羅仁澤， 楊 高， 周春山

( 1. 中國城市規(guī)劃設(shè)計研究院深圳分院， 深圳 518000； 2. 廣東財經(jīng)大學(xué)地理與旅游學(xué)院， 廣州 510320；3. 中山大學(xué)地理科學(xué)與規(guī)劃學(xué)院， 廣州 510275)

國外學(xué)者自20世紀初開始對城市就業(yè)空間進行研究，研究的內(nèi)容主要集中在對城市就業(yè)空間的模型總結(jié)以及就業(yè)空間對城市問題的影響2個方面. 比較典型的有芝加哥生態(tài)學(xué)派對紐約、波士頓大城市就業(yè)空間的研究，得到了同心圓、扇形和多核心等三大經(jīng)典空間模型[1]；50年代計量革命的興起，催生了以西蒙斯為代表的一批學(xué)者利用人口普查等數(shù)據(jù)，定量研究人口就業(yè)的空間關(guān)系，豐富了三大經(jīng)典空間模型的實證研究，也成為了當時研究就業(yè)空間的主流方法[2]. 70年代以后，基于就業(yè)空間模型的研究，一批學(xué)者開始研究城市的職住關(guān)系、就業(yè)空間隔離和就業(yè)階層聚落等城市問題，如經(jīng)濟學(xué)派對紐約職住關(guān)系的研究，認為紐約中心區(qū)就業(yè)人口的居住成本過高，在郊區(qū)通勤成本相對較低的情況下，每天存在大量來往紐約中心區(qū)與郊區(qū)的通勤交通，加劇了交通擁堵問題[3]；制度學(xué)派從階級關(guān)系出發(fā)，認為就業(yè)空間的形成是各種階級力量斗爭的結(jié)果，不同階級群體(如普通工人、金融白領(lǐng)和政府官員等)的就業(yè)區(qū)位與就業(yè)環(huán)境存在較大差異，就業(yè)空間存在因職業(yè)階級差異而造成的不公平性特征[4-5]；此外，社會學(xué)派從種族隔離角度，認為白人、黑人不同人種的就業(yè)空間會形成因種族不同的差別化特定聚落，并存在一定排他性，從而加劇了社會分化等現(xiàn)象[6].

受計劃經(jīng)濟的影響，我國學(xué)者對就業(yè)的研究起初主要集中在對就業(yè)政策和就業(yè)制度的探討[7-8]；80年代開始，學(xué)者們逐步從空間角度對就業(yè)進行研究，且研究的進展極為迅速，內(nèi)容成果也較為豐富. 按研究側(cè)重點的不同，可將我國學(xué)者對就業(yè)空間的研究分為以下幾個方面：(1)關(guān)注就業(yè)空間的模式特征：借鑒國外相關(guān)研究成果，運用實證分析的方法，探索我國不同地區(qū)的就業(yè)空間布局模式[9]. 如：研究了上海市不同產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員的空間分布特征，認為上海市形成了圈層結(jié)構(gòu)的就業(yè)空間模式，且第二產(chǎn)業(yè)向外拓展明顯，第三產(chǎn)業(yè)向心集聚明顯[10]；采取就業(yè)密度分析方法，研究南京市區(qū)的就業(yè)空間結(jié)構(gòu)，認為南京市區(qū)的就業(yè)高度集聚于主城，體現(xiàn)出單中心的布局特征，一些就業(yè)次中心正處于萌芽階段[11]. (2)關(guān)注就業(yè)空間的社會影響：以社會學(xué)的視角分析就業(yè)空間發(fā)展所造成的各種社會問題，包括就業(yè)空間社會分異、弱勢群體就業(yè)歧視和就業(yè)階層分化等. 如對廣州市就業(yè)人員的社會空間分異進行研究，發(fā)現(xiàn)工業(yè)、低端服務(wù)業(yè)、高端服務(wù)業(yè)及政府機關(guān)職員等就業(yè)者呈現(xiàn)差異化的空間分異特征[12]. (3)關(guān)注就業(yè)空間與城市發(fā)展的關(guān)系：探討就業(yè)空間形成后對城市職住、城市交通和城市環(huán)境等方面的影響. 如對北京市的職住分離現(xiàn)象進行研究，認為就業(yè)空間的擴張不可避免地導(dǎo)致居民通勤空間距離和時間成本的增加[13]. 2010年以后，我國學(xué)者對就業(yè)空間的研究視角和方法更趨于多樣化，如從女性從業(yè)者的角度，探討性別就業(yè)空間的差異[14].

