通勤成本與住宅價(jià)格的空間互動(dòng)——基于長(zhǎng)沙市地鐵的Hedonic模型分析

彭馨樂(lè)

（湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，長(zhǎng)沙 410128）

引言

以地鐵為主的軌道交通已成為公眾快捷便利出入核心城區(qū)的重要交通手段，同時(shí)地鐵軌道交通具有準(zhǔn)時(shí)、安全、大容量、高速度、低消耗、高效率和低污染的特點(diǎn)，符合我國(guó)長(zhǎng)遠(yuǎn)的可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略。加大投入建設(shè)和完善地鐵，這不僅可以改善房地產(chǎn)市場(chǎng)長(zhǎng)期以來(lái)的低效性，并且可緩和核心城區(qū)房?jī)r(jià)過(guò)高的問(wèn)題，也促使城市形成多元化的多核型軸向良好的發(fā)展模式，從而改變?cè)形恢玫某鞘袃?yōu)劣布局，打破原先固有的房?jī)r(jià)空間結(jié)構(gòu)。同時(shí)，越來(lái)越多的購(gòu)房者重視房屋周圍區(qū)域是否具有完善的軌道交通設(shè)施，是否能滿足其日常便捷出行的需求。因此可以看出，地鐵軌道交通對(duì)沿線房地產(chǎn)住宅價(jià)格產(chǎn)生了一定的影響，并表現(xiàn)出一定的規(guī)律性。

由于國(guó)外房地產(chǎn)市場(chǎng)的發(fā)展和軌道交通的發(fā)展都較早，從20世紀(jì)70年代就有國(guó)外學(xué)者開(kāi)始研究軌道交通對(duì)房地產(chǎn)住宅價(jià)格的影響，并進(jìn)行了大量的定量分析。美國(guó)Sedawy公司（1999）通過(guò)收集舊金山灣區(qū)捷運(yùn)鐵路系統(tǒng)對(duì)周圍住宅價(jià)格的影響因素?cái)?shù)據(jù)分析，得出的研究結(jié)論表明，距離BART站每增加1.6公里，價(jià)格將由減少3 200~3 700美元，車站周邊的公寓租金將減少15%~26%。斯瓦洛（1994）通過(guò)收集當(dāng)?shù)剀壍澜煌ㄑ鼐€的影響房地產(chǎn)價(jià)格因素的樣本數(shù)據(jù)，運(yùn)用多元線性回歸分析的方法進(jìn)行了研究；亨尼貝瑞（1998）通過(guò)長(zhǎng)期對(duì)謝菲爾德的軌道交通系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和研究分析發(fā)現(xiàn)，在該軌道交通建設(shè)期間周圍房地產(chǎn)價(jià)格不升反降，而在建設(shè)完成后，周圍房地產(chǎn)價(jià)格迅速上升并超過(guò)之前水平。

還有國(guó)內(nèi)學(xué)者研究結(jié)論發(fā)現(xiàn)，軌道交通對(duì)沿線房地產(chǎn)價(jià)格的影響與其距離成反比關(guān)系，距離軌道交通站點(diǎn)越近的房地產(chǎn)，其房?jī)r(jià)上漲的幅度越明顯；而距離軌道交通站點(diǎn)越遠(yuǎn)，其房?jī)r(jià)上漲的幅度越弱。馮長(zhǎng)春運(yùn)用多元線性回歸模型對(duì)北京地鐵5號(hào)線沿線2km范圍內(nèi)進(jìn)行研究，通過(guò)分析樣本研究數(shù)據(jù)得出軌道交通對(duì)沿線房地產(chǎn)價(jià)格影響程度的結(jié)論：在其所選取的眾多影響房地產(chǎn)價(jià)格的影響因素中，軌道交通的影響作用是最明顯的，隨著距離地鐵站口距離的增加，房地產(chǎn)價(jià)格不斷下降，并在2km之后對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格影響不顯著。

本文選取長(zhǎng)沙地鐵2號(hào)線為研究對(duì)象，綜合列舉分析了周邊影響通勤成本的主要因素及其與住宅價(jià)格之間的內(nèi)在關(guān)系，運(yùn)用進(jìn)行定量分析采用Hedonic模型的研究分析方法，通過(guò)相關(guān)數(shù)據(jù)收集并運(yùn)用定量分析的方法給出定量結(jié)論，得出通勤成本與住宅價(jià)格之間內(nèi)在聯(lián)系的空間互動(dòng)關(guān)系。長(zhǎng)沙市作為湖南省省會(huì)，是我國(guó)具有代表性的二線城市，而長(zhǎng)沙地鐵2號(hào)線作為長(zhǎng)沙市開(kāi)通運(yùn)營(yíng)的第一條線路，通過(guò)其研究可為長(zhǎng)沙市開(kāi)展不同地鐵線路及其其他二線城市開(kāi)展地鐵軌道交通建設(shè)與城市房地產(chǎn)價(jià)格的分析提供參考。

