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大城市郊区居民通勤模式对健康的影响研究——以北京天通苑为例

来源：泰然健康网时间：2024年11月21日 13:37

1 引言

中国大城市的郊区化加剧了居民的职住分离与长距离通勤。北京、广州、上海等的实证研究表明,郊区居民职住分离与长距离通勤现象普遍,尽管大城市郊区化的动因不同,但居住郊区化的结果确实使郊区居民承受更大程度的职住分离与通勤成本(周素红等, 2006)。2010年,北京近郊大型居住区居民平均通勤时间约40 min,高于同年度北京市的平均水平(孟斌等, 2012)。基于手机信令数据的分析发现,上海内环居民平均通勤距离为6.8 km,而内外环之间近郊区的居民平均通勤距离为9.1 km(张天然, 2016)。已有研究从城市空间扩张、就业空间重构、住房制度改革(刘志林等, 2009; 孟斌, 2009)、保障性住房政策(周素红等, 2010)、旧城改造与拆迁安置(潘海啸等, 2010)、国有企业单位外迁(Zhou et al, 2014)、居民家庭与个体社会经济属性等方面,探讨了中国城市郊区化及其职住分离的原因(冯健等, 2003,) (柴彦威等, 2011)。同时,实证研究也揭示了职住分离与通勤行为的人群分异与社区分异(刘志林等, 2011; 张艳, 2015)。然而,已有的通勤研究却较少探究长距离通勤对居民日常生活与生活质量(尤其是健康方面)造成的影响。

通勤对健康的影响研究是国际城市研究的前沿。国外研究主要从时空机制理解通勤对健康的影响。从时间角度分析,通勤时间的增加不仅会直接产生疲劳等不健康的状态(Palmer, 2005),而且由于每人每天的时间资源是一定的,通勤活动对时间资源的占用减少了涉及健康活动(如锻炼活动、睡眠活动等)的时间资源(Hansson et al, 2011),从而间接地影响到个体的健康状况。从空间角度分析,主要关注不同的通勤方式为个体提供不同的空间条件等方面。个体在通勤过程经历的城市建成环境和自然环境各不相同,从而造成对健康状况的不同影响。比如(Oliveira等(2015))研究发现,长距离通勤会导致个体承受更大的压力;而(Palmer(2005))的研究则发现,长时间通勤的样本虽然生活方式可能更加不健康,却拥有更加健康的身体与精神状态,但该研究对此的解释相对不足;(Hansson等(2011))基于瑞典南部跨区域的人口调查,对通勤与健康之间的关系进行了研究,涉及社会经济属性、职业压力、居住区类型(市中心/郊区)等因素的影响,发现通勤会产生消极的健康状态,比如30~60 min小汽车通勤方式对睡眠质量会产生显著负面影响,60 min以上公共交通通勤者心理压力明显较大等。

国内关于通勤与健康的研究相对较少,主要集中于通勤方式对健康的影响方面。如(朱菁等(2014))基于西安市800份问卷调查数据,采用身体质量指数(Body Mass Index,简称BMI)、代谢当量为指标,以众数为表征值,衡量不同通勤行为的健康效应。结果表明,步行的健康效应最高,公交、地铁等次之,私家车最低,且远远低于步行、公交和地铁。个别研究关注到了通勤距离或时间的影响,如(吴江洁等(2016a))(吴江洁等(2016b))有关通勤时间对幸福感与健康影响的研究发现,在全国尺度上通勤时间对幸福感和健康存在显著的负面影响,进而指出缩短通勤时问和提升通勤效率是增加居民幸福感的重要举措;(周素红等(2017))讨论了城市郊区化背景下,郊区居民健身活动所受到的时空约束对心理健康状况的影响,发现郊区居民由于通勤距离更长,通勤时耗更多,个人自由支配的闲暇时间更少,受时空约束更大,相应地,参与锻炼活动的频率也更低,因此心理健康状况更差。

本文以北京市天通苑为案例,聚焦大城市郊区居民通勤模式对健康状况所造成的影响,试图扩展职住分离与通勤研究的深度,以期对中国大城市营造健康、高品质的郊区生活空间提供科学依据。具体将健康分为生理健康与心理健康2个维度,并试图验证以下2个方面假设：①通勤过程本身会消耗人的体力进而影响个体BMI等生理健康指标。②通勤过程中通勤者往往受到公共交通环境以及道路交通环境等的影响,而产生疲劳感、压力、情绪等不同的心理健康问题。

2 调查与数据

2.1 案例地区与调查实施

天通苑是北京北部近郊大型居住区,位于北五环之外,地铁13号线与地铁5号线在居住区南部交汇(图1)。天通苑是中国大城市居住郊区化的典型代表,“先居住,后配套,功能单一”导致非常明显的职住分离与交通拥堵(孟斌等, 2012);此外,天通苑内居住人口构成复杂,呈现不同社会经济属性人口混合居住在大城市近郊的生活状况。

图1 调查案例地区区位①(①底图来源：北京大学时空间行为研究小组数据。)

Fig.1 Location of the survey area

研究数据来自2015年5-6月由北京大学与北京联合大学联合开展的有关天通苑居民日常活动和公共服务设施利用状况的问卷调查。采用偶遇抽样方法在天通苑内部共发放问卷约1500份,回收1363份,回收率为90.87%。该项调查详细采集了天通苑居民居住、就业及通勤行为,以及包括身高、体重、吸烟、饮酒、锻炼、熬夜、活力、心情、压力、生活满意度等健康状况的客观与主观自评数据。本研究旨在探讨通勤模式对健康的影响,因此筛选调查样本中每周平均工作时间大于或等于30小时的全职工作者(Hansson et al, 2011)构建本文的基础数据库,最终获得936个有效样本。

总体上,调查样本中男性略多于女性;平均年龄约31岁;平均月收入约6951元;其中68.6%拥有本科及以上学历;职业类型中一般劳动者占比最大为32.5%,此外机关事业单位职员、企业管理人员、专业技术人员、私营企业主及其他职业类型占比约占11%~16%;户口类型中,调查样本本地居民与外来人口比例约为4:6;平均居住年数约5.17年;住房自有率为44.2%;有13岁以下孩子的样本比例为37.8%。总体上,本研究调查样本整体上偏年轻化、代表中等偏低收入、“新”北京居民为主的郊区就业者(表1)。