綜上所述，現(xiàn)有關(guān)于就業(yè)空間的研究主要集中在傳統(tǒng)大城市，其就業(yè)空間從初始到成熟經(jīng)歷了相對漫長的漸進過程，而較少研究快速移民化城市的就業(yè)空間. 深圳市作為新興的全球城市，具有快速移民化的城市特征，城市發(fā)展歷程較傳統(tǒng)大城市迅速，屬于常住人口超過千萬的就業(yè)核心城市，就業(yè)空間發(fā)展在全國具有一定代表性. 因此，本文利用深圳市的就業(yè)人口統(tǒng)計、手機信令以及地鐵站點人流等相關(guān)數(shù)據(jù)，以街道為單位，對其就業(yè)空間進行研究，以期總結(jié)快速移民化城市的就業(yè)空間特征及形成的因素，充實相關(guān)研究.

1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源、研究方法

1.1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

本次研究的范圍為深圳市全域，總面積為1 996.85 km2，包括9個行政區(qū)和1個功能新區(qū)，共74個街道[15]. 根據(jù)研究需要，本文結(jié)合2018年深圳市的街道行政范圍線，將深圳全域劃分為三大圈層(表1).

本文采用的數(shù)據(jù)包括深圳市各街道的就業(yè)人口數(shù)、分行業(yè)就業(yè)人口數(shù)、地鐵站點人流數(shù)和手機信令數(shù)據(jù)等，來源于深圳市2000、2010年的就業(yè)人口統(tǒng)計以及2018年移動運營服務(wù)商的手機信令數(shù)據(jù)(時間節(jié)點為2018年4月)、深圳地鐵集團站點人流統(tǒng)計(時間節(jié)點為2018年6月10日). 各街道就業(yè)人口數(shù)據(jù)和手機信令數(shù)據(jù)用于分析2000、2010、2018年等不同年份的就業(yè)人口重心變化、就業(yè)人口密度分布和就業(yè)中心形成等，地鐵站點人流數(shù)據(jù)用于分析職住關(guān)系，分行業(yè)就業(yè)人口數(shù)據(jù)用于分析不同行業(yè)的就業(yè)空間特征. 由于經(jīng)歷行政區(qū)劃調(diào)整，深圳市在不同年份的街道數(shù)量有所變化，因此，為保證數(shù)據(jù)在街道層面上的連續(xù)性和可比性，本文以2018年的深圳市行政區(qū)劃為準，將不同年份的數(shù)據(jù)進行調(diào)整處理.

1.2 研究方法

1.2.1 數(shù)理統(tǒng)計分析方法 基于就業(yè)人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)，運用就業(yè)人口重心分析、就業(yè)人口集中指數(shù)分析和職住比系數(shù)分析等數(shù)理方法，研究深圳市的就業(yè)人口重心變化軌跡、就業(yè)人口密度分布和職住空間關(guān)系等.

(1)就業(yè)人口重心分析是人口分布的一種綜合統(tǒng)計與表示方法，計算公式如下：

其中，V為研究區(qū)域的就業(yè)人口重心坐標，Ui為空間單元i的幾何中心坐標，Bi為空間單元i的就業(yè)人口數(shù)，n為空間單元數(shù)量.

(2)就業(yè)人口集中指數(shù)分析是研究區(qū)域內(nèi)人口分布的整體集中程度，計算公式如下：

其中，C為就業(yè)人口集中系數(shù)，Ei、E分別為空間單元i的就業(yè)人口、研究區(qū)域的總就業(yè)人口，Si、S分別為空間單元i的面積、研究區(qū)域的總面積.

(3)職住比系數(shù)分析是通過就業(yè)人口與居住人口的比值分析，反映該地區(qū)職住關(guān)系情況，計算公式如下：

Q=Ei/Pi，

其中，Q為職住比系數(shù)，Ei、Pi分別為空間單元i的就業(yè)人口、居住人口.

