空间经济视角下地铁建设与城市空间结构演化※

吴嘉贤 刘修岩

内容提要：随着中国城市化进程高速推进,以地铁为代表的城市公共交通体系的建立和完善在缓解大城市拥堵压力的同时,也在重塑城市的人口空间分布形态。从宏微观结合的视角分析了中国35个城市的地铁开通对城市人口空间分布的影响,研究发现地铁通过局部集聚效应影响了城市内部空间结构,但地铁网络扩张总体上对城市人口分散化影响不显著;地铁局部集聚效应主要辐射范围在站点周边3公里内,地铁开通能带来辐射范围内至少3.6%的人口增长;异质性分析结果表明地铁局部效应辐射范围具有空间异质性,其效应强度在不同区位对人口空间结构的影响存在差异。因此,对于未来地铁规划和进一步促进城市发展而言,要谨慎评估地铁扩张的成本收益,合理利用地铁网络塑造城市形态,优化城市空间结构。

一、 引 言

进入21世纪以来,中国经济的高速发展促使数以亿计的人口不断向城市迁徙,城镇化率从2000年的36.0%增加到2022年的65.22%,年均增长超过1个百分点。人口大规模向城市集中在影响城市社会经济形态和空间结构模式的同时,也带来了各种各样的“城市病”。为了促进城市可持续发展和提高人们生活质量,同时基于人多地少的特殊国情以及政府和市场共同作用的政策环境背景,中国正在构建全球最大规模的城市公共交通系统,以缓解诸如拥堵、环境污染等城市问题。地铁作为大城市公共交通系统的主要社会服务设施之一,对于疏解“大城市病”具有重要作用。

1971年,北京1号线的开通成为中国地铁建设的标志性事件,至今已经经历了半个世纪的发展历程。根据中国城市轨道交通协会《城市轨道交通2022年度统计和分析报告》,截至2022年底,中国大陆地区共有55座城市开通城市轨道交通,运营线路总长度达10287.45公里,其中地铁线路长度为8008.17公里,在实施的建设线路规划总长度达6675.57公里,中国将建成世界上最大的市内地铁网络。地铁属于大额基础设施投资,其建设运营可能会重塑区域和城市的空间结构,促进社会经济要素的流动,对于优化城市交通和提高经济效率具有重要意义。地铁的规划建设既要以当地交通需求和人口规模为基础,同时也受到城市空间整体规划布局的影响,是政府与市场对城市发展综合权衡的结果。

地铁虽然是政策讨论的常见话题,关于地铁对周边区域土地利用、经济发展、社会福利影响的研究也屡见不鲜,但仍需补充空间经济视角下地铁对城市人口空间分布影响的研究。随着地铁成为城市公共交通网络的主体架构之一,地铁在城市空间的分布必然会影响城市人口和社会经济活动的分散和集聚方式,从而影响城市的空间结构。基于此,本文将从宏微观结合的视角考察地铁对城市人口空间分布的影响。首先从宏观层面考察地铁系统对城市空间结构的影响,采用一阶差分模型和工具变量法考察地铁是否引起城市人口郊区化;随后,从微观层面进一步讨论地铁对周边人口空间布局的影响,基于微观人口格网数据,利用空间双重差分模型估计地铁开通对周边区域人口的局部集聚效应。研究结果表明,地铁系统一定程度重塑了城市空间结构,主要表现为局部集聚效应,地铁将城市人口集聚到站点附近,但并未引起城市人口的郊区化。空间异质性分析发现,微观研究结果与宏观层面结论保持一致,地铁开通的局部集聚效应强度整体上未随着站点到城市CBD距离的增加而增加。进一步分样本分析则发现地铁局部集聚效应具有空间异质性,且在核心城区地铁对人口空间布局没有显著影响,但在郊区则显著促进周边人口增长。本文的研究结果为讨论地铁成本收益提供了新思路,同时也为政府布局地铁网络提供经验参考。

本文可能的贡献在于:第一,首次从宏微观结合的视角分析中国城市地铁对城市空间结构的影响。本文所构建的宏微观分析框架,既考虑了地铁对城市整体空间的塑造作用,又具体识别了地铁开通的局部微观效应。第二,提供了地铁对城市空间结构影响的相关证据。本文研究结果表明地铁网络扩张并未引起城市整体的郊区化,但地铁通过局部集聚效应重塑城市人口空间布局。本研究补充了现阶段中国地铁对城市空间结构影响的经验证据,具体体现在数据上整理了城市化发展期中国城市样本长达20年分析期的数据,完善了公共交通对发展中国家城市空间结构影响的研究;方法上采用计量模型定量识别了地铁开通运营对城市总体人口空间分布的具体效应。第三,利用LandScan人口空间数据集构建微观层面地铁周边人口空间布局样本,并采用空间双重差分模型实证分析地铁开通周边人口集聚效应的具体边界范围与影响程度,在此基础上还考察了地铁站点开通效应的空间异质性,为地铁相关规划实践和城市空间结构的相关研究提供了证据支持。

