乐晓辉, 陈君娴, 杨家文
北京大学深圳研究生院城市规划与设计学院,深圳 518055

Impact of rail transit on urban spatial structure in Shenzhen: Analysis based on land parcel price and FAR gradients

LEXiaohui, CHENJunxian, YANGJiawen
School of Urban Planning and Design, Peking University Shenzhen Graduate School, Shenzhen 518055, Guangdong, China
通讯作者:通讯作者:杨家文（1974- ）,男,湖南东安人,教授,博士生导师,研究方向为城市区域交通。E-mail:yangjw@pkusz.edu.cn
收稿日期:2016-04-9
修回日期:2016-08-10
网络出版日期:2016-11-25
版权声明:2016《地理研究》编辑部《地理研究》编辑部
基金资助:国家自然科学基金项目（41371168）深圳市海外高层次人才创新创业专项资金（KQCX20130628093909157）
作者简介:
-->作者简介：乐晓辉（1990- ）,女,浙江镇海人,硕士,研究方向为城市区域交通。E-mail:m15889315597@163.com



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摘要
大运量的城市轨道交通系统在一定程度上决定了城市的布局结构和土地利用格局。从时空两个维度出发,基于地价和开发强度两个要素,探讨轨道交通影响下的深圳市空间结构动态演变过程。通过描述性分析和空间计量模型实证发现,轨道交通站点周边地价和开发强度在受到距市中心或组团中心距离影响而空间衰减的同时,呈现出明显的站点导向性。轨道交通对城市空间结构的影响在时间上是超前的,规划方案的公示和轨道系统的建成运营均塑造了土地价格梯度和容积率梯度。并且,由于城市建设和历史原因,深圳原特区内外在轨道交通的影响下,地价和开发强度呈现了差异化的增长趋势。研究结果对理解轨道交通对城市空间结构影响及政府财政效应评估等具有积极意义。

关键词：轨道交通;空间梯度;城市空间结构;地块交易;深圳市
Abstract
High capacity transit system offers a solution to traffic problems and shapes the city structure at the same time. A great number of articles have examined the close relationship between rail transit and urban structure. Our study attempts to enrich the existing literature by providing empirical evidences of how the metro system in Shenzhen has helped to change urban structure. We use data of land transaction from 2000 to 2014, which includes information on price, parcel location, land use type and transaction mode. We calculate distances from each parcel to its nearest metro station, nearest hub station, and the city center. We also divide all land parcels into three groups according to its temporal relationship with the planning and operation of its closest metro station. When analyzing the data, we firstly plot land price and FAR in relation to the three distance variables to see how they vary spatially. We then use spatial regression models to test whether land price and FAR are significantly affected by the distance to stations. We find that price and FAR of parcels transacted before metro plan announcement shows weak or even no station-orientation. However, price and FAR gradients appear after metro plan announcement and metro operation, which result from relatively fast price increase at station proximity. It is shown that land price and FAR's rising within 1 km are greater than the ones within 2 km. In addition, we find that metro investment has a greater impact on land price in relatively underdeveloped outer part of Shenzhen than that in the inner part by dividing all land parcels into two groups. Metro stations in the outer part then become a series of new economic growth points. Shenzhen is a city of multiple centers. The station-oriented development could further move the city into a fine tuned multi-center structure.

Keywords：rail transit;gradient;spatial structure;land transaction;Shenzhen

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乐晓辉, 陈君娴, 杨家文. 深圳轨道交通对城市空间结构的影响——基于地价梯度和开发强度梯度的分析[J]. , 2016, 35(11): 2091-2104 https://doi.org/10.11821/dlyj201611007
LE Xiaohui, CHEN Junxian, YANG Jiawen. Impact of rail transit on urban spatial structure in Shenzhen: Analysis based on land parcel price and FAR gradients[J]. 地理研究, 2016, 35(11): 2091-2104 https://doi.org/10.11821/dlyj201611007

1 引言

随着城市化进程加快,城市轨道交通因其运量大、舒适便捷等特点有别于其他客运交通方式,成为大中城市公共交通系统中不可或缺的部分。由于轨道交通在一定程度上决定了城市的布局结构和土地利用格局,规划者也期待通过对轨道交通结构的合理规划,实现城市向紧凑型的土地开发模式转变^[1,2]。同时,城市土地作为一种资本,其经济价值很大程度上由区位决定。而城市交通,特别是轨道交通,作为影响土地区位的一项重要因素,通过整体上改善城市交通状况,来有效提升沿线土地的价值。从土地交易价格和开发强度的角度来评价城市轨道交通设施给城市空间结构带来的外溢作用,有利于更好地理解轨道交通系统对城市空间引导的作用机制,引导两者协同发展。
长期以来,基于级差地租和扇形结构等理论,发达国家在轨道交通对城市土地、空间结构的相互关系的研究及实践上积累了大量经验。从20世纪开始,****们采用不同模型和定量方法探讨了轨道交通给土地（房产）带来的增值效应^[3-5],研究方法日益成熟,轨道交通对土地造成的梯度性的空间效应特征也得到大部分****的认可。但是,由于研究阶段、对象和数据、模型方法等的不同将带来差异化的影响结果,依然需要各城市针对自身情况展开地域性研究,以便评估其影响效应。例如,Sara等采用Meta分析法对1980-2007年间23项有关轨道交通影响地价的文献进行了研究,结果显示轨道交通类型、网络成熟度、距站点距离、区位和土地利用类型等因素造成的地价升值均带有地域性特征^[6]。
由于我国轨道交通建设起步较晚,在建设实践方面仍在寻找利用轨道交通引导城市空间结构调整的成功案例。近年来,国内不少****对轨道交通和城市结构的关系进行了实证研究,表明地铁的建设运营改变了可达性,从微观上带来站点周边圈层式扩展和城市局部空间的土地变更,进而影响城市空间集聚模式和形态^[7-8]。也有****采用GIS、遥感影像数据或空间计量模型等解读土地价值的时空间演变过程^[9-12]。同时,随着数据获取的便捷和空间分析技术的完善,对轨道交通与地价（房产）采用定量评估也相当普遍。但其中以房地产价格为研究对象较多^[13-15],极少共同涉及土地价格和容积率。然而,容积率是对城市空间结构的直观表达,地块价格则决定了资本在多大程度上替代土地。研究者分别从物质空间和机制层面描述了轨道交通对空间结构的作用,两者缺一不可。容积率作为城市规划阶段的重要指标,土地价格作为市场化交易结果,两者在实际交易过程中也存在着较强的依附性,轨道交通带来的可达性提升对两者的影响也需要引发更多的关注。此外,国内现有的研究很只是笼统地考虑轨道交通对地价的影响,缺乏时空维度下城市结构动态影响机制的剖析,也没有区分不同区位地铁站点的影响强度,更是缺乏从城市发展的角度审视轨道交通基础设施对城市空间结构的引导作用。因此,本文从空间和时间两个维度出发,对地价和容积率进行描述性分析,探求轨道交通影响下的城市空间结构动态变化特征;进一步构建空间计量模型,对深圳市全市及原特区内外区域进行轨道交通影响下的土地价格梯度和开发强度梯度演变的实证分析。基于快速城市化的深圳开展轨道交通影响下的土地价格梯度和开发强度的梯度研究来帮助理解城市空间结构的动态变化过程,能形成对现有研究的补充,同时对土地价格、开发强度的确定以及政府财政效应评估等具有积极意义。

