1. 研究目的与意义
新冠疫情造成世界经济低迷，导致不受通货膨胀影响的实物资产投资热潮重来。在我国坚持“房住不炒”的政策下，房地产价格虽然没有较大的波动，但是影响因素的研究再一次进入大众的视野。虽然外部宏观政策、相邻城市扩散、平均收入水平的提高、公共服务、传统交通设施的设置都会影响城市住宅的价格。但是现代城市轨道交通—地铁在我国建设起步较晚、是新兴交通工具，却快速成为居民通勤出行的首选方式，成为居民购买住宅需要考虑的重点，且随着交通网络在我国不同城市的建设与完善，对当地房地产价格的影响将会逐渐加深，即将产生更多相关分析的需要。且目前房地产市场从增量转变为存量时代，二手房相对于新房来说价格较为便宜，产权、质量可预期，降低了购房者的经济压力和购买风险，交易体量较大，更能代表轨道交通对房地产价格的影响。又因为南京市地铁虽然不是我国建设地铁第一梯队城市，起步较晚，但是目前交通网络较为完善，发展较快，以及对研究区域的熟悉程度，选择对南京地铁4号线作为案例分析。因此对城市轨道交通因素影响二手房地产价格进行研究有助于加强对房地产价格影响因素的理解，利用更新数据丰富现有研究。
2. 研究内容和预期目标
研究内容：本文数据资料来源于贝壳二手房网等房地产中介服务网站和中国房地产指数系统（creis）。先以贝壳二手房网挂牌时间为地铁运营两年后的数据把南京地铁4号线附近的二手住宅价格为研究对象，选择地铁—住宅距离、地铁站点上换乘线路数量和区划二手住宅周边配套设施发达程度等作为城市内部的多中心结构因素，使用半对数函数进行回归分析。再以中国房地产指数系统（creis）中地铁运营两年后南京地铁4号线附近房地产均价作为基准，据此对后面各期指数进行调整与上文数据进行匹配，作为城市轨道交通规划、建设、运营变量的被解释变量，进行统计性描述。据实证结果进行解释并得出相关结论。
关键问题：分析地铁—住宅距离、城市内部的多中心结构、城市轨道交通是否建设对南京地铁4号线附近二手房价的影响。
写作提纲：首先介绍随着城市轨道交通的快速发展和新冠疫情的影响，房地产市场的走向再一次进入人们的视野，对此进行分析有助于加强对房地产价格影响因素理解的选题意义和背景。
3. 国内外研究现状
近些年来，有很多学者都对影响房价的因素进行了详细研究，目前研究从城市特征、周边人群特征、公共服务特征、传统交通设施的区位特征方面进行分析。城市特征中ling zhang等[1]认为大部分周边城市会受到中心城市房价变动的影响、jeffrey p等[2]发现扩散在较小城镇持久溢出效应的证据；周边人群特征中jing wang等[3]研究房地产市场周边人群工资水平的增加会推高房价；公共服务特征中丛颖等[4]分析教育服务在全国层面和房地产价格呈正相关，医疗资源在中部影响力较为明显，环境资源投入在西部影响较为显著；传统交通设施的区位特征中周玉龙等[5]学者发现有高铁车站城市地价平均提高约7.0%、周祥等认为交通拥挤度上升会对房价产生推高作用。以上研究充分证实了相邻城市扩散、平均收入水平的提高、公共服务、传统交通设施的设置提高了城市住宅的价格。因为现代城市轨道交通—地铁日渐成为居民通勤出行的首选方式，成为居民购买住宅需要考虑的重点，所以对其机制影响研究有助于加强对房地产价格影响因素的理解。
目前的轨道交通对房地产价格影响研究内容主要分为空间维度和时间维度两个方面；研究方法中的数据来源通过地理信息软件[6]计算的数字和借助gis利用地理加权回归模型[7-8]等方式获得，计量方法有双重差分法、非线性对数回归和hedonic模型[9]。其中空间维度又分为地铁到住宅距离和地铁对城市内部不同区块效应，时间维度为地铁规划公布、施工到建成后对房价的影响。空间维度中地铁到住宅距离影响有范子英等[10]发现上海市离站点较近范围1公里之内的新房价格上涨了26.49%、住房面积平均下降3.25平方米。张维阳等[11]学者也发现地铁—住宅距离整体呈圈层衰减的趋势。而alexander bogin等[12]认为地铁对城市内部不同区块住宅效应使得房价在大城市内部中心附近更可能是非平稳的。王洪卫[13]、郑燕巧[14]等学者发现体现城市内部多中心结构的换乘站点等因素对房价呈叠加效应，在多中心城市的不同区块，地铁给房价带来了十分复杂的效果。时间维度中地铁规划公布和建成后有高新南等[15]学者证明了城市轨道交通建设对当地房地产价格确有正面影响。以上研究发现，地铁到住宅距离和城市内部不同区块的空间效应、地铁规划公布、施工和建成后的时间效应确实对房地产价格有影响，是非常关键的因素。另外地铁和周边的公共服务设施等因素是否对房地产价格有交互项效应以及如何影响有待深入研究。
综上所述，本文试图在以下方面进行研究：第一，将城市轨道交通的空间效应和时间效应运用计量半对数模型和统计性描述进行全面考虑；第二，将地铁—住宅距离、换乘数量和区划二手住宅周边配套设施发达程度等因素进行交互项影响研究；第三，在交通网络地位的异质影响因素进行深入分析。
4. 计划与进度安排
2022年11月：完成文献综述。
2022年1月：完成开题报告。
2022年3月：处理相关数据，完成论文初稿。
5. 参考文献
[1] ling zhang,tianqi li,chenyi ma,haizhen wen. measuring the spatial and temporal diffusion of urban house prices in east china[j]. journal of urban planning and development,2020,146(2):
[2] jeffrey p. cohen,jeffrey zabel. local house price diffusion[j]. real estate economics,2020,48(3):
[3] jing wang,lifen zhu,jing li. wages, house prices and industry composition: an empirical analysis of cities in china[j]. journal of the asia pacific economy,2019,24(4):
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