（区域）城市轨道交通对沿线周边住宅价格的影响分析.doc

城市轨道交通对沿线周边住宅价格的影响分析以北京地铁四号线为例 【摘要】城市轨道交通是一种公益性、经济外部性都很强的大型公共基础设施，其高效的通达性促进周边住宅升值明显提升。科学地分析城市轨道交通对住宅价格的影响效应，对合理规划沿线住宅项目开发、调整城市空间布局具有重要意义。本文以北京地铁4号线周边住宅作为研究对象，对影响住宅价格的因素进行回归分析，并构建了半对数形式的特征价格模型。经过分析得出住宅距离轨道交通线路的远近、所处的位置、周边1000m范围内公交站点的数量以及住宅至市中心或中央商务区(cbd)的实际距离四个变量对住宅价格的影响比较显著，并且探讨了地铁站点与住宅距离减少，对住宅增值的作用。 【关键词】轨道交通；特征价格模型；住宅价格；地铁“4号线”；增值效应 引言 城市轨道交通因其速度快、时点准、污染轻、运量大、事故少等特点，能够有效提高市民的通勤效率、降低的通勤成本，提高城市广大游人的交通便捷度，而广受人们青睐，因此也成了大城市改善城市交通拥堵情况、提升城市整体功能、提高人们生活质量的极其重要的城市建设项目。城市轨道交通的建设无疑是增加了其所在及所影响地区的有效投入水平，同时也在一定程度上提高了周边土地的优化利用程度，带动周边地区土地开发强度的提高，这将极大地促进房地产业的发展。国外学者在轨道交通对住宅价格影响方面的研究较多，其中大部分认为城市轨道交通对周边住宅价格的影响为正，且城市轨道交通对站点周边土地或房地产价值的增值效应明显。相对而言，我国轨道交通对住宅价格的定量化研究还比较欠缺，运用的方法也较为简单，但从研究趋势上来看特征价格模型的应用正逐渐受到重视，梁青槐1、王琳2、董藩3、史玉芳4、徐宇5等人通过构建特征价格模型，较为深入地研究了城市轨道交通对周边住宅价格的影响。 本文借鉴国内外学者的研究方法，对北京地铁“4号线”周边住宅价格进行研究，以住宅距最近地铁站点的实际距离、自驾车到市中心cbd的实际距离和公交站点数量等为特征变量构建了轨道交通对周边住宅价格影响的特征价格模型，并进一步探讨了轨道交通对周边住宅价格增值的影响。 1 城市轨道交通对周边住宅价格影响的机制分析 1.1 机制框架构建(图1) 按照经济学的基本原理，商品住宅的价格取决于供给与需求的相互作用，在供给相对刚性的情况下，住宅价格则主要取决于竞争性需求，而随着需求的增加，具有交通区位优势的商品住宅的稀缺度提高，在市场环境良好、价格信号有效的情况下，土地及其住宅价值得以显现，增值的表现是土地及其住宅价格的上涨。 区位选择是房地产业界的一个宝典，房地产开发成功的秘笈“第一是区位，第二是区位，第三还是区位”。区位是影响土地价值及价格的主要因素，同时也是基本因素。这里所说的区位是指影响土地(住宅)价值及价格诸多因素不同组合在具体空间的综合表现，而其中交通区位是区位的主要内涵，它影响着其他区位内涵(如自然区位、经济区位、社会文化区位等等)，最终使整个沿线区域，特别是站点节点周边地区。 1.2 因素变化及其影响的逻辑分析 1.2.1 投资效应及渗透效应 轨道交通是一项巨额性投资项目，具有很高的“门槛性”，即若使其功能得以充分发挥，需要的一次性投资额度很高，有关资料显示，每建设1km地铁需要投入5亿6亿，站点建设也要过亿。直接投资的增加，形成了资本沉淀，导致沿线土地资本量提升，在土地利用上表现为利用的广度、深度及强度加大，体现了很高的土地利用强度，这种投资及其形成的资本量通过相邻效应，将外部经济性向周边地区渗透，产生了渗透效应，从而使得周边地区土地及其住房价值提升，置业投资者由于沿线住宅价值预期会有较大提高而趋之若鹜。 地铁建设的最直接结果就是使区位条件得以改善或优化。交通区位因素主要表现为交通通达性，而通达性的变化源于城市交通系统的改善，轨道交通的发展，导致空间位移中交通时间和交通费用的巨大节约，地铁乘坐时间约为公交乘坐时间的42.2%，地铁的通行效率为公交的2.37倍(表1)。交通条件的改善，极大地促进了城市经济(特别是轨道沿线区域)的集聚效益，使区域之间的联系成本明显降低。不仅改善了市内交通便捷程度，而且改善了对外(其他城市)交通条件，特别是地铁4号线轨道线路直接连通北京南站及北站，同时可换乘其他轨道线路通达北京站，其沿线周边区域对外交通通达条件更是优越。 