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
城市轨道交通对沿线房地产的影响研究文献综述
城市轨道交通对沿线房地产的影响研究文献综述随着城市化的推进，城市轨道交通的建设也逐渐成为了解决城市交通问题的重要手段。
同时，城市轨道交通的建设也给沿线房地产带来了影响。
本文将对城市轨道交通对沿线房地产影响的相关研究进行综述。
研究背景城市轨道交通的建设往往会对沿线房地产市场带来显著的影响，这种影响有时可以是积极的，使得沿线房价大幅上涨，有时也会产生负面的影响，导致房地产市场失衡或者遭受到不利的打击。
因此，对城市轨道交通对沿线房地产市场的影响进行研究和探讨一直是房地产领域和城市规划领域的热点话题。
近年来，随着国内城市轨道交通建设的加速和房地产市场的快速发展，有越来越多的学者和研究者开展了关于城市轨道交通对沿线房地产的影响研究。
国内外研究成果近年来，国内外学者们对城市轨道交通对沿线房地产市场的影响展开了广泛的研究。
下面将从房价、租金、空间布局等方面来综述相关研究成果。
一、房价城市轨道交通往往会对沿线房价产生重要的影响。
早期的研究主要关注于轨道交通建成前后房价变化的对比研究，通过比较轨道交通建成前后的沿线房价水平来分析轨道交通对房价的影响，发现在轨道交通建成前后的房价变化中，沿线房价普遍呈现出了明显的上涨趋势。
例如，汪志诚等（2019）通过对北京市4号线沿线20个地铁站附近的房价变化进行分析，发现4号线建设让沿线房价普遍上涨26.8%左右。
另外，章亚东等（2018）也通过对中国23个城市轨道交通建设前后的沿线房价变化进行研究，发现在23个城市中有21个城市的轨道交通建设会带动沿线房价的大幅上涨。
进一步的，一些研究则关注于轨道交通对不同分类的房价的影响。
例如，刘海瑞等（2017）通过对北京市地铁4号线沿线住宅房价、商业房价和办公房价的影响进行分析，发现轨道交通对这三类不同用途的房屋的影响具有显著差异。
他们发现，地铁4号线的开通对商业用途的沿线房价影响最为明显，而办公用途则最不敏感。
这一结果表明出租或出售商业用途的房屋在轨道交通相对便捷的位置具有极高的价值，而办公空间则不一定受到轨道交通的影响。
分析城市轨道交通对沿线房地产价格的影响
分析城市轨道交通对沿线房地产价格的影响摘要：本文主要研究的动机是投资主体与受益主体分离，然后通过阅读相关国内外文献中有关轨道交通对房价的影响的分析的文章，最后提出了如何平衡土地收益的建议。
关键字：投资轨道交通房地产价格受益分配1.研究的动机-投资主体与受益主体分离目前我国各城市轨道交通建设大都是政府投资，采用政府主导的负债型融资模式，导致政府债务负担很重，城市轨道交通投资建设面临着投资和盈利的两大难题，迫切需要通过良好的融资模式和市场化运作来摆脱困境。
应该看到轨道交通作为“准公共产品”，对周边环境有着明显的外部效应，例如城市轨道交通的建设将间接提高沿线土地不动产的价值，沿线一定范围内住宅、商业的开发及企业聚集，从而带来土地及房屋价格的上涨，使土地所有者和住宅开发者不需付出任何代价就可得到轨道交通的外部效应。
但另一方面，由于高额的建设费一直制约着城市轨道交通的发展，新的线路建设面临巨大的资金缺口，许多轨道交通企业因为高额的运营成本而亏本经营。
城市轨道交通突出作用表现在城市轨道交通对经济社会可持续发展的带动和辐射功能，大运量城市轨道交通的建设促进了居住聚集，增加了沿线土地高强度开发，刺激了房地产市场，为沿线地产商带来了投资机遇和实现高额利润的商机。
所以只有通过轨道交通对沿线房地产价格影响的研究，研究其影响规律及影响程度，然后将这种定性定量研究成果结合市场，研究轨道交通建设与房地产开发更加良好互动，取得最大社会效益和社会公平的策略，这样才能真正挖掘轨道交通沿线房地产开发的利益，以指导沿线土地的整合和一体化开发，减轻政府财政负担，使投资主体与受益主体更加协调地融合在一起，加快我国城市轨道交通建设与房地产开发。
2..影响房地产价格的因素国内外对房地产经济及住宅价格进行了大量的研究，各国学者对城市房屋价格影响因素的分类也多种多样，综合来看，可以将城市房屋价格的影响因素分为宏观因素和微观因素两类。
宏观影响因素一般包括经济发展状况、利率、人均GDP、城市规模以及国家政策法规等。
城市公共交通需求调查与分析方法研究--以深圳市龙岗区为例
