基于多源数据的深圳市就业中心空间特征研究

石丹 1 姚康 1 常晓猛 2

1 深圳市规划国土发展研究中心 2 成都信息工程大学 深圳诺地思维数字科技有限公司

摘要：利用手机信令数据识别深圳市联通用户的工作地和居住地，并与深圳市社区网格管理人口数据进行融合，扩样至全口径就业人口，进而识别深圳就业中心，对各就业中心的腹地范围、势力范围及辐射能级进行分析测度，并依据测度结果对就业中心进行分类。研究发现：（1）深圳已初步形成多中心的就业格局，但等级分化显著，新兴中心培育进展缓慢；（2）轨道快线对于就业距离延长有明显作用；（3）就业中心不仅仅表现为城市中心区，大型工业区也形成辐射局部地区的就业中心；（4）新中心崛起的同时，传统中心区衰退的趋势值得关注。本研究一定程度上有助于破解既往就业中心定量研究数据来源方面的局限，同时希望为深圳构建就业多中心体系提供支撑。

关键词：就业中心；多源数据；辐射能级

0. 引言

大城市空间结构奠定了城市空间布局的基本骨架，也直接决定着未来空间政策导向。就业中心是大城市多中心化发展的重要组成部分与支撑，其空间分布与发展程度特征对城市交通、居住、医疗、教育等资源的高效布局具有重要指导意义^[1]。随着大城市空间规模急剧扩张，对就业中心的识别与评估研究受到越来越多的重视。以往对于就业中心的研究多基于经济普查数据，往往尺度较大，且无法建立居住地与就业地的联系^[2-3]。近年基于手机信令、手机话单、地铁刷卡等数据开展了一些研究^[4-5]，但受单一数据以及基站范围的影响，存在数据可靠性不高、中心城区与外围尺度不一、样本群体单一、研究范围受限等问题。

在1986、1996、2010几版城市总体规划的引导下，深圳市以罗湖中心区为起点，逐步构建起“多中心”的发展格局^[6]。但就业中心的实际分布情况如何，规划中心是否全部体现出辐射作用，规划之外是否有新的就业中心自发形成？中心体系的分级构建情况如何，各中心的就业密度差异多大，就业吸引力与空间辐射力如何？就业中心是否均是商务、商业区？这些问题都值得进行深入研究。

基于此，本文借助联通手机信令的职住关联数据、深圳市社区网格管理人口数据的高精度居住人口数据、建筑物普查的空间功能数据，将三者融合，将手机用户就业位置更好地分配于更小尺度单元，尝试更为准确地对深圳就业中心进行分布识别、范围划定与定量测度研究，以期对城市就业中心领域的后续研究提供参考和借鉴。

0. 数据来源与数据处理

1.1数据来源

本研究数据来源主要来自联通手机信令数据，数据选取的时段为2019年6月，用户规模为521.41万。其中，把在省域范围内，单月出现15天以上记为核心用户。依据普遍就业时间规律，若一个用户在在工作日白天时段（9点至17点）驻留在同一地点超过4个小时，则认为该用户可能该日在此工作。若某一手机用户在一个月的观测时间内，被累积观测到白天时段在同一个地方长时间停留超过当月正常工作日的一半时，该将该地方识别为此手机用户的就业地。

为了对手机信令进行扩样，以及在空间精度上更准确，本研究参考了2019年2月深圳市社工委网格办建筑尺度的人口数据以及2018年度深圳建筑物普查数据，对手机数据进行扩样和融合处理。

1.2数据处理

本研究根据用户的加密身份识别信息，对一人多号、非人卡号的联通用户使用者进行去重和剔除处理。其次在联通手机信令数据人口年龄结构差异的基础上，结合实际管理人口规模和各行政区年龄段的差异，进行分地区分年龄加权扩样。最后根据职住地基站的泰森多边形内的建筑物类型和功能，对不同地块设置相应的空间权重，采用蒙特卡洛方法选出职住地对应的地块，随后在该地块内，再次采用蒙特卡洛方法随机产生职住点坐标，并对用户的移动轨迹进行了网格化模糊，统一精度为500 M *500 M。

0. 就业中心识别与划定

2.1就业人口密度

本研究基于以手机信令为基础的融合数据，对深圳市用户群体的就业地进行识别。根据就业人口密度识别深圳市多个现状就业中心，包括福田中心、罗湖中心、后海中心、科技园、龙华中心、福海工业园、龙岗中心、坪山中心、盐田中心等。

