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        城市大型公園與住宅價格關(guān)系實證研究
        ——以合肥天鵝湖公園為例

        2020-07-29 07:52:38王志鵬
        安徽建筑大學(xué)學(xué)報 2020年2期
        關(guān)鍵詞:天鵝湖住宅公園

        王志鵬

        (安徽建筑大學(xué) 建筑與規(guī)劃學(xué)院,安徽 合肥 230022)

        0 引言

        城市公園作為城市綠地系統(tǒng)的重要組成部分,能夠改善城市生態(tài)環(huán)境提升居住環(huán)境舒適度。同時,公園能為居住在其附近的居民提供便利的健身休閑場所。因此,住宅附近是否具有公園是消費者購買房產(chǎn)時的重要考慮因素之一,反映在城市經(jīng)濟(jì)學(xué)上,則是公園綠地資源對周邊房地產(chǎn)具有增值效應(yīng)[1]。

        如何評價與測量城市公園對住宅價格的影響,很多文獻(xiàn)進(jìn)行了詳細(xì)探討,其研究方法主要利用特征價格模型進(jìn)行定量研究。特征價格理論是從時間和空間兩個層面研究影響住宅價格因素的基礎(chǔ),其核心是通過量化影響住宅價格的各類潛在特征因素,來揭示各類因素對住宅價格的具體影響效應(yīng)[2]。國外較早展開了相關(guān)研究,Morancho 利用特征價格模型發(fā)現(xiàn)住宅距城市綠地的距離與其價格呈負(fù)相關(guān)性,即住宅與綠地越近,其價格越高[3]。Wachter 等人利用特征價格模型揭示了綠化對住宅價格的增值系數(shù)約為9%[4];Wolf 通過總結(jié)城市綠地與其周邊住宅價格的研究成果,證實了城市綠地對其周邊住宅價格具有正向影響效應(yīng),其增值系數(shù)在10%~32 %之間不等[5]。

        近年來,國內(nèi)對公園與房價關(guān)系的研究也逐漸增多。不同學(xué)者從公園對住宅價格影響效應(yīng)的方向性、時間性、尺度性以及公園特征等方面展開了相關(guān)研究。夏賓等研究了北京城區(qū)15 個公園對其周邊76 個居住小區(qū)住宅價格的影響效應(yīng),結(jié)果顯示公園能明顯影響距其1.38 km 內(nèi)的住宅價格[6]。石憶邵等在研究上海黃興公園與住宅價格關(guān)系時發(fā)現(xiàn)城市公園對住宅價格的增值效應(yīng)具有時間和距離差異性,隨著距離增加其增值幅度呈下降趨勢[7]。陳庚等采用半對數(shù)特征價格模型,研究了北京市奧林匹克森林公園與住宅價格的定量關(guān)系。奧林匹克森林公園對周邊住宅的外部效應(yīng)存在方向和距離異質(zhì)性,不同方向上的住宅增值系數(shù)、影響范圍和邊際價格等方面存在較大差異性;住宅增值系數(shù)整體上與到公園距離成反比,且在不同距離范圍內(nèi)分化明顯[8]。吳殿鳴等分析了蘇州中心城區(qū)6 種不同尺度公園綠地與住房價格的關(guān)系,研究表明公園綠地與房產(chǎn)價格空間分布總體呈現(xiàn)顯著正相關(guān)關(guān)系,其中面積在2~10 hm2的公園綠地與房價關(guān)系顯著性最強[9]。毛德華等通過實地調(diào)查與GⅠS 技術(shù)獲取長沙市內(nèi)5 區(qū)175 個住宅小區(qū)的樣本數(shù)據(jù),利用特征價格模型揭示了長沙市生態(tài)景觀對住宅價格的總體影響。研究結(jié)果表明最近公園質(zhì)量對住宅價格起正向作用較?。黄鹭?fù)向作用的是距最近公園距離和距湘江距離[10]。通過文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn),涉及公園功能特征與住宅價格關(guān)系的研究較少?;诖?,本研究主要擬解決以下兩個問題:

        (1)在合肥市人文地理環(huán)境背景下,城市公園對其周邊住宅價格的影響效應(yīng)。

        (2)公園內(nèi)部不同功能對住宅價格的影響效應(yīng)是否存在差異性。

        天鵝湖公園是合肥市發(fā)展政務(wù)新區(qū)過程中建設(shè)的重要城市公園,其周邊住宅價格和增幅都明顯高于其他區(qū)域,因此研究地點具有樣本代表性。研究基于特征價格理論,通過構(gòu)建多元嵌套回歸模型來定量研究公園與周邊住宅價格的關(guān)系。模型1用來推導(dǎo)天鵝湖公園對周邊住宅價格的影響效應(yīng),模型2 主要推斷公園不同功能對住宅價格影響效應(yīng)的差異性。本研究成果有助于為政府管理、公園建設(shè)、規(guī)劃設(shè)計等領(lǐng)域提供理論依據(jù),明確城市公園對房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要性,也為房地產(chǎn)開發(fā)者和消費者提供選擇依據(jù)。

