轨道交通对住宅的溢价效应与价值捕获机制——以合肥轨道交通1号线为例.pdf

第43卷第10 期2023年10 月热带地理TROPICALGEOGRAPHYVol.43,No.10Oct.,2023张袁，顾大治，刘傲霜，赵梓言，龚咏喜：2 0 2 3轨道交通对住宅的溢价效应与价值捕获机制一为例热带地理，43（10）：19 6 1-19 7 2.Zhang Yuan,Gu Dazhi,Liu Aoshuang,Zhao Ziyan,and Gong Yongxi.2023.Premium Effect and Value Capture Mechanism ofRail Transit on Surrounding Residence:A Case Study of Heifei Metro Line 1.Tropical Geography,43(10):1961-1972.轨道交通对住宅的溢价效应与价值捕获机制以合肥轨道交通1号线为例一一以合肥轨道交通1号线张袁，顾大治，刘傲霜，赵梓言，龚咏喜131.哈尔滨工业大学（深圳）建筑学院，广东深圳518 0 55；2.合肥工业大学建筑与艺术学院，合肥2 30 6 0 1；3.广东省人文社科重点研究基地哈尔滨工业大学（深圳）空间治理数字技术研究中心，广东深圳518 0 55摘要：以合肥轨道交通1号线为例，首先，构建站点区域的住宅价格拟合模型，其次，解析住宅的空间增值规律与各拟合指标的溢价效力，并进一步提取站点区域住宅项目溢价增值特征，最后梳理价值捕获机制并提出优化策略。研究表明：1）合肥轨道交通1号线对沿线住宅价格的影响显著，并随距轨道交通站点距离的增加，住宅价格不断衰减。2）不同指标要素对站点区域住宅溢价效力不同，其中区位交通层面指标的溢价贡献最大，其次是邻里环境层面指标，建筑形态层面指标的贡献最小。3）依据模型得分结果构建四元组对站点区域进行评估，能识别站点区域的溢价规律与地理效应，建立轨道交通站点区域溢价效应与价值捕获的系统联系。同时基于合肥实践，针对中国公有制土地制度，通过剖析轨道融资与溢价捕获的互动关系，提出了适应性的土地利用策略与溢价分配方法，以推动轨道交通溢价归公、城市居民共享地利和社会经济可持续发展。关键词：轨道交通；站点分类；住宅价格；溢价效应；价值捕获；合肥中图分类号：TU984.12DOl:10.13284/ki.rddl.003759当前中国正深人实施“公交都市”与“交通强国”战略，2 0 2 0 年中国“十四五”规划纲要提到：“提高网络效应和运营效率，有序推进城市轨道交通发展”。伴随着近年来中国各大城市人口不断上涨，城市建成区不断扩展，许多城市展开轨道交通建设。截至2 0 2 1年底，中国开通轨道交通的城市增至50 个，运营总长度为9 2 0 6.8 km（中国城市轨道交通协会，2 0 2 2)。轨道交通导向的城市高品质、高密度建设能提高轨道交通运营效率，并引领城市空间形态集约发展已成为行业共识，站点周边步行范围内的土地开发利用与资源配置问题受到广泛关注。“轨道交通沿线土地整备”“公共交通导向的综收稿日期：2 0 2 2-0 8-0 6；修回日期：2 0 2 3-0 2-0 3基金项目：深圳市高等院校稳定支持计划面上项目“基于共享单车轨迹数据的城市空间可骑行性评估与优化研究（GX-WD20201230155427003-20200822000944001）”；国家自然科学基金重点项目“大数据支持下的空间交互网络理论及分析方法研究（418 30 6 45）”；国家自然科学基金面上项目“面向要素流动的城市群居民活动空间边界识别、机理与测度研究：以粤港澳大湾区为例”(42371202)作者简介：张袁（19 9 6），女，安徽六安人，博士研究生，研究方向为TOD与时空大数据分析，（E-mail）y u a n 12 19 17 37 6 8 16 3.c o m；通信作者：龚咏喜（19 7 4一），男，湖北麻城人，博士，教授，博士生导师，主要研究方向为GIS与时空行为大数据，（E-mail）yongxi_。文献标志码：A文章编号：10 0 1-52 2 1(2 0 2 3)10-19 6 1-12开放科学（资源服务）标识码（OSID)：告合开发”“最后一公里建设”成为许多城市“十四五”规划期间的重点工作之一。“十四五”期间中国城市轨道交通项目预计年均完成建设投资约6000亿元（中国城市轨道交通协会，2 0 2 1），再加之建成后的运营成本，轨道交通的建设与运营投人资金巨大，而其中约40%50%建设的资本金需地方政府财政承担，其他费用主要借助银行贷款等方式融资填补（林雄斌等，2 0 19)。在此背景下，借助有效措施，维护轨道交通收支平衡、城市可持续发展至关重要。轨道交通对于站点区域的溢价效应主要外显表征为沿线土地与建成房地产增值，土地价格数据往1962往时间跨度较大，且覆盖区域范围离散，土地价值依附于住宅价值（Davis etal.,2008;McAllister etal.2018），而沿线站点区域的住宅价格数据能较全面地覆盖并表征沿线站点区域的情况，是城市空间价值在市场上的即时体现（吴文佳等，2 0 14；沈体雁等，2 0 2 0）。当前轨道交通已成为城市新的发展轴，轨道交通大幅提升沿线空间可达性，为沿线的住宅项目带来巨大的溢价增值。在城市中“地铁房”已成为备受欢迎的楼盘销售标签，许多城市通过适宜的“溢价捕获”（Value Capture，也称“溢价回收”“溢价归公”）策略回收轨道交通对沿线住宅空间的增值溢价（Dickens,2015），借助溢价捕获反哺城市建设。典型的溢价捕获策略主要有设置土地增值税（Lietal.,2022）、构建公私合营伙伴关系（郑思齐等，2 0 14）、探索沿线土地发展权转移（S u z u k i e t a l.，2 0 15）等，不同社会经济背景地区适用的溢价捕获策略不同。值得一提的是，轨道交通建设能改善周边空间可达性，但是否存在沿线空间增值以及溢价程度的多寡等方面仍有较大争论，这是由于轨道交通的溢价效应容易受到沿线空间土地开发结构（Renetal.2020）、建成环境品质（黄醇醇等，2 0 2 1）、测度溢价的模型与方法选取（潘海啸等，2 0 16）、市场供需关系（Shaoetal.,2020）等多因素影响，进而在沿线区域表征出显著的空间差异。以合肥市住宅价格为例，同为于轨道交通红利区的住宅价格差异非常明显；有的地方价格超过3万元/m，有的地方却只有1万元/m，最高的住宅小区均价甚至是最低小区的5倍。住宅价格的差异有其必然性原因，而过度的溢价分化可能造成轨道交通资源的浪费与城市发展的空间失衡、教育垄断、社会分层、居住隔离等问题。在有限的城市建设资金和空间资源下，有必要开展轨道交通对住宅价格的溢价效应测度与溢价捕获机制研究，提升城市轨道交通社会经济效益。而当前的研究多基于区位交通、建筑形态、公服资源等要素构建模型对住宅价格进行线性关系的拟合（杜超等，2 0 19；王铖等，2 0 2 2），未能综合考虑多种影响要素的作用与复杂叠加效应。同时对于不同站点区域溢价效应的类型化分析不足，尤其欠缺针对性的溢价捕获策略研究。合肥市自2 0 16 年开通第一条轨交线路至今已开通运营5条线路，轨道交通建设的加速度位于全国城市前列，发展内生动力强劲，政府积极探索更加符合城市发展需求的价值捕获策略来反哺轨道交通热带地理融资。该市轨道交通对沿线住宅的溢价效应在住宅价格上得到稳定体现，具有一定的典型性与代表性，适合展开轨道交通对住宅的溢价效应与价值捕获机制研究。因此，本文以合肥轨道交通1号线为例，试图辨析轨道交通沿线站点区域住宅的空间溢价成因，刻画溢价特征，并基于中国土地制度提出更利于城市空间高质量发展的溢价捕获策略。以期为其他城市借助溢价捕获策略反哺城市建设提供参考，推动站点区域可持续发展。1指标体系与研究设计面对轨道交通建设与运营的资金需求，呕待厘清轨道交通站点区域住宅溢价影响因素与增值规律，为轨道交通沿线空间的溢价捕获提供决策支撑。首先，提炼站点区域住宅溢价的影响因素。轨道交通对住宅价格的影响可以分为2 部分，一部分是直接影响，轨道交通显著提升站点区域的可达性，而可达性的提升显著影响站点区域的住宅价格；另一部分是间接影响，站点区域受轨道交通影响，可达性提升，进一步引发站点区域土地开发强度的增加与各类城市资源的聚集。由于轨道交通对住宅价格的影响一般局限于一定的区域，目前已有研究表明，该范围一般在距地铁站点1 2 km的合理步行区内（崔娜娜等，2 0 2 2)。此外，区位是影响住宅价格最主要因素，其次是成交时间（沈体雁等，2 0 2 0）。基于以上考虑，为厘清包括轨道交通在内各类城市发展要素对住宅价格产生的溢价影响，以合肥市为例，提出住宅价格影响因素的指标选取及赋值方法（表1）。然后，尝试识别站点区域住宅价格增值规律。基于构建的指标体系，综合运用数据统计法与特征价格法，构建住宅价格拟合模型。对于单个指标，依据散点图分析其对于住宅价格的不同影响（线性、指数、对数、幂数等）标准化处理后以累加法计人模型（吴文佳等，2 0 14），计算公式为：Y=,F(X)+i=1式中：i=1，2，n；Y 为住宅小区均价即住宅实际价格；,为对应解释变量的权重；F为通过散点图分析得到的X对住宅价格不同影响的处理函数（线性、指数、对数、幂数等）；为常数残差。通过住宅价格拟合模型计算得到因变量Y的拟合预测值Y即住宅特征价格，进一步借助住宅价格拟合模型，识别各站点周边区域区位-建筑-环境343卷(1)10期表1住宅价格影响因素指标选取及赋值方法Table1Selection and assignment methods for housing price类别指标单位因变轨道交通站点周边2 km范围内各住宅小区量Y元/的均价Xm住宅小区到最近轨道交通站点的直线距离区位住宅小区到CBD距离（取住宅小区距离合Xm肥老城区、滨湖新区CBD、合肥南站CBD交通中最近的)X条住宅小区周边50 0 m范围内的公交线路数X4实际值赋值住宅小区容积率建筑X形态X实际值赋值住宅小区绿化率X,虚拟变量住宅小区周边1km内有小学为1,无则为0X虚拟变量住宅小区周边1km内有中学为1,无则为0X,虚拟变量住宅小区周边1km内有高校为1,无则为0X1o虚拟变量住宅小区周边1km内有医院为1,无则为0XI虚拟变量住宅小区周边1km内有商场为1,无则为0邻里X12虚拟变量住宅小区周边1km内有公园为1，无则为0环境住宅小区周边1km内有体育场为1，X3虚拟变量无则为0XL4住宅小区周边1km内有博物馆为1,虚拟变量无则为0Xis虚拟变量住宅小区周边1km内有美术馆为1，无则为0张袁等：轨道交通对住宅的溢价效应与价值捕获机制一一以合肥轨道交通1号线为例influencingvariables指标的赋值方法a房龄（住宅小区开盘年份与2 0 18 年之差）1963展迅速，特别是近2 0 年，常住人口自2 0 0 5年的46 3万人增长至2 0 2 1年的9 46 万人（合肥市统计局，2022）。城市结构方面，自2 0 世纪50 年代的单中心、8 0 年代的“一核三扇叶”至当前的多中心格局（董鉴泓，2 0 0 5），可代表中国传统“单中心”转变为多中心结构的一般模态。当前合肥已规划多条轨道交通线路，形成轨道交通线网体系，已开通运营5条线路，轨道交通建设的“加速度”位于全国城市前列，发展内生动力强劲。其中，1号线共设2 3座车站，北起位于庐阳区的合肥火车站，南至位于滨湖新区的九联圩站，全线总长2 4.58 km（谢树庆，2 0 16)。1号线作为合肥市开通的第一条轨交线路，南北跨多个行政区，链接老城与新城及待开发区域，沿线土地利用与空间发展情况多元复杂，具有一定的典型性与代表性。研究区共计145.8 9 km,具体范围如图1所示。km个层面对住宅的溢价驱动效应，计算公式为：mYl=Z,F(X.)i=m式中：Y为e层面指标对于住宅特征价格的贡献，e=a,b,c，其中Y为区位交通层面指标对于特征价格贡献；Y,为建筑形态层面指标的贡献；Y为邻里环境层面指标的贡献。m为e层面指标，m=m，mmk。进一步根据区位交通、建筑形态、邻里环境层面指标对于住宅特征价格的贡献并连同实际住宅价格，与研究范围的平均情况对比进行高低分类，为每个站点区域构造一个住宅溢价情况（实际住宅价格、区位交通层面指标贡献、建筑形态层面指标贡献、邻里环境层面指标贡献）的四元组。精细化表征具体站点周边溢价特征，分类对站点进行评估，探讨不同指标要素对轨道交通站点区域住宅溢价效应的作用机理与影响效力。最后，基于各站点溢价特征与合肥实践，提出针对中国土地制度溢价捕获机制与策略的思考。2研究案例与数据2.1研究案例合肥自2 0 世纪50 年代成为省会城市，人口发(2)中心城区市辖区研究区域km注：该图基于合肥市自然资源和规划局网站下载的审图号皖合S（2 0 2 2）0 8 号的标准地图制作，底图无修改。2.2研究数据二手房住宅小区均价数据有一定的研究价值，受城市用地限制，新建住宅范围逐年缩减，而二手房分布较广，且市场交易活跃，可较好地反映某一用地类型公服用地商业商务用地居住用地绿化用地其他用地站点图1研究范围Fig.1 Research area1964区位房价的水平（吴文佳等，2 0 14）。借助编程获取2 0 18 年12 月安居客网站公布的合肥市二手房住宅小区均价及小区相关属性数据。得到9 7 4个独立住宅小区（或居住组团）样本，占合肥市域住宅小区的2 5.7 6%，同时获得样本小区属性数据，包括小区名称、单位面积均价、空间位置、建成年代、容积率和绿化率等。通过2 0 18 年12 月的百度POI数类别变量因变量YInX区位1nX,交通XIn,建筑X,形态XX,XXXo邻里X.环境X虚拟X虚拟Xi4虚拟X虚拟轨道交通对住宅的溢价效应及空3间特征3.1价格空间分布特征识别通过建立住宅价格拟合模型识别价格空间分布特征，该模型回归结果的F检验显著性水平0.001，R为0.56 1，杜宾指数为1.7 8 7，回归拟合良好（图2)；住宅小区与轨交站点距离、与CBD距离对价格产生显著随距离衰减的负向溢价影响。房龄、医院、商场、博物馆等指标表征出显著的线性负向溢价影响；公交线路数、绿化率、公园等指标则为显著的线性正向溢价影响（表3）。基于住宅特征价格模型结果，依据住宅小区与站点距离划分圈层，梳理住宅价格及公服设施的空间分布，可见站点周边的公服用地、商业商务用地、居住用地与绿化用地在空间上总体呈现北部老城区与南部新城区集聚分布而位于中间区域的站点周边分布较少，而住宅特征价格与实际价格在线路中部及南部的站点区域差异较大（图3）。这是由于线路中部及南部为城市新区，受已制定尚未实施的热带地理据，确定小区周边公交线路及各类公共服务设施情况，进一步借助卫星地图与用地现状图对沿线住宅小区信息进行修正，以确保数据的有效性与真实性。对于单个指标，依据散点图分析其对于住宅价格的不同影响（线性、指数、对数、幂数等），标准化处理后计人模型（表2），并通过共线性检验剔除共线性强的自变量。表2 变量描述性统计Table 2Descriptive statistics of variables变量特性最大值连续26933对数值ln(1 995.32)=7.60对数值ln(7 142.04)=8.87连续12对数值1n(8.20)=2.10连续38连续0.55虚拟1虚拟1虚拟1虚拟1虚拟1111143卷最小值平均数896915 001.42ln(34.01)=3.531n(949.87=6.86ln(134.37)=4.90ln(2 939.27)=7.9900.26ln(0.67)=-0.401n(2.02)=0.70014.770.100.3000.9100.8800.4700.8500.8000.4800.8300.0800.35a)1401201008806040200-6图2模型的残差分布（a.残差直方图；b.残差绝对值）Fig.2Residual distribution of the model(a.residual histogram;注：模型的残差直方图呈正态分布（a图）；模型的残差绝对值2(b图)。表3模型回归结果Table 3Regression results of the model变量系数InX,-0.048*1nX-0.761*X0.088*1nX0.033X,-0.058*X0.133*X,0.024X.0.011注：*、“分别表示在1%、5%水平上显著。标准差3585.860.640.621.100.406.330.090.290.320.500.360.400.500.370.280.48b)2-1-2-446回归标准化残差b.absolute residual values)-3-2变量XXioXXi2X.4Xs2回归标准化预计值系数0.183*-0.234*-0.054*0.094*-0.04-0.152*-0.03810期0N张袁等：轨道交通对住宅的溢价效应与价值捕获机制2km一以合肥轨道交通1号线为例a)1965c)价格/元m）250008000站点市级素质教育示范校b)价格/（元）250008000站点市级素质教育示范校24000市级素质教育示范校18000O三甲医院12000口商业综合体O公园合肥火车站口博物、艺术与体育馆大南区会展中心路元Fig.3 Housing price(a.actual price;b.characteristic price)and land use around metro stations(c.public land use;空间规划的影响，住宅实际价格体现一定的超前性。值得一提的是，在邻里环境层面，各站点周边不同圈层的住宅项目周边配套设施的数量与类型分布较为均质，在站点圈层空间上并无显著的设施梯度集聚趋势（图4)。基于模型结果，虽小学与中学的回归系数在统计学上不显著，但小学、中学、高圈层范围/km0.50.51m11.51.5212-合肥火车站准光东大南区路门注：教育资源累加值为指标XX，的总和，医疗资源累加值为指标X。的总和，其他配套资源为指标XX，的总和。3.2车轨道交通沿线溢价驱动要素分析借助住宅价格拟合模型测度各指标变量对住宅特征价格的溢价贡献，结果如表4所示，住宅与轨交站点距离、与城市CBD距离以及住宅小区容积率等指标显示溢价影响的空间梯度衰减态势。进一步通过分析区位-建筑-环境3个层面指标对于住宅特征价格的贡献，识别各站点周边区域区位-建筑-环境3个层面对住宅的溢价驱动效应。总一公服用地+艺术馆*博物馆体育馆站点d)一商业商务用地*商业综合体站点e)一居住用地三甲医院站点f)?公匠站场图3住宅价格（a.实际价格；b.特征价格）及站点周边各类用地分布（c.公服用地；d.商业商务用地；e.居住用地；f.绿化用地）mercial land use;e.residential land use;f.green land use)a)4.531.5-0合肥火车站包公园合工岗店图4站点区域不同圈层各类设施分布（a.教育资源；b.医疗资源；c.其他配套资源）Fig.4Facility distributions in different circles of the station catchment area(a.educational facilities;+特征价格+住宅实际价格尚包口公园区湖会康中心场一绿化用地?公园站点校等教育设施显示出对住宅价格的正向溢价驱动效力。相比之下，荷兰学者发现学校与住宅的距离对住宅价格的影响不大（Ghebreegziabiher et al.,2010），本研究中教育设施与住宅价格的正相关可以用中国“学区房”政策解释，这项政策划定中小学公立学校的登记入学区域，因此对住宅产生较大的溢价增值影响（高喆等，2 0 2 2）。b)180-滨湖会展中心西河公园斗公园西准光河公园公园合工岗浦大南区路门b.medical facilities;c.other supporting facilities)达联路场特征价格在北部老城中心形成最高峰值而在南部新城区紫庐站周边形成次高峰，并呈现出由2 个高峰值向外围递减的特征。区位交通层面指标的贡献（图5-b）整体呈现北部老城区的轨交沿线区域显著高于南部新城区特征。建筑形态层面指标的贡献（图5-c）所引起的价格空间差异较小，整体呈现位于南部站点区域高于北部老城区特征。邻里环境层面指标贡献（图5-d）的空间差异也较小，整体呈准光东火车站路门岗大南区店南站场湖户会院中心1966Table 4TThe influence of indicators on housing price指标X：轨交站距离/km点距离溢价贡献率/%距离/kmX:CBD距离X：公交线住宅小区周边0.5km范围内每增加1条，住宅价格路数+2.06%数值X：容积率溢价贡献率/%X：房龄每增加1年，住宅价格-0.2 3%X：绿化率每增加10%，住宅价格+3.7 5%X：小学住宅小区周边1km范围内有小学，住宅价格+2.16%X：中学住宅小区周边1km范围内有中学，住宅价格+0.8 5%X：高校住宅小区周边1km范围内有高校，住宅价格+9.46%X：医院住宅小区周边1km范围内有医院，住宅价格-16.9 9%X：商场住宅小区周边1km范围内有商场，住宅价格-3.47%Xi2公园住宅小区周边1km范围内有公园，住宅价格+4.8 3%Xi3：体育馆住宅小区周边1km范围内有体育馆，住宅价格-2.7 9%X.4:博物馆住宅小区周边1km范围内有博物馆，住宅价格+14.15%X：美术馆住宅小区周边1km范围内有美术馆，住宅价格+2.0 5%现中部偏北的葛大店站与中部偏南的塘西河公园站周边区域较高，而线路首末端及中部区域较低特征。进一步对比区位-建筑-邻里层面指标对住宅特征价格贡献情况（图6），可见区位交通层面指标的溢价驱动效应最显著，影响幅度近6 0%；其次是邻里环境层面指标的溢价贡献，且其与区位交通层面呈现一定的协同伴生关系，影响幅度近30%；而建筑形态层面指标对住宅价格影响幅度在7%以内，贡献有限。3.3站点精细化典型特征识别根据区位交通、建筑形态、邻里环境层面指标对住宅特征价格的贡献，并连同住宅实际价格进行403020%弹100谷肥车站-10-20-30热带地理表4指标变量对住宅特征价格的影响住宅特征价格受到的影响0.51-33.16-35.10-36.48-29.830.5溢价贡献率/%-472.9310.00明光公园合工大南区东路门Fig.6 Premium contribution of each aspect to housing characteristic price43卷02km1.5211.5-525.68-556.54-578.431.521.342.29葛大店望湖城合肥南站南站南广场河站点名图6 各层面对住宅特征价格的溢价贡献地铁站站点2 km缓冲区b)总特征价格/（元m）2高：2 8 8 38低：10 6 8 8.93区位/（元：m）3.63高：2 4311.5低：118 8 0d)结构/（元m2）高：16 52 9.4低：147 15.1邻里/（元：m2）高：19 2 16.9低：139 6 4.1图5合肥1号线周边住宅总特征价格（a）及各层面指标对其贡献情况（b.区位交通；c.建筑形态层面；d.邻里环境)Fig.5Housing characteristic price along Metro Line 1 in Hefei(a)and the contribution of specific indicators to it(b.Locational Trans-port;c.Architectural Form;d.Neighborhood Environment)高低分类，每个站点区域构造一个四元组，如图7共有16 种组合方式。1号线的2 3个站点中，由于丙子铺、万年埠站点区域无住宅样本数据，故对其类型不作划分，而南站南广场、骆岗、塘西河公园站周边住宅小区样本量 10 个，分析结果需审慎看待。梳理得到各站点区域的8 项指标统计(图8)。一区位交通一建筑形态一一邻里环境A口滨湖会展中心紫塘西河公园骆高岗金斗公园谷路城埠铺子万九联好年10期1高张袁等：轨道交通对住宅的溢价效应与价值捕获机制高一以合肥轨道交通1号线为例高1967高低住宅价格区位交通建筑形态邻里环境高?低住宅价格区位交通建筑形态邻里环境高?低住宅价格区位交通建筑形态邻里环境高低住宅价格区位交通建筑形态邻里环境高?低住宅价格区位交通建筑形态邻里环境高低住宅价格区位交通建筑形态邻里环境高低住宅价格区位交通建筑形态高低邻里环境住宅价格区位交通建筑形态邻里环境高低住宅价格区位交通建筑形态邻里环境高低住宅价格区位交通建筑形态邻里环境高低住宅价格区位交通建筑形态邻里环境高低住宅价格区位交通建筑形态邻里环境高低住宅价格区位交通建筑形态邻里环境 类站点实际住宅价格低于平均水平，溢价不足，可重点改善站点区域溢价短板，并构建利于住宅溢价的城市功能结构与空间环境。类站点区域的实际住宅价格均高于平均水平，溢价充分，政府可在站点区域的相关项目工程中构建合理的溢价分配机制，回收过高溢价反哺类站点区域建设。其中、等类型站点区域区位交通层面的因素溢价不足，合肥轨交1号线的望湖城、长淮与朱岗等站属于此类型；由前文可知区位交通要素对住宅的溢价效力最大，可积极借助轨交对站点区域可达性提升的红利，弥补自身城市地理位置短板。、等类型站点区域建筑形态层面的因素溢价不足，望湖城、长淮与朱岗等站属于此类型；可积极借助老旧小区更新改造工程，提升站点区域住宅小区的建筑品质。、等类型站点区域邻里环境层面的因素溢价不足，万达城站属于此类型；可在距离站点合理范围内配置具有正向溢价效应的高校、公园设施。通过四元组的构建，能清晰地表征城市不同站点周边的住宅溢价驱动特征与溢价潜力，有助于政府与公众横向对比不同站点周边的空间发展情况，为溢价捕获工作提供决策支撑。低住宅价格区位交通建筑形态邻里环境图7 站点区域住宅溢价情况分类Fig.7 Classification of residential premium in metro catchment area4讨论为了确立轨道交通站点区域溢价效应与价值捕获的系统联系，首先，需要明确其学理依据。国际上存在2 种主要的溢价捕获策略，即向站点区域征收轨道交通增值税和采取轨道交通导向的综合开发（Wa n g e t a l.,2 0 19)。在此基础上，建立轨道交通站点区域溢价效应与价值捕获的系统联系（图9）。前者征收增值税在欧美国家较为常见，后者综合开发更加符合中国城市的实际情况，尤其在公有制土地制度背景下，中国政府逐步下放土地审批权，以推动城市公共设施建设与沿线空间的协同发展。合肥市不断探索更加符合城市发展需求的轨交站点区域综合开发新路径（表5），通过合理规划和设计，平衡各方利益，建立可持续的发展机制，推动站点周边区域的空间价值最大化，这些措施均体现“溢价捕获思想。立足于轨道交通与沿线空间的相互作用与地理效应，借鉴各地价值捕获实施情况，基于中国国情，主要探讨关于轨道融资与价值捕获的互动关系、土地制度创新、溢价分配的不同模式与实施机制。低住宅价格区位交通建筑形态邻里环境低住宅价格区位交通建筑形态邻里环境1968合肥火车站用地占比=AB25%：R45%：G 7%：M U 2%：Q T 2 1%平均房价/（万元m1.8距站点/km2.5距城市CBD/km1.5KI平均公交线路/条17.2平均房龄/a15平均容积率2.6平均绿化率0.35站点类型?包公园用地占比=AB23%:R44%:G13%:MU0%:QT20%平均房价/（万元m）距站点/km距城市CBD/km平均公交线路/条0.02平均房龄/a1.88平均容积率16.23平均绿化率0.30站点类型5葛大店望湖城用地占比=AB10%：R41%：G 8%：M U 1%：Q T 40%用地占比=AB9%：R36%：G 5%：M U 6%：Q T 43%平均房价/（万元m）1.63距站点/km1.03距城市CBD/km5.93平均公交线路/条0.00平均房龄/a2.07平均容积率11.75平均绿化率0.37站点类型骆岗用地占比=AB3%:R7%:G4%:MU14%:QT72%平均房价/（万元m）1.32距站点/km1.59距城市CBD/km6.08平均公交线路/条0.00平均房龄/a1.98平均容积率11.33平均绿化率0.29站点类型塘西河公园用地占比=AB20%:R25%G32%:MU1%:QT22%平均房价/（万元m）距站点/km距城市CBD/km平均公交线路/条5.00平均房龄/a3.74平均容积率7.00平均绿化率0.35站点类型万年埠用地占比=AB15%:R9%:G65%:MU0%:QT11%平均房价/（万元m）距站点/km距城市CBD/km平均公交线路/条平均房龄/a平均容积率平均绿化率站点类型热带地理长准明光路用地占比=AB29%:R59%:G1%:MU0%:QT11%用地占比=AB24%:R55%:G2%:MU1%:QT19%平均房价/（万元m1.26距站点/km0.81距城市CBD/km2.91平均公交线路/条0.00平均房龄/a1.62平均容积率16.37平均绿化率0.26站点类型?合工大南区用地占比=AB34%:R45%:G7%:MU0%:QT15%1.65平均房价/（万元-0.75距站点/km1.77距城市CBD/km平均公交线路/条0.00平均房龄/a1.85平均容积率15.71平均绿化率0.29站点类型平均房价/（万元m距站点/km距城市CBD/km平均公交线路/条0.00平均房龄/a1.97平均容积率14.62平均绿化率0.26站点类型?高王用地占比=AB10%:R13%:G12%:MU5%:QT61%平均房价/（万元m距站点/km距城市CBD/km平均公交线路/条1.00平均房龄/a2.37平均容积率9.38平均绿化率0.41站点类型?金斗公园云谷路用地占比=AB9%:R8%:G39%:MU0%:QT44%用地占比=AB18%:R28%:G9%:MU0%:QT45%2.51平均房价/（万元m1.72距站点/km4.38距城市CBD/km平均公交线路/条2.07平均房龄/a2.82平均容积率4.67平均绿化率0.35站点类型丙子铺用地占比=AB1%:R1%:G59%:MU0%:QT39%平均房价/（万元m）距站点/km距城市CBD/km平均公交线路/条平均房龄/a平均容积率平均绿化率站点类型43卷大东门用地占比=AB33%:R35%:G17%:MU0%:QT15%平均房价/（万元-1.61距站点/km0.91距城市CBD/km2.03平均公交线路/条0.00平均房龄/a1.68平均容积率17.65平均绿化率0.29站点类型朱岗用地占比=AB16%R56%:G0%:MU6%:QT22%1.49平均房价/（万元m1.22距站点/km2.17距城市CBD/km平均公交线路/条0.00平均房龄/a1.89平均容积率14.29平均绿化率0.34站点类型2合肥南站南站南广场用地占比=AB3%R13%：G 13%：M U 10%：Q T 6 1%用地占比=AB14%：R9%：G 11%：M U 5%：Q T 6 1%1.46平均房价/（万元m1.17距站点/km4.83距城市CBD/km平均公交线路/条0.00平均房龄/a2.48平均容积率10.00平均绿化率0.40站点类型滨湖会展中心用地占比=AB16%:R12%:G14%:MU0%：Q T 59%1.46平均房价/（万元m1.43距站点/km6.35距城市CBD/km平均公交线路/条1.54平均房龄/a2.70平均容积率4.83平均绿化率0.37站点类型1.91平均房价/（万元m1.28距站点/km3.28距城市CBD/km平均公交线路/条2.75平均房龄/a2.84平均容积率3.31平均绿化率0.38站点类型九联圩用地占比=AB13%:R13%:G20%:MU1%:QT53%一平均房价/（万元m）距站点/km距城市CBD/km平均公交线路/条3.50平均房龄/a2.31平均容积率5.50平均绿化率0.36站点类型平均房价/（万元m距站点/km距城市CBD/km平均公交线路/条0.00平均房龄/a1.56平均容积率18.15平均绿化率0.28站点类型秋浦河路用地占比=AB17%:R47%:G1%:MU0%:QT35%1.48平均房价/（万元m-21.00距站点/km3.37距城市CBD/km平均公交线路/条0.00平均房龄/a2.13平均容积率14.97平均绿化率0.29站点类型2.36平均房价/（万元m）1.68距站点/km5.25距城市CBD/km平均公交线路/条0.00平均房龄/a1.50平均容积率1.00平均绿化率0.30站点类型紫庐用地占比=AB35%:R38%:G4%:MU0%:QT23%1.57平均房价/（万元m）0.99距站点/km3.08距城市CBD/km平均公交线路/条5.60平均房龄/a2.83平均容积率6.93平均绿化率0.37站点类型13万达城用地占比=AB30%:R13%:G16%:MU0%:QT40%1.60平均房价/（万元m1.06距站点/km3.74距城市CBD/km平均公交线路/条2.63平均房龄/a2.35平均容积率3.13平均绿化率0.35站点类型1.501.475.772.200.771.021.410.834.441.661.495.772.141.122.451.900.514.09用地类型实际价格热力图公服用地博物、艺术与体育馆商业商务用地商场居焦用地公园绿花用地兰甲医院其他用地市级素质教育示范校站点总特征价格/（元m）高：2 50 0 0 低：8 0 0 0注：图中上图为用地类型，下图为实际价格热力图。各类土地类型的代码参考如下：公共管理与公共服务用地A、商业服务业设施用地B、居住用地R、工业用地M、公共设施用地U、绿地G。除了上述列出的代码外，本文将未列出的其他类型用地简称为QT（住房和城乡建设部，,2 0 11)。图8 合肥轨交1号线分站点的8 项指标统计Fig.8 Statistical chart of eight indicators of stations in Metro Line 1 in Hefei10期轨道融资与溢价捕获的互动关系政府补贴轨道融资票务收人土地出让土地批租图9 溢价效应与价值捕获的系统联系Fig.9Systematic connection between premium effect andvaluecapture4.1轨道融资与价值捕获的互动关系轨道交通站点区域的溢价效应受地理区位、土地开发强度、城市公共服务配置等多重叠加作用，1号线属于合肥市第一轮轨交建设，轨道建设与开发相对脱节，而在后续的第二轮、第三轮规划，政府逐步开展沿线用地规划，以站点为单位深人剖析周边土地现状与发展潜力，确定发展定位，并基于此确定沿线储备用地的容积率、用地功能、建筑密度、建筑高度等指标，推动轨交建设与沿线空间协同互惠发展（见表5）。在站点周边区域，不同的发展定位，其溢价效应不同，规划工作的利益导向亦不同。有必要基于Table 5Evolution of metro station regional comprehensive development planning in Hefei City轨道建设阶段第一轮规划（2 0 0 9 一2 0 16 年）涉及线路1号线一期、1号线二期、2 号线综合开发轨道与土地分离，初步探索空间情况复合利用新交通大厦（省首个轨交+商业综典型综合合体项目，轨交公司开发经营）开发项目九联湖畔小区（省首个车辆段试车线上盖物业，轨交公司开发经营）资金筹集方式财政补贴30%+贷款等融资7 0%改编制环境影响报告书规划善