周 霞，胡 明

（北京建筑大學(xué) 城市經(jīng)濟與管理學(xué)院，北京 100044，E-mail：1873833457@qq.com）

隨著國家經(jīng)濟發(fā)展進入新常態(tài)，城鎮(zhèn)化也進入增速趨緩時期，我國的城市發(fā)展模式也由過去的外延式增量發(fā)展向內(nèi)涵式存量發(fā)展演進轉(zhuǎn)化[1]。黨的二十大報告指出：“實施城市更新行動，加強城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，打造宜居、韌性、智慧城市”。在當(dāng)前城市發(fā)展的宏觀背景下，實行城市更新行動是實現(xiàn)城市發(fā)展新舊動能轉(zhuǎn)化，城市空間高效利用，區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的必經(jīng)之路。具體到北京市，2016 年發(fā)布的《北京城市總體規(guī)劃（2016 年—2035年）》首次提出“減量發(fā)展”理念，在“減量雙控”背景下城市存量空間的盤活、再利用成為北京城市更新的新方向[2]。城市更新具有明顯的經(jīng)濟外部性，可通過盤活存量資產(chǎn)、調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、帶動消費升級等方式提升周邊土地價值并體現(xiàn)在房價上。

近年來國內(nèi)外學(xué)者對此類現(xiàn)象開展了豐富的研究和探討。很多學(xué)者認(rèn)為城市更新可通過改善人居環(huán)境、提升城市品質(zhì)，對臨近的房屋價格產(chǎn)生顯著正外部性[3]。在研究區(qū)域上，關(guān)于意大利、美國弗吉尼亞州、中國臺北市等區(qū)域的實證研究結(jié)果已經(jīng)證明城市更新能帶來周邊住房價格的顯著上升[4~7]。在研究方法上，現(xiàn)有研究主要采取工具變量法[3]、雙重差分法[8]、空間杜賓模型[9]等方法衡量城市更新項目對周邊住房價格的溢出效應(yīng)，并發(fā)現(xiàn)該效應(yīng)在時間上顯著增長，在空間上隨距離逐漸減弱。然而，也有部分研究表明，城市更新可能產(chǎn)生負外部性，進而對周邊房價產(chǎn)生負效應(yīng)或不顯著效應(yīng)。中國香港及法國等區(qū)域的實證研究表明，高價值區(qū)域的更新項目，可能因為缺乏合理規(guī)劃、項目選址問題等原因，降低周邊土地的再開發(fā)價值，進而對周邊房屋價值產(chǎn)生負效應(yīng)[10]。

現(xiàn)有關(guān)于城市更新項目產(chǎn)生的外部性效應(yīng)研究主要集中于棚戶區(qū)改造[11]、城中村改造[12]、老舊小區(qū)改造[13]、老舊廠房改造[14]及老工業(yè)區(qū)搬遷改造[15]，鮮有研究探討產(chǎn)業(yè)類城市更新項目的外部性效應(yīng)。故本文以北京市東城區(qū)為研究區(qū)域，通過基于特征價格模型的雙重差分法探究北京隆福大廈及隆福寺北里項目更新改造前后對周邊房價的溢出效應(yīng)，并在此基礎(chǔ)上進一步分析其溢出效應(yīng)產(chǎn)生的空間異質(zhì)性。

1 研究區(qū)域、數(shù)據(jù)來源及研究方法

1.1 研究區(qū)域

東城區(qū)作為首都功能核心區(qū)的重要組成部分，其肩負著疏解非首都功能，疏解騰退空間資源統(tǒng)籌利用，實現(xiàn)老城保護與更新，傳承文化基因及完善城市服務(wù)功能的重要作用。此外，相較以往研究所選區(qū)域，東城區(qū)還存在歷史文化遺產(chǎn)豐富、城市公共設(shè)施集中等特點，這對我國其他區(qū)域老城的更新與發(fā)展具有參考價值。

本文所選案例為北京隆福大廈及隆福寺北里更新改造項目，該項目因其實現(xiàn)了老舊樓宇提質(zhì)增效，保留隆福寺歷史軸線及建筑風(fēng)貌，保留老城城市記憶，強化老城整體空間形態(tài)，成功激活老城新活力，而被評為北京城市更新最佳實踐之一。該項目一期于2019 年8 月正式運營，且該區(qū)域至今仍保持100%的出租率。

