ID133-基于就業(yè)空間分布的城市居民通勤成本對住房需求的影響——從空間不匹配的視角

1、基于就業(yè)空間分布的城市居民通勤成本對住房需求的影響從“空間不匹配”假說的視角高鋆1 虞曉芬1（1. 浙江工業(yè)大學(xué)經(jīng)貿(mào)學(xué)院，浙江杭州310023摘要：利用通勤成本與住房成本的理論均衡關(guān)系，實證分析杭州居民通勤成本對住房需求的影響，結(jié)果顯示，通勤時間每增加1分鐘，住房單位成本就相應(yīng)地下降0.3%，可見杭州“空間不匹配”有存在的可能性。進(jìn)一步對通勤時間影響因素實證分析，結(jié)果說明，居住區(qū)位偏好、接送小孩、家庭成員的通勤時間都會影響個人通勤時間，因此，通勤時間的長短不能直接作為居住與就業(yè)空間不匹配的判定標(biāo)準(zhǔn)，但如何剝離其他因素的影響以建立空間不匹配的判定標(biāo)準(zhǔn)仍有待后續(xù)研究。關(guān)鍵詞：通勤成本；住房成本；空

2、間不匹配The Influence of Urban Residents Commuting Cost to Housing Demand Based on the Employment Space Distribution: From the Perspective of Spatial Mismatch HypothesesGAO Jun1 YU Xiaofen1(1. College of Business Administration, Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310023, China )Abstract: This p

3、aper empirically analyzes the influence of urban residents commuting cost to housing cost. The results shows that housing cost will decline 0.3%, once commuting cost increasing 1 min, which is evidence to the possibility of Spatial Mismatch Hypotheses existence. By analyzing the influence factors to

4、 commuting time empirically, we find that peoples preference to residential locations, child shuttle, commuting time of other family members will effect ones commuting time. So it is not a correct way to comment spatial mismatch or not only by the long commuting time. But how to exclude the other fa

5、ctors to gain the criteria to SMH is still a big problem that needs more research.Key words: Commuting Costs; Housing Costs; Spatial Mismatch第一 高鋆1985年2月17日，女，浙江湖州人，浙江工業(yè)大學(xué)經(jīng)貿(mào)學(xué)院在讀博士生。主要研究方向：不動產(chǎn)投資、城市經(jīng)濟學(xué)。電子信箱：shangxuan0217163 1 引言居住空間和就業(yè)空間是城市居民日常活動的主要載體，它們之間的相互關(guān)系是影響城市布局結(jié)構(gòu)和居民行為決策的重要因素，通勤作為紐帶，被眾多學(xué)者用來解釋兩者之

6、間的這一關(guān)系。而由Kain在1968年提出的“空間不匹配”假說Spatial Mismatch Hypotheses首次從黑人勞動力就業(yè)障礙的角度為上述關(guān)系提供了一個新的解讀渠道。他指出，大規(guī)模產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移工作崗位的郊區(qū)化和種族隔離是造成內(nèi)城黑人失業(yè)率高、收入水平低和出行成本高的主要原因1，即內(nèi)城黑人的就業(yè)障礙是美國城市居住與就業(yè)空間關(guān)系的現(xiàn)實表征。此后，國外的相關(guān)研究把該理論視為居住與就業(yè)空間關(guān)系及由此產(chǎn)生的弱勢群體就業(yè)障礙的合體，都旨在解決弱勢群體的就業(yè)問題，內(nèi)容涉及假說的檢驗2,3、不匹配程度的度量4、城市空間結(jié)構(gòu)模型的構(gòu)建5,6、人口遷移和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移對空間匹配的影響7以及如何解決就業(yè)障礙的政

