馬文婧

摘 要：以鄭州地鐵1號線為例，通過構建Hedonic半對數模型，選取建筑、區(qū)位、鄰里三大特征變量12個變量納入模型，選取76個樓盤作為本研究的樣本，實證分析地鐵對沿線住宅價格的影響大小及影響范圍。結果表明，物業(yè)費與小區(qū)綠化率對于住宅價格有正向的影響;住宅距離市中心的距離是影響住宅價格的首要區(qū)位因素，距地鐵站的距離與房價存在負相關的關系，小區(qū)住宅每接近地鐵站1m，價格上漲0.18%。

關鍵詞：鄭州地鐵1號線;住宅價格;Hedonic模型

中圖分類號：F2 文獻標識碼：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.34.010

0 引言

為更快推動鄭州城市建設的發(fā)展，發(fā)揮鄭州市在中原經濟區(qū)中的主導作用，盡快推進國家中心城市的建設，2016年，鄭州市人民政府修改并發(fā)布《鄭州市城市總體規(guī)劃規(guī)劃（2010-2020）》，在此規(guī)劃中明確提出要將鄭州市建設成為國際綜合交通樞紐以及物流中心。為適應新時期鄭州市發(fā)展的需要，完善基礎設施建設，鄭州市軌道交通網規(guī)劃預計至2050年，鄭州市軌道交通網絡有22條線路組成，總里程970.9km。鄭州市軌道交通建設起步晚、發(fā)展快，多條軌道交通的建設在緩解鄭州交通壓力、完善基礎設施建設的同時勢必引起房價的新一輪增值。

鄭州地鐵1號線是建成最早的、線路最長的、連接鄭東新區(qū)和鄭州西區(qū)的橋梁，由東往西依次連接河南大學新區(qū)、鄭州東站、紫荊山站、鄭州火車站、西流湖站、鄭州大學站等鄭州主要的商業(yè)經濟地帶，房地產項目和住宅區(qū)眾多且分布廣泛，因此本文對鄭州地鐵1號線沿線住宅進行了調研，搜集了1號線主站點的樓盤作為樣本數據，結合Hedonic模型進行定量分析，從樣本樓盤剖析出地鐵建設對于沿線住宅價格的影響大小。以期能夠為今后鄭州市乃至其他城市的軌道交通建設和發(fā)展提供有用的參考及建議，同時為城市建設的政策制定者、房地產投資者以及購房群體提供適當的建議。

1 Hedonic特征價格模型的構建以及樣本選擇

1.1 特征價格模型介紹

Hedonic模型即特征價格模型，物品的價格由不同的屬性特征給人們帶來的效用共同構成，以物品的屬性乘以該屬性隱含的價格來綜合反映物品的價格，即住宅的價格是由不同的特征變量給人們帶來的效用決定，當這些特征變量的組合及數量不同時，住宅的價格也會產生一定的差異。

特征價格模型最常見的函數表達式大致有三種，其中最常見的一種是線性模型，如（1）式所示：

線性回歸模型簡單明了，但其假設前提是住宅的特征變量給購房者帶來的效用是相同的，這顯然違背經濟學中邊際效應遞減的規(guī)律，因此，為消除邊際效應遞減的規(guī)律，同時避免當某一變量為零時，回歸毫無意義的情況，特征價格模型在實際運用過程中，一般采取半對數模型，即如下方程（2）所示：

回歸系數β表示解釋變量每變動一單位，住宅價格的增長率變動多少。

1.2 特征變量選取

通過上文分析，影響住宅價格的特征變量大致分為區(qū)位、建筑、鄰里三大變量。本研究的因變量為住宅每平米的平均價格，自變量為建筑的三大特征變量。住宅價格的建筑特征一般是指該住宅小區(qū)的綠化率、容積率、建筑面積、物業(yè)費等自身所具備的特征;住宅的區(qū)位特征是影響購房者主要的決策因素，住宅的地理位置例如舉例地鐵站的距離、周邊公交站的數量等直接關系到居住的便利程度;此外，住宅的鄰里特征又稱外部環(huán)境特征，主要是指住宅周邊的配套設施以及居住環(huán)境，例如銀行、醫(yī)院、學院、公園等。基于以上分析以及數據的可得性，本研究的特征變量選擇如表1所示。

1.3 樣本數據的搜集整理

本文的樣本來源于鄭州地鐵1號線各主要站點分布的小區(qū)。根據以往研究發(fā)現，軌道交通站點對于住宅價格最顯著的影響范圍在0-1km，由于鄭州目前地鐵通車線路較少，加之共享單車的大量投入，使得住宅至地鐵站點的可達性增強，因此本文選取距離地鐵站點2km范圍的住宅作為研究樣本。

二手房價格與新建住宅的價格存在一定的差異，但是由于近幾年1號線沿線經過主城區(qū)的新建樓盤數量較少，樣本數量不足，而二手房交易價格通過房天下等網站較易獲取，因此本文統一選擇已建成二手住宅價格作為研究對象。另外，高級住宅區(qū)如別墅、洋房與普通住宅價格存在較大的差異，為剔除這些因素的干擾，保證數據的有效性及可對比性，本研究篩選出2008-2017年建成的76個住宅小區(qū)作為主要研究對象，樣本分布情況如表2所示。