1.2 數(shù)據(jù)來源

（1）二手房掛牌交易數(shù)據(jù)。本文從鏈家二手房交易網(wǎng)站爬取了北京市東城區(qū)2015—2022 年的二手房掛牌交易數(shù)據(jù)，具體包括住房所在小區(qū)名、掛牌價格、建筑面積、建成年代、裝修程度、臥室數(shù)量及梯戶比等建筑特征數(shù)據(jù)。

（2）POI 數(shù)據(jù)。本文通過高德地圖及騰訊地圖獲取了北京市東城區(qū)地鐵站、三甲醫(yī)院、小學(xué)、公園等公共設(shè)施的POI 數(shù)據(jù)，將其導(dǎo)入到地理信息系統(tǒng)軟件Arcgis10.8 中，并通過Arcgis 軟件的點距離功能計算各小區(qū)到相應(yīng)公共設(shè)施的最短歐氏距離。

1.3 研究方法及模型設(shè)定

1.3.1 研究方法

特征價格模型是一種結(jié)合消費者理論及供需均衡模型的處理異質(zhì)產(chǎn)品差異特征與產(chǎn)品價格間關(guān)系經(jīng)常采用的模型，該模型在國內(nèi)外被廣泛應(yīng)用于房地產(chǎn)領(lǐng)域[16]。但通過特征價格模型回歸分析易遇到遺漏變量帶來的內(nèi)生性問題，雙重差分法可有效克服該問題。故本文基于特征價格模型，采用雙重差分法識別產(chǎn)業(yè)類城市更新項目對周邊房價的溢出效應(yīng)，并以此探究其溢出效應(yīng)產(chǎn)生的空間異質(zhì)性。

1.3.2 模型設(shè)定

依據(jù)特征價格模型，住宅價格主要由建筑特征、區(qū)位特征及鄰里條件三方面決定，并最終以市場交易價格的方式表現(xiàn)出來。本文的特征價格模型如下式：

式中，pricei表示住宅每平方米的價格；Ji、Qi、Li分別表示住宅的建筑特征、區(qū)位特征及鄰里特征；η表示未知變量；ξi表示隨機誤差項。

結(jié)合雙重差分模型，可將基準(zhǔn)模型設(shè)置為下式：

式中，i表示掛牌出售住宅所在小區(qū)，t表示年份。treatedi為分組虛擬變量，處于城市更新改造項目影響范圍內(nèi)的小區(qū)作為實驗組，treatedi=1；影響范圍以外的小區(qū)為控制組，treatedi=0。timet為時間虛擬變量，若二手房交易時間在項目建成前，timet=0；若二手房交易時間在項目建成后，timet=1。γt表示時間固定效應(yīng)；μi表示個體固定效應(yīng)；Xit為控制變量，包括住宅的建筑特征、區(qū)位特征及鄰里特征3個維度。參考Lee 等[6]和張紅麗等[14]的研究，將項目半徑900m 范圍內(nèi)的二手房交易樣本作為實驗組，將項目半徑900m 以外的二手房交易樣本作為控制組。本文重點關(guān)注treatedi×timet交互項的系數(shù)β1，該系數(shù)反映城市更新項目對周邊住房價格影響的凈效應(yīng)，若β1顯著為正，則說明產(chǎn)業(yè)類城市更新項目對周邊住宅價格有提升作用。

1.4 變量選取

本文的被解釋變量為北京市東城區(qū)二手房掛牌交易價格。為減少模型共線性及異方差影響，將對樣本交易總價除以房屋建筑面積得到的每平米交易價格作為被解釋變量price。核心解釋變量為treatedi×timet交互項，其交互項系數(shù)β1反應(yīng)了城市更新項目改造前后對周邊房價的影響程度。本文的控制變量從建筑特征、區(qū)位特征及鄰里條件3 個方面進行選??；建筑特征方面選取臥室數(shù)、建筑面積、建設(shè)年代、裝修程度、梯戶比5 個變量；區(qū)位特征方面選取到城市中心的距離、到CBD 的距離兩個變量；鄰里條件方面選取到最近地鐵站的距離、到最近醫(yī)院的距離、到最近的購物商場距離及到最近公園的距離4 個變量。具體的變量符號以及量化方式如表1 所示。

表1 變量說明

2 實證分析

2.1 描述性統(tǒng)計

從表2 的描述性統(tǒng)計中可發(fā)現(xiàn)，以隆福大廈及隆福寺北里為中心，處于研究區(qū)域的二手房交易樣本總量為734，研究樣本中的二手房交易價格均值為10.22。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計