工程建设与设计Construction&Design ForProject城市公共交通需求调查与分析方法研究——以深圳市龙岗区为例Research on the Investigation and Analysis Method of Urban Public Transportation Demand-----A Case Study of Longgang District of Shenzhen(深圳市新城市规划建筑设计股份有限公司，广东深圳518000)DU Wei(Shenzhen New Urban Planning and Architectural Design Co.Ltd.,Shenzhen518000,China)【扌商要】结合龙岗区公共交通发展情况，明确公共交通调查对象及调查方法，对公共交通需求及公交设施进行全面调查，评估公共交通出行特征、识别公交发展问题，最终提出公共交通提升改善建议，为提升公交竞争力、吸引力提供决策依据。
[Abstract]Combining with the development of public transport in Longgang district,this paper clarifies the objects and methods of public transport investigation,conducts a comprehensive survey of p ublic transport demand and public transport facilities,evaluates the characteristics of public transport travel,identifies the problems of public transport development,and finally puts forward suggestions for improving public transport,providing decision-making basis for enhancing the competitiveness and attractiveness ofpublic transport.【关键词】公共交通；需求调查；公交设施;调查方法[Keywords]public transport;demand survey;public transport facilities;survey methods【中图分类号】U12【文献标志码】A[DOI110.13616彳.cnki.gcjsysj.2019.08.246【文章编号】1007-9467(2019)08-0100-021引言”公交都市”是为应对小汽车高速增长和交通拥堵所采取的一项城市交通战略,已成为全球犬都市的发展方向叫而如何科学应对城市规模发展、居民出行空间分布和数量变化,给公交发展带来了全新的挑战。
城市轨道交通与周边房地产价值关系研究共3篇
城市轨道交通与周边房地产价值关系研究共3篇城市轨道交通与周边房地产价值关系研究1城市轨道交通与周边房地产价值关系研究随着城市化进程的发展以及人口规模的增加，城市交通状况日益恶化，城市轨道交通作为一种高效、环保、快速的交通工具，被越来越多的城市采用，并在未来的城市规划中发挥着越来越重要的作用。
同时，城市轨道交通又与房地产价值、投资、开发等密切相关，成为研究的热点之一。
城市轨道交通与房地产价值的关系主要表现在两方面，一方面是轨道交通的建设会对周边房地产价格产生影响，另一方面是轨道交通周边的房地产开发也会影响轨道交通的使用和效益。
因此，城市轨道交通与周边房地产的关系不仅在经济意义上体现，还有着重要的城市规划和社会效益方面的意义。
首先，城市轨道交通的建设对周边房地产价格产生影响。
随着轨道交通的建设和开通，周边房地产市场的需求和供应不断变化，从而影响了周边房地产价格的波动。
一般来说，轨道交通的建设会在一定程度上提高周边的土地价值和房产价值。
因为乘坐轨道交通会减少通勤时间和消耗，为居住的住户提供了更多的方便，这对于房地产的需求和市场中房价的波动有着直接的影响。
以北京为例，北京已经形成了轨道交通网络，当轨道交通线路的使用经验越来越充足，周边的房产市场也会呈现稳步的增长。