1.2.2 乘数效应及放大效应 地铁建设及其运行具有显著的“乘数”效应，从而放大其经济效果。首先，地铁线路建成后，为了保障其功能的正常发挥，区域电力供应、站点地面公交衔接等其他公用基础设施将会进一步完善，进而通过相邻渗透效应，提升了周边地区的土地(或空间)利用效用，其土地及空间价值量升高；其次，基础设施功能的提升会通过其较大的外部经济性产生城市集聚效益，因其较好的交通通达性而改变了相对区位，带动社会服务设施(如商业及服务业等)的涌入以及周边学校、公园、医院等公共服务设施功能效用的放大，使得综合服务环境优化改善，社区综合环境成熟度提高，从而使周边住宅获得了某种程度的“附加价值”，居住者则因其现实效用提高进而使住宅租金及价格提高。也正是由于其较好的通达性，节省了就业中心及生活服务中心的通行成本，吸引更多租住者，引起租金水平提高导致房价水平上涨。 从开发角度看，正是由于地铁项目的引入，导致周边土地利用及空间的潜在价值可能会得以实现，部分地段进行商业开发而实现功能置换，既有破旧住宅的开发拆建价值提高(开发建设的机会成本提高)，吸引开发商投资开发，以充分挖掘其潜力，提高土地集约利用程度，结果是导致周边住宅价格上涨，地铁导致沿线住宅增值作用机制如图1所示。 除外，地铁站点某种程度上还具有“地标”作用，站点的投资建设不仅改善了景观，也使该地周边地区具有了“知名度”，使周边的住宅地产增添了“无形资产”量。 1.2.3 替代效应及组合效应 轨道交通的投入使用，形成了对公共交通等其它出行方式的替代，特别是北京市作为国家首都、历史文化名城，外来流动人口众多，同时随着私家车数量的增多，北京的交通拥堵问题成了影响市民生活质量及城市可持续发展的首要问题。由于轨道交通可以在短时间内较长距离的大量转移通行人口，无疑对疏解通行人口起到了极其重要的作用。替代效应的一个表现，是地铁交通可以改变人们的出行方式选择，通常自驾车到市中心cbd等就业及消费中心，运行及停车成本都会较高。对地铁沿线居民个体而言，选择地铁交通，不仅便捷而且节约成本；而对整个城市而言，则会节约能源、减少污染、缓解拥堵，有利于低碳环保、节约集约、美好宜居社会的建设。替代效应的另一个表现，是居住非就业中心且交通条件相对较差的居民，会放弃原有住宅，选择租住或购置地铁沿线住宅，导致该区域竞争性需求增加，从而引发该地区住宅价格上升。特别是像北京这样的巨型城市，外来人口众多、流动性很高，租赁需求会远高于置业需求，尤其是地铁沿线住宅的租赁需求趋高，从而使得租金水平趋高，进而诱致该区域住宅价格“蹿高”。 通常在大城市，一些老建社区由于经过多年营建，趋于成熟，其他条件尚好，唯有交通成为的“瓶颈”因素，出现构成住房价格的“短板”，地铁线路的开通，无疑会弥补这个“短板”，出现住宅租金或价格的“跳跃式”上升。组合效应的另一个表现则是，地铁线路的开通可以与其它交通方式有效衔接，优势互补，市民或来访者可以根据自己的具体情况，科学合理地组合其出行方式，从而不仅是个体出行效率提高，而且也通过科学的组织使得整个城市交通资源得以优化配置。 2 特征价格模型构建及研究对象选择 2.1 特征价格模型主要函数形式 特征价格模型(hedonic price model)又被称为“享乐模型”，该模型认为房地产价格是由房地产不同的特征组合(即影响房地产价格的因素)所带给人们的效用决定的，当房地产自身的特征数量或组合方式发生改变时，价格也会随之产生差异。特征价格模型在应用时，首先要将房地产的特征变量进行分解，包括建筑面积、距市中心距离、装修精简程度等(这里用zi表示房地产的不同特征变量)，则住宅价格p的函数可以表示成p=f(zi)，然后通过对各个特征变量分别求偏导数，就得到各特征因素变动对房地产价格的影响幅度。特征价格模型揭示了房地产价格与各特征变量间的函数关系，但是特征价格模型的函数形式目前还没有明确的选择方法。通常情况是先凭经验初步设定函数形式，然后不断对其进行修正，直到最终的函数形式能够较好的解释样本数据的差异，并满足对样本数据的拟合要求。