2.2就业中心研究目标选取

本次研究除了包含基于大数据识别出的现状就业中心，也包含规划就业中心，评价现状就业中心的同时，对规划就业中心的发育程度进行研判，以便后续跟踪研究。综合考虑密度分区和未来发展规划，加入了前海中心、光明科学城等，共识别现状及规划17个就业中心，并结合法定图则规划拼合、各中心区详细规划以及密度分区划定各中心区的边界范围。事实上南山、福田、罗湖三区作为深圳中心城区已发育成熟且连片发展，并与原特区外就业中心的发展水平差异巨大。但考虑一定的可比性，以及更好地观测各就业集中承载地的情况，南山、福田、罗湖三区的就业中心不划定为连绵的一片，仅划定核心地区且相互独立，原特区外按照相关规划来划定未来就业中心的边界。

图2-1 依据相关规划增补后的就业中心研究目标及边界

0. 就业中心腹地范围与辐射能级测度

3.1就业中心腹地范围

就业中心的腹地范围是指其吸引和辐射的范围，即就业中心的就业者主要居住地来源，各居住地可受到多个就业中心的辐射，各就业中心的腹地范围存在交叉。本研究以社区为基本研究单元，按照就业中心对社区辐射力的辐射力指数Radiation_{就业中心社区}=就业中心吸引社区就业人口/社区总就业人口，分别计算17个就业中心对深圳市649个社区的辐射力值，并对每个就业中心对各社区的辐射力值进行分级，其中超过2%则认定该社区受到此就业中心的辐射，即属于其腹地范围。

图3-1 深圳各就业中心腹地范围（以2个中心区为例）

图片来源：作者自绘

图3-2 深圳各就业中心辐射腹地范围面积（2019年）

图表来源：作者自绘

从研究结果来看：

1）高新区深圳湾片区、福田中心区、罗湖中心区、龙华中心区、龙岗中心区的辐射腹地较广，分别为601km²、569km²、548km²，遥遥领先于其他就业中心；

2）在原特区外的就业中心里，以龙岗中心区独占鳌头，辐射腹地面积达378km²）；

3）华强北片区、车公庙片区、后海中心区几个城市轨道交通最为密集的就业中心的就业人口没有集中居住在周边地区；

4）前海中心区、盐田中心区、沙井中心区、福海工业区、光明中心区几个轨道交通可达性一般、功能较为单一的就业中心就业人口主要集中居住于周边地区。

3.2就业中心势力范围

就业中心的势力范围是指一个就业中心对某一区域具有绝对的辐射能力，不存在第二个就业中心对该区域的辐射能力超过本就业中心，各居住地只属于一个就业中心的势力范围，各就业中心的势力范围互不重叠。在前述计算得到的649个社区的17个辐射力值集合{Radiation}，从中提取每个社区最大辐射值Radiation_max，其对应的就业中心即是该社区绝对辐射腹地。通过该方法，能进一步观测各个就业中心的势力范围和断裂线位置，反映各就业中心与其他就业中心竞争的能力。

图3-3 深圳就业中心腹地划分

图片来源：作者自绘

图3-4 深圳各就业中心势力范围面积（2019年）

图表来源：作者自绘

从研究结果来看：

1）高新区深圳湾片区就业影响势力范围最大，达360.4km²，占全市陆域面积的近五分之一，空间上延伸到宝安北部沙井福永地区，在华侨城附近与福田中心区形成竞争均势；

2）部分远离中心城区的就业中心形成相对独立的势力范围，如龙岗中心区、龙华中心区、光明中心区、坪山中心区等；

3）由于就业中心存在空间博弈，宝安中心区，受高新区深圳湾片区的竞争，腹地被严重挤压，成零星碎片分布；车公庙片区和后海中心区的腹地分别被福田中心区和高新区深圳湾片区吞并；

4）东部地区龙岗中心区的腹地较广，不仅包含龙岗东部地区，也延伸到罗湖东晓-东湖-翠竹片区，依托轨道3号线，就业在龙岗的人居住在罗湖，既可以便捷地通勤，又可近距离享受中心城区配套。

3.3就业中心辐射能级

为进一步量化各就业中心的辐射能级，本研究选取了4个测评指标对深圳市各就业中心辐射能级进行综合评价，分别为：

1. 深圳各就业中心吸引就业人口总量，该指标是最直观反映各就业中心辐射能力的指标。因较难区分中心区内部通勤人口属于退休者、家庭主妇或本地就业人口，为简化研究，本次统计的各就业中心就业人口总量不包含居住在本就业中心内部的就业者。

