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城市轨道交通对沿线住宅估值的影响研究—以北京地铁八号线为例

日期:2021年04月11日 编辑:ad201107111759308692 作者:无忧论文网 点击次数:1082
论文价格:50元/篇 论文编号:lw202104011355331719 论文字数:33566 所属栏目:职称论文发表
论文地区:中国 论文语种:中文 论文用途:职称论文 Thesis for Title

本文是一篇职称论文发表,本文在前三章介绍了城市轨道交通与房地产价格的相关学者的已有的研究结论和基础,从城市轨道交通如何影响沿线土地的角度出发,结合城市轨道交通的特点,分析城市轨道交通如何通过改变区域内的可达性,产生竞租和级差地租现象,进而提高土地的利用效果,促进区域内的经济发展。


1 引言


1.1 研究背景

(1)城市轨道交通的现实问题

自从我国开始现代化建设以来,积极推进城市化和工业化建设,大量的农村人口不断往城市涌入,使得城市人口压力和日常交通运载压力不断增加,然而城市交通运载能力有限,道路交通条件难以满足增长的出行需求,进而出现道路拥挤,通勤困难等阻碍城市发展的“城市病”。为了解决困扰居民交通出行问题,我国各大城市开始建设公共轨道交通以求缓解城市交通压力。1971 年我国北京地铁一号线的开通标志着我国城市轨道交通从无到有,中国各城市也相继开始建设轨道交通,根据中国城市轨道交通协会发布的城市轨道交通 2018 年度统计分析报告显示,截止 2018 年底,中国大陆地区共有 35 个城市开通城市轨道共投资 5470.2 亿元,同比增长 14.9%,相较于 17 年的可研批复的投资额 38756 亿,在 2018 年我国投资额出现增长达到 42688.5 亿元。

但是另一方面,相比较于其他的交通工具,轨道交通的维护运营成本较高,而且在中国大陆地铁票价受到政府限制导致价格偏低,票款收入不足以覆盖运营成本,导致地方政府在投入巨资建设轨道交通后,还要定期划拨大额的政府补贴以保证轨道交通的正常运营。从世界各国、各地区的轨道交通运营情况来看,只有日本、香港的轨道交通实现盈利。根据城市轨道交通 2018 年度统计分析报告显示,2018年全国城市轨道交通平均公里运营成本为24.64元而平均单位公里运营收入为17.7元,整体上看城轨交通运营入不敷出依然是普遍状况,报告显示 35 个已开通城市轨道交通的城市中仅有杭州、青岛、深圳以及北京四所城轨运营产生利润的城市。因此,改善轨道交通的开发运营模式,扭转长期以来的亏损状态成为备受关注的问题。

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1.2 研究意义

虽然目前北京市轨道交通布局已经成型,但三环外以及周边郊县仍需轨道交通建设,研究城市轨道交通对于沿线房地产估值的影响具有重要的理论和实践意义。

第一,通过搜集相关文献,总结近十几年的相关研究,有关于两者的关系研究已经取得了很大的研究成果,主要的研究过程是定性分析,然后引入模型,但是仍然存在不足之处,比如针对城市轨道交通对于房地产估值的影响在空间和时间的两种视角下,学者们几乎都选取单一的视角或者非平衡的视角。截至目前的研究成果来看,并没有统一的认识认为两者存在必然的关系以及两者之间如何影响和影响机制。因此通过阅读其他学者发表的文献,归纳总结研究成果,本文选取北京地铁八号线为研究目标,基于收集到的历史实际数据,剖析数据以及背后的成因,对八号线对于周边房产估值影响展开研究以期相关的理论体系可以更加丰富,对于未来的研究贡献一丝力量。

第二,给判断城市轨道交通周边房产的投资价值提供一个参考指标。政府部门在研究调整土地基准地价以及制定房地产相关政策时往往需要一个参考指标,政府部门预先评估轨道交通对于沿线住宅价格的影响程度,在制定政策时将不同区域内的土地的特点制定不同的规划,保障政府效益最大化;对于房地产开发商而言,在决定是否购买轨道交通沿线附近土地时,需要正确的评估项目是否盈利以及预测未来获利,从而决定竞拍土地时的出价上限;对于购房者而言,同样是轨道交通沿线,然而往往会有不同的影响机制,从而产生房产价格以及未来预期价格,不管是刚需购房者还是改善型购房者在购买房产之前,评估轨道交通对于周边房产的增值可以对于判断目前价格的合理性以及未来增值空间提供一个重要的依据。