2019年公布的地铁20号线亦庄线将在通车后使得整个亦庄地区的房价出现明显的上涨。
此外，轨道交通的建设和开通还会吸引众多的商业和行业的入驻，进一步促进社会经济的发展。
其次，轨道交通周边的房地产开发也会影响轨道交通的使用和效益。
随着轨道交通的发展，周边的房地产开发也得到了不断的推进，这也对轨道交通的使用和效益产生了影响。
首先是房地产开发与轨道交通的站点设置紧密相连，使得区域内的市场需求更加有保证，房价、租金等也会得到稳定的保障。
此外，为了能够既满足灰色资源的利用，又能够为周边居民提供更好的切实体验，房地产和轨道交通往往形成了一种互动联动的市场竞争格局。
城市轨道交通对沿线周边住宅价格的影响分析
城市轨道交通对沿线周边住宅价格的影响分析作者：苗杰孙钟伟王海龙来源：《智富时代》2016年第10期【摘要】随着人们生活节奏的加快，城市居民在住宅区位的选择上，对交通条件具有越来越强的依赖性，其高效的通达性促进周边住宅价格飙升。
城市轨道交通具有运量大、速度快、安全准点、乘车条件舒适、污染小等特点，提高了沿线区域的通达性，降低了沿线居民的交通成本同时，城市轨道交通对住宅价格的影响能够反过来促进轨道交通资本体制的改革，解决轨道交通发展资金不足的状况。
本文以西安地铁3号线周边住宅作为研究对象，对影响住宅价格的因素进行回归分析，并构建了半对数形式的特征价格模型。
本文科学地分析了城市轨道交通对住宅价格的影响效应，对合理规划沿线住宅项目开发、调整城市空间布局具有重要意义。
【关键词】轨道交通;特征价格模型;住宅价格;西安地铁3号线城市轨道交通它不仅能节省出行时间和降低出行成本，而且对沿线的土地开发利用强度和房地产价值的提升产生巨大影响，极大地促进了西安市房地产业的发展。
一、国内研究现状综述（一）国内的研究。
在国内，城市轨道交通对住宅价格影响方面的研究起步较晚，有针对性的研究相对较少。
但从研究趋势上来看特征价格模型的应用正逐渐受到重视，王琳、董藩、徐宇等人通过构建特征价格模型，深入地研究了城市轨道交通对周边住宅价格的影响。
本文对西安地铁3线周边住宅价格进行研究，以住宅距最近地铁站点的实际距离、自驾车到市中心CBD的实际距离和公交站点数量等为特征变量构建了轨道交通对周边住宅价格影响的特征价格模型，并进一步探讨了轨道交通对周边住宅价格增值的影响。
（二）样本的选取。
笔者选取地铁三号线沿线30公里范围内12个车站附近开盘时间为2013—2016年的住宅房地产作为样本数据，为了使选取住宅样本具有普遍代表性，特别剔除了别墅和廉价的保障性住房，表中为选取样本站点附近不同距离区段内房价特征以及房价随年份的价格变化等特征。
从表1中可以看出，从2013年到2016年的房价变化是逐年递增，并且地铁三号线随着年份的增加完工率不断提高房价呈现出一直上升趋势。
城市轨道交通对周边住房价格的影响
城市轨道交通对周边住房价格的影响随着城市轨道交通的发展和房地产市场化的成熟，有关城市轨道交通与沿线住房价格之间关系的研究受到越来越多学者的关注。
城市轨道交通的建设在一定程度上加大了周边土地的优化利用程度，提高了其所在及所影响地区的有效投入水平，同时也带动了周边地区土地的开发强度，极大地影响了周边住房的价格。
标签：城市轨道交通周边住房价格近年来，我国城市化进程不断加快，城市化水平持续快速上升。
城市人口规模持续扩张，再加上城市私家汽车保有量的迅猛增长，我国许多城市出现了交通严重拥堵的情况。
破解这个难题选择的方法都是优先大力发展公共交通，尤其是建立以城市轨道交通为主的城市交通体系。
城市轨道交通不仅会给人民生活带来便利，促进站点周边土地的优化利用，推动沿线周边土地的经济发展，还会产生较大的外部经济效益，对沿线房地产的增值影响巨大。
一、城市轨道交通的概念及其特点城市轨道交通广义上指以轨道运输方式为主要技术特征，运行于城市内部或者城市中心到市郊之间，为城市提供中等以上运量公共客运服务的城市公共交通系统。
城市轨道交通能够有效提高市民的通勤效率、降低通勤成本，提高城市广大游人的交通便捷度，其具有速度快、时点准、污染轻、运量大、事故少的特点，因此广受人们青睐，是大城市改善城市交通拥堵状况、提升城市整体功能、提高人们生活质量的极其重要的城市建设项目。
二、城市轨道交通对周边住房价格影响的理论分析传统的地段概念在今后会随着轨道交通的延伸得到改观，距离远近的心理概念将由自然的空间距离转变为搭乘轨道交通的便捷性。
