邵孜科,孫春洋,金立艷
(南京交通職業技術學院,江蘇 南京 211188)
隨著城市化的不斷推進,雖然城市經濟迅速發展,但是交通擁堵問題日益嚴重。地鐵因為運量大、可靠性強等特點被認為是解決城市交通擁堵的重要方式,因此,近幾年各大城市的地鐵建設如火如荼。地鐵的發展除了對城市交通擁堵和區域可達性產生影響,對城市的土地利用以及周邊的房地產價值也帶來了影響[1]。
二手商品房因為交易價格波動低和容易收集的特點,城市范圍內二手商品房房價的空間效應、時間效應和時空效應經常被作為研究對象[2-5]。同時,二手商品房交易價格與土地價值有高度相關性,所以二手商品房價格能夠表征土地價值模型。因此,本文首先建立基于二手商品房價格的土地價值表征模型,通過雙重差分模型分析2015—2019年南京地鐵4號線沿線區域土地價值變化情況,確定南京地鐵4號線的開通是否對沿線土地價值具有正向效應。通過對已有的地鐵線路開展土地價值變化的定量化研究,能夠深入理解地鐵建設的重大外部效應,為后續其他地鐵沿線的發展提供建設性建議。
南京地鐵4號線于2017年開通,西起龍江站,繞過紫金山,東至仙林湖站,全長33.8 km。龍江站至雞鳴寺站沿線城市發展較為成熟,雞鳴寺以東區域由于紫金山的限制尚未成熟發展,因此研究范圍為4號線龍江站至雞鳴寺站沿線,如圖1所示。

圖1 研究區域
主要研究數據為研究范圍內2015—2019年二手商品房交易價格,通過查詢鏈家網歷史成交記錄獲得。在研究范圍內:2015年共獲得6 227條二手商品房歷史成交記錄;2016年共獲得11 140條二手商品房歷史成交記錄;2017年共獲得8 281條二手商品房歷史成交記錄;2018年共獲得8 263條二手商品房歷史成交記錄;2019年共獲得15 896條二手商品房歷史成交記錄。
4號線沿線小于2.5 km范圍確定為地鐵對土地價值有重大直接影響區域,沿線2.5~5.0 km確定為土地價值變化對比區域,如圖2所示。4號線以北去除玄武湖湖面區域,同時為了便于后續的空間分析,按照500 m×500 m的標準將研究區域劃分成若干個網格,以網格為對象開展分析。

圖2 研究范圍
研究4號線對沿線土地價值變化的影響,首先要確定如何表征土地價值,既要有足夠的代表性,又要有足夠的穩定性。二手商品房交易價格與土地價值高度相關,能夠充分體現土地價值,同時二手商品房交易價格波動低、容易收集,因此適合用來表征土地價值。將網格內的二手商品房平均價格作為土地價值:
(1)
式中:Vij表示坐標為(i,j)網格的土地價值;n表示網格內成交二手商品房數量;pk表示網格內第k個二手商品房的價格。
由于二手商品房交易數量有限,不能保證所有的網格內都有二手房成交數據,如果當年網格內未出現二手房交易,那么該網格就會成為“0”土地價值網格,如圖3所示,但是該網格的真實土地價值顯然不為“0”。
針對“0”土地價值網格,需要計算該網格的真實土地價值,考慮到土地價值的連續性,“0”土地價值網格的真實土地價值與周邊網格的土地價值高度相關,因此將周邊“九宮格”范圍內非“0”土地價值網格的平均值作為該網格的土地價值:

圖3 “0”土地價值示例
(2)
式中:V0表示“0”土地價值網格;m表示“九宮格”范圍內非“0”土地價值網格數量;Vk表示k網格的土地價值。
雙重差分模型是一種專門用來評估政策實施效果的方法。以政策實施時間點為界,將政策實施前的對象確定為控制組,將政策實施后的對象確定為實驗組,設置時間和指標之間的交互項,通過交互項來驗證政策實施是否具有良好的改善效果。具體模型如下:
Yit=β0+β1Tit+β2Treatedit+β3Treatedit×Tit+εit
(3)
式中:Yit表示解釋變量,為網格的土地價值;Tit為時間虛擬變量,政策實施前賦值為0,政策實施后賦值1;Treatedit表示影響區域虛擬變量,4號線影響范圍內賦值1,影響范圍外賦值0;εit為隨機干擾項;β0~β3為系數。
南京地鐵4號線于2017年開通,雙重差分模型需要對比政策實施前后土地價值的變化,因此研究時間跨度為2015—2019年,對于時間虛擬變量,2017年之前賦值為0,之后賦值1。地鐵沿線小于2.5 km范圍作為4號線的影響區域,該范圍內影響區域虛擬變量賦值1,共計104個網格;地鐵沿線2.5~5.0 km作為4號線的非影響區域,虛擬變量賦值0,共計108個網格。
根據表1,從2015年到2019年,無論是地鐵沿線小于2.5 km還是地鐵沿線2.5~5.0 km,土地價值平均值均呈現出增長趨勢:地鐵沿線小于2.5 km內土地價值平均值從24 459元增長到44 412元,漲幅19 953元;地鐵沿線2.5~5.0 km內土地價值平均值從19 716元增長到32 657元,漲幅12 941元。

表1 2015—2019年沿線土地價值網格 單位:元
南京地鐵4號線于2017年正式運行,所以政策沖擊點為2017年。did為交互項,是時間虛擬變量與區域虛擬變量的乘積,通過交互項系數的正負和系數的顯著性來判斷南京地鐵4號線的開通是否對沿線土地價值帶來正效應。
通過Stata 12.0對雙重差分模型進行回歸處理,回歸結果如表2所示。顯然,模型的樣本數為1 060個,回歸結果的Prob>F為0.000 0,說明模型整體是顯著的。交互項did的系數為4 814.846,說明與非影響區域相比,4號線的開通對沿線影響區域內的土地價值有正向影響,did的P值為0.000,因此交互項系數在1%水平下是顯著的。由于交互項的系數為正且顯著有效,所以可以說明4號線的開通對沿線土地價值的提升起到正向推動作用。

表2 模型回歸結果
根據圖4:在4號線開通以前,影響區域和非影響區域內的土地價值大致保持相同的增長趨勢;但是在4號線開通以后,影響區域和非影響區域內的土地價值增長趨勢開始分化,影響區域內土地價值增長趨勢明顯快于非影響區域。因此,使用雙重差分模型來檢驗4號線開通對沿線土地價值變化的影響符合同趨勢假設的前提條件。

圖4 土地價值平行趨勢
通過收集的2015—2019年南京地鐵4號線龍江站至雞鳴寺站沿線5 km范圍的二手房交易價格數據,將沿線5 km范圍按照500 m×500 m的標準劃分成若干個網格,用網格平均二手房交易價格表征土地價值,然后通過雙重差分模型實證研究4號線對沿線土地價值的影響。研究發現,交互項的系數為正值且有效,說明4號線的開通對沿線土地價值的提升起到正向推動作用。
土地價值的影響因素多種多樣,除了地鐵因素,區位因素、學區因素、醫療因素等都會產生影響,本文僅聚焦地鐵因素,后續的研究需要將其他因素納入模型,使模型更加精準。