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          首页 基于Hedonic模型的城市轨道交通对房地产住宅价格的影响研究——以杭州市地铁1号线为例

          基于Hedonic模型的城市轨道交通对房地产住宅价格的影响研究——以杭州市地铁1号线为例.doc

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          简介:本文档为《基于Hedonic模型的城市轨道交通对房地产住宅价格的影响研究——以杭州市地铁1号线为例doc》,可适用于领域

          基于Hedonic模型的城市轨道交通对房地产住宅价格的影响研究mdashmdash以杭州市地铁号线为例摘要:研究目?#27169;?#20197;杭州市地铁号线为例对其周边km内的房地产市场进行研究分析定性定量地分析杭州市地铁号线对周边房地产住宅价格的影响程度揭示城市轨道交通对周边房地产住宅价格影响的规律研究方法:Hedonic价格模型、多元回归分析、观察法研究结果:地铁号线对周边房地产住宅价格有一定积极影响?#20197;?#20540;效应呈分?#38382;?#30740;究结论?#28023;ǎ?#22320;铁号线对周边房地产住宅价格有着一定的影响作为研究选取的特征变量其影响的显著性最大其?#38382;?#39033;目距离CBD?#34892;?#30340;距离()地铁号线对周边房地产住宅价格的影响表现为住宅项目距离地铁站点距离和价格的?#21512;?#20851;其对周边km内房地产住宅的价格的增值效应为元平方米()在~km、~km、~km范围内?#32771;?#23569;km地铁号线对周边房地产住宅价格的增幅分别为、、增值效应有着ldquo两端显著中间?#20132;簉dquo的分布规律。关键词:Hedonic模型城市轨道交通杭州地铁号线房地产住宅价格TheeffectofurbanrailtransitonresidentialrealestatepricebasedonHedonicPriceMethod:acasestudyofHangzhouMetroLineAbstract:ThepurposeofthispaperistostudytheHangzhouMetroLineasanexample,analysingitssurroundingkmintherealestatemarket,qualitativelyandquantitativelyanalysingtheinfluencedegreeofHangzhouMetroLinetothesurroundingresidentialrealestateprices,revealingthecityrailtransittotheresidentialrealestatepricesinfluenceruleHedonicpricemethod,multivariateregressionanalysisandobservationmethodwereemployedinthepaperTheresultsshowsthatMetroLinehasapositiveimpactonthesurroundingresidentialrealestateprices,andvalueaddedeffectwassegmentedThefactorsconclude()theMetroLinehasacertainimpactonthesurroundingrealestatepricehousetolive,astheresearchvariablesselectiontheeffectofthemostsignificant,followedbythedistancefromthecenterofCBDproject()MetroLineofthesurroundingrealestateresidentialpricesimpactperformanceforresidentialprojectsdistancesubwaystationdistanceandpriceofnegativecorrelation,themultipliereffectofthekmtothesurroundingresidentialrealestatepricesforCNYpersquaremeters()in~km,~km,~kmscope,reducekm,MetroLineofthesurroundingrealestateresidentialpriceincreaserespectivelyfor,,,valueaddedeffecthasasignificantatbothends,inthemiddleofgentlydistributionKeywords:HedonicPriceMethodurbanrailtransitHangZhouMetroLineresidentialrealestateprices引?#38405;?#26376;日李克强总理在《求是》杂志?#25103;?#34920;的?#23545;?