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        城市軌道交通建設(shè)沿線土地的增值計(jì)量和實(shí)證分析
        ——以合肥軌道交通1號(hào)線為例

        2018-10-17 08:58:02
        福建質(zhì)量管理 2018年18期
        關(guān)鍵詞:對(duì)數(shù)合肥線性

        (安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 安徽 蚌埠 233000)

        一、概況

        (一)合肥地鐵一號(hào)線概況

        合肥地鐵1號(hào)是合肥第一條建成運(yùn)營的地鐵線路,是全安徽的首條地鐵線路,于2016年12月26日正式開通。根據(jù)總體工籌計(jì)劃,1號(hào)線三期工程計(jì)劃于2021年11月25日建成通車運(yùn)營。施工期間,1號(hào)線將下穿國鐵股道1處,下穿合肥火車站站站房1處,下穿鐵路張洼大橋2處??偼顿Y135億元。

        (二)研究樣本概況

        經(jīng)過實(shí)證調(diào)研,我們選取了2015-2016年合肥地鐵一號(hào)線周邊2km的房屋平均銷售價(jià)格作為樣本數(shù)據(jù)。主要的的數(shù)據(jù)來源是實(shí)地調(diào)研和網(wǎng)絡(luò)搜集。我們把調(diào)查樣本按照諸多因素進(jìn)行分類,例如距離地鐵一號(hào)線的直線距離,距離CBD的直線距離等。我們先用excel對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的篩選整理,再將數(shù)據(jù)倒入到SPSS中進(jìn)行歸一化處理和后續(xù)計(jì)算。

        二、基于Hedonic模型的實(shí)證分析

        (一)Hedonic模型的介紹

        特征價(jià)格法即效用估價(jià)法,該模型認(rèn)為房地產(chǎn)周邊不同的因素都是房地產(chǎn)的屬性,而房地產(chǎn)的價(jià)格便是由這諸多屬性構(gòu)成的。由于這些因素的程度和數(shù)量不同,導(dǎo)致房地產(chǎn)的價(jià)格有所差異。因此,如果能將房地產(chǎn)的價(jià)格因素提出,找出隱藏在日常生活中的影響房地產(chǎn)價(jià)格的因素,那么就能量化諸多因素對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的影響。

        (二)函數(shù)形式的選擇

        Hedonic模型有四種形式:線性形式、對(duì)數(shù)形式:、對(duì)數(shù)線性形式、半對(duì)數(shù)形式:

        P=a0+∑aixi+ε

        logP=a0+∑ailogxi+ε

        logP=a0+∑aixi+ε

        P=a0+∑aixi+ε

        雖然線性函數(shù)模型是我們最熟知的,但是當(dāng)我們將自變量和因變量均以線性形式帶入模型時(shí),無法發(fā)現(xiàn)突出的邊際效用遞減規(guī)律,但是當(dāng)我們采用對(duì)數(shù)線性模型和半對(duì)數(shù)線性模型時(shí),我們可以得到固定的系數(shù),解決該問題。故此我們采用更為常用的半對(duì)數(shù)模型,在本次Hedonic模型中加以應(yīng)用。

        (三)構(gòu)建指標(biāo)體系

        根據(jù)巴特勒提出的理論,房地產(chǎn)的特征因素可歸為三類:建筑結(jié)構(gòu),鄰里環(huán)境,區(qū)位因素。我們在每個(gè)因素下細(xì)分若干因子,并將因子的選擇整理如下表1

        表1

        (四)數(shù)據(jù)的收集

        我們通過實(shí)踐調(diào)研對(duì)合肥地鐵1號(hào)線周邊的15家小區(qū)進(jìn)行了實(shí)地調(diào)研,我們途徑了15個(gè)車站:合肥火車站、長淮站、明光路、大東門站、合工大南區(qū)站朱崗站、秋浦河路站、葛大店站、望湖城站、合肥南站、紫廬站、金斗公園站、云谷路站、萬達(dá)城站、九聯(lián)圩站,這15個(gè)小區(qū)包括:新安苑、喬康苑、錦繡豪庭、中房名城、金灣嘉園、萬振逍遙苑、珠光花園、大店新村、瑞和苑梅蘭家園、藍(lán)鼎觀湖苑、濱湖雙璽、合肥寶能城、濱湖寶文中心、濱湖順園。我們通過房屋中介了解了這15個(gè)小區(qū)的單位面積、裝修程度、綠化率、到CBD的距離、到地鐵站距離、交通線路狀況、醫(yī)院、學(xué)校、公園、總價(jià)等數(shù)據(jù)情況。我們通過篩選,剔除由于實(shí)踐調(diào)研的非常規(guī)數(shù)據(jù),進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集工作。

        (五)對(duì)數(shù)函數(shù)模型

        lnP=a0+∑ailnxi+ε

        我們將各個(gè)特征變量進(jìn)行自然對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換,并進(jìn)行回歸分析。

        模型摘要b

        a.預(yù)測值:(常數(shù)),公園,單位面積(m2),學(xué)校,綠化率,到CBD距離km,醫(yī)院,距離地鐵站距離

        b.應(yīng)變數(shù):總價(jià)/萬

        其中R平方為0.489,調(diào)整后的R平方為-0.22。由線性函數(shù)的方差分析結(jié)果可知,回歸系數(shù)的顯著性小于0.001,說明顯著性不錯(cuò),說明住宅的價(jià)格和我們選擇的相關(guān)因素之間的關(guān)系較為顯著。

