中国中西部大城市的职住平衡与通勤效率——以西安为例，本文主要内容关键词为：西安论文,为例论文,中国论文,大城市论文,效率论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
DOI：10.11821/dlxb201310002
收稿日期：；修订日期：2013-04-10
1 引言
职住平衡描述的是在某一城市内部一定地域范围内或者在合理的出行距离和时间内住房单位数量、类型与工作岗位个数的匹配关系，其实质是希望人们在家附近就业[1-3]。这样的概念其实古已有之，如我国各朝各代大量的前店后家、店住合一的商铺-居住模式。在现代，随着城市交通方式的改变、城市规模的扩大和人们自雇比例的大量下降，以及福特式社会化生产、雇佣模式的出现，学者们所描述的职住平衡相比原有模式已发生较大改变。但是，职住平衡对削减职工通勤量，进而减少交通拥堵和相关的空气污染的潜在益处，还是让不少的个人、社会团体和公共机构依然大力提倡，甚至是用经济激励的办法促进职住平衡[1，4-8]。
针对西方语境里的职住平衡以及与之相关的课题如通勤效率、过剩通勤等，学者们做了大量的研究。例如Horner和Ma and Banister就分别综述了已有的大量相关文献[9-10]。在总体上，有关文献都强调或假定职工和公司都处在一个自由的市场之内，他们可以自由地选择住地和公司所在地，同时相对成熟、稳定的市场会有效率地开发各种类型的住房和商业地产，以满足职工和公司的需求。只有少数时候，如当规划和开发管理的策略限制了上述自由选择、扭曲市场供给的时候，或如住房市场里存在种族歧视、大量低技能工作郊区化而大量少数民族劳工仍然居住在市中心(即“空间不匹配”)时，才会出现长距离通勤即职住失衡的现象[7，11-12]。上述的自由市场、自由选择住地和公司位置、市场成熟、住房和商业地产有效供给、空间不匹配等假定或现象，并不完全符合我国的情况。例如，我国城市里基本上没有种族问题。再如，我国引入住房市场也只是改革开放以后的事情。住房市场化取得了巨大进展，但仍然不是一个完全成熟的市场。此外，西方城市居民高度依赖小汽车出行的特点，也不同于绝大部分中国城市。公共交通、自行车、电动自行车、步行和单位通勤车，对大多数中国城市职工而言，仍然是主要的通勤交通方式。考虑到以上差别，部分国内作者已经开始对中国东部发达城市如广州、北京等地的职住平衡和相关问题进行了研究，得出了有别于国外学者的一些结论和发现[13-18]。
因为中、西差异、中国东、中、西部和不同城市经济发展水平、历史与城市形态的差异，学者们从北京、广州等东部发达城市得到的结论和发现，并不一定适用于经济发展水平相对滞后、扩张速度相对缓慢的中国中西部城市。更重要的是，后一类城市如能合理吸取前一类城市以及西方城市的正反经验，则有可能更好地发挥后发优势，在促进职住平衡、提高通勤效率和减少过剩通勤等方面做得更好。本文以西安为例，旨在研究中国中西部城市的职住平衡、通勤效率和过剩通勤的特点，并在条件许可的情况下，与中国东部城市、西方城市进行横向比较。因此，本文将有助于：①拓展既有中外职住平衡、通勤效率和过剩通勤的问题研究；②探索西安乃至中国中西部城市职住平衡、通勤效率和过剩通勤方面的现状，为相关决策提供科学的背景材料。
2 相关文献综述
在理想的状态下，职住平衡是指多数职工能在单位附近找到合适的住房。理论上，这将有助于减少通勤量，进而减少因为通勤带来的额外的通勤距离、小汽车依赖、交通拥挤、空气污染、事故和噪音等一系列问题。现实生活中，影响职住平衡的因素很多，例如住宅所在地学区质量、治安状况、公共设施配套、住房户型、面积大小和平均价格的空间分布、双职工家庭考虑的家庭出行总成本、住房拥有权和租住价格、主要交通工具的选择、居住的种族隔离、公共交通的供给和服务水平、住房供给制度、工作岗位所要求的技能和临近工作岗位的劳动力所能提供技能之间的差异等等。在不同的国家和地区，影响职住平衡的因素也有可能因地、因时而异。例如在美国，工作岗位的郊区化、住房隔离政策、低效的公交服务、种族因素和汽车不匹配(automobile mismatch)或多或少都带来了职住失衡或分离[12，19-21]。在中国，单位大院的消失和住房商品化的进程，带来了广州、北京等地的职工平均通勤距离的拉大和职住分离[13，15-18]。
