《乌鲁木齐轨道交通2号线对周边旅游景点吸引力及房价的影响》13000字

一、绪论（一）研究背景及意义1.研究背景当国家社会经济迅速发展之时，我国的现代城镇化进程逐渐加速，城市化规模不断夸大，人口也迅速集中。城市居民私家车保有量也在持续上升，虽然城市道路扩张的速度也在增快，但无法完全满足城市居民车辆的运行需求。为了解决车辆过多而导致的道路拥堵问题，同时也为了降低交通事故的发生概率，这在一定角度上表达了更好地维护交通安全秩序，地方政府不断加快城市轨道交通的建设（李泽宇,王晨曦,2022)。都市轨道交通因具有方便、准时、安全、承载量大和绿色环保等突出优点，对改善城市交通环境，促进都市现代化进程，带动都市空间布局的优化，促进都市经济社会创新发展等起到了重要的促进作用(张敏杰,陈怡然,2023)。自1969年10月1号北京市轨道交通1号线建成通车，至今已有五十多年。近年来，在这种设定里随着城市地铁修建速度的提升，在2021年，其累计运营线路长度已增至9192.6公里，预计2022年我国城轨交通累计运营线路长度将超1万公里。2.研究意义城市轨道交通缓解了城市交通拥堵的问题，还能促进其沿线的商品住宅开发。城轨交通的便利性能有效缩短市民的上下班通勤时间，给其生活带来极大的便利，还能降低交通成本，因此城市居民倾向于选择轨道交通附近的商品住宅，同时，从这些态度可以明白人流不断集聚，周边的商圈也会发展迅速(刘思远,杨柳青,2021)。随着轨道交通沿线的住宅需求量的进一步提高，其价格也会不断上涨。交通网络结构的优化极大地提高了周边的区位条件，进一步提升周边站点区域的可达性。因此，轨道交通周边的商品住宅的价格已经成为城市居民热议的话题。对房地产开发企业来说，购房者对轨道交通沿线商品住房的关注会提高购房需求，从这些措施中看出房地产价格也会不断上升(周嘉欣,黄成,2021)。因此，研究乌鲁木齐轨道交通2号线周边商品住宅价格的变动规律，能为购房者、地方政府以及房地产开发商提供科学参考。（二）国内外研究现状及进展1.国外研究现状及进展1863年，在英国伦敦建设了世界上首条城市轨道交通线，随着国外城镇化进程的发展都市轨道交通也取得了迅速进展，根据统计，目前世界上共有四十多个国家的一百三十余个城市，已经建设或计划建立了都市轨道交通。外国研究人员关于城市轨道交通建设对商品住宅价格的影响，亦有研究成果：RobertCervero（2001）使用希腊雅典的大数据，分析了交通基础设施对房价和租金的影响，研究结果表明，交通设施的邻近性对房屋和公寓的购买价格和租金有直接影响，其中，地铁、有轨电车、郊区铁路和公共汽车站对价格有积极影响RobertCervero,MichaelDuncan.RailTransit’sValue-Added:EffectsofProximitytoLightandCommuterRailTransitonCommercialLandValuesinSantaClaraCountry,California[R].Washington:UrbanLandInstituteNationalofAssociationofRealtorsWashington,D.C,June2001.。RobertCervero,MichaelDuncan.RailTransit’sValue-Added:EffectsofProximitytoLightandCommuterRailTransitonCommercialLandValuesinSantaClaraCountry,California[R].Washington:UrbanLandInstituteNationalofAssociationofRealtorsWashington,D.C,June2001.RadoslawTrojanek和MichalGluszak（2018）共同分析了波兰唯一具备快速城市交通系统的城市——华沙的轨道交通可用性及其对公寓价格的空间和时间影响。