2 数据来源与变量界定

2.1 数据来源与研究区概况

深圳市位于广东省南部沿海地区,呈“带状”增长格局,长期在空间规划上坚持多中心结构。但随着人口、经济的持续增长,土地资源紧缺,特区内外改制和空间移动带来的交通需求的增加,轨道交通对城市空间结构的作用存在一定程度的不确定性。深圳地铁一期工程于1999年开始建设,2004年12月开通运营,二期工程于2011年全部开通运营。目前共完成5条轨道交通的建设与运营,全长为178.47 km。
本文研究对象为深圳市范围内2000-2014年间交易的地块。地块交易信息来自深圳市土地房产交易中心网站（http://www.sz68.com/）,包括交易价格、地块位置、交易时间、土地面积、出让方式、用地类型和容积率等。由于各个地块成交的时间存在先后,因此通过构建回归模型,统一得到以2014年为基准的土地价格。另外,加入深圳市兴趣点（point of interest,POI）数据作为研究的控制变量,包括医院、公园和学校等。将以上数据在ArcGIS软件统一处理和计算,图1显示的是交易地块样本及地铁线的相对位置关系。深圳市轨道交通线路共设站点131个,位于城市中心区的站间距较小,而位于城市边缘区的站点间距较大。通过样本散点图判断,发现受地铁影响的范围主要为距离地铁站点1 km内,再综合考虑模型拟合需要和个体步行距离、地铁站间距等因素,将轨道交通的研究区域界定为距站点2 km范围,得到样本量314个。
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图12000-2014年站点2 km范围内交易地块及地铁线的GIS定位
-->Fig. 1Land parcels and metro lines
-->

2.2 变量界定

2.2.1 距离变量 决定城市居民和企业进行区位选择的一个重要因素是交通成本和可达性。在城市中,多种交通方式并存,轨道交通以其运量大、速度快等特点占据较大优势。本文假设地铁站周边的出行主要依赖于轨道交通,那么,地块交易价格必然受到其与地铁站临近程度的影响。同样,若将范围扩大到整个城市空间,地价也将因其与城市中心或次中心的距离不同而变化。已有研究大多只考虑距地铁站和市中心这两个距离变量的影响,而忽视了地铁换乘站或城市组团中心地铁站的经济集聚效应。轨道交通溢出效应实际上存在于不同尺度下的空间范围内,在各层级形成了差异化的空间格局。因此,在这里为每一个交易地块定义3个距离变量：① D1,地块距最近地铁站的直线距离;② D2,地块就近地铁站沿地铁线到最近枢纽站的最近距离(枢纽站：13个换乘站和1个后海站,其他为非枢纽站);③ D3,地块就近地铁站沿地铁线到市中心（市民中心站）的最近距离（图3）。
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图2距离变量D1、D2、D3的示意
-->Fig. 2Definition of distance variables
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图3地价与FAR随距离变化图
-->Fig. 3Land parcels' price and FAR around the station
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2.2.2 时间变量 轨道交通潜在的可达性和机动性诱发了开发商和居民的购买行为,但规划、建设、运营的各阶段具有差异化的选择影响,具体表现在轨道交通周边地块的交易数量和价格上。本文主要研究地铁规划方案公示和地铁开通运营对地价梯度及开发强度梯度造成的影响,因此,依据地铁公示与开通运营这两个时间节点,将总样本划分成3组：① Group A,轨道交通规划方案公示前交易的地块;② Group B,轨道交通规划方案公示后到地铁开通前交易的地块;③ Group C,地铁开通运营后交易的地块。

3 时空维度下的地价梯度与容积率梯度的描述分析

3.1 空间维度下的梯度特征

在国内****对北京、上海等城市的已有研究中,大部分都发现了轨道交通建设对住房的积极影响。虽然地价受到的影响因素与房价略有差异,但两者之间存在着紧密的依附关系,并在城市轨道系统的作用下呈现趋同性。从地块距最近地铁站距离D1来看（图3）,深圳市地价和容积率（floor area ratio,FAR）在1 km范围内呈现出明显的站点导向性,即距地铁站越近,地价越高,容积率也越大。因为快速轨道交通系统依靠站点与外界获得联系,客流的集中与疏散均通过站点来完成。以地块沿地铁线距枢纽站距离D2为横坐标的散点图和趋势线可以看到,地价和容积率随着地块距枢纽站距离的增加而降低,并且发现在距离某枢纽站22 km远处形成一个小高峰。将数据导入GeoDa软件查看,显示该枢纽站为布吉站,小高峰处的样本点位于龙岗线末端龙城广场站附近,说明当远距离的轨道交通系统到达城市外围,将给城市边缘站点周边的地块带来明显的增值效应。位于原特区外的龙岗区在地铁建设前开发程度并不高,但随着龙岗线的延伸,大大加强了其与市中心的联系。因此,地铁系统在承接并扩大市中心对外辐射能力的同时,也让边缘站点成为城市空间中一个新的经济增长点。而从地块距市中心的距离D3来看,地价和容积率共出现了3个波峰,分别代表市中心、后海站—宝安中心站和龙城广场站。这也从某种程度上印证了深圳市因得益于自然山体阻隔和前瞻性规划决断而形成的组团式空间结构特征。从峰值来看,市中心地价明显高于其他组团中心（后海、宝安中心）,但两者在容积率上并没有太大差别,因为土地的限制性供给和交通的高度可达性往往促使站点周边用地的开发强度最大化。

3.2 时间维度下的梯度演变

距地铁站1 km范围内,规划方案的公示和轨道线路的开通运营均会给地价和容积率带来较大提升,但这两个阶段的影响稍有差异。从图4a上看,规划方案公示前,地价、容积率与地块距地铁站距离D1基本无关。数量上看,公示后出售的地块主要集中在距地铁站500 m以外,而开通后则带来更多500 m范围内地块的交易。以地块距枢纽站距离D2为自变量,可以看到方案的公示主要带动了沿地铁线各个站点周边土地的开发,而开通后则多数集中在枢纽站点及其附近站点周边（图4b）。从地块距市中心距离D3看出,方案公示前,土地开发主要围绕着组团中心进行。公示后,从样本的峰值和集聚程度来看,轨道交通方案在增强市中心或组团中心吸引力的同时,也带来了沿地铁线的带状开发趋势。地铁线开通后,市中心和组团中心站附近交易的土地数量有所增加,土地的增值幅度也较大。价格和容积率的梯度趋势也在这个过程中被不断强化（图4c）。
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图4轨道交通不同开发阶段的地价、FAR梯度图
-->Fig. 4Land parcels' price and FAR in three groups
-->

城市的发展,包括外部扩张和内部升级,轨道交通的加入会使城市对站点周边的有限土地资源产生更为强烈的需求,进而改变城市原本的空间结构特征。对于深圳市普通站点来说,站点周边地区先前的开发程度并不高,因此,规划方案的公示对其周围地区的土地开发带动是非常明显的,从3组地价与容积率的梯度变化趋势图（图4）中可以看出。对于市中心站或组团中心站来说,可开发的土地资源有限,一开始站点周围地区的空间开发受地铁影响较小,但后来,随着轨道交通带来的交通成本的节约更为明显,其周边土地进行再开发的几率上升,带来了一部分用地结构调整和功能上的转型升级。

4 空间计量模型实证分析

4.1 模型选择

通过以上分析发现,轨道交通增强了交通可达性,使得中心区和站点周边的土地资源价值和开发强度升级,与未受地铁辐射的区域形成了明显的梯度变化。并且,随着轴向地铁线路的延伸,在原特区外围形成了新的经济增长点。为更有效地衡量距离、时间及其他要素对价格梯度和容积率梯度的影响,需要进一步量化分析。特征价格模型是研究此类问题的常用方法,国内外****普遍采用特征价格模型检验轨道交通对土地价格的影响^[16-19]。但随着对空间相关性的关注,****们发现空间计量模型的解释能力远胜于特征价格模型^[11,12],同时,将深圳市看作同一个土地市场环境,暂不考虑GWR模型。另外,虽然宏观经济形势会在一定程度上影响价格估算,但由于本文的研究对象是价格梯度,即交通通达性造成的影响,并不会因此产生结果上的偏差,所以也暂不将宏观经济等因素纳入考虑。本文在构建经典模型的基础上对比Robust LM检验,结果发现空间滞后模型的拟合效果相对较优,因此采用空间滞后模型。本文分别将地价和容积率作为因变量,距离变量、时间变量、用地类型、土地交易类型和POI可达性等作为自变量,主要检验不同空间尺度及规划建设阶段下轨道交通对地块价格梯度和开发强度梯度的塑造过程。计算公式为：
lnP=P0+∑i=13di×Di+∑i=12ti×Groupi+∑i=13βi×LDi+∑i=12mi×TRi+∑i=15pi×POIi+qFAR+ε+W_lnP
表1是对变量的描述及数据属性。
Tab. 1
表1
表1变量选择与定义
Tab. 1Specification of variables

