【摘要】城市軌道交通的建設(shè)給城市帶來新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)活力，在推進(jìn)城市發(fā)展的同時(shí)還應(yīng)該考慮交通建設(shè)對(duì)周邊住宅的影響。研究基于廣州市的住宅交易數(shù)據(jù)，采用特征價(jià)格法，構(gòu)建特征價(jià)格模型進(jìn)行實(shí)證分析，研究證明高架橋?qū)翘輼亲≌酗@著的負(fù)向影響;對(duì)樓層高度和高架橋?qū)ψ≌瑑r(jià)格的影響進(jìn)一步分析，發(fā)現(xiàn)高架橋?qū)Φ蛯幼≌绕渌麡菍觾r(jià)格有更為顯著的負(fù)向影響。研究細(xì)化了高架橋?qū)ψ≌瑑r(jià)格的影響，為城市道路建設(shè)者以及房地產(chǎn)的相關(guān)企業(yè)提供一項(xiàng)決策參考。

【關(guān)鍵詞】高架橋;住宅價(jià)格;特征價(jià)格法

1、問題的提出

城市軌道交通建設(shè)對(duì)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展而言具有重大的意義，城市軌道交通的合理建設(shè)不僅加速城市經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，同時(shí)也給城市增添新的活力，軌道交通在提供巨大的交通便利的同時(shí) ， 其產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益和對(duì)周邊住宅環(huán)境的影響已經(jīng)引起社會(huì)的廣泛關(guān)注。曹鳳琦（1999）通過城市高架橋可能產(chǎn)生的污染進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)高架橋在施工階段以及運(yùn)行階段都在一定范圍內(nèi)產(chǎn)生污染。何芳（2015）結(jié)合鄭州便利交通的發(fā)展現(xiàn)狀、便利交通建設(shè)對(duì)沿線住宅房地產(chǎn)價(jià)值的影響規(guī)律以及目前全國(guó)住宅房?jī)r(jià)的總體形勢(shì)，分析了目前鄭州便利交通基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)對(duì)沿線住宅房?jī)r(jià)提升的重要影響作用，城市地鐵、高架橋與輕軌便利交通方式的發(fā)展帶動(dòng)了沿線住宅房?jī)r(jià)上漲;駱漢賓（2009）通過交通基礎(chǔ)設(shè)施的可達(dá)性、集聚效應(yīng)、改善區(qū)域面貌和投資環(huán)境等三個(gè)層次分析交通設(shè)施對(duì)周邊房地產(chǎn)價(jià)值的影響機(jī)理，并以武漢南泥灣高架橋?yàn)槔蕴卣鲀r(jià)格法和方差分析法作為基礎(chǔ)分析了交通設(shè)施對(duì)房地產(chǎn)價(jià)值變化的貢獻(xiàn)作用，計(jì)算結(jié)果從不同角度均表明了項(xiàng)目對(duì)周邊區(qū)域住宅價(jià)格的影響及其顯著。但是，也有相關(guān)學(xué)者認(rèn)為，高架橋作為一種鄰避設(shè)施，對(duì)人的心理可能產(chǎn)生不同的影響，Lin（2012）研究風(fēng)水對(duì)住宅價(jià)格影響的實(shí)證研究中，發(fā)現(xiàn)高架橋?qū)ψ≌瑑r(jià)格有顯著的負(fù)面影響;談云達(dá)老師就有談到，由于城市現(xiàn)代交通的要求，一些舊城區(qū)不得不建設(shè)高架橋來緩解交通壓力，但是，無論是直的還是有彎道的高速公路、內(nèi)外路、外環(huán)路，對(duì)周邊的商業(yè)都會(huì)有影響，明顯高架橋?qū)χ苓叚h(huán)境的影響從風(fēng)水學(xué)上而言是不吉利的，雖然談老師未提到高架橋?qū)ψ≌欠癞a(chǎn)生影響，但是從他的分析來看，高架橋?qū)ψ≌谴嬖诘挠绊懯怯胸?fù)向的。

從研究的情況上看，高架橋與住宅價(jià)格的影響研究較為局限，還處于定性研究階段，且已有的部分研究，采用的數(shù)據(jù)基本都是宏觀層面的數(shù)據(jù)進(jìn)行，因此，本文通過采集的數(shù)據(jù)以實(shí)際交易的住房情況進(jìn)行研究，從微觀層面上探討高架橋?qū)ψ≌瑑r(jià)格產(chǎn)生的影響，并在以往相關(guān)學(xué)者的基礎(chǔ)上，對(duì)住宅市場(chǎng)進(jìn)行細(xì)分，研究高架橋?qū)Σ煌瑯菍幼≌a(chǎn)生的影響?？蔀槌鞘械缆方ㄔO(shè)者以及房地產(chǎn)的相關(guān)企業(yè)提供一項(xiàng)決策參考。

