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【摘 要】随着我国经济不断发展，铁路建设逐步完善，房价也随着铁路通达而上涨。文章建立了我国铁路网络建设的基本模型，研究了铁路通达和聚集的关系，以及铁路基本派系关系，同时搜取了各个城市的房价中位数，探讨了铁路通达度对城市房价的影响，并将城市划分为不同区域，探究了不同特征区域房价受铁路影响的基本模型及其关系，对政府完善铁路网络、调控地方房价具有一定的指导意义。
【关键词】铁路网络；地域；房价
【中图分类号】F293.3 【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688（2018）10-0282-03
0 引言
改革开放以来，伴随着我国经济的腾飞，我国基础设施建设也快速发展，而铁路发展也呈现着相似的历程。“要致富，先修路”，我国经济发展与铁路发展息息相关。从新中国成立之初铁路稀疏、交通不便，到20世纪八九十年代京九线和京秦线的开通，代表我国铁路网络初步建成，再到21世纪青藏铁路的建成，“八横八纵”铁路的完成，我国铁路发展已经取得了长足的进步。众多城市在铁路交通完善后，经济得到飞速发展。以郑州市为例，郑州市是我国中原城市带的重要城市，20世纪初，郑州市只是内陆普通商户商埠，新中国时期，由于地理位置优越，郑州市逐渐成为铁路交通枢纽，京广铁路、陇海铁路在郑州市交会，而郑州市也在1992进入中国经济20强市。铁路发展和经济发展相互促进，铁路发展是经济发展的“晴雨表”。
然而，我国铁路发展并不平衡，中西部地区铁路覆盖密度远远不及东部地区，造成这种现象的因素众多，经济则在其中扮演了重要角色。改革开放以来，东部沿海地区经济与中西部地区形成差距，铁路密度的差距反过来影响人口经济的发展。探究铁路发展与经济、人口之间的相互关系，对于研究我国经济发展和未来城市布局建设有着重要的意义。
1 研究方法和数据来源
21世纪以来，我国对铁路网络进一步发展进行布局，城市间的联系更加紧密。城市之间的铁路交通网络反映出城市空间上的通达性。由于我国铁路交通轨道复杂，城市铁路相互联系紧密，所以城市联系主要以铁路是否直达作为参考依据，并以此衡量城市间联系的密切程度。一般意义上讲，铁路影响城市规模和房价，通过建立铁路与房价相关关系，可探究我国房价发展的趋势。
我国城市众多，为保证模型建立具有一定的通用性，本文主要根据地域、经济发展水平两个指标，梯度选择了76个城市。同时使用铁路官网12306的数据，以76个城市两两之间是否存在铁路线路为依据，决定是否建立连接。房价水平按照链家网提供的中国主要城市房价中位数，人口水平以百度百科提供的中国城市人口数量为依据。
目前，已有的铁路模型将我国城市按通达度划分为4个等级，为本文探讨城市铁路的发展提供了依据。房价模型将我国房价按地域分类，探究了不同地域下房价的高低程度和地域之间的关系，为本文划分地域和研究房价提供了指导依据。
2 铁路网络与房价相关分析
通过数据收集及对城市网络建模，分别绘制中国铁路网络图。铁路一般具有相互性，所以网络图为无向图。通过其中的联系计算铁路网络的相关指标，包括城市节点的点度中心度，用于分析城市间相互关联的程度；城市节点的中间中心度和中间中心势，用于各个城市对于铁路线网络的控制程度及其铁路线网络对于其他城市的依赖程度；通过分析接近中心度和接近中心势，考察城市不依靠其他节点的程度；通过分析房价的接近中心度，觀察城市在铁路运输中不依赖其他城市的程度。将数据提取后与其房价趋势进行对比。
铁路网络中城市的度代表了城市间绝对联通程度，从理论上讲，联通程度越高，交通越发达，能直达的城市越多，生活程度越方便，因此人口数量较多，房价较高。通过以上分析，房价和城市交通度应该存在正相关关系，即城市交通度越大，房价越高。
