轨道交通对城市二手房价格的影响——以南昌市地铁一号线为例_

2023年12月21日发(作者：mg名爵汽车价格)

轨道交通对城市二手房价格的影响——以南昌市地铁一号线为例

王雪;吴连喜

【摘要】选择线路长、无其他轨道干扰的南昌市地铁一号线为例,借助GIS、Excel和SPSS统计工具,将南昌市地铁一号线沿线2000 m缓冲区内二手房划分为2个区域:市中心区域、市副中心区域和市外围区域,通过定性分析和定量分析相结合的方法,判定地铁一号线对各区域影响半径,构建特征价格模型.研究结果表明:南昌市地铁一号线对沿线二手房价格存在影响,但区域不同,影响程度不同,从市中心区域,到市副中心区域,再到市外围区域,地铁对沿线二手房价格的影响呈现逐渐扩大的趋势.

【期刊名称】《江西科学》

【年(卷),期】2016(034)005

【总页数】6页(P722-727)

【关键词】特征价格模型;地铁;二手房价格

【作者】王雪;吴连喜

【作者单位】东华理工大学测绘工程学院,330013,南昌;东华理工大学测绘工程学院,330013,南昌

【正文语种】中文

【中图分类】F293.3;F572

交通是影响房地产价格的重要因素，而轨道交通因其无障碍性以及线路的固定性，以其及时、快捷、大客运的特点成为城市发展的“龙骨”，对居民出行影响大于公路交通，因此也促使了商业和基础设施的集聚，也必然对城市商品住宅的价格和选址产生重要影响。因此，越来越多的人在择居时把城市轨道交通作为重要的考虑因素，因而对沿线房地产的价格产生了一定影响，并呈现出一定的规律[1]。

影响房价的因素很多，杨元梅、谭术奎通过研究珠江三角洲1小时城市圈房价与其影响因素的相关关系，揭示各因素对房价及其波动的影响程度[2]。杜文姬、卢志强通过采用价格特征模型和普通最小二乘法(OLS)回归分析发现公交站点数和轨道交通对海淀区房价均产生较大影响[3]。John L Clascock、丰雷等人分析了不同地区(港岛、九龙和新界)和不同时期(牛市和熊市)公共交通易达性对住房价格的影响，位于地铁站点步行范围内的房价显著高于之外的房价[4]。朱龙梅在《城市轨道交通对房地产价值影响的评估》中选择了16个因素对房地产价格进行解释，最终得出了房地产价格受到众多因素的影响，其中轨道交通对房价的影响显著[5]。国内外许多研究表明轨道交通对沿线房地产价格产生正面影响，影响程度随距离的变化而变化，呈现从轨道线向两侧衰减的态势[6]。何剑华、郑思齐运用hedonic模型研究了北京市地铁13号线对住宅价格的影响，确定影响半径为500 m，影响程度因站而异[7]。张维阳、李慧和段学军认为地铁站点对住宅价格的影响并不是简单的圈层衰减，而是与特定的区位要素和其他条件综合作用的结果，在典型的地铁站点呈裙状或环状影响[8]。叶霞飞、陈毕新等人通过对北京、上海等地的研究发现随着轻轨向城郊的延伸，轻轨对其沿线周边房价的影响范围和影响力度均在扩大，且影响主要集中在远离市区的外环区域，内环区域的房价受公共交通可达性影响并不显著[9-10]。此外，轨道交通对房价的时间效应研究较少。一般认为轨道交通对住宅价格的影响存在时间效应，但是效应并不总是那么明显，即每个时间段的影响效应不同[11]。杨鸿基于杭州市区2003-2010年大样本的住房成交基础数据，

分析了地铁1号线规划建设的前后过程时间序列维度分析了邻近效应在该过程中不同时点的表现即预期效应与差异、不同阶段的表现与差异、以及由此导致的城市房价空间梯度的变化[12]。此外，对于研究方法，涉及到享乐价格法、重复销售法、直接比较法等[13-15]。