表1 天通苑不同社会经济属性调查居民的健康状况/%

Tab.1 Health outcomes by different socio-economic groups of the surveyed population/%

社会经济属性生理健康心理健康合计BMI不正常睡眠差经常请病假疲惫压力大情绪低落性别男39.316.12.520.753.413.956.5女33.012.93.219.543.511.643.4户口本地户口40.110.34.817.848.39.341.4外地户口34.317.82.820.249.813.158.6教育本科以下37.620.12.722.747.715.831.4本科及以上35.712.12.920.249.39.468.6职业机关事业单位34.59.95.218.042.67.016.4私营企业主42.912.84.317.454.111.511.2一般劳动者37.321.52.329.850.415.232.5企业管理者38.99.30.914.349.19.312.4专业技术人员31.413.63.718.850.010.113.7其他38.814.70.812.050.913.413.8住房产权自有产权40.911.23.116.548.68.644.2非自有产权33.214.62.720.348.913.355.8是否有13岁以下孩子没有36.514.22.822.349.312.762.2有39.315.52.420.447.110.137.8合计36.614.62.820.248.812.1100.0

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2.2 天通苑全职就业者的通勤特征

根据问卷调查中样本的居住地与就业地址,在ArcGIS计算得到职住直线距离。天通苑全职就业者的平均职住距离约7.96 km,平均通勤时间约38.5 min;其中25%的调查样本职住距离超过13.9 km,平均通勤时间超过60 min。分别采用职住连线与核密度方法,分析天通苑居民就业地空间分布状况,发现调查居民通勤方向总体上呈现以天通苑为中心的不均匀放射形格局,从郊区向城市中心区的通勤仍是最主要的通勤方向,同时也存在一些郊区之间侧向通勤(图2a)。调查居民的就业地空间分布一方面在天通苑及其周边地区呈现出明显的热点区,另一方面在CBD、中关村、亚奥地区、望京等地铁5号线、13号线、10号线沿线地区也存在多个热点(图2a)。通勤流向分析与孟斌(2009)的研究基本一致,郊区居民通勤方向仍是以向心流为主,但也存在一定比例的逆向通勤和侧向通勤,表明北京郊区居民职住分离的空间组织特征仍处于演变阶段。

图2 天通苑全职就业者就业分析图(a：职住点连线图;b：就业点核密度分析图)

Fig.2 Commuting space of full-time workers among the surveyed Tiantongyuan residents (a. home-work connection; b. Kernel density of workplaces)

已有研究表明,2015年北京居民的平均通勤时间为43.6 min,平均通勤直线距离为12.7 km(贾晓朋等, 2015)。相对而言,本研究样本的平均职住距离和通勤时间较北京市整体平均值较短,一方面可能是由于本研究调查样本中有相当比例的外来人口居住在天通苑,同时在天通苑内部及附近从事一般服务性工作,相对职住接近从而拉低了整体平均值。另一方面,也反映出中国大城市近域郊区化、城市空间结构相对西方城市更加紧凑,以及更多依赖公共交通出行,通勤时空效率较低(陈雪明, 2003)等特点。作为北京近郊的天通苑居住区,由于地铁13号线和5号线的开通带来交通条件与就业可达性的明显改善。

2.3 天通苑全职就业者的健康特征

本研究对健康的测量指标进行了二分类处理,即根据问卷回答判定为“健康”和“不健康”2类。由问卷调查获得被调查者的身高值与体重值,并根据体重公斤数除以身高米数平方来计算得到BMI,并选取BMI是否在18.5~24.0的范围内作为BMI是否正常的标准((Sun et al, 2017) )。睡眠质量相关问题包括“平日里,您是否感觉睡眠充足”、“您晚上是否可以轻松入睡”、“您早上是否可以轻松起床”3个问题,选项按照频率分别为“一直、经常、一般、偶尔、从不”,每个问题如果选择“偶尔”或“从不”则判定为不健康,当上述3个问题中有2个及以上问题被判定为不健康则该样本被判定为有睡眠质量问题。此外,生理健康维度中,根据“近一年来请过3天以上长病假的次数”来判定是否为经常请病假。在心理健康方面,疲惫状况相关问题包括“平日里,您是否感觉充满活力”、“平日里,您是否感觉有足够精力”、“平日里,您是否感觉有些疲劳”、“平日里,您是否感觉筋疲力尽”4个问题,前2个问题将回答为“偶尔”或“从不”的选项判定为不健康,而后2个问题将回答为“一直”或“经常”的选项判定为不健康,上述4个问题中当有2个及以上问题被判定为不健康时则该样本被判定为“平日里感到疲惫”。关于压力的测度,问卷中问题为“通常情况下,您工作(上学)时每日的压力情况如何”,采用1~9打分的形式让被调查者自评填写,将分值大于5判定为“平日里感到压力大”。关于情绪的测度,依据问卷中“平日里,您是否感觉心情舒畅”的回答进行划分,将“偶尔”或“从不”选项划分为“平日里情绪低落”。

不同社会经济属性调查居民的健康状况如表1所示。总体上,男性除了请病假比例较低外,在其余各项生理与心理健康指标不健康的比例都略多于女性。相比于本科以下学历的人群,本科及以上样本中经常请病假和压力大的比例都较高,而其他指标不健康的比例都相对较低。本地居民中BMI不正常、经常请病假的比例更多。不同职业类型的调查样本的健康状况存在比较大的差异：私营企业主中BMI不正常的比例高达42.9%;一般劳动者中睡眠质量差、感到疲惫和情绪低落的比例最高分别为21.5%、29.8%、15.2%;机关事业单位职员中经常请病假的比例略高而压力大、情绪低落的比例最少。相比于没有13岁以下孩子的样本,有孩子的样本在生理健康指标上BMI不正常和睡眠质量差的比例略高,而在精神健康指标上感到压力大和情绪低落的比例略低。

