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对轨道项目对土地和财产价值影响的荟萃分析

摘要

关于土地和房地产价值的文献表明，轨道投资产生的估计价值变化存在很大差异。本文对来自23项研究（102项观察）的经验估计进行了荟萃分析，分析了铁路对土地/房地产价值变化的影响。根据研究设计特征的关键维度计算和讨论估计影响的变化，结果表明，许多因素会导致估计值发生显著变化。这些包括土地使用类型，轨道服务类型，轨道系统生命周期成熟度，到车站的距离，地理位置，道路的可达性，方法特征，以及受影响的区域是土地还是财产。另一方面，我们观察到由于轨道项目导致的购买价格和租金价值的变化在统计上是相似的，彼此之间没有证据表明价值随时间发生变化，也没有证据表明城市内土地/房产的位置，并且估算模型中的房产特征和邻域类型不会显著改变价值。出版偏见测试也进行了表明，尽管研究人员倾向于报告正面和负面结果，但他们倾向于偏向统计上显着的估计。

关键词：Meta分析，轨道，土地/房产价值，出版偏见

1.简介

铁路投资被认为可以为城市带来各种好处，如移动性，经济，环境和公共健康效益。特别是经济效益可以通过增加特定地点的可达性来衡量，最终可以改善贸易，提高就业密度，更有效地分配土地，在某些情况下，还可以增加土地和财产值。本文的重点是评估铁路项目对火车站周围土地/房地产价值影响的现有经验证据变化的主要原因。

研究表明，土地/房产价值的铁路影响估算范围很大。大多数研究已经确定了价值观上的积极成果（例如Agostini和Palmucci，2008; Laakso，1992; Pan和Zhang，2008; Voith，1991），尽管一些研究表明某些地区的贬值（例如Du和Mulley，2007），少数报告显示某些属性没有显着差异（例如Clower和Weinstein，2002）。为什么各项研究的估算差异很大？研究的设计背景（包括模型规格和数据的性质）如何影响土地/房产价值变化的估算？ 不同铁路系统对不同房产类型和土地用途的影响是什么？

以上是本研究要回答的一些问题。虽然以前曾试图分析铁路投资引起的土地/财产价值变化估计数的变化，但由于所使用的分析技术和(或)所考虑的因素的数目而受到限制。这些研究大多使用传统文学基于对案例研究结果的主观解释而不进行任何形式的系统分析的审查技术(例如，金砖四国政策股，2002年；Zhang，2009年)。此外，一些研究只考虑研究设计因素中的一小部分来解释实证结果变化。例如，瑞安（1999年）考察了单一因素的影响(基于时间和距离的可及性)，基于铁路方案所产生的土地/财产价值的估计变化。debrezion等人（2007年）在元分析模型中考虑了一套更大的研究设计因素；包括财产类型、公共交通系统类型、经验模型类型，分析的时间段、道路的可及性和人口变量。就我们所知，这是唯一对实证文献进行系统分析的研究，以说明一套研究特征的作用；然而，我们认为所考虑的因素清单并非详尽无遗。

在本文中，我们通过对铁路系统对土地/财产价值的影响进行更广泛的定量审查，为现有研究作出贡献。我们的研究提供了该领域文献的最新调查，并考虑了预计将影响结果的相关研究的更广泛的背景和方法特征。与Debrezion等人（2007年）先前的元分析相比，我们增加或修改了15个上下文因子，并引入了另外5个方法学因子。其中一些附加因素被认为具有统计学意义。debrezion等人（2007年）的研究分析了57个样本，这些样本仅限于使用美国数据进行的研究。我们使用了更广泛的地理覆盖，包括欧洲和亚洲的研究，以及一个更大的数据集，它包含了从1980年到2007年的23项研究中获得的102项观测结果。结果表明，由于铁路投资，各大洲的土地/财产价值发生了很大的变化。这一元分析的结果可为今后调查新的或改进的铁路计划对周围土地/财产价值的影响的研究提供一个参照点；特别是在没有经验证据的情况下。利用元分析技术对数据集进行分析，以测试从各种研究中获得的估计数是否因背景和方法特点的不同而有所不同。我们还在该领域进行了首次发表偏差测试，以检查研究人员是否倾向于报告正面和统计意义重大的数值。

这项研究的主要结果表明，若干因素在估计土地/财产价值变化方面产生了重大差异。其中包括：土地利用的类型、铁路服务的类型、铁路系统寿命周期的成熟程度、与车站的距离、地理位置、道路的可及性、数据规格、方法特点，以及受影响地区是土地还是财产。另外，发表偏差测试显示，研究人员报告的是正的和负的估计，但倾向于倾向于统计上有意义的结果。

