空間經濟視角下地鐵建設與城市空間結構演化※

吳嘉賢 劉修巖

內容提要：隨著中國城市化進程高速推進,以地鐵為代表的城市公共交通體系的建立和完善在緩解大城市擁堵壓力的同時,也在重塑城市的人口空間分布形態。從宏微觀結合的視角分析了中國35個城市的地鐵開通對城市人口空間分布的影響,研究發現地鐵通過局部集聚效應影響了城市內部空間結構,但地鐵網絡擴張總體上對城市人口分散化影響不顯著;地鐵局部集聚效應主要輻射范圍在站點周邊3公里內,地鐵開通能帶來輻射范圍內至少3.6%的人口增長;異質性分析結果表明地鐵局部效應輻射范圍具有空間異質性,其效應強度在不同區位對人口空間結構的影響存在差異。因此,對于未來地鐵規劃和進一步促進城市發展而言,要謹慎評估地鐵擴張的成本收益,合理利用地鐵網絡塑造城市形態,優化城市空間結構。

一、 引 言

進入21世紀以來,中國經濟的高速發展促使數以億計的人口不斷向城市遷徙,城鎮化率從2000年的36.0%增加到2022年的65.22%,年均增長超過1個百分點。人口大規模向城市集中在影響城市社會經濟形態和空間結構模式的同時,也帶來了各種各樣的“城市病”。為了促進城市可持續發展和提高人們生活質量,同時基于人多地少的特殊國情以及政府和市場共同作用的政策環境背景,中國正在構建全球最大規模的城市公共交通系統,以緩解諸如擁堵、環境污染等城市問題。地鐵作為大城市公共交通系統的主要社會服務設施之一,對于疏解“大城市病”具有重要作用。

1971年,北京1號線的開通成為中國地鐵建設的標志性事件,至今已經經歷了半個世紀的發展歷程。根據中國城市軌道交通協會《城市軌道交通2022年度統計和分析報告》,截至2022年底,中國大陸地區共有55座城市開通城市軌道交通,運營線路總長度達10287.45公里,其中地鐵線路長度為8008.17公里,在實施的建設線路規劃總長度達6675.57公里,中國將建成世界上最大的市內地鐵網絡。地鐵屬于大額基礎設施投資,其建設運營可能會重塑區域和城市的空間結構,促進社會經濟要素的流動,對于優化城市交通和提高經濟效率具有重要意義。地鐵的規劃建設既要以當地交通需求和人口規模為基礎,同時也受到城市空間整體規劃布局的影響,是政府與市場對城市發展綜合權衡的結果。

地鐵雖然是政策討論的常見話題,關于地鐵對周邊區域土地利用、經濟發展、社會福利影響的研究也屢見不鮮,但仍需補充空間經濟視角下地鐵對城市人口空間分布影響的研究。隨著地鐵成為城市公共交通網絡的主體架構之一,地鐵在城市空間的分布必然會影響城市人口和社會經濟活動的分散和集聚方式,從而影響城市的空間結構。基于此,本文將從宏微觀結合的視角考察地鐵對城市人口空間分布的影響。首先從宏觀層面考察地鐵系統對城市空間結構的影響,采用一階差分模型和工具變量法考察地鐵是否引起城市人口郊區化;隨后,從微觀層面進一步討論地鐵對周邊人口空間布局的影響,基于微觀人口格網數據,利用空間雙重差分模型估計地鐵開通對周邊區域人口的局部集聚效應。研究結果表明,地鐵系統一定程度重塑了城市空間結構,主要表現為局部集聚效應,地鐵將城市人口集聚到站點附近,但并未引起城市人口的郊區化。空間異質性分析發現,微觀研究結果與宏觀層面結論保持一致,地鐵開通的局部集聚效應強度整體上未隨著站點到城市CBD距離的增加而增加。進一步分樣本分析則發現地鐵局部集聚效應具有空間異質性,且在核心城區地鐵對人口空間布局沒有顯著影響,但在郊區則顯著促進周邊人口增長。本文的研究結果為討論地鐵成本收益提供了新思路,同時也為政府布局地鐵網絡提供經驗參考。

本文可能的貢獻在于:第一,首次從宏微觀結合的視角分析中國城市地鐵對城市空間結構的影響。本文所構建的宏微觀分析框架,既考慮了地鐵對城市整體空間的塑造作用,又具體識別了地鐵開通的局部微觀效應。第二,提供了地鐵對城市空間結構影響的相關證據。本文研究結果表明地鐵網絡擴張并未引起城市整體的郊區化,但地鐵通過局部集聚效應重塑城市人口空間布局。本研究補充了現階段中國地鐵對城市空間結構影響的經驗證據,具體體現在數據上整理了城市化發展期中國城市樣本長達20年分析期的數據,完善了公共交通對發展中國家城市空間結構影響的研究;方法上采用計量模型定量識別了地鐵開通運營對城市總體人口空間分布的具體效應。第三,利用LandScan人口空間數據集構建微觀層面地鐵周邊人口空間布局樣本,并采用空間雙重差分模型實證分析地鐵開通周邊人口集聚效應的具體邊界范圍與影響程度,在此基礎上還考察了地鐵站點開通效應的空間異質性,為地鐵相關規劃實踐和城市空間結構的相關研究提供了證據支持。

