也谈城市轨道交通对沿线房价影响分析——以广州市地铁9号线为例

左珍华 杨思琳

1．上海振华重工（集团）股份有限公司 上海 200125

2．惠州学院 广东惠州 516007

1 引言及文献综述

1.1 引言

在中国，近年来经济高速发展，城市化越来越快，交通拥堵问题在一、二线城市中越发明显。为了缓解大城市，尤其是特大城市交通压力的通病，当下我国各大一、二线城市，甚至三、四线都把速度快、舒适性好、运客量大的轨道交通作为通用解决手段[1]。随着轨道交通的开通运行，轨道交通沿线的房价受此影响波动明显，因此研究城市轨道交通建设对房地产价格的影响具有积极的理论意义。

1.2 国内外文献综述

国外研究者布格斯（E．W．Burgess、1925)创立了同心圆的理论，霍伊特（H．Hoyt）在此的基础上剖析了北美地区多座城市的房屋租金之后得到：城市的发展一般来说是顺着交通最为便利的线路向外扩展，并且形成了扇形的论断。哈里斯（C．D．Harris）和乌尔曼（E．L．Ullman）（1945）在前人的基础上发展形成多核心理论。很好地解释了城区内不一样的功能布置的城区功能区架构的理论，“城区核心论”剖析了城区间的地理位置及规模之间的相互关系。

论文在搜集了广州市内轨道交通九号线沿线部分站点约二十余房地产项目的平均价格数据（2017-2018年）的基础上，应用回归分析法分析了城市轨道交通是如何影响路线周边房地产价格的走势、影响距离以及此影响随着空间距离的远离和时间推移会逐步减弱的现象。

2 数据来源

2.1 广州市花都区概况

广州市处于广东省的中南部，是珠江三角洲北面的一顶皇冠，而花都区的位置上又在广州市北部，算得上皇冠上的一颗明珠。花都区面积约为970平方公里，地理坐标为东经112°57′07″+113°28′10′，北纬23°14′57″+23°37′18″，东边接壤从化区，西面连接佛山市三水、南海区，花都区在2018年上半年的GDP与固定资产投资额同比增长情况在广州市11区排名中均为第8名，处于中下等水平。在地铁9号线未开通前，花都区的经济较为落后，交通不便，花都区的经济社会发展受到非常大的制约[2]。在轨道交通9号线通车以后，花都区的市内交通条件有了极大的改善，其发展后劲十足。

2.2 广州地铁9号线概况

广州轨道交通9号线经过花都区、白云区，通车之后给花都跟周边区域社会经济的均衡发展奠定基础，同时为广州市社会经济的连续高速增长及城市空间扩容、布局提供了可靠地的障，并且剪短了往来广州白云国际机场与广州北站之间的时间，花都区市民去往广州市区将会更方便，极大地丰富了轨道交通沿线市民的文化生活。

2.3 研究样本概况

房地产价格的走势与其所在的区域位置、交通状况、房子自身固有特性、周边配套工程项目以及区域内经济整体发展趋势密切相关。因为区域内社会经济的发展对本区内房地产价格走势的影响是趋近于一致的，并没有明显的差别，因此可以不考虑此因素对房价走势的影响；又由于房子本身的固有特性如结构类型、房屋朝向、所处楼层、室内装修情况以及所使用的建材标准等许多方面方面，非常难以精确的计算这些因素对住房价格走势的影响程度，因此，本文将考察重点放在城市轨道交通对沿线房地产价格走势的影响上，数据的搜集也围绕轨道交通与其沿线住宅的价格而展开[3]。

为了尽可能的减少其他的干扰因素，确保搜集的数据、样本具备典型、全面及准确，特别考虑社会经济发展状况、基础建设完备程度以及周边居住人口数量等因素，选择了广州轨道交通9号线所经过的花都区的汽车城地铁站、广州北站、花果山公园站、马鞍山公园站及清塘站等5个站点周边房地产为分析样本，分析轨道交通如何影响其半径2000m范围内的商品住宅价格的走势。

车站名 站位花都汽车城站 位于风神大道、九潭路、毕村中路广州北站 位于站西路、秀全西路、新街大道花果山公园站 位于云山大道、茶园南路马鞍山公园站 位于迎宾大道、百寿南路清塘站 位于迎宾大道、清塘路

由于轨道交通站点周边新开楼盘数量不多，而且整体分布不是很均匀的客观现实，在这篇文章中，房价数据主要为轨道交通站点周边次新楼盘的价格，并且将这些次新楼盘的房价作为本文研究分析的数据来源。

本文主要选择了2家市场占有率高、日均成交量大的房地产交易网站：安居客及房地产信息网的次新房买卖频道的房价信息搜集和整理。选择上述这2家知名网站房地产价格信息作为本文数据来源的主要原因是，第一，这两个网站交易数据信息占广州市次新房交易信息的绝大比例；第二，网站还提供了房子所在区域、售价等有用的信息。为了规避建造时间因素的干扰，本文限定所收集资料的次新房的建造时间为2010年以后，2017年以前[4]。对于所搜集的次新房距最近的轨道交通站点之间的距离数据，是用谷歌地图上的距离测量功能模块进行比对、筛选。本次共采集了53个次新房随机交易数据，去除32个样本离群值，最终获得21个有效样本数据。

