黄 拯 ， 郭磊贤
(1.广州市城市规划勘测设计研究院，广州 510060; 2.深圳市城市规划设计研究院有限公司，广东 深圳 518031)
通勤是城市系统运行的重要组成，当通勤规模超过城市系统的负担上限后，将引起交通堵塞、环境污染等城市病。当前，一些人口长期净流入的特大城市正在面临通勤环境恶化、交通设施服务供给不足等挑战，且伴随城市发展，大规模新城新区建设转向城市更新改造，因此，各类优化通勤交通与职住关系的施策手段应建立在更为精准的状态认知与评估基础之上。
近年来，城市更新在一些城市内部大规模开展[1-3]，为研究城市更新对城市运行的影响实效提供了样本。从已有研究来看，城市更新对通勤造成影响研究主要分为两方面。有研究[2]认为城市更新改善了城市道路条件和交通环境，供给了更多的住房或就业岗位，使得交通拥堵等问题得到了缓解。但部分研究[4-6]认为城市更新无可避免地对城市系统产生了负外部性，尤其是以拆除重建类主要形式的更新引发大规模钟摆交通问题。一些学者[7-12]关注城市更新造成的人口被动迁居，批判拆除重建类城市更新带来的“绅士化”现象加剧了职住分离，认为市场导向下的城市更新[13-17]大规模提高建设密度，引发人口功能过度集聚，使城市交通运行超负荷。但是，学界研判城市更新对通勤造成影响的研究在定性层面的讨论居多，尚缺少相关定量分析。
本研究以已经较大规模开展城市更新实践的深圳市为例，利用城市更新样本数据和居民通勤数据，尝试构建城市更新对通勤的影响分析框架，研究城市更新前后居民通勤成本以及通勤效率的变化规律，为客观理解城市更新的空间治理机制、优化更新政策提供实证支撑。
为探索城市更新对通勤行为的影响机制，需要量化城市更新前后的通勤成本和通勤效率并进行比较。根据过往研究，构建这一方法的重难点在于两个方面。第一，如何获取城市更新前的居民历史通勤数据；
第二，如何建构精细化的通勤行为量化模型。综上，本研究提出以下研究假设和方法破解上述难点。
1.1 获取城市更新前居民通勤的历史数据
由于大城市开展城市更新实践较早，受制于当时的技术因素，过往居民通勤数据难以获得。但是，在城市更新实施过程中，因为权属、资金等因素，部分城市更新区域内建筑未全部拆除，或者更新区域的邻近位置还留有旧村、老旧小区等建筑区域。这部分区域依旧保留城市更新前相似的空间形态特征和人群社会结构，所以假设其通勤成本、通勤效率和更新前的旧村、旧厂一致。基于这一假设，选取临近城市更新单元且与更新前单元空间功能相同的未更新地区，以该地区的通勤数据近似作为更新前居民的通勤数据。
1.2 建构模型量化城市更新单元的通勤效率
过剩通勤(excess commuting)常用于通勤效率研究[18],是指在一定城市空间结构下，实际通勤和理论最小通勤的差值。其中，理论最小通勤是居民按照最优化原则互相交换就业地和居住地，使得城市通勤成本达到最低时候的取值。过剩通勤可以反映城市通勤效率和职住关系状态。学术界围绕过剩通勤的模型修正[19-20]、影响因素[21]、测度方法改良[22]及过剩通勤与城市结构间的关系[23]等已经开展了大量的方法探索。
以中国城市为案例，近年来有学者基于手机信令数据，进一步验证了过剩通勤的存在[24-25]，指出大城市职住分离存在明显的空间差异[26-27]，且职住分离现象和城市结构及城市功能分区存在密切联系。这些研究多数以交通小区、人口普查区、行政区等为基本分析单元[28-32]，在M.J.White[33]的研究方法基础上,根据线性规划方法，假定单元之间居住地和就业地可互换，在约束单元中职住总量的条件下，求得最优的居住和就业分布。一些研究指出通勤指标对空间单元尺度非常敏感[34-35]，居民个体信息经空间集合计算后会影响过剩通勤估计的精度，并提出了基于个人的过剩通勤模型算法[36-37]。鉴于此，本研究利用百度地图慧眼基于位置服务(location based services，LBS)的人口大数据，获取深圳市域范围内聚合至50 m网格的高精度人口平均通勤距离数据，结合已有研究的经验，提出城市更新单元通勤效率的计量模型。
