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    城市軌道交通對周邊房地產(chǎn)價格影響分析——中美代表性城市案例類比研究

    2013-11-20 05:55:26梁倩玉
    交通運輸研究 2013年4期
    關(guān)鍵詞:房價軌道交通效應(yīng)

    周 瓊,梁倩玉,趙 杰

    (1.同濟大學(xué)交通運輸工程學(xué)院,上海 201804;2.深圳市城市規(guī)劃發(fā)展研究中心,廣東 深圳 518040)

    0 引言

    在市場經(jīng)濟條件下,土地及其區(qū)位是稀缺資源。區(qū)位條件越優(yōu)越,土地價值越高,相應(yīng)開發(fā)強度也越高,城市軌道交通在某種程度上決定了土地的區(qū)位優(yōu)劣。城市軌道交通建設(shè),實質(zhì)上是對城市交通條件的改善,能夠明顯地提高周邊物業(yè)的可達性和居民出行的便捷性,改變土地利用性質(zhì),拓展城市空間;其良性循環(huán)的目的在于以軌道交通帶動土地開發(fā),土地開發(fā)再反過來培育軌道交通的客源。

    軌道交通與土地利用之間有著復(fù)雜的相互聯(lián)系、相互影響的互動關(guān)系和反饋機制,因此,科學(xué)分析軌道交通與土地利用的關(guān)系具有重要意義。其中,土地利用導(dǎo)致了周邊房地產(chǎn)價格的變化,本文的研究重點就是從時間和空間的角度來研究分析軌道交通與周邊房價的關(guān)系,采用類比研究的方法,定量地分析不同國家的軌道交通對于周邊房價的影響,歸納出在不同城市形態(tài)下軌道交通對于周邊房地產(chǎn)價格影響和分析類比方法的適用性,以便從城市規(guī)劃的角度來指導(dǎo)下一步交通規(guī)劃及設(shè)施建設(shè)。

    1 城市軌道交通對周邊房地產(chǎn)價格的時空影響

    城市軌道交通設(shè)施的建設(shè)可以提高周邊區(qū)域的可達性和縮短周邊居民的出行時間,從而促進周邊區(qū)域土地的開發(fā)。而土地的開發(fā)最終導(dǎo)致了周邊區(qū)域土地(或房地產(chǎn))價格的上升。本文以上海市地鐵的4條線路為例來分析城市軌道交通對周邊房地產(chǎn)價格的時空影響[1]。

    從時間效應(yīng)方面分析,如圖1可以看出軌道交通對周邊房地產(chǎn)價格的影響隨著年份的變化而變化。根據(jù)這些增長率最高點可以了解開工和通車是影響房地產(chǎn)價格的重要時間節(jié)點。隨著2004年的中國對房地產(chǎn)價格宏觀調(diào)控,2004年后這三條軌道線路周邊的房地產(chǎn)價格都有所下跌,但是隨著住房的需求不斷增加,2007年后房價有所回升。這一現(xiàn)象說明國家的宏觀調(diào)控對于房地產(chǎn)價格有很大的影響,但是隨著供需關(guān)系的發(fā)展房價又會發(fā)生變化。

    圖1 上海軌道交通周邊均價增長率時間曲線圖

    從空間效應(yīng)上分析,如圖2可以看出地鐵一號線北延伸段,三號線北延伸段和五號線對周邊住宅價格的影響范圍大約在2km左右,以站點為圓心,在0~1.5km間,房價隨著到站點距離的增加而遞減。這一現(xiàn)象與區(qū)位距離軌道越遠,可達性越低,而房價與可達性成正比關(guān)系是一致。同時,注意到在距離軌道很近的區(qū)域,考慮到噪音和安全等問題,房價反而較低。軌道交通二號線西延伸段對周邊住宅價格在2km左右的影響范圍,由數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)在到站點距離1 000m的圈層房價分別高于500m圈層和1 500m圈層房價近20個百分點。其主要原因是二號線西延伸段周邊樓盤檔次普遍較高,可見高端樓盤價格受軌道交通距離的影響要小。由此分析,不同檔次的樓盤受到軌道交通距離對于房地產(chǎn)價格的影響是不同的,普通樓盤的房價隨著到站點距離的增加而遞減,而高端樓盤受軌道交通距離的影響相比普通樓盤要小。

    2 類比研究法

    圖2 上海軌道交通周邊均價增長率空間曲線圖

    目前,對于不同的城市,國際上一般采用交通成本模型(Travel Cost Model,TCM)、特征價格模型(Hedonic Price Model,HPM)等多種定量分析方法評估軌道交通項目對周邊房地產(chǎn)價格的影響[2]。這些方法雖然有較理論的基礎(chǔ),但是對于數(shù)據(jù)的要求高,對于難以收集有關(guān)數(shù)據(jù)的預(yù)估顯得不可行。因而,本文提出了基于少量數(shù)據(jù)的類比分析法,來預(yù)估新建軌道交通線路對周邊房地產(chǎn)價格的增值作用。

