王立曉，顧 權(quán)，李 潔

(1.南京林業(yè)大學(xué) 土木工程學(xué)院，江蘇 南京 210037；2.上海中梁地產(chǎn)集團(tuán)有限公司，上海 200333)

0 引言

城市軌道交通項(xiàng)目作為公共工程，具有很強(qiáng)的公益性，直接經(jīng)濟(jì)效益相對較低，經(jīng)營贏利性相對較差，動輒百億的資金投入，政府面臨巨大資金壓力，通過PPP模式，引入社會資本，可以拓寬項(xiàng)目的資金來源[1-2]。據(jù)城市軌道交通2021年度統(tǒng)計(jì)和分析報(bào)告，2021年全國城市軌道交通平均每車公里運(yùn)營收入13.27 元，平均每人次公里運(yùn)營收入0.66 元，而平均每車公里運(yùn)營成本23.6元，平均每人次公里運(yùn)營成本1.17元[3]。由此可見，其收入不足以回報(bào)成本，不足部分通常由政府財(cái)政補(bǔ)貼，為降低政府的財(cái)政壓力，改善城市軌道交通項(xiàng)目難以盈利的現(xiàn)狀，吸引更多的社會資本進(jìn)入，許多學(xué)者開始探索以公共交通為導(dǎo)向的發(fā)展模式，即TOD 模式?！吨腥A人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》提及推進(jìn)新型城市建設(shè)，加快建設(shè)交通強(qiáng)國，優(yōu)先發(fā)展城市公共交通，拓展城市建設(shè)資金來源渠道，建立期限匹配、渠道多元、財(cái)務(wù)可持續(xù)的融資機(jī)制[4]。TOD模式進(jìn)一步得到了政府和投資者的青睞，PPP+TOD模式將城市軌道交通建設(shè)和周邊用地聯(lián)合開發(fā)，成都、重慶、溫州等多地出臺TOD 政策，通過城市軌道交通項(xiàng)目外部效益的內(nèi)部化擴(kuò)大收益。

學(xué)者們也對城市軌道交通項(xiàng)目PPP+TOD 模式進(jìn)行了研究，利用軌道交通沿線土地綜合開發(fā)拓寬收益渠道。YU 等[5]研究調(diào)查了奧斯汀地鐵對商業(yè)地產(chǎn)價值的影響，當(dāng)將軌道交通納入TOD 背景下時，相關(guān)的價格溢價顯著擴(kuò)大。黃麗冰等[6]認(rèn)為在PPP+TOD 模式下，主要的收益有票務(wù)、廣告、物業(yè)銷售、租賃和土地增值收入。孫勁松[7]運(yùn)用“有無對比法”對站點(diǎn)TOD 模式項(xiàng)目的凈現(xiàn)值、內(nèi)部收益率、動態(tài)投資回收期等評價指標(biāo)進(jìn)行項(xiàng)目整體收益計(jì)算，得到TOD 總體收益。學(xué)者們對TOD 多是從總體進(jìn)行收益的分析或計(jì)算，沒有有效地對在TOD模式下城市軌道交通PPP項(xiàng)目產(chǎn)生的增值收益進(jìn)行利用，缺乏對其產(chǎn)生的增值效益的計(jì)算。

因此，將TOD理論與現(xiàn)有城市軌道交通PPP模式相結(jié)合，明確PPP+TOD模式下的回報(bào)收益來源及回報(bào)機(jī)制，并通過實(shí)際案例對增值效益進(jìn)行量化計(jì)算。

1 PPP+TOD模式回報(bào)機(jī)制

城市軌道交通PPP模式的回報(bào)來源通常包括票務(wù)收入、非票務(wù)收入和可行性缺口補(bǔ)助[8-9]。近年來有部分學(xué)者提出第三方付費(fèi)的方式，希望通過第三方付費(fèi)能使軌道交通項(xiàng)目的外部效益內(nèi)部化，并將部分外部效益回饋給社會資本參與方，以此實(shí)現(xiàn)政府、社會資本方和第三方受益者三贏的良好局面。第三方付費(fèi)是指通過讓PPP 項(xiàng)目參與市場競爭，發(fā)掘其市場價值，由PPP項(xiàng)目市場價值的擁有者來付費(fèi)。對于TOD 模式帶來的巨大外部性效益，則借助新的回報(bào)機(jī)制——第三方付費(fèi)，使其合理地內(nèi)部化，通過讓外部效益的受益者，對軌道交通項(xiàng)目進(jìn)行合理的補(bǔ)貼，以拓寬軌道交通的收入渠道，實(shí)現(xiàn)良性循環(huán)。通過TOD 模式建設(shè)，使政府和社會資本方構(gòu)建新的合作模式，為軌道交通PPP項(xiàng)目的建設(shè)尋找一定的收益來源[10-11]。通過建立第三方付費(fèi)的回報(bào)機(jī)制，在一定程度上改變軌道交通建設(shè)難以獲得盈利的問題。PPP+TOD 模式回報(bào)機(jī)制框架如圖1所示。

