引言

——什么最能让你的最新同事引起羡慕嫉妒恨？

——当然是“上班离家近”呀！

深圳有句老话，成果“英雄难过梅林关，基于据的究好汉难过布吉关”。百度作为特大型城市，慧眼深圳上班族的时空深圳通勤状况是怎样的，通勤难是大数否也成为了深圳的一大“城市病”？在上一篇，“百度慧眼-深规院联合创新实验室”识别了深圳关内五大就业中心：罗湖金三角、业中华强北、心通车公庙、勤研福田CBD和高新园，最新分析了它们的成果业态构成与功能特征。本篇中，基于据的究我们将进一步解析上述就业中心内部就业人口的百度通勤行为特征。我们也同时选取关外两大就业次中心——宝安中心片区和华为富士康片区为样本，慧眼与关内就业中心进行比较。

关内五大就业中心与关外研究样本

1 通勤范围

借助百度地图慧眼提供的深圳就业者居住地数据，我们将每个就业中心的就业者居住地按200m×200m网格进行空间统计，得出就业中心的通勤范围。

就业中心居住人口占比网格图

各大就业中心中，高新园和福田CBD的通勤范围最广、就业者居住地分布也最为分散。高新园片区就业者居住地主要分布于南山区、宝安区、福田区和龙华区，福田CBD片区居住范围主要分布于福田区、罗湖区和龙华区；关外就业次中心的通勤范围显著小于关内，且分布较集中。宝安中心就业者居住地多位于宝安区内，华为富士康片区通勤范围也相对集中在龙岗区坂田街道和龙华区。

从各就业中心内就业者在关内外以及深圳市内外的居住地分布比例来看，关内、外就业中心的通勤范围特征差异更为显著：

各就业中心就业者居住地分布比例

关内就业中心上班族的关内就近居住比例接近60%，已有约四成就业者“跨关”通勤。而关外就业中心也有超过一成的就业者居住在关内。此外，大数据显示，关内就业中心已有约2%-3%的就业者在东莞、惠州等广东省内其他城市居住，关外就业中心的该项比例更高，“跨城通勤”现象已经浮现在轨道上的粤港澳大湾区。

关内外就业中心就业者居住地分布比例图示

2 通勤距离

在认识各个就业中心通勤腹地的基础上，我们借助百度地图慧眼通勤数据，比较各个就业中心的通勤距离。

就业中心通勤OD

通勤距离作为衡量通勤特征的重要指标，能够直接反映不同就业中心的职住分离程度。基于就业中心通勤OD数据，通过计算居住地网格中心点与就业片区中心点之间的连线长度，我们近似统计了各就业中心内就业者的通勤距离。

各就业中心就业者通勤距离近似统计

关内五大就业中心小于5km的短距离通勤者比例远远不及关外就业次中心。关内就业中心中，华强北的短距离通勤者比例最高，接近40%；车公庙最低，不足30%。相比之下，关外的华为富士康片区有近七成的就业者通勤距离小于5km。

对各就业中心的加权平均通勤距离计算结果进一步显示，在关内就业中心中，开发年代最迟的车公庙与高新园片区有着最长的平均通勤距离，而形成时间较早的华强北和罗湖金三角片区平均通勤距离也较短。不同城区功能配置模式对通勤特征的影响，在此显露无疑。

各就业中心就业者平均通勤距离

各就业中心内通勤距离15km以下就业者占比

因此，对比关内关外，在关内就业中心上班的通勤者需要承受更长的通勤里程，关内就业中心职-住分离程度更高，关外就业次中心的职住状况总体较为平衡。但是10km左右的平均通勤距离，以及超过七成就业者通勤距离小于15km的特征，已足以引起北京、上海上班族的羡慕。

