地鐵對二手房價格的影響研究

作者簡介：蘭宇杉（1996-），男，壯族，廣西都安人，廣西大學商學院在校研究生，研究方向：城市經濟。

摘 要：本文利用商圈二手房數據作為因變量，基于南寧地鐵一號線的正式開放這一“準自然實驗”，使用面板雙重差分模型來研究地鐵站的正式開放對于地鐵站周邊商圈內二手房價格的影響，得出結論為地鐵一號線沿線商圈的二手房平均價格在地鐵一號線開放后比非沿線商圈內二手房平均價格高出5.07%。后再將數據縮小到城區，得出結論為青秀區的地鐵沿線商圈在地鐵開放后比非地鐵沿線商圈高出5.03%，西鄉塘區的地鐵沿線商圈在地鐵開放和比非地鐵沿線商圈高出2.57%。最后在穩健性檢驗中，將地鐵一號線開放時間提前一至兩年，結果表明前文所述結論是穩健的。

關鍵詞：地鐵;二手房數據;DID 南寧

中圖分類號：F23 文獻標識碼：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2022.09.055

0 引言

軌道交通作為新時代常見的交通工具，具有快速、安全、便利、實惠的特點，大大減少了城鎮居民的通勤時間，加速了城市各地區的人流變化，是城市高速發展的不可或缺的助燃劑。南寧市地鐵一號線是南寧市第一條軌道交通線路，于2016年12月28日正式全面開放。南寧地鐵一號線的正式開放必然會對地鐵周邊區域帶來積極正面的影響，但這種正面影響的度量有時候是很困難的，原因在于地鐵穿梭于城市，所到達地區往往很難收集到有關的高頻數據，因此研究可能只能局限于地鐵的建成對于整座城市的影響，而非城市某個區域的影響。商圈（商業圈）數據相比于城市，城區數據，可以更微觀的去揭示現象。本文選擇使用南寧市商圈內二手房平均價格作為因變量，可以很好地度量地鐵一號線的建成對于地鐵站周邊區域的影響。二手房價格是一個很好的衡量區域發展水平的代理變量，因為二手房價格往往會受到附近區域內教育設施，生活娛樂設施，交通設施的影響（繆格，et al，2017）。

國內外大部分二手房相關文獻主要基于Hedonic Price Model（HPM，特征價格模型）來研究是何因素影響了二手房價格，以及Kriging插值法，空間自相關等空間方法來研究地鐵站如何影響住宅價格，而少有使用經濟學方法進行研究。由于南寧市地鐵二號線的正式開放時間為2017年12月28日，比地鐵一號線的正式開放時間晚了一年，我們可以在相對沒有干擾的情況下利用一號線開放這一“準自然實驗”來驗證地鐵的建立對于地鐵站周邊商圈二手房價格的影響。本文采用南寧市部分商圈的二手房平均價格的對數形式作為因變量，采用雙重差分模型來研究地鐵沿線商圈內的二手房價格與非沿線商圈內二手房價格的差異，進而得出地鐵對于二手房價格變化的影響。

1 變量說明，數據描述以及模型設定

本文中的因變量為南寧市青秀區，西鄉塘區，江南區和興寧區四個城區內28個商圈的2014-2017年的二手房單位平方米的平均價格取對數后的月度數據。由于南寧市軌道交通一號線于2016年12月28日全線開通運營，而南寧市軌道交通二號線于2017年12月28日開始運營（東延線玉洞站至壇澤站為2020年11月23日開通運營），為避免二手房價格數據受到二號線運營的干擾，將時間段定位在2014-2017年。本文中的實驗組設定為商圈中心距離地鐵站不超過兩千米的商圈，包括西鄉塘區內的相思湖新區、科園大道、魯班路、新陽、衡陽和華強，興寧區內的朝陽廣場，青秀區內的民族廣場、七星桃源、南湖、金湖廣場、會展中心、東盟商務區、鳳嶺、新竹、長湖路、東葛路、建政路。控制組設定為商圈中心距離地鐵站超過兩千米的商圈，包括西鄉塘區內的北湖、北大路、安吉、心圩、興寧區內的望州路，青秀區內的柳沙，以及江南區內的白沙大道、沙井、五一路、星光大道。商圈及商圈二手房單位平方米價格數據具體見圖1。

為盡量避免樣本選取偏差問題，各個商圈的二手房單位平方米的平均價格數據來源于國內兩大二手房銷售網站：58同城和安居客。通過從兩個網站內收集到的各商圈二手房數據進行平均后，得到經過調整的二手房單位平方米的平均價格。部分商圈數據只存在于某個網站，則取該網站的二手房數據作為調整后的數據。商圈到地鐵站的距離通過百度地圖內測距功能計算。

由于缺乏各商圈內相應特征的歷史數據，本文利用面板數據固定效應模型，以得到參數的一致性估計。模型設計為一個簡單雙重差分模型，具體模型如下：

其中lnprice為各商圈不同時期的二手房每平方米的平均價格。time為虛擬變量，當年份為2017年時，time=1，否則time=0。treat為虛擬變量，當商圈為一號線沿途商圈時，treat=1，否則treat=0。