发现华沙新轨道交通线（M2）甚至在修建以前，就影响了公寓价格(龚文彬,许梓涵,2021)RadoslawTrojanek;MichalGluszak.Spatialandtimeeffectofsubwayonpropertyprices[J].JournalofHousingandtheBuiltEnvironment,2018,33(02):359-384.。RadoslawTrojanek;MichalGluszak.Spatialandtimeeffectofsubwayonpropertyprices[J].JournalofHousingandtheBuiltEnvironment,2018,33(02):359-384.HaizhenWen（2018）等人将分位数回归作为OLS回归的有效补充，测量解释变量的隐含价格在不同价格水平之间的变化，在已有成果支撑下能够推导出结果从而提供住房特征与价格的关系的全面画面。作者以我国杭州市为例，通过对传统的价格特征建模和分位数回归模拟，来探究新建城市轨道交通线路对房价影响的资本化效果(唐子豪,徐若雪,2021)。对于此设计的合理性，本文也会通过最终的结果进行论证，结合文献中的理论框架与实证分析，验证本研究方法的有效性和适用性。通过对结果的深入剖析研究不仅能够展示该设计在解决特定问题上的优越性能，同时也能体现其在更广泛背景下的潜在价值和应用前景。此外本文还对比现有文献中类似研究的设计与成果，进一步强调本设计的独特贡献及其对相关领域的推进作用。实验结果表明，地铁的可达性会对房价产生显著影响，车站两公里范围内的平均房价比此范围外的房价高2.1%至6.1%LuhongChu;HaizhenWen.TemporalandSpatialEffectsofUrbanCenteronHousingPrice—ACaseStudyonHangzhou,China.[J]WorldJournalofSocialScienceResearch,2018,5(01):89.。LuhongChu;HaizhenWen.TemporalandSpatialEffectsofUrbanCenteronHousingPrice—ACaseStudyonHangzhou,China.[J]WorldJournalofSocialScienceResearch,2018,5(01):89.2.国内研究现状及进展随着我国城市化进程的不断加快，国内有越来越多的城市加入了积极发展城市轨道交通的行列。伴随着轨道交通行业的飞速发展，其对居民生产生活的影响也越来越显著，因此不选有专家学者投入到对轨道交通的研究中来。赵子墨,田婷婷（2020）年构建特征价格模型，通过分析邻里特征因素、区域特征因素、社会结构特征因素对其附近房产升值状况的影响，从空间和时序二层面展开定量分析。实证结果显示，中国城市地铁对附近住宅价值最大的影响范围，是与地铁站点距离七百米半径之内的区域，该范围内房产平均升值了19.5%。如此能够看出涨幅最高的则是距离地铁站一百米范围内的房产，平均涨幅达到了37.8%聂冲,温海珍,樊晓锋.城市轨道交通对房地产增值的时空效应[J].地理研究.2010,29(05):801-810.。聂冲,温海珍,樊晓锋.城市轨道交通对房地产增值的时空效应[J].地理研究.2010,29(05):801-810.孙海涛,罗秋怡(2021)以北京市轨道交通四号线和八通线工程为例,从时间空间二方面深入研究了轨道交通工程在计划施工前对其沿途住房价值的直接影响程度,并运用空间自相关分析方法和波谱分析方法衡量了轨道交通工程对其沿途住宅价值变动的直接负面影响程度。邓泽洋,吴彤彤(2018)均认为,交通因素将对城市土地的使用形式、格局、建筑规模等均产生巨大的负面影响,并由此导致了城市面貌与社会经济发展格局上的新迭代,从而产生了明显的经济效果、社会效用。这在某种程度上阐明了城市轨道交通已经成为主要影响因子,对沿线住宅房产价值的影响程度也十分突出。而随着我国城市化进程的加速,地方政府部门对修建城市地铁的投资也逐渐增多,因此应当科学合理地规划建设城市轨道交通运输线路,这在一定范围内证明了以推动城市交通经济社会的发展,并构建完善长效体制,以做好中国住宅地产供给侧市场的建设(何志宇,郑雅琳,2021)杨茂盛，郑芳.