基于公寓租金視角的城市軌道交通外部性分析

段 宇

（中國(guó)海洋大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，266100，青島∥碩士研究生）

2005年國(guó)家出臺(tái)了優(yōu)先發(fā)展公共交通系統(tǒng)的戰(zhàn)略，集中發(fā)展普通公共汽車(chē)、無(wú)軌電車(chē)以及城市軌道交通。城市軌道交通的發(fā)展對(duì)緩解交通擁堵、降低空氣污染和能源緊張做出了卓越貢獻(xiàn)，同時(shí)對(duì)城市土地資源的合理利用也有著極大的正的外部性［1］。本文從微觀(guān)視角切入，從房屋租金的角度研究城市軌道交通的外部性，然后引入虛擬變量論證了單身公寓在城市軌道交通發(fā)展的同時(shí)存在的市場(chǎng)潛力。

1 理論基礎(chǔ)和研究現(xiàn)狀

城市軌道交通的經(jīng)濟(jì)影響是城市經(jīng)濟(jì)學(xué)的范疇。區(qū)位因素是城市經(jīng)濟(jì)學(xué)中經(jīng)常被討論的一個(gè)主題，歷史文獻(xiàn)中對(duì)城市經(jīng)濟(jì)學(xué)的區(qū)位分析主要分為2種：一種是一定限制條件下的最優(yōu)區(qū)位選擇；另一種是對(duì)于給定區(qū)位條件下的房產(chǎn)價(jià)值特性的解釋。本文主要從第二個(gè)角度研究城市軌道交通附近房產(chǎn)價(jià)值的特性。歷史文獻(xiàn)中關(guān)于城市軌道交通對(duì)房產(chǎn)價(jià)值影響的研究涉及3個(gè)方面：對(duì)居民住房?jī)r(jià)格的影響［2］、對(duì)商業(yè)地產(chǎn)價(jià)值的影響［3］、對(duì)閑置土地開(kāi)發(fā)的影響［4］。大部分的文獻(xiàn)將影響房產(chǎn)價(jià)格的條件歸納為：房產(chǎn)的硬件條件、環(huán)境因素和可達(dá)性。所謂可達(dá)性是指交通網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)相互作用的機(jī)會(huì)大小，簡(jiǎn)單說(shuō)就是從一個(gè)地方到另一個(gè)地方的容易程度。而城市軌道交通對(duì)于房產(chǎn)價(jià)值的外部性影響主要就是提高了周邊房產(chǎn)的可達(dá)性，節(jié)省了交通成本。

歷史文獻(xiàn)研究的分歧主要在于：城市軌道交通對(duì)于周邊多大范圍內(nèi)的房產(chǎn)有顯著的影響。文獻(xiàn)［5］中對(duì)發(fā)達(dá)國(guó)家的研究表明：1／4 mile（400 m）范圍內(nèi)的商業(yè)地產(chǎn)比居民住房貴12.2%，在緊鄰軌道交通站點(diǎn)地區(qū)的居民住房比范圍之外的地區(qū)貴4.2%，而商業(yè)地產(chǎn)比范圍之外的地區(qū)貴16.4%；在距離站點(diǎn)比較遠(yuǎn)的地區(qū)住宅價(jià)格的價(jià)格變化比商業(yè)地產(chǎn)更為明顯。文獻(xiàn)［6］關(guān)于北京軌道交通的地鐵八通線(xiàn)和BRT（快速公交）線(xiàn)周邊住宅的研究顯示：經(jīng)過(guò)空間自回歸修正后，住宅到鄰近軌道交通地鐵站點(diǎn)的距離對(duì)其價(jià)格的影響是不顯著的。文獻(xiàn)［6］將其解釋為八通線(xiàn)位于北京朝陽(yáng)區(qū)和通州區(qū)的郊區(qū)，其土地沒(méi)有三環(huán)內(nèi)有吸引力，同時(shí)人們對(duì)BRT在心理上不像對(duì)地鐵那樣愿意支付顯著的溢價(jià)。據(jù)此認(rèn)為公共交通對(duì)于土地開(kāi)發(fā)的影響不是自發(fā)、孤立的產(chǎn)生的，很大程度上依賴(lài)于相應(yīng)的地區(qū)和位置的選擇。文獻(xiàn)［7］采用房?jī)r(jià)作為變量，對(duì)上海軌道交通1、2、3號(hào)線(xiàn)外部性的初次研究中也得出影響很弱的結(jié)論，但是通過(guò)排除異常值，終于得到了理想的擬合度，證明了軌道交通對(duì)房產(chǎn)價(jià)值顯著提升的作用。然而僅僅是排除異常值是否回避了研究中出現(xiàn)問(wèn)題的核心呢。

