成都市住宅宗地價格影響因素研究

侯婉麗

[摘 要] 在構(gòu)建土地特征價格模型的基礎(chǔ)上，利用數(shù)據(jù)檢驗了成都市住宅宗地價格的影響因素及其對地價的溢價效應(yīng)?？蔀槌啥际型恋爻鲎尅⑥D(zhuǎn)讓價格的完善提供依據(jù)，也為政府合理投放公共資源提供參考。

[關(guān)鍵詞] 住宅宗地；土地價格；溢價值

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 23. 069

[中圖分類號] F293 [文獻標(biāo)識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2017）23- 0134- 02

1 研究范圍與數(shù)據(jù)

1.1 研究范圍

本次研究范圍為成都市中心城范圍，即六城區(qū)和四環(huán)以內(nèi)的環(huán)城生態(tài)區(qū)，六城區(qū)指高新區(qū)、武侯區(qū)、錦江區(qū)、青羊區(qū)、金牛區(qū)和成華區(qū)。該區(qū)域是成都市的主城區(qū)和經(jīng)濟發(fā)展的核心區(qū)，能夠代表成都市房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平，因此將該區(qū)域作為該研究的范圍，以保證研究對象的代表性和研究成果的準(zhǔn)確性。

1.2 數(shù)據(jù)采集與處理

根據(jù)中國城市地價動態(tài)監(jiān)測網(wǎng)的測算結(jié)果，2006年到2016年，成都市的土地價格指數(shù)（以2006年為基期，住宅用地地價指數(shù)為201）從201上升到了231。2016年的土地價格約是2006年的1.15倍，總體呈現(xiàn)平緩增長趨勢，其中，2013年地價指數(shù)較高。

2 研究方法與模型構(gòu)建

運用ArcGIS分析方法，對住宅用地與影響住宅地價的各個因素進行空間鄰近分析，并結(jié)合Excel軟件對成都市住宅宗地價格影響因素進行空間自相關(guān)性進行檢驗。

2.1 Kriging插值法

Kriging插值法又稱空間局部插值法，是以變異函數(shù)理論和結(jié)構(gòu)分析為基礎(chǔ)，在有限區(qū)域內(nèi)對區(qū)域化變量進行無偏最優(yōu)估計的一種方法[1]。Kriging插值法不僅考慮了距離關(guān)系，而且通過變異函數(shù)和結(jié)構(gòu)分析，考慮了已知樣本點的空間分布與未知樣點的空間方位關(guān)系，利用Kriging插值法估計任意點處的土地價格的算法如下：

2.2 空間自相關(guān)關(guān)系檢驗

空間自相關(guān)是指分布于不同空間位置的地理事物，它們的某一屬性值存在統(tǒng)計相關(guān)性，通常距離越近的兩值之間的相關(guān)性越大。具體還可以分為空間正相關(guān)和空間負相關(guān)；空間正相關(guān)是指空間上分布鄰近的事物其屬性具有相似的趨勢和取值，空間負相關(guān)是指具有相反的趨勢和取值。

2.3 特征價格模型

特征價格法可同時用來研究空間效應(yīng)和時間效應(yīng)，且與其他模型相比，有很強的解釋能力，而且所需數(shù)據(jù)具有收集的方便性和真實性。因此本文采用特征價格理論建立模型，將影響住宅宗地價格的因素作為特征變量。

本文選用Excel作為資料整理和分析工具，經(jīng)過對各種回歸模型的反復(fù)測算，得出線性形式（Linear）函數(shù)模型回歸效果最好。據(jù)此，本文采用線性函數(shù)形式構(gòu)建城市土地特征價格模型，其基本模型為：

3 基于特征價格模型的住宅宗地價格因素分析

結(jié)合《城市土地定級規(guī)程》和《城市土地估價規(guī)程》的相關(guān)內(nèi)容和文獻綜述的研究結(jié)果，考慮資料的可獲得性，將住宅宗地價格的微觀影響因素分為中心接近度、交通便捷度、設(shè)施完善度和環(huán)境宜居度四個方面。

4 住宅宗地價格模型結(jié)果及分析

由回歸統(tǒng)計結(jié)果知道，Multiple R=0.609，可知上述微觀因素與地價之間的關(guān)系為60.9%正相關(guān)，其他不能解釋的原因主要是土地地價受到土地政策、經(jīng)濟、人口和社會因素等宏觀影響。

從方差分析結(jié)果看，Significance F（F顯著性統(tǒng)計量）的P值為1.79844E-29，小于顯著性水平0.05，說明模型的特征自變量與因變量之間線性關(guān)系非常顯著，模型可通過檢驗。

