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【摘 要】文章搜集了2011年10月到2014年8月北京市东坝地区房屋的交易数据，采用倍差法对影响房地产价格的因素进行了实证检验。结果表明，地铁线路的建设对周边房屋价格有显著的正向影响。物业管理费、房屋装修情况、采光情况以及包含房间数均对房屋价格有着正向影响；房屋面积对房屋价格的影响负向显著；房屋使用年限在前期对房价的影响为正，但当房屋使用超过13年后，房价会随使用年限而递减。本文结论可为政府掌握地铁建立后某地区房价水平提供帮助，并为房价调控提供参考。
【关键词】房地产；倍差法；地铁建立
一、引言
2013年12月21日，地铁三号线正式宣布将于2014年开工。受这一利好消息影响，2013年底东坝地区集中入市的五块地总起始价飙升至56亿元！本文基于地铁三号线的相关数据，采用倍差法，通过收集房屋的真实交易数据，对北京市东坝区的房屋价格影响因素进行了实证检验。但考虑到一间房屋不太可能在短时间内被多次交易，所以只能使用混合面板数据，并通过倍差法的使用，利用交互项来体现这一影响。
二、数据和变量选取
1.数据来源
本文利用链家地产数据搜索引擎获得了从2011年10月18日到2014年8月24日间北京市东坝地区所有交易房产的房屋情况和交易价格等相关信息。去除一些信息不完整的样本后，我们总共得到了102组观察值。
2.变量选取
本文用二元变量“after”来衡量地铁三号线建设对该区域房地产价格的影响，在2013年12月21日后交易的房屋变量值为1，否则为0。本文还在地图上对房屋与最近地铁站的距离进行了估计，并以两元变量“near”表示房屋与最近地铁站的距离是否在1200米之内。模型中还涉及一个交互项“inter”，是after 与near的乘积，用以衡量三号线建设对房价的影响。
三、实证分析
1.模型构建
为了考察模型是否包含其他遗留变量和误识别，我们对模型进行了Ramsey RESET检验。P值为0.2543，说明模型中不包含遗留变量。
2.回归结果分析
根据回归结果，交互项interit的系数为正，说明地铁三号线的建设使周边房价每平方米上涨了8.2%。其他主要解释变量的边际效应如表3所示。
四、结论
通过使用自行收集的真实交易数据，本文考察了地铁建设对周边房屋价格的影响及经济意义。采用倍差法对北京市地铁三号线的建设对周边房屋价格的影响进行了实证检验后，本文得出如下结论：地铁建设对周边房屋价格有存在正向影响。在其他条件不变的情况下，地铁建设会使周边房屋价格上涨约8.2%。本文研究结果有助于政府对地铁周围房价进行估算并进行房价调控和房产税征收。
参考文献：
[1]Bae， Chang-Hee Christine， Myung-Jin Jun， and Hyeon Park. “The impact of Seoul’s subway Line 5 on residential property values.” Transport Policy 10.2 （2003）： 85-94.
[2]Bajic， Vladimir. “The effects of a new subway line on housing prices in metropolitan Toronto.” Urban Studies 20.2 （1983）： 147-158.
[3]Davis， Lucas W. “The effect of power plants on local housing values and rents.”Review of Economics and Statistics 93.4 （2011）： 1391-1402.
[4]Goodman， Allen C. “An econometric model of housing price， permanent income， tenure choice， and housing demand.” Journal of Urban Economics 23.3 （1988）： 327-353.
[5]Harrison Jr， David， and Daniel L. Rubinfeld. “Hedonic housing prices and the demand for clean air.” Journal of environmental economics and management 5.1 （1978）： 81-102.
作者简介：
孙华泽（1994-），男，山东省临沂市人，研究方向：金融市场。
【关键词】房地产；倍差法；地铁建立
一、引言
2013年12月21日，地铁三号线正式宣布将于2014年开工。受这一利好消息影响，2013年底东坝地区集中入市的五块地总起始价飙升至56亿元！本文基于地铁三号线的相关数据，采用倍差法，通过收集房屋的真实交易数据，对北京市东坝区的房屋价格影响因素进行了实证检验。但考虑到一间房屋不太可能在短时间内被多次交易，所以只能使用混合面板数据，并通过倍差法的使用，利用交互项来体现这一影响。
二、数据和变量选取
1.数据来源
本文利用链家地产数据搜索引擎获得了从2011年10月18日到2014年8月24日间北京市东坝地区所有交易房产的房屋情况和交易价格等相关信息。去除一些信息不完整的样本后，我们总共得到了102组观察值。
2.变量选取
本文用二元变量“after”来衡量地铁三号线建设对该区域房地产价格的影响，在2013年12月21日后交易的房屋变量值为1，否则为0。本文还在地图上对房屋与最近地铁站的距离进行了估计，并以两元变量“near”表示房屋与最近地铁站的距离是否在1200米之内。模型中还涉及一个交互项“inter”，是after 与near的乘积，用以衡量三号线建设对房价的影响。
三、实证分析
1.模型构建
为了考察模型是否包含其他遗留变量和误识别，我们对模型进行了Ramsey RESET检验。P值为0.2543，说明模型中不包含遗留变量。
2.回归结果分析
根据回归结果，交互项interit的系数为正，说明地铁三号线的建设使周边房价每平方米上涨了8.2%。其他主要解释变量的边际效应如表3所示。
四、结论
通过使用自行收集的真实交易数据，本文考察了地铁建设对周边房屋价格的影响及经济意义。采用倍差法对北京市地铁三号线的建设对周边房屋价格的影响进行了实证检验后，本文得出如下结论：地铁建设对周边房屋价格有存在正向影响。在其他条件不变的情况下，地铁建设会使周边房屋价格上涨约8.2%。本文研究结果有助于政府对地铁周围房价进行估算并进行房价调控和房产税征收。
参考文献：
[1]Bae， Chang-Hee Christine， Myung-Jin Jun， and Hyeon Park. “The impact of Seoul’s subway Line 5 on residential property values.” Transport Policy 10.2 （2003）： 85-94.
[2]Bajic， Vladimir. “The effects of a new subway line on housing prices in metropolitan Toronto.” Urban Studies 20.2 （1983）： 147-158.
[3]Davis， Lucas W. “The effect of power plants on local housing values and rents.”Review of Economics and Statistics 93.4 （2011）： 1391-1402.
[4]Goodman， Allen C. “An econometric model of housing price， permanent income， tenure choice， and housing demand.” Journal of Urban Economics 23.3 （1988）： 327-353.
[5]Harrison Jr， David， and Daniel L. Rubinfeld. “Hedonic housing prices and the demand for clean air.” Journal of environmental economics and management 5.1 （1978）： 81-102.
作者简介：
孙华泽（1994-），男，山东省临沂市人，研究方向：金融市场。