为了验证此关系模型，本文收集了对应的76个城市的房价中位数（因为中位数更能代表一个地域的大众房价水平，受极端值影响较小）。通过对城市铁路连通程度和房价中位数进行相关性分析（如图1所示），发现铁路交通和房价呈现正相关关系，相关系数为0.468（R^2=0.219 2），即铁路绝对连通程度和房价的相关程度不大，房价受到综合因素的影响，铁路绝对通达只是其中一方面。而通过分析城市中间中心度（如图2所示），发现城市铁路交通的中间中心度和房价依旧呈现正相关关系，相关系数为0.581（R^2=0.337 4），各个城市对于整个铁路交通的控制程度对房价起着更为重要的作用，但影响力不稳定，房价更受到其他参数的影响。
对城市的接近中心度和房价中位数做出了相关性分析（如图3所示），发现城市接近中心度越高，房价越高，并且当接近中心度越高时，对房价的影响越大，相关系数为0.527（R^2=0.278 1），说明城市房价受接近中心度影响。
3 铁路网络对房价影响的地域性
通过铁路网络分析发现，铁路对城市经济有一定的影响，然而其相关程度并不高，说明城市铁路通达性对于城市房价的影响并不稳定。我国经济发展并不平衡，东部沿海地区的经济发展水平和房价远远超过西部地区，将所选择的城市分别归属7个区域，可以更好地探究在区域内铁路对房价的影响，以及在经济发展程度不同的地区铁路对于房价所起到的权重。
3.1 地域划分及其特点
按地理区域划分，我国分为华东、华北、华南、华中、东北、西北、西南7个区域。从经济上讲，东部沿海地区经济更发，人口密度更大，西部和东北地区经济相对欠发达，人口密度更小。从理论上讲，铁路通达程度在经济发达和不发达地区对房价的影响很难确定，经济发达地区有更多交通方式，而欠发达地区则对铁路依赖更大。从人口密度上讲，铁路似乎在人口密度小的地区对房价影响更大。
3.2 铁路通达度对房价影响的地域差别
铁路对房价的影响在不同地区差异较大，以华东、东北地区为例，华东地区人口密集并且经济发达，通过散点图建立回归函数，影响系数为334；东北地区人口密度小，经济较为落后，影响系数仅为15。而其他5个地区影响规律相近，据此推测铁路受到经济发展和人口密度的影响，并以此建立模型。 3.3 影响系数和地域GDP的二次相关分析
各个地区的人均GDP能够很大程度上代表该地区的发达程度，探究不同地区房价与铁路相关系数的差异，有助于研究在我国不同发达程度、不同经济发展阶段的地域的房价受到铁路影响的不同，有利于政府根据不同影响权重调控房价，改变调控政策。
收取数据后发现，不同区域房价与铁路通达度相关系数存在较大差异，在经济越发达的地区，铁路对房价的影响系数越大，代表发达地区人口众多，更需要发达的铁路系统对房价的依托作用，而欠发达地区房价受铁路依赖较小，其原因可能是大多欠发达地区主要依靠公路或其他交通方式，或者欠发达地区铁路密集程度不足以带动房价的增长，发达地区的房市更依赖铁路的聚集效应。铁路对房价影响系数与地区GDP关系如图4所示。
4 铁路网络的派系分析
研究铁路网络的派系，可以对我国城市群发展做出分析和研究，并对我国铁路密度及今后规划方向提供指导性意见。我国铁路网络复杂，联系紧密，派系众多并有多点重合，20个以上的派系总共有1 000个以上，25个以上的派系有218个，为方便研究，特选取了25个以上城市节点的派系进行研究。
4.1 铁路网络的派系特征
在超过25个成员的218个派系之中，有16个城市出现在每一个派系之中，这说明我国铁路覆盖面积广，城市区域化分别并不明显，我国城市铁道网络呈现出集中在大城市的特点。若将派系成员规定为27个以上，共有26个派系，除了16个我国铁路发达的大中城市之外，其他城市大多出现在华东沿海地区，中西部城市较少，这说明我国铁路主要集中在发达城市；同时，二线及二线以下城市中，我国华东地区的铁路覆盖优势明显强于中西部。华东地区城市聚集明显，代表性城市为苏州、无锡、宁波等。
4.2 派系中出现次数与房价的关系
