无人驾驶撼动房价布局！美国万亿美元房地产价值因此改变

无人驾驶汽车的热潮如今显而易见，各大科技巨头都在争相加入战局，那么除了炫酷车型的推出，还有什么在悄然改变呢？

一个出乎大众意料的答案——房价。

关于无人驾驶汽车会带来的主要影响，其实已经说过不少了：减少交通事故、让乘车体验更加舒适或是能取代卡车司机的职业生涯。但有一个细微的影响也正发生——面对移动出行的优化，我们该如何重新审视关于未来生活方式的基本假设。

那就得回到房地产的话题了，福特一类的汽车彻底改变了美国的建成环境——带来了郊区、购物商场，还让人们得以离开城市。那么无人驾驶汽车又会对我们的城市和郊区造成什么改变呢？毋庸置疑，其影响也是相当巨大的。

Levittown就是一个很好的证明，莱维特父子建造的郊区城镇之所以改变了美国城市化的格局 。就是因为美国大众对于汽车的高度依赖而推动了郊区发展。那么无人驾驶汽车会给城镇带来什么变化呢？

为了调查无人驾驶汽车对于房地产的影响，美国的研究机构99mph设计了一个专有模型。该模型包含了100多万个录入数据，可以精细得预测移动出行的变化将如何影响房地产。在本篇文章中，我们将分享一些重要发现。

对于业主而言将产生剧烈动荡

根据数据进行的保守估计，无人驾驶汽车的存在将使得一万亿美元的住宅价值在美国十三个大城市转移。

这一价值将会从那些因生活便利而溢价的房产（靠近公共交通、通勤时间短）转移至那些因不便利而房价低的房产（通勤时间长、远离市中心）。

一万亿美元也许听起来过高，但请记住，房地产市场空间是无法想象的——分析师Zillow估计美国住宅地产价值达到了惊人的29.6万亿美元。对于美国这十三个城市来说，无人驾驶汽车促进的价值转移相当于是总体住宅地产价值的2%-13%。下方的图表表明了哪一个城市是受到影响最大的。

一万亿美元是什么概念：这已经超过了ExxonMobil、沃尔玛以JPMorgan加起来的总市值。而且价值转移的过程中也许会创造出很多财富（也有可能会损失一些。）

那么为什么无人驾驶汽车将会影响我们选择居住的地点？就要从这三个简单方面开始谈起：

如果只是看电视、打盹、玩微信而非专注驾驶汽车，那么40分钟的通勤时间就不会那么难熬。位于大城市的白领们，不少都要来回转车，甚至还会抢不到单车步行至公司，每天大约需要通勤一到一个半小时或更多。没人喜欢通勤——谁愿意每天花费一个半小时在交通上呢？——但是“乘客”和“司机”这两者之间的区别和“搬到一个离工作近、但是居住环境不太理想的郊区”与“待在我喜爱的市区”之间的区别是一样的。通勤质量的细微变化都将影响数百万人选择在哪里居住。

这一观点是广受争议的，但是有人认为无人驾驶汽车可以通过增加每车道的车辆数量或让车辆之间进行车联网沟通提高速度，从而减少通勤时间。还有人则认为更便宜且更舒适的出行会导致车辆行驶里程的增加，这会抵消无人驾驶汽车带来的益处。这一情况如何发展尚且未知，但是实际出行次数的减少会带来更多的扩张。

理论：和人类操控的汽车相比，无人驾驶汽车能带来更多的交通流量。

（3）在大多数大城市里，公共交通已然处于盈利困境，其市场份额开始让步于Uber或者滴滴，因而也就无法与高效、按需的无人驾驶车队带来的便利、舒适以及便宜相竞争。“靠近公共交通”的地方其房价会更高，这一点将来或许会改变。

总而言之，无人驾驶汽车会缩短距离（不管是出行时间还是出行舒适度）。它们会碾压我们的既定概念、改变决定房产价值的空间关系。数亿名美国人将会重新考虑他们要住的地方，企业和员工也是如此。

当然，这种转变会严重影响房产价值。下一部分将会探讨房产价值将会在哪些地方以及如何被影响。

模型的探讨：无人驾驶汽车会如何撼动房产价值

因素1：到市中心的行驶距离

图为下午五点旧金山市中心，60分钟通勤时间（红色）以及45分钟通勤时间（蓝色）

关于这个问题，很多人都曾讨论过，但最近（大多数研究都发生在1960-2000年）却鲜少有人进行全面研究（大多数只关注一个城市）。

凭借当代的“大”数据源以及分析技术，本文进行了更全面的分析。

此次，99mph采用的专有数据库内存在美国13个大城市80英里内19万多件房地产出售（近六个月来）资料。我们将其与公共普查数据以及最先进的交通数据库Google Maps结合在一起分析。

