一、緒論（一）研究背景及意義1.研究背景當國家社會經濟迅速發展之時，我國的現代城鎮化進程逐漸加速，城市化規模不斷夸大，人口也迅速集中。城市居民私家車保有量也在持續上升，雖然城市道路擴張的速度也在增快，但無法完全滿足城市居民車輛的運行需求。為了解決車輛過多而導致的道路擁堵問題，同時也為了降低交通事故的發生概率，這在一定角度上表達了更好地維護交通安全秩序，地方政府不斷加快城市軌道交通的建設（李澤宇,王晨曦,2022)。都市軌道交通因具有方便、準時、安全、承載量大和綠色環保等突出優點，對改善城市交通環境，促進都市現代化進程，帶動都市空間布局的優化，促進都市經濟社會創新發展等起到了重要的促進作用(張敏杰,陳怡然,2023)。自1969年10月1號北京市軌道交通1號線建成通車，至今已有五十多年。近年來，在這種設定里隨著城市地鐵修建速度的提升，在2021年，其累計運營線路長度已增至9192.6公里，預計2022年我國城軌交通累計運營線路長度將超1萬公里。2.研究意義城市軌道交通緩解了城市交通擁堵的問題，還能促進其沿線的商品住宅開發。城軌交通的便利性能有效縮短市民的上下班通勤時間，給其生活帶來極大的便利，還能降低交通成本，因此城市居民傾向于選擇軌道交通附近的商品住宅，同時，從這些態度可以明白人流不斷集聚，周邊的商圈也會發展迅速(劉思遠,楊柳青,2021)。隨著軌道交通沿線的住宅需求量的進一步提高，其價格也會不斷上漲。交通網絡結構的優化極大地提高了周邊的區位條件，進一步提升周邊站點區域的可達性。因此，軌道交通周邊的商品住宅的價格已經成為城市居民熱議的話題。對房地產開發企業來說，購房者對軌道交通沿線商品住房的關注會提高購房需求，從這些措施中看出房地產價格也會不斷上升(周嘉欣,黃成,2021)。因此，研究烏魯木齊軌道交通2號線周邊商品住宅價格的變動規律，能為購房者、地方政府以及房地產開發商提供科學參考。（二）國內外研究現狀及進展1.國外研究現狀及進展1863年，在英國倫敦建設了世界上首條城市軌道交通線，隨著國外城鎮化進程的發展都市軌道交通也取得了迅速進展，根據統計，目前世界上共有四十多個國家的一百三十余個城市，已經建設或計劃建立了都市軌道交通。外國研究人員關于城市軌道交通建設對商品住宅價格的影響，亦有研究成果：RobertCervero（2001）使用希臘雅典的大數據，分析了交通基礎設施對房價和租金的影響，研究結果表明，交通設施的鄰近性對房屋和公寓的購買價格和租金有直接影響，其中，地鐵、有軌電車、郊區鐵路和公共汽車站對價格有積極影響RobertCervero,MichaelDuncan.RailTransit’sValue-Added:EffectsofProximitytoLightandCommuterRailTransitonCommercialLandValuesinSantaClaraCountry,California[R].Washington:UrbanLandInstituteNationalofAssociationofRealtorsWashington,D.C,June2001.。RobertCervero,MichaelDuncan.RailTransit’sValue-Added:EffectsofProximitytoLightandCommuterRailTransitonCommercialLandValuesinSantaClaraCountry,California[R].Washington:UrbanLandInstituteNationalofAssociationofRealtorsWashington,D.C,June2001.RadoslawTrojanek和MichalGluszak（2018）共同分析了波蘭唯一具備快速城市交通系統的城市——華沙的軌道交通可用性及其對公寓價格的空間和時間影響。