基于Hedonic模型的軌道交通影響區(qū)域房價(jià)研究——以北京市地鐵9號(hào)線豐臺(tái)南路站為例

中國地質(zhì)大學(xué)(北京) 路剛

1 研究背景

截至2012年，我國的城市化率已高達(dá)52.57%，處于經(jīng)濟(jì)社會(huì)轉(zhuǎn)型發(fā)展的新階段。飛速發(fā)展的城市化進(jìn)程給城市交通系統(tǒng)帶來了極大的挑戰(zhàn)，對(duì)城市交通系統(tǒng)的發(fā)展模式提出了新的要求，促使城市交通系統(tǒng)發(fā)展、向公共交通發(fā)展模式優(yōu)化的探索，并希望從中能夠得到城市交通合理發(fā)展控制城市蔓延的可能。城市軌道交通以其高速、快捷、及時(shí)、大客運(yùn)的特點(diǎn)成為公共交通關(guān)注的焦點(diǎn)，其發(fā)展在這樣的背景下顯得尤為重要，得到了國家政策、資金等方面的大力支持。

2 研究方法

2.1 研究對(duì)象

隨著城市軌道交通的開發(fā)，站點(diǎn)周圍的房價(jià)在時(shí)空上均有變化，通常，這種變化是呈現(xiàn)正向增加的狀態(tài)。本次研究的對(duì)象是站點(diǎn)周邊的房價(jià)。

房地產(chǎn)的種類眾多，其中商業(yè)地產(chǎn)、住宅地產(chǎn)對(duì)于城市軌道交通的影響反應(yīng)敏感。但由于商業(yè)地產(chǎn)的影響因素眾多，僅有城市軌道交通影響說明其價(jià)值增值并不全面。因此，本次房價(jià)研究以住宅用地為研究對(duì)象。

2.2 研究方法

目前，城市軌道交通與房地產(chǎn)價(jià)值的相關(guān)研究大多從定性和定量兩個(gè)方面去進(jìn)行。定性方法由于主觀影響較大，且比較簡單，通常在土地定級(jí)方面應(yīng)用廣泛。而定量的方法，常被討論的是交通成本模型、重復(fù)售出模型和特征價(jià)格模型等幾種。其中，交通成本模型對(duì)數(shù)據(jù)量要求較高，數(shù)據(jù)量少時(shí)模型測(cè)算失去意義，同時(shí)，該模型僅考慮到車站距離及到城市中心距離，對(duì)其他影響因素過于忽略，影響應(yīng)用范圍。重復(fù)售出模型對(duì)于“同質(zhì)性”期望極高，對(duì)影響因素考慮不足，并且同宗地產(chǎn)交易數(shù)據(jù)較少，容易以偏概全。而特征價(jià)格模型作為用來考驗(yàn)異質(zhì)物品價(jià)格的方法，相比前兩種模型更具有研究的可行性及推廣性，因此，本次研究主要選用hedonic特征價(jià)格模型對(duì)城市軌道交通站點(diǎn)進(jìn)行房價(jià)情況研究。

3 實(shí)證研究

豐臺(tái)南路站點(diǎn)房價(jià)研究數(shù)據(jù)收集。

（1）根據(jù)研究站點(diǎn)位置，在地圖上做1000米影響范圍區(qū)；

（2）獲取影響范圍區(qū)內(nèi)所有小區(qū)名稱，包括新房及二手房；

（3）對(duì)影響范圍內(nèi)小區(qū)到站點(diǎn)距離，利用谷歌地圖進(jìn)行圖上測(cè)算，為便于計(jì)算，以5米為單位距離；

（4）房價(jià)獲取，主要是通過全國房地產(chǎn)市場(chǎng)數(shù)據(jù)中心、搜房網(wǎng)、鏈家在線等網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集。因網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)真實(shí)性不可靠，本次研究的大部分?jǐn)?shù)據(jù)源于被社會(huì)各界廣泛認(rèn)可的房地產(chǎn)界的“統(tǒng)計(jì)年鑒”全國房地產(chǎn)市場(chǎng)數(shù)據(jù)中心，其他網(wǎng)站數(shù)據(jù)為補(bǔ)充數(shù)據(jù)。

目前，豐臺(tái)南路站1000米范圍內(nèi)共有4684套房源進(jìn)行銷售。經(jīng)過收集整理，發(fā)現(xiàn)他們隸屬48個(gè)小區(qū)。因房地產(chǎn)價(jià)格比較特殊，素有“一房一價(jià)”原則。因此，本次研究價(jià)格數(shù)據(jù)取2013年6月各小區(qū)的平均價(jià)格。

綜合考慮資料的可收集性及可信度，因此選擇的建筑特征包括建筑類型、容積率、建筑年齡、物業(yè)費(fèi)，鄰里特征包括綠化率、商業(yè)、醫(yī)療、教育、公共場(chǎng)所，區(qū)位特征包括距城市軌道交通站點(diǎn)距離、公交站點(diǎn)數(shù)，選用特征變量表見表1。

表1 特征變量選用情況

根據(jù)表1變量選用要求對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。由于各變量量綱不同，為便于計(jì)算，將除啞元變量以外變量進(jìn)行歸一化處理，數(shù)據(jù)處理部分結(jié)果如表2所示。

