長(zhǎng)沙市地鐵2號(hào)線對(duì)沿線商品住宅價(jià)格的影響

李揚(yáng)，朱紅梅，程娟，陳伊翔，余意（湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院，長(zhǎng)沙410128）

長(zhǎng)沙市地鐵2號(hào)線對(duì)沿線商品住宅價(jià)格的影響

李揚(yáng)，朱紅梅*，程娟，陳伊翔，余意
（湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院，長(zhǎng)沙410128）

研究長(zhǎng)沙市地鐵對(duì)沿線住宅價(jià)格的影響有利于探索此種影響的空間效應(yīng)，為消費(fèi)者做出購(gòu)房選擇以及為確定房地產(chǎn)征稅稅率提供具體依據(jù)。首先采用時(shí)間可達(dá)性相等模型，計(jì)算了長(zhǎng)沙市地鐵2號(hào)線各站點(diǎn)的影響范圍，在此基礎(chǔ)上，采用特征價(jià)格模型初步分析了沿線1.5km內(nèi)住宅的價(jià)格變化規(guī)律，最后對(duì)計(jì)算值進(jìn)行了檢驗(yàn)。研究結(jié)果表明，地鐵站點(diǎn)距離CBD越遠(yuǎn)，影響半徑呈現(xiàn)出遞增趨勢(shì)，最大影響范圍達(dá)3.39km；同時(shí)，長(zhǎng)沙市地鐵2號(hào)線開通后對(duì)住宅價(jià)格呈現(xiàn)正向影響，住宅每靠近地鐵站點(diǎn)1km，住宅單價(jià)上升15.1％，影響顯著。

軌道交通；住宅價(jià)格；影響范圍；特征價(jià)格模型；長(zhǎng)沙市

軌道交通作為現(xiàn)代城市的公共交通方式具有載量大、效率高、耗能少、污染小等優(yōu)點(diǎn)，不僅能有效緩解交通壓力，同時(shí)達(dá)到了節(jié)能減排的效果；此外，軌道交通運(yùn)行后其高度的可達(dá)性逐步顯現(xiàn)出來，在承載巨大客流量的同時(shí)也帶動(dòng)了周邊產(chǎn)業(yè)的聚集和相關(guān)服務(wù)的需求。

土地作為一切活動(dòng)的載體加上固有的稀缺性，對(duì)軌道交通外部性帶來的效益反應(yīng)更加敏銳，而這一反應(yīng)則直觀的體現(xiàn)在房地產(chǎn)價(jià)格上。一般來說，去除市場(chǎng)因素，一條軌道交通平均會(huì)為沿線房?jī)r(jià)帶來8％ -20％的漲幅［1，2］，且不同分市場(chǎng)中軌道交通對(duì)沿線住宅價(jià)格的影響程度差異較大并對(duì)郊區(qū)段的住房?jī)r(jià)格提升作用明顯［3-5］。但目前來說，對(duì)長(zhǎng)沙市地鐵線與住宅價(jià)格關(guān)系的定量研究還較為缺乏［6］。因此，本研究從時(shí)空維度對(duì)地鐵沿線房地產(chǎn)價(jià)值變化進(jìn)行準(zhǔn)確測(cè)算有利于長(zhǎng)沙市住宅價(jià)格體系的編制以及房地產(chǎn)稅收政策的制定等。

1　材料與方法

1.1長(zhǎng)沙市軌道交通概況

2009年1月，長(zhǎng)沙市快速軌道交通建設(shè)規(guī)劃正式獲國(guó)家批準(zhǔn)立項(xiàng)，同年9月動(dòng)工修建，2014年4月底正式運(yùn)行，目前僅有地鐵2號(hào)線一期工程處于運(yùn)行狀態(tài)。依據(jù)長(zhǎng)沙市城市總體規(guī)劃和綜合交通規(guī)劃，長(zhǎng)沙市軌道交通網(wǎng)絡(luò)將由12條線路組成，總里程達(dá)到456km；規(guī)劃至2020年，通車?yán)锍虒⑦_(dá)234.3km，占公共交通出行量的40％。

地鐵2號(hào)線一期西起望城坡，沿楓林路，下穿湘江，沿五一大道到達(dá)長(zhǎng)沙火車站，經(jīng)萬家麗路、人民東路、長(zhǎng)沙大道等站后到達(dá)高鐵長(zhǎng)沙南站，止于光達(dá)站，全程22.26公里，全部為地下線，設(shè)站19座，途中與地鐵1、3、4、6號(hào)線設(shè)有換乘點(diǎn)（如圖1），高度的通達(dá)性及便捷的換乘區(qū)間勢(shì)必會(huì)拉動(dòng)沿線經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，進(jìn)而對(duì)房?jī)r(jià)的變化產(chǎn)生影響。