3 通勤模式对健康的影响

3.1 通勤模式与健康的描述性分析

在通勤方式中,本文将公交、地铁、单位班车和定制公交视为公共交通通勤方式,而自行车与步行作为积极通勤方式,出租车、私人小汽车、单位小汽车作为小汽车通勤方式,电动自行车、摩托车为其他通勤方式。总体来看,天通苑全职就业者主要选择公共交通(48.1%)作为通勤方式,其次选择积极通勤方式(比重约为34%)。考虑到通勤距离、时间与方式之间具有紧密的相互影响,为更加综合地分析通勤对健康的影响,本研究根据通勤时间、距离和通勤方式3个指标对研究样本进行聚类分析,得到3种具有不同通勤模式的样本。表2给出了每类通勤者在职住距离、通勤时间和通勤方式上的主要特点,并据此对聚类所产生的3种通勤模式分别命名为：短距离-积极-公交通勤、中长距离-公交-小汽车通勤、超长距离-公交-小汽车通勤。

表2 天通苑就业者不同通勤模式的通勤特征

Tab.2 Commuting characteristics by different commuter clusters

通勤模式短距离-积极-公交通勤中长距离-公交-小汽车通勤超长距离-公交-小汽车通勤合计职住距离/km均值2.3712.3417.057.77中位数1.1112.5817.065.24标准差3.825.947.677.66通勤时间/min均值17.052.695.938.9中位数15.050.090.035.0标准差9.29.117.927.4通勤方式/%积极通勤44.23.32.623.9公交通勤21.172.476.646.9小汽车通勤17.023.020.819.7其他17.71.30.09.5样本数38930477770

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进一步检验不同通勤模式样本的生理健康和心理健康状况(表3)。在睡眠质量差、疲惫状况和压力大等方面,通勤模式与健康呈现出倒“U”型关系,即短距离-积极-公交通勤、超长距离-公交-小汽车通勤模式中不健康的比例相对较高,而中长距离-公交-小汽车通勤模式中不健康的比例反而相对较低。这意味着,适度距离的通勤反而会有利于降低睡眠、疲惫和压力等健康风险,尤其对于睡眠和疲惫2个指标而言,卡方检验是显著的,说明3类通勤模式下的健康状况差异在统计上是显著的。

表3 不同通勤模式下的健康状况/%

Tab.3 Health outcomes by different commuter clusters/%

健康状况短距离-积极通勤-公交通勤中长距离-公交-小汽车通勤超长距离-公交-小汽车通勤卡方生理健康BMI不正常33.438.936.02.253睡眠差18.810.421.110.539***经常请病假2.32.84.20.903心理健康疲惫23.815.825.77.626**压力大47.746.155.32.030情绪低落14.18.56.67.056**

***表示卡方检验在0.01显著性水平下显著,**表示卡方检验在0.05显著性水平下显著。

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此外,中长距离-公交-小汽车通勤模式中BMI不正常的样本比例相对最高,可能的解释是短距离通勤者更多采用积极通勤方式,直接增加了体力活动从而减少BMI不正常的风险,而对于超长距离-公交-小汽车通勤,往往更多采用地铁出行,而从居住地到地铁站的接驳以及通勤途中往往需要消耗更多体力,从而也减少了BMI不正常的风险,反而是中长距离-公交-小汽车通勤模者通勤接驳和通勤途中体力消耗相对少,从而BMI不正常的风险也最大。此外,超长距离-公交-小汽车通勤者中经常请病假的比例相对最高,而短距离-积极-公交通勤者中情绪低落的比例相对最高,但统计上3类通勤模式间的差异不显著。

总体上,通过初步的描述性统计分析可以判断,通勤模式对生理健康和心理健康的不同指标均有影响,但影响机制可能相对复杂。短距离-积极-公交通勤模式不一定对健康最为有利,适度的职住分离和通勤可能对健康更加有利;但超长距离-公交-小汽车通勤模式可能会增加健康风险。

3.1 模型与变量

二项logistic回归分析多应用于医学社会学和公共健康研究,能较为综合地检验健康风险的影响因素(Hansson et al, 2011)。采用二项logistic回归模型,在控制其他社会经济属性后探讨通勤模式对健康的影响。因变量分别为生理健康和心理健康,具体在生理健康方面包括BMI是否正常、是否经常请病假和是否睡眠质量差,在心理健康方面包括是否感到疲惫、是否感到压力大及是否情绪低落等2个维度6个指标。本文的核心自变量为上文中所描述的3类主要通勤模式,此外选取性别、年龄、户口、受教育程度、职业类型、个人月收入、住房产权、居住年数和是否有13岁以下孩子等为控制变量。

3.2 通勤模式对健康影响的回归分析结果

首先,在天通苑通勤者的生理健康影响因素模型中(表4),在控制了其他社会经济属性的影响后,尽管模型回归系数反映的趋势与表3描述性统计分析的结论保持一致,即相对于短距离-积极-公交通勤者而言,中长距离-公交-小汽车通勤者BMI不正常的健康风险更大,而超长距离-公交-小汽车通勤者的健康风险相对较小,但在统计上差异并不显著。此外,关于BMI不正常的影响因素模型中无一变量在统计上存在显著影响。可能的原因是BMI不正常的影响机理可能更为复杂,本模型考虑因素不足,此外也可能是由于本调查样本整体偏年轻,生理健康风险整体偏低,所以各因素影响不突出。

表4 通勤模式对生理健康影响的回归模型

Tab.4 Binary logistic regression models of the determinants of physical health outcomes