图 1-1 技术路线图

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2 文献回顾


2.1 估值方法比较

表 2.1 显示的是某些学者在研究课题是采用定性分析的方法。

表 2-1 相关文献梳理

总结以上学者的研究方法,主要包括三类,一类为平均价格对照法。使用该方法的学者们最常用的就是把对象划分为轨道交通沿线住宅小区或者远离轨道沿线的住宅,通过计算两个区域内的平均住宅价格,进而进行对比分析。通过比较两个区域的平均价格可以清晰发现轨道交通对于沿线房产房价有何影响,如果轨道交通沿线的房产高于其他区域的房价均价,则说明轨道交通对于沿线房产价格产生正向影响,反之则存在反向印象。相应的如果两者价差大就代表影响大,两者价差低就说明影响微小,影响的范围也能根据价差在某一范围消失来判断。例如刘贵文、胡国桥(2007)将预先收集的数据绘制出重庆市轨道交通站点周边住宅均价的曲线图,在将该曲线图与重庆市主城区的住宅均价图进行对比,发现在大渡口区域,城市轨道交通沿线住宅小区与主城区小区的价差在 2.5 千米消失,因此得到重庆市大渡口区域的轨道交通对于沿线房地产的价格影响范围为 2.5 千米。

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2.2 估值研究的区位空间特征

结合上一节的相关文献整理,本节从研究视角切入,整理近十年来相关文献,发现研究视角从最开始的区域大范围总体层面转向到局部空间的不同效应差异。同时对于城市轨道交通对于沿线房产的影响也从明确有影响逐渐变为在时间效应和空间效应上的更为清晰地阐述。

后来的学者在研究视角上与前期研究产生了两个具体差别。首先一个便是将前期学者定义的城市轨道交通对于沿线房地产价格估值的模糊的影响划分为时间效应以及空间效应这两种更加明确的部分。顾杰和贾生华(2008)选择杭州地铁项目从传言阶段、规划立项以及最后开通运营等几个阶段作为研究对象,通过长周期大数据样本分析杭州地铁对于周边沿线住宅交易价格的影响。研究发现交通条件的改善会对周边房价的价格梯度产生影响,作者还认为,公共交通对于房价估值的影响可以分为时间效应和空间效应。空间效应主要是对于基础设施薄弱的地区,改善公共交通会对周边房价产生更大的影响,但是在基础设施完善的区域该影响较小;时间效应主要体现在轨道交通不同的周期对于周边房价的影响也不同,在地铁规划立项之后对于房价的增值影响较其他阶段更强烈。

第二个差别便是大量学者的研究范围是对于城市轨道交通对于房价估值的空间非均匀影响,主要的方法是通过以城中心作为基准,以距离城中心的距离作为标准,将区域划分为繁华区域以及远郊地段并分别研究两个区域内的影响效果;王良福(2018)通过选择 Moran’I 指数验证了轨道交通对于房价的空间效应的存在,再将空间效应指标代入模型研究不同分市场下的影响,发现在不同的分市场下的影响差异较为明显。

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3 理论基础 ......................... 16

3.1 房地产评估相关理论 ......................... 16

3.2 传统评估方法 ............................... 16

4 八号线对沿线住宅价格影响的空间效应分析 ..................... 26

4.1 研究对象概况 ........... 26

4.2 模型构建 ................... 27

5 八号线对沿线住宅价格影响的时间效应分析 ................ 40

5.1 模型构建 ................................. 40

5.1.1 研究思路 ..................... 40

5.1.2 研究假说 ................. 41


5 八号线对沿线住宅价格影响的时间效应分析


5.1 模型构建

5.1.1 研究思路

本章研究不同时间序列上的城市轨道交通对于沿线住宅估值的影响的变化,因此需要分析不同时间序列的具体影响,进行整合之后结合具体的时间去进行分析。最后通过归纳总结得到分析结果。研究轨道交通影响的时间效应是本文的研究对象,因此需要将其他影响住宅价格的特征价格变量严格控制,将样本数据进行预处理特征价格变量量化之后代入特征价格模型,同时在特征价格模型中加入大跨度的不同时间段的数据,加入时间变量以消除交易时间所带来的影响。同时结合上文空间效应的分析结果,选择距离轨道交通一定范围内的特征价格变量与住宅时间的交互效应进行处理。

八号线开发周期较长,尤其是八号线北段总共经历三次开发周期,一些站点在不同开发期内都被纳入规划,因此很难区别这些站点周边住宅具体受到具体的影响,而八号线南段的开发周期相对一致,因此本章选择八号线南段作为研究对象,收集沿线住宅小区样本数据作为数据样本。上一章得到 500 米、1000 米、1500 米范围内存在的空间范围内影响规律,为了更好地进行对比研究,本章针对相同的距离轨道交通站点的距离,研究在不同时间段上影响的规律。

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6 结论与展望


6.1 结论

本文在前三章介绍了城市轨道交通与房地产价格的相关学者的已有的研究结论和基础,从城市轨道交通如何影响沿线土地的角度出发,结合城市轨道交通的特点,分析城市轨道交通如何通过改变区域内的可达性,产生竞租和级差地租现象,进而提高土地的利用效果,促进区域内的经济发展。而后以北京市地铁八号线作为研究对象,基于 2014 年至 2019 年六年时间内的样本数据分析八号线对于沿线住宅小区影响的空间效应和时间效应,得到的主要研究结论如下:

1、无论是研究城市轨道交通沿线房价在时间序列还是空间层面的价格,特征价格变量均可以在很小的误差范围内预估得到房产价格,说明选择特征价格模型研究房地产价格是可行的。

2、本文通过搜集八号线沿线