也談城市軌道交通對沿線房價影響分析
——以廣州市地鐵9號線為例

左珍華 楊思琳

1．上海振華重工（集團）股份有限公司 上海 200125

2．惠州學院 廣東惠州 516007

1 引言及文獻綜述

1.1 引言

在中國，近年來經濟高速發(fā)展，城市化越來越快，交通擁堵問題在一、二線城市中越發(fā)明顯。為了緩解大城市，尤其是特大城市交通壓力的通病，當下我國各大一、二線城市，甚至三、四線都把速度快、舒適性好、運客量大的軌道交通作為通用解決手段[1]。隨著軌道交通的開通運行，軌道交通沿線的房價受此影響波動明顯，因此研究城市軌道交通建設對房地產價格的影響具有積極的理論意義。

1.2 國內外文獻綜述

國外研究者布格斯（E．W．Burgess、1925)創(chuàng)立了同心圓的理論，霍伊特（H．Hoyt）在此的基礎上剖析了北美地區(qū)多座城市的房屋租金之后得到：城市的發(fā)展一般來說是順著交通最為便利的線路向外擴展，并且形成了扇形的論斷。哈里斯（C．D．Harris）和烏爾曼（E．L．Ullman）（1945）在前人的基礎上發(fā)展形成多核心理論。很好地解釋了城區(qū)內不一樣的功能布置的城區(qū)功能區(qū)架構的理論，“城區(qū)核心論”剖析了城區(qū)間的地理位置及規(guī)模之間的相互關系。

論文在搜集了廣州市內軌道交通九號線沿線部分站點約二十余房地產項目的平均價格數據（2017-2018年）的基礎上，應用回歸分析法分析了城市軌道交通是如何影響路線周邊房地產價格的走勢、影響距離以及此影響隨著空間距離的遠離和時間推移會逐步減弱的現象。

2 數據來源

2.1 廣州市花都區(qū)概況

廣州市處于廣東省的中南部，是珠江三角洲北面的一頂皇冠，而花都區(qū)的位置上又在廣州市北部，算得上皇冠上的一顆明珠。花都區(qū)面積約為970平方公里，地理坐標為東經112°57′07″+113°28′10′，北緯23°14′57″+23°37′18″，東邊接壤從化區(qū)，西面連接佛山市三水、南海區(qū)，花都區(qū)在2018年上半年的GDP與固定資產投資額同比增長情況在廣州市11區(qū)排名中均為第8名，處于中下等水平。在地鐵9號線未開通前，花都區(qū)的經濟較為落后，交通不便，花都區(qū)的經濟社會發(fā)展受到非常大的制約[2]。在軌道交通9號線通車以后，花都區(qū)的市內交通條件有了極大的改善，其發(fā)展后勁十足。

2.2 廣州地鐵9號線概況

廣州軌道交通9號線經過花都區(qū)、白云區(qū)，通車之后給花都跟周邊區(qū)域社會經濟的均衡發(fā)展奠定基礎，同時為廣州市社會經濟的連續(xù)高速增長及城市空間擴容、布局提供了可靠地的障，并且剪短了往來廣州白云國際機場與廣州北站之間的時間，花都區(qū)市民去往廣州市區(qū)將會更方便，極大地豐富了軌道交通沿線市民的文化生活。

2.3 研究樣本概況

房地產價格的走勢與其所在的區(qū)域位置、交通狀況、房子自身固有特性、周邊配套工程項目以及區(qū)域內經濟整體發(fā)展趨勢密切相關。因為區(qū)域內社會經濟的發(fā)展對本區(qū)內房地產價格走勢的影響是趨近于一致的，并沒有明顯的差別，因此可以不考慮此因素對房價走勢的影響；又由于房子本身的固有特性如結構類型、房屋朝向、所處樓層、室內裝修情況以及所使用的建材標準等許多方面方面，非常難以精確的計算這些因素對住房價格走勢的影響程度，因此，本文將考察重點放在城市軌道交通對沿線房地產價格走勢的影響上，數據的搜集也圍繞軌道交通與其沿線住宅的價格而展開[3]。

為了盡可能的減少其他的干擾因素，確保搜集的數據、樣本具備典型、全面及準確，特別考慮社會經濟發(fā)展狀況、基礎建設完備程度以及周邊居住人口數量等因素，選擇了廣州軌道交通9號線所經過的花都區(qū)的汽車城地鐵站、廣州北站、花果山公園站、馬鞍山公園站及清塘站等5個站點周邊房地產為分析樣本，分析軌道交通如何影響其半徑2000m范圍內的商品住宅價格的走勢。

車站名 站位花都汽車城站 位于風神大道、九潭路、畢村中路廣州北站 位于站西路、秀全西路、新街大道花果山公園站 位于云山大道、茶園南路馬鞍山公園站 位于迎賓大道、百壽南路清塘站 位于迎賓大道、清塘路

由于軌道交通站點周邊新開樓盤數量不多，而且整體分布不是很均勻的客觀現實，在這篇文章中，房價數據主要為軌道交通站點周邊次新樓盤的價格，并且將這些次新樓盤的房價作為本文研究分析的數據來源。

本文主要選擇了2家市場占有率高、日均成交量大的房地產交易網站：安居客及房地產信息網的次新房買賣頻道的房價信息搜集和整理。選擇上述這2家知名網站房地產價格信息作為本文數據來源的主要原因是，第一，這兩個網站交易數據信息占廣州市次新房交易信息的絕大比例；第二，網站還提供了房子所在區(qū)域、售價等有用的信息。為了規(guī)避建造時間因素的干擾，本文限定所收集資料的次新房的建造時間為2010年以后，2017年以前[4]。對于所搜集的次新房距最近的軌道交通站點之間的距離數據，是用谷歌地圖上的距離測量功能模塊進行比對、篩選。本次共采集了53個次新房隨機交易數據，去除32個樣本離群值，最終獲得21個有效樣本數據。

