高架橋對住宅價格影響研究

文/李曉靖 廣州大學 工商管理學院 廣東廣州 510006

1、問題的提出

城市軌道交通建設對城市經濟發展而言具有重大的意義，城市軌道交通的合理建設不僅加速城市經濟的發展，同時也給城市增添新的活力，軌道交通在提供巨大的交通便利的同時 ， 其產生的經濟效益和對周邊住宅環境的影響已經引起社會的廣泛關注。曹鳳琦（1999）通過城市高架橋可能產生的污染進行分析，發現高架橋在施工階段以及運行階段都在一定范圍內產生污染。何芳（2015）結合鄭州便利交通的發展現狀、便利交通建設對沿線住宅房地產價值的影響規律以及目前全國住宅房價的總體形勢，分析了目前鄭州便利交通基礎設施的建設對沿線住宅房價提升的重要影響作用，城市地鐵、高架橋與輕軌便利交通方式的發展帶動了沿線住宅房價上漲；駱漢賓（2009）通過交通基礎設施的可達性、集聚效應、改善區域面貌和投資環境等三個層次分析交通設施對周邊房地產價值的影響機理，并以武漢南泥灣高架橋為例，以特征價格法和方差分析法作為基礎分析了交通設施對房地產價值變化的貢獻作用，計算結果從不同角度均表明了項目對周邊區域住宅價格的影響及其顯著。但是，也有相關學者認為，高架橋作為一種鄰避設施，對人的心理可能產生不同的影響，Lin(2012)研究風水對住宅價格影響的實證研究中，發現高架橋對住宅價格有顯著的負面影響；談云達老師就有談到，由于城市現代交通的要求，一些舊城區不得不建設高架橋來緩解交通壓力，但是，無論是直的還是有彎道的高速公路、內外路、外環路，對周邊的商業都會有影響，明顯高架橋對周邊環境的影響從風水學上而言是不吉利的，雖然談老師未提到高架橋對住宅是否產生影響，但是從他的分析來看，高架橋對住宅是存在的影響是有負向的。

從研究的情況上看，高架橋與住宅價格的影響研究較為局限，還處于定性研究階段，且已有的部分研究，采用的數據基本都是宏觀層面的數據進行，因此，本文通過采集的數據以實際交易的住房情況進行研究，從微觀層面上探討高架橋對住宅價格產生的影響，并在以往相關學者的基礎上，對住宅市場進行細分，研究高架橋對不同樓層住宅產生的影響。可為城市道路建設者以及房地產的相關企業提供一項決策參考。

2、數據來源和分析

2.1 數據來源

實證研究的數據來源于廣州市。研究數據主要來源于廣州市HF中介公司，該中介公司在廣州市的住房市場中占據了重要地位，僅在廣州市就有200余個銷售網點。從中介公司中得到的住宅交易數據日期在2013年1月1日-2016年4月30日，主要包括了住宅的具體地址、建筑特征以及景觀特征，因此，本文還采用了GIS對住宅與周邊設施的距離進行測量，得到最近商業中心距離、最近醫院距離、最近公交站距離、最近地鐵距離。

對現有數據進行清洗。由于從中介公司中得到的住宅數據中，住宅種類并不統一，且由于數據量龐大，進行錄入過程中可能產生一些偏誤。因此，在數據中剔除了別墅、房改房以及異常的數據，最終得到數據共計4117條，其中樓梯樓885條住宅交易數據，電梯樓3232條住宅交易數據。

2.2 數據統計描述

根據現有的實際交易數據，為直觀考察所得數據是否合理、有無高架橋在描述統計中是否存在異常現象，分析有高架橋的住宅價格特征，對數據進行了描述統計，如下表：

表1 有、無高架橋在細分市場中的描述統計（單位：元）

從數據的描述性統計中，可以看到：

（1）從橫向上看，在總體樣本情況中，有高架橋景觀的住宅均值、中位數、方差都比無高架橋景觀的住宅單位高；樓梯樓樣本中，均值以及中位數是有高架橋景觀的住宅單價更低；在電梯樓樣本中，電梯樓與總體樣本情況一樣，有高架橋景觀的住宅單價均比無高架橋精光的住宅單價更高。