發現華沙新軌道交通線（M2）甚至在修建以前，就影響了公寓價格(龔文彬,許梓涵,2021)RadoslawTrojanek;MichalGluszak.Spatialandtimeeffectofsubwayonpropertyprices[J].JournalofHousingandtheBuiltEnvironment,2018,33(02):359-384.。RadoslawTrojanek;MichalGluszak.Spatialandtimeeffectofsubwayonpropertyprices[J].JournalofHousingandtheBuiltEnvironment,2018,33(02):359-384.HaizhenWen（2018）等人將分位數回歸作為OLS回歸的有效補充，測量解釋變量的隱含價格在不同價格水平之間的變化，在已有成果支撐下能夠推導出結果從而提供住房特征與價格的關系的全面畫面。作者以我國杭州市為例，通過對傳統的價格特征建模和分位數回歸模擬，來探究新建城市軌道交通線路對房價影響的資本化效果(唐子豪,徐若雪,2021)。對于此設計的合理性，本文也會通過最終的結果進行論證，結合文獻中的理論框架與實證分析，驗證本研究方法的有效性和適用性。通過對結果的深入剖析研究不僅能夠展示該設計在解決特定問題上的優越性能，同時也能體現其在更廣泛背景下的潛在價值和應用前景。此外本文還對比現有文獻中類似研究的設計與成果，進一步強調本設計的獨特貢獻及其對相關領域的推進作用。實驗結果表明，地鐵的可達性會對房價產生顯著影響，車站兩公里范圍內的平均房價比此范圍外的房價高2.1%至6.1%LuhongChu;HaizhenWen.TemporalandSpatialEffectsofUrbanCenteronHousingPrice—ACaseStudyonHangzhou,China.[J]WorldJournalofSocialScienceResearch,2018,5(01):89.。LuhongChu;HaizhenWen.TemporalandSpatialEffectsofUrbanCenteronHousingPrice—ACaseStudyonHangzhou,China.[J]WorldJournalofSocialScienceResearch,2018,5(01):89.2.國內研究現狀及進展隨著我國城市化進程的不斷加快，國內有越來越多的城市加入了積極發展城市軌道交通的行列。伴隨著軌道交通行業的飛速發展，其對居民生產生活的影響也越來越顯著，因此不選有專家學者投入到對軌道交通的研究中來。趙子墨,田婷婷（2020）年構建特征價格模型，通過分析鄰里特征因素、區域特征因素、社會結構特征因素對其附近房產升值狀況的影響，從空間和時序二層面展開定量分析。實證結果顯示，中國城市地鐵對附近住宅價值最大的影響范圍，是與地鐵站點距離七百米半徑之內的區域，該范圍內房產平均升值了19.5%。如此能夠看出漲幅最高的則是距離地鐵站一百米范圍內的房產，平均漲幅達到了37.8%聶沖,溫海珍,樊曉鋒.城市軌道交通對房地產增值的時空效應[J].地理研究.2010,29(05):801-810.。聶沖,溫海珍,樊曉鋒.城市軌道交通對房地產增值的時空效應[J].地理研究.2010,29(05):801-810.孫海濤,羅秋怡(2021)以北京市軌道交通四號線和八通線工程為例,從時間空間二方面深入研究了軌道交通工程在計劃施工前對其沿途住房價值的直接影響程度,并運用空間自相關分析方法和波譜分析方法衡量了軌道交通工程對其沿途住宅價值變動的直接負面影響程度。鄧澤洋,吳彤彤(2018)均認為,交通因素將對城市土地的使用形式、格局、建筑規模等均產生巨大的負面影響,并由此導致了城市面貌與社會經濟發展格局上的新迭代,從而產生了明顯的經濟效果、社會效用。這在某種程度上闡明了城市軌道交通已經成為主要影響因子,對沿線住宅房產價值的影響程度也十分突出。而隨著我國城市化進程的加速,地方政府部門對修建城市地鐵的投資也逐漸增多,因此應當科學合理地規劃建設城市軌道交通運輸線路,這在一定范圍內證明了以推動城市交通經濟社會的發展,并構建完善長效體制,以做好中國住宅地產供給側市場的建設(何志宇,鄭雅琳,2021)楊茂盛，鄭芳.