劉芳聰，李鵬博，田麗君

(福州大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，福建 福州 350116)

隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程的不斷加快，城市邊界不斷擴(kuò)張，城市規(guī)模不斷擴(kuò)大，城市人口劇增，交通出行擁堵成為了城市居民日常生活的一大難題。城市軌道交通以其容量大、準(zhǔn)時(shí)、高效、安全、舒適等優(yōu)點(diǎn)成為提高出行質(zhì)量和緩解交通擁擠的有效出行工具。

城市軌道交通在緩解交通擁擠，提高出行舒適度的同時(shí)，由于沿線區(qū)域可達(dá)性的提高而影響居民的住宅選址，進(jìn)而影響區(qū)域內(nèi)房地產(chǎn)價(jià)格。BRANDT等[1]通過(guò)對(duì)地鐵可達(dá)性范圍內(nèi)的周邊房?jī)r(jià)進(jìn)行分析，最終算出距站點(diǎn)一定范圍內(nèi)的住宅收益金額可以達(dá)到2.33億歐元(折合人民幣約17.18億元)，而且能獲得4 200萬(wàn)歐元(折合人民幣約3.21億元)額外稅收。劉康等[2]基于特征價(jià)格方法構(gòu)建計(jì)量分析模型，實(shí)證分析了南京市地鐵1、2號(hào)線對(duì)沿線站點(diǎn)住房?jī)r(jià)格的影響,結(jié)果表明城市軌道交通對(duì)沿線站點(diǎn)住房?jī)r(jià)格產(chǎn)生了顯著的增值效應(yīng)，不同距離范圍影響程度不同。耿化祺等[3]基于特征價(jià)格模型，對(duì)烏魯木齊市軌道交通1號(hào)線沿線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，結(jié)果表明住宅小區(qū)距最近站點(diǎn)的距離與住宅價(jià)格成反比，且對(duì)住宅價(jià)格影響最為明顯，帶來(lái)的增值效益為7.08%。于寧等[4]基于廣義交通費(fèi)用的出行選擇模型對(duì)福州市地鐵周圍房地產(chǎn)增值情況進(jìn)行預(yù)測(cè)，計(jì)算結(jié)果顯示軌道交通運(yùn)營(yíng)后沿線各站點(diǎn)會(huì)有187.75元/m2到2 439.37元/m2不等的增值。張維陽(yáng)等[5]構(gòu)造衰減模型分析房?jī)r(jià)與距地鐵站距離的相關(guān)關(guān)系，發(fā)現(xiàn)北京地鐵1號(hào)線站點(diǎn)對(duì)住宅價(jià)格的影響范圍從0.5 km到1 km不等，衰減比重為20%～35%，且在影響范圍內(nèi)衰減程度逐漸降低。田麗君等[6]通過(guò)建立消費(fèi)者剩余模型和居住地Logit選擇模型預(yù)測(cè)軌道交通建設(shè)對(duì)居住區(qū)位選擇與住宅價(jià)格的影響，結(jié)果表明隨著軌道交通沿線居住區(qū)位可達(dá)性的提升，軌道交通附近房?jī)r(jià)增長(zhǎng)，最遠(yuǎn)的居住區(qū)位平均增長(zhǎng)2 619元/m2，最近的居住區(qū)位平均增長(zhǎng)11.5元/m2。BOWES等[7]通過(guò)特征價(jià)格模型分析軌道交通帶來(lái)的通勤成本降低和吸引零售業(yè)兩種積極因素，以及噪音污染和增加犯罪率兩種消極因素，對(duì)區(qū)域內(nèi)房地產(chǎn)價(jià)格的影響，發(fā)現(xiàn)這4種因素均對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格有顯著影響。綜上，國(guó)內(nèi)外學(xué)者大多利用特征價(jià)格模型，該研究方法一般基于大量的房地產(chǎn)交易數(shù)據(jù)及詳細(xì)的周邊信息，雖然考慮的影響因素較為全面，但多因素可能會(huì)導(dǎo)致尋找大量實(shí)際的房產(chǎn)交易數(shù)據(jù)較為困難，且各因素之間的交互作用及因素的主觀選取可能使結(jié)果產(chǎn)生一定的偏差。另外，城市的差異性可能會(huì)導(dǎo)致憑經(jīng)驗(yàn)確定研究的影響范圍不合理。

