השפעת התפתחותה של רכבת הנוסעים בישראל על ההתפתחות האורבנית של העיר

1. השפעת התפתחותה של רכבת הנוסעים בישראלעל ההתפתחות האורבנית של העיר The Effect of Commuter Railway Development on Urban Development in Israel

2. בשנים האחרונות ניתן להבחין בתנופת צמיחה ברכבת הנוסעים בישראל. • מספר המשתמשים בשירותיה נמצא בעלייה משמעותית ומתמדת, כמו-גם התקציבים המופנים לפיתוחה.

3. בנוסף לפתיחת קווים חדשים וחנוכת תחנות חדשות, בוצעו בשנים האחרונות שני פרויקטים גדולים שתרמו רבות לפיתוחה: • פרויקט הכפלת המסילה שאיפשר הגדלת מספר הנסיעות • ופרויקט הקמת והפעלת רכבת הפרברים

4. מטרת המחקר היא לבחון השפעה והתפתחות אורבנית בערים הנהנות משירותים אלו. • בדיקת ההשפעה על ההתפתחות האורבנית של העיר התבצעה באמצעות בחינת מחירי הנדל"ן למגורים בערים אלו. • ובידוד תרומתם והשפעתם של שירותי הרכבת על מחירים אלו, והשינויים בהם.

5. המחקר נערך עבור השנים 1992 – 2002. • עבור הערים נתניה ורחובות.

6. מספר עצירות רכבת יומי בתחנות – נתניה בנתניה עלה מספר העצירות היומי בתקופה: מ-28 בתחנת נתניה ו-25 בתחנת בית-יהושוע בשנת 1992 ל-81 עצירות בממוצע יומי בשתי התחנות בשנת 2002.

7. מספר עצירות רכבת יומי בתחנה – רחובות ברחובות ממוצע עצירות הרכבת היומי בתחנה עלה בשנים אלו: מ-10 עצירות יומיות בממוצע בשנת 1992 ל-70 עצירות בממוצע יומי בשנת 2002.

8. אבירם (2001), מתייחס למערכות הכלכליות הבוחנות את הכלכלה העירונית. • בין מערכות אלו מוזכרות הקרקע והתחבורה שהם שניים מהמוצרים והשירותים המרכיבים את סלי התצרוכת של הפרטים השונים • אשר תחת המחירים הקיימים שואפים למקסם תועלתם.

9. שיפור תחבורתי עשוי לגרור שינוי ביחסי המחירים, אשר יגרום לשינוי בהרכב סלי הפרטים, ויביא לשיווי משקל חדש בכמויות ובמחירים חדשים. • כלומר, ייתכן שבעקבות שיפור תחבורתי, ייווצר בשוק שיווי משקל חדש, שיתבטא גם בשינוי במחירי הקרקע.

10. הגישה לתחבורה מוגדרת על-ידי Gibbons and Machin (2003), באמצעות הקירבה לתחנת הרכבת, ותדירות השירות בה. • עבור רוכשי בתים, היתרונות בשירותי רכבת משופרים כפולים: • ראשית, חסכון ישיר בזמן נסיעה לכל מרחק. • ושנית שינוי מגוון העבודות והשכר הזמינים, בעקבות הורדת עלויות הנסיעה למרחב יעדים וערים בהן פוטנציאל שכר גבוה יותר.

11. במחקר שביצעו Gibbons and Machin נבחנו שיפורים ב-London Underground, וב-Docklands Light Railway בצפון-מזרח לונדון בסוף שנות התשעים. • בין הממצאים העיקריים עלה כיהערכת השפעת תדירות הרכבות על מחירי הדירות נמצאה בשיעור חיובי של 0.1% לרכבת לשעה עבור London Underground, ו-0.3% לרכבת לשעה עבור שירותי Docklands Light Railway.

12. המחקר שביצעתי נעשה בשיטת המחירים ההדוניים. • המשתנה התלוי, מחיר הדירה, בוטא כפונקציה של כלל התכונות והמאפיינים הנכללים בהערכת שווי הדירה ומאפייני ביקוש שונים. • בעזרת הרצת הרגרסיה, בודדה ונבחנה השפעתו הספציפית של כל מאפיין ותכונה על מחיר הדירה, אם בכלל.

