轨道交通的溢出与虹吸效应——基于上海房价栅格数据的探讨

赵晶 韩清

（上海社会科学院 经济研究所，上海 200000）

一、问题的提出

地铁不仅可以有效解决城市交通拥堵问题，还可以在一定程度上降低城市环境污染，在改善城市交通网络结构的同时，提升城市区域竞争力，增强工业集聚外部性，进而提高城市经济活力，甚至对城市房地产市场产生积极影响。

对于土地资源日益稀缺的一线城市和重点二线城市而言，TOD模式 （transit-oriented development，是指使公共交通使用最大化的一种非汽车化的规划设计模式）已经成为城市更新和实现经济增长的主要手段之一。在地铁规划建设中，首先要考虑的就是地铁开通对地价及周边住宅价格的影响。

地铁开通有效提高了城市居民到达中心商业区或工作地点的便利性，使沿线商业和住宅用地比例显著增长，沿线土地及住宅价格普遍上涨。当然，地铁建设和运行也会带来一定的噪音和滋扰，这会降低地铁开通的溢价效应。两种力量相互作用，最终决定了地铁沿线住宅价格的走向。

现有文献在研究地铁对住宅价格影响问题时，多选用住宅到交通站点的距离作为可达性代理变量，加上住宅物理属性、区位属性等控制变量，运用Rosen（罗森）1974年提出的HPM模型（特征价格模型）来观察一定距离内地铁对住宅价格的影响及特点。[1]基于交易数据收集的有限性，学者们通常以“住宅”为基本分析点，将住宅到地铁“站点”之间的距离视作有效影响距离，这种方法会模糊不同地铁线路之间的差异，即便是同一条地铁线路，不同方向上的异质性也会被忽略。将房价栅格数据应用于地铁对住宅价格影响的研究上，可以很好地解决上述问题。栅格数据目前主要应用于地形地貌、水文分析等领域，是一种用大小均匀的网格形式来表示空间物体分布的数据组织方式。每个网格称为一个栅格单元（像素）,每个栅格单元都包含一个信息值（如地理位置、交通特征、住宅价格等）。由于所有单元都具有相同的大小和形状，通过简单的聚集来探索尺度效应，在简化分析的同时有效“平滑”空间分布的不连续性，进而更加真实地反映实际情况。

在一张均匀的网格纸上将地铁线路、住宅价格、学校与医院数量、公交站点数量、文明小区等信息标注出来，根据实体属性可以直接定位到所在栅格并提取相应信息，数据范围广泛且定位清晰。不同于以往“住宅”到“站点”之间的点对点分析，栅格数据的“点对线”分析还可以覆盖到同一条地铁线路的不同方向。

Halden（哈尔登，2000)认为，主要交通站点之间的步行距离以1km为最佳。因此，笔者构建了2010—2018年上海市中心城区1km×1km的房价栅格数据集，用于研究地铁对住宅价格的公里效应。将住宅价格数据细化到1km×1km的栅格范围，借助栅格定位属性，捕捉地铁沿线住宅价格的细微差异，精确分析地铁开通在“时间”和“距离”两方面对房地产市场的影响，为地铁规划建设提供一定的参考。

笔者的研究主要集中于以下四个方面：

1.地铁的开通是否对沿线住宅价格有显著影响；

2.地铁的开通对沿线住宅价格的影响是否随着距离的增加而逐渐减小；

3.地铁的开通对不同价位区间住宅价格的影响是否相同；

4.地铁的开通对沿线两侧住宅价格的影响是否相同。

与已有的研究文献相比，本文的贡献主要体现在以下两方面。一是将细化到1km×1km的房价栅格数据作为研究对象，提供了地铁开通对沿线住宅价格影响的、更为微观的机制证据。按照地铁站点开通时间，将地铁沿线房价栅格进行分类与匹配，以精确地探讨地铁开通在“时间”上对住宅价格影响的异质性；同时，将地铁沿线房价栅格分为500米以内、500米～1500米、1500米～2500米和 2500米～3500米四个距离带进行研究，细致比较地铁开通在“距离”上对住宅价格影响的异质性。二是探究地铁开通在方向上的不同影响，就本文而言，由于地铁13号线市区段是东西走向的，所以主要研究了地铁开通对沿线南北两侧住宅价格影响的差异性；此外，地铁13号线市区段途经普陀、静安和黄浦3个区域，住宅价格跨度较大，又将地铁沿线的房价栅格分为高价区和低价区，以对比研究地铁开通对沿线不同价位区间住宅价格及其增长率的影响。

