(安徽財經(jīng)大學(xué) 安徽 蚌埠 233000)

一、概況

(一)合肥地鐵一號線概況

合肥地鐵1號是合肥第一條建成運營的地鐵線路，是全安徽的首條地鐵線路，于2016年12月26日正式開通。根據(jù)總體工籌計劃，1號線三期工程計劃于2021年11月25日建成通車運營。施工期間，1號線將下穿國鐵股道1處，下穿合肥火車站站站房1處，下穿鐵路張洼大橋2處。總投資135億元。

(二)研究樣本概況

經(jīng)過實證調(diào)研，我們選取了2015-2016年合肥地鐵一號線周邊2km的房屋平均銷售價格作為樣本數(shù)據(jù)。主要的的數(shù)據(jù)來源是實地調(diào)研和網(wǎng)絡(luò)搜集。我們把調(diào)查樣本按照諸多因素進行分類，例如距離地鐵一號線的直線距離，距離CBD的直線距離等。我們先用excel對數(shù)據(jù)進行初步的篩選整理，再將數(shù)據(jù)倒入到SPSS中進行歸一化處理和后續(xù)計算。

二、基于Hedonic模型的實證分析

(一)Hedonic模型的介紹

特征價格法即效用估價法，該模型認為房地產(chǎn)周邊不同的因素都是房地產(chǎn)的屬性，而房地產(chǎn)的價格便是由這諸多屬性構(gòu)成的。由于這些因素的程度和數(shù)量不同，導(dǎo)致房地產(chǎn)的價格有所差異。因此，如果能將房地產(chǎn)的價格因素提出，找出隱藏在日常生活中的影響房地產(chǎn)價格的因素，那么就能量化諸多因素對房地產(chǎn)價格的影響。

(二)函數(shù)形式的選擇

Hedonic模型有四種形式:線性形式、對數(shù)形式：、對數(shù)線性形式、半對數(shù)形式：

P=a0+∑aixi+ε

logP=a0+∑ailogxi+ε

logP=a0+∑aixi+ε

P=a0+∑aixi+ε

雖然線性函數(shù)模型是我們最熟知的，但是當(dāng)我們將自變量和因變量均以線性形式帶入模型時，無法發(fā)現(xiàn)突出的邊際效用遞減規(guī)律，但是當(dāng)我們采用對數(shù)線性模型和半對數(shù)線性模型時，我們可以得到固定的系數(shù)，解決該問題。故此我們采用更為常用的半對數(shù)模型，在本次Hedonic模型中加以應(yīng)用。

(三)構(gòu)建指標體系

根據(jù)巴特勒提出的理論，房地產(chǎn)的特征因素可歸為三類：建筑結(jié)構(gòu)，鄰里環(huán)境，區(qū)位因素。我們在每個因素下細分若干因子，并將因子的選擇整理如下表1

表1

(四)數(shù)據(jù)的收集

我們通過實踐調(diào)研對合肥地鐵1號線周邊的15家小區(qū)進行了實地調(diào)研，我們途徑了15個車站：合肥火車站、長淮站、明光路、大東門站、合工大南區(qū)站朱崗站、秋浦河路站、葛大店站、望湖城站、合肥南站、紫廬站、金斗公園站、云谷路站、萬達城站、九聯(lián)圩站，這15個小區(qū)包括：新安苑、喬康苑、錦繡豪庭、中房名城、金灣嘉園、萬振逍遙苑、珠光花園、大店新村、瑞和苑梅蘭家園、藍鼎觀湖苑、濱湖雙璽、合肥寶能城、濱湖寶文中心、濱湖順園。我們通過房屋中介了解了這15個小區(qū)的單位面積、裝修程度、綠化率、到CBD的距離、到地鐵站距離、交通線路狀況、醫(yī)院、學(xué)校、公園、總價等數(shù)據(jù)情況。我們通過篩選，剔除由于實踐調(diào)研的非常規(guī)數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)的收集工作。

(五)對數(shù)函數(shù)模型

lnP=a0+∑ailnxi+ε

我們將各個特征變量進行自然對數(shù)轉(zhuǎn)換，并進行回歸分析。

模型摘要b

a.預(yù)測值：(常數(shù))，公園,單位面積(m2),學(xué)校,綠化率,到CBD距離km,醫(yī)院,距離地鐵站距離

b.應(yīng)變數(shù):總價/萬

其中R平方為0.489，調(diào)整后的R平方為-0.22。由線性函數(shù)的方差分析結(jié)果可知，回歸系數(shù)的顯著性小于0.001，說明顯著性不錯，說明住宅的價格和我們選擇的相關(guān)因素之間的關(guān)系較為顯著。

