轨道交通对住宅的溢价效应与价值捕获机制——以合肥轨道交通1号线为例

张 袁，顾大治，刘傲霜，赵梓言，龚咏喜,3

［1.哈尔滨工业大学（深圳） 建筑学院，广东 深圳 518055；2.合肥工业大学 建筑与艺术学院，合肥 230601；3.广东省人文社科重点研究基地 哈尔滨工业大学（深圳）空间治理数字技术研究中心，广东 深圳 518055］

当前中国正深入实施“公交都市”与“交通强国”战略，2020 年中国“十四五”规划纲要提到：“提高网络效应和运营效率，有序推进城市轨道交通发展”。伴随着近年来中国各大城市人口不断上涨，城市建成区不断扩展，许多城市展开轨道交通建设。截至2021年底，中国开通轨道交通的城市增至50个，运营总长度为9 206.8 km（中国城市轨道交通协会，2022）。轨道交通导向的城市高品质、高密度建设能提高轨道交通运营效率，并引领城市空间形态集约发展已成为行业共识，站点周边步行范围内的土地开发利用与资源配置问题受到广泛关注。“轨道交通沿线土地整备”“公共交通导向的综合开发”“最后一公里建设”成为许多城市“十四五”规划期间的重点工作之一。“十四五”期间中国城市轨道交通项目预计年均完成建设投资约6 000亿元（中国城市轨道交通协会，2021），再加之建成后的运营成本，轨道交通的建设与运营投入资金巨大，而其中约40%～50%建设的资本金需地方政府财政承担，其他费用主要借助银行贷款等方式融资填补（林雄斌 等，2019）。在此背景下，借助有效措施，维护轨道交通收支平衡、城市可持续发展至关重要。

轨道交通对于站点区域的溢价效应主要外显表征为沿线土地与建成房地产增值，土地价格数据往往时间跨度较大，且覆盖区域范围离散，土地价值依附于住宅价值（Davis et al., 2008; McAllister et al., 2018），而沿线站点区域的住宅价格数据能较全面地覆盖并表征沿线站点区域的情况，是城市空间价值在市场上的即时体现（吴文佳 等，2014；沈体雁 等，2020）。当前轨道交通已成为城市新的发展轴，轨道交通大幅提升沿线空间可达性，为沿线的住宅项目带来巨大的溢价增值。在城市中“地铁房”已成为备受欢迎的楼盘销售标签，许多城市通过适宜的“溢价捕获”（Value Capture，也称“溢价回收”“溢价归公”）策略回收轨道交通对沿线住宅空间的增值溢价（Dickens, 2015），借助溢价捕获反哺城市建设。典型的溢价捕获策略主要有设置土地增值税（Li et al., 2022）、构建公私合营伙伴关系（郑思齐 等，2014）、探索沿线土地发展权转移（Suzuki et al., 2015）等，不同社会经济背景地区适用的溢价捕获策略不同。值得一提的是，轨道交通建设能改善周边空间可达性，但是否存在沿线空间增值以及溢价程度的多寡等方面仍有较大争论，这是由于轨道交通的溢价效应容易受到沿线空间土地开发结构（Ren et al., 2020）、建成环境品质（黄醇醇 等，2021）、测度溢价的模型与方法选取（潘海啸 等，2016）、市场供需关系（Shao et al., 2020）等多因素影响，进而在沿线区域表征出显著的空间差异。以合肥市住宅价格为例，同为于轨道交通红利区的住宅价格差异非常明显；有的地方价格超过3万元/m2，有的地方却只有1万元/m2，最高的住宅小区均价甚至是最低小区的5倍。住宅价格的差异有其必然性原因，而过度的溢价分化可能造成轨道交通资源的浪费与城市发展的空间失衡、教育垄断、社会分层、居住隔离等问题。在有限的城市建设资金和空间资源下，有必要开展轨道交通对住宅价格的溢价效应测度与溢价捕获机制研究，提升城市轨道交通社会经济效益。而当前的研究多基于区位交通、建筑形态、公服资源等要素构建模型对住宅价格进行线性关系的拟合（杜超 等，2019；王钺 等，2022），未能综合考虑多种影响要素的作用与复杂叠加效应。同时对于不同站点区域溢价效应的类型化分析不足，尤其欠缺针对性的溢价捕获策略研究。

