城市軌道交通建設沿線土地的增值計量和實證分析
——以合肥軌道交通1號線為例

(安徽財經大學 安徽 蚌埠 233000)

一、概況

(一)合肥地鐵一號線概況

合肥地鐵1號是合肥第一條建成運營的地鐵線路，是全安徽的首條地鐵線路，于2016年12月26日正式開通。根據總體工籌計劃，1號線三期工程計劃于2021年11月25日建成通車運營。施工期間，1號線將下穿國鐵股道1處，下穿合肥火車站站站房1處，下穿鐵路張洼大橋2處?？偼顿Y135億元。

(二)研究樣本概況

經過實證調研，我們選取了2015-2016年合肥地鐵一號線周邊2km的房屋平均銷售價格作為樣本數據。主要的的數據來源是實地調研和網絡搜集。我們把調查樣本按照諸多因素進行分類，例如距離地鐵一號線的直線距離，距離CBD的直線距離等。我們先用excel對數據進行初步的篩選整理，再將數據倒入到SPSS中進行歸一化處理和后續計算。

二、基于Hedonic模型的實證分析

(一)Hedonic模型的介紹

特征價格法即效用估價法，該模型認為房地產周邊不同的因素都是房地產的屬性，而房地產的價格便是由這諸多屬性構成的。由于這些因素的程度和數量不同，導致房地產的價格有所差異。因此，如果能將房地產的價格因素提出，找出隱藏在日常生活中的影響房地產價格的因素，那么就能量化諸多因素對房地產價格的影響。

(二)函數形式的選擇

Hedonic模型有四種形式:線性形式、對數形式：、對數線性形式、半對數形式：

P=a0+∑aixi+ε

logP=a0+∑ailogxi+ε

logP=a0+∑aixi+ε

P=a0+∑aixi+ε

雖然線性函數模型是我們最熟知的，但是當我們將自變量和因變量均以線性形式帶入模型時，無法發現突出的邊際效用遞減規律，但是當我們采用對數線性模型和半對數線性模型時，我們可以得到固定的系數，解決該問題。故此我們采用更為常用的半對數模型，在本次Hedonic模型中加以應用。

(三)構建指標體系

根據巴特勒提出的理論，房地產的特征因素可歸為三類：建筑結構，鄰里環境，區位因素。我們在每個因素下細分若干因子，并將因子的選擇整理如下表1

表1

(四)數據的收集

我們通過實踐調研對合肥地鐵1號線周邊的15家小區進行了實地調研，我們途徑了15個車站：合肥火車站、長淮站、明光路、大東門站、合工大南區站朱崗站、秋浦河路站、葛大店站、望湖城站、合肥南站、紫廬站、金斗公園站、云谷路站、萬達城站、九聯圩站，這15個小區包括：新安苑、喬康苑、錦繡豪庭、中房名城、金灣嘉園、萬振逍遙苑、珠光花園、大店新村、瑞和苑梅蘭家園、藍鼎觀湖苑、濱湖雙璽、合肥寶能城、濱湖寶文中心、濱湖順園。我們通過房屋中介了解了這15個小區的單位面積、裝修程度、綠化率、到CBD的距離、到地鐵站距離、交通線路狀況、醫院、學校、公園、總價等數據情況。我們通過篩選，剔除由于實踐調研的非常規數據，進行數據的收集工作。

(五)對數函數模型

lnP=a0+∑ailnxi+ε

我們將各個特征變量進行自然對數轉換，并進行回歸分析。

模型摘要b

a.預測值：(常數)，公園,單位面積(m2),學校,綠化率,到CBD距離km,醫院,距離地鐵站距離

b.應變數:總價/萬

其中R平方為0.489，調整后的R平方為-0.22。由線性函數的方差分析結果可知，回歸系數的顯著性小于0.001，說明顯著性不錯，說明住宅的價格和我們選擇的相關因素之間的關系較為顯著。

隨后由SPSS軟件計算對搜集到的數據進行半對數模型方差分析，可得R Square=90.3%,調整后的R Square=92.3%,根據半對數模型方差分析的結論可知，Sig.小于0.001，說明顯著性較高，也說明房屋價格的ln值并沒有產生較大的誤差。

(六)結論

lnP=a0+∑ailnxi+ε=4.2320+0.904lnx1+0.2067lnx2+0.217lnx5+0.6541lnx8

其中X1——小區平均房屋的單位面積

X2——裝修程度

X5——到最近的地鐵站的距離

X8——是否有學校

由結論可以看出，在我們選取的九個相關因素中，小區平均房屋的單位面積，裝修程度，到最近的地鐵站的距離，是否有學校這四個因素對合肥地鐵一號線周邊房價有顯著影響。

(七)影響因素的重要性分析

1)結構因素：結構因素是影響房價的最主要的因素，樓盤的單位面積、裝修程度、綠化率都在一定程度上影響樓盤的價格。結構因素是開發商的最初設計，也是給房價定位的基本因素。

2)區位因素：研究結果顯示，在地鐵站建造后，房屋距離地鐵站的距離會在一定程度上影響房屋價格；我們一貫認為的房屋距離CBD的距離卻在城市的不斷發展中漸漸模糊。這說明城市中心在不斷擴大，商業區在逐漸增加，同時，地鐵的建立拉近了市民和城市CBD的距離。

3)鄰里因素：研究結果顯示，鄰里因素中最明顯的影響因子是周邊是否有學校。這是時代發展的產物，越來越多的家長將房屋的配套教育設施擺放在第一位，學區房熱也成為了飽受關注的社會問題。

(八)誤差分析和模型的局限性

我們從三個方面定性的分析該結論可能包含的誤差：因素的選擇、數據的可靠性、運算過程中產生的誤差。為了盡量減少誤差，我們從三個緯度選擇了九個因素，反復核實數據的準確性，并且通過回歸分析和方差分析來證明模型選擇的正確性。

我們在因素的選擇上仍有不足，因為我們選擇的大多為正因素，缺少負因素來保證數據的多元化。所以該模型不適用于房產市場不景氣的時期。同時，我們建立的模型不能隨著環境的變化做適應性變化，所以當市場環境產生變化時，該模型的使用同樣受到很大的局限。

三、結論與建議

1.結論：我們通過實地調研等方式搜集了數據，并用SPPS軟件進行了數據處理工作。通過實證分析得到的數據我們發現雖然公共交通對房價產生了一定的影響但不是最重要的影響。對房屋價格影響較大的因素還是房屋面積，裝修程度，和是否為學區房等幾個因素。

2.建議：通過實證研究我們發現，政府若想擴大土地增值收益，并不能通過單一的因素和緯度。政府在加大對公共基礎設施的投入同時，也要加強對生活區周邊的配套設施，場所的維護和建設。雖然公共交通并不能為政府創造較高的盈利，但是它對一個城市的發展是至關重要的。研究結果對開發商也具有一定的其實作用，樓盤的價格受配套教育設施環境的影響極大，所以開發商在選擇樓盤時應該注重周邊的教育環境，同時注重樓盤的目的和方向性。公共交通對城市經濟的推動和為政府帶來的收入也許并不能從房價上單一衡量，它能帶動城市周邊經濟的發展，同時增加就業崗位，讓人們在城市中穿梭自如。例如，近年來合肥濱湖新區的發展正盛，萬達樂園，新建起的各大金融機構的總部大樓，拉動內需為政府創造收益的同時也為政府增加了就業量。在不久的未來，合肥地鐵二號線，三號線也會陸續投入運營。市民應該愛惜公共交通設施，積極倡導綠色公共出行，為政府減少維護成本的同時也減少了碳排放量，保護了城市環境。