职住联系是城市功能区之间的基本联系，是人文地理学的重要研究议题. 改革开发以来，体制转型导致我国城市职住空间发生大规模重构. 中国城市社区结构由原先的“职住一体”的单位制社区向多样化社区转变，市场化机制在城市居民职住空间组织中起核心作用，居民职住空间分离趋势日趋明显.

“田园城市”理论^[1]、空间错位(spatial mismatch)假说^[2]与职住平衡(job-housing balance)理论^[3]等是职住联系的重要基础理论. 已有研究集中在职住空间平衡^[4-6]、职住选择与通勤行为及其影响因素^[7-9]、职住空间失衡^[10-11]和过剩通勤^[12-15]等方面. ICT和互联网技术的快速发展使得居民职住位置与通勤行为大数据获取成为可能，利用大数据，尤其是手机信令数据分析城市职住联系与通勤的研究日趋增多，主要包括利用手机信令数据来识别分析职住地通勤行为^[16]与职住空间平衡^[17]等方面.

广州市是广东省会城市及粤港澳大湾区的核心城市之一. 改革开放以来，广州城市化快速发展，导致居民职住空间关系发生大规模重构，尤其是近年来在中心城区的城市更新改造、郊区房地产大规模开发及周边大型产业集聚区(如科学城)建设、轨道交通快速发展等因素的综合影响下，居民职住空间分离趋势日趋明显. 职住联系结构是从职住联系视角来理解城市空间结构，是理解城市职住空间分离的重要手段. 依托其全样本、高精度和细粒度等优势，手机信令数据为精细化刻画微观尺度下的城市职住联系提供了重要支撑. 社会网路分析(Social Network Analysis)能有效地识别区域联系网络中的具有“社区内节点之间联系紧密，而不同社区的节点之间联系相对稀疏”特征的社区结构(Community structure)，为分析职住联系结构提供了重要技术支撑. 基于此，本文利用广州市联通用户的手机信令数据建构微观尺度下的职住联系网络，运用社会网络分析城市职住联系结构及其与城市空间结构的关系，以期为理解城市职住联系和城市通勤研究提供有益补充.

1.   研究区域、数据来源和分析方法

1.1   研究区域

研究范围包括天河、越秀、海珠、荔湾、白云、黄埔、番禺区(图 1)，总面积约235 km²，占全市总面积的31.55%；常住人口约987万人，占全市常住人口的77.68%. 根据区域人口与社会经济差异，将研究区域划分为核心区、核心区边缘、外围地区三大圈层. 核心区为职住人口密度最高的区域，包括天河、海珠、越秀、荔湾区以及白云区南部、番禺区北部；核心圈边缘为城市拓展重点区，主要包括白云区南部、黄埔区南部和番禺区部分区域；其他地区为外围地区(图 1). 研究尺度为街道.

图  1  研究区域

审图号：粤S(2018)121号

Figure  1.  The area of study

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1.2   数据来源与分析方法

1.2.1   数据来源

采用2019年4月1—30日广州市联通用户手机信令数据. 将原始数据处理后，形成250 m格网尺度下的居民职住起止点(Origin to Destination, 以下简称OD)数据，并将其转换到街道尺度. 处理流程为：(1)选取年龄段在16~64岁的用户，用250 m格网来识别用户所有主动、被动触发行为位置信息. (2)居住地和就业地的位置识别观测时段分别为21 : 00至次日8 : 00、9 : 00~17 : 00，将用户每天在居住地和工作地观测时间段内被观测到的秒数进行月度累加和排名，取排名最高且该用户30天内重复出现超过10天的地点分别作为居住地和就业地. (3)职住地识别后，统计250 m格网之间的职住OD量. 需说明的是，本研究的工作地不仅包括用户的工作地点，还包括未工作的学生和老人的习惯性出行地(如学校、公园等)，而通勤是指两地间的规律出行. 职住OD数据库包括日期、居住格网编号、就业格网编号和通勤流量字段.

1.2.2   中心性指标和社区识别

社会网络分析被应用于研究社会关系结构和属性^[18]. 本文借助Gephi软件，采用中心性指标中的加权中心度(Degree Centrality)指标来测度职住联系结构中的重要节点，用模块度(Modularity)指标来分析职住联系格局. 其基本概念和计算公式如下：

(1) 加权中心度：用以识别和衡量节点在网络中的核心程度与中心位置情况. 其值越高，表示该节点与其他节点的空间关联越强，越邻近网络中心位置. 计算公式为：

其中：C_i为街道i的加权中心度，G_i为街道i的关联街道组成的集合，d_ij为街道i与关连街道j之间的通勤流量.