刍论交通因素对住宅地产价格的影响——以城市轨道交通的因子为例[J].理论导刊,2018(04):108-112.杨茂盛，郑芳.刍论交通因素对住宅地产价格的影响——以城市轨道交通的因子为例[J].理论导刊,2018(04):108-112.孟思成,郭雪婷(2020)均认为,城市地铁建设会导致车站附近房屋价格的变动,从而形成溢价效应,在城市核心区与外围之间出现巨大差距。根据乌鲁木齐市地铁2号线沿线五百八十九个二手住宅信息数据,建立了住宅特征定价模型,以解析城市地铁对附近地区房屋价值的实际影响范围、规律,以及部分市场效果李菁,周雯雯,杨小花.轨道交通对城郊之间住宅价格影响研究——以{{{X11X}}}李菁,周雯雯,杨小花.轨道交通对城郊之间住宅价格影响研究——以{{{X11X}}}市轨道交通2号线为例[J].建筑经济,2020,41(04):106-109.蔡浩然,徐佳怡(2021)采用了特征房价建模理论,这在某些方面表现出了将房屋价格作为被解释变量,进行特征价格模型的构建,并利用SPSS分析对长沙地铁一号线附近一百零一个居民小区的房屋价值和其余楼盘信息调查,并利用模拟实验、描述性计算、半对数回归模拟实验等手段衡量地铁的对外经济性。研究成果表明,当假定其余各种因素对房屋价格毫无作用时,仅在考察了地铁价格这个单因素之后,房屋价格就和住房与地铁站点间的距离成负相关关系,这在某种程度上映射也即通常房屋比较靠近地铁站点时,它的价值也就相应地较好,反之亦可推(龚宇航,邵雨彤,2019)。但这一影响往往仅在一个区域内才能形成,当房屋离站点在一千米以外时,地铁这一因素对楼盘价格的影响十分明显唐钱龙，胡婉萱.基于特征价格模型的轨道交通对沿线住宅价格影研究——以长沙轨道交通1号线为例[J].铁道科学与工程学报，2021.唐钱龙，胡婉萱.基于特征价格模型的轨道交通对沿线住宅价格影研究——以长沙轨道交通1号线为例[J].铁道科学与工程学报，2021.（三）研究内容及创新点1.研究内容本文以乌鲁木齐轨道交通2号线为例，通过对比交通成本模型和特征价格模型这两种函数形式，确定运用特征价格模型以及可达性理论计算模型来研究城市地铁开发对商品住宅价格的影响，并根据得到的结论对城市地铁规划，未来房地产发展以及居民的购房选择做出建议，本文共分为5个部分：第一部分主要介绍选题背景、研究意义，这在一定角度上表达了分析地铁沿线开发对商品住宅价格影响的国内外研究背景，并介绍研究内容、研究创新点和研究技术路线。第二部分进行机制分析。分别介绍城市地铁开发对区位因素和行政因素的影响，从而明确城市轨道交通对商品住房价格产生影响的机制。第三部分进行模型分析。分别介绍交通成本模型和特征价格模型，比较其优缺点，最终选用特征价格模型进行实证分析。第四部分进行乌鲁木齐地铁2号线对沿线商品房价格影响的实证分析。在这等条件下先介绍乌鲁木齐轨道交通2号线的基本情况，选择适当的函数形式，再选取区位、邻里以及建筑特征变量，进行模型检验以及回归结果分析。第五部分得出结论，并提出政策建议。2.研究创新点在定量分析及定性分析方面，将城市地铁站点作为区位特征来研究七对商品住宅价格的影响，丰富了其研究方法，同时能为政府、房地产开发商以及居民提供建议。目前有关乌鲁木齐市地铁开发对房地产价格影响的研究多集中在1、2、3、4、7号线，尚未有人对2号线进行实证分析(朱家瑶,李子墨,2019)。（四）研究技术路线本文首先分析当前国内城市地铁开发的发展状况，明确研究的内容及目标；然后对比交通成本模型和特征价格模型，最后确定通过特征价格模型分析城市地铁开发对商品住宅价格的影响；接着对搜集的区位特征、建筑结构特征以及邻里特征因素进行影响效应分析；最后得出结论，为政府，房地产开发商以及购房者提出建议。