合肥市自2016年开通第一条轨交线路至今已开通运营5条线路，轨道交通建设的加速度位于全国城市前列，发展内生动力强劲，政府积极探索更加符合城市发展需求的价值捕获策略来反哺轨道交通融资。该市轨道交通对沿线住宅的溢价效应在住宅价格上得到稳定体现，具有一定的典型性与代表性，适合展开轨道交通对住宅的溢价效应与价值捕获机制研究。因此，本文以合肥轨道交通1号线为例，试图辨析轨道交通沿线站点区域住宅的空间溢价成因，刻画溢价特征，并基于中国土地制度提出更利于城市空间高质量发展的溢价捕获策略。以期为其他城市借助溢价捕获策略反哺城市建设提供参考，推动站点区域可持续发展。

1 指标体系与研究设计

面对轨道交通建设与运营的资金需求，亟待厘清轨道交通站点区域住宅溢价影响因素与增值规律，为轨道交通沿线空间的溢价捕获提供决策支撑。首先，提炼站点区域住宅溢价的影响因素。轨道交通对住宅价格的影响可以分为2部分，一部分是直接影响，轨道交通显著提升站点区域的可达性，而可达性的提升显著影响站点区域的住宅价格；另一部分是间接影响，站点区域受轨道交通影响，可达性提升，进一步引发站点区域土地开发强度的增加与各类城市资源的聚集。由于轨道交通对住宅价格的影响一般局限于一定的区域，目前已有研究表明，该范围一般在距地铁站点1～2 km的合理步行区内（崔娜娜 等，2022）。此外，区位是影响住宅价格最主要因素，其次是成交时间（沈体雁等，2020）。基于以上考虑，为厘清包括轨道交通在内各类城市发展要素对住宅价格产生的溢价影响，以合肥市为例，提出住宅价格影响因素的指标选取及赋值方法（表1）。

然后，尝试识别站点区域住宅价格增值规律。基于构建的指标体系，综合运用数据统计法与特征价格法，构建住宅价格拟合模型。对于单个指标，依据散点图分析其对于住宅价格的不同影响（线性、指数、对数、幂数等）标准化处理后以累加法计入模型（吴文佳 等，2014），计算公式为：

式中：i=1，2，…，n；Y为住宅小区均价即住宅实际价格；βi为对应解释变量的权重；F为通过散点图分析得到的Xi对住宅价格不同影响的处理函数（线性、指数、对数、幂数等）；α为常数残差。

通过住宅价格拟合模型计算得到因变量Y的拟合预测值Y'即住宅特征价格，进一步借助住宅价格拟合模型，识别各站点周边区域区位-建筑-环境3个层面对住宅的溢价驱动效应，计算公式为：

式中：Ye＇为e层面指标对于住宅特征价格的贡献，e=[a,b,c]，其中Y'a为区位交通层面指标对于特征价格贡献；Y'b为建筑形态层面指标的贡献；Y'c为邻里环境层面指标的贡献。m为e层面指标，m=［m1，m2…mk］。

进一步根据区位交通、建筑形态、邻里环境层面指标对于住宅特征价格的贡献并连同实际住宅价格，与研究范围的平均情况对比进行高低分类，为每个站点区域构造一个住宅溢价情况（实际住宅价格、区位交通层面指标贡献、建筑形态层面指标贡献、邻里环境层面指标贡献）的四元组。精细化表征具体站点周边溢价特征，分类对站点进行评估，探讨不同指标要素对轨道交通站点区域住宅溢价效应的作用机理与影响效力。最后，基于各站点溢价特征与合肥实践，提出针对中国土地制度溢价捕获机制与策略的思考。