（2）從縱向上看，有高架橋景觀的住宅和電梯樓住宅均值和中位數都比無高架橋的住宅更高；而無高架橋景觀的樓梯樓住宅價格均值和中位數都比有高架橋景觀住宅的更低。

從描述統計中我們發現，有高架橋景觀的住宅在不同的住宅中的數據統計特征是不同的。我們嘗試對高架橋景觀與住房價格的影響進行探討，分析高架橋對不同住宅產生的影響差異。

3、變量選擇和模型構建

3.1 變量選擇

對住宅價格影響因素的研究從微觀層面上已經有比較系統的方法。本文從變量的選擇上主要從兩個方面考慮：一是在現有數據和以往研究的基礎上，盡可能選擇住宅特征進入模型；二是在模型中需要考慮滿足統計數據要求和檢驗的變量。綜合以上兩點考慮，我們沿用以往研究的大框架，將影響住宅價格的影響因素分為建筑特征、鄰里特征以及區位特征三類，具體的變量選擇和變量賦值方式如下所示：

表2 模型變量選擇及賦值

3.2 模型構建

在特征價格模型中，通常采用的函數形式主要有線性形式、對數形式、半對數形式三種。在實際應用中，應根據具體情況進行選擇，本文依據現有數據確定研究的具體模型形式為：

以上公式中， 為GIS實測的特征價格變量，為虛擬變量和取實際數值的變量。模型具體操作過程為SPSS軟件匯總選擇強行進入法作為回歸分析方法，即所選擇的自變量全部進入回歸模型，同時采用方差膨脹因子（VIF）對變量之間的共線性進行監測。

4、實證分析

4.1 總樣本模型和細分市場模型實證分析

根據模型變量選擇以及模型的函數形式，將采用SPSS軟件強行進入所選擇的自變量，得到回歸擬合結果，在模型中，我們同時也加入了區域控制變量，模型需要進行假設條件監測，在擬合過程中，發現所在樓層與所在樓層的平方有較強的共線性，因此剔除了所在樓層變量，商業中心距離和有公交站的經濟意義不符合實際，因此也將其剔除，最終得到的模型擬合回歸結果如下：

表3 模型回歸擬合結果

綜合模型結果來看，以上回歸結果均經過變量的多重共線性檢驗，VIF值在10以內，通過懷特檢驗發現模型不存在異方差問題，三個模型的擬合優度均在60%以上，因此，模型結果符合假設條件，模型擬合結果可用，從擬合結果中，我們發現：

總樣本模型中，鄰里特征、區位特征和建筑特征變量均顯著且符合預期符號。鄰里特征變量中，有綠化景觀的住宅單價比一般住宅單價高0.7%，有水景的住宅單價比一般的住宅單價高1.1%；建筑特征變量中，面積越大住宅單價越高，南北朝向住宅比一般朝向住宅高2%，樓層逐漸增加住宅單價也逐漸增加；區位特征中，公園距離和醫院距離越遠，住宅單價越低；從總體樣本情況來看，高架橋對住宅價格無顯著影響。

在電梯樓住宅樣本中，三大類特征基本符合預期符號且顯著。除醫院距離對住宅價格無顯著影響外，其他變量均有顯著影響，從電梯樓樣本模型中，我們發現，電梯樓有高架橋的住宅對住宅單價是有顯著影響的，這從風水上可以解釋，如果住宅周邊有高架橋，且住宅所處的單位比高架橋更高，高架橋又處在“正弓”位置時，高架橋對住宅會產生正向的影響。由于篇幅有限，本文不對其他變量的顯著性再進行分析。

在樓梯樓住宅樣本中，各特征變量與樓梯樓表現出不同的特征。從樓梯樓模型中，我們發現，高架橋對住宅價格有顯著的正向影響，且有高架橋的住宅單價比一般的住宅單價價格低2.7%，在高架橋附近，且處在高架橋高度以下的住宅，可能由于高架橋的阻擋，采光不好，且噪聲污染較嚴重，因此對住宅單位有顯著的負面影響。