一、數(shù)據(jù)分析和模型構(gòu)建

（一）數(shù)據(jù)收集

本文實(shí)證研究所選取的數(shù)據(jù)是2012—2013年長(zhǎng)沙地鐵2號(hào)線沿線距離地鐵站口2km內(nèi)的房屋平均銷售價(jià)格作為樣本數(shù)據(jù)。相關(guān)數(shù)據(jù)的收集主要依靠實(shí)地調(diào)研收集一線數(shù)據(jù)，將調(diào)查的樣本進(jìn)行了與地鐵站口距離、到CBD距離、到最近軌道交通車站的距離的分類，同時(shí)為了彌補(bǔ)樣本數(shù)據(jù)不足，本文采用了長(zhǎng)沙安居客網(wǎng)站相關(guān)權(quán)威房?jī)r(jià)均價(jià)數(shù)據(jù)，據(jù)此得到本文的28個(gè)樓盤樣本數(shù)據(jù)。

樣本數(shù)據(jù)包括：望城坡—橘子洲站：望興F1站、達(dá)美D6區(qū)、中一九駿、中建梅溪湖中心；橘子洲站—長(zhǎng)沙火車站：開(kāi)福萬(wàn)達(dá)、五一中央領(lǐng)御、壹號(hào)公館、湘域城邦、金燁融府、凱通國(guó)際城、湘域相遇、江與城；錦泰廣場(chǎng)站—長(zhǎng)沙大道站：錦泰東環(huán)國(guó)際、偉暉東方芙蓉、百納廣場(chǎng)、鑫科明珠、湘域熙岸、泊愛(ài)藍(lán)灣；長(zhǎng)沙大道站—光達(dá)站：茂華禧都會(huì)、融科紫檀、合能雨花公館、盛世華章、融科香山國(guó)際、運(yùn)達(dá)中央廣場(chǎng)、嘉斯茂購(gòu)物廣場(chǎng)、中隆國(guó)際御璽、萬(wàn)科金域華府、象嶼優(yōu)山美地。

（二）變量選取

房地產(chǎn)價(jià)格由諸多影響因素共同作用的形成，數(shù)據(jù)所包含的各影響因素的影響大小是不同的，根據(jù)初步研究調(diào)查和以往的研究成果，本文將影響因素劃分為結(jié)構(gòu)因素、區(qū)位因素和鄰里因素三大類。三大類影響因素各自所包含的影響因子（見(jiàn)表1）。

表1 變量選擇

（三）模型構(gòu)建

Hedonic模型是采用大樣本容量數(shù)據(jù)的定量研究方法，通過(guò)將影響房地產(chǎn)價(jià)格的因素進(jìn)行分解，力圖將影響房?jī)r(jià)的單個(gè)影響因素所包含的隱含價(jià)格求出，能以更加準(zhǔn)確的方式評(píng)估各影響因素對(duì)房?jī)r(jià)的影響。因此，該方法也被廣泛地用于研究軌道交通對(duì)周圍房地產(chǎn)價(jià)格的影響中。

將Hedonic模型用于房地產(chǎn)市場(chǎng)研究，其中最常見(jiàn)的模型是線性形式，但經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)自變量、因變量均以線性帶入，此模型無(wú)法展現(xiàn)出邊際效用遞減的規(guī)律，而經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)采用數(shù)線性模型及半對(duì)數(shù)模型可以解決此不足，并由于半對(duì)數(shù)模型能更直觀展現(xiàn)出實(shí)驗(yàn)結(jié)果，最終本文選取半對(duì)數(shù)模型進(jìn)行模型運(yùn)算。

在上述式子中：P表示單個(gè)房屋價(jià)格；α0為常數(shù)項(xiàng)；Zi表示第i種特征變量；αi為第i種特征變量的系數(shù)；β為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

（四）模型運(yùn)算

本文Hedonic模型采用半對(duì)數(shù)函數(shù)形式，其基本方法是采用最小二乘法原理的多元線性回歸，并采用逐步回歸，剔除不相關(guān)變量，得出顯著性相關(guān)變量。將三大影響因素所包含的影響因子作為自變量，交易成交價(jià)作為因變量，運(yùn)用SPSS軟件進(jìn)行模型分析計(jì)算。選擇半對(duì)數(shù)形式進(jìn)行回歸分析，再用篩選法進(jìn)行因變量篩選，經(jīng)過(guò)5次逐步回歸迭代后，有6個(gè)變量滿足5%的顯著性要求進(jìn)入模型，該模型的析結(jié)果（見(jiàn)下頁(yè)表2）。

