自動駕駛時代即將到來，世界將會因為它們而改變。關(guān)于自動駕駛汽車的“一級”效應(yīng)人們已經(jīng)寫了很多：比如可以減少交通事故，讓駕駛變得更舒適，或者讓專職的司機(jī)失業(yè)等等。但更重要的是，它也會帶來更深層次的“二級”效應(yīng)——交通流動性的改善將會促使我們重新審視生活中的基本假設(shè)。文章發(fā)表在Medium上，題為“~$1 trillion of real estate is on the move … here’s why”。由36氪編譯。
讓我們從房地產(chǎn)行業(yè)開始。汽車的出現(xiàn)，重塑了美國的建筑環(huán)境——把人們從城市中心趕向郊區(qū)，使得大型購物商場成為可能。很顯然，自動駕駛汽車也很有可能會對城市和郊區(qū)產(chǎn)生同樣的影響。
大約1959年的時候，賓夕法尼亞州萊維敦鎮(zhèn)。汽車的出現(xiàn)使其成為可能，自動駕駛汽車將會造就什么樣的城鎮(zhèn)？
為了研究自動駕駛汽車對房地產(chǎn)的影響，我們建立了一個專有的模型，它的數(shù)據(jù)量級超過了100萬，可以在較細(xì)的顆粒度層面預(yù)測交通流動性的變化會對房地產(chǎn)產(chǎn)生怎樣的影響。在這篇文章中，我們將分享一些發(fā)現(xiàn)。
超萬億的地產(chǎn)價值將會發(fā)生轉(zhuǎn)移
我們保守地估計，自動駕駛汽車將會撬動美國13個主要城市超1萬億美元的住宅地產(chǎn)市場，使其價值發(fā)生轉(zhuǎn)移。
由交通便利（如臨近地鐵公交、短途通勤）等產(chǎn)生的溢價將會轉(zhuǎn)移到交通不便（如長途通勤，遠(yuǎn)離市中心）的住宅上。
也許，你會認(rèn)為預(yù)估1萬億美元似乎有些過高，但請記住，房地產(chǎn)市場是巨大的——據(jù)Zillow估計，美國的住宅地產(chǎn)價值高達(dá)29.6萬億美元。在這13個城市里，自動駕駛汽車將會驅(qū)動2%至13%的價值轉(zhuǎn)移。下面這個圖表中詳細(xì)展示了哪些城市受到影響會更大一些。
1萬億的規(guī)模有多大的呢？這比?？松梨?，沃爾瑪和摩根大通的市值總和還要多。在這個價值轉(zhuǎn)移的過程中，將會出現(xiàn)很多的財富機(jī)會，但也會有很多人將會遭受失敗。
為什么？住宅選擇將會影響到我們的生活
讓我們從自動駕駛將會帶來的三個簡單影響開始：
1、自動駕駛汽車將會使通勤變得更舒適，人們會愿意住得更遠(yuǎn)：如果你能夠在床上睡覺、看電視或者處理電子郵件，而不是集中注意力開車如果你在看電視、打盹兒或回復(fù)電子郵件，而不是集中注意力開車。那么40分鐘的通勤就是另外一回事兒了。通勤質(zhì)量上的一個微小變化將改變數(shù)百萬人在何處居住的決定。
2、自動駕駛汽車甚至可以縮短通勤時間：這個問題引起了很多的爭議。一些人認(rèn)為，車輛之間的通信，將會使每條車道上增加更多的車輛，而且車速也會提高，從而減少行車時間。但另一些人則反駁說，更便宜、更舒適的交通工具將會產(chǎn)生“誘導(dǎo)需求”，促使更多的人乘坐自動駕駛汽車出行，這將抵消其帶來的好處。這將產(chǎn)生什么樣的影響目前還是一個未知數(shù)，但是減少路程上耗費(fèi)的時間，將會產(chǎn)生巨大的積極影響。
與人類駕駛的汽車相比，自動駕駛汽車將會使交通流量變得更大（來源：Friedrich 2016）
3、自動駕駛汽車將會使公共交通工具消失：大多數(shù)城市的公共交通已經(jīng)在財政上陷入了困境，并且市場份額也在逐漸被Uber侵蝕。跟不用說跟高效按需且能夠提供便利和舒適出行體驗的自動駕駛汽車車隊相比了。所以，我們預(yù)測由公共交通帶來的溢價將會出現(xiàn)轉(zhuǎn)移。
簡而言之，自動駕駛汽車將會壓縮人們空間上的距離（通過減少交通時間或使交通更加便利），從而改變支配財產(chǎn)價值的空間關(guān)系。數(shù)以億計的美國人將重新考慮他們居住的地方與他們需要去的地方。企業(yè)和雇主也會做受到同樣的影響。
毫無疑問，這些變化會對房產(chǎn)價值產(chǎn)生重大影響。在下一節(jié)我們將探討在哪里和多少。
模型：自動駕駛汽車隊房產(chǎn)價值的影響
因素1：開車到市中心的距離
下午5點(diǎn)，郊區(qū)到舊金山市中心的通勤時間，紅色戴表為60分鐘，藍(lán)色代表45分鐘。
關(guān)于這一話題，雖然已經(jīng)有很多人討論過了。但大多數(shù)的研究都是在1960年-2000年之間進(jìn)行的，而且也不都全面，都只是針對單一的城市。隨著現(xiàn)代數(shù)據(jù)的增多以及數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展，我們進(jìn)行了更加全面的分析。