(1)模型假设。第一，居民具有相同的居住偏好和就业能力，可以按照最优化原则任意交换居住区或就业地；
第二，以通勤距离长短表征通勤成本，模型中按照最优化原则交换后的通勤距离为居住地到就业地的欧式距离，忽略道路网对通勤的影响。
(2)城市更新前后通勤效率变化的量化方法。通勤效率主要由过剩通勤率或通勤容量消耗率进行量化和评价(图1)，过剩通勤率是过剩通勤占实际通勤的比例，常用于评价城市通勤效率。但是，过往研究发现在评价不同规模的城市或地区时，通勤量可能存在巨大差异，仅用过剩通勤率不能较好地反映地区通勤效率。因此，M.W.Horner[34]引入理论最大通勤(theoretical maximum commute)，提出理论最小通勤和理论最大通勤的差值为该地区的通勤容量(commuting capacity)，过剩通勤与通勤容量的比值为通勤容量消耗率。通勤容量消耗率被看成是评价通勤承载力消耗的指标，通勤容量消耗率值越大说明通勤效率越低。
图1 过剩通勤理论
(3)城市更新对通勤效率的影响机制的计算过程。首先，求解城市层面过剩通勤率和通勤容量消耗率；
其次，在依据全局结果的基础上，获得选定样本区域的理论最小通勤和理论最大通勤；
最后，计算出城市更新前后过剩通勤率和通勤容量消耗率的变化，结合空间区位、更新方式和政策，探索城市更新对交通效率的影响机制。综上所述，利用python实现全市层面理论最小通勤和理论最大通勤的计算，具体算法如下。
第一步，根据经纬度坐标，计算每组数据居住地到工作地的直线距离。第二步，从数据集中任选两条数据，交换居住地坐标并求交换后新居住地到工作地的直线距离。如果交换后两条数据的直线距离之和小于交换前，则保留交换结果并将两条新数据存到数据集。其他情况，则不保留交换结果，将两条原数据存到数据集。第三步，重复进行步骤二，直到选择任意两条数据，交换居住地坐标后两条数据的直线距离之和始终大于交换前。输出得到按照最优化调整后的通勤数据集，并求得全市层面理论最小通勤和理论最大通勤。
由上述最优化调整后的通勤数据集，可以获得各个城市更新样本所在地区局部的理论最小通勤Min1、理论最大通勤Max1和更新前(非更新样本)的理论最小通勤Min2、理论最大通勤Max2。结合已获取的各样本实际通勤距离，根据以下的公式可以计算出通勤更新前后过剩通勤率的差E和通勤容量消耗率C，进而评估城市更新对通勤效率的影响机制。公式如下：
式中：D2和D1和分别表示城市更新前后居民的实际通勤距离；
Min2和Min1分别表示城市更新前后理论最小通勤；
Max1表示城市更新后理论最大通勤；
E表示某一地区城市更新前后过剩通勤率的差值；
C表示某一地区城市更新前后通勤容量消耗率。
2.1 研究区域
深圳市是我国较早开展城市更新工作的城市。2004年以前，伴随着经济特区的快速发展，深圳市的城市更新聚焦于“旧村”问题，通过拆除重建释放了大量土地资源，原农村集体土地逐步被征用作为城市发展用途。2004年，《深圳市城中村(旧村)改造暂行规定》明确改造对象包括城中村、旧城和旧工业3种类型，形成了全面改造和综合整治两种改造模式，“三旧改造”全面铺开。2004—2009年，深圳市城市更新以全面改造为主，截至2009年有105个项目完工，完工率达目标任务的70%。2009年末，深圳颁布《深圳市城市更新办法》，更新方式逐步转变为拆除重建、综合整治和功能改变并重的局面。
根据深圳的发展历程，深圳经济特区成立之初，其范围主要包括罗湖区、福田区、南山区和盐田区。随着深圳的发展，特区内、外地方性政策制度的不一致造成经济差距逐渐增大，特别是罗湖区、福田区和南山区，经济增长迅猛，城市建设也更加完善。为探讨不同空间区位城市更新造成的影响，本研究将经济发展条件较好的罗湖区、福田区和南山区划分为深圳市的中心城区(以下称“中心城区”)，宝安区、龙岗区、龙华区、光明区、盐田区、坪山区、大鹏新区划分为深圳市的外围城区(以下称“外围城区”)。