    類比研究法的具體步驟:a)選定類比指標,由于不同的城市做類比,需要根據(jù)多個城市的數(shù)據(jù)定量分析,尋找對房價影響最顯著的類比指標作為城市間類比分析的參數(shù);b)類比系數(shù)的確定,根據(jù)步驟a得到的類比指標,計算目標城市與其他城市的類比指標的比值,即得到類比系數(shù)K,以確定最終的類比對象;c)根據(jù)文獻檢索歸納得到研究城市的軌道交通對周邊房地產(chǎn)價格的時空影響的歷年數(shù)據(jù),通過其他城市的數(shù)據(jù)乘以相應(yīng)類比系數(shù),推出目標城市的時空影響數(shù)據(jù)預(yù)測值;d)將目標城市的時空影響數(shù)據(jù)與其他城市通過類比法得到的目標城市時空影響數(shù)據(jù)預(yù)測值做誤差研究分析。

    2.1 類比指標選定

    影響房地產(chǎn)價格的因素很多,主要分為經(jīng)濟因素、區(qū)位因素、鄰里因素、結(jié)構(gòu)因素和消費者特征因素。本文選取可直接反映城市經(jīng)濟發(fā)展水平和居民生活水平的人均GDP、人均可支配收入、人均消費支出和居民消費價格指數(shù)作為區(qū)域類比的經(jīng)濟發(fā)展水平和消費者特征指標,這些指標具有相對直觀且統(tǒng)計數(shù)據(jù)豐富的特點,滿足數(shù)據(jù)可采集性的要求。從國內(nèi)各省市統(tǒng)計局網(wǎng)站收集北京、上海、深圳、南京、成都和西安6個城市7個類比指標(人均GDP、人均可支配收入、人均消費支出、居民消費價格指數(shù)、土地交易價格指數(shù)、房屋銷售價格指數(shù)、房屋租賃價格指數(shù)與房地產(chǎn)平均售價)以及房地產(chǎn)平均售價的歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)(1999~2007年)出發(fā),從統(tǒng)計學(xué)角度選取最終的類比指標,即將經(jīng)濟發(fā)展水平因素中的人均GDP和消費特征因素中的人均消費支出從統(tǒng)計意義上顯著地影響房價,因此作為類比指標[3]。

    2.2 類比系數(shù)確定

    采用逐步回歸分析方法對上述7個指標進一步篩選,被解釋變量為房地產(chǎn)平均售價,最終求得人均GDP和人均消費支出的標準化系數(shù)分別為β1=0.720,β2=0.229,根據(jù)加權(quán)平均的方法(ω1=β1/(β1+β2))計算人均GDP與人均消費支出的權(quán)重,計算結(jié)果分別為ω1=0.759,ω2=0.241。計算目標城市與其他城市之間的類比系數(shù)K以確定最終的類比對象[3]:

    式中:K1,i,K2,i分別為上海市人均GDP和人均消費支出與城市i的類比系數(shù);GDPavg,A,Costavg,A分別為上海市人均GDP和人均消費支出2003~2007年數(shù)據(jù)的平均值;GDPavg,i,Costavg,i(i=1,2,3)分別為北京、深圳、舊金山人均GDP和人均消費支出2003~2007年數(shù)據(jù)的平均值;ω1,ω2分別為人均GDP與人均消費支出的權(quán)重;Ki為上海市與城市i的類比系數(shù)。同時,研究上海和舊金山的類比系數(shù)時需要引入購買力系數(shù),假設(shè)對于房地產(chǎn)的購買力美元和人民幣仍是1∶1,即1美元在美國的購買力相當于1人民幣在中國的購買力。在比較國內(nèi)外的類比指標,考慮到人均GDP和人均消費支出都是影響房地產(chǎn)價格的指標,則假設(shè)1美元人均GDP對于美國城市房地產(chǎn)的影響同1人民幣人均GDP對于中國城市房地產(chǎn)影響等同,以此求得上海與舊金山的類比指標的類比系數(shù)。類比系數(shù)計算結(jié)果見表1,上海與北京、深圳以及考慮購買力要素的舊金山的類比系數(shù)接近1,說明這四個城市在一定意義上相似,可作為類比城市。這里在研究上海市軌道交通對周邊房地產(chǎn)增值效應(yīng)的過程中,綜合考慮多個城市的類比分析結(jié)果,在一定程度上彌補研究結(jié)論單一、數(shù)據(jù)不足、類比指標考慮不全等方面帶來的誤差。

    2.3 各個城市軌道交通對周邊房地產(chǎn)價格影響時空數(shù)據(jù)

    本文根據(jù)文獻檢索歸納得到上海、北京、深圳和舊金山[3-7]軌道交通對周邊房地產(chǎn)價格的時空影響數(shù)據(jù),其中,時間影響的范圍指地鐵施工期(開工到通車前);空間范圍包括房地產(chǎn)所處的區(qū)位(中心區(qū)、近郊區(qū)與遠郊區(qū))、與地鐵車站的距離(0~500m與500~100m)[3]。

    表1 上海與其他城市的類比系數(shù)

