纯郊区轨交线对房价的影响分析

李俊芳，刘志钢，胡 华

(上海工程技术大学城市轨道交通学院，上海201620)

0 引 言

随着经济发展，人口涌入造成大城市交通拥堵、住房紧张.上海倡导的郊区新城发展(suburbanization)有利于缓解市区居住就业压力，均衡人口分布，是较好的解决方案[1].目前上海各大郊区发展已初具规模，建成了七大新城.新城与市区间多有轨交线连接以促进新城发展，但新城之间暂无线路.新城之间开通线路显然会促进其进一步发展，但轨道交通建设成本高[2]，仅靠票款收入难以平衡其前期的各项投资成本，鉴于香港、新加坡、东京等城市均已尝试通过轨交线开通带来的地价增值收益补偿其投资成本并已初见成效[3]，为了探讨房价增值利益返还用于郊区线实施的可行性，本文针对郊区线对房价的影响展开研究.

许多文献已对交通项目实施引起的房价变化规律进行了研究[4-10].大容量公交BRT方面：Mulley[4]等采用特征价格法与重复销售法对悉尼市BRT实施引起房价增值的时间和数量进行研究，结果表明，车站开通后400 m 范围内房价远高于该范围外；Mulley[5]等采用空间加权法对布里斯班BRT影响房价的增值与悉尼进行对比，结果表明，前者幅度大于后者，且大于前者其他的地铁车站.城际轨道交通方面：Camins-Esakov 等[6]采用重复销售法对新泽西州Hudson-Bergen 线延伸到第八街车站后对该站年均房价的影响进行了研究，结果表明，延伸后，第八街车站周边年均房价没有显著变化；Seya 等[7]以秋叶原到筑波的城际高铁作为研究对象，采用函数型数据分析方法对各高铁站周边房价按时间进行拟合，采用聚类分析对拟合曲线进行分类并分析其变化规律，结果表明，既有车站周边房价下跌，新兴车站周边房价上升.城市轨道交通方面：由于市郊线连接了可提供充足就业岗位的城市核心区，既有研究对其关注较多，如Jean[8]采用改进的特征价格模型，利用法国第戎市2001—2014年房产交易数据定量分析了2008—2012年实施的两条市郊有轨电车替代大容量公交BRT后车站周边房价的变化，结果表明，房价在建设期增加，但是整体时期累积变化比较复杂，仅有市中心车站周边房价显著增加；Zheng 等[9]采用特征价格模型对市郊线开通引起的餐馆数量的增加导致北京市租房增值进行了研究，结果表明，餐馆数量的增加贡献了20%～40%的租房增值；Devaux等[10]采用空间差分法对蒙特利尔市郊地铁在拉瓦尔(北边)岛上的延伸对房价的影响进行了定量评估，结果宣传期与建设期房价均未产生显著变化，但位置不同的车站有差异，运营期某些车站周边房价出现显著增长.郊区线对周边房价的影响规律鲜有学者关注，本文对此展开定量研究，研究结果为决策者提供政策建议.

1 房(地)价的特征价格模型

根据阿隆索的特征价格理论[11]，事物的价格是由它所具有的各属性的综合效用决定的.经典的特征价格模型为

式中：yit为t时刻，建筑物或地块i的价格；Dit为0-1变量，若建筑物i在时间t出售，则为1，否则为0；δ为价格名义上随时间演变的量；Xit,Zit分别为t时刻，建筑物i的内、外部特征；β，γ分别为单位内、外部特征变化引起的地价变化值，也称为影子价格；εit为误差项；θ为单位常量；α为常量.

若要得到式(1)中系数的准确值，有一个潜在条件必须满足，即式(1)须包含所有影响房价的因素，没有遗漏变量，但这较难做到，房(地)价尤其受宏观经济变量的影响较多.为了避免遗漏关键变量，将房(地)价差作为式(1)中的因变量建立双重差分模型分析房(地)价的增值规律.图2显示了构建双重差分模型的思路.轨道交通引起的房(地)价增长，是总的房(地)价增长与经济增长带来的房(地)价增长的差值.

图1 轨交线引起房(地)价增值差分法示意图Fig.1 Demonstration of DID model

2 房(地)价增值双重差分模型

根据研究思路，构建轨道交通对房价影响的双重差分模型为

式中：Δyi为两次时间记录(销售时刻s与再销售时刻r，是t的特殊取值.由于轨道交通公告期、建设期与运营期对房(地)价的影响有较大差异[4,5,8,10]，故按这3 个时期的分隔点作为界限展开研究)内，建筑物或地块i的价格差；ΔDi取值可以为0(测度时段内一直未出售)，1(测度开始时刻未出售，结束时刻出售)或-1(测度开始时刻出售，结束时刻未出售)；ΔXi，ΔZi分别为研究时期内，建筑物或地块i的内、外部特征变化值.

