軌道交通，尤其是地鐵，是大型城市向大都會和城市群、城市連綿區發展過渡的關鍵一環。眾多國內外研究表明，地鐵對於跨區域的城市發展提升是巨大的。一方面地鐵從市中心到周邊逐步延伸，而中心城區的地位隨著經濟持續的發展依舊強勢，地鐵交通使得周邊城區也跟上了城市化發展步伐。地鐵線路都是圍繞標誌性人口聯合區域、各大商業中心、大型交通站點、交通高危瓶頸區域、周邊數量級人口需求地區，將人口調動的潛力發揮到極致。與城市道路、傳統公交建設的完美配合在城市人口出行效率、質量、伸展度上達到一個質的飛躍，刺激勞動人口和消費人口反向服務城市。如此，城市繼續健康穩定的生長，開始突破地域的瓶頸。
長沙正處於這樣一個快速轉變的當口。2014年2號線拉通，標誌著長沙正式進入地鐵時代，隨著2016年1號線投入運營，長沙米字型軌道網絡的主幹道基本成型。而隨著樓市量價加速上揚，地鐵效應對樓市的紅利釋放，地鐵口樓盤成了市場熱捧的對象，不少地鐵樓盤成了房價上揚的急先鋒，不斷用「跳漲」的行為刷新記錄。長沙地鐵樓盤有多瘋狂？地鐵交通對房價的提升究竟有多大？讓我們用權威的數據和實證的方法來一探究竟。>>>點擊閱讀《長沙樓市》雜誌電子版
Part 1 國內外相關實證研究
大多數研究發現，地鐵交通確實對房地產價值產生了積極的影響。在住宅方面Benjamin和Sinmas針對華盛頓的研究表明，離地鐵站口的距離每增加160米，公寓租金就降低2.4%-2.6%；Al-Mosaind、Dueker和Strathman的研究發現，波特蘭的地鐵開通兩年後，距離車站500米範圍內的住房價格比其他地區的高10.6%；Voith證明由於可達性的改善，費城快速軌道線附近的獨立住宅價值提高了月8%；Amstrong的研究表明，波士頓臨近地鐵交通的獨立住宅約有6.7%的市場溢價。
國內學者起初關於地鐵對房地產價格的影響研究比較少，不過隨著我國城市軌道交通建設和房地產業的不斷發展，各大城市相繼開始建設完善城市地鐵交通體系，因此關於地鐵對沿線房地產價格的影響受到更多研究學者的關注。目前國內分析關於地鐵站點周邊房地產價格影響的方法主要是通過構建計量模型來定量地分析地鐵對站點周邊房地產價格的影響，從近幾年的研究來看，研究特點主要集中於對北京、上海、深證等已建或者在建地鐵項目的分析。
何寧（1998）採用上海市地鐵1號線從常熟路站到錦江樂園站和萃莊站站點周邊的房屋交易樣本數間，建立了一個交通成本的分析模型，並確定了交通成本與房價之間的定量關係方程。同濟大學的葉霞飛、蔡蔚（2002）參考日本學者的定量研究方法，推導出住宅價格的房價差函數，並以此建立地鐵對房地產增值影響的交通成本模型，通過分析發現地鐵對沿線住宅價格的增值作用在地鐵開通運營前就已經存在。
王霞等（2004）以北京市輕軌13號線威力，以2001-2004年輕軌站點周圍4km範圍內新建商品住宅小區均價和住宅出讓低價位數據源，分析了各個環路區間內13號線站點周圍每間隔1kn平均房價和平均地價的變化，證明輕軌站點在城市中心區對房價的影響較小，越遠離城區對房價的影響程度和範圍越大。
值得注意的是，地鐵對房價的影響需要定量分析，控制其它非相關變量，並對關鍵指標——距離地鐵站口的遠近進行主成份分析。鄭捷奮（2005）通過構建改進的特徵價格模型計算了1997-2003年深圳地鐵一期站點周邊物業的交易數據，實證分析表明深圳地鐵建設對站點周邊房地產的影響範圍為地鐵站距離400-600m半徑的區域，400m和600m半徑區域內平均增值幅度分別為33.03%和26.95%。
本文選取長沙地鐵1號線站點周邊樓盤，在借鑑國內外研究成果的基礎上，主要利用Hedonic模型，以橫向對比分析，和地鐵因素對房價加成的特徵分析，來得出地鐵對房價的影響程度。
Part 2 長沙地鐵對樓盤的實際影響
本文選取的是長沙地鐵1號線主要站點1000m範圍內的樓盤及站點所在板塊和區域的數據。為了讓樣本價格具有可比性，我們選取的樣本樓盤均是高層、小高層的毛坯房。樓盤樣本資料來自於長沙房地產預警預報系統2014年-2016年樓盤價格數據，選取了1號線沿線的北辰三角洲、凱樂國際城、恆大御景半島、英祥·春天廣場、五一鑽界、天鴻中央大院、和莊二期、龍驤佳苑、海爾地產鴻璽、鑫遠璽山、潤屋美院、德茂公寓、中信城市廣場等27個樓盤作為樣本。
1.對比分析
