海南东环高铁站点对周边建设用地扩张的净效应：反事实分析框架的视角

熊昌盛，胡宇瑶，高海霞

（1.海南大学公共管理学院，海南 海口 570100；
2.武汉大学中国中部发展研究院/区域与城乡发展研究院，湖北 武汉 430072）

作为高铁及其网络的重要节点，高铁站点在发挥交通枢纽作用的同时，也对区域社会经济发展起到重要推动作用。高铁站点是高铁站房、站前广场等其他配套设施的综合体，其建设能带动大量资金投入，推动就业增加[1]，还能改善区域交通可达性[2]，吸引人口汇集[3]与生产要素集中[4]，从而提升高铁站点所在地区的社会经济发展潜力[5-6]。然而，高铁站点建设以及引发的社会经济活动也加速了周边地区的土地利用变化与建设用地扩张，导致土地资源占用、栖息地破坏以及生态环境恶化等问题[7]。在我国持续加快高铁网络建设以及生态文明建设的背景下，客观把握高铁站点对周边建设用地扩张的净效应，对协调好高铁站点周边土地资源开发与保护、实现可持续发展具有重要现实意义。

学界有关高铁站点对周边建设用地扩张的影响研究主要集中在外部性特征揭示与作用绩效评估两方面。在揭示外部性特征上，一般认为高铁站点会带动周边商业、住宅及产业用地的扩张[8]，且随着距离增加而呈现土地利用强度逐步减弱、土地利用复杂度逐步降低的变化规律[9]。如周俏[10]运用TOD理论发现，我国高铁站点周边用地功能主要以商业和居住为主，且大城市普遍以商业用地为主，而中小型城市则以居住用地为主。在评估作用绩效上，主要有两种思路：一是将高铁或高铁站点作为虚拟变量纳入到建设用地扩张驱动力分析的计量模型中，并通过回归系数来判断高铁或高铁站点对建设用地扩张的影响程度与方向[11]。如谭荣辉等[12]采用多期双重差分模型发现，高铁站点开通会显著促进区域城市用地面积的增长，且与高铁站点所处城市的经济、产业与人口规模水平等相关，存在区域异质性。二是通过比较高铁或高铁站点建设前、后不同时点周边建设用地分布状态的差异，以此评估其作用绩效。如WU等[13]以全国高铁为例，发现高铁对周边建设用地扩张有促进作用，并且因城市发展水平不同而存在差异。

上述文献为深入认识高铁站点对周边建设用地扩张的影响提供了重要参考，但在作用绩效评估上仍存在不足。首先，基于“事前—事后”的对比评估思路均假定高铁站点周边建设用地扩张是由其建设所引发的，忽视了即使在高铁站点未建设的情形下，其周边建设用地扩张亦会发生的客观事实，即未有效剥离高铁站点周边建设用地的自身发展需求，其评估结果很可能高估了高铁站点的作用。其次，已有研究多关注京沪高铁[14]、武广高铁[15]等占地规模较大、客流量较多、重要性程度较高的高铁，但诸类高铁站点所在地区本身就具有较强城市发展潜力，难以有效剥离高铁站点外溢性影响中城市自身因素的作用，使得评估结果同样存在偏差。

综上，本文以海南东环高铁站点为例开展研究，原因在于：（1）海南东环高铁位于海南岛，地理位置相对独立，受其他高铁的空间外溢性影响较小；
（2）海南岛社会经济发展相对靠后，建设用地扩张并不剧烈。具体地，本文在动态监测高铁站点周边建设用地扩张时空演变特征的基础上，借助反事实分析框架与FLUS模型，模拟高铁站点在反事实情景下（即假定高铁站点未建成）其周边的建设用地分布状况，并与事实情景下（即高铁站点实际已建成）其周边建设用地分布状况进行对比，以此评估高铁站点对周边建设用地扩张的时空净影响，即净效应。