2 研究角度選取

我們關(guān)注的問(wèn)題是：在國(guó)內(nèi)城市房?jī)r(jià)非理性高漲（比如北京市2009年平均房?jī)r(jià)收入比高達(dá)13）的情況下，購(gòu)買(mǎi)住房的人和租房的人，在選擇住房區(qū)位的時(shí)候，哪一類(lèi)人會(huì)將軌道交通帶來(lái)的可達(dá)性便利作為一個(gè)顯著的優(yōu)點(diǎn)納入考慮。本文采用比較研究的方法，對(duì)比將房?jī)r(jià)和房租分別作為自變量時(shí)的顯著水平。

本文選擇從房租的角度研究城市軌道交通對(duì)周邊房產(chǎn)價(jià)值的影響主要出于3個(gè)原因：①楚天都市網(wǎng)數(shù)據(jù)顯示，截至2 013年底武漢機(jī)動(dòng)車(chē)保有量達(dá)到153.3 萬(wàn)輛，并以每月新增3 萬(wàn)輛的速度增長(zhǎng)。搜房網(wǎng)數(shù)據(jù)顯示武漢2015年2月的住房均價(jià)為7 800元／m2，那么兩房以上住宅面積在90 m2以上，總價(jià)達(dá)到70萬(wàn)以上，而普通代步用家用轎車(chē)的價(jià)格只需要10～15萬(wàn)元。因此，由于國(guó)內(nèi)城市房?jī)r(jià)的非理性高漲，有能力買(mǎi)房的家庭從經(jīng)濟(jì)能力上都能夠購(gòu)買(mǎi)汽車(chē)作為通勤工具，購(gòu)房家庭不一定采用地鐵作為通勤工具，所以依據(jù)傳統(tǒng)的住宅價(jià)格來(lái)研究城市軌道交通的外部性是否合適值得商榷。②剛來(lái)到城市務(wù)工的工薪階層或參加工作不久的高校畢業(yè)生一般選擇在城市租房，他們收入相對(duì)較低，對(duì)城市軌道交通的需求更加明顯，從而租房地區(qū)的可達(dá)性提升帶來(lái)的效用更高，所以選擇租房?jī)r(jià)格作為研究對(duì)象更為貼切。③房租對(duì)環(huán)境因素的反應(yīng)更加靈活、迅速，租房市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)程度更大，租客的議價(jià)能力相對(duì)于買(mǎi)房者更強(qiáng)，一旦不利的環(huán)境因素出現(xiàn)，租客可以選擇退租，所以在快速城市化進(jìn)程中房租市場(chǎng)比商品房市場(chǎng)表現(xiàn)得更為理智。

3 研究對(duì)象選取

本文選取武漢地鐵2號(hào)線(xiàn)作為觀(guān)測(cè)對(duì)象的理由：首先，2013年1月?lián)錆h市統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，目前武漢高等院校85所，在校大學(xué)生總數(shù)達(dá)到118.33萬(wàn)人，城市人口總數(shù)達(dá)到1 022萬(wàn)人，對(duì)于通勤和住房都有龐大的需求。其次，截止到2013年10月，武漢的平均房?jī)r(jià)為8 663 元／m2，排名全國(guó)第27位，表現(xiàn)較為理性。最后，武漢GDP（國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值）排名全國(guó)第9位，是我國(guó)中部崛起戰(zhàn)略的核心城市。武漢地鐵建設(shè)排名全國(guó)第8，已投入使用線(xiàn)路2條，長(zhǎng)57 km，規(guī)劃完成比例28.83%，有較高的研究?jī)r(jià)值和研究意義。

