作者简介：兰宇杉（1996-），男，壮族，广西都安人，广西大学商学院在校研究生，研究方向：城市经济。

摘 要：本文利用商圈二手房数据作为因变量，基于南宁地铁一号线的正式开放这一“准自然实验”，使用面板双重差分模型来研究地铁站的正式开放对于地铁站周边商圈内二手房价格的影响，得出结论为地铁一号线沿线商圈的二手房平均价格在地铁一号线开放后比非沿线商圈内二手房平均价格高出5.07%。后再将数据缩小到城区，得出结论为青秀区的地铁沿线商圈在地铁开放后比非地铁沿线商圈高出5.03%，西乡塘区的地铁沿线商圈在地铁开放和比非地铁沿线商圈高出2.57%。最后在稳健性检验中，将地铁一号线开放时间提前一至两年，结果表明前文所述结论是稳健的。

关键词：地铁;二手房数据;DID 南宁

中图分类号：F23 文献标识码：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2022.09.055

0 引言

轨道交通作为新时代常见的交通工具，具有快速、安全、便利、实惠的特点，大大减少了城镇居民的通勤时间，加速了城市各地区的人流变化，是城市高速发展的不可或缺的助燃剂。南宁市地铁一号线是南宁市第一条轨道交通线路，于2016年12月28日正式全面开放。南宁地铁一号线的正式开放必然会对地铁周边区域带来积极正面的影响，但这种正面影响的度量有时候是很困难的，原因在于地铁穿梭于城市，所到达地区往往很难收集到有关的高频数据，因此研究可能只能局限于地铁的建成对于整座城市的影响，而非城市某个区域的影响。商圈（商业圈）数据相比于城市，城区数据，可以更微观的去揭示现象。本文选择使用南宁市商圈内二手房平均价格作为因变量，可以很好地度量地铁一号线的建成对于地铁站周边区域的影响。二手房价格是一个很好的衡量区域发展水平的代理变量，因为二手房价格往往会受到附近区域内教育设施，生活娱乐设施，交通设施的影响（缪格，et al，2017）。

国内外大部分二手房相关文献主要基于Hedonic Price Model（HPM，特征价格模型）来研究是何因素影响了二手房价格，以及Kriging插值法，空间自相关等空间方法来研究地铁站如何影响住宅价格，而少有使用经济学方法进行研究。由于南宁市地铁二号线的正式开放时间为2017年12月28日，比地铁一号线的正式开放时间晚了一年，我们可以在相对没有干扰的情况下利用一号线开放这一“准自然实验”来验证地铁的建立对于地铁站周边商圈二手房价格的影响。本文采用南宁市部分商圈的二手房平均价格的对数形式作为因变量，采用双重差分模型来研究地铁沿线商圈内的二手房价格与非沿线商圈内二手房价格的差异，进而得出地铁对于二手房价格变化的影响。

1 变量说明，数据描述以及模型设定

本文中的因变量为南宁市青秀区，西乡塘区，江南区和兴宁区四个城区内28个商圈的2014-2017年的二手房单位平方米的平均價格取对数后的月度数据。由于南宁市轨道交通一号线于2016年12月28日全线开通运营，而南宁市轨道交通二号线于2017年12月28日开始运营（东延线玉洞站至坛泽站为2020年11月23日开通运营），为避免二手房价格数据受到二号线运营的干扰，将时间段定位在2014-2017年。本文中的实验组设定为商圈中心距离地铁站不超过两千米的商圈，包括西乡塘区内的相思湖新区、科园大道、鲁班路、新阳、衡阳和华强，兴宁区内的朝阳广场，青秀区内的民族广场、七星桃源、南湖、金湖广场、会展中心、东盟商务区、凤岭、新竹、长湖路、东葛路、建政路。控制组设定为商圈中心距离地铁站超过两千米的商圈，包括西乡塘区内的北湖、北大路、安吉、心圩、兴宁区内的望州路，青秀区内的柳沙，以及江南区内的白沙大道、沙井、五一路、星光大道。商圈及商圈二手房单位平方米价格数据具体见图1。

为尽量避免样本选取偏差问题，各个商圈的二手房单位平方米的平均价格数据来源于国内两大二手房销售网站：58同城和安居客。通过从两个网站内收集到的各商圈二手房数据进行平均后，得到经过调整的二手房单位平方米的平均价格。部分商圈数据只存在于某个网站，则取该网站的二手房数据作为调整后的数据。商圈到地铁站的距离通过百度地图内测距功能计算。

由于缺乏各商圈内相应特征的历史数据，本文利用面板数据固定效应模型，以得到参数的一致性估计。模型设计为一个简单双重差分模型，具体模型如下：

其中lnprice为各商圈不同时期的二手房每平方米的平均价格。time为虚拟变量，当年份为2017年时，time=1，否则time=0。treat为虚拟变量，当商圈为一号线沿途商圈时，treat=1，否则treat=0。

