有一種遙遠(yuǎn)，是家與公司的距離。無論你選擇公共交通、自駕、打車、騎車、步行還是代步，都免不了經(jīng)受日常通勤之苦。

通勤這件小事，不僅是影響著現(xiàn)代都市人生活幸福感的大事，更與很多城市愈加蔓延的“城市病”休戚相關(guān)。

極光大數(shù)據(jù)發(fā)布《2018年中國城市通勤研究報告》，以2017年國內(nèi)GDP排名top 10 城市作為城市通勤研究對象，從行業(yè)、人群、城市等維度深入解讀了北京、上海、深圳、廣州等10個城市的通勤指數(shù)。

你和你所在城市的通勤時間處在什么水平，不如通過這份報告來一覽究竟吧。

觀點：

• 北京居民通勤最痛苦，平均通勤路程13.2km，平均用時達(dá)56分鐘
• 武漢人民通勤最輕松，平均通勤路程為8.2km，97.7%的武漢人民通勤時間在1小時以內(nèi)
• 6%的廣州通勤人口需要跨城通勤
• 中年男性最苦，平均通勤時間最長
• 深圳過半上班族通勤距離不超過5km
• 5%的上海通勤人口選擇了反向通勤

一、行業(yè)背景

通勤指從居住地往返工作地的交通行為，是連接生活與工作的紐帶。隨著城市化和交通工具的發(fā)展，居住地和工作地分離的現(xiàn)象愈加顯著；“職住分離”現(xiàn)象意味著通勤距離和通勤時間增長。

城市的早晚高峰使得上班族候車等待時間增加，乘車擁擠和交通的潮汐式擁堵。通勤問題不僅擠占了生活工作的時間和增加經(jīng)濟(jì)成本，而且影響工作的心情，降低生活的滿意度和幸福感。

面對城市通勤帶來的問題，各大城市在城市總體規(guī)劃中也提出了各種方案，如北京提出“創(chuàng)新職住對接機(jī)制，推進(jìn)職住平衡發(fā)展”，杭州提出“構(gòu)建都市區(qū)1小時通勤網(wǎng)絡(luò)”。

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二、不同人群城市通勤數(shù)據(jù)

根據(jù)極光大數(shù)據(jù)iZone統(tǒng)計：在2017年GDP排名top 10城市中，男性通勤人群平均通勤路程為9.3公里，女性為8.6公里，男性通勤平均路程較女性長500米。36-45歲的男性通勤人群通勤路程為10公里，是四個年齡層中通勤路程最長的年齡層。

男性通勤人群平均通勤時間為45.8分鐘，女性通勤時間為44.2分鐘，男性平均通勤時間較女性長1.6分鐘。

通勤人群中，16-25歲男性人群的通勤時間最短，時長為42.5分鐘；36-45歲的男性人群通勤時間最長，時長是47.9分鐘。

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三、各城市通勤數(shù)據(jù)比較

根據(jù)極光大數(shù)據(jù)iZone統(tǒng)計，在10個城市中，4個直轄市占據(jù)平均通勤路程排名前四位：

北京的通勤路程最長，達(dá)到13.2公里；

上海通勤路程排名第二，達(dá)12.4公里；

重慶通勤路程為12.2公里，排名第三；

而廣州通勤路程為8.8公里，深圳通勤路程為8.7公里，相對北京和上海兩個城市通勤路程較短；

武漢通勤路程為8.2公里，比北京居民短5公里。

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在10個城市中，有7個城市的9成通勤人群通勤時間小于1小時，其中，武漢市一小時以內(nèi)通勤時間占比達(dá)97.7%，杭州市占比達(dá)97.2%，廣州市占比達(dá)94.3%，分列前三甲。

有部分人群由于各種原因選擇了跨城通勤。廣州市跨城通勤人群占比達(dá)6%，蘇州市達(dá)4.4%，武漢市達(dá)4%。

直轄市居民上班更痛苦，北京市平均通勤時間達(dá)56分鐘居首，上海市和重慶市均為54分鐘，三個城市位列通勤時長前三甲。

反向通勤人群指從工作區(qū)出發(fā)去生活區(qū)工作的通勤人群。上海市反向通勤人群占比達(dá)5%，北京市反向通勤人群占比達(dá)4.7%；杭州市反向通勤人群占比為4.3%。

四、城市通勤數(shù)據(jù)