1.2數(shù)據(jù)來源及研究方法

根據(jù)地鐵2號(hào)線周邊樓盤的平均價(jià)格將19個(gè)站點(diǎn)劃分成望城坡—橘子洲，湘江中路—火車站，錦泰廣場(chǎng)—長(zhǎng)沙大道以及體育公園—光大站4個(gè)區(qū)間段。通過整理搜房網(wǎng)、長(zhǎng)沙房產(chǎn)信息網(wǎng)等房產(chǎn)專業(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)結(jié)合實(shí)地走訪收集的數(shù)據(jù)，依據(jù)到城市CBD距離的遠(yuǎn)近選取了沿線距離最近地鐵口1.5km內(nèi)近5年且售出率在85％以上的49個(gè)樓盤中待出售的151套住宅作為研究對(duì)象。

由于住宅由眾多的特征變量所組成，因而住宅價(jià)格也由這些不同的變量帶給人們的效用而決定［7］，研究軌道交通對(duì)住宅價(jià)格影響的方法較多［8］，特征價(jià)格模型作為國(guó)際上應(yīng)用于研究軌道交通對(duì)周邊房地產(chǎn)價(jià)格影響的最為成熟的一種方法［9，10］，能夠拆解住宅的價(jià)格特征并找到各個(gè)特征變量所包含的價(jià)格，真實(shí)反映軌道交通對(duì)住宅價(jià)格的影響。本研究采用特征價(jià)格模型中的半對(duì)數(shù)形式模型［11］（見公式1），以住宅單價(jià)作為因變量，根據(jù)區(qū)位特征、鄰里特征和結(jié)構(gòu)特征選取了以到CBD距離、是否有學(xué)校、容積率等對(duì)住宅價(jià)格有較大影響的12個(gè)變量作為模型的特征變量，采用SPSS17.0軟件對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行測(cè)算，得到長(zhǎng)沙地鐵2號(hào)線對(duì)周邊住宅價(jià)格變化的影響范圍及大小。

式中，P表示住宅單價(jià)，Zi表示第i種特征變量，α0為常數(shù)項(xiàng)，ai為第i種特征變量的系數(shù)，ξ為隨機(jī)誤差項(xiàng)。半對(duì)數(shù)形式的特征價(jià)格模型自變量采用線性形式，因變量采用半對(duì)數(shù)形式，回歸系數(shù)對(duì)應(yīng)著自變量每單位的變化對(duì)因變量產(chǎn)生的影響，以百分比計(jì)算。

2　變量確定

2.1特征變量選取

2.1.1因變量選取

在國(guó)內(nèi)已有的利用特征價(jià)格模型測(cè)算住宅價(jià)格變化的研究中，有關(guān)如何選擇因變量的文獻(xiàn)較少［12，13］，絕大部分的研究均采用掛牌價(jià)格、評(píng)估價(jià)格和成交價(jià)格作為因變量。考慮到數(shù)據(jù)收集及處理的難易程度，本文選取掛牌價(jià)格作為因變量，并且分析時(shí)只考慮住宅單價(jià)。

2.1.2自變量選取

在1.2的方法介紹中已經(jīng)提到，房地產(chǎn)的特征變量一般分為區(qū)位特征、鄰里特征和結(jié)構(gòu)特征三大類。影響房地產(chǎn)價(jià)格變化的特征變量很多，一個(gè)模型難以全部涵蓋，本文根據(jù)地鐵2號(hào)線沿線住宅樓盤的具體情況，選取12個(gè)自變量進(jìn)行計(jì)算（表1）。

圖1　長(zhǎng)沙市地鐵2號(hào)線運(yùn)營(yíng)示意圖

表1　影響住宅價(jià)格的特征變量及說明

2.2特征變量說明

2.2.1區(qū)位特征

區(qū)位對(duì)住宅價(jià)格的影響至關(guān)重要，住宅的區(qū)位特征往往可以采用交通的可達(dá)性進(jìn)行衡量?？蛇_(dá)性的衡量通?？梢杂玫紺BD的距離、與高速公路入口的距離、與城市主干道的距離、與城市次干道的距離等來衡量［14］。為體現(xiàn)住宅內(nèi)部的區(qū)位情況，本研究選取到最近地鐵站的距離及到CBD距離來反映住宅的位置狀況。

