大數據｜高鐵路網中的房價窪地

迄今為止，287個地級市中有142個城市開通了高鐵、42個城市擁有城際鐵路、876組城市之間實現1小時內跨城。在城市空間距離拉近的同時，很多城市房價也實現了快速上漲。鳥姐將2013至今5年房價漲幅超過30%的城市（除去一線城市）對應在高鐵線路圖上，發現這些漲瘋的城市表現為兩類情況：

• 第一類，位於鐵路主要通道(大站)的二三城市，如二線城市合肥、南京、武漢、鄭州、西安、長沙等；三線城市蕪湖、西寧等。

• 第二類，位於核心城市周邊的三四線城市，如環滬的崑山、無錫，廣深周邊的惠州、東莞等。（圖1）

  圖1：高鐵線路與5年房價漲幅超30%城市

以上現象是巧合還是確實與高鐵有關？高鐵又如何影響這些城市的房價？高鐵所經之處還有房價窪地么，特別是1小時通行圈內？鳥姐也收集到一些數據，一起來研究下。

在環一線購房是為了更好的留下

「度娘」對高鐵效應這樣定義：高鐵開通對一個區域或城市的發展存在著聚集與擴散「雙重效應」。

集聚效應是指高鐵開通有助於加速區域要素流動，核心城市的中心地位大幅強化，使得區域的人口、資金等要素不斷向其集聚，如一線人口集中度的持續提升。

擴散效應是指高鐵開通使得居民跨城通行時間大幅縮短，城市邊界趨於模糊，中心城市的信息、資金、人口等要素能夠更暢通地向周圍擴散。如日本東京，在新幹線作用下，每年流出人口的50%流向周邊的神奈川縣、埼玉縣、千葉縣等城市。

人的需求是城市房價第一支撐要素。所以，第一類位於鐵路通道城市房價高彈性表現，來源高鐵集聚效應帶動的人口導入。第二類位於核心城市周邊三四線城市，僅用高鐵擴散效應顯然並不能完全說明其價格上漲的成因。

廣深人口數據顯示，近年廣州、深圳的外來人口增速遠高於周邊的佛山、東莞、惠州等三線城市，說明該區域集聚效應在強化，周邊區域城市受此影響並未實現人口導入（集聚效應>擴散效應）。同樣，上海的外來人口增速一直以來高於周邊的蘇州、無錫、嘉興等城市，儘管近兩年有外來人口流出，但周邊三線城市外來人口亦在同步流失，這說明上海流出的人口並未流向周邊較近的區域。而從北京區域的數據來看，廊坊等周邊城市常年處於人口凈流出狀態。

這樣來看，環滬、環京、廣深周邊區域並未實現大量的人口導入，可見這些城市的房價推手並不是來自本地市場。更大的可能是一線樓市的溢出效應，推動了這些城市房價節節攀升。（圖2）

圖2：三大城市群外來人口流入情況

圖片來源：2017百度城市報告

為了更好的論證這一的推測，鳥姐查閱了2015年統計年鑒中關於京津冀、長三角、珠三角等城市的全市商品住宅平均價格，發現房價漲幅與至北上廣深城市的便利程度基本呈現正相關。

先看環京城市圈情況，2013-2015年房價漲幅靠前的三線城市如廊坊、滄州，到北京交通便捷，搭乘高鐵1小時內可實現跨城；而漲幅較弱甚至下跌的唐山、秦皇島至北京的高鐵通行時間相對稍長，查閱12306網站顯示分別為1.5、2.2個小時。

再看長三角城市圈情況，長三角中心城市上海位於江浙之間，其溢出效應路徑有南線（滬浙一線）、北線（滬江一線）兩條。從滬浙一線來看，嘉興與上海之間交通便捷，房價相較其他城市上漲迅猛，而其餘像紹興、台州等交通距離稍遠城市（超過1小時）房價漲幅出現負值；從滬江一線來看，情況與滬浙一線相似，漲幅靠前的為蘇州、無錫等，稍遠的揚州、泰州房價漲幅就表現相對遜色。

與京津冀、長三角不同，珠三角存在深圳、廣州兩個核心城市，深圳的溢出效應大於廣州（深圳自身及環深的惠州房價漲幅大於廣州及環廣的佛山），而能夠享受廣深雙重溢出效應的東莞房價漲幅排名第一。

從城市分佈來看，大部分高漲幅的三線城市離廣深交通距離更近，稍遠肇慶和邊緣韶關房價表現就相對示弱。由此，三四線城市至核心城市越便利，其房價彈性一般越大（通行成本越低，房價漲幅一般越高）。換個角度來看，這也說明核心城市的溢出效應存在著邊界，並非所有周邊城市的房地產市場都受益。

我們身邊也一定不乏有這樣的同事，比如數洞里的老表哥。每個繁忙的周一，老表哥從南京趕赴上海，在9點前進辦公室參加一周例會，周五下班直接去虹橋火車站趕高鐵，回南京和家人度周末，也因此一直以來被兔醬打趣為「戀媽的男人」。對此，老表哥常一臉無辜地說：我也不想老回家找媽媽，魔都房子讓人高攀不起啊！