二、文献综述

随着TOD模式的兴起，轨道交通（主要指地铁）已经被公认为一种可以为城市发展带来经济、社会和环境效益的工具。Marco(马尔科,2018)指出，相对于公交系统，地铁的承载量要高出2倍以上，且运行速度更快，寿命更长，已经成为大中型城市向外扩散的主要手段。

20世纪60年代美国土地经济学家W.Alonso（阿兰索）提出了竞价租金理论，该理论认为，为了获得便利的土地，使用者会相互竞争。因此越便利的区域，土地价格越高。Furguson（弗格森,1988）、Bajic（鲍希奇,1983）以及范子英（2018）等学者认为，地铁开通后会加强土地和住宅间的交通联系，节省通勤人员出行成本，提升居住环境舒适度，产生正向溢出效应，进而带动周边商业及住宅价格上涨。[2][3][4]Chen（陈,1998）等学者指出，地铁开通会产生一系列负向溢出效应，如噪音、振动、污染和犯罪等，进而降低沿线商业及住宅的使用价值。[5]

已有研究表明，“住宅”与“地铁站点”之间的距离是判断地铁具有正效应或负效应的关键因素。如果住宅与最近地铁站点之间的距离在某一范围内（通常在400米内），则住宅价格会因为“虹吸效应”而下降；但当住宅与最近地铁站点之间的距离超过这一范围之后，住宅价格会因为“扩散效应”而上涨(张秀智和张彩凤，2010)。[6]

以往学者的研究多采用住宅交易数据，注重“住宅”与“地铁站点”之间的“点对点”分析，忽视了没有交易的住宅和地铁线路除站点以外的其他部分，这种做法不仅模糊了不同线路之间的交叉影响，也忽略了不同方向上的异质性。栅格数据的应用可以很好地解决上述问题。Kugler et al.（2016）指出，Terra对地观测卫星技术数据的使用进一步增强了具有小区域地理标识微观数据的实用性，而栅格数据就是其中最简单、最直观的组织形式。相较于离散的住宅交易数据，Merkens(2016)认为栅格数据的特点是“平滑”且单元边界连续，能够覆盖研究区域的所有位置，所以被广泛应用于各国的普查性研究。在房价栅格数据集中，每个单元反映的是住宅平均房价，而不仅仅是交易住宅价格，其数据的一致性与真实性较高；Lloyd（2017）指出，栅格单元在大小和形状上的同质性保证了时间上的稳定性，所以可以通过简单的聚集探索地铁影响的规模效应。[7]

在研究方法上，以往文献广泛采用的特征价格模型通常运用了传统线性回归方法，即OLS估计来评估轨道交通对住宅价格的影响，但Ibeas et al.(2012)认为，有些特征价格模型可能因为没有包含足够的解释变量，进而导致估计结果存在偏差或不一致,而且也无法解决地铁分阶段开通对住宅价格的不同影响等问题。

随着研究的深入，一部分学者开始采用双重差分（DID）方法来探讨地铁（或轻轨）运营发展不同阶段对住宅价格的影响。Stephen B.Billings（2011)的相关研究结果显示，轻轨对沿线住宅价格的影响在建设规划宣布两年后才开始显现。[8]但Wagner（2017)等人的研究结果显示，轻轨车站附近的平均销售价格在建设初期就已经显现出来。[9]尽管DID方法可以比较地铁开通的“时间”与“空间”效应，但该方法并不能保证在地铁开通前实验组与控制组的初始条件完全一致，因此不能保证结果的准确性和一致性。

综上，学术界关于地铁开通是否会在一定距离内影响住宅价格包括影响程度大小，并没有形成统一的定论。由于学者们在研究地铁开通对住宅价格影响时多以“住宅”为基本出发点，根据住宅与地铁站点的距离来判断地铁影响范围，因此在分析整条线路时其结果存在一定偏差。笔者构建的房价栅格数据集覆盖时间长（2010—2018年），且可视性强，可以重点针对一条地铁及其沿线的不同距离带进行细致分析；且笔者所选用的双重差分倾向性匹配方法（PSM-DID）不仅能解决同一条地铁线路开通时间不一致的问题，还能保证实验组与控制组初始条件的共同趋势；三重差分（DDD）的运用，还可以分析地铁开通对沿线不同价格区间住宅的异质性影响，对交通设计和城市规划有一定的借鉴意义。