2.1 基于反事实分析框架的评估思路

为评估政策实施的净效应，RUBIN于1974年提出了反事实分析框架（Counterfactual Framework）的概念[16]，并将现实中政策实施后的状态称之为“事实”，而将假设研究区在未受到政策干预下的预测结果视为“反事实”，将反事实下预测结果与事实下实际结果之间的差异视为政策实施的处理效应（Treatment Effect）。简言之，该框架将政策实施作为突发的外生变量，并通过对比外生变量在实际实施与假定未实施两种情形下的差异，以此来刻画政策实施的净效应。据此，可将高铁站点建设视为突发的外生变量，通过考察高铁站点建设（事实）与假定未建设（反事实）两种情景下周边建设用地分布状况的差异，以此评估其对周边建设用地扩张的净效应。

具体地，将高铁站点在开始建设t0时刻的建设用地分布状况记为U1；
将建设之前t0-n时刻的建设用地分布状况记为U0；
将高铁站点实际建成后在时点t0+n的建设用地分布状况定义为事实情景，记为U2；
将高铁站点假定未建设且在时点t0+n的建设用地分布状况定义为反事实情景，记为U′2。而U2-U′2则反映了高铁站点对周边建设用地扩张的净影响（图 1）。

图1 基于反事实分析框架的评估思路Fig.1 Evaluation based on counterfactual analysis framework

但问题在于如何得到反事实情景下的U′2。大量研究表明[17-18]，土地利用覆被变化（含建设用地扩张）是一个具有典型马尔可夫性质的演化过程，即当前时刻的土地利用覆被状态仅与上一时刻的状态有关[19]，而下一时刻的土地利用覆被变化也主要受上一时刻状态的影响[20]。对此，本文认为在假定高铁站点未建设的反事实情景下，其周边建设用地扩张也将大体按照实际建设前的建设用地扩张趋势进行演化。因此，可通过识别高铁站点周边建设用地分布状态从U0到U1的演变趋势，并以此模拟其在反事实情景下的建设用地分布状态U′2。需注意，为有效评估净影响，还需掌握高铁站点对周边建设用地扩张的具体作用范围。

2.2 高铁站点对周边建设用地扩张的作用范围剖析

高铁站点是区域交通枢纽与经济增长节点。由区位理论可知，其（图2中O点）对周边建设用地扩张的作用将随着距离增加而逐渐降低，如图2中AB段。此外，高铁站点周边地区的建设用地扩张还可能受到诸如CBD、机场、市政中心等其他地理事物（图2中O′点）的叠加作用，但也同样遵循距离衰减法则，如图2中CB段或CD段。因此，以高铁站点为起点，随着距离的增加，其周边建设用地扩张将遵循“先下降、再上升”的基本态势，称之为理想曲线。其中，AB段的建设用地扩张主要是受高铁站点的作用，本文视其为高铁站点对周边建设用地扩张的作用范围；
而CB段与CD段的建设用地扩张主要受其他地理事物的作用，暂不做考虑。

图2 高铁站点周边建设用地扩张的理想曲线Fig.2 The ideal curve for the construction land expansion around high-speed railway stations

3.1 海南东环高铁概况

海南东环高铁是海南环岛高铁的东线段，北起海口、南至三亚，途径海南岛东海岸6个市县，设有15个站点，全线308 km，列车最高运营速度为250 km/h，于2007年9月开工建设，2010年12月开通运营。自开通运营以来，该高铁线路日均发送旅客在4万人以上，是海南岛交通运输的大动脉。

以海南东环高铁中的10个站点为研究对象（不包括海口站、长流站、秀英站、城西站与和乐站）①海南东环高铁的15个站点中，海口站早在2002年便运营通车，是粤海铁路的重要起点站；
长流站、秀英站、城西站均是在2019年才开放通车；
而和乐站暂未开通客运业务。，并借鉴已有关于高铁站点作用范围的相关研究，设定以各高铁站点边界范围为中心的4.0 km缓冲区作为研究区[21-22]。同时，以海南东环高铁开工建设前一年（2006年）反映高铁站点建设运营前的情况，以完工时的年份（2010年）反映高铁建设初期的情况，再以2018年反映高铁站点运营后的情况。此外，为了后续模拟分析及精度验证的需要，增设1998年与2002年两个研究时点。因此，本文的研究时点为1998年、2002年、2006年、2010年与2018年。其中，2006—2010年为高铁站点建设期间，本文主要关注2010—2018年高铁站点运营对周边建设用地扩张产生的作用。