        1 數(shù)據(jù)來源

        1.1 研究區(qū)概況

        天鵝湖公園地處合肥市政務(wù)新區(qū)(圖1),位于潛山路、祁門路、翡翠路和南二環(huán)路之間,總占地面積約1000 畝,于2004 年建設(shè)完成對市民開放。天鵝湖公園是政務(wù)區(qū)重要的空間組成部分,公園周邊建設(shè)有合肥大劇院、安徽省博物館和安徽新廣電中心等公共建筑。公園北部器械活動區(qū)和南部沙灘活動區(qū)是公園使用頻率較高的兩個特色空間,滿足了市民休閑娛樂和健身活動的需求。

        圖1 天鵝湖公園區(qū)位圖

        1.2 研究方法

        本研究首先選出在已有文獻(xiàn)中被證明具有影響住宅價格的各類特征變量,然后運用皮爾森相關(guān)系數(shù)(Pearson Correlation Coefficient)分析進(jìn)行變量間相關(guān)性定量分析。通過相關(guān)性研究,分析出本研究中與住宅價格具有顯著相關(guān)性的特征變量。在此基礎(chǔ)上,基于特征價格模型構(gòu)建回歸方程,進(jìn)而分析天鵝湖公園對其周邊住宅價格的影響效應(yīng)和不同功能對住宅價格影響的差異性。特征價格模型回歸方程通常采用線性、半對數(shù)和對數(shù)三種函數(shù)形式[11]。基于已有文獻(xiàn)研究成果,本研究擬采用對數(shù)形式構(gòu)建回歸方程。方程以住宅價格的自然對數(shù)為被解釋變量,解釋變量中的距離和面積等連續(xù)型變量采用對數(shù)形式,其他虛擬變量和類別變量采用線性形式,具體函數(shù)形式如式(1):

        其中,Y為住宅價格;Xi為虛擬變量和類別變量;Xj為連續(xù)變量;β0、βi和βj為需估計的變量系數(shù);ε為誤差項[11]。

        1.3 變量選擇與賦值說明

        文獻(xiàn)研究表明,影響住宅價格的特征變量主要有區(qū)位特征,鄰里特征和小區(qū)特征三種類型。區(qū)位特征包括小區(qū)區(qū)位、距商業(yè)中心距離和周邊公交路線數(shù)量等;鄰里特征包括小區(qū)周邊是否存在公園和周邊生活和教育配套情況等;小區(qū)特征則包括住宅的使用年限、裝修情況、樓層、戶型、小區(qū)物業(yè)費、小區(qū)內(nèi)部綠地環(huán)境和配套設(shè)備設(shè)施等[11]。本研究共納入16 個特征變量,其中控制變量13 個,包括區(qū)位特征變量3 個,鄰里屬性變量3 個,小區(qū)屬性變量7 個;研究變量3 個,包括公園距離屬性3 個。各變量賦值詳見表1。

        1.4 數(shù)據(jù)來源

        本研究住宅價格通過合房網(wǎng)(http://www.hfhouse.com)進(jìn)行收集。在政務(wù)區(qū)內(nèi)選取了28 個住宅小區(qū)(圖2),搜集小區(qū)2019 年1 月的交易均價作為當(dāng)月住宅價格,并進(jìn)行實地問卷調(diào)研,進(jìn)一步核實數(shù)據(jù)精確性。利用ArcGⅠS10 軟件對相關(guān)面積和距離變量進(jìn)行測量,得出小區(qū)距最近商業(yè)中心的直線距離、至公園最近邊界的步行距離、距公園器械活動廣場邊界最近的步行距離和距公園人工沙灘邊界最近的步行距離。公交路線,各類配套、物業(yè)費、小區(qū)環(huán)境質(zhì)量評價和設(shè)施設(shè)備評價等數(shù)據(jù)通過實地調(diào)研與調(diào)查問卷收集。