2 实证分析

利用（1）中的DID模型，选择商区：相思湖新区，科园大道，鲁班路，新阳，衡阳，华强，朝阳广场，民族广场，七星桃源，南湖，金湖广场，会展中心，东盟商务区，凤岭，新竹，长湖路，东葛路，建政路作为实验组;柳沙，北湖，北大路，安吉，心圩，白沙大道，沙井，五一路，星光大道，望州路作为控制组。具体回归结果见表1。

表1中，（1）列为基准回归模型，（2）列为控制了不同城区的固定效应模型，（3）列为控制了各商圈的固定效应模型，（4）列为控制了时间的固定效应模型，（5）列为控制了时间和商圈的固定效应模型。由表1结果可知，地铁一号线沿线商圈内的二手房价格要比非一号线沿线商圈内的二手房价格平均高出5.07%，结果在统计上显著。

由于青秀区为南宁最重点发展的城区，也是南宁GDP历年来最高的城区，许多因素如资源配置等可能会使其二手房价格上涨的比别的城区更快。为进一步探究地铁一号线的建立对二手房价格的影响，将数据范围缩小到城区，具体回归结果见表2。

表2中，（1）列为青秀区基准回归模型，（2）列为西乡塘区基准回归模型，（3）列青秀区控制时间和个体的固定效应模型（4）列为西乡塘区控制了时间和个体固定效应模型，（5）列青秀区和西塘区的基准回归模型，（6）列为青秀区和西乡塘区控制了时间和个体的固定效应模型。由表2结果可知，在控制个体和时间后，青秀区内地铁一号线沿线商圈内的二手房价格要比青秀区内非一号线沿线商圈内的二手房价格平均高出5.03%[ Exp（0.0491）-1=0.0503254]，结果在统计上显著。在控制个体和时间后，西乡塘区内地铁一号线沿线商圈内的二手房价格要比西乡塘区内非一号线沿线商圈内的二手房价格平均高出2.57%，结果在统计上显著。

3 稳健性检验

为进一步巩固地铁一号线正式开放对沿线商圈内二手房价格有正向影响的结论，将地铁正式开放时间提前一年至两年，具体回归结果见表3。

表3中，（1）（2）（3）列为假定一号线正式开放时间为2015年12月28日。（4）（5）（6）列为假定一号线正式开放时间为2014年12月28日。由结果可知，当控制了商区和时间后，假定一号线正式开放时间为2015年12月28日后，DID系数为0.0169，在统计上显著，而假定一号线正式开放时间为2014年12月28日时，DID系数为0.011，在统计上不显著。对于第（3）列DID系数在统计显著，可能的原因在于一号线未开放时已经存在外溢效果，进而影响了一号线沿线商圈的二手房价格，从图1也可以看出，在一号线正式开通前，各商圈已经存在二手房价格上涨的现象。地铁未正式开放的外溢效果并不影响前文结论，因为南宁地铁二号线的外溢效果会使部分本文中的控制组数据出现价格上涨情况，导致前文的回归系数低于真实的回归系数，但结果依旧显著。对于第（6）列DID系数在统计上不显著，证明了本文中地铁一号线对沿线商圈内二手房价格有正向影响的结论，结果是稳健的。

4 结论

本文探讨了2014-2017年南宁市四个城区中地铁一号线建成后对地铁站附近商圈的二手房平均价格的影响。具体而言，本文使用2014-2017年南寧市28个商圈的二手房平均价格的月度数据，首先以青秀区内一号线沿线的11个商圈，西乡塘区内一号线沿线的7个商圈，以及兴宁区内一号线沿线的朝阳广场商圈作为实验组，剩余10个未沿一号线线商圈作为控制组，进行面板双层差分模型的回归。回归的结果证明了地铁一号线的正式开放对于一号线沿线商圈内的二手房价格具有正向影响。为进一步探究结论，仅利用青秀区内商圈以及西乡塘区内商圈进行双层差分回归，结论依旧成立。为验证结论的稳健性，本文采取将地铁一号线正式开放时间向前推移一年至两年，稳健性检验的回归结果证明了结论的稳健性。

本文的局限性在于，仅使用南宁的商圈二手房价格数据可能存在异质性，结论可能只作用于南宁市。其次，在样本选取上可能出现偏差，首先从二手房交易平台网站获取的数据可能存在选取偏差，无法完全衡量商圈内二手房价格的水平，其次在于选取的商圈，可能由于数据的限制而忽略了部分商圈。

参考文献

[1]缪格，李英冰，袁菲，等.基于多元回归法的武汉市二手房价格影响因素研究[J].城市勘测，2017，2（1）.

[2]徐俊.新建城市轨道交通项目对周边住宅价格的影响研究[D].成都：西南交通大学，2005.

[3]张伟阳，李慧，段学军，等.城市轨道交通对住宅价格的影响研究———以北京市地铁一号线为例[J].经济地理，2012，32（2）.

[4]李青香，周小玲，毛蒋兴，等.基于大数据的二手房价格空间分布及影响因素分析———以南宁市为例[J].经济与社会发展，2020，（6）.