3.2 基础数据及预处理

全文基础数据包括：（1）Landsat历史系列影像与Sentinel等高分遥感影像，用于识别不同时点研究区土地利用覆被变化及高铁站点边界范围，诸类影像数据主要通过Google Earth Engine（GEE）云平台免费获取，其中，在选择Landsat影像时，尽量选择植被生长较好的月份（如5—9月）以及以无云或少云为主的影像，确保地物影像丰富；
（2）海南岛居民点、主干道、公路、DEM等基础地理数据，用于研究区土地利用覆被的动态模拟分析，主要来源于国家基础地理信息中心、Open Street Map开源网站等平台。

将所有空间数据投影至相同坐标系，确保空间位置信息保持一致。同时，结合各高铁站点分布及高分遥感影像，通过目视解译勾画获得各高铁站点边界范围，包括站台、站前广场与配套基础设施等。

3.3 基于光谱指数与GEE的土地利用覆被信息解译

首先，根据不同地表覆被在遥感影像上具有不同光谱反射率的特性，分别采用归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）、增强型归一化水体指数（Modified Normalized Difference Water Index, MNDWI）与归一化不透水面指数（Normalized Difference Impervious Surface Index,NDISI）从Landsat系列影像中提取研究区不同时点的植被、水域及建设用地等地表覆被信息，具体通过GEE平台编码实现。其次，基于不同光谱指数提取的地表信息存在少量重叠，对此借助GEE平台高分遥感影像（如Sentinel）目视判读予以解决。最后，面向解译的不同地类各随机选择500个样点，将其与GEE平台上同时点的高分辨率影像进行地类信息对比，以此验证解译结果的精度，结果显示精度较高（表1），可用于下一步数据处理与分析。

表1 遥感影像参数及土地利用覆被信息解译精度Tab.1 Parameters of remote sensing images and interpretation accuracy of land use cover information

3.4 基于缓冲区分析的高铁站点作用范围识别

采用缓冲区分析判定高铁站点对周边建设用地扩张的作用范围[23]。以高铁站点边界范围为中心，0.5 km为间隔共生成8个缓冲区，汇总统计各缓冲环内建设用地的变化。同时，考虑不同缓冲环的面积差异，将各缓冲区内建设用地变化面积除以各缓冲环的面积以及研究时段，得到年均建设用地变化率，以此反映各缓冲环内的建设用地扩张状况。由此绘制各高铁站点周边年均建设用地变化率随距离增加的曲线，并结合前文理论分析，识别出各高铁站点的影响范围。

3.5 基于FLUS模型的反事实情景模拟

采用FLUS模型模拟反事实情景下研究区的土地利用覆被状况。该模型是用于模拟人类活动与自然影响下土地利用覆被变化的模型，主要由基于神经网络适宜性概率计算及基于自适应惯性机制的元胞自动机组成[24]。为提高模拟精度，在进行模拟时，对海南东环高铁站点所经市县分别进行模拟，并根据各市县差异设置不同的模拟参数。具体如下：首先，采用随机采样策略提取一期数据的10%作为训练样本，训练隐藏层数由软件自动生成，利用神经网络算法计算得出各高铁站点所在市县的土地利用类型适宜性概率图层。其次，进行转换成本与邻域因子参数的设置，转换成本表示当前用地类型转换为需求类型的困难度，邻域因子参数用以反映不同用地类型之间以及邻域范围内不同用地单元间的相互作用，其范围为0～1，数值越大表示该用地类型的扩张能力越强[25]。本文选用3×3的Moore邻域模型，并基于Markov链模拟得到未来年份各类用地的预期需求。最终，基于轮盘赌选择的自适应惯性竞争机制确定元胞最终转换的土地利用类型，从而实现未来年份的土地利用动态模拟。整个技术流程如图3所示。