依据以上职住平衡的定义，如果大多数通勤职工同时能在城市内部的某一小分区内居住和就业，那么该小分区就实现了职住平衡。在①职工、工作岗位和住房单位都是均质和无差异的；②职工可以自由交换住房或工作岗位这两个假设条件下，部分作者们指出对于该城市的全部职工而言，在理论上可以找到最小的通勤(Minimum Required Commute:MRC)。MRC常常要比全体职工的实际的通勤(Actual Required Commute:ARC)要小。MRC和ARC之间的差值，被称作浪费通勤(Wasteful commute)或者过剩通勤(Excess commute)[22-29]。浪费通勤或者过剩通勤的存在，意味着存在一定程度的低效率通勤。
对于职住平衡的最小空间分析单元，中西方作者存在一定差异。国内作者最常用的是街道、区(县)和邮政编码小区[13，15-18]。这些区域大小基本都在10
以上。西方作者常用的是和交通规划模型一致的交通分析小区(Traffic analysis zone:TAZ)，如Horner，Frost等和Manning[30-32]，这些分析小区一般在几个平方公里。如Manning使用的伦敦的Wards，平均大小只有2.5。因为职住平衡分析受到空间分析单元可变(Modifiable areal unit)问题的影响①，中外作者使用的最小空间分析单元不同，可能会给他们各自的职住平衡分析带来不同的结论或启示，也会给相关的中、外比较带来一定挑战。最突出的是，最小空间分析单元，很大程度上左右了职住平衡的尺度。
无论中外学者如何确定最小空间分析单元，职住平衡仍只是通勤高效的必要而非充分条件。例如，某小区的工作岗位远远超过住房单位数量，但是如果该小区小学和初中教学质量、公园品质等不是职工所期望的，大量职工仍然可能选择在该小区外居住，进而带来该小区的职住失衡、过剩通勤等问题[2]。再如交通工具的改变，可能带来职住平衡的地理范围的改变，也带来通勤效率的改变。例如在没有小汽车的时代，骑车30分钟到达的地理范围可能是一个合理的职住平衡范围，但是小汽车出现后，同样的30分钟出行时间所覆盖的地理范围，要远远大过之前自行车时代的合理的职住平衡范围。结合已有文献，可以把影响职住平衡和通勤效率的因素总结为6大类。图1是这些因素的图示化表达。在图中，后发城市只是所有城市的一部分(以大圈表示，小圈表达其面临的职住平衡和通勤效率问题)，所有城市是一个更大的集合(以一个无限大的圈表示，在图1中没画出)，影响后者的职住平衡、通勤效率的因素更多、更复杂，影响前者的职住平衡、通勤效率的因素，也应该只是影响后者的因素的一部分(同样以大圈表示)。
图1 职住平衡、通勤效率及其影响因素
Fig.1 Jobs-housing balance,commute efficiency and their influencing factors
在6大因素的基础上，总结既有文献，我们也留心到这6大因素在不同的城市发展阶段，影响力和作用效果呈现出差异性。举例来说，后发城市开发速度较慢，住宅郊区化、半郊区化速度和规模都无法和发达城市相比，于是城市发展的紧凑度有可能会带来较好的职住平衡、通勤效率。再如后发城市的机动化速度和轨道交通建设速度较慢，而在发达城市，小汽车的大量使用和轨道交通的快速建设，在研究职住平衡与通勤效率问题时，可能得出不同的特点与发展趋势。在制度因素方面，后发城市可能更多地保留了单位大院的格局，这一格局也将有助于保持职住平衡。
由于职住平衡、通勤效率存在诸多影响因素，以及空间分析单元可变问题，研究职住平衡和通勤效率并非易事，尤其要对比不同城市的职住平衡和通勤效率就更加不易。在ARC和MRC两个概念的基础上，Horner提出了评估不同城市通勤效率和职住平衡的一个方法。他指出，在确定最小分析单元后，除了MRC，每个城市，即既定的就业岗位—住宅单位的空间分布下，也存在着理论上的最大通勤(theoretical maximum commute:MaxRC)[30]。利用以下两个比率，人们可以衡量不同城市之间的通勤效率和职住平衡状况：
