An Analysis of Commuting Distance and Job Accessibility for Residents in a U.S. Legacy City

Abstract

Job accessibility has been examined over the years, especially in older industrial cities. More specifically, job accessibility of different groups of workers remains a topic of interest for targeted policymaking to improve economic conditions. This article analyzes the commuting distance sensitivity of different groups of workers and applies commuting distance sensitivity to job accessibility calculation. The Longitudinal Employer–Household Dynamics (LEHD) data set is used to calculate job-specific distance decay parameters, commuting threshold, and job accessibility. Suitable jobs are controlled by income and industry sector. A conditional distance decay function based on commuting distance sensitivity is introduced and applied to job accessibility. Distance affects job accessibility only beyond a certain threshold, which varies by worker characteristics. The results show that workers in different income, age, and industry categories have varying commuting thresholds; that is, the distance they are willing to commute to get to a job. Commuting threshold is expected to affect the value and spatial distribution of job accessibility. When considering commuting threshold, adding more jobs nearby might not reduce commuting distance to a large extent. Future studies need to understand the process that will inform residents about job opportunities so that accessibility can translate into employment. Key Words: commuting distance sensitivity, conditional distance decay, job accessibility, LEHD, low-wage jobs.

工作可及性的检视已行之有年，特别是在较古老的工业城市中。更特别的是，不同工人群体的工作可及性，对促进经济条件的针对性政策制定而言仍然是关心的议题。本文分析不同工人群体的通勤距离敏感度，并将通勤距离敏感度应用至工作可及性的计算。长期雇主—家户动态（LEHD）数据集，用来计算特定工作的距离衰减参数、通勤门槛，以及工作可及性。适合的工作由所得和产业部门进行控制。本研究引进根据通勤距离敏感度的条件式距离衰减功能，并将之应用于工作可及性。距离仅在特定门槛之外影响工作可及性，并随着工人的特徵而有所变异。研究结果显示，不同所得、年龄与产业类别的工人具有不同程度的通勤门槛；亦即他们愿意通勤以获得工作的距离。通勤门槛预计会影响工作可及性的价值与空间分佈。当考量通勤门槛时，在周遭增添更多工作有可能无法大幅降低通勤距离。未来的研究必须理解可告知居民有关工作机会的过程，从而能够将可及性转换为就业。 关键词：通勤距离敏感度，有条件的距离衰减，工作可及性，LEHD，低薪工作。

La accesibilidad al lugar de trabajo ha sido examinada a través de los años, especialmente en las ciudades industriales más viejas. Más específicamente, la accesibilidad al trabajo de diferentes grupos de trabajadores sigue siendo un tema de interés para determinados diseñadores de políticas que buscan mejorar las condiciones económicas. Este artículo analiza la sensibilidad a la distancia de conmutación para diferentes grupos de trabajadores y aplica la sensibilidad a la distancia de conmutación al cálculo de la accesibilidad al trabajo. Se usó el conjunto de datos de la Dinámica Longitudinal Empleador–Hogar (LEHD) para calcular los parámetros de declinación de la distancia específicamente relacionada con el empleo, el umbral de la conmutación y la accesibilidad al lugar del empleo. Los empleos apropiados son controlados por el ingreso y el sector industrial. Una función condicional de declinación de la distancia basada en la sensibilidad a la distancia de la conmutación es presentada y aplicada a la accesibilidad al empleo. La distancia afecta la accesibilidad al empleo solo más allá de un cierto umbral que varía con las características del trabajador. Los resultados muestran que los trabajadores con diferente ingreso, edad y categorías industriales tienen variados umbrales de conmutación; esto es, la distancia a la que ellos están dispuestos a conmutar para conseguir un trabajo. Se espera que el umbral de la conmutación afecte el valor y la distribución espacial de la accesibilidad al empleo. Al considerar el umbral de la conmutación, creando nuevos empleos en la vecindad podría no reducir en magnitud apreciable la distancia de conmutación. Los estudios futuros necesitan entender el proceso que informará a los residentes acerca de oportunidades de trabajo de modo que la accesibilidad pueda traducirse en empleo. Palabras clave: accesibilidad al trabajo, declinación condicional de la distancia, LEHD, empleos de salario bajo, sensibilidad a la distancia de conmutación.

Note

Notes

1 This study derives driving distance and driving time using Google API for all workers in the study area. Results show that driving distance with the linear distance between them with an R² of 0.9379. Driving time between two points is also significantly associated with the linear distance between them with an R² of 0.8449. This article uses linear distance.

Additional information

Notes on contributors

Nan Ding

NAN DING is a PhD Candidate in the Department of Geography at the University at Buffalo, Buffalo, NY 14260. E-mail: [email protected]. Her research interests include commute and socioeconomic opportunities and mobility and immobility of disadvantaged groups.

Sharmistha Bagchi-Sen

SHARMISTHA BAGCHI-SEN is a Professor in the Department of Geography at the University at Buffalo, Buffalo, NY 14260. E-mail: [email protected]. Her research interests include economic and urban geography, innovation and industry studies, foreign direct investment, biotech, and bioenergy.