7、策性研究8等。相比之下，國內(nèi)的相關(guān)研究更側(cè)重于利用該理論所反映的居住與就業(yè)空間關(guān)系來解釋現(xiàn)行城市規(guī)劃、城市發(fā)展模式的弊端，或通過這些弊端在居住區(qū)位選擇、個人就業(yè)決策、住房需求等方面對居民造成的影響來檢驗該假說在中國成立與否，有關(guān)弱勢群體就業(yè)問題9的成果相對較少，具體的分析方法也仍以城市居民通勤為主。目前，國內(nèi)學(xué)界一致肯定“空間不匹配”問題的存在。從經(jīng)濟學(xué)角度，鄭思齊等實證分析了北京市居民通勤成本與住房成本之間的相關(guān)性，回歸結(jié)果證明通勤成本的上升會抑制住房需求，空間不匹配有其存在的可能性10。從地理角度，孟繁瑜等從通勤距離、通勤方式和通勤費用等方面分析了北京市居民的通勤行為特征，認(rèn)為北京存在雙重

8、城市空間失配現(xiàn)象11。周素紅等以廣州市保障性住房居民為對象，研究該群體的居住-就業(yè)選擇行為規(guī)律及成因，內(nèi)容涉及空間重構(gòu)與區(qū)位再選擇12。但需要指出的是，造成通勤成本高包括通勤時間長、通勤距離遠(yuǎn)或通勤費用高的原因除了居住與就業(yè)空間不匹配以外，還有交通系統(tǒng)的便利程度、私家車停車問題、接送小孩以及居民居住區(qū)位偏好等，因此，理論上不能單純以通勤成本高來證明假說成立。此外，上述研究主要針對北京、上海、廣州等直轄市，杭州在城市規(guī)模和人口規(guī)模上都遠(yuǎn)小于北京、上海，與廣州基本相當(dāng) 各城市統(tǒng)計年鑒顯示，2009年北京全市戶籍人口為1245.88萬人，全市面積16410.54平方公里；上海全市戶籍人口1400.7

9、0萬人，全市面積6340.50平方公里；廣州市區(qū)戶籍人口為645.83萬人，市區(qū)面積為3843.43平方公里；杭州市區(qū)戶籍人口為429.44萬人，市區(qū)面積3068平方公里。，“空間不匹配”問題是否在規(guī)模相對較小的城市也同樣存在？加之考慮到近年來杭州城市擴張多以綜合體、大學(xué)城、衛(wèi)星城等為依托，規(guī)劃上居住空間與就業(yè)空間并進(jìn)的組團(tuán)式城市發(fā)展模式是否真的能防止“空間不匹配”問題的發(fā)生？基于上述種種疑問，本文立足于杭州，以杭州市就業(yè)空間分布為基礎(chǔ)，嘗試通過分析典型區(qū)域居民通勤成本包括通勤時間和通勤費用對住房需求的影響來探討“空間不匹配”存在于相對小規(guī)模城市的可能性，并進(jìn)一步明確交通系統(tǒng)的便利程度、私家車

10、停車問題、接送小孩以及居民居住區(qū)位偏好等因素與通勤成本之間的關(guān)系，以期從實證上證明當(dāng)前假說的判定標(biāo)準(zhǔn)存在缺陷。2 研究方法與數(shù)據(jù)來源杭州舊有基礎(chǔ)設(shè)施和建筑物的耐久性使城市空間結(jié)構(gòu)的改變存在著明顯的歷史依賴路徑，而城市擴張過程中居住空間較就業(yè)空間更向城市外圍延伸的現(xiàn)實使得居住區(qū)郊區(qū)化趨勢相當(dāng)明顯，與此同時，各級中心受到集聚經(jīng)濟、規(guī)模經(jīng)濟、比較優(yōu)勢的影響，經(jīng)濟活動在空間上聚集形成多個商圈，就業(yè)空間分布呈現(xiàn)出集聚性，這些特征都為現(xiàn)階段杭州居住空間與就業(yè)空間別離奠定了現(xiàn)實基礎(chǔ)?？紤]到通常情況下，就業(yè)空間容量較低高區(qū)域的居民就近工作的時機少多，需要承受的通勤成本在理論上要高于低于其他區(qū)域，這使得不同就業(yè)

