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    海南東環(huán)高鐵站點(diǎn)對周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的凈效應(yīng):反事實(shí)分析框架的視角

    2022-02-25 14:39:22熊昌盛胡宇瑤高海霞
    中國土地科學(xué) 2022年12期
    關(guān)鍵詞:站點(diǎn)土地利用海南

    熊昌盛,胡宇瑤,高海霞

    (1.海南大學(xué)公共管理學(xué)院,海南 ???570100;2.武漢大學(xué)中國中部發(fā)展研究院/區(qū)域與城鄉(xiāng)發(fā)展研究院,湖北 武漢 430072)

    1 引言

    作為高鐵及其網(wǎng)絡(luò)的重要節(jié)點(diǎn),高鐵站點(diǎn)在發(fā)揮交通樞紐作用的同時(shí),也對區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到重要推動(dòng)作用。高鐵站點(diǎn)是高鐵站房、站前廣場等其他配套設(shè)施的綜合體,其建設(shè)能帶動(dòng)大量資金投入,推動(dòng)就業(yè)增加[1],還能改善區(qū)域交通可達(dá)性[2],吸引人口匯集[3]與生產(chǎn)要素集中[4],從而提升高鐵站點(diǎn)所在地區(qū)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿5-6]。然而,高鐵站點(diǎn)建設(shè)以及引發(fā)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)也加速了周邊地區(qū)的土地利用變化與建設(shè)用地?cái)U(kuò)張,導(dǎo)致土地資源占用、棲息地破壞以及生態(tài)環(huán)境惡化等問題[7]。在我國持續(xù)加快高鐵網(wǎng)絡(luò)建設(shè)以及生態(tài)文明建設(shè)的背景下,客觀把握高鐵站點(diǎn)對周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的凈效應(yīng),對協(xié)調(diào)好高鐵站點(diǎn)周邊土地資源開發(fā)與保護(hù)、實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

    學(xué)界有關(guān)高鐵站點(diǎn)對周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的影響研究主要集中在外部性特征揭示與作用績效評(píng)估兩方面。在揭示外部性特征上,一般認(rèn)為高鐵站點(diǎn)會(huì)帶動(dòng)周邊商業(yè)、住宅及產(chǎn)業(yè)用地的擴(kuò)張[8],且隨著距離增加而呈現(xiàn)土地利用強(qiáng)度逐步減弱、土地利用復(fù)雜度逐步降低的變化規(guī)律[9]。如周俏[10]運(yùn)用TOD理論發(fā)現(xiàn),我國高鐵站點(diǎn)周邊用地功能主要以商業(yè)和居住為主,且大城市普遍以商業(yè)用地為主,而中小型城市則以居住用地為主。在評(píng)估作用績效上,主要有兩種思路:一是將高鐵或高鐵站點(diǎn)作為虛擬變量納入到建設(shè)用地?cái)U(kuò)張驅(qū)動(dòng)力分析的計(jì)量模型中,并通過回歸系數(shù)來判斷高鐵或高鐵站點(diǎn)對建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的影響程度與方向[11]。如譚榮輝等[12]采用多期雙重差分模型發(fā)現(xiàn),高鐵站點(diǎn)開通會(huì)顯著促進(jìn)區(qū)域城市用地面積的增長,且與高鐵站點(diǎn)所處城市的經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)與人口規(guī)模水平等相關(guān),存在區(qū)域異質(zhì)性。二是通過比較高鐵或高鐵站點(diǎn)建設(shè)前、后不同時(shí)點(diǎn)周邊建設(shè)用地分布狀態(tài)的差異,以此評(píng)估其作用績效。如WU等[13]以全國高鐵為例,發(fā)現(xiàn)高鐵對周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張有促進(jìn)作用,并且因城市發(fā)展水平不同而存在差異。

    上述文獻(xiàn)為深入認(rèn)識(shí)高鐵站點(diǎn)對周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的影響提供了重要參考,但在作用績效評(píng)估上仍存在不足。首先,基于“事前—事后”的對比評(píng)估思路均假定高鐵站點(diǎn)周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張是由其建設(shè)所引發(fā)的,忽視了即使在高鐵站點(diǎn)未建設(shè)的情形下,其周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張亦會(huì)發(fā)生的客觀事實(shí),即未有效剝離高鐵站點(diǎn)周邊建設(shè)用地的自身發(fā)展需求,其評(píng)估結(jié)果很可能高估了高鐵站點(diǎn)的作用。其次,已有研究多關(guān)注京滬高鐵[14]、武廣高鐵[15]等占地規(guī)模較大、客流量較多、重要性程度較高的高鐵,但諸類高鐵站點(diǎn)所在地區(qū)本身就具有較強(qiáng)城市發(fā)展?jié)摿Γy以有效剝離高鐵站點(diǎn)外溢性影響中城市自身因素的作用,使得評(píng)估結(jié)果同樣存在偏差。

