Trước bối cảnh đô thị hóa nhanh và áp lực ngày càng lớn lên hệ thống giao thông, nhiều thành phố đã đầu tư mạnh vào đường sắt đô thị như một giải pháp hạ tầng chiến lược nhằm cải thiện khả năng tiếp cận và định hướng phát triển bền vững. Bên cạnh lợi ích về giao thông, hệ thống này còn tạo ra những tác động đáng kể đến giá trị bất động sản xung quanh các nhà ga, qua đó làm thay đổi cấu trúc không gian đô thị. doi.org/10.64588/jc.02.02.2026
Ngày nhận bài: 07/01/2026; ngày sửa bài: 09/02/2026; ngày chấp nhận đăng: 24/02/2026
Tóm tắt
Trong bối cảnh các đô thị gia tăng đầu tư vào hệ thống đường sắt đô thị, bài báo thực hiện tổng quan có hệ thống các nghiên cứu về tác động của hạ tầng này đến giá trị bất động sản xung quanh nhà ga từ góc nhìn quản lý xây dựng. Kết quả cho thấy tác động của đường sắt đô thị mang tính không đồng nhất, phụ thuộc vào loại hình đường sắt, bất động sản và bối cảnh không gian - thời gian của dự án. Trên cơ sở đó, bài báo đề xuất các hàm ý quản lý xây dựng gắn với quy hoạch TOD, cơ chế thu hồi giá trị đất đai và ứng dụng công nghệ số.
Từ khóa: Đường sắt đô thị; giá bất động sản; trắc lượng thư mục; tổng quan hệ thống.
Abstract
Amid increasing urban investment in urban rail systems, this paper conducts a systematic review of studies on the impact of such infrastructure on surrounding property values, from a construction management perspective. The findings reveal that the impact of urban rail is heterogeneous, depending on the type of rail system, property characteristics, and the spatial - temporal context of each project. Based on these insights, the paper proposes construction management implications related to transit-oriented development (TOD) planning, land value capture mechanisms, and the application of digital technologies.
Keywords: Urban rail; property value; bibliometric analysis; systematic review.
1. Đặt vấn đề
Trong bối cảnh đô thị hóa nhanh và áp lực ngày càng lớn lên hệ thống giao thông, nhiều thành phố đã đầu tư mạnh vào đường sắt đô thị như một giải pháp hạ tầng chiến lược nhằm cải thiện khả năng tiếp cận và định hướng phát triển bền vững. Bên cạnh lợi ích về giao thông, hệ thống này còn tạo ra những tác động đáng kể đến giá trị bất động sản xung quanh các nhà ga, qua đó làm thay đổi cấu trúc không gian đô thị. Tuy nhiên, các tác động này không đồng nhất mà phụ thuộc vào nhiều yếu tố về không gian, thời gian, loại hình bất động sản và bối cảnh địa phương. Do đó, việc tổng hợp các kết quả nghiên cứu hiện có và làm rõ các hàm ý cho quản lý xây dựng, quy hoạch đô thị định hướng giao thông công cộng và quản lý giá trị đất đai là cần thiết cả về lý luận và thực tiễn.
2. Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu áp dụng phương pháp tổng quan hệ thống kết hợp phân tích trắc lượng thư mục nhằm làm rõ cấu trúc tri thức và xu hướng nghiên cứu về tác động của hệ thống đường sắt đô thị đến giá bất động sản. Dữ liệu được thu thập từ cơ sở dữ liệu SCOPUS trong giai đoạn 1976-2025 thông qua chiến lược tìm kiếm từ khóa liên quan đến đường sắt đô thị, bất động sản và tác động giá trị. Quy trình sàng lọc tài liệu được thực hiện theo hướng dẫn PRISMA, từ đó lựa chọn 34 bài báo phù hợp để phân tích chuyên sâu. Dữ liệu sau sàng lọc được xử lý bằng phần mềm Biblioshiny nhằm thực hiện các phân tích thống kê mô tả, xu hướng nghiên cứu và cấu trúc chủ đề. Cách tiếp cận này đảm bảo tính hệ thống và minh bạch, đồng thời tạo cơ sở khoa học cho việc xác định khoảng trống nghiên cứu và thảo luận các hàm ý cho quản lý xây dựng.
