上海徐汇滨江绿带对周边住宅价格的影响研究

WANG Min WANG Fangxinyi ZHU Wen

1 研究背景与意义

滨水绿地空间作为城市亲自然环境中最为典型、复杂、集中、活跃的构成要素的总和[1]，不仅具有防汛、泄洪、排涝、航运等传统功能，还承担着雨洪调节、径流调节、水质净化、动植物多样性等调节性及支撑性生态系统服务[2]，兼具游憩、娱乐、教育等文化性生态系统服务[3]；同时，作为重要的城市生态与文化地标，具有显著的正外部性，通过效益外溢成为城市复兴、社区振兴的引擎[4]。作为流经中心城区的主要河流，黄浦江被誉为上海市的“母亲河”，其滨水区域曾是工业生产活动的聚集地，见证城市产业发展历史，也记载了上海近代城市发展历程的重要历史片段。近年来，随着上海黄浦江两岸公共空间45 km连续性滨江绿地的持续建设，以此为契机带来的新一轮滨江地区城市更新与转型发展，使得黄浦江的生态环境和滨水地区的社会文化活力得以极大提升。大量研究显示，自建成以来，黄浦江滨江绿带实现了岸线转型，成为了开放共享的高品质休闲游憩带，为市民提供连续、多元的公共活动空间，实现了滨水区与城市生活的融合[5-6]，生态特征显著，具有促进公众健康和幸福、增加人与自然联系的重要作用[7]。

黄浦江滨江绿带建设，除了具有显著的自然生态环境效益和独特的社会文化服务功能，是否也发挥着经济维度上的“正外部性”？较之于商业、居住、工业等其它开发性的土地利用类型，极少部分的城市绿地经济效益体现为场地内部诸如门票收入、文化餐饮服务收费等方面，更多的是反映在宏观上改善城市投资环境和人居环境，加速城市经济发展，微观上可以使其周边的房地产增值，由此使房地产商和居民获得外部经济性。为了更加全面认识滨江贯通和绿地建设对于周边地区发展的综合效益，本文致力于明确影响周边住宅价格的滨江绿带空间要素。通过选取上海黄浦江某一区段滨江绿带作为典型案例，借助网络大数据获取其潜在影响区域内住宅小区的房地产价格，从规划设计要素层面切入，定量研究滨江绿带空间特征对于周边住宅价格影响的差异性和有效空间范围，旨在细化评估滨江绿带的经济“外溢”效益，为城市滨水开放空间规划设计提供一定的参考与指导策略。

2 城市绿地影响住宅价格的相关研究

根据环境经济学原理，公共环境产品具有使用价值和非使用价值。美国从1939年开始对城市绿地的经济效益进行研究，主要体现在对于周边房地产的增值效益方面，其中享乐估价法与假设价值法是应用最广的两种评价方法，此外还有特征定价法、市场比较法等。享乐估价法（Hedonic Pricing Model，HPM）模型建立在“财产不是均值的，能够因特征变化而不同”的基础上。假设价值法（Contingent Valuation Method，CVM）是通过询问人们对具有无形效益的公共物品（例如城市绿地）的支付意愿，或忍受损失的受偿意愿来评估公共物品的价值[8]。之后CVM评价模型与随机效用最大化原理、支付意愿等概念相联系，从经济学角度得以进一步完善，目前已成为评价公共环境产品非使用价值的经典方法。针对西方国家的住宅市场，weicher[9]、hammer[10]、correll[11-12]、geoghegan[13]等 人 分 别采用了不同方法，研究城市绿地对周边居住用地或房地产价格的影响。已有研究多以绿地整体作为一个影响因素，与其他要素（诸如交通、教育资源、医疗资源、商圈、公共设施等）一起，从市域、区域层面与住宅价格进行相关性分析和比较研究[14-17]，结果揭示了绿地具有经济价值，会对周边区域产生经济效益。在进一步具有针对性的研究中发现，不同尺度、不同规模数量的公园绿地经济效益不同。局部地区、中小尺度面积的公园绿地与住宅价格关系更为密切；在公园绿地空间布局充分时，绿地尺度越大，越容易促进房价升值[18]；不同类型、组成要素的公园绿地对房产价值影响程度不同，增值系数集中分布在5%～20%，影响范围一般不超过3 km[19-20]。

