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user: 3. 科研特征分析 3.1. 文献特征分析(发文量、被引次数、下载次数) 轨道交通对土地利用的作用效果这个概念被单独提出的时间较早，中国知网(CNKI)数据库库检索到的第一篇轨道交通房价的文章是1998年何宁，顾保南在《城市轨道交通研究》发表的“城市轨道交通对土地利用的作用分析”，此后，相关文献数量开始增长，由于2019年统计时间截止10月份，故发文数量较少。从图1可知，将整个研究阶段划分为三个阶段，分别是初始研究阶段(1998年~2005年)；起伏增长阶段(2006年~2013年)；热门研究阶段(2014年~2019年)。初期轨道交通对于沿线房价这一研究课题研究的人并不多，随着各城市轨道交通的不断发展，研究此课题的人也越来越多。 图1. 1998~2019年轨道交通房价研究文献数量图 3.2. 发表期刊与学科研究分析 统计395篇文献，其中183篇期刊文献分布于40种期刊以上，分布较广泛。每种期刊的载文数量从1篇到7篇不等，说明轨道交通沿线房价的研究较广泛，但很多期刊并没有很集中地研究此课题。核心期刊共有50篇，期刊发表数量前9名的统计数据如下表2所示。从表中可以发现一些现象：1) 各个期刊的发文数量都不是很多，分布的比较分散，说明在“轨道交通沿线房价”这一领域并没有专门的的期刊进行集中研究；2) 影响力较大的期刊的发文数量都不是很大，说明该领域的研究并没有很深入，还值得后续更进一步的研究。 Table 2 Ranking of the number of core journals publishe 排名 载文数量(篇) 期刊名称 复合影响因子(2018版) 占比(%) 1 6 城市轨道交通研究 0.685 12.00 2 4 城市发展研究 2.111 8.00 3 4 城市问题 1.769 8.00 4 3 铁道学报 1.789 6.00 5 2 城市规划学刊 4.503 4.00 6 2 地域研究与开发 1.971 4.00 7 2 交通标准化 0.844 4.00 8 2 特区经济 0.347 4.00 9 2 同济大学学报(自然科学版) 1.147 4.00 表2. 核心期刊发表数量排名 3.3. 国家、科研机构、科研人员合作特征分析 图2表明，由于本次文献分析是基于“中国知网”，所收录的外文文献不是很多，仅有的几篇研究国家仍然只是中国，所以共现图谱中仅出现了一个国家。图3表明，“轨道交通沿线房价”这一课题不太具有关联性，大部分的研究机构都是独立的，在少数有关联的研究机构中可以看出，机构彼此大都是建立在同一区域，这对于研究该区域轨道交通沿线房价的影响具有借鉴意义；除此之外，结合研究机构的名称可以看出，各研究机构多数集中在北京、上海等轨道交通使用较为频繁的大城市，有需求才会有发现，才会吸引学者进行研究。图4表明，大部分的研究人员也都是相互独立的主体，在少数有关联的作者中可以看到，同济大学交通运输工程学院的叶霞飞教授在整个城市轨道交通研究中具有突出贡献，叶霞飞以及团队内蔡蔚、胡志晖等着重研究上海地区的轨道交通；重庆大学管理科学与房地产学院刘贵文教授也对此有相关研究，刘贵文、胡国桥等组成的团队着重研究重庆地区轨道交通的作用效应；同济大学建筑与城市规划学院的潘海啸教授及其团队结合低碳、可持续发展对轨道交通及其影响因素做研究。这些文献也在后来的数年里被相关研究学者多次引用。 图2. 国家合作共现图谱 图3. 科研机构合作共现图谱 图4. 科研人员合作共现图谱 3.4. 文献关键词共现分析 关键词不仅是作者学术思想和观点的总结，更是文献采集和索引的标志 [ 9 ]。在知识图谱中，每个节点表示一个关键词，节点大小表示其出现的频率；节点之间的连线表示两个关键词间的关系，连线的粗细表示强度。关键词出现的频率越高，说明相关研究成果越多，研究内容越集中。在科学研究中，一般从两个方面对关键词进行分析：一个是关键词在一段时间内被使用的频次；另一个是关键词在不同时间段内的变化趋势。为了分析轨道交通房价的研究趋势，选取该领域关键词作为网络节点，使用CiteSpace软件对其进行统计分析。将软件中的时间年限设置为1998~2019年，时间切片设定为1年，每一时间切片中的被引文献按被引次数多少排序，取前40%作为节点。同时采用LLR算法(Log-likelihood rate)对网络进行聚类分析，LLR算法强调研究特点。选择关键词作为节点进行分析，出现的频次越多则字体越大，聚类的数字越小代表聚类所包含的关键词越多。 共现关系矩阵通过关键词在同一题录的文献中共同出现的次数来反映两者间的关系，关键词在文献中出现次数越高说明其关系越密切 [ 10 ]。由表3和图5可知，对于轨道交通来说，住宅价格与其关系最密切。通过大量高频词的共现矩阵可以探究所要研究的不同关键词之间的相关程度，从而为轨道交通及沿线房价的相关研究提供借鉴。 图5. 轨道交通沿线房价研究文献关键词分布图(统计时间2019.10.2) Table 3 High frequency key words partial co-occurrence matrix of housing price research along rail transi * 轨道交通 住宅价格 特征价格模型 影响范围 综合开发 时空效应 轨道交通 261 124 83 25 23 17 住宅价格 124 178 73 29 1 16 特征价格模型 83 73 112 13 3 10 影响范围 25 29 13 43 3 3 综合开发 23 1 3 3 25 0 时空效应 17 16 10 3 0 21 表3. 