郑州地铁1 号线的建设对沿线住宅价格的影响分析
马文婧
(郑州商学院，河南 郑州 451200)
摘 要： 以郑州地铁1号线为例，通过构建Hedonic半对数模型，选取建筑、区位、邻里三大特征变量12个变量纳入模型，选取76个楼盘作为本研究的样本，实证分析地铁对沿线住宅价格的影响大小及影响范围。结果表明，物业费与小区绿化率对于住宅价格有正向的影响；住宅距离市中心的距离是影响住宅价格的首要区位因素，距地铁站的距离与房价存在负相关的关系，小区住宅每接近地铁站1m，价格上涨0.18%。
关键词： 郑州地铁1号线；住宅价格；Hedonic模型
0 引言
为更快推动郑州城市建设的发展，发挥郑州市在中原经济区中的主导作用，尽快推进国家中心城市的建设，2016年，郑州市人民政府修改并发布《郑州市城市总体规划规划(2010-2020)》，在此规划中明确提出要将郑州市建设成为国际综合交通枢纽以及物流中心。为适应新时期郑州市发展的需要，完善基础设施建设，郑州市轨道交通网规划预计至2050年，郑州市轨道交通网络有22条线路组成，总里程970.9km。郑州市轨道交通建设起步晚、发展快，多条轨道交通的建设在缓解郑州交通压力、完善基础设施建设的同时势必引起房价的新一轮增值。
郑州地铁1号线是建成最早的、线路最长的、连接郑东新区和郑州西区的桥梁，由东往西依次连接河南大学新区、郑州东站、紫荆山站、郑州火车站、西流湖站、郑州大学站等郑州主要的商业经济地带，房地产项目和住宅区众多且分布广泛，因此本文对郑州地铁1号线沿线住宅进行了调研，搜集了1号线主站点的楼盘作为样本数据，结合Hedonic模型进行定量分析，从样本楼盘剖析出地铁建设对于沿线住宅价格的影响大小。以期能够为今后郑州市乃至其他城市的轨道交通建设和发展提供有用的参考及建议，同时为城市建设的政策制定者、房地产投资者以及购房群体提供适当的建议。
1 Hedonic 特征价格模型的构建以及样本选择
1.1 特征价格模型介绍
Hedonic模型即特征价格模型，物品的价格由不同的属性特征给人们带来的效用共同构成，以物品的属性乘以该属性隐含的价格来综合反映物品的价格，即住宅的价格是由不同的特征变量给人们带来的效用决定，当这些特征变量的组合及数量不同时，住宅的价格也会产生一定的差异。
特征价格模型最常见的函数表达式大致有三种，其中最常见的一种是线性模型，如(1)式所示：
(1)
线性回归模型简单明了，但其假设前提是住宅的特征变量给购房者带来的效用是相同的，这显然违背经济学中边际效应递减的规律，因此，为消除边际效应递减的规律，同时避免当某一变量为零时，回归毫无意义的情况，特征价格模型在实际运用过程中，一般采取半对数模型，即如下方程(2)所示：
二手房价格与新建住宅的价格存在一定的差异，但是由于近几年1号线沿线经过主城区的新建楼盘数量较少，样本数量不足，而二手房交易价格通过房天下等网站较易获取，因此本文统一选择已建成二手住宅价格作为研究对象。另外，高级住宅区如别墅、洋房与普通住宅价格存在较大的差异，为剔除这些因素的干扰，保证数据的有效性及可对比性，本研究筛选出2008-2017年建成的76个住宅小区作为主要研究对象，样本分布情况如表2所示。
(2)
回归系数β 表示解释变量每变动一单位，住宅价格的增长率变动多少。
1.2 特征变量选取
通过上文分析，影响住宅价格的特征变量大致分为区位、建筑、邻里三大变量。本研究的因变量为住宅每平米的平均价格，自变量为建筑的三大特征变量。住宅价格的建筑特征一般是指该住宅小区的绿化率、容积率、建筑面积、物业费等自身所具备的特征；住宅的区位特征是影响购房者主要的决策因素，住宅的地理位置例如举例地铁站的距离、周边公交站的数量等直接关系到居住的便利程度；此外，住宅的邻里特征又称外部环境特征，主要是指住宅周边的配套设施以及居住环境，例如银行、医院、学院、公园等。基于以上分析以及数据的可得性，本研究的特征变量选择如表1所示。