图3 技术流程图Fig.3 Technical flowchart

为验证模拟结果的精度，首先，利用1998年与2002年的实际数据模拟得到2006年的土地利用覆被模拟数据，并与2006年的土地利用覆被实际数据进行对比，计算Kappa系数以判断模拟精度，当Kappa系数值低于0.75时，则对相关模拟参数进行调整和重新模拟，直至Kappa系数达到0.75以上；
其次，利用上一环节得到的模拟参数，结合2002年与2006年的土地利用覆被实际数据，得到2010年的土地利用覆被模拟数据，并将其与2006年的土地利用覆被实际数据相结合，得到2018年土地利用覆被模拟数据；
最后，对比2018年土地利用覆被的实际数据与模拟数据，评估高铁站点对周边建设用地扩张的净效应。

4.1 土地利用覆被解译与模拟结果

解译精度验证结果显示，1998年、2002年、2006年、2010年、2018年土地利用覆被类型分类信息的Kappa系数均达到0.92以上，其建设用地的Kappa系数均大于0.90，精度较好。解译结果显示（图4（ a）），海南东环高铁站点所在的6个市县的建设用地均呈扩张趋势，且站点周边也有一定扩张。其中，海口与三亚的建设用地扩张规模最为明显，这与各市县社会经济发展基础密切相关。

图4 海南东环高铁站点所在市县土地利用覆被实际和模拟对比图Fig.4 Comparison of actual and simulated land use cover in cities where the HER-HSR stations located

为验证FLUS模型的模拟精度，利用1998年和2002年的两期土地利用覆被数据，模拟得到2006年的土地利用覆被数据，并将这一结果与2006年实际数据进行对比，计算Kappa系数。Kappa系数越接近1则表明模拟精度越好，当Kappa系数大于0.8时，则说明模拟结果较好，可信度较高。计算结果显示，本次验证在10%随机采样时的Kappa系数为0.82。其中，海口市、文昌市、琼海市、万宁市、陵水市、三亚市2006年模拟建设用地数据与实际建设用地数据在10%随机采样时的kappa系数分别为0.92、0.90、0.86、0.87、0.92、0.89，模拟结果尤其是建设用地模拟结果具有较高精度。这表明FLUS模型能够较为精确地模拟出接近真实的土地利用覆被格局，据此进一步模拟得到的研究区2010年与2018年土地利用覆被数据，可用于反事实情景下的比较分析。模拟结果（图4（b））显示，2006—2018年，在海南东环高铁未建设的反事实情景下，研究区各市县建设用地同样呈扩张趋势，且海口、三亚的扩张面积也最大。

4.2 事实情景下海南东环高铁站点周边建设用地扩张分析

4.2.1 高铁站点周边建设用地扩张分析

海南东环高铁建成运营后，各站点周边建设用地均有一定规模扩张（图5（a））。10个高铁站点及其缓冲区范围内的建设用地由2006年的52.83 km2增长至2010年的77.58 km2以及2018年的115.03 km2，年均新增率分别为11.71%与15.49%，后一时期扩张速度更快。其中，海口东站与三亚站建设用地扩张面积相对较大，分别增加了19.93 km2和18.71 km2；
扩张面积在10～15 km2的有万宁站、美兰站、陵水站；
而其他站点周边建设用地扩张面积则相对较小，均在10 km2以下。从扩张速度来看，建设用地年均新增率最高的站点为神州站与亚龙湾站，分别为160.58%与56.77%，这与该两站点在高铁建设前的建设用地规模较少有关；
建设用地年均新增率在20%～40%之间的有博鳌站、万宁站、陵水站、三亚站；
而小于20%的有海口东站、美兰站、文昌站、琼海站。其中，海口东站最小为7.32%，这是由于该站位于海口市繁华地段，其缓冲区范围内的建设用地规模在高铁建设前就较大。

图5 事实与反事实情景下海南东环高铁站点缓冲区内建设用地扩张分布Fig.5 Distribution of construction land expansion around HER-HSR stations under factual and counterfactual scenarios