影响因素BIM不正常睡眠质量差请病假多Sig.Exp(B)Sig.Exp(B)Sig.Exp(B)通勤模式（参照：短距离-积极-公交通勤）0.26200.138中长距离-公交-小汽车通勤0.1331.4310.0080.3290.4160.877超长距离-公交-小汽车通勤0.9730.9880.0282.5540.0495.997性别（参照：男性）0.9250.9810.2350.7080.1033.006年龄0.4221.0120.0280.9480.4451.035户口（参照：本地居民）0.3740.7890.4221.3620.2500.376学历（参照：本科及以上学历）0.4211.2060.7791.0910.9541.047个人月收入（元/月）0.6040.9900.2921.0700.5210.940职业（参照：机关事业单位）0.4980.7400.180私营企业主0.3151.4600.1982.1510.2310.327一般劳动者0.1951.5280.5241.3850.0070.042企业管理者0.4101.3630.8460.8750.9970专业技术人员0.6161.2000.8161.1530.2600.398其他0.5980.8000.8961.0860.9970居住年数0.8860.9610.9030.9550.0615.828住房产权（参照：自有产权）0.1141.0410.8981.0050.8771.014孩子（参照：没有13岁以下孩子）0.7791.0610.9641.0150.9451.045常数0.0210.2310.9290.9160.0440.011样本数494477475Log-likelihood630.307358.72589.407Cox & Snell R20.0470.0850.061Nagelkerke R20.0510.1500.274

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其次,在睡眠质量差的影响因素模型中,中长距离-公交-小汽车通勤者的健康风险相对最低,而超长距离-公交-小汽车通勤者的健康风险相对最高,即说明适度通勤有利于降低睡眠质量差的健康风险,但超长通勤则会增加睡眠质量差的风险,一定程度上证明了长距离通勤模式带来的时间压力较大,很可能压缩了睡眠活动时间,从而导致其对睡眠质量的消极影响。此外,模型显示随着年龄增大睡眠质量差的风险相对减少。这对于整体偏年轻的天通苑调查样本而言是相对合理的。

在经常请病假的影响因素模型中,也呈现超长距离-公交-小汽车通勤者健康风险相对最高的趋势,他们经常请病假的可能性更大。此外,相比于机关事业单位职员,一般劳动者经常请病假的概率更小;而居住年数越长,经常请病假的可能性越大。

在心理健康方面,尤其在疲惫和压力2个模型中同样也呈现出通勤模式对健康的倒“U”形影响趋势,即相比于短距离-积极-公交通勤者,中长距离-公交-小汽车通勤者的健康风险最小,而超长距离-公交-小汽车通勤者感到疲惫不堪和压力大的风险更大,但是只有压力模型中超长距离-公交-小汽车通勤模式的影响在统计上是显著的;同时,再次验证了过度职住分离和通勤对健康的负面影响。而在情绪模型中,中长距离-公交-小汽车通勤者和超长距离-公交-小汽车通勤者感到情绪低落的风险都更小,但同样在统计上不显著(表5)。

表5 通勤模式对心理健康影响的回归模型

Tab.5 Binary logistic regression models of the determinants of mental health outcomes

影响因素疲惫不堪压力大情绪低落Sig.Exp(B)Sig.Exp(B)Sig.Exp(B)通勤模式（参照：短距离-积极-公交通勤）0.1620.0840.349中长距离-公交-小汽车通勤0.5130.8190.6690.9050.1800.576超长距离-公交-小汽车通勤0.1491.7910.0621.9150.3650.537性别（参照：男性）0.3340.7850.0250.6420.0020.304年龄0.6411.0080.2981.0150.6751.010户口（参照：本地居民）0.5970.8370.8621.0460.8110.897学历（参照：本科及以上学历）0.5630.8500.3050.7910.2590.650个人月收入/（元/月）0.2841.0100.3320.9800.0231.020职业（参照：机关事业单位）0.0700.9810.343私营企业主0.5601.3100.6621.1760.1172.887一般劳动者0.3901.4000.9650.9860.4291.642企业管理者0.0440.2850.9010.9550.0673.734专业技术人员0.8360.9110.6500.8510.7621.246其他0.2930.5570.9421.0290.6301.435居住年数0.6891.1480.4221.2410.1871.883住房产权（参照：自有产权）0.6581.0140.2441.0300.1561.057孩子（参照：没有13岁以下孩子）0.1160.6520.4680.8590.6490.846常数0.1530.3200.2710.5030.0760.125样本数481483487Log-likelihood452.008651.334279.853Cox & Snell R20.0500.0440.058Nagelkerke R20.0790.0550.124

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在压力模型和情绪模型中,女性相对于男性而言压力大和情绪低落的风险都显著较小。随着个人收入水平的提升,情绪低落的风险也明显增加。企业管理者相对于机关事业单位职员,虽然疲惫不堪的风险显著较低,但情绪低落的风险显著更高。

4 结论与讨论

基于对北京典型郊区居住区天通苑居民的一手问卷调查数据,综合通勤距离、通勤时间与通勤方式3个方面特征聚类形成3种通勤模式,借助二项Logistic回归模型,在控制其他社会经济属性的前提下验证不同通勤模式对生理健康和心理健康2个维度6个指标的影响。研究发现,整体上通勤模式对睡眠质量差、经常请病假、疲惫不堪、压力大等健康风险的影响均呈现出倒“U”形的趋势,表明适度通勤可能有利于健康,而过长通勤却不利于健康,尤其是超长距离-公交-小汽车通勤模式显著地增加了睡眠质量差、经常请病假、压力大等的健康风险。

本研究表明,改善大城市郊区居民的职住关系不仅意味着城市运行效率的提升,更重要的是意味着城市生活质量的提升。对于像天通苑这类最初为疏解城市中心区人口而形成的单一功能的郊区巨型居住组团而言,以往职住分离与通勤行为研究往往提倡通过一定程度的职住平衡来改善单一功能和空间错位造成的长距离通勤和职住分离。本研究进一步从过长通勤模式对生理和心理健康造成的负面影响来揭示出区域职住平衡对公共健康的意义。营造宜居的郊区社区,不能仅局限于满足基本的住房和居住需求,更应该考虑居民就业可达性以及交通出行的便利程度,应提倡规划建设既宜居也宜业的郊区社区。此外,在考虑郊区职住平衡问题时,空间尺度非常重要,本研究的结论还揭示出适度通勤可能有利于降低健康风险。然而,由于通勤模式对健康的影响非常复杂,很难一概而论,究竟多大尺度上的职住平衡和适度通勤更加有利于健康仍需要进一步采集环境实验数据进行验证。