南昌市地铁一号线正在成为南昌市城市发展的“龙骨”，本文拟以南昌市地铁一号线为例，研究其对南昌市不同区域房价的影响范围及影响程度。

本文选择南昌市地铁一号线为研究对象，南昌市地铁一号全线共24个地铁站点，全程18.7 km，自东向西依次穿越瑶湖-城东-旧城中心区-红谷滩中心区-蛟桥5个板块，跨越了南昌市主要区域。地铁一号线也是南昌市目前仅有的地铁线路，其两边各2 km的范围内未有水平方向以及交叉地铁的辐射影响，为研究南昌市地铁一号线在各区域的影响范围提供了良好基础。

用GIS软件，以南昌市地铁一号线为轴，向两侧2 km范围划缓冲区，绘制区域内的河流、湖泊、学校、商超和医院等图层以及二手房样本点楼盘(图1)。以此区域内二手房价格为研究对象，选取南昌市4家主流房产交易商，包括搜房网、安居客、新浪乐居、腾讯房产的相关楼盘均价和位置资料整理而成，共选取研究区内362个楼盘样本进行研究。由于住宅价格具有较强的现势性，且房地产素有“一房一价”的原则，所以本研究以2016年5月为研究时点，统计各区域二手房样本的平均价格。

2.1 数据处理

利用Excel软件对所得的距离和均价进行统计分析，得出南昌市地铁一号线影响区域二手房均价分布图(图2)。

从图2可以看出，南昌市地铁一号线2 km缓冲区内二手房价格区域分异明显。以八一广场为中心的区域(包括滕王阁站、万寿宫站、八一馆站、八一广场站、丁公路北站、师大南路站和彭家桥站)，沿线二手房价格相对稳定，为了便于描述，本

文将该区域称为“中心区域”；以卫东站为中心的区域(包括长江路站、珠江路站、庐山南大道站、绿茵路站、卫东站、地铁大厦站、秋水广场站)，沿线二手房均价相对较高，将其称为“次中心区域”；其他区域(包括双港站、孔目湖站、谢家村站、青山湖大道站、高新大道站、艾溪湖西站、艾溪湖东站、太子殿站、奥体中心站、瑶湖西站)称为“外围区域”。

以500 m为研究单位，将城市轨道交通沿线2 km缓冲区划分为0～500 m、500～1 000 m、1 000～1 500 m、1 500～2 000 m 4段进行研究。

2.2 GIS地图处理与数据建库

以南昌市地图为底图，将南昌市地铁一号线具体线路站点及上下2 km缓冲区域进行矢量化，然后绘制河流、湖泊、学校、商超和医院等图层以及二手房样本点楼盘，建立南昌市地铁一号线2 km缓冲区二手房样本小区均价数据库。

2.3 特征价格模型

目前，定量分析方面，线性支出系统需求函数综合模型、特征价格模型、交通成本模型、重复售出模型这4种模型常被用来研究轨道交通对城市房地产价格的影响；其中，线性支出系统需求函数综合模型要求对经济现象进行全面深入的分析，但是由于市场调查获得的数据往往质量较低，导致其数据很难获得。交通成本模型对于数据质量的要求较高，并且仅考虑地铁站点与城市中心的距离，从而过于忽略其他影响因素的影响[16]。重复售出模型主要是处在理论研究的层面，较少考虑影响因素且容易以偏概全。特征价格模型因其更具有推广性及可行性在近年的相关研究中广泛应用，因此，本次研究选用hedonic模型来研究南昌市轨道一号线对其沿线二手房价格的影响。

Hedonic模型回归函数模型有线性、半对数2种。本文利用SPSS软件对2种模型分别进行验证，发现对于本文数据来说，半对数、线性模型分析的数据结果差别不大，但半对数模型分析的数据略优于一元线性模型。因此，本次研究决定选用半

对数回归模型进行验证，即：

式中：P为该项目的均价，Xki为第i个楼盘的第k个特征属性，di表示第i个楼盘的地铁特征，α0，αk，b为待估参数，εi为误差项。

2.4 因变量设置

通常影响住宅价格的因素有三大类：区位因素、建筑结构因素以及邻里环境因素。考虑到收集资料的可信度，建筑特征的选择：房龄(FL)、建筑类型(LX)、容积率(R)，区位特征包括公交线数(GJXS)以及距城市轨道交通站点距离(D)，邻里特征包括公共场所(GGCS)、教育(JY)、绿化率(LHL)、景观(JG)、商超(SC)、医疗(YL)(如表1)。