基于此，為量化軌道交通對(duì)沿線房?jī)r(jià)的增值效益，從而為實(shí)現(xiàn)軌道交通的開(kāi)發(fā)利益還原政策提供理論基礎(chǔ)，筆者通過(guò)住宅區(qū)位理論，建立基于個(gè)人出行的房地產(chǎn)增值預(yù)測(cè)模型，以南昌市地鐵1號(hào)線為研究對(duì)象，對(duì)軌道交通建設(shè)后沿線房?jī)r(jià)的增值效益及其規(guī)律進(jìn)行分析。

1 模型構(gòu)建

假設(shè)房地產(chǎn)相關(guān)政策平穩(wěn)，區(qū)域發(fā)展因素穩(wěn)定?；贏lonso住宅區(qū)位理論，考慮出行者在交通出行成本與購(gòu)房成本之間進(jìn)行權(quán)衡，追求總成本最低，最終達(dá)到市場(chǎng)均衡狀態(tài)，然后通過(guò)廣義交通成本模型以及考慮資金時(shí)間價(jià)值的收益還原，建立軌道交通對(duì)沿線房地產(chǎn)的效益預(yù)測(cè)模型。

1.1 住宅區(qū)位理論模型

住宅區(qū)位理論最早是由溫哥和阿朗索(Alonso)提出來(lái)的，從交通出行費(fèi)用和住房費(fèi)用的角度出發(fā)，研究?jī)烧叩南嗷ビ绊?。模型假設(shè)城市只有1個(gè)CBD中心，交通系統(tǒng)以相同的效率運(yùn)送所有出行者到城市中心工作，房屋類型相同，且不考慮房屋結(jié)構(gòu)、地形特點(diǎn)等因素的影響；居民的消費(fèi)支出僅由住房支出、交通出行費(fèi)用和其他消費(fèi)支出組成[8-9]，簡(jiǎn)化的數(shù)學(xué)模型為：

Y=O+P(x)·G+K(x)

(1)

式中：Y為家庭的可支配收入；O為其他消費(fèi)品支出；P(x)為距離城市中心x處的住宅房?jī)r(jià)；G為該家庭的住房面積；K(x)為距離城市中心x處的廣義交通費(fèi)用。

1.2 增值預(yù)測(cè)模型

假定軌道交通建設(shè)運(yùn)營(yíng)前后家庭可支配收入Y、其他消費(fèi)支出O、家庭住房面積G保持不變，當(dāng)軌道交通建設(shè)運(yùn)營(yíng)后，各出行者會(huì)在購(gòu)房成本和上升的交通出行費(fèi)用之間進(jìn)行權(quán)衡，最終達(dá)到市場(chǎng)均衡狀態(tài)，即居民住房消費(fèi)差與交通成本差相等[10]：

ΔP(x)=P1(x)-P0(x)=

(2)

式中：P0(x)、P1(x)分別表示軌道交通運(yùn)營(yíng)前后距市中心x處的沿線房地產(chǎn)價(jià)格；ΔP(x)為距離市中心x處軌道交通運(yùn)營(yíng)前后的房?jī)r(jià)差；K0(x)，K1(x)分別表示軌道交通運(yùn)營(yíng)前后的廣義交通費(fèi)用；ΔK(x)為距離城市中心x處軌道交通運(yùn)營(yíng)前后的廣義交通費(fèi)用差。

另外，由于居民購(gòu)房時(shí)是一次性支付費(fèi)用，而出行費(fèi)用的差異是由每天的出行活動(dòng)累計(jì)而成的。因此，在考慮資金時(shí)間價(jià)值的情況下，假定每年的收益率不變，根據(jù)收益還原法可以將式(2)修正為[11]：

(3)

