城市轨道交通对土地开发及周边房地产价格的影响*

程学庆 ，邢 颖 ，高 鹏 ，魏利华

（1西南交通大学交通运输与物流学院 副教授、院长助理，四川 成都 611756；2、3、4西南交通大学交通运输与物流学院 硕士研究生，四川 成都 611756）

0 引言

近年来，城市轨道交通凭借安全、准时、便捷、高效、容量大等优点呈现迅速发展的局面。截至2017年底，全国范围内建设并运营城市轨道交通的城市已达35个，14座城市运营里程均超过了100 km，预计到2020年，全国运营总里程将超过6 000 km。建立一个大容量、高效率的城市轨道交通网络，可以增强公共交通的承载能力，也可以解决城市拥堵和土地资源问题，是合理布局城市空间结构，提升城市土地利用价值的重要支撑。

目前学者普遍认为，城市轨道交通建设具有聚集效应，会对房地产价格产生影响。那么轨道交通对沿线住宅物业的价格是否会有影响？程度和界限如何？本文将通过实证研究探讨城市轨道交通对沿线住宅价格影响的范围与强度。

近年来，国内外学者已经有一些研究与成果，Debrezion[1]发现离铁路车站近和铁路服务水平高对房价有积极影响，而离铁路线近，则具有消极影响，推测原因可能是噪声。 郑喆[2]、Saphores[3]、Zhao[4]、Medda[5]就区域、政治、经济，距中央商务区的距离，距地铁沿线站点的距离以及影响房地产价格的其他因素进行了分析。Seo[6]、周梦婷[7]发现轨道交通对房地产价值的影响与距离有关，二者呈倒U型关系，而且不同区域存在差异性。Sun[8]选取天津地铁3号线各站点1 km范围内进行分析，指出城市建设和地铁建设一定要协调一致。孟乐[9]选择西安地铁3号线分析其对沿线商品住宅房地产价值的影响辐射半径，最后计算出各站点影响半径横跨0.571～2.648 km。王伟[10]运用特征价格模型分析了轨道交通的时间效应。Chen[11]运用特征价格模型对京沪高铁沿线22个城市1 000多个住宅区进行了分析，Dube[12]进一步考虑了特征向量模型可能的空间溢出效应。可以看出，特征价格模型是学者们目前研究城市轨道交通对周边住宅价格影响研究的主要方法，大量实证研究表明了其普遍适用性。

1 城市轨道交通与土地开发利用作用机理

城市轨道交通与周边土地开发利用相互作用，并将产生反馈效应。一方面，轨道交通提高地区可达性，具有集聚效应，使得房地产增值；另一方面，土地开发程度与发达程度直接影响到交通需求。

1.1 轨道交通建设对沿线土地利用的影响

首先，城市轨道交通对沿线土地的利用强度会产生影响。无论采取高架还是地下形式，轨道交通占地都远低于地面公路交通，而城轨车站的集聚效应使得人口密集分布在沿线两侧及车站周边，促进土地集约化，提高土地利用强度，同时又保证了居住环境。美国学者哈里森分析美国几个主要城市，发现地铁线路每延伸1 km，沿线住宅需求提升约15%。香港、圣保罗等城市在车站附近建立高密度住宅用房，并进行商业开发取得了立竿见影的收益。

城市轨道交通的高可达性将使乘客（尤其是长距离乘客）更倾向城市轨道交通。因此，该地块对居民的吸引力也在增加，房地产开发商将开始涌入投资。随着区域居民人数的不断增加，高密度人口带来的巨大商业需求将推动商业发展。区域内各类配套设施的不断完善将吸引办公和娱乐的入驻，在轨道交通车站的集聚效应下，提高土地利用强度。

其次，轨道交通使沿线土地增值。土地价值的变化是由土地价格的涨跌来体现，地价上涨即为土地增值。不同交通方式，不同用地性质，距交通干线距离对地价的影响程度不同。

轨道交通由于运输能力强，运输价格便宜，对于工业生产的运转十分关键。如图1所示，轨道交通如铁路对于工业用地的增值作用要强于公路。

图1 各种交通方式对工业用地地价的影响

对于居住用地，公路的增值效应则更为明显，如图2所示。因为轨道交通运行会产生噪声、振动等环境因素，影响居住质量，致使房价下跌。

图2 各种交通方式对居住用地地价的影响

由于轨道线的开通，从居住地前往工作所在地的时间缩短了，等同于缩短了住宅和城市中心的距离，从交通成本角度，居民的出行交通成本降低，区域地理区位变优，因此房地产增值。

1.2 沿线土地利用对轨道交通建设的影响

一方面，需要研究土地利用对交通需求的影响。土地由于开发程度和区域发达程度存在差异，因此交通需求也有差异性。目前，土地利用可分为两种开发模式，包括低密度开发和高密度开发，各有优缺点。低密度开发，城市布局分散，对土地的利用程度不高，土地资源分配存在不合理现象。如洛杉矶，教育、文化场所、居住地、娱乐场所呈现明显的分离现象，交通需求小且不集中，难以组织起集中的公共交通，因此私家车逐渐成为城市居民出行的首选工具。我国大中小城市几乎全都采用高密度开发模式，根据调查统计，人口超过100万的城市，城市布局分散的仅占2.7%，城市布局紧凑的占66.3%，其中有10个城市人口密度都超过1 000人/km2。我国国情更适合高密度的城市土地开发利用形式，大量的私家车出行必然会导致城市拥堵问题，一个大容量的公共交通运输系统的规划势在必行。以北京为例，在2006—2016年这十年内，个人私家车保有量以19%的年均增长率飞速增长，2016年公共交通客流分担率只占了30%。在东京等发达城市，这个数字能达到80%，公共交通客运能力仍有极大的上涨空间。