交通便捷性关系到居民的生活、通勤、通学等方便程度，是影响房地产价格的重要因素。
主要包括接近车站的程度、接近主次干道的距离、接近市中心的程度、接近商业设施的程度、接近文教和娱乐设施的程度等，它们均与房地产价格成正相关。
轨道交通延伸了城市的边界，拉近了边远地段与市中心的距离，使得土地的利用水平进一步提高，改变了传统的房地产市场格局，促进了城市整体的发展与繁荣[1]。
城市轨道交通对周边房地产的影响(20200909183606)
城市轨道交通对周边房地产的影响 近年来 , 随着城市轨道交通建设日益加快 , 沿线房地产价格所受影响也日渐明显。常规 道路交通和轨道交通是城市公共交通系统中最主要的两种交通方式。与常规道路交通相比 , 轨道交通具有容量大、速度快、安全性高、环保、准时的特点 , 为城市公共交通的高效、安 全、便捷奠定了重要的基础。 城市轨道交通已成为市民快速出入中心城区的交通手段。城市轨道交通对提高沿线区 域的可达性、 方便沿线周边居民出行乃至选择居住地等均产生了举足轻重的影响。 越来越多 的人在择居时把城市轨道交通作为重要的考虑因素 , 因而对沿线房地产的价格产生了一定影 响, 并呈现出一定的规律。 北京内地铁附近房价变化举例 在北京，客流量大，人们的出行也逐步依赖于地铁。我们能够从北京的 5 号线和 10号 线看出来，其周围房价有加大幅度的上升。 地铁 5 号线 2003 年地铁 5 号线开工以来，其沿线房产的价格年平均上涨幅度近 18%，有的楼盘涨
幅竟高达 1倍，如 5号线北端的佳运园， 2003年开盘时均价为 3700元/平方米， 2008年二 手房价格已达 7300 元/ 平方米，目前其二手房价格仍维持在 17000 元/ 平方米以上。 地铁 10 号线 根据对地铁 10号线沿线区域房价的月度跟踪调查数据显示，自 2005 年地铁 10号线破 土建设以来， 其沿线周边房价均呈现出跳跃式的上涨趋势， 个别区域的房价在四年内的涨幅 已经超过了百分之二百。 数据显示， 地铁 10号线沿线内各区域的二手房房价自 2005 年开始 逐渐升温，其各站周边二手房房价在四年内平均上涨了近 150%。 其他国家城市轨道交通举例 在其他国家，城市轨道交通能够给周围土地带来不少增值效益。如，英国土地政策研 究中心的 Riley Don (2001)伦敦地铁 Jubilee 延长线，总投资 35 亿英镑，给周边土地带来 的增值效益达到13亿英镑，
城市轨道交通设施对房地产开发的影响研究
城市轨道交通设施对房地产开发的影响研究近年来，随着城市的快速发展和人口的不断增长，城市交通问题日益凸显。
城市轨道交通设施的建设成为解决交通拥堵问题的重要手段。
然而，城市轨道交通设施不仅对交通问题有着重要的影响，同时也对房地产开发产生着巨大的影响。
首先，城市轨道交通设施的建设能够提升周边房地产的价值。
有研究表明，轨道交通线路的规划和建设能够大幅提高周边房地产的价值。
这是因为轨道交通线路的建设会提供便捷的交通条件，吸引更多的人流和商业机会。
一方面，方便的交通网络能够吸引更多居民选择在地铁沿线购房，这将带动周边房产价格的上升；另一方面，商业机会的增加也会吸引更多的商家前来经营，进一步提升了房地产的价值。
所以，城市轨道交通设施的建设是提升周边房地产价值的重要推动力。
其次，城市轨道交通设施的建设对房地产市场的空间布局产生重要影响。
在城市轨道交通设施建设之前，人们在购房时更多地考虑的是房屋本身的品质和价格。
然而，随着轨道交通的发展，人们开始更加注重交通的便捷性和出行的便利程度。
因此，在城市轨道交通设施周边的区域，房地产市场的需求也会发生变化。
人们更愿意选择靠近轨道交通线路的地方购买房产，这不仅能够享受到便利的交通条件，同时也能够避免交通拥堵带来的不便。
相应地，这些区域的房地产价格也会相应上涨，形成以轨道交通线路为核心的热点区域。
此外，城市轨道交通设施对房地产开发还有其他方面的影响。
例如，在轨道交通线路周边，房地产开发商更有动力进行大规模的房地产项目。
有了便捷的轨道交通，居民可以更方便地前往购物中心、学校和医疗设施等基础设施，所以大型商业和居住项目也会更容易获得成功。
此外，轨道交通设施的建设还可以带动周边的城市发展，改善区域的基础设施和环境质量，从而吸引更多人群前来居住和投资。