廣州市平均通勤路程為8.8公里，其中，47.2%的通勤人群通勤路程小于5公里，32.6%的通勤人群通勤路程在5到15公里之間，13.7%的通勤人群通勤路程在15到25公里之間，6.5%的通勤人群通勤路程超過25公里。

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職住比即“就業(yè)-居住比”，其數(shù)值等于指定區(qū)域內(nèi)，就業(yè)人口數(shù)量與居住人口數(shù)量的比值。廣州市以珠江新城和天河北為核心的CBD是全城職住比最高的區(qū)域；天河區(qū)的科韻路產(chǎn)業(yè)園和黃埔區(qū)的科學(xué)城均有較高職住比。

在廣州主城區(qū)中，越秀區(qū)的職住比為1.19，天河區(qū)的職住比為1.10，而同為主城區(qū)的海珠區(qū)職住比為0.96，番禺區(qū)職住比為0.95。

廣州各行政區(qū)通勤路程比較中，黃埔區(qū)和番禺區(qū)的通勤路程均為10.1公里，白云區(qū)的通勤路程達(dá)9.2公里。

部分廣州通勤人群選擇跨城通勤，佛山、深圳、東莞是廣州主要的跨城通勤來源地，在通勤人群中的占比分別達(dá)到1.1%，0.9%，0.4%。

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上海市平均通勤路程為12.4公里，其中，小于5公里通勤路程的通勤人群占比30.6%，35.4%的通勤人群通勤路程在5到15公里之間，20.2%的通勤人群通勤路程為15到25公里之間。

上海市職住比分布方面，陸家嘴CBD、國家級高新技術(shù)園區(qū)張江高科和經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)漕河涇開發(fā)區(qū)是上海是職住比相對較高的區(qū)域。?

黃浦區(qū)、徐匯區(qū)和靜安區(qū)為上海職住比最高的三個行政區(qū)域。黃浦區(qū)職住比為1.32，徐匯區(qū)職住比為1.21，靜安區(qū)職住比為1.20，這三個區(qū)域是上海職住比最高的區(qū)域；嘉定區(qū)職住比是0.93，松江區(qū)職住比為0.92，寶山區(qū)為0.84，這三個區(qū)域是上海職住比最低的區(qū)域；而崇明區(qū)和奉賢區(qū)相對獨立，職住比均為1。

上海各行政區(qū)通勤路程比較中，寶山區(qū)通勤人群是上海市通勤路程最長的群體，其平均通勤路程達(dá)14.5公里；閔行區(qū)的通勤路程達(dá)14.1公里，浦東新區(qū)的通勤路程達(dá)13.1公里。

上海市跨城通勤的來源地主要是蘇州、杭州和南通等城市。蘇州-上海的跨城通勤人群占比達(dá)0.49%，杭州-上海的跨城通勤人群占比為0.16%，南通-上海的跨城通勤人群占比為0.12%。

北京市通勤人群平均的通勤路程為13.2公里，其中小于5公里的人群占比31.8%，5到15公里之間的人群占比30.8%，15到25公里之間的人群占比20.3%；另外有17.1%的人群通勤路程超過25公里。

在五環(huán)以內(nèi)，國貿(mào)、金融街、豐臺科技園為北京職住比較高的區(qū)域。

西城區(qū)、東城區(qū)和海淀區(qū)是北京職住比最高的三個行政區(qū)域，西城區(qū)的職住比達(dá)1.19，東城區(qū)的職住比達(dá)1.15，海淀區(qū)的職住比達(dá)1.11，朝陽區(qū)職住比達(dá)1.08，這是四個職住比大于1的區(qū)域；而通州區(qū)、門頭溝區(qū)和昌平區(qū)職住比分別為0.87，0.86和0.79，是職住比最低的三個區(qū)域。

在北京的中心城市中，石景山區(qū)的通勤路程最長，達(dá)15公里，西城區(qū)的通勤路程較短，達(dá)11.5公里。

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廊坊是北京主要的跨城通勤來源地，廊坊-北京跨城通勤人群在北京整體通勤群體中占比達(dá)0.54%。

深圳市平均通勤路程為8.7公里，其中小于5公里通勤路程的群體占比50.7%，5到15公里之間通勤路程的人群占比27.9%，15到25公里之間通勤路程的人群占比13.9%，超過25公里通勤路程的人群占比為7.5%。