2. 深圳各就业中心吸引就业人口密度，该指标反映就业中心单位用地面积上的吸引和辐射能力。

3. 累积60%就业人口辐射面积，对各就业中心的就业人口来源地按就业人口数进行递减排序，对降序后的人口来源地人口和面积分别进行累积求和，直到累积的就业人口达到该就业中心总就业人口的60%，以此时的累积就业地面积作为该就业中心的核心就业人口分布面积，该指标跟就业中心的辐射能力的强弱不是充要关系，通常辐射能力强的就业中心能够吸引远距离的通勤人口，60%就业人口辐射面积也较大。

4. 深圳各就业中心吸引就业人口空间分布多样性，公式如下：

信息熵，是一个数学上颇为抽象的概念，把信息中排除了冗余后的平均信息量称为“信息熵”，解决了对信息的量化度量问题和不确定问题^[7]。用信息熵来定义就业中心就业人群空间分布多样性指数，反映各就业中心吸引就业人群来源的丰富和复杂程度。式中，p(x)是吸引第x个社区就业人口占就业中心总就业人口的比例，X是社区个数。

图3-5 深圳各就业中心吸引就业人口总量（2019年）

图表来源：作者自绘

图3-6 深圳各就业中心吸引就业人口密度（2019年）

图表来源：作者自绘

图3-7 深圳各就业中心60%就业人口辐射面积（2019年）

图表来源：作者自绘

图3-8 深圳各就业中心吸引就业人口空间分布多样性（2019年）

图表来源：作者自绘

研究结果显示：

1）从吸引就业人口总量来看，原特区内的几个就业中心的辐射能力要远远高于原特区外的就业中心，其中又以高新区深圳湾片区、福田中心区和罗湖中心区的辐射能力最强，原特区外则形成了以龙华中心区、华为富士康专业中心和宝安中心区的第二梯队；

2）从吸引就业人口密度来看，华强北片区则拔得头筹，与高新区深圳湾片区、车公庙片区、福田中心区、罗湖中心区共列第一梯队；福海工业区、华为富士康专业中心、后海中心共列第二梯队；

3）60%的就业人口辐射面积直接反映了就业中心的就业人口居住行为集聚程度，数据显示，像华为富士康专业服务中心、沙井中心区、福海工业区这类具有明显工业区为主的专业服务中心，就业人口集中居住在公司或者工厂附近，而盐田中心区和车公庙则是另外一个极端，就业人群比较分散；

4）从就业中心的就业人口分布多样性来看，原特区内的各城市就业中心的熵要普遍高于原特区外的就业中心的熵，表明原特区内的城市就业中心要比原特区外的就业中心的吸引力更广。其中熵最高的华强北片区、车公庙片区、罗湖中心区更是涵盖了商务、商业、商贸、休闲娱乐等多种综合功能。

3.4就业中心分类

根据对就业中心腹地范围和势力范围的图形分析，以及从四个维度量化测度评价就业中心辐射能级，将选定的深圳市17个就业中心划分为3个类型。

1）区域辐射型

区域辐射型，总共3个，包括高新区深圳湾片区、福田中心区和罗湖中心区。评判的标准是腹地面积在500平方公里以上，势力范围面积100平方公里以上，吸引就业人口30万人以上，就业人口密度5万人每平方公里以上，就业人口空间多样性系数2.5左右。前述三个中心辐射能力最强，不仅能够覆盖所在片区大部分区域，腹地还能渗透到周边片区，对周边中心区腹地形成挤压。

2）地区辐射型

地区辐射型包括龙华、龙岗、光明、坪山、盐田、宝安等6个区中心，以及华为富士康、华强北等专业性较强的片区，总共8个。这类中心腹地面积在100平方公里以上，吸引就业人口在15-30万人之间，辐射能力在其所在地域空间内相对较强，能在与周边中心区竞争中形成相对独立连片的发展空间。

3）功能辐射型

功能辐射型共6个，分别为沙井中心区、后海中心区、车公庙片区、福海工业区、布吉中心区、前海中心区。腹地面积100平方公里以下，吸引就业人口总量在5~15万人之间。虽然有一定就业辐射能力，吸引周边就业人口绝对数值也较大，但现阶段在与周边超强中心区的竞争中不能产生绝对控制力，腹地被严重挤压，难以形成大面积连片的发展空间，只能形成相对独立的发展空间。

0. 就业中心特征总结与布局优化建议

4.1深圳市就业中心发育特征

研究基于深圳市就业人口密度分布、密度分区以及未来规划，提取出17个就业中心，基于一系列量化指标将深圳市就业中心划分为区域辐射型、地区辐射型和功能辐射型，首次对深圳市各就业中心的腹地及势力范围进行了定量手段的划分，探索了深圳现有就业中心格局的主要特征，研究结论如下：