1.2.2 大數(shù)據(jù)分析方法 將手機信令數(shù)據(jù)加工成反映就業(yè)人口分布的網(wǎng)格數(shù)據(jù)，并利用地鐵站點人流數(shù)據(jù)，結(jié)合空間落位，研究深圳市的就業(yè)空間圈層結(jié)構(gòu)、職住人口流動關(guān)系.

1.2.3 GIS空間分析方法 利用GIS軟件對數(shù)據(jù)進行空間建模，研究深圳市的就業(yè)中心變化趨勢、分行業(yè)就業(yè)空間特征和就業(yè)空間格局等.

2 深圳市的就業(yè)空間特征

2.1 就業(yè)人口重心移動軌跡

深圳市的就業(yè)人口重心呈現(xiàn)由東向西再向北的移動軌跡(圖1)：2000年,深圳市的就業(yè)人口重心位于福田區(qū)的華強北街道附近，福田區(qū)和羅湖區(qū)是就業(yè)人口密度最高的地區(qū)；2000—2010年，受城市西拓的影響，深圳市大量的高新制造業(yè)開始向西部集聚，南山科技園以及寶安西鄉(xiāng)、福永等制造片區(qū)崛起，吸引了大量就業(yè)人口，推動就業(yè)人口重心向西移動至南山區(qū)的粵海街道附近；2010—2018年，由于中心區(qū)的土地資源越發(fā)緊缺，且勞動力生產(chǎn)成本不斷攀升，深圳市加快對市域產(chǎn)業(yè)功能的優(yōu)化調(diào)整，許多制造產(chǎn)業(yè)加速向中間地區(qū)和外圍地區(qū)轉(zhuǎn)移，從而帶動龍崗區(qū)、龍華區(qū)的就業(yè)增長，由此導(dǎo)致就業(yè)人口重心向北移動至龍崗區(qū)的坂田街道附近.

圖1 深圳市的就業(yè)人口重心移動軌跡Figure 1 The center of employed population in Shenzhen

2.2 就業(yè)人口密度分布

深圳市的就業(yè)人口密度總體呈現(xiàn)由中心區(qū)向中間地區(qū)、外圍地區(qū)依次遞減的現(xiàn)象(表2和圖2)：中心區(qū)依然是全市就業(yè)最稠密的地區(qū)，2018年的就業(yè)人口密度達到5 689人/km2，但其就業(yè)人口密度增幅和年均增速都低于中間地區(qū)和外圍地區(qū)，也低于全市平均水平；2000年以后，緊靠中心區(qū)的中間地區(qū)已經(jīng)成為了吸引深圳市移民人口就業(yè)的高地，就業(yè)密度從2000年的1 303人/km2增加到2018年的2 046人/km2，增幅達57%，年均增長速度為2.54%，均高于全市平均水平；外圍地區(qū)依然是全市就業(yè)密度最低的區(qū)域，2018年的就業(yè)人口密度僅有1 121人/km2，約為中心區(qū)的1/5，但其就業(yè)密度的增速相對較快，高于全市平均水平.

表2 深圳市的三大圈層的就業(yè)人口密度(2000、2018年)Table 2 The employed population density of three space circles in Shenzhen in 2000 and 2018

圖2 2018年深圳市的就業(yè)人口密度格局Figure 2 The pattern of employed population density in Shenzhen in 2018

2.3 就業(yè)空間格局變化

由圖3可知：(1)深圳市中心區(qū)的就業(yè)空間極化仍在加強. 羅湖區(qū)、福田區(qū)和南山區(qū)是2018年較為明顯的就業(yè)中心，原因在于改革開放初期受香港的輻射帶動，以及90年代的深圳市證券交易所落戶的積極影響，羅湖區(qū)、福田區(qū)集聚了大量的對外貿(mào)易和金融商務(wù)就業(yè)人員，是深圳市就業(yè)最為稠密的區(qū)域，核心街道在2018年的就業(yè)人口密度達到8 981人/km2，是全市平均水平的4倍. (2)南山區(qū)的就業(yè)人口密度居全市第二，核心街道在2018年的就業(yè)人口密度達到7 281人/km2，是全市平均水平的3倍，其中，南山區(qū)的高新園集聚了大量電子信息、互聯(lián)網(wǎng)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)人員. (3)深圳市的就業(yè)空間正在形成多中心的格局，龍華區(qū)、龍崗區(qū)、坪山區(qū)正在逐步成為深圳市新的就業(yè)中心，其中龍華區(qū)核心街道的就業(yè)人口密度在2000—2018年間迅速增長(從2000年的2 235人/km2增長到2018年的5 358人/km2)，這主要是因為2000年以后，中心區(qū)的土地和勞動力成本上升導(dǎo)致大量加工制造企業(yè)選擇在外圍地區(qū)布局，增加了許多就業(yè)機會.

