【焦点】中国主要城市轨道交通覆盖通勤空间特征研究

2019年，中国大陆地区共有40个城市开通了城市轨道交通，运营线路合计208条，总长度达到6 736.2 km。其中，地铁运营线路里程占主体，合计5 180.6 km，占比达到76.9%。2019年新增运营线路长度974.8 km^[1]，增长率达到17%。中国城市轨道交通的快速发展对满足客流运输需求、集中开发城市交通枢纽、塑造城市空间形态、提升城市公共交通服务水平与效率起到重要作用。然而，实践中遇到的问题往往导致城市轨道交通的作用无法高效发挥，或者难以量化轨道交通的价值。例如在进行城市交通规划客流预测模型分析和轨道交通方案测试时，基础数据不足、精度低，模型参数主观性强等因素会导致客流模型结果及轨道交通线网方案产生误差，因此输出结果带有一定的主观性；在对城市轨道交通车站周边开发进行评价时，轨道交通对周边区域的辐射带动作用一般仅考虑基础设施等静态指标，缺乏多维度视角全面的分析支撑。除此之外，还存在轨道交通对城市空间形态的影响、轨道交通建设效益和公共交通通勤效率提升难以量化等问题。以上内容涉及轨道交通规划、学术理论研究等方面，本文基于互联网通勤数据，从与城市轨道交通有关的通勤视角出发，对上述内容进行分析和研究。

本文以中心城区通勤人口，即以居住地或就业地至少一端位于中心城区范围内的通勤人口作为研究对象，包含城区内部通勤、城区居住郊区就业、郊区居住城区就业、城区居住城市外就业、城市外居住城区就业几种通勤类型。研究范围以现行城市总体规划中明确提出的中心城区范围为基础，结合街道(乡镇)行政边界以及通勤人口分布进行局部调整，覆盖主要建成区域。

通勤样本数据来自百度地图互联网位置服务(Location Based Service, LBS)，从中得到用户居住地、就业地信息以及通勤路网距离，数据周期为2019年1—6月。经过不断更迭的职住地识别算法优化，且消除不同数据来源产生的系统误差，最终以250 m栅格汇聚形成通勤OD^[1]。各城市轨道交通客运强度等运营统计数据来自中国城市轨道交通协会^[2]，统计时间为2018年。

从全国城市中选取北京、上海、天津、重庆、广州、深圳、西安、成都、武汉、南京、郑州、杭州、长沙、合肥、福州、南昌、南宁、石家庄、沈阳、长春、哈尔滨、贵阳、昆明、乌鲁木齐、厦门、大连、青岛、宁波、济南、兰州、呼和浩特31个城市作为研究对象。这些城市为全国范围内拥有轨道交通的主要城市。

轨道交通覆盖范围选取两个指标，分别为500 m和1 000 m。500 m范围依据为住房和城乡建设部发布的《城市轨道沿线地区规划设计导则》^[3]中轨道交通车站核心区概念；1 000 m范围为步行15 min的长度，作为轨道交通车站周边居民可接受的步行距离^[3]。

统计轨道交通覆盖居住、就业人口比例时，首先统计各区域内居住和就业人口总数，之后针对轨道交通走廊覆盖区域进行统计，得到轨道交通覆盖居住和就业人口，最后分别除以各区域内居住和就业人口总数。

通勤人口的定义为居住地和就业地之间距离大于0的通勤人群。轨道交通覆盖通勤人口为居住端和就业端均在轨道交通覆盖范围内(500 m或1000 m)的通勤人口。此值与城市通勤人口总数的比值即为轨道交通覆盖通勤人口比例。

以往有关轨道交通通勤的研究，数据来源多为全国人口普查、居民出行调查等传统信息获取方式。然而，全国人口普查周期过长，信息长时间无法更新；交通问卷调查被拒率较高，同时因调查成本较高导致样本量相对较少；户口登记地信息往往难以反映样本人群的真实居住地，导致数据产生明显偏差。