由回歸參數(shù)表可以看出，地鐵、高中、初中、公園、容積率的p值遠小與顯著性水平0.05，即都通過了顯著性t檢驗，則回歸系數(shù)對應(yīng)的特征變量對住宅宗地價格有顯著的影響。而其他各項的p值遠大于0.05，說明這些變量對住宅宗地價格沒有顯著影響。

4.1 中心接近度對住宅價格的影響

城市中心因素對城市宗地價格的影響會因城市中心的等級、服務(wù)范圍的不同而不同。通過對住宅宗地地價進行空間差值分析，得出成都市地價空間插值圖與城市中心的耦合程度較好，與城市副中心和片區(qū)中心的耦合程度較差，說明成都市中心城現(xiàn)狀仍然是單中心模式，副中心及片區(qū)中心尚未形成。

從回歸結(jié)果來看，中心因素p值遠大于0.05，回歸系數(shù)為-0.069，說明中心城內(nèi)中心因素對住宅宗地價格影響不大。

4.2 交通便捷度對住宅價格的影響

大量研究證實，城市居民在購買住宅時對住宅所在區(qū)域的交通便利性存在偏好，公共汽車以及軌道交通等對住宅小區(qū)價格影響顯著。

本文選取了成都市中心城區(qū)已建成的地鐵站以及主干路、快速路作為衡量成都市交通便捷度因素，分析其對城市住宅宗地價格的影響?；貧w結(jié)果表明，距地鐵站的距離對住宅宗地價格影響非常顯著，而主干路和快速路對住宅宗地價格的影響則不顯著。

4.3 設(shè)施完善度對住宅價格的影響

隨著我國進入老齡化社會，對住宅周邊醫(yī)療資源的需求越來越大。因此將醫(yī)院也作為住宅宗地價格的影響因素之一。從成都市醫(yī)院的分布來看，二環(huán)路以內(nèi)醫(yī)院較密集。對樓面地價進行回歸，可以看到樓面地價與醫(yī)院呈負相關(guān)關(guān)系，隨著距最近醫(yī)院距離增加，周邊住宅地價呈現(xiàn)的遞減趨勢。

從成都市高中、初中、小學(xué)和幼兒園分布來看，呈現(xiàn)二環(huán)路以內(nèi)中心密集，二環(huán)路以外稀疏的狀態(tài)，說明城市中心區(qū)教學(xué)資源的質(zhì)量明顯優(yōu)于其他地區(qū)。

從回歸關(guān)系來看，在所有學(xué)校分類中，省一級、省二級、市示范、初中、小學(xué)和幼兒園均與樓面地價呈負相關(guān)關(guān)系，溢價效應(yīng)顯著。市普通與樓面地價呈正相關(guān)，與實際不符。文獻研究結(jié)果表明，重點小學(xué)溢價效應(yīng)顯著，并且其溢價效應(yīng)存在顯著的空間異質(zhì)性。具體來說，在住房供給約束越大和居民需求強度越高的區(qū)位，這種溢價效應(yīng)越高。此結(jié)論與成都市實際情況相符合。

4.4 環(huán)境宜居度對住宅價格的影響

本次研究選取成都市主要河流，對河流與樓面地價進行回歸分析，從結(jié)果來看，河流與樓面地價呈負相關(guān)關(guān)系，隨著離河流距離的增加，住宅地價呈遞減趨勢，這說明濱水生態(tài)環(huán)境對地價有一定的影響。隨著社會物質(zhì)生活水平的逐步改善和提高，人們購房已不僅僅是單純滿足居住需求，而更多的是為滿足休憩、養(yǎng)生、娛樂、交流、會友、運動等更為廣泛層次的生活及精神需求。

本次研究選取37處公園，對公園和樓面地價進行回歸分析，從結(jié)果來看，公園與樓面地價呈負相關(guān)關(guān)系，公園綠地的分布很大程度上影響住宅地價水平，并且建成區(qū)綠化覆蓋率、園林綠化建設(shè)投資額、人均公共綠地面積、建成區(qū)綠地率、建成區(qū)環(huán)境等指標(biāo)對住宅地價的溢出效應(yīng)不同。

容積率的大小反映了土地利用強度及其利用效益的高低，也反映了地價水平的差異。從回歸結(jié)果來看，容積率對城市住宅價格的影響非常顯著，而公園和濱水的影響則不顯著。容積率每提高1，住宅價格將顯著提高。endprint