摘要:以香港地鐵的沿線居屋住宅項(xiàng)目為例,通過構(gòu)建特征價(jià)格模型( Hedonic Price Model)和地理加權(quán)回歸模型(Geographically Weighted Regression,GWR),通過引用地理學(xué)的研究方法,豐富現(xiàn)有的軌道交通對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格影響的研究,揭示地鐵對(duì)住宅項(xiàng)目的增值作用及其影響的空間異質(zhì)性,填補(bǔ)了相關(guān)的研究缺口。
關(guān)鍵詞:軌道交通;住宅價(jià)格;特征價(jià)格模型;地理加權(quán)回歸模型;香港地鐵;空間異質(zhì)性
中圖分類號(hào):F293.35
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A
文章編號(hào):1001-9138-( 2020) 05-0008-15
收稿日期:2020-04-15
地鐵是城市中重要的公共交通工具之一,具有運(yùn)量大、速度快、安全準(zhǔn)點(diǎn)等特點(diǎn),它不僅能提高沿線區(qū)域的通達(dá)性,也能大幅降低沿線居民的通勤成本,從而帶動(dòng)沿線住宅的增值。城市地鐵交通網(wǎng)絡(luò)帶給房地產(chǎn)的外部性影響長久以來都被受關(guān)注,國內(nèi)研究多集中于住宅交易比較頻繁的一線城市如廣州、北京和上海等地,隨著國內(nèi)一些二三線城市擁有了城市地鐵交通,研究也拓展到了二三線城市。此類研究主要從距離和分區(qū)等維度探討地鐵對(duì)于房地產(chǎn)價(jià)格的影響,大多采用特征價(jià)格模型進(jìn)行研究。但是,由于特征價(jià)格模型以各因素空間平穩(wěn)為假設(shè)前提條件,并從整體上考察特征因素對(duì)住房價(jià)格影響程度,因此其在空間分析評(píng)估上會(huì)存在較大誤差。
由此,一些學(xué)者引入了地理加權(quán)回歸模型用以分析房屋價(jià)格影響的空間異質(zhì)性,這是一種分析空間異質(zhì)性的回歸方法,有效解決特征價(jià)格法中的空間變量自相關(guān)問題,同時(shí)提高回歸模型的解析程度。湯慶園等( 2012)利用地理加權(quán)回歸分析上海市房價(jià),發(fā)現(xiàn)了GWR在空間分析上的解釋能力優(yōu)于特征價(jià)格法提供的全局參數(shù)估計(jì)。高峰和葉劍平( 2019)通過武漢市軌道交通的研究發(fā)現(xiàn),軌道交通沿線住房價(jià)格分布存在較明顯的空間異質(zhì)性,而且不同區(qū)位軌道交通對(duì)沿線住房價(jià)格影響程度乃至方向都會(huì)存在差異。同時(shí),也有學(xué)者利用深圳、大連、南京以及國外新加坡、波蘭Olsztyn和意大利Reggio Calabria等城市的住宅價(jià)格進(jìn)行GWR的研究分析。但總體上,使用GWR進(jìn)行軌道交通的研究相對(duì)匱乏;而且大部分現(xiàn)有研究直接使用與地鐵站點(diǎn)距離作變量,由于每個(gè)住宅單位與站點(diǎn)的距離不同,直接使用距離變量并不能很直觀的進(jìn)行比較,也不能展現(xiàn)地鐵增值作用的空間異質(zhì)性。
縱觀國際地鐵聯(lián)盟( CoMET)成員內(nèi),港鐵( Mass Transit Railway)是世界上少數(shù)有盈利的鐵路公司,其在港的地鐵網(wǎng)絡(luò)支持了香港居民近40%的交通出行。若以每公里地鐵線路的乘客量計(jì)算,東京地鐵為3.7萬人次,新加坡地鐵為0.91萬人次,倫敦地鐵為0.64萬人次,而香港地鐵則為超過5萬人次,其研究價(jià)值由此可見一斑。
