高铁站区对周边房地产价格的非线性空间影响

北京交通大学经济管理学院 赵玉卿 李欣芮 刘俊雅

从古至今，交通运输的快速发展无一不带动着一个城市的进步与发展。伴随着经济发展和产业结构调整，高铁以其速度快、安全性强、能源耗费少等优势在本世纪中愈发显示出自身优越性。中国高铁建设发展起步较晚但发展却日新月异，截至2017年，中国高铁运营总里程居世界第一，已超过2.2万公里，占世界高铁运营总里程60%以上。

政府通过高铁项目来提高人民的生活水平，同时促进区域一体化。高速铁路车站的建设无疑提高了受影响地区的有效投资水平。同时，它也改变了周边地区的土地使用强度，甚至影响了城市空间的结构和形态，从而影响了房地产开发。因此，通过科学地考察高铁站对房价的影响，可以对高铁站周边地区的住宅和城市空间发展做出重要贡献。

本文重点研究高铁站区对于周边房地产价格的正、负效应影响机制。通过实证分析，分别研究站点的节点特征和区位特征。车站的节点特征考虑了可达性(通常为正向效应)。采用特征价格模型，并根据数据处理方便程度以及对国内外文献参考，我们认为，若采用半对数模型，特征系数更好解释，且半对数模型允许不同单位特征之间存在差异。因此，本文在进行数据分析时，采用半对数模型：

也就是说，在运用Eviews软件进行线性回归分析前，需要先将已统计到的P值(住宅单价)转换为其自然对数，然后在其自然对数的基础上进行线性回归。

1 样本选取

本文选取了设有高铁站的共37个城市作为样本，考虑到城市规模会对城市房价的整体水平产生的影响，因此样本城市分为特级、一线和二线城市。从区位因素、交通因素、自身特征、需求特征以及人们的心理预期几个方面考虑，构造了12个自变量，如表1所示。

表1 变量名称

2 变量相关分析

经描述性统计和变量相关分析，我们剔除差异较大的样本数据，也将自变量调整。在特级城市样本中，通过逐步回归反复试算，剔除X5、X6、X8、X9这几个变量。同理，在一线、二线城市样本中，剔除X6、X7、X8、X9、X10这几个变量，如表2所示。

在特级城市样本中，X4的回归系数是-4.369423，在保持其他条件不变的情况下，如果房地产位置每远离高铁站1m，房地产价格相应降低436.9%。

特级、一线和二线城市的X13回归系数分别为0.190721、0.156357和0.103752，说明购房者在购买时关心附近的教育、文化设施。公共设施会提高人们对于房地产的满意程度，从而提高房地产的价格。

X12回归系数分别为0.000315、3.67E-05和0.000119，房地产的价格呈现逐渐升高的趋势。房地产到铁路线的距离主要和噪音这一负向效应相关，也即，正常情况下，这个变量的回归系数只能为正。

表2 样本变量估计

X5的回归系数分别是0.001058和0.002250。发车频率用每一天经停该高铁站的列车次数来衡量。这一变量反映了高铁站自身的客货运量和技术作业量大小，也间接反映了该高铁站可以创造的商业价值和对周边房价的促进能力。同理，X7，X8也能够反映高铁站的可达性，对周边房地产的价格起到一定的影响。

住宅价格的空间变化是由正向和负向效应共同作用的。积极的影响包括提高城市间的可达性和基础设施的完善。负面影响包括高铁站附近地区存在交通拥堵、噪音污染等不良因素。特级城市、一线城市和二线城市X4的回归系数分别为-0.000109、-0.000198和-1.42E-05，就证明了距离高铁站过近，负向效应会大于正向效应。

3 结语

运用Eviews对全国37个城市46个高铁站进行定量分析，分析出高铁站和周边房价的分布规律。其分布规律是：距离高铁站特别近的时候房价比较低，之后在一定范围内房价递增，超过之后有递减的趋势，这就是积极和消极效应博弈的结果。我们可以根据拟合图形可知，特级城市在距离高铁站比较近的时候房价比较低，然后在(0～1486m)的范围内房价在增加并且达到最大值64911元，之后房价下降。一级和二级类似，一级城市是在(0～910m)上升，房价最大值为18850元，二线城市是在(0～1968m)的范围内上升，最大值为13282元。

4 未来展望

本文仅分析了普通的住宅，并未对商业楼进行研究。但是在现实生活中，高铁的建设和运营对商业写字楼的影响更为显著，因此现在预测的数据可能会比实际要小。样本数据误差大。特征价格模型在使用有一定的假设前提——即市场完全竞争和市场信息比较完善。但是我国的房地产市场信息严重不对称，交易数据不够公开。本文在收集数据采用的多为网络数据并非真实的成交价格，这之间存在误差。

在高铁项目的建设过程中，应该将高铁建设和房地产建设结合起来，鼓励投资主体的多元化，促进高铁系统的完善和区域经济可持续发展。

[1] 武倩楠,叶霞飞.城市轨道交通可达性提高和住宅价格增值关系[J].同济大学学报(自然科学版),2016,44(6).

[2] 车骥冲.高铁对沪杭嘉兴段房价的影响分析[J].上海房地,2011(10).

[3] 吴学安.寻找房地产业可持续发展动力之源[J].城市开发,2016(22).

[4] 谷一桢,郑思齐.轨道交通对住宅价格和土地开发强度的影响——以北京市13号线为例[J].地理学报,2010(2).

[5] Zhang,W.,Nian,P.,Lyu,G.A multimodal approach to assessing accessibility of a high-speed railway station[J].J. Transp. Geogr,2016(54).

[6] Campos,J.,De Rus, G.Some stylized facts about highspeed rail:A review of HSR experiences around the world[J].Transp.Policy,2009.