规划问道本刊 “学术动态（Planning Reviews）”栏目，推介国内外学术书籍和文献报告、关注国际研究动态和前沿热点、分享规划案例研究。本期“智能城镇化”专栏，向大家推介一篇大数据和传统数据结合研究职住平衡问题的文献。
（专栏编辑：李翔，同济大学建筑与城市规划学院博士研究生）
结合大数据和传统数据研究职住平衡和通勤距离关系中的尺度问题
来源：ZHOU X，SUN C，NIU X，et al. The modifiable areal unit problem in the relationship between jobs-housing balance and commuting distance through big and traditional data[J]. Travel Behaviour and Society，2022，26：270-278.
在美国郊区化的背景下，罗伯特·塞韦罗（Robert Cervero） 提出了“职住平衡”（jobs-housing balance）的概念，通过平衡就业与住房来减少过长的通勤交通，缓解交通拥堵和相关环境问题。尽管职住平衡被认为是减少通勤时耗和交通拥堵的重要策略，但国内外研究关于职住平衡能否缩短通勤距离，仍有不同的结论。这些观点可能是由于空间分析单元的不一致，以及社会人口属性是否被作为控制变量引入模型。手机信令大数据可以提供大样本、合并到不同空间单元的个体通勤轨迹数据，而传统数据如人口普查数据可以补充社会人口属性。因此，论文通过将手机大数据与传统数据结合起来，在控制人口社会属性变量的前提下，研究使用不同空间分析单元时，职住平衡如何影响“居住侧”和“就业侧”的通勤距离。
研究以上海市为例，采取了两种不同的多尺度划分方案，一类是遵循传统行政边界的分析单元划分（交通小区和街道），另一类是1km、2km、3km规则的网格单元划分。基于手机大数据，人口普查数据以及房价数据，分别统计了这五种空间单元的平均通勤距离，职住平衡指标以及社会人口属性。
研究方法上，作者首先比较了不同分析单元平均通勤距离与职住平衡指标的分布，再比较了不同尺度下，居民通勤距离和职工通勤距离与职住平衡的相关关系，最后在考虑社会人口属性的影响下，以通勤距离为因变量，以职住平衡指标为自变量，并引入社会属性控制变量，分别建立了多尺度的“居住侧”和“就业侧”回归模型。
实证研究结果表明，在不同分析单元中，职住平衡与居民通勤距离之间都呈负线性相关，而与职工通勤距离之间呈正线性相关。并且，随着分析单元的扩大，居民和职工的通勤距离与职住平衡指标之间的相关性在不断增强。大尺度的强相关和小尺度的弱相关，解释了现有文献中关于职住平衡与通勤距离间关系在某种程度上缺乏共识的原因。同时，行政边界单元与尺度相当的网格单元分析结果的差异也会影响职住平衡对通勤距离影响的分析结果的稳健性。
在引入社会属性变量后，随着分析单元变大，职住平衡对通勤距离的影响仍表现为显著增强，然而社会人口属性对通勤距离的影响变化是复杂和不可预测的。在中国城市，生活在同一地区的居民的教育水平和职业类型是相当混杂的，特别是在一些较大的行政单元如街道。因此，当这些社会人口属性被汇总到一个更大的尺度时，可能会丢失大量的信息，这可能会导致其对通勤距离影响的变化。
研究引入社会人口属性作为控制变量，从就业和居住两个方面考察了上海两类分析单元的职住平衡与通勤距离之间的尺度效应和分区效应，是将传统数据与手机数据相结合，整合空间和社会人口属性的一次创新尝试。当结合大数据和传统数据来分析变量之间的关系时，我们将不可避免地遇到分析单元选择的问题。职住平衡对通勤距离的影响在相当程度上受到空间分析单元尺度和划分方案的影响，基于某特定尺度的数据汇总结果可能是不可靠的，因为无法确保使用其他空间分析单元时能得到相同的结果。因此了解尺度效应是如何影响职住平衡、社会人口属性和通勤距离之间的关系，将为结合大数据和传统数据时，要如何选择合适的单元来合并这些属性提供参考，避免研究结果的不确定性。
（供稿：孙晨晨，东京大学大学院学际情报学府博士研究生）
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