芻論交通因素對住宅地產價格的影響——以城市軌道交通的因子為例[J].理論導刊,2018(04):108-112.楊茂盛，鄭芳.芻論交通因素對住宅地產價格的影響——以城市軌道交通的因子為例[J].理論導刊,2018(04):108-112.孟思成,郭雪婷(2020)均認為,城市地鐵建設會導致車站附近房屋價格的變動,從而形成溢價效應,在城市核心區與外圍之間出現巨大差距。根據烏魯木齊市地鐵2號線沿線五百八十九個二手住宅信息數據,建立了住宅特征定價模型,以解析城市地鐵對附近地區房屋價值的實際影響范圍、規律,以及部分市場效果李菁,周雯雯,楊小花.軌道交通對城郊之間住宅價格影響研究——以{{{X11X}}}李菁,周雯雯,楊小花.軌道交通對城郊之間住宅價格影響研究——以{{{X11X}}}市軌道交通2號線為例[J].建筑經濟,2020,41(04):106-109.蔡浩然,徐佳怡(2021)采用了特征房價建模理論,這在某些方面表現出了將房屋價格作為被解釋變量,進行特征價格模型的構建,并利用SPSS分析對長沙地鐵一號線附近一百零一個居民小區的房屋價值和其余樓盤信息調查,并利用模擬實驗、描述性計算、半對數回歸模擬實驗等手段衡量地鐵的對外經濟性。研究成果表明,當假定其余各種因素對房屋價格毫無作用時,僅在考察了地鐵價格這個單因素之后,房屋價格就和住房與地鐵站點間的距離成負相關關系,這在某種程度上映射也即通常房屋比較靠近地鐵站點時,它的價值也就相應地較好,反之亦可推(龔宇航,邵雨彤,2019)。但這一影響往往僅在一個區域內才能形成,當房屋離站點在一千米以外時,地鐵這一因素對樓盤價格的影響十分明顯唐錢龍，胡婉萱.基于特征價格模型的軌道交通對沿線住宅價格影研究——以長沙軌道交通1號線為例[J].鐵道科學與工程學報，2021.唐錢龍，胡婉萱.基于特征價格模型的軌道交通對沿線住宅價格影研究——以長沙軌道交通1號線為例[J].鐵道科學與工程學報，2021.（三）研究內容及創新點1.研究內容本文以烏魯木齊軌道交通2號線為例，通過對比交通成本模型和特征價格模型這兩種函數形式，確定運用特征價格模型以及可達性理論計算模型來研究城市地鐵開發對商品住宅價格的影響，并根據得到的結論對城市地鐵規劃，未來房地產發展以及居民的購房選擇做出建議，本文共分為5個部分：第一部分主要介紹選題背景、研究意義，這在一定角度上表達了分析地鐵沿線開發對商品住宅價格影響的國內外研究背景，并介紹研究內容、研究創新點和研究技術路線。第二部分進行機制分析。分別介紹城市地鐵開發對區位因素和行政因素的影響，從而明確城市軌道交通對商品住房價格產生影響的機制。第三部分進行模型分析。分別介紹交通成本模型和特征價格模型，比較其優缺點，最終選用特征價格模型進行實證分析。第四部分進行烏魯木齊地鐵2號線對沿線商品房價格影響的實證分析。在這等條件下先介紹烏魯木齊軌道交通2號線的基本情況，選擇適當的函數形式，再選取區位、鄰里以及建筑特征變量，進行模型檢驗以及回歸結果分析。第五部分得出結論，并提出政策建議。2.研究創新點在定量分析及定性分析方面，將城市地鐵站點作為區位特征來研究七對商品住宅價格的影響，豐富了其研究方法，同時能為政府、房地產開發商以及居民提供建議。目前有關烏魯木齊市地鐵開發對房地產價格影響的研究多集中在1、2、3、4、7號線，尚未有人對2號線進行實證分析(朱家瑤,李子墨,2019)。（四）研究技術路線本文首先分析當前國內城市地鐵開發的發展狀況，明確研究的內容及目標；然后對比交通成本模型和特征價格模型，最后確定通過特征價格模型分析城市地鐵開發對商品住宅價格的影響；接著對搜集的區位特征、建筑結構特征以及鄰里特征因素進行影響效應分析；最后得出結論，為政府，房地產開發商以及購房者提出建議。研究問題的提出研究問題的提出機制分析資料收集文獻分析機制分析資料收集文獻分析行政因素區位因素行政因素區位因素軌道交通對沿線商品住宅價格影響的實證分析軌道交通對沿線商品住宅價格影響的實證分析特征價格模型特征價格模型軌道交通影響效應分析研究結論及政策建議軌道交通影響效應分析研究結論及政策建議圖1技術路線圖二、城市地鐵開發對商品住宅價格影響的機制分析（一）城市地鐵開發對區位因素的影響區位因素強調了自然界的各種地理要素和生產活動分布之間的相互作用。