圖3 2000年和2018年深圳市就業(yè)人口密度分布三維模型Figure 3 The three-dimensional model of employed population density of Shenzhen in 2000 and 2018

2.4 市域職住失衡程度

由圖4可知：深圳市中心區(qū)的職住失衡程度較高，中心區(qū)的街道的職住比系數(shù)大多集中在1.0～1.4之間，說明就業(yè)人口數(shù)量高于居住人口數(shù)量，主要原因在于中心區(qū)屬于傳統(tǒng)的就業(yè)中心，有大量就業(yè)人口集聚，但由于中心區(qū)的居住成本較高，導(dǎo)致部分就業(yè)人口存在就業(yè)與居住不在同一地區(qū)的情況；外圍地區(qū)的街道則由于居住成本相對較低，吸引了許多在中心區(qū)就業(yè)而無法承擔中心區(qū)居住成本的移民人口，其職住比系數(shù)大多集中在0.6～1.0之間.

圖4 2018年深圳市的職住比系數(shù)Figure 4 The job-resident ratio coefficient of Shenzhen in 2018

由于職住失衡，導(dǎo)致深圳市域內(nèi)部存在大量跨行政區(qū)的通勤人口. 由地鐵站點的人流出行數(shù)據(jù)(表3)可知：在上班早高峰時點，進站人數(shù)最多的前10個站點中，有9個站點位于中間地區(qū)和外圍地區(qū)，僅有1個站點位于中心區(qū)，說明中間地區(qū)和外圍地區(qū)承載了大量通勤的居住人口；出站人數(shù)最多的前10個站點均位于中心區(qū)，表明中心區(qū)是就業(yè)崗位高度集中的地區(qū).

表3 深圳市早高峰地鐵站點的進站和出站人流數(shù)量Table 3 The numbers of inbound and outbound passengers in the top ten subway stations of Shenzhen in morning peak

2.5 金融、制造、消費服務(wù)業(yè)的就業(yè)空間特征

由2000、2018年的金融業(yè)、制造業(yè)和消費服務(wù)業(yè)在深圳市的就業(yè)空間特征(圖5至圖7)可知：深圳市金融業(yè)的就業(yè)分布呈現(xiàn)明顯的向心集聚性，中心區(qū)金融業(yè)的就業(yè)人口密度不斷加強，如福田區(qū)的華富、福田和蓮花等核心街道金融業(yè)的就業(yè)人口密度由2000年的2 001人/km2以上增長到2018年的3 001人/km2以上，且金融業(yè)的高就業(yè)人口密度地區(qū)由原來的羅湖區(qū)、福田區(qū)向南山區(qū)蔓延；制造業(yè)的就業(yè)分布呈現(xiàn)外圍集聚的趨勢，中心區(qū)制造業(yè)的就業(yè)人口密度下降，外圍地區(qū)制造業(yè)的就業(yè)人口密度上升，如寶安區(qū)的福永街道、龍華區(qū)的大浪街道和龍崗區(qū)的平湖街道等街道制造業(yè)的就業(yè)人口密度由2000年的1 501～2 000人/km2以上增長到2018年的3 501人/km2以上，正在形成寶安區(qū)、龍華區(qū)、龍崗區(qū)3個制造就業(yè)中心；消費服務(wù)業(yè)的就業(yè)分布呈現(xiàn)向心集聚和外圍新增的雙重特征，即中心區(qū)消費服務(wù)業(yè)的就業(yè)人口密度仍然較高，且有擴大趨勢，而外圍地區(qū)消費服務(wù)業(yè)的就業(yè)人口密度呈現(xiàn)個別地區(qū)增長較快的趨勢，如寶安區(qū)的沙井街道、龍華區(qū)的龍華街道和龍崗區(qū)的龍城街道等街道的消費服務(wù)業(yè)的就業(yè)人口密度由2000年的0～800人/km2以上增長到2018年的2 001～3 000人/km2，逐步形成新的消費服務(wù)業(yè)就業(yè)中心(寶安區(qū)、龍華區(qū)和龍崗區(qū)).

