萬晶晶，張協(xié)銘，劉志杰，楊宇星

(深圳市城市交通規(guī)劃設(shè)計(jì)研究中心有限公司，廣東省交通信息工程技術(shù)研究中心，廣州深圳518021)

改革開放40年來，中國城鎮(zhèn)人口從1.7億人增至8.1億人，城鎮(zhèn)化水平達(dá)到58.5%[1]，城市人口規(guī)模與用地規(guī)模急速擴(kuò)大。在人口與產(chǎn)業(yè)不斷向城市集中的過程中，環(huán)境污染、道路交通擁堵等大城市病接踵而至。一般而言，道路交通擁堵集中體現(xiàn)在城市的早晚高峰時(shí)段，源于大量的通勤交通跨越城市，這反映了勞動(dòng)者的就業(yè)地—居住地分離是對城市交通影響最為顯著的因素。

1 研究背景綜述

職住空間結(jié)構(gòu)中最重要的兩個(gè)概念是職住平衡(Jobs-Housing balance)和空間錯(cuò)位(spatial mismatch)，其源于黑人受到種族歧視影響而被迫失業(yè)或長距離通勤的空間錯(cuò)位假說[2]，后逐漸發(fā)展為弱勢群體就業(yè)可達(dá)性的研究，近年則集中于對通勤行為的研究。中國大城市職住失衡的形成與城市的特殊發(fā)展歷程密切相關(guān)，既有計(jì)劃經(jīng)濟(jì)向市場經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)變這類社會(huì)制度改革的原因，例如城市住房分配制度從單位統(tǒng)籌到自購商品房、勞動(dòng)用工制度從“鐵飯碗”到合同制的變化等，也有城市空間結(jié)構(gòu)重構(gòu)方面的原因，例如城市舊城區(qū)的更新改造、“退二進(jìn)三”帶來的就業(yè)崗位外遷等，同時(shí)也離不開個(gè)體層面的因素，例如雙職工家庭的通勤需求、權(quán)衡子女通學(xué)的需求等[3]，具體分類可見表1。

職住平衡的測度最常見的靜態(tài)評價(jià)指標(biāo)為職住比(Jobs-Housing ratio)，包括對一定范圍內(nèi)的就業(yè)崗位數(shù)量與居民數(shù)量進(jìn)行比較的名義職住比，以及居民在本區(qū)就業(yè)比例或就業(yè)崗位由本地居民占有比例的實(shí)際職住比[3]。在此基礎(chǔ)上還發(fā)展出利用空間基尼系數(shù)、區(qū)位熵等方法測度空間聚集度以及確定職住具體空間分布格局[4]。

近年來，過剩通勤(excess commuting)已經(jīng)成為研究城市職住空間匹配關(guān)系的重要研究范式。過剩通勤是指居住地與就業(yè)地不匹配引起的多余通勤量，能夠評估城市在職住平衡改善中所具有的潛力。過剩通勤的定義和指數(shù)已經(jīng)日趨完善，已有多位學(xué)者對過剩通勤的相關(guān)理論及發(fā)展過程進(jìn)行了較為完善的梳理。其中，文獻(xiàn)[5]以西安市為例進(jìn)行了實(shí)證研究，文獻(xiàn)[6]則在系統(tǒng)梳理框架的基礎(chǔ)上，發(fā)展了利用Brotchie三角形模型進(jìn)行過剩通勤研究的方法。本文在此基礎(chǔ)上，延伸出一種動(dòng)態(tài)Brotchie三角形模型，以更準(zhǔn)確地評價(jià)不同規(guī)模城市間或某快速擴(kuò)張的城市不同規(guī)模下通勤效率的可能變化情況，并以南昌市為例，通過2010年、2015年居民出行調(diào)查原始數(shù)據(jù)，進(jìn)行過剩通勤框架下的實(shí)證研究。

2 過剩通勤研究框架理論

2.1 過剩通勤基本概念及相關(guān)指標(biāo)

