我國鐵路網絡和房價的影響模型

改革開放以來，我國經濟迅速發(fā)展，伴隨這經濟的騰飛，我國基礎設施建設也快速發(fā)展。

我國鐵路發(fā)展歷程也呈現(xiàn)著相似的歷程，“要想富，先修路”，我國經濟發(fā)展與鐵路發(fā)展息息相關。從新中國建立之初的鐵路稀疏，交通不便，到八九十年代京九線京秦線的開通代表我國鐵路網絡初步建成，再到二十一世紀青藏鐵路的建成，八橫八縱鐵路的完成，我國鐵路已經取得了長足的進步，眾多城市在鐵路交通完善后，經濟飛速發(fā)展。以鄭州、郴州為例，鄭州是我國中原城市帶的重要城市，二十世紀初，鄭州只是內陸普通商戶商埠，新中國時期，由于地理位置的優(yōu)勢，鄭州逐漸成為鐵路交通樞紐，京廣鐵路，隴海鐵路在鄭州交會，鄭州也在1992進入中國經濟二十強市。鐵路發(fā)展和經濟發(fā)展相互促進，鐵路發(fā)展是經濟發(fā)展的晴雨表。

然而，我國鐵路發(fā)展并不平衡，中西部地區(qū)的鐵路覆蓋密度遠遠不及東部地區(qū)，造成這種現(xiàn)象的因素眾多，然而經濟確實在其中扮演了重要的角色。改革開放以來，東部沿海地區(qū)經濟與中西部地區(qū)形成差距，鐵路的密度差距又反過來影響人口經濟的發(fā)展。探究鐵路發(fā)展與經濟、人口之間的相互關系，對于研究我國經濟發(fā)展和未來城市布局建設有著重要得到意義。

1  研究方法和數(shù)據(jù)來源

二十一世紀以來，我國鐵路網絡進一步發(fā)展和布局，城市之間的聯(lián)系更加緊密。城市之間的鐵路交通網絡能反映城市之間空間上的通達性。由于我國鐵路交通軌道復雜，聯(lián)系緊密，城市之間相互聯(lián)系緊密，所以城市聯(lián)系主要以鐵路是否直達作為參考依據(jù)，此標準能夠準確衡量城市之間聯(lián)系的依據(jù)。一般意義上講，鐵路影響城市規(guī)模和房價，通過鐵路與房價建立相關關系，探究我國房價水平發(fā)展的趨勢。

由于我國城市眾多，為保證模型建立具有一定的通用性，本文主要按照地域、經濟發(fā)展水平兩個指標按照梯度選擇了76個我國城市。同時用鐵路官網12306的數(shù)據(jù)對76個城市兩兩之間是否存在鐵路線路為依據(jù)，決定是否建立連接。房價水平按照鏈家網提供的中國主要城市房價中位數(shù)，人口水平主要按照百度百科提供的中國城市人口數(shù)量作為依據(jù)。

目前，已有的鐵路模型將我國城市按通達度劃分為四個等級，為本文探討城市鐵路的發(fā)展提供了依據(jù)。日前的房價模型將我國房價按地域分類，探究了不同地域下房價的高低程度和地域之間的關系，為本文劃分地域和其房價提供了指導依據(jù)。

2  鐵路網絡與房價相關分析

通過數(shù)據(jù)收集以及對城市網絡的建模之后，分別繪制中國鐵路網絡的網絡圖，鐵路相同一般具有相互性，所以網絡圖為無向圖。通過表的聯(lián)系計算鐵路網絡的相關指標，包括城市節(jié)點的點度中心度，用于分析城市相互關聯(lián)的程度；城市節(jié)點的中間中心度和中間中心勢力，用于各個城市對于鐵路線網絡的控制程度及其鐵路線網絡對于其他城市的依賴程度；通過分析接近中心度和接近中心勢，考察城市不依靠其他節(jié)點的程度，通過分析房價的接近中心度，可以觀察城市在鐵路運輸中不依賴其他城市的程度。將數(shù)據(jù)提取后與其房價趨勢對比。

鐵路網絡中城市的度代表了城市與其他城市絕對聯(lián)通程度，從理論上來講，聯(lián)通程度越高，交通越發(fā)達，能直達的城市越多，生活程度越方便，對人口又吸引力，所以人口數(shù)量較多，房價較高。因此，房價和城市交通度應該存在正相關關系，即城市交通度越大，房價越高。

為了驗證此關系模型，收集了對應的76個城市的房價中位數(shù)，因為中位數(shù)更能代表一個地域的大眾房價水平，受極端值影響較小。

對城市鐵路連通程度和房價中位數(shù)做出了相關性分析，發(fā)現(xiàn)鐵路交通和房價呈現(xiàn)正相關關系，相關系數(shù)為0.468（R^2=0.2192），即鐵路絕對聯(lián)通程度和房價的相關程度不大，房價受到綜合因素的影響，鐵路絕對通達只是其中一方面。

而通過分析城市中間中心度，發(fā)現(xiàn)城市鐵路交通的中間中心度和房價依舊呈現(xiàn)出正相關的關系，相關系數(shù)為0.581（R^2=0.3374）,發(fā)現(xiàn)各個城市對于整個鐵路交通的控制程度對房價起著更為重要的作用，但影響力不穩(wěn)定，房價更受到其他參數(shù)的影響。

對城市的接近中心度和房價中位數(shù)做出了相關性分析，發(fā)現(xiàn)城市接近中心度越高，房價越高，并且當接近中心度越高時，對房價的影響越大，相關系數(shù)為0.468（R^2=0.2192），說明城市房價受接近中心度影響。 

圖1  城市房價與鐵路度散點分布 

圖2  城市房價與中間中心度散點分布 

圖3  城市房價與接近中心度的散點分布圖

3  鐵路網絡對房價影響的地域性

通過鐵路網絡分析發(fā)現(xiàn)鐵路對于經濟有一定的影響，然而其相關程度并不高，說明城市鐵路通達性對于城市房價的影響并不穩(wěn)定。我國經濟發(fā)展并不平衡，東部沿海地區(qū)的經濟發(fā)展水平和房價等遠遠超過西部地區(qū)，將所選擇的城市分別歸屬七個區(qū)域，可以更好的探究在區(qū)域內鐵路對房價的影響，以及在經濟發(fā)展程度不同的地區(qū)，鐵路對于房價所起到的權重。

3.1  地域劃分及其特點

按照我國官方的地理區(qū)域劃分，將我國的地域劃分為華東、華北、華南、華中、東北、西北、西南七個區(qū)域。從經濟上講，東部沿海地區(qū)經濟更發(fā)，人口密度更大，西部和東北地區(qū)經濟相對欠發(fā)達，人口密度更小。從理論上講，鐵路通達程度在經濟發(fā)達和不發(fā)達地區(qū)對房價的影響很難確定，經濟發(fā)達地區(qū)有更多交通方式，而欠發(fā)達地區(qū)則對鐵路依賴更大。從人口密度上來說，鐵路似乎在人口密度小的地區(qū)對房價影響更大。

3.2  鐵路通達度對房價影響的地域差別

鐵路對房價的影響在不同地區(qū)呈現(xiàn)差異較大，以華東地區(qū)為例，通過散點圖建立回歸函數(shù)，影響系數(shù)為334，而欠發(fā)達的東北地區(qū)影響系數(shù)僅為15，華東地區(qū)人口密集并且經濟發(fā)達，東北地區(qū)人口密度小，經濟較為落后，其他五個地區(qū)影響規(guī)律相近，據(jù)此推測鐵路受到經濟發(fā)展和人口密度的影響，并以此建立模型。

3.3  影響系數(shù)和地域GDP的二次相關分析

各個地區(qū)的人均GDP，能夠很大程度上代表一個地區(qū)的發(fā)達程度，探究不同地區(qū)房價與鐵路相關系數(shù)的不同，有助于研究在中國不同發(fā)達程度，不同經濟發(fā)展階段的地域的房價受到鐵路影響的不同，有利于政府根據(jù)不同影響權重調控房價，改變政策。

收取數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)，不同區(qū)域房價與鐵路通達度相關系數(shù)存在較大差異，在經濟越發(fā)達的地區(qū)，鐵路對房價的影響系數(shù)越大，代表發(fā)達地區(qū)人口眾多，更需要發(fā)達的鐵路系統(tǒng)對房價的依托作用，而欠發(fā)達地區(qū)房價售鐵路依賴較小，可能大多欠發(fā)達地區(qū)依靠公路或者其他交通方式，或者欠發(fā)達地區(qū)鐵路密集程度不足以帶動房價的增長，發(fā)達地區(qū)的房市更依賴鐵路的聚集效應。 

圖4  鐵路對房價影響系數(shù)與地區(qū)GDP關系

4  鐵路網絡的派系分析

研究鐵路網絡的派系，可以對我國城市群發(fā)展做出分析和研究，并對我國鐵路密度以及今后規(guī)劃方向提供指導性意見。由于我國鐵路網絡復雜，聯(lián)系緊密，派系眾多并有多點重合，20個以上的派系總共有1000個以上，25個以上的派系有218個，為方便研究，特選取了25個城市節(jié)點以上的派系進行研究。

4.1  鐵路網絡的派系特征

在超過25個成員的218個派系之中，有十六個城市出現(xiàn)在每一個派系之中，這說明我國鐵路覆蓋面積廣，城市的區(qū)域化分別并不明顯，我國城市鐵道城市網絡呈現(xiàn)出集中在大城市的特點。若將派系成員規(guī)定為27個以上，共有26個派系，除了16個我國鐵路發(fā)達的大中城市之外，26個派系之中的其他大多城市出現(xiàn)在華東沿海地區(qū)，中西部城市較少，這說明我國鐵路主要集中在發(fā)達城市；同時，二線即二線以下城市，我國華東地區(qū)的鐵路覆蓋優(yōu)勢明顯強于中西部。華東地區(qū)城市聚集明顯，代表性的城市為蘇州、無錫、寧波等城市。

4.2  派系中出現(xiàn)次數(shù)與房價的關系

城市出現(xiàn)在派系中的次數(shù)呈現(xiàn)明顯的兩極分化的狀態(tài)，我國的16個大中城市出現(xiàn)在26個派系當中，而有38個城市沒有出現(xiàn)在任何派系當中，派系容納的城市重復率較高，說明我國鐵路發(fā)展不均衡，在特定區(qū)域集中。

出現(xiàn)在派系當中的次數(shù)越多，城市的房價越高，與其他城市的聯(lián)系越頻繁，而派系與房價之間存在著馬太效應，即派系與房價存在著正相關關系，土地資源的價格集中上漲在派系子群集中的地區(qū)，房價也隨之上漲，根據(jù)房價和派系關系建立相關模型。和派系的關系越鞏固，房價越高，但派系受房價的影響不穩(wěn)定，R^2=0.165。房價與派系之間的關系型密切相關，派系內部集群關系推動城市房價。

同時，說明其關系受到極端偏差值的影響，通過觀察和研究數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，在城市規(guī)模較大、人口較大時，受到鐵路發(fā)展影響較小，而城市規(guī)模較小、人口較少時，房價受到鐵路帶動較大。這說明在規(guī)模較小、人口較少時，房價受到鐵路帶動較大，而在規(guī)模大、人口多時，房價受到鐵路的影響較小。

5  結語

本文主要研究了房價與城市鐵路相關關系，并通過劃分地域和派系進一步探討了派系和地域內對房價的影響，得出結論。本文具有一定的局限性，因為房價是綜合影響下產生的結果，受到人口經濟發(fā)展等影響，僅僅探討鐵路通達度，通過劃分地域來探討鐵路對于房價的影響未免有失偏頗，有片面。

首先，在全國范圍來說，我國鐵路發(fā)展情況自改革開放以來情況良好，基本實現(xiàn)了全國大眾城市鐵路的通達性，從人口上看，鐵路通達性越好，城市規(guī)模越大，人口越多。但在人口值達到一定數(shù)值下，人口規(guī)模受到鐵路通達性的影響較小。這說明，鐵路數(shù)量越多，人口數(shù)量越多，而在鐵路規(guī)模達到一定范圍后，人口聚集效應增加，受到鐵路影響較小。

第二，鐵路對于房價的影響，絕對度和中間中心度分別代表著城市鐵路的絕對聯(lián)系和不依賴其他城市程度，通過分析鐵路的絕對度和接近中心度，發(fā)現(xiàn)鐵路絕對度和中間中心度，其與房價同時呈現(xiàn)正相關關系，但中間中心度的關聯(lián)度更大。由此得出結論，我國鐵路通達程度對房價有著直接影響，相比于絕對關聯(lián)，一個城市的鐵路不受其他城市的影響程度更能反應一個地區(qū)的房價水平。

第三，鐵路對于房價影響呈現(xiàn)地域性的差異，將研究目標城市按地域7個部分，提取經濟和人口密度作為參數(shù)，分別對比鐵路對于房價影響的權重大小和經濟、人口的關系，發(fā)現(xiàn)經濟發(fā)達地區(qū)房市對鐵路通達依賴較大，而經濟欠發(fā)達地區(qū)方式對鐵路通達依賴較小，而人口密度與鐵路影響權重并無直接關系。這說明在經濟相對發(fā)達地區(qū)，房市更依賴鐵路對于房價的推動作用，似乎發(fā)達地區(qū)人口流動多，更依賴鐵路作為共享資源。

綜上所述，我國鐵路的發(fā)展對城市房價有帶動作用，而在鐵路欠通達地區(qū)并不明顯，而我國鐵路發(fā)展并不平衡，在鐵路欠發(fā)達地區(qū)，鐵路通達并不能對經濟起到帶動作用，高效利用資源，對中央政府在決策時提供了支持。政府為了高效利用資源，政府應該完善鐵路，尤其注意完善我國區(qū)域鐵路均衡發(fā)展，形成城市的集群效應，帶動地方財政收入和經濟的發(fā)展。

本文來源：《企業(yè)科技與發(fā)展》：http://m.12-baidu.cn/w/qk/21223.html