圖5 2000年和2018年的金融業(yè)就業(yè)人口密度Figure 5 The density of employed population in the financial industry in 2000 and 2018

圖7 2000年和2018年的消費服務(wù)業(yè)就業(yè)人口密度Figure 7 The density of employed population in the consumer services in 2000 and 2018

3 深圳市的就業(yè)空間模式與影響因素

3.1 深圳市的就業(yè)空間模式

北京都市區(qū)的就業(yè)空間在原有的“中心—外圍”的圈層格局上，呈現(xiàn)多中心的發(fā)展趨勢[16]；上海中心城區(qū)的就業(yè)空間呈現(xiàn)從內(nèi)到外依次遞減的就業(yè)人口密度圈層形態(tài)，并隨著產(chǎn)業(yè)的外遷，在外圍地區(qū)形成新的就業(yè)中心[17]；廣州市的就業(yè)空間由“中心區(qū)”單高格局向“中心—外圍”雙高格局轉(zhuǎn)變[18-19]. 綜上，發(fā)現(xiàn)典型中國快速移民城市的就業(yè)空間發(fā)展多是由單中心演變而來，并不斷向外圍擴展，總體上是以“圈層”模式為基礎(chǔ)，并伴隨著“多中心”的出現(xiàn).

基于前文分析可知深圳市已經(jīng)形成三大就業(yè)圈層，就業(yè)人口密度總體上呈現(xiàn)從中心區(qū)向中間地區(qū)、外圍地區(qū)依次下降的格局：(1)中心區(qū)為傳統(tǒng)高密度就業(yè)區(qū)，2018年的就業(yè)人口密度為5 689人/km2. 羅湖區(qū)、福田區(qū)、南山區(qū)屬于初始就業(yè)中心所在，但存在大量跨行政區(qū)的通勤人口，職住失衡程度高. (2)中間地區(qū)為中密度就業(yè)區(qū)，2018年的就業(yè)人口密度為2 046人/km2. 該區(qū)憑借緊鄰中心區(qū)的區(qū)位優(yōu)勢，以及地鐵、快速路和城市干道等交通干線的建設(shè)，較早地吸引了中心區(qū)就業(yè)人口外溢，逐步形成2個新的就業(yè)中心(寶安區(qū)和龍華區(qū))，且由于房價相對較低，承載了中心區(qū)大量就業(yè)人口的居住. (3)外圍地區(qū)為次密度就業(yè)區(qū)，2018年的就業(yè)人口密度為1 121人/km2. 由于土地資源的進一步擴張帶動產(chǎn)業(yè)外溢、城市規(guī)劃引導(dǎo)的因素，出現(xiàn)新的產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)，繼而形成2個新的就業(yè)中心(龍崗區(qū)、坪山區(qū))，多中心的就業(yè)空間格局正在形成, 職住失衡程度低于中心區(qū)和中間地區(qū)(表4).

表4 2018年深圳市的就業(yè)空間模式特征Table 4 The characteristics of employment space in Shenzhen in 2018

綜上所述，深圳市作為中國具有代表性的快速移民城市，其就業(yè)空間結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出明顯的“圈層+多中心”特征(圖8). 其中，圈層格局是深圳市就業(yè)空間的基礎(chǔ)特征；在圈層之上，受產(chǎn)業(yè)外溢、交通改變和城市規(guī)劃等因素影響，逐步在不同圈層內(nèi)部形成多中心的疊加特征.