在這項分析中，我們將會把交通出行數(shù)據(jù)與美國13個主要城市的80英里范圍內(nèi)的19萬+，且在6個月內(nèi)的房產(chǎn)銷售數(shù)據(jù)結(jié)合起來。并且將其與公共人口數(shù)據(jù)以及最先進(jìn)的交通數(shù)據(jù)庫——谷歌Map進(jìn)行了整合。
在當(dāng)下，開車到市中心的時間會對房產(chǎn)價值產(chǎn)生什么樣的影響呢？這可能有助于我們理解將來會發(fā)生什么樣的變化。
讓我們從一個相對清晰的例子開始：華盛頓特區(qū)：
在華盛頓特區(qū)，開車到市中心的時間能解釋61%的房產(chǎn)價值變化。但這并不適用于其他城市，不過在華盛頓特區(qū)，就是這樣的一個情況。
僅從這張圖表（不考慮其他因素）來說，你可以得出這樣的結(jié)論：對于一套價值37.6萬美元的房產(chǎn)，通勤時間從40分鐘縮短至35分鐘，其價值是1.9萬美元，這是一筆切切實(shí)實(shí)花在人們住房上的錢，也代表著大都市周邊地區(qū)的一個巨大的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)移。
這對整個華盛頓特區(qū)來說意味著什么呢？我們使用的實(shí)際模型考慮的因素比上面的單一變量更多。在我們的模型中，我們估計在華盛頓特區(qū)中會有880億美元的轉(zhuǎn)移，能夠受益的一些地區(qū)如下圖所示。
因素2：多中心城市的通勤情況
但是還有另外的情況，比如，并不是所有人上班都要到市中心去。這是一個非常普遍的現(xiàn)象。
在單一中心的城市，大部分人上班都是去市中心，比如華盛頓特區(qū)就是這樣的一個城市。那我們就再舉一個例子：菲尼克斯（Phoenix）。菲尼克斯是一個多中心的城市。大多數(shù)人都選擇開車去上班。開車到市中心的時間會對房產(chǎn)價值的影響與華盛頓特區(qū)是不同的。通過分析可以看出，開車到市中心的時間對于菲尼克斯的房產(chǎn)價值來說并不是一個很好的解釋變量（R=6%）。
那自動駕駛汽車會對菲尼克斯這樣多中心城市的房產(chǎn)價值產(chǎn)生影響嗎？會的。即使人們不去單一的城市中心上下班，人們的通勤時間也將仍然會受到影響。
建立一個多中心城市的模型很難，但是帶來的影響確實(shí)是真實(shí)的?？紤]到了城市中心以外的多個工作場所后，其能夠解釋的程度為70%。我們估計，在像菲尼克斯這樣多中心城市，自動駕駛汽車將會引發(fā)大概80億美元的房產(chǎn)價值轉(zhuǎn)移。能夠受益的一些地區(qū)如下圖所示。
因素3：公共交通對房產(chǎn)價值的影響減弱
從歷史上看，公共交通便利會對房產(chǎn)價值產(chǎn)生有利的影響。但隨著自動駕駛汽車的普及，這種的有利影響將會大幅度減弱。雖然有人認(rèn)為，隨著公共交通采用自動化技術(shù)，也會帶來更好的表現(xiàn)。雖然乘坐公共交通的體驗變好了，但是公共交通對房產(chǎn)價值的影響并不會因為其采用自動駕駛技術(shù)而提升。
小結(jié)：房產(chǎn)價值出現(xiàn)扁平化
隨著時間的推移，由交通便利（如臨近地鐵公交、短途通勤）等產(chǎn)生的溢價將會轉(zhuǎn)移到交通不便（如長途通勤，遠(yuǎn)離市中心）的住宅上。二者之間的價值將會趨于平緩。其變化軌跡如下圖所示：
結(jié)語：這只是遙遠(yuǎn)的未來？
關(guān)于這個問題，人們的態(tài)度各有不同。到達(dá)這樣的未來還需要多長的時間？
在未來幾十年里，我們可能不會看到完全自主的L5汽車的大規(guī)模普及。但是，你仍舊需要對這個發(fā)展趨勢保持警惕，原因有二：
1、是未來的預(yù)期，而不是當(dāng)前的現(xiàn)實(shí)，推動著資產(chǎn)價值的提升：資產(chǎn)價值是基于對未來事件的預(yù)期。在事情實(shí)際發(fā)生之前，我們就應(yīng)該能夠看到資產(chǎn)價值已經(jīng)發(fā)生了變化。這意味著房產(chǎn)價值可能會在未來到達(dá)的5-10年前就會發(fā)生變化。也就是現(xiàn)在。
2、部分的自動化已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了：雖然我們不會在很快的時間里看到100%的L5自動駕駛汽車。但現(xiàn)在已經(jīng)有一些自動化程度較低的汽車出現(xiàn)了。比如說特斯拉的自動駕駛系統(tǒng)——有時被稱為L2——已經(jīng)讓通勤變得更加舒適。這種技術(shù)將迅速擴(kuò)散到汽車市場中。你不需要完全的自主權(quán)來推動這些變化。任何讓駕駛更愉悅的事情都會開始改變?nèi)藗儗臻g距離的看法，從而影響人們對房產(chǎn)價值的評估。