本文的具体内容安排如下:第二部分为文献综述;第三部分展示中国地铁发展特征;第四部分从宏观层面分析地铁对城市空间结构的郊区化效应;第五部分从微观层面分析地铁的局部集聚效应;最后是结论与政策建议。

二、 文献综述

1. 文献回顾

本文从两个方面梳理与地铁和城市空间结构研究相关的文献。其中一支文献是考察地铁的经济效应;另一支文献讨论交通基础设施对城市内部空间结构的影响。

(1) 地铁建设的经济效应。Gonzalez-Navarro和Turner(2018)指出由于地铁的相对稀缺性(相对于公路铁路),地铁在政策讨论中影响广泛,但实际的文献关注度较低。不过,近年来众多学者开始关注地铁的影响,并取得了一些有价值的研究成果。基于土地利用理论,地铁能够显著提高可达性,降低交通成本,进而影响其周边的土地利用与价值(Du和Mulley,2007;谭章智等,2017;范子英等,2018)。同时,也有部分研究关于地铁开发建设对整体城市宏观变量的影响,如城市污染、空气质量、交通运力等(Lee等,2013;Gendron-Carrier,2018;冯国强和李菁,2019)。综上可见,地铁作为城市公共交通的重要方式,对城市微观和宏观的空间形态都会产生一定影响,但其效应受城市发展、空间范围、线网密度等因素的影响,不能一概而论。

(2) 交通基础设施对城市空间结构的影响。已有研究认为城市空间结构均衡状态形成受到自然、经济和政治等方面的影响,包括地形地貌、收入、产业结构、交通基础设施、政府财政压力和城市规划等(Sun等,2021;刘修岩等,2016;秦蒙等,2016;曹清峰和王家庭,2019;刘修岩等,2022)。针对交通基础设施对城市空间结构影响的研究主要集中在铁路和公路领域。学者们利用西班牙、日本、中国等国数据也证实了公路增加会影响城市内部的空间结构(Garcia-López等,2015;Hsu和Zhang,2014)。这些文献提供了讨论交通基础设施影响城市空间结构行之有效的研究范式。

近年来,一些学者研究了地铁对城市内部空间结构影响,但是总体而言相关文献较少。主要包括Ahlfeldt和Wendland(2011)基于土地利用理论,用柏林1890年到1936年历史档案数据发现柏林的通勤铁路系统促使其空间结构分散化。Gonzalez-Navarro和Turner(2018)研究了过去几十年632个全球大城市的地铁网络对城市人口以及空间结构的影响,发现地铁一定程度上导致了城市的郊区化。Zhang等(2019)以北京和杭州为例发现在不同城市空间结构下,地铁系统的溢出效应不同。这些研究都是基于整个城市的宏观研究,深入分析地铁对城市内部微观的研究相对更少,Jin和Kim(2018)采用联立方程模型研究了首尔大都市区2000年到2010年地铁扩张对城市空间结构的影响,发现地铁扩张不仅促进了城市增长,还与人口和就业交互产生了再分配效应。已有相关文献的研究结果均表明地铁的扩张会影响城市空间结构,但具体的效应因城市特征、时间阶段而异,尚未形成较为完善的研究体系。

2. 文献述评

总的来说,已有文献讨论基础设施对中国的城市空间结构影响时,更为侧重考虑公路和铁路对城市人口分布的效应。少量研究关注到了地铁在城市内部的效应,但多为单一城市样本或单条地铁线路样本,分析期周期较短,约为8～10年,数据时间限制导致研究不能更为深入。基于以上文献综述,本文发现地铁对城市空间结构相关研究仍有完善的空间。除此之外,受制于政策规定,只有较大规模的城市才会修建地铁,较少的样本量和内生性问题也不容忽视,这些扰动因素必然给相关实证研究带来巨大阻力。

三、 中国地铁发展现状

中国地铁系统发展始于1971年开通的北京地铁1号线。根据中国城市轨道交通协会《城市轨道交通2022年度统计和分析报告》,目前国内的城市轨道交通有9种制式在运营,包括:地铁、轻轨、跨座式单轨、市域快轨、有轨电车、磁浮交通、自导向轨道系统、电子导向胶轮系统和导轨式胶轮系统。本文所定义的“地铁”本质是指城市轨道交通,但由于各地对轨道交通系统的定义和名称不尽相同,无法统一,因此存在各级官方统计数据差异较大的情况。本文所定义的地铁是指与汽车交通和行人完全隔离的城市轨道交通,因此并不包括各种城市有轨电车,因为它们存在与汽车和行人的交互行为(Gonzalez-Navarro和Turner,2018)。

