随着经济的发展，城市轨道交通的大量建设，轨道交通与沿线土地利用相互关系的重要性显得越来越重要。论文通过分析总结国内外对于城市轨道交通与沿线土地利用 相互关系的研究成果，为论文的研究寻找到突破口；以轨道交通与土地利用的相关理论为基础，结合经济学原理和数学原理等，对城市轨道交通与沿线土地利用相互 关系问题进行了系统研究。

根据城市轨道交通的特点，分析归纳了轨道交通对城市空间形态、土地利用性质和土地价值的影响；探讨了灰色系统云与加权马儿可夫链模型各自的方法及适应性；提出了基于灰色系统云的加权马儿可夫链组合预测模型，并且根据具体实例进行计算验证，得出轨道交通的建设加剧了城市土地利用性质的空间分异，改变了沿线居住、公共设施及工业、商业功能区的分布；对不同性质的土地利用，轨道交通的影响方式与程度不同。

从轨道交通可达性、区位理论及级差地租理论出发，建立了半对数特征价格模型，在此基础上针对具体实例，选取了相关自变量；分别从轨道交通对土地利用的时间和空间效应、轨道站点的显著影响区半径范围、轨道交通对沿线住宅的增值作用等角度研究了轨道交通对土地价值方面的影响关系。

针对城市土地利用影响轨道交通的走向与布局，运用土地容积率和居住用地量的概念，探讨了城市轨道交通客流与沿线居住用地的互馈关系；剖析了土地利用对轨道交通客流量的需求关系，根据现有居住开发面积求出城市轨道交通的基础客流，并着重阐述了对轨道客流量增长的变化预估，预测了近期年的轨道日均客流增长量，进一步体现沿线土地利用与客流量的关系。

在城市轨道交通与沿线土地利用协调关系的研究中，采用数据包络分析（DEA）模型构造了评价两者协调关系模型。利 用模型对实例进行了研究，得出轨道交通与沿线土地利用相互关系的发展规律，即近年来两者之间呈现“相对协调——不协调——相对协调”的发展态势；通过关键 因素识别、对无效决策单元进行诊断，探讨了制约两者协调发展的主要因素，揭示了非DEA有效年份城市轨道交通与沿线土地利用未能实现协调发展的原因及改进 方向；并对同期各案例的轨道交通与沿线土地利用协调关系进行比较，得出各自协调关系的不足之处；立足于城市可持续发展的理念，为城市轨道交通与沿线土地利用协调发展提出具体建议。

论文对城市轨道交通与沿线土地利用相互关系进行了研究，成果对城市空间结构调整、城市交通规划制定及交通政策分析等具有一定的指导意义和参考价值。

上海市轨道交通11号线南段起于浦东新区龙阳路站，止于滴水湖边临港新城站，设11个车站，全线长约60公里。虽然轨道交通在规划、建设、运营等不同时段，从供求市场信息及买卖双方心理信息来说，轨道交通对周边的房价的影响不尽相同。为使研究简单明了，假设各阶段的影响一致（如无无特殊说明，以下实例均如此考虑），论文选取的起始影响时间为房价开始有较大波动的时间，即2008年一季度，研究的样本数据取自2007年一季度至2009年三季度。

对于选入的自变量：区位特征中楼盘到站点的距离X1是以4km为研究的范围；轨道交通站点到CBD的时间X2，则以站点到CBD网络的时间可达性来表示（CBD选取了上海市的人民广场，陆家嘴，南京西路，淮海中路，徐家汇和虹桥经济开发区等6个地点）；时间变量X3，将物业交易时间未落在有轨道交通影响的时间段定为基准时间1，直到落在受影响时间段内，则随时间增长在基准时间上进行累加；邻里特征中的景观环境变量X4，采用到滴水湖的实际距离。建立半对数特征价格模型如下：

，          （32）

公式中：p——住宅单价（元/m2）；x1——到站点的距离(m)；x2——站点可达性（min）；t2j——站点到CBDj的时间(min)；x3——时间变量；x4——到滴水湖距离(m)；α0——常数；ε——随即误差。

房价的数据主要是来自搜房网、房居客、豆丁网和上海市商品房市场期刊、富阳周报等，基于数据的可行性与便利性，选用了24个建筑面积在70~120m2的多层毛坯二手住宅楼盘从2007年一季度到2009年三季度不同时段的单价，其余楼盘到站点和滴水湖的距离来自售房信息、电子地图和GoogleEarth地图测距，站点到各CBD的时间来自Explore Shanghai。