变量类型	变量	变量描述	变量特性	最大值	最小值	平均数
因变量	lnP	地块交易价格	对数值	12.73	3.17	8.63
	FAR	容积率	连续	20	0.05	4.75
距离变量(km)	D1	地块距最近地铁站的直线距离	连续	1.99	0	0.73
	D2	地块就近地铁站沿地铁线到最近枢纽站的最近距离	连续	24.78	0	4.01
	D3	地块就近地铁站沿地铁线到市民中心站的最近距离	连续	37.08	0	16.54
时间变量(以Group A 为参考基准)	Group B	成交时间位于最近地铁站公示后,开通运营前为1,否为0	虚拟	1	0	0.35
	Group C	成交时间位于最近地铁站开通运营后为1,否为0	虚拟	1	0	0.32
用地类型 （以其他用地类型为参考基准）	商业用地(COM_LD)	商业用地为1,非商为0	虚拟	1	0	0.30
	居住用地(RES_LD)	居住用地为1,非居为0	虚拟	1	0	0.28
	工业用地(IND_LD)	工业用地为1,非工为0	虚拟	1	0	0.25
土地交易类型（以“挂牌”为参考基准）	拍卖(AUC)	拍卖为1,非拍卖为0	虚拟	1	0	0.07
	招标(TEN)	招标为1,非招标为0	虚拟	1	0	0.03
POI可达性	医院(HOSP)	地块1 km内有医院为1,没有为0	虚拟	1	0	0.35
	公园(PARK)	地块1 km内有公园为1,没有为0	虚拟	1	0	0.20
	小学(PRIM)	地块1 km内有小学为1,没有为0	虚拟	1	0	0.66
	中学(MIDD)	地块1 km内有中学为1,没有为0	虚拟	1	0	0.61
	高校(COLL)	地块2 km内有高校为1,没有为0	虚拟	1	0	0.25

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4.2 模型结果分析

4.2.1 深圳市总体的估计结果 通过将不同变量和样本组合加入到模型当中对比,可发现轨道交通在城市空间中塑造的地价和容积率的梯度效应（表2）。首先,模型1中地块距最近地铁站距离D1的系数为负,且在10%水平上显著,说明距站点距离与地价呈负相关,与散点图预期相符。D3系数为负,表明随着到市中心的距离增加,地价有下降趋势。这也反映了城市土地竞租理论,越靠近市中心或轨道站点的土地越稀缺,地租从四周向中心递增。模型2选取了公示前出让的地块作为样本,结果显示地价和容积率并没有呈现显著的站点导向性。将模型2与模型1作比较,发现公示前出让的地块仅受到市中心距离的影响,而地铁的公示及运营则对地铁周边地块造成了溢出效应,形成了地价围绕站点的空间梯度。
Tab. 2
表2
表2不同变量类型对土地价格影响效应的模型回归结果
Tab. 2Spatial lag model estimation (land parcels' price)

模型		模型 1	模型 2	模型 3	模型 4	模型 5
数据范围		2 km以内	2 km以内Group A	2 km以内	1 km以内	2 km以内
距离变量	D1	-0.39*	-0.21	-0.16	0.32	0.07
	D2	0.012	0.03	0.02	0.02	0.01
	D3	-0.04**	-0.05***	-0.04**	-0.04**	-0.02
时间变量	Group B	-	-	0.97***	1.12***	0.70***
	Group C	-	-	1.60***	1.65***	1.08***
开发强度	FAR	-	-	-	-	0.16***
用地类型	COM_LD	2.19***	1.59***	2.33***	2.52***	1.41***
	RES_LD	0.56**	1.02**	1.07***	1.11***	0.46*
	IND_LD	0.23	0.55	0.26	0.26	-0.27
交易类型	AUC	-0.05	-0.26	0.12	-0.01	0.43
	TEN	1.07**	0.45	0.87*	0.84	1.08**
POI可达性	HOSP	-0.32*	-0.24	-0.11	-0.03	-0.03
	PARK	0.10	0.22	0.28	0.25	0.26
	PRIM	0.44**	0.71***	0.36*	0.52**	0.26
	MIDD	-0.33*	-0.37	-0.37**	-0.35	-0.27*
	COLL	0.28	0.29	0.25	0.25	-0.10
常数项	CONS	6.79***	5.40***	5.56***	6.16***	5.78***
空间自相关	W_lnP	0.20***	0.24*	0.19***	0.07	0.14**
统计结果	R2	0.42	0.47	0.50	0.46	0.54
	AIC	1177.94	286.90	1134.82	893.147	1081.12
	Log Likelihood	-573.97	-128.45	-550.41	-429.57	-522.56
	样本量	314	103	314	236	307

注：^***、^**、^*分别表示在1%、5%和10%水平上显著。
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模型3加入了时间变量,模型解释能力由42%提高到50%。Group B和Group C变量呈正向显著,说明城市轨道交通的公示和运营将带来地价的提升。但由于这种价格的提升是地铁公示运营和空间临近性共同作用的结果,因此时间变量和距离变量之间存在一定干扰,使得距离变量在这里并不那么显著。但这也恰恰说明了地铁在这两个阶段对地价梯度的塑造作用。模型3和模型4的数据显示,2 km范围内规划方案公示后的地块交易价格是公示前地价的2.64倍（exp(0.97)=2.64）,1 km内则是3.06倍（exp(1.12)=3.06）;开通运营后2 km内成交的地价是公示前成交地价的4.95倍（exp(1.60)=4.95）,1 km内则是5.21倍（exp(1.65)=5.21）。结果表明,地铁对距站点1 km范围内的地价具有更大的提升作用,而对1~2 km范围的地价提升幅度则明显较小,从而在站点周边形成了较为明显的价格梯度。
模型6~模型9将容积率作为因变量,检验了各类型变量对土地开发强度梯度的影响。由于部分样本容积率数据缺失,剔除后剩余样本共307个。结果显示（表3）,地块距最近地铁站距离D1的系数为负,P值小于0.01,说明容积率与地价相似,围绕地铁站呈空间递减趋势。D3具有较强的显著性,意味着距离市中心越远,开发强度越低。并且通过模型7可以看出,地铁方案公示前出让地块的容积率均没有呈现以上特点。
Tab. 3
表3
表3不同变量类型对土地开发强度影响效应的模型回归结果
Tab. 3Spatial lag model estimation (land parcels' FAR)

模型		模型 6	模型 7	模型 8	模型 9
数据范围		2 km以内	2 km以内Group A	2 km以内	1 km以内
距离变量	D1	-1.25***	-0.37	-0.80**	-0.49
	D2	0.03	-0.01	0.06	0.07
	D3	-0.07**	-0.04	-0.07***	-0.09***
时间变量	Group B	-	-	1.95***	2.67***
	Group C	-	-	3.08***	3.62***
价格变量	P	-	-	-	-
用地类型	COM_LD	5.10***	3.42***	5.50***	6.45***
	RES_LD	2.19***	1.92**	3.25***	4.06***
	IND_LD	2.93***	1.16	2.97***	3.68***
交易类型	AUC	-2.02***	-1.28**	-1.72***	-1.88**
	TEN	-0.16	0.61	-0.66	-0.16
POI可达性	HOSP	-0.26	0.09	0.07	0.21
	PARK	-0.41	-0.34	-0.10	-0.32
	PRIM	0.61*	-0.03	0.53	0.76*
	MIDD	-0.13	0.45	-0.22	-0.17
	COLL	1.49***	-0.64	1.64***	1.89***
常数项	CONS	2.01**	0.83	-0.30	-1.41
空间自相关	W_FAR	0.30***	0.33***	0.24***	0.19***
统计结果	R2	0.53	0.33	0.60	0.60
	AIC	1530.71	443.48	1485.34	1182.4
	Log Likelihood	-750.36	-206.74	-725.67	-574.20
	样本量	307	103	307	236