另一方面，土地利用会对轨道交通布局产生影响。影响主要体现在总体规划和“溢价回收”两个方面。首先，随着城市布局的逐渐演变，区域性质可能发生变化，不同性质区域的交通发生量存在较大差异，例如居住性质用地要远高于行政地区。政府在做城市整体规划时，要根据各区域的实际交通状况，制定配套的交通站线。另外，在开发商与地方政府谈判轨道交通建设和站点选择时，必然想小范围改变走向增设站点，以增加房产商业利益，对于轨道交通布局的改变，应由开发商承担全部改建费用。如北京地铁5号线，在初始建设方案中并无天通苑西站，是根据实际情况新增。天通苑作为北京市的超大社区，其住宅居民基数庞大，如果设立太平庄站和太平庄北站两个站，只有太平庄站符合天通苑的步行范围。而如果仅仅设立太平庄站，势必会对该区域的路面交通和交通运载能力造成较大压力。

2 特征价格模型及构建

2.1 函数形式选择

城市轨道交通与房地产价格的定量分析模型目前国内研究还较少，欧美学者主要使用下述3种：交通成本模型(Travel Cost Model,TCM)、特征价格模型（(Hedonic Price Method,HPM)、线性支出系统模型（Linear Expenditure System，LES）。 各模型优缺点对比总结如表1所示，综合考虑，本文选择了更为精细准确且实用的特征价格模型。

表1 模型优缺点对比

特征价格模型是做定量分析中被采用最多的方法[13]，由经济学者Lancester提出。他认为，消费者选择商品是看中了商品的某几种属性，一项商品往往有着许多项属性，消费者需要先就商品属性进行重要度排序，最后综合选取效用最大的商品。商品的价值和特征属性之间的价格函数公式如下

式中：P(X)是商品X的价格，Xi表示商品内部的第i种特征。

既有研究在特征价格的函数形式的选择上尚不明确，大多学者都采用假定、拟合、不断修正的方法，直到样本数据差异能够被解释，满足数据拟合要求。用F代表特征价格模型的函数形式，主要有如下4种函数

1） 线性函数：P=a0+ΣβiXi+ε

2） 对数函数：ln=a0+ΣβilnXi+ε

3）对数线性函数：lnP=a0+ΣlnXi+ε

4）半对数函数：P=a0+ΣβilnXi+ε

上述4个公式中：P为房产价值；a0为常数项，Xi为第i种特征变量，βi为第i种特征变量的系数项；ε为随机误差。

研究总结，对数线性模式和半对数形式，曲线拟合往往更佳，能够克服对数模型的缺点。

2.2 模型构建

在特征价格模型中，特征变量的选择是最为关键的。房地产价格一般可分为区位特征和结构特征两大类，结构特征反映房产自身固有价值，而区位特征反映周围环境对房产的影响。

1）区位特征变量（θ），指住宅所在地城市区位及其交通可达性，本文选取了住宅离最近地铁站的距离（m）、地铁站到达市中心CBD花费的时间(min)两个变量表示；

2）结构特征变量（η），指住宅本身某些固有特征属性在房产价格中的反映。本文选取了楼盘的建筑面积（m2）、绿地率（%）、容积率三个变量表示。

则房产价格可表示为：P=f(θ,η)，其中P为房屋价格。特征模型的求解是根据既有的房产数据，分析各特征价格对房价的贡献度，得到特征价格函数，同时还可以实现房价预测。

3 实证研究

3.1 成都市轨道交通概况

根据成都市城市轨道交通规划，预计到2020年，线路总长度约460 km。截至2017年底，成都市已经开行的地铁线路有5条，分别是地铁1,2,3,4,10号线；9,17号线正在规划；8,10,11号线正在建设。

3.2 实例分析

本文实证研究中所使用的数据主要以新住宅单元的销售价格为主，来源于四类收集数据：住宅销售交易数据，住宅社区调查数据，成都市电子地图信息和交通数据。住宅数据房源信息来自房屋销售第三方房天下，交通数据来源于实际调研。

本文选取了1号线、2号线、3号线、4号线沿线车站附近的房源数据各25组，共计100组进行分析。选取的特征变量如表2所示。

表2 特征变量表

通过SPSS软件对特征向量模型4种函数形式的计算结果的拟合分析，选定对数线性形式lnP=a0+作为本研究的分析模型。对特征价格模型进行多元回归分析，主要借助SPSS统计学软件，R2是拟合优度，代表函数与曲线的拟合程度，一般R2＞0.8，即认定拟合理想。

利用SPSS回归分析得，R2为0.886，sig为0，拟合效果良好。单取离车站距离变量分析，转换求偏导，令代表房价的变化程度。η＞0，代表单位房价随着距轨道交通车站距离增加而增加；η＜0，说明越是靠近地铁站，房价越增加。求得距离特征向量的系数为-0.04，意味着，每远离成都地铁车站1 m，房价平均下降0.0392%。成都目前平均房价按每平方米14 000元计算，离地铁站距离每减少100 m，房价增加548.8元/m2。在2 km范围内随着离地铁站距离增加，单位房价递减，影响效应显著。

4 结论

城市轨道交通能够有效带动沿线站点附近房地产业的发展，房价增值效应显著。根据对成都地铁的实证研究,其对周边住宅的影响半径在2 km范围内。范围内离地铁站距离每减少100 m，房价增加548.8元/m2。地铁建设普遍存在建设融资难，地方政府债务压力过大问题，成都到2020年，新建里程约336.72 km，债务压力尤为突出。可考虑采用“轨道+土地”联合开发模式，利用土地增值效应，解决地铁建设资金困局，也能减轻地方政府债务压力。