耿化祺,邵戰(zhàn)林,魏慧芬

(新疆農(nóng)業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院，新疆 烏魯木齊 830052)

隨著城市化進(jìn)程的不斷加快，城市軌道交通作為快捷、舒適、大運(yùn)量、低碳環(huán)保的公共交通工具，成為國內(nèi)外城市發(fā)展的重要依托。位于“一帶一路”經(jīng)濟(jì)帶核心的烏魯木齊市，在《烏魯木齊市城市總體規(guī)劃(2006—2020)》、“惠民工程”、“綠色節(jié)能減排政策”等一系列政策推動(dòng)下，于2018年10月25日開通了城市軌道交通一號(hào)線北段(國際機(jī)場站—八樓站)的試運(yùn)營。烏魯木齊市軌道交通與BRT(快速公交)、常規(guī)公交形成的城市公共交通系統(tǒng)，不僅可以有效緩解烏魯木齊市因歷史和地勢(shì)等原因帶來的南北縱橫狹長、主城區(qū)中部蜂腰瓶頸造成的交通擁堵問題，提高道路通行效率，還可以引導(dǎo)城市空間發(fā)展方向，優(yōu)化周邊土地利用效率，帶動(dòng)沿線經(jīng)濟(jì)發(fā)展，尤其是城市軌道交通會(huì)對(duì)沿線住宅帶來顯著的增值效益，更能從實(shí)證過程中把握其增值幅度。

關(guān)于城市軌道交通對(duì)沿線住宅價(jià)格的增值效益研究，國內(nèi)外學(xué)者通過實(shí)證分析展開了深入的探討。如DAVID等[1]在研究美國亞特蘭大城市軌道交通時(shí)指出，在軌道交通沿線0.25英里范圍內(nèi)的住宅價(jià)格會(huì)下降2.4%，在0.5英里范圍內(nèi)的住宅價(jià)格會(huì)上升3.1%，在2英里范圍內(nèi)的住宅價(jià)格會(huì)上升7.7%，在3英里范圍內(nèi)的住宅價(jià)格會(huì)上升6.6%。CHANG等[2]在關(guān)于韓國首爾城市軌道交通5號(hào)線的研究中指出，周邊住宅價(jià)格的增值幅度在軌道交通規(guī)劃期至開通后，由2.6%增加至13.0%。KIHWAN等[3]研究指出，城市軌道交通與住宅價(jià)格共同作用產(chǎn)生的增值效益是伴隨著距離而變化的，變化趨勢(shì)以倒“U”型的狀態(tài)表現(xiàn)，即增值效益先隨著住宅與城市軌道距離的增大而增加，上升到最大后再逐步下降。路剛[4]在對(duì)北京軌道交通豐臺(tái)南路站1 000 m范圍內(nèi)住宅價(jià)格的研究中指出，房價(jià)與城市軌道交通距離表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)，600 m范圍內(nèi)負(fù)相關(guān)表現(xiàn)不顯著。王廣飛等[5]在對(duì)天津市城市軌道交通一號(hào)線沿線2 000 m范圍內(nèi)的住宅價(jià)格進(jìn)行定量分析時(shí)，選用特征價(jià)格模型進(jìn)行分析，認(rèn)為2 000 m內(nèi)住宅小區(qū)平均增值5.02%。王云等[6]在對(duì)武漢城市軌道交通研究中認(rèn)為，城市軌道交通對(duì)沿線住宅價(jià)格的影響范圍是隨著站點(diǎn)距離的增大而增加，而其帶來的住宅價(jià)格增值空間隨著與城市中心距離的增大而增加。王洪衛(wèi)等[7]從市郊差異性角度對(duì)上海城市軌道交通11號(hào)線進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)位于郊區(qū)的站點(diǎn)對(duì)沿線住宅價(jià)格影響的范圍和幅度都大于位于市區(qū)的站點(diǎn)，并且0～300 m范圍具有最佳正效應(yīng)，而300～1 200 m范圍呈現(xiàn)負(fù)效應(yīng)，大于1 200 m出現(xiàn)回升。況偉大等[8]指出住宅價(jià)格的空間分布影響表現(xiàn)為以站點(diǎn)為中心、由市中心向外波動(dòng)衰減的特點(diǎn)，城市軌道交通的開通使線路遠(yuǎn)端站點(diǎn)周邊房價(jià)的增長率大于近端站點(diǎn)。于寧等[9]對(duì)福州城市軌道交通沿線住宅價(jià)格進(jìn)行了增值預(yù)測(cè)，指出住宅價(jià)格隨著與城市中心距離的增加而增值。