为研究居住类城市更新对通勤行为的影响，本研究的城市更新主要指拆除重建类城市更新，包括城中村改造(以下称为“旧村改造”)、老旧小区改造和旧工业区改居住区(以下称为“工改居”)3种类型。深圳市早期城市更新大部分为拆除重建类，提供了大量可供参考的案例。同时深圳市土地供应紧张、流动人口较多，城市更新对居民通勤行为影响显著，以深圳市作为研究区域能够较好分析城市更新前后对通勤行为的影响。
2.2 数据来源与城市更新样本选择
2.2.1更新与非更新研究样本的基本情况和数据来源。以已实施的旧村改造、工改居和老旧小区改造3类居住类城市更新样本作为对象，根据前述回溯城市更新历史数据的方法，依据更新方式将更新单元邻近的城中村、旧小区、旧工厂作为对照样本纳入研究对象。
研究对象名录和数据主要来源于深圳市规划和自然资源局2008—2020年城市更新单元计划和深圳市住房和建设局2016—2020年棚户区改造基本建成表，根据公开发布的城市更新样本所在位置，结合2021年Google Earth卫星地图和房地产信息综合判断目前更新实施状态。最后选择的研究样本为113个城市更新单元和96个非更新区域。其中，更新单元案例包括50个旧村改造样本、34个工改居样本和29个老旧小区改造样本，非更新案例包括44个城中村、31个旧厂和21个老旧小区(图2)。
图2 113个城市更新单元样本与96个非更新样本的空间分布
2.2.2居民通勤数据的整体情况。采用2021年1月由百度地图慧眼提供的位置信息服务数据，数据信息包括居住地经纬度、工作地经纬度。通勤数据共4 165 131条，经计算，深圳全市最小通勤距离为107.0 m，最大通勤距离为106 772.4 m，平均通勤距离8 198.7 m，通勤距离的标准差为10 286.9 m。结合街道尺度的深圳全市居住、就业人口分布图(图3)，居住人口集中地多位于外围城区，尤其是宝安区、龙华区和龙岗区；
就业集中地主要分布于中心城区和外围城区的次中心，其中南山区粤海街道的就业人数最多，为212 520人。深圳市居民之间的通勤特征差异较大，全市层面存在一定的职住分离现象。
图3 通勤居民样本的工作地和居住地分布
3.1 城市更新前后通勤距离的变化
从深圳全市整体层面看(表1)，各类城市更新实施后，居民平均通勤距离由更新前的8.88 km增加为11.36 km。与更新前相比，外围城区在更新后的通勤距离增加幅度远大于中心城区，其中平均通勤距离相较于更新前增加了3.98 km，5 km以下通勤人数占比减少16百分点，25 km以上通勤人数占比显著提高。城市更新减少了城中村、老旧小区等相对低成本且距离工作地较近的居住供给，导致居民向原有居住地外迁移寻求较低成本居住空间，造成平均通勤距离的显著增加。
表1 深圳市中心城区与外围城区通勤样本在城市更新前后通勤距离的变化
3.2 不同类型城市更新对通勤距离的影响
从深圳市整体层面看(表2)，在未实施更新的各类居住空间中，老旧小区人口的通勤距离最长，为11.41 km，而旧厂与城中村人口的平均通勤距离较短。通过旧村改造、工改居、老旧小区改造，平均通勤距离均有所增加，提升幅度各异。其中，工改居类更新的通勤距离增量最大，达4.36 km，旧村改造类次之，老旧小区改造变化最小。
表2 深圳市各类城市更新项目更新前后通勤距离比较
工改居类更新造成的通勤距离变化较大，主要由于旧工厂的通勤行为主要发生于就近居住的工作人口，一部分工厂也能够为工人提供宿舍。而在“工改居”后，工厂拆除，原有的宿舍居住人口则全部被替换。而在老旧小区改造中，业主并未迁出或悉数回迁，更新前后通勤行为差异不大，通勤距离变化也相对可控。
3.3 中心城区城市更新对通勤距离的影响
在中心城区范围内，不同类型的城市更新对居民通勤状况的影响有着显著差异(表3)。首先，旧村改造后的居民平均通勤距离明显增加，由7.79 km增加为10.06 km，5 km以下较近距离通勤人数占比减少约10百分点。相反，工改居和老旧小区改造后，居民平均通勤距离几乎没有变化。
表3 深圳市不同区域各类更新项目更新前后通勤距离