區位理論通常認為，區位是城市土地最重要的特征，這一特征對城市的人口、經濟密度產生深遠的影響。住宅是人類生產生活不可缺少的基礎設施，商品住宅的選址布局一般有幾點要求：較近的通勤距離；便利的交通(林雨辰,何嘉文,2019)；完備的基礎設施。在這種設定里城市地鐵開發能提升城市居民上班通勤、生活及學習等方面的便捷程度，從而影響房地產的價值。（二）城市地鐵開發對行政因素的影響行政因素是政府以增加地產的整體功能為目的所采取的一些積極支持及影響地產開發的政策及法律。政府因素包括土地和房屋政策及城市土地規劃。軌道交通的發展大大改善了城市土地利用格局,新發展的軌道交通也能帶動城市經濟社會的迅速發展(吳澤宇,趙文,2019)。從這些態度可以明白同時由于城市軌道交通的持續施工,住宅區和商業區及其基礎設施也逐步地向沿線城市影響范圍內高密度集中,使得城市軌道交通沿線的居住用地、商務用地需求量大大被激活,而城市土地的使用類型也隨著市場規律的影響而進行了調整與變化。從這些措施中看出就這樣,城市軌道交通教育的通車運營不但都市中的商貿、金融、服務行業的重要作用得到了加強,同時也使其也成為了城市周邊新城發展的重要交通保證(曹宇和,張媛媛,2019)。基于現有的理論框架對部分理論成果進行了論證，結果顯示這些理論不僅在概念上有較強的解釋力在實際應用中也展現出顯著的指導價值。研究發現這些理論能夠有效地預測和解釋現實世界中的現象，并為解決具體問題提供了系統的方法論支持。此外通過案例分析和實證檢驗，進一步證實了這些理論框架在不同環境下的適用性和靈活性。三、城市地鐵開發與商品住宅價格關系的模型選擇分析（一）交通成本模型交通成本模型是以土地價格與交通成本的關系為理論依據，構建房地產價值與交通成本函數關系的一種理論模型。這一模型假設公共交通成本只受出行距離和通勤時間的影響，將軌道交通附近的經濟條件視作相同，在已有成果支撐下能夠推導出結果剔除了影響公共交通成本的其他要素(劉欣怡,唐宇翔,2019)。這一模型的核心為交通成本，包括費用、時間成本和出行距離等因素的作用。其數學表達式如下:TC=i=1其中，TC是總的交通成本，TCi為第TCi=其中，fi為出行頻率，Ci為單位交通成本，交通成本模型有三個基本假設：第一個假設為城市各個地區與市中心的差別僅僅表現在距離的遠近；第二個假設是城市各個地區到市中心的交通系統在效率上是一致的；第三個假設為當交通成本發生改變時，商品住房的價格也會隨之發生變化。如此能夠看出根據前面的基本假設，得出一般意義上的交通成本模型公式為(梁昊宇,馬琳琳,2019)：P=e其中α和β均為常數。從上面公式可以看出，交通成本模型的優點為理論依據清晰，函數關系易理解，樣本數據容易獲得。當樣本數據數量龐大時，能得出較為準確的信息。但當其數據量過小時，所估算的商品住房價格可能會與市場價格有較大差異(王濤浩,孫晨曦,2019)。此階段性結論凸顯了多學科協作的價值。現代科研問題越來越復雜，單靠一個學科的知識和方法難以全面理解和有效解決這些問題。多學科協作不僅能夠整合不同領域的專業知識和技術手段，還促進了新思想、新理論和新方法的產生和發展。通過匯聚來自不同學術背景的研究人員，可以實現視角的多樣化和思維的碰撞，從而激發創新潛能，提高研究效率和質量。（二）特征價格模型這在某種程度上闡明了特征價格模型以效用函數、需求函數、市場均衡理論等為理論依據。特征價格模型認為商品是由一系列不同的特征組成的，商品之間之所以會存在價格上的差異，是因為組成商品的各個特征變量的數量和組合方式不同。商品的價格的變動是因為其某一特征的改變。對每個特征變量求偏導便能得到商品的特征價格。這在一定范圍內證明了特征價格模型要求搜集商品住房價格以及各個特征變量的數據來進行實證研究(高思維,賴雨晴,2021)。