研究问题的提出研究问题的提出机制分析资料收集文献分析机制分析资料收集文献分析行政因素区位因素行政因素区位因素轨道交通对沿线商品住宅价格影响的实证分析轨道交通对沿线商品住宅价格影响的实证分析特征价格模型特征价格模型轨道交通影响效应分析研究结论及政策建议轨道交通影响效应分析研究结论及政策建议图1技术路线图二、城市地铁开发对商品住宅价格影响的机制分析（一）城市地铁开发对区位因素的影响区位因素强调了自然界的各种地理要素和生产活动分布之间的相互作用。区位理论通常认为，区位是城市土地最重要的特征，这一特征对城市的人口、经济密度产生深远的影响。住宅是人类生产生活不可缺少的基础设施，商品住宅的选址布局一般有几点要求：较近的通勤距离；便利的交通(林雨辰,何嘉文,2019)；完备的基础设施。在这种设定里城市地铁开发能提升城市居民上班通勤、生活及学习等方面的便捷程度，从而影响房地产的价值。（二）城市地铁开发对行政因素的影响行政因素是政府以增加地产的整体功能为目的所采取的一些积极支持及影响地产开发的政策及法律。政府因素包括土地和房屋政策及城市土地规划。轨道交通的发展大大改善了城市土地利用格局,新发展的轨道交通也能带动城市经济社会的迅速发展(吴泽宇,赵文,2019)。从这些态度可以明白同时由于城市轨道交通的持续施工,住宅区和商业区及其基础设施也逐步地向沿线城市影响范围内高密度集中,使得城市轨道交通沿线的居住用地、商务用地需求量大大被激活,而城市土地的使用类型也随着市场规律的影响而进行了调整与变化。从这些措施中看出就这样,城市轨道交通教育的通车运营不但都市中的商贸、金融、服务行业的重要作用得到了加强,同时也使其也成为了城市周边新城发展的重要交通保证(曹宇和,张媛媛,2019)。基于现有的理论框架对部分理论成果进行了论证，结果显示这些理论不仅在概念上有较强的解释力在实际应用中也展现出显著的指导价值。研究发现这些理论能够有效地预测和解释现实世界中的现象，并为解决具体问题提供了系统的方法论支持。此外通过案例分析和实证检验，进一步证实了这些理论框架在不同环境下的适用性和灵活性。三、城市地铁开发与商品住宅价格关系的模型选择分析（一）交通成本模型交通成本模型是以土地价格与交通成本的关系为理论依据，构建房地产价值与交通成本函数关系的一种理论模型。这一模型假设公共交通成本只受出行距离和通勤时间的影响，将轨道交通附近的经济条件视作相同，在已有成果支撑下能够推导出结果剔除了影响公共交通成本的其他要素(刘欣怡,唐宇翔,2019)。这一模型的核心为交通成本，包括费用、时间成本和出行距离等因素的作用。其数学表达式如下:TC=i=1其中，TC是总的交通成本，TCi为第TCi=其中，fi为出行频率，Ci为单位交通成本，交通成本模型有三个基本假设：第一个假设为城市各个地区与市中心的差别仅仅表现在距离的远近；第二个假设是城市各个地区到市中心的交通系统在效率上是一致的；第三个假设为当交通成本发生改变时，商品住房的价格也会随之发生变化。如此能够看出根据前面的基本假设，得出一般意义上的交通成本模型公式为(梁昊宇,马琳琳,2019)：P=e其中α和β均为常数。从上面公式可以看出，交通成本模型的优点为理论依据清晰，函数关系易理解，样本数据容易获得。当样本数据数量庞大时，能得出较为准确的信息。但当其数据量过小时，所估算的商品住房价格可能会与市场价格有较大差异(王涛浩,孙晨曦,2019)。此阶段性结论凸显了多学科协作的价值。现代科研问题越来越复杂，单靠一个学科的知识和方法难以全面理解和有效解决这些问题。多学科协作不仅能够整合不同领域的专业知识和技术手段，还促进了新思想、新理论和新方法的产生和发展。通过汇聚来自不同学术背景的研究人员，可以实现视角的多样化和思维的碰撞，从而激发创新潜能，提高研究效率和质量。（二）特征价格模型这在某种程度上阐明了特征价格模型以效用函数、需求函数、市场均衡理论等为理论依据。特征价格模型认为商品是由一系列不同的特征组成的，商品之间之所以会存在价格上的差异，是因为组成商品的各个特征变量的数量和组合方式不同。商品的价格的变动是因为其某一特征的改变。对每个特征变量求偏导便能得到商品的特征价格。这在一定范围内证明了特征价格模型要求搜集商品住房价格以及各个特征变量的数据来进行实证研究(高思维,赖雨晴,2021)。