中國地質大學(北京) 路剛
截至2012年,我國的城市化率已高達52.57%,處于經濟社會轉型發展的新階段。飛速發展的城市化進程給城市交通系統帶來了極大的挑戰,對城市交通系統的發展模式提出了新的要求,促使城市交通系統發展、向公共交通發展模式優化的探索,并希望從中能夠得到城市交通合理發展控制城市蔓延的可能。城市軌道交通以其高速、快捷、及時、大客運的特點成為公共交通關注的焦點,其發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。
隨著城市軌道交通的開發,站點周圍的房價在時空上均有變化,通常,這種變化是呈現正向增加的狀態。本次研究的對象是站點周邊的房價。
房地產的種類眾多,其中商業地產、住宅地產對于城市軌道交通的影響反應敏感。但由于商業地產的影響因素眾多,僅有城市軌道交通影響說明其價值增值并不全面。因此,本次房價研究以住宅用地為研究對象。
目前,城市軌道交通與房地產價值的相關研究大多從定性和定量兩個方面去進行。定性方法由于主觀影響較大,且比較簡單,通常在土地定級方面應用廣泛。而定量的方法,常被討論的是交通成本模型、重復售出模型和特征價格模型等幾種。其中,交通成本模型對數據量要求較高,數據量少時模型測算失去意義,同時,該模型僅考慮到車站距離及到城市中心距離,對其他影響因素過于忽略,影響應用范圍。重復售出模型對于“同質性”期望極高,對影響因素考慮不足,并且同宗地產交易數據較少,容易以偏概全。而特征價格模型作為用來考驗異質物品價格的方法,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特征價格模型對城市軌道交通站點進行房價情況研究。
豐臺南路站點房價研究數據收集。
(1)根據研究站點位置,在地圖上做1000米影響范圍區;
(2)獲取影響范圍區內所有小區名稱,包括新房及二手房;
(3)對影響范圍內小區到站點距離,利用谷歌地圖進行圖上測算,為便于計算,以5米為單位距離;
(4)房價獲取,主要是通過全國房地產市場數據中心、搜房網、鏈家在線等網絡平臺進行數據收集。因網絡數據真實性不可靠,本次研究的大部分數據源于被社會各界廣泛認可的房地產界的“統計年鑒”全國房地產市場數據中心,其他網站數據為補充數據。
目前,豐臺南路站1000米范圍內共有4684套房源進行銷售。經過收集整理,發現他們隸屬48個小區。因房地產價格比較特殊,素有“一房一價”原則。因此,本次研究價格數據取2013年6月各小區的平均價格。
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、物業費,鄰里特征包括綠化率、商業、醫療、教育、公共場所,區位特征包括距城市軌道交通站點距離、公交站點數,選用特征變量表見表1。

表1 特征變量選用情況
根據表1變量選用要求對收集到的數據進行處理。由于各變量量綱不同,為便于計算,將除啞元變量以外變量進行歸一化處理,數據處理部分結果如表2所示。

表2 樣本特征量化表
Hedonic特征回歸函數模型有自然對數、半對數、線性三種,分別適應于不同數據不同情況。本文利用SPSS軟件,對兩種模型進行數據檢驗,發現對于本文數據來說,半對數、線性模型在R值、R方值、F值、SIG值上差別不大,但半對數模型數據優于線性模型。在標準估計誤差上,半對數模型具有較大優勢。因此,本次研究選用半對數模型,即:

根據上述模型,在SPSS內進行回歸分析,其結果如表3所示:

表3 各變量回歸系數
根據研究成果,可以發現商業、醫療和公共場所與樓盤價格呈現極強顯著影響,建筑類型、教育呈現較為顯著影響,建筑年齡呈現顯著影響(sig值是檢驗顯著性的值,一般取sig<0.01為極強顯著性,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)。可以看出,在該地區城市軌道交通站點影響范圍1000m內,市民選擇選擇住宅對建筑類型、建筑年齡、商業設施、醫療設施、教育、公共場所非常關心,人們愿意為更優的上述因素付出更多的錢。其中,綠化率的sig值高達0.869,綠化率對于人們選擇居住小區價格并無顯著影響。這也與北京市大部分小區的綠化率設置基本達到30%有關。
其中,容積率、商業設施、距城市軌道交通距離呈現負相關狀態。也就是說,在該地區城市軌道交通站點影響范圍1000米內,市民更傾向選擇容積率低、商業設施少的小區居住。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越高。
而商業設施之所以會出現負相關,與本文的統計范圍有關。本文統計的該地區商業設施主要包括豐益眾菜市場、鵬潤國際時尚交易中心、溫馨花園購物中心、資和信百貨、豐臺百貨商場、天圣發百貨批發市場豐臺分市場、津道基超市、新華街綜合市場等大型農貿商業商場。該地區并無大型購物中心,商業設置主要仍是老舊城區的農貿市場等。市民對于商業的需求更多通過城市軌道交通帶來的快速到達商業中心來滿足,因此,商業設施出現負相關也有一定原因。距城市軌道交通距離呈現負相關與人們慣常的理解是一樣的,人們愿意為距離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并不呈現顯著相關性,這與市場規律相違背。出現這種情況的主要原因是本次房價數據的選擇是源于小區平均價格,對于研究距離影響來說,顯然較少,很難得出結論。因此,為了彌補這一研究缺失,作者從搜房網上獲取了100家在售二手房價格的截面數據(約該地區總在售量的4%樣本),做散點圖1。
由圖1可以看出,該地區的房價主要集中在35000元/m2,隨著距城市軌道交通站點的增加,價格有所減少。然而這一點在600米范圍內并不顯著,這也與本文用特征價格模型做出的結果相符合。

城市軌道交通對于地鐵站點房價的影響不言而喻。因此,城市未來的發展過程中,物業開發與軌道交通的結合成為必然趨勢。香港地鐵在軌道交通—物業一體化上取得了重大的成就,增加了區域經濟的發展方向,提高了區域經濟的發展動力,為創造更多經濟價值提供了可能。這種可能性對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,通過對站點影響范圍的研究,確定消費者對于特征因素的選擇傾向,對于我國城市軌道交通的下一步發展具有極大的意義。
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