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城市軌道交通的土地增值效應(yīng)研究
——以寧波市為例

2023-03-09 03:27:20嚴(yán)振瑞姜雨萌孫丹揚(yáng)呂金涵張洪康
黑龍江科學(xué) 2023年2期
關(guān)鍵詞:效應(yīng)特征影響

嚴(yán)振瑞,姜雨萌,孫丹揚(yáng),呂金涵,張洪康

(寧波大學(xué),浙江 寧波 315000)

0 引言

浙江省作為全國(guó)首批交通強(qiáng)國(guó)建設(shè)的試點(diǎn)省份,力爭(zhēng)3~5年內(nèi)取得試點(diǎn)任務(wù)結(jié)果,打造一批交通先行樣板。

浙江以城際鐵路、高速公路等交通建設(shè)為先導(dǎo),加快“高鐵+城際鐵路+地鐵”軌道上都市區(qū)建設(shè),推進(jìn)現(xiàn)代化都市圈一體化,其中城市-城際軌道交通發(fā)揮著重要作用,是滿足居民出行需要、優(yōu)化城鎮(zhèn)化與區(qū)域化可持續(xù)發(fā)展的重要手段。

軌道交通具有運(yùn)輸量大、準(zhǔn)時(shí)性強(qiáng)、安全性好等優(yōu)點(diǎn),兼?zhèn)渫顿Y成本高、回報(bào)周期長(zhǎng)等特點(diǎn)。為應(yīng)對(duì)軌道交通收支不平衡狀況,應(yīng)探尋軌道交通的土地增值效應(yīng)及其捕獲策略,以促進(jìn)當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展及基礎(chǔ)設(shè)施的完善。

基于寧波開展軌道交通影響下的土地溢價(jià)效應(yīng)研究,以理解軌道交通對(duì)土地開發(fā)、土地價(jià)格與開發(fā)強(qiáng)度的影響機(jī)制,更好地規(guī)劃城市軌道交通,引導(dǎo)城市空間發(fā)展。

軌道交通的溢價(jià)效應(yīng)受到了學(xué)者的廣泛關(guān)注,多數(shù)學(xué)者認(rèn)為,這種溢價(jià)效應(yīng)是積極的,軌道交通的建設(shè)對(duì)土地溢價(jià)效應(yīng)有著正向反饋,且對(duì)不同類型的房地產(chǎn)影響不同,對(duì)商業(yè)的增值效應(yīng)比對(duì)住宅的影響更高,對(duì)工業(yè)用地的影響較微[1]。此外,從影響強(qiáng)度與影響范圍角度來(lái)看,城市中心的軌道交通站點(diǎn)對(duì)地價(jià)造成的影響小于外圍地區(qū)的站點(diǎn)[1]。根據(jù)武漢軌道交通對(duì)地價(jià)影響的研究來(lái)看,無(wú)論是居住、商住混合或純商業(yè)用途的土地,距離軌道交通200~2 000 m,地價(jià)影響系數(shù)從最高值迅速衰減至0[2]。不同類型的軌道交通站點(diǎn),其影響地價(jià)的能力各有不同,其中換乘站對(duì)地價(jià)影響最大。同時(shí),受到交通多樣性和通達(dá)度的影響,城市中心的居住用地受溢價(jià)效應(yīng)影響較小。軌道交通建設(shè)對(duì)沿線1 km范圍內(nèi)的土地形成了約10%的溢價(jià)。南京、合肥、青島等城市已抽取部分土地收入作為專項(xiàng)資金來(lái)支持軌道交通建設(shè)[2-3]。