式中：E(过剩通勤率)表征某城市过剩通勤的比例，即也一定程度表明职住失衡的程度相对于既有工作、居住地分布能提供的理论最小通勤(MRC)是多少；
(通勤容量使用率)反映的是某城市通勤使用了职住分离最糟糕时的通勤的比例，的值越小，该城市的通勤效率越高，职住平衡的情况相对越好。
使用上述方法，Horner利用美国人口普查TAZ水平的人口、就业数据计算了美国26个城市的通勤效率，实现了跨城市比较通勤效率和职住平衡状况[30]。类似于Horner的研究方法早期还有Hamilton，White，Cervero和Frost等[1，22，31，33-34]，有作者批评这一类型的研究只关注总体的通勤流，将工作岗位、工人和住宅单位均质化[27]。或缘此，越来越多的作者开始关注非集聚数据下工作岗位、工人和住宅单位异质化情况下的职住平衡、通勤效率研究。如Crane，Gordon等和Kim研究了租户和住房拥有者的职住平衡，发现租户更可能职住平衡[35-37]。再如Giuliano and Small使用洛杉矶地区的数据研究了职工的工作性质对职住平衡的影响，指出服务行业的职工职住平衡更好[38]。类似地，Manning研究了伦敦范围内年龄和职业对职住平衡、过剩通勤的影响[32]。利用都柏林的数据，Murphy and Killen则审查了交通方式的选择和供给对职住平衡的影响[39]。
综上，学者们对西方语境下职住平衡和通勤效率的研究，既有基本方法上的铺垫，也有越来越多的针对不同城市的使用非集聚数据的案例研究。
借鉴西方研究，学者们也开始了对中国个别城市的职住平衡研究。如基于小样本(N＜=1，000)的职工出行调查，Wang and Chai和Zhao等研究了北京市的职住平衡状况，指出：①传统的单位大院系统对于促进职住平衡和缩短通勤距离有显著的作用；②住房的市场化供给加剧了职住失衡、拉长了职工的通勤距离[16，18]。
除了单位大院的因素，城市的扩张、经济适用房的半郊区化、郊区化也带来了职住失衡和拉长了职工的通勤距离[13，40-44]。如引入交通方式，使用公共交通的职工往往需要比自驾车的职工花去更多的通勤时间[40]。刘望保等计算了2001年、2005年广州市职工的过剩通勤。他们指出家庭收入、户籍类型、住房产区和类型影响过剩通勤[13]。这是和本文最类似的现有研究。但它使用的空间分析单元为邮政编码区域，比本文使用的交通分析小区(Traffic analysis zone:TAZ)要大得多，因此在和国外相关研究进行比较时，存在一定偏差。如刘望保等研究的广州8城区共1319，有109个邮政编码区域，每个区域平均12.1，远大于国外相关研究的分析单元②。本研究使用的TAZ平均仅2.5，和国外研究者所使用的分析单元大小相当。在家庭抽样率方面，本研究也要高于刘望保等的0.12%的水平，为2%；因此，有关职住平衡和通勤效率分析也可提供更具广泛代表性和可靠性的结果。
图2 西安主城区交通分析小区
Fig.2 Traffic analysis of Xi'an principal city
(TAZ编号采用当地交通规划模型人员使用的编号，不是从l到422)
3 案例研究城市和数据
本文研究的范围为西安主城区，由新城区、未央区、灞桥区、碑林区、莲湖区、长安区和雁塔区构成，共计1061，常住人口435万，流动人口53万，就业岗位201万个。为研究西安主城区及其临近地区的交通出行特征，本地交通规划部门(西安市城市规划设计研究院交通所)将西安主城区划分为了422个TAZ(其中417在主城区内)(图2)，平均每个TAZ大小约为2.5。
西安地处关中平原，地势平坦。经历朝历代的建设，西安主城区形成了明显的九宫格的城市发展格局(图3)，在中国城市里独树一帜。
其旧城为明城墙所包围，其他分区如东、西郊工业区、高新区、高教区等分别环绕旧城布置。西郊工业区为电子电器工业企业所主导，东郊工业区曾分布众多的纺织印染类企业，分别被当地人称为“电子城”、“纺织城”。“电子城”、“纺织城”历史上是自给自足的中国传统单位大院式城市建设模式的典型(图4)。大量职工及其家属就近上班上学就医购物，甚至几乎可以在“大院”内部满足一个人生老病死的全部需求。