基于位置服务的技术为研究城市交通系统的时空动态规律提供了新的视角，为全国范围通勤相关实证研究与深度探索提供了新的契机。通过数据分析技术，可实现对个体通勤行为的动态追踪，以期为更加高效、合理的交通规划与政策制定提供理论与实证研究依据。与传统的问卷调查数据相比，互联网通勤数据具有较好的时空精度，更加真实化、精细化、过程化，便于长期采集，与传统调查结合后可对居民进行长期通勤特征的探索。

轨道交通作为城市交通的骨架，通过与客流走廊的匹配，进而影响城市整体空间结构和用地布局。以往较多研究指出，出于满足城市交通需要的考虑，轨道交通线网的布置应尽可能覆盖居住人口与就业岗位，串联城市居住与就业中心，得到最大化的轨道交通使用效率和服务能力^[4]。本文基于通勤人口的概念，通过对此人群的覆盖研究，更加精准地锁定轨道交通服务的目标人群。

通过计算轨道交通覆盖通勤人口比例，可得出轨道交通服务的理论潜能和服务极限，同时反映轨道交通线网布局与通勤需求的契合程度。此比例越高的城市，说明轨道交通对城市交通的支撑作用越好、服务能力越强。而轨道交通客运强度反映轨道交通单位线网(线路)长度的客运量，展现轨道交通实际提供的运输服务能力。

本文对31个城市的轨道交通覆盖通勤人口比例和轨道交通客运强度进行分析，同时对相同规模城市进行横向比较(见图1)。

图1  主要城市轨道交通覆盖通勤人口比例与客运强度

1）超大城市。

超大城市中广州市轨道交通覆盖通勤人口能力最强，达到37%，意味着广州通勤人群中每10人就有接近4人可选择轨道交通作为通勤出行方式，显示广州城市轨道交通线网布局合理、对城市交通系统支撑能力强。上海、深圳、北京依次处于广州之后，此规模城市轨道交通覆盖通勤人口比例平均为32%。从客运强度可以看出，除上海略低外，其他城市的客运强度均反映了与轨道交通覆盖通勤人口比例的强相关关系。

2）特大城市。

除西安、杭州、青岛外，特大城市轨道交通覆盖通勤人口比例与客运强度基本成较强正相关关系。武汉和成都的轨道交通覆盖通勤人口比例高达35%和32%，甚至超过部分超大城市，说明这两个城市轨道交通线网布局合理。西安、杭州轨道交通以此级别最低的覆盖通勤人口比例，运营实现此级别最高的客运强度；武汉拥有这一级别最高的覆盖通勤人口比例，客运强度却大幅低于第二名成都，甚至仅为西安轨道交通的50%。考虑轨道交通线网长度对客运强度的影响，西安、杭州线网规模较小，增加1 km线网长度可得到较多客运量的增长，武汉相反。因此，选择轨道交通线网长度分别与西安、杭州和武汉相似的城市来分析两指标的相应关系。与西安、杭州线网长度相似的城市有青岛、大连和沈阳，青岛和大连的情况与西安相反，通过相对较高的轨道交通覆盖通勤人口比例实现较低的客运强度，沈阳介于两类情况之间；与武汉线网长度相似的城市有成都、南京和重庆，这三个城市均通过明显低于武汉的轨道交通覆盖通勤人口比例，成都实现大幅高于武汉的客运强度，南京和重庆达到与武汉持平的客运强度。

3）大城市。

I型大城市轨道交通覆盖通勤人口比例与客运强度相关性不明显。II型大城市轨道交通覆盖通勤人口比例与客运强度成较强正相关关系。

综上，通过分析主要城市轨道交通通勤人口覆盖比例和客运强度，得出除I型大城市外两者呈较强正相关关系。轨道交通覆盖通勤人口比例可作为有效的预测手段判断实际客运强度；在城市轨道交通选线过程中，基于特定城市现状职住分布，计算得出覆盖通勤人口比例，对线网的具体空间布局有着重要的指导意义和数据支撑作用。