同时,本文在数据和方法上仍然存在一定的局限性。本文所用的调查数据由于年龄结构偏年轻化,样本整体的生理健康状况相对较好,因此不利于揭示通勤模式对生理健康的真实影响。此外,天通苑居民中本地居民与外来人口尽管居住邻近,但生活方式及行为特征分异明显,因此,亟待分别针对2类人群来分析职住关系与通勤对其健康的不同影响机制,从而从住房、就业、人口、设施配套等方面促进郊区社区融合和生活质量提高。在最后,通过聚类划分出的通勤模式由于无法准确检验通勤方式的健康效应以及有利于降低健康风险的合理的职住距离,因此,在进一步研究中可尝试通过结构方程模型来建立职住距离、通勤方式、通勤时间内部的相互影响关系及其对健康影响。

致谢：对参与问卷调查的北京联合大学应用文理学院人文地理与城乡规划及地理信息系统专业2013级的全体同学以及北京大学城市与环境学院行为地理研究小组的全体同学表示由衷的感谢。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献

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https://doi.org/10.11821/xb201102002 URL [本文引用: 1] 摘要

制度转型与空间重构背景下,中国大城市的居住与就业空间关系发生明显变化,职住分离现象逐渐凸显。尽管城市地理学者逐步关注转型期城市居住与就业空间关系的变化对居民通勤行为的影响,然而深入探讨微观个体所承受的职住分离程度的差异性及其影响因素的实证研究仍然缺乏。基于对北京城市520户家庭、806个通勤样本的问卷调查数据,本文借助多元回归模型验证了居住区类型、家庭及住房状况、以及其他社会经济属性等居民职住分离程度差异性的影响,从而折射城市转型过程中宏观制度性及结构性因素（如土地市场化改革、住房政策、单位制度改革、城市空间扩展等）对个体日常生活经历差异性的影响。

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[本文引用: 1]

[Chen X M.2003.

Historical review of the U.S.A urbanization and suburbanization process and future outlook of the Chinese urban development

[J]. Urban Planning Overseas, 18(1): 51-56.]

[本文引用: 1]

[3]冯健, 周一星. 2003.

中国城市内部空间结构研究进展与展望

[J]. 地理科学进展, 22(3): 304-315.

https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2003.03.010 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要

在介绍中国城市内部空间结构概念与研究过程的基础上,从人口与城市内部空间结构、城市内部的经济空间结构、城市内部的社会空间结构以及郊区化研究4个方面,回顾了中国城市内部空间结构研究的最新进展。文章最后分析了城市内部空间结构研究的中西差距,并指出:第五次人口普查为新时期中国城市内部空间结构的研究提供了新的机遇;伴随着中国经济成功转型,城市内部空间结构的研究重点正在转变;中国城市郊区化理论与城市内部空间重构理论等需要进一步发展。

[Feng J, Zhou Y X.2003.

A review and prospect on urban internal spatial structure research in China

[J]. Progress in Geography, 22(3): 304-315.]

https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2003.03.010 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要

[4]贾晓朋, 孟斌, 张媛媛. 2015.

北京市不同社区居民通勤行为分析

[J]. 地域研究与开发, 34(1): 55-59, 70.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1003-2363.2015.01.010 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要

近年来北京市社会经济和城市建设取得了重大的成就，但是交通拥堵、居住地和工作地分离、过度通勤等问题也极大地影响了城市的可持续发展，通勤行为研究对理解城市结构、合理规划城市空间布局具有重要作用。以北京市政策性住房、胡同社区、单位社区和商品房四类居住区居民为对象，通过2012年城市居民职住分离抽样调查问卷获取了不同社区居民的居住地和工作地、通勤行为及居住满意度等基本数据，运用统计分析和地理信息系统技术对这些特征进行综合分析，试图理解社会极化加剧背景下不同社区居民通勤行为差异，丰富城市地理研究内容。结果发现：不同社区居民通勤行为存在着显著的差异；四类社区中政策性住房居民平均通勤时间最长为50.4 min（标准差24.7 min），单位社区居民平均通勤时间最短为33.6 min（标准差20.3 min）；不同社区居民的通勤工具选择也明显不同，反映出居民社会经济属性差异是通勤行为差异的重要因素。

[Jia X P, Meng B, Zhang Y Y.2015.

Analysis of the residents commuting behavior in different communities in Beijing city

[J]. Areal Research and Development, 34(1): 55-59, 70.]

https://doi.org/10.3969/j.issn.1003-2363.2015.01.010 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要

[5]刘志林, 王茂军. 2011.

北京市职住空间错位对居民通勤行为的影响分析: 基于就业可达性与通勤时间的讨论

[J]. 地理学报, 66(4): 457-467.

https://doi.org/10.11821/xb201104003 URL [本文引用: 1] 摘要

基于问卷调查的非汇总数据、第五次人口普查和第一次经济普查数据,测度了北京城市124个街道的就业可达性,并作为职住空间错位的标度指标,讨论了职住空间错位与居民通勤时间之间的关系。研究发现:①北京城市中心区的就业可达性高于郊区,高就业可达性的街道主要集中在二环以内及东二环至东四环的东北一隅。②全体样本的回归分析发现,在控制社会经济属性与住房状况等条件下,街道就业可达性对通勤时间的影响并不显著,但就业可达性平方与居民通勤时间存在负向相关关系。③分收入组来看,中高收入组两变量影响均不显著,中低收入组和低收入组就业可达性对通勤时间的影响显著,表现为通勤时间与就业可达性为正向相关,与就业可达性平方为负向相关,说明一定的阈值范围内居住街道就业可达性的提高鼓励居民延长通勤时间,但超过一定阈值后则限制居民长时间通勤。该结果与西方城市研究的研究结论不同,反映出中国城市处于空间重构和转型期的独特性。但二者的共同点是低收入居民等弱势群体更容易受城市职住关系的结构性变化的制约,城市规划和住房政策应更加重视通过公共服务设施的空间配置消减低收入居民面临的空间障碍。

[Liu Z L, Wang M J.2011.

