城市轨道交通对其沿线住宅价格的影响研究——以佛山市地铁1号线为例

莫雪菲 朱俊树 谢正峰

(嘉应学院地理科学与旅游学院，广东 梅州 514015)

1 研究区域与数据来源

1.1 研究区域

佛山地铁1号线作为全国首条跨越地级行政区的地铁线路，西起广东省佛山市新城东站，途经佛山市顺德区、禅城区、南海区，广州市海珠区、荔湾区，东至广东省广州市沥滘，呈“厂”字走向。该地铁线全长37.96km，其中佛山市占21.47km，广州市占17.03km，现已开通25个站点，其中位于佛山市内的站点15个，位于广州市内的站点10个。佛山地铁1号线于2015年年末一期全线开通运营，开通运营时间长，对于沿线价格的影响效应趋于成熟，为本研究的展开提供良好的客观条件。

1.2 数据来源

本文以佛山地铁1号线各站点为中心，2km为半径范围内的住宅小区作为样本数据。考虑到单套住宅由于户型、朝向、楼层、装修等特征差异所带来的房价差异，故选取整个小区的均价更具代表性。通过链家网、房天下、搜房网等地产信息网，辅以百度地图测距，共选取60个住宅小区2021年3月的市场价作为样本数据。

2 模型构建及变量选择

2.1 模型构建

价格特征模型本质上是假设商品具有异质性和隐性价格，设定因变量为商品价格，商品所具有的特征作为自变量，这些特征所对应的隐含价格共同形成了商品的价格。将价格特征模型运用于本研究中，实际上就是将作为商品的房地产的价格分离开来，得到每一个特征变量所对应的隐含价格，再通过控制变量法，研究单个变量的变动对于房地产价格的影响。特征价格模型主要表现为线性函数、对数函数和半对数函数三种类型，三种函数都具有各自特点，故需通过检验找出适合本文研究的函数形式。

2.2 变量选择及预处理

影响房地产价格的因素众多，在总结国内外研究综述基础上，结合笔者的实地调研发现影响房地产价格的特征因素主要包括建筑因素、区位因素及邻里因素。故从各个特征因素中结合研究区域的实际情况，挑选出以下变量进行分析。

表1 特征变量及说明

2.3 模型检验

把样本数据分别代入上述的线性函数、对数函数及半对数函数，并通过SPSS23.0软件进行回归分析，结果显示三种函数模型的显著性都为0.000<0.05，显著性较好。调整后的R方结果显示：线性函数模型(0.825)>半对数函数模型(0.796)>对数函数模型(0.779)，表明线性函数的拟合度更好，对于结果的解释能力更强。与此同时，线性函数模型的回归直方图更近似于正态分布，故选择线性函数模型作为本文的研究模型。

3 模型回归结果分析

为了确保研究结果的准确性，还需要进行共线性检验，下面使用方差扩大因子VIF及容差进行检验，VIF=1/容差。一般以容差大于0.1，且VIF小于5作为检验标准。由表2可知，各特征变量之间不存在多重共线性。

表2 线性函数模型回归系数

(1)D1、D2、D3、D4、D5五个变量进入模型。当住宅小区距最近地铁站点的距离为0-400m时，回归系数为-6259.150，与价格呈负相关，表示在住宅小区距离地铁站点0-400m范围内，住宅价格平均下降6259.15元。在此范围内居民的日常生活易受到地铁站人流量大、治安以及地铁运营带来的噪音及震动等问题的负面影响；当住宅小区距最近地铁站点的距离为400-800m时，回归系数为5488.681，与价格呈正相关，表示这个距离范围内，住宅价格平均增加5488.681元。在此范围内，地铁所带来的便利开始对住宅价格产生正向影响，给住宅带来增值效应；当住宅小区与最近地铁站点的距离为800-1200m时，住宅价格平均增加6802.891元，在此范围内地铁给住宅价格带来的增值效应达到最大；当住宅小区与最近地铁站点的距离为1200-1600m时，住宅价格平均增加5320.93元，在此范围内地铁给住宅价格带来的增值效应开始减弱；当住宅小区与最近地铁站点的距离为1600-2000m时，与价格呈负相关，表明在此范围内地铁对住宅价格开始产生负面影响。

(2)CBD变量进入模型，表明住宅小区与城市中央商务区的距离对住宅的价格产生显著影响。其回归系数为-329.243，与价格呈负相关，表示住宅小区距离城市中央商务区每增加1km，住宅价格下降329.243元；Park变量进入模型，表明住宅小区周边的城市公园数量对住宅的价格产生显著影响。其回归系数为1215.575，与价格呈正相关，表示住宅周边1km范围，每增加1个公园，住宅价格上升1215.575元；Medical变量进入模型，表明住宅小区周边的医院数量对住宅的价格产生显著影响。其回归系数为1372.132，与价格呈正相关，表示住宅周边1km范围，每增加1所医院，住宅价格上升1372.132元；School变量进入模型，表明住宅小区周边的学校数量对住宅的价格产生显著影响。其回归系数为1266.854，与价格呈正相关，表示住宅周边1km范围，每增加1所学校，住宅价格上升1266.854元；Medical变量进入模型，表明住宅小区周边的医院数量对住宅的价格产生显著影响。

4 研究结论

(1)城市轨道交通的开通确是给沿线的住宅价值的带来了提升作用，但并非是距离地铁站越近价格提升越明显。沿线住宅小区的价格会随着地铁站的开通平均增加1536.075元。当距离地铁站超过1600米后，正向影响效果已不显著。

(2)住宅价格随着与地铁站点距离的增加，先升高，到达最大值后再逐渐下降，整体呈现倒“U”型影响。究其原因，轨道交通对于住宅价格的影响受到正外部性和负外部性的共同作用。正外部性包括改善交通通达性、促进土地开发等；负外部性包括轨道交通运营存在的噪音污染、治安问题等。距地铁站点400米范围内，地铁带来的负外部性大于正外部性，使得综合作用下，城市轨道交通对于该范围住宅价格呈现负向影响。距地铁站点800-1200米范围内，地铁带来的增值效应达到最大值，该距离是居住步行可接受范围，同时还不会受到地铁噪音、人流混杂的负面影响，一般地铁站2km范围内片区土地溢价效应最高的区域。

(3)周边商业、医疗、教育配套对住宅价格呈现正向影响，住宅与城市CBD的距离对住宅价格呈现负向影响。住宅周边商业、医疗及教育配套的完善，便利了住户的日常生活，满足居民的基本生活需求。消费者在置业投资时对这些因素也更为看重，这也为房地产开发商对于小区区位选择及营销宣传策略提供参考方向。城市CBD通常代表着充足的就业、便利的交通、完善的配套、大量的人流等，距离城市CBD越远，代表这些利好因素的减少，因而住宅价格也随之降低，呈现负向影响。