#25913;革开放进程中深入实施扩大内需战略》一文中提到年我国城镇人口占总人口比重第一次超过这意味着中国城镇化率迈过了的大关这是巨大的历史变化。回顾我过城镇化进程以年的十三届三中全会为起点我国经济发展迅速城市化建设也取得举?#20048;?#30446;的成就。年月日在京举行的《城市蓝皮书:中国城市发展报告NO》提到:年中国城镇化率达到超过世界总体水平在年我国城镇化率达年?#22411;?#36229;过并在年达到左右。我国城市化率?#24189;?#30340;到年的?#25442;?#36153;了年平均每年城市化率提高超过显而易见我国正处于城镇化的快速发展阶段。ldquo城镇化rdquo无疑是我国未来长时期ldquo新常态rdquo经济发展的最大潜力但其?#19981;?#24102;来大量弊端如环境污染、资源浪费、人口拥挤和交通拥堵?#21462;?#32654;国能源创新有限公司CEOHalHarvey先生在谈到中国城镇化问题时提出解决中国城镇化问题应该首要解决交通问题可见城镇交通对城镇化进程起到非常大的作用。城镇轨道交通系?#21576;?#20026;解决城市交通拥堵问题而出现的新型的交通模?#20581;?#22478;镇轨道交通系?#21576;?#22478;市公共交通系统最主要交通方式之一因其运输量大、快速便捷、准时准点、环保低碳等特点在交通拥堵、能源浪费和环境污染等问题充斥着城市化进程的情况下作为提升城市交通系统和促进城市可持续发展必备因素已受到越来越多的重视。据统计截止年底我国已开通城市轨道交通线路运营总里程已经达到公里其中地铁公里占轻轨公里占现代有轨电车公里占:磁悬浮公里占。城市轨道交通目前已经逐渐成为市民出行的主要交通手段其?#31995;?#30340;出行成本和便利性也使得越来越多人在择居时将其视为重要的考?#19988;?#32032;之一这也对轨道交通沿线房地产的价格产生了一定的影响。而从ldquo地铁房rdquo这一概念不断被越来越多房地产开发商作为推广标语打出以及轨道交通周边地产物业售价远高于同区域内其他相同类型的地产物业售价的实际情况来看我们就能发现轨道交通对其周边房价的影响是较为显著的随着城市轨道交通建设的?#25112;?#28145;入这一影响势必会越来越大。研究综述概念界定城市轨道交通:城市轨道交通是城市公共交通的骨干。其具有节能环保、快速便捷、运输量大、?#36393;?#26080;污染等特点属于绿色环保交通体系符合可持续发展的原则。城市轨道交通种类繁多按照不同的用?#31350;?#20998;为城市铁路、地下铁道、轻轨交通、城市有轨电车、独轨交通、磁悬浮线路、机场联络铁路、新交通系统?#21462;?#25151;地产:房地产是房产和地产的总称其包括土地和土地上永久建筑物及其所衍生的权利。房产泛指建筑在土地上的各种房屋包括住宅、厂房、仓库和商业、服务、文化、教育、卫生、体育以及办公用房?#21462;?#22320;产指土地及其上下一定的空间包括地下的各种基础设施、地面道路?#21462;?#25151;地产由于其自己的特点mdashmdash固定性和不可移动性在经济学上一般又被称为不动产。轨道交通于周边住房价格影响的研究综述国外相关研究综述从上世纪年代起许多国外学者就开始了城市公共交通对周边土地价值以及住宅价格影响的研究并且相关研究主要集中在北?#39304;⑴分?#20197;及东亚轨道交通建设较为完善的地区如表相关研究主要城市汇总所示。表相关研究主要城市汇总地区主要城市北美旧金?#20581;?#21326;盛顿、费城、波特兰、芝加哥、亚特兰大、迈阿密、多伦多、温哥华等?#20998;?#20262;敦、?#29615;?#23572;德、赫尔辛基等东亚首尔、东京、札幌、名古屋等北美地区美国?#27704;?#31119;尼亚周德旧金山湾区的轨道交通系?#24120;˙ARTBayAreaRapidTrasit)作为早批ldquo新一代rdquo的轨道交通系统被许多学者作为代表性案例进行研究。最初以Webber和Baldassare为代表的学者认为(BART)会对附近的土地价值产生一定的负面影响但LewisWorkman和Cervero在后来的研究中发现(BART)对于周边土地价值其实是起?#20132;?#26497;影响的。随着研究范围的扩大轨道交通对房地产价值产生积极的影响这?#36824;?#28857;也被越来越多的学者通过?#36947;?#30740;究论证。Benjamin和Sirmans对华盛顿的轨道交通的影响进行量化分析发现公寓的租金与距离地铁?#31350;?#30340;距离成?#21512;?#20851;即离地铁越远公寓的租金越低。Diaz发现华盛顿地铁沿线的商业用地增值幅度达到了。Voith对费城Lindenwold快速轨道线的研究表明Lindenwold快速轨道线使得其附近住宅价值提高了约。Amstrong研究发现波士顿轨道交通附近独户住宅具有约的市场溢价。Knaap等测算了波特兰MAX轨道交通系统发现距离车站方圆米范围内的土地价格上升了米范围内的土地价格上升了。Cervero和Duncan发现加州圣克拉拉郡地铁站周边的商业地块的溢价高达。不过也有一些学者给出了不同的观点。Gatzlaff和Smith对迈阿密地铁沿线住宅价值进行研究迈阿密的地铁系统对独户住宅价值只有微弱的影响。