3 模型方程建立及結果

本文選擇2017年廣州市軌道交通9號線開通前和2018年軌道交通開通后站點附近房子的價格差為因變量，將分析樓盤距地鐵站的距離、距市中心北京路的距離作為自變量，體現軌道交通隨時間、空間變化對住房價格的影響，運用多元線性回歸的基本思想，建立模型如下：

說明：Y為2017年軌道交通通車之前與2018年軌道交通通車之后的價格變化；1，A2為系數；是房屋到軌道交通站點的距離，為房屋到廣州市中心的距離；e為常數項。

經搜集整理，軌道交通站點附近的房屋價格隨時間、空間變化如下表1：

表1

用微軟旗下辦公軟件office中Excel程序對上表數據進行剖析，可以得出軌道交通沿線站點附近房價變化模型測算結果如下表2-表4：

表中：復相關數為復相關系數R2的平方根，用來判別變量x與變量y之間的關聯程度的大小。表中的結果顯示：R0．692391，說明數據的自變量與因變量之間的相關程度約為69．2%。

復相關系數R的平方即為復測定系數，其作用為解析變量x解釋變量y的變差程度，用來判斷變量y的吻合程度。分析結果表明復測定系數為0．479405，也就是說變量x在47．9%的程度上可解釋變量y變差的原因；

表2

表中分析結果顯示調整后的復測定系數為0．421561，意即多元線性回歸方程中變量x對變量y的解析比例為42．1%，不足60%，可以認為方程回歸效果一般。

標準誤差：用于測量溫和的程度，也用來測算與回歸有關聯的其它統(tǒng)計數據，該結果越小，就說明吻合程度越理想；

觀察值：用于估計回歸方程的數據的觀察值個數。

表3 方差分析表

表3中的結果顯示：SignificanceF的P值為0．002809，比顯著性水平0．05要小，表示此多元線性回歸方程回歸明顯，至少有一個系數不等于0。

表4中顯示：A1的P值為0．000718，比顯著性水平0．05要小得多得多，說明這個變量x與變量y有關；A2的P值為0．042374，比顯著性水平0．05略微小一點，說明此項因素回歸性不明顯。由此可得：

4 廣州市地鐵9號線對沿線住宅價格影響分析

4.1 地鐵站距離對對住宅價格的影響分析

通常而言，軌道交通的建設及投運可以顯著拉升沿線站點附近一定距離內的房價，可是，如果房子位于某一距離范圍外，軌道交通則對房價的影響能力就不是很明顯。在方程（1）中，變量的系數小于0，說明如果其他影響因素不變的前提下，房價的上漲幅度與它距軌道交通站點距離為反比，據此整理出房價漲幅與其距軌道交通站點之間的距離關系圖（圖1）。

圖1 房價差——軌道交通站點距離關系

從圖1來看，軌道交通沿線站點附近的房價變化與其距離站點之間的距離密切相關。在0-860m范圍內，房價變化與距離為反比例關系，特別是軌道交通沿線站點500m內這種表現非常顯眼。但在距軌道交通站點約860m的距離以外，房價增幅隨距軌道交通站點距離的增加而減小的現象不是很顯眼。也可以說，在距軌道交通站點約860m的距離以外，房價增幅受各因素的影響趨近于一致化。由此可以得出如下結：廣州市軌道交通9號線對花都區(qū)沿線站點附近的房價的影響范圍約為860m左右。

表4 回歸參數表

4.2 距市中心距離對房價的影響分析

變量X2系數大于0，說明，在別的影響因素不變的前提下，房價跟房子本身離市中心的遠近為正比例關系，即軌道交通沿線站點附近次新房距市中心越遠房價上漲幅度越明顯。這也側面表明軌道交通對房價的影響局限于一定的距離內，即軌道交通兩端站點附近房價上漲幅度尤為顯眼[5]。這說明廣州市軌道交通9號線的投運非常明顯的優(yōu)化了這些原本交通落后地區(qū)的交通現狀。通過軌道交通，城市的影響力范圍不斷的外擴，但城市原來的中心區(qū)域先天的優(yōu)越條件，交通網絡非常發(fā)達，出行方式的選擇面比較廣，軌道交通的影響力相對來睡就顯得不那么顯眼。而且，地處繁華的城市中心地帶，影響房價的因素更廣，也更復雜及趨于一致性，所以，相比較來說，城市中心地段的房價受軌道交通站點的影響不那么顯眼。

5 結語

城市軌道交通沿線站點能夠在某一區(qū)域明顯的影響房價的增長幅度，而在這一定范圍之外，其影響作用則不那么顯眼，而且，如果房子離城市中心越遠，原來交通越是落后，則這種影響越發(fā)顯眼，反之，原來就處于城市核心地段區(qū)域的房價受軌道交通開通運行的影響則不會那么顯眼[6]。同時，研究軌道交通沿線站點對附近房價漲幅的影響距離及其減弱的現象，可為城市遠期建設規(guī)劃及未來發(fā)展提供參考依據。

盡管通過分析一些數據，且獲得了一點結論，但本文僅僅使用了一種形式進行研究，還是非常淺顯及粗糙的，最后，在選用影響因素作為變量的時候，由于主觀意愿、客觀調查受限等方面原因也許還不夠全面，期待后來者能有所突破及建樹。