4.2.2 高铁站点对周边建设用地扩张的作用范围分析

缓冲区分析结果显示（图6），海南东环高铁中共有6个站点（文昌站、琼海站、万宁站、陵水站、亚龙湾站和三亚站）符合前文理论分析的理想曲线，即站点周边建设用地年均扩张率随距离增加而出现“先下降、后上升”的变化趋势。据此可判断出高铁站点对周边建设用地扩张的作用范围大体在1.5～3.5 km。其中，陵水站的作用范围最大为3.5 km；
作用范围为2 km的有琼海站、文昌站、三亚站；
作用范围为1.5 km的有万宁站、亚龙湾站。此外，海口东站、美兰站、博鳌站与神州站4个站点周边建设用地扩张均呈“先上升、后下降”的变化趋势，不符合理想曲线，无法有效判断其影响范围。主要原因是海口东站位于城市繁华地带，周边建设用地扩张更多地受到城市自身扩张的影响；
美兰站位于美兰机场地下，建设用地扩张受到美兰机场的影响更大；
而博鳌站与神州站所处地理较为偏僻，且周边交通闭塞，站点自身发展受限。

图6 海南东环高铁站点周边年均建设用地变化率曲线Fig.6 Curve of annual average expansion rate of construction land around HER-HSR stations

4.3 反事实情景下海南东环高铁站点周边建设用地扩张分析

反事实情景下，研究期间各高铁站点缓冲区内的建设用地同样呈扩张态势（图5（b）），但明显弱于事实情景下的结果。10个高铁站点缓冲区内的建设用地由2006年的52.83 km2分别扩张至2010年的61.19 km2和2018年的75.76 km2，年均新增率分别为3.96%与3.62%，前一阶段的扩张速度更快。其中，海口东站与三亚站的建设用地扩张面积同样最大，分别为7.47 km2和4.16 km2，这与两站点所处海口、三亚的社会经济发展水平较高、用地需求较大有关；
扩张规模在2～4 km2的有琼海站、美兰站，分别为2.56 km2和2.40 km2；
而其他站点及缓冲区范围内建设用地扩张面积均在2 km2以下，神州站扩张面积最小为0.22 km2。从扩张速度来看，建设用地年均新增率最高的站点是亚龙湾站和神州站，分别为13.35%和11.61%，年均建设用地变化率在5%～10%的有琼海站、陵水站、三亚站；
其余站点的年均建设用地扩张率均小于5%，海口东站年均建设用地扩张率最小为2.74%。

4.4 海南东环高铁站点对周边建设用地扩张的净效应分析

4.4.1 事实与反事实情景的对比分析

对比两种情景下建设用地分布格局差异可知（图 7），2010年与2018年各高铁站点周边建设用地的模拟值明显低于实际值，再次表明海南东环高铁及其站点建设促进了周边建设用地扩张。以2018年为例，对比各高铁站点周边建设用地的模拟值与实际值发现，排除海南岛各市县建设用地自身扩张潜力后，海南东环高铁开通运营使沿线10个高铁站点4 km缓冲区内的建设用地净增加了75.27 km2，年均增长率为11.84%，每个站点周边年均净增加了7.53 km2，且不同站点之间也存在一定差异。其中，三亚站与海口东站周边建设用地净扩张面积最大，分别为14.56 km2和12.46 km2；
万宁站、美兰站、陵水站、琼海站的净扩张规模在6～12 km2；
其他站点净扩张规模相对较小，均在6 km2以下，尤其是前期建设用地规模较少的博鳌站、神州站，其净扩张面积不足3 km2。这一特点与事实情景下的结果基本一致。此外，从扩张速度来看，建设用地年均新增率最高的站点为神州站与亚龙湾站，分别是148.97%与39.42%，与事实情景下的结果一致；
而年均新增率在15%～30%之间的有美兰站、博鳌站、万宁站、陵水站、三亚站，其余站点均小于15%，海口东站最低为4.58%。

图7 海南东环高铁站点对周边建设用地的净影响Fig.7 Net impact of HER-HSR stations on surrounding construction land

4.4.2 高铁站点对周边建设用地扩张的净影响

针对前文识别出作用范围的6个高铁站点，进一步对比其各自作用范围内建设用地分布在事实与反事实情景下的差异，从而得到高铁站点对周边建设用地扩张的净效应。从规模上看，陵水站的作用范围最广，建设用地净扩张面积最大为7.05 km2；
在作用范围为2 km的站点中，三亚站使周边建设用地净扩张了5.06 km2，文昌站与琼海站分别为1.29 km2与0.78 km2；
而在作用范围为1.5 km的站点中，万宁站与亚龙湾站使建设用地分别净扩张了2.95 km2与1.26 km2。从速度来看，万宁站建设用地年均新增率最大，为33.06%，其次是三亚站的32.80%；
年均新增率在15%～30%的有陵水站、亚龙湾站；
琼海站年均新增率最小，为5.08%。