11、空間容量區(qū)域的居民在居住區(qū)位選擇時對住房成本與通勤成本之間的權(quán)衡有所不同。因此，対就業(yè)空間容量不等的各級區(qū)域進(jìn)行代表性地研究能有效反映城市整體的居住與就業(yè)空間關(guān)系，本文具體通過對典型區(qū)域住房成本與通勤成本、家庭特征等因素進(jìn)行回歸分析來論證。2.1 研究范圍的選取根據(jù)浙江工業(yè)大學(xué)房地產(chǎn)研究所于2008年6月-2009年初進(jìn)行的“杭州市經(jīng)營性公建規(guī)模與空間分布”課題研究發(fā)現(xiàn)，在以西湖為中心、0.5km為間隔生成的16個同心環(huán)中，杭州市主城區(qū)經(jīng)營性公建分布總體上呈現(xiàn)由核心向外圍梯度遞減的格局，集聚與分散并存見圖1。該研究的基礎(chǔ)調(diào)研涵蓋了六城區(qū)除學(xué)校、醫(yī)院以外的商務(wù)辦公樓、行政辦公樓政府管理部門、金融

12、中心、酒店賓館大型、公共活動中心、大型商業(yè)和專業(yè)市場7大類公共建筑和沿街底商，幾乎囊括了杭州市絕大多數(shù)就業(yè)點，因此，圖1也等價地反映出杭州市就業(yè)空間分布的容量密度特征。本文在就業(yè)空間容量不等的各級圈層選定延安路區(qū)段、湖墅南路區(qū)段、文三西路區(qū)段和濱江區(qū)作為研究范圍見圖1，對各區(qū)段及周邊的居民進(jìn)行問卷調(diào)查。其中，延安路和湖墅南路區(qū)段發(fā)展相對成熟，以老小區(qū)為主；文三西路和濱江區(qū)發(fā)展起步晚，以新小區(qū)為主。圖1 杭州市主城區(qū)就業(yè)空間容量密度圖2.2 問卷設(shè)計與調(diào)查數(shù)據(jù)說明本次調(diào)查問卷的內(nèi)容主要包括居民基本信息、居住與就業(yè)區(qū)位選擇以及日常通勤三大塊。為了準(zhǔn)確掌握居民的住房成本和通勤成本，有關(guān)住房所有權(quán)、住

13、房總價或月租金、住房性質(zhì)、住房面積、個人通勤的去返程時間、家庭成員通勤的去返程時間、通勤方式、通勤費用、停車問題、接送小孩等都被囊括在調(diào)查范圍內(nèi)；同時為了了解居民的居住區(qū)位選擇偏好，問卷針對過往家庭搬遷情況以及在工作地點附近購買自住房的意愿等內(nèi)容設(shè)計了假設(shè)干問題。本次調(diào)查共發(fā)放問卷561份，回收559份，其中有效問卷522份，回收有效率為93.4%。由表1的樣本屬性特征可知，調(diào)查群體涵蓋了杭州各階層的人群，具有很好的代表性，但由于調(diào)查對象必須是居住在所選研究范圍內(nèi)的從業(yè)者，學(xué)生、老人、失業(yè)或無業(yè)者都被排除在外，因此居民在年齡、職業(yè)等屬性特征上會存在一定的趨同。表1 調(diào)查對象屬性特征屬性結(jié)構(gòu)比例

14、性別男女51.5%48.5%年齡25歲以下25-30歲31-40歲41-50歲50歲以上4.2%31.4%32.2%27.8%4.4%最高學(xué)歷初中及以下高中/中專大專/本科碩士及以上16.9%32.0%34.9%16.3%家庭結(jié)構(gòu)未婚單身已婚無小孩已婚有小孩已婚有小孩和老人其他28.0%17.8%35.1%13.2%5.9%職業(yè)國家公務(wù)員/事業(yè)單位企業(yè)高管私營企業(yè)主公司職員專業(yè)技術(shù)人員工人/服務(wù)員教師自由職業(yè)者其他3.3%9.0%3.8%30.5%20.7%20.3%5.4%1.7%5.4%家庭年總收入1.5萬及以下1.5-3萬3-5萬5-7萬7-10萬10-15萬15-30萬30-50萬50

