【《宁波地铁2号线对沿线土地利用效率及房价的影响》13000字】

宁波地铁2号线对沿线土地利用效率及房价的影响近年来，我国城市化进程日益加快，城市规模显著提升，人口迅速聚集，轨道交通因其具有承载量大，速度快，价格低廉等优点而收到城市居民的青睐。轨道交通不仅缓解了城市交通压力，更对周边商品住房价格产生了影响，优化周边房地产区位条件的同时，也改善了轨道交通沿线的经济发展。研究城市地铁与商品住宅价格之间的关系，能为地方政府、房地产商以及居民提供科学参考。本文通过对国内外相关文献进行分析，并结合实际情况，以宁波市轨道交通2号线为例，探究其对附近地区商品住宅价格的影响。通过比较交通成本模型和特征价格模型两种函数形式，确定运用特征价格模型进行实证分析，得到城市地铁开发对房地产价格影响的结论。在进行实证研究时，宏观因素往往对同一个区域的住宅价格影响较小，所以本文对微观因素进行分析，通过选择邻里特征变量，区位特征变量以及建筑结构特征变量作为影响商品住宅价格的主要因素，并搜集2号线附近住宅的实际样本，进行模型检验及回归结研究发现，宁波轨道交通2号线周边的商品住房价格受到到医院的、容积率、建筑层数以及建筑年龄的影响，其中到医院的距离对商品住房价格产生的增值效应最为显著。根据以上结论，分别从三个角度提出建议。对城市规划部门来说，在规划城市地铁时考虑到土地的不同用途，应对其影响范围内的土地进行更加详细的规划；对于房地产开发商来说，确定影响商品住宅价格的因素，能更加科学地进行开发投资；对购房者而言，应优先选择具有对房价产生高增值效应的属性的住房。关键词：地铁开发；商品住房价格；影响机制 (一)研究背景及意义 1(二)国内外研究现状及进展 1(三)研究内容及创新点 3(四)研究技术路线 4 5(一)城市地铁开发对区位因素的影响 5(二)城市地铁开发对行政因素的影响 5三、城市地铁开发与商品住宅价格关系的模型选择分析 5 5(二)特征价格模型 6(三)模型的比较和选择 6(四)函数形式的选择 7四、宁波轨道交通2号线对沿线商品住宅价格的实证分析 7(一)宁波轨道交通2号线概况 7(二)样本数据来源 7(三)变量选择及量化 8(四)函数形式的选择 9(五)模型检验及结果分析 五、结论及政策建议 (二)政策建议 当国家社会经济迅速发展之时，我国的现代城镇化进程逐渐加速，城市化规模不断夸大，人口也迅速集中。城市居民私家车保有量也在持续上升，虽然城市道路扩张的速度也在增快，但无法完全满足城市居民车辆的运行需求。为了解决车辆过多而导致的道路拥堵问题，同时也为了降低交通事故的发生概率，在此类背景下更好地维护交通安全秩序，地方政府不断加快城市轨道交通的建设(林书杰，王晨曦，2022)。都市轨道交通因具有方便、准时、安全、承载量大和绿色环保等突出优点，对改善城市交通环境，促进都市现代化进程，带动都市空间布局的优化，促进都市经济社会创新发展等起到了重要的促进作用(张思雨，李宇和，2023)。自1969年10月1号北京市轨道交通1号线建成通车，至今已有五十多年。近年来，这在一定层面上传达随着城市地铁修建速度的提升，在2021年，其累计运营线路长度已增至9192.6公里，预计2022年我国城轨交通累计运营线路长度将超1万公里。城市轨道交通缓解了城市交通拥堵的问题，还能促进其沿线的商品住宅开发。城轨交通的便利性能有效缩短市民的上下班通勤时间，给其生活带来极大的便利，还能降低交通成本，因此城市居民倾向于选择轨道交通附近的商品住宅，同时，这在某种程度上证明人求量的进一步提高，其价格也会不断上涨。交通网络结构的优化极大地提高了周边的区位条件，进一步提升周边站点区域的可达性。因此，轨道交通周边的商品住宅的价格已经成为城市居民热议的话题。