鉴于轨交线实施给房(地)价点带来的外部直接效益是出行时间的节省，因此外部特征变化值取房(地)价点到市中心与到郊区副中心单位时间的节省，分别用ZitCBD与Zitnt表示.此外，由于轨交线实施，房(地)价点到最近车站的距离是一个新的变量，也作为其外部特征变化值，用Zidi表示.据此，将式(3)改写为

式中：Θ 为哈德玛乘积，将被乘的两矩阵相同行列序号的元素相乘作为结果矩阵同样行列序号的元素，这里表示若ΔDi=0，即测度时间内没有销售数据，建筑物或地块i本次时间测度内不作为研究对象；γ1，γ2分别是到市中心与到郊区副中心单位时间的节省引起的房(地)价变化值；γ′是到车站距离变化一个单位时引起的房(地)价变化值.

基于最小二乘法原理求解模型，即根据实际值与其在估计参数下的拟合值之间的误差平方和最小化约束条件，根据一阶函数对估计参数求导，得到估计参数的值.

文献[4-6,9]将式(4)进行对数变换后再拟合，旨在表达非线性关系(严格的线性关系在自然界很少存在)，但是其表达的非线性未必适用于房价影响因素与其之间的关系；其次，其自变量不再是模型的解释变量，即参数不再是单位自变量变化引起的因变量变化值，而房价模型更大程度在于期望清晰了解各影响因素变化引起的房价变化.鉴于此，本文不对式(4)作对数变换.

3 案例分析

3.1 案例介绍

东京都各年(1983—2012年，2014—2017年)的地价数据全面，且易获取，选其作为研究城市.东京都的轨交线十分发达，研究其轨交线的地价增值规律有很好的参考价值.以多摩郊区线作为实证研究对象，7 号线市郊线作为研究参照.多摩线，7号线均于1983年公告实施计划，分别于1994年、1987年开始建设，1998年、1991年开通运营.

东京都由区部(23 个区)与多摩部(26 个县和郡、岛部)组成，总面积2 188.67 km2，人口1 322.89万人.东京都行政区划与轨交网络如图2所示，地价点(地价单位：日元/m2)如图3所示，所选两线如图4所示.鉴于轨交线对地价的影响集中在一定范围，取线路2 km缓冲区作为研究范围[10]，两线地价影响范围如图5所示.

图2 东京都行政区划与轨交网络图Fig.2 Tokyo administrative divisions and urban rail transit network

图3 东京都地价点Fig.3 Land price points in Tokyo

图4 多摩郊区线与7 号线市郊线Fig.4 Tamatoshi monorail line and 7 line

图5 两线2 km 缓冲区Fig.5 2 km buffer area of the two lines

3.2 与参照区比较

为直观分析地价增值情况，取线路2 km 缓冲区以外，位于2 km 缓冲区所在行政区的其他范围作为轨交线引起地价增值的参照区，两线地价增值参照区范围如图6所示.

图6是各年两线2 km缓冲区与2 km缓冲区外参照区地价平均值对比图.从图中可以看出，无论郊区线还是市郊线，从公告期开始，线路周边地价平均值均高于参照区地价，说明轨交线引起的地价增值从线路公告期已经开始.

图7是将两线合在一张图中，能明显看出郊区线引起的地价增值相较于市郊线并不明显.这是因为市郊线周边地价基数大，地价增加的绝对值大于郊区线.两线引起的地价增值情况如表1所示.

图6 两线地价增值参照区Fig.6 Control area of two lines

图7 两线2 km 缓冲区与参照区地价Fig.7 Land price in buffer and control area of two lines

表1 两线不同时期地价增值情况Table1 Land price uplift in implementation phases of two lines

从表1可以看出，郊区线会引起地价增值，但整体增值力度弱于市郊线；郊区线地价在建设期增值最小，在运营期增值最大；市郊线地价在公告期增值最大，在运营期增值最小.

3.3 2 km缓冲区内房价增值规律

根据式(4)，将时间测度分为公告期、建设期、运营期3个阶段.为描述房(地)价点到最近车站的距离Zidi对房(地)价的影响，将2 km缓冲区范围分为10个圈层，200 m为一个圈层，如图8所示.采用双重差分模型对房(地)价增值规律进行分析.