4.2 子樣本模型實證分析

從以上樣本模型中，我們發現，高架橋對住宅單價的影響是不同的，這可能與住宅樓層有關，因此，我們嘗試對有高架橋景觀的住宅進行細化分析，研究電梯樓的樓層對有高架橋景觀的住宅是否存在差異。根據國家《民用建筑設計通則》，對民用建筑的層數進行分類 。同時，將模型選取的變量采用SPSS強行進入回歸，并采用D-W檢驗和懷特檢驗模型的自相關和異方差問題，采用方差膨脹因子(VIF）檢驗變量的共線性，最終得到模型擬合結果如下：

表4 有高架橋景觀的住宅樣本模型擬合結果

有高架橋住宅樣本模型經調整后的擬合優度為67.8%，無高架橋住宅樣本模型經調整后的擬合優度達到80.5%，兩個模型擬合過程中都經多重共線性檢驗，VIF值都在10以內，模型結果可用，本次擬合主要為探討由高架橋對不同樓層的影響，因此不對其他變量進行重復闡述，只著重分析高架橋對住宅價格的影響。從模型回歸結果中，可以發現：

有高架橋景觀和無高架橋景觀的住宅在樓層中表現出來的整體規律相似。無論是否有高架橋景觀，在低層住宅、多層住宅和高層住宅中，住宅單價最高的是高層住宅，從兩個模型擬合結果中可以看到，對比高層住宅，低層、多層和中高層住宅對住宅單價的影響是負向的。

然而，對比有高架橋景觀住宅樣本和無高架橋景觀住宅樣本來看，各樓層的影響程度又有所不同。無高架橋景觀住宅樣本模型中，低層住宅比高層住宅單價低4.1%，多層住宅比高層住宅低5.2%，中高層住宅比高層住宅價格低4.6%，傳統的OLS模型標準化系數具有可比性，從三類樓層住宅的分類上看，與高層住宅相比價格差異程度從大到小分別是多層住宅、中高層住宅和低層住宅，說明低層住宅與高層住宅價格之間的差異比多層和中高層住宅差異更小；在有高架橋景觀住宅樣本擬合結果中，低層住宅比高層住宅價格低7.0%，多層住宅比高層住在價格低4.3%，中高層住宅比高層住宅價格低4.9%，進行非標準化系數對比從大到小分別是：低層住宅、中高層住宅和多層住宅。這就說明，有高架橋景觀的住宅使得低層住宅價格更低，一般而言，這項研究看似是合理的，因為有高架橋景觀的住宅處在較低位置受到的噪聲污染影響更大，且住宅采光更差。

結論：

從以上的實證分析結果來看，我們可以得到以下結論：

（1）總樣本模型中，鄰里特征、區位特征和建筑特征變量均顯著且符合預期符號。鄰里特征變量中，有綠化景觀的住宅單價比一般住宅單價高0.7%，有水景的住宅單價比一般的住宅單價高1.1%；建筑特征變量中，面積越大住宅單價越高，南北朝向住宅比一般朝向住宅高2%，樓層逐漸增加住宅單價也逐漸增加；區位特征中，公園距離和醫院距離越遠，住宅單價越低，臨近地鐵住宅比一般住宅價格高4.1%；從總體樣本情況來看，高架橋對住宅價格無顯著影響。

（2）高架橋對樓梯樓有顯著的負向影響。廣州市是一個有歷史的城市，中心城區由于經濟發展、城市交通需求的增加，由于已有的交通系統不能滿足現在的交通要求，因此只能設置高架橋，而舊城區又主要以樓梯樓為主，高架橋的修建就會影響周邊的房價，我們的實證結果進一步表明，高架橋對樓梯樓有顯著的負向影響。

（3）高架橋對不同樓層的影響存在差異。從樓梯樓和電梯樓模型就可以發現，高架橋對電梯樓的影響是顯著正向的，但是對樓梯樓的影響是顯著負向的，這就表明，高架橋對不同樓層的住宅價格的影響是存在差異的，進一步的實證研究發現，高架橋對低層住宅（1-3層）有更為顯著的影響。