5）怕受冻。大樱桃不耐寒。幼树茎干枝条生长发育快，组织比较疏松，冬季寒冷气候容易使枝条失水抽干，温度低于-20℃时，会引起大枝纵裂和流胶，造成枝条冻伤或坏死，花芽冻害。花期温度降到-3℃以下时即受冻。

2 研究案例与数据

2.1 研究案例

合肥自20 世纪50 年代成为省会城市，人口发展迅速，特别是近20年，常住人口自2005年的463万人增长至2021 年的946 万人（合肥市统计局，2022）。城市结构方面，自20 世纪50 年代的单中心、80年代的“一核三扇叶”至当前的多中心格局（董鉴泓，2005），可代表中国传统“单中心”转变为多中心结构的一般模态。当前合肥已规划多条轨道交通线路，形成轨道交通线网体系，已开通运营5 条线路，轨道交通建设的“加速度”位于全国城市前列，发展内生动力强劲。其中，1号线共设23座车站，北起位于庐阳区的合肥火车站，南至位于滨湖新区的九联圩站，全线总长24.58 km（谢树庆，2016）。1号线作为合肥市开通的第一条轨交线路，南北跨多个行政区，链接老城与新城及待开发区域，沿线土地利用与空间发展情况多元复杂，具有一定的典型性与代表性。研究区共计145.89 km2，具体范围如图1所示。

图1 研究范围Fig.1 Research area

2.2 研究数据

二手房住宅小区均价数据有一定的研究价值，受城市用地限制，新建住宅范围逐年缩减，而二手房分布较广，且市场交易活跃，可较好地反映某一区位房价的水平（吴文佳 等，2014）。借助编程获取2018 年12 月安居客网站公布的合肥市二手房住宅小区均价及小区相关属性数据。得到974个独立住宅小区（或居住组团）样本，占合肥市域住宅小区的25.76%，同时获得样本小区属性数据，包括小区名称、单位面积均价、空间位置、建成年代、容积率和绿化率等。通过2018 年12 月的百度POI 数据，确定小区周边公交线路及各类公共服务设施情况，进一步借助卫星地图与用地现状图对沿线住宅小区信息进行修正，以确保数据的有效性与真实性。对于单个指标，依据散点图分析其对于住宅价格的不同影响（线性、指数、对数、幂数等），标准化处理后计入模型（表2），并通过共线性检验剔除共线性强的自变量。

表2 变量描述性统计Table 2 Descriptive statistics of variables

3 轨道交通对住宅的溢价效应及空间特征

3.1 价格空间分布特征识别

通过建立住宅价格拟合模型识别价格空间分布特征，该模型回归结果的F检验显著性水平＜0.001，R2为0.561，杜宾指数为1.787，回归拟合良好（图2）；住宅小区与轨交站点距离、与CBD 距离对价格产生显著随距离衰减的负向溢价影响。房龄、医院、商场、博物馆等指标表征出显著的线性负向溢价影响；公交线路数、绿化率、公园等指标则为显著的线性正向溢价影响（表3）。

图2 模型的残差分布（a.残差直方图；b.残差绝对值）Fig.2 Residual distribution of the model (a.residual histogram;b.absolute residual values)

表3 模型回归结果Table 3 Regression results of the model

基于住宅特征价格模型结果，依据住宅小区与站点距离划分圈层，梳理住宅价格及公服设施的空间分布，可见站点周边的公服用地、商业商务用地、居住用地与绿化用地在空间上总体呈现北部老城区与南部新城区集聚分布而位于中间区域的站点周边分布较少，而住宅特征价格与实际价格在线路中部及南部的站点区域差异较大（图3）。这是由于线路中部及南部为城市新区，受已制定尚未实施的空间规划的影响，住宅实际价格体现一定的超前性。