本文的具體內容安排如下:第二部分為文獻綜述;第三部分展示中國地鐵發展特征;第四部分從宏觀層面分析地鐵對城市空間結構的郊區化效應;第五部分從微觀層面分析地鐵的局部集聚效應;最后是結論與政策建議。

二、 文獻綜述

1. 文獻回顧

本文從兩個方面梳理與地鐵和城市空間結構研究相關的文獻。其中一支文獻是考察地鐵的經濟效應;另一支文獻討論交通基礎設施對城市內部空間結構的影響。

(1) 地鐵建設的經濟效應。Gonzalez-Navarro和Turner(2018)指出由于地鐵的相對稀缺性(相對于公路鐵路),地鐵在政策討論中影響廣泛,但實際的文獻關注度較低。不過,近年來眾多學者開始關注地鐵的影響,并取得了一些有價值的研究成果。基于土地利用理論,地鐵能夠顯著提高可達性,降低交通成本,進而影響其周邊的土地利用與價值(Du和Mulley,2007;譚章智等,2017;范子英等,2018)。同時,也有部分研究關于地鐵開發建設對整體城市宏觀變量的影響,如城市污染、空氣質量、交通運力等(Lee等,2013;Gendron-Carrier,2018;馮國強和李菁,2019)。綜上可見,地鐵作為城市公共交通的重要方式,對城市微觀和宏觀的空間形態都會產生一定影響,但其效應受城市發展、空間范圍、線網密度等因素的影響,不能一概而論。

(2) 交通基礎設施對城市空間結構的影響。已有研究認為城市空間結構均衡狀態形成受到自然、經濟和政治等方面的影響,包括地形地貌、收入、產業結構、交通基礎設施、政府財政壓力和城市規劃等(Sun等,2021;劉修巖等,2016;秦蒙等,2016;曹清峰和王家庭,2019;劉修巖等,2022)。針對交通基礎設施對城市空間結構影響的研究主要集中在鐵路和公路領域。學者們利用西班牙、日本、中國等國數據也證實了公路增加會影響城市內部的空間結構(Garcia-López等,2015;Hsu和Zhang,2014)。這些文獻提供了討論交通基礎設施影響城市空間結構行之有效的研究范式。

近年來,一些學者研究了地鐵對城市內部空間結構影響,但是總體而言相關文獻較少。主要包括Ahlfeldt和Wendland(2011)基于土地利用理論,用柏林1890年到1936年歷史檔案數據發現柏林的通勤鐵路系統促使其空間結構分散化。Gonzalez-Navarro和Turner(2018)研究了過去幾十年632個全球大城市的地鐵網絡對城市人口以及空間結構的影響,發現地鐵一定程度上導致了城市的郊區化。Zhang等(2019)以北京和杭州為例發現在不同城市空間結構下,地鐵系統的溢出效應不同。這些研究都是基于整個城市的宏觀研究,深入分析地鐵對城市內部微觀的研究相對更少,Jin和Kim(2018)采用聯立方程模型研究了首爾大都市區2000年到2010年地鐵擴張對城市空間結構的影響,發現地鐵擴張不僅促進了城市增長,還與人口和就業交互產生了再分配效應。已有相關文獻的研究結果均表明地鐵的擴張會影響城市空間結構,但具體的效應因城市特征、時間階段而異,尚未形成較為完善的研究體系。

2. 文獻述評

總的來說,已有文獻討論基礎設施對中國的城市空間結構影響時,更為側重考慮公路和鐵路對城市人口分布的效應。少量研究關注到了地鐵在城市內部的效應,但多為單一城市樣本或單條地鐵線路樣本,分析期周期較短,約為8～10年,數據時間限制導致研究不能更為深入。基于以上文獻綜述,本文發現地鐵對城市空間結構相關研究仍有完善的空間。除此之外,受制于政策規定,只有較大規模的城市才會修建地鐵,較少的樣本量和內生性問題也不容忽視,這些擾動因素必然給相關實證研究帶來巨大阻力。

三、 中國地鐵發展現狀

中國地鐵系統發展始于1971年開通的北京地鐵1號線。根據中國城市軌道交通協會《城市軌道交通2022年度統計和分析報告》,目前國內的城市軌道交通有9種制式在運營,包括:地鐵、輕軌、跨座式單軌、市域快軌、有軌電車、磁浮交通、自導向軌道系統、電子導向膠輪系統和導軌式膠輪系統。本文所定義的“地鐵”本質是指城市軌道交通,但由于各地對軌道交通系統的定義和名稱不盡相同,無法統一,因此存在各級官方統計數據差異較大的情況。本文所定義的地鐵是指與汽車交通和行人完全隔離的城市軌道交通,因此并不包括各種城市有軌電車,因為它們存在與汽車和行人的交互行為(Gonzalez-Navarro和Turner,2018)。