過剩通勤研究框架有四大基本指標(biāo)：實(shí)際平均通勤距離、理論最小平均通勤距離、理論最大平均通勤距離和隨機(jī)平均通勤距離[6]。后三個(gè)指標(biāo)的概念基于一種假設(shè)情景：居民的就業(yè)地和居住地同質(zhì)，彼此之間能夠無代價(jià)的進(jìn)行交換，通勤者自身具體的社會(huì)經(jīng)濟(jì)特性與就業(yè)崗位類型均不影響區(qū)位的選擇。四大基本指標(biāo)以及其他衍生的二次度量指標(biāo)的具體概念、測量公式以及解釋潛力見表2。

理論最小平均通勤距離[7]按照最小通勤成本來重新分配通勤者的居住地與就業(yè)地，是實(shí)際平均通勤距離的下限。其與實(shí)際平均通勤距離的差值為過剩通勤，過剩通勤與實(shí)際平均通勤距離的比值即為過剩通勤率。由于過剩通勤率受空間單元的規(guī)模影響較大，難以在不同城市之間、不同發(fā)展階段之間進(jìn)行橫向、縱向?qū)Ρ取?/p>

表2 過剩通勤框架相關(guān)指標(biāo)特征Tab.2 Indicators under the excess commuting framework

在此基礎(chǔ)上，學(xué)界進(jìn)一步發(fā)展出理論最大平均通勤距離[8]以及隨機(jī)平均通勤距離[9]的指標(biāo)。理論最大平均通勤距離以總體最大平均通勤距離為求解目標(biāo)，與理論最小平均通勤距離共同構(gòu)成了通勤容量區(qū)間，以此為基礎(chǔ)的通勤容量利用率指標(biāo)能夠解釋不同規(guī)模城市間通勤效率的差別。但由于其過于違背經(jīng)濟(jì)理論中追求最小成本的前提，其值與實(shí)際最大可能值之間將存在一定的真空區(qū)間，相關(guān)指標(biāo)不夠合理。而隨機(jī)平均通勤距離則通過假設(shè)所有通勤者在選擇工作地和就業(yè)地時(shí)隨機(jī)分布，縮小了通勤容量區(qū)間的范圍。實(shí)際上該指標(biāo)與理論最大平均通勤距離指標(biāo)高度相關(guān)[11]，但更為合理。其衍生的通勤節(jié)省(commuting economy)和標(biāo)準(zhǔn)通勤節(jié)省(normalized commuting economy)指標(biāo)，反映出通勤節(jié)省程度，指標(biāo)值越大，可判定為通勤效率越高。后文中的通勤效率即指通勤節(jié)省程度。

2.2 Brotchie三角形模型在過剩通勤框架中的應(yīng)用

上述概念均以職住空間分布形態(tài)和結(jié)構(gòu)保持不變?yōu)榍疤?，是相對靜態(tài)的指標(biāo)體系。目前中國各大城市的城市規(guī)模與人口正在迅速拓展、職住空間變化劇烈，使得通勤特征的變化維度更加多元而復(fù)雜。Brotchie三角形模型[6,12,13]是分析不同空間結(jié)構(gòu)模式下過剩通勤的重要方法。

圖1 Brotchie三角形模型及基于該模型的過剩通勤分析Fig.1 Brotchie Triangle Model and excess commuting analysis based

如圖1所示，橫軸代表就業(yè)地與居住地的分散程度，用A，B，C三個(gè)點(diǎn)分別代表3種極端模式下的職住空間結(jié)構(gòu)：A表示所有就業(yè)崗位均集中在市中心；B表示居民居住在城市邊緣，均到最遠(yuǎn)地方上班，對應(yīng)的出行距離是城市建成區(qū)的直徑；C表示理想情況下無職住分離情況，居民到距離自己最近的地方上班。若就業(yè)地與居住地完全匹配，則通勤距離為0，對應(yīng)C點(diǎn)，否則理論最小平均通勤距離將位于AC連線上的某一點(diǎn)，實(shí)際平均通勤距離、隨機(jī)平均通勤距離也將落在該線段與三角形重疊的某一處，本文將該線段定義為通勤軸。就業(yè)地與居住地的分散程度指標(biāo)

式中：E為就業(yè)崗位總數(shù)/個(gè)；H為居住總?cè)丝?人；hj為居住在j區(qū)的總?cè)丝?人；ej為j區(qū)的就業(yè)崗位總數(shù)/個(gè)；dj為j區(qū)與市中心的距離/km。