15、萬以上0.2%8.0%17.4%16.9%19.4%14.2%16.7%5.7%1.5%3 有關(guān)居民通勤成本對住房需求影響的實證分析通勤成本和住房成本的理論均衡關(guān)系在于：假設(shè)區(qū)位對居民的最重要影響在于其與工作地點的距離，而絕大多數(shù)工作時機都集中在城市中心，由于通勤成本的存在，居民愿意為土地支付的租金會隨著土地與市中心的距離增加而減少10。因此，居住區(qū)位郊區(qū)化所帶來的低住房成本是以高通勤成本為代價的，理論上住房成本與通勤成本呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。雖然本文研究的各區(qū)域分別處于城市的不同方位、不同設(shè)施環(huán)境，彼此之間相對獨立，但總體上它們分布于城市的各個圈層，與城市中心的距離各有不同，且區(qū)域間就業(yè)空間規(guī)模和通

16、勤成本差異較大，理論上這些都會反映在通勤成本與住房成本的關(guān)系上。因此，本文以上述理論關(guān)系為出發(fā)點，住房單位成本包括住房單價和單位月租金作為因變量，通勤成本、家庭特征和住房特征作為自變量進(jìn)行簡單的多元線性回歸。其中，通勤成本包括通勤時間和通勤費用兩個指標(biāo) 通勤距離的長短也可以衡量通勤成本的高低，但由于實際通勤距離與通勤路線的選擇有關(guān)，測算難度較大，相關(guān)研究中用居住地與工作地之間的直線距離代替通勤距離的方法則不夠準(zhǔn)確，因此本研究只選擇通勤時間和通勤費用來代表通勤成本。，由于兩者存在明顯的相關(guān)性 Pearson相關(guān)性檢驗顯示，樣本通勤時間與通勤費用在10%水平上顯著相關(guān)。，因此分別對它們進(jìn)行回歸，以

17、檢驗通勤時間和通勤費用各自對住房成本的影響。模型的具體形式如下：其中，HPRICE為居民的住房單位成本元/平方米或元/平方米·月，COMT在不同的模型中分別代表居民的家庭單程平均通勤時間 家庭單程平均通勤時間為家庭內(nèi)部所有就業(yè)者單程通勤時間的平均值。COMT-time，分鐘/天和個人通勤費用 個人通勤費用為被調(diào)查者一天的通勤費用總和，包括去程和返程。COMT-cost，元/天，X為居民的其他特征，包括家庭特征年齡、家庭人數(shù)、家庭月總收入和住房特征住房所有權(quán)、住房性質(zhì)、配套設(shè)施滿意度。表2 通勤成本-住房需求模型相關(guān)變量描述變量描述均值標(biāo)準(zhǔn)差個人及家庭特征AGE年齡歲35.628.76

18、HHSIZE家庭人數(shù)人2.381.13LN(INCOME)家庭月總收入元，取對數(shù)8.880.78住房特征HOUSE-RENT是否是自有房0/1變量0.540.50HPROPERTY是否是商品房0/1變量0.750.44FSATISFACTION配套設(shè)施滿意度1=非常滿意；2=比較滿意；3=一般；4=比較不滿意；5=不滿意2.600.82LN(HPRICE)住房單位成本元/平方米或元/平方米·月，取對數(shù)6.833.30通勤特征COMT-time每日家庭單程平均通勤時間分鐘34.4617.97COMT-cost每日個人通勤費用元11.9121.16表3 通勤成本-住房需求模型估計結(jié)果模型

19、1：COMT= COMT-time模型2：COMT= COMT-cost自變量系數(shù)估計值t統(tǒng)計量系數(shù)估計值t統(tǒng)計量C2.8289.080*C2.7838.958*AGE0.0051.406AGE0.0041.295HHSIZE0.0381.421HHSIZE0.0391.478LN(INCOME)0.0632.076*LN(INCOME)0.0351.119HOUSE-RENT6.446126.612*HOUSE-RENT6.459125.772*HPROPERTY0.1833.516*HPROPERTY0.1833.523*FSATISFACTION-0.051-1.872*FSATISFA