綜上，國內(nèi)外學(xué)者多從城市軌道交通對(duì)住宅價(jià)格的影響范圍和增幅角度出發(fā)，在區(qū)域異質(zhì)性影響作用的問題上也多在探討城市中心和郊區(qū)的區(qū)別。因此，筆者基于Hedonic模型，對(duì)剛開通試運(yùn)營的烏魯木齊市軌道交通一號(hào)線沿線站點(diǎn)2 000 m范圍內(nèi)二手住宅小區(qū)價(jià)格增值效益進(jìn)行實(shí)證分析，試圖探討城市軌道交通經(jīng)過的4個(gè)行政區(qū)的不同區(qū)域職能對(duì)住宅價(jià)格波動(dòng)的異質(zhì)性影響作用，以期為政府部門城市規(guī)劃提供依據(jù)，同時(shí)為購房者及房地產(chǎn)開發(fā)商提供參考意見。

1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)域

烏魯木齊市軌道交通一號(hào)線是烏魯木齊市建設(shè)及運(yùn)營的第一條城市軌道交通線路。烏魯木齊市軌道交通一號(hào)線北端起點(diǎn)為新市區(qū)的國際機(jī)場站，南端直至天山區(qū)的三屯碑站，線路總長約為27.6 km，成為串聯(lián)北部新市區(qū)核心區(qū)和南部老城區(qū)核心商業(yè)區(qū)的交通骨干線，以全線地下方式經(jīng)過烏魯木齊市4個(gè)中心城區(qū)，分別為新市區(qū)、沙依巴克區(qū)、水磨溝區(qū)、天山區(qū)，沿線共設(shè)有21個(gè)站點(diǎn)，站點(diǎn)分布如圖1所示。該工程自2014年3月20日開始動(dòng)工，2018年10月25日北段(國際機(jī)場站—八樓站)開始投入試運(yùn)營。為研究烏魯木齊市軌道交通一號(hào)線對(duì)沿線不同區(qū)域及范圍的影響效應(yīng)，筆者在綜合分析沿線站點(diǎn)2 000 m范圍內(nèi)小區(qū)樣本數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，對(duì)沿線經(jīng)過的4個(gè)中心城區(qū)進(jìn)行比較分析，探討其在住宅價(jià)格影響中存在的異質(zhì)性。

圖1 烏魯木齊城市軌道交通一號(hào)線站點(diǎn)分布

1.2 數(shù)據(jù)來源

筆者使用的數(shù)據(jù)均來自于房產(chǎn)交易信息門戶網(wǎng)站，如安居客、房天下、搜房網(wǎng)等。通過百度地圖，定位烏魯木齊市軌道交通一號(hào)線沿線的21個(gè)站點(diǎn)，搜索站點(diǎn)周圍2 000 m范圍內(nèi)所有小區(qū)，并在安居客、房天下及搜房網(wǎng)綜合搜集樣本小區(qū)信息。鑒于二手房市場的規(guī)模龐大、交易活躍、信息易獲取，剔除高檔住宅和經(jīng)濟(jì)適用房，共篩選出463個(gè)二手房小區(qū)，通過實(shí)地走訪調(diào)研，剔除與普通住宅小區(qū)價(jià)格差距較大的高檔住宅和房齡較大住宅，最后得到有效數(shù)據(jù)407個(gè)，其中新市區(qū)155個(gè)、沙依巴克區(qū)90個(gè)、水磨溝區(qū)78個(gè)、天山區(qū)84個(gè)，樣本數(shù)據(jù)描述如表1所示。然后，使用百度地圖抓取樣本小區(qū)周邊的基本地理交通數(shù)據(jù)，測(cè)量并統(tǒng)計(jì)所需距離數(shù)據(jù)。筆者試圖探討的是城市軌道交通對(duì)住宅價(jià)格的影響在行政區(qū)域表現(xiàn)出的異質(zhì)性，因此使用截面數(shù)據(jù)即二手房住宅小區(qū)的均價(jià)，而烏魯木齊市軌道交通一號(hào)線在2018年10月25日開通北段試運(yùn)營，故10月份的房價(jià)能更顯著地將城市軌道交通運(yùn)營初始沿線住宅價(jià)格的情況反映出來。