文中采集到的房价交易数据是从2007年一季度至2009年三季度, 由于受市场供求关系的影响,不同时期的住宅价格会有所波动，而在采用模型时将不考虑时间因素和市场供求因素对住宅价格的影响，因此有必要对所统计的房地产 价格引入住宅指数对其进行价格转换，将不同时期的住宅价格转化为同时期的住宅价格，使采集到的不同时期的住宅价格数据具有可比性。运用市场比较法对其进行 修正，即将2007年一季度的上海二手房住宅指数（来源：上海市二手房指数办公室）定为单位1，对其他各期的住宅指数与之相比得到调整后的相对指数，从而 得到调整后的房价P′。对样本数据部分变量进行描述性统计，如表3-6。

表3-6部分变量描述性统计

	样本数	最小值	最大值	平均值	标准差
P(元/ m2)	24*11	2013	9523	5466.020	834.080
X1(m)	24	100	4000	1704.360	371.110
X2(min)	11	33.5	150	91.750	82.377
X3	11	1	8	3.545	2.621
X4(m)	24	50	3860	1498.210	331.160
相对住宅指数	11	1	1.491	1.340	0.181
P′(元/ m2)	24*11	2013	6386.989	4079.119	721.288

3.3.4实例计算及验证

 

根据半对数特征价格模型，将调整后的楼盘价格及取对数后4个自变量在Excel中进行多元回归，利用最小二乘法估计待定参数，得到回归方程。

P′=8742.59-292.14lnx1-187.51lnx2 578.63lnx3-371.02lnx4

其中回归统计、方差分析、模型的回归系数如表3.2所示。从表中判定系数R2及修正R2均大于0.7可知,半对数模型对因变量的解释能力较强。从方差分析的F显著性检验值小于0.001,说明全体自变量总体上对因变量的影响大。从各自变量回归系数的t显著性检验值均小于0.05可以看出每个特征变量都是房价的重大影响因素。X1、X2、X4的系数为负，表明房价与地铁距离、站点的可达性、到滴水湖的距离成反比，X3系数为正，表明地铁对房价具有持续增长的影响。

表3-7模型的统计检验

	Coefficients	t	Sig t
常数	8742.59	160.227	0.003	R Square	0.806
X1	-292.14	-7.346	0.022	Adj R Square	0.783
X2	-187.51	-1.862	0.014	标准误差	696.708
X3	578.63	2.659	0.031	F	103.207
X4	-371.02	-8.007	0.000	Sig F	3.17E-08

为了进一步验证特征方程的正确性,选取了样本以外的楼盘进行验证。例如：绿地临港家园位于古棕路，房龄为2007年至今，是4层的毛坯房，其建筑面积约100m2。现用上述回归方程求出该处楼盘在2009年第二季度时的住宅价格，现知该楼盘其距离临港站点1800m(lnX1=7.496)，站点到CBD的时间可达性为33.5min(lnX2=3.511),时间变量lnX3=ln6=1.792,距滴水湖700m（lnX4=7.438），则房价

 P′=8742.59-292.14lnx1-187.51lnx2 578.63lnx3-371.02lnx4

=8742.59-292.14*7.496-187.51*3.511 578.63*1.792-371.02*7.438

    =4171.48(元/m2)

在2009年2季度时上海二手房住宅相对指数为1.471，将求得房价P′调整为P得6136.247元/m2，即为模型预算结果，相对楼盘的实际均价6250元/m2误差为1.824%。误差的存在可能是由于测距误差、样本个数有限及还有其他特征变量未考虑进去等原因。

还可进行如下分析：

1、 根据国内外学者的研究可知轨道交通对离站点距离不同的住宅价格影响程度不同，即在一定的范围内，房价会随距离的增大而缓慢下降，但之后则会急剧下滑，至某 点后下降程度又会有所减缓。下面将用回归模型来定量分析出站点的显著影响区的半径范围。首先将离站点4km的研究范围以0.5km为界线，划分为7个部分 分别测算各自的显著性水平（<0.5,0.5~1,1~1.5,1.5~2,2~2.5,2.5~3和>3km）。测算过程中若样本落在所要 求的范围内(如求<0.5km的显著性),则变量X1取e(<0.5km均取为e)，否则取值即为1(>0.5km均为1)。计算结果表3-3显示变量X1的 系数经历了逐渐降低，后又回升的过程，最低点为2~2.5km处，即这是站点对住宅价格显著影响区的半径范围。得到了显著影响区的半径范围为 2~2.5km后，可在假设其余自变量处于同一条件下时，求出其余区域内的住宅单价相对该段的增减变化幅度，见表3-8，其中由于轨道交通站点的影响，距 站点0.5km内的住宅单价比距离2~2.5km范围的住宅价格高了约32.525%。