2 實證分析

利用（1）中的DID模型，選擇商區：相思湖新區，科園大道，魯班路，新陽，衡陽，華強，朝陽廣場，民族廣場，七星桃源，南湖，金湖廣場，會展中心，東盟商務區，鳳嶺，新竹，長湖路，東葛路，建政路作為實驗組;柳沙，北湖，北大路，安吉，心圩，白沙大道，沙井，五一路，星光大道，望州路作為控制組。具體回歸結果見表1。

表1中，（1）列為基準回歸模型，（2）列為控制了不同城區的固定效應模型，（3）列為控制了各商圈的固定效應模型，（4）列為控制了時間的固定效應模型，（5）列為控制了時間和商圈的固定效應模型。由表1結果可知，地鐵一號線沿線商圈內的二手房價格要比非一號線沿線商圈內的二手房價格平均高出5.07%，結果在統計上顯著。

由于青秀區為南寧最重點發展的城區，也是南寧GDP歷年來最高的城區，許多因素如資源配置等可能會使其二手房價格上漲的比別的城區更快。為進一步探究地鐵一號線的建立對二手房價格的影響，將數據范圍縮小到城區，具體回歸結果見表2。

表2中，（1）列為青秀區基準回歸模型，（2）列為西鄉塘區基準回歸模型，（3）列青秀區控制時間和個體的固定效應模型（4）列為西鄉塘區控制了時間和個體固定效應模型，（5）列青秀區和西塘區的基準回歸模型，（6）列為青秀區和西鄉塘區控制了時間和個體的固定效應模型。由表2結果可知，在控制個體和時間后，青秀區內地鐵一號線沿線商圈內的二手房價格要比青秀區內非一號線沿線商圈內的二手房價格平均高出5.03%[ Exp（0.0491）-1=0.0503254]，結果在統計上顯著。在控制個體和時間后，西鄉塘區內地鐵一號線沿線商圈內的二手房價格要比西鄉塘區內非一號線沿線商圈內的二手房價格平均高出2.57%，結果在統計上顯著。

3 穩健性檢驗

為進一步鞏固地鐵一號線正式開放對沿線商圈內二手房價格有正向影響的結論，將地鐵正式開放時間提前一年至兩年，具體回歸結果見表3。

表3中，（1）（2）（3）列為假定一號線正式開放時間為2015年12月28日。（4）（5）（6）列為假定一號線正式開放時間為2014年12月28日。由結果可知，當控制了商區和時間后，假定一號線正式開放時間為2015年12月28日后，DID系數為0.0169，在統計上顯著，而假定一號線正式開放時間為2014年12月28日時，DID系數為0.011，在統計上不顯著。對于第（3）列DID系數在統計顯著，可能的原因在于一號線未開放時已經存在外溢效果，進而影響了一號線沿線商圈的二手房價格，從圖1也可以看出，在一號線正式開通前，各商圈已經存在二手房價格上漲的現象。地鐵未正式開放的外溢效果并不影響前文結論，因為南寧地鐵二號線的外溢效果會使部分本文中的控制組數據出現價格上漲情況，導致前文的回歸系數低于真實的回歸系數，但結果依舊顯著。對于第（6）列DID系數在統計上不顯著，證明了本文中地鐵一號線對沿線商圈內二手房價格有正向影響的結論，結果是穩健的。

4 結論

本文探討了2014-2017年南寧市四個城區中地鐵一號線建成后對地鐵站附近商圈的二手房平均價格的影響。具體而言，本文使用2014-2017年南寧市28個商圈的二手房平均價格的月度數據，首先以青秀區內一號線沿線的11個商圈，西鄉塘區內一號線沿線的7個商圈，以及興寧區內一號線沿線的朝陽廣場商圈作為實驗組，剩余10個未沿一號線線商圈作為控制組，進行面板雙層差分模型的回歸。回歸的結果證明了地鐵一號線的正式開放對于一號線沿線商圈內的二手房價格具有正向影響。為進一步探究結論，僅利用青秀區內商圈以及西鄉塘區內商圈進行雙層差分回歸，結論依舊成立。為驗證結論的穩健性，本文采取將地鐵一號線正式開放時間向前推移一年至兩年，穩健性檢驗的回歸結果證明了結論的穩健性。

本文的局限性在于，僅使用南寧的商圈二手房價格數據可能存在異質性，結論可能只作用于南寧市。其次，在樣本選取上可能出現偏差，首先從二手房交易平臺網站獲取的數據可能存在選取偏差，無法完全衡量商圈內二手房價格的水平，其次在于選取的商圈，可能由于數據的限制而忽略了部分商圈。

參考文獻

[1]繆格，李英冰，袁菲，等.基于多元回歸法的武漢市二手房價格影響因素研究[J].城市勘測，2017，2（1）.

[2]徐俊.新建城市軌道交通項目對周邊住宅價格的影響研究[D].成都：西南交通大學，2005.

[3]張偉陽，李慧，段學軍，等.城市軌道交通對住宅價格的影響研究———以北京市地鐵一號線為例[J].經濟地理，2012，32（2）.

[4]李青香，周小玲，毛蔣興，等.基于大數據的二手房價格空間分布及影響因素分析———以南寧市為例[J].經濟與社會發展，2020，（6）.