综合国内外研究成果，城市绿地对于所在区域的正外部经济性在城市开发实践中越来越受到关注，但在研究内容方面，对于绿地空间具体特征及其影响规律的细分研究较少；在研究对象选取方面，以公园绿地斑块或者面状大型生态绿地为主[21-22]，欧美有少量关于绿带的研究[23]，而位于中心城区的滨江绿带研究则略显不足。因此，本研究选取上海徐汇滨江北段日晖港至龙耀路隧道段共3.1 km绿带为研究对象，以周边142个住宅小区作为研究样本，通过构建模型验证徐汇滨江绿带是否具有外部经济效益；之后，重点分析绿带整体特征和设计特征与周边住宅价格的相关性，揭示影响周边住宅价格的主导绿地空间要素及其成因，通过比较分析得出不同因子对于住宅价格的空间影响规律和产生显著影响的价格区间。

3 数据收集与研究方法

3.1 研究对象分析与选取

上海徐汇滨江岸线总长11.4 km，面积9.4 km2，2008年作为世博会配套开发工程，先期进行了3.6 km的岸线开发和产业转型；2012年以“上海西岸”为品牌，以文化为先导，通过艺术与创新创意产业对工业遗址再利用，打造高品质滨水活动区。2016年，黄浦江滨江公共空间45 km贯通项目启动，并于2017年实现贯通，其中徐汇滨江是上海最早贯通的滨江地带。

本文选取上海市徐汇区滨江北段日晖港至龙耀路隧道段共3.1 km绿带为研究对象，选取距离滨江绿带2.5 km范围内的3个临近街道（斜土路街道、枫林路街道及龙华街道）共142个住宅小区作为研究样本（图1）。该滨江区段周边设施配置非常齐全，在1 km（15 min步行生活圈）范围内存在5个商圈和3所高等院校，在2.5 km（15 min骑行生活圈）范围内存在8个商圈、9所高等院校和2座公园，有8条地铁线路穿过，地铁站较为密集，交通便利。公共服务设施布局相对均质，呈现圈层特征，对区域内住宅价格的影响相对均衡，有助于本研究揭示滨江绿带对周边住宅价格的影响规律（图2）。滨江区域周边居住单元密集，住宅小区相对较新且品质良好，能为研究提供充足有效的基础样本。

图1 研究样本空间分布图

图2 研究区域主要公共服务设施布局图

研究选取的徐汇滨江绿带包含规划展示中心绿地、滑板公园、徐汇滨江绿地、龙腾滨江、龙腾广场共5段绿地（图3），开发完整且较为连贯，能够提供顺畅的活动体验。绿地主导功能为艺术展览与特色活动，以硬质场地为主，空间开阔，植被低矮，有龙美术馆、余德耀美术馆、油罐艺术公园、西岸美术馆、西岸艺术中心，滨江规划展示中心、攀岩墙、海事塔等大型文化、体育、景观设施（图4），以及滑板广场、篮球广场等多个活动场地（图5）。

3.2 研究变量提取

在城市绿地影响住宅价格的相关研究中，已有文献对河流距离、绿地距离、绿地可达性、绿地面积、绿地公共服务设施等因素与住宅价格的相关关系进行研究。Anderson和Coredell对美国雅典房价价格调查中提出树木对房价的3.5%～4.5%的增值效益；美国奥斯汀研究表明，城市绿带能提高附近2～3个街区的房产价格，距离绿带越近，房价越高[20]；尹海伟在对上海绿地与房价探究中，得到了研究范围内距离河流越近，绿地可达性越高，房价越高的结论[16]。

基于对相关研究的归纳并结合上海滨江绿带现状特点，分别从绿地整体特征和设计特征2个层面出发，选取绿地距离、滨江距离、绿地距离可达性、绿地机会可达性、绿地宽度、大型设施与活动场地共7个绿地特征指标作为自变量提取，从区位条件、可达性、形态特征和设施建设4方面，细化分析徐汇滨江绿带对于周边住宅价格的影响（表1）。