2、數(shù)據(jù)來源和分析

2.1數(shù)據(jù)來源

實(shí)證研究的數(shù)據(jù)來源于廣州市。研究數(shù)據(jù)主要來源于廣州市HF中介公司，該中介公司在廣州市的住房市場(chǎng)中占據(jù)了重要地位，僅在廣州市就有200余個(gè)銷售網(wǎng)點(diǎn)。從中介公司中得到的住宅交易數(shù)據(jù)日期在2013年1月1日-2016年4月30日，主要包括了住宅的具體地址、建筑特征以及景觀特征，因此，本文還采用了GIS對(duì)住宅與周邊設(shè)施的距離進(jìn)行測(cè)量，得到最近商業(yè)中心距離、最近醫(yī)院距離、最近公交站距離、最近地鐵距離。

對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗。由于從中介公司中得到的住宅數(shù)據(jù)中，住宅種類并不統(tǒng)一，且由于數(shù)據(jù)量龐大，進(jìn)行錄入過程中可能產(chǎn)生一些偏誤。因此，在數(shù)據(jù)中剔除了別墅、房改房以及異常的數(shù)據(jù)，最終得到數(shù)據(jù)共計(jì)4117條，其中樓梯樓885條住宅交易數(shù)據(jù)，電梯樓3232條住宅交易數(shù)據(jù)。

2.2數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)描述

根據(jù)現(xiàn)有的實(shí)際交易數(shù)據(jù)，為直觀考察所得數(shù)據(jù)是否合理、有無高架橋在描述統(tǒng)計(jì)中是否存在異?，F(xiàn)象，分析有高架橋的住宅價(jià)格特征，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了描述統(tǒng)計(jì)，如下表：

從數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)中，可以看到：

（1）從橫向上看，在總體樣本情況中，有高架橋景觀的住宅均值、中位數(shù)、方差都比無高架橋景觀的住宅單位高;樓梯樓樣本中，均值以及中位數(shù)是有高架橋景觀的住宅單價(jià)更低;在電梯樓樣本中，電梯樓與總體樣本情況一樣，有高架橋景觀的住宅單價(jià)均比無高架橋精光的住宅單價(jià)更高。

（2）從縱向上看，有高架橋景觀的住宅和電梯樓住宅均值和中位數(shù)都比無高架橋的住宅更高;而無高架橋景觀的樓梯樓住宅價(jià)格均值和中位數(shù)都比有高架橋景觀住宅的更低。

從描述統(tǒng)計(jì)中我們發(fā)現(xiàn)，有高架橋景觀的住宅在不同的住宅中的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)特征是不同的。我們嘗試對(duì)高架橋景觀與住房?jī)r(jià)格的影響進(jìn)行探討，分析高架橋?qū)Σ煌≌a(chǎn)生的影響差異。

3、變量選擇和模型構(gòu)建

3.1變量選擇

對(duì)住宅價(jià)格影響因素的研究從微觀層面上已經(jīng)有比較系統(tǒng)的方法。本文從變量的選擇上主要從兩個(gè)方面考慮：一是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)和以往研究的基礎(chǔ)上，盡可能選擇住宅特征進(jìn)入模型;二是在模型中需要考慮滿足統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)要求和檢驗(yàn)的變量。綜合以上兩點(diǎn)考慮，我們沿用以往研究的大框架，將影響住宅價(jià)格的影響因素分為建筑特征、鄰里特征以及區(qū)位特征三類，具體的變量選擇和變量賦值方式如下所示：

3.2模型構(gòu)建

在特征價(jià)格模型中，通常采用的函數(shù)形式主要有線性形式、對(duì)數(shù)形式、半對(duì)數(shù)形式三種。在實(shí)際應(yīng)用中，應(yīng)根據(jù)具體情況進(jìn)行選擇，本文依據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)確定研究的具體模型形式為：

以上公式中， 為GIS實(shí)測(cè)的特征價(jià)格變量， 為虛擬變量和取實(shí)際數(shù)值的變量。模型具體操作過程為SPSS軟件匯總選擇強(qiáng)行進(jìn)入法作為回歸分析方法，即所選擇的自變量全部進(jìn)入回歸模型，同時(shí)采用方差膨脹因子（VIF）對(duì)變量之間的共線性進(jìn)行監(jiān)測(cè)。

