论文的主要发现如下:
提出了通勤时间的45分钟定律:若地铁内通勤时间小于45分钟,居民倾向于延长通勤时间进而获取更好的就业机会或者居住环境;若地铁内通勤时间大于45分钟,即超过了可忍受通勤的阈值,居民搬迁职住地时会以缩短通勤时间为目标之一。45分钟定律在7年21个模型中得到了验证。
发现了职住动态变化规律:(1)运用社会学生命历程(life-course events)理论,发现城市居民职住搬迁概率在短期内会逐渐降低;长期观测则出现周期性波动。(2)对于地铁通勤者的波动周期为四年。(3)居住地搬迁和工作地变化的相互影响作用只集中在一年内。这一规律在2011-2017年的模型中均得到了验证。
构建了个人通勤链的研究体系与方法。采用2011-2017年连续七年北京市地铁刷卡数据,追踪居民长期的个人通勤链和职住地变化动态特征。研究发现了四类人群:安居乐业者(stayer),迁居者(home mover),跳槽者(job hopper),升职定居者(switcher)。
剖析了四类人群通勤时间与住房成本的均衡博弈过程。构建线性单中心城市模型,刻画了人群的社会经济概况(socioeconomic profile):安居乐业者属于有固定居住地和稳定工作的中高收入人群;迁居者拥有稳定的工作,从内城租户转变为城区内买房者;升职定居者的职住格局逐步演化,与安居乐业者类似,属于城市的上升阶层;跳槽者忍受日常长时间通勤,聚集在近郊住房成本低廉的区域,工作不稳定,属于中低收入的临时工。
图 A. 地铁通勤人群分类;B. 地铁内通勤时间;C. 住房成本和出行时间的博弈关系;D. 职住状态转换图 |
本研究获得中国科学院A类战略性先导科技专项“地球大数据科学工程”(XDA19040402)、国家自然科学基金优青项目(41722103)、国家自然科学青年基金项目的资助(41701132)。
参考文献: Jie Huang, David Levinson, Jiaoe Wang, Jiangping Zhou, and Zi-jia Wang. 2018. Tracking job and housing dynamics with smartcard data. PNAS. (https://doi.org/10.1073/pnas.1815928115)
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