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时间:2018-04-18
《北京市典型就业中心职住关系考察》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在应用文档-天天文库。
1、北京市典型就业中心职住关系考察孟斌高丽萍黄松郭海珍北京联合大学应用文理学院以北京市内城区三大就业中心一一CBD、金融街和中关村作为研究对象,通过调查问卷的方式获取了就业中心的人群在居住、就业及通勤等方面的数据,用可视化分析和层次聚类分析法等分析丫北京市就业屮心人群居住和工作的职住关系。结果表明:三大就业中心的职住辐射范围逐渐扩大,就业人员长时间通勤的比例增加,这成为职住均衡的最大挑战;就业功能区定位不同,导致不同就业中心居住人群和就业人群的职住关系差异显著;总体而言,就业集聚区内居住人群的通勤状况好于就业人
2、群,但金融街区域居住人群和工作人群的通勤时间相当,并表现出不同的特点;就业屮心的等级、规模等自身条件决定丫就业屮心的服务范围,对这些职住关系的影响因素加以合理规划,有利于解决北京市就业中心的职住分离问题。关键词:就业屮心;就业辐射范围;职住关系;北京;基金:国家自然科学基金项目(41671165)一一城市要素空间匹配测度与模式研宄Thejobs—housingrelationsofBeijing'stypicalemploymentcentersMENGBinAbstract:Takingthethreee
3、mploymentcentersofBeijinglikeCBD,FinancialStreetandZhongguancunasempiricalcase,thisessayhassurveyedtheresidentswithhomeorjobattheseplacesabouttheircommutingcharacteristics,andemployedthevisualizationandhierarchicalclusteringmethodstoexaminethehome-jobrelat
4、ionshipatthethreeemploymentcenters.Theresultsshowthattheexpandingradiationscopeofthreeemploymentcentersandtheincreasingproportionoflongcommutingtimeintensifyhome-jobimbalancebecomethelargestchallengetothehome-jobbalance;home-jobrelationshipisvaryingbytheem
5、ploymentcentersduetotheirdifferentemploymentfunctionalorientation,thathome-jobbalancefortheresidentialpopulationonthewholeisbetterthantheworkingpopulationattheemploymentcenters,andthattheserviceareaoftheemploymentcentersofBeijinghaveanassociationbetweenthe
6、irhierarchyandsize.Ttisconcludedthattakingthereasonableplanningandadjustmenttothecontributingfactorsaffcctingthchome-jobrelationshipisbeneficialforimprovingthehome-jobbalanceinBeijing.Keyword:employmentcenters;employmentradiationrange;jobs-housingrelations
7、hip;Beijing;一引言20世纪20年代,随着美国大城市郊区化的发展,一系列社会问题开始出现,职住分离就是其中之一。国外学者对职住分离现象的研究最早可以追溯到霍华德(Howard)关于“田园城市”的设想,即就业和居住相互临近、平衡发展。但是,“田园城市”只是一种理想模式,如何实现职住均衡一直都是城市地理学者研宄的重点。1956年,邓肯(Duncan)开展了对芝加哥居民职住分离现象的研宄m。他认为,对非白人工人来说,职住分离与工作点集中度及与社会经济发展水平之间没有明显的关系,然而,对于闩人工人来说,职
8、住分离与工作集中区及与社会经济发展水平之间有较强的联系。1968年,凯因(Kain)发表了关于“空间不匹配”的文章,他指出,美国城市工作岗位的郊区化和居住隔离使中心城区工作技能不足的居民(尤其是黑人)面临失业率提高、收入减少和工作出行时间增加的风险m。此后,“空间不匹配”作为职住分离的一种模式,引起了许多国外学者的关注。1971年,奥夫纳(Offner)和萨克斯(Saks)使用和凯因完全一样的数据,采取二次回归方
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