該模型為通勤效率的變化提供了更加多維有效的分析。在假設(shè)空間規(guī)模不變，即三角形不變的前提下，可以利用該工具分析判斷居住空間形態(tài)變化前后對通勤效率的影響。當(dāng)豎線(通勤軸)向右移動(dòng)(就業(yè)地與居住地更加匹配)時(shí)，理論最大與最小平均通勤距離相背移動(dòng)，對應(yīng)的通勤容量將變大，而實(shí)際平均通勤距離變化呈現(xiàn)多重方向，若仍存在大量的通勤失配，則實(shí)際平均通勤距離將繼續(xù)增加，若相關(guān)政策進(jìn)行了良好的引導(dǎo)(如降低房屋置換成本)，則可能有所下降，通勤距離減小。但由于理論最小平均通勤距離在降低，因此過剩通勤率的變化將取決于實(shí)際平均通勤距離下降幅度與理論最小平均通勤距離下降幅度的比值。Brotchie三角形模型深刻體現(xiàn)了職住空間變化與其對應(yīng)的通勤特征變化，但過往的研究仍然沒有解釋城市規(guī)模與人口迅速擴(kuò)展情況下職住空間與通勤效率變化的相關(guān)關(guān)系，并且也不適用于跨城市的通勤效率比較。

3 動(dòng)態(tài)Brotchie三角形模型

在城市不斷發(fā)展的過程中，城鎮(zhèn)化的進(jìn)程一般可以劃分為四個(gè)階段：聚集城鎮(zhèn)化階段、郊區(qū)化階段、逆城鎮(zhèn)化階段、再城鎮(zhèn)化階段。中國大城市普遍處于聚集城鎮(zhèn)化的階段。以南昌市為例，近5年城鎮(zhèn)化年均增長超過1%，城市建成區(qū)面積年均增長超過10 km2[14]。放眼未來，2030年前仍然是中國城鎮(zhèn)化的快速推進(jìn)時(shí)期，而中西部地區(qū)是未來中國快速城鎮(zhèn)化的主戰(zhàn)場；之后中國城鎮(zhèn)化率將達(dá)到70%，進(jìn)入城鎮(zhèn)化緩慢推進(jìn)的后期階段[15]，中國100～500萬人口規(guī)模的大城市將由2018年的105座進(jìn)一步發(fā)展至146座[16]。參照國際經(jīng)驗(yàn)，以城市規(guī)模擴(kuò)張為代表的城市空間形態(tài)演變?nèi)允侵袊鞘邪l(fā)展的主要趨勢[17]，而這一趨勢與國外發(fā)達(dá)國家從20世紀(jì)80年代以來進(jìn)入城鎮(zhèn)化成熟階段[17]后城市空間形態(tài)趨于穩(wěn)定具有較大差別。

圖2 城鎮(zhèn)化第一階段下的Brotchie三角形模型Fig.2 Brotchie Triangle Model in the first stage of urbanization

在上述背景下，若進(jìn)行同一城市不同規(guī)模時(shí)間點(diǎn)或跨城市比較通勤效率，Brotchie三角形模型的基本假設(shè)：空間規(guī)模不變，即三角形不變的前提已不再成立。如圖2所示，隨著城市規(guī)模的擴(kuò)張，三角形將不斷向上發(fā)展，利用Brotchie三角形模型的基本形式，對城市發(fā)展的不同階段進(jìn)行疊加模擬，得到若干等腰三角形。其中，所有三角形的C點(diǎn)保持不變，而第i年的Ai，Bi兩點(diǎn)隨著城市規(guī)模的擴(kuò)張，分別沿縱軸與x=1的射線向上發(fā)展，到達(dá)聚集城鎮(zhèn)化階段的最大邊界Bmax后，即完成聚集城鎮(zhèn)化階段。不同城市、不同時(shí)間節(jié)點(diǎn)的三角形模型均包含在該直角梯形范圍內(nèi)。

因此，本文將Brotchie三角形模型置于動(dòng)態(tài)變化的情況下，以比較城市間或同一城市在快速城鎮(zhèn)化發(fā)展階段下過剩通勤指標(biāo)體系的變化情況，對應(yīng)的動(dòng)態(tài)Brotchie三角形分別為ΔA1B1C和ΔA2B2C(見圖3)。

