基于Hedonic模型轨交沿线住宅增值的时空效应——以天津市地铁3、4、8号线为例

郝艳阳，史 津

（天津城建大学 建筑学院，天津 300384）

1 研究背景

1.1 问题的提出

快速城镇化导致的土地资源紧缺与交通拥堵一直是困扰着城市健康发展的“城市病”.城市轨道交通以其载客量大、速度快、准点率高等诸多优点，已成为我国各大城市缓解地面交通压力的重要手段之一[1].截止2016年末，我国累计30个城市建成投运城市轨道交通线路共计134条，运营线长4 153 km，新增18条运营线535 km（见图1）；地铁作为城市轨道交通的一种，截止2016年底，已有27个城市运营地铁，总里程已达3 173 km[2].城市轨道交通的建设能够有效提升站点周边区域的可达性和经济集聚性，提升沿线用地价值；然而，由于轨道交通建设与沿线土地利用在规划管理上的脱节，导致这些增值收益被土地使用者无偿占有，不能有效转化为内部收益，阻碍了轨道交通的自我盈利，严重桎梏着轨道交通的建设与发展.

轨道交通从线路规划到实现运营是一个长期的过程，不同的生命周期（规划期、建设期、运营期）对沿线住宅价格的影响程度与范围也不相同.通过分析轨道交通不同生命周期沿线住宅增值的时间空间特征，把握轨道交通对沿线住宅价格的影响机制与规律，将有利于政府及相关部门协调轨道交通建设与周边用地合理开发[3]，实现土地利用效益最大化及土地增值效益的合理分配.

图1 2016年底我国各大城市轨道交通建设情况[2]

1.2 国内外的研究现状

与轨道交通沿线土地利用问题相伴，有关轨交沿线住宅价格的研究一直是学术研究领域的重要内容.由于发展阶段、经济条件、政策环境等因素，国内外研究的重点和方法有所不同.国外的研究经历了城市轨道交通是否会对住宅价格产生影响到从影响的时间、范围及程度等视角对轨道交通与沿线住宅进行综合分析的过程，并注重计量经济学的方法、比较研究的方法以及传统的实地调查法等.例如，Bajic[4]对多伦多轨道交通的研究表明，城市轨道交通的建成减少了附近居民的通勤时间，节约了交通成本，使其周边住宅价格涨幅明显；Francesca等[5]运用比较控制法研究轨道交通周边住宅价格历年来的变化情况，得出轨道交通建成能够提高周边区域的可达性，并给周边住宅价格带来显著提高的结论；Mc Donald等[6]以美国芝加哥市的轨道交通为例，采用价格特征模型法，定量计算出在站区800 m范围内的住宅比之外的住宅在总价上平均要高17%.

我国城市轨道交通发展较晚，近年来相关学者才将研究集中到轨道交通对住宅价格的影响上，研究方法也逐步从定性研究过渡到定性与定量相结合研究.何宁等[7]以上海地铁为例，从交通成本变化的角度验证了地铁会提高交通站点周边的房价；王德起等[8]运用Hedonic模型的半对数形式，对北京地铁4号线周边住宅进行回归分析，得出影响住宅价格的最显著因素以及住宅与地铁站点的距离变化对其增值的影响程度等结论；陈一秀[9]运用地统计学分析与Hedonic模型相结合的方法，分析西安地铁1号线从开始建设到通车运营的整个过程对沿线住宅价格的影响，认为城市轨道交通在不同建设时期对房价的影响程度不同；且距站点距离不同，对住宅价格影响程度也不同；同一年，在距轨道交通站点0.5 km范围内其增值效益最为明显，最高可达15.7%.

国内外的研究现状表明，在城市轨道交通对沿线住宅增值的影响中，Hedonic模型作为一种较新颖的研究思路与研究方法具有重要地位，并已取得一定成果.但国内关于轨道交通对沿线住宅增值效应的研究，其影响范围与程度不同，且大多数实证研究都集中在已经处于运营期的轨道交通项目上，而对处于规划期与建设期的轨道交通项目的研究相对较少.实际上，由于轨道交通建设的长周期性，导致轨道交通在规划线路确定时就对沿线住宅的价格产生影响，且在不同时期（规划期、建设期、运营期）的影响程度也不相同.因此，有必要选取城市轨道交通从规划设计到建成运营的整个过程，探究其对沿线住宅价格增值影响的时空效应，从而能更全面地引导轨道交通沿线土地利用与轨道交通建设协调发展，提高土地利用效益.

2 研究对象与方法

2.1 研究样本的选择

天津是继北京之后我国大陆第2个建设轨道交通的城市.《天津市市域综合交通规划（2008—2020）》[10]确定的10条轨道交通线路中，目前已有5条线路运营（1、2、3、6、9号线），覆盖天津市 10 个市辖区，不重复计算换乘站，共设站点104个；3条线路正在建设（4、5、10号线），2条规划线路已基本确定（7、8号线）.天津市正处于轨道交通建设的黄金期，所呈现出的多阶段性为相关学者的研究提供了较好的样本[11]（见图2）.笔者以处于运营期的3号线、建设期的4号线和规划期的8号线作为研究对象（见表1），分析轨道交通对沿线住宅价格的影响.

