城市軌道交通影響下二手住宅交易價格研究

2022-05-30 10:48:04吳建勇魏佳

中國集體經濟 2022年25期

吳建勇　魏佳

摘要：隨著城市的擴張，原來處于城市周邊的鐵路逐步深入到城市內部。住宅作為一種商品，價格受諸多因素影響，外部影響因素也不可忽視。文章基于南京市寧蕪線鐵路沿線二手住宅交易價格數據，運用特征價格法，對鐵路噪音影響下的二手住宅交易價格進行定量分析。結果表明，鐵路噪音對沿線二手住宅交易價格產生較大影響，住宅價格因與鐵路距離差異受到不同程度影響。文章對不同主體提出相關建議，以期為房地產市場發展提供一定參考。

關鍵詞：鐵路交通噪音;二手住宅交易價格;特征價格法;南京市

一、引言

隨著城市化的快速發展，我國的基礎設施建設步入快速發展時期。鐵路作為重要的交通設施之一，不僅能夠擴大旅客出行的可達范圍和延長貨物運輸距離，在一定程度上還帶動了沿線地區經濟發展。隨著城市進一步的擴張，原本處于城市周圍的鐵路干線逐漸深入城市內部。然而，鐵路運行時發出的鳴笛聲及鐵軌的摩擦聲所產生的噪聲，不僅影響人們的睡眠質量，危害身心健康，還影響人們的生活和工作狀態，間接地影響到鐵路干線周邊的住宅價格。

目前城市軌道交通對住宅價格的影響研究主要集中在正向影響方面，負向影響的研究較少，國內基于特征價格法探討環境因素對房價的影響也尚處于起步階段，且主要集中在城市景觀、綠地、海景等方面，對噪聲污染的研究較少。雖然國外相關研究較為豐富，但由于國內外特征因素選取與消費者選擇偏好的差異，不能完全適用于國內。

本研究在國內外相關研究的基礎上，采用特征價格法，以南京市寧蕪線鐵路沿線二手住宅為研究對象，實證分析寧蕪線鐵路噪音影響下的二手住宅交易價格，并對政府、開發商和消費者提出相關建議，以期為相關研究提供一定參考，為相關主體決策提供借鑒。

二、研究區概況

南京，簡稱“寧”，江蘇省省會，是南京都市圈核心城市，屬于國務院批復確定的東部地區重要的中心城市。全市下轄11個區。南京在國家“八縱八橫”高鐵網格局中，位于京滬通道（一縱）和沿江通道（一橫）的交匯點，是華東地區重要的路網性樞紐。

寧蕪線自江蘇南京至安徽蕪湖，是連接皖南至華東、上海的支線，也是華東一通道（滬寧線）和華東二通道（商杭線）的聯絡線，全長125千米，是中國最繁忙的單線非電氣化鐵路。隨著南京城市的不斷擴張與發展，現有寧蕪鐵路（滄波門至古雄段）已處于南京城區中心地帶，對麒麟、大校場、光華門、小行、中華門、西善橋等鐵路沿線板塊造成了“分割”，寧蕪鐵路已經從原來的城市邊沿“走”進了南京主城的位置。由此產生的噪音、污染、安全等問題已經影響了居民的生活及工作，臨近鐵路兩側區域成為南京發展與綜合治理的難點區域。

三、研究方法

特征價格模型（HPM）是處理異質性產品的各種特征與價格之間的關系時廣泛使用的一種模型。運用HPM模型對住宅價值進行評估時，有以下基本假定：住房是一種異質商品，不同的住宅通過一組不同但可量化的特征集合代表，即住宅價值由特征集合決定。消費者將根據效用最大化原則購買住宅，住宅特征集合決定了其對住宅的偏好。

假設住宅的建筑特征因素為A=（a1，a2，…，an1），區位特征因素為S=（s1，s2，…，sn2），鄰里特征因素為E=（e1，e2，…，en3），特征因素影響住宅價格P，住宅價格與特征因素之間的函數關系如下：

P=f（Z）=f（A，S，E）

式中P為住宅價格，單位為元/平方米。

Z為特征變量，分為三類：

A為住宅的建筑特征變量;