式中：γ為收益還原率；n為房屋的使用年限(一般為70年)。由式(3)可知，軌道交通沿線房?jī)r(jià)增值的大小取決于廣義交通費(fèi)用差值，因此有必要考慮出行者的出行方式選擇，進(jìn)而對(duì)出行費(fèi)用差值進(jìn)行分析。

1.3 廣義交通費(fèi)用模型

廣義交通費(fèi)用是指出行者在出行過(guò)程中所支付的快捷性、可靠性、經(jīng)濟(jì)性、舒適性等服務(wù)屬性方面的成本。為簡(jiǎn)單起見(jiàn)，只考慮經(jīng)濟(jì)性成本(票價(jià)或燃油費(fèi))、快捷性成本(出行時(shí)間成本)和擁擠成本(出行方式的舒適度成本)。由此，距離城市中心x處的居民采用不同出行方式至市中心的廣義交通費(fèi)用Ci(x)為：

Ci(x)=Fi(x)+α·Ti(x)+Mi

(4)

式中：i=1、2、3、4分別對(duì)應(yīng)公交出行、自駕出行、步行接駁地鐵和騎單車接駁地鐵4種出行方式；Fi(x)為距離城市中心x處居民采用第i種出行方式至市中心的經(jīng)濟(jì)性成本，即票價(jià)或燃油費(fèi)，對(duì)于自駕出行，此項(xiàng)還包括停車費(fèi)用；α為出行者的單位時(shí)間價(jià)值；Ti(x)為距離城市中心x處居民采用第i種出行方式到市中心所需的時(shí)間，包括車內(nèi)時(shí)間、接駁時(shí)間和候車時(shí)間3部分；Mi為擁擠成本，為方便處理，這里取常數(shù)，舒適度的基礎(chǔ)值取各種運(yùn)輸方式票價(jià)或燃油費(fèi)的5%(平峰期)到10%(高峰期)[12]。其中，出行時(shí)間可表示為：

Ti(x)=Ti0(x)+Ti1(x)+Ti2(x)

(5)

式中：Ti0(x)為距離城市中心x處居民到市中心所需的車內(nèi)時(shí)間，即從出發(fā)站點(diǎn)到市中心的車內(nèi)時(shí)間；Ti1(x)為距市中心x處居民在站點(diǎn)的候車時(shí)間，對(duì)于乘地鐵出行，還包括進(jìn)出站點(diǎn)的時(shí)間，對(duì)于自駕出行，此項(xiàng)為0；Ti2(x)為距市中心x處居民到附近站點(diǎn)的接駁時(shí)間，對(duì)于公交出行，還包括終點(diǎn)站至目的地的步行時(shí)間，對(duì)于自駕出行，此項(xiàng)為0，對(duì)于乘地鐵出行，此項(xiàng)是指采用接駁方式(步行或騎共享單車)至起點(diǎn)站的時(shí)間和終點(diǎn)站至目的地的時(shí)間。由此可得，距市中心x處居民至市中心的年廣義出行費(fèi)用為：

K(x)=365·f·Ci(x)

(6)

其中，f為居民家庭一天的出行頻率。

1.4 基于個(gè)人出行選擇的增值預(yù)測(cè)模型

地鐵建成運(yùn)營(yíng)前后，出行者會(huì)根據(jù)不同出行方式的出行成本進(jìn)行權(quán)衡選擇。因此，將出行成本作為負(fù)效用，根據(jù)Logit模型，居民選擇不同出行方式的概率可以表示為：

(7)

式中：Pi(x)為距離城市中心x處居民到市中心選擇第i種出行方式的概率；θ為一個(gè)固定的常數(shù)，θ越小，表示出行者的出行選擇越隨機(jī)，這里取θ=0.5；Ci(x)表示距離城市中心x處居民到市中心選擇第i種出行方式的廣義交通費(fèi)用；J為居民可選擇的交通方式集合。

為消除指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)導(dǎo)致的結(jié)果差異嚴(yán)重?cái)U(kuò)大，對(duì)式(7)進(jìn)行均值化處理，則可以得到改進(jìn)后的各出行方式的選擇概率：

(8)