城市軌道交通具有諸多優(yōu)點(diǎn),但軌道交通站點(diǎn)建立帶來(lái)的擁擠、污染等問(wèn)題對(duì)周邊地價(jià)的溢價(jià)效應(yīng)是否有正向影響,很多學(xué)者有著不同看法。He提出,在低密度和依賴汽車出行的歐美國(guó)家,考慮軌道交通的環(huán)境問(wèn)題,居民對(duì)地鐵擴(kuò)建的意愿少,同時(shí)伴隨鄰避效應(yīng)(NIMBY)[4],人們?cè)谶x擇住宅位置時(shí),其所愿意支付的租金與其所需支付的交通成反比成本[5]。Alonso提出了區(qū)位平衡的概念,認(rèn)為土地需求者所愿意支付的最高地租與其距離市中心的距離呈反比[6]。根據(jù)《城市軌道交通2015年度統(tǒng)計(jì)分析報(bào)告》,軌道交通的運(yùn)行間隔、運(yùn)行速度都超過(guò)其他交通方式,因此能承載高強(qiáng)度開發(fā)。以軌道交通站點(diǎn)為中心,200 m半徑范圍內(nèi)為高強(qiáng)度開發(fā)區(qū)域,通常以高利潤(rùn)的服務(wù)業(yè)、商業(yè)、寫字樓、金融服務(wù)和少量住宅等物業(yè)形態(tài)為主,200~500 m半徑范圍為中高強(qiáng)度開發(fā)區(qū)域, 通常以大量住宅和相關(guān)配套基礎(chǔ)設(shè)施的物業(yè)形態(tài)為主。土地容積率的提高能有效提升單位土地的產(chǎn)出效率, 拉大級(jí)差地租, 提升土地價(jià)值。有學(xué)者認(rèn)為,來(lái)自美國(guó)的案例表明,發(fā)達(dá)國(guó)家的軌道交通具有極大的鄰近性溢價(jià),從60~800 m的鄰近性變量范圍在10%~34%不等。對(duì)比發(fā)展中國(guó)家發(fā)現(xiàn),軌道交通對(duì)可達(dá)性的影響偏小[7]。有學(xué)者對(duì)鄭州地鐵1、2號(hào)線進(jìn)行研究,以站點(diǎn)為中心,軌道交通的溢價(jià)效應(yīng)在不同輻射范圍內(nèi)的影響呈現(xiàn)出先減弱后增強(qiáng)的趨勢(shì),從歷年軌道交通對(duì)距離站點(diǎn)不同步行圈的小區(qū)均價(jià)的影響來(lái)看,0~4 min步行圈內(nèi)影響力度最大。在對(duì)上海11號(hào)線的研究中發(fā)現(xiàn),距離站點(diǎn)300~600 m是最佳的溢價(jià)范圍,距離與房地產(chǎn)價(jià)格之間的關(guān)系呈現(xiàn)倒“U”曲線[8-10]。同時(shí),模型建立的控制變量受多方影響,通過(guò)收集深圳地鐵周邊房地產(chǎn)的數(shù)據(jù),構(gòu)建特征價(jià)格模型,論證了軌道交通的空間增值效應(yīng)顯著[11]。在時(shí)間維度上,地鐵建設(shè)期間對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格產(chǎn)生負(fù)效應(yīng),運(yùn)營(yíng)期產(chǎn)生正效應(yīng)。利用北京市公共服務(wù)設(shè)施的地理空間信息數(shù)據(jù)構(gòu)建特征價(jià)格模型,定量分析可達(dá)性對(duì)于商品住房?jī)r(jià)格的影響,結(jié)果表明,商品住房對(duì)不同類型公共服務(wù)設(shè)施的可達(dá)性具有顯著的差異[12]。參考深圳[13-14]及杭州地鐵[15]對(duì)周邊土地增值效應(yīng)的相關(guān)研究發(fā)現(xiàn),土地使用類型、土地交易類型及興趣點(diǎn)區(qū)位可達(dá)性對(duì)軌道交通周邊土地增值效應(yīng)有較大的影響。

1 研究區(qū)概況與研究設(shè)計(jì)

1.1 研究區(qū)概況

2014年以來(lái),寧波軌道交通建設(shè)極大提高了市區(qū)交通通達(dá)程度,年客運(yùn)量達(dá)1.60億人次,日均客運(yùn)量為55.24萬(wàn)人次。截至2020年12月,寧波軌道交通運(yùn)營(yíng)線路共有4條,分別為1號(hào)線、2號(hào)線、3號(hào)線、4號(hào)線,線路長(zhǎng)度154.31 km,共設(shè)車站103座。

