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通勤铁路的建设对人口集聚与分散的影响
时间:2018-12-11

文献来源Ganning J. The effects of commuter rail establishment on commuting and deconcentration [J]. Regional Studies, 2018(5):1-10.

摘要:关于公路通车对美国人口分散的影响已经有不少学者进行过研究,而铁路通车是否会产生类似的影响尚无过多的研究成果。本文探讨了通勤火车站在人口积聚与分散过程中发挥的作用,并基于人口普查数据构建了反映特定区域人口流动的模型。结果发现,大多数通勤火车站周边区域的人口集聚规模都超过了人口分散规模,但也存在一些例外。此外,初步证据表明,车站周边区域完善的商业环境有助于吸引人口流入、减少人口分散,并有助于这些区域实现可持续发展。

  

1. 引言

20世纪上半叶以来的几十年中,出于缓解城市中心地区“大城市病”的问题,众多美国城市出现了“郊区化”现象,并且私人汽车的大规模普及、公路系统的完善以及特定房地产政策的激励等也在一定程度上强化了这种“郊区化”现象。但是,近年来,这种“郊区化”也表现出了一些弊端:一些城市中心城区房屋空置,无法吸引到住户;大规模私家车通勤带来空气污染;此外,在城市公共服务领域,因为城市不断向外蔓延,公共服务需要覆盖到更远的郊区,从而大幅增加了政府的运营成本。因而有学者和政府人员主张“逆郊区化”,重振城市中心地区,并强调可持续发展,而非单纯地增加城市“人气”。

犹他州盐湖城联合多部门推出了“铁路通勤系统”计划,力图减少私家车出行带来的环境污染,并增加人口向中心城区迁移。已有的研究均表明,在欧美国家,发达的公路系统确实强化了“郊区化”趋势,而通勤铁路的建设也有可能产生同样的分散效果,但是由于针对铁路的研究少之又少,类似盐湖城这样的政策到底产生什么样的结果难以定论。因此,本文将以犹他州为例,重点关注盐湖县和周边其他两个县组成的城市群中的FrontRunner通勤铁路系统,提出了一种改进的人口分散模型,探究通勤铁路的建设对于人口在城市中的集聚与分散到底会产生什么样的影响。

2. 实证模型

本文关注的焦点是通勤铁路是否会刺激一个地区的人口向外分散,因此,不同区域之间的通勤情况是被解释变量,其数据来源是美国人口普查局LEHD起始地-目的地就业信息统计数据库(LODES);其他解释变量的数据主要来源于美国人口普查局的美国社区调查数据库(ACS)及其他相关数据库,具体总结如下表所示。数据覆盖的区域范围是犹他州盐湖县及周边两个县,三个县共计315个细分的人口普查区和9个通勤火车站。

  

1变量含义及数据来源

变量符号

含义

数据来源

C_ij

人口普查区i与人口普查区j之间主要行业的净通勤人口规模

LODES,2014Census LEHD Residence Area Characteristics (RAC),2014

M_i

过去一年迁移到i区的人口比率

ASC,2009-2013

W_ij

i区与j区平均工资差额除以1000

Bureau of Economic Analysis (BEA), 2011Census LEHD Workplace Area Characteristics (WAC),2011

D_ij

i区与j区间的人口加权质心距离

Census SF1,2010Utah Automated Geographic Reference Center (AGRC) Street Network data,2011

H_ij

i区与j区间平均住房成本差异

ASC,2009-2013

E_ij

i区与j区间本科及以上学历人口比重差异

ASC,2009-2013

EXIT_i

i区州际公路出入口数量

Utah AGRC Roads and Highway System data,2014

JUNCTION_i

i区不同州际公路交叉口数量

Utah AGRC Roads and Highway System data,2014

FRONTRUNNER

i区是否建成通勤火车站0-1变量

Utah AGRC Commuter Rail Stations data,2013

  

为了专门识别通勤火车站周边区域的变化情况,本文还将9个通勤火车站周边的人口普查区边界打破,利用ArcGIS软件,根据人口密度重新设定缓冲区(buffer),对处在缓冲区边缘的人口普查区,依据该人口普查区进入缓冲区的面积比例进行相关变量数据的划分。

本文仅采用OLS回归的方法,模型设定如下所示:

结果如下表所示:
    其中,模型1为没有交通基础设施相关变量(州际公路与铁路)的基础模型,模型2为添加交通基础设施但没有通车火车站与移入人口交互项的模型,模型3为既有交通基础设施又有交互项的完全模型。从结果表中看出,三个模型中大多数项解释变量的系数均非常显著。距离(D)的系数为负,说明随着距离的增加,人们的通勤意愿显著下降,或者说人们不愿意向更远的地方迁移。不同州际公路交叉口数量(Junction)的系数在后两个模型中均不显著,说明在一个区域内是否有两条以上的州际公路相交并不会对人口的分散造成显著影响;而州际公路出入口数量(EXIT)的系数均显著为正,说明公路出口的增加会促进人口向外流动。此外,从模型2可以看出,通勤铁路系统(FrontRunner)的建立对一个地区的人口向外分散有显著的抑制作用,反过来看,即意味着通勤铁路的修建促进了人口向该区域积聚。虽然模型3FrontRunner系数为正,但显著性明显下降,并且交互项的系数结果告诉我们,相较于没有通勤火车站的区域,通勤火车站的周边地区人口的流入明显超过了人口的流出规模,不过考虑到FrontRunner单独项的系数为正,这种人口集中的现象可能并非出现在所有通勤火车站周边区域。

如下表所示,列出9个通勤火车站周边区域的M_i值,可以发现,人口移入比率前五名的区域均是商业开发更加完善的地区,与其余四个车站区域相比,它们拥有更好的商场和写字楼等商业设施,并且离市中心更近。通过后续进一步分析,本文认为,拥有更好商业环境和城市便利性、离通勤车站更近的区域能够吸引人们从其他地区搬迁至此,并有相当一部人还会将工作迁移到附近区域,从而降低通勤火车站区域的人口流出比率。

3. 结论

从上述分析中可以看出,通勤火车站建立的区域人口移入率会逐渐提高,而向外通勤的比率会下降,即火车站周边区域的人口积聚大于分散,并且商业开发密度较高的车站周边区域人口移入率更高。而较高的人口移入规模与车站地区的商业发展相互促进,意味着这些火车站周边地区的经济结构也会逐渐发生变化,并且因为这些区域一般处于城市中心,这也将有利于促进城市中心地区的发展。(魏巍,周玉龙)