    綜上,本文以海南東環(huán)高鐵站點(diǎn)為例開展研究,原因在于:(1)海南東環(huán)高鐵位于海南島,地理位置相對獨(dú)立,受其他高鐵的空間外溢性影響較小;(2)海南島社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對靠后,建設(shè)用地?cái)U(kuò)張并不劇烈。具體地,本文在動(dòng)態(tài)監(jiān)測高鐵站點(diǎn)周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張時(shí)空演變特征的基礎(chǔ)上,借助反事實(shí)分析框架與FLUS模型,模擬高鐵站點(diǎn)在反事實(shí)情景下(即假定高鐵站點(diǎn)未建成)其周邊的建設(shè)用地分布狀況,并與事實(shí)情景下(即高鐵站點(diǎn)實(shí)際已建成)其周邊建設(shè)用地分布狀況進(jìn)行對比,以此評(píng)估高鐵站點(diǎn)對周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的時(shí)空凈影響,即凈效應(yīng)。

    2 評(píng)估框架構(gòu)建與作用范圍剖析

    2.1 基于反事實(shí)分析框架的評(píng)估思路

    為評(píng)估政策實(shí)施的凈效應(yīng),RUBIN于1974年提出了反事實(shí)分析框架(Counterfactual Framework)的概念[16],并將現(xiàn)實(shí)中政策實(shí)施后的狀態(tài)稱之為“事實(shí)”,而將假設(shè)研究區(qū)在未受到政策干預(yù)下的預(yù)測結(jié)果視為“反事實(shí)”,將反事實(shí)下預(yù)測結(jié)果與事實(shí)下實(shí)際結(jié)果之間的差異視為政策實(shí)施的處理效應(yīng)(Treatment Effect)。簡言之,該框架將政策實(shí)施作為突發(fā)的外生變量,并通過對比外生變量在實(shí)際實(shí)施與假定未實(shí)施兩種情形下的差異,以此來刻畫政策實(shí)施的凈效應(yīng)。據(jù)此,可將高鐵站點(diǎn)建設(shè)視為突發(fā)的外生變量,通過考察高鐵站點(diǎn)建設(shè)(事實(shí))與假定未建設(shè)(反事實(shí))兩種情景下周邊建設(shè)用地分布狀況的差異,以此評(píng)估其對周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的凈效應(yīng)。

    具體地,將高鐵站點(diǎn)在開始建設(shè)t0時(shí)刻的建設(shè)用地分布狀況記為U1;將建設(shè)之前t0-n時(shí)刻的建設(shè)用地分布狀況記為U0;將高鐵站點(diǎn)實(shí)際建成后在時(shí)點(diǎn)t0+n的建設(shè)用地分布狀況定義為事實(shí)情景,記為U2;將高鐵站點(diǎn)假定未建設(shè)且在時(shí)點(diǎn)t0+n的建設(shè)用地分布狀況定義為反事實(shí)情景,記為U′2。而U2-U′2則反映了高鐵站點(diǎn)對周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的凈影響(圖 1)。

    圖1 基于反事實(shí)分析框架的評(píng)估思路Fig.1 Evaluation based on counterfactual analysis framework

    但問題在于如何得到反事實(shí)情景下的U′2。大量研究表明[17-18],土地利用覆被變化(含建設(shè)用地?cái)U(kuò)張)是一個(gè)具有典型馬爾可夫性質(zhì)的演化過程,即當(dāng)前時(shí)刻的土地利用覆被狀態(tài)僅與上一時(shí)刻的狀態(tài)有關(guān)[19],而下一時(shí)刻的土地利用覆被變化也主要受上一時(shí)刻狀態(tài)的影響[20]。對此,本文認(rèn)為在假定高鐵站點(diǎn)未建設(shè)的反事實(shí)情景下,其周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張也將大體按照實(shí)際建設(shè)前的建設(shè)用地?cái)U(kuò)張趨勢進(jìn)行演化。因此,可通過識(shí)別高鐵站點(diǎn)周邊建設(shè)用地分布狀態(tài)從U0到U1的演變趨勢,并以此模擬其在反事實(shí)情景下的建設(shè)用地分布狀態(tài)U′2。需注意,為有效評(píng)估凈影響,還需掌握高鐵站點(diǎn)對周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的具體作用范圍。

    2.2 高鐵站點(diǎn)對周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的作用范圍剖析

    高鐵站點(diǎn)是區(qū)域交通樞紐與經(jīng)濟(jì)增長節(jié)點(diǎn)。由區(qū)位理論可知,其(圖2中O點(diǎn))對周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的作用將隨著距離增加而逐漸降低,如圖2中AB段。此外,高鐵站點(diǎn)周邊地區(qū)的建設(shè)用地?cái)U(kuò)張還可能受到諸如CBD、機(jī)場、市政中心等其他地理事物(圖2中O′點(diǎn))的疊加作用,但也同樣遵循距離衰減法則,如圖2中CB段或CD段。因此,以高鐵站點(diǎn)為起點(diǎn),隨著距離的增加,其周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張將遵循“先下降、再上升”的基本態(tài)勢,稱之為理想曲線。其中,AB段的建設(shè)用地?cái)U(kuò)張主要是受高鐵站點(diǎn)的作用,本文視其為高鐵站點(diǎn)對周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的作用范圍;而CB段與CD段的建設(shè)用地?cái)U(kuò)張主要受其他地理事物的作用,暫不做考慮。

    圖2 高鐵站點(diǎn)周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的理想曲線Fig.2 The ideal curve for the construction land expansion around high-speed railway stations