本文的结构如下。第2部分解释了元分析的主要特点，并概述了它的优点和一些困难。第3节讨论了关于铁路对土地/财产价值影响的文献的关键内容，并举例说明了经验结果的范围。第4部分对用于解释报告估计数变化的假设因素进行了分类和讨论，并对元分析模型的设计进行了讨论。第五节介绍并讨论了元分析的结果。在第6节，我们通过进行公布偏差测试来研究可能存在的报告偏差。第7节最后是主要的研究结果。

2.荟萃分析的范围

Meta分析是一种基于回归的方法，可用于以清晰和系统的方式区分经验结果变化的原因（参见例如Melo等，2009; Stanley和Jarrell，2006）。虽然荟萃分析可以对结果的差异进行客观的审查，但应遵循一些简单的规则，以确保建立稳健的比较基础。首先，需要对因变量进行标准化，以便进行估算之间的比较（DeCoster，2004）。可以以不同的单位报告经验结果（例如货币或百分比值），并且在一些情况下，研究中提供的信息不足以允许对同一单位的估计的对话。此问题可能会限制分析的观察数量。其次，研究人员对每个研究中包含在元样本中的观察数量的选择可能会使结果产生偏差或无效。当每项研究使用一次估计时，偏差可能是由于在研究中报告的其他观察结果中选择特定观察结果。如果使用报告中的若干观察结果，由于这些估计之间的相关性，结果可能不准确，这需要对研究内方差进行测试。第三，研究人员可能倾向于报告具有统计显着性且符合理论的观察结果，从而导致发表偏倚。为了克服这一点，已发表和未发表的研究都包含在数据集中，允许我们测试发表偏倚（参见例如DeCoster，2004; Melo等，2009）。最后，在荟萃分析中考虑的研究设计因素的选择会影响结果，就像任何计量经济模型的估计一样，没有指导方针明确确定可影响结果的研究的具体特征;这些通常是根据研究人员对文献的了解来选择的。

我们从23项研究中收集了铁路对土地/房产价值影响的经验估计，产生了102次观测。 我们每次研究使用多个观察来增加样本量。 尽管发现了更多的文献，但由于缺乏报告的信息（例如，如果报告的价值是租金或购买价格），并非所有估算都适合包含在数据集中。

为了分析铁路对土地/房地产价值影响的现有经验证据的变化，这些影响的估计必须具有可比性。 大多数研究报告了铁路投资产生的土地/房产价值变化百分比，而少数报告实际货币价值的变化（例如美元）。 百分比变化是此处使用的单位免费估算。 在给出货币价值的情况下，通过比较火车站集水区的土地/房产价值与集水区以外的平均土地/房产价值来获得百分比值。

3.文献综述

由于物业，社区，可达性等的某些特征，土地和财产价值在空间上变化。对土地/房产价值的可访问性影响由出租理论解释，该理论认为消费者愿意为特定的土地买单支付的价格由于从该吸引力实现的某些益处（例如距离中央商务区 - 中央商务区的距离），降低到某一景点的距离函数（O#39;Sullivan，2003; Zhang，2009）。 任何被认为为居民，通勤者和某个地区的用户带来好处的好的或吸引人的区域都会对该景点周围的土地/房产价值产生影响。 相比之下，访问车站和高速公路等交通服务可能会影响他们周围的土地/房产价值。

一些研究试图分析决定铁路项目引起的土地/房产价值变化估计变化的因素。 这些包括：财产类型，铁路类型（例如Duncan，2008; Pan和Zhang，2008; Zhang，2009），影响程度（例如RICS政策单位，2002），使用的方法（例如Du和Mulley，2006）， 和使用的可达性措施（Ryan，1999）。 下面讨论可能影响相关研究中估计的经验值的主要研究特征。 这些包括财产类型，铁路服务类型，报告价值（正面，负面或非重要），研究的地理范围和数据类型。

表1总结了所审查研究的估计和研究设计方面。大部分工作集中在铁路对房地产市场的影响，而很少涉及其他房地产和土地用途。住宅市场的交易通常大于其他类型的土地用途，因此有更多的数据可用于分析（例如，Diaz，1999; Duncan，2008）。该表显示，每种土地/房产类型的估计差别很大。与住宅物业相比，商业物业的租赁价值似乎有所增加（另见Debrezion等，2007）。同样，铁路投资引起的土地价值变化似乎普遍高于财产价值变化。租金价值的范围比购买价格窄。铁路服务类型的估计似乎也各不相同。我们发现轻轨和地铁对土地/房地产价值变化的影响范围从负面到正面，而通勤轨道似乎以更大的速度提升价值。研究之间的其他差异来源是经验模型的类型和地理位置。

图1提供了由于铁路项目投资而导致的土地和房产价值变化估计的直方图。虽然大多数研究报告了积极影响，但估计范围从正值到负值，在某些情况下影响很小。报道。 我们的元样本中土地和财产价值变化的实证结果在0.45和1之间变化，平均值为0.080，中值为0.054，标准差为0.172。 这证实了虽然平均而言，铁路方案往往对土地和房地产价值具有经济效益，但案例研究的估算值存在很大差异。