表1 樣本住宅價(jià)格描述

2 模型構(gòu)建及變量選取

2.1 模型構(gòu)建

Hedonic(特征價(jià)格)模型在房地產(chǎn)市場領(lǐng)域應(yīng)用最為廣泛，該模型以假定商品具有異質(zhì)性及隱性價(jià)格為前提條件，將商品的價(jià)格作為因變量，自變量為商品的各特征，商品的價(jià)格由諸多隱含價(jià)格構(gòu)成[10]。特征價(jià)格模型包括線性模型、對(duì)數(shù)模型和半對(duì)數(shù)模型3種函數(shù)形式，筆者研究中則采用能反映出邊際效用遞減規(guī)律的半對(duì)數(shù)模型：

lnP=α0+∑αiCi+ε

(1)

式中：P為住宅小區(qū)均價(jià)；α0為常數(shù)項(xiàng)；αi為住宅小區(qū)i各特征變量的特征價(jià)格；Ci為特征變量；ε為誤差項(xiàng)。

2.2 變量選取

影響住宅價(jià)格的因素較多，筆者在參考國內(nèi)外學(xué)者研究基礎(chǔ)上，結(jié)合研究區(qū)域的實(shí)際情況，選取了建筑特征(S)、區(qū)位特征(L)、鄰里特征(N)3個(gè)特征類型、13個(gè)特征變量，特征變量的選取與說明如表2所示。

3 實(shí)證分析

3.1 回歸結(jié)果分析

模型中各變量回歸系數(shù)如表3所示，在回歸模型自變量共線性檢驗(yàn)中，容差值均在0～1之間，方差膨脹因子VIF的值也都小于10，說明模型中各自變量之間不存在共線性問題。另外，由回歸結(jié)果可知，13個(gè)特征變量中只有8個(gè)變量進(jìn)入了模型方程，即只有8個(gè)自變量。sig<0.05，R2為0.861 8，調(diào)整后R2為0.857 2，說明該模型函數(shù)擬合度較好。

(1)進(jìn)入模型的建筑特征(S)變量為B-Type、B-age、Far，回歸系數(shù)分別為-0.019 8、-0.010 3、-0.011 1。其中，住宅小區(qū)的建筑類型與住宅價(jià)格成反比，樣本數(shù)據(jù)中多層住宅的均價(jià)普遍低于高層建筑，但從模型分析結(jié)果來看，多層住宅對(duì)住宅價(jià)格的增值效益要高于高層建筑。在其他條件不變的情況下，建筑年齡與住宅價(jià)格成反比，即建筑年齡越低，房價(jià)就越高，建筑年齡低的住宅小區(qū)，在環(huán)境、物業(yè)、停車位等方面都優(yōu)于建筑年齡高的住宅小區(qū)。住宅小區(qū)的容積率與住宅價(jià)格成反比，即容積率越低，住宅價(jià)格越高，容積率為住宅小區(qū)的總建筑面積與總用地面積的比率，容積率越低建筑密度就越低，對(duì)住宅小區(qū)居民來說舒適度就越高，多層住宅的容積率在1.2～2.0之間，小高層住宅的容積率在2.0～3.0之間，高層住宅的容積率多在4.0以上。