统计两线各站2 km缓冲区范围内各地价点各年的地价，将各年与上年地价差值作为因变量；由于统计的是地价点，式(4)中ΔXi为0.统计各地价点的ZitCBD(市中心为东京站)与Zitnt(郊区副中心为多摩线是多摩市中心，7号线是线路两端赤羽站与目黑站)，单位为min，两变量相应的系数为γ1与γ2.需要说明的是：公告期与建设期，上述节省时间变量是虚拟变量.对式(4)进行标定，结果如表2所示.

从表2可以看出：

(1)γ1与γ2均为正值，说明两线到市中心与到副中心单位时间节省会引起地价增加.

(2)公告期内，多摩线到市中心时间预期节 省1 min，地价平均增加52 768日元/m2，7 号线为27 793日元/m2；公告期郊区线到市中心预期单位时间节省引起的地价增值更大，说明郊区线还是较大程度被期望能够有提高到市中心便利性的效用.除此以外，郊区线单位时间节省引起的地价增值均远小于市郊线，说明郊区线地价增值效果比市郊线差.

图8 东京都两线2 km 缓冲区圈层划分Fig.8 Distance bands in buffer area of two lines in Tokyo

表2 双重差分模型系数标定结果(按可达性与实施阶段分析)Table2 Coefficient value of DID after calibration(categorized by accessibility and implementation phases)

(3)多摩线公告期、建设期、运营期到市中心预期单位时间节省引起的地价增值比为52 768/3 039/299，即17.4/1/0.1，7 号线为27 793/9 350/7 622，即2.97/1/0.8；多摩线公告期、建设期、运营期到副中心预期单位时间节省引起的地价增值比为1 644/362/273，即4.5/1/0.8，7 号线为23 928/7 543/2 487，即3.17/1/0.3；郊区线与市郊线到市中心与副中心单位时间节省引起的地价增值随实施阶段的推移依次下降，因为地价增值大量幅度已在公告期释放，建设期要受施工影响，运营期经过公告期与建设期释放后其值最小.此外，郊区线地价增值随实施阶段的推移下降的程度均甚于市郊线，说明郊区线增值效果的稳定性比市郊线脆弱.

(4)多摩线到市中心与其到郊区副中心单位时间节省带来的地价增值比随实施阶段的推移依次下降(公告期为52 768/1 644，即32；建设期为3 039/362，即8.4；运营期为299/273，即1.1)；7号线为上升(公告期为27 793/23 928，即1.16；建设期为9 350/7 543，即1.2；运营期为7 266/2 487，即3.06)，且前者下降的幅度远甚于后者上升的幅度.说明随实施阶段推移，郊区线到市中心单位时间节省带来的地价增值的降低远甚于到郊区副中心；市郊线到郊区副中心单位时间节省带来的地价增值的降低远甚于到市中心.也即郊区线到郊区副中心单位时间节省，市郊线到市中心单位时间节省带来的地价增值更稳定，这与郊区线实施的初衷主要是联系郊区间大型客流集散点的目的相符，市郊线实施的初衷主要是满足郊区通勤市中心的目的相符.

(5)郊区线与市郊线到市中心单位时间节省带来的各圈层地价增值在公告期有明显规律——随到车站距离的增大而减小，这与现实中靠近轨交线的圈层属于直接受益区域的事实是相符的.

研究结果为决策者制定政策提供定量参考依据：如鉴于郊区线房价利益返还低于市郊线，线路实施与否须综合考虑其对郊区土地利用演变，郊区产业发展，郊区未来规划的影响；若实施郊区线，为了使郊区线产生的溢价最大化，须①尽量衔接能够到达市中心的换乘站(多摩线连接了所有到达东京市中心的车站，如图9所示)；②土地出售或拍卖尽量在公告期进行；③在公告期对各圈层土地利用作好详细规划，对较近圈层的土地尽量提高使用效率.

图9 多摩线到东京市中心的连接线Fig.9 Demonstration of linking to interchange station to CBD of Tamatoshi monorail line

4 结 论

郊区线会引起地价增值，但力度弱于市郊线；郊区线除在公告期内到市中心预期单位时间节省带来的地价增值高于市郊线外，其余皆远小于市郊线；郊区线到郊区副中心单位时间节省引起的地价增值更稳定；郊区线单位时间节省引起的地价增值随实施阶段降低，增值效果的稳定性弱于市郊线；郊区线到市中心单位时间节省带来的地价增值在运营期表现出显著的递远递减规律.本文的研究暂从郊区线实施对沿线整体房(地)价增值的角度出发，假定各车站周边房(地)价变化情况一致(homogenous effect)，后期将考虑车站的差异性(heterogenous effect)构建双重差分模型，针对郊区线对各车站周边房价的影响展开进一步研究.