城市出现在派系中的次数呈现明显的两极分化状态，我国16个大中城市出现在26个派系当中，而有38个城市没有出现在任何派系当中，派系容纳的城市重复率较高，说明我国铁路发展不均衡，集中在特定区域。
出现在派系当中的次数越多，城市的房价越高，与其他城市的联系越频繁，而派系与房价之间存在着马太效应，即派系与房价存在着正相关关系；土地资源的价格集中上涨在派系子群集中的地区，房价也随之上涨。根据房价和派系关系建立相关模型，派系的关系越巩固，房价越高，但派系受房价的影响不稳定，R^2=0.165。房价与派系之间的关系呈现密切相关，派系内部集群关系推动城市房价。
同时，说明其关系受到极端偏差值的影响，通过观察和研究数据发现，在城市规模较大、人口较多时，房价受到铁路发展影响较小；而城市规模较小、人口较少时，房价受到铁路带动较大。
5 结语
本文主要研究了房价与城市铁路的相关关系，并通过划分地域和派系进一步探讨了地域和派系对房价的影响。但本文具有一定的局限性，因为房价是各因素综合影响下产生的结果，受到人口经济发展等影响，仅仅探讨铁路通达度，通过划分地域来探讨铁路对于房价的影响未免有失偏颇。
第一，在全国范围内，我国铁路发展情况自改革开放以来情况良好，基本实现了全国大众城市铁路的通达性。从人口上看，铁路通达性越好，城市规模越大，人口越多。但在人口数量达到一定数值时，人口规模受到铁路通达性的影响较小。这说明，铁路数量越多，人口数量越多，而在铁路规模达到一定范围后，人口聚集效应增加，受到铁路影响较小。
第二，铁路对于房价的影响因子中，绝对度和中间中心度分别代表着城市铁路的绝对联系和不依赖其他城市程度，通过分析铁路的绝对度和接近中心度，发现铁路绝对度和中间中心度与房价呈现正相关关系，但中间中心度的关联度更大。由此得出结论：我国铁路通达程度对房价有着直接影响，相比于绝对关联，一个城市的铁路不受其他城市的影响程度更能反应一个地区的房价水平。
第三，铁路对于房价影响呈现地域性差异，将研究目标城市按地域分为7个部分，从中提取经济和人口密度作为参数，分别对比铁路对于房价影响的权重大小和经济、人口的关系，发现经济发达地区房市对铁路通达依赖较大，而经济欠发达地区房市对铁路通达依赖较小，而人口密度与铁路影响权重并无直接关系。这说明在经济相对发达地区，房市更依赖铁路对于房价的推动作用，似乎发达地区人口流动多，更依赖铁路作为共享资源。
综上所述，我国铁路的发展对城市房价有带动作用，但在铁路欠通达地区并不明显，而我国铁路发展并不平衡，在铁路欠发达地区，铁路通达并不能对经济起到带动作用。因此，政府为了高效利用资源，应完善铁路尤其注意完善我国區域铁路均衡发展，形成城市集群效应，带动地方财政收入和经济发展。
参 考 文 献
[1]钟业喜，陆玉麒. 基于铁路网络的中国城市等级体系与分布格局[J]. 地理研究，2011，30（5）：785-794.
[2]覃成林，朱永磊，种照辉. 高速铁路网络对中国城市化格局的影响[J]. 城市问题，2014（9）：9-15.
[3]王姣娥，焦敬娟. 中国高速铁路网络的发展过程、格局及空间效应评价[J]. 热带地理，2014，34（3）：275-282.
[4]叶婷婷. 基于复杂网络的全国铁路网络连通可靠性分析[D]. 北京：北京交通大学，2009.
[5]徐泽民，隋云鹏. 中国各地区房价收入比研究[J]. 黑龙江社会科学，2009（6）：65-68.
[6]高波，陈健，邹琳华. 区域房价差异、劳动力流动与产业升级[J]. 经济研究，2012，47（1）：66-79.
[7]彭代彦，文乐. 区域房价上涨的结构性差异——基于土地供给的视角[J]. 党政视野，2016（Z1）：118.
[8]王希晶. 基于网络搜索的中国区域房价预测模型及应用研究[D]. 南京：南京大学，2016.
[9]邓成成. 西部地区房价波动及其影响因素分析[J]. 时代金融，2016（3）：209.