轨道交通沿线房价研究高频关键词部分共现矩阵 由图6可知，在研究轨道交通沿线房价这一课题中，单一学科的研究已不能满足全面的原因分析，未来仍需进行更多交叉学科的综合应用。CiteSpace通过算法将关系紧密的关键词进行聚类，根据同一聚类中给关键词给定值最大的选为该类别的代表，并打上标签，共现网络被聚成了大小不一的不规则区域，每个区域对应一个标签。从图中看到一共出现了8类，顺序是从0到7，内容分别是站点、层次分析法、hedonic模型、城市化、房地产开发、housing price、开发利益、二手房价格、城市发展战略。下面做针对性的简要分析： 图6. 关键词图谱共现 为分析地铁站点选址对沿线房价的影响，由表4可知，城市轨道交通建设对沿线住宅价格有明显的促进作用，对于发展成熟的城市中心，原有的区位条件优越，在土地强度或性质不变的情况下，地铁建设对房地产价格的影响并不明显；对于地铁两端的板块，基础设施的变化受地铁的影响非常明显 [ 11 ]。但由于地铁运行过程中产生的噪声、震动等原因，离地铁最近的住宅房价并非最高。关于具体的距离影响不同的学者给出了不同的看法。 由于对影响房地产价值因素的认识不同，归纳、分类的方法也有所不同。例如，一些影响因素被划分为行政因素、自然因素和社会经济因素；还有一些被划分为总体因素和具体因素 [ 18 ]。同时，住宅的市场价格可以由对其内在特征束的评价来确定。一般住宅特征可以从建筑、区位和邻里等方面划分为三大类 [ 19 ]。结合其他文献分析房价的影响因素，结果如表5所示。 Table 4 Summary of influence radius of rail transit on housing pric 作者 研究年份 研究区域 主要结论 郑捷奋 [ 12 ] 2005年 深圳地铁一号线 以地铁站400~600 m为半径的区域，400 m半径区域内增幅明显 王德 [ 13 ] 2007年 上海地铁 在站点100~600 m的范围圆环中，距离每增加1%，住宅总价下降0.058% 苏亦宁 [ 14 ] 2011年 北京市地铁四号线 距地铁沿线200 m~2.5 km区域内为地铁对房价影响的有效半径 尹爱青 [ 11 ] 2011年 南京地铁一号线 距离地铁站点越近，房价增幅越大，在距地铁站点500 m以内更明显 阚钧 [ 15 ] 2012年 成都地铁二号线 距离地铁站点400~600 m的区域对房价的影响程度的最大，200~400 m次之 李烨 [ 16 ] 2016年 北京地铁九号线 500~800 m范围内地铁距离与房屋价格间出现显著关系 都沁军 [ 17 ] 2019年 石家庄地铁一号线 范围是距离地铁口700~900 m范围内可达到最佳增值效果 表4. 轨道交通对住宅价格的影响半径总结 Table 5 Analysis of influencing factors of housing price along rail transi 影响因素 建筑因素 住宅价格随户型的增加而下降，但相同户型则随面积增大而上升 [ 20 ] 空间设计、通透性、建筑层高、面积和房屋年龄等均对房价有重要影响 [ 21 ] 区位因素 可达性较好的商场、学校、公园对房价有正向影响，三甲医院对房价有负向影响 [ 22 ] 轨道交通、基础教育、开放空间等因素对房价有负向影响，显著影响房价梯度变化 [ 23 ] 周边公交线路数量和医院等配套设施的完善程度在一定程度上影响商品住宅价格 [ 24 ] 邻里因素 地铁的溢出效应导致周边房价上涨，新建住宅面积下降 [ 25 ] 房价与周围环境状况成正相关，与距轨道站距离成负相关 [ 26 ] 街道因素、环境因素、人口素质、基础设施配套条件与房地产价值正相关 [ 27 ] 表5. 轨道交通沿线房价影响因素分析表 轨道交通对区域性经济发展起到了很大的作用，通过对地产项目的开发，产生巨大的集聚效应，带动整体区域发展。城市轨道交通的建设和运营，不仅能以节约运输时间或成本的形式给轨道交通乘客带来直接的利益，而且能间接地给车站周边一定区域范围内的企业和商家带来利益 [ 28 ]。通常，城市轨道交通开发利益是指沿线区域内土地所有者、商家或企业所获得的额外收益 [ 29 ]。城市轨道交通发展的主要受益者是房产开发商和土地所有者 [ 30 ]。基于不同文献对各地轨道交通促进沿线房地产开发做了研究，研究结果如表6所示。 Table 6 Real estate development promoted by rail transi 城市 轨道交通促进作用 北京 促进环线发展，缓解交通拥堵 [ 31 ] 长阳镇借助轨道交通的带动效应实现区域房地产市场的跨越式发展 [ 32 ] 上海 人气急剧上升、产业布局调整、城市化地区扩张、产业发展日新月异 [ 33 ] 促进城市空间结构优化重组，带动沿线房地产商业、服务业的繁荣 [ 34 ] 天津 将交通和住房有效结合，倡导公交和轻轨线TOD发展模式，利于房产开发和公共交通发展 [ 31 ] 苏州 轻轨的高可达性提高了通勤力，巨大的人流量吸引大量的配套商业等向沿线聚集，繁荣沿线经济 [ 35 ] 香港 用最少的土地资源进行开发，产生污染最少，实现轨道交通的商业化建设和运营 [ 36 ] 广州 加强城中区功能性，加快旧城改造和土地置换，为城市地下空间发展创造机会 [ 37 ] 表6. 轨道交通促进房地产开发实例