中心城区是承载就业、消费、服务功能的核心区域，居民负担了相对高昂的居住成本，而中心城区的城中村提供了相对可支付的居所。城中村改造后，原城中村租住者为寻求同样的低成本居住地而迁往相对更远的区域，造成通勤距离的显著增加。中心城区内的工业区、旧厂更新为居住区后，为区内就业者提供了更多居住场所，扩大了短距离通勤者的规模。中心城区内平均通勤距离最短的为城中村居住人口，也说明了居住成本相对低廉的城中村对维持短距离通勤的重要意义。
在外围城区，各种类型的城市更新总体使得居民平均通勤距离有所增加(表3)。其中，工改居类更新造成的平均通勤距离增量最多，旧村改造类次之，两类方式的城市更新均造成5 km以上的长距离通勤人口大幅增加。与中心城区相似，外围城区的老旧小区改造同样未造成平均通勤距离的显著变化。上述现象说明，外围城区大量旧厂、旧村经过更新后都未能继续容纳原居于此的就近就业人口，一方面成为在中心城区就业的长距离通勤者的新居住地，另一方面也迫使原居民迁往他地，或进一步造成新的长距离通勤行为。
4.1 不同区位的城市更新对通勤效率的影响
根据过剩通勤的定义，实际通勤由平均理论最小通勤部分和过剩通勤部分组成。平均理论最小通勤，也称为必要通勤，主要由城市的职住空间结构决定，反映的是城市内所有居住地和就业地同质化的情况下最理想的职住平衡状态。过剩通勤受到空间结构和居民社会属性影响，其中，居民社会属性对过剩通勤的影响更大。过剩通勤率能够反映城市居民基于自身能力情况、教育经历、经济状况等方面的考量而对居住地和工作地的综合选择。通勤容量消耗率体现了通勤效率，消耗率越低，表明通勤效率越高。
由对过剩通勤的计算结果(表4)可以看出，城市更新后全市居民的过剩通勤率和通勤容量消耗率均出现增加，但在不同空间区位上，城市更新实施造成的影响具有明显差异。其中，中心城区过剩通勤率的增长高于外围城区，表明中心城区居民具有选择较远的就业地或居住地的支撑能力；
尽管外围城区的过剩通勤率经过更新后出现下降，但是通勤容量消耗率显著增加，意味着通勤效率的下降，表明城市更新对外围城区造成的负外部效应远高于其正外部效应。
表4 不同空间区位的城市更新对通勤效率的影响
4.2 不同类型城市更新对通勤效率的影响
比较旧村改造、工改居、老旧小区改造类更新项目在更新前后居民过剩通勤率和通勤容量消耗率的变化(表5)，发现不同的更新方式对通勤效率的影响程度不一。经过不同方式的更新后，居民过剩通勤率和通勤容量消耗率均增加，但变化幅度不同，其中，工改居增幅最大，旧村改造次之，老旧小区改造几乎无变化。工改居使得原本就近通勤的产业工人被替换为以服务业为主要就业形式的其他居民，造成通勤容量消耗率由12.84%大幅增至21.57%，通勤效率显著下降。同时，多以拆除重建类为主的城中村改造，因更新后居民社会结构发生转变，能够承担较远距离的通勤，通勤容量消耗率由13.83%增至19.76%，通勤效率同样出现较大幅度下降。
表5 不同类型城市更新对过剩通勤率和通勤容量的影响
中心城区内的更新实践对居民通勤距离、通勤效率的总体影响相对较小，但是中心城区的城中村的改造产生了较高的过剩通勤和通勤容量消耗；
外围城区的城市更新对居民通勤行为的影响较大，居民的长距离通勤规模显著增加。外围城区的城市更新虽然改善了城市的产业结构，供给了更多的住房，提升了人居环境品质，但是对应的居民多采取面向中心城区就业的长距离通勤，与原旧厂、旧村居民的通勤模式差异较大，给城市空间运行造成了显著的压力。研究结论支持要对中心城区的城中村等低成本居住空间予以尽可能保留的规划观点，支持通过老旧小区改造而非拆除重建的方式开展居住类城市更新，同时认为应为大城市外围城区的旧厂、旧村更新制定更加可持续的实施计划。
城市更新作为解决城市结构性问题的重要规划建设手段，需要对不同城市区域内的更新实施效果以及各类城市更新方式的空间效应有清晰、精准的认知。从“增量发展”进入“存量时代”后，城市更新作为城市发展战略和空间治理手段将发挥更加重要的作用。为了使城市更新对城市空间运行形成正向贡献，需要在更新实施过程中更加细致地关注城市更新的空间效应，并在不同的区位和社会环境下选择适宜的城市更新手段。
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