磨万铁路建设对沿线节点城市土地增值影响研究

发布时间：2017-07-13 11:05

  本文关键词：磨万铁路建设对沿线节点城市土地增值影响研究

  更多相关文章： 交通区位 地价空间分布 地价预测 土地增值潜力

【摘要】：在世界范围内,交通方式的改变对社会生产力、区域土地利用效益和人类出行方式都有着至关重要的影响。铁路以其运输量大、速度快等优点成为当前世界上最为主要的交通方式,影响着人类生活的方方面面。本文在“一带一路”战略背景下,以中老铁路磨丁至万象段主要沿线城市周边区域和城区内部区域为研究对象,从交通区位对土地增值潜力影响的角度,分别就磨万铁路建设对沿线3个旅游城市外围景区周边土地预期增值潜力和4个节点城市建成区地价增值空间分布格局进行了预期评价,旨在为对老投资个人或组织提供参考依据。本文在综合考虑自然区位、交通区位和经济区位的基础上,通过确定评价指标、划分评价单元等步骤建立评价体系,对铁路2020年建成后沿线节点旅游城市琅勃拉邦、万荣、万象周边土地预期增值潜力进行评价研究,得到各节点城市外围旅游辐射区土地预期增值潜力等别空间分布图。投资者可根据评价结果进行合理的商业投资规划。在邻近景区增值潜力级别较高的地块上,可投资建设相关的旅游配套设施及旅游地产项目。此外,本文采用空间统计与神经网络模型模拟方法,对孟赛、琅勃拉邦、万荣、万象4个节点城市2014年土地价格空间分布及2020年铁路建成后地价预期增值潜力进行了预测研究。其结果如下：(1)2014年4个节点城市中城区地价由低到高依次为：孟赛、万荣、琅勃拉邦、万象。各城市内部土地价格表现出明显的以CBD为中心的单中心空间分布格局,并从中心区沿道路向城市周边区域逐渐延伸衰减。(2)铁路通过改变交通区位和经济区位对老挝沿线4个节点城市土地价值增值起到了明显的拉动作用,且增值效果显著。2020年磨万铁路建成通车后,万象、琅勃拉邦预期地价与2013年云南地市级城市、县级市地价水平相近,万荣、孟赛和2013年云南县城地价水平相近。(3)2020年铁路站点设置区域土地价格增值显著,成为仅低于CBD的另一个城区地价高中心,且成为土地价格增值潜力最大的地区,能够获得较高的投资回报率。另外,各节点城市铁路站点的设置,增加了生产要素的流动性,使得城市内主要道路两侧的土地价格也随之升高,且增值潜力较大。城市CBD因其开发程度高,投资回报率较低。
【关键词】：交通区位 地价空间分布 地价预测 土地增值潜力
【学位授予单位】：河北师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F532.3;F299.23
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 1 绪论11-20
• 1.1 研究背景目的及意义11-14
• 1.1.1 研究背景11-13
• 1.1.2 研究目的和意义13-14
• 1.2 国内外研究现状14-16
• 1.2.1 站点尺度14-15
• 1.2.2 城市尺度15
• 1.2.3 区域尺度15-16
• 1.3 主要研究内容、方法及技术路线16-20
• 1.3.1 研究内容16
• 1.3.2 基本理论与研究方法16-19
• 1.3.3 技术路线19-20
• 2 研究区概况20-28
• 2.1 自然环境概况20-21
• 2.1.1 地形地貌20-21
• 2.1.2 气候水文21
• 2.1.3 自然资源情况21
• 2.2 社会经济概况21-28
• 2.2.1 行政区域与人口21-22
• 2.2.2 老挝交通状况22-23
• 2.2.3 社会制度与土地政策23-24
• 2.2.4 经济发展现状24-25
• 2.2.5 旅游资源与开发25
• 2.2.6 节点城市规模25-28
• 3 铁路沿线节点城市旅游区土地预期增值潜力评价28-41
• 3.1 景区土地增值潜力影响因素分析28-32
• 3.1.1 自然区位条件28-29
• 3.1.2 交通区位条件29-31
• 3.1.3 经济区位条件31-32
• 3.2 景区土地增值潜力评价单元划分32-34
• 3.3 景区土地增值潜力评价指标体系与模型34-37
• 3.3.1 景区土地增值潜力评价指标体系的建立34-36
• 3.3.2 景区土地增值潜力评价模型36-37
• 3.4 景区土地增值潜力评价结果与分析37-41
• 3.4.1 琅勃拉邦周边土地增值潜力评价37-38
• 3.4.2 万荣周边土地增值潜力评价38-39
• 3.4.3 万象周边土地增值潜力评价39-41
• 4 铁路沿线节点城市土地价格空间差异分析41-53
• 4.1 数据来源及空间样点地价修正41-44
• 4.1.1 数据来源41-43
• 4.1.2 空间样点地价修正方法43-44
• 4.2 样点地价数据分析44-47
• 4.2.1 空间样点地价模拟插值44-45
• 4.2.2 样点地价空间数据结构分析45-46
• 4.2.3 样点地价数据空间自相关分析46-47
• 4.3 铁路沿线4个节点城市土地价格空间分布格局47-53
• 4.3.1 铁路沿线4个节点城市土地价格空间分布48-51
• 4.3.2 铁路沿线4个节点城市土地价格对比分析51-53
• 5 中老铁路磨万段4个节点城市地价预测53-65
• 5.1 土地价格预测模拟模型的建立53-57
• 5.1.1 地价影响因子选择53-54
• 5.1.2 地价影响因子空间离散化过程54-56
• 5.1.3 BP神经网络地价预测模拟模型的建立56-57
• 5.2 铁路沿线4个节点城市预期土地增值分析57-65
• 5.2.1 铁路沿线节点城市地价影响因子预测分析57-58
• 5.2.2 铁路沿线4个节点城市预期土地增值分析58-65
• 6 结论及讨论65-67
• 6.1 结论65-66
• 6.2 创新点66
• 6.3 不足之处66-67
• 参考文献67-70
• 致谢70-71
• 攻读学位期间取得的科研成果清单71

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