2 鄭州地鐵1號線對沿線住宅價格的實證運算

在進行模型回歸之前，首先對各個特征變量之間是否存在多重共線性進行檢驗，變量間多重共線性的加強使得模型回歸的穩(wěn)定性和準確性都有所降低，本研究利用Eviews軟件，采用相關矩陣檢驗個特變量之間的多重共線性，結果如表3所示。

各變量間是否有共線性或變量間的相關性用參數r來表示，若r<0.3，則表示兩個變量間無相關性或相關性很差，當0.3

本文采取OLS方法對以上模型進行回歸分析，通過回歸分析，發(fā)現μ4、μ6、μ9、μ11、μ12四個特征變量的P值均大于5%的顯著水平，說明建筑面積（μ4）、公交站的數量（μ6）、公園（μ9）、銀行（μ11）、醫(yī)院（μ12）對于住宅價格的影響不大，因此在模型中剔除，處理之后的模型回歸方程如公式所示：

特征價格模型回歸結果如表4所示。

從表4中可以看出，八個變量的回歸系數均比較顯著，通過5%顯著性檢驗，其中住宅距離市中心的距離與住宅小區(qū)物業(yè)費的回歸系數最為顯著。模型調整后的判定系數為60%，說明，當前變量能解釋被解釋變量住宅價格的60%，F統計量通過5%的顯著性檢驗，說明模型存在著明顯的線性關系。通過對模型進行正態(tài)檢驗，Jarque-Bera后面的伴隨概率為0.7大于5%的顯著水平，則其擾動項是正態(tài)的假設成立;通過對模型進行LM自相關檢驗，Obs*R-squared后的伴隨概率為0.15，模型不存在自相關的干擾;通過懷特檢驗，Obs*R-squared后的伴隨概率為0.86，表明模型不存在異方差，綜上所述，該特征價格回歸模型的結果顯著，模型的解釋能力較強。

3 特征價格模型回歸結果分析

從模型的回歸結果來看，在影響住宅價格的區(qū)位變量中，距離市中心的距離（μ7）與距地鐵站的距離（μ5）的回歸系數比較顯著，距離市中心的回歸系數為0.038177，表明住宅距離市中心每近1KM，價格上漲約3.8%，距離地鐵站的回歸系數為0.000183，表明，小區(qū)住宅每接近地鐵站1m，價格上漲0.18%，二者對于住宅價格的影響比較明顯，但比較而言，距離市中心的遠近對于住宅價格的影響幅度要大于離地鐵站的距離對于住宅價格的影響。這跟鄭州目前的城市建設相關，鄭州東部和西部區(qū)域，建設時間短，各種設施不夠完善，生活便利程度要低于市中心區(qū)域，因此越接近市中心工作生活越為便利，因此在影響住宅價格的兩個區(qū)位因素中，距離市中心的距離對住宅價格的影響幅度稍大。

從模型回歸結果的建筑變量及區(qū)位變量來看，物業(yè)費以及綠化率對小區(qū)住宅價格的影響較為顯著，模型中物業(yè)費的回歸系數為0.077557，表明物業(yè)費每增加現代物流與采購1元，房屋價格上漲7.75%左右，小區(qū)綠化率的回歸系數為0.31，在如今的購房選擇中，隨著人們對居住環(huán)境要求的提高，小區(qū)住宅的綠化率成為影響房屋價格的重要因素，二者回歸結果與經濟現象相符;在營銷住宅價格的鄰里變量中，只有學校和商場兩個變量比較顯著，并且對住宅的價格有正向的影響，其余的特征變量回歸系數不顯著不代表對房屋價格沒有影響，本文只收集了住宅周圍是否有公園、超市、學校、醫(yī)院、銀行，并未收集詳細的數據，加之不同地鐵站點周邊環(huán)境不同，一般來說，住宅小區(qū)周圍配套設施越是齊全，住宅價格也就越高。

4 結論

近年來，城市化進程的加快以及城市人口的迅速增長給原本不堪重負的城市交通帶來更大的壓力，加上國家中原城市群的規(guī)劃，國家中心城市的建設，完善鄭州市城市區(qū)域規(guī)劃，改善交通條件迫在眉睫。建設高速度、高容量、土地占用少的軌道交通是解決鄭州市城市交通擁堵問題的最佳選擇。本研究通過定量分析，測算了鄭州地鐵1號線各站點對沿線住宅價格產生的影響，其除了帶動周邊土地增值之外，同時便利周邊居民的出行。城市規(guī)劃者以及政策制定者可以集中資金，將房地產的開發(fā)與地鐵建設相結合，集中開發(fā)地鐵沿線土地資源，將城市人流與商貿資源集中，充分發(fā)揮城市軌道交通在公共交通以及城市建設中的引領作用，推動地鐵沿線經濟的快速發(fā)展。

此外，根據本研究的測算結果，住宅周邊的居住環(huán)境及配套設施部分在一定程度上對住宅價格產生了影響。因此，在合理規(guī)劃城市軌道交通建設的同時，有必要完善周邊的基本設施，以此來吸引更多的城市人群進行居住或投資，使得城市軌道交通建設對于城市經濟發(fā)展的促進作用發(fā)揮到最大化，從而避免一定程度上的土地資源浪費。房地產開發(fā)商在樓盤的開發(fā)過程中要科學用地，提高居住環(huán)境質量，注重居住區(qū)域與軌道交通、公交線路等公共交通的有效融合，提高交通通達度，豐富居民的出行方式。對于購房者在購房時要從自身實際需求出發(fā)，客觀對樓盤狀況作出分析，做到理性選擇或投資。

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