订阅

怎样在通勤生命线上住出性价比?我们研究了6个城市的地铁与房价数据

挤地铁不易,很多时候人们为了省钱住到地铁线的尽头未必是性价比最高的选择。如果能通过数据计算在时间与金钱上找出相对平衡的方案,至少能让每天痛苦的通勤时间减少一些。

在规模巨大的城市里生活,居住成本和通勤时间成本对普通的公司人来说通常是一对不可调和的矛盾。在预算有限的情况下,很多人选择住在相对较远的地方,用更长的通勤时间来换取难以承受的房价或租金。

对他们来说,准时、快速、无需考虑拥堵的地铁是做出这种选择的必要保障。在很多一线和新一线城市,从城市中心放射状延伸至城郊居住区的地铁线也就成了城市里每天通勤的生命线。当然在大部分工作日的早晚高峰,要挤进这类地铁线路的车厢里、站台上甚至进站口都不是一件容易的事情。

挤地铁不易,但新一酱想着很多时候人们为了省钱住到地铁线的尽头未必是性价比最高的选择。如果能通过数据计算在时间与金钱上找出相对平衡的方案,至少能让每天痛苦的通勤时间减少一些。

因此,新一酱和在地的朋友们讨论了下,在以下6座城市里分别选择一条典型的“通勤生命线”,先做一轮小样本实验。

北京地铁5号线、上海地铁7号线、广州地铁3号线(含北延段)、成都地铁1号线、重庆轨交3号线(含北延伸段)、武汉地铁2号线(含南延段),这些地铁线路的共性是有效连接了远郊和市中心,两端(或一端)是典型的高密度居住区,中间则是写字楼主要聚集区。

尤其在北京、上海和广州的市中心,有着连片的写字楼聚集区。而在新一线城市,重庆的写字楼也相对集中在市中心区域,成都和武汉则拥有市中心之外的新兴办公区,它们分别出现在成都的天府新区核心区,和武汉的光谷。

拥有“通勤生命线”特征的地铁线,其客流大小往往取决于远端居住区的人口规模——相比于市中心发达的换乘系统,远端的居民几乎只能高度依赖最近的那条地铁路。北京地铁5号线北端号称亚洲最大社区的天通苑,和重庆轨交3号线南端的拥有10万人口容纳量的云篆山水公租房,都让这两条线路从起点站起就分外拥挤。

2018年,广州地铁3号线的高峰客流量打败北京上海位居全国第一,峰值达到了每小时6.43万人次。三线换乘的嘉禾望岗站是住在从化、花都、增城和白云北城区的公司人前往珠江新城的重要站点。而在南端,逐渐搬迁到番禺的老城区居民也决定了这条线路在广州超出预期的承载能力,住在番禺搭乘地铁到天河工作是3号线公司人的常态。

对比我们选择的这6条线路在2018年全年的高峰期客流量数据看,上海地铁7号线和成都地铁1号线的高峰客流量超过每小时5万人次,而武汉地铁2号线是6条地铁线路中相对不拥挤的,也依然是武汉最拥挤的地铁线路。

在新一酱的经验里,如果要每天通勤,人们走到地铁站最远能接受的步行距离是1500米左右,这大概需要花费20分钟以上的时间。因此,这里我们定义地铁站点周边半径1500米范围内的住宅为居民可能搭乘地铁通勤的“地铁周边住宅”。

通过计算这类住宅与它们最近的地铁站点距离,新一酱按照500米以内、500米至1000米、1000米至1500米三个距离范围将“地铁周边住宅”分为三等,距离越近意味着对居民地铁距离越敏感,对地铁的依赖性可能越强。

在6条线路中,北京、上海、广州、重庆、武汉的5个样本都有超过40%的住宅数量聚集在地铁站点周边500米范围内。其中重庆轨交3号线45个站点,500米范围内平均的居住密度达到了9282户/平方公里, 北京5号线的这个数字不相上下,达到了9266户/平方公里。

相较而言,成都人对“住得离地铁近一点”这个问题显得不敏感一些。成都地铁1号线沿线的住宅分布并没有出现明显的靠近地铁站居住密度越高的趋势。广州地铁3号线周边的住宅数量是6个城市中最少的,这条线路全国第1的高峰客流更多来源于它在广州地铁网络中的南北向运输大动脉功能——剩下的13条广州地铁线中,包括广佛线在内有10条地铁可与3号线换乘,并且很多换乘从远郊就开始了。

为了更具象地了解早晚高峰的地铁车厢里到底有多少公司人在挤地铁,新一酱尝试计算了地铁线“潜在客流”。这里“潜在客流”的估算依据是,以一户3人的标准,汇总计算地铁周边1500米范围内小区户数数据,估算得出地铁周边居住的总人口,并将它们列为该地铁站的“潜在客流”。更多从1500米以外赶来搭乘地铁的潜在客流以及换乘客流暂不列入计算。