表3-8站点周边不同范围内变量X1的回归系数及住宅单价变化情况

	<0.5km	0.5~1km	1~1.5km	1.5~2km	2~2.5km	2.5~3km	>3km
X1系数	2173.206	1876.272	1677.375	1627.339	1188.611	1438.113	1744.307
常数项	6612.935	6389.363	6320.789	5879.917	5491.604	5578.751	5711.024
二者 之和	8786.141	8265.635	7998.164	7507.256	6680.215	7016.864	7455.331
房价相对增减	2105.926	1585.420	1317.949	827.041	0	336.649	775.116
增减 幅度(%)	32.525	23.733	19.729	12.380	0	5.039	11.603

2、显著影响区范围内城市轨道交通对房价的增值效应。为了计算方便,假设站点对周围住宅价格影响的最大范围半径为2.25km，而增值最大的点位于离站点0.25km处。下面计算这段范围内的增值情况，如图3-3所示。

假定轨道对离站点2.25km处的楼盘增值为0，则从图3-3可知从距离站点2.25km处到0.25km处时房价增值2105.926元/m2，即每靠近站点1m，房价增值1.053元/m2，且0.25~2.25km范围内的平均增值点位于离站点1.25km处，则对离站点2.25km范围内的平均每个楼盘每建筑平方米增值2105.926/2=1052.963元/m2。研究的样本中有20个楼盘到站点的距离在2.25km内，每个的建筑面积均在70~120m2，由此平均每个楼盘增值1052.963*(70 120)/2=100031.5元，20个楼盘的总增值为100031.5*20=2000630元,约为200万元。

图3-3显著影响区范围内的房价增值示意图

 

3.3.5实例结论

 

1、 根据回归方程的系数可知，轨道交通对周边房价的影响有显著的时空效应。首先，空间效应上，轨道交通的建设减少了到CBD所需的时间，改变了住宅的空间区位 特征，从而使其价格得到提高；其次，时间效应上，轨道交通的运行时间越长，房价的变动也越大。同时从系数的绝对值大小可以看出轨道交通的时间效应大于其空 间效应。

2、房价随着住宅到站点距离的不同而波动，存在显著的影响区范围。临港新城站点对周边住宅的显著影响区范围半径为2~2.5km。相比2~2.5km范围内的房价，其余范围内的价格均有所增长，甚至在距站点0.5km内的住宅单价增幅高达32.525%。

3、轨道交通对沿线房价的增值效应明显。在显著影响区范围内，每靠近站点1m，临港新城的房价增值1.053元/m2。且该范围内，平均每个楼盘每建筑平方米增值1052.963元2，则选取的20个建筑面积在70~120m2的楼盘样本总增值约为200万元。

4、 从回归方程中还可以看出，房价除受轨道交通的影响比较大外，景观环境对其的影响也十分显著，因而为使模型更加精确和客观的反应出各特征变量对房价的影响， 在以后的研究中还要全面考虑其它的相关特征变量，如人文因素及居民的职业特征等。另外，论文给出了样本楼盘的总增值，而如何利用这些增值，来促进轨道交通 的建设与沿线的发展，仍是值得关注的问题。

4.4.3上海轨道交通11号线南段沿线土地利用对客流量影响

 

同样对于轨道交通11号线南段客流增长变化进行预估。

客流基数，取计算的5.80万人次为准。用居住用地面积作为人口计算的主要指标，办公用地面积作为岗位计算的主要指标。居住用地面积采用本论文统计的房地产 开发量，办公用地面积假设为居住用地的十分之一。由前面的计算可知该站点周边的住宅容积率为2.02，对于商业用地的容积率的选择，由于该地区是要形成集先进制造、现代物流、研发服务、出口加工、教育培训、城市生活等功能为一体的综合性产业体系；同时对新城的景观与环境质量要求较高，因此商业用地容积率较低，假设为1.01，即商业用地容积率是居住用地容积率的1/2。