[10]王同军. 中国铁路大数据应用顶层设计研究与实践[J]. 中国铁路，2017（1）：8-16.
[11]周新军. 中国铁路能效提升的路径选择与机制创新[J]. 中外能源，2016，21（10）：1-11.
[责任编辑：高海明]
【关键词】铁路网络；地域；房价
【中图分类号】F293.3 【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688（2018）10-0282-03
0 引言
改革开放以来，伴随着我国经济的腾飞，我国基础设施建设也快速发展，而铁路发展也呈现着相似的历程。“要致富，先修路”，我国经济发展与铁路发展息息相关。从新中国成立之初铁路稀疏、交通不便，到20世纪八九十年代京九线和京秦线的开通，代表我国铁路网络初步建成，再到21世纪青藏铁路的建成，“八横八纵”铁路的完成，我国铁路发展已经取得了长足的进步。众多城市在铁路交通完善后，经济得到飞速发展。以郑州市为例，郑州市是我国中原城市带的重要城市，20世纪初，郑州市只是内陆普通商户商埠，新中国时期，由于地理位置优越，郑州市逐渐成为铁路交通枢纽，京广铁路、陇海铁路在郑州市交会，而郑州市也在1992进入中国经济20强市。铁路发展和经济发展相互促进，铁路发展是经济发展的“晴雨表”。
然而，我国铁路发展并不平衡，中西部地区铁路覆盖密度远远不及东部地区，造成这种现象的因素众多，经济则在其中扮演了重要角色。改革开放以来，东部沿海地区经济与中西部地区形成差距，铁路密度的差距反过来影响人口经济的发展。探究铁路发展与经济、人口之间的相互关系，对于研究我国经济发展和未来城市布局建设有着重要的意义。
1 研究方法和数据来源
21世纪以来，我国对铁路网络进一步发展进行布局，城市间的联系更加紧密。城市之间的铁路交通网络反映出城市空间上的通达性。由于我国铁路交通轨道复杂，城市铁路相互联系紧密，所以城市联系主要以铁路是否直达作为参考依据，并以此衡量城市间联系的密切程度。一般意义上讲，铁路影响城市规模和房价，通过建立铁路与房价相关关系，可探究我国房价发展的趋势。
我国城市众多，为保证模型建立具有一定的通用性，本文主要根据地域、经济发展水平两个指标，梯度选择了76个城市。同时使用铁路官网12306的数据，以76个城市两两之间是否存在铁路线路为依据，决定是否建立连接。房价水平按照链家网提供的中国主要城市房价中位数，人口水平以百度百科提供的中国城市人口数量为依据。
目前，已有的铁路模型将我国城市按通达度划分为4个等级，为本文探讨城市铁路的发展提供了依据。房价模型将我国房价按地域分类，探究了不同地域下房价的高低程度和地域之间的关系，为本文划分地域和研究房价提供了指导依据。
2 铁路网络与房价相关分析
通过数据收集及对城市网络建模，分别绘制中国铁路网络图。铁路一般具有相互性，所以网络图为无向图。通过其中的联系计算铁路网络的相关指标，包括城市节点的点度中心度，用于分析城市间相互关联的程度；城市节点的中间中心度和中间中心势，用于各个城市对于铁路线网络的控制程度及其铁路线网络对于其他城市的依赖程度；通过分析接近中心度和接近中心势，考察城市不依靠其他节点的程度；通过分析房价的接近中心度，觀察城市在铁路运输中不依赖其他城市的程度。将数据提取后与其房价趋势进行对比。
铁路网络中城市的度代表了城市间绝对联通程度，从理论上讲，联通程度越高，交通越发达，能直达的城市越多，生活程度越方便，因此人口数量较多，房价较高。通过以上分析，房价和城市交通度应该存在正相关关系，即城市交通度越大，房价越高。