中国地铁建设尚处于“中心填充式”状态。近30年中国地铁一直处于高速建设期,特别是近10年,地铁系统规模扩张了约6倍(图1),且未来10年,中国地铁网络规模还将扩大1倍。鉴于很多地铁城市真正开始建设地铁的时间并不长,目前国内大部分城市的地铁仍然集中分布于核心城区。截至2020年底开通的3505个地铁站中,有2103个站点分布在城市中心商务区10公里范围内,在城市远郊地区的站点(距中心CBD距离大于20公里)仅有467个。站点距城市中心距离的核密度图(图2)揭示了这一特征事实。

图1 中国地铁站点数量与里程长度变化情况

图2 中国城市地铁站点分布核密度图

中国地铁开通未提供城市人口规模增长动力。尽管中国地铁系统规模和城市人口规模存在一个较为明显的正向相关关系,500万以上人口的城市几乎都开通了地铁,200万以下的地级市大多没有开通地铁。随着人口规模的增加,地铁城市的比重也在提高(图3),但本文并未发现中国地铁城市在地铁建成开通后出现明显的人口规模增长现象。图4分别给出了地铁开通前后城市人口规模以及人口增长率的变化情况。其中,图4a为地铁开通前后8年地铁城市市辖区总人口的情况,城市市辖区人口规模处于缓慢扩张阶段。但是当本文控制了经济发展程度、历史人口、历史人口密度等可能影响人口规模的城市层面经济变量,以及省份和年份固定效应后(图4b),城市人口规模在地铁开通前后没有明显差异。图4c的横坐标为地铁开通前后时间,纵坐标为城市人口增长率变化,反映了地铁开通前后人口规模增长的变化情况。地铁开通前2～3年有人口波动迹象,地铁开通后人口规模增长与之前的增长几乎一致,呈平缓趋势,数值接近于0。一般认为地铁建设周期为3年,期间由于建筑工人的进入,会产生一定的人口波动(Gonzalez-Navarro和Turner,2018),图4c的曲线正是符合这一经验判断。进一步控制了上述相关可能影响人口规模增长的变量、人口滞后项和固定效应后,可以发现图4d地铁开通前已经看不到显著的人口增长波动。对比地铁开通前后,同样无法发现人口规模增长的显著变化。现有研究中,Gonzalez-Navarro和Turner(2018)基于全球大城市样本实证结果也显示地铁扩张对城市人口增长的影响非常微弱,与本文研究结论一致。

图4 地铁开通前后城市人口变化注:实线反映各纵坐标的变化情况,虚线为5%显著性水平上的置信区间。图5同。

现有文献表明由于交通基础设施发展有效提高了城市各区域的可达性,因而人口分布可能受交通设施的影响而呈现出独特的集聚或分散特征。本文在接下来的分析中将进一步考察中国地铁在缓解公共交通压力的基础上是否对城市形态结构产生了影响。

四、 宏观视角下的地铁开通与城市郊区化

1. 宏观实证模型设定

本文借鉴Gonzalez-Navarro和Turner(2018)的做法,从城市宏观层面构建以下基础模型来量化描述地铁对城市人口空间分布的影响:

Yit=α0+α1Sit+α2Xit+μi+σt+εit

(1)

其中,i为样本城市,t为年份;Yit为被解释变量,如人口规模和其他反映城市空间结构的中心化程度;Sit为地铁特征变量,如地铁站数量、地铁线路数或地铁线路长度;Xit表示受时间和个体差异影响的城市特征控制变量;μi和σt分别为城市不随时间变化的特征和时间固定效应,εit为随机扰动项。本文无法先验地知道计量模型的准确设定形式,但是对数形式能够一定程度减少异方差问题,为了便于用弹性来解释经济含义,因此所有变量均用对数形式呈现。

为了准确估计出结果,本文必须解决动态混淆问题。动态混淆是指如果一系列其他人口冲击发生在地铁扩张之前,比如建筑工人的入驻,可能会混淆地铁与人口增长或者空间结构演变的原始估计结果。为了避免此类问题,结合前文描述统计结果,控制变量中加入人口滞后项来剔除动态混淆对结果的干扰。

关于内生性问题,交通基础设施经济效应研究中常用的几种工具变量分别是地理类变量、历史规划变量和长期滞后变量(Faber,2014)。本文主要利用地铁长期滞后项作为地铁的工具变量来解决内生性问题。这样做有如下依据:首先,采取长期滞后项作为工具变量已广泛用于相关研究。其次,通过分析地铁站点规模与地铁系统开通总时长数据可以发现地铁数量沿着一条可预测的增长轨迹发展(1)限于篇幅,此处散点图未列示,备索。,因此滞后项可预测当前的地铁规模或变化情况。参考Gonzalez-Navarro和Turner(2018)对地铁工具变量的选取方法,同时考虑中国部分城市地铁建设起步较晚,仅有少部分城市较早地建设地铁系统,为了尽可能地保证工具变量的外生性和足够的样本数量,本文选取了滞后10期地铁规模作为当前地铁规模变化的工具变量,形成包含工具变量的混合截面数据集。此外,本文采用一阶差分模型来规避可能的遗漏变量问题,通过一阶差分来剔除可能影响地铁效应且不随时间变化的城市特征。