对房地产开发企业来说，购房者对轨道交通沿线商品住房的关注此，研究宁波轨道交通2号线周边商品住宅价格的变动规律，能为购房者、地方政府以及房地产开发商提供科学参考。1863年，在英国伦敦建设了世界上首条城市轨道交通线，随着国外城镇化进程的发展都市轨道交通也取得了迅速进展，根据统计，目前世界上共有四十多个国家的一百三十余个城市，已经建设或计划建立了都市轨道交通。外国研究人员关于城市轨道交通建设对商品住宅价格的影响，亦有研究成果：RobertCervero(2001)使用希腊雅典的大数据，分析了交通基础设施对房价和租金的影响，研究结果表明，交通设施的邻近性对房屋和公寓的购买价格和租金有直接影响，其中，地铁、有轨电车、郊区铁路和公共汽车站对价格有积极影响①。RadoslawTrojanek和MichalGluszak(2018)共同分析了波兰唯一具备快速城市交通系统的城市一—华沙的轨道交通可用性及其对公寓价格的空间和时间影响。发现华沙新轨HaizhenWen(2018)等人将分位数回归作为OLS回归的有效补充，测量解释变量的隐含价格在不同价格水平之间的变化，于此类相似情境可以推知其可能趋势从而提供住房特征与价格的关系的全面画面。作者以我国杭州市为例，通过对传统的价格特征建模和分位数回归模拟，来探究新建城市轨道交通线路对房价影响的资本化效果(郑凯文，许婷婷，2020)。这也与研究前期提出的理论框架基本吻合，本研究的结果提示关注方法论的选择与应用，在进行类似的研究时应当根据具体的研究问题和对象选择最适宜的方法和技术手段确保研究过程的严谨性和结论的可靠性。此外多种方法的结合使用如定量分析与定性分析相结合，往往能提供更加全面和深入的理解。实验结果表明，地铁的可达性会对房价产生显著影响，车站两公里范围内的平均房价比此范围外的房价高2.1%至6.1%③。2.国内研究现状及进展随着我国城市化进程的不断加快，国内有越来越多的城市加入了积极发展城市轨道交通的行列。伴随着轨道交通行业的飞速发展，其对居民生产生活的影响也越来越显著,因此不选有专家学者投入到对轨道交通的研究中来。何宇航，崔睿哲(2020)年构建特征价格模型，通过分析邻里特征因素、区域特征因素、社会结构特征因素对其附近房产升值状况的影响，从空间和时序二层面展开定量分析。实证结果显示，中国城市地铁对附近住宅价值最大的影响范围，是与地铁站点距离七百米半径之内的区域，该范围内房产平均升值了19.5%。这在一定程度上确认了涨幅最高的则是距离地铁站一百米范围内的房产，平均涨幅达到了37.8%④。在已有理论框架的基础上对部分理论进行了论证，结果表明这些理论不仅在概念上有较强的解释力，在实际操作中也展示了良好的适应性和有效性。通过严格的实证调查，这进一步验证了相关理论的合理性，并带来了新的视角和见解，为现有理论体系提供了坚实的支持和扩展。高凌云，王珊珊(2021)以北京市轨道交通四号线和八通线工程为例，从时间空间二方面深入研究了轨道交通工程在计划施工前对其沿途住房价值的直接影响程度，并运用空间自相关分析方法和波谱分析方法衡量了轨道交通工程对其沿途住宅价值变动的直接负面影ORobertCervero,MichaelDuncan.RailTransit'sValue-Added:EffectsofProximitytoLightandCommutCommercialLandValuesinSantaClaraCountry,California[R].Washington:UrbanLandInstituteNationalofAssociationofRealtorsWashington,D②RadoslawTrojanek;MichalGluszak.SpatialEnvironment,2018,33(02):359-384.LuhongChu;HaizhenWen.TemporalandSpatialEffectsofUrbanCenteronChina.