圖8 深圳市的就業(yè)空間模式Figure 8 The model of employment space of Shenzhen

與深圳市對比，合肥市和沈陽市2個非快速移民城市的就業(yè)空間演變較為緩慢[20-22]，其就業(yè)空間模式仍以單中心主導(dǎo)，外圍就業(yè)中心尚未形成，城市空間發(fā)展受外來移民數(shù)量少而呈現(xiàn)發(fā)展動力緩慢的特征，中心地區(qū)與外圍地區(qū)的聯(lián)系較弱，職住失衡程度相對較低(表5).

表5 深圳市與合肥市、沈陽市的就業(yè)空間發(fā)展對比Table 5 The comparison of employment space between Shen-zhen, Hefei and Shenyang

3.2 深圳市的就業(yè)空間影響因素

新古典經(jīng)濟理論認為城市產(chǎn)業(yè)布局會提供差別化的就業(yè)崗位供給，從而促進人口隨產(chǎn)業(yè)遷移，尋找就業(yè)機會是影響城市就業(yè)空間形成的首要因素[23]；通勤效益理論認為交通條件的變化會改變就業(yè)者的通勤半徑，繼而擴大職住空間尺度，也會影響就業(yè)空間[24-25]；不同地區(qū)的房價差異也是影響居住與就業(yè)空間特征的重要因素，尤其是在深圳一線大城市[26]；城市規(guī)劃會對城市內(nèi)部空間結(jié)構(gòu)產(chǎn)生引導(dǎo)[27]，對就業(yè)空間的影響也非常顯著. 因此，本文從產(chǎn)業(yè)布局、交通條件、住房價格和城市規(guī)劃等幾個方面來分析深圳就業(yè)空間的影響因素.

3.2.1 歷史形成的產(chǎn)業(yè)布局引導(dǎo)移民人口分布，決定就業(yè)空間的宏觀格局 由深圳市不同年代的產(chǎn)業(yè)用地布局變化(圖9)可知：(1)改革開放初期，深圳市初始的產(chǎn)業(yè)用地主要布局于中心區(qū)內(nèi)的上步、皇崗一帶，逐漸形成了以電子、輕紡為主導(dǎo)的零散工業(yè)園，就業(yè)空間呈斑塊布局形態(tài). (2)80年代中后期，外資加速了深圳市的工業(yè)發(fā)展，新增工業(yè)用地進一步往八卦嶺、華強路地區(qū)拓展，初步形成了羅湖區(qū)、福田區(qū)就業(yè)中心. (3)90年代以后，深圳市的工業(yè)開始向西拓展，在南山區(qū)、寶安區(qū)相繼形成了一些工業(yè)園，這些地區(qū)的新增工業(yè)用地約占深圳市同時期的60%，吸引了大量外來移民人口，就業(yè)人口分布重心也開始由東向西移動. (4)2000年以后，深圳市進一步加大向西拓展的力度，逐步建成了南山高新園、西鄉(xiāng)產(chǎn)業(yè)園和福永工業(yè)區(qū)等重點園區(qū)，就業(yè)人口分布重心也向西移動到南山區(qū)，形成了南山區(qū)就業(yè)中心；龍華中間地區(qū)也承接了大量的新興制造需求，關(guān)外地區(qū)新增的工業(yè)用地約占深圳市同時期的70%，帶動移民就業(yè)人口集聚. (5)2010年以后，由于中心區(qū)內(nèi)的土地資源越發(fā)緊缺，深圳市加強了全市產(chǎn)業(yè)布局統(tǒng)籌，加工制造產(chǎn)業(yè)進一步往龍華區(qū)、龍崗區(qū)和坪山區(qū)轉(zhuǎn)移，外圍地區(qū)的新增工業(yè)用地增多，也帶動了就業(yè)人口重心向北移動，龍華區(qū)、龍崗區(qū)和坪山區(qū)逐漸成長為深圳市新的就業(yè)中心，多中心就業(yè)格局逐步形成.