ΔYit=A1ΔSit+A2ΔSit+Δσt+Δεit

(2)

ΔSit=B1Sit-k+B2ΔXit+Δηit

(3)

(2) 式为(1)式差分后的模型设定形式,(3)式为工具变量的设定形式。本文将采用地铁规模的长期滞后项反映当前地铁特征的变化。

2. 数据简介与来源

(1) 地铁数据。本文从网络收集和官方统计两个方面描述了地铁信息。首先本文通过网络地图爬取方法获得了截至2020年底中国大陆开通地铁的35座城市3505个地铁站点信息,信息包括地铁站的经纬度、站点编号、线路编号以及所属城市。在此基础上,本文手动通过网络搜索获取了这些地铁站的具体开通年份(2)地铁开通年份以年为单位进行统计。并统计了每个城市历年的地铁站数量,从官方统计年鉴获取了这35座城市的地铁线路长度信息,数据来源于《中国第三产业统计年鉴》。

(2) 人口数据。时变的人口数据来自于CSMAR中国区域研究数据库,包括1992年到2020年省份总人口和城市年末总人口,用以控制可能的人口时间趋势。历史人口规模数据来源于第三次人口普查数据(1982年),历史人口密度数据来源于《中国城市统计年鉴》,本文选取了1984年数据。此外,后续用于计算城市空间结构的人口栅格数据来自于LandScan。

(3) 城市空间结构数据。在城市层面,本文对城市空间结构的描述方法主要借鉴了Gonzalez-Navarro和Turner(2018)用密度梯度测算城市中心化程度的方法,即计算人口随着距市中心距离增加而衰减的速率。为此,本文利用2000-2020年LandScan数据集计算了城市中心CBD周围以1.5公里、5公里、10公里、25公里和50公里为半径的5个圆环内平均人口,令yi表示平均人口,圆环半径分别为各圆环中点距中心CBD的距离,即令xi∈{0.75 km,3.25 km,7.5 km,17.5 km,37.5 km},因此对于每座城市每个年份,本文都可以获得一组xi和yi,据此构建如下回归模型:

lnyi=β0+β1lnxi+εi

(4)

其中,β0是截距项,其估计值可以反映城市中心区1.5公里内的平均人口状况;β1为人口密度梯度,即人口密度随着距市中心距离增加而衰减的速率,β1的绝对值越大,说明城市人口随距离衰减的速率越大,即城市中心化程度越高。

此外,本文还采用Henderson等(2019)的方法计算中国地铁城市的变异系数和经济密度,以及利用Li和Liu(2018)的方法计算多中心指数和紧凑度指数,并将这4种指标作为密度梯度的替代变量,从不同角度衡量城市空间结构。

(4) 其他控制变量数据。除了以上核心变量数据,本文还获取了反映城市特征的宏观统计指标作为控制变量。主要包括:一是反映经济发展情况的人均国民生产总值变量;二是考虑到建筑密度对人口密度的影响(苏红键和魏后凯,2013),选取了反映城市建筑密度变化的市辖区建成区面积变量;三是反映房地产市场发展的房地产开发投资额变量;四是为了控制城市规划和地理层面的影响(张浩然,2018),本文手动收集城市CBD纬度数据作为日照间隔的代理变量。

3. 描述性统计

本文首先利用已有数据来对比开通地铁城市和未开通地铁城市的城市空间结构差异。根据2003年国务院《关于加强城市快速轨道交通建设管理的通知》中对城市建设地铁前期条件“申报发展地铁的城市城区人口需在300万以上”的规定,本文选取第三次人口普查中市辖区50万及以上人口的未开通地铁城市作为对照组,截至2020年已开通地铁城市作为实验组。表1描述了地铁城市和非地铁城市空间结构指标的差异。地铁城市人口分布具有更陡峭的密度梯度和更高的中心区人口密度。相比非地铁城市随时间递增的人口梯度,地铁城市的密度梯度日渐扁平化,但无论是实验组还是对照组,密度梯度变化的幅度都非常小。地铁城市的中心区密度呈现递减趋势,而非地铁城市的中心人口密度不断增加。仅从表1的数据分析,似乎可以初步得到开通地铁城市的城市空间结构更加扁平的结论。但进一步的双重差分模型回归结果却表明该差异在统计上并不显著(3)限于篇幅,此处回归结果未列示,备索。。