[J]WorldJournalofSocialScienceResearch响程度。产生巨大的负面影响，并由此导致了城市面貌与社会经济发展格局上的新迭代，从而产生了明显的经济效果、社会效用。从这些结果中反映城市轨道交通已经成为主要影响因子，对沿线住宅房产价值的影响程度也十分突出。而随着我国城市化进程的加速，地方政府部门对修建城市地铁的投资也逐渐增多，因此应当科学合理地规划建设城市轨道交通运输线路，从这些指标中呈现以推动城市交通经济社会的发展，并构建完善长效体制，以做好中国住宅地产溢价效应，在城市核心区与外围之间出现巨大差距。根据宁波市地铁2号线沿线五百八十九个二手住宅信息数据，建立了住宅特征定价模型，以解析城市地铁对附近地区房屋价值的实结果显示出这些理论不仅在概念层面上有强解释力，在实际应用中也表现出良好的适应性和有效性。通过严谨的实证研究，这部分工作进一步确认了相关理论的合理性，并提出了若干新颖的观点和见解，为现有理论体系提供了有力的支持和补充。马瑞敏，林依依(2021)采用了特征房价建模理论，从这些特征中反映将房屋价格作为被解释变量，进行特征价格模型的构建，并利用SPSS分析对长沙地铁一号线附近一百零一个居民小区的房屋价值和其余楼盘信息调查，并利用模拟实验、描述性计算、半对数回归模拟实验等手段衡量地铁的对外经济性。研究成果表明，当假定其余各种因素对房屋价格毫无作用时，仅在考察了地铁价格这个单因素之后，房屋价格就和住房与地铁站点间的距离成负相本文以宁波轨道交通2号线为例，通过对比交通成本模型和特征价格模型这两种函数形式，确定运用特征价格模型以及可达性理论计算模型来研究城市地铁开发对商品住宅价格的影响，并根据得到的结论对城市地铁规划，未来房地产发展以及居民的购房选择做出建议，本文共分为5个部分：第一部分主要介绍选题背景、研究意义，在此类背景下分析地铁沿线开发对商品住宅⑤杨茂盛，郑芳.刍论交通因素对住宅地产价格的影响以城市轨道交通的因子为例[J].理论导刊.2018(04):108-112.李菁，周雯雯，杨小花.轨道交通对城郊之间住宅价格影响研究——以{{{X11X}}}市轨道交通2号线为例[J].建筑经济，2020,41(04):106-109.◎唐钱龙，胡婉萱.基于特征价格模型的轨道交通对沿线住宅价格影研究——以长沙轨道交通1号线为例[J].铁道科学与工程学报，2021.价格影响的国内外研究背景，并介绍研究内容、研究创新点和研究技术路线。第二部分进行机制分析。分别介绍城市地铁开发对区位因素和行政因素的影响，从而明确城市轨道交通对商品住房价格产生影响的机制。第三部分进行模型分析。分别介绍交通成本模型和特征价格模型，比较其优缺点，最终选用特征价格模型进行实证分析。第四部分进行宁波地铁2号线对沿线商品房价格影响的实证分析。这在某种程度上昭示了先介绍宁波轨道交通2号线的基本情况，选择适当的函数形式，再选取区位、邻里以及建筑特征变量，进行模型检验以及回归结果分析。第五部分得出结论，并提出政策建议。在定量分析及定性分析方面，将城市地铁站点作为区位特征来研究七对商品住宅价格的影响，丰富了其研究方法，同时能为政府、房地产开发商以及居民提供建议。目前有关宁波市地铁开发对房地产价格影响的研究多集中在1、2、3、4、7号线，尚未有人对2号线进行实证分析(余文博，李青山，2020)。本文首先分析当前国内城市地铁开发的发展状况，明确研究的内容及目标；然后对比交通成本模型和特征价格模型，最后确定通过特征价格模型分析城市地铁开发对商品住宅价格的影响；接着对搜集的区位特征、建筑结构特征以及邻里特征因素进行影响效应分析；最后得出结论，为政府，房地产开发商以及购房者提出建议。