中國地鐵建設尚處于“中心填充式”狀態。近30年中國地鐵一直處于高速建設期,特別是近10年,地鐵系統規模擴張了約6倍(圖1),且未來10年,中國地鐵網絡規模還將擴大1倍。鑒于很多地鐵城市真正開始建設地鐵的時間并不長,目前國內大部分城市的地鐵仍然集中分布于核心城區。截至2020年底開通的3505個地鐵站中,有2103個站點分布在城市中心商務區10公里范圍內,在城市遠郊地區的站點(距中心CBD距離大于20公里)僅有467個。站點距城市中心距離的核密度圖(圖2)揭示了這一特征事實。

圖1 中國地鐵站點數量與里程長度變化情況

圖2 中國城市地鐵站點分布核密度圖

中國地鐵開通未提供城市人口規模增長動力。盡管中國地鐵系統規模和城市人口規模存在一個較為明顯的正向相關關系,500萬以上人口的城市幾乎都開通了地鐵,200萬以下的地級市大多沒有開通地鐵。隨著人口規模的增加,地鐵城市的比重也在提高(圖3),但本文并未發現中國地鐵城市在地鐵建成開通后出現明顯的人口規模增長現象。圖4分別給出了地鐵開通前后城市人口規模以及人口增長率的變化情況。其中,圖4a為地鐵開通前后8年地鐵城市市轄區總人口的情況,城市市轄區人口規模處于緩慢擴張階段。但是當本文控制了經濟發展程度、歷史人口、歷史人口密度等可能影響人口規模的城市層面經濟變量,以及省份和年份固定效應后(圖4b),城市人口規模在地鐵開通前后沒有明顯差異。圖4c的橫坐標為地鐵開通前后時間,縱坐標為城市人口增長率變化,反映了地鐵開通前后人口規模增長的變化情況。地鐵開通前2～3年有人口波動跡象,地鐵開通后人口規模增長與之前的增長幾乎一致,呈平緩趨勢,數值接近于0。一般認為地鐵建設周期為3年,期間由于建筑工人的進入,會產生一定的人口波動(Gonzalez-Navarro和Turner,2018),圖4c的曲線正是符合這一經驗判斷。進一步控制了上述相關可能影響人口規模增長的變量、人口滯后項和固定效應后,可以發現圖4d地鐵開通前已經看不到顯著的人口增長波動。對比地鐵開通前后,同樣無法發現人口規模增長的顯著變化。現有研究中,Gonzalez-Navarro和Turner(2018)基于全球大城市樣本實證結果也顯示地鐵擴張對城市人口增長的影響非常微弱,與本文研究結論一致。

圖4 地鐵開通前后城市人口變化注:實線反映各縱坐標的變化情況,虛線為5%顯著性水平上的置信區間。圖5同。

現有文獻表明由于交通基礎設施發展有效提高了城市各區域的可達性,因而人口分布可能受交通設施的影響而呈現出獨特的集聚或分散特征。本文在接下來的分析中將進一步考察中國地鐵在緩解公共交通壓力的基礎上是否對城市形態結構產生了影響。

四、 宏觀視角下的地鐵開通與城市郊區化

1. 宏觀實證模型設定

本文借鑒Gonzalez-Navarro和Turner(2018)的做法,從城市宏觀層面構建以下基礎模型來量化描述地鐵對城市人口空間分布的影響:

Yit=α0+α1Sit+α2Xit+μi+σt+εit

(1)

其中,i為樣本城市,t為年份;Yit為被解釋變量,如人口規模和其他反映城市空間結構的中心化程度;Sit為地鐵特征變量,如地鐵站數量、地鐵線路數或地鐵線路長度;Xit表示受時間和個體差異影響的城市特征控制變量;μi和σt分別為城市不隨時間變化的特征和時間固定效應,εit為隨機擾動項。本文無法先驗地知道計量模型的準確設定形式,但是對數形式能夠一定程度減少異方差問題,為了便于用彈性來解釋經濟含義,因此所有變量均用對數形式呈現。

為了準確估計出結果,本文必須解決動態混淆問題。動態混淆是指如果一系列其他人口沖擊發生在地鐵擴張之前,比如建筑工人的入駐,可能會混淆地鐵與人口增長或者空間結構演變的原始估計結果。為了避免此類問題,結合前文描述統計結果,控制變量中加入人口滯后項來剔除動態混淆對結果的干擾。

關于內生性問題,交通基礎設施經濟效應研究中常用的幾種工具變量分別是地理類變量、歷史規劃變量和長期滯后變量(Faber,2014)。本文主要利用地鐵長期滯后項作為地鐵的工具變量來解決內生性問題。這樣做有如下依據:首先,采取長期滯后項作為工具變量已廣泛用于相關研究。其次,通過分析地鐵站點規模與地鐵系統開通總時長數據可以發現地鐵數量沿著一條可預測的增長軌跡發展(1)限于篇幅,此處散點圖未列示,備索。,因此滯后項可預測當前的地鐵規模或變化情況。參考Gonzalez-Navarro和Turner(2018)對地鐵工具變量的選取方法,同時考慮中國部分城市地鐵建設起步較晚,僅有少部分城市較早地建設地鐵系統,為了盡可能地保證工具變量的外生性和足夠的樣本數量,本文選取了滯后10期地鐵規模作為當前地鐵規模變化的工具變量,形成包含工具變量的混合截面數據集。此外,本文采用一階差分模型來規避可能的遺漏變量問題,通過一階差分來剔除可能影響地鐵效應且不隨時間變化的城市特征。