在地鐵建成運(yùn)營(yíng)之前，居民選擇公交出行的概率可以表示為：

P1(x)=

(9)

因此，可以得到地鐵建成運(yùn)營(yíng)前，距離城市中心x處的居民至市中心的出行費(fèi)用為：

C0(x)=P1(x)·C1(x)+(1-P1(x))·C2(x)

(10)

在地鐵建成運(yùn)營(yíng)后，出行者根據(jù)各出行方式的出行費(fèi)用權(quán)衡選擇，選擇概率分別為：

(11)

(12)

(13)

P2(x)-P3(x))·C4(x)

(14)

那么，將地鐵的分擔(dān)率代入后便可計(jì)算出一年內(nèi)廣義交通費(fèi)用差為：

ΔK(x)=365·f·(C0(x)-C(x))

(15)

2 實(shí)證分析

以南昌地鐵1號(hào)線站點(diǎn)為對(duì)象，分析地鐵建設(shè)前后沿線房地產(chǎn)價(jià)格的變化情況。由于南昌地鐵1號(hào)線與2號(hào)線在地鐵大廈站至八一廣場(chǎng)站存在交叉影響，因此選擇1號(hào)線雙港站至衛(wèi)東站的部分站點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算分析。

2.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

研究涉及的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分為直接數(shù)據(jù)和其他數(shù)據(jù)，直接數(shù)據(jù)主要包括模型中各項(xiàng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，由南昌統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)及南昌市統(tǒng)計(jì)年鑒得到。為方便計(jì)算，筆者考慮出行者每日通勤出行量為2次，按照每個(gè)家庭3個(gè)人計(jì)算，因此可取家庭每日出行頻率f為6次/天。根據(jù)南昌市2019年國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)數(shù)據(jù)可知，城鎮(zhèn)居民人均住房面積為38.94 m2，按家庭規(guī)模為3人計(jì)算，取G為116.82 m2。房地產(chǎn)價(jià)格在政策平穩(wěn)、發(fā)展穩(wěn)定的背景下雖有一定的波動(dòng)，但幅度不大，因此γ取中等風(fēng)險(xiǎn)下的收益還原率10%[13]。根據(jù)南昌市統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的統(tǒng)計(jì)年鑒顯示，非私營(yíng)單位年人均工資為72 686元，按照勞動(dòng)和社會(huì)保障局提供的小時(shí)工資折算方法，取α為34.81元/h。另外，取公交票價(jià)為2元；地鐵票價(jià)根據(jù)不同的起始站點(diǎn)取為2～6元，可由南昌地鐵官方網(wǎng)站查詢具體票價(jià)；共享單車騎行費(fèi)用取1.5元/次；自駕出行的燃油費(fèi)一般為0.6元/km，停車費(fèi)可取8元/次。由于出行者以通勤為主，即乘車一般在高峰期，因此M可取票價(jià)的10%。

其他數(shù)據(jù)主要是指車內(nèi)時(shí)間、候車時(shí)間和接駁時(shí)間。對(duì)于公共交通，通過(guò)出行距離與運(yùn)行速度來(lái)衡量車內(nèi)時(shí)間會(huì)導(dǎo)致結(jié)果存在較大誤差，加上南昌1號(hào)線已處于正式運(yùn)營(yíng)階段，相關(guān)的時(shí)間數(shù)據(jù)也較容易獲取，因此筆者直接通過(guò)相關(guān)交通工具的時(shí)刻表與百度地圖進(jìn)行測(cè)算，得到地鐵乘車與公交乘車的車內(nèi)時(shí)間。至于自駕出行，車內(nèi)時(shí)間則是通過(guò)出行距離和自駕車時(shí)速進(jìn)行計(jì)算，自駕通勤的平均車速可取35 km/h。

由于南昌市不同區(qū)域的公交線路規(guī)劃與發(fā)車安排不同，因此公交等待時(shí)間不完全相同，一般為3～8 min，可根據(jù)具體區(qū)域的具體線路進(jìn)行取值。南昌軌道交通1號(hào)線高峰期的發(fā)車間隔為10 min，因此可取地鐵乘車的平均候車時(shí)間為5 min，乘地鐵進(jìn)出站時(shí)間為3 min。

