长沙市地铁2号线对沿线商品住宅价格的影响

李扬，朱红梅，程娟，陈伊翔，余意（湖南农业大学资源环境学院，长沙410128）

长沙市地铁2号线对沿线商品住宅价格的影响

李扬，朱红梅*，程娟，陈伊翔，余意
（湖南农业大学资源环境学院，长沙410128）

研究长沙市地铁对沿线住宅价格的影响有利于探索此种影响的空间效应，为消费者做出购房选择以及为确定房地产征税税率提供具体依据。首先采用时间可达性相等模型，计算了长沙市地铁2号线各站点的影响范围，在此基础上，采用特征价格模型初步分析了沿线1.5km内住宅的价格变化规律，最后对计算值进行了检验。研究结果表明，地铁站点距离CBD越远，影响半径呈现出递增趋势，最大影响范围达3.39km；同时，长沙市地铁2号线开通后对住宅价格呈现正向影响，住宅每靠近地铁站点1km，住宅单价上升15.1％，影响显著。

轨道交通；住宅价格；影响范围；特征价格模型；长沙市

轨道交通作为现代城市的公共交通方式具有载量大、效率高、耗能少、污染小等优点，不仅能有效缓解交通压力，同时达到了节能减排的效果；此外，轨道交通运行后其高度的可达性逐步显现出来，在承载巨大客流量的同时也带动了周边产业的聚集和相关服务的需求。

土地作为一切活动的载体加上固有的稀缺性，对轨道交通外部性带来的效益反应更加敏锐，而这一反应则直观的体现在房地产价格上。一般来说，去除市场因素，一条轨道交通平均会为沿线房价带来8％ -20％的涨幅［1，2］，且不同分市场中轨道交通对沿线住宅价格的影响程度差异较大并对郊区段的住房价格提升作用明显［3-5］。但目前来说，对长沙市地铁线与住宅价格关系的定量研究还较为缺乏［6］。因此，本研究从时空维度对地铁沿线房地产价值变化进行准确测算有利于长沙市住宅价格体系的编制以及房地产税收政策的制定等。

1　材料与方法

1.1长沙市轨道交通概况

2009年1月，长沙市快速轨道交通建设规划正式获国家批准立项，同年9月动工修建，2014年4月底正式运行，目前仅有地铁2号线一期工程处于运行状态。依据长沙市城市总体规划和综合交通规划，长沙市轨道交通网络将由12条线路组成，总里程达到456km；规划至2020年，通车里程将达234.3km，占公共交通出行量的40％。

地铁2号线一期西起望城坡，沿枫林路，下穿湘江，沿五一大道到达长沙火车站，经万家丽路、人民东路、长沙大道等站后到达高铁长沙南站，止于光达站，全程22.26公里，全部为地下线，设站19座，途中与地铁1、3、4、6号线设有换乘点（如图1），高度的通达性及便捷的换乘区间势必会拉动沿线经济的增长，进而对房价的变化产生影响。

1.2数据来源及研究方法

根据地铁2号线周边楼盘的平均价格将19个站点划分成望城坡—橘子洲，湘江中路—火车站，锦泰广场—长沙大道以及体育公园—光大站4个区间段。通过整理搜房网、长沙房产信息网等房产专业网站数据结合实地走访收集的数据，依据到城市CBD距离的远近选取了沿线距离最近地铁口1.5km内近5年且售出率在85％以上的49个楼盘中待出售的151套住宅作为研究对象。

由于住宅由众多的特征变量所组成，因而住宅价格也由这些不同的变量带给人们的效用而决定［7］，研究轨道交通对住宅价格影响的方法较多［8］，特征价格模型作为国际上应用于研究轨道交通对周边房地产价格影响的最为成熟的一种方法［9，10］，能够拆解住宅的价格特征并找到各个特征变量所包含的价格，真实反映轨道交通对住宅价格的影响。本研究采用特征价格模型中的半对数形式模型［11］（见公式1），以住宅单价作为因变量，根据区位特征、邻里特征和结构特征选取了以到CBD距离、是否有学校、容积率等对住宅价格有较大影响的12个变量作为模型的特征变量，采用SPSS17.0软件对模型参数进行测算，得到长沙地铁2号线对周边住宅价格变化的影响范围及大小。

式中，P表示住宅单价，Zi表示第i种特征变量，α0为常数项，ai为第i种特征变量的系数，ξ为随机误差项。半对数形式的特征价格模型自变量采用线性形式，因变量采用半对数形式，回归系数对应着自变量每单位的变化对因变量产生的影响，以百分比计算。