2.2.2結(jié)構(gòu)特征

研究選取的對(duì)象均為高層，根據(jù)住宅結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)，選取8個(gè)方面的特征進(jìn)行研究。通常來說，容積率、綠化率與小區(qū)價(jià)格存在明顯的正相關(guān)；房齡和裝修程度則影響住宅質(zhì)量；規(guī)劃戶數(shù)、停車位個(gè)數(shù)關(guān)系住宅的容納能力；物業(yè)管理費(fèi)消費(fèi)水平事關(guān)購(gòu)買者意愿，面積大小影響房產(chǎn)的變現(xiàn)能力。

2.2.3鄰里特征

所謂鄰里特征是指住宅周邊的配套基礎(chǔ)服務(wù)設(shè)施，反映的是住宅區(qū)生活便捷程度［15］。根據(jù)人類對(duì)小范圍內(nèi)教育、休閑的需求，選取學(xué)校及公園2個(gè)變量進(jìn)行研究。

3　實(shí)證分析

3.1樣本分布

依據(jù)到CDB距離遠(yuǎn)近的原則隨機(jī)抽取了距最近地鐵站1.5km內(nèi)的49個(gè)樓盤151套住宅作為研究對(duì)象，根據(jù)樓盤區(qū)位及銷售情況選取望城坡—橘子洲段樓盤10個(gè)，湘江中路—火車站17個(gè)，錦泰廣場(chǎng)—長(zhǎng)沙大道15個(gè)，體育公園—光大站7個(gè)，每個(gè)站點(diǎn)至少有兩個(gè)以上的研究對(duì)象，且分布在最近地鐵站215-1425m的范圍內(nèi)。而后從時(shí)間截面的維度探討2號(hào)線對(duì)于周邊住宅價(jià)格的影響規(guī)律，即在一定的時(shí)間段內(nèi)分析沿線住宅價(jià)格變化的特征，結(jié)合實(shí)地走訪樓盤收集的數(shù)據(jù)，以1個(gè)月作為時(shí)間間隔，取2015年1月至5月5個(gè)月內(nèi)未出售住宅的5期數(shù)據(jù)，加權(quán)平均后作為樓盤的掛牌出售價(jià)格。

3.2樣本計(jì)算

3.2.1地鐵站影響半徑計(jì)算

假定地鐵交通和其他交通方式從影響范圍邊緣點(diǎn)到CBD所用的時(shí)間成本相同，根據(jù)時(shí)間可達(dá)性理論模型［16］（公式2），測(cè)算地鐵影響住宅價(jià)格的半徑大小。

式中，Sg表示距離樓盤最近的公交站點(diǎn)到CBD的距離，Vg表示公交車的平均速度，本文取18km/h；R表示軌道交通影響的半徑范圍，Vb為步行速度，取6km/h，Sd為住宅區(qū)最近的地鐵站沿軌道到城市中心地鐵站的距離，Vd表示軌道交通運(yùn)行速度，取60km/h。由于軌道交通可達(dá)性理論不適用于本身緊鄰城市中心的站點(diǎn)，因此本文不測(cè)算五一廣場(chǎng)站對(duì)附近住宅價(jià)格的影響范圍，其他站點(diǎn)的測(cè)算結(jié)果如表2所示。

從表2可以看出長(zhǎng)沙地鐵2號(hào)線的影響范圍在距離中心站最近的站點(diǎn)達(dá)到最小值，并沿此站點(diǎn)向東西兩邊逐漸擴(kuò)大。說明位于市中心區(qū)域的軌道交通站點(diǎn)對(duì)周邊住宅價(jià)格的影響較小，而隨著軌道交通站點(diǎn)離城市中心越遠(yuǎn)，其輻射半徑反而呈現(xiàn)遞增的現(xiàn)象，在距離CBD最遠(yuǎn)處且1.5km內(nèi)有樓盤的長(zhǎng)沙火車南站，地鐵對(duì)周邊住宅價(jià)格的影響范圍達(dá)3.39km。

3.2.2變量影響程度測(cè)算

對(duì)因變量和自變量進(jìn)行皮爾遜檢驗(yàn)，從表3中可以看出，軌道交通與住宅單價(jià)的相關(guān)系數(shù)為-0.364并且呈現(xiàn)出顯著的相關(guān)性，表明住宅隨著與軌道交通站點(diǎn)距離的增加，其價(jià)格會(huì)降低。換言之，軌道交通對(duì)距離站點(diǎn)越遠(yuǎn)的樓盤價(jià)格影響越小。