2.2 研究方法

在轨道交通对沿线住宅价格增值影响的研究中，主要有三种方法：交通成本模型（TCM），Hedonic模型，支出系统需求模型.相比而言，Hedonic模型理论基础相对完善，函数关系较为简单[13]，是目前国内外定量分析轨道交通对沿线住宅增值影响程度的重要方法之一.随着网络开放数据的兴起，获取特征因子信息更加容易，大大提升了分析结果的准确性，故选取Hedonic模型作为本次研究的基础模型.

图2 天津轨道交通线网分析[12]

表1 样本线路基本情况

Hedonic模型源于20世纪20～30年代，是基于产品差异特征与产品价格之间的关系发展而来的.其实质为基于多元回归分析技术，对自变量和因变量的关系进行分析，即用于估算影响房价的各个特征因子（如建筑特征、区位特征及邻里特征等）的隐含价格，反映某一特征因子对房价的作用方向和作用强度[14].一般可以表述为

式中：P为住宅的交易价格；L为住宅区位特征；S为住宅结构特征；N为住宅邻里特征.Hedonic模型的函数关系较为简单，模型的函数形式一般有4种：基本线性形式、对数形式、对数线性形式与半对数形式[15].

3 轨交沿线住宅增值实证研究

3.1 数据来源与获取

国内外关于轨道交通站区的相关研究表明[8-9]，大多数学者将研究范围界定在2 km以内.因此，笔者利用网络爬虫技术收集天津市5.64万个住宅项目作为研究数据，通过采用GIS空间分析技术来确定样本范围，统一运用GIS 2 km缓冲区来保证研究范围的一致性，从而减少样本空间位置误差对研究结果的影响.共选取轨交沿线2 km范围内326个住宅小区，共计27 921个住宅项目成交数据作为研究样本（见图3）.

样本总体中，3号线沿线住宅项目9 698个，占总样本的34.73%；4号线沿线住宅项目8 443个，占总样本的30.24%；8号线沿线住宅项目9 780个，占总样本的35.03%.研究样本的相关数据主要来自链家网2016—2017年住宅成交记录[16]，并通过实地踏勘对数据进行完善和补充.

3.2 模型构建与检验

3.2.1 特征变量的选取

自变量的选择是建立模型的重要问题之一.模型构建过程中，自变量的选择十分关键，既不可遗漏重要变量，也不宜考虑过多变量.为研究地铁对沿线住宅增值的空间效应，除考虑区位特征、邻里特征、建筑特征外，还新增地铁站点空间距离圈层变量，即在地铁沿线2 km范围内，以100 m为区间，将所选样本划分为20个圈层，分析地铁站点不同空间范围内住宅价格受地铁影响程度.城市轨道交通对沿线住宅价格影响的特征变量选取如表2所示.

图3 GIS缓冲区下住宅样本小区分析[16]

表2 Hedonic模型变量的选取

3.2.2 模型拟合优度验证

通过试算Hedonic模型的4种函数方程可以看出，在纳入变量完全相同的情况下，以lnP为因变量的函数拟合程度更好.因此，笔者采用Hedonic模型中的对数线性形式lnP=β0+∑βiXi+μ为分析模型，其中β0为影响住宅价格的其他常量的综合；βi为变量系数，即与特征变量相对应的特征价格；Xi为所选取的特征变量；μ为随机误差项.

运用SPSS19.0统计学软件对所选样本进行回归分析.在分析结果中，拟合优度R2是判定模型拟合效果的重要指标，一般R2大于0.6即可认为模型拟合效果较好.运用上述模型分别对天津地铁3、4、8号线沿线的住宅样本数据进行回归分析，结果如表3所示，R2分别为0.741、0.760、0.733，说明模型的拟合程度较好，能够较为准确地计算出地铁在不同时期对沿线住宅增值的强度和范围，所得结果能为有效预测轨道交通沿线土地开发能效提供数据支持.

表3 模型回归结果

3.3 结果与分析

3.3.1 地铁对住宅价格影响程度的时间效应

地铁对住宅价格影响的时间效应是指处于不同生命周期的地铁对沿线住宅的影响程度.本文将Hedonic模型分别应用于地铁3、4、8号线，分析其对住宅价格影响程度的时间效应.通过将对数线性模型lnP=β0+∑βiXi+ μ 进行转换，可得则表示随着与地铁站距离的增加，沿线住宅价格升高；βi＜0，则表示随着与地铁站距离的增加，沿线住宅价格降低.根据地铁3、4、8号线沿线的住宅价格回归分析可知（见表4），房屋远离轨道交通站点每增加1 m，3、4、8号线沿线的住宅价格分别下降1.2%、1.1%和0.57%.以各轨道交通沿线（3、4、8号线）2 km范围内住宅均价为一个计算单位，平均与地铁线最近站点的距离每增加100 m，3号线房价下降为 311.15元/m2、4号线为 279.84元/m2、8号线为150.03元/m2.由此可知，轨道交通对其沿线住宅价格的影响，从线路规划正式确定时即已开始，且不同建设时期轨道交通对沿线住宅价格的影响程度各不相同.