武漢軌道交通2號(hào)線(xiàn)開(kāi)通一個(gè)月總客流量突破千萬(wàn)，較好地解決了城市跨江交通難題，緩解了長(zhǎng)江一、二橋的交通壓力，承擔(dān)了50%公交過(guò)江交通客運(yùn)量。其次地鐵站經(jīng)停多個(gè)武漢城市地標(biāo)，如光谷廣場(chǎng)、漢口火車(chē)站、長(zhǎng)江大橋、華中科技大學(xué)等多所知名學(xué)校，數(shù)據(jù)充足。

4 模型的構(gòu)建

本文應(yīng)用 Hedonic 模型進(jìn)行研究。Hedonic模型的基本思路是：消費(fèi)者愿意為一件商品支付的價(jià)格取決于他能夠從商品的各種屬性中獲得的效用?？紤]邊際效用遞減規(guī)律和數(shù)據(jù)的特征，采用半對(duì)數(shù)模型。半對(duì)數(shù)模型分等式左邊取對(duì)數(shù)和等式右邊取對(duì)數(shù)2種，分別對(duì)應(yīng)邊際遞增和邊際遞減2種情況。其中等式左邊取對(duì)數(shù)的形式如下：

式中：

P——房屋售價(jià)；

α——模型外成變量；

Xi——影響房租的因素；

βi——各個(gè)特征變量的待估計(jì)系數(shù)。

式（1）的基本原理是將房產(chǎn)到城市軌道交通站點(diǎn)的距離和其他影響房租水平的因素引入Hedonic方程中。住宅到站點(diǎn)的接近程度有距離和時(shí)間2種量化方式。如果用距離的方式對(duì)接近程度進(jìn)行量化，歷史文獻(xiàn)主要有2種量化方式：首先是劃定幾個(gè)距離范圍，一般是距離站點(diǎn)不同半徑的同心圓（環(huán)），每個(gè)區(qū)域設(shè)置一個(gè)虛變量，當(dāng)住宅落在該區(qū)域范圍內(nèi)，對(duì)應(yīng)變量取1，否則取0。通過(guò)回歸求出這些變量的系數(shù)，得出價(jià)格隨著不同的距離范圍而變化的規(guī)律。第二種方法是直接將距離地鐵站的距離的數(shù)值作為變量，通過(guò)hedonic方程求出住宅價(jià)格隨著距離的增大而增大（或下降）的系數(shù)。本文采用第二種方法。

式中：

R——住房的租金；

C——方程常數(shù)項(xiàng)；

βi——各個(gè)特征變量的待估計(jì)系數(shù)。

Xi——影響房租的因素；

ε—隨機(jī)誤差項(xiàng)，服從N（0，δ2）。

這里的因素主要有4個(gè)：X1是房產(chǎn)到地鐵站點(diǎn)的距離L1；X2是房產(chǎn)附近站點(diǎn)到附近城市核心地點(diǎn)附近站點(diǎn)的距離L2；X3是房產(chǎn)的面積S；X4是房產(chǎn)的房齡Xage。在更深入的分析中引入了是否是單身公寓的虛擬變量Xsingle（房屋是單身公寓時(shí)Xsingle＝1）。