3.2.3回歸系數(shù)測(cè)算及檢驗(yàn)

根據(jù)上述選定的半對(duì)數(shù)形式特征價(jià)格模型，將掛牌平均單價(jià)取對(duì)數(shù)作為因變量進(jìn)行回歸分析，估計(jì)方法采用直接進(jìn)入，通過對(duì)總體指標(biāo)的比較可以得出（見表4），調(diào)整后的R2值為0.84，顯示出了較好的擬合度，模型具有較高的解釋力；F值及Sig.值顯示出自變量與因變量之間具有極高的顯著相關(guān)性；通過查表將自相關(guān)檢驗(yàn)值（DW值）與相關(guān)系數(shù)的上界DU和下界DL進(jìn)行比較可知模型的殘差序列呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系；由表5可以看出，模型中所有變量的VIF值均小于10，說明模型變量的共線性可以基本消除。

表2　各站點(diǎn)影響半徑范圍表

表3　相關(guān)分析系數(shù)說明表

表4　模型回歸效果表

根據(jù)表5中的測(cè)算數(shù)據(jù)及公式1，回歸方程可以表示為：

從顯著性水平來看，1％水平下與因變量顯著相關(guān)的變量有X1，X2，X3，X4，X6，X7，X8，X11，X12；5％水平下顯著相關(guān)的變量有X9，X10；不顯著的為X5。說明與區(qū)位條件相比，房齡與住宅單價(jià)的相關(guān)性不顯著，當(dāng)然，也可能與研究區(qū)域選取過于集中有關(guān)。從影響程度來看，地鐵站點(diǎn)對(duì)住宅價(jià)格的影響要遠(yuǎn)大于城市中心的影響，X1前的非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)達(dá)到-0.151，表明在其他因素不變的情況下，每靠近地鐵站點(diǎn)1000m，住宅單價(jià)的溢價(jià)率將達(dá)到15.1％，增值效果非常顯著。

表5　回歸系數(shù)計(jì)算表

4　結(jié)論與討論

4.1結(jié)論

基于時(shí)間可達(dá)性原理，同時(shí)也基于長(zhǎng)沙市是中國(guó)二線城市中典型的單一中心城市，本文計(jì)算了地鐵2號(hào)線1.5km內(nèi)具有樓盤的站點(diǎn)對(duì)住宅價(jià)格的影響范圍，結(jié)果表明以五一廣場(chǎng)為單一中心，影響半徑隨著距離CBD越遠(yuǎn)范圍呈現(xiàn)出逐步擴(kuò)大的趨勢(shì)，其中長(zhǎng)沙火車南站地鐵站對(duì)周邊3.39km內(nèi)的住宅價(jià)格都能產(chǎn)生影響。

通過采用特征價(jià)格模型計(jì)算不同影響因素對(duì)住宅單價(jià)的影響力，結(jié)果顯示地鐵2號(hào)線對(duì)沿線的住宅價(jià)格的影響遠(yuǎn)大于其他因素。距離地鐵口越近，價(jià)格越高，平均每靠近地鐵口1km，價(jià)格上浮15.1％，影響顯著。

4.2討論

目前長(zhǎng)沙市僅有地鐵2號(hào)線開通運(yùn)行，隨著其他地鐵線路的建成，軌道交通對(duì)周邊住宅價(jià)格的影響會(huì)呈現(xiàn)出疊加的現(xiàn)象，多地鐵口對(duì)住宅價(jià)格的影響規(guī)律及影響效力值得深入探討；同時(shí)，受數(shù)據(jù)獲取時(shí)間成本和費(fèi)用成本的限制，研究對(duì)象主要以高層住宅為主，對(duì)商住兩用型住宅和寫字樓價(jià)格的影響還需進(jìn)一步研究。

［1］蘇亦寧，馮長(zhǎng)春.城市軌道交通對(duì)其沿線住宅價(jià)格的影響分析—以北京市地鐵四號(hào)線和八通線為例［J］.城市發(fā)展研究，2011，18（7）：108-113.

［2］馬超群，楊富社，王玉萍.軌道交通對(duì)沿線住宅房產(chǎn)增值的影響［J］.交通運(yùn)輸工程學(xué)報(bào)，2010，10（4）：91-96.