ΔYit=A1ΔSit+A2ΔSit+Δσt+Δεit

(2)

ΔSit=B1Sit-k+B2ΔXit+Δηit

(3)

(2) 式為(1)式差分后的模型設定形式,(3)式為工具變量的設定形式。本文將采用地鐵規模的長期滯后項反映當前地鐵特征的變化。

2. 數據簡介與來源

(1) 地鐵數據。本文從網絡收集和官方統計兩個方面描述了地鐵信息。首先本文通過網絡地圖爬取方法獲得了截至2020年底中國大陸開通地鐵的35座城市3505個地鐵站點信息,信息包括地鐵站的經緯度、站點編號、線路編號以及所屬城市。在此基礎上,本文手動通過網絡搜索獲取了這些地鐵站的具體開通年份(2)地鐵開通年份以年為單位進行統計。并統計了每個城市歷年的地鐵站數量,從官方統計年鑒獲取了這35座城市的地鐵線路長度信息,數據來源于《中國第三產業統計年鑒》。

(2) 人口數據。時變的人口數據來自于CSMAR中國區域研究數據庫,包括1992年到2020年省份總人口和城市年末總人口,用以控制可能的人口時間趨勢。歷史人口規模數據來源于第三次人口普查數據(1982年),歷史人口密度數據來源于《中國城市統計年鑒》,本文選取了1984年數據。此外,后續用于計算城市空間結構的人口柵格數據來自于LandScan。

(3) 城市空間結構數據。在城市層面,本文對城市空間結構的描述方法主要借鑒了Gonzalez-Navarro和Turner(2018)用密度梯度測算城市中心化程度的方法,即計算人口隨著距市中心距離增加而衰減的速率。為此,本文利用2000-2020年LandScan數據集計算了城市中心CBD周圍以1.5公里、5公里、10公里、25公里和50公里為半徑的5個圓環內平均人口,令yi表示平均人口,圓環半徑分別為各圓環中點距中心CBD的距離,即令xi∈{0.75 km,3.25 km,7.5 km,17.5 km,37.5 km},因此對于每座城市每個年份,本文都可以獲得一組xi和yi,據此構建如下回歸模型:

lnyi=β0+β1lnxi+εi

(4)

其中,β0是截距項,其估計值可以反映城市中心區1.5公里內的平均人口狀況;β1為人口密度梯度,即人口密度隨著距市中心距離增加而衰減的速率,β1的絕對值越大,說明城市人口隨距離衰減的速率越大,即城市中心化程度越高。

此外,本文還采用Henderson等(2019)的方法計算中國地鐵城市的變異系數和經濟密度,以及利用Li和Liu(2018)的方法計算多中心指數和緊湊度指數,并將這4種指標作為密度梯度的替代變量,從不同角度衡量城市空間結構。

(4) 其他控制變量數據。除了以上核心變量數據,本文還獲取了反映城市特征的宏觀統計指標作為控制變量。主要包括:一是反映經濟發展情況的人均國民生產總值變量;二是考慮到建筑密度對人口密度的影響(蘇紅鍵和魏后凱,2013),選取了反映城市建筑密度變化的市轄區建成區面積變量;三是反映房地產市場發展的房地產開發投資額變量;四是為了控制城市規劃和地理層面的影響(張浩然,2018),本文手動收集城市CBD緯度數據作為日照間隔的代理變量。

3. 描述性統計

本文首先利用已有數據來對比開通地鐵城市和未開通地鐵城市的城市空間結構差異。根據2003年國務院《關于加強城市快速軌道交通建設管理的通知》中對城市建設地鐵前期條件“申報發展地鐵的城市城區人口需在300萬以上”的規定,本文選取第三次人口普查中市轄區50萬及以上人口的未開通地鐵城市作為對照組,截至2020年已開通地鐵城市作為實驗組。表1描述了地鐵城市和非地鐵城市空間結構指標的差異。地鐵城市人口分布具有更陡峭的密度梯度和更高的中心區人口密度。相比非地鐵城市隨時間遞增的人口梯度,地鐵城市的密度梯度日漸扁平化,但無論是實驗組還是對照組,密度梯度變化的幅度都非常小。地鐵城市的中心區密度呈現遞減趨勢,而非地鐵城市的中心人口密度不斷增加。僅從表1的數據分析,似乎可以初步得到開通地鐵城市的城市空間結構更加扁平的結論。但進一步的雙重差分模型回歸結果卻表明該差異在統計上并不顯著(3)限于篇幅,此處回歸結果未列示,備索。。