2.2 基準(zhǔn)回歸

表3 為本文的基準(zhǔn)回歸結(jié)果，其中第（1）~（3）列采用了混合OLS 方式進行回歸，第（4）~（6）列則是采取式（2）進行了雙固定效應(yīng)模型回歸。第（1）列為只加入了核心解釋變量為treatedi×timet交互項的回歸結(jié)果，treatedi×timet交互項系數(shù)為正并在1%水平上顯著，說明本研究實驗組房價漲幅提升高于控制組，表明產(chǎn)業(yè)類城市更新改造項目會對周邊二手房交易價格產(chǎn)生正外部性。第（2）列是在第（1）列的基礎(chǔ)上加入了建筑特征控制變量，本文核心解釋變量系數(shù)依舊在1%水平下顯著。第（3）列為再加入鄰里特征、區(qū)位特征等控制變量后的結(jié)果，核心解釋變量系數(shù)依舊穩(wěn)健。第（4）~（6）列則控制了個體、時間效應(yīng)，使得模型可以更好克服遺漏變量及內(nèi)生性等問題。第（4）~（6）列除回歸模型不同外，重復(fù)了第（1）~（3）列的過程，得到的treatedi×timet交互項系數(shù)保持5%及以上的水平下顯著，排除了個體差異及隨時間自然變化變量產(chǎn)生的非因果關(guān)系帶來的顯著性，證明城市更新改造項目對周邊住房價格產(chǎn)生顯著正效應(yīng)。

表3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

對于控制變量的結(jié)果，建筑面積變量系數(shù)顯著為負，而研究區(qū)域建筑面積均值為70m2，可見建筑面積過大可能對住宅交易價格產(chǎn)生負效應(yīng)，此外由于東城核心區(qū)域建筑面積普遍較少，低面積住房的高價格可能也是造成該系數(shù)為負的原因。裝修程度變量系數(shù)顯著為正，這說明裝修程度越高的住宅交易價格也會相對較高，而梯戶比變量系數(shù)顯著為負，這與以往的常識不符。通常，人們認(rèn)為梯戶比越高，居民進出單元更加方便，房屋交易價格也應(yīng)較高。本文認(rèn)為由于大量老舊小區(qū)聚集于東城高房價區(qū)域，且其通常為低梯戶比小區(qū)，這就造成了交易價格較高的小區(qū)梯戶比較低，進而使得該變量系數(shù)呈現(xiàn)負值。關(guān)于區(qū)位條件的相關(guān)解釋變量由于大量公園、商場、學(xué)校等建于2015 年前，故區(qū)位變量數(shù)據(jù)多為截面數(shù)據(jù)，其在雙固定效應(yīng)模型中因共線性而被排除在外。對于地鐵站區(qū)位變量，由于美術(shù)館及金魚胡同站分別于2018 年、2021 年投入使用，所以地鐵區(qū)位變量存在面板數(shù)據(jù)特征，該變量顯著為負，說明到最近地鐵站距離對住房價格產(chǎn)生了負效應(yīng)，即到最近地鐵站的距離越遠，二手房交易價格越低。

2.3 穩(wěn)健性檢驗

2.3.1 更換回歸模型

通過更換回歸模型，采用隨機效應(yīng)模型及固定效應(yīng)模型可初步進行該研究設(shè)計的穩(wěn)健性檢驗。如表4 所示，核心解釋變量treatedi×timet交互項系數(shù)均在1%的水平下顯著為正，說明本文結(jié)果在更換回歸模型的情況下具有穩(wěn)健性。

表4 隨機效應(yīng)及固定效應(yīng)回歸結(jié)果

2.3.2 平行趨勢檢驗

使用雙重差分法進行研究的前提是實驗組和控制組具有平行變化的趨勢，故需對比政策實施前后實驗組與對照組變化趨勢。借鑒錢雪松等[17]的方法，通過計算實驗組與對照組各年被解釋變量均值，繪制二手房交易價格的時期趨勢圖，并由圖1所示得到實驗組和對照組在2019 年前存在共同的平行增長趨勢。

圖1 平行趨勢檢驗圖

2.3.3 更換實驗組

將實驗組范圍由半徑900m 調(diào)整至1000~1300m，并進行雙固定效應(yīng)回歸，其結(jié)果如表5所示。treatedi×timet交互項系數(shù)均在5%及以上水平下顯著為正，說明本文在調(diào)整實驗組范圍后依舊穩(wěn)健。