20、CTION-0.045-1.668*COMT-time-0.003-2.213*COMT-cost-0.002-1.546F統(tǒng)計量3086.340F統(tǒng)計量3096.961R20.977R20.977調(diào)整后R20.976調(diào)整后R20.977樣本數(shù)522樣本數(shù)522注：“*”、“*”、“*”分別表示1%、5%、10%置信水平下顯著模型的估計結(jié)果如表3所示，兩個模型總體上都很顯著，擬合優(yōu)度都在97%以上。從回歸結(jié)果我們可以發(fā)現(xiàn)：1通勤成本對住房需求存在顯著影響，且該影響主要表現(xiàn)在通勤時間上，與通勤費用關(guān)系不大，通勤時間每增加1分鐘，住房單位成本就下降0.3%。因此，隨著與城市中心就業(yè)中心距離的增加，

21、通勤成本也相應(yīng)增加，人們在收入約束下愿意支付的住房價格會下降，反過來講，為保證住房需求，城市邊緣地區(qū)的住房必須以較低的價格來吸引居民，以補償他們在通勤成本上的支出，否則，住房需求將會受到影響。2模型1的估計結(jié)果顯示，家庭月總收入每上漲1%，住房成本相應(yīng)地上漲6.3%，這符合收入高的家庭可承受高價房的現(xiàn)實。再結(jié)合考慮通勤成本，就可以理解為什么城市邊緣區(qū)通常都會成為低收入入家庭的聚居區(qū)。而根據(jù)模型2的估計結(jié)果，收入與住房需求之間不存在顯著相關(guān)性，這有悖于普遍受認(rèn)可的收入約束對家庭支出的影響。3兩個模型中，周邊配套設(shè)施滿意度FSATISFACTION都在90%置信度下顯著，與住房單位成本呈負(fù)相關(guān)關(guān)系

22、，可見配套設(shè)施越完善的區(qū)位，住房價格越高；住房所有權(quán)HOUSE-RENT和住房性質(zhì)HPROPERTY都在99%置信度下顯著，且與住房成本正相關(guān)，說明總體上自有房和商品房的單位成本要高于其他住房，這些都與實際情況相符。此外，年齡AGE和家庭人數(shù)HSIZE在兩個模型中都不顯著，因此可以認(rèn)為這兩個指標(biāo)對住房需求的影響不大。4 通勤時間影響因素實證分析通勤時間與住房成本之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系只能證明“空間不匹配”在杭州有存在的可能性，正如引言中所指出的，通勤時間還受到交通系統(tǒng)的便利程度、私家車停車問題、接送小孩以及居民居住區(qū)位偏好等因素的影響。相關(guān)研究說明，影響城市通勤時間的因素主要有三方面：工作時機包括勞

23、動者本人和配偶當(dāng)前工作時機的位置以及未來工作時機的預(yù)期位置、住房時機包括住房供應(yīng)的空間格局和數(shù)量，以及住房面積和成本，特別是可支付住房的空間布局和可得性和城市公共服務(wù)設(shè)施的空間分布包括學(xué)校、公園、綠地、醫(yī)院等13。因此，厘清居住與就業(yè)空間不匹配以外因素與通勤時間的相關(guān)性是改良目前假說成立與否的判定標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)與突破口。本文對通勤時間影響因素的分析不以建立完善的影響因子體系為目標(biāo)，主要從城市居民通勤行為規(guī)律出發(fā)，重在研究停車、接送小孩與通勤時間的關(guān)系，同時結(jié)合考慮交通設(shè)施、居住區(qū)位偏好、家庭特征等因素，進(jìn)行多元線性回歸。其中，COMT-time為居民的通勤時間，X表示影響通勤時間的各個因素，包括個

24、人及家庭特征、住房特征、個人居住區(qū)位偏好、通勤特征。表4 通勤時間影響因素模型估計結(jié)果變量描述均值標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)估計值t統(tǒng)計量C常數(shù)項4.34212.130*個人及家庭特征GENDER性別0/1變量0.510.500.0661.323AGE年齡歲35.628.76-0.006-1.462HHSIZE家庭人數(shù)人2.381.130.0070.232LN(INCOME)家庭月總收入元，取對數(shù)8.880.78-0.134-3.627*住房特征HOUSE-RENT是否是自有房0/1變量0.540.50-0.068-1.095FSATISFACTION交通設(shè)施滿意度1=非常滿意；2=比較滿意；3=一般；4=比