表1 地鐵城市與非地鐵城市的密度梯度和中心人口密度

為了探究地鐵系統擴張有沒有引起城市人口郊區化現象,本文主要關注開通地鐵的樣本。后文基準回歸基于地鐵城市樣本的混合截面數據集進行檢驗,涉及的變量定義及樣本描述性統計詳見表2。利用地鐵開通年份信息,本文采用類似于前文討論地鐵與城市人口規模變化的做法,對城市空間結構變化進行分析。圖5展示了地鐵開通前后的人口空間分布變化情況。圖5a展示了地鐵開通前后人口密度梯度的變化情況,在地鐵開通前2年到之后的6年間,城市的人口中心化程度并未有顯著的變化趨勢。圖5b控制了人口密度梯度的省份和年份固定效應,用殘差作為縱坐標,人口密度梯度值同樣未有顯著異于0的變化趨勢。圖5c和圖5d分別復制了圖5a和圖5b的作圖過程,核心指標替換為中心人口密度,同樣發現地鐵開通后城市中心人口密度盡管出現了下降趨勢,但并不顯著。

表2 地鐵城市變量定義及描述性統計

圖5 地鐵開通與城市人口空間分布

4. 實證回歸結果

(1) 基準的回歸結果。本文采用了人口密度梯度(PopGradient)和中心人口密度(PopIntercept)作為基準回歸的被解釋變量,通過控制樣本城市的人均GDP、所屬省份人口、人口滯后項、建成區面積、房地產開發投資額、歷史人口、歷史人口密度和城市CBD緯度,來分析樣本城市地鐵站數(Stations)增加對城市空間結構指標的影響。首先,表3列(1)列(2)匯報了OLS的回歸結果,結果表明地鐵擴張對城市空間結構的影響不顯著,地鐵開通并未促使人口在城市空間的分散分布。但是考慮到前文的分析,由于地鐵系統內生性的存在,所以OLS結果很大程度是有偏的。因此本文更關注剔除城市個體效應的一階差分法(4)一階差分法的計量模型與固定效應模型基本一致,以防由于模型差異而影響估計結果,本文采用固定效應模型進行了類似的估計,結果與基準回歸一致。限于篇幅,此處回歸結果未列示,備索。和工具變量法的估計結果。列(3)一階差分估計結果表明地鐵擴張對城市空間結構的影響不顯著。列(4)工具變量法估計結果(5)限于篇幅,第一階段結果未列示,備索。與前面一致,地鐵擴張并未帶來人口密度梯度的顯著變化。表4將因變量替換為中心人口密度,結果發現地鐵擴張沒有顯著引起中心人口外流。

表4 地鐵對中心人口密度的影響

與本文在描述性分析過程中看到的初步結論相似,地鐵擴張并未帶來城市中心人口的分散化。考慮到過去20年中國地鐵建設還處于擴張期,站點更多地集中在核心城區,而且城市發展還處于人口向城市集聚的階段,地鐵擴張對城市人口空間分布的影響在城市自身集聚效應面前自然難以識別。因此本文未發現地鐵擴張造成城市空間結構郊區化現象也是符合中國發展現狀的。

(2) 穩健性檢驗。本文基準回歸因變量主要是測度以城市中心為圓心的圓環式梯度變化,更多地用來觀察城市空間結構是否出現郊區化、輻射式分散化等現象。除此之外,已有文獻還提供了多種衡量城市空間結構的指標,從不同角度觀測城市空間結構的變化,較為常見的有經濟密度和變異系數(Henderson等,2019)、多中心指數和緊湊度指數(Li和Liu,2018)等。表5展示了采用上述城市空間結構測度指標作為替代變量進行回歸的結果。研究發現,地鐵開通并未顯著引起此類城市空間郊區化和分散化結構指標變化,與基準回歸結果一致。

表5 因變量穩健性檢驗

表6匯報了地鐵線路數量和地鐵線路里程作為自變量的穩健性檢驗結果。有些城市單條地鐵線路較長,涉及站點雖多但實際線路總數較少;或者有的城市站點與站點間距較大,局部站點數量不多但是覆蓋面積較廣。為了彌補以上兩個站點數量無法捕捉的信息,本文收集每年地鐵線路數量和線路里程作為地鐵站數量的替代性指標進行穩健性檢驗,研究結果與基準回歸一致。

表6 自變量穩健性檢驗

五、 微觀視角下的地鐵局部集聚效應

1. 微觀實證模型設定

在宏觀層面,地鐵網絡的擴張并未造成城市人口空間郊區化,但城市空間結構并非僅有分散化一種變化形式。基于前文的結果,盡管鋪設地鐵網絡未能使得城市人口在以CBD為圓心的圓環梯度結構上“縱向”向外流動,但仍不排除地鐵會吸引城市人口向地鐵附近集聚,導致城市人口在圓環梯度結構上“橫向”向地鐵站點流動。這種改變城市人口空間布局的方式也是城市空間結構變化的一種表現形式。本文采用空間雙重差分模型對微觀層面站點周邊的人口變化進行實證分析。空間雙重差分模型(Spatial Difference in Difference Model)結合了空間計量和雙重差分法,為解決傳統DID方法在對照組選取時難以避免的環境差異問題,該方法基于政策沖擊的衰減效應前提,將距離樣本點近的區域劃分為實驗組,較遠的區域劃分為對照組,這種分組方法基本保證了實驗組和對照組共享同樣的宏觀環境,從而一定程度上解決傳統DID在對照組選取上的一些弊端。空間雙重差分模型不僅可以估計政策的效應,還能估計政策實施后被影響的空間范圍。本文借鑒Pope和Pope(2015)的研究構建地鐵空間雙重差分模型,基本設定形式如下:

Yit=α+βTi+γTi×Periodit+λCi+δit

(5)

其中,i是地鐵站周圍4公里內所有的格網,t為年份;α為常數項,β、γ和λ為估計系數;Yit為被解釋變量,可以是每個格網內的人口規模的對數ln(Population),約表示1平方公里的人口數量,或者為地鐵站點周邊每平方公里人口增長率Δln(Population);Ti為是否是處理組的虛擬變量,Periodit為離該格網最近的地鐵站是否開通的虛擬變量,Ti×Periodit為交互項,表示處理組或對照組是否開通地鐵;Ci為格網的個體特征;δit為隨機擾動項。

空間雙重差分模型需要明確設立對照組與處理組,地鐵開通應該僅對處理組范圍內的人口增長產生影響,而對照組所在區域無影響或者影響較小可忽略不計。地鐵作為公共交通基礎設施,主要服務于人的短距離通勤,大多數人通過步行或者短途自行車到達地鐵站點,因此其空間影響范圍可以借鑒沃爾瑪超市的效應區間。根據既有研究文獻,一些相關的實證研究也表明2公里以外,地鐵對房價的影響較小。因此,本文借鑒Pope和Pope(2015)做法,對地鐵周邊4公里內的樣本進行分組。由于本文希望盡可能研究地鐵對周邊人口影響的邊界,因此本文在3.5公里范圍內每隔500米設立多個處理組,同時將距離地鐵站3.5～4公里內的格網作為對照組。為了避免格網同時落在處理組和對照組,故而每個格網只算入距離其最近的地鐵站的輻射范圍。據此,本文實際的估計模型設定形式如下:

(6)

2. 數據說明

(1) 地鐵數據處理。通過將收集到的地鐵站點經緯度信息投影到ArcGis處理軟件中,可以得到地鐵站點的地圖位點數據。根據模型設定以地鐵站點為中心畫圈,得到多個嵌套交疊的緩沖圈,內圈為對應地鐵站點的實驗組區域,外圈為對照組區域。針對多個緩沖圈重合的區域,通過計算到附近站點的距離篩選最近站點作為所屬站點。最后基于2011年行政區劃數據得到3505個地鐵站點及其緩沖圈的矢量數據集。

(2) 人口數據。本文采用LandScan全球人口動態統計分析數據庫的人口格網數據,該數據由美國能源部橡樹嶺國家實驗室(ORNL)開發,運用地理信息系統(GIS)和遙感技術方法分析得出的分辨率較高人口格網數據,能反映約1平方公里范圍內的24小時平均人口分布狀況。本文基于此數據庫提取了2000年到2020年各地級市人口數據以及地鐵站周邊一定區域范圍的微觀人口數據。

3. 描述性統計

圖6反映了地鐵開通前后周邊4公里范圍內人口分布情況,其中黑色曲線為地鐵開通前的人口分布,淺灰色為地鐵開通后的人口分布情況。圖中可以清晰地看到在地鐵開通后,周邊區域的人口出現了顯著地增長(核密度曲線右移)。但之前的分析中并未發現地鐵開通會促進整個城市人口明顯增長的證據,很大可能是地鐵線路開通改變了城市人口的空間分布,使得人口在地鐵周邊集聚,從而促進了地鐵周邊人口規模的增加。本文還統計分析了地鐵開通前后8年間周邊人口規模和人口增長率的變化曲線(6)限于篇幅,此處圖形未列示,備索。。地鐵周邊4公里范圍內人口規模一直處于擴張狀態,且在地鐵開通后2年間,周邊人口規模急劇擴張。對比地鐵開通前后的人口增長率變化可以發現,地鐵開通僅帶來周邊人口增長率的短期躍升,并未形成促進人口長期集聚持續動力,圖形波動較大。

圖6 地鐵開通前后核密度圖

4. 實證回歸結果

(1) 基準回歸結果。表7顯示了地鐵局部集聚效應的空間雙重差分估計結果。根據式(6)的設定,引入空間劃分指標及其與地鐵開通時間節點交互項進行回歸,同時控制地鐵站點、年份固定效應和柵格個體特征,最后將穩健標準誤聚類到地鐵站點層面。表7的結果表明,地鐵站點開通存在局部人口集聚效應,空間指標與地鐵開通虛擬變量的系數皆為正,且3公里范圍內的空間指標系數大多在1%統計水平上顯著,意味著地鐵開通吸引了人口在周邊3公里范圍內集聚。由列(2)可見,加入時間固定效應后,地鐵開通對人口集聚影響的范圍有所縮小,人口增長效應有所減少,由列(3)可見,進一步控制柵格個體效應和站點特征后,交叉項系數穩定在3公里內顯著,且系數大小變化不大,表明了結果的穩健性。具體來說,地鐵開通在1.5公里內吸引了10%～11%的人口增長;而1.5公里以外,地鐵開通的人口集聚效應明顯減弱,1.5～2公里、2～2.5公里以及2.5～3公里的交叉項系數逐漸減為7%、6.9%和3.6%,以上變量皆在1%統計水平上顯著。相對而言,3公里外的樣本,在地鐵開通后,其人口規模相較對照組3.5～4公里的增長在統計上并不顯著,可以認為地鐵開通的人口聚集效應在3公里外微不足道。表7的結果表明地鐵開通對周邊人口空間布局的影響為局部正向效應,且人口集聚效應隨著到地鐵站距離的增加而減弱。研究結果說明地鐵作為交通基礎設施的一種,其開通運營所帶來的通勤成本降低和通達性改善,顯著影響了地鐵周邊地區的人口布局,進而對城市空間結構產生影響。