        圖2 研究樣本區(qū)位圖

        2 結(jié)果分析

        2.1 特征變量相關(guān)性分析

        通過對特征變量進(jìn)行皮爾森相關(guān)系數(shù)分析得出,小區(qū)區(qū)位、教育配套、文娛配套、占地面積、建筑密度、物業(yè)費、小區(qū)環(huán)境質(zhì)量、天鵝湖公園距離、器械活動空間距離和游憩活動空間距離與住宅價格相關(guān)性顯著,具有統(tǒng)計學(xué)意義(表2)。其他特征變量,例如距商業(yè)中心距離、公交路線、生活配套、容積率、綠化率和設(shè)施設(shè)備與住宅價格相關(guān)性統(tǒng)計顯著性不強。

        表1 特征變量及量化方法

        表2 變量相關(guān)性分析

        2.2 多元回歸分析

        依據(jù)相關(guān)性分析,剔除與住宅價格相關(guān)性統(tǒng)計不顯著的特征變量,構(gòu)建住宅價格嵌套回歸模型。通過模型檢驗與對比發(fā)現(xiàn)采用對數(shù)形式的模型具有較好擬合性和無偏性,故回歸方程采用對數(shù)形式,具體回歸系數(shù)結(jié)果見表3。

        模型1 揭示了住宅距天鵝湖公園的距離與其價格的定量關(guān)系。該模型納入了教育配套、文娛配套、小區(qū)占地面積、小區(qū)建筑密度、物業(yè)費和小區(qū)環(huán)境質(zhì)量作為控制變量。模型1 的F 檢驗值為13.903,顯著性小于0.001,說明回歸方程擬合效果較好。模型R2值為0.905,表明模型變量解釋了90.5%的住宅價格差異性。同時對模型進(jìn)行共線性檢驗,各變量方差膨脹因子值在1.18~2.04 之間,均值為1.66,變量間共線性程度在接受范圍之內(nèi)。

        模型1 表明,相比較位于天鵝湖南板塊的住宅,翡翠路西板塊、天鵝湖北板塊和潛山路東板塊的住宅價格分別降低0.148%、0.1%和0.182%;在小區(qū)鄰里特征變量中,文娛配套顯著性不強,對住宅價格不會產(chǎn)生影響,而教育配套與住宅價格呈正相關(guān),即住宅周邊教育資源越多,其價格越高;在小區(qū)特征變量里,小區(qū)占地面積顯著性不強,小區(qū)物業(yè)費和環(huán)境質(zhì)量與住宅價格呈正相關(guān),建筑密度與住宅價格呈負(fù)相關(guān)。距天鵝湖公園最近邊界步行距離與住宅價格呈負(fù)相關(guān),離公園越近的住宅,其價格越高。該模型表明,在其他變量不變情況下,距公園最近邊界步行距離每增加1%,住宅價格將下降0.109%,即公園對其周邊住宅的增值效應(yīng)為10.9%,這與已有文獻(xiàn)研究結(jié)論基本一致。該結(jié)論表明,在不同人文地理背景下,城市公園對周邊住宅價格的影響效應(yīng)沒有本質(zhì)差異性。

        表3 嵌套模型回歸系數(shù)

        在模型1 的基礎(chǔ)上,納入小區(qū)距天鵝湖公園北面器械活動廣場邊界最近步行距離和小區(qū)距天鵝湖公園南面人工沙灘邊界最近步行距離兩個特征變量構(gòu)建模型2。模型2 的F 檢驗值為9.813,顯著性小于0.001,方程擬合性較好。模型R2值為0.913,表明模型2 比模型1 具有更好的解釋力。各變量方差膨脹因子值在1.07~2.29 之間,均值為1.62,變量共線性在接受范圍之內(nèi)。模型2 同樣表明了,天鵝湖南板塊的住宅是政務(wù)區(qū)四個板塊中價格最高的;教育配套、小區(qū)物業(yè)費和環(huán)境質(zhì)量與住宅價格呈正相關(guān),建筑密度與住宅價格呈負(fù)相關(guān)。模型2 因納入了器械活動空間距離和游憩活動空間距離兩個特征變量,降低了天鵝湖公園距離變量對住宅價格的影響效應(yīng)。器械活動空間距離變量在模型中顯著性不強,而游憩活動空間距離具有統(tǒng)計顯著性。這說明公園內(nèi)部不同功能對周邊住宅價格影響效應(yīng)具有差異性。模型2 表明,在其他變量不變情況下,天鵝湖公園距離變量每減少1%,住宅價格將上升0.097%;游憩活動空間距離變量每減少1%,住宅價格將上升0.075%,即公園游憩功能對其周邊住宅的增值效應(yīng)為7.5%。