其一般的函數形式為：P=f(x其中，P為房地產價格，xn通過閱讀文獻，發現大多數研究都將房地產屬性特征分為區位特征L、結構特征H及鄰里特征N三大屬性類別，因此上述公式可簡化為(賀文博,趙靜怡,2021)：P=f(L,H價格特征模型相對于其他模型來說，更符合實際情況，數據也更容易量化及獲取，回歸模型更加貼合實際，估算結果精確度高，而且計算起來也相對簡單。（三）模型的比較和選擇這在某些方面表現出了本文研究的是城市地鐵開發對沿線商品住宅價格的影響，下面將簡單介紹交通成本模型和特征價格模型的優缺點，從而選擇合適的模型進行實證研究。交通成本模型以農業區位理論、競租理論為理論基礎，而特征價格模型則以消費者理論及市場供求均衡理論為基礎(朱浩然,陳錦文,2021)。在城市地鐵開發對沿線商品住宅價格的研究中，這兩種理論均有被使用，但是，這在某種程度上映射在實際調研過程中，由于交通成本模型往往需要大樣本量以提高結論的精確度，這在實際搜集數據的過程中存在著較大的困難，而且交通成本模型也只考察交通成本這一個因素，并不能綜合考慮其他因素的影響，所以容易得出與實際結果偏差較大的結論(任彥翔,李倩雯,2021)。根據這些初期結果能夠設定更多前瞻性的假設和研究方向，助力深化對本領域的理解，并推動理論與實踐的進一步融合。這種基于初期發現而構建的研究議程將有助于提升整個領域的研究水平，加速科學發現的步伐并為政策制定、產業應用和社會發展提供堅實的理論基礎和實踐指導。隨著研究的不斷深入期待能夠揭示更多深層次的規律。相比較來說，特征價格模型通過對商品住房價格影響因素進行分解，從而探究每個特征因素對房地產價格的變化所產生的影響，這一模型更全面地包含了影響商品住房價格的各種特征因素，回歸模型比較貼合實際，這在一定角度上表達了估算結果準確性更高，對商品住房價格也具有更強的解釋能力，另外，有較多文獻使用特征價格模型來研究城市地鐵開發對沿線商品住宅價格的影響，能為本文提供參考。所以，本文選擇特征價格模型來研究烏魯木齊軌道交通2號線對商品住宅價格的影響(史嘉琪，陳豪,2021)。（四）函數形式的選擇特征價格模型的函數形式分別為以下三種：線性方程形式：P=a對數形式：lnP=a0+a半對數形式：lnP=a0其中，P表示價格；a0表示常數；ai表示各因素的影響系數；Zi表示影響價格的因素ε表示隨機項(趙晨和,鄧慧雅,2021)四、烏魯木齊軌道交通2號線對沿線商品住宅價格的實證分析（一）樣本數據來源本文在安居客、鏈家網、搜房網等多個網站上搜集2022年烏魯木齊軌道交通2號線沿線商品住宅價格樣本數據，通過百度地圖中的測繪工具測量樣本商品住房與地鐵站點、商業區以及主干道的距離，在這種設定里采集樣本點相應的區位特征變量、鄰里特征變量以及建筑特征變量(羅宇輝,王琳娜,2021)。（二）變量選擇及量化本文分別選取區位特征、建筑結構、鄰里特征三種類別的微觀特征變量來構建房地產特征價格模型。1.區位特征變量商品住房到軌道交通的距離（X1）——樣本商品住宅距離最近的地鐵站點的距離，本文選取的樣本住宅均為地鐵站店2公里內的，樣本數據單位為米，預期效應為負效應。商品住房到達主干道的距離（X2）——樣本商品住宅距離最近的主干道的直線距離，樣本單位數據為米，預期效應為負效應。商品住房到商務區的距離（X3）——由于軌道交通2號線貫穿漢口、武昌和江夏區，但2號線三期工程距離江夏區商圈距離普遍較遠，所以本文選取了位于漢口、武昌的三個商務中心區作為研究參考點，從這些態度可以明白分別為漢口的烏魯木齊天地商圈、武昌的徐東商圈和街道口商圈，樣本數據單位為米，預期效應為負效應(吳承澤,李怡彤,2021)。2.鄰里特征變量鄰里特征通常包括社會經濟變量、公共服務和外在性影響三類。本文的鄰里特征變量主要是采集住宅距離公園綠地、大型連鎖超市以及學校的距離(劉俊豪,周子悅,2021)。商品住房距離最近的大型醫院的距離（X4）——本文以住宅2公里為范圍，如果商品住宅周邊2公里內有醫院，則賦值為1，沒有醫院則賦值為0，預期效應為正效應。商品住房距離最近的大型連鎖超市的距離（X5）——超市作為居民生活中必不可少的基礎設施，直接影響著生活的便捷程度，距離大型連鎖超市的遠近會影響購房者的選擇，從而影響著住宅的價格(馬云輝,陳雨晗,2021)。