注：^***、^**、^*分别表示在1%、5%和10%水平上显著。
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模型8中,当加入时间维度变量Group B和Group C,发现与地价一样,轨道交通的公示和开通运营给开发强度带来的影响是显而易见的。模型8、模型9的数据表明,在规划方案公示后,1 km范围内交易成功的地块平均容积率可在公示前容积率的基础上增加2.67,而扩大到2 km范围就只有1.95;开通运营后,1 km范围内容积率则可增加3.62,而2 km范围内仅有3.08。模型实证说明,深圳市城市空间因大容量轨道交通的连接,形成一个个围绕站点开发的高密度区域,并围绕站点呈现明显的梯度。轨道系统对地块开发强度的影响是超前的,这种空间集约开发的效应是由交通成本的节约带来的,并在地铁开通运营后不断加强。
另外,土地出让价格与开发强度之间也存在强烈的相关性。模型5得到的数据显示,当容积率FAR每提高一个单位,土地价格将抬升至原来的1.17倍,暗示了资本与土地间的替代效应。现实情况下,地铁沿线土地往往意味着由高度可达带来的可观商机,政府期望能够从中获取丰厚的土地财政收入,对站点周边土地进行高强度开发^[20,21]。而土地市场化情况下,大量竞争者的出现也将价格一路抬升。对此,也有****正在研究如何合理确立深圳市轨道交通TOD开发密度分区构建及容积率规范体系^[22]。
将以上9个模型之间配对比较,发现地块自身属性和设施的临近性也对地价梯度和开发强度梯度变化有所影响。结果表明,在土地利用类型上,商业、居住用地对土地价格和容积率均为正向显著,商业、居住用地的价格在站点周边呈现明显的梯度,该结论也可以从其他相关研究中得到印证^[23]。值得注意的是由于研究区内的工业用地多为高新技术产业用地,他们与商业、居住用地的价格形成机制较为相似,而与传统制造业用地相去甚远,并在容积率上呈现了明显的站点导向性。区域POI可达性特征的影响略有差异,小学和中学对土地价格梯度有正向影响。
4.2.2 原特区内外区域的差异化结果 从城市历史发展来看,1980年深圳市成立经济特区,将罗湖、福田、南山和盐田部分地区划为关内,其他地区为关外,直到2010年,国务院才批复将深圳经济特区扩大到全市范围。这必然造成了原特区内外的土地供给和城市建设上的差异。也正是从2009年12月起,《深圳市城市更新办法》施行,城市更新成为了原特区内主要的土地来源,而原特区外的土地则开始进行大量开发。并且,随着地铁的建设运营,沿罗宝、龙华、龙岗三条放射状地铁线形成的交通走廊强化了原特区外的轴向空间集聚模式（图5）。一方面,是由于政府在进行地铁站点规划选址初期,往往会考虑拆迁成本较低的空地,将其用于后期出让开发,从中获得更大的财政收益;另一方面,也暗示了原关外地区较之关内更为充足的土地资源供给潜力。结合图7和数量统计可以看出,原关内地区地铁站1 km范围内出让地块主要集中于市中心和后海附近,且0.5 km内大部分用于商业开发,住宅开发总量较少,且工业用地多为高新技术产业,集中于深大、高新园和科苑片区。对原关外地区来说,地铁站的辐射影响半径较大,0.5~2 km范围内各类型用地均匀分布,且出让用于住宅开发的数量较多。这表明,随着地铁的参与,深圳市空间集聚模式发生改变,引导城市空间结构调整,进一步推动了人口、就业的转移和产业的革新。原特区内各组团中心功能升级,尤其是地铁站点附近带来了更多就业岗位,而原关外围绕轨道交通车站已形成大量新的城市经济增长点,承担起了更多的居住功能。而随着快速轨交网络的形成和完善,地铁也成了城市人口与就业离心化的强大动力,有数据显示,2000-2010年,原特区内岗位分布比例由30%增至39%,而人口分布比例却从37%减至34%,跨原特区内外的出行量增加10倍,早高峰时段龙华线和龙岗线的方向不均衡系数分别达到了3.1和2.1^[24],深圳市职住分离趋势可见一斑。
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图5原关内外地区地铁站2 km内出让地块分布
-->Fig. 5Land parcels in inner and outer parts of Shenzhen
-->

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图7轨道交通影响下的地价和容积率梯度变化
-->Fig. 7Gradients of land price and FAR
-->

通过以上分析,发现地铁对于原特区内外地块出让的作用是不同的。本文按区域将样本分为两部分,分别构建模型10、模型11来探讨地铁的建成和运营对不同区域出让地块造成的影响差异,即整个城市空间范围内的梯度差异。从出让价格看,地铁的公示对原关内地区没有显著影响,而相比两者系数,可以发现地铁对原关外地区的作用强度远高于关内（表4）,关内分别上涨为原来的1.60倍（exp(0.47)=1.60）和3.53倍（exp(1.26)=3.53）,而关外则达到了2.94倍（exp(1.08)=2.94）和9.97倍（exp(2.30)=9.97）。可能是由于原本关内区域的地价和公共交通可达性普遍较高,上升空间有限,地铁虽在一定程度上强化了中心性,但不如原关外地区获得的地铁开通带来的溢出效应大。而对于容积率来说,原关内的增幅则明显高于关外（表4）。土地的稀缺性和区位的良好优势,已使得原关内地铁站周边形成了高强度的开发模式,资本与土地的替换也更为明显,地块交易的容积率峰值主要位于后海和市民中心站附近。图6为深圳全市与原关内外地区的地价和容积率涨幅比较。
Tab. 4
表4
表4不同变量类型对原关内外土地价格影响效应的模型回归结果
Tab. 4Spatial lag model estimation (land parcels' FAR and price)

模型		模型10（以ln(P)为因变量）		模型11（以FAR为因变量）
数据范围		2 km以内原关内	2 km以内原关外	2 km以内原关内	2 km以内原关外
距离变量	D1	0.21	0.23	-0.78	-0.21
	D2	-0.09	-0.05	-0.09	-0.08***
	D3	-0.04*	0.05	-0.13**	0.08***
时间变量	Group B	0.47	1.08***	3.18***	0.69***
	Group C	1.26***	2.30***	3.94***	2.06***
用地类型	COM_LD	2.52***	1.30***	7.58***	1.80***
	RES_LD	0.41	0.86***	4.36***	1.15***
	IND_LD	0.70*	-0.47	5.34***	0.34
交易类型	AUC	0.72	0.36	-1.67	-0.86**
	TEN	1.62**	0.76	1.12	-0.60
POI可达性	HOSP	-0.11	0.02	0.75	0.17
	PARK	0.20	0.78***	-0.22	0.36
	PRIM	0.73**	-0.27	0.12	0.06
	MIDD	-0.69***	-0.29	0.14	-0.20
	COLL	-0.06	-1.89*	1.33**	-0.05
常数项	CONS	8.31***	5.51***	-0.81	-0.37
空间自相关	W_lnP	-0.07	0.64***	0.12	0.17*
统计结果	R2	0.50	0.62	0.57	0.46
	AIC	633.46	464.87	855.66	467.50
	Log Likelihood	-299.73	-216.43	-410.83	-216.75
	样本量	168	146	164	143

注：^***、^**、^*分别表示在1%、5%和10%水平上显著。
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图6原关内外地区地铁站2 km内地块价格与容积率增幅对比
-->Fig. 6Rise in FAR and price inner and outer parts of Shenzhen
-->

4.2.3 时空间维度影响下的深圳市空间结构演变 基于以上描述分析和模型结果,结合空间和时间双重维度的分析,绘制得到一个轨道交通影响下的地价梯度和开发强度梯度的变化示意图（图7）。图8中A表示轨道交通建设前的地价曲线图,仅围绕市中心和组团中心呈现较平缓的地价和容积率的衰减。轨道交通的公示及建成运营,促使地价和容积率的梯度曲线从A经过B变为C。图示表明轨道系统在加强市中心或区域中心附近的梯度效应的同时,也塑造了普通站点周边的地价梯度与容积率梯度,特别是原关外位于城市边缘区的地铁站点。从上文的模型结果来看,距地铁站1 km范围内的地价和容积率增幅较2 km内更为明显。另外,由于深圳市原关内外地区城市建设水平、区位及土地供给的差异,地价和容积率的梯度曲线在地铁规划建设阶段的增幅也有较大差异。原关外地区站点周边地价涨幅高于原关内,而容积率的涨幅差异却刚好相反。但总体来说,深圳市轨道交通通过站点影响交通成本,带来地价梯度和容积率梯度的形成并强化,促进了城市多中心结构的发育。

