南昌地铁1号线对周边住宅价格效应的实证分析及预测

发布时间：2020-10-15 10:51

　　 城市轨道交通建设会导致城市形态和社会经济格局的重大变化,带来巨大的空间效应、社会效应和经济效应。因此,对城市轨道交通项目的研究必定是个复杂、严密的综合体系。其研究内容通常涉及经济学、社会学、城市规划等多种学科,研究过程中需要关注的对象错综复杂,包括政府、开发商、居民等多方利益主体。国际上尤其是欧美发达国家,该领域取得的的理论研究成果较为丰富,这为我国起步较晚的地铁建设工作提供了宝贵经验先导和理论依据。近年来,随着我国城市轨道交通建设的铺开,国内对这个课题的关注程度也日益增加。 国内文献主要是对广州、上海和北京等较发达城市的轨道交通与沿线房地产联合开发进行相关研究。对于南昌这个中部地区城市来说,地铁是个全新的事物,因此,有关南昌轨道交通与房地产的相关研究基本处于空白。 本文尝试以南昌地铁1号线为例,探讨城市轨道交通项目对周边房地产的价格效应。在实践层面,该研究有利于南昌市政府设计地铁1号线项目的具体融资方式,制定地铁沿线城市和交通规划、用地规划、以及相关政策。此外,研究轨道交通线对周边房地产价格的影响,有利于房地产开发商和购房者做出定价或其它投资策略选择；在理论上,本文研究结合南昌实际城市形态特点,所得的结论有望丰富和完善南昌市地铁和房地产相关理论研究体系。 通过文献综述归纳已有的研究方法,本文确定了以建立hedonic模型的研究方法对地铁1号线已经产生的空间效应进行研究。在此基础上,本文还利用相关模型对南昌地铁1号线建成通车并运营成熟时可能产生的完整的空间效应进行预测,预测的内容包括具体站点对房价的影响范围、具体站点对住宅价格产生的增值幅度以及具体楼盘的增值幅度。 Hedonic模型的回归结果表明,南昌地铁1号线的站点对周边住宅价格的影响半径约为1千米。去除其他因素的影响,距离地铁站0.5千米范围内比0.5-1千米范围内的住宅单元总价高出3万元,如果以比例关系来度量,总价提升了18%；单价约高出400元／平方米,如果以比例关系来度量,单价提升了15%。 由于地铁1号线正在建设中,1号线站点所在地相对于周边区域来说,在居住环境方面并不具有特别的吸引力。因此,可以认为,1号线站点对周边住宅价格已经形成了一定的空间效应,计算结果显示的住宅价格差主要是由1号线预期可带来的通达性的改善或者和1号线的建设相关的因素,如商业的发展和区域环境的改善而引起的。通过Hedonic模型得出的计算结果反映的是地铁1号线尚处建设期间所产生的空间效应,随着南昌地铁1号线工程竣工和投入运营以及站点周边地区的进一步发展,地铁1号线对住宅价格的空间效应还有上升的空间。 南昌地铁1号线究竟会对周边住宅价格产生怎么样的影响,以及影响有多大,这是本文第四章的研究内容。预测结果显示：各站点对房地产价格影响范围是不同的,这主要受到具体站点的地理位置、周边的交通配套以及商业等的发展程度的影响。红谷滩新区站点影响范围最广,其中世贸路站和秋水广场站的影响范围分别达到了半径2.462.75km。其他红谷滩以外的站点的影响范围基本上与距离市中心路程成反比,离八一广场越远,站点的影响范围越大。如奥体中心站和双港大道站,其影响范围远大于万寿宫站、中山路站等市区站点。和各站点的影响范围预测结果类似,地处红谷滩区的地铁站点附近楼盘的增值效应最明显,其中,秋水广场站附近的楼盘价格最高可能升值1200元／平米。其他站点附近房地产的升值幅度与该车站到市中心的距离成正比。离八一广场越远,房地产的升值空间越大。 最后,论文根据研究结果,提出了加强地铁站点周边土地的综合开发、加强地铁沿线的公交配套、加强对城市轨道交通的系统研究等建议。
【学位单位】：江西财经大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2010
【中图分类】：F293.3;F299.24;F224
【部分图文】：

南昌地铁1号线对周边住宅价格效应的实证分析及预测1.2.2.22号线(望城一罗家镇)地铁2号线是西南一东南方向的骨架路，覆盖“人形”客流主走廊。线路西南起自望城组团，南北贯穿红角洲片区，经红谷滩中心区过赣江至旧城中心区，并连接城南片区，至罗家镇，全长41.6km。沿线途经高速客运西站、红谷滩中心区、阳明路、八一广场、南昌火车站、城南片区中心等大的客流集散点，不仅连通了新旧两城的核心区域，还分别覆盖了昌南老城与昌北新城南北向走廊上最重要的地区。2号线2010年开工，2016年通车运营。1.2.2.33号线(莲塘一瑶湖北)地铁3号线是一条纵贯昌南老城的南北向骨干线，自瑶湖北至莲塘，全长31.skm。途经旧城最重要的商业服务区，加强了旧城核心区与南部莲塘组团中心区的联系。3号线2016年开工，2020年通车运营。

3.地铁1号线对周边住宅价格效应的实证分析侈性”的变量，例如是否供应24小时热水、是否独立供暖、是否有管道燃气、小区内是否有幼儿园、项目是否有会所等等。在不能全面收集到这些变量的情况下，只能采取其它方式，尽量修正模型的异方差性。从图中可以看到，当住宅单元的单价大于8000、总价大于100万元时，残差有上升趋势。因此尝试去掉住宅单元单价大于8000、总价大于100万元的样本，再次进行计算，并以残差的平方的倒数为权，采用加权最小二乘法(WLS)进行估计，结果如下图所示:从图中可以看出，尽管缩小了样本范围，采用了加权最小二乘法，异方差性仍未完全消除，但结果已经有明显改善。由表3.10、3.n可以看出，采用加权最小二乘法后，模型的整体显著性水平明显提高，说明加权二乘法对原模型起到了很好的修正作用。马nanan

幽P2图3.9半对数形式:加权最小二乘法残差一被解释变量关系图(总价)表3.10线性形式显著性水平比较统统计显著性变化化普通最小二乘法法加权最小二乘法法(((((OLS)))(WLS)))单单价为被解释变量量调整R平方方0.77444lllFFFFF统计量量155.85555360261.344111555551999000000总总价为被解释变量量调整R平方方0.84666lllFFFFF统计量量249.76333125997.117222555551999000000表3.11半对数形式显著性水平比较
【引证文献】

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本文编号：2842078