区位因素强调了自然界的各种地理要素和生产活动分布之间的相互作用。区位理论通常认为，区位是城市土地最重要的特征，这一特征对城市的人口、经济密度产生深远的影响。住宅是人类生产生活不可缺少的基础设施，商品住宅的选址布局一般有几点要求：较近的通勤距离；便利的交通(陆冰洁，邹丽娜，2022);完备的基础设施。这在一定层面上传达城市地铁开发能提升城市居民上班通勤、生活及学习等方面的便捷程度，从而影响房地产行政因素是政府以增加地产的整体功能为目的所采取的一些积极支持及影响地产开发的政策及法律。政府因素包括土地和房屋政策及城市土地规划。轨道交通的发展大大改善了城市土地利用格局，新发展的轨道交通也能带动城市经济社会的迅速发展(袁天佑，邢可欣，2021)。这在某种程度上证明同时由于城市轨道交通的持续施工，住宅区和商业区及其基础设施也逐步地向沿线城市影响范围内高密度集中，使得城市轨道交通沿线的居住用地、商务用地需求量大大被激活，而城市土地的使用类型也随着市场规律的影响而进行了调整与变化。这在一定程度上阐明就这样，城市轨道交通教育的通车运营不但都市中的商贸、金融、服务行业的重要作用得到了加强，同时也使其也成为了城市周边新城发展的重要交通保中应重视方法论的选择和应用。在进行这类研究时，应根据具体问题和研究对象选择最合适的方法和技术手段，确保研究过程的严谨性和结论的可靠性。此外，多种方法的结合使用，如定量与定性分析相结合，通常能提供更为全面和深入的理解。三、城市地铁开发与商品住宅价格关系的模型选择分析(一)交通成本模型交通成本模型是以土地价格与交通成本的关系为理论依据，构建房地产价值与交通成本函数关系的一种理论模型。这一模型假设公共交通成本只受出行距离和通勤时间的影响，将轨道交通附近的经济条件视作相同，于此类相似情境可以推知其可能趋势剔除了影响公间成本和出行距离等因素的作用。其数学表达式如下：TC=Zi=1TCi(式1)其中，TC是总的交通成本，TCi为第i种出行方式的交通成本，其数学表达式如下：交通成本模型有三个基本假设：第一个假设为城市各个地区与市中心的差别仅仅表现在距离的远近；第二个假设是城市各个地区到市中心的交通系统在效率上是一致的；第三个假设为当交通成本发生改变时，商品住房的价格也会随之发生变化。这在一定程度上确认了根据前面的基本假设，得出一般意义上的交通成本模型公式为(熊子豪，唐小曼，2023):从上面公式可以看出，交通成本模型的优点为理论依据清晰，函数关系易理解，样本数据容易获得。当样本数据数量庞大时，能得出较为准确的信息。但当其数据量过小时，所估算的商品住房价格可能会与市场价格有较大差异(贾雪凝，胡紫晨，2022)。从中可以看出，本研究展示了全面性，理论层面广泛参考了国内外相关领域的前沿成果，确保了研究框架建立在广泛而坚实的学术基础上。在方法论的选择上，采用了多元化的研究方法，以确保数据收集和分析过程的严谨性和可靠性，力求从多角度、多层次展现课题的复杂性和多样性，保证了研究工作的全面性和深度。(二)特征价格模型从这些结果中反映特征价格模型以效用函数、需求函数、市场均衡理论等为理论依据。特征价格模型认为商品是由一系列不同的特征组成的，商品之间之所以会存在价格上的差异，是因为组成商品的各个特征变量的数量和组合方式不同。商品的价格的变动是因为其某一特征的改变。对每个特征变量求偏导便能得到商品的特征价格。