表5 更換實驗組回歸結(jié)果

2.4 空間異質(zhì)性分析

基于以往學(xué)者關(guān)于城市更新產(chǎn)生空間異質(zhì)性的分析及穩(wěn)健性檢驗中更改實驗組范圍得到的treatedi×timet交互項系數(shù)，這部分將以50m、100m、150m 為距離跨度進行分組回歸，分別記錄得到的treatedi×timet交互項系數(shù)，如圖2 所示。

圖2 交互項系數(shù)變化趨勢圖

本文將距離跨度劃分為50m、100m、150m的原因有以下兩點：一是因為東城的街區(qū)相比以往研究較緊湊，且研究樣本點間距離較近；二是以往研究通常采取400m及以上的大尺度劃分方式，而此方式不適合該區(qū)域。此外，本文通過細致的距離劃分可更精準(zhǔn)分析該區(qū)域的空間異質(zhì)性[14]。

由圖2 可見，產(chǎn)業(yè)類城市更新項目對周邊二手房價格的影響，整體上隨社區(qū)到項目距離的增加而逐漸減弱，但本文中treatedi×timet交互項系數(shù)并非線性減小，而是先減小至1000m 的范圍后增加到1200m 的峰值，再隨著距離增加而減少，并在1300m外斷崖式減小而趨于平緩。出現(xiàn)上述結(jié)果的原因：一是因為研究區(qū)域內(nèi)各類配套公共設(shè)施種類、數(shù)量豐富且覆蓋范圍較廣，各類公共設(shè)施帶來了復(fù)雜的空間疊加效應(yīng)；二是因為本文對POI 數(shù)據(jù)的使用不夠精細，西單、王府井等遠超商業(yè)屬性的標(biāo)志性建筑或區(qū)域產(chǎn)生的影響遠超其作為購物商城帶來的鄰里特征影響；三是學(xué)區(qū)房效應(yīng)，高喆等[18]的研究表明學(xué)區(qū)房對周邊住宅價格的影響已超過了傳統(tǒng)區(qū)位、鄰里特征的影響，且學(xué)區(qū)房除了受到最近學(xué)校距離的因素影響外還受其他因素影響。

3 建議

（1）由于城市更新項目對周邊住房價格產(chǎn)生顯著的溢出效應(yīng)，且該效應(yīng)同時受建筑特征、區(qū)域條件、鄰里條件三方面的影響，所以，政府應(yīng)該充分考慮到上述三方面因素及城市更新項目對周圍房地產(chǎn)市場可能造成的復(fù)合影響，合理安排實施城市更新行動的時間與進度。

（2）由于城市更新項目對區(qū)域房地產(chǎn)市場存在空間異質(zhì)性，且該效應(yīng)存在波動性，證明有潛在的因素未得到充分識別。所以政府應(yīng)當(dāng)注意城市更新項目帶來的空間異質(zhì)性，科學(xué)合理地進行項目選址，同時重視城市更新項目帶來的潛在性影響，預(yù)先制定相應(yīng)的調(diào)控政策，并通過小規(guī)模、漸進式、可持續(xù)的城市更新策略，保障國內(nèi)房地產(chǎn)市場的行穩(wěn)致遠。

4 結(jié)語

本文研究發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)類城市更新改造項目會對其所在區(qū)域周邊的住房價格帶來顯著空間溢出效應(yīng)，且該結(jié)論通過多項穩(wěn)健性檢驗；此外，產(chǎn)業(yè)類城市更新項目對周邊房價存在空間異質(zhì)性，結(jié)果表明產(chǎn)業(yè)類城市更新項目對周邊房價的影響會隨著距離的增加而逐漸減弱，通過城市更新項目對房價的空間異質(zhì)性分析，發(fā)現(xiàn)該項目溢出效應(yīng)空間分布的波動性，出現(xiàn)該現(xiàn)象可能因為研究區(qū)域公共設(shè)施產(chǎn)生的疊加效應(yīng)、標(biāo)志性建筑帶來的空間異質(zhì)性及學(xué)區(qū)房效應(yīng)。未來研究，一方面可從城市更新項目及其所在城市的類別進行拓展；另一方面針對空間波動性現(xiàn)象可從公共設(shè)施、標(biāo)志性建筑、學(xué)區(qū)房區(qū)位條件等因素出發(fā)，探究其對城市更新項目周邊住房價格的影響程度及機制。