高鐵時代的到來，世界正在變得越來越“小”。高鐵引起的空間縮短必然會推動房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和格局的變化。

隨著高鐵的開通，城市間的生產(chǎn)要素加速流動，核心城市對資源的吸引范圍進一步拓展，高鐵沿線城市的發(fā)展迅速加快，城市內(nèi)部正在形成的以高鐵大站城市為中心的經(jīng)濟區(qū)。它們不僅改變了城市投資的價值和投資方向，同時也改變了城市房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展趨勢。

正所謂“高鐵一響，黃金萬兩”，大年初六我們重新認識高鐵加速中的中國樓市。

城市連通度與房價

在高鐵漸漸普及開來的時候，越來越多人喜歡選擇高鐵出行，主要是由于速度快、準(zhǔn)時性高，還有某些城市高鐵車次密集，乘高鐵就跟乘公交車一樣方便。有高鐵站的城市都喜氣洋洋，沒有高鐵站的城市都盼著趕緊建起來，作為城際之間最受歡迎的交通工具之一，高鐵與城市房價之間又存在怎么樣的關(guān)系？

首先來看目前高鐵的覆蓋情況。將全國現(xiàn)有高鐵站點及車次互通情況的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為地圖形式，可見目前我國約一半的地區(qū)已經(jīng)大面積覆蓋了高鐵站。

筆者在路網(wǎng)邊緣地帶標(biāo)注了幾個重點城市，從北到南依次為是哈爾濱、北京、太原、成都和昆明，恰好在“胡煥庸線”以東，分界線的左右兩側(cè)呈現(xiàn)截然不同景象：左邊完全沒有高鐵；右邊高鐵站點、線路密集，中間連過渡的區(qū)域（即有高鐵站點但路網(wǎng)稀疏）都幾乎沒有，每一個站點都盡可能的增強與其他站點之間的交通流動性。

從高鐵覆蓋的省份來看，地圖上幾乎完全被覆蓋了的省份有沿海的遼寧、山東、江蘇、浙江、福建，還有內(nèi)陸省份河南、安徽、湖南、江西；此外，廣東、云南、四川等省份仍有部分未通高鐵的區(qū)域。

經(jīng)過網(wǎng)上資料查驗，高鐵定義為：設(shè)計開行時速250公里以上（含預(yù)留），并且初期運營時速200公里以上的客運列車專線鐵路。不同的運行路段高鐵平均時速也有快有慢，為方便討論，這里以時速300公里作為高鐵的平均時速，那么站點之間距離在300公里以內(nèi)的，可以視為這個站點的“一小時生活圈”。

PS，這里的距離是指城市經(jīng)緯度之間的直線距離，而不是鐵路實際運行距離哦。

通過距離篩選之后，地圖突然清晰了很多，可以看到長三角和珠三角站點布局仍然非常緊密，這兩個區(qū)域內(nèi)的“一小時生活圈”已經(jīng)包含了較多的城市，形成了城市群。此外，福建沿海的海西區(qū)域，也有一小排城市連接，相互之間有高鐵互通，北京與天津、山東濟南青島等市之間也可一小時以內(nèi)到達，但環(huán)京津地區(qū)還未形成城市群。

除了以“群”聚集的城市以外，還有幾組“相依為命”的杠鈴式城市：成都——重慶、武漢——長沙、沈陽——長春以及鄭州——焦作，這幾組城市的共同特點是，都完全處于內(nèi)陸地區(qū)，且都是作為本區(qū)域的經(jīng)濟標(biāo)桿型城市，短距離內(nèi)或是沒有形成與之經(jīng)濟相互支撐的城市群，或是周邊市場不夠透明，缺乏可信官方數(shù)據(jù)。

一個城市的高鐵通達車次越多，對人口導(dǎo)入、物流、交通以及對周邊城市的輻射能力就越大，高鐵對城市的帶動能力是毋庸置疑的，筆者在這邊也篩選了所有城市與周邊300公里以內(nèi)城市的高鐵互通情況，來看高鐵的通達車次和房價、城市購買力之間的聯(lián)系。

氣泡大小代表該城市與它300公里范圍內(nèi)的其他城市高鐵互通情況，氣泡越大則該城市與其他各城市之間的通達車次之和越高，可以簡單地理解為每天有更多的高鐵車次經(jīng)過這個站點并且開往更多的城市。

從總體趨勢來看，購買力和房價越高的城市，與周邊300公里內(nèi)的城市高鐵互通顯然更為緊密。例如在購買力相差不大的條件下，杭州、南京的高鐵互通情況顯著優(yōu)于武漢、成都，房價也相對較高。

廈門、珠海為其中比較特殊的城市，廈門高鐵互通情況顯示不佳主要是由于廈門動車較多、高鐵較少；珠海的房價高企主要是由于其與澳門緊緊相鄰，與香港隔海相望，港珠澳大橋的開通，房價受到港澳的紅利影響較大。

另外，長三角典型城市上海、南京和杭州的氣泡顯然大于廣州、深圳、北京的氣泡，可見長三角整體高鐵通達水平目前是領(lǐng)先全國，“包郵區(qū)”可謂是名不虛傳。