Job accessibility and its impacts on commuting time of urban residents in Beijing: From a spatial mismatch perspective

[J]. Acta Geographica Sinica, 66(4): 457-467.]

https://doi.org/10.11821/xb201104003 URL [本文引用: 1] 摘要

[6]刘志林, 张艳, 柴彦威. 2009.

中国大城市职住分离现象及其特征: 以北京市为例

[J]. 城市发展研究, 16(9): 110-117.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1006-3862.2009.09.020 URL [本文引用: 1] 摘要

以北京为案例城市,基于2007年对北京市内600户家庭的问卷调查数据,以居住地和就业地之间的直线距离——职住距离（job-housing distance）作为职住分离程度的测度指标,描述了北京市职住分离格局,除社会经济属性外,重点比较了不同居住社区类型、住房产权属性、居住搬迁年份的居民的职住分离程度,以期反映影响居民就业可达性的制度性和结构性因素。

[Liu Z L, Zhang Y, Chai Y W.2009.

Home-work separation in the context of institutional and spatial transformation in urban China: Evidence from Beijing household survey data

[J]. Urban Studies, 16(9): 110-117.]

https://doi.org/10.3969/j.issn.1006-3862.2009.09.020 URL [本文引用: 1] 摘要

[7]孟斌. 2009.

北京城市居民职住分离的空间组织特征

[J]. 地理学报, 64(12): 1457-1466.

https://doi.org/10.3321/j.issn:0375-5444.2009.12.006 URL [本文引用: 1] 摘要

利用地理信息系统和空间分析技术,选择北京市为实证研究对象.在近万份实际调查问卷数据基础上,从城市空间结构变迁的角度审视北京城市居民职住分离的空间组织特征和职住分离的影响因素.研究发现北京城市居民单程通勤时间为38分钟,其中通勤时间超过40分钟的人群比例为43.7%,可见北京市居民职住分离程度比较严重:同时,从居住地和工作地的角度都可以发现北京居民职住分离现象在区县尺度和街道尺度存在着明显的空间差异:总体而言城市中心区域职住分离情况好于郊区,在郊区中重点开发的卫星城镇工作机会较多,在这些区域就业者的职住分离问题并不严重:而一些重点建设的大型居住社区由于功能过于单一,这些区域的居民职住分离问题十分突出.集聚分析表明.北京市存在明显的就业和居住集聚区,并且两者在空间上的错位比较明显;对城市居民的通勤流向的分析表明.向心流还是主体通勤方向,但也存在一定比例的逆向通勤,表明北京城市化过程中居民职住分离的空间组织特征正在逐渐演变.

[Meng B.2009.

The spatial organization of the separation between jobs and residential locations in Beijing

[J]. Acta Geographica Sinica, 64(12): 1457-1466.]

https://doi.org/10.3321/j.issn:0375-5444.2009.12.006 URL [本文引用: 1] 摘要

[8]孟斌, 于慧丽, 郑丽敏. 2012.

北京大型居住区居民通勤行为对比研究: 以望京居住区和天通苑居住区为例

[J]. 地理研究, 31(11): 2069-2079.

https://doi.org/10.11821/yj2012110014 URL [本文引用: 2] 摘要

郊区化的过程中，居住一就业均衡性存在解体和重构的过程。以北京郊区两个大型居住区——望京居住区和天通苑居住区作为研究对象，通过问卷调查的方式获取了居民居住、就业以及通勤等方面的相关数据。研究表明：通勤时间较长是近郊大型居住区居民的共性，但由于大型居住区功能定位的差异以及所在区位和道路体系的差异，单一型居住区和混合型居住区也存在高峰通勤出行时间、通勤工具选择和通勤流向等通勤行为的差异。对这些主要影响因素加以合理规划，对解决郊区化过程造成的制住分离加剧问题具有重要作用。

[Meng B, Yu H L, Zheng L M.2012.

The analysis of commuting behavior in the huge residential districts: A case study of Wangjing and Tiantongyuan in Beijing

[J]. Geographical Research, 31(11): 2069-2079.]

https://doi.org/10.11821/yj2012110014 URL [本文引用: 2] 摘要

[9]潘海啸, 王晓博. 2010.

动迁居民的出行特征及其对社会分异和宜居水平的影响

[J]. 城市规划学刊, 6(61): 61-67.

[本文引用: 1]

[Pan H X, Wang X B.2010.

Travel characteristics and its impact on social segregation and urban livability

[J]. Urban Planning Rorum, 6(61): 61-67.]

[本文引用: 1]

[10]吴江洁, 孙斌栋. 2016

a. 发达国家通勤影响个人健康的研究综述与展望

[J]. 世界地理研究, 25(3): 142-150.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-9479.2016.03.016 URL [本文引用: 1] 摘要

随着社会经济的不断发展,健康问题已经越来越受到大家的关注。通勤作为居民每日的重要出行活动,是时间利用中的重要组成部分。近些年,城市交通状况开始不断恶化,糟糕的通勤形势逐渐对个人的健康状况构成威胁。发达国家较早开始了对该问题的关注,并已取得丰富的研究成果。相较之下,国内关于通勤影响个人健康的文献则相对缺乏。本文主要从个人心理健康、客观健康、健康行为三个维度,对西方发达国家通勤时间、通勤距离、通勤方式等通勤特征对个人健康影响的相关文献进行了系统梳理与评述,并总结其研究数据与研究方法,最后对未来研究进行展望,以期能够为我国城市通勤领域的研究提供新的视角与借鉴。

[Wu J J, Sun B D.2016

a. A review of the literature on the impact of commuting on personal health in developed countries

[J]. World Regional Studies, 25(3): 142-150.]

https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-9479.2016.03.016 URL [本文引用: 1] 摘要

[11]吴江洁, 孙斌栋. 2016

b. 通勤时间的幸福绩效: 基于中国家庭追踪调查的实证研究

[J]. 人文地理, 31(3): 33-39.

[本文引用: 1]

[Wu J J, Sun B D.2016

b. The impact of commuting time on subjective happiness: Evidence from China family panel survey data

[J]. Human Geography, 31(3): 33-39.]

[本文引用: 1]

[12]张天然. 2016.

