城市轨道交通具有快捷高效、容量大、安全性高、节能环保等特点,为城市普遍存在的交通堵塞、环境污染及土地资源稀缺等问题提供有效解决途径。然而,目前我国城市轨道交通的发展依然存在建设资金短缺、收支不平等问题。与此同时,城市轨道交通导致居民可达性的改变和城市初始区位的革新,推动了商业和基础设施的空间集聚,对居民住宅区的选择和住宅价格都产生了深远影响。但城市轨道交通发展对站点沿线住宅带来的价值影响,往往被其所有者或者使用者所独享,并未为城市轨道交通的可持续发展提供帮助。交通引导开发模式以及房地产开发商沿轨道交通站点沿线楼盘布局的现实亟需深入分析城市轨道交通与住宅价格之间的关系。

现有文献关于轨道交通对周边土地及房地产价值的影响还未得到统一的结论,且研究多是以定性方法为主,定量研究较少,也较少关注到分市场效应;所研究的区域也多是北京、上海。对于不同的地区,城市轨道交通对周边土地及房屋价格的影响半径与幅度有着明显的差别。因此,本文搜集武汉市轨道交通6号线沿线589个二手住房信息数据,构建住宅特征价格模型,分析不同因素对城市轨道交通站点周边房地产价格的影响规律及分市场效应,以期为实现城市轨道交通建设与城市空间优化提供政策建议。

轨道交通六号线是武汉市第二条横穿汉江的轨道交通,全长35.95公里,全线设有27座车站,12个换乘站点,工程总投资272.36亿元。六号线是连接汉阳、汉口片区的轨道交通骨架线路,由北向南穿越了武汉市东西湖区、汉阳区、江岸区、江汉区、硚口区及武汉开发区六大行政区域,是跨区最多、路程最长、投资额最高的地铁线路,对武汉市交通格局有着重要影响。武汉市地铁六号线,从2014年起开始部分运营,到2016年12月底全线开通,对沿线区域房地产市场的影响已经较为充分地显现出来。因此,本文选择六号线有较好的代表性。

本文采用特征价格模型实证研究轨道交通对城郊之间住宅价格的影响。因此本节将住宅价格作为被解释变量,分析轨道交通对不同区域住宅价格的影响程度,特征价格模型将影响房屋价格的因素归纳为建筑特征变量、区位特征变量和邻里特征变量。本文选取6个建筑特征变量,2个区位特征变量,3个邻里特征变量,共11个变量作为解释变量,表述如下:

建筑特征变量。建筑特征因素指建筑物本身一些对价格产生影响的属性,本文选取住宅面积(area)、建筑年龄(yearjz)、容积率(rjl)、绿化率(lhl)、物业费(wyf)及房屋所在楼层(floor)衡量。

区位特征变量。区位因素会决定房地产市场主体经济行为,是直接影响房地产价格的重要因素,区位因素是由于房地产不可移动属性所造成的可及性差异,其中主要包括到中心区域及工作地点的可及性。本文选取小区中心距离地铁站的直线距离(distance)和小区中心距离武汉CBD直线距离(distancecbd)这2个区位特征因素变量,其中为了研究交通基础设施对房屋价格的影响范围,设置了3个虚拟变量,分别代表小区中心距离最近地铁站点0～500m(dist500)、500～1000m(dist1000)和1000～1500m(dist1500)。

邻里特征变量。邻里因素指建筑物周边各种环境因素对房地产价格的影响,主要包括小区的生活配套水平。因为大多数邻里特征因素很难直接测度,因此本文选取比较容易度量的环境质量(jg)、学校质量(school)和生活配套设施(shpt)这3个解释变量。其中,环境质量用附近1km范围内是否有大型公园、湖景等景观(1为有,0为无)来表示;学校质量用附近1km范围内幼儿园、小学、中学个数表示;生活配套设施用附近1km范围内银行、医院、超市等生活配套设施个数表示。