圖9 不同年代深圳市的產(chǎn)業(yè)用地布局變化Figure 9 The changes of industrial land layout of Shenzhen in different years

3.2.2 交通條件的優(yōu)化擴大移民人口的職住通勤半徑，加劇職住失衡 深圳市最早的就業(yè)中心位于與香港有著便捷交通聯(lián)系的羅湖區(qū). 改革開放初期的羅湖區(qū)是深圳市最早開發(fā)的地區(qū)，除了工業(yè)園區(qū)以外，還配套建設(shè)了大量居住區(qū)、公共服務(wù)設(shè)施，工作地和居住地相對集中，職住關(guān)系較為平衡；90年代隨著深南大道、107國道的建成通車，深圳市的就業(yè)空間開始沿主要干道擴散，相關(guān)制造業(yè)和服務(wù)業(yè)開始向西輻射，從而帶動了福田區(qū)、南山區(qū)、寶安區(qū)等就業(yè)人口增長，也擴大了就業(yè)人口的通勤半徑，但由于城市建設(shè)的滯后，南山區(qū)、寶安區(qū)的居住和公共服務(wù)的配套功能較弱，導(dǎo)致許多人口雖然在南山區(qū)、寶安區(qū)就業(yè)，但仍居住在羅湖區(qū)、福田區(qū)，職住失衡的現(xiàn)象隨交通條件的優(yōu)化而開始顯現(xiàn)；2000年以后，隨著地鐵的開通以及中心區(qū)與中間地區(qū)、外圍地區(qū)聯(lián)系的主干道(福龍路、南坪快速)的建成，深圳市就業(yè)人口的通勤半徑進一步擴大(表6)：2000—2018年，深圳市人口的平均通勤時間增長22%，但平均通勤距離增長了61%，說明就業(yè)人口可以在較短時間內(nèi)到達更遠的距離，加強職住分離的離散力，且由于中心區(qū)內(nèi)的生活成本越來越高，尤其是居住成本的急速上升，導(dǎo)致大量就業(yè)人口選擇在中心區(qū)就業(yè)而在中間地區(qū)或外圍地區(qū)居住，這種“單日候鳥型”通勤狀態(tài)也致使深圳市的職住關(guān)系更加失衡，間接引發(fā)交通擁堵、環(huán)境污染.

表6 深圳市的平均通勤時間和通勤距離(2000、2010、2018年)Table 6 The average commuting time and distance of Shenzhen in 2000, 2010 and 2018

3.2.3 住房價格的地區(qū)差異影響移民人口的工作與居住空間分布，改變職住空間格局 快速移民城市的就業(yè)人口主要為外來移民人口，他們對住房價格成本的敏感度較高，在勞動收入一定的情況下，會衡量居住成本與勞動收入之間的差額，并依此作出就業(yè)與居住落地選擇. 由表7可知：截止于2018年12月份，深圳市中心區(qū)的平均房價達到7.3萬元/m2，2000—2018年的平均房價增幅達到3 865%，是3個圈層中最高的，平均職住系數(shù)高達1.26，表明中心區(qū)的就業(yè)人口遠多于居住人口，過高的房價減弱了中心區(qū)對居住人口的吸引力；中間地區(qū)和外圍地區(qū)的平均房價增幅相對較低，2000—2018年中間地區(qū)、外圍地區(qū)的平均房價增幅分別為2 952%、2 127%，較低的房價對居住人口的吸引力較強，中間地區(qū)和外圍地區(qū)的平均職住系數(shù)分別為0.87和0.63、2010—2018年的就業(yè)人口密度增幅分別為57%和49%，職住平衡程度相對較低.

表7 深圳市三大圈層的平均房價、就業(yè)人口密度的增幅和平均職住系數(shù)Table 7 The average housing prices, employment density growth and job-resident coefficient in the three circles of Shenzhen

