北京交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 趙玉卿 李欣芮 劉俊雅

從古至今，交通運(yùn)輸?shù)目焖侔l(fā)展無一不帶動著一個城市的進(jìn)步與發(fā)展。伴隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，高鐵以其速度快、安全性強(qiáng)、能源耗費(fèi)少等優(yōu)勢在本世紀(jì)中愈發(fā)顯示出自身優(yōu)越性。中國高鐵建設(shè)發(fā)展起步較晚但發(fā)展卻日新月異，截至2017年，中國高鐵運(yùn)營總里程居世界第一，已超過2.2萬公里，占世界高鐵運(yùn)營總里程60%以上。

政府通過高鐵項目來提高人民的生活水平，同時促進(jìn)區(qū)域一體化。高速鐵路車站的建設(shè)無疑提高了受影響地區(qū)的有效投資水平。同時，它也改變了周邊地區(qū)的土地使用強(qiáng)度，甚至影響了城市空間的結(jié)構(gòu)和形態(tài)，從而影響了房地產(chǎn)開發(fā)。因此，通過科學(xué)地考察高鐵站對房價的影響，可以對高鐵站周邊地區(qū)的住宅和城市空間發(fā)展做出重要貢獻(xiàn)。

本文重點研究高鐵站區(qū)對于周邊房地產(chǎn)價格的正、負(fù)效應(yīng)影響機(jī)制。通過實證分析，分別研究站點的節(jié)點特征和區(qū)位特征。車站的節(jié)點特征考慮了可達(dá)性(通常為正向效應(yīng))。采用特征價格模型，并根據(jù)數(shù)據(jù)處理方便程度以及對國內(nèi)外文獻(xiàn)參考，我們認(rèn)為，若采用半對數(shù)模型，特征系數(shù)更好解釋，且半對數(shù)模型允許不同單位特征之間存在差異。因此，本文在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，采用半對數(shù)模型：

也就是說，在運(yùn)用Eviews軟件進(jìn)行線性回歸分析前，需要先將已統(tǒng)計到的P值(住宅單價)轉(zhuǎn)換為其自然對數(shù)，然后在其自然對數(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行線性回歸。

1 樣本選取

本文選取了設(shè)有高鐵站的共37個城市作為樣本，考慮到城市規(guī)模會對城市房價的整體水平產(chǎn)生的影響，因此樣本城市分為特級、一線和二線城市。從區(qū)位因素、交通因素、自身特征、需求特征以及人們的心理預(yù)期幾個方面考慮，構(gòu)造了12個自變量，如表1所示。

表1 變量名稱

2 變量相關(guān)分析

經(jīng)描述性統(tǒng)計和變量相關(guān)分析，我們剔除差異較大的樣本數(shù)據(jù)，也將自變量調(diào)整。在特級城市樣本中，通過逐步回歸反復(fù)試算，剔除X5、X6、X8、X9這幾個變量。同理，在一線、二線城市樣本中，剔除X6、X7、X8、X9、X10這幾個變量，如表2所示。

在特級城市樣本中，X4的回歸系數(shù)是-4.369423，在保持其他條件不變的情況下，如果房地產(chǎn)位置每遠(yuǎn)離高鐵站1m，房地產(chǎn)價格相應(yīng)降低436.9%。

特級、一線和二線城市的X13回歸系數(shù)分別為0.190721、0.156357和0.103752，說明購房者在購買時關(guān)心附近的教育、文化設(shè)施。公共設(shè)施會提高人們對于房地產(chǎn)的滿意程度，從而提高房地產(chǎn)的價格。

X12回歸系數(shù)分別為0.000315、3.67E-05和0.000119，房地產(chǎn)的價格呈現(xiàn)逐漸升高的趨勢。房地產(chǎn)到鐵路線的距離主要和噪音這一負(fù)向效應(yīng)相關(guān)，也即，正常情況下，這個變量的回歸系數(shù)只能為正。

表2 樣本變量估計

X5的回歸系數(shù)分別是0.001058和0.002250。發(fā)車頻率用每一天經(jīng)停該高鐵站的列車次數(shù)來衡量。這一變量反映了高鐵站自身的客貨運(yùn)量和技術(shù)作業(yè)量大小，也間接反映了該高鐵站可以創(chuàng)造的商業(yè)價值和對周邊房價的促進(jìn)能力。同理，X7，X8也能夠反映高鐵站的可達(dá)性，對周邊房地產(chǎn)的價格起到一定的影響。

住宅價格的空間變化是由正向和負(fù)向效應(yīng)共同作用的。積極的影響包括提高城市間的可達(dá)性和基礎(chǔ)設(shè)施的完善。負(fù)面影響包括高鐵站附近地區(qū)存在交通擁堵、噪音污染等不良因素。特級城市、一線城市和二線城市X4的回歸系數(shù)分別為-0.000109、-0.000198和-1.42E-05，就證明了距離高鐵站過近，負(fù)向效應(yīng)會大于正向效應(yīng)。

3 結(jié)語

運(yùn)用Eviews對全國37個城市46個高鐵站進(jìn)行定量分析，分析出高鐵站和周邊房價的分布規(guī)律。其分布規(guī)律是：距離高鐵站特別近的時候房價比較低，之后在一定范圍內(nèi)房價遞增，超過之后有遞減的趨勢，這就是積極和消極效應(yīng)博弈的結(jié)果。我們可以根據(jù)擬合圖形可知，特級城市在距離高鐵站比較近的時候房價比較低，然后在(0～1486m)的范圍內(nèi)房價在增加并且達(dá)到最大值64911元，之后房價下降。一級和二級類似，一級城市是在(0～910m)上升，房價最大值為18850元，二線城市是在(0～1968m)的范圍內(nèi)上升，最大值為13282元。

4 未來展望

本文僅分析了普通的住宅，并未對商業(yè)樓進(jìn)行研究。但是在現(xiàn)實生活中，高鐵的建設(shè)和運(yùn)營對商業(yè)寫字樓的影響更為顯著，因此現(xiàn)在預(yù)測的數(shù)據(jù)可能會比實際要小。樣本數(shù)據(jù)誤差大。特征價格模型在使用有一定的假設(shè)前提——即市場完全競爭和市場信息比較完善。但是我國的房地產(chǎn)市場信息嚴(yán)重不對稱，交易數(shù)據(jù)不夠公開。本文在收集數(shù)據(jù)采用的多為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)并非真實的成交價格，這之間存在誤差。

在高鐵項目的建設(shè)過程中，應(yīng)該將高鐵建設(shè)和房地產(chǎn)建設(shè)結(jié)合起來，鼓勵投資主體的多元化，促進(jìn)高鐵系統(tǒng)的完善和區(qū)域經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展。

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