高鐵站區對周邊房地產價格的非線性空間影響

北京交通大學經濟管理學院 趙玉卿 李欣芮 劉俊雅

從古至今，交通運輸的快速發展無一不帶動著一個城市的進步與發展。伴隨著經濟發展和產業結構調整，高鐵以其速度快、安全性強、能源耗費少等優勢在本世紀中愈發顯示出自身優越性。中國高鐵建設發展起步較晚但發展卻日新月異，截至2017年，中國高鐵運營總里程居世界第一，已超過2.2萬公里，占世界高鐵運營總里程60%以上。

政府通過高鐵項目來提高人民的生活水平，同時促進區域一體化。高速鐵路車站的建設無疑提高了受影響地區的有效投資水平。同時，它也改變了周邊地區的土地使用強度，甚至影響了城市空間的結構和形態，從而影響了房地產開發。因此，通過科學地考察高鐵站對房價的影響，可以對高鐵站周邊地區的住宅和城市空間發展做出重要貢獻。

本文重點研究高鐵站區對于周邊房地產價格的正、負效應影響機制。通過實證分析，分別研究站點的節點特征和區位特征。車站的節點特征考慮了可達性(通常為正向效應)。采用特征價格模型，并根據數據處理方便程度以及對國內外文獻參考，我們認為，若采用半對數模型，特征系數更好解釋，且半對數模型允許不同單位特征之間存在差異。因此，本文在進行數據分析時，采用半對數模型：

也就是說，在運用Eviews軟件進行線性回歸分析前，需要先將已統計到的P值(住宅單價)轉換為其自然對數，然后在其自然對數的基礎上進行線性回歸。

1 樣本選取

本文選取了設有高鐵站的共37個城市作為樣本，考慮到城市規模會對城市房價的整體水平產生的影響，因此樣本城市分為特級、一線和二線城市。從區位因素、交通因素、自身特征、需求特征以及人們的心理預期幾個方面考慮，構造了12個自變量，如表1所示。

表1 變量名稱

2 變量相關分析

經描述性統計和變量相關分析，我們剔除差異較大的樣本數據，也將自變量調整。在特級城市樣本中，通過逐步回歸反復試算，剔除X5、X6、X8、X9這幾個變量。同理，在一線、二線城市樣本中，剔除X6、X7、X8、X9、X10這幾個變量，如表2所示。

在特級城市樣本中，X4的回歸系數是-4.369423，在保持其他條件不變的情況下，如果房地產位置每遠離高鐵站1m，房地產價格相應降低436.9%。

特級、一線和二線城市的X13回歸系數分別為0.190721、0.156357和0.103752，說明購房者在購買時關心附近的教育、文化設施。公共設施會提高人們對于房地產的滿意程度，從而提高房地產的價格。

X12回歸系數分別為0.000315、3.67E-05和0.000119，房地產的價格呈現逐漸升高的趨勢。房地產到鐵路線的距離主要和噪音這一負向效應相關，也即，正常情況下，這個變量的回歸系數只能為正。

表2 樣本變量估計

X5的回歸系數分別是0.001058和0.002250。發車頻率用每一天經停該高鐵站的列車次數來衡量。這一變量反映了高鐵站自身的客貨運量和技術作業量大小，也間接反映了該高鐵站可以創造的商業價值和對周邊房價的促進能力。同理，X7，X8也能夠反映高鐵站的可達性，對周邊房地產的價格起到一定的影響。

住宅價格的空間變化是由正向和負向效應共同作用的。積極的影響包括提高城市間的可達性和基礎設施的完善。負面影響包括高鐵站附近地區存在交通擁堵、噪音污染等不良因素。特級城市、一線城市和二線城市X4的回歸系數分別為-0.000109、-0.000198和-1.42E-05，就證明了距離高鐵站過近，負向效應會大于正向效應。

3 結語

運用Eviews對全國37個城市46個高鐵站進行定量分析，分析出高鐵站和周邊房價的分布規律。其分布規律是：距離高鐵站特別近的時候房價比較低，之后在一定范圍內房價遞增，超過之后有遞減的趨勢，這就是積極和消極效應博弈的結果。我們可以根據擬合圖形可知，特級城市在距離高鐵站比較近的時候房價比較低，然后在(0～1486m)的范圍內房價在增加并且達到最大值64911元，之后房價下降。一級和二級類似，一級城市是在(0～910m)上升，房價最大值為18850元，二線城市是在(0～1968m)的范圍內上升，最大值為13282元。

4 未來展望

本文僅分析了普通的住宅，并未對商業樓進行研究。但是在現實生活中，高鐵的建設和運營對商業寫字樓的影響更為顯著，因此現在預測的數據可能會比實際要小。樣本數據誤差大。特征價格模型在使用有一定的假設前提——即市場完全競爭和市場信息比較完善。但是我國的房地產市場信息嚴重不對稱，交易數據不夠公開。本文在收集數據采用的多為網絡數據并非真實的成交價格，這之間存在誤差。

在高鐵項目的建設過程中，應該將高鐵建設和房地產建設結合起來，鼓勵投資主體的多元化，促進高鐵系統的完善和區域經濟可持續發展。

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