1.2 研究方法

在軌道交通溢價(jià)效應(yīng)研究中,多采用特征價(jià)格法。Lancaster和Rosen以消費(fèi)者選擇理論為基礎(chǔ),提出消費(fèi)者對(duì)于商品的需求并非基于商品本身,而是基于其特征或?qū)傩訹16-17]。此商品是作為內(nèi)在特征的集合來(lái)出售的,商品價(jià)格受其特征組合的影響。運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法,將產(chǎn)品特征的隱含價(jià)格分離出來(lái),分析產(chǎn)品的特征需求,使得產(chǎn)品價(jià)格形成的內(nèi)在組成機(jī)制和形成機(jī)制顯現(xiàn)。在對(duì)地價(jià)影響的研究中,將地價(jià)視為由眾多不同的特征組成的集合,而土地價(jià)格是由所有特征帶給人們的效用決定的。通過(guò)多元回歸分析,分離出各自變量(如地塊適用類型等)對(duì)因變量(房地產(chǎn)價(jià)值)的影響。

想探究軌道交通對(duì)地價(jià)的溢價(jià)效應(yīng),需排除軌道交通之外對(duì)地價(jià)產(chǎn)生影響的要素,包括地塊的區(qū)位可達(dá)性、土地交易類型、土地使用類型等。在已有的地價(jià)數(shù)據(jù)中,已知地價(jià)的任意地點(diǎn)A到軌道交通站點(diǎn)的距離長(zhǎng)短(D)會(huì)影響地點(diǎn)A所在地塊的土地價(jià)格。同時(shí),為排除其他區(qū)位條件因素對(duì)其造成的影響,則根據(jù)點(diǎn)A與相應(yīng)的區(qū)位可達(dá)性影響因素的距離進(jìn)行分析。通過(guò)比較,在線性、對(duì)數(shù)及半對(duì)數(shù)的形式中,選擇半對(duì)數(shù)形式的特征價(jià)格模型,建立函數(shù)關(guān)系如式(1)所示:

logPricei=γ1α+γ2β+γ3logDisi+γ4logZ1+…+γnlogZn+ε

式中,ε為常數(shù)項(xiàng);γ1……γn表示待確定的回歸系數(shù);特征價(jià)格模型中變量包括自變量,即距離特征,由Disi表示;控制變量,即興趣點(diǎn)(POI)區(qū)位可達(dá)性特征及時(shí)間效應(yīng),分別由Z1……Zn表示;剩余控制變量,即地塊使用類型、土地交易類型分別由α及β表示。

1.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

采用的數(shù)據(jù)包括土地價(jià)格、軌道交通和其他設(shè)施興趣點(diǎn)等3類:其一,土地價(jià)格數(shù)據(jù)。主要通過(guò)“房天下”網(wǎng)站“土地云”模塊(https://land.3fang.com/)下載土地出讓數(shù)據(jù),并實(shí)現(xiàn)空間定位和配準(zhǔn),包括土地交易總價(jià)、面積、交易類型等信息。其二,軌道交通數(shù)據(jù)。結(jié)合寧波市軌道交通運(yùn)營(yíng)線路和站點(diǎn)數(shù)據(jù),在ARCGIS平臺(tái)中實(shí)現(xiàn)空間定位和配準(zhǔn)。其三,其他設(shè)施興趣點(diǎn)數(shù)據(jù)。主要來(lái)自于2019年高德地圖提供的公共服務(wù)、風(fēng)景名勝、醫(yī)療設(shè)施、教育設(shè)施等包含空間定位的POI數(shù)據(jù)。

1.4 變量設(shè)置

利用特征價(jià)格模型進(jìn)行分析,具有以下特點(diǎn):模型的建立往往需要大量的數(shù)據(jù),影響地價(jià)的特征選擇十分重要[18-19]。參考相關(guān)文獻(xiàn),選擇距離特征、時(shí)間效應(yīng)及區(qū)位可達(dá)性作為模型建立的控制變量,而區(qū)位可達(dá)性中選擇風(fēng)景設(shè)施、公共服務(wù)設(shè)施、公司企業(yè)、醫(yī)療設(shè)施、教育設(shè)施及購(gòu)物設(shè)施等對(duì)地價(jià)影響較大的因素來(lái)表示。