AlMosaind?#30830;?#29616;虽然波特兰MAX轨道交通系统米范围内的住房价格比其他地区高但是紧靠车站附近的区域由于噪音和拥挤等原因土地的潜在价值反而有所下降只不过在波特兰的都市区这种负面影响被正面影响所遮盖。?#20998;?#22320;区?#20998;?#30340;轨道交通建设是全世界最早的世界上首条地铁便是年开通的伦敦大都会铁路。?#20998;?#20063;有许多学者关注并研究轨道交通对周边土地价值和住房价格的影响。其中Henneberry对英国?#29615;?#23572;德轻轨系统的跟踪研究颇具代表性其研究从时间维度入手揭?#35835;?#36712;道交通对周边住宅价格影响在时间维度上的规律。Henneberry发现在轨道交通对周边住宅价格的变化随着其从规划到建设再到建成会发生不同的变化其中建设期间轨道交通对周边住宅价格会产生负面影响但是在完工后这些影响都会消失。东亚地区韩国和日本的轨道交通建设在?#20405;?#20035;至世界范围内都处在领?#20154;?#24179;并在轨道交通与土地价值的问题的研究成果?#36130;?#20026;丰富。BaeCHC等采用了Hedonic模型对首尔的地铁号线附近的房价进行研究发现轨道交通对住房价格有重要的影响。KimKC分析并找出了首尔地铁轨道对其沿线土地价格的空间影响范围。HanBR以首尔地铁号线和号线的换乘站(舍堂站)为例进行研究发现地铁对商业物业的增值高于对住宅物业的增值。KimJ等提出了ldquo分市场效应rdquo并基于单?#34892;?#22478;市模型论证了轨道交通在高密度?#34892;?#22478;区能够更大限度地提升房地产的价值。国内相关研究综述相较国外而言我国轨道交通建设发展建设起步较晚因此在年之前我国国内有关轨道交通对沿线房地产价格影响的相关研究相对较少并多为定性研究。?#26029;挤?#31561;最早通过对城市轨道交通收益对象的分析发现房地产商为重要的收益对象并通过对上海地铁号线的案例分析得出城市轨道交通对沿线地价产生重要作用。郑捷奋等提出轨道交通具有明显的外部效益能够给沿线土地(房地产)带来显著的增值效益。王霞等对?#26412;?#24066;轻轨号线沿线房地产价格分布特征进行分析发现轻轨站点对房价的影响程?#20154;?#30528;离城区的距离增加而变强。张小松等从城市轨道交通沿线区域可达性角度?#25945;?#20102;建立城市轨道交通开发利益影响范围理论计算模型的方法。年以后随着我国城市轨道交通的建设进入了ldquo爆发期rdquo城市轨道交通对周边地产物业价值影响的研究也受到越来越多学者的关注。郑振奋等运用Hedonic模型对深圳地铁一期对沿线站点周边住宅价值的影响进行了定量分析结果证明其对沿线周边地产价值增值显著增幅最高达?#20581;?#38543;后Hedonic也被广泛地运用到国内轨道交通对周边地产物业价值影响的定量分析研究中梁青槐、贾洪飞、张沈生、冯长春、方然等都将其运用到?#36947;?#30740;究中并论证了该方法的可靠精确性。同时也?#22411;?#29756;将上海轨道交通、、号线对其沿线房价影响的规律归纳为简洁的一元二次方程。?#36865;獬路?#31561;从家庭交通费用和住房费用的相互关系角度考察了轨道交通对房地产增值的影响认为轨道交通对地产开发升值的影响是必然的的结果。谷一桢等归纳分析国内外多项已有研究发现虽然大部分研究都证实了轨道交通对房地产价值的积极影响但?#19988;?#26377;一些发现轨道交通的影响并不显著而分市场效应恰恰能解释该现象。李乾瑶等通过建立住宅房地产增值预测模型对武汉轨道二号线沿线房地产增值效益进行量化估算发现轨道交通对商业物业价值的影响要大于对住宅物业价值的影响。随着对轨道交通对周边房地产住宅价格影响研究的深入有学者尝?#28304;?#26102;间和空间双维度上对其影响进行综合分析。聂冲等从空间和时间两个维度对深圳地铁期周边房地产增值情况进行定量分析实证结果表明城市轨道交通的空间增值效应显著空间维度上的增幅值最高达到了时间维度上地铁建设期间的影响是负面的而到了运营期后影响变为正向而通车后第二年站点周边的增值效应大大提高。周琼和王宇宁等同样从时间和空间双维度入手进行研究在空间维度上与聂冲等研究结果大致一直但是在时间维度上王琼和王宇宁等认为无论是在建期还是运营期轨道交通对周边房地产都到增值作用。分析两者研究差异我们可以发现聂冲等研究中的地铁在建期房价下降的时间节点正好是年而年国家对房价有过一次宏观调控曾?#36158;?#25151;价下降所以本文认为聂冲等研究结果中的房价变动可能受到了国家宏观政策调控影响。综上所述城市轨道交通对沿线房地产价格产生积极的影响但是不同时期、不同市场环?#22330;?#19981;同区位因素和不同的物?#36947;?#22411;下其影响的程度和影响的范围都是有区别的。目前国内的相关研究都要集中在北、上、广、深等线发达城市其研究结果缺乏一定的普遍性。杭州市是我国准线的经济强市现正在大力发展城市轨道交通(地铁)并已进入了地铁二期规划目前开通了号线、号线(部分)、号线(部分)。结合杭州市目前情况针对其城市轨道交通对沿线周边房地产价格影响的定量研究显得极具意义。