道路格局方面，西安道路大体呈方格网加环线、放射线道路构成(图5)。钟楼为传统意义上的西安主城区中心，这里集中了全市最高密度的商业、办公用地。西安已开通的地铁2号线也在钟楼下沿北大街、南大街和长安路南北穿过。
2011年，经由中国城市规划设计研究院的协助，本地交通规划部门实施了西安市交通调查。该调查根据街道人口占全部人口的比例进行抽样和入户调查，涉及38401户，户均约2.91人，占总人口(含流动人口)的2%。受调查的家庭共有59967个通勤职工，约占全部职工总数的3%。这些通勤职工的居住地分布在356个交通小区
内，工作地则遍及全部417个主城内部交通小区
。根据以上信息，作者们建立了西安职工通勤出行的起讫点空间分布矩阵
。为了和现有研究进行比较，作者们计算了各个交通小区质心(centroid)之间的直线通勤距离，得到通勤出行的最短通勤矩阵
。对于在同一小区上班、居住的职工，其通勤距离R参照文献[31]用以下公式计算：
图3 西安的九宫格城市建设格局
Fig.3 Sudoku-like urban structure of Xi'an
图4 “电子城”、“纺织城”现场照片
Fig.4 Photos of "Electronic City" and "Textile City"
图5 西安主城区道路网络
Fig.5 Road network in Xi'an principal city
4 研究假设和定量分析
本文使用White和Horner提出的方法计算ARC、MRC、MaxRC、E和等指标[30，33]。如前文所述，使用这些方法涉及到的最主要假设是所有工业岗位、住宅单位和雇主都是同质化的，同时职工可以自由选择住宅单位和工作岗位(雇主)。在计算过程中，方法假定员工在不同TAZ之间的通勤距离(成本)为
所表述的距离。
4.1 ARC
使用以下的公式计算59967个职工样本的ARC：
4.2 MRC和MaxRC
计算MRC和MaxRC时，采用了标准的线性规划的方法，利用商业线性规划软件LINGO 13编程求解。这一方法首先被White使用，进而被Horne所拓展[31，33]。估算MRC和MaxRC的过程等同于求以下线性规划问题的解：
4.3 E and
在求出ARC，MRC和MaxRC后，E、可以通过公式(1)and(2)求出。
4.4 跨城市比较
表2汇总了西安通勤职工的ARC,MRC和MaxRC，E和数值以及作者们能找到的其他城市的同类数值。在涉及过剩通勤的指标时，除巴尔的摩研究采取了Hamilton和R
ell的单中心方法计算[22]，其余均和本文一样使用White提出的线性优化方法计算[33]。因此，除了各城市的社会、经济特征较难进行控制外，尽可能地使得有关指标在测算方法上具有可比性。
从表2可以看出以下西安主城区职工职住平衡、过剩通勤、通勤效率的特点：
(1)西安主城区职工现状平均通勤距离(ARC)在表2中所有中国城市处于较短，说明西安主城区职工平均通勤距离横向比较起来还是可以承受的。但是，考虑西安主城区1061，而与西安主城区相比，广州市、苏州市面积都比西安主城区要大得多(其中广州市辖10区3718③，苏州市辖6区1650④)，西安主城区职工平均通勤距离相对于其城市空间大小而言又是比较长的。进一步从平均通勤时间跨城市比较看，西安主城区职工平均通勤时间甚至可和北京主城相比，而后者(1368⑤)要比西安主城区大。这说明相对于出行距离而言，西安职工通勤时间较长，即平均通勤速度较慢。
(2)从通勤效率有关指标看，西安主城区职工在既有城市就业、住房空间分布格局下，过剩通勤比率(E)和伦敦市接近，远低于表2中其它城市。这说明西安主城区职工的过剩通勤率还比较低。但是，从
一值看，西安主城区职住失衡的潜力还是很大的。具体来说，如果出现最极端的情况，如绝大部分职工不满意单位附近住宅小区的学区，纷纷为学区品质远离单位居住，西安主城区职工甚至可达到人均14.6 km的通勤距离，几乎是现状人均通勤距离的3倍。