2　变量确定

2.1特征变量选取

2.1.1因变量选取

在国内已有的利用特征价格模型测算住宅价格变化的研究中，有关如何选择因变量的文献较少［12，13］，绝大部分的研究均采用挂牌价格、评估价格和成交价格作为因变量。考虑到数据收集及处理的难易程度，本文选取挂牌价格作为因变量，并且分析时只考虑住宅单价。

2.1.2自变量选取

在1.2的方法介绍中已经提到，房地产的特征变量一般分为区位特征、邻里特征和结构特征三大类。影响房地产价格变化的特征变量很多，一个模型难以全部涵盖，本文根据地铁2号线沿线住宅楼盘的具体情况，选取12个自变量进行计算（表1）。

图1　长沙市地铁2号线运营示意图

表1　影响住宅价格的特征变量及说明

2.2特征变量说明

2.2.1区位特征

区位对住宅价格的影响至关重要，住宅的区位特征往往可以采用交通的可达性进行衡量。可达性的衡量通常可以用到CBD的距离、与高速公路入口的距离、与城市主干道的距离、与城市次干道的距离等来衡量［14］。为体现住宅内部的区位情况，本研究选取到最近地铁站的距离及到CBD距离来反映住宅的位置状况。

2.2.2结构特征

研究选取的对象均为高层，根据住宅结构的特点，选取8个方面的特征进行研究。通常来说，容积率、绿化率与小区价格存在明显的正相关；房龄和装修程度则影响住宅质量；规划户数、停车位个数关系住宅的容纳能力；物业管理费消费水平事关购买者意愿，面积大小影响房产的变现能力。

2.2.3邻里特征

所谓邻里特征是指住宅周边的配套基础服务设施，反映的是住宅区生活便捷程度［15］。根据人类对小范围内教育、休闲的需求，选取学校及公园2个变量进行研究。

3　实证分析

3.1样本分布

依据到CDB距离远近的原则随机抽取了距最近地铁站1.5km内的49个楼盘151套住宅作为研究对象，根据楼盘区位及销售情况选取望城坡—橘子洲段楼盘10个，湘江中路—火车站17个，锦泰广场—长沙大道15个，体育公园—光大站7个，每个站点至少有两个以上的研究对象，且分布在最近地铁站215-1425m的范围内。而后从时间截面的维度探讨2号线对于周边住宅价格的影响规律，即在一定的时间段内分析沿线住宅价格变化的特征，结合实地走访楼盘收集的数据，以1个月作为时间间隔，取2015年1月至5月5个月内未出售住宅的5期数据，加权平均后作为楼盘的挂牌出售价格。

3.2样本计算

3.2.1地铁站影响半径计算

假定地铁交通和其他交通方式从影响范围边缘点到CBD所用的时间成本相同，根据时间可达性理论模型［16］（公式2），测算地铁影响住宅价格的半径大小。

式中，Sg表示距离楼盘最近的公交站点到CBD的距离，Vg表示公交车的平均速度，本文取18km/h；R表示轨道交通影响的半径范围，Vb为步行速度，取6km/h，Sd为住宅区最近的地铁站沿轨道到城市中心地铁站的距离，Vd表示轨道交通运行速度，取60km/h。由于轨道交通可达性理论不适用于本身紧邻城市中心的站点，因此本文不测算五一广场站对附近住宅价格的影响范围，其他站点的测算结果如表2所示。

从表2可以看出长沙地铁2号线的影响范围在距离中心站最近的站点达到最小值，并沿此站点向东西两边逐渐扩大。说明位于市中心区域的轨道交通站点对周边住宅价格的影响较小，而随着轨道交通站点离城市中心越远，其辐射半径反而呈现递增的现象，在距离CBD最远处且1.5km内有楼盘的长沙火车南站，地铁对周边住宅价格的影响范围达3.39km。

3.2.2变量影响程度测算

对因变量和自变量进行皮尔逊检验，从表3中可以看出，轨道交通与住宅单价的相关系数为-0.364并且呈现出显著的相关性，表明住宅随着与轨道交通站点距离的增加，其价格会降低。换言之，轨道交通对距离站点越远的楼盘价格影响越小。

3.2.3回归系数测算及检验

根据上述选定的半对数形式特征价格模型，将挂牌平均单价取对数作为因变量进行回归分析，估计方法采用直接进入，通过对总体指标的比较可以得出（见表4），调整后的R2值为0.84，显示出了较好的拟合度，模型具有较高的解释力；F值及Sig.值显示出自变量与因变量之间具有极高的显著相关性；通过查表将自相关检验值（DW值）与相关系数的上界DU和下界DL进行比较可知模型的残差序列呈现正相关关系；由表5可以看出，模型中所有变量的VIF值均小于10，说明模型变量的共线性可以基本消除。