尽管城市轨道交通设施对房地产开发有着积极的影响，但也存在一些问题和挑战。
首先，轨道交通设施的建设往往需要大量的资金投入，这对于房地产开发商来说是一种巨大的压力。
深圳城市轨道交通建设的效益分析
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１．２提高城市运行效率
有规模、成体系的轨道交通运营，将大大缩短 居民出行时间，减少城市交易成本．相应地会增加 工作、学习及休息时间，创造额外的社会产值。同 时轨道交通污染少、噪声低、占地少．以及高效、准 时、大运量的特性，改善了城市的生态环境，提高了 居民出行速度，降低了城市机动车的出行比例，提 升了城市的服务水平，使城市的整体形象、运行效 率、环境质量、投资环境得到提高。交通研究部门 预测，２０１３年深圳市全天选择轨道交通方式出行 的为１７４万人次。假定２０１３年深圳市ＧＤＰ仍然 是２３００亿元，每人每天８小时时间价值按９０元计 算．如果平均每人每天因为选乘轨道交通方式节省 ２５ｍｉｎ，那么，一年将增创社会产值约２９．７亿元。
同时，城市轨道交通网络建设也有利于加快城
市产业布局调整，根据西、中冻三条轴线指向，实
行产业梯度推进，重点培育“两个中心，三大走廊” 的城市经济布局。通过近中期轨道路网规划和建 设，将西部前海区域、高新技术产业区、深圳大学、 西丽大学城等高科技开发区串联起来，将特区内规 划建设的西部港区物流园区、南山物流园区等内圈 层以及特区以外的龙华物流园区、航空港物流园区 等外圈层串联起来．从而形成以城市轨道交通沿线 为导向、内外衔接及相互依托的辐射珠江三角洲的 现代产业圈的有机体系。
Ｉ．３完善城市的功能和产业布局
城市轨道交通由于在其沿线存在廊道效应，能 引导城市人口的重新分布和产业结构的调整，优化 城市空间布局，加快城市形态由“平铺式”向沿轨 道交通走廊各主要交通枢纽为中心的“珠链状”格 局转化，使城市功能和生态环境的布局更加完善。
城市轨道交通对其沿线住宅价格的影响研究
城市轨道交通对其沿线住宅价格的影响研究作者：莫雪菲朱俊树谢正峰来源：《现代商贸工业》2022年第19期摘要：本文以佛山市地铁1号线为例，通过构建价格特征模型及线性回归模型研究城市轨道交通对其沿线住宅价格的影响。
研究结果表明：城市轨道交通对沿线住宅价格的影响呈现倒“U”型，当住宅距离地铁站在400米范围以内呈现负向影响，400米以外呈现正向影响，超过1600米后正向影响效果已不显著。
关键词：地铁;价格特征模型;住宅价格中图分类号：F23 文献标识码：A doi：10.19311/ki.16723198.2022.19.061轨道交通的便利性使得出行时间及出行成本减少，对于购房者的吸引力无疑是巨大的，从而产生较大的住房需求;轨道交通客运量大的特性能带动人流的集聚，为周边带来商机，更容易形成商业的集聚。
因此，轨道交通站点的开通会重塑其沿线房地产的价值。
城市轨道交通是为了适应大中城市中客运量大、运载压力大的特点而出现的公共交通。
一般指以电能为动力，所有大容量、有轨道的交通运行系统，主要包括地铁、轻轨交通、单轨交通、有轨电车、有轨机车、高速磁悬列车等。
目前大城市市内主要的城市轨道交通以地铁为主，有轨电车为辅，其中有轨电车的速度和运载量远远低于地铁，本文讨论的城市轨道交通为地铁。
都市圈范围内跨市的有轨交通则以轻轨交通、高速磁悬列车、高速铁路为主，城市与城市之间因有轨交通造价成本分摊和行政管辖的问题一般较难实现以地铁交通的方式连接，本文研究的对象——佛山市地铁1号线正是连接广东省佛山市和广州市两大城市的跨市地铁，具有一定的特殊性。
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。
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第33卷第6期2014年6月地理科学进展
ProgressinGeographyVol.33,No.6
June2014