從這些措施中看出本文以住宅2公里為范圍，如果周邊2公里內有大型連鎖超市，則賦值為1，沒有超市則賦值為0，預期效應為正效應。隨著科學研究的日益復雜，單一學科的知識和工具往往不足以全面理解某一問題。因此，鼓勵跨學科的合作與交流變得至關重要。通過整合不同學科的專業知識、研究方法和技術手段研究人員能夠更有效地應對復雜的科學挑戰，探索更為綜合和系統的解決方案。跨學科合作不僅促進了新理論、新技術和新應用的產生，還為科研人員提供了更加廣闊的視野和多元的思維方式。商品住房距離學校的距離（X6）——住宅附近是否有完備的教育基礎設施一直是購房者所要考慮的重要因素，會在極大程度上影響購房者的選擇。本文以2公里為范圍，如果在周邊2公里范圍內有重點中小學，則賦值為1，沒有重點小學則賦值為0，預期效應為正效應。3.建筑特征變量構成鄰里特征的三個主要類型是社會經濟便利、政府或市政公共服務設施以及外在性影響。本文選取裝修程度、建筑面積、總層數、建筑年齡為變量因素(程文昊，梁婉君,2021)。商品住房的裝修程度（X7）——住宅的裝修程度影響著住宅的價格，如果住宅為精裝修，能省去不少裝修的煩惱，從而更受購房者青睞，本文假定如果住宅為精裝修，則賦值為1，如果為毛坯房，則賦值為0，預期效應為正效應。商品住房的容積率（X8）——本文取容積率的實際值，預期效應為負效應。商品住房的總層數——本文取住宅層數的實際值，在已有成果支撐下能夠推導出結果單位為層，由于高層與底層各有其優點和缺點，低層容易受到蚊蟲的困擾，而高層也會存在頂樓漏水等居住隱患，所以預期效應不明確(謝和，何思琪,2021)。商品住房的建筑年齡——住宅的房齡會影響購房者的選擇，房齡越久往往意味著配套實施的落后，房子的可使用時間也會越短，建筑年齡的單位為年，預期效應為負。表1特征變量的解釋與量化變量名稱變量序號變量含義預期效應區位特征X1商品住房到軌道交通站點的距離，單位為米負效應X2商品住房到主干道的距離，單位為米負效應X3商品住房到商業區的距離，單位為米負效應鄰里特征X4商品住房到最近大型醫院的距離，住宅2公里內有醫院則賦值為1，沒有則賦值為0正效應X5商品住房到最近大型連鎖超市的距離，住宅2公里內有超市則賦值為1，沒有則賦值為0正效應X6商品住房到學校的距離，住宅2公里內有重點學校則賦值為1，沒有則賦值為0正效應建筑特征X7商品住房的裝修程度，如果為精裝修住房，則賦值為1，毛坯房則賦值為0正效應X8商品住房的容積率，單位為平方米負效應X9商品住房的總層數，單位為層不明確X10以2022年1月為基準，計算商品住房的建筑年齡負效應（三）函數形式的選擇特征價格模型有三種函數形式，分別為有線性、全對數和半對數形式。如果采用線性函數形成，會存在較高的異方差，如此能夠看出對數函數模型作為彈性模型，其價格彈性是由特征價格系數來反映，彈性模型相比半對數增長模型更能反映價格與特征變量之間的關系(洪志豪，周雅琳,2021)。所以本文選擇對數形式。但由于本文中的鄰里特征變量中距離醫院、超市和學校的距離以及建筑特征變量中的住房裝修程度是采用賦值的形式，這在某種程度上闡明了如果使用全對數形式則賦值為0的數據無意義，這樣會使數據缺失，影響模型的擬合程度，所以本文采用對數線性函數形式，即僅對區位特征變量取對數，鄰里特征和建筑特征變量保持初始值，其函數形式如下(殷嘉偉，黃婉婷,2021)：lnP=其中，P表示商品住宅的價格，L表示區位特征變量，H表示結構特征變量，N表示鄰里特征變量，a1為區位特征的價格彈性系數，a2為結構特征變量的回歸系數，a3為鄰里特征變量的回歸系數，a0為常數項，（四）模型檢驗及結果分析將搜集的特征變量帶入stata進行多元回歸分析，得到的結果如下：表2模型回歸參數估計表變量自由度參數估計值標準誤差t值P>|t|Intercept17.896790.930898.480.000X11-0.053930.09588-0.560.581X21-0.182310.10525-1.730.100X310.095