13. המאפיינים והתכונות שנבחנו כללו: • משתנים הדוניים קלאסיים, שהם משתני דירה ספציפית . • ומאפיינים ותכונות סביבתיים עירוניים ומאקרו-כלכליים, ברמה שנתית בהתאמה לתאריכי רכישת הדירה.

14. מאפיינים הדוניים קלאסיים: • מאפיינים אלה כוללים את שטח הדירה, מספר החדרים, קומתה וקיומה של מעלית בבניין אשר השפעתם על מחיר הדירה צפויה להיות ישירה. • נתוני הדירה הספציפיים נבחנו על-ידי ביצוע הפרדה בין הערים השונות וזאת על-ידי שימוש במשתנה דמה.

15. מחירי הדירות בעיר, מבוססים על מסד נתוני מכירות דירות, עבור השנים 1992 – 2002 , מתוך תוכנת "מידע נדל"ן", שהועברו על-ידי "ד. חי באדי – שרותי שמאות והנדסת בנין בע"מ". • חשוב לציין כי נתוני הנדל"ן, מבוססים על מכירות בפועל.

16. תכונות מוניציפאליות מאפיינות את מקום המגורים לכל הדירות המצויות באותו מיקום. תכונות אלו נבחרו לבחינת השפעת המיקום ומאפייניו על מחירי הדירות. תכונות סביבתיות ומאפיינים מאקרו כלכליים: • ההנחה היא כי בעוד שנתוני הדירה הספציפית ניתנים לשינוי בטווח הבינוני והארוך, וכי ניתן לרכוש מאפיינים אלו בכל איזור נבחר, נתוני הסביבה קשיחים יותר וניתנים פחות לשינוי גם בטווח הארוך.

17. המודל מניח כי לנתונים הסביבתיים השפעה על הערכת שווי הנכס על-ידי הצרכן. למעשה, תכונות אלו, בנוסף להיותן מייצגות נתונים סביבתיים, מאפיינות בחלקן גם משתני ביקוש. • נתוני מאפיינים סביבתיים מוניציפאליים רבים מובאים ברגרסיה ביחס לנתונים הארציים, במטרה לנטרל השפעות כלל-ארציות, זאת בנוסף לנתון המייצג את התמונה המאקרו-כלכלית.

18. דמוגרפיה – סעיף זה כלל את גידול האוכלוסייה ומקורותיו וכן את אחוז הילדים עד גיל 19 בערים, כבחינה לאוכלוסיית בעלי המשפחות. זאת בהנחה כי שיקוף תמונת המצב הדמוגראפי בעיר, מהווה חלק מהגדרת הביקוש לרכישת דירות. התכונות הסביבתיות והמאפיינים המאקרו כלכליים שנבחנו: • תעסוקה – מטרת בחינת נתוני התעסוקה בעיר היא שיקוף תמונת מצב סוציו-אקונומית סביבתית. סביר להניח שנתון זה משפיע על הערכת הסביבה על-ידי הרוכש הפוטנציאלי. בנוסף הוא מייצג גם את צד ביקוש של הרוכשים.

19. הכנסה – בדומה לסעיף התעסוקה, אמור סעיף זה לשקף תמונת מצב-סוציו אקונומית סביבתית. גם כאן, כמו בסעיף הקודם, מייצג המשתנה את הערכת שווי הנכס ביחס לסביבה הסוציו-אקונומית, וכן את מאפייני הביקוש. הנתונים העירוניים נבחנים כולם ביחס לנתונים הארציים. • חינוך – מדד החינוך נבחר להיכלל במודל כמשתנה נוסף הצפוי להשפיע על הביקוש מצד רוכשי הדירות. מאפיין זה מובא ביחס לנתונים הארציים.