城市轨道交通对城市的另一个重要作用体现在带动其覆盖区域的发展，影响土地利用关系、形成差异化开发强度，对轨道交通覆盖区域的空间发展产生聚集作用^[5]。具体表现为城市居住、就业、商业中心多出现在轨道交通车站覆盖范围内，其开发密度明显大于城市其他空间位置。轨道交通车站周边开发对通勤职住的影响在于居住地和就业岗位的空间集聚，在中心城区内表现为多功能中心的覆盖，即同时满足商业、就业等多种需求的职能集中地；在郊区表现为围绕轨道交通车站的集聚，将原本较为稀疏、低密度的发展建设更进一步的汇聚^[6]。

本文从通勤视角出发，量化轨道交通车站周边居住人口和就业岗位的集中程度，分析中国主要城市职住密度特征总体规律。由表1可以看出，就全国整体来看，轨道交通对就业端的覆盖强于居住端，在500 m半径范围内尤其明显。其主要原因在于各城市内就业岗位比居住地更加集中，就业端普遍有明显的聚集，具体表现为高层写字楼、文化产业园等。然而，居住端普遍集中度不强，甚至部分城市居住地分布分散，并无传统意义的居住中心，导致轨道交通线网对居住地覆盖的程度有限。

表1 中国主要城市轨道交通覆盖居住人口、就业岗位、通勤人口比例(%)

就业端的高集聚形成有两个因素：1)轨道交通线网选线本身对就业岗位的空间匹配程度更高，即在轨道交通落地使用前，就业岗位已产生集聚；2)轨道交通线网对就业端的吸引力更强，在轨道交通建成后，由于附近通勤区位优势，导致就业岗位在车站周围形成集聚。现实情况极有可能受到两个因素共同的影响，虽暂时无法量化两者具体影响程度，但在此尝试从空间位置角度做出定性解读。在城市轨道交通布局选线时需考虑匹配已有客流走廊，由于中心城区发展已成规模，主要的通勤通道已形成，就业或居住中心是选线的重要依据，因此中心城区受第一因素影响更大。郊区情况与中心城区不同，在轨道交通建设布局初期，郊区发展往往还较为落后，多数区域处于待开发状态；城市轨道交通选线布局往往强调对局部发展的带动和关键节点运输保障能力，郊区就业岗位的集聚多是因为长距离通勤的效率提高，因此郊区受第二因素影响更大^[5]。

城市规模越大的城市，轨道交通覆盖通勤人口比例越高(见表2)。超大城市500 m半径范围的轨道交通覆盖通勤人口比例比特大城市高一倍。从II型大城市开始，每向上一级，1 000 m半径轨道交通覆盖通勤人口比例分别增长4.3，5.6和12.2个百分点；特大城市与超大城市的轨道交通覆盖通勤人口比例差距最大(12.2个百分点)。结合图2可以看出，当轨道交通线路单一、联系较弱时，对通勤人口的覆盖能力差，达到一定线网规模后，轨道交通覆盖通勤人口比例会明显提升。

表2 中国主要城市轨道交通覆盖通勤人口比例(%)

图2 中国主要城市轨道交通线网规模

以轨道交通覆盖范围1 000 m为例，25%~30%是中国主要城市轨道交通覆盖通勤人口比例的断层带，此区间内只有北京(27%)，其他城市均低于25%或高于30%(见表3)。可见，在城市轨道交通网络发展过程中，轨道交通覆盖通勤人口比例有明显的跃层情况出现。处于断层带及以上的城市有北京、上海、深圳、广州、成都、武汉。这些城市的轨道交通线网长度下限约为300 km，线路数量下限约为8条。本文引入城市轨道交通建设边际效应的概念，即随着轨道交通线路长度(或线路数量)不断增加，覆盖通勤人口比例提升幅度会降低。由图3可以看出轨道交通建设过程经历两个阶段：第一阶段为线网长度0~300 km或线路数量0~8条，建设边际效应(即拟合曲线斜率)几乎等于某常数值；第二阶段为线网长度300 km以上或线路数量8条以上，此时建设边际效应出现明显降低，至另一常数值。以上说明在城市建设轨道交通到达一定程度后，单位线网长度增加带来的效用会发生下降。