如圖3a所示，若就業(yè)地和居住地分散匹配程度保持不變，對應(yīng)的通勤軸分別是Tmax1Tmin1和Tmax2Tmin2，則可以做出以下分析判斷：1)隨著城市規(guī)模擴(kuò)展，理論最小與最大平均通勤距離均將有所增加，而理論最大平均通勤距離增幅較大；2)根據(jù)三角形相似原理，通勤空間有所增大，職住空間的多樣性將隨之增加，若以標(biāo)準(zhǔn)通勤節(jié)省指標(biāo)為代表的通勤效率保持不變，則實(shí)際平均通勤距離必然上升；3)若實(shí)際平均通勤距離有所上升，以標(biāo)準(zhǔn)通勤節(jié)省指標(biāo)為代表的通勤效率可能上升或降低，取決于增長幅度的比值。

進(jìn)一步分析通勤軸同時(shí)變化的情況，如圖3b所示，假設(shè)通勤軸向右移時(shí)為Tmax2Tmin2，向左移時(shí)為Tmax2'Tmin2'，則可以做出以下分析判斷：1)職住分布的協(xié)同性提高情況下(通勤軸右移，x2＞x1)，理論最小平均通勤距離可能上升或下降，理論最大平均通勤距離必然上升；2)職住分布的協(xié)同性不佳情況下(通勤軸左移，x2'＜x1)，理論最大平均通勤距離可能上升或下降，理論最小平均通勤距離必然上升；3)對于具體城市而言，隨著城市規(guī)模的擴(kuò)大，就業(yè)地和居住地分散匹配程度與實(shí)際平均通勤距離并無直接聯(lián)系，實(shí)際平均通勤距離仍受職住錯(cuò)配及其他社會(huì)經(jīng)濟(jì)政策(如房屋置換政策、教育資源分布、交通可達(dá)性)的影響，呈現(xiàn)上下波動(dòng)的狀態(tài)，城市空間規(guī)劃者應(yīng)更關(guān)注交通成本提高、教育資源均等化、房屋置換等政策對通勤效率的影響。

4 實(shí)證研究

4.1 案例城市與數(shù)據(jù)獲取

中國現(xiàn)有的實(shí)證研究大部分是利用理論最小平均通勤距離、過剩通勤率進(jìn)行評價(jià)，較少利用完整過剩通勤框架。僅文獻(xiàn)[5]利用理論最大平均通勤距離和通勤容量利用率指標(biāo)對西安市通勤效率進(jìn)行分析。而且大部分?jǐn)?shù)據(jù)來源為人口和經(jīng)濟(jì)普查等集計(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，使得計(jì)算結(jié)果可能偏小，且難以進(jìn)行橫向比較。本文為了克服以上問題，使用了南昌市2010年、2015年居民出行調(diào)查原始數(shù)據(jù)，并使用交通分析小區(qū)(Traffic Analysis Zone,TAZ)進(jìn)行分析，小區(qū)平均大小僅2.27 km2，與國外研究使用的基本單元大小相似。調(diào)查平均抽樣率1.5%～1.8%，樣本量達(dá)2萬～3萬人次。

4.1.1 南昌市城市空間形態(tài)及人口分布特征

圖3 快速城鎮(zhèn)化情況下的動(dòng)態(tài)Brotchie三角形模型Fig.3 Dynamic Brotchie Triangle Model under rapid urbanization

圖4 南昌市城市建設(shè)用地發(fā)展變化Fig.4 Evolution of land development of Nanchang

南昌市是江西省省會(huì)城市，地處江西省中偏北部，鄱陽湖之濱。本文的研究范圍為南昌市中心城區(qū)范圍，由東湖區(qū)、西湖區(qū)、青山湖區(qū)、青云譜區(qū)、灣里區(qū)、新建區(qū)、紅谷灘新區(qū)、南昌經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)、南昌高新開發(fā)區(qū)構(gòu)成。2015年南昌市常住人口約531萬人，比2010年504.3萬人增長了5.3%，其中，中心城區(qū)(繞城高速圍合范圍為主)人口約360萬人，比2010年313萬人增長16%。同時(shí)，城市建設(shè)用地不斷向外拓展，2015年城市建成區(qū)面積335萬km2，是2010年城市建成區(qū)面積265萬km2的1.26倍(見圖4)。