图3 滨江绿带分段组成图

图5 滨江绿带活动场地分布图

绿地距离指住宅小区地理中心到滨江绿带边缘的最短直线距离；滨江距离指住宅小区地理中心到黄浦江岸线的最短直线距离；绿地宽度为住宅小区到滨江最短距离截面上对应的绿地宽度（图6）。对于滨江最短距离截面和绿地最短距离截面重合的住宅小区而言，绿地宽度为滨江距离与绿地距离之差。以绿地宽度而非绿地面积作为影响指标（因变量）是由于带状绿地形态的特殊性，居民享受绿地服务功能时呈现区段化特征，因此，绿地面积不具有代表性，而绿地宽度能够较好地表征绿地提供服务空间的能力。可达性反映居民到达绿地的难易程度，本研究进一步细分为距离类可达性和服务类可达性，测度采用最近距离法和机会累积法，最近距离法反映居民点至公共设施的距离成本，机会累积法体现从居民点出发在特定距离所能获取的公共服务资源数量。以上5个特征指标共同刻画滨江绿地整体区位条件、可达性情况和形态特征，反映城市土地利用规划过程中对于滨江绿带的发展控制。

绿地设计特征选取大型设施和活动场地共2个指标，体现滨江绿带具体建设过程中的设计引导。其中大型设施包括文化设施、大型景观设施、体育设施等，反映居民对精神享受和品质生活的追求。活动场地指绿地内是否含有儿童游乐场、老年活动场、运动场等重要活动场地，反映居民对活动空间的需求。

图6 部分绿地特征指标测算方法示意图

表1 滨江绿地影响周边住宅价格的特征要素及其变量提取分析表

3.3 数据收集

对142个住宅小区进行研究数据收集、调查与统计。住宅价格（因变量）借助房天下网络平台，查询统计2018年10月的成交价格（每平方米单价），取平均值。绿地特征指标（自变量）方面，通过地图测绘，提取绿地距离、滨江距离、绿地宽度数据。借助ArcGIS平台，基于最近距离法，采用最小成本路径计算方法，计算住宅小区地理中心与绿地最近入口两点间沿路网的最短路径距离，作为以距离评测的可达性指标，反映公园的易达性；基于机会累积法，选取30 min步行可达距离范围1.8 km，利用网络分析，运用OD成本矩阵法，对范围内沿路网可达的绿地入口数进行统计，作为以服务机会评测的可达性指标，反映公园的易进入性。通过实地调研，记录绿带大型设施和活动场地的配置。

整理绿地特征指标与住宅价格的特征值（表2），研究范围内住宅价格最小值为49 036元/m2，最大值为135 105元/m2，新旧住宅小区与高低端住宅小区住宅价格跨度大，平均值为72 210元/m2，中位数为70 801元/m2，差异较小，平均值大于中位数，说明超过一半的住宅小区价格低于中位数，总体价格合理，少量住宅小区价格极高。绿地距离、滨江距离与绿地距离可达性特征一致，符合线性绿带的数据特征。滨江绿地宽度最小值为20 m，最大值为340 m，变化较大，且中位数小于平均值，体现绿带空间宽度不均匀且普遍不宽的特征。

3.4 相关性分析模型构建

本研究借助SPSS平台，对研究样本住宅价格与绿地特征指标之间的相关性进行分析讨论，以收集到的绿地整体特征和设计特征指标数据为自变量，住宅价格为因变量。其中，绿地整体特征指标是连续变量，设计特征指标是分类变量，分别选用皮尔逊相关系数模型和斯皮尔曼相关系数模型进行分析，计算两类特征指标与样本住宅价格的相关系数和显著性值，据此判断二者的相关程度。相关系数是反映变量间关系密切程度的统计指标，相关系数的取值区间在1～-1之间。正值表示正相关，负值表示负相关，相关系数绝对值越大则相关程度越强。

在对全样本的分析基础上，为进一步明确滨江绿带不同特征要素产生影响的显著价格区间，揭示绿带对不同类型小区的影响分异，依据因变量住宅价格对样本数据区间进行重新划定，以1万元/m2为划分单位，逐级提升样本数据区间下限（表3），分别对不同区间样本进行相关性分析。

为明确绿带不同特征要素对周边住宅价格影响的空间范围及程度，揭示各要素的空间影响规律，依据空间距离对样本数据区间进行重新划定。选取不受绿地宽度影响的滨江距离作为划定指标，以0.1 km为划分单位，逐级缩小样本数据范围（表4），分别对不同区间样本进行相关性分析。

4 研究结果与讨论

4.1 模型结果

相关性分析结果表明，徐汇滨江绿带对周边住宅具有正外部经济效益（表5）。其中，以住宅价格划分的数据区间中，均价>6万元/m2时绿地特征指标与住宅价格相关性最显著，此时样本量为116个，占数据量的81.7%。以滨江距离划分的数据区间，特征指标与住宅价格的相关性在距离<2 km和<1.7 km时存在明显的变化，随着区间范围缩小，相关性呈现提升趋势。