20. התחלות בנייה – נתוני התחלת הבניה בעיר צפויים לשקף הן את רמת ההתפתחות בתחום זה והתפתחות העירונית, והן את תחום ההיצע בשוק. יש לציין כי נתונים אלו משקפים למעשה גם את צד הביקוש. הנתונים העירוניים שנבחנים מובאים ביחס לנתונים הארציים. • תמונה מאקרו-כלכלית – נתוני התמונה המאקרו-כלכלית נכללים במודל על מנת לנטרל השפעות כלל-ארציות דוגמת מיתון כולל. מאפיין זה נמצא כלא מובהק להיכלל במודל המיטבי.

21. נתונים תחבורתיים-מסילתיים – נתונים אלו כוללים משתנים לבחינת התפתחות רכבת הנוסעים: • תדירות עצירות הרכבת בכל עיר באופן ספציפי. • מאפיין תחבורתי-מסילתי כלל ארצי שהובע באמצעות תקציב פיתוח הרכבות כמציין נוסף להתפתחות ולשיפור בתחום הנבדק.

22. הנתונים המוניציפאליים מתבססים על נתוני החוברות העירוניות של הלשכה המרכזית לסטטיסטיקה, ופרסומי השכר וההכנסה של הביטוח הלאומי. • הנתונים התחבורתיים מסילתיים: • נתוני העצירות הממוצעות ליום – מבוססים על מכתב מפורט שהועבר מרכבת ישראל. • נתוני תקציב פיתוח הרכבות – חושבו על בסיס נתוני מרכז אדווה.

23. מחיר דירה הוא פונקציה של נתוני דירה ספציפיים + מאפיינים סביבתיים, מוניציפאליים + מאפיין מאקרו כלכלי + מאפיינים תחבורתיים מסילתיים. • המודל ההדוני הכולל הוא: • PLN= C(1)+C(2)*CITYN+ C(3)*FLOOR+C(4)*CITYN*FLOOR+C(5)*ELEVAT+ C(6)*CITYN*ELEVAT+C(7)*ROOM+C(8)*CITYN*ROOM+ C(9)*AREA+C(10)*CITYN*AREA+ C(11)*GROWTH+C(12)*IMMIGR+C(13)*INEMIGR+C(14)*AGE019+ C(15)*UNEMPLO+C(16)*UNEMPTRAIN+C(17)*INCOMESUPP+ C(18)*WAGE+C(19)*MINWAGE+C(20)*SELFEMPLO+ C(21)*EDUCATION+C(22)*BUILD+C(23)*RESIDBUILD+ C(24)*GDP+ C(25)*TSTOPS+C(26)*TDEVBUD

25. במהלך בחינת המודל וההגעה למודל המיטבי נפסלו מספר מאפיינים:

26. המודל המיטבי: • PLN= C(1)+C(2)*CITYN+ C(3)*FLOOR+C(5)*ELEVAT+C(7)*ROOM+C(9)*AREA+ C(10)*CITYN*AREA+ C(11)*GROWTH+C(13)*INEMIGR+C(14)*AGE019+ C(15)*UNEMPLO+C(16)*UNEMPTRAIN+ C(19)*MINWAGE+C(20)*SELFEMPLO+C(22)*BUILD+ C(25)*TSTOPS • במודל זה כל המשתנים מובהקים, ולא ניתן להבחין במולוטיקולינאריות גבוהה. • אחוז השונות המוסברת גבוה באופן יחסי, כמעט 70%, R²=0. 669467

27. פלט הרגרסיה

28. המודל מאפשר בחינת הרגישות של מחירי הדירות לשינויים בערכים של המשתנים המסבירים. • מחירי הדירות באים בטרנספורמציה לוגריתמית ואילו המשתנים התלויים, המאפיינים, נבחנו ברגרסיה בצורתם המקורית – רמה. לכן, המקדמים למאפיינים אלו מודדים את השפעת שינוי יחידתי במשתנה המסביר על אחוז השינוי במשתנה התלוי, המחיר. • כדי לקבל ערך בש"ח, התבצעה הכפלה של אחוז זה במחיר הדירה הממוצעת.