一般来说，特征价格模型的基本函数形式主要包括以下3种，式中：p表示住宅单价，zi表示第i种特征变量，i为第i种特征变量待估计的系数，0代表常数，为随机误差项(以下同)： (1)线性形式的特征价格模型：式中住宅价格与各特征变量之间的关系为线性关系，各回归系数代表特征变量发生单位变化所引起的住宅价格的平均增值量， (2)对数-线性形式的特征价格模型(弹性模型)：式中住宅价格与各特征变量均采取对数形式，各回归系数对应着特征变量的价格弹性，即特征变量的百分比变化引起的住宅价格的百分比变化， (3)半对数线性形式的特征价格模型(增长模型)：式中各特征变量采用线性形式，住宅价格采用对数形式，回归系数对应着特征价格与住宅总价格之比，即特征价格的单位变化引起的住宅价格的百分比变化， 在引用特征模型对房地产市场进行研究中，特征变量的选择是另一关键步骤。由于房地产具有空间和结构固定的特性，在构建价格模型时，特征变量一般分为三大类：区位特征、邻里环境特征以及建筑结构特征。实际研究中要获取全部相关数据的变量作为模型的特征变量进行分析是不可能的，只能根据所研究对象的具体情况选取对房价影响较大的重要因素进行研究。 2.2 研究对象概括描述 北京地铁“4号线”是一条贯穿北京市南北的主要轨道交通线，全长28.18km，以南四环内侧公益西桥站为起点(事实上向南接大兴线直至终点站天宫院站)，途经丰台区、宣武区、西城区及海淀区四个行政区，最终到达海淀区的安河桥北站，全线共设24座车站南北连接了北京南站、西单、动物园、中关村等重要交通枢纽以及商业区、高新园区、大学区、风景名胜区以及其他功能区(如金融街等)，可以分别换乘地铁1号线、地铁2号线、地铁13号线和地铁10号线，并与即将建成通车的9号线、永定门至良乡线相衔接，穿越全城承担主要通勤功能的二、三、四、五环。该轨道线路日均客流接近80万人次，2011年5月1日曾创下116万人次的最高日客运量，成为发挥交通承运功能最大的轨道线路之一。 北京地铁4号线从2004年立项到2009年9月线路正式开通运行，“4号线”周边房价上涨超过150%，同时还带动了沿线住宅开盘规模的迅速增加，2010年总建筑面积达到259万m2。本文以北京地铁“4号线”沿线站点周围1000m半径内的二手住宅楼盘作为研究对象，并剔除了别墅等高档住宅项目，以增加数据可比性。同时，为降低楼市政策变化对住宅市场价格的影响，所选取的数据限定在2011年8月至10月期间的实际交易数据，并且同一小区的样本数不超过3个，所收集数据主要来源于房地产门户网站“搜房网”的二手房交易专区。 3 城市轨道交通对周边住宅价格影响的实证分析 3.1 特征变量及样本选择 在应用特征价格模型进行分析时，本文选定住宅均价作为因变量，结合北京住宅市场特点并为了简化模型，将影响住宅价格的特征变量分为区位、环境和微观因素三大类，并最终选择了9个影响因素作为特征变量进行分析，关于特征变量类型、对特征变量含义的解释见表2。其中：住宅距地铁站点实际距离、从住宅到cbd自驾出行实际距离的具体数据主要是根据谷歌(google)地图提供的北京gis地图系统得出，所测量的是居民在实际生活中从居住地点到北京市中心cbd(较繁华区域)自驾出行所要经过的所有实际路程，而不是直线距离，当有多条线路可到达时，取平均数值；对于楼盘具体的交易均价、建筑年代、装修情况的数据主要来自于“搜房网”关于该楼盘的具体介绍；而住宅所处位置即位于南城还是北城、离住宅较近的地铁站点是否为换乘站、住宅周边1000m范围内公交站点数量及基础配套设施状况(包括商业和教育)相关数据的搜集方法是先从“搜房网”获得相应信息，然后以800m为半径根据google地图提供的北京gis地图系统加以进一步统计。 3.2 特征价格模型构建 根据建立特征价格模型所需特征变量及四号线周边住宅实际情况，搜集得到58个有效观测样本，部分变量的描述性统计见表3。 表中，最大值(max)、最小值(mix)为各类型特征变量所包含数据中的最大数值和最小数值；均值(e)为各特征变量的算术平均值；标准差()是各特征变量所包含数据偏离均值的程度，将各特征变量所含数值减去其均值的平方和，再除以该特征变量所包含数据的个数，最终结果开根号后就是标准差；变异系数(c.v)说明了样本的分散程度，是各特征变量标准差与均值的比率。 