其一般的函数形式为：P=f(x其中，P为房地产价格，xn通过阅读文献，发现大多数研究都将房地产属性特征分为区位特征L、结构特征H及邻里特征N三大属性类别，因此上述公式可简化为(贺文博,赵静怡,2021)：P=f(L,H价格特征模型相对于其他模型来说，更符合实际情况，数据也更容易量化及获取，回归模型更加贴合实际，估算结果精确度高，而且计算起来也相对简单。（三）模型的比较和选择这在某些方面表现出了本文研究的是城市地铁开发对沿线商品住宅价格的影响，下面将简单介绍交通成本模型和特征价格模型的优缺点，从而选择合适的模型进行实证研究。交通成本模型以农业区位理论、竞租理论为理论基础，而特征价格模型则以消费者理论及市场供求均衡理论为基础(朱浩然,陈锦文,2021)。在城市地铁开发对沿线商品住宅价格的研究中，这两种理论均有被使用，但是，这在某种程度上映射在实际调研过程中，由于交通成本模型往往需要大样本量以提高结论的精确度，这在实际搜集数据的过程中存在着较大的困难，而且交通成本模型也只考察交通成本这一个因素，并不能综合考虑其他因素的影响，所以容易得出与实际结果偏差较大的结论(任彦翔,李倩雯,2021)。根据这些初期结果能够设定更多前瞻性的假设和研究方向，助力深化对本领域的理解，并推动理论与实践的进一步融合。这种基于初期发现而构建的研究议程将有助于提升整个领域的研究水平，加速科学发现的步伐并为政策制定、产业应用和社会发展提供坚实的理论基础和实践指导。随着研究的不断深入期待能够揭示更多深层次的规律。相比较来说，特征价格模型通过对商品住房价格影响因素进行分解，从而探究每个特征因素对房地产价格的变化所产生的影响，这一模型更全面地包含了影响商品住房价格的各种特征因素，回归模型比较贴合实际，这在一定角度上表达了估算结果准确性更高，对商品住房价格也具有更强的解释能力，另外，有较多文献使用特征价格模型来研究城市地铁开发对沿线商品住宅价格的影响，能为本文提供参考。所以，本文选择特征价格模型来研究乌鲁木齐轨道交通2号线对商品住宅价格的影响(史嘉琪，陈豪,2021)。（四）函数形式的选择特征价格模型的函数形式分别为以下三种：线性方程形式：P=a对数形式：lnP=a0+a半对数形式：lnP=a0其中，P表示价格；a0表示常数；ai表示各因素的影响系数；Zi表示影响价格的因素ε表示随机项(赵晨和,邓慧雅,2021)四、乌鲁木齐轨道交通2号线对沿线商品住宅价格的实证分析（一）样本数据来源本文在安居客、链家网、搜房网等多个网站上搜集2022年乌鲁木齐轨道交通2号线沿线商品住宅价格样本数据，通过百度地图中的测绘工具测量样本商品住房与地铁站点、商业区以及主干道的距离，在这种设定里采集样本点相应的区位特征变量、邻里特征变量以及建筑特征变量(罗宇辉,王琳娜,2021)。（二）变量选择及量化本文分别选取区位特征、建筑结构、邻里特征三种类别的微观特征变量来构建房地产特征价格模型。1.区位特征变量商品住房到轨道交通的距离（X1）——样本商品住宅距离最近的地铁站点的距离，本文选取的样本住宅均为地铁站店2公里内的，样本数据单位为米，预期效应为负效应。商品住房到达主干道的距离（X2）——样本商品住宅距离最近的主干道的直线距离，样本单位数据为米，预期效应为负效应。商品住房到商务区的距离（X3）——由于轨道交通2号线贯穿汉口、武昌和江夏区，但2号线三期工程距离江夏区商圈距离普遍较远，所以本文选取了位于汉口、武昌的三个商务中心区作为研究参考点，从这些态度可以明白分别为汉口的乌鲁木齐天地商圈、武昌的徐东商圈和街道口商圈，样本数据单位为米，预期效应为负效应(吴承泽,李怡彤,2021)。2.邻里特征变量邻里特征通常包括社会经济变量、公共服务和外在性影响三类。本文的邻里特征变量主要是采集住宅距离公园绿地、大型连锁超市以及学校的距离(刘俊豪,周子悦,2021)。商品住房距离最近的大型医院的距离（X4）——本文以住宅2公里为范围，如果商品住宅周边2公里内有医院，则赋值为1，没有医院则赋值为0，预期效应为正效应。商品住房距离最近的大型连锁超市的距离（X5）——超市作为居民生活中必不可少的基础设施，直接影响着生活的便捷程度，距离大型连锁超市的远近会影响购房者的选择，从而影响着住宅的价格(马云辉,陈雨晗,2021)。