圖1 PPP+TOD模式回報(bào)機(jī)制框架Fig.1 Return mechanism framework of PPP+TOD model

具體PPP+TOD 模式下，可能存在何種形式的回報(bào)來源，選取倫敦國王十字車站、東京二子玉川綜合體、香港九龍灣站、成都陸肖站、重慶沙坪壩TOD 項(xiàng)目，搜尋TOD 項(xiàng)目的周圍設(shè)施構(gòu)成，明確其設(shè)施的功能類型，包括商業(yè)功能、辦公功能、居住功能及公共空間，城市軌道交通TOD 項(xiàng)目回報(bào)來源如表1所示。

表1 城市軌道交通TOD項(xiàng)目回報(bào)來源Tab.1 Return sources of urban rail transit TOD project

以九龍灣站TOD 項(xiàng)目為例，其高效運(yùn)用土地集約化，因地制宜將商業(yè)功能、辦公功能、居住功能和公共空間進(jìn)行了有機(jī)結(jié)合。在核心圈層內(nèi)布置了以德福廣場為主體的商業(yè)功能，并在商業(yè)功能外設(shè)置了高檔居住區(qū)德?；▓@，在中間圈層內(nèi)，建立了港鐵總部大樓為主的辦公功能。其建設(shè)的德福公園、噴泉廣場等公共休閑空間，也使周邊居民的生活環(huán)境得到改善。作為TOD 發(fā)展的先驅(qū)者，香港首個TOD 項(xiàng)目，獲得了較大的成功，給整座城市帶來了一種全新的發(fā)展。

由此，得到PPP+TOD 模式下的回報(bào)來源，分別是居住功能回報(bào)來源、商業(yè)功能回報(bào)來源和辦公功能回報(bào)來源。TOD 模式的開發(fā)，使這些功能獲得了一定程度上的增值，增值部分在市場的作用下，外在表現(xiàn)為房價提高、商鋪?zhàn)饨鹛岣?、寫字樓租金提高。TOD模式功能增值如圖2所示。這些作為城市軌道交通沿線增值的第三方收益部分，將其用于反哺城市軌道交通的建設(shè)運(yùn)營，提升自身“造血”能力。在TOD 模式開發(fā)的過程中，城市軌道交通項(xiàng)目原本的外部效益被內(nèi)化成了TOD 模式的效益，并被社會資本方享有，以此降低政府的可行性缺口補(bǔ)助金額，城市軌道交通項(xiàng)目PPP+TOD 回報(bào)機(jī)制如圖3所示。

圖2 TOD模式功能增值Fig.2 Added function value of TOD mode

圖3 城市軌道交通項(xiàng)目PPP+TOD回報(bào)機(jī)制Fig.3 PPP +TOD return mechanism of urban rail transit project

2 增值效益回報(bào)計(jì)算

2.1 計(jì)算方法選擇

綜合考慮模型的特點(diǎn)及所需數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可獲得性，選取特征價格模型作為分析城市軌道交通對于價格影響的方法。特征價格模型的函數(shù)形式有線性函數(shù)、對數(shù)函數(shù)、半對數(shù)函數(shù)等，考慮到半對數(shù)函數(shù)可表現(xiàn)出價格變動的邊際效應(yīng)，且對特征變量的選取無非零限制[12]，因此采用半對數(shù)函數(shù)進(jìn)行實(shí)證研究，其公式如下。