在空间分布上，高铁站点引发的建设用地净扩张区域主要呈现沿“高铁站点—主城区”“高铁站点—旅游景区”方位分布的特征。文昌站、琼海站、万宁站、陵水站及三亚站导致的建设用地净扩张区域主要分布在“高铁站点—主城区”方向上，这是由于诸类高铁站点位于城市近郊区，距主城区平均距离在3.57 km左右，而高铁站点作为连接所在地主城区与其他地区的关键交通节点，会受到所在地主城区社会经济发展的牵引，从而导致高铁站点周边建设用地扩张沿着“高铁站点—主城区”方向分布。而亚龙湾站周边建设用地净扩张的范围主要分布在“高铁站点—旅游景区”方向上，这是因为该高铁站点靠近亚龙湾热带天堂森林公园东南侧，且主要服务于当地旅客出行及景区发展。

此外，净缩减区主要分布在原有建设用地周边，但面积相对较小，这与建设用地扩张遵循马尔可夫性质的演化过程有关。在反事实情景下，新增建设用地扩张主要与上一时刻的建设用地分布状况密切相关，因此多会在原有建设用地外围分布。而事实情景下高铁站点建设，打破了反事实情景下建设用地扩张的演化格局，使得分布在原有建设用地外围的新增建设用地减少了，因此出现了净缩减区。

5.1 高铁站点为何会引发周边建设用地扩张？

已有文献证实了高铁及其站点建设有助于强化区域经贸联系、降低交通运输成本和提升区域土地潜在开发价值[26]，从而引致商服用地[12]、工业用地[27]及住宅用地[28]需求的增长，并导致建设用地扩张。在海南东环高铁站点的案例中，引发高铁站点周边建设用地扩张的主要原因与前人研究具有相似之处，但也存在细微差异。首先，海南东环高铁站点所在市县是海南省经济发展水平相对较高的地区，其建设运营会吸引大量客流量与货运量，人口聚集会催生对零售、商贸以及服务业的需求[29]，而货物流动则会促进物流运输需求的增加，从而导致站点周边商服、仓储用地的扩张。其次，以站点为枢纽，海南东环高铁建设运营进一步压缩了海南各市县经济文化交流的时空距离，有效串联起岛内各个景点，促进了旅游业等相关产业的发展落地。同时，高铁站点周边零售业、商业的发展也会使周边土地价值得到提升，进而吸引住宅用地扩张[30]。最后，为充分发挥高铁及其站点的交通运输作用，其周边往往会配套公交站点、汽车站点、地铁站点等城市交通基础设施，这会导致基础设施与公共服务用地的扩张。值得注意的是，海南东环高铁各站点对周边建设用地扩张的影响范围及程度不及武广高铁或京沪高铁沿线站点[14-15]，其内部不同高铁站点对周边建设用地扩张的外溢性影响也存在差异性，这是由于各高铁及站点所处社会经济发展水平、自然资源禀赋条件的不同所致，后续可对此展开相关实证研究。

5.2 高铁站点对周边建设用地扩张的净影响为何会更小？

针对本文识别出作用范围的6个高铁站点，对比其建设前、后周边建设用地扩张的差异发现，6个高铁站点周边建设用地扩张了24.85 km2；
而基于反事实分析框架的评估结果则显示，6个高铁站点周边建设用地净增加了18.39 km2，明显小于前者。究其原因，是因为即使高铁站点未开通运营，其周边地区也会因城市自身发展而带来建设用地扩张。海南岛作为中国唯一的热带岛屿省份，对外来人口尤其是“候鸟式”游客本身就具有较强吸引力。1998—2006年，海南东环高铁站点所在市县每年接待游客总数由538.47万人增至1 144万人，这意味着即使海南东环高铁未开通，2006—2018年游客接待量也将会随国内社会经济发展而保持相同或更高比例的增长，从而驱动所在市县旅游、商服、住宅等建设用地的扩张。此外，在我国快速发展的时代背景下，海南岛各市县也会因社会经济发展增长而驱动用地需求增加，并带来城镇建设用地扩张，这是不以高铁站点建设与否而转移的。而基于高铁站点建设前、后时间差异对比的传统评估思路并未排除这一点，反将其视为高铁站点所带来的结果，因此高估了其对周边建设用地扩张的净影响。基于反事实分析框架的思路有效排除了这一点，其评估结果更趋近于净影响结果。

