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大數(shù)據(jù)為職住分離分析提供了多種可能
2016-10-07
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大數(shù)據(jù)為職住分離分析提供了多種可能

對(duì)城市之中的上班族而言,最重要的兩個(gè)問(wèn)題,莫過(guò)于“在哪居住”和“在哪上班”。前者決定生活,后者關(guān)乎生存。我們往往會(huì)考慮上下班路途的距離、時(shí)間和方式:能否快速往返于家和單位之間?是否有多樣化的交通工具供選擇?上下班路上會(huì)不會(huì)擁堵?

居住和工作直接影響交通功能的良性運(yùn)轉(zhuǎn)與社會(huì)和諧。在城市規(guī)劃中,合理配置居住、工作的容量及空間關(guān)系,即所謂“職住平衡”,是引導(dǎo)社會(huì)穩(wěn)定和交通協(xié)調(diào)的重要措施。

不過(guò),生活在城市里,尤其在被譽(yù)為“首堵”的北京,幾乎人人對(duì)早晚?yè)矶露加星心w之痛。據(jù)報(bào)道,北京上班族平均單程通勤距離為19.2公里,單程通勤時(shí)間52分鐘,居全國(guó)之首(見(jiàn)表1)。穿越大半個(gè)北京城去上班,甚至跨省上班的勵(lì)志故事屢見(jiàn)不鮮,身心俱疲的“取經(jīng)路”成為許多上班族的通勤寫照。

表1. 2014年全國(guó)城市上班距離及時(shí)間排行榜(前十名)來(lái)源:人民網(wǎng)

那么,問(wèn)題出在哪兒?是北京的馬路還不夠?qū)掗?,不能承受這種“潮汐式交通”?還是北京人口太多,亟需向外疏解?從職住平衡的角度而言,問(wèn)題根源之一,可能是人口的居住與就業(yè)之間的不協(xié)調(diào),“職住分離”現(xiàn)象突出。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),可能是某些城市地塊功能過(guò)于單一,只有居住空間或就業(yè)空間,導(dǎo)致大量人群需要在同時(shí)間段進(jìn)行遠(yuǎn)距離的空間移動(dòng)。

加州大學(xué)伯克利分校城市與區(qū)域規(guī)劃系的教授Robert Cervero曾為“職住平衡”下的定義是:“城市在規(guī)模合理的一定范圍內(nèi)所提供的就業(yè)崗位數(shù)量與該范圍內(nèi)居民中的就業(yè)人口數(shù)量大致相等,并且大部分有工作的居民可以就近工作,能夠通過(guò)非機(jī)動(dòng)車的交通方式解決大部分通勤問(wèn)題,機(jī)動(dòng)車的出行次數(shù)少、出行距離和時(shí)間均較短?!?Robert Cervero, Jobs-housing balance and regional mobility [J]. Journal of the American Planning Association, 1989, 55(2).)

同時(shí),研究人員在綜合大量文獻(xiàn)后,總結(jié)出影響職住平衡和通勤效率的六大因素(周江評(píng),中國(guó)中西部大城市的職住平衡與通勤效率——以西安為例,地理學(xué)報(bào),2013年,Vol.68, No.10),即:城市形態(tài)、基礎(chǔ)設(shè)施和土地利用狀態(tài)和規(guī)劃;和具體交通模式相關(guān)的因素;個(gè)人特征;出行特征;制度因素;職工技能、空間和種族不匹配(見(jiàn)圖1)。

圖1. 影響職住平衡和通勤效率的六大因素

職住失衡會(huì)造成就業(yè)人口在早晚高峰通勤流量增加和集中,導(dǎo)致城市交通擁堵日趨惡化。所以,解決城市職住分離的病灶,第一歩應(yīng)研判北京職住分離的現(xiàn)狀,提供“城市職住X光片”,作為下一步診斷依據(jù)。