表2 特征變量選取與說明

表3 模型各變量回歸結(jié)果

注：R=0.928 3，R2=0.861 8，調(diào)整R2=0.857 2

(2)進(jìn)入模型的區(qū)位特征(L)變量為dUM、dDSZ，回歸系數(shù)分別為-0.070 8、-0.030 0。其中，住宅小區(qū)距最近站點(diǎn)的距離與住宅價(jià)格成反比，即住宅小區(qū)距離站點(diǎn)越近，住宅價(jià)格越高，距站點(diǎn)的距離決定著住宅小區(qū)的交通便捷程度，是購買住宅的決定性因素。住宅小區(qū)距離市中心“大十字”的距離與住宅價(jià)格成反比，即住宅小區(qū)距離市中心越近，住宅價(jià)格越高，與市中心的距離決定著住宅小區(qū)周圍的生活便利程度和配套的基礎(chǔ)設(shè)施狀況。另外，商業(yè)貿(mào)易活躍與用地緊張也是臨近市中心地價(jià)及房價(jià)增值顯著的客觀原因。

(3)進(jìn)入模型的鄰里特征(N)變量有School、Bank、Park，回歸系數(shù)分別為0.013 6、0.009 8、0.010 1。其中，銀行在鄰里特征中表現(xiàn)為住宅小區(qū)周邊金融商業(yè)的發(fā)展程度，銀行的數(shù)目與住宅價(jià)格成正比，即住宅小區(qū)周圍銀行越多，房價(jià)越高，但其回歸系數(shù)和增值幅度較小。學(xué)校和公園數(shù)目都與住宅價(jià)格成正比，學(xué)校特別是幼兒園、小學(xué)和中學(xué)，作為教育配套設(shè)施在小區(qū)周邊環(huán)境是剛性需求，其必然會(huì)給住宅價(jià)格帶來正的外部效應(yīng)。公園作為宜人綠地，增加居民開放的公共活動(dòng)空間，在提高居民生活水平和質(zhì)量上越來越具有重要作用。

3.2 行政區(qū)域?qū)Ρ确治?/h3>

烏魯木齊市軌道交通一號(hào)線經(jīng)過的4個(gè)行政區(qū)屬于烏魯木齊市的中心城區(qū)，其中沙依巴克區(qū)、水磨溝區(qū)、天山區(qū)為南部老城區(qū)，新市區(qū)在烏魯木齊市總體規(guī)劃推動(dòng)下已成為北部核心區(qū)，一號(hào)線沿線設(shè)立的21個(gè)站點(diǎn)在各行政區(qū)都有分布。故筆者以行政區(qū)為依據(jù)對(duì)研究數(shù)據(jù)分類，對(duì)4個(gè)行政區(qū)域的住宅小區(qū)價(jià)格進(jìn)行對(duì)比分析，4個(gè)行政區(qū)各變量的回歸結(jié)果如表4所示。

(1)新市區(qū)內(nèi)住宅小區(qū)進(jìn)入模型(即自變量sig<0.05)的特征變量分別是dUM、dDSZ、Shopping、Bank。在政策引導(dǎo)和規(guī)劃下，老城區(qū)的生活和居住職能逐漸向新市區(qū)轉(zhuǎn)移，但就業(yè)崗位多集中在新市區(qū)鐵路局商圈、南部老城區(qū)友好商圈、大小十字商圈，這就決定了大量客流往返于中心城區(qū)之間，居民出行通勤對(duì)公共交通依賴性較大，快捷舒適的城軌一號(hào)線成為交通需求的主客流走廊，在對(duì)沿線住宅價(jià)格影響方面表現(xiàn)為：住宅小區(qū)距最近站點(diǎn)的距離與住宅價(jià)格成反比，其對(duì)房價(jià)的影響系數(shù)為-0.060 3；距市中心距離與住宅價(jià)格成反比，且其對(duì)房價(jià)的影響系數(shù)為-0.026 5。住宅小區(qū)1 000 m范圍內(nèi)商場、超市帶來的增值效益為3.44%，其顯著性sig=0.007 6，住宅小區(qū)1 000 m范圍內(nèi)銀行帶來的增值效益為0.67%。這主要是因?yàn)樾率袇^(qū)為烏魯木齊城市空間“雙中心”中的北副中心，是發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的科技區(qū)，欠缺城市配套基礎(chǔ)服務(wù)設(shè)施。