为了验证此关系模型，本文收集了对应的76个城市的房价中位数（因为中位数更能代表一个地域的大众房价水平，受极端值影响较小）。通过对城市铁路连通程度和房价中位数进行相关性分析（如图1所示），发现铁路交通和房价呈现正相关关系，相关系数为0.468（R^2=0.219 2），即铁路绝对连通程度和房价的相关程度不大，房价受到综合因素的影响，铁路绝对通达只是其中一方面。而通过分析城市中间中心度（如图2所示），发现城市铁路交通的中间中心度和房价依旧呈现正相关关系，相关系数为0.581（R^2=0.337 4），各个城市对于整个铁路交通的控制程度对房价起着更为重要的作用，但影响力不稳定，房价更受到其他参数的影响。
对城市的接近中心度和房价中位数做出了相关性分析（如图3所示），发现城市接近中心度越高，房价越高，并且当接近中心度越高时，对房价的影响越大，相关系数为0.527（R^2=0.278 1），说明城市房价受接近中心度影响。
3 铁路网络对房价影响的地域性
通过铁路网络分析发现，铁路对城市经济有一定的影响，然而其相关程度并不高，说明城市铁路通达性对于城市房价的影响并不稳定。我国经济发展并不平衡，东部沿海地区的经济发展水平和房价远远超过西部地区，将所选择的城市分别归属7个区域，可以更好地探究在区域内铁路对房价的影响，以及在经济发展程度不同的地区铁路对于房价所起到的权重。
3.1 地域划分及其特点
按地理区域划分，我国分为华东、华北、华南、华中、东北、西北、西南7个区域。从经济上讲，东部沿海地区经济更发，人口密度更大，西部和东北地区经济相对欠发达，人口密度更小。从理论上讲，铁路通达程度在经济发达和不发达地区对房价的影响很难确定，经济发达地区有更多交通方式，而欠发达地区则对铁路依赖更大。从人口密度上讲，铁路似乎在人口密度小的地区对房价影响更大。
3.2 铁路通达度对房价影响的地域差别
铁路对房价的影响在不同地区差异较大，以华东、东北地区为例，华东地区人口密集并且经济发达，通过散点图建立回归函数，影响系数为334；东北地区人口密度小，经济较为落后，影响系数仅为15。而其他5个地区影响规律相近，据此推测铁路受到经济发展和人口密度的影响，并以此建立模型。 3.3 影响系数和地域GDP的二次相关分析
各个地区的人均GDP能够很大程度上代表该地区的发达程度，探究不同地区房价与铁路相关系数的差异，有助于研究在我国不同发达程度、不同经济发展阶段的地域的房价受到铁路影响的不同，有利于政府根据不同影响权重调控房价，改变调控政策。
收取数据后发现，不同区域房价与铁路通达度相关系数存在较大差异，在经济越发达的地区，铁路对房价的影响系数越大，代表发达地区人口众多，更需要发达的铁路系统对房价的依托作用，而欠发达地区房价受铁路依赖较小，其原因可能是大多欠发达地区主要依靠公路或其他交通方式，或者欠发达地区铁路密集程度不足以带动房价的增长，发达地区的房市更依赖铁路的聚集效应。铁路对房价影响系数与地区GDP关系如图4所示。
4 铁路网络的派系分析
研究铁路网络的派系，可以对我国城市群发展做出分析和研究，并对我国铁路密度及今后规划方向提供指导性意见。我国铁路网络复杂，联系紧密，派系众多并有多点重合，20个以上的派系总共有1 000个以上，25个以上的派系有218个，为方便研究，特选取了25个以上城市节点的派系进行研究。
4.1 铁路网络的派系特征
在超过25个成员的218个派系之中，有16个城市出现在每一个派系之中，这说明我国铁路覆盖面积广，城市区域化分别并不明显，我国城市铁道网络呈现出集中在大城市的特点。若将派系成员规定为27个以上，共有26个派系，除了16个我国铁路发达的大中城市之外，其他城市大多出现在华东沿海地区，中西部城市较少，这说明我国铁路主要集中在发达城市；同时，二线及二线以下城市中，我国华东地区的铁路覆盖优势明显强于中西部。华东地区城市聚集明显，代表性城市为苏州、无锡、宁波等。
4.2 派系中出现次数与房价的关系
城市出现在派系中的次数呈现明显的两极分化状态，我国16个大中城市出现在26个派系当中，而有38个城市没有出现在任何派系当中，派系容纳的城市重复率较高，说明我国铁路发展不均衡，集中在特定区域。