接駁時(shí)間主要考慮兩種接駁方式到地鐵站的時(shí)間，正常出行者的平均步行速度V1一般為5 km/h，騎自行車的平均速度V2一般為10 km/h，筆者考慮不同接駁距離下軌道交通建設(shè)運(yùn)營(yíng)前后對(duì)房?jī)r(jià)的影響程度，接駁距離由百度地圖測(cè)距得到。

2.2 房地產(chǎn)增值預(yù)測(cè)結(jié)果及分析

筆者選取地鐵大廈為市中心，對(duì)南昌地鐵1號(hào)線的部分站點(diǎn)進(jìn)行分析。同時(shí)，由于距地鐵站的距離不僅會(huì)影響出行者的接駁方式，還會(huì)影響房?jī)r(jià)的增值程度，因此選取的計(jì)算距離分別為站點(diǎn)附近小區(qū)、站點(diǎn)周圍步行接駁邊界、站點(diǎn)周圍騎自行車接駁邊界。

2.2.1 站點(diǎn)附近小區(qū)

地鐵建設(shè)運(yùn)營(yíng)前后附近居民單次出行成本分別如表1和表2所示，地鐵運(yùn)營(yíng)所帶來(lái)的家庭年出行成本的降低值及房?jī)r(jià)的增加值如表3所示，可知各站點(diǎn)房?jī)r(jià)有153.52～998.40元/m2不等的增值。從表中計(jì)算的數(shù)據(jù)可以看出，距離市中心越遠(yuǎn)，家庭單次出行成本越高。同時(shí)，由地鐵的建設(shè)運(yùn)營(yíng)所帶來(lái)的出行成本的減少值越大，房?jī)r(jià)的漲幅也越高。

表1 地鐵建設(shè)運(yùn)營(yíng)前站點(diǎn)附近居民單次出行成本

表2 地鐵建設(shè)運(yùn)營(yíng)后站點(diǎn)附近居民單次出行成本

表3 站點(diǎn)附近居民家庭年出行成本

2.2.2 站點(diǎn)周圍步行接駁邊界

基于地鐵各站點(diǎn)附近出行者的出行成本數(shù)據(jù)，利用地鐵建設(shè)后步行和騎行接駁地鐵至市中心的出行成本與原出行成本相等，從而計(jì)算出步行接駁邊界R1和騎行接駁邊界值R2。R1、R2的計(jì)算方式分別如式(16)和式(17)所示，各地鐵站點(diǎn)影響邊界值的計(jì)算結(jié)果如表4所示。

(16)

表4 地鐵站點(diǎn)接駁方式的影響邊界值

(17)

式中：F3為站點(diǎn)步行接駁邊界處至市中心的地鐵乘車費(fèi)用；T30為站點(diǎn)步行接駁邊界處至市中心的車內(nèi)時(shí)間；T31為站點(diǎn)步行接駁邊界處至市中心的候車時(shí)間；V1為步行平均速度；F4為站點(diǎn)騎行接駁邊界處至市中心的地鐵乘車費(fèi)用；T40為站點(diǎn)騎行接駁邊界處至市中心的車內(nèi)時(shí)間；T41為站點(diǎn)騎行接駁邊界處至市中心的候車時(shí)間；V2為騎行平均速度。

地鐵建設(shè)運(yùn)營(yíng)前后，在步行接駁邊界處以家庭出行的角度計(jì)算單次廣義交通費(fèi)用計(jì)算值，分別如表5和表6所示。地鐵建設(shè)運(yùn)營(yíng)所帶來(lái)的家庭年出行成本的降低值與房?jī)r(jià)的增加值如表7所示，可知各站點(diǎn)房?jī)r(jià)有97.57～292.07元/m2不等的增值。同樣地，地鐵建設(shè)運(yùn)營(yíng)所帶來(lái)的出行成本的減少值不全相等，在距市中心中等距離處的長(zhǎng)江路站增值幅度最大，且沿長(zhǎng)江路站至市中心增值幅度逐漸降低；而在孔目湖站出現(xiàn)的山谷，是由于地鐵票價(jià)的增加導(dǎo)致。