表1 變量選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源Tab.1 Variables selection and data source

2 研究結(jié)果分析

2.1 描述性分析

從總體上看,寧波軌道交通的建設(shè)對(duì)周邊土地增值效應(yīng)的影響顯著,寧波地價(jià)大體隨著與軌道交通的距離呈現(xiàn)“N”型變化趨勢(shì),而用地類型對(duì)地價(jià)的正向影響程度按商業(yè)用地、居住用地、商住混合、工業(yè)用地的順序依次減弱。采用的地塊地價(jià)數(shù)據(jù)來(lái)自不同地理位置、不同交易時(shí)間,通過(guò)比較可呈現(xiàn)出軌道交通對(duì)土地溢價(jià)的時(shí)間及空間效應(yīng)。已有數(shù)據(jù)顯示,與站點(diǎn)距離“0~1 km”的平均地價(jià)為10 894.67元/m2;與站點(diǎn)距離范圍為“1~2 km”的平均地價(jià)為8 978.477元/m2;與站點(diǎn)距離范圍為“2~5 km”的平均地價(jià)為2 983.124元/m2;與站點(diǎn)距離超過(guò)“5 km”的范圍的平均地價(jià)為3 470.023元/m2,該范圍內(nèi)不同地區(qū)地價(jià)相差較大。寧波市范圍內(nèi)出現(xiàn)的土地均價(jià)呈現(xiàn)先降后增的趨勢(shì),與站點(diǎn)距離“0~1 km”的平均地價(jià)比與站點(diǎn)距離范圍為“1~2 km”的平均地價(jià)下降了17.59%,而與站點(diǎn)距離范圍為“1~2 km”的平均地價(jià)與站點(diǎn)距離范圍為“2~5 km”的平均地價(jià)之間下降了66.77%,而“1~2 km”與“2~5 km”階段出現(xiàn)急速下降。

2.2 回歸模型結(jié)果

單從距離特征角度觀察,距離特征變量的系數(shù)為-0.08,符合前期對(duì)軌道交通對(duì)地價(jià)溢價(jià)效應(yīng)的預(yù)期,距離軌道交通站點(diǎn)越遠(yuǎn),平均地價(jià)越低。根據(jù)模型1、2、3、4中的距離特征(即地塊到最近地鐵站點(diǎn)的距離),系數(shù)均為負(fù)數(shù),可以驗(yàn)證前期關(guān)于軌道交通對(duì)地價(jià)溢價(jià)的預(yù)測(cè),即距地價(jià)隨地塊距離軌道交通站點(diǎn)距離的增加而減少。模型2中,再加入地塊使用類型,結(jié)果如表2所示,可知居住用地和商業(yè)用地的系數(shù)分別為0.052 3與0.084 5,說(shuō)明在地塊距離地鐵站距離相同時(shí),將土地用作居住用地和商業(yè)用地往往使得價(jià)格上漲,且商業(yè)用地的漲幅往往高于居住用地。商住混合用地和工業(yè)用地的系數(shù)分別為-0.014 0和-0.193 9,說(shuō)明在地塊距離地鐵站距離相同時(shí),將土地用作商住混合用地和工業(yè)用地往往使得價(jià)格下降,且工業(yè)用地的降幅往往低于商業(yè)用地。此推論與谷一楨所得出的結(jié)論相同[1]。根據(jù)模型3中土地交易類型的系數(shù),招標(biāo)和掛牌分別為0.45和0.20,說(shuō)明招標(biāo)的地塊價(jià)格往往高于掛牌的地塊。相較來(lái)說(shuō),模型2與模型3中地塊使用類型與土地交易類型對(duì)回歸模型建立的影響相對(duì)較小。模型4分析了興趣點(diǎn)區(qū)位可達(dá)性對(duì)地價(jià)的影響,從公共服務(wù)設(shè)施、公司企業(yè)、風(fēng)景設(shè)施、醫(yī)療設(shè)施、購(gòu)物設(shè)施及教育設(shè)施6個(gè)方面對(duì)土地價(jià)格造成的影響進(jìn)行了分析,排除作為自變量的距離特征外的控制變量對(duì)研究的影響,結(jié)果如表2所示。除了公司企業(yè)與醫(yī)療設(shè)施外,其余的POI回歸系數(shù)均為負(fù)數(shù),由此分析剩余的公共服務(wù)、風(fēng)景設(shè)施、購(gòu)物設(shè)施與教育設(shè)施,其對(duì)地價(jià)的影響與距離特征變量相似,即單位地塊距離上述POI距離越遠(yuǎn),平均地價(jià)就越低。而距離特征的回歸系數(shù)將變?yōu)?0.529,表明除了距離特征外,POI對(duì)地價(jià)的影響程度也是較高的。