文献估计，对于大多数铁路系统而言，靠近车站的土地/房产价值会有积极的增长（例如，Agostini和Palmucci，2008; Laakso，1992; Pan和Zhang，2008; Voith，1991）。 可以看出，与北美城市相比，东亚和欧洲城市的价值变化百分比更高。 一种解释可能是，与大多数北美城市的汽车导向文化相比，欧洲大部分地区和东亚地区对公共交通服务的依赖程度较高。 此外，文献表明，在拥挤的区域，价值增加更多（Clower和Weinstein，2002）。 总体而言，这些变化似乎与研究领域相关，在这方面没有找到特定的模式。

少数研究发现，在非常靠近车站或铁路线的地方（通常在距离噪声，污染和犯罪水平增加的车站的步行距离内），财产和土地价值已经降低（例如，Diaz，1999; Hui和Ho， 2004; PB，2001）。例如，Bollinger等。（1998）在他们研究亚特兰大铁路（美国）对办公室租金价值的影响时认为，由于车站附近存在安全风险，租金已经减少在车站四分之一英里范围。该研究还表明，公路和办公室租金之间存在正相关关系。这可能意味着竞争性交通方式（例如汽车与公共交通）的可达性可能是研究之间变化的另一个原因。在这个例子中，铁路可能没有为该地区的工人提供任何明显的好处，以诱使他们使用铁路服务。 Du和Mulley（2007）进行的一项研究表明，在Tyne and Wear轻轨站（英格兰纽卡斯尔）200至500米距离的一些非CBD区域，有证据表明对居住价值的统计显着负面影响范围从5％到超过40％。作者没有解释原因。一种解释可能是轻轨系统与其他模式相比，没有为居民和这些地区的用户提供有利的交通方式。

一些土地/房产被发现几乎没有铁路投资对其价值的影响，例如靠近迈阿密地铁的住宅物业（Gatzlaff and Smith，1993）。在这种情况下，人们可能需要分析铁路系统给社区带来的好处，例如改善相关社区的可达性。例如，虽然新铁路可以提供大多数通勤者目的地的可达性，但它可能无法改善它;即它可能会与其他模式竞争，例如可能提供更好选择的私家车。结果，火车站可能无法为邻居提供任何可观的利益。这反过来又会影响消费者愿意为车站周围的土地/房产支付的价值。然而，如果随着时间推出政策，使得与铁路服务相比其他模式的普遍旅行成本增加，则许多通勤者可能转而使用铁路运输，从而导致土地/房产价值的增加。这意味着，收集与铁路服务成熟度和对用户吸引力相关的数据的时间可能会导致估计结果的变化。这方面的一个例子是大都会亚特兰大快速运输铁路系统，该系统于1979年开始运营.Nelson和McCleskey（1989）研究了铁路在1989年的影响不大。然而，对同一条铁路的第二次研究显示出取决于位置的积极和消极影响（Bowes和Ihlanfeldt，2001）。另一个例子是旧金山的BART系统，它需要一些时间来吸引乘客，从而影响房产价值（Clower和Weinstein，2002）。

新的或改进的铁路方案对土地/房产价值的影响半径在不同地点和土地使用类型上有所不同。 文献表明，在大多数情况下，住宅区的影响范围可达1000米，商业区的影响范围可达400米，但在极少数情况下，每个区域的影响范围可分别达到2000米和1200米（RICS政策股，2002年）。 值得一提的是，这种增长确实与距离不成线性关系，并且在大多数情况下似乎遵循了出租理论的假定衰减（例如Al-Mosaind等，1993）。

研究使用横断面或面板数据，在少数情况下使用时间序列数据。与这里相关的横断面数据相比，面板数据有许多优点。首先，使用动态系统的面板数据可以更好地表示随时间的变化，并区分短期和长期影响。这适用于我们的情况，因为铁路项目从项目公告到系统稳定的不同时期，对土地/财产价值的影响可能在每个阶段有所不同。其次，面板数据估计器可以纠正未观察到的异质性，在大多数情况下，假定异质性是时不变的，从而产生更准确的估计(Hsiao, 2003)。例如，研究人员可能无法直接观察到公众对使用铁路系统的看法，但可能与可达性效益因子相关，该因子在估计模型中用作协变量。如果不考虑这种相关性，就会导致对可达性对土地/财产价值影响的错误估计。

上面的讨论表明，根据使用的数据类型来比较研究将是有趣的。大量研究使用了横断面数据(如al - mosaind et al.， 1993;杜穆里，2007;Laakso, 1992;正如上文所讨论的，这种估计的准确性可能会受到挑战。其他人使用面板数据来识别铁路在不同阶段和距离火车站不同距离的影响

资料编号：[5396]