表7 微觀層面:基準回歸

(2) 平行趨勢檢驗。由于雙重差分模型設想的未實施政策實驗組是假命題,因此平行趨勢檢驗的核心條件便是要求實驗組和對照組除政策沖擊之外的其他指標和環境變量基本趨同。這一點正是空間雙重差分法所提出的分組方法企圖解決的問題。中國地鐵站點大多集中在市區,市區人口密集因此局部范圍內分布較為均勻且穩定,當所圈選的范圍較小時,步行范圍內的其他基礎設施、公共服務等舒適度指標基本一致,同時也共享地理尺度更大的宏觀變量。參考大多數文獻的做法,本文通過對比處理組與對照組人口規模均值對數變化的時間趨勢,檢驗數據樣本是否符合平行趨勢假設。根據基準回歸結果,本文設定3公里以內的樣本為處理組,3～4公里的樣本為對照組。圖7匯報了分析結果。從結果看,地鐵開通前處理組與對照組的平均人口規模均值呈現共同的增長趨勢。尤其是地鐵開通前2年(黑色實線)到地鐵開通當年(黑色虛線)的年份區間,圖7曲線清晰地展示了到地鐵站不同距離人口規模均值增長趨勢的一致性,不存在明顯差異。地鐵開通后,在對照組的增長趨勢顯著減緩且逐漸轉向下降的情況下,實驗組仍保持相對穩定的增長,這與前文的研究結果一致。綜上,可以認為本文的樣本并未違背共同趨勢假設。

圖7 地鐵開通前后周邊區域人口規模

(3) 穩健性檢驗。考慮到地鐵發展的長期性,對地鐵局部集聚效應的檢驗需要足夠的開通前后樣本數據來觀測人口空間布局變化。本文的樣本中可能存在開通時間過長或剛開通的站點,因此在穩健性檢驗部分通過限制樣本的方式來檢驗地鐵開通促使周邊人口集聚的效應是否穩健。

剔除2015年后開通地鐵的樣本。國內地鐵部分城市開通較早,但部分站點2015年后才正式運營。因此從穩健性角度考慮,為保證足夠的時間窗口,剔除2015年后開通地鐵的樣本。表8列(1)顯示2.5公里內空間指標與時間虛擬變量的交叉項依舊在1%統計水平上顯著正相關,且此模型的估計系數與全樣本相近,表明了結論的穩健性。

表8 穩健性檢驗:限制樣本

限制地鐵開通前后年份為8年。更進一步,為保持樣本的平衡性,可以更為嚴格地將樣本限制到足夠長、具有對稱性的時間窗口內。為此,本文選擇地鐵開通前后年份為8年的樣本再次進行空間雙重差分估計。表8列(2)表明,盡管限制前后8年樣本的整體估計系數要略小于基準結果,但未改變地鐵開通造成周邊2.5公里范圍人口集聚的影響趨勢,再次證實了前文結論的穩健性。

(4) 異質性分析。本文進一步區分地鐵站點所處城市區位來考察地鐵局部集聚效應的異質性,主要討論不同區域地鐵的影響范圍是否存在差異。本文將樣本劃分為距離城市CBD10公里以內、10～20公里以及20公里以外的地鐵站周邊區域,這樣劃分大致能夠反映地鐵城市核心城區、近郊地區和遠郊地區站點周邊的人口集聚特征。回歸結果見表9。列(1)是距離城市CBD10公里以內樣本的估計結果。結果顯示,位于該范圍的地鐵開通的影響大部分表現為分散效應,但統計上不顯著;列(2)是距離城市CBD10～20公里樣本的估計結果,從估計系數的顯著性來看,城市近郊的地鐵開通能帶來周邊2.5公里范圍內的人口顯著增長;列(3)是距離城市CBD20公里以外樣本的估計結果,地鐵開通會帶來周邊2.5公里范圍內的人口增長,但集聚效應強度似乎不如近郊。表9結果說明城市核心區地鐵的開通對周邊人口影響不大,這與城市核心區地鐵站點周邊發展現狀是一致的。城市的核心區往往是城市優先發展的區域,已有既定的人口基數以及建設形態,自身人口密度及空間分布都相對緊湊,因此地鐵對核心區人口分布的影響較小。相比于核心區,城市郊區新開地鐵站點對人口集聚的吸引力較強,其中近郊距離城市中心不遠,基礎設施相對完善,因此比遠郊對人口的集聚更有吸引力。