首先，我们得了解去市中心所需的行驶时间与房地产价值之间的关系。能帮助了解未来其变化趋势。

让我们从一个相对简单的例子谈起：华盛顿特区。

在华盛顿特区，房地产价值的巨大差异源于房屋距离市中心的距离。虽然这一情况并非适用于所有城市，但在华盛顿特区，这是属实的。

单是从这幅图表中（未控制其他因素），可以这么得出结论：原先到华盛顿特区市中心长达40分钟的痛苦上班之路却神奇般的让人觉得只有35分钟，那么按照数据库中当地的平均标准，价值37.6万美元的房屋应当价格再提升1.9万美元。（e^(5 mins * 0.0098) * $37.6万 = $39.5万）。

这对于华盛顿特区地铁区域来说意味着什么呢？让我们来进行一下封底计算。就拿上述的1.9万美元来说，假设这适用于所有房屋——即目前高峰时期距离华盛顿市中心需要通勤至少40分钟的7800套住房。结果是房产价值会转移1480亿美元。

我们采用的实际模型与此有一些细微差别，考虑了更多的因素。但对于华盛顿特区来说，凭借更先进模型得到的预计转变——880亿美元——和封底计算的结果趋向一致。

因素2：多中心城市的不同通勤

等等...或许你会说——我们又不是非得去市中心。

的确，“单中心”城市指的是大部分人都通勤去往一个市中心。华盛顿特区就像是一个单中心城市。

再拿另一个城市为例：凤凰城。凤凰城就是一个“多中心”城市。人们会采取各种交通方式上班。结果是：去市中心所需行驶时间和房产价值之前的关系就不同于华盛顿特区。对于凤凰城的房产价值而言，去市中心所需行驶时间并非是一个合理的变量。

这样的假设就不适合。不存在单中心城市的话，就不能进行如此假设。

无人驾驶汽车会影响像凤凰城这样的多中心城市里的房产价值吗？答案是肯定的。人们工作通勤也会受到影响，即便他们的目的地不是相同的市中心。

多中心城市很难去建构模型，但是无人驾驶汽车的影响是确实存在的。通过考量市中心外多个工作地点，99mph的模型可以诠释凤凰城的多中心情况。因此，我们的模型也能解释凤凰城房价变化的70%变量。

针对凤凰城的多中心现象建立模型，我们预测无人驾驶汽车会导致凤凰城房产价值转移达到80亿美元。下面是一些会深受其影响的地区：

因素3：公共交通不再成为价值动因

从历史角度来说，靠近公共交通的位置优势会使得房价提高。如下的表格表明了一些交通项目的影响。另一个APTA进行的研究则认为距离公共交通0.5英里以内带来的价值溢价为42%。

靠近公共交通的房产很有可能在无人驾驶时代变成不受宠方。随着无人驾驶汽车使用率越来越高，靠近交通带来的“溢价”也会随之减少（有些人认为公共汽车在无人驾驶世界会表现出色，因为它们可以结合新科技）。这种溢价将会由很多不靠近交通设施的社区承担。

你涨我跌，房价差异间的奇妙稳定

关键的一点是，我们将会看到，有大量的价值从“位置便利”（比如说通勤时间短、距离市中心近）因而房价较高的房产转移到那些“位置不便利”（比如说通勤时间长）因而房价较低的房产。两者房价之前的差异将趋于稳定，一段时间之后两者会相等。这种“伟大的稳定”就象征着价值的重大转移。

关于“多快这一切会发生”，虽然大家众说纷纭、莫衷一是，不过在几十年内，我们也许不会看到L5级别全自动汽车的大范围普及。

我们认为有以下两个原因：

资产价格是基于对未来事件的“预期”。在这些事件真实发生之前，我们就会看到资产价格的转移。举个例子，一个街区的房价会因为交通项目的公开而非是完成就发生变化。这就意味着在无人驾驶汽车真正上路之前的5-10年——即现在——房产价值就会发生改变。

2）：你认为我们不会很快看到全自动汽车上路？这样想的不止你一个人。但是我们现在已经看到部分自动化的实现。特斯拉Autopilot系统——有时候也被称作是L2级别的自动化——已经让通勤变得更加舒服。而这种技术将很快普及进入大众市场。

无需实现全自动化，房产价值的转变就已经可以进行了。任何能让长时间驾驶变得更加舒适的事物都将会影响人们对于距离的看法——自然而然也会影响房产价值。

然而对于我们来说，将有一个动荡的未来

对私房屋主来说，人们的养老金如果是放在房屋净值上，那么这也许没有他们想象得那么安全。

对于房地产投资者来说，一笔相当于是ExxonMobil、沃尔玛以及JPMorgan市值总和的财富值得他们去争夺。

对于城市规划者来说，城市扩张能得到津贴，这就迫使规划者考虑发展限制以及密度价值。支持城市化的人应当要小心。

想要在房地产获利的投资者们，现在连无人驾驶都得懂了。