    式中,α為空間效應(yīng)/%,指在同一時期軌道交通影響區(qū)域內(nèi)的房地產(chǎn)相比其他區(qū)域的增值;PriceDi,PriceDo分別為同一時間、不同影響區(qū)域Di和影響范圍以外區(qū)域Do的房地產(chǎn)價格;β為時間效應(yīng)/%,指在施工期軌道交通影響區(qū)域內(nèi)房地產(chǎn)的增值;為某影響區(qū)域內(nèi)房地產(chǎn)在不同時間點Tj(j為立項、規(guī)劃、開工、通車等)的價格,文中Tj指通車時間;To為基準時間點,文中指開工時間[3]。計算結(jié)果見表2。

    表2 各城市軌道交通對周邊房地產(chǎn)價格的增值效應(yīng)

    2.4 目標城市軌道交通對周邊房地產(chǎn)價格的增值效應(yīng)計算

    通過歸納文獻數(shù)據(jù)處理得到各城市軌道交通對周邊房地產(chǎn)價格的增值效應(yīng),本節(jié)根據(jù)表1的上海與其他城市的類比系數(shù),進一步處理數(shù)據(jù)得到上海市軌道交通對周邊房地產(chǎn)價格的增值效應(yīng)預(yù)測值,將上海市軌道交通對于周邊房地產(chǎn)價格的類比分析求得增值效應(yīng)預(yù)測值與其他方法得到增值效應(yīng)通過誤差法定量對比如表3~表5(絕對誤差=;相對誤差=/其他×100%)。結(jié)果分析,近郊區(qū)研究數(shù)據(jù)相對誤差較大,而遠郊區(qū)研究數(shù)據(jù)相對誤差較小,可見遠郊區(qū)適用類比分析法。分析指出,國內(nèi)外近郊區(qū)的房價受到的影響因素類別較多,因不同城市特點的各異,近郊區(qū)的房價受到的影響因素在不同城市差異較大,因此不同城市的近郊區(qū)房價不適合類比。但是,由于遠郊區(qū)交通可達性低,影響房價的因素較單一,主要為交通方式(軌道交通)的影響,因此軌道交通對于遠郊區(qū)房價的影響很大,而其他的影響因素相比軌道交通的影響微弱,對于城市間的差異性影響表現(xiàn)不明顯。綜上分析,這種類比分析法對于預(yù)測城市的遠郊區(qū)房價增值效應(yīng),有一定的指導(dǎo)意義。

    表3 基于北京數(shù)據(jù)預(yù)測與上海數(shù)據(jù)類比分析比較

    表4 基于深圳數(shù)據(jù)預(yù)測與上海數(shù)據(jù)類比分析比較

    表5 基于舊金山數(shù)據(jù)預(yù)測與上海數(shù)據(jù)類比分析比較

    3 結(jié)語

    綜上研究,可以得知中美的城市軌道交通對周邊房地產(chǎn)價格所產(chǎn)生的影響有著類似的特性,且影響是顯著的。從時間效應(yīng)上分析,發(fā)現(xiàn)“開工”和“通車”時間段對軌道周邊的房價有大的影響,都促進了房價的上漲;從空間效應(yīng)上分析,房價隨著到站點距離的增加而遞減,這與距離軌道越遠,區(qū)位的可達性越小,區(qū)位的可達性與房價成正比關(guān)系一致。同時,軌道交通對于遠郊區(qū)房價的影響要高于近郊區(qū)的影響,這主要是由于遠郊區(qū)的交通可達性低,對于軌道交通的依賴程度大,因此,軌道交通對于遠郊的房價影響比近郊區(qū)大。

    在研究國內(nèi)外的類比指標對于房價影響時,需要考慮美元和人民幣在各自國家的購買力,不能簡單通過匯率轉(zhuǎn)換來比較類比指標對于房價的影響。同時,研究發(fā)現(xiàn),考慮美元和人民幣在各自國家的購買力之后,對比結(jié)果更加符合現(xiàn)實情況。這種考慮美元和人民幣在各自國家的購買力的方法在其他國內(nèi)外對比研究中也可適當?shù)倪x用。

    相比TCM、HPM等常用的定量分析模型,在預(yù)測城市遠郊區(qū)房價的增值效應(yīng)時,類比分析方法較為簡單,可操作性較強,可獲得與常用模型預(yù)測較為相近的結(jié)果。論文所提出的類比分析法僅為初步探討,今后有必要在本研究的基礎(chǔ)上,開展更加深入全面的研究。

    [1]上海中原地產(chǎn).上海軌道交通對住宅價格的影響研究[R].上海:上海中原地產(chǎn),2007.

    [2]谷一楨,徐治乙.軌道交通對房地產(chǎn)價值影響研究綜述[J].城市問題,2007,(12):54-94.

    [3]梁倩玉,逄瑩.軌道交通對周邊房地產(chǎn)價格影響的類比分析[J].城市交通,2010,(8):17-22.

    [4]鐘寶華.軌道交通對周邊住宅價格影響的研究[D].上海:同濟大學(xué),2007.

    [5]Francesca Pagliara,Enrica Papa.Urban Rail Systems Investments:An Analysis of the Impacts on Property Values and Residents'Location[J].Journal of Transport Geography,2010,19(2):1-12.

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