(3)与国外城市亚特兰大、洛杉矶、巴尔的摩相比，西安的实际通勤距离较小，只有5.1 km(其他城市大多是十几km)。究其原因既可能是职工使用的主要通勤工具差异，也可能是受到城市形态影响。例如，在洛杉矶和巴尔的摩，MaxRC比较长，潜在说明这些城市存在蔓延发展的态势。有趣的是，发现西安和多伦多的MRC居然一样，这说明两个城市的职住分布的格局有一定的相似度。但是，可能是因为职工使用的主要通勤工具差异，多伦多现状的ARC是西安的2倍。
*作者仅仅按照年龄段汇报通勤时间，24-28分钟为20-60岁职工的通勤时间。
**根据2005年北京市全市交通调查结果。北京主城指北京8个老城区：东城、西城、朝阳、海淀、宣武、丰台、石景山、崇文，北京郊区指北京市行政区范围内除了8个老城区之外的其它区域。
***根据2010年北京市全市交通调查结果。来源仅仅提供按照模式划分的ARCs。其中步行的ARC最小，公交的ARC最大，其它模式的ARC处于两者之间。
****HLG：回龙观；TTY：天通苑。两地均为北京郊区大型经济适用房小区，两地均有10万以上居民。“7.5”是两地居民搬入小区之前的通勤距离。
*****样本来源于10个不同的居民小区。
******分析单位是家庭而非职工个体。
*******包括从伦敦市外进入伦敦市工作的通勤人员。
1周江评和龙瀛.2012.Bus commuters' Jobs-housing balance and commute efficiency:An exploration using smart card data，北京市城市规划设计研究院工作论文。
2周江评，曹国华，王树盛和汪一溟.2012.Sacrificing for economic miracle? Jobs-housing balance in Suzhou Industry Park，江苏省城市规划设计研究工作论文。
(4)表中没有显示，但是实地调研说明，与广州、北京相比，西安地铁还属于建设起步阶段，至2012年底仅有一条线开通。因此，西安现状的通勤反映出的是一种高度依赖于非轨道交通方式，如自驾、步行、公交和自行车的通勤。因为地铁出行基本不会出现交通拥堵，在西安地铁逐步完善的情况下，假定其它因素如职工就业地点和住宅位置不变而乘坐地铁的职工比例上升，西安主城区职工平均通勤时间有下降的空间。但是，如果西安主城区沿着西方城市机动化、蔓延发展的老路走，西安主城区职工的平均通勤距离也有上升的空间。
4.5 职住比例、工作总数与通勤距离
为进一步探明西安主城区职工职住平衡、过剩通勤、通勤效率等方面的特点及其背后的原因，进一步研究西安主城区TAZ水平上就业岗位与居民数量比、就业岗位总数和平均通勤距离及其在整个主城区内的空间分布。图6是部分研究结果的图示化表达。图6表明：
(1)假定西安主城区典型的家庭是双职工加1个小孩，而且职工可以选择任何其所居住的TAZ的岗位工作，那么2/3的就业岗位和居民数比理论上即可实现TAZ水平上的职住平衡。研读图6的最上方图表明，西安主城区内全部的TAZ当中，约1/3可以达到职住平衡。这些职住平衡的TAZ也遍布主城区各个方位，并不局限于钟楼西安这一传统的市中心附近。特别的是，西安主城区北面，有十数个TAZ接近或超过2/3就业岗位和居民数比。如果假定紧邻以上职住平衡TAZ的TAZ也可视作很大程度的职住平衡，那么西安主城区2/3左右的TAZ都可认为是职住平衡的。这部分解释了为何从距离上衡量西安主城区职工的职住平衡总体较好，平均通勤在可比中国城市中较短，过剩通勤率较低。
(2)西安市中心(钟楼)南北5 km东西10 km的范围内，即大体上西安市二环路以内的区域，聚集了大多数3000以上工作岗位的TAZ，这些TAZ岗位与居民数量比普遍在0.75以上，这说明西安的工作岗位主要还是集中在旧城及其紧邻的区域(图6b)。这样密集的工作岗位，部分解释了为何西安市三环路内有大量TAZ的平均通勤距离小于全市平均值(5.1 km)。在3环路以外的外围地区，只有少量TAZ有3000个以上工作岗位。相应地，有关区域的就业岗位与居住单位比值，总体上要低于西安市中心及其紧邻地区。外围地区TAZ的平均通勤距离要高于主城区的平均水平。其中，外围地区的东北部分、东南、西南部分，就业岗位总数较少，是西安主城区就业岗位与居民数量比值最小、平均通勤距离最长的区域。