收稿日期：2013-04；修订日期：2014-06。基金项目：国家“十二五”科技支撑计划重点项目(2012BAJ22B04)。作者简介：王福良(1990-)，广东河源人，硕士研究生，研究方向为土地经济与房地产管理研究，E-mail：flwang001@gmail.com。通讯作者：冯长春(1957-)，山西安泽人，教授，主要从事城市与区域规划、土地利用与房地产经济研究教学与研究，E-mail：fcc@urban.pku.edu.cn。765-772页
1引言进入21世纪后，中国的轨道交通发展迅猛。截至2012年底，全国范围内开通城市轨道交通运营线路的城市共有17个，运营线路总计64条，运营长度总规模约2008km，运营车站总数1291座(鲁放,2013)。与此同时，大多数地铁建设也存在资金紧缺、地铁公司运营亏损等问题(陈云等,2005)。轨道交通建设带来交通可达性的改善，提升了沿线房地产的价值。因此，研究轨道交通对周边房地产价格的影响，有助于通过政策手段将轨道交通的外部经济效益转化为内部收益，对城市地铁的建设、运营及可持续发展具有现实意义。已有学者开展了轨道交通对房地产价值影响研究，大多数研究认为轨道交通提升了周边房地产
的价值。尹爱青等(2008)和王德起等(2012)都认为住宅价格增幅与其距地铁站的距离成反比。在研究对象方面，有学者开展了对上海、广州、西安等城市的实证研究(褚劲风等,2004;冯艳芬等,2011;史玉芳等,2010)。还有一些学者研究了地铁站点对住宅价格影响的空间范围。如王琳(2009)认为轨道交通对沿线住宅的增值效应的影响半径为1.5km，但不同站点的影响半径不同。冯长春等(2011)则认为轨道交通对沿线住宅的影响半径为2km，住宅价格随着距轨道交通距离的增加而指数衰减。值得注意的是，有学者开始关注在复杂的现实城市空间中，轨道交通在城市的不同区域对住宅价格的影响是不同的，即存在分市场(submarket)。谷一桢等(2008)对北京八通线进行了实证研究，指出轨道交通对住房的影响存在分市场效应，轨道交通
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
王福良1，冯长春1,2，甘霖1(1.北京大学城市与环境学院，北京100871；2.国土资源部国土规划与开发重点实验室，北京100871)
摘要：研究轨道交通对沿线住宅价格的影响有助于将轨道交通带来的外部效益转化为内部收益，对城市地铁的建设和运营具有重要意义。在真实城市空间中，由于空间异质性的存在，轨道交通对不同区域的影响并非都是相同的，因而需要划定分市场进行研究。本研究以深圳龙岗线郊区段为对象，首先运用Moran’I指数证实了空间自相关效应的存在，并构造变量将空间自相关效应纳入模型进行控制，结合其他变量构建了4个Hedonic模型，然后通过ChowStatistics检验划定远郊段和近郊段2个分市场，最后运用最优的Hedonic模型对轨道交通影响住宅价格的分市场进行研究并解释其形成原因。研究结果表明：①轨道交通在近郊段对沿线住宅价格具有正向影响；②轨道交通对沿线住宅价格影响存在分市场效应，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，
龙岗线近郊段对沿线住宅价格具有正向影响，远郊段对沿线住宅价格具有负向影响；③可以通过ChowStatistics检验来划定分市场，龙岗线近郊段和远郊段的分界点为“六约—丹竹头”，近郊段分市场的空间范围可能与城市的平均通勤时间有关；④分市场的形成原因是空间异质性，龙岗线郊区段的分市场是由两个区域中心的空间分布差异所导致。关键词：轨道交通；住宅价格；Hedonic模型；分市场；深圳；龙岗线doi:10.11820/dlkxjz.2014.06.005中图分类号：F293.35文献标识码：A地理科学进展第33卷对住房价值的提升作用主要是在郊区段。苏亦宁等(2011)也认为轨道交通对其沿线住宅价格的影响存在分市场效应，中心城区段的住宅价格受轨道交通的影响较小。在复杂的现实城市空间中存在空间自相关和空间异质性这两类空间效应(梅志雄,2008)。住宅价格受到区位、交通可达性、邻里环境等众多因素的影响，一些因素之间还存在相互影响(王洋等,2014)。轨道交通作为影响因素之一，也同样受到其他因素的影响，而在不同区域段表现出对住宅价格的影响差异。从本质上看，分市场就是由于空间异质性的存在而引致的。以往的研究多限于轨道交通本身对住宅价格提升作用及其影响半径，较少关注到在现实城市空间中存在的空间自相关和空间异质性效应。