福田CBD、南山科技園、富士康和華為產(chǎn)業(yè)園區(qū)是深圳職住比較高的區(qū)域。

深圳市各區(qū)的職住比范圍在0.9到1.1之間，各區(qū)職住比較為平衡；其中，福田區(qū)職住比為1.1，南山區(qū)職住比為1.08，羅湖區(qū)職住比為1.01。

在深圳市各區(qū)中，除了通勤路程最短的坪山區(qū)以外，其他各區(qū)的通勤路程均在8.1至9.6公里之間，鹽田、南山和羅湖的通勤路程最高，均超過9公里。

東莞是深圳跨區(qū)通勤人群的主要來源地，東莞-深圳的跨區(qū)通勤人群在深圳整體通勤人群中的占比達(dá)0.53%。

重慶市平均通勤路程是12.2公里，其中，小于5公里的人群占比48%，5到15公里之間通勤路程的人群占比27%，15到25公里之間通勤路程的人群占比為10.3%，超過25公里通勤路程的人群達(dá)14.7%。

重慶職住比分布圖中，同屬于重慶中央商務(wù)區(qū)“金三角”的江北嘴和彈子石是重慶職住比較高的區(qū)域；另外，位于兩江新區(qū)的光電園也是重慶職住比較高的區(qū)域。

?在重慶主城區(qū)中，渝中區(qū)職住比達(dá)1.17，渝北區(qū)職住比為1.02，江北區(qū)職住比為1。

在重慶主城區(qū)中，北碚區(qū)的通勤路程最長，達(dá)15.3公里，巴南區(qū)的通勤路程達(dá)14.7公里，渝北區(qū)的通勤路程達(dá)13.1公里，3個區(qū)域位列主城區(qū)通勤路程前三名。

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天津市的平均通勤路程為9.9公里，其中，小于5公里通勤路程的人群占比為41.4%，5到15公里之間通勤路程的人群占比為36.2%，15到25公里之間通勤路程的人群占比13.4%，超過25公里通勤路程的通勤人群占比9%。

天津職住比分布中，小白樓CBD、高新區(qū)核心區(qū)華苑科技園、位于東麗區(qū)的空港經(jīng)濟(jì)區(qū)和濱海新區(qū)的經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)是天津職住比較高的區(qū)域。

位于天津市中心的和平區(qū)職住比達(dá)1.33，同屬中小城區(qū)的河北區(qū)、河?xùn)|區(qū)和紅橋區(qū)均為0.9。

天津各行政區(qū)中，東麗區(qū)通勤路程達(dá)12.1公里，津南區(qū)通勤路程達(dá)11.4公里，北辰區(qū)通勤路程達(dá)11.3公里，是天津是通勤路程最長的三個區(qū)。

蘇州市平均通勤路程為9公里，其中，小于5公里通勤路程的人群占比44.8%，5到15公里之間通勤路程人群占比35.7%，15到25公里之間通勤路程的人群占比達(dá)12.6%，超過25公里通勤路程的人群占比6.9%。

位于蘇州工業(yè)園區(qū)的湖西CBD、工業(yè)園區(qū)地鐵星湖街站周邊和被譽(yù)為“蘇州硅谷”的獨墅湖科教創(chuàng)新區(qū)是蘇州職住比較高的區(qū)域。

蘇州市各個行政區(qū)的職住比較為均衡，均在0.97到1.05之間，虎丘區(qū)職住比最高，達(dá)1.05，姑蘇區(qū)職住比最低為0.97。

蘇州市各區(qū)通勤路程中，吳中區(qū)通勤路程達(dá)10.1公里，相城區(qū)通勤路程達(dá)9.8公里，姑蘇區(qū)通勤路程達(dá)9.4公里，是蘇州市通勤路程最長的三個區(qū)。

成都市平均通勤路程達(dá)9.3公里，其中，小于5公里通勤路程的人群占比達(dá)43.5%，5到15公里之間通勤路程的人群占比34.4%，15-25公里之間通勤路程的人群占比14.9%，超過25公里通勤路程的人群占比7.2%。

成都市青羊工業(yè)總部基地、高新區(qū)九興大道、高新孵化園和天府軟件園是成都職住比較高的區(qū)域。

成都中心城區(qū)各個行政區(qū)武侯區(qū)的職住比達(dá)1.17，青羊區(qū)的職住比達(dá)1.06，錦江區(qū)的職住比達(dá)1.03，三個區(qū)域職住比最高。