因此本文将以杭州市目前唯一一条完整通车的地铁号线为例分析其对沿线周边房地产价格的影响。研究方法研究对象根据性质不同房地产物业可分为多种物?#36947;?#22411;。住宅地产:主要以居住功能为主的物?#36947;?#22411;商业地产:通常指用于零售、批发、餐饮、娱乐、健身、休闲等经营用途的房地产?#38382;?#21830;业地产的?#38382;?#38750;常多样如大型购物?#34892;摹?#21830;业街、综?#38386;?#21830;场、写?#33268;?#31561;工业地产:通常指工?#36947;?#22303;地使用性质的所有毛地、熟地以?#26696;?#31867;土地上的建筑物和附属物例如工业产房、仓库和工业研发楼宇等旅游地产:所有依托周边旅游资源而建的融?#19979;?#28216;、休闲、度假、居住等因素于一身的地产项目物流地产:是经营专业现代化的物流设施的载体是出于房地产开发企业对利润的追求根据物流企业客户需要选择一个合适的地点投资和建设企业业务发?#39038;?#38656;的现代物流设施。众多房地产物业中住宅地产和商业地产对城市轨道交通反映最为敏?#23567;?#20294;是由于住宅地产和商业地产价值的影响因素不尽相同如教育配套对住宅地产价值影响较大但是对商业地产价值影响甚微。因此为了避免误差增加研究的可靠?#21592;?#27425;研究主要以房地产住宅物业为研究对象。研究范围选取杭州市简称杭浙江省省会位于中国东南沿海、浙江省北部、钱?#20004;?#19979;游、京杭大运?#24189;?#31471;是浙江省的政治、经济、文化和金融?#34892;?#20013;国七大古都之一中国重要的电?#30001;?#21153;?#34892;?#20043;一。杭州市域面积为平方公里辖个区、个县代管个县级市。杭州得益于京杭运河和通商口岸的便利以及自身发达的丝绸和粮食产?#36947;?#21490;上曾?#20405;?#35201;的商业集散?#34892;摹?#21518;来依?#35874;?#26477;铁路等铁路线路的通车以及上海在进出口贸易方面的带动轻工业发展迅速。年是ldquo十二五rdquo规划的收官之年杭州市全市实现生产总值亿元比上年增长历史上第一次?#30097;?#20110;万亿GDP俱乐部成为全国第十个进入ldquo万亿rdquo方阵的城市。其中第一产业增加值亿元第二产业增加值亿元第三产业增加值亿元分别增长、和。人均生产总值元增长。按国家公布的年平均汇?#25910;?#31639;为美元。杭州市轨道交通发展概况年杭州市有关部门开始着手研究杭州市轨道交通规划年月《杭州市轨道交通一期工程预可行研究报告》完成年月日杭州市地铁集团有限责任公司成立杭州地铁建设正式有了自己的组织。但是在年月国务?#36203;?#24320;了对地铁立项严格审批的会议杭州市地铁项目因此被ldquo冻结rdquo。直到年月日国务院才审批通过了杭州市城市轨道交通建设规划。至此历时二十多年的杭州市地铁立项终于取得圆满成功。年月日杭州地铁一期工程正式动工年月日杭州地铁号线(杭州市和浙江省的首条地铁线路)正式运营杭州地铁号线全长km其中一期工程km。年月日杭州市城市轨道交通近期建设规划()在报送国务?#21495;?#20934;同意后国家发改委已于月?#29031;?#24335;批?#30784;?#25353;照批复在年内杭州市将在杭州地铁号线和杭州地铁号线一期工程公里线路的基础上再建成杭州地铁号线二期、杭州地铁号线一期、杭州地铁号线一期和杭州地铁号线一期工程共公里的地铁路线到年将形成总长约公里的轨道交通网络。年月日杭州地铁号线(一期东南段)正式开通运营年月日杭州地铁号线(首通段)正式开通运营首通段的开通使杭州地铁形成了一个小环路杭州地铁进入换乘时代如下图杭州市地铁线路图所示年月日杭州地铁号线下沙?#30001;?#27573;正式开通运营。至此杭州市地铁号线作为杭州市乃至浙江省第一条地铁线路全面开通。图杭州市地铁线路图年月日杭州市城市轨道交通三期建设规划(mdash)召开第一次专?#39029;?#23457;会根据初审会的内容轨道交通三期在国家批复一、二期《规划》基础上还将新建、、、、号线和、号线二期总里程公里。根据本次规划杭州市也?#22411;?#22312;亚运之前开通条地铁线。杭州市主城区轨道交通线路规划情况一览如下表杭州市主城区轨道交通线路规划情况所示。表杭州市主城区轨道交通线路规划情况线路名称起讫站运营情况首次开通日期杭州地铁号线湘湖mdashmdash下沙江滨(主线)临平(支线)运营中杭州地铁号线朝阳mdashmdash?#38388;境?#38451;钱江路运营中钱江路?#38388;?#22312;建杭州地铁号线文一西路(主线)小和山(支线)mdashmdash星桥路规划中杭州地铁号线闻堰?#19979;穖dashmdash郑家塘?#26041;?#27743;彭埠运营中近江浦沿在建彭埠郑家塘路规划杭州地铁号线科技岛mdashmdash香樟?#26041;?#35774;中杭州地铁号线双浦mdashmdash机场?#26041;?#35774;中杭州地铁号线吴山广场mdashmdash江东二路规划中杭州地铁号线文海?