表2 樣本特征量化表

Hedonic特征回歸函數(shù)模型有自然對(duì)數(shù)、半對(duì)數(shù)、線性三種，分別適應(yīng)于不同數(shù)據(jù)不同情況。本文利用SPSS軟件，對(duì)兩種模型進(jìn)行數(shù)據(jù)檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)對(duì)于本文數(shù)據(jù)來說，半對(duì)數(shù)、線性模型在R值、R方值、F值、SIG值上差別不大，但半對(duì)數(shù)模型數(shù)據(jù)優(yōu)于線性模型。在標(biāo)準(zhǔn)估計(jì)誤差上，半對(duì)數(shù)模型具有較大優(yōu)勢(shì)。因此，本次研究選用半對(duì)數(shù)模型，即：

根據(jù)上述模型，在SPSS內(nèi)進(jìn)行回歸分析，其結(jié)果如表3所示：

表3 各變量回歸系數(shù)

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

根據(jù)研究成果，可以發(fā)現(xiàn)商業(yè)、醫(yī)療和公共場(chǎng)所與樓盤價(jià)格呈現(xiàn)極強(qiáng)顯著影響，建筑類型、教育呈現(xiàn)較為顯著影響，建筑年齡呈現(xiàn)顯著影響（sig值是檢驗(yàn)顯著性的值，一般取sig＜0.01為極強(qiáng)顯著性，0.01＜sig＜0.05為較為顯著性，0.05＜sig＜0.1為顯著性，sig＞0.1則顯著性不強(qiáng)）?？梢钥闯觯谠摰貐^(qū)城市軌道交通站點(diǎn)影響范圍1000m內(nèi)，市民選擇選擇住宅對(duì)建筑類型、建筑年齡、商業(yè)設(shè)施、醫(yī)療設(shè)施、教育、公共場(chǎng)所非常關(guān)心，人們?cè)敢鉃楦鼉?yōu)的上述因素付出更多的錢。其中，綠化率的sig值高達(dá)0.869，綠化率對(duì)于人們選擇居住小區(qū)價(jià)格并無顯著影響。這也與北京市大部分小區(qū)的綠化率設(shè)置基本達(dá)到30%有關(guān)。

其中，容積率、商業(yè)設(shè)施、距城市軌道交通距離呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)狀態(tài)。也就是說，在該地區(qū)城市軌道交通站點(diǎn)影響范圍1000米內(nèi)，市民更傾向選擇容積率低、商業(yè)設(shè)施少的小區(qū)居住。容積率的選擇人們很容易理解，容積率越低，市民的生活舒適感會(huì)越高。

而商業(yè)設(shè)施之所以會(huì)出現(xiàn)負(fù)相關(guān)，與本文的統(tǒng)計(jì)范圍有關(guān)。本文統(tǒng)計(jì)的該地區(qū)商業(yè)設(shè)施主要包括豐益眾菜市場(chǎng)、鵬潤國際時(shí)尚交易中心、溫馨花園購物中心、資和信百貨、豐臺(tái)百貨商場(chǎng)、天圣發(fā)百貨批發(fā)市場(chǎng)豐臺(tái)分市場(chǎng)、津道基超市、新華街綜合市場(chǎng)等大型農(nóng)貿(mào)商業(yè)商場(chǎng)。該地區(qū)并無大型購物中心，商業(yè)設(shè)置主要仍是老舊城區(qū)的農(nóng)貿(mào)市場(chǎng)等。市民對(duì)于商業(yè)的需求更多通過城市軌道交通帶來的快速到達(dá)商業(yè)中心來滿足，因此，商業(yè)設(shè)施出現(xiàn)負(fù)相關(guān)也有一定原因。距城市軌道交通距離呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)與人們慣常的理解是一樣的，人們?cè)敢鉃榫嚯x城市軌道交通更近的地方付更多的錢。

然而，本次研究所得出的距城市軌道交通距離與房價(jià)并不呈現(xiàn)顯著相關(guān)性，這與市場(chǎng)規(guī)律相違背。出現(xiàn)這種情況的主要原因是本次房價(jià)數(shù)據(jù)的選擇是源于小區(qū)平均價(jià)格，對(duì)于研究距離影響來說，顯然較少，很難得出結(jié)論。因此，為了彌補(bǔ)這一研究缺失，作者從搜房網(wǎng)上獲取了100家在售二手房價(jià)格的截面數(shù)據(jù)（約該地區(qū)總在售量的4%樣本），做散點(diǎn)圖1。

由圖1可以看出，該地區(qū)的房價(jià)主要集中在35000元/m2，隨著距城市軌道交通站點(diǎn)的增加，價(jià)格有所減少。然而這一點(diǎn)在600米范圍內(nèi)并不顯著，這也與本文用特征價(jià)格模型做出的結(jié)果相符合。

4.2 討論

城市軌道交通對(duì)于地鐵站點(diǎn)房價(jià)的影響不言而喻。因此，城市未來的發(fā)展過程中，物業(yè)開發(fā)與軌道交通的結(jié)合成為必然趨勢(shì)。香港地鐵在軌道交通—物業(yè)一體化上取得了重大的成就，增加了區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展方向，提高了區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展動(dòng)力，為創(chuàng)造更多經(jīng)濟(jì)價(jià)值提供了可能。這種可能性對(duì)于同樣作為國際大都市的北京也具有一定意義。本次研究的目的也盡在于此，通過對(duì)站點(diǎn)影響范圍的研究，確定消費(fèi)者對(duì)于特征因素的選擇傾向，對(duì)于我國城市軌道交通的下一步發(fā)展具有極大的意義。

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