图3 住宅价格（a.实际价格；b.特征价格）及站点周边各类用地分布（c.公服用地；d.商业商务用地；e.居住用地；f.绿化用地）Fig.3 Housing price(a.actual price; b.characteristic price) and land use around metro stations(c.public land use;d.commercial land use; e.residential land use; f.green land use)

值得一提的是，在邻里环境层面，各站点周边不同圈层的住宅项目周边配套设施的数量与类型分布较为均质，在站点圈层空间上并无显著的设施梯度集聚趋势（图4）。基于模型结果，虽小学与中学的回归系数在统计学上不显著，但小学、中学、高校等教育设施显示出对住宅价格的正向溢价驱动效力。相比之下，荷兰学者发现学校与住宅的距离对住宅价格的影响不大（Ghebreegziabiher et al.,2010），本研究中教育设施与住宅价格的正相关可以用中国“学区房”政策解释，这项政策划定中小学公立学校的登记入学区域，因此对住宅产生较大的溢价增值影响（高喆 等，2022）。

图4 站点区域不同圈层各类设施分布（a.教育资源；b.医疗资源；c.其他配套资源）Fig.4 Facility distributions in different circles of the station catchment area (a.educational facilities;b.medical facilities;c.other supporting facilities)

3.2 轨道交通沿线溢价驱动要素分析

借助住宅价格拟合模型测度各指标变量对住宅特征价格的溢价贡献，结果如表4所示，住宅与轨交站点距离、与城市CBD距离以及住宅小区容积率等指标显示溢价影响的空间梯度衰减态势。

表4 指标变量对住宅特征价格的影响Table 4 The influence of indicators on housing price

进一步通过分析区位-建筑-环境3个层面指标对于住宅特征价格的贡献，识别各站点周边区域区位-建筑-环境3个层面对住宅的溢价驱动效应。总特征价格在北部老城中心形成最高峰值而在南部新城区紫庐站周边形成次高峰，并呈现出由2个高峰值向外围递减的特征。区位交通层面指标的贡献（图5-b）整体呈现北部老城区的轨交沿线区域显著高于南部新城区特征。建筑形态层面指标的贡献（图5-c）所引起的价格空间差异较小，整体呈现位于南部站点区域高于北部老城区特征。邻里环境层面指标贡献（图5-d）的空间差异也较小，整体呈现中部偏北的葛大店站与中部偏南的塘西河公园站周边区域较高，而线路首末端及中部区域较低特征。

图5 合肥1号线周边住宅总特征价格（a）及各层面指标对其贡献情况（b.区位交通；c.建筑形态层面；d.邻里环境）Fig.5 Housing characteristic price along Metro Line 1 in Hefei(a)and the contribution of specific indicators to it (b.Locational Transport; c.Architectural Form; d.Neighborhood Environment)

进一步对比区位-建筑-邻里层面指标对住宅特征价格贡献情况（图6），可见区位交通层面指标的溢价驱动效应最显著，影响幅度近60%；其次是邻里环境层面指标的溢价贡献，且其与区位交通层面呈现一定的协同伴生关系，影响幅度近30%；而建筑形态层面指标对住宅价格影响幅度在7%以内，贡献有限。

图6 各层面对住宅特征价格的溢价贡献Fig.6 Premium contribution of each aspect to housing characteristic price

3.3 站点精细化典型特征识别

图8 合肥轨交1号线分站点的8项指标统计Fig.8 Statistical chart of eight indicators of stations in Metro Line 1 in Hefei