式中：Pi為價格；α0為常數(shù)項(xiàng)；αk為特征變量系數(shù)；n為變量個數(shù)；Xk為特征變量；ε為隨機(jī)誤差。

2.2 特征變量選取

在以往城市軌道交通對房地產(chǎn)價格的影響研究中，常采用特征價格模型包括建筑特征變量、區(qū)位特征變量和鄰里特征變量3 類[13]。彭曉亮[14]在對商鋪?zhàn)饨饍r格進(jìn)行研究時，從店鋪?zhàn)陨?、區(qū)域和交通方面選取特征變量。李妍[15]在對寫字樓租金價格進(jìn)行研究時，選取地上總層數(shù)、所在樓層等為特征變量。根據(jù)TOD 的高密度(Density)、多樣性(Diversity)、設(shè)計(jì)(Design)的3D[16]原則，確定TOD模式下的特征變量為密度變量、多樣性變量和設(shè)計(jì)變量，TOD 模式下房屋價格的特征價格變量如表2所示、商鋪?zhàn)饨鸬奶卣髯兞咳绫? 所示、寫字樓租金的特征變量如表4所示。

表2 TOD模式下房屋價格的特征價格變量Tab.2 Characteristic price variables of house price under TOD mode

表3 商鋪?zhàn)饨鸬奶卣髯兞縏ab.3 Characteristic variables of shop rent

表4 寫字樓租金的特征變量Tab.4 Characteristic variable of office rent

2.3 增值效益計(jì)算

為計(jì)算“距TOD 站點(diǎn)距離”對建筑物(為方便簡潔的表達(dá)公式及其含義，暫將房屋、商鋪、寫字樓統(tǒng)稱為“建筑物”)價格的影響，利用SPSS26，對特征價格模型進(jìn)行回歸分析，將其影響系數(shù)定義為αTODi，其含義為在保持其他條件不變的情況下，每向TOD 站點(diǎn)靠近1 m，相應(yīng)建筑物價格的增長比例。

首先要確定TOD 模式對站點(diǎn)周邊建筑物價格影響消失的點(diǎn)Di，再利用插值法，計(jì)算TOD 站點(diǎn)周邊半徑di處建筑物每平方米的平均價格增加量。

式中：αTODi為距TOD 站點(diǎn)距離的建筑物價格變化系數(shù)；Di為TOD 站點(diǎn)對建筑物增值功能影響消失的點(diǎn)；di表示第i個建筑物距TOD 站點(diǎn)的距離；為TOD站點(diǎn)周邊建筑物單位面積的平均價格。

則TOD 站點(diǎn)對周邊半徑di處建筑物的價格增量為。

式中：ΔWi為半徑di處建筑物價格增量；為TOD站點(diǎn)對半徑di處建筑物單位面積的平均價格增量；Si為第i個建筑物的面積。

則在一定區(qū)域內(nèi)采用TOD 模式建設(shè)引起的建筑物增值效益Bi為：Bi=∑ΔWi。

當(dāng)i=1，2，3 時，分別表示對居住功能(房屋)、商業(yè)功能(商鋪)、辦公功能(寫字樓)的相關(guān)計(jì)算，則城市軌道交通PPP+TOD 回報(bào)機(jī)制中的回報(bào)計(jì)算可以表示為：B=B1+B2+B3。

3 某市地鐵6號線項(xiàng)目增值效益計(jì)算

3.1 項(xiàng)目概況

地鐵6 號線作為某市地鐵第一條以TOD 理念打造的“交通-商業(yè)-住宅-開放空間”的動線，成為梅溪湖片區(qū)發(fā)展的潛在動力。6 號線在梅溪湖國際新城范圍內(nèi)共設(shè)有謝家橋、象鼻窩、中塘、一師范西校區(qū)、長慶5個站點(diǎn)，于2022年6月28日開通運(yùn)營，項(xiàng)目運(yùn)營期為25 年。根據(jù)項(xiàng)目設(shè)計(jì)文件測算，2025 年年度票務(wù)收入為76 520 萬元，廣通商收益為6 749.184 萬元，除此收益外政府仍需補(bǔ)貼104 780萬元。

3.2 數(shù)據(jù)來源

為較好地體現(xiàn)城市軌道交通建成運(yùn)營對周圍價格的影響程度及考慮到時效性，對房天下網(wǎng)站、58同城網(wǎng)站，2022年7月站點(diǎn)周圍網(wǎng)站在租二手房交易數(shù)據(jù)、在租商鋪?zhàn)饨饠?shù)據(jù)、在租寫字樓租金數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，剔除缺少相關(guān)變量信息的無效數(shù)據(jù)后，分別獲得51條、30條、31條有效數(shù)據(jù)。

3.3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)及結(jié)果分析

3.3.1 居住功能增值

（1）描述性統(tǒng)計(jì)。為測算來源于居住功能增值的回報(bào)收益，對獲得的51 個樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，房屋價格變量描述統(tǒng)計(jì)如表5所示。