#19979;穖dashmdash江东火车站规划中杭州地铁号线四季青mdashmdash新洲?#25151;?#36816;?#34892;牧?#24179;运营中(并入号线)其余?#33539;?#35268;划中杭州地铁号线曲院风荷mdashmdash新兴路规划中杭州地铁号线闻堰?#19979;穖dashmdash乔司农场规划中杭州地铁号线萧?#20132;?#22330;mdashmdash滨江路规划中杭州地铁号线杭州南站mdashmdash瓜沥规划中样本选取作为杭州市乃至浙江省首条地铁线路杭州市地铁号线的正式开通运营标志着杭州市迎来的地铁出行的新时期。杭州地铁号线全场km沿途共个站点连接下沙高教园区、余杭区、滨江区途径杭州市市?#34892;?#27494;林广场和著名景点西湖。据统计年地铁号线的?#31449;土?#37327;达到?#36865;?#20154;次较年?#22303;?#37327;增长了。年月日到年月日三年的时间里地铁号线行驶总里程可绕地球圈总?#22303;?#37327;达亿人次。从这一组数据我们便可以看出杭州地铁号线的开通对人们的生活方式起到了巨大的改变并对杭州城市交通起到了很大的缓解作用而庞大的?#22303;?#37327;也必然对地铁沿线周边的土地价值产生一定的影响。因此本文选择杭州地铁号线作为研究样本。研究方法Hedonic模型(HedonicPriceMethod)国内一般译为特征价格法或享乐价格法是国外处理异质商品差异特征与商品价格之间关系经常采用的一种模型其核心是构建回归方程mdashmdashHedonic价格函数(?#19978;?#36153;者的出价函数和生产者的要价函数所决定的市场出清函数)。Hedonic理论概述Hedonic价格模型最初的理论渊源来自Houthakker()创立的ldquo新微观经济学理论rdquo和Becker()提出的家庭生产函数。在此基础上Lancaster()进一?#25945;?#20986;消?#30740;?#20026;分析法为Hedonic价格理论奠定了理论基础。此后Rosen()开创新地提出了Hedonic估计的实证研究框架为后来的Hedonic研究提供了一个完整的分析结构。因此我们Lancaster的新消费者理论和Rosen的Hedonic价格理论构成的,如下表表Hedonic价格理论构成结?#39038;?#31034;。表Hedonic价格理论构成结构(整理自)理论名称理论内容Lancaster的新消费者理论商品不是效用直接对象的传统理论效用应由商品的特征或者特性提出。三个基本的假设?#28023;ǎ?#21830;品具有的特征对消费者产生效用而不是商品本身对消费者产生效用()一般?#27492;?#19968;个商品拥有多个特征并且一个特征?#19981;?#34987;多个商品分享()组和商?#25151;?#33021;具有与单个商品不同的特征。Rosen的Hedonic价格理论完全?#36203;?#30340;市场假设条件下某一异?#24066;?#21830;品的市场价格通过市场中众多消费者与生产者的出价和要价决定。消费者所追求的是商品效用最大化生产者追求的则是商品的利益最大化当二者价格互相一致时即形成市场均衡价格出价与要价之间的无数个切点确定市场出清的隐含价格函数p=(z)。Hedonic模型经济学解释的系统阐述Triplett对Hedonic模型的经济学解释进行过系统的阐述他认为Hedonic函数反映了异?#24066;?#21830;品与其具有的特征数量两者的关系。异?#24066;?#21830;品的交?#36164;?#25152;有特征的一种捆绑式交易而不是简单地与商品数量相关其价格可以被解释为其特征的隐含价格和特征数量乘积的总和。然而在现实世界中单一的商品特征市场是不存在的因此我们只能通过收集商品价格和其特征的数据后通过回归分析的方法量化出商品特征的隐含价格从而得出商品特征对于商品总价格的贡?#20303;edonic模型于房地产价格评估的应用住房是典型的异?#24066;?#21830;品每栋房屋都具有其特?#35797;?#24314;筑特征、区位特征、邻里特征等多方面?#21363;?#22312;着差异。当我们对住房商品进行消费时住房包含的所有特征?#19981;?#34987;捆绑交易因此我们认为住房是一种不能被分割的商品。而Hedonic价格理论正是由于在分析异?#24066;?#21830;品方面独具优势因此逐渐成为了房地产市场研究中的一种重要的研究方法。自Ridker和Henning将Hedonic模型应用到住宅市场的研究中后欧美出现了大量Hedonic模型应用于住宅价格分析的研究并最?#25112;?#27492;方法应用于官方价格指数的编制中美国官方房地产价格指数编制办法之一就是Hedonic方法。在过去的多年中Hedonic价格模型一?#31508;?#22269;外房地产经济学研究领域普遍运用的方法。而国内的Hedonic住房研究则起步较晚年国内才出现了第一篇Hedonic住房研究的实证文献马思新等借鉴国外Hedonic理论方法和研究经验尝试构建了?#26412;?#24066;商品住房价格的Hedonic价格模型。但是经过近年来的发展国内对Hedonic模型的应用也越来越多研究范围也越来越大。