36城通勤，我们发现了什么？
本文为中国城市规划设计研究院城市交通研究分院付凌峰在“2019年度CAUPD业务交流会”上做的报告，感谢作者授权发布。感谢会议主办单位总工室等部门提供的资源支持！
中国城市规划设计研究院城市交通研究分院
引 言
我们的研究成果《全国主要城市通勤监测报告》受到行业和社会的高度关注，报告转载量超过1000万，阅读量超过1亿人次，取得了良好的社会效益。项目团队编写了《北京市居民通勤交通问题与对策》和《重庆通勤研究与政策建议》，为城市决策提供支持；与同济大学人居环境重点实验室建立起科研合作平台，推动工作成果的持续深入；为10余个城市的国土空间规划以及城市体检工作提供了支撑；正在孵化面向TOD建设的评估分析平台等衍生产品。
项目研究过程积累了多项自主知识产权与核心技术，形成8篇学术论文，出版《城市交通》通勤交通专刊一期，4项专利正在申报过程中。
我们希望把这个做成一个长期主义的工作，用数据伴随城市的更新成长。
刚刚过去的520，我们发布了全国主要城市通勤监测报告。经过一年的努力，希望这份报告可以获得更多关注。
结果，第一天阅读量有两万，三天有五万，到第五天我们数不过来了。
它的转载量已经超过1000万，很多公众媒体进行了专题报道。这个内容受到关注，是因为通勤里面有很多话题可以让每个人找到自己，让每座城看到特征。
这是一本什么样的报告？
我们做了一个城市通勤的数据画像，围绕热点话题，选择6个视角来呈现城市概貌。每个视角下，我们凝练了一个核心指标，通过城市间的横向比较来呈现城市的特征和问题，又对每个城市进行了空间解剖，来认识特征的成因，定位好的和坏的典型空间。
今天交流主要讲讲报告背后的故事，有什么样的数据，我们又发现了什么，如何才能发挥它的价值......
首先说说我们的数据。
用人的活动透视城市空间——这是报告的最大特点。我们定义了中心城区通勤人口的概念，就是家和就业地一端在城区范围内的通勤人口，这里面包含5类通勤人群，城区内部通勤，城区和郊区通勤，城区和市外的通勤，而城区和外面的通勤关系，正是城市发展需要关注的重点。
报告里面有36个城市，包括所有省会和副省级以上的城市，这36个城市，是中国大城市的代表。后续，我们会不断扩充城市的数量。
通勤数据来自百度地图和中国电信手机用户留下的时空轨迹，这36个城市有2亿常驻人口，百度数据覆盖70%，电信数据覆盖34%，这里不是加法，而是两个独立的数据源，主要用于交叉验证，扬长避短地融合使用。
在数据盛宴里，好的食材还需要精心的雕琢。
有了这样的数据，从6个视角分析城市的通勤，说说我们发现了什么？
第一个热点问题是通勤范围，也就是通勤圈的空间度有多大——这个指标意外地获得最多关注，被称作“买房的边界”。
如何定义通勤范围，还没有一个公认的方法。我们给每个城市画了一个通勤椭圆，这是空间计算的结果，90%城区通勤的人都在这个圈里面。
每个椭圆都有型芯，长轴、短轴半径和方向角，我们用长轴半径作为通勤范围的测度，长轴半径，体现城市运行需要支撑的空间尺度。
右边柱状图，是36城通勤半径的对比，从20公里到40公里与城市规模密切相关。我们按城市规模分组，从大到小排序， 前面的几个城市重庆、天津、大连、兰州，都是初期几个新区建设的城市。
更重要的是，我们发现很少有城市超过40公里这个尺度，这里似乎有一堵墙，而东京、巴黎，还有我们的规划中，都是在70公里半径进行都市区的空间组织，是什么在制约这些城市的空间半径？我们分析是缺少都市区层次的轨道支撑，东京、伦敦和巴黎，轨道客运量的主体在市郊铁路和市域快线，而我们才刚刚起步，这也是新基建的重点方向之一。
通勤空间椭圆，进一步呈现空间形态。这个形态是城市规模、地形条件、城镇布局综合作用的结果，值得进一步去解读。
第二个视角是职住空间匹配，从空间投放的角度，看看现在职住供给是否合理。
我们定义了职住分离度指标，在现有的职住分布的基础上，保持居住地不变，给每个人找一个距离最近的工作，也就是学术界的理论最小通勤距离。这个距离越短，说明城市职住供给的平衡性越好。
右边是职住分离度的指标对比，从2公里到6.6公里，城市间的差异比较大。这个指标决定因素，不是城市规模， 那是什么？