5 结论

本文从时空两个维度构建了轨道交通对地价梯度及开发强度梯度的影响模型,并且根据深圳市城市建设特点从整体和区分原关内外地区两个角度,剖析了轨道交通带来的不同效益,为回答轨道交通如何作用于土地开发及城市空间结构演变做了有效补充。在单个站点层面,地价和开发强度随着距轨道交通站点距离的增大而递减,呈现明显的站点导向性。从更大的城市空间角度来看,地价和土地开发强度随着距市中心或次中心距离增加呈现出空间衰减的规律。由于轨道交通带来了极大的交通成本的节约,无论基于站点尺度还是城市尺度,这种梯度规律都遵循了土地竞租理论。从时间上来看,轨道交通对沿线土地的影响是超前发生的,规划方案公示前,地价和容积率未呈现梯度,而公示对地价梯度和开发强度的提升具有显著影响,地铁开通后又进一步加强。数据显示,规划方案公示对距地铁站1 km范围内的地价提升为3.06倍,2 km范围内的平均值仅为2.64倍,而随着地铁的开通运营,1 km范围内与2 km范围内的地价的增幅分别为5.21倍和4.95倍。同时,容积率也呈现出类似的梯度特征,公示和开通运营阶段1 km范围内容积率平均分别增加了2.67和3.62,而2 km范围内的该值仅分别为1.95和3.08。研究结果表明,轨道交通系统持续地塑造和强化着地价梯度和容积率梯度,并促进了深圳市多中心空间结构的发育。
研究结果也表明,地铁沿线在形成高密度点状开发模式的同时,也改变了深圳市原关内外地区土地利用结构、就业居住和交通出行特点,引导原关外地区新的经济增长点的形成。将样本分为原关内外两个不同区域来看,关外承接了部分中心区外溢的居住功能,而大量就业岗位则更多地集中于关内站点附近。并且,轨道交通在地价和开发强度上造成的影响也稍有差异。原关外地价升值幅度大于原关内区域,而原关外的开发强度增幅则小于关内地区。这种关内外的差异也说明了在城市尺度上,轨道交通带来的通达性的提升对不同区域造成的差异化影响。通过这种时间、空间多个层面的模型分析,可以发现,轨道交通对整体城市空间结构的塑造作用是明显的,但在轨道交通公示和建设运营的不同阶段或是城市的不同发展片区,对地价梯度和容积率梯度的影响程度是存在差异的。最后,因为本文仅从地价梯度和容积率梯度两个要素探讨空间结构变化,未来的研究还可进一步考虑,例如,深圳市地铁投融资模式、地上地下站点形式及轨道交通规划投资等层面对城市发展造成的影响,为溢价回收、财政评估等提供有效参考。
The authors have declared that no competing interests exist.