从这些措施中看出本文以住宅2公里为范围，如果周边2公里内有大型连锁超市，则赋值为1，没有超市则赋值为0，预期效应为正效应。随着科学研究的日益复杂，单一学科的知识和工具往往不足以全面理解某一问题。因此，鼓励跨学科的合作与交流变得至关重要。通过整合不同学科的专业知识、研究方法和技术手段研究人员能够更有效地应对复杂的科学挑战，探索更为综合和系统的解决方案。跨学科合作不仅促进了新理论、新技术和新应用的产生，还为科研人员提供了更加广阔的视野和多元的思维方式。商品住房距离学校的距离（X6）——住宅附近是否有完备的教育基础设施一直是购房者所要考虑的重要因素，会在极大程度上影响购房者的选择。本文以2公里为范围，如果在周边2公里范围内有重点中小学，则赋值为1，没有重点小学则赋值为0，预期效应为正效应。3.建筑特征变量构成邻里特征的三个主要类型是社会经济便利、政府或市政公共服务设施以及外在性影响。本文选取装修程度、建筑面积、总层数、建筑年龄为变量因素(程文昊，梁婉君,2021)。商品住房的装修程度（X7）——住宅的装修程度影响着住宅的价格，如果住宅为精装修，能省去不少装修的烦恼，从而更受购房者青睐，本文假定如果住宅为精装修，则赋值为1，如果为毛坯房，则赋值为0，预期效应为正效应。商品住房的容积率（X8）——本文取容积率的实际值，预期效应为负效应。商品住房的总层数——本文取住宅层数的实际值，在已有成果支撑下能够推导出结果单位为层，由于高层与底层各有其优点和缺点，低层容易受到蚊虫的困扰，而高层也会存在顶楼漏水等居住隐患，所以预期效应不明确(谢和，何思琪,2021)。商品住房的建筑年龄——住宅的房龄会影响购房者的选择，房龄越久往往意味着配套实施的落后，房子的可使用时间也会越短，建筑年龄的单位为年，预期效应为负。表1特征变量的解释与量化变量名称变量序号变量含义预期效应区位特征X1商品住房到轨道交通站点的距离，单位为米负效应X2商品住房到主干道的距离，单位为米负效应X3商品住房到商业区的距离，单位为米负效应邻里特征X4商品住房到最近大型医院的距离，住宅2公里内有医院则赋值为1，没有则赋值为0正效应X5商品住房到最近大型连锁超市的距离，住宅2公里内有超市则赋值为1，没有则赋值为0正效应X6商品住房到学校的距离，住宅2公里内有重点学校则赋值为1，没有则赋值为0正效应建筑特征X7商品住房的装修程度，如果为精装修住房，则赋值为1，毛坯房则赋值为0正效应X8商品住房的容积率，单位为平方米负效应X9商品住房的总层数，单位为层不明确X10以2022年1月为基准，计算商品住房的建筑年龄负效应（三）函数形式的选择特征价格模型有三种函数形式，分别为有线性、全对数和半对数形式。如果采用线性函数形成，会存在较高的异方差，如此能够看出对数函数模型作为弹性模型，其价格弹性是由特征价格系数来反映，弹性模型相比半对数增长模型更能反映价格与特征变量之间的关系(洪志豪，周雅琳,2021)。所以本文选择对数形式。但由于本文中的邻里特征变量中距离医院、超市和学校的距离以及建筑特征变量中的住房装修程度是采用赋值的形式，这在某种程度上阐明了如果使用全对数形式则赋值为0的数据无意义，这样会使数据缺失，影响模型的拟合程度，所以本文采用对数线性函数形式，即仅对区位特征变量取对数，邻里特征和建筑特征变量保持初始值，其函数形式如下(殷嘉伟，黄婉婷,2021)：lnP=其中，P表示商品住宅的价格，L表示区位特征变量，H表示结构特征变量，N表示邻里特征变量，a1为区位特征的价格弹性系数，a2为结构特征变量的回归系数，a3为邻里特征变量的回归系数，a0为常数项，（四）模型检验及结果分析将搜集的特征变量带入stata进行多元回归分析，得到的结果如下：表2模型回归参数估计表变量自由度参数估计值标准误差t值P>|t|Intercept17.896790.930898.480.000X11-0.053930.09588-0.560.581X21-0.182310.10525-1.730.