①～⑧类站点实际住宅价格低于平均水平，溢价不足，可重点改善站点区域溢价短板，并构建利于住宅溢价的城市功能结构与空间环境。⑨～⑯类站点区域的实际住宅价格均高于平均水平，溢价充分，政府可在站点区域的相关项目工程中构建合理的溢价分配机制，回收过高溢价反哺①～⑧类站点区域建设。其中③、⑤、⑥等类型站点区域区位交通层面的因素溢价不足，合肥轨交1号线的望湖城、长淮与朱岗等站属于此类型；由前文可知区位交通要素对住宅的溢价效力最大，可积极借助轨交对站点区域可达性提升的红利，弥补自身城市地理位置短板。①、④、⑤等类型站点区域建筑形态层面的因素溢价不足，望湖城、长淮与朱岗等站属于此类型；可积极借助老旧小区更新改造工程，提升站点区域住宅小区的建筑品质。⑪、⑬、⑭等类型站点区域邻里环境层面的因素溢价不足，万达城站属于此类型；可在距离站点合理范围内配置具有正向溢价效应的高校、公园设施。

通过四元组的构建，能清晰地表征城市不同站点周边的住宅溢价驱动特征与溢价潜力，有助于政府与公众横向对比不同站点周边的空间发展情况，为溢价捕获工作提供决策支撑。

4 讨论

为了确立轨道交通站点区域溢价效应与价值捕获的系统联系，首先，需要明确其学理依据。国际上存在2种主要的溢价捕获策略，即向站点区域征收轨道交通增值税和采取轨道交通导向的综合开发（Wang et al., 2019）。在此基础上，建立轨道交通站点区域溢价效应与价值捕获的系统联系（图9）。前者征收增值税在欧美国家较为常见，后者综合开发更加符合中国城市的实际情况，尤其在公有制土地制度背景下，中国政府逐步下放土地审批权，以推动城市公共设施建设与沿线空间的协同发展。合肥市不断探索更加符合城市发展需求的轨交站点区域综合开发新路径（表5），通过合理规划和设计，平衡各方利益，建立可持续的发展机制，推动站点周边区域的空间价值最大化，这些措施均体现“溢价捕获”思想。

图9 溢价效应与价值捕获的系统联系Fig.9 Systematic connection between premium effect and value capture

表5 合肥市轨道交通站点区域综合开发规划演变历程Table 5 Evolution of metro station regional comprehensive development planning in Hefei City

立足于轨道交通与沿线空间的相互作用与地理效应，借鉴各地价值捕获实施情况，基于中国国情，主要探讨关于轨道融资与价值捕获的互动关系、土地制度创新、溢价分配的不同模式与实施机制。

4.1 轨道融资与价值捕获的互动关系

轨道交通站点区域的溢价效应受地理区位、土地开发强度、城市公共服务配置等多重叠加作用，1 号线属于合肥市第一轮轨交建设，轨道建设与开发相对脱节，而在后续的第二轮、第三轮规划，政府逐步开展沿线用地规划，以站点为单位深入剖析周边土地现状与发展潜力，确定发展定位，并基于此确定沿线储备用地的容积率、用地功能、建筑密度、建筑高度等指标，推动轨交建设与沿线空间协同互惠发展（见表5）。

在站点周边区域，不同的发展定位，其溢价效应不同，规划工作的利益导向亦不同。有必要基于不同站点的实际情况，针对性地开展溢价捕获工作。此外，溢价捕获涉及政府、轨道交通公司、相关物业企业、房地产开发商、市民等多元主体利益（曹哲静 等，2019）。在前期应合理组织站域职住空间结构，及时建设沿线相关城市配套服务等，进一步提升轨道交通客流服务水平，在运营期获取票务收益与沿线空间增值，通过溢价分配返还于建设方的方式完成溢价捕获。

4.2 土地利用制度创新

借助创新的土地制度能有效推动轨道交通与沿线空间协同发展。合肥轨道交通1号线沿线空间主要是借助政府在轨交建设期积极储备用地，轨交建设完成后通过“招拍挂”或者划拨的方式，将土地使用权转让给相关企业。其后合肥市于2019年出台了《合肥市人民政府关于轨道交通场站综合开发的意见》（简称“意见”），开创性地提出规划方案预审制度，结合“带方案‘招拍挂’”土地出让方式（合肥市人民政府，2019），保障轨道交通设施与上盖开发的时序匹配。同时，亦基于不同情况提出协议出让、划拨转出让等多样化的供地政策。