出现在派系当中的次数越多，城市的房价越高，与其他城市的联系越频繁，而派系与房价之间存在着马太效应，即派系与房价存在着正相关关系；土地资源的价格集中上涨在派系子群集中的地区，房价也随之上涨。根据房价和派系关系建立相关模型，派系的关系越巩固，房价越高，但派系受房价的影响不稳定，R^2=0.165。房价与派系之间的关系呈现密切相关，派系内部集群关系推动城市房价。
同时，说明其关系受到极端偏差值的影响，通过观察和研究数据发现，在城市规模较大、人口较多时，房价受到铁路发展影响较小；而城市规模较小、人口较少时，房价受到铁路带动较大。
5 结语
本文主要研究了房价与城市铁路的相关关系，并通过划分地域和派系进一步探讨了地域和派系对房价的影响。但本文具有一定的局限性，因为房价是各因素综合影响下产生的结果，受到人口经济发展等影响，仅仅探讨铁路通达度，通过划分地域来探讨铁路对于房价的影响未免有失偏颇。
第一，在全国范围内，我国铁路发展情况自改革开放以来情况良好，基本实现了全国大众城市铁路的通达性。从人口上看，铁路通达性越好，城市规模越大，人口越多。但在人口数量达到一定数值时，人口规模受到铁路通达性的影响较小。这说明，铁路数量越多，人口数量越多，而在铁路规模达到一定范围后，人口聚集效应增加，受到铁路影响较小。
第二，铁路对于房价的影响因子中，绝对度和中间中心度分别代表着城市铁路的绝对联系和不依赖其他城市程度，通过分析铁路的绝对度和接近中心度，发现铁路绝对度和中间中心度与房价呈现正相关关系，但中间中心度的关联度更大。由此得出结论：我国铁路通达程度对房价有着直接影响，相比于绝对关联，一个城市的铁路不受其他城市的影响程度更能反应一个地区的房价水平。
第三，铁路对于房价影响呈现地域性差异，将研究目标城市按地域分为7个部分，从中提取经济和人口密度作为参数，分别对比铁路对于房价影响的权重大小和经济、人口的关系，发现经济发达地区房市对铁路通达依赖较大，而经济欠发达地区房市对铁路通达依赖较小，而人口密度与铁路影响权重并无直接关系。这说明在经济相对发达地区，房市更依赖铁路对于房价的推动作用，似乎发达地区人口流动多，更依赖铁路作为共享资源。
综上所述，我国铁路的发展对城市房价有带动作用，但在铁路欠通达地区并不明显，而我国铁路发展并不平衡，在铁路欠发达地区，铁路通达并不能对经济起到带动作用。因此，政府为了高效利用资源，应完善铁路尤其注意完善我国區域铁路均衡发展，形成城市集群效应，带动地方财政收入和经济发展。
参 考 文 献
[1]钟业喜，陆玉麒. 基于铁路网络的中国城市等级体系与分布格局[J]. 地理研究，2011，30（5）：785-794.
[2]覃成林，朱永磊，种照辉. 高速铁路网络对中国城市化格局的影响[J]. 城市问题，2014（9）：9-15.
[3]王姣娥，焦敬娟. 中国高速铁路网络的发展过程、格局及空间效应评价[J]. 热带地理，2014，34（3）：275-282.
[4]叶婷婷. 基于复杂网络的全国铁路网络连通可靠性分析[D]. 北京：北京交通大学，2009.
[5]徐泽民，隋云鹏. 中国各地区房价收入比研究[J]. 黑龙江社会科学，2009（6）：65-68.
[6]高波，陈健，邹琳华. 区域房价差异、劳动力流动与产业升级[J]. 经济研究，2012，47（1）：66-79.
[7]彭代彦，文乐. 区域房价上涨的结构性差异——基于土地供给的视角[J]. 党政视野，2016（Z1）：118.
[8]王希晶. 基于网络搜索的中国区域房价预测模型及应用研究[D]. 南京：南京大学，2016.
[9]邓成成. 西部地区房价波动及其影响因素分析[J]. 时代金融，2016（3）：209.
[10]王同军. 中国铁路大数据应用顶层设计研究与实践[J]. 中国铁路，2017（1）：8-16.
[11]周新军. 中国铁路能效提升的路径选择与机制创新[J]. 中外能源，2016，21（10）：1-11.
[责任编辑：高海明]