表1 地铁城市与非地铁城市的密度梯度和中心人口密度

为了探究地铁系统扩张有没有引起城市人口郊区化现象,本文主要关注开通地铁的样本。后文基准回归基于地铁城市样本的混合截面数据集进行检验,涉及的变量定义及样本描述性统计详见表2。利用地铁开通年份信息,本文采用类似于前文讨论地铁与城市人口规模变化的做法,对城市空间结构变化进行分析。图5展示了地铁开通前后的人口空间分布变化情况。图5a展示了地铁开通前后人口密度梯度的变化情况,在地铁开通前2年到之后的6年间,城市的人口中心化程度并未有显著的变化趋势。图5b控制了人口密度梯度的省份和年份固定效应,用残差作为纵坐标,人口密度梯度值同样未有显著异于0的变化趋势。图5c和图5d分别复制了图5a和图5b的作图过程,核心指标替换为中心人口密度,同样发现地铁开通后城市中心人口密度尽管出现了下降趋势,但并不显著。

表2 地铁城市变量定义及描述性统计

图5 地铁开通与城市人口空间分布

4. 实证回归结果

(1) 基准的回归结果。本文采用了人口密度梯度(PopGradient)和中心人口密度(PopIntercept)作为基准回归的被解释变量,通过控制样本城市的人均GDP、所属省份人口、人口滞后项、建成区面积、房地产开发投资额、历史人口、历史人口密度和城市CBD纬度,来分析样本城市地铁站数(Stations)增加对城市空间结构指标的影响。首先,表3列(1)列(2)汇报了OLS的回归结果,结果表明地铁扩张对城市空间结构的影响不显著,地铁开通并未促使人口在城市空间的分散分布。但是考虑到前文的分析,由于地铁系统内生性的存在,所以OLS结果很大程度是有偏的。因此本文更关注剔除城市个体效应的一阶差分法(4)一阶差分法的计量模型与固定效应模型基本一致,以防由于模型差异而影响估计结果,本文采用固定效应模型进行了类似的估计,结果与基准回归一致。限于篇幅,此处回归结果未列示,备索。和工具变量法的估计结果。列(3)一阶差分估计结果表明地铁扩张对城市空间结构的影响不显著。列(4)工具变量法估计结果(5)限于篇幅,第一阶段结果未列示,备索。与前面一致,地铁扩张并未带来人口密度梯度的显著变化。表4将因变量替换为中心人口密度,结果发现地铁扩张没有显著引起中心人口外流。

表4 地铁对中心人口密度的影响

与本文在描述性分析过程中看到的初步结论相似,地铁扩张并未带来城市中心人口的分散化。考虑到过去20年中国地铁建设还处于扩张期,站点更多地集中在核心城区,而且城市发展还处于人口向城市集聚的阶段,地铁扩张对城市人口空间分布的影响在城市自身集聚效应面前自然难以识别。因此本文未发现地铁扩张造成城市空间结构郊区化现象也是符合中国发展现状的。

(2) 稳健性检验。本文基准回归因变量主要是测度以城市中心为圆心的圆环式梯度变化,更多地用来观察城市空间结构是否出现郊区化、辐射式分散化等现象。除此之外,已有文献还提供了多种衡量城市空间结构的指标,从不同角度观测城市空间结构的变化,较为常见的有经济密度和变异系数(Henderson等,2019)、多中心指数和紧凑度指数(Li和Liu,2018)等。表5展示了采用上述城市空间结构测度指标作为替代变量进行回归的结果。研究发现,地铁开通并未显著引起此类城市空间郊区化和分散化结构指标变化,与基准回归结果一致。

表5 因变量稳健性检验

表6汇报了地铁线路数量和地铁线路里程作为自变量的稳健性检验结果。有些城市单条地铁线路较长,涉及站点虽多但实际线路总数较少;或者有的城市站点与站点间距较大,局部站点数量不多但是覆盖面积较广。为了弥补以上两个站点数量无法捕捉的信息,本文收集每年地铁线路数量和线路里程作为地铁站数量的替代性指标进行稳健性检验,研究结果与基准回归一致。

表6 自变量稳健性检验

五、 微观视角下的地铁局部集聚效应

1. 微观实证模型设定

在宏观层面,地铁网络的扩张并未造成城市人口空间郊区化,但城市空间结构并非仅有分散化一种变化形式。基于前文的结果,尽管铺设地铁网络未能使得城市人口在以CBD为圆心的圆环梯度结构上“纵向”向外流动,但仍不排除地铁会吸引城市人口向地铁附近集聚,导致城市人口在圆环梯度结构上“横向”向地铁站点流动。这种改变城市人口空间布局的方式也是城市空间结构变化的一种表现形式。本文采用空间双重差分模型对微观层面站点周边的人口变化进行实证分析。空间双重差分模型(Spatial Difference in Difference Model)结合了空间计量和双重差分法,为解决传统DID方法在对照组选取时难以避免的环境差异问题,该方法基于政策冲击的衰减效应前提,将距离样本点近的区域划分为实验组,较远的区域划分为对照组,这种分组方法基本保证了实验组和对照组共享同样的宏观环境,从而一定程度上解决传统DID在对照组选取上的一些弊端。空间双重差分模型不仅可以估计政策的效应,还能估计政策实施后被影响的空间范围。本文借鉴Pope和Pope(2015)的研究构建地铁空间双重差分模型,基本设定形式如下:

Yit=α+βTi+γTi×Periodit+λCi+δit

(5)

其中,i是地铁站周围4公里内所有的格网,t为年份;α为常数项,β、γ和λ为估计系数;Yit为被解释变量,可以是每个格网内的人口规模的对数ln(Population),约表示1平方公里的人口数量,或者为地铁站点周边每平方公里人口增长率Δln(Population);Ti为是否是处理组的虚拟变量,Periodit为离该格网最近的地铁站是否开通的虚拟变量,Ti×Periodit为交互项,表示处理组或对照组是否开通地铁;Ci为格网的个体特征;δit为随机扰动项。

空间双重差分模型需要明确设立对照组与处理组,地铁开通应该仅对处理组范围内的人口增长产生影响,而对照组所在区域无影响或者影响较小可忽略不计。地铁作为公共交通基础设施,主要服务于人的短距离通勤,大多数人通过步行或者短途自行车到达地铁站点,因此其空间影响范围可以借鉴沃尔玛超市的效应区间。根据既有研究文献,一些相关的实证研究也表明2公里以外,地铁对房价的影响较小。因此,本文借鉴Pope和Pope(2015)做法,对地铁周边4公里内的样本进行分组。由于本文希望尽可能研究地铁对周边人口影响的边界,因此本文在3.5公里范围内每隔500米设立多个处理组,同时将距离地铁站3.5～4公里内的格网作为对照组。为了避免格网同时落在处理组和对照组,故而每个格网只算入距离其最近的地铁站的辐射范围。据此,本文实际的估计模型设定形式如下:

(6)

2. 数据说明

(1) 地铁数据处理。通过将收集到的地铁站点经纬度信息投影到ArcGis处理软件中,可以得到地铁站点的地图位点数据。根据模型设定以地铁站点为中心画圈,得到多个嵌套交叠的缓冲圈,内圈为对应地铁站点的实验组区域,外圈为对照组区域。针对多个缓冲圈重合的区域,通过计算到附近站点的距离筛选最近站点作为所属站点。最后基于2011年行政区划数据得到3505个地铁站点及其缓冲圈的矢量数据集。

(2) 人口数据。本文采用LandScan全球人口动态统计分析数据库的人口格网数据,该数据由美国能源部橡树岭国家实验室(ORNL)开发,运用地理信息系统(GIS)和遥感技术方法分析得出的分辨率较高人口格网数据,能反映约1平方公里范围内的24小时平均人口分布状况。本文基于此数据库提取了2000年到2020年各地级市人口数据以及地铁站周边一定区域范围的微观人口数据。

3. 描述性统计

图6反映了地铁开通前后周边4公里范围内人口分布情况,其中黑色曲线为地铁开通前的人口分布,浅灰色为地铁开通后的人口分布情况。图中可以清晰地看到在地铁开通后,周边区域的人口出现了显著地增长(核密度曲线右移)。但之前的分析中并未发现地铁开通会促进整个城市人口明显增长的证据,很大可能是地铁线路开通改变了城市人口的空间分布,使得人口在地铁周边集聚,从而促进了地铁周边人口规模的增加。本文还统计分析了地铁开通前后8年间周边人口规模和人口增长率的变化曲线(6)限于篇幅,此处图形未列示,备索。。地铁周边4公里范围内人口规模一直处于扩张状态,且在地铁开通后2年间,周边人口规模急剧扩张。对比地铁开通前后的人口增长率变化可以发现,地铁开通仅带来周边人口增长率的短期跃升,并未形成促进人口长期集聚持续动力,图形波动较大。