根据以上假设，取2003年至2009年这7年来房地产开发量的平均值作为参考，由表4-3中开发总量为381.29万平米计算得此参考值为：

381.29/7=54.47（万平米）

根据前面的结论在地铁沿线2km范围内每增加76m2的建筑面积，增加日均客流1人次。而11号线南段相对北段而言初期客流效益不十分明显，因此选取每增加101m2的建筑面积，增加日均客流1人次将住宅增长的平均面积换算成增加的日均客流为：

54.47/101=0.54（万人次）

根据商业用地的容积率是居住用地容积率的1/2和商业用地面积是居住用地面积的1/10，商业用地的增量为：

54.47/10*2=10.89（万平米）

根据美国学者的研究结果[58]，即在地铁车站附近每增加92.9m2（1000ft2）的楼地板面积，将每天额外增加60个乘客的客流量，换算成每天增加1人次客流需要在地铁站附近增加1.55m2 的楼地板面积。如前所述，该研究的实际情况与11号线南段沿线的实际情况有差别，假设每增加1人次客流需要在地铁站附近增加8.75平米商业面积。因此，将54.47万平米换算成客流量为：

10.89/8.75=1.24（万人次）

由于土地是不可再生资源，我国普通住宅的土地使用权是70年[57]，商业建筑的土地使用权是30年[50]，因此随着开发的不断进行，可开发的土地越来越少，假设每年可以开发的土地是上一年可开发土地的70%，则至2018年普通住宅用地吸引的居住人口和商业用地吸引的就业人口的增量为：

         （0.54 1.24）*（0.7 0.72 … 0.75）=5.00（万人次）

则至2015年预测日均客流量为：

5.00 5.80=10.80（万人次）

从 表5-2可看出，2020年轨道交通11号线北段实现轨道交通与土地利用的有效协调发展，双向协调发展指数均达到1。而轨道交通11号线南段实现土地利用 对轨道交通的协调发展，但未实现轨道交通对土地利用的协调发展，指数为0.9856。通过表5-3分析可知，由于轨道交通基础设施建设落后，轨道交通运营 线路缺乏，居民出行以步行、自行车和小汽车为主，在一定程度上阻碍了TOD模式的形成。应该优化其轨道交通与土地利用之间关系，充分利用该地区土地利用布 局较为合理的优势，集中发展轨道交通，为实施TOD开发模式创造良好条件。

通 过对无效决策单元进行诊断，揭示了非DEA有效年份城市轨道交通与土地利用未能实现协调发展的原因及改进方向。对于轨道交通11号线北段的2015年，南 段的2020年城市轨道交通均未能实现与土地利用的有效协调发展。通过分析可知，就业与居住人口之比偏低是导致其协调性差的最主要原因。事实其主要原因仍 然是就业岗位与居住人口之比偏低，因此应通过加强轨道交通系统建设，依托城市轨道交通形成就业——居住——商业混合布设的土地利用形态，增加土地混合利用 程度，从而降低出行距离，提高城市交通系统效率。

根据本文之前的分析及研究，得出主要结论如下：

首 先，本论文从理论上分析了城市轨道交通与沿线土地利用的相互关系，得到两者之间是相互联系、相互影响的复杂“源流”关系。即是说如两者之间相互协调，则可 以相互促进发展；反之，将会导致两者之间互相制约，影响其发展。总体来说，一方面土地利用是产生城市交通的“源泉”，决定了城市交通的发生、吸引以及方式 选择，从而约定了城市交通的需求及结构模式。如果土地利用不合理或者是利用强度过高，将会导致交通容量无法满足交通需求；另一方面，城市交通改变了各地区 之间的可达性，而可达性对城市结构和土地利用形态具有决定性作用。