(2) 社区识别：采用模块度指标来识别社区结构，其计算原理为描述节点的互联互通水平，当某些节点关系特别紧密，即可结成一个网络社区. 计算公式为：

其中：A_ij是节点i和节点j之间的边权重，代表网络中全部边的权重之和；k_i和k_j表示节点i和节点j的非加权网络中的度值；C_i、C_j分别表示街道i、j的加权中心度；m表示网络中可能存在的最大连接数；函数δ(C_i, C_j)定义为：如果街道i和街道j在一个社区，即C_i=C_j，则δ(C_i, C_j)=1，否则δ(C_i, C_j)=0. Q值在0~1之间，该值越接近1，表示社区结构越明显. 在实际网络中，Q值通常在0.3~0.7之间. 社区是研究范围内各街道的集合，社区内的街道之间有紧密职住联系.

2.   职住联系总体格局

据统计，街道之间的职住联系量(即通勤联系量)为0~69 412人. 在Arcgis软件中按照自然最佳断裂点(Natural Breaks (Jenks))分级方法(本文关于通勤流与加权中心度的分级，均在Arcgis中采用此方法来分级)将通勤流量划分为4个层次，分别为0~3 086、3 087~12 948、12 949~31 261、31 262~69 412人. 图 2显示了研究区域职住联系的整体格局，但因职住联系格局主要凸显职住联系强度较高区域，因此，图中未显示0~3 086层级的通勤流量. 表 1反映了通勤流的圈层分布. 由图 2和表 1，可归纳得到职住联系总体格局的主要特征为：

图  2  职住OD联系格局

Figure  2.  The OD pattern of job-residence link

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表  1  职住OD流的圈层分布

Table  1.  The circular distribution of OD flow %

居住地圈层	工作地圈层			合计
	核心区	核心区边缘	外围地区
核心区	85.06	3.87	0.94	89.87
核心区边缘	3.72	3.74	0.43	7.89
外围地区	0.70	0.34	1.20	2.24
合计	89.48	7.95	2.57	100.00
注：数据来源于职住OD流统计.

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(1) 空间格局上存在2条与轨道交通走向高度重叠的高密度职住联系带. 这2条高密度职住联系带分别为“南北向”职住联系带和“东西向”职住联系带，其中，“南北向”职住联系带的走向为传统城市中心(北京路、上下九)至白云区南部，“东西向”职住联系带的走向为现代城市中心(珠江新城、体育中心等区域)至天河区中部，总体说明轨道交通在居民职住空间组织上起到重要作用. 另外，2条高密度职住联系带沿线有大量城中村分布，城中村凭借其优越的地理区位条件与住房成本优势，为中心城区提供大量的居住配套；白云区南部、天河区中部地区是房地产开发热点地区，大量房地产开发为城市中心城区提供了充分的居住配套功能.

具体而言，“南北向”高密度职住联系带主要包括越秀区的流花街道、矿泉街道及白云区的棠景街道、三元里街道、新市街道、石井街道、黄石街道、嘉禾街道、景泰街道，这些区域凭借广州火车站的对外交通优势，现代商贸产业发达，就业机会充分，而周边的城中村与房地产开发提供了大量的居住配套，便捷的轨道交通则为大规模通勤提供基本支撑. “东西向”高密度职住联系带主要包括越秀区的梅花村街道、农林街道及天河区的猎德街道、冼村街道、石牌街道、天河南街道、林和街道、棠下街道、天园街道等，这些区域既包含政府企事业单位密集分布区域(梅花村街道和农林街道)及属于珠江新城CBD范围的猎德街道、冼村街道、天河南街道等，还包含典型城中村(石牌、棠下等)，而地铁5号线和BRT公交线路为“东西向”通勤流提供重要的交通支撑.

(2)圈层内部通勤比重高，尤以核心区内部通勤为主. 由职住联系的圈层分布(表 1)可知：圈层内部尤其是核心区内部通勤比重高，核心区内、核心区边缘区内、外围地区圈层内部通勤所占比重分别达85.06%、3.74%、1.2%. 可见，核心区内的通勤流比重相当高，说明虽然轨道交通快速发展与小汽车出行普遍化等因素导致居民可在更大范围内组织职住地，但近距离选择职住地以减少通勤成本仍然是影响居民职住选择行为的核心因素. 同时，郊区化并未削弱市中心的发展吸引力，市中心仍是居民职住行为高度集聚地.

3.   职住联系社区结构

本文根据街道之间的职住联系OD矩阵，利用Gephi软件的模块度指标来识别社区结构. 结果(图 3)显示，模块度的解析度为0.6，聚合成8个社区. 其特征可归纳为：

图  3  职住联系社区结构

Figure  3.  The schematic diagram of the job-residence link zone and its distribution

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(1) 社区内节点的空间邻近性特征明显. 社会网络分析在算法上是将联系相对紧密的单元组成一个整体，所识别的社区具有“社区内节点之间联系紧密，而不同社区之间的节点联系相对稀疏”的典型特征. 虽然社会网络分析算法上没有节点的位置信息，但此次聚合的社区节点有空间邻近性特征，反映了相邻节点(街道)之间的职住联系紧密，近距离通勤的特征明显.