490.056361.690.107X410.876670.318372.750.013X510.763330.432281.770.094X610.225100.220611.020.321X710.071180.133280.530.600X81-0.182170.07460-2.440.025X910.028940.007463.880.001X1010.046790.011504.070.001表3模型方差分析表源自由度平方和均方F值Pr>F模型92.029250.225473.170.0161誤差191.161780.06115校正合計283.191031.模型檢驗模型的檢驗分為兩個部分，一是整個回歸方程的顯著性檢驗；二是單個自變量的顯著性檢驗。其中，回歸方程的顯著性檢驗是判定因變量和自變量之間的線性關系是否顯著，表3中F值為3.17，對應的p值為0.0161，這在一定范圍內證明了小于給定的顯著水平0.05，所以拒絕因變量與自變量無線性關系的假設，判定因變量lnP與自變量x1,x2,x3,x4,…,x10之間的線性關系顯著，整個回歸方程是顯著的(韋志杰，唐雅靜,2021)。但回歸方程顯著并不代表進入模型的所有自變量對因變量都有顯著影響，如果對自變量的顯著性進行檢驗，一般通過判定自變量對應的回歸系數是否為0，這在某些方面表現出了如果不等于0，則該自變量對因變量lnP的影響是顯著的。Stata中回歸系數的檢驗一般是根據統計量t所對應的p值是否小于顯著水平0.05，如果小于，則拒絕回歸系數為0的原假設，認為xi對因變量lnP的作用是顯著的，從表2中可以看出到達大型醫院的距離（X4）,容積率（X8）、總層數（X9）、建筑年齡（X10）著四個自變量對應的p值均小于0.05，所以它們對因變量lnP作用顯著，其它6個變量對應的P值均大于0.05，所以它們對因變量lnP的作用不顯著(曹逸飛，許婉菲,2021)。這些發現為后續的研究方向提供了一定的指導，突出了理論與實證研究相互結合的關鍵性。本研究不僅驗證了現有理論框架的有效性，還揭示了在實際應用中可能遇到的挑戰和限制，為進一步探索提供了寶貴的參考。研究成果為解決實際問題提供了具體的方法和策略，使理論知識能夠更好地轉化為實踐行動，提升決策的科學性和有效性。2.結果分析到達地鐵站點的距離（X1）的回歸系數為-0.054，說明商品住房到房地產的距離與房地產價格呈現負相關，在其它因素不變的情況下，地鐵交通距離每增加1%，商品住房價格下降0.05%,但其對應的P值大于0.05的置信水平，說明其影響并不顯著，一般來說，距離軌道交通站點越近，相應的房價也會越高，這在某種程度上映射不顯著可能是因為所選的樣本都在地鐵站點2公里范圍內，距離地鐵站點的距離差異不大，購房者不會過多關注(蔡嘉豪，陸雅琪,2021)。到達主干道的距離（X2）的回歸系數為-0.18，說明距離主干道的距離每增加1%，商品住房價格下降0.18%，距離主干道越近，出行就越方便，所以購房者青睞選擇距離主干道較近的房子(錢子和，陳婉,2021)。到商務區的距離（X3）的回歸系數為0.096，這在一定角度上表達了這與預估的效應相反，且P值大于0.05，說明其結果不顯著，這可能是由于烏魯木齊的商業區較多，本文選擇的是武昌、漢口內的大型商務中心，計算它們與樣本住房間的距離，忽略中型及小型商務區對房價及購房者意愿也有影響，導致結果不顯著(韓志鵬，趙雅靜,2021)。本研究不僅驗證了當前理論框架的適用性，還揭示了實踐操作中可能存在的局限性與改進空間。通過深入分析實際情況本文發現現有理論在特定情境下的應用效果存在差異性，這促使本文進一步思考如何根據具體情況調整和優化理論框架，以提高其實用性和指導意義。同時研究還指出了實踐操作中可能遇到的挑戰，如資源分配不均、技術實施障礙以及文化差異等，為未來的研究和應用提供了重要的參考方向。到醫院的距離（X4）的回歸系數為0.88，代表醫院的虛擬變量每增加1，商品住房價格也會相應上漲，醫院與商品房價格之間存在顯著的正向線性關系。