3 模型方程建立及结果

本文选择2017年广州市轨道交通9号线开通前和2018年轨道交通开通后站点附近房子的价格差为因变量，将分析楼盘距地铁站的距离、距市中心北京路的距离作为自变量，体现轨道交通随时间、空间变化对住房价格的影响，运用多元线性回归的基本思想，建立模型如下：

说明：Y为2017年轨道交通通车之前与2018年轨道交通通车之后的价格变化；1，A2为系数；是房屋到轨道交通站点的距离，为房屋到广州市中心的距离；e为常数项。

经搜集整理，轨道交通站点附近的房屋价格随时间、空间变化如下表1：

表1

用微软旗下办公软件office中Excel程序对上表数据进行剖析，可以得出轨道交通沿线站点附近房价变化模型测算结果如下表2-表4：

表中：复相关数为复相关系数R2的平方根，用来判别变量x与变量y之间的关联程度的大小。表中的结果显示：R0．692391，说明数据的自变量与因变量之间的相关程度约为69．2%。

复相关系数R的平方即为复测定系数，其作用为解析变量x解释变量y的变差程度，用来判断变量y的吻合程度。分析结果表明复测定系数为0．479405，也就是说变量x在47．9%的程度上可解释变量y变差的原因；

表2

表中分析结果显示调整后的复测定系数为0．421561，意即多元线性回归方程中变量x对变量y的解析比例为42．1%，不足60%，可以认为方程回归效果一般。

标准误差：用于测量温和的程度，也用来测算与回归有关联的其它统计数据，该结果越小，就说明吻合程度越理想；

观察值：用于估计回归方程的数据的观察值个数。

表3 方差分析表

表3中的结果显示：SignificanceF的P值为0．002809，比显著性水平0．05要小，表示此多元线性回归方程回归明显，至少有一个系数不等于0。

表4中显示：A1的P值为0．000718，比显著性水平0．05要小得多得多，说明这个变量x与变量y有关；A2的P值为0．042374，比显著性水平0．05略微小一点，说明此项因素回归性不明显。由此可得：

4 广州市地铁9号线对沿线住宅价格影响分析

4.1 地铁站距离对对住宅价格的影响分析

通常而言，轨道交通的建设及投运可以显著拉升沿线站点附近一定距离内的房价，可是，如果房子位于某一距离范围外，轨道交通则对房价的影响能力就不是很明显。在方程（1）中，变量的系数小于0，说明如果其他影响因素不变的前提下，房价的上涨幅度与它距轨道交通站点距离为反比，据此整理出房价涨幅与其距轨道交通站点之间的距离关系图（图1）。

图1 房价差——轨道交通站点距离关系

从图1来看，轨道交通沿线站点附近的房价变化与其距离站点之间的距离密切相关。在0-860m范围内，房价变化与距离为反比例关系，特别是轨道交通沿线站点500m内这种表现非常显眼。但在距轨道交通站点约860m的距离以外，房价增幅随距轨道交通站点距离的增加而减小的现象不是很显眼。也可以说，在距轨道交通站点约860m的距离以外，房价增幅受各因素的影响趋近于一致化。由此可以得出如下结：广州市轨道交通9号线对花都区沿线站点附近的房价的影响范围约为860m左右。

表4 回归参数表

4.2 距市中心距离对房价的影响分析

变量X2系数大于0，说明，在别的影响因素不变的前提下，房价跟房子本身离市中心的远近为正比例关系，即轨道交通沿线站点附近次新房距市中心越远房价上涨幅度越明显。这也侧面表明轨道交通对房价的影响局限于一定的距离内，即轨道交通两端站点附近房价上涨幅度尤为显眼[5]。这说明广州市轨道交通9号线的投运非常明显的优化了这些原本交通落后地区的交通现状。通过轨道交通，城市的影响力范围不断的外扩，但城市原来的中心区域先天的优越条件，交通网络非常发达，出行方式的选择面比较广，轨道交通的影响力相对来睡就显得不那么显眼。而且，地处繁华的城市中心地带，影响房价的因素更广，也更复杂及趋于一致性，所以，相比较来说，城市中心地段的房价受轨道交通站点的影响不那么显眼。

5 结语

城市轨道交通沿线站点能够在某一区域明显的影响房价的增长幅度，而在这一定范围之外，其影响作用则不那么显眼，而且，如果房子离城市中心越远，原来交通越是落后，则这种影响越发显眼，反之，原来就处于城市核心地段区域的房价受轨道交通开通运行的影响则不会那么显眼[6]。同时，研究轨道交通沿线站点对附近房价涨幅的影响距离及其减弱的现象，可为城市远期建设规划及未来发展提供参考依据。

尽管通过分析一些数据，且获得了一点结论，但本文仅仅使用了一种形式进行研究，还是非常浅显及粗糙的，最后，在选用影响因素作为变量的时候，由于主观意愿、客观调查受限等方面原因也许还不够全面，期待后来者能有所突破及建树。