表1 特征变量选择
1.3 样本数据的搜集整理
lnP =9.9413+0.077557μ 1+0.312468μ 2-0.040968μ 3-0.000183μ 5-0.038177μ 7+0.117511μ 8+0.126493μ 10
部分企业存在比较明显的纳税意识薄弱，在税务申报环节上没有如实申报。例如：企业通过拆分发票躲避税务，或者重新注册公司来进行税务征管。和大中型企业不同，小微企业在遵守税法和财务管理上存在比较明显的随意性，在很多企业中会计的个人素质参差不齐，财务管理制度也存在欠缺。因此税务部门进行的管理也存在一定程度的难度。同时在小微企业中，很多都是家族企业，企业很少关注税收政策，不了解相关内容，在应用上也存在很大的缺失。
积极落实最严格水资源管理制度。初步构建流域最严格水资源管理制度监督考核体系，完成分管省市的年度考核任务。完成滹沱河等水量分配技术成果行政协调。建立水功能区达标评价体系，完成流域重要水功能区水质监测及信息通报和省界缓冲区、省界监测断面确界立碑工作。
本文采取OLS方法对以上模型进行回归分析，通过回归分析，发现μ 4、μ 6、μ 9、μ 11、μ 12四个特征变量的P值均大于5%的显著水平，说明建筑面积(μ 4)、公交站的数量(μ 6)、公园(μ 9)、银行(μ 11)、医院(μ 12)对于住宅价格的影响不大，因此在模型中剔除，处理之后的模型回归方程如公式所示：
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表2 样本楼盘分布情况
2 郑州地铁1 号线对沿线住宅价格的实证运算
特征价格模型回归结果如表4所示。
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表3 各变量间的相关性矩阵
各变量间是否有共线性或变量间的相关性用参数r来表示，若|r |<0.3，则表示两个变量间无相关性或相关性很差，当0.3<|r |<0.5时，说明两个变量之间的相关性较弱，当0.5<|r |<0.8时，则相关性一般，0.8<|r |时，则两个变量之间存在较强的相关性及两个变量之间存在多重共线性。从表3可以看出，影响房价的12个特征变量，两个变量之间大多数是无相关或较弱相关，变量之间不存在多重共线性的问题。
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本文的样本来源于郑州地铁1号线各主要站点分布的小区。根据以往研究发现，轨道交通站点对于住宅价格最显著的影响范围在0-1km，由于郑州目前地铁通车线路较少，加之共享单车的大量投入，使得住宅至地铁站点的可达性增强，因此本文选取距离地铁站点2km范围的住宅作为研究样本。
(3)
在进行模型回归之前，首先对各个特征变量之间是否存在多重共线性进行检验，变量间多重共线性的加强使得模型回归的稳定性和准确性都有所降低，本研究利用Eviews软件，采用相关矩阵检验个特变量之间的多重共线性，结果如表3所示。
表4 特征价格模型回归结果
从表4中可以看出，八个变量的回归系数均比较显著，通过5%显著性检验，其中住宅距离市中心的距离与住宅小区物业费的回归系数最为显著。模型调整后的判定系数为60%，说明，当前变量能解释被解释变量住宅价格的60%，F统计量通过5%的显著性检验，说明模型存在着明显的线性关系。通过对模型进行正态检验，Jarque-Bera后面的伴随概率为0.7大于5%的显著水平，则其扰动项是正态的假设成立；通过对模型进行LM自相关检验，Obs*R-squared后的伴随概率为0.15，模型不存在自相关的干扰；通过怀特检验，Obs*R-squared后的伴随概率为0.86，表明模型不存在异方差，综上所述，该特征价格回归模型的结果显著，模型的解释能力较强。