成都中心城區(qū)中，雙流區(qū)通勤路程達(dá)10.3公里，成華區(qū)和新都區(qū)的通勤路程均為10公里，而青白江區(qū)僅為7.5公里。

武漢市平均通勤路程是8.2公里，其中，小于5公里通勤路程的群體占比47.5%，5到15公里之間通勤路程的群體占比33.7%，15到25公里之間通勤路程的群體占比15.7%，超過25公里通勤路程的群體達(dá)3.1%。

武漢的主要行政區(qū)域中，位于江漢區(qū)的王家墩CBD、武昌區(qū)的楚河漢街、洪山區(qū)的街道口/廣埠屯和東湖新技術(shù)開發(fā)區(qū)是武漢高職住比區(qū)域。

武漢市行政區(qū)職住比前三名分別是江漢區(qū)、武昌區(qū)和江夏區(qū)，職住比分別是1.12、1.07和1.03；漢陽區(qū)職住比最低，僅為0.93。

武漢市各個區(qū)通勤路程均低于10公里，漢陽區(qū)和青山區(qū)最長，達(dá)9.3公里；漢南區(qū)通勤路程最短，僅為5.2公里。

杭州市平均通勤路程為8.4公里，其中，小于5公里通勤路程的群體占比44.2%，5到15公里之間通勤路程的群體占比37.8%，15到25公里之間通勤路程的人群占比14.4%，超過25公里通勤路程的人群占比3.6%。

杭州的主要行政區(qū)域中，位于江干區(qū)的錢江新城、位于西湖區(qū)北部城區(qū)的黃龍CBD、西湖科技園、海創(chuàng)園和濱江區(qū)科技園是杭州職住比較高的區(qū)域。

杭州各個行政區(qū)中，上城區(qū)職住比達(dá)1.11，濱江區(qū)職住比達(dá)1.08，西湖區(qū)職住比達(dá)1.06，這三個區(qū)域是杭州職住比最高的區(qū)域。

杭州各行政區(qū)域中，余杭區(qū)、江干區(qū)和西湖區(qū)是通勤路程最高的三個區(qū)域，通勤路程分別是9.2公里、8.7公里和8.6公里；另外，桐廬縣、臨安市和淳安縣通勤路程均低于7公里。

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報告說明

1.數(shù)據(jù)來源

極光大數(shù)據(jù)，源于極光云服務(wù)平臺的行業(yè)數(shù)據(jù)采集及極光iAPP平臺針對各類移動應(yīng)用的長期監(jiān)測，并結(jié)合大樣本算法開展的數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計分析

2.數(shù)據(jù)周期

報告整體時間段：2018年3月-5月

具體數(shù)據(jù)指標(biāo)請參考各頁標(biāo)注

3.數(shù)據(jù)指標(biāo)說明

本報告以2017年國內(nèi)GDP排名top 10 城市作為城市通勤研究對象，包含上海、北京、深圳、廣州、重慶、天津、蘇州、成都、武漢、杭州10個城市

通勤路程，指通勤人群從居住地上班到達(dá)工作地或從工作地點下班到達(dá)居住地的過程中所經(jīng)過的路程，而非居住地與工作地之間的直線距離

職住比，即“就業(yè)-居住比”，其數(shù)值等于指定區(qū)域內(nèi)，就業(yè)人口數(shù)量與居住人口數(shù)量的比值

工作區(qū)：以行政區(qū)劃街道為單位，街道職住比大于1時，定義該街道為工作區(qū)

居住區(qū)：以行政區(qū)劃街道為單位，街道職住比小于1時，定義該街道為居住區(qū)

反向通勤：指在工作區(qū)居住并在居住區(qū)工作的通勤人群

4.法律聲明

極光大數(shù)據(jù)所提供的數(shù)據(jù)信息系依據(jù)大樣本數(shù)據(jù)抽樣采集、小樣本調(diào)研、數(shù)據(jù)模型預(yù)測及其他研究方法估算、分析得出，由于方法本身存在局限性，極光大數(shù)據(jù)依據(jù)上述方法所估算、分析得出的數(shù)據(jù)信息僅供參考，極光大數(shù)據(jù)不對上述數(shù)據(jù)信息的精確性、完整性、適用性和非侵權(quán)性做任何保證。

任何機(jī)構(gòu)或個人援引或基于上述數(shù)據(jù)信息所采取的任何行動所造成的法律后果均與極光大數(shù)據(jù)無關(guān)，由此引發(fā)的相關(guān)爭議或法律責(zé)任皆由行為人承擔(dān)

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