表4 天津地铁3、4、8号线对沿线住宅价格影响的时间效应

3.3.2 地铁对住宅价格影响的空间效应

圈层变量Di回归结果中的Sig.值可以分析轨道交通对沿线住宅价格的空间影响范围及影响程度.一般来讲，Sig.＜0.01表示因子效应极显著，Sig.＜0.03为显著，Sig.＜0.05较显著，当Sig.＞0.10时，表示此因子的显著性不强.

由Sig.值可知（见表5），轨道交通对沿线住宅价格的影响程度在空间上存在非均衡性，主要体现在两个方面：首先，处于不同生命周期（运营期、建设期、规划期）的地铁线路，其空间影响范围有所不同，已运营的天津地铁3号线对于距离站点300～900 m的范围影响力最强，建设中的4号线对距离站点500～1 000 m的范围影响力最强，而处于规划期的地铁8号线对于距离站点400～900 m的范围影响力较强，其他范围影响力则较弱；其次，同一线路的不同空间范围，其影响程度存在差异，基本上呈现出距离地铁站越远，影响程度越弱的特征，但住宅与最近地铁站的距离超过1 600 m以后，3条地铁线对住宅价格的影响程度均很弱，可以认为对房价几乎不产生影响（见表6）.

表5 地铁3、4、8号线对沿线住宅价格影响的空间显著性分析值

表6 地铁3、4、8号线对沿线住宅价格影响力的强度区段

4 结论与建议

基于Hedonic模型，以处于不同生命周期的轨交沿线住宅成交项目作为研究样本，基于时间维度的变化，定量分析轨道交通对沿线住宅增值效应在空间维度上的变化规律，主要得出以下几点结论：

（1）处于不同生命周期的轨交线路，沿线住宅增值效应随着轨道交通建设周期的推进逐渐增强，即轨道交通在不同的生命周期对沿线住宅价格的影响程度由小到大依次为规划期＜建设期＜运营期.

（2）处于不同生命周期的轨交线路对沿线住宅价格增值的空间影响范围与所受影响最显著区域存在差异.在空间影响范围上，处于运营期的地铁效能最大，对沿线住宅增值的影响范围最广，建设期次之，规划期最低，即规划期＜建设期＜运营期；住宅价格所受影响最为显著的区域也有所不同：运营期地铁对距离站点300～900 m的范围影响较为显著，建设期对500～1000m范围影响较为显著，规划期则对400～900m的范围影响较为显著.

（3）处于相同生命周期的轨交线路，沿线住宅增值效应随着与最近地铁站点距离的增加而减弱，即轨道交通对沿线住宅价格增值的影响强度与距离呈负相关，住宅与地铁站点的距离越远，其所受影响程度越弱（D≤1 600 m）.

城市轨道交通的意义已远远超过单纯的交通运输.轨道交通不仅能有效缓解我国大中城市的交通问题，还能给沿线土地带来显著的增值效益.土地价值的变化直接影响土地的开发强度和功能类型，因此轨交沿线土地利用应为一种动态生长的模式，贯穿于轨道交通建设的整个生命周期内.笔者以轨交沿线住宅增值的时空变化规律为依据，为动态有序地统筹控制沿线土地开发利用提出以下建议：

（1）重视轨道交通建设与沿线土地开发利用之间的互馈关系，避免其在规划建设等方面的脱节.在注重前期线网合理规划的基础上，合理储备沿线用地，不应急于土地开发，对土地资源进行预留，为合理规划土地开发时序及土地功能置换做好充分的准备.在规划阶段，建议将轨交沿线最大影响空间范围（半径1 100 m）内尚未开发以及可回收的土地进行预留，并做好土地储备专项规划.

（2）根据轨道交通在不同时期对沿线土地增值的影响程度，对沿线预留用地的开发时序进行合理的规划.在轨道交通的建设阶段，沿线储备的土地宜根据轨道交通对沿线住宅增值效应的时空规律逐步投放.建设期轨道交通对站点半径500～700 m范围内的土地价值影响程度最显著，其次为800～1 000 m范围.因此，地铁建设期间，可以同时对沿线500～1 000 m范围内的预留用地进行开发，建议站点半径500～700 m的区域进行中高强度开发，800～1 000 m的区域进行中等强度开发.

（3）综观轨道交通建设的整个生命周期，运营阶段是其对沿线住宅增值影响力最为显著的时期.为充分发挥土地的经济效益，应将影响最显著的区域（半径300～500 m）最后投放土地市场，并进行高强度开发建设.受地铁噪声影响，地铁站点半径0～200 m范围内住宅增值幅度并不明显，因此可进行商业、商务等功能开发，从而实现基础设施建设先行、住宅市场投入以及周边设施配套的一体化开发模式，实现土地资源效益的最大化，避免土地资源的无形浪费.