5 數(shù)據(jù)的收集

本文的研究核心在于證明：在核心城市房?jī)r(jià)扭曲高漲的情況下，城市軌道交通對(duì)公寓租金的影響比對(duì)住宅的影響更顯著。數(shù)據(jù)主要源于趕集網(wǎng)和億房網(wǎng)上的一些房源信息（這兩個(gè)網(wǎng)站是國(guó)內(nèi)權(quán)威的租房中介網(wǎng)站）。雖然網(wǎng)站上的信息大部分是住房供給方的要價(jià)而非成交價(jià)格，但是由于趕集網(wǎng)和億房網(wǎng)可以提供清晰全面的同等區(qū)位、環(huán)境、硬件條件下租金價(jià)格的對(duì)比，極大程度上減少了討價(jià)還價(jià)的交易成本，租房幾乎都以網(wǎng)上標(biāo)價(jià)成交，所以本文采用網(wǎng)上標(biāo)價(jià)來(lái)計(jì)算。

設(shè)定兩組計(jì)量結(jié)果的對(duì)比：第一對(duì)是采用租金作為因變量的計(jì)量結(jié)果和采用出售的每平米價(jià)格的計(jì)量結(jié)果的對(duì)比；第二對(duì)是兩房、三房租金的計(jì)量結(jié)果與單身公寓計(jì)量結(jié)果的對(duì)比。第一對(duì)用來(lái)觀(guān)察是否用租金作為因變量更能反映房產(chǎn)價(jià)值所受城市軌道交通的外部性影響，第二對(duì)用來(lái)觀(guān)察是否單身公寓受到城市軌道交通的外部性影響相對(duì)于兩房和三房更加顯著。

依據(jù)武漢市的具體情況將光谷商圈、武廣商圈和漢口火車(chē)站商圈設(shè)定為城市中心，分別對(duì)應(yīng)光谷廣場(chǎng)站、循禮門(mén)站和漢口火車(chē)站站。

6 實(shí)證結(jié)果分析

本文沒(méi)有引入過(guò)多的解釋變量，專(zhuān)注于解釋房產(chǎn)價(jià)值與城市軌道交通外部性的聯(lián)系。進(jìn)行了7次估計(jì)：對(duì)于總體數(shù)據(jù)將租金、每平米租金和每平米售價(jià)分別作為因變量估計(jì)，對(duì)于單身公寓和兩房、三房數(shù)據(jù)各自將租金和每平米租金分別作為因變量估計(jì)，估計(jì)結(jié)果如表1所示。

表1 回歸結(jié)果明細(xì)表

首先觀(guān)察總體數(shù)據(jù)。對(duì)比顯示在使用租金作為因變量時(shí)，城市軌道交通對(duì)影響房產(chǎn)更為顯著。當(dāng)然些種情況也不能排除一些在家長(zhǎng)支持下買(mǎi)房的特殊情況，會(huì)考慮住房的公共交通通勤便利性。但是，理性的置業(yè)居民應(yīng)該更加看重住宅的居住環(huán)境和教育生活的配套設(shè)施，其次才關(guān)注通勤的方便程度，因?yàn)樵跊](méi)有買(mǎi)房負(fù)擔(dān)的情況下即使居民沒(méi)有第一時(shí)間買(mǎi)車(chē)，在正常的工資水平下一個(gè)家庭也可以在3年內(nèi)全款或分期買(mǎi)車(chē)。所以在研究城市軌道交通對(duì)房產(chǎn)價(jià)值的影響時(shí)，用房租作為因變量更為合適。

仔細(xì)觀(guān)察計(jì)量結(jié)果還可以發(fā)現(xiàn)，在使用租金（r）而不是每平米租金（r／s）的作為因變量的時(shí)候，結(jié)果表現(xiàn)更好，這里提出的是一個(gè)作用機(jī)制的問(wèn)題。地鐵直接影響租金還是影響每平米租金，前者的意思是不管住房面積多大，住宅的通勤優(yōu)勢(shì)帶給居民的效用是一定的，居民為住宅支付的通勤溢價(jià)與住宅面積無(wú)關(guān)。