到學校的距離（X5）,到大型超市的距離（X6）的回歸系數均為正數，但其P值均大于0.05，說明周邊有無學校和超市對商品住房的價格影響并不顯著，在這等條件下這是因為在烏魯木齊軌道交通2號線沿線的商品住宅大多配備有教育資源和購物場所，且學校和商超分布密集，所以對房地產價格無顯著影響(鐘嘉琪，李超婷,2021)。商品住房的裝修程度（X7）的回歸系數為0.071，代表裝修的虛擬變量每增加1，商品住房價格會相應上漲7.1%。設計改進期間，著重強調了經濟效益和方案擴展性的考量，與原始計劃相比實現了多方面的更新。首先，通過簡化非必要流程、采取更具成本效益的方法，成功減少了總體開支，使得方案更加經濟。同時，為了提高方案的普遍適用性，在規劃階段充分考慮到了不同地理區域及條件下的應用需求，確保它能在多種環境中穩定運行并容易被復制使用。容積率（X8）、建筑層數（X9）、建筑年齡（X10）三個建筑特征變量對住房價格都有顯著影響。容積率每增加1，商品房的價格將會下降18%，建筑層數與住房價格成正比，建筑層數越高，小區的基礎設施一般更加完備，其價格也會越高(殷志遠，吳婉,2021)。建筑年齡的系數符號與預期的相反，是由于2號線附近建筑年齡較長的房子大多都在市中心，所以價格較高。五、結論及政策建議（一）結論本文通過研讀文獻，分析地鐵開發對商品住宅價格的影響，選擇特征價格模型分析區位、鄰里、建筑特征因素分析對商品住房價格的影響，在這種設定里得到以下結論：烏魯木齊軌道交通2號線周邊的商品住房價格受到到醫院的距離、容積率、建筑層數以及建筑年齡的影響，其中到醫院的距離對商品住房價格產生的增值效應最為顯著。地鐵站點的距離對房地產的增值影響不顯著，可能是由于用特征價格模型計算時直接將距離地鐵站點2千米范圍內的樓盤作為研究對象，從這些態度可以明白導致樓盤之間與軌道交通站點距離的差異并不大，房價更多的是受到了其他因素的影響，而且距離軌道交通過近，反而對房價有抑制作用，因為站點周圍人流量大，社會治安較差，往往還伴隨著噪音污染。（二）政策建議基于上述結論，本文將分別從城市規劃部門、房地產開發商以及購房者三個角度給出不同建議：對城市規劃部門來說，在規劃城市地鐵時考慮到土地的不同用途，對其影響范圍內的土地進行更加詳細的規劃，爭取實現效益最大化。地鐵的規劃也應該與周邊的商業發展相適應，地鐵的建設能使人流迅速聚集，帶動沿線商業發展，形成新的商業綜合體，從而推動城市經濟的發展。對于房地產開發商來說，明確影響商品住宅價格的各種要素，可以更加科學合理地進行房地產的開發投資，研究站點對周邊商品住房的輻射范圍，為項目的選址提供科學依據。在價格策略的制定上，從這些措施中看出要充分考慮目標受眾的特點，利用最優價格刺激購買需求。對購房者而言，如果是滿足自住需求，應購買距離地鐵較近的住房，這樣能方便自己的出行，能方便快捷地到達工作地點和附近商圈，更好地滿足自身的生活需求。如果是滿足投資需求，則應優先選擇具有對房價產生高增值效應的屬性的住房。參考文獻[1]韓永超,周富春,陳春.基于RS的重慶渝北區土地利用/覆被動態變化研究[J].湖北農業科學,2016,55(08):1939-1942[2]李澤宇,王晨曦.地鐵建設與房地產開發互動關系研究——以南京等城市為例[J].現代城市研究，2022,(01):78-83.[3]張敏杰,陳怡然.軌道交通對城郊之間住宅價格影響研究——以烏魯木齊市軌道交通2號線為例[J].建筑經濟,2023,41(04):106-109.[4]劉思遠,楊柳青.城市軌道交通對房地產價格的影響機理分析[J].價格月刊.2021(10):1-4[5]周嘉欣,黃成.基于特征價格模型的住宅特征對房地產價值影響研究綜述[J].商業經濟,2021(12):106-109.[6]龔文彬,許梓涵.城市軌道交通對房地產增值的時空效應[J].地理研究.2010,29（05）：801-810.[7]唐子豪,徐若雪.城市軌道交通對其沿線住宅價格的影響分析——以北京市地鐵四號線和八通線為例[J].城市發展研究.2011,18(07):108-113[8]趙子墨,田婷婷.基于特征價格模型的軌道交通對沿線住宅