通過(guò)Hedonic模型運(yùn)算和上述計(jì)算結(jié)果，可求得長(zhǎng)沙市地鐵2號(hào)線沿線房地產(chǎn)價(jià)格影響因子的半對(duì)數(shù)方程：

二、模型結(jié)果分析

房屋鄰里因素影響明顯：在模型方程中學(xué)校顯著影響房?jī)r(jià)，其說(shuō)明購(gòu)房者十分重視住宅周圍的教育資源情況，這也直接影響著居民接送小孩的通勤成本。再者，公園等優(yōu)質(zhì)的環(huán)境資源也有著重要影響，其構(gòu)成了住宅價(jià)格的空間互動(dòng)重要關(guān)系。

區(qū)位繁華程度影響突出：到CBD距離直接影響房?jī)r(jià)的水平，距離CBD越近其所能提供的各項(xiàng)便利越是明顯。由表4可以看出，與五一商圈距離小于3km和距離大于9km，其成交均價(jià)相差近3 500元。CBD一般都是工作高度集中的地方，其住宅與CBD的距離即通勤距離，其構(gòu)成了影響通勤成本最直接最重要的影響因素，由研究結(jié)果表明，距CBD越近能有效地降低通勤成本，其直接推動(dòng)了住宅價(jià)格的上漲。

表2 回歸系數(shù)及顯著性檢驗(yàn)

表3 重要鄰里因素對(duì)住宅價(jià)格的影響

表4 距CBD遠(yuǎn)近對(duì)住宅價(jià)格的影響

影響范圍有限：有研究數(shù)據(jù)表明，在距離地鐵站口800m~1 000m范圍內(nèi)沿線住宅增值的效果最為明顯，基于本文研究樣本均取自距離地鐵站1 000m范圍內(nèi)，本文研究的距地鐵站口的因子顯著性水平理應(yīng)更高。盡管受到樣本數(shù)據(jù)有限，但仍然可以看出距地鐵站的距離與房地產(chǎn)住宅價(jià)格之間存在較強(qiáng)的負(fù)相關(guān)關(guān)系，可以得出地鐵軌道交通對(duì)推動(dòng)沿線房地產(chǎn)價(jià)格的上漲起著重要性作用。

結(jié)論

以長(zhǎng)沙地鐵2號(hào)線沿線住宅市場(chǎng)為例，本文測(cè)量了“到CBD距離”“到最近軌道交通車站的距離”“公交線路狀況”對(duì)住宅價(jià)格的影響，結(jié)果表明，通勤成本對(duì)住宅價(jià)格確實(shí)存在著顯著影響。由本文研究結(jié)論可知，距CBD距離越近其房?jī)r(jià)越高，其直接決定了市民的通勤成本，構(gòu)成了通勤成本與住宅價(jià)格間最直接的空間互動(dòng)關(guān)系；到最近的軌道交通站點(diǎn)距離即距離地跌站口距離直接影響市民的時(shí)間成本，對(duì)其選擇房屋是構(gòu)成直接影響，由研究結(jié)論可知在有效范圍內(nèi)，距離地鐵站口越近的住宅價(jià)格越高；而由研究結(jié)論公交線路狀況并未有顯著性影響，其不構(gòu)成通勤成本與住宅價(jià)格空間互動(dòng)的影響。

表5 距地鐵口距離對(duì)住宅價(jià)格的影響

[1]葉霞飛，蔡蔚.城市交通開(kāi)發(fā)利益的計(jì)算方法[J].同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)，2002，(4)：431-436.

[2]王霞，朱道林，張鳴明.軌道交通對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的影響——以北京市輕軌13號(hào)線為例[J].城市問(wèn)題，2004，(6)：39-42.

[3]馮長(zhǎng)春，李維 ，趙蕃蕃.軌道交通對(duì)其沿線商品住宅價(jià)格的影響分析——以北京地鐵5號(hào)線為例[J].地理學(xué)報(bào)，2011，(8)：105-106.

[4]馮艷芬，梁小斯，吳大放.基于Hedonic模型的廣州地鐵1號(hào)沿線住宅價(jià)格分析[J].廣州大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科會(huì)學(xué)學(xué)版，2011，(4)：90-95.