1. 深圳已初步形成多中心的就业格局，但原特区内外的就业中心呈现明显的两极分化，原特区内的南山、福田、罗湖仍是全市就业集聚的重点，规划提出的前海中心区、龙岗中心区、龙华中心区、坪山中心区等仍处于培育阶段，特区一体化任重道远。

2）轨道快线的发展对于就业距离延长具有明显作用，宝安区过半地区属于南山高新区深圳湾片区就业辐射势力范围，承载了大量南山就业人口的居住功能。11号线的开通根本上改变了宝安区特别是宝安北部片区的通行条件，拉近了宝安北部片区与原特区内的时空距离，在一定程度上促进了宝安区、南山区和福田区的城市空间结构和城市居民通勤格局的演变，特别是深圳西部的居住人口和工作人口空间分布格局。

3）就业中心不仅仅表现为城市中心区，大型工业区也形成辐射局部地区的就业中心，包括华为富士康专业中心、福海工业区。这类就业中心有独立成片的势力范围、较高的就业人口密度、最小的60%就业人口辐射面积（即通勤距离最小）。

4）先发地区承载了深圳大部分就业人口的同时，因其建成环境老旧、空间不足、业态传统等原因，在与后发地区的竞争中，偶尔处于劣势。随着城市中心不断西移，深圳最早建成的罗湖中心区衰退势头初显，虽然罗湖中心区的就业辐射腹地范围、就业人口密度、多样性等远高于龙岗中心区，但其就业腹地争夺不及龙岗，罗湖区部分街道处于龙岗中心区的就业辐射势力范围内。

4.2深圳市就业中心布局优化建议

1. 加大原特区外就业中心的培育力度，进一步完善深圳多中心格局，优化职住平衡水平。针对原特区外现有就业密集地区及重点培育地区，包括龙华中心区、龙岗中心区、坪山中心区、光明科学城等，引导规划要素、建设指标、发展容量、重点项目等向这些地区倾斜，明确产业发展方向，增加与人口结构相匹配的就业岗位，逐步缩小与原特区内就业中心的等级差异。

2. 增加就业密集地区的公共交通投入，支撑大规模就业人口通勤。研究结果从侧面印证了公共交通对于就业中心辐射能力的突出支撑作用，对于基本发育成熟的就业中心，应增加其与腹地之间的交通联系，如进一步提升高新区深圳湾片区轨网密度，尤其加强其与宝安区之间的交通联系，以缓解两地间道路和轨道交通在高峰时段高负荷运转的压力。对于尚在培育中的就业中心，如光明中心区、坪山中心区，应交通先行，提前部署通达的公共交通网络。

3. 针对职住较为平衡的大型产业片区，增加公共服务配套，加强与周边中心区互动，提升此类就业中心发展质量。结合不同产业集聚片区的产业特征、就业人口特征，有针对性的增加基本生产性、生活性服务设施，促进产城融合；通过增加交通设施供给，实现与周边综合性中心的资源统筹共享和联动发展。

4. 结合先发就业中心特点，利用自身优势，提振老旧就业中心活力。促进罗湖区传统产业升级，引导批发零售、休闲娱乐业态向电子商务、时尚设计、文化传媒、创新创意等方向转型。通过政府干预手段，主动延伸产业链条走向高端化，腾笼换鸟，创造高收入就业岗位，吸引周边居住人口就业回流，塑造传统中心区独特魅力。

0. 结语

本文通过多源数据融合的手段，对就业人口的空间分布和职住特征进行深入分析，探索了深圳现有就业中心格局的主要特征，提供了就业中心能级定量研究的新方法，弥补了静态数据的局限和单纯依据手机信令数据的精度不足问题。但本文是基于2019年单个时间断面的研究，而深圳处于多中心体系初显、多个重点片区仍在快速建设中的阶段，需长期跟踪就业中心培育和发展情况，同时也应建立起人的就业行为、通勤活动与就业空间、交通设施供给之间的联系，从供需两个角度更全面地评价就业中心发育特征，这些将在后续研究中进一步深入。

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[7]Thomas R W，Information statisitcs in geogrraphy［R］. Norwich：Geo Abstracts，1981.

作者简介：

石丹（1988-），女，硕士，深圳市规划国土发展研究中心，副主任规划师，注册城乡规划师。

姚康（1987-），女，硕士，深圳市规划国土发展研究中心，主任规划师。

常晓猛（1986），男，博士，成都信息工程大学副教授/深圳诺地思维数字科技有限公司CEO。