4.1.2 數(shù)據(jù)獲取與研究方法

圖5 南昌市區(qū)交通小區(qū)Fig.5 Traffic Analysis Zones in Nanchang urban area

圖6 通勤出行起訖點(diǎn)分布變化Fig.6 Changes of commuting OD distribution from 2010 to 2015

2010年及2015年，南昌市分別開展了2輪居民出行調(diào)查。2010年調(diào)查2.4萬戶、7.5萬人，共有31 183次有效通勤出行。2015年調(diào)查3.1萬戶、9.5萬人，比上輪調(diào)查規(guī)模增加約30%；調(diào)查范圍包括南昌市所有區(qū)縣，平均抽樣率1.8%；受調(diào)查的家庭共有36 756次有效通勤出行。兩次調(diào)查有效樣本量均較大，包含了城市各個(gè)階層、性別的人群，具有良好的代表性。一般研究認(rèn)為，單個(gè)空間單元的面積過大，過剩通勤將明顯偏小，因此本研究將南昌市劃分為538個(gè)基本空間單元，中心城區(qū)劃分為422個(gè)基本空間單元，平均每個(gè)單元大小約為2.27 km2，符合研究的要求(見圖5)。

所有樣本均經(jīng)篩選，通勤地與居住地均為市內(nèi)，樣本總居住人口與就業(yè)人口相等。篩選后的起訖點(diǎn)分布情況見圖6。

基于樣本數(shù)據(jù)，本研究建立了通勤出行的起訖點(diǎn)空間分布矩陣，并通過宏觀交通規(guī)劃軟件計(jì)算了各小區(qū)質(zhì)心間的直線距離作為小區(qū)間的通勤距離，建立通勤距離矩陣。對于在同一小區(qū)內(nèi)的出行，通勤距離計(jì)算方法[3]如下：

式中：Ri為第i小區(qū)內(nèi)部通勤距離/km；Ai為第i小區(qū)的面積/km2。

研究所使用的矩陣(2015年)如表3、表4所示。利用LINGO11軟件編程完成了過剩通勤框架下各指標(biāo)值的計(jì)算。

4.2 計(jì)算結(jié)果及評估分析

計(jì)算得出南昌市居民通勤情況見表5。2010年實(shí)際平均通勤距離2.63 km，理論最小、最大、隨機(jī)平均通勤距離分別為0.46 km，10.52 km，7.15 km；2015年實(shí)際平均通勤距離為3.78 km，理論最小、最大、隨機(jī)平均通勤距離分別為1.29 km、13.03 km，9.76 km。與2010年相比，2015年所有通勤距離指標(biāo)均有所上升，以理論最小平均通勤距離變化率最大，增長了180%。另一方面，就業(yè)地與居住地的分散程度從0.990上升至0.998，說明南昌市職住空間分布更趨于均衡。

從通勤效率指標(biāo)來看，所有數(shù)值均有所下降，但通勤效率的變化方向并不一致。過剩通勤率指標(biāo)從83%下降至66%。但通勤容量利用率指標(biāo)從22%下降至21%，幾乎無變化，反映通勤者對職住分離的空間形態(tài)適應(yīng)程度并無變化。反觀同類指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)通勤節(jié)省，2010—2015年由48%下降至42%，反映通勤者對于職住分離的變化適應(yīng)有所滯后。通勤節(jié)省指標(biāo)由63%下降至61%，提示通勤距離對職住區(qū)位的影響程度略有降低。

4.2.1 南昌市職住空間分布演化

對比圖6可以發(fā)現(xiàn)，南昌市通勤者的居住地和通勤地分布明顯向外部圈層擴(kuò)張，為了更直觀地看到分布變化情況，本文篩選出通勤人數(shù)或就業(yè)崗位>10人·個(gè)-1的小區(qū)，稱為有效通勤小區(qū)，并計(jì)算TAZ平均面積以及城市實(shí)際通勤面積總和，為指標(biāo)的具體分析提供參考(見表6)。

從圖7中能夠發(fā)現(xiàn)，南昌市有效通勤小區(qū)不斷增加，增加的小區(qū)大部分位于城市西南方的九龍湖地塊以及城市東北方的高新技術(shù)開發(fā)區(qū)，而外部地塊由于用地原因，劃分小區(qū)面積較大，因此分析年的平均面積有所增加，而總面積增加了32%之多。因此，2010—2015年南昌市的實(shí)際通勤范圍在快速增加，2010年應(yīng)在Brotchie三角形模型中呈現(xiàn)為低三角形，2015年呈現(xiàn)為高三角形。