从这些指标中呈现特征价格模型要求搜集商品住房价格以及各个特征变量的数据来进行实证研究(龚玉婷，丁P=f(x₁,X₂,X₃,…,Xn)(式4)P=f(L,H,N)(式5)价格特征模型相对于其他模型来说，更符合实际情况，数据也(三)模型的比较和选择从这些特征中反映本文研究的是城市地铁开发对沿线商品住交通成本模型以农业区位理论、竞租理论为理论格的研究中，这两种理论均有被使用，但是，这无疑反映出现实在实际调研过程中，由于交通成本模型往往需要大样本量以提高结论的精确度，这在实际搜集数据的过程中存在着较大的困难，而且交通成本模型也只考察交通成本这一个因素，并不能综合考虑其他因素架对部分理论成果进行了验证，结果显示这些理论不仅在概念层面具备较强的解释力，在实际应用中也表现出良好的适应性和有效性。通过严谨的实证研究，这一部分进一步确认了相关理论的合理性，并提出了一些新的视角和见解，为现有理论体系提供了有力的支持相比较来说，特征价格模型通过对商品住房价格影响因征因素对房地产价格的变化所产生的影响，这一模型更全面地包含了影响商品住房价格的各种特征因素，回归模型比较贴合实际，在此类背景下估算结果准确性更高，对商品价格也具有更强的解释能力，另外，有较多文献使用特征价格模型来研究城市地铁开发对沿线商品住宅价格的影响，能为本文提供参考。所以，本文选择特征价格模型来(四)函数形式的选择线性方程形式：P=ao+∑aiZi+ε(式6)对数形式：InP=ao+∑aiInZi+ε(式7)其中，P表示价格；ao表示常数；ai表示各因素的影响系数；Zi表示影响价格的因素：际运用时，首先要通过统计和假设检验确定，其次进入模型的变量应符合统计显著性，符合与假设一致性等原则，最后再确定需要使用的函数形式。这在某种程度上昭示了通常来说，许多研究都需要不断的尝试和修正函数形式，从而使函数模型满足样本数据拟合的要(一)样本数据来源本文在安居客、链家网、搜房网等多个网站上搜集2022年宁波轨道交通2号线沿线商品住宅价格样本数据，通过百度地图中的测绘工具测量样本商品住房与地铁站点、商业区以及主干道的距离，这在一定层面上传达采集样本点相应的区位特征变量、邻里特征变量(二)变量选择及量化本文分别选取区位特征、建筑结构、邻里特征三种类别的微观特征变量来构建房地产特征价格模型。商品住房到轨道交通的距离(X1)—一样本商品住宅距离最近的地铁站点的距离，本文选取的样本住宅均为地铁站店2公里内的，样本数据单位为米，预期效应为负效应。商品住房到达主干道的距离(X2)—一样本商品住宅距离最近的主干道的直线距离，样本单位数据为米，预期效应为负效应。商品住房到商务区的距离(X3)——由于轨道交通2号线贯穿汉口、武昌和江夏区，但2号线三期工程距离江夏区商圈距离普遍较远，所以本文选取了位于汉口、武昌的三个商务中心区作为研究参考点，这在某种程度上证明分别为汉口的宁波天地商圈、武昌的徐东商圈和街道口商圈，样本数据单位为米，预期效应为负效邻里特征通常包括社会经济变量、公共服务和外在性影响三类。本文的邻里特征变量主要是采集住宅距离公园绿地、大型连锁超市以及学校的距商品住房距离最近的大型医院的距离(X4)-—本文以住宅2公里为范围，如果商品住宅周边2公里内有医院，则赋值为1,没有医院则赋值为0,预期效应为正效应。商品住房距离最近的大型连锁超市的距离(X5)—一超市作为居民生活中必不可少的基础设施，直接影响着生活的便捷程度，距离大型连锁超市的远近会影响购房者的选择，从而影响着住宅的价格(张俊贤，马晨曦，2022)。这在一定程度上阐明本文以住宅2公里为范围，如果周边2公里内有大型连锁超市，则赋值为1,没有超市则赋值为0,预期效应为正效应。从这里可以看出，本研究体现了全面性，理者所要考虑的重要因素，会在极大程度上影响购房者的选择。