    3 數(shù)據(jù)來源與研究方法

    3.1 海南東環(huán)高鐵概況

    海南東環(huán)高鐵是海南環(huán)島高鐵的東線段,北起海口、南至三亞,途徑海南島東海岸6個(gè)市縣,設(shè)有15個(gè)站點(diǎn),全線308 km,列車最高運(yùn)營速度為250 km/h,于2007年9月開工建設(shè),2010年12月開通運(yùn)營。自開通運(yùn)營以來,該高鐵線路日均發(fā)送旅客在4萬人以上,是海南島交通運(yùn)輸?shù)拇髣?dòng)脈。

    以海南東環(huán)高鐵中的10個(gè)站點(diǎn)為研究對象(不包括??谡?、長流站、秀英站、城西站與和樂站)①海南東環(huán)高鐵的15個(gè)站點(diǎn)中,海口站早在2002年便運(yùn)營通車,是粵海鐵路的重要起點(diǎn)站;長流站、秀英站、城西站均是在2019年才開放通車;而和樂站暫未開通客運(yùn)業(yè)務(wù)。,并借鑒已有關(guān)于高鐵站點(diǎn)作用范圍的相關(guān)研究,設(shè)定以各高鐵站點(diǎn)邊界范圍為中心的4.0 km緩沖區(qū)作為研究區(qū)[21-22]。同時(shí),以海南東環(huán)高鐵開工建設(shè)前一年(2006年)反映高鐵站點(diǎn)建設(shè)運(yùn)營前的情況,以完工時(shí)的年份(2010年)反映高鐵建設(shè)初期的情況,再以2018年反映高鐵站點(diǎn)運(yùn)營后的情況。此外,為了后續(xù)模擬分析及精度驗(yàn)證的需要,增設(shè)1998年與2002年兩個(gè)研究時(shí)點(diǎn)。因此,本文的研究時(shí)點(diǎn)為1998年、2002年、2006年、2010年與2018年。其中,2006—2010年為高鐵站點(diǎn)建設(shè)期間,本文主要關(guān)注2010—2018年高鐵站點(diǎn)運(yùn)營對周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張產(chǎn)生的作用。

    3.2 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)及預(yù)處理

    全文基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括:(1)Landsat歷史系列影像與Sentinel等高分遙感影像,用于識(shí)別不同時(shí)點(diǎn)研究區(qū)土地利用覆被變化及高鐵站點(diǎn)邊界范圍,諸類影像數(shù)據(jù)主要通過Google Earth Engine(GEE)云平臺(tái)免費(fèi)獲取,其中,在選擇Landsat影像時(shí),盡量選擇植被生長較好的月份(如5—9月)以及以無云或少云為主的影像,確保地物影像豐富;(2)海南島居民點(diǎn)、主干道、公路、DEM等基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù),用于研究區(qū)土地利用覆被的動(dòng)態(tài)模擬分析,主要來源于國家基礎(chǔ)地理信息中心、Open Street Map開源網(wǎng)站等平臺(tái)。

    將所有空間數(shù)據(jù)投影至相同坐標(biāo)系,確??臻g位置信息保持一致。同時(shí),結(jié)合各高鐵站點(diǎn)分布及高分遙感影像,通過目視解譯勾畫獲得各高鐵站點(diǎn)邊界范圍,包括站臺(tái)、站前廣場與配套基礎(chǔ)設(shè)施等。

    3.3 基于光譜指數(shù)與GEE的土地利用覆被信息解譯

    首先,根據(jù)不同地表覆被在遙感影像上具有不同光譜反射率的特性,分別采用歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)、增強(qiáng)型歸一化水體指數(shù)(Modified Normalized Difference Water Index, MNDWI)與歸一化不透水面指數(shù)(Normalized Difference Impervious Surface Index,NDISI)從Landsat系列影像中提取研究區(qū)不同時(shí)點(diǎn)的植被、水域及建設(shè)用地等地表覆被信息,具體通過GEE平臺(tái)編碼實(shí)現(xiàn)。其次,基于不同光譜指數(shù)提取的地表信息存在少量重疊,對此借助GEE平臺(tái)高分遙感影像(如Sentinel)目視判讀予以解決。最后,面向解譯的不同地類各隨機(jī)選擇500個(gè)樣點(diǎn),將其與GEE平臺(tái)上同時(shí)點(diǎn)的高分辨率影像進(jìn)行地類信息對比,以此驗(yàn)證解譯結(jié)果的精度,結(jié)果顯示精度較高(表1),可用于下一步數(shù)據(jù)處理與分析。

    表1 遙感影像參數(shù)及土地利用覆被信息解譯精度Tab.1 Parameters of remote sensing images and interpretation accuracy of land use cover information

    3.4 基于緩沖區(qū)分析的高鐵站點(diǎn)作用范圍識(shí)別

    采用緩沖區(qū)分析判定高鐵站點(diǎn)對周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的作用范圍[23]。以高鐵站點(diǎn)邊界范圍為中心,0.5 km為間隔共生成8個(gè)緩沖區(qū),匯總統(tǒng)計(jì)各緩沖環(huán)內(nèi)建設(shè)用地的變化。同時(shí),考慮不同緩沖環(huán)的面積差異,將各緩沖區(qū)內(nèi)建設(shè)用地變化面積除以各緩沖環(huán)的面積以及研究時(shí)段,得到年均建設(shè)用地變化率,以此反映各緩沖環(huán)內(nèi)的建設(shè)用地?cái)U(kuò)張狀況。由此繪制各高鐵站點(diǎn)周邊年均建設(shè)用地變化率隨距離增加的曲線,并結(jié)合前文理論分析,識(shí)別出各高鐵站點(diǎn)的影響范圍。

    3.5 基于FLUS模型的反事實(shí)情景模擬

    采用FLUS模型模擬反事實(shí)情景下研究區(qū)的土地利用覆被狀況。該模型是用于模擬人類活動(dòng)與自然影響下土地利用覆被變化的模型,主要由基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適宜性概率計(jì)算及基于自適應(yīng)慣性機(jī)制的元胞自動(dòng)機(jī)組成[24]。為提高模擬精度,在進(jìn)行模擬時(shí),對海南東環(huán)高鐵站點(diǎn)所經(jīng)市縣分別進(jìn)行模擬,并根據(jù)各市縣差異設(shè)置不同的模擬參數(shù)。具體如下:首先,采用隨機(jī)采樣策略提取一期數(shù)據(jù)的10%作為訓(xùn)練樣本,訓(xùn)練隱藏層數(shù)由軟件自動(dòng)生成,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法計(jì)算得出各高鐵站點(diǎn)所在市縣的土地利用類型適宜性概率圖層。其次,進(jìn)行轉(zhuǎn)換成本與鄰域因子參數(shù)的設(shè)置,轉(zhuǎn)換成本表示當(dāng)前用地類型轉(zhuǎn)換為需求類型的困難度,鄰域因子參數(shù)用以反映不同用地類型之間以及鄰域范圍內(nèi)不同用地單元間的相互作用,其范圍為0~1,數(shù)值越大表示該用地類型的擴(kuò)張能力越強(qiáng)[25]。本文選用3×3的Moore鄰域模型,并基于Markov鏈模擬得到未來年份各類用地的預(yù)期需求。最終,基于輪盤賭選擇的自適應(yīng)慣性競爭機(jī)制確定元胞最終轉(zhuǎn)換的土地利用類型,從而實(shí)現(xiàn)未來年份的土地利用動(dòng)態(tài)模擬。整個(gè)技術(shù)流程如圖3所示。

    圖3 技術(shù)流程圖Fig.3 Technical flowchart

    為驗(yàn)證模擬結(jié)果的精度,首先,利用1998年與2002年的實(shí)際數(shù)據(jù)模擬得到2006年的土地利用覆被模擬數(shù)據(jù),并與2006年的土地利用覆被實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行對比,計(jì)算Kappa系數(shù)以判斷模擬精度,當(dāng)Kappa系數(shù)值低于0.75時(shí),則對相關(guān)模擬參數(shù)進(jìn)行調(diào)整和重新模擬,直至Kappa系數(shù)達(dá)到0.75以上;其次,利用上一環(huán)節(jié)得到的模擬參數(shù),結(jié)合2002年與2006年的土地利用覆被實(shí)際數(shù)據(jù),得到2010年的土地利用覆被模擬數(shù)據(jù),并將其與2006年的土地利用覆被實(shí)際數(shù)據(jù)相結(jié)合,得到2018年土地利用覆被模擬數(shù)據(jù);最后,對比2018年土地利用覆被的實(shí)際數(shù)據(jù)與模擬數(shù)據(jù),評(píng)估高鐵站點(diǎn)對周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的凈效應(yīng)。

    4 結(jié)果分析

    4.1 土地利用覆被解譯與模擬結(jié)果

    解譯精度驗(yàn)證結(jié)果顯示,1998年、2002年、2006年、2010年、2018年土地利用覆被類型分類信息的Kappa系數(shù)均達(dá)到0.92以上,其建設(shè)用地的Kappa系數(shù)均大于0.90,精度較好。解譯結(jié)果顯示(圖4( a)),海南東環(huán)高鐵站點(diǎn)所在的6個(gè)市縣的建設(shè)用地均呈擴(kuò)張趨勢,且站點(diǎn)周邊也有一定擴(kuò)張。其中,??谂c三亞的建設(shè)用地?cái)U(kuò)張規(guī)模最為明顯,這與各市縣社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)密切相關(guān)。

    圖4 海南東環(huán)高鐵站點(diǎn)所在市縣土地利用覆被實(shí)際和模擬對比圖Fig.4 Comparison of actual and simulated land use cover in cities where the HER-HSR stations located

    為驗(yàn)證FLUS模型的模擬精度,利用1998年和2002年的兩期土地利用覆被數(shù)據(jù),模擬得到2006年的土地利用覆被數(shù)據(jù),并將這一結(jié)果與2006年實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行對比,計(jì)算Kappa系數(shù)。Kappa系數(shù)越接近1則表明模擬精度越好,當(dāng)Kappa系數(shù)大于0.8時(shí),則說明模擬結(jié)果較好,可信度較高。計(jì)算結(jié)果顯示,本次驗(yàn)證在10%隨機(jī)采樣時(shí)的Kappa系數(shù)為0.82。其中,??谑?、文昌市、瓊海市、萬寧市、陵水市、三亞市2006年模擬建設(shè)用地?cái)?shù)據(jù)與實(shí)際建設(shè)用地?cái)?shù)據(jù)在10%隨機(jī)采樣時(shí)的kappa系數(shù)分別為0.92、0.90、0.86、0.87、0.92、0.89,模擬結(jié)果尤其是建設(shè)用地模擬結(jié)果具有較高精度。這表明FLUS模型能夠較為精確地模擬出接近真實(shí)的土地利用覆被格局,據(jù)此進(jìn)一步模擬得到的研究區(qū)2010年與2018年土地利用覆被數(shù)據(jù),可用于反事實(shí)情景下的比較分析。模擬結(jié)果(圖4(b))顯示,2006—2018年,在海南東環(huán)高鐵未建設(shè)的反事實(shí)情景下,研究區(qū)各市縣建設(shè)用地同樣呈擴(kuò)張趨勢,且海口、三亞的擴(kuò)張面積也最大。

    4.2 事實(shí)情景下海南東環(huán)高鐵站點(diǎn)周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張分析

    4.2.1 高鐵站點(diǎn)周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張分析

    海南東環(huán)高鐵建成運(yùn)營后,各站點(diǎn)周邊建設(shè)用地均有一定規(guī)模擴(kuò)張(圖5(a))。10個(gè)高鐵站點(diǎn)及其緩沖區(qū)范圍內(nèi)的建設(shè)用地由2006年的52.83 km2增長至2010年的77.58 km2以及2018年的115.03 km2,年均新增率分別為11.71%與15.49%,后一時(shí)期擴(kuò)張速度更快。其中,??跂|站與三亞站建設(shè)用地?cái)U(kuò)張面積相對較大,分別增加了19.93 km2和18.71 km2;擴(kuò)張面積在10~15 km2的有萬寧站、美蘭站、陵水站;而其他站點(diǎn)周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張面積則相對較小,均在10 km2以下。從擴(kuò)張速度來看,建設(shè)用地年均新增率最高的站點(diǎn)為神州站與亞龍灣站,分別為160.58%與56.77%,這與該兩站點(diǎn)在高鐵建設(shè)前的建設(shè)用地規(guī)模較少有關(guān);建設(shè)用地年均新增率在20%~40%之間的有博鰲站、萬寧站、陵水站、三亞站;而小于20%的有??跂|站、美蘭站、文昌站、瓊海站。其中,??跂|站最小為7.32%,這是由于該站位于海口市繁華地段,其緩沖區(qū)范圍內(nèi)的建設(shè)用地規(guī)模在高鐵建設(shè)前就較大。

    圖5 事實(shí)與反事實(shí)情景下海南東環(huán)高鐵站點(diǎn)緩沖區(qū)內(nèi)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張分布Fig.5 Distribution of construction land expansion around HER-HSR stations under factual and counterfactual scenarios

    4.2.2 高鐵站點(diǎn)對周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的作用范圍分析

    緩沖區(qū)分析結(jié)果顯示(圖6),海南東環(huán)高鐵中共有6個(gè)站點(diǎn)(文昌站、瓊海站、萬寧站、陵水站、亞龍灣站和三亞站)符合前文理論分析的理想曲線,即站點(diǎn)周邊建設(shè)用地年均擴(kuò)張率隨距離增加而出現(xiàn)“先下降、后上升”的變化趨勢。據(jù)此可判斷出高鐵站點(diǎn)對周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的作用范圍大體在1.5~3.5 km。其中,陵水站的作用范圍最大為3.5 km;作用范圍為2 km的有瓊海站、文昌站、三亞站;作用范圍為1.5 km的有萬寧站、亞龍灣站。此外,海口東站、美蘭站、博鰲站與神州站4個(gè)站點(diǎn)周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張均呈“先上升、后下降”的變化趨勢,不符合理想曲線,無法有效判斷其影響范圍。主要原因是??跂|站位于城市繁華地帶,周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張更多地受到城市自身擴(kuò)張的影響;美蘭站位于美蘭機(jī)場地下,建設(shè)用地?cái)U(kuò)張受到美蘭機(jī)場的影響更大;而博鰲站與神州站所處地理較為偏僻,且周邊交通閉塞,站點(diǎn)自身發(fā)展受限。

    圖6 海南東環(huán)高鐵站點(diǎn)周邊年均建設(shè)用地變化率曲線Fig.6 Curve of annual average expansion rate of construction land around HER-HSR stations

    4.3 反事實(shí)情景下海南東環(huán)高鐵站點(diǎn)周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張分析

    反事實(shí)情景下,研究期間各高鐵站點(diǎn)緩沖區(qū)內(nèi)的建設(shè)用地同樣呈擴(kuò)張態(tài)勢(圖5(b)),但明顯弱于事實(shí)情景下的結(jié)果。10個(gè)高鐵站點(diǎn)緩沖區(qū)內(nèi)的建設(shè)用地由2006年的52.83 km2分別擴(kuò)張至2010年的61.19 km2和2018年的75.76 km2,年均新增率分別為3.96%與3.62%,前一階段的擴(kuò)張速度更快。其中,??跂|站與三亞站的建設(shè)用地?cái)U(kuò)張面積同樣最大,分別為7.47 km2和4.16 km2,這與兩站點(diǎn)所處???、三亞的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高、用地需求較大有關(guān);擴(kuò)張規(guī)模在2~4 km2的有瓊海站、美蘭站,分別為2.56 km2和2.40 km2;而其他站點(diǎn)及緩沖區(qū)范圍內(nèi)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張面積均在2 km2以下,神州站擴(kuò)張面積最小為0.22 km2。從擴(kuò)張速度來看,建設(shè)用地年均新增率最高的站點(diǎn)是亞龍灣站和神州站,分別為13.35%和11.61%,年均建設(shè)用地變化率在5%~10%的有瓊海站、陵水站、三亞站;其余站點(diǎn)的年均建設(shè)用地?cái)U(kuò)張率均小于5%,??跂|站年均建設(shè)用地?cái)U(kuò)張率最小為2.74%。

    4.4 海南東環(huán)高鐵站點(diǎn)對周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的凈效應(yīng)分析

    4.4.1 事實(shí)與反事實(shí)情景的對比分析

    對比兩種情景下建設(shè)用地分布格局差異可知(圖 7),2010年與2018年各高鐵站點(diǎn)周邊建設(shè)用地的模擬值明顯低于實(shí)際值,再次表明海南東環(huán)高鐵及其站點(diǎn)建設(shè)促進(jìn)了周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張。以2018年為例,對比各高鐵站點(diǎn)周邊建設(shè)用地的模擬值與實(shí)際值發(fā)現(xiàn),排除海南島各市縣建設(shè)用地自身擴(kuò)張潛力后,海南東環(huán)高鐵開通運(yùn)營使沿線10個(gè)高鐵站點(diǎn)4 km緩沖區(qū)內(nèi)的建設(shè)用地凈增加了75.27 km2,年均增長率為11.84%,每個(gè)站點(diǎn)周邊年均凈增加了7.53 km2,且不同站點(diǎn)之間也存在一定差異。其中,三亞站與??跂|站周邊建設(shè)用地凈擴(kuò)張面積最大,分別為14.56 km2和12.46 km2;萬寧站、美蘭站、陵水站、瓊海站的凈擴(kuò)張規(guī)模在6~12 km2;其他站點(diǎn)凈擴(kuò)張規(guī)模相對較小,均在6 km2以下,尤其是前期建設(shè)用地規(guī)模較少的博鰲站、神州站,其凈擴(kuò)張面積不足3 km2。這一特點(diǎn)與事實(shí)情景下的結(jié)果基本一致。此外,從擴(kuò)張速度來看,建設(shè)用地年均新增率最高的站點(diǎn)為神州站與亞龍灣站,分別是148.97%與39.42%,與事實(shí)情景下的結(jié)果一致;而年均新增率在15%~30%之間的有美蘭站、博鰲站、萬寧站、陵水站、三亞站,其余站點(diǎn)均小于15%,??跂|站最低為4.58%。

    圖7 海南東環(huán)高鐵站點(diǎn)對周邊建設(shè)用地的凈影響Fig.7 Net impact of HER-HSR stations on surrounding construction land

    4.4.2 高鐵站點(diǎn)對周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的凈影響

    針對前文識(shí)別出作用范圍的6個(gè)高鐵站點(diǎn),進(jìn)一步對比其各自作用范圍內(nèi)建設(shè)用地分布在事實(shí)與反事實(shí)情景下的差異,從而得到高鐵站點(diǎn)對周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的凈效應(yīng)。從規(guī)模上看,陵水站的作用范圍最廣,建設(shè)用地凈擴(kuò)張面積最大為7.05 km2;在作用范圍為2 km的站點(diǎn)中,三亞站使周邊建設(shè)用地凈擴(kuò)張了5.06 km2,文昌站與瓊海站分別為1.29 km2與0.78 km2;而在作用范圍為1.5 km的站點(diǎn)中,萬寧站與亞龍灣站使建設(shè)用地分別凈擴(kuò)張了2.95 km2與1.26 km2。從速度來看,萬寧站建設(shè)用地年均新增率最大,為33.06%,其次是三亞站的32.80%;年均新增率在15%~30%的有陵水站、亞龍灣站;瓊海站年均新增率最小,為5.08%。

    在空間分布上,高鐵站點(diǎn)引發(fā)的建設(shè)用地凈擴(kuò)張區(qū)域主要呈現(xiàn)沿“高鐵站點(diǎn)—主城區(qū)”“高鐵站點(diǎn)—旅游景區(qū)”方位分布的特征。文昌站、瓊海站、萬寧站、陵水站及三亞站導(dǎo)致的建設(shè)用地凈擴(kuò)張區(qū)域主要分布在“高鐵站點(diǎn)—主城區(qū)”方向上,這是由于諸類高鐵站點(diǎn)位于城市近郊區(qū),距主城區(qū)平均距離在3.57 km左右,而高鐵站點(diǎn)作為連接所在地主城區(qū)與其他地區(qū)的關(guān)鍵交通節(jié)點(diǎn),會(huì)受到所在地主城區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的牽引,從而導(dǎo)致高鐵站點(diǎn)周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張沿著“高鐵站點(diǎn)—主城區(qū)”方向分布。而亞龍灣站周邊建設(shè)用地凈擴(kuò)張的范圍主要分布在“高鐵站點(diǎn)—旅游景區(qū)”方向上,這是因?yàn)樵摳哞F站點(diǎn)靠近亞龍灣熱帶天堂森林公園東南側(cè),且主要服務(wù)于當(dāng)?shù)芈每统鲂屑熬皡^(qū)發(fā)展。

    此外,凈縮減區(qū)主要分布在原有建設(shè)用地周邊,但面積相對較小,這與建設(shè)用地?cái)U(kuò)張遵循馬爾可夫性質(zhì)的演化過程有關(guān)。在反事實(shí)情景下,新增建設(shè)用地?cái)U(kuò)張主要與上一時(shí)刻的建設(shè)用地分布狀況密切相關(guān),因此多會(huì)在原有建設(shè)用地外圍分布。而事實(shí)情景下高鐵站點(diǎn)建設(shè),打破了反事實(shí)情景下建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的演化格局,使得分布在原有建設(shè)用地外圍的新增建設(shè)用地減少了,因此出現(xiàn)了凈縮減區(qū)。

    5 進(jìn)一步分析與啟示

    5.1 高鐵站點(diǎn)為何會(huì)引發(fā)周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張?

    已有文獻(xiàn)證實(shí)了高鐵及其站點(diǎn)建設(shè)有助于強(qiáng)化區(qū)域經(jīng)貿(mào)聯(lián)系、降低交通運(yùn)輸成本和提升區(qū)域土地潛在開發(fā)價(jià)值[26],從而引致商服用地[12]、工業(yè)用地[27]及住宅用地[28]需求的增長,并導(dǎo)致建設(shè)用地?cái)U(kuò)張。在海南東環(huán)高鐵站點(diǎn)的案例中,引發(fā)高鐵站點(diǎn)周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的主要原因與前人研究具有相似之處,但也存在細(xì)微差異。首先,海南東環(huán)高鐵站點(diǎn)所在市縣是海南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對較高的地區(qū),其建設(shè)運(yùn)營會(huì)吸引大量客流量與貨運(yùn)量,人口聚集會(huì)催生對零售、商貿(mào)以及服務(wù)業(yè)的需求[29],而貨物流動(dòng)則會(huì)促進(jìn)物流運(yùn)輸需求的增加,從而導(dǎo)致站點(diǎn)周邊商服、倉儲(chǔ)用地的擴(kuò)張。其次,以站點(diǎn)為樞紐,海南東環(huán)高鐵建設(shè)運(yùn)營進(jìn)一步壓縮了海南各市縣經(jīng)濟(jì)文化交流的時(shí)空距離,有效串聯(lián)起島內(nèi)各個(gè)景點(diǎn),促進(jìn)了旅游業(yè)等相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展落地。同時(shí),高鐵站點(diǎn)周邊零售業(yè)、商業(yè)的發(fā)展也會(huì)使周邊土地價(jià)值得到提升,進(jìn)而吸引住宅用地?cái)U(kuò)張[30]。最后,為充分發(fā)揮高鐵及其站點(diǎn)的交通運(yùn)輸作用,其周邊往往會(huì)配套公交站點(diǎn)、汽車站點(diǎn)、地鐵站點(diǎn)等城市交通基礎(chǔ)設(shè)施,這會(huì)導(dǎo)致基礎(chǔ)設(shè)施與公共服務(wù)用地的擴(kuò)張。值得注意的是,海南東環(huán)高鐵各站點(diǎn)對周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的影響范圍及程度不及武廣高鐵或京滬高鐵沿線站點(diǎn)[14-15],其內(nèi)部不同高鐵站點(diǎn)對周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的外溢性影響也存在差異性,這是由于各高鐵及站點(diǎn)所處社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、自然資源稟賦條件的不同所致,后續(xù)可對此展開相關(guān)實(shí)證研究。

    5.2 高鐵站點(diǎn)對周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的凈影響為何會(huì)更???

    針對本文識(shí)別出作用范圍的6個(gè)高鐵站點(diǎn),對比其建設(shè)前、后周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的差異發(fā)現(xiàn),6個(gè)高鐵站點(diǎn)周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張了24.85 km2;而基于反事實(shí)分析框架的評(píng)估結(jié)果則顯示,6個(gè)高鐵站點(diǎn)周邊建設(shè)用地凈增加了18.39 km2,明顯小于前者。究其原因,是因?yàn)榧词垢哞F站點(diǎn)未開通運(yùn)營,其周邊地區(qū)也會(huì)因城市自身發(fā)展而帶來建設(shè)用地?cái)U(kuò)張。海南島作為中國唯一的熱帶島嶼省份,對外來人口尤其是“候鳥式”游客本身就具有較強(qiáng)吸引力。1998—2006年,海南東環(huán)高鐵站點(diǎn)所在市縣每年接待游客總數(shù)由538.47萬人增至1 144萬人,這意味著即使海南東環(huán)高鐵未開通,2006—2018年游客接待量也將會(huì)隨國內(nèi)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展而保持相同或更高比例的增長,從而驅(qū)動(dòng)所在市縣旅游、商服、住宅等建設(shè)用地的擴(kuò)張。此外,在我國快速發(fā)展的時(shí)代背景下,海南島各市縣也會(huì)因社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展增長而驅(qū)動(dòng)用地需求增加,并帶來城鎮(zhèn)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張,這是不以高鐵站點(diǎn)建設(shè)與否而轉(zhuǎn)移的。而基于高鐵站點(diǎn)建設(shè)前、后時(shí)間差異對比的傳統(tǒng)評(píng)估思路并未排除這一點(diǎn),反將其視為高鐵站點(diǎn)所帶來的結(jié)果,因此高估了其對周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的凈影響?;诜词聦?shí)分析框架的思路有效排除了這一點(diǎn),其評(píng)估結(jié)果更趨近于凈影響結(jié)果。

    5.3 相關(guān)政策啟示

    受選址與外溢效應(yīng)的影響,高鐵站點(diǎn)周邊往往是自然資源較優(yōu)、區(qū)位條件較好的區(qū)域,面臨著開發(fā)與保護(hù)的沖突。為協(xié)調(diào)好高鐵站點(diǎn)周邊資源開發(fā)與生態(tài)保護(hù),結(jié)合本文研究發(fā)現(xiàn),可提出以下兩點(diǎn)建議。一方面,依據(jù)作用范圍分析結(jié)果,未來高鐵站點(diǎn)周邊地區(qū)的土地開發(fā)利用應(yīng)集中在1.5~3.5 km范圍內(nèi),以此充分發(fā)揮高鐵站點(diǎn)的空間外溢效益,提升土地資源開發(fā)利用效率;另一方面,可通過國土空間規(guī)劃與用途管制,嚴(yán)格限制高鐵站點(diǎn)周邊3.5 km以外的土地開發(fā),對土地資源及生態(tài)環(huán)境加以保護(hù)。此外,除??跂|站、三亞站以外,海南東環(huán)高鐵中其他站點(diǎn)對周邊地區(qū)影響相對較弱,為了充分發(fā)揮高鐵站點(diǎn)的交通樞紐與經(jīng)濟(jì)結(jié)點(diǎn)作用,可考慮適當(dāng)投資城市道路建設(shè),構(gòu)建起通往市縣中心的高速公路或主要道路,以形成高鐵站點(diǎn)周邊高效的交通聯(lián)系,增強(qiáng)對人流、物流的匯集能力。

    6 結(jié)論與討論

    針對傳統(tǒng)“事前—事后”評(píng)估框架或思路存在外部效應(yīng)高估的局限性,本文引入反事實(shí)分析框架與FLUS模型,模擬了海南東環(huán)高鐵各站點(diǎn)周邊在反事實(shí)情景(假定高鐵站點(diǎn)未建成)下的土地利用覆被格局,并與事實(shí)情景(高鐵站點(diǎn)已建)下的土地利用覆被格局進(jìn)行對比,以此評(píng)估海南東環(huán)高鐵站點(diǎn)對周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的凈效應(yīng)。研究結(jié)果表明:

    (1)2010—2018年,海南東環(huán)高鐵各站點(diǎn)周邊建設(shè)用地均呈擴(kuò)張趨勢,但存在內(nèi)部差異。其中,??跂|站和三亞站因所處地區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高而導(dǎo)致周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張規(guī)模最大,神州站周邊因前期建設(shè)用地規(guī)模較少而導(dǎo)致建設(shè)用地?cái)U(kuò)張速度最快。

    (2)海南東環(huán)高鐵中有6個(gè)站點(diǎn)對周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的作用范圍在1.5~3.5 km左右。另有4個(gè)站點(diǎn)對周邊建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的作用范圍因受其他主導(dǎo)因素的影響而難以有效界定。

    (3)相比于“事前—事后”評(píng)估思路,基于反事實(shí)分析框架的評(píng)估結(jié)果能排除海南島城市自身發(fā)展帶來的建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的影響,其評(píng)估結(jié)果更趨近于凈影響。截至2018年,海南東環(huán)高鐵開通運(yùn)營使沿線10個(gè)高鐵站點(diǎn)在4 km緩沖區(qū)內(nèi)的建設(shè)用地凈增加了75.27 km2。而對于識(shí)別出作用范圍的6個(gè)站點(diǎn)而言,高鐵站點(diǎn)開通運(yùn)營使其周邊建設(shè)用地凈增加了18.39 km2,且主要沿著“高鐵站點(diǎn)—主城區(qū)”“高鐵站點(diǎn)—旅游景區(qū)”方向分布。

    本文為客觀評(píng)估某地理或政策事件(比如大型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略實(shí)施)對周邊土地利用覆被變化的凈影響提供了可行、可信的評(píng)估框架與方法手段,其評(píng)估結(jié)果能夠?yàn)閰f(xié)調(diào)好土地資源開發(fā)與保護(hù)提供更為準(zhǔn)確的信息。然而,本文仍有一定局限性。首先,基于反事實(shí)分析框架與FLUS模型模擬的反事實(shí)情景結(jié)果,無法有效排除其他因素的疊加作用,譬如海南國際旅游島建設(shè)戰(zhàn)略實(shí)施或全國生態(tài)文明示范區(qū)建設(shè)對全島建設(shè)用地?cái)U(kuò)張產(chǎn)生的影響,因此凈效應(yīng)評(píng)估結(jié)果也存在有偏的可能,但并不太影響本文所提出的凈效應(yīng)評(píng)估的創(chuàng)新思路。其次,基于FLUS模型的模擬精度會(huì)影響到全文凈效應(yīng)的評(píng)估結(jié)果,為增強(qiáng)該思路方法的說服力,下一步可圍繞模擬精度提升進(jìn)行FLUS模型改進(jìn)方面的研究。此外,土地利用變化或建設(shè)用地?cái)U(kuò)張受到自然、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)等多重因素的共同驅(qū)動(dòng),而本文在開展反事實(shí)情景模擬分析時(shí),并未考慮上述驅(qū)動(dòng)因素隨時(shí)間而變化的動(dòng)態(tài)性特點(diǎn),未來有必要對上述因素加以考慮,以適應(yīng)動(dòng)態(tài)模擬的需要。

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