(2) 社区结构总体呈同心圆和扇形分布，以扇形分布为主. 核心区有多个社区，各社区面积小，其总体呈同心圆分区；外围区社区面积大，呈扇形分布，社区边界与行政区界一致性较强，体现行政区内部的职住联系相对紧密的特征.

各社区基本情况如下：

(1) 分区A：包括番禺区和海珠区东南部(图 4A)，具有范围大、街道数量多和跨越三大圈层等特征. 范围内通勤流在0~5 526人之间，划分为0~244、245~837、838~2 164、2 165~5 526人4个层级；加权中心度在0~1 165 351人之间，划分为0~ 74 719、74 720~178 104、178 105~273 182、273 183~581 594、581 595~1 165 351人5个层级. 整体而言，通勤流主要分布在番禺区北部和海珠区东南部. 海珠区为中心城区重要的就业中心，番禺区的房地产开发则为其提供大量的居住配套，两区地域上相邻，依托便捷的轨道交通而形成紧密的职住联系社区. 从中心性来看，该社区呈多核心结构，主要包括赤岗街道、小谷围街道和大石街道等集聚中心，这些中心主要分布在海珠区东南部和番禺区北部. 大石街道虽不是行政中心，但依托其便利的交通条件和邻近海珠区的优势，房地产与制造业发展迅速，而成为社区中最主要的集聚中心；赤岗街道是联系市中心与番禺区的重要过渡地带，产业以传统服务业为主，属于老城区，旧居住区分布密集，也是社区内重要集聚中心；小谷围街道为大学城所在地，近年来大力发展高新技术产业，与市中心有密切的职住联系，是社区重要的集聚中心. 然而，番禺区行政中心市桥街道并不是区域的核心，且围绕市桥街道也未形成联系紧密社区.

图  4  各职住联系社区结构图

Figure  4.  The distribution and spatial structure of the job-residence links

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(2) 分区B：包括白云区的中东部(图 4B)，面积较大，包含5个街道. 范围内通勤流在24~32 113人之间，划分为24~1 537、1 538~5 651、5 652~20 973、20 974~32 113人4个层级；加权中心度在0~3 668 213人之间，划分为0~290 359、290 360~374 825、374 826~1 148 297、1 148 298~1 424 211、1 424 212~3 668 213人5个层级. 职住联系结构为单核结构，以嘉禾街道为集聚核心. 嘉禾街道是连接市中心和外围地区重要的交通枢纽，多条轨道交通线和快速公路在此经过，工业基础较好，房地产大量开发，人口密集. 值得一提的是，同样是相邻街道，嘉禾街道与均禾街道联系紧密，而与永平街道联系较少，与轨道交通走向高度一致.

(3) 分区C：包括白云区西部和南部(图 4C). 范围内通勤流在1~69 412人之间，划分为1~7 306、7 307~20 147、20 148~34 360、34 361~69 412人4个层级；加权中心度在0~7 501 027人之间，划分为0~209 754、209 755~1 254 795、1 254 796~1 862 216、1 862 217~4 731 223、4 731 224~7 501 027人5个层级. 白云区的新市街道、棠景街道、矿泉街道、黄石街道、石井街道和越秀区的流花街道为集聚中心，尤以新市街道为最主要集聚中心. 这些街道位于越秀区与白云区交界地带，有发达的交通网络作为支撑，传统制造业和外贸业发展基础好，流动人口集聚, 城中村较多. 新市街道有白云新城等重点发展区，有密集分布的城中村；流花街道以广州火车站为依托，人口与产业高度集聚.

(4) 分区D：包括天河区东部、黄埔区大部分地区及白云区东部(图 4D)，跨三大圈层和多个行政区，为广州市重要的高新技术产业集聚区. 范围内通勤流在0~11 031人之间，划分为0~258、259~1 023、1 024~3 892、3 893~11 031人4个层级；加权中心度在45 929~957 714人之间，划分为45 929~ 83 166、83 167~172 630、172 631~240 040、240 041~341 696、341 697~957 714人5个层级. 有新塘街道、联和街道和萝岗街道3个集聚中心. 作为黄埔区的行政中心，萝岗街道为最大的集聚中心，为近年来房地产快速发展区域，集聚大量的居住人口；联合街道是科学城所在地，高新技术产业汇聚，房地产大量开发；新塘街道近年受科学城和核心区产业的辐射带动作用影响，大批科技企业落户，多条交通干线的开通促使其成为集聚中心.