4、實(shí)證分析

4.1總樣本模型和細(xì)分市場(chǎng)模型實(shí)證分析

根據(jù)模型變量選擇以及模型的函數(shù)形式，將采用SPSS軟件強(qiáng)行進(jìn)入所選擇的自變量，得到回歸擬合結(jié)果，在模型中，我們同時(shí)也加入了區(qū)域控制變量，模型需要進(jìn)行假設(shè)條件監(jiān)測(cè)，在擬合過程中，發(fā)現(xiàn)所在樓層與所在樓層的平方有較強(qiáng)的共線性，因此剔除了所在樓層變量，商業(yè)中心距離和有公交站的經(jīng)濟(jì)意義不符合實(shí)際，因此也將其剔除，最終得到的模型擬合回歸結(jié)果如下：

綜合模型結(jié)果來看，以上回歸結(jié)果均經(jīng)過變量的多重共線性檢驗(yàn)，VIF值在10以內(nèi)，通過懷特檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)模型不存在異方差問題，三個(gè)模型的擬合優(yōu)度均在60%以上，因此，模型結(jié)果符合假設(shè)條件，模型擬合結(jié)果可用，從擬合結(jié)果中，我們發(fā)現(xiàn)：

總樣本模型中，鄰里特征、區(qū)位特征和建筑特征變量均顯著且符合預(yù)期符號(hào)。鄰里特征變量中，有綠化景觀的住宅單價(jià)比一般住宅單價(jià)高0.7%，有水景的住宅單價(jià)比一般的住宅單價(jià)高1.1%;建筑特征變量中，面積越大住宅單價(jià)越高，南北朝向住宅比一般朝向住宅高2%，樓層逐漸增加住宅單價(jià)也逐漸增加;區(qū)位特征中，公園距離和醫(yī)院距離越遠(yuǎn)，住宅單價(jià)越低;從總體樣本情況來看，高架橋?qū)ψ≌瑑r(jià)格無顯著影響。

在電梯樓住宅樣本中，三大類特征基本符合預(yù)期符號(hào)且顯著。除醫(yī)院距離對(duì)住宅價(jià)格無顯著影響外，其他變量均有顯著影響，從電梯樓樣本模型中，我們發(fā)現(xiàn)，電梯樓有高架橋的住宅對(duì)住宅單價(jià)是有顯著影響的，這從風(fēng)水上可以解釋，如果住宅周邊有高架橋，且住宅所處的單位比高架橋更高，高架橋又處在“正弓”位置時(shí)，高架橋?qū)ψ≌瑫?huì)產(chǎn)生正向的影響。由于篇幅有限，本文不對(duì)其他變量的顯著性再進(jìn)行分析。

在樓梯樓住宅樣本中，各特征變量與樓梯樓表現(xiàn)出不同的特征。從樓梯樓模型中，我們發(fā)現(xiàn)，高架橋?qū)ψ≌瑑r(jià)格有顯著的正向影響，且有高架橋的住宅單價(jià)比一般的住宅單價(jià)價(jià)格低2.7%，在高架橋附近，且處在高架橋高度以下的住宅，可能由于高架橋的阻擋，采光不好，且噪聲污染較嚴(yán)重，因此對(duì)住宅單位有顯著的負(fù)面影響。

4.2子樣本模型實(shí)證分析

從以上樣本模型中，我們發(fā)現(xiàn)，高架橋?qū)ψ≌瑔蝺r(jià)的影響是不同的，這可能與住宅樓層有關(guān)，因此，我們嘗試對(duì)有高架橋景觀的住宅進(jìn)行細(xì)化分析，研究電梯樓的樓層對(duì)有高架橋景觀的住宅是否存在差異。根據(jù)國(guó)家《民用建筑設(shè)計(jì)通則》，對(duì)民用建筑的層數(shù)進(jìn)行分類 。同時(shí)，將模型選取的變量采用SPSS強(qiáng)行進(jìn)入回歸，并采用D-W檢驗(yàn)和懷特檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷淖韵嚓P(guān)和異方差問題，采用方差膨脹因子（VIF）檢驗(yàn)變量的共線性，最終得到模型擬合結(jié)果如下：