由于地铁站沿线区域新开发楼盘数量较少、分布不均匀且二手房市场相对于新建楼盘市场化程度更高等原因,本节实证主要搜集地铁站沿线区域二手楼盘的数据。大部分学者在研究轨道交通对周边房地产价值影响时认为轨道交通的有效影响范围为1km-1.5km,因此本文以武汉市轨道交通六号线站点为原点,向两侧各扩展1.5km范围内的小区房屋价格作为研究对象,选取2家主流房地产交易网站:安居客与搜房网提供的二手房交易平台搜集数据。与此同时为了排除时间因素的干扰,本次搜集的数据资料均以2018年2月为研究时点。

由于本文主要分析轨道交通对城郊之间住宅价格的影响程度,因此本文采用分市场范围划分来分析分市场效应的存在,根据武汉市行政区域划分原则将其分为两个市场:一个是中心城区(主城区)市场,包括4个中心城区(主城区),即江汉区、江岸区、硚口区和汉阳区;一个是远城区市场,即东西湖区和武汉开发区。随机搜集了589个二手房屋交易数据。

特征价格模型是当前运用极为广泛的一种方法。该模型通过剥离影响房屋价格的各种因素,进而控制各种因素的影响,从而分离出某一个因素对房屋价格的影响。模型函数如下:

P=f(distance,Z_i,Q_i,L_i)(1)

上式中P代表二手房屋销售价格;distance代表小区中心距离地铁站的直线距离;Z_i表示建筑特征变量;Q_i表示区位特征变量;L_i表示邻里特征变量。

由于消费者间差异等因素影响房屋价格,本文采取分市场模型来检验在不同市场中轨道交通对房屋价格的影响,根据国内外学者实证研究,采用半对数函数形式的特征价格模型相较于其他函数形式有着明显的优越性,故构建计量模型如下:

lnP=β₀+β₁distance+β₂distance²+β₃lndistancecbd

+γ_ndist＿n+∑δ_iT_i+ε　　　　　　　　　　　　(2)

上式中考虑到轨道交通对沿线房地产价值的影响呈倒“U”型结构,因此在方程中加入小区中心到最近地铁站距离的平方项;distancecbd代表小区中心距离武汉CBD直线距离;dist＿n代表轨道交通站点不同距离范围的虚拟变量dist500、dist1000、dist1500;T_i表示影响房屋价格的所有特征因素(yearjz、rjl、area、floor、wyf、lhl、jg、school、shpt)。由于特征价格模型常常采用线性方程函数形式,所以其参数估计方法基本上都是运用最小二乘法进行多元回归,因此本文使用稳健标准差OLS回归作为本节研究的基本方法。

根据基准模型,运用3个距离轨道交通站点不同直线距离的虚拟变量考察不同距离范围对住宅价格的影响程度,估计结果见表1所示。就从小区中心距离最近地铁站点不同距离的虚拟变量估计系数而言,不同距离范围内轨道交通对站点周边住宅价格的影响程度不同,且所有估计系数都在5%的水平上显著,表明轨道交通对站点周边住宅价格有明显影响作用,然而影响程度随着距离地铁站点范围的增加而明显下降,在小区距离最近地铁站点500m范围内时轨道交通对住宅价格的增值效应最大,约束系数为0.067,表明随着距轨道交通距离每增加1个单位,住宅价格会增加0.067个单位。当小区距最近地铁站点直线距离在500m～1000m范围内时,轨道交通对住宅价格的增值效应略小于距地铁站点500m范围内距离,其估计系数为0.063。当小区距离最近地铁站点直线距离在1000m～1500m范围内时,轨道交通对住宅价格产生了负向作用,约束系数为-0.091。distance2系数均在10%的水平上显著,这意味着轨道交通对沿线住宅价格的影响随着距最近地铁站点距离的增加先增加后下降,呈现出明显的倒“U”形关系。