图6 西安就业岗位与居民数量比、就业岗位总数和平均通勤距离及其空间分布
Fig.6 Jobs-resident ratio,total employment,and average commuting distance and their spatial distribution in Xi'an
(3)位于西安主城区东、西的“纺织城”、“电子城”的职工平均通勤距离总体上仍处于全市平均水平或者以下。但是，这两片区域内的若干TAZ，已经出现了职工平均通勤距离超出全市平均水平的现象。这说明，原有单位大院式的职住平衡模式正在被打破。在西安三环以内，西安高新技术产业开发区和曲江新区及其邻近地区职工平均通勤距离超过全市平均水平的TAZ占有关区域全部TAZ的比例较市中心、“纺织城”、“电子城”等都要高。这部分说明，西安高新技术产业开发区和曲江新区及其邻近地区已经出现了一定程度的职住分离或失衡的现象。土地(开发)功能单一化、高房价都是造成这一现象的背后原因。例如，曲江新区的开发，住宅及其配套的公园、水面等占据了绝对的主导地位，这一地区的房价也处于全市较高水平。土地(开发)功能单一化方面，典型的例子是西安高新技术产业开发区内，唐延路以西、科技六路和电子二路以南的大片地区，一度基本以工业、办公商贸用地为主，没有配套的居住用地开发，这必然造成就业职工的跨区通勤。
(4)同时比较图6中的三个图，局部区域，如西安市中心正北面5-10 km范围内的一些TAZ的情况，突出反映出了职住平衡是通勤高效的必要而非充分条件。在这个区域里，数个TAZ有高达3以上的就业岗位与居民数量比、也有数千个的就业岗位，虽然岗位数量上能够满足居民就业需求，但仍有相当比例的职工选择在TAZ外就业，通勤距离接近甚至是超过全市水平。这说明仅仅职住数量上的平衡并不能带来较高的职住平衡和通勤效率。
为定量化研究西安主城区TAZ(N=356)水平的平均通勤距离、就业岗位与居民数量比和就业岗位总数之间的关系，进行相关性分析。结果表明，平均通勤距离和就业岗位与居民数量比、平均通勤距离和就业岗位总数之间都存在负相关关系，其相关系数分别为-0.05和-0.21。令人有些意外的是，①平均通勤距离和就业岗位与居民数量比(即小区水平的职住平衡)只有很弱的相关关系；②平均通勤距离和就业岗位总数的相关性，要大于平均通勤距离和就业岗位与居民数量比之间的相关性。为何如此？进行田野调查观察到：一是随着就业岗位总数的增加，就业岗位要求的技能、报酬和教育水平等也变得更加多样化，这种多样化有助于不同居民就近申请工作和就业。就业岗位总数巨大的典型区域如西安钟楼商贸办公、大学、科研活动集中地点如雁塔区，这些区域既能提供高技能白领工作，也有大量的低技能就业如清洁工等。二是职工在考虑住房时，就业可达性只是诸多考虑因素之一，住房价格、住区的学区质量、既有社会网络等，有时比可达性更加重要。
图7中，根据全部通勤样本(n=59967)制作了西安主城区内超过全部职工平均通勤距离、数量超过总样本量1%的主城区TAZ之间的通勤流，即“过剩通勤流”。
这些“过剩通勤流”的突出特点是它们集中于以下几个流向：①西安旧城和旧城西、南、南三环外之间；②南三环外与旧城西之间；③南三环外与旧城东之间。过剩通勤流中西南或者南到东北方位的流量占据大部分。刨去这些“过剩通勤流”，可见西安市中心方圆15左右的范围、旧城以北的大部分区域和旧城西北(汉长安城保护区)总体职住平衡、通勤效率较好。由于个体水平数据的缺乏，还不清楚造成以上西安通勤特点的原因。本文猜测，一是三环外集中了大量便宜的房源，部分职工选择住在了这里而到高房价的其他区域如内城就业；二是旧城西南、南部(如西部大道以南的各类工厂)有适合“电子城”、“纺织城”的居民的就业岗位，但是这些居民又无法承受旧城西南、南部普遍的高房价或者不愿意放弃原住地；三是三环外公建配套不足，职工宁可选择住在旧城，享受旧城便利而不愿意搬迁到此。
5 结论和今后工作