有高架橋住宅樣本模型經(jīng)調(diào)整后的擬合優(yōu)度為67.8%，無高架橋住宅樣本模型經(jīng)調(diào)整后的擬合優(yōu)度達(dá)到80.5%，兩個(gè)模型擬合過程中都經(jīng)多重共線性檢驗(yàn)，VIF值都在10以內(nèi)，模型結(jié)果可用，本次擬合主要為探討由高架橋?qū)Σ煌瑯菍拥挠绊懀虼瞬粚?duì)其他變量進(jìn)行重復(fù)闡述，只著重分析高架橋?qū)ψ≌瑑r(jià)格的影響。從模型回歸結(jié)果中，可以發(fā)現(xiàn)：

有高架橋景觀和無高架橋景觀的住宅在樓層中表現(xiàn)出來的整體規(guī)律相似。無論是否有高架橋景觀，在低層住宅、多層住宅和高層住宅中，住宅單價(jià)最高的是高層住宅，從兩個(gè)模型擬合結(jié)果中可以看到，對(duì)比高層住宅，低層、多層和中高層住宅對(duì)住宅單價(jià)的影響是負(fù)向的。

然而，對(duì)比有高架橋景觀住宅樣本和無高架橋景觀住宅樣本來看，各樓層的影響程度又有所不同。無高架橋景觀住宅樣本模型中，低層住宅比高層住宅單價(jià)低4.1%，多層住宅比高層住宅低5.2%，中高層住宅比高層住宅價(jià)格低4.6%，傳統(tǒng)的OLS模型標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)具有可比性，從三類樓層住宅的分類上看，與高層住宅相比價(jià)格差異程度從大到小分別是多層住宅、中高層住宅和低層住宅，說明低層住宅與高層住宅價(jià)格之間的差異比多層和中高層住宅差異更小;在有高架橋景觀住宅樣本擬合結(jié)果中，低層住宅比高層住宅價(jià)格低7.0%，多層住宅比高層住在價(jià)格低4.3%，中高層住宅比高層住宅價(jià)格低4.9%，進(jìn)行非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)對(duì)比從大到小分別是：低層住宅、中高層住宅和多層住宅。這就說明，有高架橋景觀的住宅使得低層住宅價(jià)格更低，一般而言，這項(xiàng)研究看似是合理的，因?yàn)橛懈呒軜蚓坝^的住宅處在較低位置受到的噪聲污染影響更大，且住宅采光更差。

結(jié)論：

從以上的實(shí)證分析結(jié)果來看，我們可以得到以下結(jié)論：

（1）總樣本模型中，鄰里特征、區(qū)位特征和建筑特征變量均顯著且符合預(yù)期符號(hào)。鄰里特征變量中，有綠化景觀的住宅單價(jià)比一般住宅單價(jià)高0.7%，有水景的住宅單價(jià)比一般的住宅單價(jià)高1.1%;建筑特征變量中，面積越大住宅單價(jià)越高，南北朝向住宅比一般朝向住宅高2%，樓層逐漸增加住宅單價(jià)也逐漸增加;區(qū)位特征中，公園距離和醫(yī)院距離越遠(yuǎn)，住宅單價(jià)越低，臨近地鐵住宅比一般住宅價(jià)格高4.1%;從總體樣本情況來看，高架橋?qū)ψ≌瑑r(jià)格無顯著影響。

（2）高架橋?qū)翘輼怯酗@著的負(fù)向影響。廣州市是一個(gè)有歷史的城市，中心城區(qū)由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展、城市交通需求的增加，由于已有的交通系統(tǒng)不能滿足現(xiàn)在的交通要求，因此只能設(shè)置高架橋，而舊城區(qū)又主要以樓梯樓為主，高架橋的修建就會(huì)影響周邊的房?jī)r(jià)，我們的實(shí)證結(jié)果進(jìn)一步表明，高架橋?qū)翘輼怯酗@著的負(fù)向影響。

（3）高架橋?qū)Σ煌瑯菍拥挠绊懘嬖诓町?。從樓梯樓和電梯樓模型就可以發(fā)現(xiàn)，高架橋?qū)﹄娞輼堑挠绊懯秋@著正向的，但是對(duì)樓梯樓的影響是顯著負(fù)向的，這就表明，高架橋?qū)Σ煌瑯菍拥淖≌瑑r(jià)格的影響是存在差異的，進(jìn)一步的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，高架橋?qū)Φ蛯幼≌?-3層）有更為顯著的影響。

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作者簡(jiǎn)介：

李曉靖，廣州大學(xué) 工商管理學(xué)院，廣東廣州。