本文以2公里为范围，如果在周边2公里范围内有重点中小学，则赋值为1,没有重点小学则赋值为0,预期效应为正构成邻里特征的三个主要类型是社会经济便利、政府或市政公共服商品住房的装修程度(X7)—一住宅的装修程度影响着住宅的价格，如果住宅为精装修，能省去不少装修的烦恼，从而更受购房者青睐，本文假定如果为1,如果为毛坯房，则赋值为0,预期效应为正效应。势单位为层，由于高层与底层各有其优点和缺点，低层容易受到蚊表1特征变量的解释与量化区位特征负效应负效应负效应商品住房到最近大型医院的距离，住宅2公里内有医院则赋值为1,没有则赋值为0商品住房到最近大型连锁超市的距离，住宅2公里内有超市则赋值为1,没有则赋值为01,没有则赋值为0负效应商品住房的总层数，单位为层不明确以2022年1月为基准，计算商品住房的建筑年龄负效应(三)函数形式的选择特征价格模型有三种函数形式，分别为有线性、全对数和半对数形式。如果采用线性函数形成，会存在较高的异方差，这在一定程度上确认了对数函数模型作为弹性模型，其价格弹性是由特征价格系数来反映，弹性模型相比半对数增长模型更能反映价格与特征变量之间的关系(费嘉逸，陆婉清，2023)。所以本文选择对数形式。但由于本文中的邻里特征变量中距离医院、超市和学校的距离以及建筑特征变量中的住房装修程度是采用赋值的形式，从这些结果中反映如果使用全对数形式则赋值为0的数据无意义，这样会使数据缺失，影响模型的拟合程度，所以本文采用对数线性函数形式，即仅对区位特征变量取对数，邻里特征和建筑特征变量保持初始值，其函数形式如下(栾志远，姜慧妍，2022):邻里特征变量，a₁为区位特征的价格弹性系数，a₂为结构特征变量的回归系数，a₃为邻(四)模型检验及结果分析将搜集的特征变量带入stata进行多元回归分析，得到的结果如下：表2模型回归参数估计表自由度11111111111源自由度平方和9模型的检验分为两个部分，一是整个回归方程的显著性检验；二是单个自变量的显著性检验。其中，回归方程的显著性检验是判定因变量和自变量之间的线性关系是否显著,表3中F值为3.17,对应的p值为0.0161,从这些指标中呈现小于给定的显著水平0.05,所以拒绝因变量与自变量无线性关系的假设，判定因变量InP与自变量x1,x2,x3,x4,…,x10之间的线性关系显著,整个回归方程是显著的(刘俊豪，蒋梦珍，2022)。但回归方程显著并不代表进入模型的所有自变量对因变量都有显著影响，如果对自变量的显著性进行检验，一般通过判定自变量对应的回归系数是否为0,从这些特征中反映如果不等于0,则该自变量对因变量InP的影响是显著的。Stata中回归系数的检验一般是根据统计量t所对应的p值是否小于显著水平0.05,如果小于，则拒绝回归系数为0的原假设，认为xi对因变量InP的作用是显著的，从表2中可以看出到达大型医院的距离(X4),容积率(X8)、总层数 (X9)、建筑年龄(X10)着四个自变量对应的p值均小于0.05,所以它们对因变量InP作用显著,其它6个变量对应的P值均大于0.05,所以它们对因变量InP的作用不显著(张思为所研究的问题提供了可靠的答案，并为后续的研究打下了坚实的基础。同时，本研究也意识到了自身的局限，期望未来的研究能够在此基础上继续深化，拓宽知识视野，探索更多未知领域。到达地铁站点的距离(X1)的回归系数为-0.054,说明商品住房到房地产的距离与房地产价格呈现负相关，在其它因素不变的情况下，地铁交通距离每增加1%,商品住房价格下降0.05%,但其对应的P值大于0.05的置信水平，说明其影响并不显著,一般来说，距离轨道交通站点越近，相应的房价也会越高，这无疑反映出现实不显著可能是因为所选的样本都在地铁站点2公里范围内，距离地铁站点的距离差异不大，购房者不会过多关注(盛嘉晓，到达主干道的距离(X2)的回归系数为-0.18,说明距离主干道的距离每增加1%,商品住房价格下降0.18%,距离主干道越近，出行就越方便，所以购房者青睐选择距离主干到商务区的距离(X3)的回归系数为0.096,在此类背景下这与预估的效应相反，且P值大于0.05,说明其结果不显著,这可能是由于宁波的商业区较多，本文选择的是武昌、汉口内的大型商务中心，计算它们与样本住房间的距离，忽略中型及小型商务区对房价及购房者意愿也有影响，导致结果不显著(柯泰墨，戴语琳，2022)。