3. Kết quả nghiên cứu
3.1. Xu hướng nghiên cứu
Kết quả phân tích bản đồ từ khóa và biểu đồ xu hướng chủ đề từ Biblioshiny cho thấy nghiên cứu về tác động của đường sắt đô thị tập trung chủ yếu vào mối quan hệ giữa khả năng tiếp cận giao thông công cộng và giá nhà ở, với sự chi phối của các phương pháp kinh tế lượng, đặc biệt là mô hình giá hưởng thụ. Từ sau năm 2016, xu hướng nghiên cứu chuyển mạnh sang các tiếp cận nhân quả và hàm ý chính sách, thể hiện qua sự gia tăng các chủ đề như urban rail transit, land value capture và difference-in-differences. Đồng thời, sự nổi bật của các nghiên cứu tại Trung Quốc và các hệ thống metro phản ánh vai trò ngày càng quan trọng của các đô thị châu Á trong việc định hình hướng nghiên cứu toàn cầu về đường sắt đô thị và giá trị bất động sản.
3.2. Thảo luận kết quả nghiên cứu
3.2.1. Tác động theo loại hình đường sắt đô thị
Tổng quan các nghiên cứu cho thấy tác động của đường sắt đô thị (URT) đến giá trị bất động sản không mang tính đồng nhất mà phụ thuộc chặt chẽ vào loại hình đường sắt, cấu trúc và mức độ kết nối của các nhà ga trong mạng lưới giao thông.
Các bằng chứng thực nghiệm chỉ ra rằng đường sắt ngoại ô và đường sắt nặng thường tạo ra mức gia tăng giá trị bất động sản cao hơn so với đường sắt nhẹ và tàu điện ngầm, nhờ tốc độ vận hành, tần suất khai thác và phạm vi phục vụ rộng hơn (Dziauddin và cộng sự, 2015; Tang và cộng sự, 2021; Dziauddin, 2023). Nghiên cứu tại Hoa Kỳ cho thấy đường sắt ngoại ô mang lại tác động tích cực lớn nhất đến giá trị nhà ở so với các loại hình URT khác (Tan và cộng sự, 2019).
Mặc dù đường sắt nhẹ (LRT) nhìn chung có mức tác động thấp hơn, trong một số bối cảnh đô thị cụ thể, LRT vẫn tạo ra hiệu ứng giá đáng kể, như trường hợp thành phố Charlotte sau khi hệ thống đi vào vận hành (Yan và cộng sự, 2012). Bên cạnh đó, vai trò của nhà ga trong mạng lưới giao thông cũng ảnh hưởng mạnh đến giá bất động sản, khi các ga chuyển tuyến có phạm vi và cường độ tác động lớn hơn so với các ga thông thường (Dai và cộng sự, 2016). Tuy nhiên, các ga chuyển tuyến đồng thời có thể phát sinh các ngoại ứng tiêu cực trong phạm vi ảnh hưởng rộng hơn (Dai và cộng sự, 2016).
Ngoài ra, mức độ hưởng lợi từ URT khác biệt rõ rệt giữa khu vực trung tâm và vùng ngoại ô. Các nghiên cứu tại Thâm Quyến và Bắc Kinh cho thấy tác động của URT mạnh hơn tại khu vực ngoại ô, nơi cư dân có ít lựa chọn giao thông thay thế, trong khi tại lõi đô thị, tác động biên thường thấp hơn do mạng lưới giao thông đã tương đối hoàn chỉnh (Dai và cộng sự, 2016; Yang và cộng sự, 2020; Sun và cộng sự, 2016).
3.2.2. Tác động theo phương pháp nghiên cứu
Các nghiên cứu về tác động của đường sắt đô thị (Urban Rail Transit - URT) đến giá trị bất động sản sử dụng hệ thống phương pháp luận đa dạng, trong đó mô hình Giá hưởng thụ (Hedonic Price Model - HPM) được xem là phương pháp nền tảng và được áp dụng phổ biến trong giai đoạn đầu của lĩnh vực nghiên cứu (Tang và cộng sự, 2021; Shi và cộng sự, 2022). HPM cho phép phân tách giá bất động sản theo các nhóm thuộc tính cấu trúc, vị trí và môi trường, qua đó phản ánh tương đối chính xác giá trị thị trường, nhưng thường chỉ xác định mối tương quan và dễ chịu ảnh hưởng của tự tương quan không gian (Shi và cộng sự, 2022; Qiu và cộng sự, 2021; Mohammad và cộng sự, 2017).