表2 绿地整体特征指标特征值与周边住宅价格特征值

表3 以住宅价格重划分的样本数据区间及样本数

表4 以滨江距离重划分的样本数据区间及样本数

表5 样本范围及相关性分析结果

4.2 整体相关性特征

综合相关性分析结果可见，所有特征要素均与住宅价格相关。比较而言，绿地整体特征要素对于住宅价格的影响比设计特征要素更为显著。综观不同样本范围的分析结果，7个自变量中有6个特征指标与住宅价格存在显著相关性，因此，可以认为徐汇滨江绿地具有外部经济效益，其中区位条件和形态特征（绿地宽度）是影响住宅价格的主导要素。区位条件影响程度高，反映绿地距离、滨江距离是人们择居的景观偏好因素。形态特征影响范围广，反映徐汇滨江绿地宽度对于住宅价格有普遍影响，小区居民更倾向于能够提供充足服务的绿地空间。

对于绿地整体特征，所有指标均与住宅价格存在相关性：①区位特征方面，绿地距离、滨江距离与住宅价格呈负相关，表示住宅小区距滨江与滨江绿带越近，住宅价格越高。②可达性方面，绿地距离可达性与住宅价格呈负相关，绿地机会可达性与住宅价格呈正相关，表示住宅小区越易到达和进入滨江绿带，住宅价格越高。③形态特征方面，绿地宽度与住宅价格呈正相关，即绿地宽度越大，住宅价格越高。徐汇滨江绿带的绿地整体特征指标与住宅价格之间的定性关系，与点、面状公园绿地呈现一致的规律，即：随着距离的增大，其外溢功能效用和经济效益整体减弱，居民支付意愿降低；提高绿地空间规模有助于增强绿带的正外部经济效益。

对于绿地设计特征，指标中大型设施与住宅价格呈正相关，即提供服务的大型设施越多，住宅价格越高，但受住宅价格区间影响，影响的住宅类型有限。活动场地与住宅价格相关性低且无统一定性关系，因此可认为对住宅价格无影响。

对比分析影响住宅价格的滨江绿带6个特征指标，可得：①绿地距离可达性表达优于绿地机会可达性，展现了带状绿地不同于点、面状绿地的特质，即对于点、面状绿地，便捷的出入口对于住宅小区与绿地间可达性的提升具有较大影响，有助于提升绿地的经济效益[16]，而滨江绿带开放性较好，绿地出入口充足且呈线性均质布置，连通度高，绿地资源易于获取，且绿带跨度大，较少居民能够享受完整服务空间，因此会弱化居民对绿地可进入性的关注，而更关注绿带的易达性。②绿地距离相关性强于滨江距离，表明黄浦江水域空间对住宅价格的贡献度弱于滨江绿带，可能原因是，绿带建设较为完整，能够进行多样化的休闲娱乐活动，而黄浦江河道宽度大，滨江多淤泥，观赏体验一般，且滨江对岸无明显景观吸引物，因此对江景的关注弱于对绿地的关注。

4.3 不同住宅价格的影响规律

比较绿地特征要素产生影响的显著价格区间范围，发现住宅价格在6万元/m2以下的住宅小区与各要素相关性弱，住宅价格在6万元/m2以上的住宅小区与各要素相关性强。此价格略高于上海2018年二手房平均最高挂牌价和上海2018年10月内环至中环的住宅平均价（数据参照：房天下网络平台和贝壳研究院 RealData数据库），且均价6万元/m2以上的区间覆盖超80%数据样本。基于此，认为滨江绿带基本上对周边所有类型住宅价格均产生影响，以中高端住宅小区最为明显，对少数老旧或低端住宅小区经济效益影响较弱。老旧或低端住宅小区经济效益提升有限，推测可能是受自身房屋质量和内部设施匮乏等因素的限制。

随着分析样本的住宅价格下限逐级提高，绿地的区位条件、可达性和设施建设情况与住宅价格的相关性提升，形态特征相关性下降，且绿地距离因素影响显著于绿地宽度，反映了中高端住宅小区对于空间临近、易达易获取服务资源有更高的关注，以及对于生活品质和文化、景观、体育功能有更高的需求，而低端住宅小区对于享受绿地服务空间更具有需求。