        隨后由SPSS軟件計(jì)算對(duì)搜集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行半對(duì)數(shù)模型方差分析,可得R Square=90.3%,調(diào)整后的R Square=92.3%,根據(jù)半對(duì)數(shù)模型方差分析的結(jié)論可知,Sig.小于0.001,說明顯著性較高,也說明房屋價(jià)格的ln值并沒有產(chǎn)生較大的誤差。

        (六)結(jié)論

        lnP=a0+∑ailnxi+ε=4.2320+0.904lnx1+0.2067lnx2+0.217lnx5+0.6541lnx8

        其中X1——小區(qū)平均房屋的單位面積

        X2——裝修程度

        X5——到最近的地鐵站的距離

        X8——是否有學(xué)校

        由結(jié)論可以看出,在我們選取的九個(gè)相關(guān)因素中,小區(qū)平均房屋的單位面積,裝修程度,到最近的地鐵站的距離,是否有學(xué)校這四個(gè)因素對(duì)合肥地鐵一號(hào)線周邊房價(jià)有顯著影響。

        (七)影響因素的重要性分析

        1)結(jié)構(gòu)因素:結(jié)構(gòu)因素是影響房價(jià)的最主要的因素,樓盤的單位面積、裝修程度、綠化率都在一定程度上影響樓盤的價(jià)格。結(jié)構(gòu)因素是開發(fā)商的最初設(shè)計(jì),也是給房價(jià)定位的基本因素。

        2)區(qū)位因素:研究結(jié)果顯示,在地鐵站建造后,房屋距離地鐵站的距離會(huì)在一定程度上影響房屋價(jià)格;我們一貫認(rèn)為的房屋距離CBD的距離卻在城市的不斷發(fā)展中漸漸模糊。這說明城市中心在不斷擴(kuò)大,商業(yè)區(qū)在逐漸增加,同時(shí),地鐵的建立拉近了市民和城市CBD的距離。

        3)鄰里因素:研究結(jié)果顯示,鄰里因素中最明顯的影響因子是周邊是否有學(xué)校。這是時(shí)代發(fā)展的產(chǎn)物,越來越多的家長將房屋的配套教育設(shè)施擺放在第一位,學(xué)區(qū)房熱也成為了飽受關(guān)注的社會(huì)問題。

        (八)誤差分析和模型的局限性

        我們從三個(gè)方面定性的分析該結(jié)論可能包含的誤差:因素的選擇、數(shù)據(jù)的可靠性、運(yùn)算過程中產(chǎn)生的誤差。為了盡量減少誤差,我們從三個(gè)緯度選擇了九個(gè)因素,反復(fù)核實(shí)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,并且通過回歸分析和方差分析來證明模型選擇的正確性。

        我們在因素的選擇上仍有不足,因?yàn)槲覀冞x擇的大多為正因素,缺少負(fù)因素來保證數(shù)據(jù)的多元化。所以該模型不適用于房產(chǎn)市場不景氣的時(shí)期。同時(shí),我們建立的模型不能隨著環(huán)境的變化做適應(yīng)性變化,所以當(dāng)市場環(huán)境產(chǎn)生變化時(shí),該模型的使用同樣受到很大的局限。

        三、結(jié)論與建議

        1.結(jié)論:我們通過實(shí)地調(diào)研等方式搜集了數(shù)據(jù),并用SPPS軟件進(jìn)行了數(shù)據(jù)處理工作。通過實(shí)證分析得到的數(shù)據(jù)我們發(fā)現(xiàn)雖然公共交通對(duì)房價(jià)產(chǎn)生了一定的影響但不是最重要的影響。對(duì)房屋價(jià)格影響較大的因素還是房屋面積,裝修程度,和是否為學(xué)區(qū)房等幾個(gè)因素。

        2.建議:通過實(shí)證研究我們發(fā)現(xiàn),政府若想擴(kuò)大土地增值收益,并不能通過單一的因素和緯度。政府在加大對(duì)公共基礎(chǔ)設(shè)施的投入同時(shí),也要加強(qiáng)對(duì)生活區(qū)周邊的配套設(shè)施,場所的維護(hù)和建設(shè)。雖然公共交通并不能為政府創(chuàng)造較高的盈利,但是它對(duì)一個(gè)城市的發(fā)展是至關(guān)重要的。研究結(jié)果對(duì)開發(fā)商也具有一定的其實(shí)作用,樓盤的價(jià)格受配套教育設(shè)施環(huán)境的影響極大,所以開發(fā)商在選擇樓盤時(shí)應(yīng)該注重周邊的教育環(huán)境,同時(shí)注重樓盤的目的和方向性。公共交通對(duì)城市經(jīng)濟(jì)的推動(dòng)和為政府帶來的收入也許并不能從房價(jià)上單一衡量,它能帶動(dòng)城市周邊經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,同時(shí)增加就業(yè)崗位,讓人們在城市中穿梭自如。例如,近年來合肥濱湖新區(qū)的發(fā)展正盛,萬達(dá)樂園,新建起的各大金融機(jī)構(gòu)的總部大樓,拉動(dòng)內(nèi)需為政府創(chuàng)造收益的同時(shí)也為政府增加了就業(yè)量。在不久的未來,合肥地鐵二號(hào)線,三號(hào)線也會(huì)陸續(xù)投入運(yùn)營。市民應(yīng)該愛惜公共交通設(shè)施,積極倡導(dǎo)綠色公共出行,為政府減少維護(hù)成本的同時(shí)也減少了碳排放量,保護(hù)了城市環(huán)境。

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