傳統(tǒng)的“職住平衡”分析方法

傳統(tǒng)的職住平衡分析通常采用人口普查和經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),或運(yùn)用問(wèn)卷調(diào)查的方式進(jìn)行抽樣統(tǒng)計(jì)。問(wèn)卷調(diào)查方法主要以通勤時(shí)間和通勤距離為指標(biāo),從而計(jì)算街道尺度的職住分離程度。且不論在計(jì)算通勤時(shí)間和距離時(shí)易受極值干擾,這一方法光采樣過(guò)程便極其耗時(shí)耗力,且樣本代表性無(wú)法保證,易產(chǎn)生嚴(yán)重誤差。更重要的是,在大數(shù)據(jù)時(shí)代,用一摞摞紙張收集幾百個(gè)幾千個(gè)數(shù)據(jù)的方法已然顯得笨拙。

另一方面,近年來(lái),有人采用公交刷卡的大數(shù)據(jù)用于職住分析,同樣采用通勤時(shí)間和通勤距離為指標(biāo),具有較高的時(shí)效性和精度,但仍無(wú)法實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)感知城市的職住分布,且以公交為通勤工具者主要是中低收入人群,該方法在人群的覆蓋面上廣度不夠。

我們的創(chuàng)新方法

我們?cè)谶@篇小文中主要采用的是通過(guò)“網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)”獲得的騰訊某LBS公眾數(shù)據(jù)平臺(tái)的實(shí)時(shí)25米網(wǎng)格人口數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)主要產(chǎn)生于智能手機(jī)上的微信、騰訊QQ等騰訊旗下的社交應(yīng)用程序。根據(jù)數(shù)據(jù)來(lái)源,可以判斷數(shù)據(jù)產(chǎn)生群體的特點(diǎn)是:使用智能手機(jī),使用微信或騰訊QQ等社交軟件,且允許軟件獲取地理位置。由此,可以推測(cè)數(shù)據(jù)的主體人群為中青年人。

雖無(wú)法做到完全覆蓋所有年齡層和收入階層,但就目前能獲取的大數(shù)據(jù)而言,相比其他數(shù)據(jù),如出租車GPS數(shù)據(jù)、公交刷卡數(shù)據(jù)、調(diào)查問(wèn)卷數(shù)據(jù)等,騰訊的實(shí)時(shí)網(wǎng)格人口數(shù)據(jù)仍有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。

將實(shí)時(shí)網(wǎng)格人口數(shù)據(jù)與北京市統(tǒng)計(jì)局、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局北京調(diào)查總隊(duì)聯(lián)合發(fā)布的北京環(huán)線人口數(shù)據(jù)(2014年)進(jìn)行比例對(duì)照,結(jié)果如表2所示:六環(huán)以內(nèi),22點(diǎn)騰訊的實(shí)時(shí)網(wǎng)格人口數(shù)占統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的比例為24%,10點(diǎn)占比例為27%,同時(shí)各環(huán)線間比例因人口流動(dòng)而略有起伏;夜間22點(diǎn)比例總體小于白天10點(diǎn)比例,是由于夜間休息手機(jī)關(guān)機(jī)導(dǎo)致。

根據(jù)推斷,我們可以認(rèn)為,本文采用的實(shí)時(shí)25米網(wǎng)格人口數(shù)據(jù)主要來(lái)自15-65歲的人群。從六普統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)(2010年戶籍人口和半年以上常住人口)中可知,六環(huán)以內(nèi)15-65歲人口占總數(shù)的83%。假設(shè)人口結(jié)構(gòu)4年間沒(méi)有太大變化, 2014年15-65歲的人口比例與2010年接近,我們直接使用83%的比例數(shù)值。調(diào)整過(guò)后,所得的百分比如表3所示:10點(diǎn)騰訊的實(shí)時(shí)網(wǎng)格人口數(shù)占15-65歲人口的比例為32%,樣本量較大,具有較高代表性。所以我們可最終判定,騰訊的實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)人口數(shù)據(jù)能大致反映北京人流的總體情況。

接下來(lái),我們?cè)谝陨蠑?shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,進(jìn)行職住熱圖(空間的人流聚集)和職住比(就業(yè)崗位和居住人口比例)兩部分的分析。

北京的職與住,是平衡還是失衡?

