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2016 , Vol. 35 >Issue 11: 2091 - 2104

DOI: https://doi.org/10.11821/dlyj201611007

Articles

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

  • LE Xiaohui ,
  • CHEN Junxian ,
  • YANG Jiawen
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  • School of Urban Planning and Design, Peking University Shenzhen Graduate School, Shenzhen 518055, Guangdong, China

Received date: 2016-04-09

  Request revised date: 2016-08-10

  Online published: 2016-11-24

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《地理研究》编辑部
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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.

Key words： rail transit; gradient; spatial structure; land transaction; Shenzhen

Cite this article

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]. GEOGRAPHICAL RESEARCH, 2016 , 35(11) : 2091 -2104 . DOI: 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,学者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学者的认可。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,国内不少学者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]。也有学者采用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。
Fig. 1 Land parcels and metro lines

图1 2000-2014年站点2 km范围内交易地块及地铁线的GIS定位

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）。
Fig. 2 Definition of distance variables

图2 距离变量D1、D2、D3的示意

Fig. 3 Land parcels' price and FAR around the station

图3 地价与FAR随距离变化图

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

在国内学者对北京、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）。
Fig. 4 Land parcels' price and FAR in three groups

图4 轨道交通不同开发阶段的地价、FAR梯度图

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,国内外学者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,学者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 = P 0 + ∑ i = 1 3 d i × D i + ∑ i = 1 2 t i × Grou p i + ∑ i = 1 3 β i × L D i + ∑ i = 1 2 m i × T R i + ∑ i = 1 5 p i × PO I i + qFAR + ε + W _ lnP
表1是对变量的描述及数据属性。
Tab. 1 Specification of variables

表1 变量选择与定义

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

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 Spatial lag model estimation (land parcels' price)

表2 不同变量类型对土地价格影响效应的模型回归结果

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。

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 Spatial lag model estimation (land parcels' FAR)

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

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。

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,也有学者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。
Fig. 5 Land parcels in inner and outer parts of Shenzhen

图5 原关内外地区地铁站2 km内出让地块分布

Fig. 7 Gradients of land price and FAR

图7 轨道交通影响下的地价和容积率梯度变化

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 Spatial lag model estimation (land parcels' FAR and price)

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

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。

Fig. 6 Rise in FAR and price inner and outer parts of Shenzhen

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

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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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.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。

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[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.]

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