在后续的研究中，本文将对这一初步结果进行深入验证，力求全面把握该现象的本质特征和潜在影响因素，确保设计方案的稳健性和广泛适用性。此外，本文还将在后续研究中发现更多的相关变量，并深入剖析它们之间的复杂关系，为理论框架提供强有力的支撑。到医院的距离(X4)的回归系数为0.88,代表医院的虚拟变量每增加1,商品住房价格也会相应上涨，医院与商品房价格之间存在显著的正向线性关系。到学校的距离(X5),到大型超市的距离(X6)的回归系数均为正数，但其P值均大于0.05,说明周边有无学校和超市对商品住房的价格影响并不显著,这在某种程度上昭示了这是因为在宁波轨道交通2号线沿线的商品住宅大多配备有教育资源和购物场所，且学校和商超分布密集，所以对房地产价格无显著影响(嵇和远，殷梦珍，2021)。商品住房的装修程度(X7)的回归系数为0.071,代表装修的虚拟变量每增加1,商品住房价格会相应上涨7.1%。本文介绍的数据处理方法相较于以往的技术显得更为简便且效果更佳。采用了一种直接了当的预处理步骤，该步骤避免了冗余的操作，优化了数据清理和标准化过程，从而显著提升了信息处理效率。这不仅加快了分析资料集的准备速度，还减少了复杂操作可能带来的错误。此外，经过对各种来源与类型的数据进行测试，证明了此方法的可靠性和稳定性。容积率(X8)、建筑层数(X9)、建筑年龄(X10)三个建筑特征变量对住房价格都有显著影响。容积率每增加1,商品房的价格将会下降18%,建筑层数与住房价格成正比，建筑层数越高，小区的基础设施一般更加完备，其价格也会越高(巢综和，闵成婷，2022)。建筑年龄的系数符号与预期的相反，是由于2号线附近建筑年龄较长的房子大多都在市中心，所以价格较高。五、结论及政策建议本文通过研读文献，分析地铁开发对商品住宅价格的影响，选择特征价格模型分析区位、邻里、建筑特征因素分析对商品住房价格的影响，这在一定层面上传达得到以下结论：宁波轨道交通2号线周边的商品住房价格受到到医院的距离、容积率、建筑层数以及建筑年龄的影响，其中到医院的距离对商品住房价格产生的增值效应最为显著。地铁站点的距离对房地产的增值影响不显著,可能是由于用特征价格模型计算时直接将距离地铁站点2千米范围内的楼盘作为研究对象，这在某种程度上证明导致楼盘之间与轨道交通站点距离的差异并不大，房价更多的是受到了其他因素的影响，而且距离轨道交通过近，反而对房价有抑制作用，因为站点周围人流量大，社会治安较差，往往还伴随着噪音污染。(二)政策建议基于上述结论，本文将分别从城市规划部门、房地产开发商以及购房者三个角度给出不同建议：对城市规划部门来说，在规划城市地铁时考虑到土地的不同用途，对其影响范围内的土地进行更加详细的规划，争取实现效益最大化。地铁的规划也应该与周边的商业发展相适应，地铁的建设能使人流迅速聚集，带动沿线商业发展，形成新的商业综合体，从而推动城市经济的发展。对于房地产开发商来说，明确影响商品住宅价格的各种要素，可以更加科学合理地进行房地产的开发投资，研究站点对周边商品住房的辐射范围，为项目的选址提供科学依据。在价格策略的制定上，这在一定程度上阐明要充分考虑目标受众的特点，利用最优价格刺激购买需求。对购房者而言，如果是满足自住需求，应购买距离地铁较近的住房，这样能方便自己的出行，能方便快捷地