25、較不滿意；5=不滿意2.401.18-0.013-0.591居住區(qū)位偏好REMOVE是否為縮短通勤距離而搬遷過住所0/1變量0.360.480.0240.402PINTENTION是否愿意購買工作地附近的住房作為自住房0/1變量0.440.50-0.112-2.114*通勤特征LN(COMT-cost)每日個人通勤費用元，取對數(shù)1.541.260.0601.605*LN(COMT-time2)每日家庭其他成員單程通勤時間分鐘，取對數(shù)34.4617.970.0573.250*COMT-way是否以私家車或打的作為日常通勤方式0/1變量0.170.38-0.817-4.875*PARK是否因私家車

26、出行而需要自行解決停車問題0/1變量0.140.34-0.039-0.259CHILD是否在通勤過程中需要接送小孩0/1變量0.240.430.1352.047*REIM是否可以報銷通勤費用0/1變量0.150.36-0.015-0.212LN(COMT-time1)每日個人單程通勤時間分鐘，取對數(shù)3.370.62F統(tǒng)計量28.890R20.331調(diào)整后R20.329樣本數(shù)522注：“*”、“*”、“*”分別表示1%、5%、10%置信水平下顯著模型的估計結(jié)果說明，總體上模型顯著，但擬合優(yōu)度不高，為33%。根據(jù)各自變量系數(shù)的估計情況：1個人居住區(qū)位偏好是影響通勤時間的重要因素，估計結(jié)果說明，愿意

27、購買工作地附近住房的居民通勤時間相對較短，而購買意愿較低的居民通勤時間則相對較長。雖然在工作地附近購房的行為還受到除個人居住區(qū)位偏好以外的很多原因影響，如工作地附近的設(shè)施等，但理論上，個人區(qū)位偏好的不同會導(dǎo)致通勤成本對不同群體的邊際效益不同，進(jìn)而影響居民對住房成本與通勤成本的權(quán)衡，對于更在意通勤成本的群體自然會比更在意住房成本的群體就近居住的可能性大，本文的實證結(jié)果也基本證明了這一結(jié)論。2接送小孩與通勤時間呈正相關(guān)關(guān)系，說明接送小孩顯著地加長了杭州居民的通勤時間。進(jìn)一步分析顯示，接送小孩的居民平均通勤時間比不接送小孩的要長約4分鐘，且通勤時間超過50分鐘的比例高達(dá)30.6%，比不接送的居民18

28、.6%高出12個百分點。3家庭成員的通勤時間每增加1%，個人通勤時間也會相應(yīng)增加5.7%，這是因為居住區(qū)位選擇是對所有家庭成員的通勤成本進(jìn)行權(quán)衡后的折中結(jié)果，最終的通勤時間往往會高于任何一方單獨居住時的通勤時間。4高收入家庭的日常通勤時間較短，月收入每增加1%，通勤時間相應(yīng)下降13.4%，而收入對通勤的影響正是通過住房成本與通勤成本之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系來實現(xiàn)的。5私家車和打的這兩種通勤方式能有效縮短通勤時間，但它們在很大程度上受收入水平和交通設(shè)施的限制；通勤時間隨通勤費用的上升而加長，費用每上漲1%，時間就加長6%。6交通設(shè)施滿意度與通勤時間之間不存在顯著關(guān)系，說明交通設(shè)施情況不是造成當(dāng)前杭州居民