三、实证方法与数据

主要运用PSM-DID模型、多期DID模型和三重差分（DDD）模型来研究上海地铁13号线对住宅价格的影响。

（一）研究对象

截至2018年12月，上海地铁运营线路共16条，在建线路4条。大部分经过上海市中心城区的地铁在2010年之前已经开通，因而无法运用笔者所构建的房价栅格数据集。经过分析发现，上海地铁13号线市区段西起普陀区金沙江路站，途经普陀区、静安区和黄浦区，共17个站点。其一期工程西段（金运路站至金沙江路站）开通于2012年12月，一期工程东段（隆德路站至长寿路站）开通于2014年12月；其二期工程西段（长寿路站至世博大道站）开通于2015年12月，所有开通时点均位于本数据集（2010—2018）的中间段，故最终选取地铁13号线市区段所经过的栅格房价值作为研究对象。

（二）数据说明

在全国矢量地图基础上，运用Arcgis软件提取上海市虹口、杨浦、普陀、静安、长宁、徐汇和黄浦7个区域的合并矢量图，然后用1km×1km栅格划分该区域，再将对应经纬度房价信息填入栅格中，构造上海市中心城区房价栅格数据集。该栅格数据集共包含289个栅格，样本时间为2010年1月—2018年12月。上海市区历年住宅价格数据来源于安居客官方网站，经过匹配后，基本满足1km×1km需求，缺失部分对照各大房产网站历年交易数据填入。

（三）数据描述

1.栅格房价分布

上海市住宅价格呈中心向外发散趋势，房价最高的高价地块区由黄浦区西部、静安区南部和徐汇区北部组成；从高价区向外住宅价格逐层降低。

2.栅格房价变化

Saad AlQuhtania（2019)指出，住宅价格变化是探究公共交通对周边地区影响的主要指标之一。[10]

房价变动剧烈的区域集中在徐汇区、杨浦区、普陀区和黄浦区，静安区北部与长宁区西南部房价波动较小。这与上海市城市规划政策密不可分，根据《上海市城市总体规划（1999—2020）》，上海市将建成徐家汇（西南）、江湾—五角场、真如、花木（浦东）等4个城市副中心，除浦东外，图2中的高变化率区域基本符合3个副中心的发展方向。

3.栅格房价差异

2010—2018年房价栅格数据集中住宅价格的平均值为41028.77元，最大值为2018年2月的131951.67元，最小值为2010年1月的14676元。由总的样本均值曲线可以看出，2010—2014年上海市区住宅价格整体变化不大，但2015年房价开始大幅攀升，2017年有小幅回落。

相比于平均值，栅格房价的标准差变化相对较小，2010—2014年的标准差基本维持在7000元左右，2015年末价格开始匀速上涨，至2018年末已经达到16516元。

4.模型与研究方法

（1）PSM-DID模型。选用PSM-DID模型来探讨地铁13号线开通对沿线住宅价格的影响。PSMDID方法的全称是双重差分倾向值匹配，倾向值是指个体在控制混淆变量的情况下受到自变量干扰的条件概率，匹配的核心思想是选择倾向值相等或近似的实验组与控制组进行研究，以满足事件发生前后的共同趋势假设。为了更精确地匹配实验组与控制组栅格，笔者构建了上海市中心城区幼儿园、小学、中学、医院、公交站点以及文明小区的数量栅格用于匹配过程，具体方法如下：

首先，筛选出用于匹配的协变量，选取的协变量应该使得实验组和控制组的均值在匹配后不存在显著差异；其次，基于上述协变量，运用logit回归估计所有栅格房价的倾向值；第三，在地铁13号线所有未通过的房价栅格中，选出与每个实验组倾向值最接近的唯一一个控制组；最后，基于匹配样本进行DID回归，得到平均处理效应（ATT）。一对一匹配的方法不仅保证了控制组中不会出现重复的个体，且配对的实验组和控制组被地铁13号线通过的可能性最为相似，所以，它们的差异只表示地铁13号线通过的溢价效应。具体的DID估计模型为：

其中，priceit表示每个栅格定位处的房价值。Treatedit表示地铁13号线是否通过的处理变量，Treatedit=1表示通过，Treatedit=0表示未通过。事件冲击的时间选取地铁13号线与开通时间对应的时间节点，处于时间节点以前的栅格房价，Timeit=0，以后的，Timeit=1。Didit表示交互项 Treatedit×Timeit。在这个模型中，β3是重点关注对象，它衡量了地铁13号线开通对沿线住宅价格的影响，即平均处理效应。