可是,圍繞香港地鐵對(duì)于房地產(chǎn)價(jià)格影響的學(xué)術(shù)研究相對(duì)較少,最早可見于Chau和Ng( 1998)利用特征價(jià)格法對(duì)于東鐵的研究。近年來,部分學(xué)者同樣利用該方法對(duì)香港軌道交通問題展開研究,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行一定的拓展,但研究中所用的樣本數(shù)據(jù)滯后性和對(duì)于空間問題的考慮未夠全面,難以充分揭示香港地鐵與房地產(chǎn)價(jià)格之間的聯(lián)系。綜上,本文擬結(jié)合可獲得最新的樣本數(shù)據(jù),通過空間分析方法并基于前人的研究加以拓展,深入分析地鐵站點(diǎn)其對(duì)沿線不同區(qū)位(中心區(qū)與郊區(qū))住宅價(jià)格的影響范圍和程度,以呈現(xiàn)軌道交通對(duì)住宅價(jià)格的影響機(jī)理。通過比較文獻(xiàn)閱讀后發(fā)現(xiàn),越多人次使用的地鐵,增價(jià)作用更顯著和影響范圍更廣(見表1和表2),因此本研究預(yù)測香港地鐵的溢價(jià)和影響有效范圍會(huì)比文獻(xiàn)閱讀所列城市更高更廣。
1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源
本文選取了中國香港特別行政區(qū)作為研究區(qū)域。香港地處廣東省南隅,面積約為1106.34km2,主要分為港島、九龍、新界三區(qū),三區(qū)面積分別是80.7km2、46.9km2和978.7km2,其中,核心商業(yè)區(qū)主要在維多利亞港的兩岸,即在香港港島中環(huán)和尖沙咀一帶,而香港北部大都為新市鎮(zhèn)和鄉(xiāng)郊地區(qū)。
香港的軌道交通在其城市規(guī)劃過程中發(fā)揮著重要作用。港鐵( MTR)是市內(nèi)交通的重要一環(huán),提供了包括城際直通車、高速鐵路、輕軌和地鐵等服務(wù),其中地鐵每日載客量占香港所有公共運(yùn)輸總載客量的約42%。港鐵在香港共運(yùn)營11條地鐵線,總長度187km,其覆蓋范圍涵蓋了香港的大部分市區(qū)。其中,覆蓋港島的地鐵線路有兩條,共23.7km,其余9條線路基本連接了九龍和新界的人口聚居點(diǎn)。本文選取了觀塘線、荃灣線、東涌線、將軍澳線、西鐵線及東鐵線6條港鐵線路,共134.6km的地鐵軌道交通作為研究對(duì)象。這些線路站點(diǎn)地理跨越幅度大,覆蓋了香港的市區(qū)和近郊區(qū)的聚居點(diǎn),有較大的空間差異性。
Jayantha等(2015)的研究證明使用住戶形態(tài)類近的樣本有助于提高房地產(chǎn)價(jià)格模型的整體有效程度。香港居屋是一種資助性房屋,交易流通受到政府的限制,住戶具有一定的同質(zhì)性,與樓房的需求較一致;此外,居屋住戶大都為社會(huì)上中等收入家庭,較能代表整體,由此,本文選取居屋住宅作為研究樣本。
交易數(shù)據(jù)來源于香港房屋署官方網(wǎng)站,考慮到數(shù)據(jù)有效性因素,時(shí)間維度選定于2016年。如圖1所示,研究選取九龍區(qū)和新界地區(qū)離軌道交通站點(diǎn)2.5km內(nèi)的二手居屋,篩選出1681個(gè)有效住宅信息,并建立住宅樣本信息數(shù)據(jù)庫。研究的影響因素涵蓋區(qū)位條件、鄰里環(huán)境和建筑特征三方面,坐標(biāo)數(shù)據(jù)來源于香港政府的官方數(shù)據(jù),運(yùn)用ArcCIS軟件批量建立坐標(biāo)定位進(jìn)行研究。
表3整理出數(shù)據(jù)樣本中的研究對(duì)象與地鐵站點(diǎn)的距離及其平均價(jià)格。隨著與站點(diǎn)距離的增加,居屋價(jià)格有一個(gè)先減少后平穩(wěn)的趨勢,這初步說明香港的地鐵軌道交通站點(diǎn)與居屋價(jià)格產(chǎn)存在一定的關(guān)系。
2 研究方法與變量選擇
2.1 模型變量
本文中的因變量為香港二手居屋的市場交易價(jià)格截面數(shù)據(jù),自變量為參考過往類似研究所使用過的建筑特征、鄰里環(huán)境和區(qū)位特征;另外,參考Ducksu等(2018)等人的公共房屋研究,本文設(shè)計(jì)了兩個(gè)體現(xiàn)香港居屋特點(diǎn)的建筑特征變量,分別為居屋的補(bǔ)貼率( DC)和承建方類型(BUIID)。表4和表5分別給出了模型變量體系和描述統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果。
2.2研究方法
2.2.1特征價(jià)格模型
目前國內(nèi)研究廣泛采用特征價(jià)格模型檢驗(yàn)軌道交通建設(shè)對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的影響,這種方法能同時(shí)量化不同影響因素對(duì)于房地產(chǎn)價(jià)格的影響。本文同樣應(yīng)用此方法分析地鐵站點(diǎn)對(duì)香港居屋價(jià)格的影響。