图6 地铁开通前后核密度图

4. 实证回归结果

(1) 基准回归结果。表7显示了地铁局部集聚效应的空间双重差分估计结果。根据式(6)的设定,引入空间划分指标及其与地铁开通时间节点交互项进行回归,同时控制地铁站点、年份固定效应和栅格个体特征,最后将稳健标准误聚类到地铁站点层面。表7的结果表明,地铁站点开通存在局部人口集聚效应,空间指标与地铁开通虚拟变量的系数皆为正,且3公里范围内的空间指标系数大多在1%统计水平上显著,意味着地铁开通吸引了人口在周边3公里范围内集聚。由列(2)可见,加入时间固定效应后,地铁开通对人口集聚影响的范围有所缩小,人口增长效应有所减少,由列(3)可见,进一步控制栅格个体效应和站点特征后,交叉项系数稳定在3公里内显著,且系数大小变化不大,表明了结果的稳健性。具体来说,地铁开通在1.5公里内吸引了10%～11%的人口增长;而1.5公里以外,地铁开通的人口集聚效应明显减弱,1.5～2公里、2～2.5公里以及2.5～3公里的交叉项系数逐渐减为7%、6.9%和3.6%,以上变量皆在1%统计水平上显著。相对而言,3公里外的样本,在地铁开通后,其人口规模相较对照组3.5～4公里的增长在统计上并不显著,可以认为地铁开通的人口聚集效应在3公里外微不足道。表7的结果表明地铁开通对周边人口空间布局的影响为局部正向效应,且人口集聚效应随着到地铁站距离的增加而减弱。研究结果说明地铁作为交通基础设施的一种,其开通运营所带来的通勤成本降低和通达性改善,显著影响了地铁周边地区的人口布局,进而对城市空间结构产生影响。

表7 微观层面:基准回归

(2) 平行趋势检验。由于双重差分模型设想的未实施政策实验组是假命题,因此平行趋势检验的核心条件便是要求实验组和对照组除政策冲击之外的其他指标和环境变量基本趋同。这一点正是空间双重差分法所提出的分组方法企图解决的问题。中国地铁站点大多集中在市区,市区人口密集因此局部范围内分布较为均匀且稳定,当所圈选的范围较小时,步行范围内的其他基础设施、公共服务等舒适度指标基本一致,同时也共享地理尺度更大的宏观变量。参考大多数文献的做法,本文通过对比处理组与对照组人口规模均值对数变化的时间趋势,检验数据样本是否符合平行趋势假设。根据基准回归结果,本文设定3公里以内的样本为处理组,3～4公里的样本为对照组。图7汇报了分析结果。从结果看,地铁开通前处理组与对照组的平均人口规模均值呈现共同的增长趋势。尤其是地铁开通前2年(黑色实线)到地铁开通当年(黑色虚线)的年份区间,图7曲线清晰地展示了到地铁站不同距离人口规模均值增长趋势的一致性,不存在明显差异。地铁开通后,在对照组的增长趋势显著减缓且逐渐转向下降的情况下,实验组仍保持相对稳定的增长,这与前文的研究结果一致。综上,可以认为本文的样本并未违背共同趋势假设。

图7 地铁开通前后周边区域人口规模

(3) 稳健性检验。考虑到地铁发展的长期性,对地铁局部集聚效应的检验需要足够的开通前后样本数据来观测人口空间布局变化。本文的样本中可能存在开通时间过长或刚开通的站点,因此在稳健性检验部分通过限制样本的方式来检验地铁开通促使周边人口集聚的效应是否稳健。

剔除2015年后开通地铁的样本。国内地铁部分城市开通较早,但部分站点2015年后才正式运营。因此从稳健性角度考虑,为保证足够的时间窗口,剔除2015年后开通地铁的样本。表8列(1)显示2.5公里内空间指标与时间虚拟变量的交叉项依旧在1%统计水平上显著正相关,且此模型的估计系数与全样本相近,表明了结论的稳健性。

表8 稳健性检验:限制样本

限制地铁开通前后年份为8年。更进一步,为保持样本的平衡性,可以更为严格地将样本限制到足够长、具有对称性的时间窗口内。为此,本文选择地铁开通前后年份为8年的样本再次进行空间双重差分估计。表8列(2)表明,尽管限制前后8年样本的整体估计系数要略小于基准结果,但未改变地铁开通造成周边2.5公里范围人口集聚的影响趋势,再次证实了前文结论的稳健性。

(4) 异质性分析。本文进一步区分地铁站点所处城市区位来考察地铁局部集聚效应的异质性,主要讨论不同区域地铁的影响范围是否存在差异。本文将样本划分为距离城市CBD10公里以内、10～20公里以及20公里以外的地铁站周边区域,这样划分大致能够反映地铁城市核心城区、近郊地区和远郊地区站点周边的人口集聚特征。回归结果见表9。列(1)是距离城市CBD10公里以内样本的估计结果。结果显示,位于该范围的地铁开通的影响大部分表现为分散效应,但统计上不显著;列(2)是距离城市CBD10～20公里样本的估计结果,从估计系数的显著性来看,城市近郊的地铁开通能带来周边2.5公里范围内的人口显著增长;列(3)是距离城市CBD20公里以外样本的估计结果,地铁开通会带来周边2.5公里范围内的人口增长,但集聚效应强度似乎不如近郊。表9结果说明城市核心区地铁的开通对周边人口影响不大,这与城市核心区地铁站点周边发展现状是一致的。城市的核心区往往是城市优先发展的区域,已有既定的人口基数以及建设形态,自身人口密度及空间分布都相对紧凑,因此地铁对核心区人口分布的影响较小。相比于核心区,城市郊区新开地铁站点对人口集聚的吸引力较强,其中近郊距离城市中心不远,基础设施相对完善,因此比远郊对人口的集聚更有吸引力。