根據國內外的理論，城市的不同區域和地鐵的不同運營階段，對於周邊物業的影響效果有區別，因此我們選取了幾個典型板塊站點的樓盤進行趨勢考察。
圖1，開福中心板塊站點對周邊樓盤影響明顯，可以看到從2015年12月以來，地鐵站點周邊樓盤均價均高於板塊均價，且大部分時間維持1000元/平米左右的差價，最小差價出現在去年底，差距每平米在500元左右。進入三季度後，隨著6月1號線正式開通運營，開福中心板塊的地鐵站點附近樓盤與周邊樓盤差價呈逐步擴大趨勢。
圖2，芙蓉北板塊地鐵站點樓盤高於板塊均價及內六區均價，地鐵樓盤與非地鐵樓盤差價在去年施工階段有所縮小，但進入2016年後差距逐漸拉大。這是因為芙蓉北板塊公交線路和站點距離較遠，地鐵開通對周邊人口出行有極大幫助。在今年樓市火爆的情況下，平均價格偏低的芙蓉北板塊迎來上行期，了該板塊地鐵樓盤價格獲得高於一般樓盤溢價的加速上揚。
圖3，芙蓉中心板塊地鐵口樓盤價格高於板塊均價及區域均價，最高時兩者相差3000元/平米以上，但是進入今年後差距逐步縮小。這是因為芙蓉中心在地鐵施工結束後公交及其他出行方式十分便捷，地鐵交通的可替代方案多且十分方便，所以中心城區地鐵樓盤的優勢並不十分明顯。
圖4，省府南板塊地鐵口樓盤遠高於周邊區域均價，每平米差價達1000元以上。因省府板塊房價偏低，這樣的差距顯得十分明顯。同時，由於省府周邊的公交出行並不像中心城區方便，因此地鐵對於人群的吸引力還是比較大。地鐵樓盤與非地鐵樓盤的價格差距穩定，地鐵樓盤是這一區域首選。
從對比分析可以看出，地鐵對樓盤的溢價起到了明顯作用，所有地鐵口樓盤價格均高於周邊均價，不同板塊之間有一些差別。地鐵的溢價效應在非中心城區尤其明顯。
2.特徵分析
除了將樣本樓盤的數據與周邊樓盤及所在區域的橫向對比以外，還可採用特徵分析的方法研究各個變量條件對房價的影響程度，並得出主要變量地鐵因素對房價的量化加成。
建立特徵價格模型，最為重要的是對特徵變量的選取。通常影響住宅價格的因素有三大類: 區位因素、建築結構因素以及鄰裡環境因素。本文主要研究地鐵對房價的影響，則區位特徵中地鐵因子就是一個特徵變量。另外公交便利程度以及距市中心距高也會對房價產生影響，作為解釋變量也放入到模型中間。建築結構特徵中小區的綠化率以及住房的容積率表示住房居住的舒適程度，可能也會對住房價格產生一定的影響，所以，本文中也選取它們作為論文研究的特徵變量。鄰裡環境中周邊是否有學校、是否有醫院這些因素也會一定程度上影響住房價格。是否有大型超市或商場的因素也會一定程度上影響房價，這一因素也放入模型當中。最終確認了可能對住房價格構成影響的8個特徵變量作為自變量。自變量的初始選擇如下表所示。
對於多因素共同影響，可以採用特徵價格模型分析。特徵價格模型一般包括三種形式：線性形式、對數形式以及半對數形式。線性形式根據模型形式本身的解釋意義以及回歸比較，選擇半對數模型是最好的結果。最終得到的特徵價格模型為:
從下表中能得到：有6個自變量對房價產生了影響，其中，幾個對房價影響較大的變量是：距地鐵站點距離、公交條數以及附近是否有大中學校。
Part 3 結論
通過對比分析我們看到，地鐵樓盤的價格確實與非地鐵盤的價格差異顯著，這在城市外圍區域尤其明顯。而特徵分析則顯示，房價與距地鐵站點距離的遠近成負的相關關係，距地鐵越遠，房價越低，越近則越高。房價與距五一廣場距離也成負相關，與公交條數成正相關，這表明周邊設施越完善，房價越高。有學校表明有教育配套，房價有溢價，與預測相同。
在這些影響因素中，樓盤距地鐵站點的距離的因素回歸係數為-0.259，根據回歸模型：房價變化值=房價均價×〔地鐵站點距離取指數×回歸係數-1)。可以計算出樓盤距離地鐵站點變化1km，本文研究的27個樓盤的中值為8364，則地鐵增值為：1836。其增值幅度為：28.12%，增值效應顯著。
可以看出，地鐵對周邊住宅有極大的增值效應。2016年以來，長沙樓市在成交量的快速上行中迎來了量價齊漲，一二線城市的房價上漲溢出到了長沙。而這其中首先受益的就是長沙的品牌樓盤、地鐵樓盤。在今年領漲的幾個板塊如梅溪湖、洋湖和武廣片區都是案例。隨著3、4、5號線施工進程的加快以及6號線的實施，長沙軌道網線的骨架已經逐步確立，地鐵口樓盤的紅利還在持續釋放當中，而這已經是眾多在長沙置業的人群的首要考慮因素。