我们做了一个圈层职住分布的分析，左面这些图，是以5公里同心圆统计的每个圈层居住和就业人口分布，黄色柱子是居住，紫色是就业，上面的曲线是职住比，职住分离度最低的城市深圳，它的核心功能集中在15公里空间以内，非常紧凑。对比上海和北京，他们功能尺度差不多，但北京在25公里以外的圈层，缺少就业，所以它的分离度指标远大于上海。我们把这个差异理解为城市生长方式。
第三个视角通勤距离，它是加入人的因素以后，真实职住关系的体现。同时，也决定着城市的运行成本。
右边是城市的平均通勤距离，这些大城市进入了7公里通勤的时代，超大城市平均通勤距离9.3公里，北京是全国通勤距离最长的城市，11.1公里。
然而，平均值掩盖了一些真相，通勤距离是分段分布的。我们分别计算了5种通勤人群的平均距离，超大城市中，有15%到25%的通勤人口来自郊区深圳市外。这些人群的平均通勤距离超过15公里，贡献了超过40%的人公里，人公里是城市运行需要支撑的成本。
我们需要关注这个群体，在功能上协调职住关系，在交通上提升通勤效率。
通勤距离背后成因是空间组织，这也是堵车的病根，我们用两张地图还原了职住空间的组织。
右边的地图，是我们用真实的通勤OD做了职住特征分区，图上红色代表就业主导区域，可以理解为就业中心；黄色是大型居住区；绿色是内部职住平衡的区域；蓝色是就业流入和居住流出的功能混合区域。左边的期望线，呈现这些特征空间的联系。
第四个视角是幸福通勤，我们想揭示有多少人拥有好的通勤体验，这些人都分布在什么样的空间上。
已有的研究表明，能够就近职住，可以慢行出行的人，具有幸福的通勤体验，所以我们定义距离小于5公里的通勤人口比重，作为城市幸福通勤的指标。
这是主要城市的幸福通勤比重，总体水平在50%左右。左边的地图呈现幸福通勤的空间分布，上面点的颜色，表示地点居住的平均通勤距离，上面橙色空间就是幸福通勤的地方。
北京要主要住进三环才能体会到幸福通勤，只有38%的人有这个体验，而上海有48%的幸福通勤，对比空间分布可以看到，上海中环以外还有很多地方可以就近职住。
第五个视角是公交服务，45分钟公交通勤，是城市运行的基本保障，反映了城市公交效率与职住布局的匹配程度。伦敦规划中，把45分钟公交通勤比重作为衡量城市交通服务水平的唯一指标。
目前，这36个城市45分钟通勤比重在45%左右，比我们规划中经常提出的70%-80%的目标还有很大差距。
我们呈现了每个城市公交通勤时耗的空间分布，上面黄色是好的地方，可以看到北上广深四个城市公交通勤支撑的差异。
最后一个视角是轨道的覆盖，理想的模式使用轨道串联起居住、就业和功能中心，形成高效的“珠链式”空间组织模式。
由于轨道的地价效应，多数的轨道方案都是哪儿人多哪儿有轨道，或者哪儿有轨道哪儿人多。但一些城市轨道客流效益偏低，轨道没能发挥空间组织的作用。所以我们用轨道覆盖通勤人口比重作为轨道线网与职住空间的匹配度指标。
轨道覆盖通勤比重，线网规模是最主要的影响因素。这里面一个典型的城市是深圳，用北京、上海一半的线网规模，却获得比北京更好的通勤覆盖。
左面地图我们可以看到，深圳的核心功能，都是沿着轨道廊道组织起来的，这上面最高的柱子，基本都是轨道上盖，也就是TOD的开发。
这是我们的第一本通勤报告，我们更多采用基准分析的思想，用数据说话，通过对比分析来呈现特征。
我们希望这份报告是一个基础和素材，让不同专业、不同行业去做各自的解读。
我们希望这是一项长期主义的工作，在这个过程中，不断丰富通勤监测的内涵。
这是我们正在建设的平台页面，通勤监测将作为住建部城市交通基础设施监测与治理实验室的一个功能板块，我们希望这个工作能够为规划业务和政策制定提供更多支撑。
期待与更多伙伴共同挖掘数据价值
更重要的是，希望有更多的合作和交流。希望大家，在我们工作的基础上，衍生出更高的价值！
2020年度全国主要城市通勤监测报告
特别感谢
彭小雷、陈萍、所萌
赵一新、马林、殷广涛、吴子啸
伍速锋、付凌峰、冉江宇、吴克寒、刘燕、田思辰、王楠、刘润坤、廖景阳、田欣妹
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