在初步定量分析时将通过特征价格模型来验证地铁一号线在不同区域对二手房价格影响范围的显著性水平，以500 m为单位，分别测算地铁站点到不同距离的显著性水平。插入新的虚拟变量N，0～500 m测算范围内取值为1，外取值为0，以此类推。

由于样本中价格较高或者较低，导致方差较大，因此将数据中价格小于5 500元/m2和大于15 000元/m2数据进行剔除。本文设置了部分虚拟变量，为了便于比较和计算，在各影响因素综合分析时将其他不同量纲的各因素数据进行归一化处理，使各因素数据大小也位于[0,1]之间，公式如下：

X*=或X*=

其中：X*为归一化后的数据，Xi为归一化前的数据，Xmax为该影响因素中最大值，Xmin为该影响因素中最小值。

在上文划分的中心区域、次中心区域、外围区域等3个区域，分别对南昌市地铁一号线对各区域内二手房价格进行研究分析。

3.1 市中心区域

地铁一号线市中心区域设有7个站点，分别为滕王阁站、万寿宫站、八一馆站、八一广场站、丁公路北站、师大南路站和彭家桥站。对此范围内各站点的房价进行

统计分析，结果如表2。同时作出市中心区域地铁站周边二手房价格与离地铁站距离的散点图(图3)，并将样点小区按离最近地铁站点分类，求出各距离段内的二手房均价，做出价格随距离变化的折线图(图4)。

从图4可以看出，南昌市中心区域地铁站点周边二手房价格与到地铁站点的距离呈现负相关，即距离地铁站点越远，房价越低；南昌市中心区域地铁站点500 m范围以内，二手房价格随距离的增大急剧下降，变化幅度较为明显，500 m后，变化幅度很小，因此可以认为南昌市中心区域内地铁站点对二手房价格的影响区半径约为500 m。

将因变量数据进行归一化处理后，运用SPSS软件对市中心区域地铁一号线周边二手房价格与各影响因素进行多元逐步回归分析，最终进入模型的变量有D(距离铁站距离)、GJXS(公交线数)、FL(房屋年龄)、LHL(绿化率)、JG(景观)、GGCS(公共场所)、JY(教育)和SC(商超)。对此区域内0～2 km的数据进行回归分析，得到的回归方程(经F检验达显著水平)如下：

LnP=9.037-0.54x1+0.101x2-0.113x5-0.04x6+0.071x7+0.078x8+0.175x9+0.033x11

式中：P为该项目的均价，x1为D(距离铁站距离)，x2为GJXS(公交线数),x5为FL(房屋年龄),x6为LHL(绿化率),x7为JG(景观),x8为GGCS(公共场所),x9为JY(教育)，x11为SC(商超)。

分别用0～500 m、0～1 000 m、0～1 500 m的数据对一述方程进行检验，通过以上逐步测算，0～500 m的R2等于0.42，0～1 000的R2等于0.012，0～1 500的R2等于0.008，结果表明0～500 m范围内模型回归效果最好，即500

m半径具有显著性，与定性分析结果吻合。

3.2 市副中心区域

地铁一号线市中心区域设有7个站点，分别为长江路站、珠江路站、庐山南大道

站、绿茵路站、卫东站、地铁大厦站、秋水广场站。对此范围内各站点的房价进行统计分析，结果如表3。同时作出副中心区域地铁站点周边二手房价格与离地铁站距离的散点图(图5)，并将样本点小区按离最近地铁站点分类，求出各距离段内的二手房均价，做出二手房均价随距离变化的折线图(图6)。

从图6可以看出副中心区域样本点均价与到地铁站点的距离仍成负相关。在500～1 000 m的范围内二手房均价下降幅度最大。因此，可以认为在副中心区域地铁对1 000 m内的住宅价格的影响最为明显。

进行归一化后，将房地产价格(P)与各影响因素进行多元逐步回归分析，得如下回归方程(经F检验达显著水平)：

P=8.887-0.069x1+0.85x2-0.068x5+

0.032x6+0.199x9+0.182x10+0.243x11

式中：P为该项目的均价，x1为距离铁站距离(D)，x2为公交线数(GJXS),x5为房龄(FL),x6为绿化率(LHL),x9为教育(JY)，x10为医疗(YL)，x11为商超(SC)。