3.3 特征价格模型分析 应用spss统计软件中的回归方式进行分析，将所搜集到的数据分别代入上述特征价格的三种基本模型中反复试算，经比较，回归效果较好的是半对数形式的特征价格模型。根据建立的特征价格模型，所得出的样本回归系数如下表4，回归的判定系数为0.820529，调整后的判定系数为0.743612，根据多元回归的统计检测意义，判定系数越接近1，模型的拟合效果越好，这说明所建立的轨道交通对住宅价格影响的特征价格模型的总体解释能力较好。 从表4中各特征变量回归系数的情况，可以看出：在所选取的9个特征变量中住宅与轨道交通的距离、所处的位置、周边1000m范围内公交站点的数量和住宅到市中心cbd的实际距离四个变量对住宅价格产生了显著影响(根据t检验水平判断得出)，这与实际观测经验相符。 首先，住宅到市中心cbd自驾出行实际距离对住宅价格的影响最为显著，造成这一现象的原因主要是因为市中心集中了大量的金融、商业、信息及中介服务机构，就业相对集聚且收入一般较高，出于职住均衡角度的考虑，人们更愿意在距离市中心较近的位置购买住宅以减少通勤成本，这就造成这一特征变量对住宅价格的影响较为显著。 其次，地铁距离住宅的实际距离对住宅的价格也产生了较大影响，这是由于地铁为人们得日常出行提供了较大的便利，尤其是受北京车多拥堵的问题所影响，地铁成为了一种便捷的出行方式，使得人们偏向于在地铁周边置业，从而对住宅价格的影响较大。而与住宅距离最近的地铁站点是否为换乘站和住宅装修精简程度对住宅价格的影响程度不是很显著，主要是因为目前北京地铁换乘相对比较方便，所费时间少，不会对住宅价格产生显著的影响。 再次，特征变量与住宅价格呈负相关的有住宅与地铁站点距离、住宅与市中心繁华地区距离以及住宅建筑年代，也就是说住宅距离地铁越远、处于远离市中心的“偏远”位置或者住宅建筑年代太过久远都会使住宅价格下降；同理，住宅在城市中所处位置、周边交通状况、距离较近的地铁站点是否为换乘站、基础设施配套程度状况、建筑面积和住宅装修情况等变量与住宅价格成正相关。也就是说，住宅处于北城或相应变量指标值越大，住宅价格升值潜力越大，具体结果如表3所示。 3.4 增值效应分析 城市轨道交通对周边住宅价格的影响主要体现在引导住宅价格上升方面，为进一步分析，现假设其他变量一定而重点研究住宅与最近轨道交通站点的距离对住宅价格增值的影响效应。将文中所选用特征价格模型的函数形式变形，得到指数形式： 用d表示住宅与最近地铁站的实际距离，p表示住宅均价变化量，则距离变化而引起住宅价格的变化为因而所引起的住宅价格变化的比率为 从上表3得住宅距离最近地铁站距离的回归系数为-0.000048，考虑住宅距离地铁站点每减少100m、500m、1000m(d分别取100m、500m、1000m数值)时，住宅单位价格的变化情况，结果如下表5。 由表5可以看出，当住宅与最近地铁站点每靠近100m，每平方米的住宅价格将增加0.48%，每靠近500m，每m2住宅价格将增加2.37%，每靠近1000m，每m2住宅价格将增加4.69%，用住宅每m2均价与增值比率相乘即得到每建筑m2的增值价格量。住宅与地铁站的距离靠近的幅度越大，住宅增值越明显。 4 结论及讨论 本文引用特征价格模型，定量化地研究了北京4号线对周边住宅价格的影响及住宅距最近地铁站点距离对住宅价格的增值效应，并最终建立了住宅价格与特征变量的半对数特征价格模型，根据分析结果可以得出以下结论：住宅价格受多种因素的综合影响，而轨道交通对于周边住宅价格有着明显的提升作用；住宅与轨道交通站点的距离会影响住宅价格，一般来说，住宅与地铁站点靠近的幅度越大，住宅增值越明显，或者说地铁线路对周边土地及住宅价格的影响呈“衰减规律”，即随着住宅距地铁线路的距离增加其租金或价格降低，特别是站点周边更是如此；住宅的微观个别因素对住宅价格的影响程度随地铁站点的变化不太明显，这主要是因为地铁沿线住宅的需求多是租赁需求，也是主要的初始需求，因此其体现的是租赁价值，但地铁站点周边毕竟是城市区域的“窗口”，需要较好地整饰住宅的外观、色彩等个别因素，以提升城市形象。 地铁沿线因其较好的区位条件，会使周边住宅租金及价格明显上升，沿线因为土地利用空间功能的不同，会形成不同的居住人群和差异较大的社会环境，支付能力