S為住宅的區位特征變量;

E為住宅的鄰里特征變量。

對上述函數關系式中各特征變量分別求偏導，即可得到各特征變量的特征價格，特征價格如下：

四、實證分析

（一）數據來源

1. 住宅掛牌數據

住宅的交易信息由于具有一定隱私性，直接獲得相關數據是有難度的。因此，本研究樣本數據的收集利用Python網絡爬取房天下網站的南京主城區臨近寧蕪線鐵路的二手房信息，采集信息包括各房產的掛牌價格、建筑面積、房齡、住宅類型、裝修、綠化率等數據，數據篩選后，最終樣本數據為4982個。

2. 電子地圖數據

電子地圖主要收集距離類數據，本研究采用百度地圖的定位功能和測距功能進行數據收集，采集信息包括各住宅離寧蕪線鐵路的直線距離和離南京市商業中心的距離。

（二）特征變量的選取與量化

1. 特征變量的選取

住宅特征價格模型中因變量指的是住宅總價格，自變量是特征變量，分為建筑特征、區位特征和鄰里特征三類，考慮收集資料的可信度，本研究共選取了3大類共9項特征變量：建筑特征選用房屋面積、房齡、裝修及所在層數;區位特征選用有無學校配套和住宅離商業中心的距離;鄰里特征選用容積率、綠化率和住宅離寧蕪線的直線距離。

2. 特征變量數據的量化

本研究中，采用實際數據的變量有：房屋面積、房齡、住宅離商業中心的距離、容積率、綠化率、住宅離寧蕪線直線距離。采用賦值數據的變量中，針對“裝修”變量，毛坯賦值為0，簡單裝修賦值為1，精裝修賦值為2;針對“所在樓層”變量，將低樓層賦值1，中樓層賦值2，高樓層賦值3;針對有無學校配套，無學校賦值為0，有學校賦值為1。具體特征變量見表1。

（三）特征價格模型的建立

1. 模型的假定

本研究選用線性模型，函數形式如上。式中，P為住宅價格，Zi為各住宅特征變量，α表示除特征變量之外其他影響住宅單價的常量之和，βi為各特征變量的回歸系數，ε為隨機誤差項。該函數形式中，自變量與因變量均以線性形式帶入模型，回歸系數表示各特征變量的隱含價格。本研究包含了9個自變量，其中建筑特征4個，區位特征2個，鄰里特征3個。通過對模型變量的量化，因變量和9個自變量可以直接進入模型，相關性描述見表2。

2. 模型的估計與檢驗

（1）模型的估計方法。

本研究選用最小二乘法作為估計方法，運用SPSS軟件的進入法做回歸分析后，9個自變量全部進入模型。

（2）模型的識別。

①顯著性檢驗和方差分析。從表3可以看出，復相關系數R的值為0.921，判定系數R方為0.848，調整R方為0.848。R方的值達離了高度相關（R方>0.8），說明模型擬合度較好。方差分析的顯著性檢驗值為0.000，小于0.001，說明方程是高度顯著的，表明進入方程的住宅特征與住宅價格之間的線性關系成立。

②共線性診斷。VIF值是容差的倒數，通過表4數據可以看出，各變量的VIF值均小于10，說明變量間共線性問題基本不存在。

③方差齊性檢驗。圖1是因變量與殘差的散點圖，可以看出絕大部分觀測值隨機地落在正負2之間，基本滿足方差齊性的假設。通過圖2、圖3的檢驗還可以看出，模型基本滿足正態性假設、等方差性假設和獨立性假設，具有良好的擬合度和較高的解釋能力。

五、結果分析

在線性模型中，回歸結果的非標準化回歸系數對應著住宅的特征價格。各回歸系數值及其顯著性檢驗如表5所示。

（一）住宅特征價格符號分析

在5%的顯著性水平下，9個自變量全部進入模型。各變量的影響方向可以依據回歸系數的符號判斷，其中裝修、學校配套、綠化率、離寧蕪線直線距離和房屋面積5個變量對二手住宅價格有正影響;層數、房齡、容積率和離商業中心的距離4個變量對二手住宅價格有負影響。