在仅有的几篇涉及到轨道交通对住宅价格的分市场影响的研究中，分市场的划定不仅具有较强的主观性，而且也未对分市场给予足够的重视。本研究旨在探究现实城市空间中轨道交通对住宅价格的分市场影响，并对分市场的形成原因进行解释。2数据与方法2.1数据与研究对象共收集到龙岗线郊区段(双龙—草埔)的住宅样本数据203个。住宅数据从搜房网深圳站获得，住宅样本点及医院、中学等的坐标数据则来源于谷歌地图实验室的经纬度信息，运用ArcGIS批量建立坐标进行研究。研究对象为深圳地铁的龙岗线。深圳作为国内的4个一线城市之一，住宅样本量大，而地铁线路数量比北上广少。而龙岗线横跨深圳市龙岗、罗湖、福田3个区并途经市中心，其郊区段又可分成近郊区和远郊区，是深圳现今运行的5条线路中最为典型的郊区线，适合作为研究对象。龙岗线全线是由益田至龙岗的双龙，总长约41km，设车站30座。分两期建设，一期工程由红岭至双龙，线路长约32.86km，设车站22座，工程初期建设范围起自罗湖区草埔站，止于龙岗区双龙站。二期工程由益田至红岭，线长约9km，设车站8座。2011年6月建成通车，平均每天的客流量达55万人次。如图1所示，研究对象为深圳龙岗线，共有203个住宅样本，影响因素包括了市中心、距地铁站中学、医院等的距离，涵盖了区位条件、邻里环境和建筑特征三方面的影响因素。2.2模型变量住宅价格受到经济、区位、邻里环境、建筑特征和消费者特征等多方面因素的影响(王松涛等,2007)。由于本文所使用的数据为住宅楼盘的截面数据，因此只需考虑区位、邻里环境和建筑特征三方面的影响因素。本文中因变量为住宅2013年3月的销售均价，自变量为涵盖了建筑特征、邻里环境和区位三方面的16个影响因素。经过逐步回归分析，剔除了建筑面积、距干道的距离、建筑类型、商办建筑面积和距公园的距离这5个变量，最终的自变量为建筑年代、距地铁站点和中学的距离等11个变量(表1)。2.3模型选择在轨道交通对住宅价格影响的研究中，特征价格模型(Hedonic)是最为常用的方法(王德等,2005)。特征价格法是建立在Lancaster的偏好理论和Rosen基于产品特征的市场供需均衡模型的理论基础上的。特征价格模型的假设为：住房的物理特征或区位特征对住房价值的影响呈边际递减规律。在数据充足的情况下，特征价格模型考虑到了住宅的建筑特征、区位和邻里环境等多方面的影响因素，具有较高的精确性。本文采用Hedonic(特征价格)模型。Hedonic模型常用的形式有线性、半对数和对数3种，其中，半对数形式最为常用。在对线性、半对数和对数进行多次模拟后，综合考虑模型的解释能力和稳定性，且本文中有一部分变量为非连续变量，选用了半对数形式。具体方程如下：LogYi=a0+∑k=1Ka1kLogXki+∑k=1Ka1kXki+ε(1)式中：Yi为住宅楼盘的销售均价PRICE；Xki为自变量，当Xki为距离或价格的变量时，适用于LogXki，当Xki为其他变量时，适用于Xki；K为自变量的个数(K=11)；i是样本数N(N总数为203)的序数；a1k为系数，a0为常数项，ε为误差项。3空间自相关与分市场划定在复杂的现实城市空间中，存在空间自相关和空间异质性两大空间效应。空间异质性问题在本文中通过划分分市场的方式加以处理，而空间自相关效应仍需作一定的处理，才能得到相对科学的模766卷第6期王福良等：轨道交通对沿线住宅价格影响的分市场研究图1研究对象和数据的空间分布Fig.1Spatialdistributionofthestudyobjectsanddata表1模型的变量体系Tab.1Variablesofthemodel变量类别因变量自变量s变量类属—建筑特征邻里环境区位特征变量名称PriceYearNewUnitFARGRD_subD_hosD_schD_cenD_acenAutocrt变量描述2013年3月的住宅价格的对数值住宅的使用年数新盘为1，二手房为0户型面积小于80m2的为-1，80~120m2的为0，大于120m2的为1住宅楼盘的容积率住宅楼盘的绿化率距地铁站点的距离的对数值距三甲或综合医院的距离的对数值距市或区重点中学的距离的对数值距市中心的距离的对数值距区域中心的距离的对数值空间自相关，最邻近5个住宅价格平均值的对数值变量类型连续变量离散变量虚拟变量虚拟变量连续变量连续变量连续变量连续变量连续变量连续变量连续变量连续变量均值9.478.950.110.043.090.9686.587.526.869.817.499.55767地理科学进展第33卷型估计结果。