表5 地鐵車站建設(shè)前步行接駁邊界處家庭單次出行成本

表6 地鐵車站建設(shè)后步行接駁邊界處家庭單次出行成本

表7 步行接駁邊界處家庭年出行成本

2.2.3 站點(diǎn)周圍騎行接駁邊界

地鐵建設(shè)運(yùn)營(yíng)前后，以家庭出行的角度計(jì)算單次廣義交通費(fèi)用計(jì)算值,分別如表8和表9所示。地鐵建設(shè)運(yùn)營(yíng)所帶來(lái)的家庭年出行成本的降低值與房?jī)r(jià)的增加值如表10所示，可知各站點(diǎn)房?jī)r(jià)有5.69～128.83元/m2不等的增值。同樣地，地鐵建設(shè)前后出行成本的減少值表現(xiàn)為雙港站處最大，沿雙港站至市中心呈減小趨勢(shì)，至廬山南大道站最小，這反映出在距地鐵站點(diǎn)較遠(yuǎn)處和距市中心中短距離處的影響值最小，而距市中心距離最遠(yuǎn)處的站點(diǎn)的影響值最大。

表8 地鐵建設(shè)運(yùn)營(yíng)前騎行接駁邊界處家庭單次出行成本

表9 地鐵建設(shè)運(yùn)營(yíng)后騎行接駁邊界處家庭單次出行成本

2.2.4 綜合分析

將上述結(jié)果進(jìn)行整理分析，得到不同距離對(duì)應(yīng)的房?jī)r(jià)增長(zhǎng)情況，如表11所示。由表11可知，相比于站點(diǎn)附近小區(qū)的出行成本與房?jī)r(jià)的變化值，步行接駁處的變化值明顯降低，騎行接駁邊界處的變化值進(jìn)一步降低，但是出行成本的減少值與房?jī)r(jià)的增加值均為正值，驗(yàn)證了邊界值計(jì)算的合理性。由此可見(jiàn)，軌道交通沿線房?jī)r(jià)增長(zhǎng)的上界和下界都在隨距站點(diǎn)距離的增加而減小。此外，橫向距離(與站點(diǎn)的距離)對(duì)于房?jī)r(jià)的變化程度影響較大，且距市中心距離越遠(yuǎn)，橫向距離帶來(lái)的差值越大；縱向距離(距市中心的距離)對(duì)房?jī)r(jià)的變化相對(duì)較緩，且在距站點(diǎn)中等距離處，房?jī)r(jià)變化峰值會(huì)向市中心移動(dòng)，而在站點(diǎn)較近和較遠(yuǎn)距離處，郊區(qū)的增值優(yōu)勢(shì)更明顯。

表10 騎行接駁邊界處家庭年出行成本

表11 不同距離對(duì)應(yīng)的房?jī)r(jià)增長(zhǎng)情況

綜合來(lái)看，在站點(diǎn)附近區(qū)域的結(jié)果與文獻(xiàn)[3]和文獻(xiàn)[4]得出的增值規(guī)律大致相同，但由于城市的差異性，房?jī)r(jià)的增值結(jié)果并不相同。

2.3 敏感性分析

2.3.1 理性程度的敏感性分析

為了反映居民基于出行成本考慮的理性程度參數(shù)對(duì)各站點(diǎn)區(qū)域平均房?jī)r(jià)增長(zhǎng)的影響，以站點(diǎn)附近小區(qū)為分析對(duì)象，通過(guò)改變不同的理性參數(shù)取值，進(jìn)而得到各個(gè)站點(diǎn)附近小區(qū)的出行成本與房?jī)r(jià)的平均增長(zhǎng)值，如圖1所示。由圖1可以看出，在理性程度取0.5時(shí)，房?jī)r(jià)平均增長(zhǎng)值最大。