1、在哪兒上班,在哪兒睡覺(jué)?

我們采用百度(百度熱力圖)和騰訊(公眾數(shù)據(jù)平臺(tái))的實(shí)時(shí)精細(xì)化網(wǎng)格數(shù)據(jù),選擇工作日上午10點(diǎn)和夜間22點(diǎn),分別代表上班工作和下班居家的活動(dòng)狀態(tài),由此得出北京市中心城區(qū)的職住中心分布圖。如下圖所示(藍(lán)色-綠色-黃色表示人口密度逐漸上升),為上午10點(diǎn)人口分布(即就業(yè)分布),清晰可見(jiàn)人口集聚區(qū)及稀疏區(qū)。

圖2. 就業(yè)分布熱圖(2014年9月9日10時(shí))

看圖可知,就業(yè)中心主要集中在:中關(guān)村、知春路、朝陽(yáng)門-建國(guó)門-國(guó)貿(mào)一帶、王府井-東單、金融街、西單、西直門、上地、望京、東直門、亮馬橋、朝陽(yáng)路十里堡段、惠新西街南北口、五道口、六道口等(北京南站因交通樞紐性質(zhì)而聚集較多人群)。

圖3. 居住分布熱圖(2014年9月9日22時(shí))

圖3為夜間22點(diǎn)的人口分布(即居住分布)。可以發(fā)現(xiàn),居住中心主要集中在中關(guān)村、回龍觀、西小口、六道口、五道口、牡丹園、清河、知春路、大鐘寺、學(xué)院南路、勁松-潘家園、宋家莊-石榴莊、京滬高速與南六環(huán)相交處、十里堡、望京、北苑、立水橋、天通苑、芍藥居、小營(yíng)等地。

通過(guò)對(duì)比,我們可以發(fā)現(xiàn),城市的白天和黑夜,呈現(xiàn)的形態(tài)顯著不同,根據(jù)其差異,可分為三類空間。

第一種空間:白天熙熙攘攘的金融街、國(guó)貿(mào)、西單、王府井等商業(yè)就業(yè)中心,到了晚上一片寂靜。

第二種空間:集商業(yè)、就業(yè)、居住于一體的中關(guān)村、五道口、六道口、知春路等地,無(wú)論白天黑夜均集聚大量人氣。

第三種空間:回龍觀、天通苑、北苑等主要以居住為主的地區(qū),體現(xiàn)了睡城的基本特征。

2、哪兒就業(yè)崗位多,哪兒居住人口多?

通過(guò)以上分析,我們可以對(duì)北京的職住分布有個(gè)整體的印象,但仍無(wú)法知道人們是否就近就業(yè)或居住,有必要通過(guò)數(shù)量化的手段對(duì)北京的職住匹配程度進(jìn)行解析。

“職住比”是通常用來(lái)評(píng)價(jià)職住數(shù)量平衡度的指標(biāo),指的是就業(yè)崗位與居住人口的比值,計(jì)算公式如下:

職住比=就業(yè)崗位/居住人口

一個(gè)地區(qū)職住比越高,表明就業(yè)環(huán)境比重越大;職住比越低,表明居住功能比重越大。職住比的取值范圍為大于等于零的正數(shù)。我們認(rèn)為人們工作日白天10點(diǎn)所在地代表的是工作地點(diǎn),工作日晚上22點(diǎn)所在地代表的是居住地點(diǎn)。考慮夜間休息手機(jī)關(guān)閉造成誤差的因素后,將六環(huán)內(nèi)晚上22點(diǎn)實(shí)時(shí)總?cè)丝谂c白天10點(diǎn)實(shí)時(shí)總?cè)丝谟?jì)算比值,得到0.89的系數(shù)。即89%的人群在白天10點(diǎn)和晚上22點(diǎn)都采集到了騰訊實(shí)時(shí)網(wǎng)格人口數(shù)據(jù)。排除掉11%因手機(jī)關(guān)機(jī)只采集到白天數(shù)據(jù)的人群,我們修正后的公式為:

職住比=0.89*白天總?cè)藬?shù)/夜間總?cè)藬?shù)

具體來(lái)說(shuō),我們從城區(qū)、環(huán)線和街區(qū)三個(gè)層面,分析北京的職住比。

(1)老城VS新城

從北京市各個(gè)區(qū)的層面,計(jì)算職住比,可得圖4、圖5所示結(jié)果。

朝陽(yáng)區(qū)和海淀區(qū)的職住比均大于1,表明就業(yè)崗位多于居住人口,是偏重就業(yè)環(huán)境的城區(qū);

順義區(qū)(主城區(qū))職住比接近1,就業(yè)崗位與居住人口相當(dāng),最接近職住平衡的狀態(tài);

而通州區(qū)、大興區(qū)、石景山區(qū)、豐臺(tái)區(qū)的職住比小于1,表明這些城區(qū)偏重居住功能。

東城區(qū)和西城區(qū),有大片面積是公共設(shè)施及大型商業(yè)中心,如西城區(qū)的北海公園、什剎海,東城區(qū)的中山公園、景山公園等,大型商業(yè)中心如西單、東單、王府井,有較多娛樂(lè)休閑人員,從數(shù)據(jù)上難以判定人群是上班、居住,還是購(gòu)物、休閑、娛樂(lè)的狀態(tài),容易存在誤差。(注:昌平區(qū)、延慶區(qū)、懷柔區(qū)、密云區(qū)、平谷區(qū)、房山區(qū)、門頭溝區(qū)由于缺乏數(shù)據(jù),未納入統(tǒng)計(jì)。)

圖4. 北京各城區(qū)職住比

圖5. 北京各區(qū)職住比分布圖

(2)五環(huán),你比四環(huán)多一環(huán)

不妨換個(gè)視角,從北京的環(huán)線來(lái)看各環(huán)的職住比(如圖6和圖7)。

二環(huán)內(nèi)存在多處大型公共服務(wù)設(shè)施,如公園、景點(diǎn)、購(gòu)物中心和酒吧街等,白天夜間都容易聚集大量娛樂(lè)休閑人群,職住比易產(chǎn)生誤差。

二環(huán)至四環(huán),職住比大于1,明顯偏重就業(yè),充分體現(xiàn)了中心城區(qū)就業(yè)機(jī)會(huì)集聚的特征。

四環(huán)至六環(huán),職住比均小于1,偏重居住;尤其是五環(huán)至六環(huán),職住比最低,這與北京市統(tǒng)計(jì)局、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局北京調(diào)查總隊(duì)聯(lián)合發(fā)布的北京2014年環(huán)線人口數(shù)據(jù)一致(四環(huán)至六環(huán)的居住人口占六環(huán)內(nèi)總?cè)丝诘?5.5%,其中五環(huán)至六環(huán)占六環(huán)內(nèi)總?cè)丝诘?5.5% )。

圖6. 北京環(huán)線職住比

圖7. 北京環(huán)線職住比分布圖

(3)哪個(gè)街道實(shí)現(xiàn)了職住平衡?