尤其是在年之后出现了大量研究城市轨道交通对房地产价格影响研究的文献如郑捷奋?#21462;?#26753;青槐?#21462;?#24352;沈生?#21462;?#20911;长春?#21462;?#24352;红?#21462;?#29579;冲冲?#21462;?#37492;于此本文的研究分析也将采用Hedonic方法。模型构建特征变量选取Hedonic住房价格模型的被解释变量为房价或租金。国外模型的住房特征解释变量通常为建筑特征和外部性特征其?#22411;?#37096;特征一般分为区位特征和邻里特征。如图特征变量与房价关系图所示这些特征会对住房价格产生不同程度的影响从而?#36158;?#25151;价的上升或者下降。图特征变量与房价关系图区位特征本文的区位特征变量分别选取商品住宅项目距离最近地铁站点的直线距离(km)、商品住宅项目距离城市CBD?#34892;?#30340;距离(km)和项目周边km范围内公交站点数量。商品住宅项目距离地铁站点的距离反映了?#29992;?#21040;达地铁站点出行的便利程度商品住宅距离城市CBD?#34892;?#30340;距离(km)反映了?#29992;?#36827;行休闲娱乐活动的便捷程度而周边km范围内公交站点的数量能够较为直接反映项目周边交通便捷程度的高低。邻里特征一般来讲我们认为项目周边的生活基本配套设施对项目价格会有较大的影响因此本文的邻里特征变量的选取也主要围绕项目周边的生活配套设施。本文邻里特征变量分别选取了项目周边km范围内大型超市或商场的数量、项目周边km范围内公园的数量、项目周边km范围内综合医院的数量、项目周边km范围内大中小学的数量以及项目周边km范围内银行营业厅的数量。项目周边km范围内大型超市商场、公园、医院、大中小学以及银行营业厅的数量等特征变量都能充分反映出该项目周边基本生活配套设施的完善程?#21462;?#22823;型超市商场为商业配套反映?#29992;?#26085;常生活购物的便捷程度公园为市政配套方便?#29992;?#26085;常休闲娱乐综合医院为医疗配套体现?#20204;?#22495;医疗水平反映?#29992;?#30475;病就医的便捷程度以三?#37117;?#31561;以上医院为准不包括社区公共卫生服务站大中小学为教育配套目前?#29992;?#36141;房普遍会考虑未来子女教育问题因此教育配套质量高低?#19981;?#23545;项目价格产生极大影响最后银行营业厅同样作为基本的生活配套能为?#29992;?#30340;日常生活提供便利。同时银行营业厅数量的多少在一定程度上也能反映出周边人流量的多少。建筑特征本文的建筑特征变量选取了项目小区的绿化率、容积率、建筑类型和已建成年数。项目小区的绿化率和容积率反映了项目对于?#29992;?#23621;住的舒适程度和?#21496;有?#39033;目建筑类型反映了项目的现代化程度多层取值为小高层为高层为而其已建成年数则反映了其新旧程度均对?#29992;?#20110;购房价格的期望值产生一定的影响。本文特征变量选取如表STYLEREFs变量设置?#24471;?#25152;示:表变量设置?#24471;?#21464;量类别变量名称变量?#24471;?#30456;关性预测?#21592;?#37327;P住宅项目价格(元平方米)区位变量X住宅项目距离最近地铁站点的距离(km)X住宅项目距离最近CBD?#34892;?#30340;距离(km)X项目周边km范围内公交站点的数量邻里变量X项目周边km范围内大型超市或商场的数量X项目周边km范围内公园的数量X项目周边km范围内综合医院的数量X项目周边km范围内大中小学的数量X项目周边km范围内银行营业厅的数量建筑变量X绿化率()X容积率()X已建成年限(年)X建筑类型(多层为小高层为高层为)数据收集大量的研究都表明城市轨道交通对房价影响仅存在于一定范围之内而杭州地铁号线全场km共计站平均每站相距公里为了避免地铁辐射半径选取过大?#36158;?#21516;一项目受到多个地铁站点影响本文在充分考虑实际情况并吸取前人研究经验的基础上选取杭州市地铁号线周边半径km范围内的住宅项目作为研究对象。数据收集原则市场一致性原则不同市场下研究对象受?#25945;?#24449;变量影响的程度不尽相同因此本文所有研究对象选取均来自于二手房市场的二手住宅。时间统一性原则房地产市场是一个动态市场在不同时间节点的商品房价格会受到各类外界因素影响而发生变化因此确保研究对象的价格数据在时间上的统一性对提高研究结果的准确性有很大帮助。数据收集方法互联网调查目前房地产交易信息大多通过互联网?#25945;?#36827;行传播在ldquo杭州?#22411;该?#21806;房网(http:wwwtmsfcom)rdquo、ldquo安居客(http:hangzhouanjukecomsale)rdquo、ldquo搜房网(http:hzmsnsoufuncom)rdquo等房地产信息门户网站上我们可以?#19994;?#26477;州市房地产二手房市场目前所有在售房源分情况。实地调查考虑到目前互联网上部分信息存在一定的不准确性为了确保数据精确实地调查是必不可少的。百度地?#21152;?