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参考文献文献选项 原文顺序
文献年度倒序
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[1]	叶仲平, 吴瑞麟. 轨道交通对城市土地利用规划的导向作用研究 . 华中科技大学学报: 城市科学版, 2005, 22(S1): 173-176, 180.https://doi.org/10.3969/j.issn.2095-0985.2005.z1.048URL [本文引用: 1]摘要 随着中国城市化进程的加快和人民生活水平的提高,轨道交通作为一 种新兴的客运交通方式将成为大城市交通中不可缺少的一部分.轨道交通对城市用地规划具有导向作用,它的出现会给大城市用地规划带来深刻的影响.就轨道交通 对城市用地的影响作了分析,并提出了城市用地开发、轨道交通和常规交通线路网平衡关系的计算方法. [Ye Zhongping, Wu Ruilin.Study of railway transport oriented diversion on urban land planning. Journal of Wuhan Urban Construction Institute, 2005, 22(S1): 173-176, 180.]https://doi.org/10.3969/j.issn.2095-0985.2005.z1.048URL [本文引用: 1]摘要 随着中国城市化进程的加快和人民生活水平的提高,轨道交通作为一 种新兴的客运交通方式将成为大城市交通中不可缺少的一部分.轨道交通对城市用地规划具有导向作用,它的出现会给大城市用地规划带来深刻的影响.就轨道交通 对城市用地的影响作了分析,并提出了城市用地开发、轨道交通和常规交通线路网平衡关系的计算方法.
[2]	陈燕萍. 城市交通问题的治本之路: 公共交通社区与公共交通导向的城市土地利用形态 . 城市规划, 2000, 24(3): 10-14.https://doi.org/10.3321/j.issn:1002-1329.2000.03.003URL [本文引用: 1]摘要 从介绍公共交通社区的概念和实例入手，阐述土地利用形态对公共交通的重要作用，指出发展公共交通导向的土地利用形态是解决我国城市交通问题的根本出路。 [Chen Yanping.The public transport community and the urban land use form guided by the public transport. City Planning Review, 2000, 24(3): 10-14.]https://doi.org/10.3321/j.issn:1002-1329.2000.03.003URL [本文引用: 1]摘要 从介绍公共交通社区的概念和实例入手，阐述土地利用形态对公共交通的重要作用，指出发展公共交通导向的土地利用形态是解决我国城市交通问题的根本出路。
[3]	Ryan S.Property values and transportation facilities: Finding the transportation-land use connection. Journal of Planning Literature, 1999, 13(4): 412-427.https://doi.org/10.1177/08854129922092487URL [本文引用: 1]摘要 This article reviews empirical studies of the relationship between transportation facilities -- highways, heavy rail, and light rail transit systems -- and property values. The main objective is to develop an explanation for inconsistent results presented in this literature over the past several decades. Results vary based on whether travel time or travel distance is used as a measure of accessibility. When researchers measure access to highways and rail transit in terms of travel time, study results usually indicate the expected inverse relationship between access to transportation facilities and property values. When studies use travel distance as a measure of access to transportation facilities, results tend to show mixed property value effects. The delineation of study areas also appears to influence the direction of results. This article offers a new interpretation of the transportation facility-property value literature that improves the ability to measure this relationship and to anticipate land-market responses to transportation facilities.
[4]	Cervero R, Kang C D.Bus rapid transit impacts on land uses and land values in Seoul, Korea. Transport Policy, 2011, 18: 102-116.https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2010.06.005Magsci摘要 Bus rapid transit (BRT) has gained popularity as a cost-effective alternative to urban rail investments: however, relatively little is known about its impacts on land-use changes and land values. This paper examines the land-market effects of converting regular bus operations to median-lane bus services in Seoul, Korea, one of the densest, most congested cities in the world. Multilevel models reveal BRT improvements prompted property owners to convert single-family residences to higher density apartments and condominiums. Land price premiums of up to 10% were estimated for residences within 300 m of BRT stops and more than 25% for retail and other non-residential uses over a smaller impact zone of 150 m. The research findings underscore the importance of introducing zoning and other land regulatory changes prior to the initiation of BRT improvements as well as applying value-capture tools to help finance investments and redress inequities. (C) 2010 Elsevier Ltd. All rights reserved.
[5]	Knaap G J, Ding C, Hopkins L D.Do plans matter? The effects of light rail plans on land values in station areas. Journal of Planning Education and Research, 2001, 21: 32-39.https://doi.org/10.1177/0739456X0102100103URL [本文引用: 1]摘要 This study uses data on vacant land sales in Washington County, Oregon to investigate the effects of light rail plans on land values in proposed station areas. Results show that plans for light rail investments have positive effects on land values and encourage high-density, transportation-oriented development. These results also provide support for a model in which planning is rational behavior supported by a local government and that plans, independent of regulations, can be used to alter urban development patterns for the purpose of increasing social welfare.
[6]	Mohammad S I, Graham D J, Melo P C, et al.A meta-analysis of the impact of rail projects on land and property values. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 2013, 50(4): 158-170.https://doi.org/10.1016/j.tra.2013.01.013URL [本文引用: 1]摘要 The literature on land and property values demonstrates a great deal of variability in the estimated change in values arising from rail investments. This paper conducts a meta-analysis on empirical estimates from 23 studies (102 observations) that analysed the impact of rail on land/property value changes. Variation in the estimated impacts is calculated and discussed in relation to key dimensions of study-design characteristics. The results show that a number of factors produce significant variations in the estimates. These include the type of land use, the type of rail service, the rail system life cycle maturity, the distance to stations, the geographical location, accessibility to roads, methodological characteristics, as well as whether the impacted area is land or property. On the other hand, we observe that changes in purchase price and rent values due to rail projects are statistically similar to each other, that there is no evidence of change in values over time nor due to the location of land/property within the city, and that including property characteristics and neighbourhood type in the estimation model do not change values significantly. Publication bias tests are also performed and show that although researchers tend to report both positive and negative results, they tend to be biased towards statistically significant estimates.
[7]	边经卫. 城市轨道交通与城市空间形态模式选择 . 城市交通, 2009, (5): 40-44.URLMagsci [本文引用: 1]摘要 从土地使用功能、开发强度、沿线土地价值、城市用地布局及地区经济活力5个方面阐述了轨道交通对土地利用的影响.分析了轨道交通对城市空间形态的影响,包括引导城市空间结构调整、促进城市发展轴形成,带动城市中心区和副中心区发展3个方面.探讨了基于轨道交通的城市空间形态发展模式,主要有轴向、组团式、主轴-网络状3种.最后,指出大城市空间形态模式的选择应充分考虑轨道交通的特征,借鉴主轴-网络状模式. [Bian Jingwei.Development patterns of urban rail transit and spatial structure. Urban Transport of China, 2009, (5): 40-44.]URLMagsci [本文引用: 1]摘要 从土地使用功能、开发强度、沿线土地价值、城市用地布局及地区经济活力5个方面阐述了轨道交通对土地利用的影响.分析了轨道交通对城市空间形态的影响,包括引导城市空间结构调整、促进城市发展轴形成,带动城市中心区和副中心区发展3个方面.探讨了基于轨道交通的城市空间形态发展模式,主要有轴向、组团式、主轴-网络状3种.最后,指出大城市空间形态模式的选择应充分考虑轨道交通的特征,借鉴主轴-网络状模式.