Để khắc phục hạn chế này, mô hình Khác biệt trong Khác biệt (Difference-in-Differences – DID) nhằm xác định quan hệ nhân quả thông qua so sánh biến động giá bất động sản trước và sau các mốc quy hoạch hoặc vận hành URT (Trojanek và cộng sự, 2018; Yazdanifard và cộng sự, 2021; Cengiz và cộng sự, 2022).
Đồng thời, các mô hình kinh tế lượng không gian như SAR, SEM, GWR và MGWR được sử dụng rộng rãi để xử lý tính phụ thuộc không gian và sự không đồng nhất về tác động theo vị trí địa lý (Xu và cộng sự, 2016; Dziauddin và cộng sự, 2015; Wang và cộng sự, 2025).
Ngoài ra, các phương pháp chuyên sâu như hồi quy phân vị, hồi quy đa mức độ và mô hình chi phí vận tải giúp làm rõ sự khác biệt tác động theo phân khúc giá và bối cảnh không gian, cũng như lượng hóa lợi ích từ việc giảm chi phí đi lại do URT mang lại (Wen và cộng sự, 2018; Pan, 2013; Sun và cộng sự, 2016; Tang và cộng sự, 2021).
3.2.3. Tác động theo loại hình bất động sản
Tổng quan tài liệu cho thấy tác động của đường sắt đô thị đến giá trị bất động sản không đồng nhất giữa các loại hình sử dụng đất, trong đó bất động sản thương mại và văn phòng thường hưởng lợi rõ rệt hơn so với bất động sản nhà ở (Mohammad và cộng sự, 2017; Tang và cộng sự, 2021; Kim và cộng sự, 2021).
Các nghiên cứu chỉ ra rằng giá trị bất động sản thương mại tăng mạnh nhờ sự cải thiện khả năng tiếp cận khách hàng và lực lượng lao động, với mức tăng cao hơn đáng kể trong phạm vi gần nhà ga (Yen và cộng sự, 2018; Mohammad và cộng sự, 2017). Tác động này thường tập trung trong bán kính khoảng 400 m quanh nhà ga và đạt mức cao nhất tại các khu vực trung tâm tài chính (Xu và cộng sự, 2016; Yang và cộng sự, 2020).
Đối với bất động sản nhà ở, tác động của URT mang tính phức tạp hơn do đồng thời tồn tại các ngoại ứng tích cực và tiêu cực. Nhà ở đa gia đình và căn hộ trong môi trường TOD thường ghi nhận mức tăng giá cao hơn, trong khi nhà ở đơn lập nằm quá gần đường ray có thể bị giảm giá do tiếng ồn và suy giảm tính riêng tư (Golub và cộng sự, 2012; Dziauddin và cộng sự, 2015; Cengiz và cộng sự, 2022). Ngoài ra, tác động của URT có xu hướng mạnh hơn ở phân khúc nhà ở trung bình và cao, dù tại các khu vực thu nhập thấp, mức sẵn lòng chi trả cho lợi ích tiếp cận giao thông công cộng vẫn có thể gia tăng đáng kể (Wen và cộng sự, 2018; Dziauddin, 2019).
Đối với đất trống, tác động chủ yếu thể hiện qua yếu tố kỳ vọng và đầu cơ, với phản ứng giá sớm từ giai đoạn công bố quy hoạch và xu hướng chuyển đổi mạnh sang đất xây dựng, đặc biệt tại các khu vực ngoại ô (Golub và cộng sự, 2012; Tan và cộng sự, 2019).
3.2.4. Tác động theo không gian, thời gian
Các nghiên cứu cho thấy tác động của đường sắt đô thị đến giá trị bất động sản biến thiên phức tạp theo cả chiều không gian và thời gian, trải dài từ giai đoạn quy hoạch đến khi hệ thống vận hành ổn định (Yang và cộng sự, 2020; Tang và cộng sự, 2021; Shi và cộng sự, 2022; Kim và cộng sự, 2021).