在上海，情況和老表哥一樣，每周「打高鐵來上班」的「滬漂」不在少數。高企房價、限購、限貸和購房門檻的抬升（首付比例），把他們買房需求擠出上海，其中為數不少的人選擇了上海周邊崑山、嘉興實現置業（兔醬所說的支付力外溢的高氧區）。也許某些樓盤推廣文案里「工作在這裡，生活在別處」帶來的詩意，為他們的「雙城生活」鍍上讓人憧憬的瑰麗色彩。但對於他們而言，選擇「雙城生活」更重要的原因是，既能抓住上海的工作機會，又能享受周邊城市的低房價。

既要房價便宜，又不虛度光陰

為了更為精準有效幫助正在異鄉打拚的各地「老表哥」實現「生活在別處」曲線安家計劃。鳥姐開始解答前面提出的關於「房價窪地」的問題。我們提取2015年統計年鑒中人口數據，將常住人口減去戶籍人口，獲得外來凈流入常住人口數據，用此來描述老表哥們「工作在這裡」的主要集中城市，數值為正且越大表明該城市外來人口越集中。結果顯示：在287個地級市中，有111個城市結果呈現正值。

我們通過數據可視化方式，將這一結果製作成為一張「外來人口主要工作城市熱力圖」，以方便更直觀的感受。顏色越紅代表此地工作熱度越高，在圖中不難發現這些熱門工作城市，主要集中在環滬、環京、廣深經濟圈，北上廣深一線城市，成都、武漢、廈門、青島、大連等熱點城市。（圖3）

具體來看，上海、北京、深圳、東莞、天津組成外來人口集中第一梯隊城市，外來常住人口數據達到501-1000萬人區間；廣州、蘇州、佛山、成都、武漢組成第二梯隊城市，外來常住人口數據位於201-500萬人區間；第三梯隊由寧波、廈門、杭州、無錫、南京等13個城市組成，外來常住人口數據在100萬人以上200萬人以下。這23個城市外來常住人口加總數佔到所有出現正值城市外來人口總量的75.8%，可以代表絕大多數「老表哥」的主要工作城市。

圖3：外來人口主要工作城市熱力圖

數據來源：CRIC、統計局

接著，鳥姐對這23個城市當前購房需求面積進行預估（本地與外地合計數），並將其與過往各城市年成交面積均值相減，獲得各城市當前外溢需求面積預估值，用此來描述城市溢出效應的強烈程度，預估值為正且越大代表外溢需求量多。結果武漢、成都、鄭州、泉州數值為負，表明這四個城市目前支付力外溢的可能性很小，可將它們從房價窪地篩選對標城市名單中剔除。

最後，用剩下19個城市分別為原點，圈定的高鐵1小時通行圈，按照兔醬在上期對「房價窪地」的定義，低交通時間成本以及和周邊城市巨大差價，進行「房地窪地」城市篩選。這裡我們以上海1小時通行圈範疇為示意，進行過程簡要說明。

按每小時300公里高鐵時速進行距離測算，以上海為始發的1小時通行圈(經緯度之間直線距離計算)可與20個城市實現跨城。從價格來看，鹽城、馬鞍山、蕪湖為價格窪地，三地住房價格大約是上海的五分之一；南通、鎮江為次價格窪地，兩地房價不足上海的四分之一。

結合交通便捷度（距離遠近與通車情況）進一步進行篩選，南通、鹽城還未通高鐵可暫排除。鎮江至上海距離相對適中，有212通高鐵、52通動車、特快快速列車30通，綜合來看最符合房價窪地定義；其次是馬鞍山、蕪湖，兩城都在上海1小時通行圈的臨界線，高鐵通車情況旗鼓相當。同時，杭州、寧波、嘉興，蘇州、無錫、南京等城市同屬於上海1小時通行圈，相關測算結果與上海一致。

值得一提的是，馬鞍山與南京的關係，正如當年的上海之於崑山，而房價不足南京的一半，是承接南京支付力外溢的高氧區。剩下京津一線（北京、天津），廣深一線（深圳、東莞、廣州、佛山、惠州），以及大連、青島、廈門、昆明周邊 「房價窪地」測算，篩選步驟與上海相同。（圖4，圖中圓圈代表通車頻率多少）

最終，長三角1小時圈之鎮江、馬鞍山、蕪湖；京津1小時圈之保定、德州；珠三角1小時圈之清遠、韶關、郴州；海西1小時圈之潮州、揭陽、南平；昆明之曲靖、六盤水、大連之於營口、青島之於濰坊成為當前高鐵可到達相對「房價窪地」城市。提醒大家的是，潮州、揭陽、南平、六盤水、營口、濰坊等城市樓市目前市場有一定風險（或經濟水平不高，或居民支付力偏弱，或有一定供求風險），但後續通過產業導入、升級帶動城市經濟發展，相信市場將會向好發展。

圖4：三大城市圈周邊「房價窪地」城市

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