表3 城市轨道交通覆盖通勤人口比例及对应线网长度与数量

图3 轨道交通线网长度、线路数量与1 000 m半径覆盖通勤人口比例的关系

轨道交通通过对郊区主要区域方向的交通运输保障影响着城市通勤尺度外围界限。这是因为中心城区就业人群可在较远距离选择居住地，其中大多数居住地位置不远于轨道交通首末站，以保持轨道交通的通勤效率优势^[7]。

如图4所示，轨道交通线网规模处于初始期的城市(线路数量5条及以内)，通勤椭圆(约90%通勤活动处于其中的边缘圈^[1])范围明显超出轨道交通线路终端，主要原因为城市首批新建线路多考虑承担已有客流走廊的通勤活动，线路建设主要集中在中心城区。从通勤椭圆可以看出，轨道交通线路外围空间还有大量通勤活动未得到有效覆盖。

图4 城市通勤椭圆及轨道交通线路

处于轨道交通发展期的城市(线路数量6~10条)，线网延伸至通勤椭圆边界，开始向中心城区周围辐射，但对通勤椭圆并无明显影响，通勤活动范围边界无明显改变。此阶段轨道交通对通勤椭圆范围的影响逐渐到达临界值。

轨道交通线网规模较为成熟的城市(线路数量大于10条)，城市通勤椭圆覆盖区域大致处于轨道交通网络的边缘处，剩下约10%的通勤活动也多处于外围轨道交通线路覆盖下。这一时期，轨道交通塑造绝大多数通勤活动的边界，发挥对郊区客流交通的保障功能。

通过对中国主要城市现有通勤椭圆和轨道交通线路的观察，针对不同城市处于轨道交通发展的不同阶段，研究通勤椭圆与轨道交通线路的关系(见表4)。

表4 通勤椭圆视角下的轨道交通线网规模发展过程

轨道交通线网对提升城市公共交通系统的效率至关重要。传统的公共交通方式以公共汽车为主，存在准点率低、发车频次少、行驶速度慢、等待时间不确定、易出现堵车、受天气状况影响等问题，导致公共交通系统的竞争力远低于小汽车。轨道交通具有到站时间间隔短、运行速度快、服务水平高、不受天气因素影响的特点，从而使得公共交通系统效率显著提升。轨道交通对通勤效率的提升体现在沿线区域原有通勤出行时间的缩短。以街道行政区划为单位对通勤时间进行统计，求得各街道的公共交通平均通勤时间，同时显示现状运营的轨道交通线路。可以看出，在典型城市中心城区内轨道交通覆盖的街道，公共交通平均通勤时间大多低于周围其他街道，这种情况在北上广深四大城市中表现最为突出(见图5)。

图5 以街道为单位的公共交通通勤效率及轨道交通线路空间关系

在城市交通规划项目中，基于四阶段法的客流预测模型分析和轨道交通线网方案测试是重要步骤，但是用于预测的基础数据往往面临不够详细、信度不高的问题，同时分析时模型参数有一定的主观性，导致实际预测精度不高的情况出现。

通过分析中国主要城市轨道交通覆盖通勤人口比例和客运强度，得出两者呈较强正相关关系。因此，在城市轨道交通线网选线过程中，基于对轨道交通覆盖通勤人口比例的计算，可对线网方案进行测试，对比多个方案的轨道交通覆盖通勤人口比例。此选线方法的数据源与传统客流预测模型不同，从而可实现多方式正交验证线网方案的目的。若此方法发展成熟，可在交通规划项目中增强线网方案的说服力和客观性。