表5 房屋價格變量描述統(tǒng)計(jì)Tab.5 Descriptive statistics of housing price variables

（2）特征變量選取。將各小區(qū)房屋價格作為因變量，根據(jù)前述構(gòu)建的房屋價格TOD 特征變量選取自變量，各自變量含義見表2。運(yùn)用統(tǒng)計(jì)軟件對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，對房屋價格P1取自然對數(shù)ln后，以lnP1為因變量，其余為自變量全部納入方程，采用最小二乘法做半對數(shù)線性模型。

（3）顯著性檢驗(yàn)。對模型進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，顯著性分析如表6 所示，調(diào)整后的R2的值為0.818，表明因變量能被解釋的程度為81.8%，模型的擬合程度較好。

表6 顯著性分析Tab.6 Significance analysis

（4）方差分析。對模型的整體進(jìn)行方差分析。方差分析如表7 所示，P 值小于0.05，說明至少有一個自變量的回歸系數(shù)不為0，所建立的回歸模型有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

表7 方差分析Tab.7 Analysis of variance

（5）回歸性分析。對模型進(jìn)行回歸分析，回歸系數(shù)如表8所示。

表8 回歸系數(shù)Tab.8 Regression coefficient

由表8 可知回歸系數(shù)DTOD1為0.000 01，即向靠近1 m，小區(qū)房價相應(yīng)增加0.001%，其平均房價為14 683.15 元/m2，對應(yīng)平均每平方米的增加量為：ΔP1=14 683.15×0.000 01=0.147 元/m2，樣本數(shù)據(jù)平均增值點(diǎn)為463.85 m，最大值800 m，利用插值法，每平方米的平均價格增加量為：ΔPˉ1=(800-463.85)×0.147=49.414 元/m2，平均每個項(xiàng)目的總面積為60 512 m2，則B1=49.414×60 512×51=15 249.714萬元。

3.3.2 商業(yè)功能增值

利用單因素檢驗(yàn)分析不同年級研究生對于初級知識、中級知識、高級知識、初級技能、中級技能、高級技能、態(tài)度的差異情況。經(jīng)過分析，不同年級研究生對于初級知識、中級知識、高級知識、初級技能、中級技能、高級技能、態(tài)度因素的P值均大于0.05，沒有顯著性差異。

（1）描述性統(tǒng)計(jì)。為測算來源于商業(yè)功能增值的回報(bào)收益，對獲得的30 個樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，商鋪?zhàn)饨鹱兞棵枋鼋y(tǒng)計(jì)如表9所示。

表9 商鋪?zhàn)饨鹱兞棵枋鼋y(tǒng)計(jì)Tab.9 Descriptive statistics of shop rent variables

（2）特征變量選取。將商鋪?zhàn)饨饍r格作為因變量，根據(jù)前述構(gòu)建的商鋪TOD 特征變量選取自變量，各自變量含義見表3。運(yùn)用統(tǒng)計(jì)軟件對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，對商鋪?zhàn)饨餚2取自然對數(shù)ln 后，以lnP2為因變量，其余為自變量全部納入方程，采用最小二乘法做半對數(shù)線性模型。

（3）顯著性檢驗(yàn)。對模型進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，顯著性分析如表10 所示，調(diào)整后的R2的值為0.722，表明因變量能被解釋的程度為72.2%，模型的擬合程度較好。

表10 顯著性分析Tab.10 Significance analysis

（4）方差分析。對模型的整體進(jìn)行方差分析，方差分析如表11 所示，P 值小于0.05，說明至少有一個自變量的回歸系數(shù)不為0，所建立的回歸模型有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

表11 方差分析Tab.11 Analysis of variance

（5）回歸性分析?；貧w系數(shù)如表12所示，DTOD2為0.003，其平均租金為141.394元/(m2·月)，則ΔP2=141.394×0.003=0.424 元/m2，樣本數(shù)據(jù)平均增值點(diǎn)為515.40 m，最大值為800 m，利用插值法，ΔPˉ2=(800-515.40)×0.424=120.67 元/(m2·月)，樣本數(shù)據(jù)平均面積為57.80 m2，增值總量為：B2=120.67×57.80×30×12=251.09萬元。