Về không gian, tác động thường rõ rệt nhất trong phạm vi khoảng 400 - 2.000 m quanh nhà ga, với xu hướng giá bất động sản giảm dần theo khoảng cách, phản ánh lợi ích tiếp cận giao thông công cộng (Hess và cộng sự, 2007; Dai và cộng sự, 2016; Wen và cộng sự, 2018; Li, 2018). Tuy nhiên, trong phạm vi quá gần nhà ga hoặc đường ray (khoảng 200 - 500 m), giá trị bất động sản có thể suy giảm do các ngoại ứng tiêu cực như tiếng ồn và rung động (Golub và cộng sự, 2012; Mohammad và cộng sự, 2017; Tang và cộng sự, 2021).
Xét theo thời gian, giá bất động sản thường phản ứng sớm ngay từ giai đoạn công bố quy hoạch do hiệu ứng kỳ vọng và đầu cơ, trước khi hạ tầng được hình thành (Bae và cộng sự, 2003; Agostini và cộng sự, 2008; Yen và cộng sự, 2018). Trong giai đoạn thi công, xu hướng tăng giá có thể chững lại hoặc giảm nhẹ do các tác động tiêu cực tạm thời từ công trường (Dai và cộng sự, 2016; Shi và cộng sự, 2022). Khi URT đi vào vận hành, giá trị bất động sản thường đạt mặt bằng mới và ổn định hơn, với mức tăng rõ rệt tại các đô thị nơi lợi ích tiếp cận được hiện thực hóa mạnh mẽ (Yan và cộng sự, 2012; Wen và cộng sự, 2018; Qiu và cộng sự, 2021).
3.3. Khoảng trống nghiên cứu từ góc nhìn quản lý xây dựng
Tổng quan tài liệu cho thấy, mặc dù đã có nhiều nghiên cứu về tác động của đường sắt đô thị đến giá trị bất động sản, vẫn tồn tại những khoảng trống đáng kể từ góc nhìn quản lý xây dựng, đặc biệt liên quan đến quản lý tài chính dự án, phân tích vòng đời và mức độ tích hợp giữa hạ tầng giao thông với quy hoạch sử dụng đất (Tang và cộng sự, 2021; Shi và cộng sự, 2022; Kim và cộng sự, 2021). Phần lớn các nghiên cứu tập trung vào giai đoạn vận hành, trong khi các biến động giá trị phát sinh ở các giai đoạn trung gian như công bố quy hoạch, thiết kế và thi công chưa được phân tích đầy đủ, đặc biệt là các tác động tiêu cực trong giai đoạn xây dựng (Tang và cộng sự, 2021; Golub và cộng sự, 2012).
Bên cạnh đó, các nghiên cứu hiện nay chủ yếu tập trung vào bất động sản nhà ở, trong khi tác động của đường sắt đô thị lên bất động sản thương mại, văn phòng và các khu vực sử dụng đất hỗn hợp vẫn còn hạn chế, nhất là tại các quốc gia đang phát triển (Xu và cộng sự, 2016; Singhal và cộng sự, 2021; Kim và cộng sự, 2021). Về phương pháp luận, việc phụ thuộc vào dữ liệu cắt ngang và các mô hình truyền thống làm hạn chế khả năng xác định quan hệ nhân quả và tính không đồng nhất không gian, đồng thời thiếu các bộ dữ liệu bảng không gian - thời gian dài hạn (Tan và cộng sự, 2019; Tang và cộng sự, 2021; Dziauddin, 2023). Ngoài ra, vai trò của thiết kế đô thị trong mô hình TOD và các cơ chế thu hồi giá trị đất đai vẫn chưa được làm rõ một cách hệ thống, đặc biệt trong việc xác định ngưỡng ngoại ứng tiêu cực và phân bổ lợi ích công bằng giữa các bên liên quan (Mohammad và cộng sự, 2017; Li, 2018; Jiang và cộng sự, 2020; Kim và cộng sự, 2021).
4. Hàm ý cho quản lý xây dựng
Từ các kết quả tổng quan, bài báo rút ra các hàm ý quan trọng cho quản lý xây dựng dự án đường sắt đô thị gắn với quy hoạch đô thị định hướng giao thông công cộng (TOD), cơ chế thu hồi giá trị đất đai (LVC) và ứng dụng công nghệ số.
Các kết quả cho thấy việc tích hợp URT với quy hoạch sử dụng đất cần được thực hiện ngay từ giai đoạn đầu của vòng đời dự án, đòi hỏi quản lý xây dựng mở rộng sang quản lý không gian đô thị quanh nhà ga. Đồng thời, các cơ chế LVC và công nghệ số đóng vai trò then chốt trong việc thu hồi hiệu quả giá trị gia tăng bất động sản và hỗ trợ ra quyết định hướng tới phát triển bền vững.