由于轨道交通公司在建设轨道交通时需征用沿线部分地段的土地，如车辆基地上盖、受地理与技术要求需征用的土地，再加之沿线由政府掌握的未批未建用地，当轨道交通建设完成后，这部分空间是城市发展新的增量，是推动城市发展的增长极。另外，城市政府借助轨道交通建设红利吸引物业企业公司、房地产开发商等对沿线老城区开展城市更新工作，提升城市存量空间品质。这2类项目在规划审批、土地出让、产权、消防等方面上与现行规范程序存在许多矛盾冲突，有必要在政府支持下在顶层设计方面开展积极探索。

4.3 溢价分配的不同模式与实施机制

溢价分配涉及参与实体的动力因素与政府政策机制。合肥轨道交通1号线站点区域主要是政府在轨交建设期进行沿线土地调整、储备工作，轨交建设完成后通过带条件、带方案“招拍挂”、协议等方式达成溢价分配。同时，自2019年《意见》出台后，轨道交通公司参与合肥市所有沿线综合开发物业项目的收益分配。

溢价分配主要有2种模式，一种是轨道交通公司完成沿线控规、车辆基地上盖地板等工作后，采用公开拍卖等形式转移土地发展权。另一种是轨道交通公司自行投资土地建设，全面承担建设项目风险与收益。此外，亦有通过股权分配、签订协议等方式达成轨道交通公司与物业企业、房地产商的利益分配，推动轨道交通建设运营的成本与收益统一。探索多样化溢价分配模式与政府政策机制，能更加适应并平衡多方利益体的差异化需求。

5 结语

本文以合肥市地铁1号线为例，探讨站点区域住宅溢价效应的影响因素与溢价程度的空间差异，得出的主要结论有：1）合肥轨道交通1号线对沿线住宅价格有显著影响，并随着距离站点的增加，价格逐渐衰减。2）不同指标要素对站点区域住宅溢价效力的贡献各不相同，其中区位交通层面指标的溢价贡献最大，其次是邻里环境层面指标，建筑形态层面指标的贡献最小。3）通过对站点区域的评估和分析，识别溢价规律与地理效应，建立轨道交通站点区域溢价效应与价值捕获的系统联系。同时，针对中国公有制土地制度，剖析了轨道融资与溢价捕获的互动关系，并提出了具有制度可行性的土地利用策略，以推动轨道交通溢价归公、城市居民共享地利和社会经济可持续发展。4）在实施机制上，探讨了溢价分配的不同模式。本文结论有助于推动形成轨道交通高效运营与沿线站点区域高品质发展的双赢局面，可为城市规划评价和改善轨道交通站点区域提供科学有效的借鉴和参考。

本文探索性地构建住宅价格拟合模型，提出量化识别轨道交通站点区域住宅溢价效应的方法，进一步提出溢价捕获实施机制与策略。在理论方面，本文构建的轨道交通沿线住宅价格的溢价特征识别方法可以解析住宅溢价驱动要素及影响机理，丰富城市轨道交通建设方面的研究。在实践方面，本文结论不仅能辅助政府依据站点区域实际情况，构建可实施的溢价捕获方案与住宅价格调控策略，还有助于填补轨交建设与运营的资金缺口。

本文借助即时广泛的城市住宅价格数据分析各发展要素对住宅的增值效应，研究方法具有普适性，然而由于数据有限，仅采用合肥市一个城市的房价截面数据，涉及时间、空间异质性的轨道交通沿线住宅溢价效应与价值捕获问题仍有待进一步探讨，以更全面地了解轨道交通沿线站点区域各发展要素对住宅的增值效应，为轨道交通溢价捕获策略的制定提供依据。