我们在每个通勤地铁线路里选取了郊区通往市中心的首个换乘站点(北京5号线由于首个换乘站立水桥较偏,故选取第二个换乘站大屯路东),计算在到达这个换乘点前,这段线路可能累计多少“潜在客流”。仅是这开头的一段,就已经很吓人了:

我们以各路段拥有最多小区住宅数量的站点为节点,去看各路段的“潜在客流”人数。

上海地铁7号线从美兰湖往花木路方向的客流在行知路到岚皋路段出现井喷,4个地铁站点周边有将近50万人口依赖7号线进入市区,平均每个站点都有超过10万潜在客流。

市桥站是广州重要的人口聚集站点,仅仅在这里你就要和超过14万人共同挤进地铁车厢。

从南往北,成都地铁1号线在到达火车南站前有超过20个站点,沿线共有超过110万人口居住在各站点周边,并有可能搭乘1号线通勤。这条线路现在依然是整个天府新区通勤的命脉。

重庆鱼胡路周边居住着超过12万人口可能搭乘轨交3号线进入市中心,在鱼洞站到四公里站方向的13站地铁沿线,轨交3号线是94.29万人想要搭乘地铁通勤的唯一选择,平均一站就有7.25万的“潜在客流”。这意味着当你在五公里站(四公里的前一站)等待地铁前往两路口或者牛角沱,就要和超过90万人挤地铁。

因此一个适合通勤的住处对挤早晚高峰地铁的人来说才显得尤为重要。能否在最短的时间内赶到地铁站,能否不用等三班地铁才能进入车厢,能否尽可能减少换乘次数,能否把住房成本控制在预算内又能保证居住质量,这些都是地铁通勤族选择住房时考虑的重要指标。

由于暂时无法获得全面的租金数据,这里我们以小区的售价来衡量居住成本,并将6条地铁线路所有站点“地铁周边住宅”纳入计算。

你可以在下图中看到棕色和绿色的两条线。棕色线代表站点周边住宅的户数规模,规模越大意味着这一区域有相对成熟的小区条件,同时地铁的潜在客流更高。绿色线代表周边住宅的平均房价,这影响住房者的预算控制。

地铁站到市中心的距离对房价的影响在一线城市更加明显。在北京、上海和广州远郊的地铁站点周边房价可以比市中心房价便宜一半以上,北京天通苑和上海罗南新村的房价只有市中心房价的1/3。新一线城市的房价则较为均衡,市中心的位置未必是房价的高地,高价位的住宅可能位于成都金融城、红石公园,武汉光谷杨家湾、金融港北这几个新开发区域或高档住宅区。

但我们在开头就已经提到,住得远节约了居住成本,却要受到高昂的时间成本以及拥挤的通勤体验的困扰。在下图中我们纳入了“居住性价比指数”来综合衡量这两件事情的平衡点。

我们将每条通勤线路写字楼密集的区域定义为主要通勤的区域。在这个基础上,同时计算各站点到达主要通勤区域的时长差异和平均房价差距,计算出了各站点的居住性价比指数。不考虑居住环境、区域条件等社会性指标,你能从图中的阴影区找到各个站点的居住性价比。

远郊的房价虽然便宜但不一定是性价比最高的选择。北京天通苑到立水桥段的房价略低于5号线南端的刘家窑和宋家庄,但是性价比指数较低。住在刘家窑只要4站就可以到达主要通勤区域的崇文门,住在立水桥则要至少20分钟才能到达雍和宫进入二环。

上海地铁7号线沿线,耀华路是浦东段居住性价比较高的地铁站,房价和浦西大场区域持平,但是只要三站就可以进入主要通勤区域。

而在重庆,虽然轨交3号线的北段有大量新建的小区,人口密度很高,但由于重庆整体的房价差异不大,住到南段的巴南区则明显更节约时间。

如果你有兴趣,可以对照看看自己住的地铁站的性价比到底如何。等新一酱找到更好的租房价格数据,也会再试试计算一版租房性价比指数出来——这可能符合更多人的需求。

一直以“懒得走路”自居的新一酱总是下意识地觉得人们会愿意为了住得离地铁站近一点而支付更高的购房成本。但在计算中的过程中,新一酱发现这个想法未必成立。

我们各自在6个通勤地铁线路中选择了1个市中心站点和2个非市中心站点,计算这些’地铁周边住宅’距离地铁站点的距离和房价的关系。从结果看,小区到地铁站的距离对房价影响并没有小区硬件、环境等其他因素来得重要呀。

 

本文版权归第一财经杂志所有
未经许可不得转载或翻译
未登录用户
全部评论3
用户昵称_444784
7月21日
两个建议也可以说期望: 1. 对数据和分析代码进行开源,可以建立一个一财的github仓库,带来更大的影响力。 2. 期待一财举办可视化大赛,或者开源可重用的数据可视化工具。
用户昵称_564406
7月22日
最后的分析图没看懂,房价体现在哪里?
羽华
7月21日
下次这种数据分析型文章把图表做的生动些好不,这样单纯的数据罗列阅读体验不是很好
到底啦