（2）DDID模型（多期 DID模型）。PSM-DID模型只能将单一的时点作为统一的事件冲击点，而多期DID模型可以通过改变Timeit和Didit来衡量事件分段冲击的异质影响。因此，笔者又构建了DDID模型以解决地铁开通时点不一致的问题，具体模型如下：

其中，μi和ηt分别表示个体固定效应和时间固定效应，priceit与公式（1）含义相同，Didit仍然表示交互项Treatedit×Timeit，只不过对于栅格房价而言，由于被地铁13号线通过的时点不一致，Timeit和Didit会发生变化。具体地说，如果某房价栅格在某时点开通了地铁，则 Didit=1，否则，Didit=0。

（3）DDD模型 （三重差分模型）。Stephen B.Billings(斯蒂芬·比林斯，2011)指出，地铁开通对不同价位和类型的住宅会产生不同的影响，笔者对栅格房价进行划分，构建了不同分位数以及均值上的虚拟变量，以探究地铁13号线开通对低价房与高价房的不同影响。虚拟变量及具体估计模型如下：

其中，priceit、Treatedit以及 Timeit的含义与公式（1）相同，β4是该模型中重点关注的对象，它衡量了地铁13号线开通对高价位住宅的影响。

四、实证分析结果

依据房价栅格数据集的公里属性，构建地铁13号线市区段沿线500米以内、500米～1500米、1500米～2500米以及2500米～3500米4条距离带，以研究地铁13号线的溢价效应。

（一）地铁13号线沿线500米内的溢价效应分析

1.实验组与控制组的选取

（1）实验组的选取。首先，以地铁13号线为中心轴线，在其两侧500米处生成平行线，构建沿线500米的缓冲区；其次，用质心包容的方法确定落在其中的实验组栅格。具体来说，如果房价栅格的中心点或房价面积的一半或更多落在缓冲区内，则该栅格房价可为实验组。经过对比，最终确定了18个实验组。

（2）控制组的选取。首先，运用前文所述方法确定用于匹配的协变量为公交站点、小学、中学、三级医院体系和文明小区数量栅格；其次，运用一对一匹配方法确定与每个实验组倾向值最接近的唯一一个控制组。

2.实证结果

（1）PSM-DID结果。根据地铁13号线市区段的开通时间，选取2011年12月、2012年12月、2013年12月、2014年12月、2015年 12月与2016年12月这6个节点作为政策执行时点进行实证分析，表1列示了不同时点的差分结果。

表1 地铁13号线沿线500米范围内的双重差分结果

由表1可知，在地铁13号线开通之前已经有比较明显的溢价效应（D_in_D）。地铁13号线开通后，溢价效应逐年增长。在一期工程东段开通前后增长迅速，但在二期工程西段开通后，溢价效应增长放缓。这可能是由于一期工程东段连接了普陀区西部与上海市旅游与经济中心——黄浦区，在便利交通的同时也带来了商机，从而使得沿线住宅价格快速上涨。笔者实证结果与Stephen B.Billings(2011)的研究结论有很大的不同，但这并不矛盾，毕竟每个城市的发展情况不同，且地铁和轻轨的效应也不尽相同。

（2）DDID结果。DDID模型解决了DID模型事件冲击时点不一致的问题，可以帮助分析地铁13号线市区段3个开通节点溢价效应的异质性.具体实证结果如表2所示。

表2 地铁13号线沿线500米范围内的多期差分结果

对比表1和表2可以发现，DDID模型的结果高于所有DID模型的结果，表明地铁13号线一期东段和二期西段的溢价效应所占比重较大，即“开通时间”在地铁溢价效应中具有重要作用。不仅如此，多期DID模型的R2值要远远大于DID模型的R2值，拟合效果明显增强。这一结果表明，用多期DID模型能更好地捕捉地铁13号线分段开通的时间效应。

（3）DDD结果。基于前文方法，笔者分别选取栅格房价0.25、0.5、0.75分位数值和均值作为虚拟变量的阈值，运用DDD模型分析地铁对不同价位住宅价格溢价效应的异质性，即当住宅价格大于这些数值时，虚拟变量取1，否则取零。通过计算，0.25分位数、0.5分位数、均值和0.75分位数依次增加，分别为 29589.0元、38460.5元、44780.7元和 57356.0元。时间节点统一选取地铁13号线的开通时间，即2012年12月。实证结果如表3所示。