我們?cè)倏s小尺度,具體到街道層面時(shí),可得出如圖7所示的中心城區(qū)街道的職住比。在分級(jí)區(qū)間中,我們采用的是ArcGIS自帶的Natural Break自然分段法,該方法的原理是使同一個(gè)區(qū)間內(nèi)的數(shù)值盡量相似,而不同級(jí)別間的差異最大化。通過(guò)分析調(diào)整后,我們最終選取0.88-1.08的區(qū)間代表職住平衡(淺黃色),職住比大于1.08偏重就業(yè)(橙色、紅色),小于0.87則偏重居住(藍(lán)色)。

圖8. 街道層面北京中心城區(qū)職住比

從圖中可見(jiàn),偏重就業(yè)的街道首先主要集中在二環(huán)到五環(huán)之間以北的方向。其中又以金融街、中關(guān)村和海淀街道、八寶山(中科院大學(xué))、亦莊經(jīng)濟(jì)開(kāi)發(fā)區(qū)、東直門-朝外-呼家樓-CBD最為突出(如下街道由于特殊原因可能出現(xiàn)偏重就業(yè)的假象:通州區(qū)政府所在區(qū)域,由于人口密度過(guò)小,可能造成的誤差;酒仙橋中798藝術(shù)區(qū)、八角街道中的石景山游樂(lè)園,白天均吸引了眾多游客參觀;麥子店街道有大型公共設(shè)施如朝陽(yáng)公園;團(tuán)結(jié)湖街道不僅有團(tuán)結(jié)湖公園等大型公共設(shè)施,還有北京婦產(chǎn)醫(yī)院、北京京師中醫(yī)院等多處三甲醫(yī)院,所以白天也容易集聚大量非本地就業(yè)和居住的人群)。

其次為順義的仁和、南法信地區(qū)、首都機(jī)場(chǎng)辦事處(北京臨空經(jīng)濟(jì)核心區(qū)),豐臺(tái)區(qū)的花鄉(xiāng)(豐臺(tái)總部基地在此街道,有大量企業(yè)),朝陽(yáng)區(qū)的望京、亞運(yùn)村-國(guó)展一帶大部分街道(來(lái)廣營(yíng)、大屯、和平街、安貞、左家莊、香河園、太陽(yáng)宮)、高碑店地區(qū)-雙井大部分街道(高碑店、八里莊、南磨房、勁松、雙井),海淀區(qū)的上地街道(清華園可能由于白天游客數(shù)量較多,并非實(shí)際就業(yè)人員)以及二環(huán)到四環(huán)之間的大部分街道(花園路、北下關(guān)、紫竹院、曙光、八里莊、甘家口、羊坊店),西城區(qū)的新街口、展覽路、月壇、德勝、廣安門內(nèi)、牛街、椿樹(shù)街道,東城區(qū)的永定門外、和平里、北新橋、東四、朝陽(yáng)門、建國(guó)門、崇文門外、體育館、東花市等街道。

偏重居住的街道主要圍繞在五環(huán)與六環(huán)之間。包括昌平的上莊鎮(zhèn)、沙河、百善鎮(zhèn)、回龍觀、東小口(天通苑)、北七家(天通苑以北)等地;順義的高麗營(yíng)鎮(zhèn)(別墅區(qū))、勝利和光明街道等;朝陽(yáng)區(qū)的管莊、三間房和黑莊戶地區(qū)、金盞-東壩地區(qū)、十八里店和王四營(yíng)地區(qū),海淀區(qū)的青龍橋、香山、四季青鎮(zhèn),豐臺(tái)區(qū)的辛莊、宛平城、新村街道、羅西園街道;石景山區(qū)的金頂街、廣寧街道;房山區(qū)的長(zhǎng)陽(yáng)鎮(zhèn);大興區(qū)的舊宮鎮(zhèn)、西紅門、和義(南苑街道及南苑地區(qū)辦事處受南苑機(jī)場(chǎng)干擾,黃村受黃村火車站的干擾較大),通州區(qū)的馬駒橋鎮(zhèn)等。二環(huán)內(nèi)部分地區(qū)由于大量夜間娛樂(lè)休閑人員而存在誤差。