#39640;德地图测距功能各类距离特征变量的收集均通过百度地?#21152;?#39640;德地图的测距功能获得。通过上述数据收集方法结合数据收集原则本文共采集到包括世茂滨江花园、?#21619;?#26216;光国际、野风海天城、龙湖滟澜?#20581;?#24503;信早城、蓝天城市花园等个项目的数据。项目数据在区域分布上较均匀每个站点周边都有至少个项目数据项目数据在距离分布上较为合理每个百米区间(m、mm、helliphellip、mm)都有至少个项目因此从样本数据整体收集情况来看项目数据的采集具有较强的科学性和代表性具体如表描述统计量所示。表描述统计量N极小值极大值均?#24403;?#20934;差pricelnpxxxxxxxxxxxx有效的N(列表状态)函数?#38382;?#36873;取Hedonic模型的函数?#38382;揭?#33324;分为线性、对数以及半对数三?#20013;问劍海ǎǎǎ?#20844;式中P表示住宅价格(元平方米)、xi表示第i个特征变量、ai表示第i个特征变量的系数、a为常数项、c为随机误差项。三种函数?#38382;?#20013;对数?#38382;?#35201;求所有特征变量的数据大于显然与实?#36866;?#25454;收集情况相驳所有不考虑对数函数?#38382;健?#26681;据所采集数据分别运用线性和半对数两种函数模型进行回归分析如下表STYLEREFs线性模型汇总表、STYLEREFs半对数模型汇总所示线性模型调整后的R方位半对数模型调整后的R方位。显然半对数模型的拟合程度要高于线性模型并且拟合程度?#32454;?#20855;有较强的解释力?#26102;?#25991;最终选择半对数函数作为研究模型的函数?#38382;健?#34920;线性模型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差aa预测变量:(常量),x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x。表半对数模型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差aa预测变量:(常量),x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x,x。方程式确定根据现有数据对半对数模型进行多元回归分析得到如下表所示的模型回归系数分析表。以Sig值为作为界限Sig值大于时差异显著Sig值小于时差异不显著。根据表模型回归系数分析所示X(住宅项目距离最近地铁站点的距离)、X(住宅项目距离最近CBD?#34892;?#30340;距离)、X(项目周边km范围内公交站点的数量)、X(项目周边km范围内公园的数量)、X(项目周边km范围内综合医院的数量)、X(项目周边km范围内银行营业厅的数量)、X(已建成年限)等个特征变量对于房价有显著性的影响。因此剔除不显著特征变量并将显著特征变量带入模型中可得方程式为?#28023;ǎ?#34920;模型回归系数分析模型?#28508;?#20934;化系数标准系数tSigB标准误差试用版(常量)xxxxxxxxxxxxa因变量:lnp结果分析模型分析根据所得方程式中各项特征变量的系数可知X(住宅项目距离最近地铁站点的距离)对于住房价格的影响最大也可以充分?#24471;?#36712;道交通对于住宅价格的影响十分显著其?#38382;荴(住宅项目距离最近CBD?#34892;?#30340;距离)这两个变量的系数都是负数也?#24471;?#20102;住宅价格越靠近地铁站点和CBD?#34892;?#20303;宅价格越高反之越低这也与最初的变量相关性预测相符。?#36865;釾(项目周边km范围内公交站点的数量)反映项目周边交通便捷程?#21462;(项目周边km范围内综合医院的数量)反映项目周边医疗配套程?#21462;(项目周边km范围内银行营业厅的数量)反映周边生活基本配套和人流量多少、X(已建成年限)反映项目建筑新旧程?#21462;?#36825;四项变量指标的系数都比较少表明这四个变量对住宅价格的影响相对有限且前三者和住宅价格?#25910;?#30456;关后者和住宅价格呈?#21512;?#20851;均与最初的变量相关性预测相符。X(项目周边km范围内公园的数量)表明项目周边市政配套程度的高?#36864;?#28982;该项指标与住宅价格相关性较强但是其系数为负数与最初的变量相关性预测不符这可能是由于该项变量存在的一些负面效应大于正面效应?#36158;?#20854;与住宅价格呈?#21512;?#20851;。空间增值效应分析整体空间增值效应分析将半对数模型()的函数?#38382;阶?#21270;为指数?#38382;?#21487;得?#28023;ǎ?#38543;着距离增加单位d可以得到?#28023;ǎ?#20110;是每个单位距离改变而引起的住宅价格百分比的变化eta为?#28023;ǎ?#26368;后将()中P替换为样本平均值P则得出?#28023;?由样本数据的描述统计量表中可知P=元平方米将其带入公式()可得到如表STYLEREFs地铁号线对km内商品住宅价格整体增值效应表所示的地铁号线对km内商品住宅价格的增值效应。