表9 局部集聚效應的空間異質性

此外,本文還考察了核心城區、近郊區、遠郊區分樣本的三重差分檢驗,結果見表10列(2)至列(4),討論分區內的地鐵效應是否存在距離異質性。對比分樣本的回歸結果,本文發現了比較有趣的結論。列(2)表明,在核心城區,1公里范圍內的交叉項系數為負且至少在10%統計水平上顯著,距離增加對地鐵局部集聚效應呈現負面影響;列(3)系數全部為負,但僅有2.5～3公里的交叉項系數顯著,說明在近郊區,距離城市中心越遠,地鐵的局部集聚效應越弱,基本符合經驗事實的判斷;有趣的是,列(4)針對遠郊樣本的研究結果發現地鐵局部集聚效應在2公里范圍內系數皆為正,其中0.5公里范圍內統計上顯著,表明在城市遠郊地鐵站點距離城市中心越遠集聚效應越強,這也許是因為偏遠地區地鐵開通帶來的通達性改變仍舊對一部分人有吸引力。

總的來說,微觀層面全樣本的檢驗結果同樣支持宏觀層面樣本的研究結論。從分樣本結果來看,地鐵系統建設對人口空間布局的影響存在空間異質性。從通勤成本角度來看,對于城市人口而言,由于有其他經濟變量的影響,通勤成本降低對人口的吸引力不是無邊界的。地鐵系統盡管能夠一定程度降低中國城市人口的通勤成本,但是其對人口分散化、郊區化的引導力也是有限的。郊區畢竟在基礎設施、舒適度等其他因素上與核心城區有差距。現階段中國城市發展現狀下,近郊與遠郊地區的地鐵系統對中心人口的引流作用十分有限。

六、 結論與政策建議

本文首先基于文獻梳理看到了地鐵對城市空間結構可能的塑造作用,隨后基于中國地鐵發展特征從宏微觀層面分別構建一階差分模型和空間雙重差分模型進行實證研究。研究結果表明,地鐵開通雖然對城市人口空間郊區化的總體影響不顯著,但影響了城市內部人口的空間分布形態,人口會在地鐵站點周邊3公里內的區域集聚,且地鐵的人口集聚效應存在距離衰減。異質性分析結果發現,地鐵站點對周邊人口集聚效應存在空間異質性,核心城區地鐵開通對周邊人口的影響并不顯著,城郊地區則顯著表現為集聚效應。

隨著城市規模的擴張和城內聯系的加強,公共交通可達性深刻影響著城市內部人口的空間分布形態。本文采用中國地鐵數據再次驗證公共交通對城市形態的塑造作用,對于未來地鐵規劃和進一步促進城市發展具有較強的政策指導意義。上述研究可以得到如下政策建議:

第一,謹慎評估地鐵擴張的成本收益。地鐵作為緩解城市公共交通壓力的典型方式已經在很多城市落地實踐,部分線路呈現由核心城區向外擴散的趨勢,但本文的結果表明處于擴張期的城市發展階段,地鐵對人口分散化的影響并不顯著。因此將地鐵向郊區擴張作為促進中心人口外流的主要手段仍然需要更深層次的考慮。但同時,離城市主中心較遠的區域修建地鐵能促使周邊地區人口增長提高,這一點也給一些郊區地鐵的修建提供了證據支持。此外,即使在處于城市高速建設期的中國,地鐵擴張仍然不是分流中心高密度人口的核心動力。因此,在地鐵社會福利特征的“蒙面”之下忽視其背后的高昂建設運營成本不符合經濟社會發展規律,地鐵的修建決策應是經濟與社會、短期與長期發展的權衡。

第二,地鐵的修建應更多考慮區域實際的流動性需求,合理布局站點。本文實證結果表明位于城市不同區域地鐵開通對人口集聚的影響存在異質性,因此地鐵的修建需要更多考慮城市內部各區域的實際流動性需求,在此基礎上合理規劃地鐵網絡。根據已有實踐經驗,除了北京上海等超大城市外,大部分城市的地鐵系統仍處于虧損運營階段。一個主要原因是地鐵修建初期未充分研究地鐵對客流的吸引能力,存在過度超前規劃現象。2018年國務院提高地鐵城市申建標準,在規定了人口規模和經濟預算規模的基礎上,還規定了建設初期的客運強度與客流規模,這一定程度上遏制了非理性的大規模地鐵修建行為。因此在地鐵規劃建設期應該合理考慮地鐵開通后對人口集聚的最優規模,從而確定地鐵修建的范圍以及空間分布。

第三,合理利用地鐵網絡塑造城市形態,優化城市空間結構。本文結論證實了地鐵系統對城市內部空間結構的塑造作用。作為城市內部公共交通體系的骨架,地鐵不僅是城市內部公共交通網絡布局的關鍵一環,其線路和站點選址更是影響著周邊區域的人口集聚形態。在具體的城市建設和規劃過程中,應合理利用地鐵網絡對人口分布的影響,優化城市空間形態,為進一步解決各類城市問題奠定基礎。