圖1 理性程度的敏感性分析

2.3.2 距離的敏感性分析

固定理性程度為0.5，同樣以站點(diǎn)附近小區(qū)為研究對(duì)象，計(jì)算不同距離下的出行成本數(shù)據(jù)與平均房?jī)r(jià)增長(zhǎng)值，如圖2所示。對(duì)所得數(shù)據(jù)進(jìn)行線性預(yù)測(cè)，計(jì)算結(jié)果表現(xiàn)為距市中心距離每增加1 km，7個(gè)站點(diǎn)附近小區(qū)房?jī)r(jià)平均增長(zhǎng)95.43 元/m2。

圖2 距離的敏感性分析

2.3.3 地鐵發(fā)車頻率的敏感性分析

固定理性程度為0.5，公交票價(jià)為正常票價(jià)2元，通過(guò)改變地鐵候車時(shí)間，得到不同的出行成本值，進(jìn)而得到平均房?jī)r(jià)的增長(zhǎng)值，結(jié)果如圖3所示。具體計(jì)算結(jié)果表現(xiàn)為候車時(shí)間每增加0.01 h，7個(gè)站點(diǎn)附近小區(qū)平均房?jī)r(jià)增長(zhǎng)36.14 元/m2。

圖3 地鐵發(fā)車頻率的敏感性分析

3 結(jié)論

(1)通過(guò)引入多元化的交通出行方式，同時(shí)在廣義交通費(fèi)用的計(jì)算過(guò)程中考慮個(gè)人基于成本的出行選擇偏好；引入由成本表示負(fù)效用的Logit模型，在廣義交通費(fèi)用中考慮經(jīng)濟(jì)性成本(票價(jià)或燃油費(fèi))、快捷性成本(出行時(shí)間成本)和擁擠成本(出行方式的舒適度成本)。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)Alonso住宅區(qū)位理論建立了軌道交通對(duì)沿線站點(diǎn)區(qū)域房地產(chǎn)增值預(yù)測(cè)模型，對(duì)南昌市軌道交通1號(hào)線沿線站點(diǎn)周圍房地產(chǎn)的增值情況進(jìn)行了數(shù)值預(yù)測(cè)。

(2)無(wú)論是步行接駁還是騎行接駁，軌道交通站點(diǎn)的影響范圍都表現(xiàn)為距市中心距離越遠(yuǎn)，站點(diǎn)的影響范圍越大，兩種接駁方式的影響范圍差值也越大。

(3)交通出行成本表現(xiàn)為距市中心越遠(yuǎn)，廣義出行費(fèi)用越高，在騎行接駁范圍內(nèi)軌道交通對(duì)沿線房地產(chǎn)均產(chǎn)生增值效應(yīng)，且在距站點(diǎn)較近(即步行接駁邊界處)時(shí)，增值效應(yīng)表現(xiàn)為“出現(xiàn)兩處谷底的W型”，在距站點(diǎn)越遠(yuǎn)時(shí)(即騎行接駁邊界處)，整體增值效益降低，各站點(diǎn)的增值規(guī)律表現(xiàn)為“V型”。

(4)軌道交通建設(shè)運(yùn)營(yíng)所導(dǎo)致的房?jī)r(jià)增長(zhǎng)值并非表現(xiàn)為“距市中心距離越遠(yuǎn)、房?jī)r(jià)增長(zhǎng)值越大”的線性增長(zhǎng)規(guī)律。同時(shí)，在距站點(diǎn)中等距離處，房?jī)r(jià)變化峰值會(huì)向市中心移動(dòng)，而在站點(diǎn)較近和較遠(yuǎn)距離處，郊區(qū)的增值優(yōu)勢(shì)更明顯。

(5)由于筆者只選取了站點(diǎn)周圍3個(gè)距離值進(jìn)行分析，因此無(wú)法準(zhǔn)確描述各個(gè)站點(diǎn)周圍房?jī)r(jià)與距站點(diǎn)距離的變化關(guān)系，同時(shí)在考慮接駁方式與出行方式時(shí)，只選取了主要的交通方式，在個(gè)人出行選擇分析中，只考慮成本對(duì)出行者的影響，可能會(huì)與實(shí)際值存在一定的偏差。