表3 地铁13号线沿线500米范围内的三重差分结果

由表3可知，以栅格房价均值和0.75分位数值为阈值的DDD结果明显大于阈值为0.25分位数值的结果，且将近是表2中DDID结果的两倍，这说明地铁13号的开通对于高价房的影响要远远大于对低价房的影响。

表4显示，阈值为0.75分位数值的结果显著为正，而阈值为0.25分位数值的结果显著为负，这说明地铁13号线的开通使得沿线500米范围内高速增长的住宅价格上涨得更快。

表4 地铁13号线沿线500米范围内对数栅格房价的三重差分结果

（二）地铁13号线沿线500米～3500米分距离带溢价效应分析

在地铁溢价效应研究中，“距离”一直被认为是影响住宅可达性的关键变量（Pan,2013;Saad,2019），笔者分别在地铁13号线两侧1500米、2500米和3500米处生成平行线，结合之前生成的500米处平行线，构建了沿线500米～1500米、1500米～2500米和2500米～3500米3个缓冲距离带，并用质心包容方法确定实验组栅格分别为35个、28个和36个，最后运用一对一方法选择匹配的控制组栅格。与500米内距离带不同的是，此次确定的3条距离带均明显地分布在地铁13号线北部与南部区域。

表5 地铁13号线分距离带差分结果

1.PSM-DID结果

从时间上看，在地铁13号线沿线2500米范围内溢价效应明显为正，且随着时间的推移，溢价效应逐渐增加；当距离超过2500米后，溢价效应开始转负，且负溢价效应随时间延长逐渐变大。从变动趋势看，4个距离带基本一致，一期工程东段开通前后溢价效应涨幅较大，到二期工程西段开通之后，溢价效应增长变缓。随着时间的延长，R2表现出先增大后减小的趋势，推测地铁13号线在开通4年后对沿线住宅价格的影响开始减弱。

从距离上看，地铁13号线对沿线住宅价格的影响先增大后减小，在500米～1500米距离带达到最大值。500米～1500米距离带的溢价效应约为500米内距离带的1～2倍，这在一定程度上体现了“虹吸效应”，即靠近地铁带给住宅带来的优势被噪音滋扰等负面因素抵消了。尽管如此，500米内距离带的溢价效应仍然可以达到同时间段1500米～2500米距离带溢价效应的2～3倍，这表明“距离”在地铁开通效应中具有重要作用，即使有负面因素干扰，靠近地铁的住宅受到的影响仍然要大于距离更远的住宅受到的影响。

表6 地铁13号线沿线分距离带多期差分结果

2.DDID结果

DDID模型的结果与DID模型的结果基本一致，充分体现了溢价效应先增大后变小至零再转为负值的过程。但从R2值看，DDID模型的结果要大得多，再一次表明多期DID模型的拟合效果更好。

对比表5和表6发现，500米～1500米距离带DDID模型的结果不再明显高于DID模型，而是介于地铁13号线一期工程西段与东段开通之间的效应，换句话说，在500米～1500米缓冲区间内，13号线一期工程西段的开通所起的作用更大些，而一期工程东段与二期工程西段开通所起的作用较小。

3.DDD结果

为进一步讨论不同价位住宅所受影响随距离发生的变化，笔者分别用0.25、0.5、0.75分位数值和均值对3个距离带的栅格房价做了划分，事件冲击时间仍然以一期工程西段开通时间（2012年12月）为主。结果如表7所示。

在地铁13号线沿线500米～1500米范围内，随着阈值的增加，三重差分的结果先增大后减小，虽然以栅格房价0.75分位数值为阈值的溢价效应数值较小且不再显著，但是以栅格房价均值为阈值的溢价效应依然最大且显著，这表明在距离地铁稍远的区域，地铁开通对略超过均值价位的住宅价格影响最大。在地铁13号线沿线1500米～2500米范围内，只有以栅格房价0.75分位数值为阈值的溢价效应显著且为最大值，即地铁开通依然对高价房的影响最大。在地铁13号线沿线2500米～3500米范围内，除阈值为栅格房价0.25分位数值的溢价效应显著为正以外，其他的溢价效应均变为0，此时地铁开通对低价房的影响较大。

表7 地铁13号线沿线分距离带三重差分结果

从距离上看，地铁13号线开通对高价房的影响先减小后增大再减小，而对低价房的影响则恰好相反。总的来说，当溢价效应为正时，地铁开通对高价房的影响较大，而当溢价效应转负时，地铁开通对低价房的影响较大。对数栅格房价的三重差分结果如表8所示。

