城市軌道交通對其沿線住宅價格的影響研究
——以佛山市地鐵1號線為例

莫雪菲 朱俊樹 謝正峰

(嘉應學院地理科學與旅游學院，廣東 梅州 514015)

1 研究區域與數據來源

1.1 研究區域

佛山地鐵1號線作為全國首條跨越地級行政區的地鐵線路，西起廣東省佛山市新城東站，途經佛山市順德區、禪城區、南海區，廣州市海珠區、荔灣區，東至廣東省廣州市瀝滘，呈“廠”字走向。該地鐵線全長37.96km，其中佛山市占21.47km，廣州市占17.03km，現已開通25個站點，其中位于佛山市內的站點15個，位于廣州市內的站點10個。佛山地鐵1號線于2015年年末一期全線開通運營，開通運營時間長，對于沿線價格的影響效應趨于成熟，為本研究的展開提供良好的客觀條件。

1.2 數據來源

本文以佛山地鐵1號線各站點為中心，2km為半徑范圍內的住宅小區作為樣本數據。考慮到單套住宅由于戶型、朝向、樓層、裝修等特征差異所帶來的房價差異，故選取整個小區的均價更具代表性。通過鏈家網、房天下、搜房網等地產信息網，輔以百度地圖測距，共選取60個住宅小區2021年3月的市場價作為樣本數據。

2 模型構建及變量選擇

2.1 模型構建

價格特征模型本質上是假設商品具有異質性和隱性價格，設定因變量為商品價格，商品所具有的特征作為自變量，這些特征所對應的隱含價格共同形成了商品的價格。將價格特征模型運用于本研究中，實際上就是將作為商品的房地產的價格分離開來，得到每一個特征變量所對應的隱含價格，再通過控制變量法，研究單個變量的變動對于房地產價格的影響。特征價格模型主要表現為線性函數、對數函數和半對數函數三種類型，三種函數都具有各自特點，故需通過檢驗找出適合本文研究的函數形式。

2.2 變量選擇及預處理

影響房地產價格的因素眾多，在總結國內外研究綜述基礎上，結合筆者的實地調研發現影響房地產價格的特征因素主要包括建筑因素、區位因素及鄰里因素。故從各個特征因素中結合研究區域的實際情況，挑選出以下變量進行分析。

表1 特征變量及說明

2.3 模型檢驗

把樣本數據分別代入上述的線性函數、對數函數及半對數函數，并通過SPSS23.0軟件進行回歸分析，結果顯示三種函數模型的顯著性都為0.000<0.05，顯著性較好。調整后的R方結果顯示：線性函數模型(0.825)>半對數函數模型(0.796)>對數函數模型(0.779)，表明線性函數的擬合度更好，對于結果的解釋能力更強。與此同時，線性函數模型的回歸直方圖更近似于正態分布，故選擇線性函數模型作為本文的研究模型。

3 模型回歸結果分析

為了確保研究結果的準確性，還需要進行共線性檢驗，下面使用方差擴大因子VIF及容差進行檢驗，VIF=1/容差。一般以容差大于0.1，且VIF小于5作為檢驗標準。由表2可知，各特征變量之間不存在多重共線性。

表2 線性函數模型回歸系數

(1)D1、D2、D3、D4、D5五個變量進入模型。當住宅小區距最近地鐵站點的距離為0-400m時，回歸系數為-6259.150，與價格呈負相關，表示在住宅小區距離地鐵站點0-400m范圍內，住宅價格平均下降6259.15元。在此范圍內居民的日常生活易受到地鐵站人流量大、治安以及地鐵運營帶來的噪音及震動等問題的負面影響；當住宅小區距最近地鐵站點的距離為400-800m時，回歸系數為5488.681，與價格呈正相關，表示這個距離范圍內，住宅價格平均增加5488.681元。在此范圍內，地鐵所帶來的便利開始對住宅價格產生正向影響，給住宅帶來增值效應；當住宅小區與最近地鐵站點的距離為800-1200m時，住宅價格平均增加6802.891元，在此范圍內地鐵給住宅價格帶來的增值效應達到最大；當住宅小區與最近地鐵站點的距離為1200-1600m時，住宅價格平均增加5320.93元，在此范圍內地鐵給住宅價格帶來的增值效應開始減弱；當住宅小區與最近地鐵站點的距離為1600-2000m時，與價格呈負相關，表明在此范圍內地鐵對住宅價格開始產生負面影響。

(2)CBD變量進入模型，表明住宅小區與城市中央商務區的距離對住宅的價格產生顯著影響。其回歸系數為-329.243，與價格呈負相關，表示住宅小區距離城市中央商務區每增加1km，住宅價格下降329.243元；Park變量進入模型，表明住宅小區周邊的城市公園數量對住宅的價格產生顯著影響。其回歸系數為1215.575，與價格呈正相關，表示住宅周邊1km范圍，每增加1個公園，住宅價格上升1215.575元；Medical變量進入模型，表明住宅小區周邊的醫院數量對住宅的價格產生顯著影響。其回歸系數為1372.132，與價格呈正相關，表示住宅周邊1km范圍，每增加1所醫院，住宅價格上升1372.132元；School變量進入模型，表明住宅小區周邊的學校數量對住宅的價格產生顯著影響。其回歸系數為1266.854，與價格呈正相關，表示住宅周邊1km范圍，每增加1所學校，住宅價格上升1266.854元；Medical變量進入模型，表明住宅小區周邊的醫院數量對住宅的價格產生顯著影響。

4 研究結論

(1)城市軌道交通的開通確是給沿線的住宅價值的帶來了提升作用，但并非是距離地鐵站越近價格提升越明顯。沿線住宅小區的價格會隨著地鐵站的開通平均增加1536.075元。當距離地鐵站超過1600米后，正向影響效果已不顯著。

(2)住宅價格隨著與地鐵站點距離的增加，先升高，到達最大值后再逐漸下降，整體呈現倒“U”型影響。究其原因，軌道交通對于住宅價格的影響受到正外部性和負外部性的共同作用。正外部性包括改善交通通達性、促進土地開發等；負外部性包括軌道交通運營存在的噪音污染、治安問題等。距地鐵站點400米范圍內，地鐵帶來的負外部性大于正外部性，使得綜合作用下，城市軌道交通對于該范圍住宅價格呈現負向影響。距地鐵站點800-1200米范圍內，地鐵帶來的增值效應達到最大值，該距離是居住步行可接受范圍，同時還不會受到地鐵噪音、人流混雜的負面影響，一般地鐵站2km范圍內片區土地溢價效應最高的區域。

(3)周邊商業、醫療、教育配套對住宅價格呈現正向影響，住宅與城市CBD的距離對住宅價格呈現負向影響。住宅周邊商業、醫療及教育配套的完善，便利了住戶的日常生活，滿足居民的基本生活需求。消費者在置業投資時對這些因素也更為看重，這也為房地產開發商對于小區區位選擇及營銷宣傳策略提供參考方向。城市CBD通常代表著充足的就業、便利的交通、完善的配套、大量的人流等，距離城市CBD越遠，代表這些利好因素的減少，因而住宅價格也隨之降低，呈現負向影響。