        在本研究中,小區(qū)離最近商業(yè)中心的距離、公交路線、文娛和生活配套、小區(qū)占地面積、容積率和綠化率及小區(qū)設(shè)備設(shè)施等特征變量對住宅價格影響不大。這與已有文獻(xiàn)研究結(jié)論存在一定差異性,其原因可能是政務(wù)區(qū)自身的人文地理特征所致。小區(qū)離最近商業(yè)中心的距離特征變量不顯著是因為政務(wù)區(qū)內(nèi)商業(yè)中心空間布局合理,服務(wù)半徑涵蓋了整個區(qū)域。公交路線特征變量不顯著的原因可能是作為城市新區(qū),區(qū)域內(nèi)住戶擁有私家車比例較高導(dǎo)致。小區(qū)占地面積、容積率、綠化率及設(shè)備設(shè)施是影響購房者選購住宅時的重要因素,但在本研究中這些特征變量并不顯著,其原因可能是研究小區(qū)為近些年完成,不同小區(qū)之間在這四個特征變量層面上并沒有顯著差別性。

        3 結(jié)論與討論

        本文通過收集天鵝湖周邊28 個住宅區(qū)2019年1 月份的住宅交易均價和影響住宅價格的16 個特征變量數(shù)據(jù),采用特征價格模型分析了城市大型公園對其周邊住宅價格的影響效應(yīng),并進(jìn)一步區(qū)分了公園內(nèi)部不同功能在影響住宅價格上的差異性,研究結(jié)果表明:

        (1)城市大型公園對周邊住宅價格具有正向影響效應(yīng)。城市公園的宜人性和多種功能成為地產(chǎn)開發(fā)商競相追逐的重要城市要素,同時消費者也愿意支付購房成本換取居住環(huán)境的舒適性。本研究實證了城市大型公園對住宅價格的正向影響效應(yīng)和增值作用。在兩個嵌套模型中,距天鵝湖公園最近邊界步行距離每減少1%,住宅價格將分別上升0.109%和0.097%。

        (2)城市公園游憩功能可達(dá)性對周邊住宅價格影響潛力較大。在本研究中,距天鵝湖公園游憩活動空間邊界步行距離與住宅價格關(guān)系呈負(fù)相關(guān),而距天鵝湖公園器械活動空間邊界步行距離對住宅價格影響較小不具有統(tǒng)計學(xué)意義。模型2 表明,在保持其他特征變量不變情況下,距天鵝湖公園人工沙灘邊界步行距離每減少1%,住宅價格將上升0.075%。因此,在本研究背景下,距公園游憩活動區(qū)域的距離對購房者進(jìn)行選購時具有重要影響意義,而距公園器械活動區(qū)域的距離不會對住宅價格產(chǎn)生影響效應(yīng)。這說明公園游憩活動功能可達(dá)性相比于器械活動功能可達(dá)性,對住宅價格影響效應(yīng)潛力更大。

        (3)城市公園設(shè)計與城市土地利用規(guī)劃策略仍需加強。城市公園是城市環(huán)境中重要的組成要素,其對城市土地利用方式和城市空間要素布局具有重要意義。本研究實證了城市公園兩種功能可達(dá)性對住宅價格影響的差異性,可為城市公園設(shè)計和城市土地利用規(guī)劃提供技術(shù)參考。在設(shè)計城市公園時,豐富公園內(nèi)部功能,增加游憩功能,強化游憩功能之間和游憩功能與公園主要出入口可達(dá)性。例如,在采用曲線式道路系統(tǒng)布局的同時利用直線形式連接主要功能,增強功能間可達(dá)性。與此同時,注重游憩功能區(qū)與公園主要出入口之間的直線交通組織方式,強化出入口與游憩功能區(qū)之間的可達(dá)性。在進(jìn)行城市土地利用規(guī)劃時,可考慮不同區(qū)域內(nèi)公園的內(nèi)部功能豐富性和功能之間的可達(dá)性來決定區(qū)域居住用地比例和房地產(chǎn)開發(fā)力度。例如,可適當(dāng)增加公園游憩功能區(qū)域附近的房地產(chǎn)開發(fā)密度,利用公園宜人性來彌補開發(fā)高強度帶來的負(fù)面影響,為房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供支撐。

        研究結(jié)果表明,特征價格模型在不同人文地理背景下對住宅價格影響效應(yīng)的評估具有可靠性和適用性。但本文仍存在一些局限性。首先,受制于數(shù)據(jù)資料可獲得性,所收集的住宅價格為租房網(wǎng)站提供的整個小區(qū)所有戶型的平均交易價格,這將導(dǎo)致數(shù)據(jù)偏差,對模型擬合效果產(chǎn)生影響。其次,在公園功能選擇上只選取了器械活動空間和人工沙灘活動空間兩種類型,其它類型功能沒有納入研究范圍,未來進(jìn)行相關(guān)研究時應(yīng)繼續(xù)深入討論。

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