29、通勤壓力的主要因素；私家車停車問題與通勤時間之間也不存在顯著關(guān)系，可見總體上杭州居民上下班停車較為方便，并沒有因停車問題而顯著加長通勤時間。5 結(jié)論與宏觀意義本文建立的通勤成本-住房需求模型的實證結(jié)果說明，杭州居民的住房需求是權(quán)衡住房成本與通勤成本后的結(jié)果，兩者之間的負(fù)相關(guān)性說明高通勤成本必須以低住房成本作為補償以保證家庭總支出在收入約束之內(nèi)，因此，不同價格水平的住房對應(yīng)了居民不同水平的通勤成本支出。而城市中住房價格總體由中心向邊緣梯度遞減的現(xiàn)實客觀上為居住空間分異奠定了基礎(chǔ)，即高收入群體聚居于城市中心，低收入群體聚居于城市邊緣尤其是配套設(shè)施不夠完善的郊區(qū)，再加上就業(yè)空間的集聚，這些都導(dǎo)致低收

30、入群體在忍受城市邊緣不佳的居住環(huán)境的同時，又承受著高通勤壓力。對此，城市宏觀層面上可以通過改善交通設(shè)施如開通地鐵等來緩解這一問題，但城市化背景下城市的不斷擴張無可防止地會持續(xù)加長通勤距離、增加通勤壓力，只有通過構(gòu)建合理的居住與就業(yè)空間關(guān)系才能從根本上降低通勤壓力、控制通勤成本對住房需求的抑制作用，這正是“空間不匹配”理論研究的現(xiàn)實意義。但目前，國內(nèi)對“空間不匹配”假說的檢驗不夠嚴(yán)謹(jǐn)，尚未建立居住與就業(yè)空間不匹配的判定標(biāo)準(zhǔn)，只是單純地利用通勤成本的高低做出描述性判斷。本文從居民通勤行為規(guī)律的角度對通勤時間影響因素的實證結(jié)果說明，居民的居住區(qū)位偏好、接送小孩、家庭成員的通勤時間都會影響個人通勤時間

31、的長短，相反，交通設(shè)施與通勤時間之間并沒有存在顯著的相關(guān)性。因此，簡單以通勤時間的長短來判定居住與就業(yè)空間不匹配是不科學(xué)的，如何剝離影響通勤時間的其他因素成為建立判定標(biāo)準(zhǔn)的關(guān)鍵，也可以采用通勤以外的其他渠道來實現(xiàn)，如直接建立理論上的居住與就業(yè)的最優(yōu)空間關(guān)系來與現(xiàn)實情況比較等。杭州近幾年的組團(tuán)式發(fā)展模式防止了單中心城市同心圓式地?zé)o限擴張，但對于組團(tuán)規(guī)模的控制以及組團(tuán)間空間結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建仍是關(guān)鍵。實證結(jié)果顯示，杭州市通勤成本對住房需求的影響主要取決于通勤時間，通勤時間每增加1分鐘，住房單位成本就相應(yīng)地下降0.3%，這說明杭州居住與就業(yè)空間不匹配有存在的可能性，它通過增加通勤時間來提高居民的時機成本

32、，增加他們的精神壓力，但對通勤費用的作用并不明顯。一旦居住與就業(yè)空間過度別離，通勤成本對住房成本的邊際效益會進(jìn)一步加大，帶來巨大的社會成本，如城市邊緣居住區(qū)成為“臥城”，工業(yè)園區(qū)、開發(fā)區(qū)等成為“死城”。本次調(diào)查發(fā)現(xiàn)，居民的單程平均通勤時間為34.46分鐘，其中，單程通勤時間在50分鐘及以上的居民占23.2%，40-50分鐘的占13.6%。據(jù)美國2005年人口統(tǒng)計Census Bureau的數(shù)據(jù)，2005年美國居民的日平均通勤時間為25.1分鐘，其中，費城地區(qū)的通勤時間最長，為38.3分鐘；紐約其次，為34.2分鐘；華盛頓第三，為33.4分鐘，比杭州目前的單程平均通勤時間都要短或相近，可見杭州居

33、民的通勤成本已經(jīng)相當(dāng)高，空間不匹配理論研究非常急迫。參考文獻(xiàn)References：1 Kain J F. Housing Segregation, Negro Employment and Metropolitan Decentralization J. Quarterly Journal of Economics, 1968, (82): 175-198.2 Offner P, Saks D H. Quarterly Journal of Economics, 1971,191:147-603 Masters S H. Black-white Income Difference: Empirical Studies and Policy Implications M. New