2018年中国城市通勤研究报告_70页_27mb
报告摘要
2018年中国城市通勤研究报告总结
核心内容
本报告分析了2018年中国主要城市的通勤状况,包括通勤距离、通勤时间、职住比分布及跨城通勤情况,揭示了城市通勤对居民生活质量的影响以及改善通勤现状的必要性。
主要观点
- 通勤问题日益严重:随着城市化进程加快,职住分离现象显著,导致通勤距离和时间增加,早晚高峰交通拥堵,影响工作效率与居民幸福感。
- 改善通勤的价值:提升通勤效率有助于缓解交通压力,实现节能减排,同时提高上班族的工作效率与生活满意度。
- 城市规划应对措施:北京、杭州等城市提出改善职住平衡与构建1小时通勤网络等方案,以优化城市空间布局。
关键信息
通勤距离与时间
- 性别差异:男性平均通勤距离比女性多500米,36-45岁男性通勤时间最长(47.9分钟)。
- 城市差异:
- 通勤距离:北京最长(13.2公里),上海(12.4公里)、重庆(12.2公里)紧随其后,广州(8.8公里)、深圳(8.7公里)相对较短。
- 通勤时间:北京平均通勤时间为56分钟,上海和重庆均为54分钟,武汉为49.6分钟。
职住比分布
- 职住比高的区域:北京(国贸、金融街、丰台科技园)、上海(陆家嘴、张江高科、漕河泾)、广州(珠江新城、天河北、科韵路、科学城)、重庆(江北嘴、弹子石、光电园)、苏州(湖西CBD、高新区、独墅湖科教创新区)、杭州(钱江新城、黄龙CBD、西湖科技园、海创园、滨江区科技园)等区域职住比较高,反映职住分离程度较低。
- 职住比最低的区域:北京(通州、门头沟、昌平)、上海(宝山)、武汉(汉阳区)、广州(番禺区)、深圳(坪山区)、重庆(青白江区)、苏州(姑苏区)、杭州(桐庐县、临安市、淳安县)等区域职住比偏低,职住分离现象明显。
跨城通勤
- 跨城通勤比例:
- 广州:6%
- 苏州:4.4%
- 武汉:4%
- 廊坊-北京:0.54%
- 东莞-深圳:0.53%
- 佛山-广州:1.1%
- 苏州-上海:0.49%
- 杭州-上海:0.16%
- 南通-上海:0.12%
- 跨城通勤来源地:广州主要来自佛山、深圳、东莞;上海主要来自苏州、杭州、南通;北京主要来自廊坊;深圳主要来自东莞。
各城市通勤数据比较
- 通勤路程分布:
- 北京:17.1%通勤路程超过25公里
- 上海:13.8%通勤路程超过25公里
- 重庆:14.7%通勤路程超过25公里
- 成都:7.2%通勤路程超过25公里
- 武汉:3.1%通勤路程超过25公里
- 广州:6.5%通勤路程超过25公里
- 深圳:7.5%通勤路程超过25公里
- 苏州:6.9%通勤路程超过25公里
- 杭州:3.6%通勤路程超过25公里
- 通勤时间分布:
- 武汉:97.7%通勤时间在1小时内
- 杭州:97.2%
- 广州:94.3%
- 上海:95.5%
- 北京:88.6%
- 重庆:85.3%
- 成都:85.4%
- 深圳:82.5%
- 苏州:87.3%
- 天津:81%
各城市通勤数据
- 广州:
- 平均通勤路程:8.8公里
- 职住比最高的区域:福田CBD、南山科技园、富士康龙华园区、华为坂田园区
- 通勤路程最长的区域:黄埔区、番禺区(均为10.1公里)
- 上海:
- 平均通勤路程:12.4公里
- 职住比最高的区域:陆家嘴、张江高科、漕河泾开发区
- 通勤路程最长的区域:宝山区(14.5公里)
- 北京:
- 平均通勤路程:13.2公里
- 职住比最高的区域:国贸、金融街、丰台科技园
- 通勤路程最长的区域:石景山区(15公里)
- 深圳:
- 平均通勤路程:8.7公里
- 职住比最高的区域:福田CBD、南山科技园、富士康龙华园区、华为坂田园区
- 通勤路程最长的区域:盐田、南山、罗湖(均超过9公里)
- 重庆:
- 平均通勤路程:12.2公里
- 职住比最高的区域:江北嘴、弹子石、光电园
- 通勤路程最长的区域:北碚区(15.3公里)
- 天津:
- 平均通勤路程:9.9公里
- 职住比最高的区域:小白楼CBD、华苑科技园、空港经济区、经济开发区
- 通勤路程最长的区域:东丽区(12.1公里)
- 苏州:
- 平均通勤路程:9公里
- 职住比最高的区域:湖西CBD、星湖街站、高新区、独墅湖科教创新区
- 通勤路程最长的区域:吴中区(10.1公里)
- 成都:
- 平均通勤路程:9.3公里
- 职住比最高的区域:青羊工业总部基地、高新区九兴大道、高新孵化园、天府软件园
- 通勤路程最长的区域:双流区(10.3公里)
- 武汉:
- 平均通勤路程:8.2公里
- 职住比最高的区域:王家墩CBD、楚河汉街、街道口/广埠屯、东湖新技术开发区
- 通勤路程最长的区域:汉阳区、青山区(均为9.3公里)
数据来源与说明
- 数据来源:极光大数据,基于极光云服务平台的行业数据采集及极光iAPP平台的长期监测,结合大样本算法进行统计分析。
- 数据周期:2018年3月-5月。
- 研究对象:2017年国内GDP排名top 10城市。
- 法律声明:数据为估算和分析结果,仅供参考,不保证精确性、完整性、适用性及非侵权性。使用数据所导致的法律后果由使用者自行承担。
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