本研究中特征價(jià)格模型的計(jì)算公式如下:
式中:P為二手居屋的價(jià)格;Xki為自變量,k為自變量的個(gè)數(shù);i是樣本數(shù)的序數(shù);βki為系數(shù),β1為常數(shù)項(xiàng),8為誤差項(xiàng)。
特征價(jià)格模型通常有線性、對(duì)數(shù)和半對(duì)數(shù)等形式。由于使用價(jià)格一般都會(huì)采用半對(duì)數(shù)形式能有效處理異方差性( heterosc.edasticity)問題。因此,本文將選用半對(duì)數(shù)特征價(jià)格模型作后續(xù)分析。
2.2.2地理加權(quán)回歸
地理回歸分析模型是確定兩種或兩種以上變量間定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。CWR模型能將空間關(guān)系作為權(quán)重加入到運(yùn)算當(dāng)中,并將不同要素的空間因素,得出權(quán)重值后代入回歸方程里,因此CWR可以用來量化自變量的空間異質(zhì)性。由于全局模型只能整理出整個(gè)區(qū)域的平均狀態(tài),而GWR模型在考慮區(qū)域因素的基礎(chǔ)上調(diào)整權(quán)重,讓每一個(gè)研究樣點(diǎn)都對(duì)應(yīng)一個(gè)系數(shù)值,形成一個(gè)區(qū)間。所以,GWR在分析空間時(shí)比全局模型具有更明顯的優(yōu)勢。本研究將采用GWR來量化出軌道交通價(jià)格影響的空間異質(zhì)性。
3 檢驗(yàn)結(jié)果及分析
3.1 特征價(jià)格模型分析結(jié)果
如表6所示,為了體現(xiàn)設(shè)計(jì)變量補(bǔ)貼率和承建方類型的有效性,本文首先用其他自變量組成模型1,通過使用Stata軟件進(jìn)行OLS回歸分析得出調(diào)整后R2為0.7537,說明模型回歸直線對(duì)觀測值的擬合效果較好,已能解釋大部分的交易價(jià)格截面數(shù)據(jù)。然后在模型1的基礎(chǔ)上加入補(bǔ)貼率和承建方類型組成模型2:結(jié)果發(fā)現(xiàn)模型2的擬合效果優(yōu)于模型1,調(diào)整后的R2為0.7920,這表示公共特性變量的設(shè)計(jì)合理,有助于加強(qiáng)研究模型的解釋程度。模型2的結(jié)果顯示,軌道交通站點(diǎn)距離和二手居屋價(jià)格存在一個(gè)負(fù)相關(guān)關(guān)系,這說明地鐵愈遠(yuǎn),給樓價(jià)的負(fù)影響會(huì)愈大;而D_mtr的系數(shù)為-0.000116,表明住宅每靠近地鐵站點(diǎn)Im,住宅每m2價(jià)格會(huì)增加0.0116%,即溢價(jià)影響為每km11.6%。
然后,為測量軌道交通站點(diǎn)距離的影響趨勢,我們加入了由D—mtr次方組成的新自變量D_mtr2建立了模型3。結(jié)果表明D_mtr2變量系數(shù)為正數(shù),即軌道交通站點(diǎn)距離變量的負(fù)影響趨勢是一個(gè)遞減的函數(shù),并且會(huì)漸趨近于0,即隨著距離的增加,負(fù)影響的上升幅度會(huì)降低。
在模型2的基礎(chǔ)上,我們加入距離變量Di來測量具體的距離影響有效值,并建立模型4。變量的說明如下式:
其中變量D,因出現(xiàn)共線性問題而被剔除外,模型4的結(jié)果大致良好,調(diào)整后R2為0.7942。綜合上述模型,軌道交通的存在對(duì)于居屋有正外部性的影響,該影響是呈一個(gè)先減少而后增加的一個(gè)趨勢。從房屋距地鐵站點(diǎn)的距離來看,0-300m范圍內(nèi)正影響是最佳的;大于該距離范圍,地鐵站點(diǎn)對(duì)房價(jià)的正影響會(huì)逐漸減少;當(dāng)距離大于1200m后,系數(shù)結(jié)果出現(xiàn)了回升,這也許與替代交通的疊加效應(yīng)有關(guān)。因此,香港地鐵的有效影響距離應(yīng)為站點(diǎn)1200m范圍內(nèi)。