100X310.095490.056361.690.107X410.876670.318372.750.013X510.763330.432281.770.094X610.225100.220611.020.321X710.071180.133280.530.600X81-0.182170.07460-2.440.025X910.028940.007463.880.001X1010.046790.011504.070.001表3模型方差分析表源自由度平方和均方F值Pr>F模型92.029250.225473.170.0161误差191.161780.06115校正合计283.191031.模型检验模型的检验分为两个部分，一是整个回归方程的显著性检验；二是单个自变量的显著性检验。其中，回归方程的显著性检验是判定因变量和自变量之间的线性关系是否显著，表3中F值为3.17，对应的p值为0.0161，这在一定范围内证明了小于给定的显著水平0.05，所以拒绝因变量与自变量无线性关系的假设，判定因变量lnP与自变量x1,x2,x3,x4,…,x10之间的线性关系显著，整个回归方程是显著的(韦志杰，唐雅静,2021)。但回归方程显著并不代表进入模型的所有自变量对因变量都有显著影响，如果对自变量的显著性进行检验，一般通过判定自变量对应的回归系数是否为0，这在某些方面表现出了如果不等于0，则该自变量对因变量lnP的影响是显著的。Stata中回归系数的检验一般是根据统计量t所对应的p值是否小于显著水平0.05，如果小于，则拒绝回归系数为0的原假设，认为xi对因变量lnP的作用是显著的，从表2中可以看出到达大型医院的距离（X4）,容积率（X8）、总层数（X9）、建筑年龄（X10）着四个自变量对应的p值均小于0.05，所以它们对因变量lnP作用显著，其它6个变量对应的P值均大于0.05，所以它们对因变量lnP的作用不显著(曹逸飞，许婉菲,2021)。这些发现为后续的研究方向提供了一定的指导，突出了理论与实证研究相互结合的关键性。本研究不仅验证了现有理论框架的有效性，还揭示了在实际应用中可能遇到的挑战和限制，为进一步探索提供了宝贵的参考。研究成果为解决实际问题提供了具体的方法和策略，使理论知识能够更好地转化为实践行动，提升决策的科学性和有效性。2.结果分析到达地铁站点的距离（X1）的回归系数为-0.054，说明商品住房到房地产的距离与房地产价格呈现负相关，在其它因素不变的情况下，地铁交通距离每增加1%，商品住房价格下降0.05%,但其对应的P值大于0.05的置信水平，说明其影响并不显著，一般来说，距离轨道交通站点越近，相应的房价也会越高，这在某种程度上映射不显著可能是因为所选的样本都在地铁站点2公里范围内，距离地铁站点的距离差异不大，购房者不会过多关注(蔡嘉豪，陆雅琪,2021)。到达主干道的距离（X2）的回归系数为-0.18，说明距离主干道的距离每增加1%，商品住房价格下降0.18%，距离主干道越近，出行就越方便，所以购房者青睐选择距离主干道较近的房子(钱子和，陈婉,2021)。到商务区的距离（X3）的回归系数为0.096，这在一定角度上表达了这与预估的效应相反，且P值大于0.05，说明其结果不显著，这可能是由于乌鲁木齐的商业区较多，本文选择的是武昌、汉口内的大型商务中心，计算它们与样本住房间的距离，忽略中型及小型商务区对房价及购房者意愿也有影响，导致结果不显著(韩志鹏，赵雅静,2021)。本研究不仅验证了当前理论框架的适用性，还揭示了实践操作中可能存在的局限性与改进空间。通过深入分析实际情况本文发现现有理论在特定情境下的应用效果存在差异性，这促使本文进一步思考如何根据具体情况调整和优化理论框架，以提高其实用性和指导意义。同时研究还指出了实践操作中可能遇到的挑战，如资源分配不均、技术实施障碍以及文化差异等，为未来的研究和应用提供了重要的参考方向。到医院的距离（X4）的回归系数为0.88，代表医院的虚拟变量每增加1，商品住房价格也会相应上涨，医院与商品房价格之间存在显著的正向线性关系。