基于手机信令数据的上海市域职住空间分析

[J]. 城市交通, 14(1): 15-23.

https://doi.org/10.13813/j.cn11-5141/u.2016.0103 URL [本文引用: 1] 摘要

居民居住地与工作地的空间关系是城市空间布局的重要依据。基于手机信令数据,提出分区域的居民通勤距离和就业岗位通勤距离计算方法。通过对比验证了手机信令数据与居民出行调查数据的职住空间和距离分布特征较为吻合。重点分析上海市中心城区及周边地区的职住空间关系及通勤距离。提出职住通道平衡概念,并分析职住通道不平衡地区与轨道交通拥挤程度的关系,指出土地利用布局优化对职住通道平衡的重要性。通过分析不同新城的职住空间特征,探讨新城范围划定对统计分析的影响,总结了新城职住空间较为独立、居民内部就业率较高的特征。

[Zhang T R.2016.

Job-housing spatial distribution analysis in Shanghai metropolitan area based on cellular signaling data

[J]. Urban Transport of China, 14(1): 15-23.]

https://doi.org/10.13813/j.cn11-5141/u.2016.0103 URL [本文引用: 1] 摘要

[13]张艳. 2015. 城市空间行为与分异: 以北京为例[M].

北京:

学苑出版社.

[本文引用: 1]

[Zhang Y.2015. Chengshi kongjian xingwei yu fenyi: Yi Beijing weili[M].

Beijing,

China: Academic Press.]

[本文引用: 1]

[14]周素红, 程璐萍, 吴志东. 2010.

广州市保障性住房社区居民的居住-就业选择与空间匹配性

[J]. 地理研究, 29(10): 1735-1745.

https://doi.org/10.11821/yj2010100002 URL [本文引用: 1] 摘要

从居住-就业区位选择角度出发,以广州市典型保障性住房社区（棠下小区、同德小区）为案例,研究保障性住房居民的居住-就业选择特征及其空间匹配性的群体差异和影响机制。经过十多年的发展,研究小区发生明显的居住人群过滤现象,出现大量转售和转租情况,形成保障性住房、商品房、转租房、原单位房的住户结构。保障性住房住户和商品房住户的居住与就业地的空间关系变化较大,其空间不匹配问题突出,但二者在形成机制上存在较大差异。前者主要因保障性住房供应的政策性因素,使其住户的区位选择与主要就业场所不匹配而引发的,属于被动迁移型空间不匹配现象;后者主要是购买转售的保障性住房的住户,为获取保障性住房的政策性福利而通过市场方式选择远离其就业场所空间而引发的,属于主动选择型空间不匹配现象。私人转租房住户和原单位房住户的居住-就业空间匹配性良好。保障性住房的转租和转售在一定程度上产生了政策性福利的再分配,存在一定的不公平性;同时,居住-就业空间不匹配对相关居民的生活质量也带来一定的影响。因此,需要进一步研究保障性住房合理的空间布局方案和实施途径,优化城市空间结构,在考虑社会公平的前提下尽量解决各类群体的居住与就业问题。

[Zhou S H, Cheng L P, Wu Z D.2010.

The jobs-housing relocation and spatial matching of residents in alleviatory housing neighborhoods in Guangzhou

[J]. Geographical Research, 29(10): 1735-1745.]

https://doi.org/10.11821/yj2010100002 URL [本文引用: 1] 摘要

[15]周素红, 何嘉明. 2017.

郊区化背景下居民健身活动时空约束对心理健康影响: 以广州为例

[J]. 地理科学进展, 36(10): 1229-1238.

https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2017.10.005 URL [本文引用: 1] 摘要

本文从健康地理跨学科的视角入手,以广州市典型郊区的102个样本为研究对象,并选择10个城区街道的927个样本作为参照组进行对比研究,重点探讨中国式快速郊区化背景下,郊区居民健身活动时空约束对心理健康状况的影响.通过构建多元线性回归模型,从微观层面探讨居民城市建成环境、健身行为和心理健康之间的相互关系.结果表明:基于WHO-5反映心理健康量表的评分,郊区样本心理健康状况平均分值只有8.411分,远低于城区样本的平均12.788分,郊区居民的心理健康问题需要引起重视.相对于城区居民,郊区居民健身活动受长距离的通勤及不完善的公共交通系统的时空约束更为明显,健身活动频率更低、时间更短、空间上主要集中在住宅附近.这种差异除了受个人经济社会属性、邻里社区融入等因素影响外,还明显受到建成环境因素的影响.研究结论对弥补过度市场化逐利下造成的城市公共性缺失,维护社会空间公平,完善中国式郊区化下的公共服务设施配套体系,改善郊区居民心理健康状况有重要意义,同时也可为郊区规划及公共政策制定提供参考.

[Zhou S H, He J M.2017.

Effects of spatial-temporal constraints of suburban residents on fitness activities to mental health in the context of rapid suburbanization:Acase study in Guangzhou, China

[J]. Progress in Geography, 36(10): 1229-1238.]

https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2017.10.005 URL [本文引用: 1] 摘要

[16]周素红, 闫小培. 2006.

广州城市居住-就业空间及对居民出行的影响

[J]. 城市规划, 30(5): 13-18, 26.

[本文引用: 1]

[Zhou S H, Yan X P.2006.

Relationship between urban residential space and employment space and impact on resident trip in Guangzhou

[J]. City Planning Review, 30(5): 13-18, 26.]

[本文引用: 1]

[17]朱菁, 高鹏华, 吴潇, 等. 2014.

大城市居民通勤行为的健康效应研究: 以西安市为例

[J]. 城市规划学刊, (6): 46-51.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-3363.2014.06.007 URL [本文引用: 1] 摘要

在对国内外相关研究进行梳理和总结的基础上,从大城市居民通勤行为健康效应的解析出发,以2013年在西安市发放的800份问卷调查为数据来源,以样本日常工作、生活的活动种类和持续时间是否同质、同量为依据,对问卷进行筛选,从而确保样本的健康状况基本是由通勤行为的差异性所导致的,最终筛选结果为475个。再采用BMI、代谢当量为指标,以众数为表征值,衡量不同通勤行为的健康效应。结果表明,步行的健康效应最高,公交、地铁等次之,私家车最低,且远远低于步行、公交和地铁。

[Zhu J, Gao P H, Wu X, et al.2014.