3 通勤方式

那么，深圳的上班族又是如何走过这每日10km的？我们再次借助百度地图慧眼提供的通勤方式统计数据，发掘各就业中心内就业者的通勤方式偏好与通勤行为特征。

各就业中心就业者通勤方式

由上表可见，关外两大就业次中心的就业者选择驾车和慢行上班的比例均高于关内。对于关外就业中心的长距离通勤者而言，关外就业中心和居住社区的停车位供给相对充足但轨道交通供给相对滞后的状况，或激励其选择驾车通勤。同时由于关外就业中心的短距离通勤比例高，慢行通勤比重也因此提升。

但是，无论关内还是关外，地铁都是最受就业者青睐的通勤方式。在高密度地铁网络的支撑下，关内各大就业中心的地铁通勤比例均超过四成，拥有四线换乘枢纽站点的车公庙片区更是达到46%。关内五大就业中心的通勤公交分担率总体已达70%，“公交都市”蔚然成型。

通过各就业中心就业者居住地分布核密度图，我们可以进一步发现藏在数据背后的通勤方式秘密：

关内几大就业中心的就业者居住聚集区，主要沿地铁线向就业中心外围延伸，并围绕地铁站点“蛙跳”分布。例如，罗湖金三角片区的通勤者居住地，主要沿3号、5号线，向关外地区拓展。

罗湖金三角片区就业者居住地核密度

福田CBD的地铁族，将他们的居住地选择在了沿9号线的梅林地区和沿4号线的关外龙华地区。而对于南山高新区的程序员们来说，关外宝安区的1号线沿线，也成为热门选择，尤其在坪洲、西乡两站周围形成较高程度居住聚集。

福田CBD片区就业者居住地核密度

高新园片区就业者居住地核密度

华强北的通勤者们，更是将地铁利用到极致。2、3、4、5、7、9号线，都留下了他们的数据踪影。

华强北片区就业者居住地核密度

然而，有这么一些地方，更值得我们的今日份关注。除了选择被高房价、高房租推离关内以外，邻近就业中心的城中村仍是许多上班族落脚的港湾。在这些数据分布图上，福田CBD边上的岗厦村、紧邻华强北的福田村、与车公庙隔路相望的下沙村，都是最醒目红点之所在。对于关外的就业次中心，城中村更是成为吸纳就业者的主要居住空间。

在购房房价与租房租金成为影响人们居住选择首要因素的前提下，当邻近就业中心地区商品住房的高昂房价使就业者望而却步时，是以“距离换价格”，选择距离较远的地铁房，还是选择以“品质换价格”，选择路途较短的城中村，不同的上班族一定有自己的偏好与决定。但无论如何，我们应该充分正视城中村对深圳维持紧凑短距离通勤的积极意义。

车公庙片区就业者居住地核密度

宝安中心片区就业者居住地核密度

华为富士康片区就业者居住地核密度

彩蛋~

作为系列研究结束前的小彩蛋，我们将最受深圳上班族们关注的IT和金融行业就业中心——高新园和福田CBD片区内就业人口的行为特征作个比较。从前面的分析来看，同样作为高薪服务业群体，“码农”与“金融民工”在工作日的通勤距离与通勤方式似乎都相差不大，那么这两类群体的周末行为特征有没有差别呢？我们采用百度位置服务，识别到高新园和福田CBD两个就业中心内就业人口周末停留地点数据，统计了周末在自家、公司以及商业场所的人数比例。

高新园片区和福田CBD片区内就业者周末停留地统计

这组数据显示，程序员和金领们的周末加班情况相差并不大，但有趣的是，福田CBD片区就业者周末居家的比例低于高新园片区，在商场和休闲娱乐场所的比例则高于高新园片区。看起来，深圳的IT行业人士似乎更“宅”一些，而金融行业人士似乎更愿意通过消费行为来充实自己的周末时光。

看完了我们的大数据分析，下周一的你，还会迟到么？

研究团队：吴晓莉、郭磊贤、周雪君、严泽幸、郭晓芳、麦夏彦、项雯怡、阚长城