表2 不同變量對(duì)地價(jià)影響的回歸結(jié)果Tab.2 Regression results of different variables on land price

對(duì)比表3中的模型5、模型6和模型7,綜合考慮各個(gè)因素,居住用地對(duì)地價(jià)的影響轉(zhuǎn)為負(fù)面,而區(qū)位可達(dá)性的影響較為穩(wěn)定,此回歸結(jié)果印證了表2中模型2與模型3中土地交易類型對(duì)地價(jià)的影響相對(duì)來(lái)說(shuō)偏弱的結(jié)論。

根據(jù)表3中的模型8、模型9可以發(fā)現(xiàn),從階段二(2009—2014年)到階段三(2014—2016年),再到階段四(2016年以后),時(shí)間效應(yīng)的系數(shù)逐漸減小,模型8的時(shí)間效應(yīng)系數(shù)從-0.529降至-0.847,模型9的時(shí)間效應(yīng)系數(shù)從-0.556降至-0.839。說(shuō)明在軌道交通運(yùn)行的前期階段,其對(duì)土地價(jià)格具有負(fù)面效應(yīng)且不顯著。但隨著軌道交通的建設(shè),其時(shí)間效應(yīng)系數(shù)仍在降低,說(shuō)明寧波市的軌道交通開通運(yùn)營(yíng)對(duì)土地開發(fā)的引導(dǎo)效應(yīng)并不顯著,需要改善軌道交通的運(yùn)營(yíng)情況,提高站點(diǎn)周邊地塊的開發(fā)強(qiáng)度。

表3 不同變量對(duì)地價(jià)影響的回歸結(jié)果Tab.3 Regression results of different variables on land price

3 結(jié)論與討論

采用特征價(jià)格法測(cè)度寧波軌道交通對(duì)土地溢價(jià)效應(yīng)的影響。在空間維度上,寧波市的軌道交通對(duì)周邊范圍的溢價(jià)效應(yīng)是顯著的,對(duì)于附近不同距離的土地,距離軌道交通越近,溢價(jià)效應(yīng)越明顯,但隨著距離的增加,地價(jià)展現(xiàn)了先下降、后上升、再下降的趨勢(shì)。對(duì)于附近不同使用類型的土地,溢價(jià)效應(yīng)顯著程度由強(qiáng)至弱,分別為居住用地、商業(yè)用地、商住混合、工業(yè)用地。對(duì)于變量類型中的區(qū)位可達(dá)性具有距離特征的溢價(jià)效應(yīng)。隨著土地離軌道交通距離變遠(yuǎn),溢價(jià)效應(yīng)逐漸減弱,且隨著軌道交通建成時(shí)間變長(zhǎng),溢價(jià)效應(yīng)逐漸減弱。城市交通是提升城市競(jìng)爭(zhēng)力和國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力的重要支撐,如何優(yōu)化交通站點(diǎn)綜合開發(fā)、通過(guò)市場(chǎng)化手段賦予軌道交通更多的土地資源配置權(quán)益變得日益重要。研究軌道交通對(duì)土地的增值效應(yīng),能夠在城市發(fā)展層面上反映和識(shí)別問(wèn)題,進(jìn)行區(qū)域經(jīng)濟(jì)要素時(shí)空分配的優(yōu)化,重塑產(chǎn)業(yè)空間體系。

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