表2　各站点影响半径范围表

表3　相关分析系数说明表

表4　模型回归效果表

根据表5中的测算数据及公式1，回归方程可以表示为：

从显著性水平来看，1％水平下与因变量显著相关的变量有X1，X2，X3，X4，X6，X7，X8，X11，X12；5％水平下显著相关的变量有X9，X10；不显著的为X5。说明与区位条件相比，房龄与住宅单价的相关性不显著，当然，也可能与研究区域选取过于集中有关。从影响程度来看，地铁站点对住宅价格的影响要远大于城市中心的影响，X1前的非标准化系数达到-0.151，表明在其他因素不变的情况下，每靠近地铁站点1000m，住宅单价的溢价率将达到15.1％，增值效果非常显著。

表5　回归系数计算表

4　结论与讨论

4.1结论

基于时间可达性原理，同时也基于长沙市是中国二线城市中典型的单一中心城市，本文计算了地铁2号线1.5km内具有楼盘的站点对住宅价格的影响范围，结果表明以五一广场为单一中心，影响半径随着距离CBD越远范围呈现出逐步扩大的趋势，其中长沙火车南站地铁站对周边3.39km内的住宅价格都能产生影响。

通过采用特征价格模型计算不同影响因素对住宅单价的影响力，结果显示地铁2号线对沿线的住宅价格的影响远大于其他因素。距离地铁口越近，价格越高，平均每靠近地铁口1km，价格上浮15.1％，影响显著。

4.2讨论

目前长沙市仅有地铁2号线开通运行，随着其他地铁线路的建成，轨道交通对周边住宅价格的影响会呈现出叠加的现象，多地铁口对住宅价格的影响规律及影响效力值得深入探讨；同时，受数据获取时间成本和费用成本的限制，研究对象主要以高层住宅为主，对商住两用型住宅和写字楼价格的影响还需进一步研究。

［1］苏亦宁，冯长春.城市轨道交通对其沿线住宅价格的影响分析—以北京市地铁四号线和八通线为例［J］.城市发展研究，2011，18（7）：108-113.

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［3］王福良，冯长春，甘霖.轨道交通对沿线住宅价格影响的分市场研究—以深圳市龙岗线为例［J］.地理科学进展，2014，33 （6）：765-772.

［4］谷一桢，郭睿.轨道交通对房地产价值的影响—以北京市八通线为例［J］.经济地理，2008，28（3）：411-414.

［5］方然，刘艳芳.城市轨道交通对站点周边住宅价格的影响研究—以武汉市轨道交通2号线为例［J］.国土与自然资源研究，2014（5）：1-5.

［6］唐文彬，张飞涟，颜红艳，等.城市轨道交通对沿线住宅价值影响的空间效应［J］.湖南科技大学学报（社会科学版），2013，16 （6）：96-100.

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［15］张维阳，李慧，段学军.城市轨道交通对住宅价格的影响研究—以北京市地铁一号线为例［J］.经济地理，2012，32（2）：46-65.

［16］郭谦，吴殿廷，李瑞，等.城市轨道交通网络可达性评价方法研究—以北京轨道交通网络为例［J］.城市发展研究，2014，21 （4）：59-65.

（2016-02-20收稿S编辑）

Impact of Changsha City Metro Line 2 on the Price of Commodity Housing

LI Yang et al
（College of Resources and Environment，Hunan Agricultural University，Changsha 410128，China）

Researching the effect of Changsha subway on the price of commercial housing was not only helpful to explore the influence of spatial effect，but also can provide specific evidence for consumers making purchase choices and determining the real estate tax rate.Based on the equal-accessibility theory，this paper calculated impacts rang of stations along to Changsha City Metro Line 2，and then used the Hedonic Price Mode making a primary analysis on price change rule of residence which was along with metro line at ranges of 1.5Km.The studies showed that with the subway station far from CBD，the radius of its effect presented an increased trend，rang from 0.31Km to 3.39Km.Besides，the operation of Changsha City Metro Line 2 do has great positive influence on the residential property prices along the route，a reduction unit of distance between the house and the subway station，its price is going on raise by the rate of 15.1％.

Rail Transit；Housing Price；Rang of Impacts；Hedonic Price Mode；Changsha City

F572.88

A

1003-7853（2016）02-0043-05

湖南省国土资源厅科研项目（湘财建指［2014］405号）；湖南省研究生科技创新项目（54040113026）

李扬（1992-），女，湖南湘乡人，硕士研究生。主要研究方向：房地产经济。

朱红梅。