到学校的距离（X5）,到大型超市的距离（X6）的回归系数均为正数，但其P值均大于0.05，说明周边有无学校和超市对商品住房的价格影响并不显著，在这等条件下这是因为在乌鲁木齐轨道交通2号线沿线的商品住宅大多配备有教育资源和购物场所，且学校和商超分布密集，所以对房地产价格无显著影响(钟嘉琪，李超婷,2021)。商品住房的装修程度（X7）的回归系数为0.071，代表装修的虚拟变量每增加1，商品住房价格会相应上涨7.1%。设计改进期间，着重强调了经济效益和方案扩展性的考量，与原始计划相比实现了多方面的更新。首先，通过简化非必要流程、采取更具成本效益的方法，成功减少了总体开支，使得方案更加经济。同时，为了提高方案的普遍适用性，在规划阶段充分考虑到了不同地理区域及条件下的应用需求，确保它能在多种环境中稳定运行并容易被复制使用。容积率（X8）、建筑层数（X9）、建筑年龄（X10）三个建筑特征变量对住房价格都有显著影响。容积率每增加1，商品房的价格将会下降18%，建筑层数与住房价格成正比，建筑层数越高，小区的基础设施一般更加完备，其价格也会越高(殷志远，吴婉,2021)。建筑年龄的系数符号与预期的相反，是由于2号线附近建筑年龄较长的房子大多都在市中心，所以价格较高。五、结论及政策建议（一）结论本文通过研读文献，分析地铁开发对商品住宅价格的影响，选择特征价格模型分析区位、邻里、建筑特征因素分析对商品住房价格的影响，在这种设定里得到以下结论：乌鲁木齐轨道交通2号线周边的商品住房价格受到到医院的距离、容积率、建筑层数以及建筑年龄的影响，其中到医院的距离对商品住房价格产生的增值效应最为显著。地铁站点的距离对房地产的增值影响不显著，可能是由于用特征价格模型计算时直接将距离地铁站点2千米范围内的楼盘作为研究对象，从这些态度可以明白导致楼盘之间与轨道交通站点距离的差异并不大，房价更多的是受到了其他因素的影响，而且距离轨道交通过近，反而对房价有抑制作用，因为站点周围人流量大，社会治安较差，往往还伴随着噪音污染。（二）政策建议基于上述结论，本文将分别从城市规划部门、房地产开发商以及购房者三个角度给出不同建议：对城市规划部门来说，在规划城市地铁时考虑到土地的不同用途，对其影响范围内的土地进行更加详细的规划，争取实现效益最大化。地铁的规划也应该与周边的商业发展相适应，地铁的建设能使人流迅速聚集，带动沿线商业发展，形成新的商业综合体，从而推动城市经济的发展。对于房地产开发商来说，明确影响商品住宅价格的各种要素，可以更加科学合理地进行房地产的开发投资，研究站点对周边商品住房的辐射范围，为项目的选址提供科学依据。在价格策略的制定上，从这些措施中看出要充分考虑目标受众的特点，利用最优价格刺激购买需求。对购房者而言，如果是满足自住需求，应购买距离地铁较近的住房，这样能方便自己的出行，能方便快捷地到达工作地点和附近商圈，更好地满足自身的生活需求。如果是满足投资需求，则应优先选择具有对房价产生高增值效应的属性的住房。参考文献[1]韩永超,周富春,陈春.基于RS的重庆渝北区土地利用/覆被动态变化研究[J].湖北农业科学,2016,55(08):1939-1942[2]李泽宇,王晨曦.地铁建设与房地产开发互动关系研究——以南京等城市为例[J].现代城市研究，2022,(01):78-83.[3]张敏杰,陈怡然.轨道交通对城郊之间住宅价格影响研究——以乌鲁木齐市轨道交通2号线为例[J].建筑经济,2023,41(04):106-109.[4]刘思远,杨柳青.城市轨道交通对房地产价格的影响机理分析[J].价格月刊.2021(10):1-4[5]周嘉欣,黄成.基于特征价格模型的住宅特征对房地产价值影响研究综述[J].商业经济,2021(12):106-109.[6]龚文彬,许梓涵.城市轨道交通对房地产增值的时空效应[J].地理研究.2010,29（05）：801-810.[7]唐子豪,徐若雪.城市轨道交通对其沿线住宅价格的影响分析——以北京市地铁四号线和八通线为例[J].城市发展研究.2011,18(07):108-113[8]赵子墨,田婷婷.基于特征价格模型的轨道交通对沿线住宅