就全国来看，轨道交通覆盖就业人口比例普遍高于其覆盖居住人口比例，即各城市就业岗位普遍比居住地的分布更加集中，且在车站500 m范围内尤其明显。对中心城区而言，轨道交通线网对就业岗位的空间匹配程度更高，即在轨道交通落地使用前，就业岗位已产生集聚；而在郊区，轨道交通线网对就业端的吸引力强是由于轨道交通附近通勤区位优势，导致线路建成运营后就业岗位在车站周围集聚。之后应做两种情况的量化分析研究，更加深入阐述此问题^[8]。在轨道交通覆盖人口指标的运用层面，既有的城市轨道交通引导城市发展的相关研究，所选用的评价指标多为静态设施指标，例如车站数量、周围商铺数、接驳公共汽车线路数，若评价系统能考虑轨道交通通勤活动，即加入动态通勤视角，考核轨道交通覆盖通勤人口比例，则研究结果会更全面完善^[9]。

城市轨道交通建设边际效应的关键节点为线网长度300 km和线路数量8条。若城市轨道交通线网规模低于此标准，则从轨道交通覆盖通勤人口比例角度出发，轨道交通建设规模效应会显著提升；高于此标准后，边际效应明显降低。因此，此标准值可作为城市轨道交通发展规模的衡量标准，对城市建设轨道交通线网里程有指导意义，避免一味为建设轨道交通而消耗大量资源。此研究的不足之处是对数据拟合的精度不高，后续可对拟合方式进行优化，同时考虑城市规模的影响。

从轨道交通覆盖通勤人口视角出发，线网规模的发展分为三个阶段。线网规模处于初始期的城市，通勤椭圆范围明显超出轨道交通线路终端，轨道交通暂未对城市通勤空间产生影响；线网规模处于发展期的城市，轨道交通线网接近大多数通勤椭圆边界，即将引发城市通勤活动范围的扩张；线网规模处于成熟期的城市，其轨道交通使得原有通勤椭圆扩张，城市通勤椭圆范围边界大致处于轨道交通在各方向的终端，轨道交通发挥对郊区客运交通的保障功能。上述划分和研究方式较为宏观，存在将轨道交通建设发展的空间转化为时间的前提，之后需进一步论述其合理性，同时应针对城市空间形态分类讨论，如带状、棋盘状、组团式城市。

在中心城区内轨道交通网络覆盖的街道，其公共交通平均通勤时间大多低于周围其他街道，说明轨道交通对沿线区域公共交通通勤效率有显著提升，对城市公共交通有明显的骨架支撑作用。但此研究暂未得出除去原有公共汽车影响后轨道交通的量化分析；今后研究可分别分析公共汽车和轨道交通出行对通勤时间的影响，从而量化轨道交通的作用，可作为分析两类公共交通资源投入回报的依据之一。

轨道交通建设的资金投入量大，且对城市形态的塑造作用强，不合理的线网布局不仅会导致轨道交通客流量低、服务人群数量有限，且会影响城市空间发展。本文基于全国范围内主要城市互联网通勤数据以及轨道交通线网和运营数据，从通勤视角进行剖析，针对轨道交通覆盖通勤人口比例与轨道交通客运强度、轨道交通车站周边职住特征、通勤空间范围以及公共交通通勤效率的关系进行特征研究。轨道交通覆盖通勤人口比例作为兼顾职住两端、可合理筛选出潜在轨道交通使用群体的指标，能够在现有交通模型线网方案测试基础上进一步辅助进行轨道交通线网规划。未来研究应在以下方面深化：1)分析轨道交通覆盖通勤人口比例与客运强度关系时，在线网规模较小的城市两者关系不稳定，相关性较弱，应进行单独分析；2)关于城区、郊区职住聚集类型不同的判断应予以定量说明；3)进一步分析城市轨道交通对公共交通效率的带动作用。

《城市交通》2021年第5期刊载文章

作者：王楠，杨少辉，

付凌峰，谢昭瑞，戴继锋

中规院交通院