表4 行政區(qū)各變量回歸結(jié)果

(2)水磨溝區(qū)住宅小區(qū)進(jìn)入模型(即自變量sig<0.05)的特征變量分別是B-Type、B-age、dUM、Park。水磨溝區(qū)作為老城區(qū)之一，與其他城區(qū)相比，公園這一特征變量顯著性較強(qiáng)(sig=0.006 2)，公園對(duì)住宅價(jià)格的增值效益為9.64%，主要因?yàn)樗瞎珗@風(fēng)景旅游區(qū)、紅山公園及南湖市民廣場位于水磨溝區(qū)，且都坐落在軌道交通一號(hào)線3 000 m范圍內(nèi)。住宅小區(qū)建筑類型和建筑年齡對(duì)住宅價(jià)格的增值效益分別為1.38%和1.29%。這是因?yàn)樗蠀^(qū)除了擁有倉儲(chǔ)和物流職能以外，其在生活居住、休閑商貿(mào)職能方面也較為突出，在老城區(qū)和棚戶區(qū)改造規(guī)劃內(nèi)的水磨溝區(qū)，其住宅小區(qū)的建筑類型和年齡較為多樣。

(3)沙依巴克區(qū)住宅小區(qū)進(jìn)入模型(即自變量sig<0.05)的特征變量分別為B-age、Green、dUM、Bus、Medical。由于沙依巴克區(qū)是以商業(yè)貿(mào)易主導(dǎo)、居住為主體、醫(yī)療衛(wèi)生綜合集聚的核心城區(qū)，相較于其他3個(gè)行政區(qū)，只有沙依巴克區(qū)的回歸分析結(jié)果中，醫(yī)療作為影響住宅小區(qū)價(jià)格特征變量進(jìn)入了模型，且增值效益為1.52%。沙依巴克區(qū)老城區(qū)周邊舊城改造面積大，老舊住宅區(qū)分布零散且居多，其中建筑年齡對(duì)住宅價(jià)格的增值效益雖然只有0.99%，但其顯著性較高(sig=0.002 5)。由于老城區(qū)人口密度和住宅密度的不斷增加，故在影響住宅價(jià)格的特征變量中，住宅小區(qū)綠化的增值效益較高，為9.26%。此外，沙依巴克區(qū)作為核心城區(qū)，內(nèi)部路網(wǎng)密集，比起城市軌道交通，常規(guī)交通工具和快速公交(BRT)才是城區(qū)客流最大的交通主體，其對(duì)住宅價(jià)格的增值效益為3.63%。

(4)天山區(qū)住宅小區(qū)進(jìn)入模型(即自變量sig<0.05)的特征變量分別是Green、dUM、Bank。天山區(qū)職能更多表現(xiàn)在公共服務(wù)和商務(wù)辦公方面，且是商貿(mào)、行政、教育等職能和用地集聚重疊的綜合服務(wù)中心，也是容積率過大的老城區(qū)，出于對(duì)生活居住環(huán)境的偏好，影響住宅價(jià)格顯著性突出的是住宅小區(qū)綠化(sig=0.037 5)，其對(duì)住宅價(jià)格的增值效益為5.36%。商業(yè)金融在天山區(qū)核心區(qū)域主要職能作用顯著，銀行作為鄰里特征變量，對(duì)住宅價(jià)格的增值效益為0.53%。