(5) 分区E：包括天河区北部与越秀区东部(图 4E)，是核心区面积最大的分区，跨越三大行政区. 范围内通勤流在1~17 866人之间，划分为1~1 389、1 390~4 022、4 023~9 087、9 088~17 866人4个层级；加权中心度在0~3 402 329人之间，划分为0~ 352 979、352 980~665 994、665 995~1 120 215、1 120 216~1 527 631、1 527 632~ 3 402 329人5个层级. 通勤流主要集中在天河区和越秀区，形成了天河区的林和街道和越秀区的黄花岗街道两大集聚中心. 林和街道汇聚了众多现代商业综合体及高端写字楼，为珠江新城CBD重要组成部分；黄花岗街道发展历史悠久，行政机关较多，传统商业发达，住宅以单位制社区为主. 此分区为广州新旧2个中心联系分区，通勤流大，交通便利.

(6) 分区F：包括荔湾区与海珠区西、北部(图 4F)，范围小，为传统老城区. 范围内通勤流在0~9 211人之间，划分为0~229、230~726、727~1 811、1 812~9 211人4个层级；加权中心度在0~920 423人之间，划分为0~111 977、111 978~217 013、217 014~313 266、313 267~510 214、510 215~920 423人5个层级. 通勤流集中在越秀区北部和海珠区，荔湾区内部通勤偏少，形成了海幢街道、滨江街道及新港街道等多个集聚中心，这些中心均在海珠区，位置相邻且集中. 其中：海幢街道是海珠区传统的政治、文化中心，历史悠久，产业以传统服务业为主，住宅以传统民居和单位大院为主；滨江街道和新港街道是传统的居住集中区，其中新港街道分布着中山大学等一批教育科研机构，产业以布匹、服装批发和传统服务业为主，居住小区较多.

(7) 分区G：包括天河区南部和越秀区(图 4G)，属于新城市中心的核心地带. 范围内通勤流在21~67 822人之间，划分为21~4 182、4 183~12 796、12 797~29 624、29 625~67 822人4个层级；加权中心度在453 592~8 852 558人之间，划分为453 592~996 696、996 697~1 963 949、1 963 950~3 196 328、3 196 329~5 138 502、5 138 503~8 852 558人5个层级. 本分区为以冼村街道、石牌街道和天园街道为核心的多核结构，通勤流以东西向为主，沿线分布着珠江新城CBD和大片新开发的居住区，如猎德、冼村，还包括石牌、上社和棠下等城中村. 珠江新城是广州市高端产业集聚地，大量高层次人才集聚，周边高端房地产为其提供居住配套.

(8) 分区H：包括大塘街道、农林街道、梅花村街道和天河南街道，跨天河区和越秀区(图 4H). 范围内通勤流在383~37 001人之间，划分为383~5 486、5 487~14 678、14 679~25 317、25 318~37 001人4个层级；加权中心度在2 902 362~8 469 959人之间. 4个街道分别形成集聚中心，以传统中心(越秀)和新中心(天河)间的通勤联系为主. 梅花村街道位于2个行政区的交界地带，居住小区较多，产业以传统商业为主. 而天河南街道位于新城市中心的核心区，现代服务业发达，汇聚大量就业岗位，但是与分区内的其他街道联系并不紧密.

4.   结论与展望

本文利用联通用户手机信令数据，应用社会网络分析技术，以街道为基本单元，分析了广州市中心城区的职住联系空间格局. 研究结果表明：(1)职住联系格局存在由市中心向北、向东延伸的2条高密度职住联系带，高密度职住联系带与轨道交通走向、城中村分布有较高程度的空间重叠性. (2)利用社会网络分析技术识别8个具有“社区内节点之间联系紧密，而不同社区之间的节点联系相对稀疏”特征的社区，社区空间分布大体呈同心圆与扇形分布. 社区内节点空间邻近性特征明显，职住联系具有明显的向心性. 行政区划、自然环境是影响区域职住联系格局的重要因素. (3)近距离通勤仍是主流，通勤成本在居民职住区位选择中为核心影响因素之一.

职住联系结构是解读城市空间结构的重要手段，反映了城市功能联系的区域差异格局. 职住联系受轨道交通建设、住房成本、土地利用结构和自然条件等因素的影响. 广州职住联系向心性和职住联系仍集中在中心城区的特征，一定程度上反映了郊区化并未削弱中心城区的集聚功能，快速郊区化过程中如何加强郊区的职住空间平衡，减少郊区对中心城区的功能依赖和钟摆式通勤是城市发展需要重点考虑问题. 虽然轨道交通快速发展与小汽车出行普遍化等因素导致居民可在更大范围内组织职住地，但近距离选择职住地以减少通勤成本仍然是影响居民职住选择行为的核心因素. 手机信令数据为精细化刻画职住联系格局提供了重要支撑，但其存在明显的有偏性、用户属性缺乏等缺陷，在支撑机制机理研究上存在明显缺陷，这也是本文研究主要不足，未来研究需更多的社会调查予以支撑.