4.2.2 指標(biāo)評估效果分析

從上文的運(yùn)算結(jié)果可以看出，若應(yīng)用靜態(tài)的Brotchie三角形模型，會(huì)發(fā)現(xiàn)在x值(就業(yè)地與居住地分散匹配程度)向右移動(dòng)時(shí)，理論最小平均通勤距離下降。而實(shí)證研究證明，在x值升高時(shí)，理論最小平均通勤距離同時(shí)也升高了，這印證了前文動(dòng)態(tài)Brotchie三角形模型對指標(biāo)值的預(yù)估。

評估通勤效率的四個(gè)主要指標(biāo)敏感性差別明顯，敏感度由高到低依次為過剩通勤率、標(biāo)準(zhǔn)通勤節(jié)省、通勤節(jié)省、通勤容量利用率。對于通勤容量利用率指標(biāo)，由于其分母采用理論最大平均通勤距離進(jìn)行計(jì)算，往往與理論最小平均通勤距離構(gòu)成一個(gè)過大區(qū)間(南昌市>10 km)，使得通勤容量利用率指標(biāo)對實(shí)際平均通勤距離指標(biāo)的變化過于不敏感，也不適用于進(jìn)行分析判斷。

表3 2015年居民通勤距離矩陣Tab.3 Matrix of residents'commuting distance in 2015

表4 2015年居民通勤OD矩陣Tab.4 Matrix of residents'commuting OD in 2015

表5 通勤樣本分析結(jié)果Tab.5 Results of commuting samples

對于標(biāo)準(zhǔn)通勤節(jié)省和通勤節(jié)省指標(biāo)，由于相對于通勤容量利用率指標(biāo)縮小了通勤可能發(fā)生的區(qū)間(南昌市縮小了28%～33%)，使得其對實(shí)際通勤的變化更為敏感，其中，標(biāo)準(zhǔn)通勤節(jié)省所利用的通勤區(qū)間更小，指標(biāo)敏感度更高，并且與城市通勤規(guī)模、基本空間單元的大小相關(guān)性較低，因此更適用于跨時(shí)間、空間進(jìn)行比較分析。分析結(jié)果也進(jìn)一步說明了過剩通勤率指標(biāo)與城市規(guī)模以及基本空間單元高度相關(guān)，不適用于跨城市、跨時(shí)間的比較。

表6 合格小區(qū)個(gè)數(shù)及平均面積Tab.6 Number and average area of qualified Traffic Analysis Zones

圖7 按照人口和就業(yè)崗位數(shù)量篩選的交通調(diào)查小區(qū)Fig.7 Traffic Analysis Zones screened by population and jobs

5 結(jié)語

本文在過剩通勤框架里提出了一種動(dòng)態(tài)的Brotchie三角形模型研究方法，為快速城鎮(zhèn)化發(fā)展中的中國大城市職住空間演變后的通勤效率評估以及跨城市比較提供了理論基礎(chǔ)，并借助城市居民出行調(diào)查獲得的城市居民通勤、就業(yè)等數(shù)據(jù)，為城市的職住平衡、通勤效率評價(jià)提供了有效數(shù)據(jù)支撐。研究證明，以過剩通勤框架下的動(dòng)態(tài)Brotchie三角形模型和通勤節(jié)省、標(biāo)準(zhǔn)通勤節(jié)省評價(jià)通勤效率相較過剩通勤率、職住比等更加可信。

對于快速發(fā)展中的中國大城市，過剩通勤框架不僅僅評價(jià)了城市總體規(guī)劃中所追求的職住比平衡，還從多個(gè)維度反映了城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)政策對就業(yè)-居住匹配關(guān)系所存在的潛在影響力。本文未能對過剩通勤框架下的評價(jià)指標(biāo)敏感性進(jìn)行定性分析，也未能利用過剩通勤框架研究進(jìn)行跨城市的通勤效率比較，今后也可以對快速發(fā)展大城市常見的限購、限貸等政策對通勤效率的影響進(jìn)行進(jìn)一步的研究分析。