建筑年龄(yearjz)、容积率(rjl)、住宅面积(area)、物业费(wyf)、环境质量(jg)、学校质量(school)和生活配套设施(shpt)变量的约束系数在三个模型中均十分显著。只有房屋所在楼层(floor)与绿化率(lhl)的约束系数不显著。且这些变量的约束系数在3个模型中变化不大同时显著性也互相接近,说明这些特征变量对住宅价格的影响是十分稳定的。

为了考察城市轨道交通对房地产价格在城市内部不同区域的影响程度与约束效应,本文在基准模型的基础上,分别采用总体样本和不同市场样本(主城区市场与郊区市场)数据进行实证分析,结果如表2所示。模型(1)表示利用总体样本进行回归分析但不包含距武汉CBD距离这个区位特征变量;模型(2)表示利用总体样本进行包含全部解释变量的回归分析;模型(3)表示利用主城区市场样本进行回归分析但不包含距武汉CBD距离这个区位特征变量;模型(4)表示利用主城区市场样本进行包含全部解释变量的回归分析;模型(5)表示利用郊区市场样本进行回归分析但不包含距武汉CBD距离这个区位特征变量;模型(6)表示利用郊区市场样本进行包含全部解释变量的回归分析。这样做的目的一是检验轨道交通对住宅价格的分市场效应,二是检验结果的稳健性。

回归结果显示,distance2系数均在5%的水平上显著为负,distance的估计系数都在5%的水平上显著为正,说明轨道交通对沿线住宅价格的影响程度和距离最近地铁站点的距离呈现出明显的非线性关系,并表现为显著的倒“U”形关系。

距武汉CBD距离(lndistancecbd)变量的估计系数在所有模型中都在1%的水平上显著,且均对住宅价格产生了明显的负向作用。在模型(2)总体样本中,距离武汉CBD距离每增加1个单位,住宅价格会反向变动0.197个单位。在模型(4)主城区市场样本中,距离武汉CBD距离每增加1个单位,住宅价格会反向变动0.100个单位。在模型(6)郊区市场样本中,距离武汉CBD距离每增加1个单位,住宅价格会反向变动0.195个单位。这表明随着距离武汉CBD距离的增加,郊区市场住宅价格下降的速度明显快于主城区市场住宅价格下降的速度。

分市场模型结果表明,城市轨道交通对住宅价格影响程度具有明显的分市场效应。首先比较不包括距武汉CBD距离这个区位特征变量的不同市场样本回归分析,模型(3)和模型(5)结果显示随着小区中心距离最近地铁站点的距离每变动1个单位,主城区和郊区住宅价格会同向变动0.115和0.126个单位。这表明交通基础设施对住宅价格的影响程度郊区市场明显大于主城区市场。再比较包含全部解释变量的不同市场样本回归分析,模型(4)和模型(6)中distance的估计系数分别为0.11和0.139,再次证明城市轨道交通对郊区住宅价格的影响要高于中心区域。这意味着城市内不同区域交通基础设施的发展水平差异对我国房地产价格的影响程度存在差异,根据估计系数来看,城市轨道交通对经济相对发达的中心区域(主城区市场)的影响程度反而更小,而经济相对落后的远城区(郊区市场)的影响程度更大。

本文以武汉市轨道交通6号线站点周边二手住宅市场为例,实证检验了城市轨道交通对沿线住宅价格的影响,分析了小区中心距最近轨道交通站点不同距离范围和分市场对住宅价格的影响程度。由城市轨道交通对周边住宅价格增值效益的变化规律可知,在城市轨道交通站点区域规划中,需要结合路网合理分区,优化各分区结构,改善商业、基础设施等建筑的构成比例,对不同分区尽可能采用差异化控制措施,适当提高核心区房屋开发强度,实现城市轨道交通的增值效益最大化。此外,城市轨道交通对住宅价格的影响程度郊区市场远大于主城区市场,因此加大交通基础设施、公共服务设施相对落后地区的轨道交通建设有助于引导市场动力向周边区域集聚,推动城市更新,带动新城发展。