5. Kết luận
Bài báo tổng quan có hệ thống các nghiên cứu về tác động của hệ thống đường sắt đô thị (URT) đến giá trị bất động sản quanh khu vực các nhà ga, qua đó làm rõ cấu trúc tri thức và xu hướng nghiên cứu chủ đạo của lĩnh vực. Kết quả cho thấy tác động của URT mang tính không đồng nhất, biến thiên theo loại hình đường sắt, nhà ga, bất động sản, bối cảnh địa lý cũng như theo không gian và thời gian của vòng đời dự án. Các nghiên cứu ghi nhận phổ biến hiệu ứng gia tăng giá trị bất động sản nhờ cải thiện khả năng tiếp cận giao thông, song đồng thời chỉ ra sự tồn tại của các ngoại ứng tiêu cực trong một số điều kiện cụ thể.
Trên cơ sở đó, bài báo nhấn mạnh vai trò của góc nhìn quản lý xây dựng trong việc tích hợp TOD, LVC và công nghệ số nhằm nâng cao hiệu quả và tính bền vững của các dự án đường sắt đô thị, đồng thời định hướng cho các nghiên cứu thực nghiệm tiếp theo.
Lời cảm ơn
Nghiên cứu này được tài trợ bởi Trường Đại học GTVT trong đề tài mã số T2026-PHII_VTKT-001.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]. Agostini, C. A., & Palmucci, G. A. The anticipated capitalisation effect of a new metro line on housing prices. Fiscal studies, 29(2), 233-256, 2008.
[2]. Bae, C. H. C., Jun, M. J., & Park, H. The impact of Seoul's subway Line 5 on residential property values. Transport policy, 10(2), 85-94, 2003.
[3]. Cengiz, E. C., İnce, E. C., & Çelik, H. M. Impact of urban railway announcements on housing market: Preponderance of pre-construction and post-construction phase effect of urban railway projects. Case Studies on Transport Policy, 10(2), 1090-1101, 2022.
[4]. Dai, X., Bai, X., & Xu, M. The influence of Beijing rail transfer stations on surrounding housing prices. Habitat International, 55, 79-88, 2016.
[5]. Dziauddin, M. F. Estimating land value uplift around light rail transit stations in Greater Kuala Lumpur: An empirical study based on geographically weighted regression (GWR). Research in Transportation Economics, 74, 10-20, 2019.
[6]. Dziauddin, M. F. The impact of urban light rail transit on double-story terraced property values in the Greater Kuala Lumpur, Malaysia. Indonesian Journal of Geography, 53(1), 61-66, 2021.
[7]. Dziauddin, M. F. Estimating value uplift from transit investments in subang jaya, selangor using difference-in-difference method. Planning Malaysia, 21, 2023.
[8]. Dziauddin, M. F., Alvanides, S., & Powe, N. Estimating the effects of light rail transit (LRT) system on the property values in the Klang Valley, Malaysia: A hedonic house price approach. Jurnal Teknologi (Sciences & Engineering), 61(1), 2013.
[9]. Dziauddin, M. F., Powe, N., & Alvanides, S. Estimating the effects of light rail transit (LRT) system on residential property values using geographically weighted regression (GWR). Applied Spatial Analysis and Policy, 8(1), 1-25, 2015.
[10]. Forouhar, A., & Hasankhani, M. The effect of Tehran metro rail system on residential property values: A comparative analysis between high-income and low-income neighbourhoods. Urban studies, 55(16), 3503-3524, 2018.
[11]. Golub, A., Guhathakurta, S., & Sollapuram, B. Spatial and temporal capitalization effects of light rail in Phoenix: From conception, planning, and construction to operation. Journal of Planning Education and Research, 32(4), 415-429, 2012.
[12]. Hess, D. B., & Almeida, T. M. Impact of proximity to light rail rapid transit on station-area property values in Buffalo, New York. Urban studies, 44(5-6), 1041-1068, 2007.
[13]. Jiang, Y., Gu, P., Cao, Z., & Chen, Y. Impact of transit-oriented development on residential property values around urban rail stations. Transportation Research Record, 2674(4), 362-372, 2020.