表12 回歸系數(shù)Tab.12 Regression coefficient

3.3.3 辦公功能增值

（1）描述性統(tǒng)計(jì)。為測算來源于辦公功能增值的回報(bào)收益，對獲得的31 個樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，寫字樓租金變量描述統(tǒng)計(jì)如表13所示。

表13 寫字樓租金變量描述統(tǒng)計(jì)Tab.13 Descriptive statistics of office rent variables

（2）特征變量選取。將寫字樓租金價格作為因變量，根據(jù)前述構(gòu)建的寫字樓TOD 特征變量選取自變量，各自變量含義見表4。運(yùn)用統(tǒng)計(jì)軟件對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，對寫字樓租金P3取自然對數(shù)ln后，以lnP3為因變量，其余為自變量全部納入方程，采用最小二乘法做半對數(shù)線性模型。

（3）顯著性檢驗(yàn)。對模型進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，顯著性分析如表14 所示，調(diào)整后的R2的值為0.747，表明因變量能被解釋的程度為74.7%，模型的擬合程度較好。

表14 顯著性分析Tab.14 Significance analysis

（4）方差分析。對模型的整體進(jìn)行方差分析，方差分析如表15 所示，P 值小于0.05，說明至少有一個自變量的回歸系數(shù)不為0，所建立的回歸模型有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

表15 方差分析Tab.15 Analysis of variance

（5）回歸系數(shù)分析?；貧w系數(shù)如表16 所示，DTOD3為0.002，其平均租金為49.441元/(m2·月)，對應(yīng)平均每平方米的租金增加量為：ΔP3=49.441×0.002=0.098 9 元/m2，樣本數(shù)據(jù)平均增值點(diǎn)為492.97 m，最大值為800 m，利用插值法，ΔPˉ3=(800-492.97)×0.098 9=30.365 元/(m2·月)，樣本數(shù)據(jù)平均面積為252.55 m2，增值總量為：B3=30.365×252.55×12×31=285.275萬元。

表16 回歸系數(shù)Tab.16 Regression coefficient

則2025 年增值收益總量B=B1+B2+B3=15 786.079萬元，可減少15%的財(cái)政補(bǔ)貼費(fèi)用。

4 結(jié)束語

近些年TOD 模式快速發(fā)展，但從實(shí)際項(xiàng)目開展情況看，國內(nèi)大部分城市的軌道交通TOD 模式實(shí)踐還處在起步階段，實(shí)踐中收益難以覆蓋成本，應(yīng)加強(qiáng)政策設(shè)計(jì)，統(tǒng)籌協(xié)調(diào)各方利益，探索多元收益返還機(jī)制緩解政府財(cái)政壓力，促進(jìn)軌道交通的可持續(xù)發(fā)展。

（1）頂層設(shè)計(jì)。TOD 的實(shí)現(xiàn)離不開政策的支持，軌道交通建設(shè)和城市開發(fā)在報(bào)建審批上遵循不同路徑，造成建設(shè)計(jì)劃與城市規(guī)劃不同步，對于建設(shè)計(jì)劃、城市規(guī)劃和運(yùn)營管理3 方面的有機(jī)融合需要加強(qiáng)頂層設(shè)計(jì)。如土地出讓問題，應(yīng)完善土地獲取政策，優(yōu)化土地供應(yīng)機(jī)制，確保土地出讓收益能夠有效反哺軌道交通建設(shè)。

（2）統(tǒng)籌協(xié)調(diào)。PPP+TOD模式下項(xiàng)目的開發(fā)，涉及國土、建設(shè)、規(guī)劃、交通等多個政府部門，軌道交通公司、房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)、物業(yè)所有者等不同利益主體，尤其軌道交通建設(shè)主體和土地開發(fā)企業(yè)很可能不同，主體不同導(dǎo)致期望目標(biāo)及利益訴求不同，只有統(tǒng)籌協(xié)調(diào)各方達(dá)成利益共識，才能實(shí)現(xiàn)多贏。

（3）協(xié)同規(guī)劃。TOD 模式應(yīng)規(guī)劃先行，關(guān)鍵點(diǎn)在于通過軌道交通建設(shè)來引導(dǎo)城市開發(fā)，更好地實(shí)現(xiàn)站城一體協(xié)同規(guī)劃，帶動區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展。在線網(wǎng)規(guī)劃階段，就要做好規(guī)劃統(tǒng)籌、選址協(xié)同，不僅在規(guī)劃設(shè)計(jì)階段，包括建設(shè)階段、運(yùn)營階段等探索全過程協(xié)調(diào)管理。