圖：城市購買力、房價和城市300公里范圍內(nèi)高鐵互通的關(guān)系

其實經(jīng)過對高鐵站點的梳理，可見很多平時大家注意較少的城市都已經(jīng)連通了高鐵，這樣的城市既擁有交通便捷的優(yōu)勢，又是房價洼地，在外溢需求支持下，市場仍有進一步上升的空間。

下圖選取了一些較為典型的“房價洼地”城市，進而找到與其高鐵互通度較高的幾個城市，來看城市之間的房價差劇，其中顏色標(biāo)紅的城市表示相互之間通達度最高，灰色圓點表示同在一條高鐵線上但互通度不是最高的城市。

例如嘉興目前均價為8277元/平方米，與它高鐵互通度最高的城市為上海，兩者之間房價差達到4萬元/平方米左右，杭州、寧波也同樣與嘉興有高鐵互通，但互通度低于上海，房價差在1萬元/平方米左右。

這些“房價洼地”城市，與周邊有互通的一線城市價差都在3.5萬-4萬元/平方米左右，而與周邊有互通的重點二線城市價差在1萬-1.5萬/平方米左右，但城市間的人均收入水平相差不多，住宅購買力梯度差距還是非常明顯的。

從高鐵互通的車次情況來看，互通車次最多的為東莞和深圳，每天有319次列車經(jīng)過這兩個城市（其中包括往反方向和東莞市虎門鎮(zhèn)等站點），以高鐵每天工作16小時（早上6點到晚上10點）計算，深圳和東莞每小時有共有20趟左右的高鐵和城際列車互通（包括深圳開往東莞和東莞開往深圳兩個方向），頻次非常高，對外溢需求而言購房時間成本很低，適合旅居需求，也適合團隊會晤頻次不高的SOHO類工作。

此外還有一些未列出的城市，如蕪湖與周邊的合肥價差在4200元/平方米左右，兩市聯(lián)通車次為46次；莆田與福州、廈門分別有8500元/平方米和25000元/平方米的房價差，到兩市的聯(lián)通車次分別為43和41次；廣東江門靠近佛山和廣州，江門與佛山和廣州的房價差分別為2000元/平方米和9000元/平方米左右，聯(lián)通車次都是39次，這些每小時有2-3趟車到周邊高房價城市。

由于城市人口基數(shù)、市場成熟度、行業(yè)競爭等諸多因素的差異，城市之間的房價差價一定會持續(xù)存在，洼地也將持續(xù)存在。但隨著高鐵的發(fā)展，聯(lián)通城市數(shù)量和車次的持續(xù)增加，人口流動更為方便快捷，處于高鐵線上的一些三四線小城市會更多地承接周邊房價高漲、人口溢出帶來的紅利，一如今年的嘉興，再如高鐵規(guī)劃利好中的南通，在似遠還近的距離里，讓“房價洼地”成為更多支付力外溢的高氧舒適區(qū)。

房價洼地

迄今為止，中國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(xiàn)1小時內(nèi)跨城。在城市空間距離拉近的同時，很多城市房價也實現(xiàn)了快速上漲。筆者將2013至今5年房價漲幅超過30%的城市（除去一線城市）對應(yīng)在高鐵線路圖上，發(fā)現(xiàn)這些漲瘋的城市表現(xiàn)為兩類情況：

第一類，位于鐵路主要通道(大站)的二三線城市，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，位于核心城市周邊的三四線城市，如環(huán)滬的昆山、無錫，廣深周邊的惠州、東莞等。

圖：高鐵線路與5年房價漲幅超30%城市

以上現(xiàn)象是巧合還是確實與高鐵有關(guān)？高鐵又如何影響這些城市的房價？高鐵所經(jīng)之處還有房價洼地么，特別是1小時通行圈內(nèi)？

“度娘”對高鐵效應(yīng)這樣定義：高鐵開通對一個區(qū)域或城市的發(fā)展存在著聚集與擴散“雙重效應(yīng)”。

集聚效應(yīng)是指高鐵開通有助于加速區(qū)域要素流動，核心城市的中心地位大幅強化，使得區(qū)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(xù)提升。

擴散效應(yīng)是指高鐵開通使得居民跨城通行時間大幅縮短，城市邊界趨于模糊，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，在新干線作用下，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，第一類位于鐵路通道城市房價高彈性表現(xiàn)，來源高鐵集聚效應(yīng)帶動的人口導(dǎo)入。第二類位于核心城市周邊三四線城市，僅用高鐵擴散效應(yīng)顯然并不能完全說明其價格上漲的成因。

廣深人口數(shù)據(jù)顯示，近年廣州、深圳的外來人口增速遠高于周邊的佛山、東莞、惠州等三線城市，說明該區(qū)域集聚效應(yīng)在強化，周邊區(qū)域城市受此影響并未實現(xiàn)人口導(dǎo)入（集聚效應(yīng)>擴散效應(yīng)）。