5.3 相关政策启示

受选址与外溢效应的影响，高铁站点周边往往是自然资源较优、区位条件较好的区域，面临着开发与保护的冲突。为协调好高铁站点周边资源开发与生态保护，结合本文研究发现，可提出以下两点建议。一方面，依据作用范围分析结果，未来高铁站点周边地区的土地开发利用应集中在1.5～3.5 km范围内，以此充分发挥高铁站点的空间外溢效益，提升土地资源开发利用效率；
另一方面，可通过国土空间规划与用途管制，严格限制高铁站点周边3.5 km以外的土地开发，对土地资源及生态环境加以保护。此外，除海口东站、三亚站以外，海南东环高铁中其他站点对周边地区影响相对较弱，为了充分发挥高铁站点的交通枢纽与经济结点作用，可考虑适当投资城市道路建设，构建起通往市县中心的高速公路或主要道路，以形成高铁站点周边高效的交通联系，增强对人流、物流的汇集能力。

针对传统“事前—事后”评估框架或思路存在外部效应高估的局限性，本文引入反事实分析框架与FLUS模型，模拟了海南东环高铁各站点周边在反事实情景（假定高铁站点未建成）下的土地利用覆被格局，并与事实情景（高铁站点已建）下的土地利用覆被格局进行对比，以此评估海南东环高铁站点对周边建设用地扩张的净效应。研究结果表明：

（1）2010—2018年，海南东环高铁各站点周边建设用地均呈扩张趋势，但存在内部差异。其中，海口东站和三亚站因所处地区社会经济发展水平较高而导致周边建设用地扩张规模最大，神州站周边因前期建设用地规模较少而导致建设用地扩张速度最快。

（2）海南东环高铁中有6个站点对周边建设用地扩张的作用范围在1.5～3.5 km左右。另有4个站点对周边建设用地扩张的作用范围因受其他主导因素的影响而难以有效界定。

（3）相比于“事前—事后”评估思路，基于反事实分析框架的评估结果能排除海南岛城市自身发展带来的建设用地扩张的影响，其评估结果更趋近于净影响。截至2018年，海南东环高铁开通运营使沿线10个高铁站点在4 km缓冲区内的建设用地净增加了75.27 km2。而对于识别出作用范围的6个站点而言，高铁站点开通运营使其周边建设用地净增加了18.39 km2，且主要沿着“高铁站点—主城区”“高铁站点—旅游景区”方向分布。

本文为客观评估某地理或政策事件（比如大型基础设施建设、区域发展战略实施）对周边土地利用覆被变化的净影响提供了可行、可信的评估框架与方法手段，其评估结果能够为协调好土地资源开发与保护提供更为准确的信息。然而，本文仍有一定局限性。首先，基于反事实分析框架与FLUS模型模拟的反事实情景结果，无法有效排除其他因素的叠加作用，譬如海南国际旅游岛建设战略实施或全国生态文明示范区建设对全岛建设用地扩张产生的影响，因此净效应评估结果也存在有偏的可能，但并不太影响本文所提出的净效应评估的创新思路。其次，基于FLUS模型的模拟精度会影响到全文净效应的评估结果，为增强该思路方法的说服力，下一步可围绕模拟精度提升进行FLUS模型改进方面的研究。此外，土地利用变化或建设用地扩张受到自然、社会、经济等多重因素的共同驱动，而本文在开展反事实情景模拟分析时，并未考虑上述驱动因素随时间而变化的动态性特点，未来有必要对上述因素加以考虑，以适应动态模拟的需要。