隨后由SPSS軟件計算對搜集到的數(shù)據(jù)進行半對數(shù)模型方差分析，可得R Square=90.3%,調(diào)整后的R Square=92.3%,根據(jù)半對數(shù)模型方差分析的結(jié)論可知，Sig.小于0.001，說明顯著性較高，也說明房屋價格的ln值并沒有產(chǎn)生較大的誤差。

(六)結(jié)論

lnP=a0+∑ailnxi+ε=4.2320+0.904lnx1+0.2067lnx2+0.217lnx5+0.6541lnx8

其中X1——小區(qū)平均房屋的單位面積

X2——裝修程度

X5——到最近的地鐵站的距離

X8——是否有學(xué)校

由結(jié)論可以看出，在我們選取的九個相關(guān)因素中，小區(qū)平均房屋的單位面積，裝修程度，到最近的地鐵站的距離，是否有學(xué)校這四個因素對合肥地鐵一號線周邊房價有顯著影響。

(七)影響因素的重要性分析

1)結(jié)構(gòu)因素：結(jié)構(gòu)因素是影響房價的最主要的因素，樓盤的單位面積、裝修程度、綠化率都在一定程度上影響樓盤的價格。結(jié)構(gòu)因素是開發(fā)商的最初設(shè)計，也是給房價定位的基本因素。

2)區(qū)位因素：研究結(jié)果顯示，在地鐵站建造后，房屋距離地鐵站的距離會在一定程度上影響房屋價格；我們一貫認為的房屋距離CBD的距離卻在城市的不斷發(fā)展中漸漸模糊。這說明城市中心在不斷擴大，商業(yè)區(qū)在逐漸增加，同時，地鐵的建立拉近了市民和城市CBD的距離。

3)鄰里因素：研究結(jié)果顯示，鄰里因素中最明顯的影響因子是周邊是否有學(xué)校。這是時代發(fā)展的產(chǎn)物，越來越多的家長將房屋的配套教育設(shè)施擺放在第一位，學(xué)區(qū)房熱也成為了飽受關(guān)注的社會問題。

(八)誤差分析和模型的局限性

我們從三個方面定性的分析該結(jié)論可能包含的誤差：因素的選擇、數(shù)據(jù)的可靠性、運算過程中產(chǎn)生的誤差。為了盡量減少誤差，我們從三個緯度選擇了九個因素，反復(fù)核實數(shù)據(jù)的準確性，并且通過回歸分析和方差分析來證明模型選擇的正確性。

我們在因素的選擇上仍有不足，因為我們選擇的大多為正因素，缺少負因素來保證數(shù)據(jù)的多元化。所以該模型不適用于房產(chǎn)市場不景氣的時期。同時，我們建立的模型不能隨著環(huán)境的變化做適應(yīng)性變化，所以當(dāng)市場環(huán)境產(chǎn)生變化時，該模型的使用同樣受到很大的局限。

三、結(jié)論與建議

1.結(jié)論：我們通過實地調(diào)研等方式搜集了數(shù)據(jù)，并用SPPS軟件進行了數(shù)據(jù)處理工作。通過實證分析得到的數(shù)據(jù)我們發(fā)現(xiàn)雖然公共交通對房價產(chǎn)生了一定的影響但不是最重要的影響。對房屋價格影響較大的因素還是房屋面積，裝修程度，和是否為學(xué)區(qū)房等幾個因素。

2.建議：通過實證研究我們發(fā)現(xiàn)，政府若想擴大土地增值收益，并不能通過單一的因素和緯度。政府在加大對公共基礎(chǔ)設(shè)施的投入同時，也要加強對生活區(qū)周邊的配套設(shè)施，場所的維護和建設(shè)。雖然公共交通并不能為政府創(chuàng)造較高的盈利，但是它對一個城市的發(fā)展是至關(guān)重要的。研究結(jié)果對開發(fā)商也具有一定的其實作用，樓盤的價格受配套教育設(shè)施環(huán)境的影響極大，所以開發(fā)商在選擇樓盤時應(yīng)該注重周邊的教育環(huán)境，同時注重樓盤的目的和方向性。公共交通對城市經(jīng)濟的推動和為政府帶來的收入也許并不能從房價上單一衡量，它能帶動城市周邊經(jīng)濟的發(fā)展，同時增加就業(yè)崗位，讓人們在城市中穿梭自如。例如，近年來合肥濱湖新區(qū)的發(fā)展正盛，萬達樂園，新建起的各大金融機構(gòu)的總部大樓，拉動內(nèi)需為政府創(chuàng)造收益的同時也為政府增加了就業(yè)量。在不久的未來，合肥地鐵二號線，三號線也會陸續(xù)投入運營。市民應(yīng)該愛惜公共交通設(shè)施，積極倡導(dǎo)綠色公共出行，為政府減少維護成本的同時也減少了碳排放量，保護了城市環(huán)境。