另外,除軌道交通站點(diǎn)的距離影響變量外,模型2的建筑特征和鄰里特征變量同樣對(duì)價(jià)格會(huì)產(chǎn)生一定的影響:首先,對(duì)于私人承建的居屋,價(jià)格會(huì)有明顯的提升。這表明此類居屋的需求較大,原因很可能是與政府承建類相比,其建筑質(zhì)量或設(shè)計(jì)水平更好;其次,住房補(bǔ)貼率對(duì)二手居屋的市場價(jià)值會(huì)產(chǎn)生負(fù)影響,原因可能是住房補(bǔ)貼率能在一定程度上代表居屋的產(chǎn)權(quán)完整性,導(dǎo)致房屋價(jià)格受到影響,側(cè)面反映出居屋的二手市場設(shè)計(jì)是與市場原則基本契合。
在鄰里特征方面,公立醫(yī)院的直線距離系數(shù)為正數(shù),可能是由于公立醫(yī)院的緊急服務(wù)基本能覆蓋市內(nèi)的大部分地區(qū),保證了10-15分鐘的緊急輸送服務(wù),所以醫(yī)院的絕對(duì)距離對(duì)公營醫(yī)療服務(wù)的使用并沒有很大的影響。另外,除了公立醫(yī)院,香港內(nèi)還有私人診所和私家醫(yī)院能提供醫(yī)療服務(wù)。居屋住戶具有一定收入,并非社會(huì)上的低收入階層,所以他們較可能選用私人醫(yī)療服務(wù);公立醫(yī)院有人流量大、噪音大、傳染病病人集中的特點(diǎn),這些特性可能是導(dǎo)致住戶希望公立醫(yī)院愈遠(yuǎn)愈好的原因。
3.2 地理加權(quán)模型分析結(jié)果
結(jié)合全局分析模型得出的影響范圍,本研究加入變量D1200進(jìn)行地理加權(quán)分析,該變量代表位于地鐵影響范圍1200m以內(nèi)的樣本。模型的運(yùn)行是通過ArcGIS中的GWR模塊實(shí)現(xiàn),結(jié)果顯示調(diào)整后的R2為0.8066,較全局特征價(jià)格模型高了約1個(gè)百分點(diǎn)。分析出D1200變量存在較大的空間差異性,最小系數(shù)值為0.006047,最大值為0.1391,影響的最高最低差達(dá)22倍。通過GWR可以獲得每一因素對(duì)監(jiān)測點(diǎn)i樣本的影響結(jié)果,將距離變量D1200的分析結(jié)果用空間克里金法插值方法展現(xiàn)出來,如圖2所示。
上述回歸結(jié)果可以得出,地鐵站點(diǎn)影響的邊際空間分布規(guī)律主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:(1)軌道交通站點(diǎn)住宅價(jià)格正外部性影響大體上呈由南向北遞增趨勢,中心城區(qū)影響較弱,而對(duì)北區(qū)邊陲聚居點(diǎn)較強(qiáng),尤以香港東北地區(qū)最強(qiáng);(2)地鐵站點(diǎn)影響與CBD距離有一定的關(guān)系,離CBD愈遠(yuǎn)的站點(diǎn),地鐵軌道交通的影響力量愈大,而且有效距離會(huì)上升。
汪佳莉等的研究指出地鐵站點(diǎn)在交通便捷,可替代交通資源較多的地方影響會(huì)較弱。這反映上述空間異質(zhì)性很可能是交通資源差異性的結(jié)果。軌道交通站的影響在更接近城市中心的地方會(huì)相對(duì)較弱,很可能是因?yàn)檫@些地方的交通資源比較密集,可選擇的交通也較多,此時(shí)軌道交通并不具有明顯的通勤優(yōu)勢;相反,香港的北區(qū)大都為新發(fā)展的市鎮(zhèn),交通資源較少,而且離核心商圈比較遠(yuǎn),地鐵較大程度上能滿足當(dāng)?shù)鼐用竦慕煌ㄐ枨蟆?/p>
4 結(jié)論
本文基于特征價(jià)格模型和地理加權(quán)模型,以香港二手居屋的交易價(jià)格為實(shí)證基礎(chǔ),同時(shí)考慮到研究范圍內(nèi)的同邊基礎(chǔ)設(shè)施,建筑特征等因素,借助ArcCIS和Stata軟件,分析了香港的軌道交通對(duì)于住宅價(jià)格的影響及其空間異質(zhì)化。結(jié)果表明:
(1)香港的軌道交通提供了一個(gè)可靠的通勤服務(wù),因此鄰近軌道交通站點(diǎn)的住宅有更大的需求,而距離的負(fù)影響是一個(gè)遞減的函數(shù),并且會(huì)漸趨于0,即隨著距離的增加,軌道交通的正影響程度呈邊際效應(yīng)遞減的。模型的結(jié)果顯示,香港地鐵對(duì)住宅的溢價(jià)影響為每km11.6%;地鐵站點(diǎn)對(duì)半徑范圍0.3-1.2km內(nèi)的居屋價(jià)格有明顯的正外部性效應(yīng),其中站點(diǎn)0.3km半徑以內(nèi)區(qū)域增值效果最為顯著,超過1.2km后便會(huì)出現(xiàn)替代交通的疊加效應(yīng),地鐵站點(diǎn)的影響顯著性降低。結(jié)果符合香港地鐵的溢價(jià)影響程度和范圍普遍較高的預(yù)期。