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[10]	包善驹, 陆林. 合肥主城区住宅剖面线型地价的比较与成因分析 . 地理科学, 2015, 35(2): 197-203.Magsci摘要 采用GIS空间分析技术绘制合肥市2007年和2011年住宅修正地价等值线图,并依据合肥市圈层放射形的空间结构形态选取5 条核心放射的剖切线.基于剖切线比较分析2007 年和2011 年的剖面线型地价的特征.结果表明:不同年份地价从中心往外围整体呈现衰减趋势,2011 年城市各方向剖面地价从中心往外围出现了一系列明显的凸形地价阶地.比较明显的区域包括合肥市一环路与二环路附近.大蜀山和天鹅湖区域以及滨湖新区区域.针对凸形地价阶地出现的中观区位进行系统分析发现城市主导方展方向和重点发展区域、城市新兴功能组团、城市整体道路交通布局下新的交通节点、城市新的游憩综合区是形成凸形地价阶地的主要成因. [Bao Shanju, Lu Lin.Comparison and cause analysis of residential section line type land price of Hefei main city zone. Scientia Geographica Sinica, 2015, 35(2): 197-203.]Magsci摘要 采用GIS空间分析技术绘制合肥市2007年和2011年住宅修正地价等值线图,并依据合肥市圈层放射形的空间结构形态选取5 条核心放射的剖切线.基于剖切线比较分析2007 年和2011 年的剖面线型地价的特征.结果表明:不同年份地价从中心往外围整体呈现衰减趋势,2011 年城市各方向剖面地价从中心往外围出现了一系列明显的凸形地价阶地.比较明显的区域包括合肥市一环路与二环路附近.大蜀山和天鹅湖区域以及滨湖新区区域.针对凸形地价阶地出现的中观区位进行系统分析发现城市主导方展方向和重点发展区域、城市新兴功能组团、城市整体道路交通布局下新的交通节点、城市新的游憩综合区是形成凸形地价阶地的主要成因.
[11]	董冠鹏, 张文忠, 武文杰, 等. 北京城市住宅土地市场空间异质性模拟与预测 . 地理学报, 2011, 66(6): 750-760.Magsci [本文引用: 1]摘要 土地制度转型和空间重构背景下,价格信号在土地区位配置及空间结构塑造方面发挥出有效性。基于北京市2004-2009 年居住用地出让地块微观数据,利用空间扩展模型、地理加权回归模型和特征价格模型对居住用地价格影响因素及其空间异质性进行了有效检验和预测。模型结果表明：① 居住用地价格影响因素存在着显著的空间异质性,重点小学、轨道交通和公园等设施便利性因素在不同区域对地价的作用强度存在明显差异。② 相比于特征价格模型和空间扩展模型,GWR模型能够有效刻画土地市场空间异质性的离散性、突变性和跳跃性,因而其对居住用地影响因素的空间异质性刻画和居住用地价格的预测最为准确。③ 居住用地价格影响因素的空间异质性表明居住用地子市场存在的可能性,利用GWR模型对地价影响因素的估计可以为土地子市场的划分提供方法借鉴。 [Dong Guanpeng, Zhang Wenzhong, Wu Wenjie, et al.Spatial heterogeneity in determinants of residential land price: Simulation and prediction. Acta Geographica Sinica, 2011, 66(6): 750-760.]Magsci [本文引用: 1]摘要 土地制度转型和空间重构背景下,价格信号在土地区位配置及空间结构塑造方面发挥出有效性。基于北京市2004-2009 年居住用地出让地块微观数据,利用空间扩展模型、地理加权回归模型和特征价格模型对居住用地价格影响因素及其空间异质性进行了有效检验和预测。模型结果表明：① 居住用地价格影响因素存在着显著的空间异质性,重点小学、轨道交通和公园等设施便利性因素在不同区域对地价的作用强度存在明显差异。② 相比于特征价格模型和空间扩展模型,GWR模型能够有效刻画土地市场空间异质性的离散性、突变性和跳跃性,因而其对居住用地影响因素的空间异质性刻画和居住用地价格的预测最为准确。③ 居住用地价格影响因素的空间异质性表明居住用地子市场存在的可能性,利用GWR模型对地价影响因素的估计可以为土地子市场的划分提供方法借鉴。
[12]	隋雪艳, 吴巍, 周生路, 等. 都市新区住宅地价空间异质性驱动因素研究: 基于空间扩展模型和GWR模型的对比 . 地理科学, 2015, 35(6): 683-689.Magsci [本文引用: 2]摘要 以南京市江宁区为例,基于2004~2011 年住宅用地出让数据,利用空间扩展模型和GWR模型对都市新区住宅地价空间异质性及其驱动因素进行研究。结果表明:① 空间扩展模型与GWR模型分别可解释采样区63%、61%的住宅地价变化,较全局回归模型(47%)有显著提升,更有利于研究土地市场的空间异质性。② 空间扩展模型可有效表征各解释变量及其交互项对住宅地价作用的空间结构总体趋势,其拟合效果相对较优。GWR模型则在局部参数估计方面存在优势,借助GIS可将各变量的地价作用模式可视化,从而比空间扩展模型更能有效刻画住宅地价影响因素的空间非平稳性特征,各因素对地价的平均边际贡献排序为水域> 地铁> 大学园区> CBD> 商业网点> 医院,且商业网点、医院系数值具有方向差异性。③ 距地铁站点、水域、大学园区以及CBD的距离是研究区住宅地价的关键驱动因素,各自存在特有的地价空间作用模式,可为研究区住宅土地市场细分提供科学依据。 [Sui Xueyan, Wu Wei, Zhou Shenglu, et al.Drive pattern on the spatial heterogeneity of residential land of price in urban district: A comparison of spatial expansion method and GWR model. Scientia Geographica Sinica, 2015, 35(6): 683-689.]Magsci [本文引用: 2]摘要 以南京市江宁区为例,基于2004~2011 年住宅用地出让数据,利用空间扩展模型和GWR模型对都市新区住宅地价空间异质性及其驱动因素进行研究。结果表明:① 空间扩展模型与GWR模型分别可解释采样区63%、61%的住宅地价变化,较全局回归模型(47%)有显著提升,更有利于研究土地市场的空间异质性。② 空间扩展模型可有效表征各解释变量及其交互项对住宅地价作用的空间结构总体趋势,其拟合效果相对较优。GWR模型则在局部参数估计方面存在优势,借助GIS可将各变量的地价作用模式可视化,从而比空间扩展模型更能有效刻画住宅地价影响因素的空间非平稳性特征,各因素对地价的平均边际贡献排序为水域> 地铁> 大学园区> CBD> 商业网点> 医院,且商业网点、医院系数值具有方向差异性。③ 距地铁站点、水域、大学园区以及CBD的距离是研究区住宅地价的关键驱动因素,各自存在特有的地价空间作用模式,可为研究区住宅土地市场细分提供科学依据。
[13]	冯长春, 李维瑄, 赵蕃蕃, 等. 轨道交通对其沿线商品住宅价格的影响分析: 以北京地铁5号线为例 . 地理学报, 2011, 66(8): 1055-1062.Magsci [本文引用: 1]摘要 以北京地铁5 号线为例,研究了地铁沿线两侧2 km范围内,轨道交通对其沿线商品住宅价格的影响程度。① 通过分析商品住宅价格特性和影响因素,建立了轨道交通沿线商品住宅价格的影响因素体系,包括商品住宅项目距最近地铁站的最短路径距离、距市级商服中心距离、周边1 km内公交站点数、中小学及项目容积率、物业类型等10 个因素；② 通过显著性检验,重点中小学、普通中小学、公园3 个变量对商品住宅的价格影响很小,予以剔除后,构建了影响商品住宅价格的多元回归分析模型；③ 将采集到的193 个项目的有效样本进行运算分析,研究结果表明轨道交通对沿线商品住宅价格的影响最大,并随距轨道交通距离的增加,住宅价格呈指数衰减,至2 km以后,对住宅价格影响不显著。针对研究结果,建议地铁沿线土地利用强度和住宅价格确定时,要充分考虑轨道交通的影响。 [Feng Changchun, Li Weixuan, Zhao Fanfan.Influence of rail transit on nearby commodity housing prices: acase study of Beijing subway line five. Acta Geographica Sinica, 2011, 66(8): 1055-1062.]Magsci [本文引用: 1]摘要 以北京地铁5 号线为例,研究了地铁沿线两侧2 km范围内,轨道交通对其沿线商品住宅价格的影响程度。① 通过分析商品住宅价格特性和影响因素,建立了轨道交通沿线商品住宅价格的影响因素体系,包括商品住宅项目距最近地铁站的最短路径距离、距市级商服中心距离、周边1 km内公交站点数、中小学及项目容积率、物业类型等10 个因素；② 通过显著性检验,重点中小学、普通中小学、公园3 个变量对商品住宅的价格影响很小,予以剔除后,构建了影响商品住宅价格的多元回归分析模型；③ 将采集到的193 个项目的有效样本进行运算分析,研究结果表明轨道交通对沿线商品住宅价格的影响最大,并随距轨道交通距离的增加,住宅价格呈指数衰减,至2 km以后,对住宅价格影响不显著。针对研究结果,建议地铁沿线土地利用强度和住宅价格确定时,要充分考虑轨道交通的影响。
[14]	张维阳, 李慧, 段学军. 城市轨道交通对住宅价格的影响研究: 以北京市地铁一号线为例 . 经济地理, 2012, 32(2): 46-65.URL摘要 通过构造修正后的衰减模型,运用局域空间自相关分析和克里格空间插值的方法,借助GIS空间分析的工具,选择路线长、沿途区位特征分异显著、对房价影响成熟的北京市地铁一号线为例,论证房价与距地铁站距离的相关关系,研究地铁站对房价影响的波及范围及影响程度。研究发现:一号线带状区域在局域范围内具有较强的空间自相关,自相关指数高值点并没有表现出明显的邻近地铁站点分布的特征,而是呈组团状聚集在四个区域。局域自相关性和距地铁站距离存在较弱的负相关关系。轨道交通对郊区住宅价格的影响要高于中心区域,且影响范围较广。地铁站点对住宅价格的影响并不是简单的圈层衰减,而是与特定的区位要素和其他条件综合作用的结果,在典型的地铁站点呈裙状或环状影响。各地铁站点对住宅价格的影响范围从0.5km到1km不等,衰减比重为20%—35%,且在影响范围内衰减程度逐渐降低。 [Zhang Weiyang, LI Hui, Duan Xuejun.The impacts of rail transit on property values: The case of No.1 Line in Beijing. Economic Geography, 2012, 32(2): 46-65.]URL摘要 通过构造修正后的衰减模型,运用局域空间自相关分析和克里格空间插值的方法,借助GIS空间分析的工具,选择路线长、沿途区位特征分异显著、对房价影响成熟的北京市地铁一号线为例,论证房价与距地铁站距离的相关关系,研究地铁站对房价影响的波及范围及影响程度。研究发现:一号线带状区域在局域范围内具有较强的空间自相关,自相关指数高值点并没有表现出明显的邻近地铁站点分布的特征,而是呈组团状聚集在四个区域。局域自相关性和距地铁站距离存在较弱的负相关关系。轨道交通对郊区住宅价格的影响要高于中心区域,且影响范围较广。地铁站点对住宅价格的影响并不是简单的圈层衰减,而是与特定的区位要素和其他条件综合作用的结果,在典型的地铁站点呈裙状或环状影响。各地铁站点对住宅价格的影响范围从0.5km到1km不等,衰减比重为20%—35%,且在影响范围内衰减程度逐渐降低。
[15]	潘海啸, 钟宝华. 轨道交通建设对房地产价格的影响: 以上海市为案例 . 城市规划学刊, 2008, (2): 62-69.URLMagsci [本文引用: 1]摘要 依据研究的主题,首先回顾了轨道交通对房地产价格影响的已有研究,并以上海市为例用特征价格法、方差分析法等多种方法对轨道交通的影响范围和包括邻里、建筑及区位等综合影响因素进行了分析.发现在不同的城市圈层影响房地产价格的要素各不相同.从城市中心地区向外围,轨道交通站点的影响范围逐步扩大,距站点距离对房地产的价格影响越显著. [Pan Haixiao, Zhong Baohua.The impact of metro on property price: A case study of Shanghai. Urban Planning Forum, 2008, (2): 62-69.]URLMagsci [本文引用: 1]摘要 依据研究的主题,首先回顾了轨道交通对房地产价格影响的已有研究,并以上海市为例用特征价格法、方差分析法等多种方法对轨道交通的影响范围和包括邻里、建筑及区位等综合影响因素进行了分析.发现在不同的城市圈层影响房地产价格的要素各不相同.从城市中心地区向外围,轨道交通站点的影响范围逐步扩大,距站点距离对房地产的价格影响越显著.
[16]	Cervero R, Landis J.Assessing the impacts of urban rail transit on local real-estate markets using quasi-experimental comparisons. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 1993, 27(1): 13-22. [本文引用: 1]