表地铁号线对km内商品住宅价格整体增值效应表x(km)eta()增值价格(元平方米)分段空间增值效应分析在其余变量不变的情况下绘制lnP与X相关性散点图如图lnP与X相关性散点图所示。该图中不能明显看出lnP与X存在的关系本文认为这可能是由于其他相关性较强的变量对其产生影响?#36158;?#20986;现了部分异常值数据。为?#25628;?#35777;该假设本文绘制了lnP与X的相关性散点图如图lnP与X相关性散点图所示。可以发现lnP与X存在显著关系在CBD?#34892;?#20844;里内住宅价格随距离增加或减少变化幅度极大在CBD?#34892;?#33267;公里内住宅价格随着距离改变的幅度变化?#38386;?#22312;公里以外幅度再次变大。并?#20197;?#22270;中可以发现所有lnP大于的项目均在CBD?#34892;?#21608;边所有lnP小于的项目都在距CBD?#34892;?#20844;里外的地方这?#19988;?#20026;CBD?#34892;?#30340;土地稀缺性?#32454;叩贾?#22303;地价值高于远离CBD?#34892;?#30340;地区。因此这也可以解释图中出现的部分异常值数据当距离CBD?#34892;?#36807;近或者过远的时候X对于住宅价格的影响小于土地价?#24403;旧?#23545;于住宅价格的影响。图lnP与X相关性散点?#32426;糽nP与X相关性散点图当修正异常值数据之后充分绘制lnP与X的相关性散点图如图修正后lnP与X的相关性散点图所示。由该图可以看出随着X的变化lnP呈不同程度的变化。当X在~km时lnP的变化幅度较大当X在~km时lnP变化幅度?#38386;?#24403;X在~km范围里时lnP变化幅度再度变大。图修正后lnP与X的相关性散点?#23478;?#27492;本文基于以上分析结果对~km、~km、~km三个范围区间分别进行回归分析得到结果如下:~km范围内增值效应分析在~km内进行回归分析可得如下表~km范围内回归系数分析图~km范围内lnP与X的曲线估计所示结果。将系数a=代入公式()可得到该范围内项目距离地铁站点的距离每增加或者减少km引起的住宅价格百分比的变化eta为。同时将其代入公式()中可得在~km内地铁对住宅价格的增幅达到了元平方米km。表~km范围内回归系数分析模型?#28508;?#20934;化系数标准系数tSigB标准误差试用版(常量)xa因变量:lnp图~km范围内lnP与X的曲线估计~km范围内增值效应分析在~km内进行回归分析可得如表~km范围内回归系数分析、图STYLEREFs~km范围内lnP与X的曲线估计所示结果。将系数a=代入公式()可得到该范围内项目距离地铁站点的距离每增加或减少km引起的住宅价格百分比的变化eta为。同时将其代入公式()中可得在~km内地铁对住宅价格的增幅达到了元平方米km。表~km范围内回归系数分析模型?#28508;?#20934;化系数标准系数tSigB标准误差试用版(常量)xa因变量:lnp图~km范围内lnP与X的曲线估计~km范围内增值效应分析在~km内进行回归分析可得如下表、图所示结果。将系数a=代入公式()可得到该范围内项目距离地铁站点的距离每增加或者减少m引起的住宅价格百分比的变化eta为。同时将其代入公式()中可得在~km内地铁对住宅价格的增幅达到了元平方米km。表~km范围内回归系数分析模型?#28508;?#20934;化系数标准系数tSigB标准误差试用版(常量)xa因变量:lnp图~km范围内lnP与X的曲线估计结论本文通过收集杭州市地铁号线沿线周边km内二手房市场数据建立了Hedonic模型从区位特征、邻里特征和建筑特征入手定性定量地分析了杭州市地铁号线对于周边房地产住宅价格的增值影响得出结论如下?#28023;ǎ?#26477;州市地铁号线对周边房地产住宅价格有着一定的影响作为研究选取的特征变量其影响的显著性最大其?#38382;?#39033;目距离CBD?#34892;?#30340;距离。?#36865;?#39033;目周边公交站点数量、项目周边公园数量、项目周边银行营业厅数量和项目的建筑年限等也都对房地产住宅价格有着不同程度的影响()杭州市地铁号线对周边房地产住宅价格的影响表现为住宅项目距离地铁站点越近住宅价格越高反之越低即杭州市地铁号线对周边房地产住宅的价格影响为增值效应其在km内整体的增值效应为元平方米()随着距离不同地铁对周边房地产住宅价格的增值影响?#19981;?#21457;生变化:当项目距离地铁站点~km时地铁对其增值效应显著该范围内?#32771;?#23569;km地铁对房地产住宅价格的增值幅度为当项目距离地铁站点~km时地铁的增值幅度趋于?#20132;?#35813;范围内?#32771;?#23569;km地铁对房地产住宅价格的增值幅度为当项目距离地铁站点~km时地铁的增值幅度再度变大该范围内?#32771;?#23569;km地铁对房地产住宅价格的增值幅度为。因此我们可以发现地铁对房地产住宅价格的增值效应有着ldquo两端显著中间?#20132;簉dquo规律。PAGE

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