29. ניתוח תוצאות הרגרסיה

30. סיכום ומסקנות • מטרת המחקר הייתה בחינת השפעתה של התפתחות זו על הערים הנהנות משירותיה ומהתפתחותה. • רכבת הנוסעים בישראל נמצאת במגמת פריחה והתפתחות בשנים האחרונות. מטרת המחקר הייתה בחינת השפעתה של התפתחות זו על הערים הנהנות משירותיה ומהתפתחותה.

31. לבחינת קיומה וגודלה של השפעה זו נבחרו למחקר שתי ערים – נתניה ורחובות. • מיקומן של ערים אלו בפרברי המטרופולין, במרחק נסיעה של 25 דקות ברכבת לתל-אביב, ממקם אותן כבעלות פוטנציאל גבוה ליהנות מיתרונות התפתחות התחבורה המסילתית בישראל.

32. בחינת השפעת ההתפתחות על הערים נעשתה באמצעות ניתוח שווי הנדל"ן למגורים בעיר. • ההנחה היא כי עלייה בכוח המשיכה של העיר, במקביל להורדת עלויות הנסיעה היומיות ממנה ואליה, תבוא לידי ביטוי בעליית ערך הנדל"ן למגורים בעיר.

33. שני נתוני רכבת נבדקו לבחינת השפעתם על מחירי הנכסים. • אכן ניתן לאבחן השפעה חיובית ברורה של מאפיין זה על מחירי הדירות, שנמצאה חזקה לאורך כל בדיקות הנתונים עד להגעה למודל המיטבי. • המאפיין הראשון שנבחן הוא מאפיין איכותי עירוני - סידרת תדירות הרכבות בעיר.

34. שינוי בעצירה יומית אחת צפוי להשפיע על מחירי הנדל"ן בגובה של 0.39% באותו הכיוון. • המשמעות בשווי דירה ממוצעת במחירי שנת 2000 היא: 2,389 ₪ בנתניה ו-2,300 ₪ ברחובות. • כלומר השפעת תדירות הרכבת, הנבחנת על-פי ממוצע עצירות יומי היא בממוצע, כמעט 2,350 ₪, במחירי שנת 2000, לדירה בשינוי של עצירה יומית אחת.

35. השפעת תדירות הרכבת היומית על מחירי הדירות במחקר זה נמצאה בגובה 0.4% לרכבת נוספת ליום. • כזכור, במחקרם של Gibbons and Machin (2003), נמצאה השפעת התדירות לשעה (לא ליום) על מחירי הדירות, בשיעור של 0.1% לרכבת לשעה עבור London Underground, ו-0.3% לרכבת לשעה עבור שירותי Docklands Light Railway. • נראה, אם כן, שהאמדים שהתקבלו בארץ דומים בסדר הגודל לאלה שנאמדו במחקר הנ"ל, אם כי יש לזכור את ההבדל בין החישוב היומי לשעתי.

36. המאפיין השני שנבחן היה תקציב פיתוח הרכבת הכולל לאורך התקופה, בהתבסס על ההנחה כי נתונים אלו משקפים פיתוחים, שיפורים והתפתחות. • מאפיין זה לא נמצא מובהק להיכלל במודל המיטבי.

37. ייתכן שניתן לייחס זאת להיותו מאפיין כלל-ארצי ולא עירוני ספציפי. • בנוסף ייתכן שההשפעה הנמוכה הנראית משקפת את העובדה שמדובר בתקציבי פיתוח שהשפעתם רלוונטית פחות בשנה השוטפת. • עוד ניתן לציין כי גם בספרות, בבחינת ההשפעה התחבורתית-מסילתית, לא נתקלתי בשימוש במדדי תקציב בכלל, ובמדדים שאינם עבור הסביבה הספציפית בפרט.

38. לסיכום • תוצאות המחקר וניתוחן מאשרות את השפעת התפתחות רכבת הנוסעים על הערכת שווי הנדל"ן באופן ישיר. וכי לשיפורים ברכבת הנוסעים השפעה חיובית על מחירי הנכסים בעיר, אשר מהווים מדד לבחינת התפתחות הערים.