（二）住宅特征價格分析

從建筑特征來看，房屋面積的特征價格約為4.194萬元/平方米，表示在其他特征不變的情況下，面積每增加1平方米，住宅價格將增加4.194萬元。房齡每增加1年，住宅價格將下降3.661萬元。裝修程度每增加1個等級，住宅價格上升7.741萬元;從區位特征來看，周邊有學校配套的二手住宅，住宅價格將增加5.767萬元。離商業區的距離每增加1米，住宅價格將下降0.020萬元;特別是從鄰里特征來看，住宅離寧蕪線鐵路的距離每增加1米，住宅價格將上升0.061萬元，可以看出，寧蕪線鐵路產生的噪音對周邊二手住宅交易價格有較大影響。

（三）住宅特征影響程度分析

特征價格之間由于單位不同，不能直接進行比較，解決的方法是對變量標準化的標準回歸系數，則可以用來比較不同單位變量的影響程度。用標準系數的絕對值的大小對特征的影響程度進行排序。從上表可以看出，各個特征變量對住宅價格的影響程度有所不同，影響程度最大的是房屋的面積，其次是離商業中心距離。離寧蕪線鐵路的距離在九個特征變量中排在第三位，影響程度較高，是寧蕪線鐵路沿線區域影響二手房價格不可忽視的因素。

（四）住宅特征價格模型結果

住宅價格=71.543+4.194×面積+7.741×裝修等級-5.079×層數等級-3.661×房齡+5.767×學校配套-0.020×離商業中心的距離+0.061×離寧蕪線的距離-18.976×容積率+136.571×綠化率

六、建議

基于上述研究，本文給政府部門、開發商、消費者提出相關建議，以期促進房地產市場良好發展。

（一）給政府部門的建議

政府部門應該加強城市土地利用規劃的探索，合理規劃城市各種功能空間布局，優化國土空間規劃。同時也需要加強政策法規的制定，加強對噪聲污染的管理。再則，相關部門可以探索征收噪聲稅等措施來減少噪聲的產生。同時，應通過規劃，將市區內影響程度大的鐵路線外遷，減小對居民生活的干擾，對暫不可移動的軌道交通，線路周圍應該設置隔音帶，減少噪音對周邊居民影響。最后，政府應引導市民建立聲污染全民防治機制，提高全民生態環保意識。

（二）給開發商的建議

開發商需要充分認識到當今人們對居住質量的要求越來越高，消費者越來越注重住房周圍的環境質量，因此，開發商在獲取用地的過程中，需要綜合考慮地塊各類因素，不可忽視噪聲等污染源對于土地價值的影響，避免非理性投資開發帶來的損失。

（三）給消費者的建議

本文的研究結論顯示了噪聲這一因素對于二手住宅價格產生較大影響，所以消費者在購買房屋時，應做到合理選擇、全方位考慮，充分考慮居住的舒適性，權衡舒適性與價格的關系。消費者要積極參與全民噪音污染的防控行動，積極參與監督，為創造良好的居住環境貢獻自身力量。

參考文獻：

[1]劉鵬.多中心組團城市干線道路網布局研究[D].南京：南京理工大學，2012.

[2]周義，李夢玄.鐵路干線交通噪音及分割效應對城市住宅價值的影響——以武漢市京廣線南環段為例[J].華中農業大學學報（社會科學版），2011（04）：82-87.

[3]朱傳廣，唐焱，吳群.基于Hedonic模型的城市住宅地價影響因素研究——以南京市為例[J].地域研究與開發，2014，33（03）：156-160.

[4]姚家慶.基于Hedonic模型城市住宅價格指數研究[D].杭州：浙江工商大學，2014.

[5]王一川.城市租賃住宅特征價格研究[D].杭州：浙江大學，2010.

[6]劉欣.基于Hedonic模型的軌道交通對住宅價值的影響研究[D].天津：天津大學，2007.

[7]趙亮.基于特征價格的住宅價格空間分異研究[D].北京：北京交通大學，2008.