3.3 實(shí)證結(jié)果分析

綜上可知：①在影響軌道交通沿線住宅小區(qū)價(jià)格的變量中，建筑類型、建筑年齡、容積率、距最近站點(diǎn)距離、距市中心“大十字”的距離、銀行、公園這7個(gè)特征變量對(duì)住宅價(jià)格影響顯著。②針對(duì)軌道交通經(jīng)過的4個(gè)行政區(qū)沿線住宅價(jià)格增值效益的實(shí)證分析顯示，住宅小區(qū)距最近站點(diǎn)距離對(duì)住宅價(jià)格的增值效益表現(xiàn)為：新市區(qū)6.03%，水磨溝區(qū)3.33%，沙依巴克區(qū)1.69%，天山區(qū)1.09%。

研究結(jié)果中軌道交通對(duì)沿線住宅價(jià)格影響因子普遍較小的原因有：①烏魯木齊市軌道交通一號(hào)線還未全線開通運(yùn)營。②新市區(qū)中軌道交通北端起點(diǎn)，地窩堡國際機(jī)場站是對(duì)外交通的大客流設(shè)施，除了日常通勤客流，機(jī)場集散客流也是軌道交通一號(hào)線的服務(wù)對(duì)象。隨著老城區(qū)舊城改造和棚戶拆遷，城市規(guī)劃改變城市空間和布局，城區(qū)職能優(yōu)化聯(lián)動(dòng)和公共設(shè)施配套完善，以及烏魯木齊市軌道交通一號(hào)線全線開通，影響城市軌道交通沿線住宅價(jià)格的特征變量及其影響程度會(huì)有所變化。

4 結(jié)論

筆者采用了SPSS軟件和Hedonic(特征價(jià)格)模型計(jì)量分析方法，對(duì)烏魯木齊市軌道交通一號(hào)線沿線房價(jià)影響進(jìn)行分析。通過建立Hedonic(特征價(jià)格)模型，利用半對(duì)數(shù)函數(shù)對(duì)烏魯木齊市軌道交通一號(hào)線沿線2 000 m范圍內(nèi)的住宅小區(qū)樣本截面數(shù)據(jù)進(jìn)行增值效益的實(shí)證分析，得出以下結(jié)論：

(1)軌道交通對(duì)住宅價(jià)格影響最顯著，住宅小區(qū)距最近站點(diǎn)的距離與住宅價(jià)格成反比，即在2 000 m范圍內(nèi)，住宅小區(qū)距站點(diǎn)越近，住宅價(jià)格越高。距軌道交通站點(diǎn)距離對(duì)住宅價(jià)格影響因子系數(shù)為-0.070 8，即住宅小區(qū)每接近軌道站點(diǎn)1 000 m，住宅小區(qū)單價(jià)上漲7.08%。

(2)烏魯木齊市軌道交通一號(hào)線對(duì)其經(jīng)過的4個(gè)行政區(qū)住宅價(jià)格的增值效益，呈現(xiàn)出由城市南部向北部遞減趨勢(shì)，即增值效益在中心城區(qū)內(nèi)由新城區(qū)向核心城區(qū)的老城區(qū)遞減，行政區(qū)域間存在異質(zhì)性。

因此，政府部門在掌握城市軌道交通對(duì)沿線房價(jià)影響效益的基礎(chǔ)上，應(yīng)將城市軌道交通與城市規(guī)劃高效結(jié)合，合理規(guī)劃城市軌道交通沿線土地用途，促進(jìn)城市資源優(yōu)化配置。同時(shí)，房地產(chǎn)開發(fā)商在進(jìn)行房地產(chǎn)項(xiàng)目選址與開發(fā)時(shí)，除充分考慮建筑特征對(duì)房價(jià)的影響之外，還應(yīng)考慮區(qū)位特征中城市軌道交通對(duì)房價(jià)的顯著增值效益。城市軌道交通對(duì)沿線房價(jià)的影響，對(duì)購房者進(jìn)行房產(chǎn)購買或投資也具有一定的參考價(jià)值。