(2)基礎(chǔ)服務(wù)設(shè)施和建筑特征都會(huì)對(duì)居屋價(jià)格造成影響,但由于居屋擁有公共特性,使用居屋為研究對(duì)象需要考慮到一些特殊的變量,例如本研究所采用的住房補(bǔ)貼率和承建方類型。研究結(jié)果顯示,與政府承建相比,由私人興建的居屋價(jià)值更高,反映私人承建的居屋質(zhì)量較好,因此建議政府重新啟動(dòng)私人建屋計(jì)劃,改善新建居屋的質(zhì)量問題。
(3)地理加權(quán)模型的結(jié)果顯示,軌道交通在中心城區(qū)和近郊城區(qū)對(duì)居屋價(jià)格的正外部性影響存在明顯差異,近郊聚居點(diǎn)的地鐵站點(diǎn)的影響較強(qiáng)而中心城區(qū)較弱。主要是由于中心城區(qū)地塊的可替代的交通資源較多,地鐵站點(diǎn)影響一定程度上被削弱。因此對(duì)于地鐵優(yōu)勢明顯的近郊聚居點(diǎn),建議政府在新建居屋選扯上,盡量選擇離地鐵站點(diǎn)較近的地塊。
然而,基于數(shù)據(jù)量和擬合程度的考慮,本文在研究區(qū)域和對(duì)象方面還存在一定局限性,結(jié)果只能代表居屋的整體情況。期望未來研究中可以進(jìn)一步擴(kuò)大研究區(qū)域和樣本對(duì)象,更深入地解釋增值作用的空間異質(zhì)性出現(xiàn)的原因,盡可能消除局限性;本研究亦未深人地解釋增值作用的空間異質(zhì)性出現(xiàn)的原因,故此未來研究可以在這基礎(chǔ)上進(jìn)行進(jìn)一步的科學(xué)分析,以期更全面地展示軌道交通對(duì)住宅價(jià)格的影響機(jī)制。
參考文獻(xiàn):
1.劉建軍 陳穎彪 千慶蘭 等,廣州市交通網(wǎng)絡(luò)的綜合通達(dá)性及其空間特征.經(jīng)濟(jì)地理.2016.36(2)
2.劉紅萍 李劍峰 鄧宏乾 等.武漢市軌道交通一號(hào)線對(duì)沿線住宅價(jià)格影響的分市場效應(yīng)分析.華南師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版).2015.04
3.湯慶園 徐偉 艾福利.基于地理加權(quán)回歸的上海市房價(jià)空間分異及其影響因子研究.經(jīng)濟(jì)地理.2012.32( 02)
4.高峰 葉劍平,基于CWR模型的軌道交通對(duì)沿線住房價(jià)格影響研究——以武漢市地鐵2號(hào)線為例,價(jià)格月刊.2019.04
5.孫倩 洪開榮,基于Cokriging的住房價(jià)格空間格局分析——以長沙市為例,經(jīng)濟(jì)地理.2014.34( 12)
6.谷興 周麗青,基于地理加權(quán)回歸的武漢市住宅房價(jià)空間分異及其影響因素分析,國土與自然資源研究.2015.03
7.Cellmer R.The Use of the C.eographically WeightedRegression for the Real Estate Market Analysis[J].FoliaOeconomica Stetinensia.2012.11(1)
8.Massimo D E,Ciudice V D,Paola P D,et al.Geographically Weighted Regression for the Post CarbonCity and Real Estate Market Analvsis:A Case Study[C]//International Symposium on New Metropolitan Perspectives.Springer, Cham.2018
9.Yang j,Yajun B,Zhang Y,et al.lmpact ofAcressibility on Housing Prices in Dalian City of ChinaBased on a Ceographically Weighted Regression Model.Chinese Geographical Science.201 8.06
IO.Cao K, Diao M,Wu B.A Big Data - Base.dGeographically Weighted Regression Model for PuhlicHousing Prices:A Case StudV in Singapore [J].Annals of theAmerican Association of C.eographers.201 8