4.4 不同距离范围的影响规律

比较各个绿地特征要素经济效益外溢的有效空间影响范围，发现不同要素对住宅价格的影响范围不同，绿地宽度、绿地距离、滨江距离、绿地距离可达性对于住宅价格的显著影响在空间范围上依次缩小。绿地宽度对于滨江距离2 km范围内的住宅价格产生显著影响；绿地距离可达性、滨江距离的显著影响范围为1.7 km，且在研究范围内，越临近滨江绿带的住宅圈层，住宅价格与绿带特征相关性越强。

绿地整体特征要素对于滨江距离1.7 km范围内的住宅价格产生较全面影响，该空间范围大致以肇嘉浜路、斜土路、零陵路、中山南二路、龙吴路为界。产生该结果的可能原因有：①交通干道对滨江绿带经济效益辐射存在一定的阻隔和削减作用；②滨江距离1.7 km外缘存在丽园公园、徐家汇公园、上海植物园、日月光、田子坊、徐家汇商圈、卢湾体育馆、上海体育场等多个影响住宅价格的重要因素，干扰了滨江绿带对住宅价格的影响。

不同距离范围对设计特征指标影响小，且该类指标与住宅价格相关性低，可能原因在于：①设施建设对滨江绿地内部的服务能力有所提升，但服务影响范围有限，对外辐射效应不明显；②徐汇滨江绿带设施建设充足，且许多大型设施服务半径较大，不局限于研究范围内，服务人群更广，因此对于周边住宅价格的影响并不明显。

5 结论与设计启示

本研究选取徐汇滨江绿带北段及周边142个住宅小区进行实证分析，从规划设计角度切入研究绿带的经济效益，基于两类相关性模型的构建，从整体、不同住宅价格区间、不同滨江距离范围三方面，分析绿地整体特征和设计特征要素对周边住宅价格的影响机理，旨在为绿地空间深化规划设计提供线索和研究基础。研究结果表明：①滨江绿带对周边住宅具有正外部经济效益，且整体绿地特征要素影响显著，区位条件和形态特征是影响住宅价格的主导要素。滨江距离、绿地距离、绿地距离可达性、绿地宽度是影响绿地经济效益的重要指标；设计特征要素影响较弱，仅大型设施对周边住宅价格有影响，且存在价格区间限制。②滨江绿带基本上对周边所有类型住宅价格均产生影响，以中高端住宅最明显，且中高端住宅相对会更加注重公园服务资源的易获取性和服务设施的多样性。③不同绿地特征要素影响周边住宅价格的有效空间范围和程度不同，以绿地宽度影响范围最广，绿地距离影响范围大于滨江距离和绿地距离可达性。

滨江绿带是城市重要的公共开放空间，全面认识滨江绿带的正外部经济效益，明确产生影响的空间要素及影响规律，有助于将其正外部效益内部化，促进滨江绿带与周边地区实现共同效益最大化，为滨江地区规划设计提供借鉴。首先，绿地规划设计充分考虑区位条件、可达性、形态特征的最优性。在选址上注重与住宅小区的空间距离，保证一定的滨江绿带建设宽度，充分且均衡布置人行出入口；适当降低周边道路等级，提升路网密度，在其有效影响范围内尽可能减少超宽型交通干道的建设。其次，绿地建设运营中考虑设施建设对住宅价格影响存在潜力。大型设施和活动场地的建设能够带动城市游憩，提升绿地社会效益。徐汇滨江受绿地功能、定位、环境条件等影响，设施建设以艺术展览与特色活动为导向，服务对象存在一定特殊性，因而对住房价格的影响有所局限，但随着绿地设施体系的成熟与完善，存在一定的影响潜力。第三，倡导绿带差异化设计。不同人群对绿地服务空间和设施建设存在不同需求，充分认识人群的需求差异，提升绿带设施的全面性和差异性，满足各类人群对于服务空间的需求以及特定人群对设施建设的需求，进行针对性设计，有助于提升绿带正外部经济效益。

本文从规划设计角度切入研究绿带的经济效益，选取徐汇滨江绿带北段及周边住区进行实证研究，探讨绿带特征和住宅价格的关系，具有代表性，但也存在一定的特殊性。在模型构建方面有一定的拓展空间，且住宅价格影响因素多样，受到周边环境及自身建设等多种因素的干扰，对模型结果的解释度有一定影响，均有待进一步的研究和深化。