本研究最大的启示是，城市为交通规划、交通需求模型采集、整理的居民通勤、就业、住房等数据，可以为定量化的职住平衡、通勤效率和过剩通勤等定量研究提供基础数据。有关数据的样本量，大大超过了以往研究者独自开展调研所获取的样本量。这将有可能显著提高研究的可靠性、精度、深度和广度。例如本文通勤者的样本高达了近6万个，分析精度到达了TAZ水平，比以往使用的邮政编码要精细化很多。同时，本文可能是首次在中文文献里研究了TAZ水平的平均通勤距离和就业岗位总数的相关性，平均通勤距离和就业岗位与居民数量比之间的相关性。由于TAZ边界的相对固定、已采集数据较多，也可在若干时间后进行重复和更深入的研究，以监测有关指标的变化情况。
在具体研究结论上，最突出的结论小结如下：
(1)以西安为代表的我国中西部后发城市的职住平衡、通勤效率和过剩通勤与以往文献里研究较多的东部发达城市如北京、广州等有显著的不同。通过横向比较东部发达一二线城市，发现西安主城区职工现状平均通勤距离较短，通勤效率较高。管中窥豹，西安的情况可潜在说明中国中西部后发城市的职住平衡、通勤效率可能总体上还是较好的。但是，西安内部一些新建区域出现的职住分离和失衡的现象，警示我们，当前如果当地政府部门不加以合理规划和引导，这种职住分离和失衡未来可能会进一步加剧。
图7 西安主城区过剩通勤流
Fig.7 Excessive commuting flows in Xi'an
(2)西安主城区TAZ水平上平均通勤距离和就业岗位与居民数量比、平均通勤距离和就业岗位总数之间的相关关系表明，不但要关注某地的总体职住数量上的平衡，还需要关注“职”的多样性。多样化的就业岗位与居民职业构成的匹配关系，也是影响职住平衡的重要要素之一。但是，西安部分地点的开发，如高新区和曲江新区土地功能的单一化(如纯住宅开发)，可能会影响多样化就业岗位的产生，进而影响这些地点的职住平衡。同时，部分优质地段的高房价使得就业职工不能就近购房，造成职住不匹配现象。另外平均通勤距离和就业岗位与居民数量比、平均通勤距离和就业岗位总数之间的相关性较弱，这很大程度上说明职工平均通勤还受到其它因素影响(如图1所示的6大类因素)。
(3)目前西安“纺织城”、“电子城“等处地方单位大院式的职住平衡总体上仍然比较优良，但是这种模式的职住平衡似乎正在被打破。如何保持这些地方的职住平衡状态可能是包括西安在内的后发城市面临的一个挑战。
由于个体水平数据的缺失和补充调研所需时间、金钱成本的因素，尽管有以上的研究成果和突破，本文作者们期待做的部分研究还没有完成。今后计划推进的研究内容有以下：
(1)搜集职工、企事业管理者对西安市职住平衡、通勤效率问题的看法，更深入、全面了解职工实现职住平衡、提高通勤效率的有利和不利因素。
(2)从制度和政府的角度，研究影响西安职住平衡、通勤效率的要素。例如西安市政府职工在西安的西南、东南、旧城内和北面均有职工住宅，这样的住宅安排对有关职工的职住平衡、通勤效率产生了什么样的影响？再如，西安市近年开工建设了大量安居房、廉租房，有资格住进这些住房的居民，搬迁前后的职住平衡和通勤效率如何？
(3)分交通方式、出行时间、职业、市民身份、婚否和有否学龄儿童来考虑不同职工的职住平衡和通勤效率问题。
(4)研究西安城市形态改变和地铁建设不断完善以后的职工职住平衡和通勤效率问题。
①更多讨论见[23]。
②例如Small and Song在研究洛杉矶的过剩通勤和职住平衡时，3341的研究区被划分为了706个TAZ，平均每TAZ仅4.7。见：Small K A,Song S.Wasteful commuting:A resolution.Journal of Political Economy,1992,100(4):888-898.
③来源:http://zhidao.baidu.com/question/47785918.
④来源:http://zhidao.baidu.com/question/51823256.
⑤来源:http://www.hudong.com/wiki/%E5%8C%97%E4%BA%AC%E5%B8%82%E8%A1%8C%E6%94%BF%E5%8C%BA%E5%88%92.