表8 地铁13号线沿线分距离带对数栅格房价三重差分结果

在地铁13号线沿线2500米范围内，以栅格房价0.75分位数值的DDD结果均为正，虽然在500米～1500米距离带内，此结果不显著，但以栅格房价均值为阈值的DDD检验结果仍然显著为正，这表明地铁13号线的开通对高增长率住宅价格的影响更大，即地铁开通使得高增长率住宅价格上涨更快，但当距离超过2500米以后，即溢价效应转负后，地铁开通对高增长率住宅价格的影响减弱。

1.北部和南部的不同影响

由于500米以外的3条距离带均明显分为沿线北部与南部区域，因此笔者对北部和南部的栅格房价分别进行研究，以分析“方向”在地铁溢价效应中的重要作用。为了便于比较，仍然以2012年12月为节点进行分析。实证结果如表9、表10所示。

表9和表10结果显示，地铁13号线的开通对于沿线北部和南部的影响确实不同。

首先，DDID模型的R2值仍然明显大于DID模型，再一次表明其良好的拟合性。除此之外，当不讨论溢价效应的符号时，DDID模型的结果始终大于DID模型的结果，也就是说，即使分成南北两个不同区域，“时间”依然在地铁13号线开通效应中扮演重要角色。其次，南部地区DDID的结果明显大于北部。对地铁沿线北部来说，溢价效应在1500米～2500米的距离带就提前转负了，而沿线南部的溢价效应则一直为正，并没有转负，这与不区分南北部时的结果略有不同。最后，沿线南部500米～1500米的距离带表现出显著的三重差分效应，即地铁13号线开通对沿线南部稍远距离内的高价房影响更大。

3个距离带中，只有500米～1500米距离带的分方向对数房价的三重差分结果显著。实证结果如表11所示。

沿线南部以均值为阈值的对数房价DDD结果显著且最大，这表明地铁的开通对沿线南部略高于栅格房价均值的住宅价格上涨率影响更大，且系数0.109要远远大于地铁沿线500米范围内的0.037。这一结果再次表明，距离地铁500米～1500米范围的住宅价格更容易受到地铁开通的影响。

五、结论与政策启示

借助栅格定位属性，构建了2010—2018年上海市中心城区1km×1km房价栅格数据集和沿线500米以内、500米～1500米、1500米～2500米、2500米～3500米4个缓冲距离带，对地铁开通溢价效应问题进行了深入研究，结论如下。

表9 地铁13号线沿线分距离带北部结果对比

表10 地铁13号线沿线分距离带南部结果对比

表11 地铁13号线沿线500米～1500米范围的北部与南部对数房价结果对比

1.上海市住宅价格呈中心向外发散情形，房价最高的地段为黄浦区西部、静安区南部和徐汇区北部形成的高价区，从高价区向外住宅价格逐次降低。变动最剧烈的区域基本符合《上海市城市总体规划（1999—2020）》关于徐汇区（西南）、江湾—五角场、真如3个副中心的发展方向。

2.地铁13号线的溢价效应在一期工程西段开通之前就已经显现出来，随着其他区段的陆续开通，溢价效应逐渐增加；值得注意的是，当距离超过2500米以后，负的溢价效应随着时间的延长而逐渐增大。

3.地铁13号线开通对沿线500米～1500米的区域影响最大且为正。在沿线500米范围内区域，虽然溢价效应也为正，但其溢价效应明显小于500米～1500米区域；当距离进一步增至1500米～2500米时，溢价效应开始变小；在2500米～3500米区域，溢价效应变为负值。

4.地铁13号线开通在2500米以内对高价房的影响大于对低房价区域的影响，但当溢价效应转为负值后，对低价房区域的影响更大。

5.地铁13号线的开通对沿线北部住宅价格的影响要小于南部，不仅如此，当距离超过1500米后，北部沿线的溢价效应转为负值，这种现象可能是上海市所特有的，但也有可能是中国大城市普遍具有的特征，需要进一步加以考证。

笔者的研究结论验证了TOD模式的可行性，以公共交通为中心不仅可以形成新的交通枢纽，提高社区的可达性，还能带动沿线土地的综合利用和开发，优化城市结构，这对公共交通各相关部门具有重要的政策启示。首先，在建设公共交通时，应合理规划线路及地下空间，形成立体使用的“垂直中心”；其次，应充分考虑地铁开通的“时间”与“距离”效应，重视溢价效应；最后，要重视地铁线路的走向问题，充分考量地铁开通对沿线两侧土地及住宅价格可能造成的差异性影响。