3.2.4 城市規(guī)劃引導(dǎo)資源多點配置，推進多中心就業(yè)空間格局的形成 改革開放以來，深圳市已編制完成3版城市總體規(guī)劃：(1)《深圳經(jīng)濟特區(qū)總體規(guī)劃(1985—2000)》[28]的規(guī)劃范圍為羅湖區(qū)、福田區(qū)、南山區(qū)和鹽田區(qū)，利用自身地形狹長的特點，確定了“帶狀組團式”的城市格局，從東到西依次布置了5個組團：沙頭角—鹽田、羅湖—上步、福田、華僑城、南頭—蛇口，并規(guī)劃了16個工業(yè)區(qū)，引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)、交通、市政基礎(chǔ)設(shè)施等資源有序配置，從而也引導(dǎo)了就業(yè)空間由東向西拓展. (2)《深圳市城市總體規(guī)劃(1996—2010)》[29]首次將規(guī)劃范圍擴大到全市域，確立了以羅湖區(qū)、福田區(qū)、南山區(qū)為中心，以西、中、東3條放射發(fā)展軸為基本骨架的市域組團式空間格局，在空間上實現(xiàn)了全域統(tǒng)籌發(fā)展，新增寶安區(qū)、龍崗區(qū)等中心組團，強化全域交通聯(lián)系與產(chǎn)業(yè)布局的調(diào)整，引導(dǎo)了大量制造業(yè)轉(zhuǎn)移到外圍地區(qū)，外圍地區(qū)的就業(yè)人口密度開始增大，逐步形成新的就業(yè)熱點. (3)《深圳市城市總體規(guī)劃(2010—2020年)》[30]延續(xù)了深圳市的軸帶組團格局，提出“三軸兩帶多中心”的結(jié)構(gòu)，中心體系在羅湖—福田、南山—前海2個主中心的基礎(chǔ)上增加了光明區(qū)、龍華區(qū)、鹽田區(qū)、龍崗區(qū)、坪山區(qū)等次一級中心，進一步強化外圍地區(qū)的均衡發(fā)展，引導(dǎo)了產(chǎn)業(yè)和基礎(chǔ)設(shè)施向外圍次一級中心布局，也帶動移民人口的就業(yè)集聚，多中心的就業(yè)空間逐步形成.

4 結(jié)論與建議

本文利用就業(yè)人口、手機信令以及地鐵站點人流等數(shù)據(jù)，研究深圳市的就業(yè)人口重心移動、就業(yè)人口密度分布、就業(yè)空間格局變化、職住關(guān)系以及金融業(yè)、制造業(yè)、消費服務(wù)業(yè)的就業(yè)空間特征，總結(jié)了深圳市就業(yè)空間模式和影響因素，主要結(jié)論如下：

(1)深圳市的就業(yè)人口重心呈現(xiàn)由東向西再向北的移動趨勢；多中心的就業(yè)空間格局正在形成，新增就業(yè)主要在外圍地區(qū)；就業(yè)人口密度總體上呈現(xiàn)從中心區(qū)向中間地區(qū)、外圍地區(qū)依次下降的圈層格局；金融就業(yè)向心集聚性強，制造就業(yè)趨向外圍分布，消費服務(wù)就業(yè)呈現(xiàn)向心集聚和外圍新增的雙重特征；中心區(qū)的職住失衡程度較高，存在大量跨行政區(qū)的通勤人口；產(chǎn)業(yè)布局、交通條件、城市規(guī)劃和住房價格是影響深圳市就業(yè)空間形成的主要因素.

(2)與合肥市和沈陽市2個非快速移民城市相比，作為快速移民城市的深圳市，其就業(yè)空間因大量移民人口而呈現(xiàn)快速演變，已發(fā)展到“圈層+多中心”的就業(yè)空間格局，外圍地區(qū)的就業(yè)發(fā)展較為迅速，新的就業(yè)中心正在形成，但合肥市、沈陽市仍以單中心主導(dǎo)，外圍就業(yè)中心尚未形成；此外，深圳市的職住分離程度也高于合肥市、沈陽市，且職住通勤的平均距離也比較大；移民人口對深圳市就業(yè)空間的影響是由中心區(qū)向外圍地區(qū)逐步擴展，中心區(qū)與外圍地區(qū)有著較強的聯(lián)系，而沈陽市的就業(yè)空間發(fā)展表現(xiàn)出中心區(qū)與外圍地區(qū)的聯(lián)系較弱.

隨著移民人口的穩(wěn)定發(fā)展，深圳市的就業(yè)空間將從快速演變步入內(nèi)部優(yōu)化階段，建議應(yīng)加強產(chǎn)業(yè)與居住的功能融合布局，避免產(chǎn)生過度的跨行政區(qū)通勤人口，逐步解決目前面臨的職住問題，同時需要關(guān)注就業(yè)社會分化的問題，避免某一區(qū)域的就業(yè)階層過度單一而引發(fā)社會矛盾，為移民城市的穩(wěn)定發(fā)展提供保障.