接着重分析了城市轨道交通对沿线土地利用的影响作用。首先论述了轨道交通对沿线土地利用的影响。并就轨道线对城市空间形态、土地利用性质及价值等三个方面进行了定性的分析。其次研究了轨道交通对沿线土地利用性质的影响。通过灰色加权马儿可夫链模型预测分析了2002至2018年上海轨道交通11号 线北段对其主要吸引范围内居住、公共设施和工业用地面积的演化趋势分析，可以明显看出轨道交通的建设提高了沿线土地的开发强度，加剧了城市土地利用性质的 空间分异，改变了沿线居住、公共设施及工业、商业功能区的分布，并对整个城市范围内土地利用格局的演变产生深远影响；而对不同性质的土地利用，轨道交通的 影响方式与程度不同。其中轨道交通对居住用地具有强烈地吸引作用，居住用地面积的时间演化曲线呈较快的上升趋势；对公共设施用地吸引作用不太明显，其时间 演化曲线呈缓慢的上升趋势；而对工业用地则具有明显的排斥作用，其时间演化曲线呈下降趋势；同时因为轨道交通与土地利用两者间的互动过程中有大量不确定因 素的存在，使得轨道交通周边各类性质的土地利用面积变化趋势呈现出非平稳随机过程的特性，各类用地面积的时间演化曲线均表现出一定的随机波动性。最后研究 了轨道交通对沿线土地价值的影响。以区位理论和级差地租理论，结合可达性概念为基础，运用半对数特征价格模型构建出适合上海轨道交通11号线南段的实例预测模型，通过数据的调查整理，对其进行了模型的计算与验证，且依据数据结果定量的分析讨论了轨道交通如何及怎样作用影响沿线土地利用的。

然 后介绍了土地利用影响城市轨道交通的走向与布局，并研究了土地利用对轨道客流量的影响，由于国内外学者目前在这个方面的研究较少，因此本部分提出了自己的 见解，希望能起到抛砖引玉的作用。在土地利用对轨道客流影响研究上，首先从两个方面分析了城市轨道交通沿线土地利用的现状：先进行了城市土地开发强度分 析。地铁周边土地发展理想模式是离站点越近，开发强度越高，呈“婚礼蛋糕”状。交通设施与容积率相辅相成，一方面容积率制约出行方式结构变化，另一方面高 强度开发要求增大交通容量。适当提高轨道交通站点周边土地开发的容积率，既有利于客流组织，又能满足社会需求并获得较高的经济效益；接着对轨道站点周边居 住用地量进行了统计，随着城市轨道交通沿线土地不断开发，居住用地总量不断增加，线路周边覆盖的居住人口也不断增多，为轨道交通提供了必要的客流保障。然 后探讨了城市轨道交通客流与沿线居住用地的关系。上海轨道交通11号线北段沿线的居住用地不断增多，线路客流量也在逐步增加。根据北段历史运营数据和沿线普通商品房住宅面积增加的数据，可以得出在轨道沿线2km范围内每增加 76m2的建筑面积，增加日均客流1人次。最后根据现有的居住开发面积求出城市轨道交通的基础客流，接着对轨道站点周边客流增长变化进行预估，估算得到上海轨道交通11号线南北段在近期2015年的日均客流量预测值，进一步体现沿线土地利用与客流量的关系。

最后，本论文比较借鉴数据包络分析模型的优越性，建立城市轨道交通与沿线土地利用协调关系的评价模型。利用模型对2005年至2010年，及未来年2015年和2020年上海轨道交通11号线南北段的轨道交通与土地利用之间关系进行了评价分析，为评价城市的轨道交通与沿线土地利用之间关系提供了参考依据。 通过计算各年轨道交通、常规公交与土地利用的协调发展指数，得出了轨道交通与土地利用协调关系的发展规律，即近年来，轨道交通、常规公交与土地利用之间关 系呈现“相对协调——不协调——相对协调”的发展态势。通过关键因素识别，分析了影响轨道交通、常规公交与土地利用协调发展的主要制约因素。其中土地利用 因素主要包括就业岗位与居住人口比值偏低（即土地混合利用程度不足）；城市轨道交通因素则包括轨道交通承担率低、轨道交通运营里程不足以及人均出行距离偏 大等。通过对无效决策单元进行诊断，揭示了非DEA有效年份城市轨道交通与土地利用未能实现协调发展的原因及改进方向。对 于同期上海轨道交通11号线南北段分别与沿线土地利用的协调关系规律，通过分析比较可以看出2020年轨道交通11号线北段实现轨道交通与土地利用的有效 协调发展，双向协调发展指数均达到1。而南段仅仅实现土地利用对轨道交通的协调发展，未实现轨道交通对土地利用的协调发展。主要原因是由于轨道交通基础设 施建设落后，轨道交通运营线路缺乏，居民出行以步行、自行车和小汽车为主，在一定程度上阻碍了TOD模式的形成。最后基于上述研究，立足于城市可持续发展的理念，为城市轨道交通与沿线土地利用协调发展提出具体建议。