最后觀(guān)察第二組對(duì)比。表2實(shí)證結(jié)果顯示單身公寓租金與其距地鐵站距離負(fù)相關(guān)，而非單身公寓與預(yù)期相反。然而非單身公寓租金與價(jià)格受L1的影響均表現(xiàn)為不顯著，而且系數(shù)為正，也就是距離地鐵站越遠(yuǎn)租金和價(jià)格越高。地鐵站附近多為商圈，吵鬧、擁擠、交通擁堵居住環(huán)境不好，也許這個(gè)結(jié)果并不是偶然。另一方面，非單身公寓可以和小伙伴們合租，可以作為一些公司的員工宿舍，可以作為家長(zhǎng)陪讀的學(xué)區(qū)房，等等太多的影響因素。反之，夜晚喧鬧的城市，快節(jié)奏的生活，簡(jiǎn)單方便的單身公寓，方便的通勤設(shè)施，這一切似乎更適合剛畢業(yè)參加工作或者剛來(lái)到城市拼搏的那些沒(méi)有能力置業(yè)的年輕人。把這些看似孤立的因素更好地聯(lián)系起來(lái)似乎更有利于解釋發(fā)生的現(xiàn)象，在討論相關(guān)性的時(shí)候更多沿著變量之間的相互作用機(jī)制。

為了進(jìn)一步研究，引入住房是否為單身公寓的虛擬變量進(jìn)行估計(jì)，采用chow 檢驗(yàn)作進(jìn)一步計(jì)算。

表2 引入單身公寓Xsingle估計(jì)

觀(guān)察上表，特別是租金的估計(jì)結(jié)果，虛擬變量顯著，交互變量顯著。chow 檢驗(yàn)原假設(shè)城市軌道交通周邊房產(chǎn)租金與是否是單身公寓無(wú)關(guān)，檢驗(yàn)結(jié)果拒絕原假設(shè)，也就是周邊房租與是否是單身公寓有關(guān)，且系數(shù)為正，即城市軌道交通周邊單身公寓顯著比非單身公寓價(jià)格更高。這里對(duì)單身公寓的進(jìn)一步研究也是基于消費(fèi)者的消費(fèi)行為，單身公寓價(jià)格較低，功能性全面，而且方便出租，適合作為過(guò)渡性住房和投資性住房。這一類(lèi)消費(fèi)者通常是剛進(jìn)入工作崗位或者剛來(lái)到城市打拼的年輕人，購(gòu)車(chē)能力較弱，對(duì)于城市軌道交通的通勤效用有較大的需求，愿意支付更高的溢價(jià)，城市軌道交通的外部性得以更好地體現(xiàn)。

7 結(jié)語(yǔ)

本文系統(tǒng)地闡明了2個(gè)結(jié)論：首先是在研究城市軌道交通的外部性時(shí)房租是一個(gè)更理想的應(yīng)變量。對(duì)于傳統(tǒng)的城市軌道交通外部性影響研究方法提出質(zhì)疑。外部性本質(zhì)上是指城市軌道交通為消費(fèi)者帶來(lái)的額外的效用，在本文的研究范疇體現(xiàn)為可達(dá)性的提升。通常想通過(guò)住房?jī)r(jià)格去量化這種外部性，但是本文的結(jié)論是在當(dāng)前市場(chǎng)情況下，城市軌道交通不影響住房?jī)r(jià)格。

另一方面研究表明，在城市軌道交通附近開(kāi)發(fā)單身公寓具有極大的商業(yè)潛力。從實(shí)證結(jié)果可以看出單身公寓確實(shí)受城市軌道交通影響較顯著。應(yīng)該說(shuō)房地產(chǎn)暴利的時(shí)代已經(jīng)過(guò)去了，隨著國(guó)家房地產(chǎn)調(diào)控壓力的一步步加大，關(guān)注居民的理性居住需求才是房地產(chǎn)業(yè)的生機(jī)。隨著武漢軌道交通的發(fā)展，基于通勤需求和國(guó)內(nèi)房地產(chǎn)的現(xiàn)狀，單身公寓市場(chǎng)將會(huì)迎來(lái)極大的機(jī)遇。

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