著性水平来看，随着城市规模的增大，职住分离对城市空间利用效率的负向作用逐渐增强。

职住分离是城市发展到一定阶段，在空间演变中必然经历的一种现象，这种空间结构会造成一定的效率损失，根据本文的研究结果，可以得到以下几点政策启示：第一，交通基础设施的完善可以有效的缓解职住分离造成的空间利用效率损失，在职住空间分离较为严重的城市，应加强路网建设，完善城市内部的互联互通能力;公共交通的出行方式同样可以缓解出行拥挤，因此，倡导公共交通的出行方式，有利于缓解职住分离造成的空间利用效率损失。第二，大城市在疏解中心城区产业和人口迁出时，要综合考虑就业区和居住区的空间匹配，避免造成政策导向下的职住分离加剧。

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作者简介：季鹏，南开大学经济学院博士研究生。

基金项目：国家社会科学基金重大项目《中国城市生产、生活、生态空间优化研究》（ 17ZDA069）