表9 局部集聚效应的空间异质性

此外,本文还考察了核心城区、近郊区、远郊区分样本的三重差分检验,结果见表10列(2)至列(4),讨论分区内的地铁效应是否存在距离异质性。对比分样本的回归结果,本文发现了比较有趣的结论。列(2)表明,在核心城区,1公里范围内的交叉项系数为负且至少在10%统计水平上显著,距离增加对地铁局部集聚效应呈现负面影响;列(3)系数全部为负,但仅有2.5～3公里的交叉项系数显著,说明在近郊区,距离城市中心越远,地铁的局部集聚效应越弱,基本符合经验事实的判断;有趣的是,列(4)针对远郊样本的研究结果发现地铁局部集聚效应在2公里范围内系数皆为正,其中0.5公里范围内统计上显著,表明在城市远郊地铁站点距离城市中心越远集聚效应越强,这也许是因为偏远地区地铁开通带来的通达性改变仍旧对一部分人有吸引力。

总的来说,微观层面全样本的检验结果同样支持宏观层面样本的研究结论。从分样本结果来看,地铁系统建设对人口空间布局的影响存在空间异质性。从通勤成本角度来看,对于城市人口而言,由于有其他经济变量的影响,通勤成本降低对人口的吸引力不是无边界的。地铁系统尽管能够一定程度降低中国城市人口的通勤成本,但是其对人口分散化、郊区化的引导力也是有限的。郊区毕竟在基础设施、舒适度等其他因素上与核心城区有差距。现阶段中国城市发展现状下,近郊与远郊地区的地铁系统对中心人口的引流作用十分有限。

六、 结论与政策建议

本文首先基于文献梳理看到了地铁对城市空间结构可能的塑造作用,随后基于中国地铁发展特征从宏微观层面分别构建一阶差分模型和空间双重差分模型进行实证研究。研究结果表明,地铁开通虽然对城市人口空间郊区化的总体影响不显著,但影响了城市内部人口的空间分布形态,人口会在地铁站点周边3公里内的区域集聚,且地铁的人口集聚效应存在距离衰减。异质性分析结果发现,地铁站点对周边人口集聚效应存在空间异质性,核心城区地铁开通对周边人口的影响并不显著,城郊地区则显著表现为集聚效应。

随着城市规模的扩张和城内联系的加强,公共交通可达性深刻影响着城市内部人口的空间分布形态。本文采用中国地铁数据再次验证公共交通对城市形态的塑造作用,对于未来地铁规划和进一步促进城市发展具有较强的政策指导意义。上述研究可以得到如下政策建议:

第一,谨慎评估地铁扩张的成本收益。地铁作为缓解城市公共交通压力的典型方式已经在很多城市落地实践,部分线路呈现由核心城区向外扩散的趋势,但本文的结果表明处于扩张期的城市发展阶段,地铁对人口分散化的影响并不显著。因此将地铁向郊区扩张作为促进中心人口外流的主要手段仍然需要更深层次的考虑。但同时,离城市主中心较远的区域修建地铁能促使周边地区人口增长提高,这一点也给一些郊区地铁的修建提供了证据支持。此外,即使在处于城市高速建设期的中国,地铁扩张仍然不是分流中心高密度人口的核心动力。因此,在地铁社会福利特征的“蒙面”之下忽视其背后的高昂建设运营成本不符合经济社会发展规律,地铁的修建决策应是经济与社会、短期与长期发展的权衡。

第二,地铁的修建应更多考虑区域实际的流动性需求,合理布局站点。本文实证结果表明位于城市不同区域地铁开通对人口集聚的影响存在异质性,因此地铁的修建需要更多考虑城市内部各区域的实际流动性需求,在此基础上合理规划地铁网络。根据已有实践经验,除了北京上海等超大城市外,大部分城市的地铁系统仍处于亏损运营阶段。一个主要原因是地铁修建初期未充分研究地铁对客流的吸引能力,存在过度超前规划现象。2018年国务院提高地铁城市申建标准,在规定了人口规模和经济预算规模的基础上,还规定了建设初期的客运强度与客流规模,这一定程度上遏制了非理性的大规模地铁修建行为。因此在地铁规划建设期应该合理考虑地铁开通后对人口集聚的最优规模,从而确定地铁修建的范围以及空间分布。

第三,合理利用地铁网络塑造城市形态,优化城市空间结构。本文结论证实了地铁系统对城市内部空间结构的塑造作用。作为城市内部公共交通体系的骨架,地铁不仅是城市内部公共交通网络布局的关键一环,其线路和站点选址更是影响着周边区域的人口集聚形态。在具体的城市建设和规划过程中,应合理利用地铁网络对人口分布的影响,优化城市空间形态,为进一步解决各类城市问题奠定基础。