11,汪佳莉 季民河 鄧中偉.基于地理加權(quán)特征價(jià)格法的上海外環(huán)內(nèi)住宅租金分布成因分析.地域研究與開發(fā).2016.35(5)
12.宋偉軒 毛寧 陳培陽 等.基于住宅價(jià)格視角的居住分異耦合機(jī)制與時(shí)空特征——以南京為例.地理學(xué)報(bào).2017.72(4)
13.Jayantha W M, Lam T I,Chong M L.The impact ofanticipated transport improvement on property prices:A casestudy in Hong Kong. Habitat International.2015.49
14.Dziauddin M F,Powe N, Alvanides S.Estimating theEffects of Light Rail Transit( LRT) SVstem on ResidentialProperiy Values Using C.eographically WeightPd Regression( GWR ).Applied Spatial Analysis and Policy.2015.8(1)
15.楊友孝 姚毅凱.城市軌道交通建設(shè)對(duì)沿線住宅價(jià)格的影響——基于Hedonic模型實(shí)證研究.特區(qū)經(jīng)濟(jì).2014.12
16.王德起 于素涌,城市軌道交通對(duì)沿線周邊住宅價(jià)格的影響分析——以北京地鐵四號(hào)線為例.城市發(fā)展研究.2012.19( 4)
17.王福良 馮長春 甘霖等.軌道交通對(duì)沿線住宅價(jià)格影響的分市場研究——以深圳市龍崗線為例.地理科學(xué)進(jìn)展.2014.33(6)
18.Mulley C ,Tsai C H, Ma L.Does residential propertyprice benefit from light rail in Sydney?.Research inTransportation Economics.2018.67
19.馮艷芬 梁小斯 吳大放.基于Hedonic模型的廣州地鐵l號(hào)沿線住宅價(jià)格分析.廣州大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版).2011.10 《)4)
20.劉紅萍 李劍峰 鄧宏乾,武漢市軌道交通一號(hào)線對(duì)沿線住宅價(jià)格影響的分市場效應(yīng)分析.華南師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版).2015.47( 04)
21.Diao M,Leonard D,Sing T F.Spatial-difference-in-differences models for impact of ne.w mass rapid transitline on private housing values.Social Science ElectronicPublishing.2017.67
22.Seo K, Colub A,Kuby M.Combined impacts ofhighways and light rail transit on residential property values:a spatial hedonic price model for Phoenix, Arizona. Journal ofTransport Ceography.2014.41
23.Ducksu S.You C,Youngsang K.Price Determinantsof Affordable Aparcments in Vietnam: Toward the Public -Private Partnerships for Sustainahle Housing Development.Sustainability.2018.10(1)
24.汪佳莉 季民河 鄧中偉.基于地理加權(quán)特征價(jià)格法的上海外環(huán)內(nèi)住宅租金分布成因分析,地域研究與開發(fā).2016.35(5)
作者簡介:麥瑞斌,清華大學(xué)土木系建設(shè)管理碩士研究生,北京港澳學(xué)人研究中心香港政策研究員。