[14]. Kim, S., & Byun, J. Identifying spatiotemporally-varying effects of a newly built subway line on land price: Difference and correlation between commercial and residential uses. International Journal of Sustainable Transportation, 15(5), 364-374, 2001.
[15]. Li, Z. The impact of metro accessibility on residential property values: An empirical analysis. Research in Transportation Economics, 70, 52-56, 2018.
[16]. Lin, J. J., & Hwang, C. H. Analysis of property prices before and after the opening of the Taipei subway system. The Annals of Regional Science, 38(4), 687-704, 2004.
[17]. Martínez, L. M., & Viegas, J. M. Effects of transportation accessibility on residential property values: Hedonic Price Model in the Lisbon, Portugal, metropolitan area. Transportation Research Record, 2115(1), 127-137, 2009.
[18]. Mohammad, S. I., Graham, D. J., & Melo, P. C. The effect of the Dubai Metro on the value of residential and commercial properties. Journal of Transport and Land Use, 10(1), 263-290, 2017.
[19]. Pan, Q. The impacts of an urban light rail system on residential property values: a case study of the Houston METRORail transit line. Transportation Planning and Technology, 36(2), 145-169, 2013.
[20]. Qiu, F., & Tong, Q. A spatial difference-in-differences approach to evaluate the impact of light rail transit on property values. Economic Modelling, 99, 105496, 2021.
[21]. Shi, D., & Fu, M. How does rail transit affect the spatial differentiation of urban residential prices? A case study of Beijing subway. Land, 11(10), 1729, 2022.
[22]. Singhal, S., & Tyagi, Y. Analyzing the influence of metro stations on commercial property values in Delhi: a hedonic approach. Real estate management and valuation, 29(4), 10-22, 2021.
[23]. Sun, H., Wang, Y., & Li, Q. The impact of subway lines on residential property values in Tianjin: An empirical study based on hedonic pricing model. Discrete Dynamics in Nature and Society, 2016(1), 1478413, 2016.
[24]. Tan, R., He, Q., Zhou, K., & Xie, P. The effect of new metro stations on local land use and housing prices: The case of Wuhan, China. Journal of Transport Geography, 79, 102488, 2019.
[25]. Tang, W., Zhang, F., Cui, Q., & Yan, H. Evaluation of the land value-added benefit brought by urban rail transit. Journal of Transport and Land Use, 14(1), 563-582, 2021.
[26]. Trojanek, R., & Gluszak, M. Spatial and time effect of subway on property prices. Journal of Housing and the Built Environment, 33(2), 359-384, 2018.
[27]. Wang, Y., Liu, Z., Wang, Y., & Dai, P. Research on Spatial Differentiation of Housing Prices Along the Rail Transit Lines in Qingdao City Based on Multi-Scale Geographically Weighted Regression (MGWR) Analysis. Sustainability, 17(9), 4203, 2025.
[28]. Wen, H., Gui, Z., Tian, C., Xiao, Y., & Fang, L. Subway opening, traffic accessibility, and housing prices: A quantile hedonic analysis in Hangzhou, China. Sustainability, 10(7), 2254, 2018.
[29]. Wu, Q., & Ye, X. Relationship between accessibility improvement and residential property appreciation: an observation from Shanghai METRO. International Journal of Transport Development and Integration, 1(3), 348-358, 2017.
[30]. Xu, T., Zhang, M., & Aditjandra, P. T. The impact of urban rail transit on commercial property value: New evidence from Wuhan, China. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 91, 223-235, 2016.
[31]. Yan, S., Delmelle, E., & Duncan, M. (2012). The impact of a new light rail system on single-family property values in Charlotte, North Carolina. Journal of Transport and Land Use, 5(2), 60-67, 2012.
[32]. Yang, L., Chen, Y., Xu, N., Zhao, R., Chau, K. W., & Hong, S. Place-varying impacts of urban rail transit on property prices in Shenzhen, China: Insights for value capture. Sustainable Cities and Society, 58, 102140, 2020.
[33]. Yazdanifard, Y., Talebian, M., & Joshaghani, H. Metro station inauguration, housing prices, and transportation accessibility. Journal of Transport and Land Use, 14(1), 537-561, 2021.
[34]. Yen, B. T., Mulley, C., Shearer, H., & Burke, M. Announcement, construction or delivery: When does value uplift occur for residential properties? Evidence from the Gold Coast Light Rail system in Australia. Land use policy, 73, 412-422, 2018.