3.1空间自相关研究区域是否空间自相关可以通过Moran’I指数判断，这一过程可以利用ArcGIS中的空间自相关分析实现。Moran’I指数的计算公式如下：I=n∑i=1n∑j=1nwij∙∑i=1n∑j=1nwij(xi-xˉ)(xj-xˉ)∑i=1n(xi-xˉ)2(2)式中：xi和xj分别为各住宅样本点均价x在i和j上的观测值，xˉ为n个住宅样本点价格的平均值，wij为空间权重矩阵，n为住宅样本数。Moran’I指数的取值范围为-1到1。当I＞0时，空间实体呈正自相关；当I＜0时，则呈负自相关；I=0时，则不具有相关性，呈随机分布。以龙岗线站距最大且位于近、远郊交界处的“六约—丹竹头”为界，将龙岗线郊区段分为远郊段(双龙—六约)和近郊段(丹竹头—草埔)两段，并区分新旧盘，总分成4个分市场进行空间自回归分析，结果如表2所示：从表2中可以看到，4个分市场的Moran’I值均大于0，显著存在空间正自相关效应，标准化Z统计量均大于1.96。其中，远郊段—新盘和近郊段—旧盘在1%的水平上显著，远郊段—旧盘和近郊段—新盘则是在5%的水平上显著。由此可见，研究区域存在明显的空间自相关效应，可纳入模型。选取最邻近5个住宅均价(取对数值)作为衡量空间自相关的变量，即表1中的“Autocrt”，纳入模型。将表1中的变量根据重要程度分两步纳入模型，形成模型1和3(未考虑空间自相关)，并生成模型2和模型4(考虑空间自相关)。结果如表3所示。从模型的解释能力来看，模型3在纳入了其他变量后，解释能力从模型1的0.225提升到了0.258。而考虑了空间自相关效应的模型2和模型4的解释能力则分别达0.403和0.422，大大高于未考虑空间自相关效应的模型1和模型3。这也说明了将空间自相关纳入模型是有效的。从变量的显著水平来看，模型1和模型3中的情况相近，建筑年代、距市中心的距离和距区域中心的距离这3个变量均在1%的水平上显著，距地铁站的距离变量也显著。值得注意的是，在纳入空间自相关效应后，距市中心和区域中心的距离这两个变量的显著性水平有所下降，而距地铁站的距离的表2深圳市龙岗线沿线住房价格Moran’I值Tab.2TheMoran’IvalueofhousingpricealongtheLonggangLineofShenzhen分市场Moran’I值标准化Z统计量远郊段—新盘0.26***4.25近郊段—新盘0.05**2.04远郊段—旧盘0.09**2.29近郊段—旧盘0.16***2.94注：***、**分别表示统计检验达到1%、5%的显著性水平，下同。Z统计量参考值为1.96。表34个hedonic模型的估计结果Tab.3Theestimationresultsoffourhedonicmodels郊区全段ConstantYearNewAutocrtD_subD_cenD_acenD_hosD_schFARGRUnitAdjustedR2模型1系数11.808***-0.302***0.185**-0.057*-0.245***0.180***0.225t统计量14.773-3.8572.409-0.908-3.8242.855模型2系数6.285***-0.404***-0.0280.489***-0.065**-0.127**0.109**0.403t统计量6.532-5.878-0.3988.245-1.194-2.2231.974模型3系数12.234***-0.310***0.169**-0.066*-0.249***0.181***-0.027-0.042*-0.0140.122**-0.0060.258t统计量12.792-3.8482.181-1.005-3.6332.644-0.384-0.661-0.2041.934-0.093模型4系数6.548***-0.407***-0.0370.481***-0.068**-0.140**0.106*0.013-0.020-0.0070.074*0.025*0.422t统计量5.975-5.730-0.5067.958-1.190-2.2991.7620.207-0.363-0.1211.3420.425768