［3］王福良，馮長(zhǎng)春，甘霖.軌道交通對(duì)沿線住宅價(jià)格影響的分市場(chǎng)研究—以深圳市龍崗線為例［J］.地理科學(xué)進(jìn)展，2014，33 （6）：765-772.

［4］谷一楨，郭睿.軌道交通對(duì)房地產(chǎn)價(jià)值的影響—以北京市八通線為例［J］.經(jīng)濟(jì)地理，2008，28（3）：411-414.

［5］方然，劉艷芳.城市軌道交通對(duì)站點(diǎn)周邊住宅價(jià)格的影響研究—以武漢市軌道交通2號(hào)線為例［J］.國(guó)土與自然資源研究，2014（5）：1-5.

［6］唐文彬，張飛漣，顏紅艷，等.城市軌道交通對(duì)沿線住宅價(jià)值影響的空間效應(yīng)［J］.湖南科技大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2013，16 （6）：96-100.

［7］楊友孝，姚毅凱.城市軌道交通建設(shè)對(duì)沿線住宅價(jià)格的影響—基于Hedonic模型實(shí)證研究［J］.特區(qū)經(jīng)濟(jì)，2014（12）：117-119.

［8］史玉芳，李慧民.西安市城市軌道交通對(duì)沿線住宅價(jià)格的影響研究［J］.西安建筑科技大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2010，42（2）：231-235.

［9］汶嬋，陳瑛，張暉.基于地價(jià)函數(shù)的軌道交通對(duì)沿線房地產(chǎn)價(jià)格的影響［J］.江南大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2010，9（1）：81-84. ［10］聶沖，溫海珍，樊曉鋒.城市軌道交通對(duì)房地產(chǎn)增值的時(shí)空效應(yīng)［J］.地理研究，2010，29（5）：801-810.

［11］王琳.城市軌道交通對(duì)住宅價(jià)格的影響研究—基于特征價(jià)格模型的定量分析［J］.地域研究與開發(fā)，2009，28（2）：57-61.

［12］劉紅萍，李劍峰，鄧宏乾.武漢市軌道交通一號(hào)線對(duì)沿線住宅價(jià)格影響的分市場(chǎng)效應(yīng)分析［J］.華南師范大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2015，47（4）：128-113.

［14］Andersson D E，Shyr O F，F(xiàn)u J.Does high-speed rail accessibility influence residential property prices？-Hedonic estimates from southern Taiwan［J］.Journal of Transport Geography，2010，18（10）: 166-174.

［15］張維陽，李慧，段學(xué)軍.城市軌道交通對(duì)住宅價(jià)格的影響研究—以北京市地鐵一號(hào)線為例［J］.經(jīng)濟(jì)地理，2012，32（2）：46-65.

［16］郭謙，吳殿廷，李瑞，等.城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)可達(dá)性評(píng)價(jià)方法研究—以北京軌道交通網(wǎng)絡(luò)為例［J］.城市發(fā)展研究，2014，21 （4）：59-65.

（2016-02-20收稿S編輯）

Impact of Changsha City Metro Line 2 on the Price of Commodity Housing

LI Yang et al
（College of Resources and Environment，Hunan Agricultural University，Changsha 410128，China）

Researching the effect of Changsha subway on the price of commercial housing was not only helpful to explore the influence of spatial effect，but also can provide specific evidence for consumers making purchase choices and determining the real estate tax rate.Based on the equal-accessibility theory，this paper calculated impacts rang of stations along to Changsha City Metro Line 2，and then used the Hedonic Price Mode making a primary analysis on price change rule of residence which was along with metro line at ranges of 1.5Km.The studies showed that with the subway station far from CBD，the radius of its effect presented an increased trend，rang from 0.31Km to 3.39Km.Besides，the operation of Changsha City Metro Line 2 do has great positive influence on the residential property prices along the route，a reduction unit of distance between the house and the subway station，its price is going on raise by the rate of 15.1％.

Rail Transit；Housing Price；Rang of Impacts；Hedonic Price Mode；Changsha City

F572.88

A

1003-7853（2016）02-0043-05

湖南省國(guó)土資源廳科研項(xiàng)目（湘財(cái)建指［2014］405號(hào)）；湖南省研究生科技創(chuàng)新項(xiàng)目（54040113026）

李揚(yáng)（1992-），女，湖南湘鄉(xiāng)人，碩士研究生。主要研究方向：房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)。

朱紅梅。