The commuting effects to people's health: A case study of Xi’an

[J]. Urban Planning Forum, (6): 46-51.]

https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-3363.2014.06.007 URL [本文引用: 1] 摘要

[18]Hansson E, Mattisson K, Björk J, et al.2011.

Relationship between commuting and health outcomes in a cross-sectional population survey in southern Sweden

[J]. BMC Public Health, 11: 834.

https://doi.org/10.1186/1471-2458-11-834 URL PMID: 3226527 [本文引用: 4] 摘要

Abstract BACKGROUND: The need for a mobile workforce inevitably means that the length of the total work day (working and traveling time) will increase, but the health effects of commuting have been surprisingly little studied apart from perceived stress and the benefits of physically active commuting. METHODS: We used data from two cross-sectional population-based public health surveys performed in 2004 and 2008 in Scania, Sweden (56% response rate). The final study population was 21, 088 persons aged 18-65, working > 30 h/week. Duration (one-way) and mode of commuting were reported. The outcomes studied were perceived poor sleep quality, everyday stress, low vitality, mental health, self-reported health, and absence from work due to sickness during the past 12 months. Covariates indicating socioeconomic status and family situation, overtime, job strain and urban/rural residency were included in multivariate analyses. Subjects walking or cycling to work 60 min odds ratios (ORs) ranged from 1.2 - 1.6 for the different outcomes. For car commuting, the relationships were concave downward or flat, with increasing subjective health complaints up to 30-60 min (ORs ranging from 1.2 - 1.4), and lower ORs in the > 60 min category. A similar concave downward relationship was observed for sickness absence, regardless of mode of transport. CONCLUSIONS: The results of this study are concordant with the few earlier studies in the field, in that associations were found between commutation and negative health outcomes. This further demonstrates the need to consider the negative side-effects of commuting when discussing policies aimed at increasing the mobility of the workforce. Studies identifying population groups with increased susceptibility are warranted.

[19]Oliveira R, Moura K, Viana J, et al.2015.

Commute duration and health: Empirical evidence from Brazil

[J]. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 80: 62-75.

https://doi.org/10.1016/j.tra.2015.07.020 URL [本文引用: 1] 摘要

There have been many empirical studies associating commuting time and health outcomes in the last few decades. Their general conclusion is that commuting and health are negatively related. The validity of their findings, however, is questionable, given their lack of good identification strategies to correctly account for omitted variables. In this paper, we analyze this relationship using a large and unique nationally representative sample of Brazilian individuals, coupled with the use of propensity score matching techniques, and the application of an exhaustive set of standard falsification tests and sensitivity analysis that may prevent one from claiming a causal link between the two variables. Our results indicate that individuals with more than one hour of commuting appear to have statistically higher probability, ranging from 1.9 to 4.6 percentage points, of reporting bad health status when compared to a person whose commuting time is less than one hour.

[20]Palmer A.2005.

Health of people who travel to work: The effect of time travel and mode of transport on health[R]. Kent, UK: Centre for Health Services Studies University of

Kent.

[本文引用: 2]

[21]Sun B, Yan H, Zhang T.2017.

Built environmental impacts on individual mode choice and BMI: Evidence from China

[J]. Journal of Transport Geography, 63:11-21.

https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2017.07.004 URL [本文引用: 1] 摘要

Using data from China Family Panel Studies (CFPS), this paper examines the impacts of the built environment on individual BMI and the risk of overweight, directly and indirectly mediated by mode choice with structural equation model (SEM). The results suggest that population density and facilities accessibility are positively associated with individual BMI and distance to the nearest bus stop is negatively associated, both directly and totally, differing from the mainstream views of Western developed countries. Thus, Chinese healthy policies should orient itself toward improving the walkability and cycling-friendliness of open spaces rather than increasing density and facilities accessibility of communities as Western developed countries did.

[22]Zhou J P, Zhang C, Chen X J, et al.2014.

Has the legacy of Danwei persisted in transformations? The jobs-housing balance and commuting efficiency in Xi'an

[J]. Journal of Transport Geography, 40: 64-76.

https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2014.04.008 URL [本文引用: 1] 摘要

Based on the 2008 Xi’an city-wide household travel survey data, this manuscript investigates the jobs-housing balance and commuting efficiency in Xi’an, against the backdrop of the dramatic urban spatial/social transformations occurred in the city since the 1990s. It compares selected excess-commuting indicators of Xi’an with those in selected Chinese and foreign cities. It finds that (a) Xi’an has a short theoretical minimum commute, which indicates a good relative numerical balance of jobs with respect to housing; (b) Xi’an has a relatively low commuting efficiency as compared to most of the foreign cities and other Chinese cities—but this can be caused by differences in the size of units of analysis across studies; (c) jobs-residents ratios would not significantly reduce the average commuting distance at the subarea level; (d) job density and migrant ratio are significantly correlated to the average commuting distance at the subarea level; (e) the jobs-housing balance has bigger impacts on bus commutes than on car commutes. This manuscript re-confirms the importance of conducting separate studies of the jobs-housing balance and related issues in the Chinese context. It also shows such studies could generate new insights and policy implications.

大城市郊区居民通勤模式对健康的影响研究——以北京天通苑为例

1 引言

2 调查与数据

2.1 案例地区与调查实施

2.2 天通苑全职就业者的通勤特征

2.3 天通苑全职就业者的健康特征

3 通勤模式对健康的影响

3.1 通勤模式与健康的描述性分析

3.1 模型与变量

3.2 通勤模式对健康影响的回归分析结果

4 结论与讨论

参考文献

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2.1 案例地区与调查实施

2.2 天通苑全职就业者的通勤特征

2.3 天通苑全职就业者的健康特征

3 通勤模式对健康的影响

3.1 通勤模式与健康的描述性分析

3.1 模型与变量

3.2 通勤模式对健康影响的回归分析结果

4 结论与讨论

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