分别用0～500 m、0～1 000 m、0～1 500 m的数据对一述方程进行检验，通过以上逐步测算，0～500 m的R2等于0.018，0～1 000的R2等于0.039，0～1 500的R2等于0.027，结果表明0～1 000 m范围内模型回归效果最好，即1 000 m半径具有显著性，与定性分析结果吻合。

可以看出，在南昌市副中心区域轨道交通一号线影响范围2 000 m内，市民择居时对距离地铁站距离、公交站线路、房龄、绿化率、教育、医疗和商超非常关心。

3.3 外围区域

地铁一号线外围区域设有10个站点，分别为双港站、孔目湖站、谢家村站、青山湖大道站、高新大道站、艾溪湖西站、艾溪湖东站、太子殿站、奥体中心站、瑶湖西站。对此范围内各站点的房价进行统计分析，结果如表4。同时作出市外围区域地铁周边二手房价格与离地铁站距离的散点图(图7)，并将样本点小区按离最近地

铁站点分类，做出沿线二手房均价随距离变化的折线图(图8)。

从图8可以看出在1 000～1 500 m的范围内，房价随距离的增大下降幅度最为明显，因此可以认为在市外围区域地铁对住宅价格的影响范围半径在1 500 m左右。

对因变量进行归一化后，将房地产价格(P)与各影响因素进行多元逐步回归分析，得如下回归方程(经F检验达显著水平)：

P=8.788-0.169x1+0.117x2-0.12x5+0.066x6+0.087x9+0.093x10+0.118x11

式中：P为该项目的均价，x1为距离铁站距离(D)，x2为公交线数(GJXS)、x5房龄(FL)、x6为绿化率(LHL)、x9为教育(JY)，x10为医疗(YL)，x11为商超(SC)。

分别用0～500 m、0～1 000 m、0～1 500 m的数据对一述方程进行检验，通过以上逐步测算，0～500 m的R2等于0.127，0～1 000 m的R2等于0.143，0～1 500 m的R2等于0.149，结果表明0～1 500 m范围内模型回归效果最好，即1 500 m半径具有显著性，定量分析的结果与定性分析结果相吻合。

上述研究表明南昌市地铁一号线对沿线二手房价格存在影响，对不同地段(区域)影响不同。从市中心，到市副中心，再到市外围区域，轨道交通对沿线各区域房地产价格的影响范围表现出逐渐扩大的规律，这与各区域的交通通达性以及轨道交通在城市的不同地段不同的作用力有关。市中心区域和市副中心区域，经济活动频发，虽然房地产价格相对较高，但是由于各方面设施齐全，并且出行方式多种多样，交通网络发达密集，相对完善，因此居民对轨道交通的依赖程度相对较低，因此弱化了对轨道交通的依赖性，其影响范围也较小。而在城市外围区域，由于出行距离较长并且交通方式相对较少，轨道交通凭借自身的优势赢得了这部分地区出行居民的青睐，从而也扩大了在非市中心区域的影响范围。由于市中心区域交通通达性相对较好，因此影响住宅价格的主要因素是房屋的其他属性而不是交通条件。而在城市外围区域，与城市中心的联系水平却成为影响住宅价格的主要因素，轨道交通在缩

短这种时空距离方面提供了很大的便利。

南昌市地铁一号线对沿线二手房价格存在影响，还表现在：同一区域内影响范围也存在差异，地铁对房价的影响随着住宅与地铁的距离的增加而衰减，0～500 m范围影响效果最为显著；500～1 000 m范围其次；1 000～1 500 m最小。由于南昌地铁一号线开通时间较短，后滞效应还将逐渐显现出来，这种影响距离的划分也将随之变化。

2 000 meters buffer zone along the Line study area was divided into

three regions,such as central region,deputy central region and a peripheral

h qualitative analysis and quantitative analysis,this paper

determined subway radius of influence for each region,established the

hedonic price ch results indicated that there existed effect of

the line 1 to second-hand house prices,which existed different effects with

the different effect of line 1 to second-hand housing prices

expanded at gradually,from the central region,to the sub-regional

center,then the peripheral region.

*通讯作者：吴连喜(1966-)，男，教授，博士，导师。Email:***************。

【相关文献】

[1] 王琼.城市轨道交通对沿线房地产价格的影响[J].城市轨道交通研究,2008,11(2):10-13.