邵孜科,孙春洋,金立艳
(南京交通职业技术学院,江苏 南京 211188)
随着城市化的不断推进,虽然城市经济迅速发展,但是交通拥堵问题日益严重。地铁因为运量大、可靠性强等特点被认为是解决城市交通拥堵的重要方式,因此,近几年各大城市的地铁建设如火如荼。地铁的发展除了对城市交通拥堵和区域可达性产生影响,对城市的土地利用以及周边的房地产价值也带来了影响[1]。
二手商品房因为交易价格波动低和容易收集的特点,城市范围内二手商品房房价的空间效应、时间效应和时空效应经常被作为研究对象[2-5]。同时,二手商品房交易价格与土地价值有高度相关性,所以二手商品房价格能够表征土地价值模型。因此,本文首先建立基于二手商品房价格的土地价值表征模型,通过双重差分模型分析2015—2019年南京地铁4号线沿线区域土地价值变化情况,确定南京地铁4号线的开通是否对沿线土地价值具有正向效应。通过对已有的地铁线路开展土地价值变化的定量化研究,能够深入理解地铁建设的重大外部效应,为后续其他地铁沿线的发展提供建设性建议。
南京地铁4号线于2017年开通,西起龙江站,绕过紫金山,东至仙林湖站,全长33.8 km。龙江站至鸡鸣寺站沿线城市发展较为成熟,鸡鸣寺以东区域由于紫金山的限制尚未成熟发展,因此研究范围为4号线龙江站至鸡鸣寺站沿线,如图1所示。
图1 研究区域
主要研究数据为研究范围内2015—2019年二手商品房交易价格,通过查询链家网历史成交记录获得。在研究范围内:2015年共获得6 227条二手商品房历史成交记录;2016年共获得11 140条二手商品房历史成交记录;2017年共获得8 281条二手商品房历史成交记录;2018年共获得8 263条二手商品房历史成交记录;2019年共获得15 896条二手商品房历史成交记录。
4号线沿线小于2.5 km范围确定为地铁对土地价值有重大直接影响区域,沿线2.5~5.0 km确定为土地价值变化对比区域,如图2所示。4号线以北去除玄武湖湖面区域,同时为了便于后续的空间分析,按照500 m×500 m的标准将研究区域划分成若干个网格,以网格为对象开展分析。
图2 研究范围
研究4号线对沿线土地价值变化的影响,首先要确定如何表征土地价值,既要有足够的代表性,又要有足够的稳定性。二手商品房交易价格与土地价值高度相关,能够充分体现土地价值,同时二手商品房交易价格波动低、容易收集,因此适合用来表征土地价值。将网格内的二手商品房平均价格作为土地价值:
(1)
式中:Vij表示坐标为(i,j)网格的土地价值;n表示网格内成交二手商品房数量;pk表示网格内第k个二手商品房的价格。
由于二手商品房交易数量有限,不能保证所有的网格内都有二手房成交数据,如果当年网格内未出现二手房交易,那么该网格就会成为“0”土地价值网格,如图3所示,但是该网格的真实土地价值显然不为“0”。
针对“0”土地价值网格,需要计算该网格的真实土地价值,考虑到土地价值的连续性,“0”土地价值网格的真实土地价值与周边网格的土地价值高度相关,因此将周边“九宫格”范围内非“0”土地价值网格的平均值作为该网格的土地价值:
图3 “0”土地价值示例
(2)
式中:V0表示“0”土地价值网格;m表示“九宫格”范围内非“0”土地价值网格数量;Vk表示k网格的土地价值。
双重差分模型是一种专门用来评估政策实施效果的方法。以政策实施时间点为界,将政策实施前的对象确定为控制组,将政策实施后的对象确定为实验组,设置时间和指标之间的交互项,通过交互项来验证政策实施是否具有良好的改善效果。具体模型如下:
Yit=β0+β1Tit+β2Treatedit+β3Treatedit×Tit+εit
(3)
式中:Yit表示解释变量,为网格的土地价值;Tit为时间虚拟变量,政策实施前赋值为0,政策实施后赋值1;Treatedit表示影响区域虚拟变量,4号线影响范围内赋值1,影响范围外赋值0;εit为随机干扰项;β0~β3为系数。
南京地铁4号线于2017年开通,双重差分模型需要对比政策实施前后土地价值的变化,因此研究时间跨度为2015—2019年,对于时间虚拟变量,2017年之前赋值为0,之后赋值1。地铁沿线小于2.5 km范围作为4号线的影响区域,该范围内影响区域虚拟变量赋值1,共计104个网格;地铁沿线2.5~5.0 km作为4号线的非影响区域,虚拟变量赋值0,共计108个网格。
根据表1,从2015年到2019年,无论是地铁沿线小于2.5 km还是地铁沿线2.5~5.0 km,土地价值平均值均呈现出增长趋势:地铁沿线小于2.5 km内土地价值平均值从24 459元增长到44 412元,涨幅19 953元;地铁沿线2.5~5.0 km内土地价值平均值从19 716元增长到32 657元,涨幅12 941元。
表1 2015—2019年沿线土地价值网格 单位:元
南京地铁4号线于2017年正式运行,所以政策冲击点为2017年。did为交互项,是时间虚拟变量与区域虚拟变量的乘积,通过交互项系数的正负和系数的显著性来判断南京地铁4号线的开通是否对沿线土地价值带来正效应。
通过Stata 12.0对双重差分模型进行回归处理,回归结果如表2所示。显然,模型的样本数为1 060个,回归结果的Prob>F为0.000 0,说明模型整体是显著的。交互项did的系数为4 814.846,说明与非影响区域相比,4号线的开通对沿线影响区域内的土地价值有正向影响,did的P值为0.000,因此交互项系数在1%水平下是显著的。由于交互项的系数为正且显著有效,所以可以说明4号线的开通对沿线土地价值的提升起到正向推动作用。
表2 模型回归结果
根据图4:在4号线开通以前,影响区域和非影响区域内的土地价值大致保持相同的增长趋势;但是在4号线开通以后,影响区域和非影响区域内的土地价值增长趋势开始分化,影响区域内土地价值增长趋势明显快于非影响区域。因此,使用双重差分模型来检验4号线开通对沿线土地价值变化的影响符合同趋势假设的前提条件。
图4 土地价值平行趋势
通过收集的2015—2019年南京地铁4号线龙江站至鸡鸣寺站沿线5 km范围的二手房交易价格数据,将沿线5 km范围按照500 m×500 m的标准划分成若干个网格,用网格平均二手房交易价格表征土地价值,然后通过双重差分模型实证研究4号线对沿线土地价值的影响。研究发现,交互项的系数为正值且有效,说明4号线的开通对沿线土地价值的提升起到正向推动作用。
土地价值的影响因素多种多样,除了地铁因素,区位因素、学区因素、医疗因素等都会产生影响,本文仅聚焦地铁因素,后续的研究需要将其他因素纳入模型,使模型更加精准。