[17]	Hess D B, Almeida T M.Impact of proximity to light rail rapid transit on station-area property values in Buffalo, New York. Urban Studies, 2007, 44(5): 1041-1068.https://doi.org/10.1080/00420980701256005URL摘要 This study assesses the impact of proximity to light rail transit stations on residential property values in Buffalo, New York, where light rail has been in service for 20 years, but population is declining and ridership is decreasing. Hedonic models are constructed of assessed value for residential properties within half a mile of 14 light rail stations and independent variables are included that describe property characteristics, neighbourhood characteristics and locational amenities. The model suggests that, for homes located in the study area, every foot closer to a light rail station increases average property values by $2.31 (using geographical straight-line distance) and $0.99 (using network distance). Consequently, a home located within one-quarter of a mile radius of a light rail station can earn a premium of $1300-3000, or 2-5 per cent of the city's median home value. Model results further suggest that three independent variables-the number of bathrooms, size of the parcel and location on the East side or West side of Buffalo-are more influential than rail proximity in predicting property values. Individual regression models for each of the light rail system's 14 stations suggest that effects are not felt evenly throughout the system. Proximity effects are positive in high-income station areas and negative in low-income station areas. An analysis of the actual walking distance to stations (along the street network) versus the perceived proximity to stations (measured by straight-line distance) reveals that the results are statistically more significant in the network distance than the straight-line distance model, but the effects are greater in the straight-line distance model, which suggests that apparent proximity to rail stations is an added locational advantage compared with physical walking distance to the station.
[18]	Hurst N B, West S E.Public transit and urban joint development: The effect of light rail transit on land use in Minneapolis, Minnesota. Regional Science and Urban Economics, 2014, 46: 57-72.https://doi.org/10.1016/j.regsciurbeco.2014.02.002URLMagsci摘要 This study uses a unique data set derived from parcel data and aerial photographs to estimate the effect of the introduction of light rail transit (LRT) on land use in Minneapolis, Minnesota. We measure detailed changes in land use before and after construction of the METRO Blue Line and exploit heterogeneity in starting land use type and neighborhood characteristics to examine the differential effects of proximity to light rail across space. Results show that properties within 1/2 mile of operational LRT stations experience a small increase in the likelihood of land use change relative to when the LRT is under construction, but neither construction nor operation of the line appears to affect land use change relative to the time before construction. Within the corridor, proximity to LRT increases the likelihood of land use change on single-family and industrial properties, but appears to have no effect on vacant land, commercial properties, and multi-family properties. (C) 2014 Elsevier B.V. All rights reserved.
[19]	谷一桢, 郭睿. 轨道交通对房地产价值的影响: 以北京市八通线为例 . 经济地理, 2008, 28(3): 411-414. [本文引用: 1] [GU Yizhen, Guo Rui.The impacts of the rail transit on property values: Empirical study in Batong line of Beijing. Economic Geography, 2008, 28(3): 411-414.] [本文引用: 1]
[20]	深圳市规划和国土资源委员会(市海洋局). 深圳市城市规划标准与准则条文说明 . 深圳, 2014, (4): 37-40. [本文引用: 1] [Shenzhen City Planning and Land Resources Committee (Municipal Oceanic Administration). Shenzhen urban planning standards and guidelines. Shenzhen, 2014, (4): 37-40.] [本文引用: 1]
[21]	姚文琪, 郑玉颜. 提高城市轨道交通效能的规划对策与建议 . 城市规划学刊, 2011, (5): 73-79.https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-3363.2011.05.009URL [本文引用: 1]摘要 面对国内各大中城市正在掀起的 轨道交通建设高潮,结合近几年的工作实践,通过从效率向效能转变的认识,归纳城市轨道交通效能的评价因素,并从规划角度提出提高城市轨道交通效能的规划对 策与建议:首先是充分发挥轨道交通网络与城市空间结构的联动效应;其次要加强轨道交通与沿线土地使用的协调互动关系;再者是注重轨道交通车站地区多种交通 方式无缝接驳。以供我国未来城市轨道交通规划建设参考。 [Gu Yizhen, Guo Rui.Measures to improve urban rail transit efficiency. Urban Planning Forum, 2011, (5): 73-79.]https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-3363.2011.05.009URL [本文引用: 1]摘要 面对国内各大中城市正在掀起的 轨道交通建设高潮,结合近几年的工作实践,通过从效率向效能转变的认识,归纳城市轨道交通效能的评价因素,并从规划角度提出提高城市轨道交通效能的规划对 策与建议:首先是充分发挥轨道交通网络与城市空间结构的联动效应;其次要加强轨道交通与沿线土地使用的协调互动关系;再者是注重轨道交通车站地区多种交通 方式无缝接驳。以供我国未来城市轨道交通规划建设参考。
[22]	王京元, 郑贤, 莫一魁. 轨道交通TOD开发密度分区构建及容积率确定: 以深圳市轨道交通3号线为例 . 城市规划, 2011, (4): 30-35.URL [本文引用: 1]摘要 为满足轨道交通站点周边土地开发的需要、形成TOD的发展格局,从站点类型和开发圈层两个层面构建站点周边土地开发的密度分区制度,制定一套适用于不同类别地区的开发强度标准,作为土地开发容积率的控制准则.依据车站功能定位将车站划分为综合站点和一般站点两种发展区域类型;利用非参数统计学的局部线性回归法对地价和地块距站点距离两个参量进行拟合,确定轨道交通影响半径,进而将站点周边划分为三个圈层,300m以内为高密度复合开发区,300～600m之间为中密度开发区,600～1000m之间为低密度开发区,开发强度随用地与车站距离的增加而递减,商业开发应尽量建于核心圈层.应用经济学原理分析土地开发强度与开发利润的关系,分析结果表明,存在使土地开发利润最大的最佳容积率;以政府利润最大化为优化目标,构建土地开发强度优化模型,并进行敏感性分析;利用深圳市轨道交通3号线沿线住宅售价和建造成本测算了各密度分区的最佳开发强度. [Wang Jingyuan, Zheng Xian, Mo Yikui.Establishment of density zoning and determination of floor area ratio along rail transit line based on TOD: A case study of rail transit line 3 in Shenzhen. City Planning Review, 2011, (4): 30-35.]URL [本文引用: 1]摘要 为满足轨道交通站点周边土地开发的需要、形成TOD的发展格局,从站点类型和开发圈层两个层面构建站点周边土地开发的密度分区制度,制定一套适用于不同类别地区的开发强度标准,作为土地开发容积率的控制准则.依据车站功能定位将车站划分为综合站点和一般站点两种发展区域类型;利用非参数统计学的局部线性回归法对地价和地块距站点距离两个参量进行拟合,确定轨道交通影响半径,进而将站点周边划分为三个圈层,300m以内为高密度复合开发区,300～600m之间为中密度开发区,600～1000m之间为低密度开发区,开发强度随用地与车站距离的增加而递减,商业开发应尽量建于核心圈层.应用经济学原理分析土地开发强度与开发利润的关系,分析结果表明,存在使土地开发利润最大的最佳容积率;以政府利润最大化为优化目标,构建土地开发强度优化模型,并进行敏感性分析;利用深圳市轨道交通3号线沿线住宅售价和建造成本测算了各密度分区的最佳开发强度.
[23]	Cervero R.Rail transit and joint development. Journal of the American Planning Association, 1994, 60(1): 83-94.https://doi.org/10.1080/01944369408975554URL [本文引用: 1]摘要 No abstract provided.
[24]	郭莉, 孙永海, 彭坷珂. 深圳市空间结构多情景假设下的交通评估 . 城市交通, 2015, (2): 19-25.https://doi.org/10.13813/j.cn11-5141/u.2015.0204URL [本文引用: 1]摘要 深圳市在空间规划上长期坚持多中心结构,但在土地资源紧张和机动化交通需求激增的情况下,其城市空间发展趋势具有一定不确定性。因此,有必要对深圳市空间发展趋势开展多情景假设下的交通评估。在探讨快速轨道交通对多中心空间结构引导作用的基础上,构建单中心极化发展和多中心均衡发展两种空间结构情景,以及有无快速轨道交通两种交通方案。从土地利用与交通一体化、环保低碳、以人为本、关键走廊交通需求四个方面选取交通评估指标,定量化评估四种情景对应的交通特征。结果表明,城市空间结构对评估指标的影响远大于快速轨道交通的影响,而快速轨道交通主导的多中心空间结构是深圳市未来发展的理想模式。 [Guo Li, Sun Yonghai, Peng Keke.Evaluating transportation system performance under different urban land development scenarios in Shenzhen. Urban Transport of China, 2015, (2): 19-25.]https://doi.org/10.13813/j.cn11-5141/u.2015.0204URL [本文引用: 1]摘要 深圳市在空间规划上长期坚持多中心结构,但在土地资源紧张和机动化交通需求激增的情况下,其城市空间发展趋势具有一定不确定性。因此,有必要对深圳市空间发展趋势开展多情景假设下的交通评估。在探讨快速轨道交通对多中心空间结构引导作用的基础上,构建单中心极化发展和多中心均衡发展两种空间结构情景,以及有无快速轨道交通两种交通方案。从土地利用与交通一体化、环保低碳、以人为本、关键走廊交通需求四个方面选取交通评估指标,定量化评估四种情景对应的交通特征。结果表明,城市空间结构对评估指标的影响远大于快速轨道交通的影响,而快速轨道交通主导的多中心空间结构是深圳市未来发展的理想模式。