同樣，上海的外來人口增速一直以來高于周邊的蘇州、無錫、嘉興等城市，盡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并未流向周邊較近的區(qū)域。而從北京區(qū)域的數(shù)據(jù)來看，廊坊等周邊城市常年處于人口凈流出狀態(tài)。

這樣來看，環(huán)滬、環(huán)京、廣深周邊區(qū)域并未實現(xiàn)大量的人口導(dǎo)入，可見這些城市的房價推手并不是來自本地市場。更大的可能是一線樓市的溢出效應(yīng)，推動了這些城市房價節(jié)節(jié)攀升。

為了更好的論證這一的推測，筆者查閱了2015年統(tǒng)計年鑒中關(guān)于京津冀、長三角、珠三角等城市的全市商品住宅平均價格，發(fā)現(xiàn)房價漲幅與至北上廣深城市的便利程度基本呈現(xiàn)正相關(guān)。

先看環(huán)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(nèi)可實現(xiàn)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(wǎng)站顯示分別為1.5、2.2小時。

再看長三角城市圈情況，長三角中心城市上海位于江浙之間，其溢出效應(yīng)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，而其余像紹興、臺州等交通距離稍遠城市（超過1小時）房價漲幅出現(xiàn)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(xiàn)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(yīng)大于廣州（深圳自身及環(huán)深的惠州房價漲幅大于廣州及環(huán)廣的佛山），而能夠享受廣深雙重溢出效應(yīng)的東莞房價漲幅排名第一。

從城市分布來看，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(guān)房價表現(xiàn)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(yīng)存在著邊界，并非所有周邊城市的房地產(chǎn)市場都受益。

這里講到核心城市的溢出效應(yīng)，筆者記起了在高鐵系列（序章）結(jié)尾，列出的那份美好愿望清單：在似遠還近的距離里，讓“房價洼地”成為更多支付力外溢的高氧舒適區(qū)。

我們身邊也一定不乏有這樣的同事，比如數(shù)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，也因此一直以來被筆者打趣為“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(shù)。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(shù)不少的人選擇了上海周邊昆山、嘉興實現(xiàn)置業(yè)（支付力外溢的高氧區(qū)）。

也許某些樓盤推廣文案里“工作在這里，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。但對于他們而言，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。

為了更為精準(zhǔn)有效幫助正在異鄉(xiāng)打拼的各地“老表哥”實現(xiàn)“生活在別處”曲線安家計劃，筆者開始解答前面提出的關(guān)于“房價洼地”的問題。

我們提取2015年統(tǒng)計年鑒中人口數(shù)據(jù)，將常住人口減去戶籍人口，獲得外來凈流入常住人口數(shù)據(jù)，用此來描述老表哥們“工作在這里”的主要集中城市，數(shù)值為正且越大表明該城市外來人口越集中。結(jié)果顯示：在中國287個地級市中，有111個城市結(jié)果呈現(xiàn)正值。

我們通過數(shù)據(jù)可視化方式，將這一結(jié)果制作成為一張“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(fā)現(xiàn)這些熱門工作城市，主要集中在環(huán)滬、環(huán)京、廣深經(jīng)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。

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(shù)據(jù)達到501萬-1000萬人區(qū)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(shù)據(jù)位于201萬-500萬人區(qū)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(shù)據(jù)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(shù)占到所有出現(xiàn)正值城市外來人口總量的75.8%，可以代表絕大多數(shù)“老表哥”的主要工作城市。

圖：外來人口主要工作城市熱力圖（數(shù)據(jù)來源：CRIC、統(tǒng)計局）

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

最后，用剩下19個城市分別為原點，圈定的高鐵1小時通行圈，按照對“房價洼地”的定義，低交通時間成本以及和周邊城市巨大差價，進行“房地洼地”城市篩選。這里我們以上海1小時通行圈范疇為示意，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(fā)的1小時通行圈(經(jīng)緯度之間直線距離計算)可與20個城市實現(xiàn)跨城。從價格來看，鹽城、馬鞍山、蕪湖為價格洼地，三地住房價格大約是上海的五分之一；南通、鎮(zhèn)江為次價格洼地，兩地房價不足上海的四分之一。

結(jié)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(zhèn)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洼地定義；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(dāng)。同時，杭州、寧波、嘉興，蘇州、無錫、南京等城市同屬于上海1小時通行圈，相關(guān)測算結(jié)果與上海一致。

值得一提的是，馬鞍山與南京的關(guān)系，正如當(dāng)年的上海之于昆山，而房價不足南京的一半，是承接南京支付力外溢的高氧區(qū)。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 “房價洼地”測算，篩選步驟與上海相同。

最終，長三角1小時圈之鎮(zhèn)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(guān)、郴州；海西1小時圈之潮州、揭陽、南平；昆明之曲靖、六盤水、大連之于營口、青島之于濰坊成為當(dāng)前高鐵可到達相對“房價洼地”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(fēng)險（或經(jīng)濟水平不高，或居民支付力偏弱，或有一定供求風(fēng)險），但后續(xù)通過產(chǎn)業(yè)導(dǎo)入、升級帶動城市經(jīng)濟發(fā)展，相信市場將會向好發(fā)展。

與其帶來客流，不如創(chuàng)造需求