最后,剩下的大部分街道即職住平衡地區(qū)。這其中包括傳統(tǒng)被認(rèn)為主要為辦公區(qū)的蘋果園街道(北京西部辦公區(qū)),通州大型居住區(qū)如梨園街道、北苑和永順街道。

蘋果園在規(guī)劃上為商住用地,在提供大量就業(yè)機(jī)會(huì)的同時(shí),配套了相應(yīng)的居住和商業(yè),大型百貨如天虹商場(chǎng)、百佳等已入駐??梢哉f(shuō),蘋果園街道不是單一就業(yè)區(qū),而是就業(yè)、居住、商業(yè)平衡的街道。

這里分析的幾個(gè)通州的街道,均位于通州區(qū)主城區(qū),作為北京的副中心,隨著被疏解人口的到來(lái),商業(yè)和配套公共服務(wù)設(shè)施也將隨之而來(lái),這里將不再是一個(gè)純粹的居住區(qū),而逐漸表現(xiàn)出混合特征

總體上,采用百度和騰訊實(shí)時(shí)網(wǎng)格數(shù)據(jù)進(jìn)行分析判斷,大體方向上與傳統(tǒng)的認(rèn)知是吻合的,例如天通苑及其以北、回龍觀等地區(qū)顯著表現(xiàn)為居住區(qū),金融街、CBD-朝外、中關(guān)村等地區(qū)顯著表現(xiàn)為辦公區(qū)。

總結(jié)和思考

針對(duì)北京職住失衡的區(qū)域,研究人員認(rèn)為以下措施能促進(jìn)職住平衡和產(chǎn)城融合。一方面,提升區(qū)域職住數(shù)量完善的針對(duì)性和適應(yīng)度。例如,在產(chǎn)業(yè)功能區(qū)里配建職工宿舍和青年公寓,滿足區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)職工尤其是年輕職工的就近居住;還可增加租賃性質(zhì)住房的規(guī)模,如發(fā)展公租房等保障性住房,鼓勵(lì)存量住房進(jìn)入租賃市場(chǎng)等。另一方面,擴(kuò)大職住關(guān)聯(lián)的尺度。例如,采取建設(shè)快速公交系統(tǒng),擴(kuò)大快速交通站點(diǎn)輻射范圍來(lái)增加可服務(wù)人群,加強(qiáng)軌道站點(diǎn)周邊區(qū)域高峰時(shí)段的公交微循環(huán)等措施(史亮,北京市職住關(guān)系問(wèn)題研究,住區(qū)研究,2013,Vol 4)。

相較于傳統(tǒng)方法的靜態(tài)和樣本數(shù)量的局限,大數(shù)據(jù)以其豐富性、多樣性、精確性、動(dòng)態(tài)性、實(shí)時(shí)性等特點(diǎn),為職住分離分析提供了多種可能。但當(dāng)前利用百度和騰訊的公開(kāi)數(shù)據(jù)分析職住平衡仍有局限性。一是公開(kāi)數(shù)據(jù)的時(shí)效性難以保證,數(shù)據(jù)本身滯后;二是存在判斷錯(cuò)誤,譬如人們?cè)谙噜徑值谰蜆I(yè),會(huì)被判定為職住分離,但如果兩個(gè)相距較遠(yuǎn)的街道互為對(duì)方居民的就業(yè)地,則被判定為職住平衡;實(shí)際上前者是職住平衡,而后者是職住分離的。三是無(wú)法確切知道通勤流,即人群從哪兒到哪兒。


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') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機(jī)數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進(jìn)行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調(diào),回調(diào)的第一個(gè)參數(shù)驗(yàn)證碼對(duì)象,之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個(gè)配置參數(shù)為必須,不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺(tái)檢測(cè)極驗(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時(shí)表示是新驗(yàn)證碼的宕機(jī) product: "float", // 產(chǎn)品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說(shuō)明請(qǐng)參見(jiàn):http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計(jì)時(shí)完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請(qǐng)輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請(qǐng)輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }