基于人流量断面统计的商业地价区段划分方法——以扬州市区为例

王丹，方斌，王海玫，王亚华

(1.扬州市职业大学资源与环境工程学院，江苏扬州225009;2.南京师范大学地理科学学院，南京210046;3.江苏省物质循环与污染控制重点实验室，南京210023;4.南京师范大学新型城镇化与土地问题研究中心，南京210023)

0 引言

自2001年《城镇土地分等定级规程》(GB/T 18507—2001)与《城镇土地估价规程》(GB/T 18508—2001)2个技术规范颁布以来，全国99%以上的城市、85%以上的县城和70%以上的建制镇基准地价评估工作已全面完成［1］。在10多年的技术演变过程中，一些发达地区由于土地市场化较高，城市功能分区明确，逐步采用了“以价定级”的思路开展该项工作。“以价定级”本质是以城市各类土地市场交易价格为基础，统一样点地价内涵，建立地价单元，划分均质区域，求取区域平均价，确定地价级别［2］。不足之处在于地价区段划分主要依靠交易样点进行定性分析，人为因素多，且在非繁华区、城市边缘区难以获得有效地价样点［3］。《江苏省城镇地价动态监测与基准地价更新技术规范(2007年版)》中，地价区段划分采用经验判别法和地价等值线法，经验判别法完全依靠主观判断;而地价等值线法虽采用了空间插值等数理统计方法，但由于地价监测点、交易案例选择及后期区段调整仍有非常大的主观性，且价格本身就带有预期成分，难以做到“质价相符”［4］。为了克服上述的主观性，本研究以扬州市区商业地价区段划分为例，利用人流量这一客观尺度，通过地统计与GIS相结合的方法对原有地价区段进行修正，建立商业地价区段划分的新技术路径。

1 研究区与数据准备

1.1 研究区概况

扬州市位于江苏省中部，长江北岸、江淮平原南端，现辖四区(广陵区、邗江区、江都区、经济技术开发区)两市(仪征市、高邮市)一县(宝应县)，市域总面积6 591.21 km2。扬州市区位于市域南部，土地总面积2 350.74km2。选取市区人口最集中、经济活动最频繁的核心区作为研究区，具体范围为:东至京杭运河，南至开发路，西至润扬路，北至平山堂路至邗沟路一线，面积共计57.40 km2(图1)。

图1 研究区范围及监测断面分布Fig.1 Research region and distribution range of monitoring section

1.2 数据准备

数据包括2008—2013年扬州市区地价动态监测与基准地价更新资料和研究区监测断面人流量统计资料。

1.2.1 调查时间与调查内容。调查时间为2013年6月下旬9:00—17:00。调查内容为研究区内136个监测断面，具体流量包括公交车流量、行人流量(含非机动车)和机动车流量(不含公交车)。

1.2.2 监测断面空间布局。为保证外业调查结果真实可靠，对断面空间布局按照均匀性、重要性、可识别性、相关性原则进行设置(图1)。①重要性。将研究区道路分为主干路和支路两类，其中主干路指人流量大、重要性高、商服设施分布密集的道路。这些道路形态上横贯或纵贯市区，承担着市内主要交通职能。按照上述原则，共确定东西向主干路10条，南北向主干路12条。同时在区域内主干路较为稀疏的外围区域选取支路8条，作为主干路的补充。②均布性。在确定主干路和支路后，将研究区按主干路进行分割，形成近似方格网，其中东西向为横一至横十，南北向为纵一至纵十二，合计218个线段，去除断头路段，剩余124个路段，在每个路段内选取一个监测断面;由于部分路段主干路网较为稀疏，可通过增加支路监测断面的方式加大分布密度。最终共设置监测路段136个。③可识别性:在确定136个监测路段后，按照可识别性原则，设置具体监测断面。所谓可识别性是指监测断面稳定性强，不易灭失;可辨识性强，便于数据验证;监测断面流量具有代表性，对于提高区段内商业地价具有明显带动作用;监测断面与原有地价监测点尽量重合。④相关性。指调查时段内人流量与商业用地经济效益及商业地价有明显相关性。根据前期调查，研究区商业活动主要集中于9:00—21:00。其中，17:00—19:00为下班高峰，道路主要起通勤作用，对提升商业地价作用不大，因此予以忽略。19:00—21:00，研究区内商业活动范围急剧缩小至文昌路一线，为提高数据的对比度，该时间段未纳入统计范围内。

1.3 断面人流量统计

每小时随机抽取5分钟统计人流量，作为小时样本断面人流量，记为fij。i为人流量类型，i=1，2，3分别代表非机动车、公交车和其他非机动车;j为时间，j=9，10，…，15，16，17。根据前期研究，在3种人流量类型中，非机动车对商业用地地价影响最大，因此，仅采用非机动车人流量作为监测断面的人流量(F)数据，公式如下:

2 人流量与商业用地地价相关关系

按照报酬资本化法基本原理，房地产价格与房地产净收益成正比，而商业用地净收益与可达性紧密相关，可达性越好，收益越高。同时，人流量大小是可达性的最客观测量尺度，因为人流量大的地区商业活动有较大的成交概率，因此收益偏高。通过对人流量进行断面监测，就可从直观上分析断面及断面附近地区商业收益潜力。

参照扬州市2011年地价动态监测成果，选取了共计29个商业区段，同时，与监测断面进行空间匹配。由于9个地价区段在研究区外，因此，对剩余20个地价区段与监测断面进行数据相关性检验。

2.1 相关系数计算及模型建立

对地价区段价格和监测断面人流量进行Kolmogorov-Smirnov检验，发现两数据集都呈正态分布，可采用Pearson相关系数，二者相关系数为0.835。因此，监测断面人流量对商业地价区段价格具有显著影响，同时推断出研究区商业地价区段价格的空间分布规律［5］。

在计算相关系数的基础上，建立商业区段地价与监测断面人流量之间的线性回归方程，该模型为［6］:

式中:V为商业区段地价;F为监测断面人流量。

2.2 结果分析

在计算相关系数和回归模型的基础上，进一步分析模型，建立散点图及模型图像(图2)。图像中，斜线表示回归方程，若散点位于斜线上则表示商业区段地价完全为监测断面人流量所解释;高于斜线表明商业区段地价大于基于监测断面人流量的预测值，商业区段地价可能有所高估;反之亦然(表1)。

图2 商业区段地价与监测断面人流量散点图Fig.2 Scatter diagram of block price of commercial land and population flow of monitoring section

商业区段地价与回归方程预测值基本吻合的区段共计9个，占统计数量的45%，商业区段地价大于回归方程预测值的区段共计4个，占统计数量的20%，商业区段地价小于回归方程预测值的区段共计7个，占统计数量的35%。

2.2.1 商业区段地价大于回归方程预测值。包括世纪联华、廉政广场、解放南路和广陵医院。①世纪联华之所以地价偏高，原因在于世纪联华是扬州市主城核心区内唯一的大型超市，该地域为传统商业中心，可能包含历史惯性因素和垄断地租成分。②廉政广场临近扬州市政务中心，附近有扬州市人民政府和扬州行政服务中心，公务消费活动较多，人流量虽一般但消费水平较高，因此，带动了地价租金的上涨。③解放南路地价偏高，凯运天地为扬州市高档小区之一，人流量虽一般，但消费水平较高;且该地区临近古运河，经多次改造之后，环境优美，风光独特，具有其他地域不可比拟的环境优势。④广陵医院地价之所以偏高，主要原因在于断面人流量统计出现了偏差，由于道路维修，广陵路人流量暂时性急剧减少，但这种减少并不会很快影响到地价水平。

表1 商业区段地价与监测断面人流量关系类型Tab.1 Type of relationship between block price of commercial land and population flow of monitoring section

2.2.2 商业区段地价小于回归方程预测值。包括扬州大学、大润发汇好数码广场、新世纪大酒店、骏和天城、海德公园、副食品城。究其原因可分为三类:①交通因素。虽然人流量大，但道路为交通型主干道，对商业地价提升并不明显，主要有新世纪大酒店(江阳西路)、海德公园(润扬北路)、新港名兴花园(开发西路)，副食品城(开发东路)。②环境因素。扬州大学路段之所以会出现区段地价小于回归模型预测值，主要原因在于附近商铺由城中村民居改造而来，相对低劣的房屋质量和购物环境影响了区域地价。③商业结构因素。大润发汇好数码广场之所以地价偏低，主要由于附近商业配套一般，位于商业中心的人流量优势并没有得到充分发挥。

3 区段划分

3.1 空间插值

地价等值线是具有相同地价的点连接成线，选择合适的地价等值线可为地价区段的划分提供定量依据。地价等值线可直接由数字地价模型生成。监测断面人流量与商业区段地价存在高度相关关系，通过生成监测断面人流量模型可近似对商业区段地价进行模拟［7］。

分别采用克里金插值法、距离倒数插值法、径向基数插值3种方法，对研究区监测断面人流量进行插值对比分析(图3)，并进行插值结果检验，从定量角度对比各种插值方法的优劣。其中克立金插值法(图3a)采用了球状、高斯、圆形3种模型分别进行插值;距离倒数插值法(图3b)分别设定权重值为1，2进行插值计算;径向基数插值(图3c)采用RBF规则样条函数，张力样条函数和高次曲面函数3种方法［8］。

图3 克里金插值、距离倒数插值、径向基数插值结果Fig.3 Results of Kriging，inverse distance weighting and radial basis function methods

3.2 模型比较确定

在确定模型的具体参数后，将模型进行对比，以确定区段地价模型。1)图像分析。克里金插值法结果等值线较为光滑，其次是距离倒数法，样条函数法等值线则较为曲折;但距离倒数法图像中可明显看到由于个别监测断面处的人流量过高或过低形成的“鸭蛋”，造成部分区域地价变速过快。因此，选择克里金方法作为图像分析的结果［9］。2)参数分析。将3类模型的验证参数进行对比(表2)，主要指标为平均值与均方根，3种方法各有优劣，距离倒数插值方法均方根最小，克里金插值方法平均值最小，径向基数插值方法居中。根据地统计分析相关原理，在模型比选优选平均值指标作为关键指标，因此，选择克里金方法作为参数分析的结果［10］。综上，选择克里金方法作为商业区段地价模型的具体插值方法。

表2 地价区段模型验证参数对比表Tab.2 Verification parameters of block price of commercial land model

3.3 区段划分

通过数理分析，以每3 000人流量间隔生成区段地价等值线(图4)。将断面人流量等值线与现有商业地价区段进行对比，并进行调整。

图4 断面人流量等值线图Fig.4 Contour map of population flow of monitoring section

3.3.1 均衡性原则。若现有商业地价区段跨3个或3个以上人流量等值线则予以调整，可按突变点进行分割处理(表3)。研究区商业区段中，汶河南路、文昌西路—大学北路、邗沟路、邗江中路—江阳西路4个区段未跨人流量等值线，广陵路、江阳中路跨3条等值线;其余均跨2条等值线。因此，可将广陵路和江阳中路2个区段进行进一步分割。

3.3.2 完整性原则。广陵路区段东至跃进桥、西至淮海路，其间3个间断点分别为人民商场、广陵小学和徐凝门路，由于广陵小学、徐凝门两间断点并不位于主干路之上，为保证区段完整性，予以舍弃，而人民商场间断点位于国庆路主干路，该点可成为分割该区段的分界点;同理，江阳中路商业区段东至通扬桥，西至新世纪大酒店，其间间断点有新城河路、扬子江路和汶河南路，其中扬子江路为交通型主干道，可将其作为区段的分界点。

表3 商业地价区段人流量间断点Tab.3 Discontinuity point of block of commercial land price

3.3.3 长度适中原则。目前扬州市地价区段平均长度约为1 km，超过此长度，人流量会发生明显变化，因此，可将某些过长的商业区段予以分割。其中，以江阳东路区段最为典型。江阳东路区段东至跃进桥，西至通扬桥，长度为3.2 km，其间间断点有2个，分别为徐凝门路和渡江南路，其中，渡江南路道路等级高于徐凝门路，因此，可将渡江南路作为该区段的分界点。

综上，在保证扬州市商业区段总体不变的情况下，将上述3个区段进行了微调，具体结果见图5。

4 结论

人流量断面统计数据与商业区段地价具有明显相关性，采用人流量断面数据修正商业地价区段，数理依据充分，结论相对客观，成本较低，还可实现在非繁华区、城市边缘区的商业区段划分。克里金插值法、距离倒数插值法、径向基数插值3种方法建立的商业区段地价模型各有优劣。在选择模型时，需将图像分析与参数分析相结合，选择等值线光滑、误差平均值较小的插值方法，从研究区实践看，以克里金方法为最优。突变点确定是商业区段划分的核心环节。从研究区结论看，突变点形成既有人为原因也有自然原因，其中交通型主干道和河流对于商业辐射的阻隔作用非常明显［11］。

图5 商业区段调整示意图Fig.5 The schematic diagram of adjustment of block of commercial land

由于人流量断面数据及社会经济等资料的有限性，本研究只考虑人流量这一因素，进而对商业区段划分进行了分析探讨，其他如商业结构、商业形态、历史因素对商业区段划分的影响也非常明显［12］，如何对这些因素进行定量化测度并与人流量因素相结合以实现商业地价区段的划分是今后进一步深入研究的方向。

［1］王满银，肖瑛，汪应宏，等.中国基准地价评估近10年研究进展［J］.华中农业大学学报:社会科学版，2011(6):71－74.

［2］吴群.略论城市土地以价定级［J］.中国人口·资源与环境，2001，11(S2):15－17.

［3］黄克龙.从“先定级后估价”到“以价定级”——看基准地价评估技术路线演进［N］.中国国土资源报，2012－06－09(7).

［4］邹如，伍育鹏，章文波.浅析中国基准地价体系的现状与发展［J］.中国土地科学，2012，26(3):49－54.

［5］王丹，邵汝军.江苏省高等职业教育发展区域差异及成因分析［J］.职业技术教育，2013，34(7):47－54.

［6］范洁.河北省地价动态监测分析与地价趋势预测［J］.国土资源科技管理，2010，27(2):48－52.

［7］任辉，吴群.基于ESDA的城市住宅地价时空分异研究［J］.经济地理，2011，31(5):760－765.

［8］郑光辉.基于Kriging技术的城市地价动态监测实现方法研究［D］.南京:南京师范大学，2005.

［9］Haider M，Miller E.Effects of Transportation Infrastructure and Locational Elements on Residential Real Estate Values:An Application of Autoregressive Techniques［J］.Transportation Research Record，2000，1722:1－8.

［10］Zhen J H，Zhao M.Structural Change Analysis on Fiducial Land Price in Hohhot［J］.Journal of Arid Land Resources and Environment，2004，18(5):93－98.

［11］苏蒙蒙，马仁会，张聪聪，等.河北省城镇商业用地基准地价比率关系空间分布格局［J］.地域研究与开发，2013，32(4):129－133.

［12］胡伟艳，张安录，高巍，等.新一轮基准地价更新应注意的几个问题［J］.地域研究与开发，2007，26(3):75－79.