3 特征价格模型回归结果分析
从模型的回归结果来看，在影响住宅价格的区位变量中，距离市中心的距离(μ 7)与距地铁站的距离(μ 5)的回归系数比较显著，距离市中心的回归系数为0.038177，表明住宅距离市中心每近1KM，价格上涨约3.8%，距离地铁站的回归系数为0.000183，表明，小区住宅每接近地铁站1m，价格上涨0.18%，二者对于住宅价格的影响比较明显，但比较而言，距离市中心的远近对于住宅价格的影响幅度要大于离地铁站的距离对于住宅价格的影响。这跟郑州目前的城市建设相关，郑州东部和西部区域，建设时间短，各种设施不够完善，生活便利程度要低于市中心区域，因此越接近市中心工作生活越为便利，因此在影响住宅价格的两个区位因素中，距离市中心的距离对住宅价格的影响幅度稍大。
从模型回归结果的建筑变量及区位变量来看，物业费以及绿化率对小区住宅价格的影响较为显著，模型中物业费的回归系数为0.077557，表明物业费每增加1元，房屋价格上涨7.75%左右，小区绿化率的回归系数为0.31，在如今的购房选择中，随着人们对居住环境要求的提高，小区住宅的绿化率成为影响房屋价格的重要因素，二者回归结果与经济现象相符；在营销住宅价格的邻里变量中，只有学校和商场两个变量比较显著，并且对住宅的价格有正向的影响，其余的特征变量回归系数不显著不代表对房屋价格没有影响，本文只收集了住宅周围是否有公园、超市、学校、医院、银行，并未收集详细的数据，加之不同地铁站点周边环境不同，一般来说，住宅小区周围配套设施越是齐全，住宅价格也就越高。
4 结论
近年来，城市化进程的加快以及城市人口的迅速增长给原本不堪重负的城市交通带来更大的压力，加上国家中原城市群的规划，国家中心城市的建设，完善郑州市城市区域规划，改善交通条件迫在眉睫。建设高速度、高容量、土地占用少的轨道交通是解决郑州市城市交通拥堵问题的最佳选择。本研究通过定量分析，测算了郑州地铁1号线各站点对沿线住宅价格产生的影响，其除了带动周边土地增值之外，同时便利周边居民的出行。城市规划者以及政策制定者可以集中资金，将房地产的开发与地铁建设相结合，集中开发地铁沿线土地资源，将城市人流与商贸资源集中，充分发挥城市轨道交通在公共交通以及城市建设中的引领作用，推动地铁沿线经济的快速发展。
此外，根据本研究的测算结果，住宅周边的居住环境及配套设施部分在一定程度上对住宅价格产生了影响。因此，在合理规划城市轨道交通建设的同时，有必要完善周边的基本设施，以此来吸引更多的城市人群进行居住或投资，使得城市轨道交通建设对于城市经济发展的促进作用发挥到最大化，从而避免一定程度上的土地资源浪费。房地产开发商在楼盘的开发过程中要科学用地，提高居住环境质量，注重居住区域与轨道交通、公交线路等公共交通的有效融合，提高交通通达度，丰富居民的出行方式。对于购房者在购房时要从自身实际需求出发，客观对楼盘状况作出分析，做到理性选择或投资。
参考文献
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中图分类号： F2
文献标识码： A
doi: 10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.34.010
基金项目： 2018年河南省教育厅人文社会科学研究项目“河南轨道交通建设对沿线住宅价格影响的Hedonic模型分析—以郑州地铁1号线为例”(2018-ZZJH-515)。
作者简介： 马文婧(1991-)，女，汉族，河南商丘人，郑州商学院经济学硕士。
标签：郑州地铁1号线论文; 住宅价格论文; Hedonic模型论文; 郑州商学院论文;