武漢市長(zhǎng)江景觀對(duì)兩岸住宅價(jià)格影響分析

盧新海 李仲炎 唐一峰

摘要：景觀因子影響著城市房地產(chǎn)的價(jià)值。通過實(shí)際調(diào)查和GIS技術(shù)獲取武漢市長(zhǎng)江兩岸59個(gè)商品住宅小區(qū)的798個(gè)住宅數(shù)據(jù)，對(duì)住宅單元進(jìn)行彈性與邊際價(jià)格分析，揭示武漢市長(zhǎng)江景觀對(duì)兩岸住宅價(jià)格的總體影響。同時(shí)，由于地域性和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等因素的影響，武漢市長(zhǎng)江景觀南北兩岸住宅增值效應(yīng)存在差異，長(zhǎng)江景觀對(duì)南岸的商品房增值效應(yīng)大于長(zhǎng)江北岸，但影響的范圍要小于北岸。該結(jié)論可為房產(chǎn)稅的征收、基準(zhǔn)地價(jià)的制定、房屋估價(jià)以及保護(hù)環(huán)境等提供相應(yīng)的參考依據(jù)，優(yōu)化公共資源的配置。

關(guān)鍵詞：特征價(jià)格模型;商品住宅價(jià)格;長(zhǎng)江景觀

中圖分類號(hào)：F301.2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1001-9138-（2019）09-0030-36 收稿日期：2019-05-29

1引言

2017年，武漢市第十三次黨代會(huì)首次提出“規(guī)劃優(yōu)化武漢長(zhǎng)江主軸，打造世界級(jí)城市中軸文明景觀帶”的要求。同年9月，武漢市頒布武政辦[2017]85號(hào)文件，對(duì)“強(qiáng)化武漢市長(zhǎng)江兩岸景觀建設(shè)、完善水陸游覽體系”進(jìn)行了更為細(xì)致的規(guī)劃和分工。在武漢市快速發(fā)展的背景下，如何最大程度地發(fā)揮長(zhǎng)江景觀的經(jīng)濟(jì)、生態(tài)、文化效益將尤為重要。長(zhǎng)江景觀作為一種公共空間，其價(jià)值具有隱形的特點(diǎn)，難以在市場(chǎng)交易中直接體現(xiàn)出來(lái)，因此需要對(duì)長(zhǎng)江景觀對(duì)兩岸住宅價(jià)格影響進(jìn)行量化分析，顯化長(zhǎng)江景觀的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于影響城市住宅價(jià)格因素進(jìn)行了深入的研究，臨近棕地、垃圾焚燒廠等會(huì)對(duì)周邊的房?jī)r(jià)產(chǎn)生負(fù)面效應(yīng)，而臨近公園、湖泊、水系、高爾夫球場(chǎng)、城市森林等自然環(huán)境優(yōu)越的公共空間則會(huì)對(duì)周邊的房?jī)r(jià)產(chǎn)生正面效應(yīng)。在國(guó)外研究中，Liisa等發(fā)現(xiàn)城市森林對(duì)周邊住宅價(jià)格具有增值效應(yīng)。Giudice等發(fā)現(xiàn)完好的城市環(huán)境對(duì)房產(chǎn)價(jià)格的影響約為6%。Morancho通過對(duì)綠地面積、與綠地距離等因素進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)距離綠地的距離對(duì)住宅價(jià)格影響最大。在國(guó)內(nèi)，毛德華等人以長(zhǎng)沙市生態(tài)景觀作為對(duì)象，發(fā)現(xiàn)小區(qū)綠化、最近公園質(zhì)量和周邊環(huán)境對(duì)住宅的價(jià)格具有正向作用。吳冬梅等以南京市莫愁湖作為樣本，發(fā)現(xiàn)湖景的生態(tài)價(jià)值占周邊住宅總價(jià)值的13%。溫海珍等通過對(duì)西湖周邊住宅價(jià)格進(jìn)項(xiàng)定量研究，發(fā)現(xiàn)西湖對(duì)周邊的住宅價(jià)格平均影響的空間范圍為5.62千米。鐘海玥等則對(duì)武漢市南湖進(jìn)行研究，結(jié)果表明在南湖周邊700米的范圍內(nèi)，住宅的位置距離南湖每近100米，住宅的價(jià)格上漲5.65%。陳賡等以?shī)W林匹克森林公園周邊地區(qū)為研究區(qū)域，探究公園不同方向、不同距離的住宅增值效應(yīng)。

綜上，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于公園、湖泊等綠地空間的研究主要集中在對(duì)距離緯度或方向緯度方面，而很少考慮到“擁有景觀視野”這一因素。由于水系呈不規(guī)則狀分布以流經(jīng)區(qū)域自然空間和社會(huì)經(jīng)濟(jì)空間的復(fù)雜性，探究水系對(duì)兩岸住宅價(jià)格影響較公園和湖泊更加困難。本文通過實(shí)地調(diào)查和GIS技術(shù)，獲取了武漢市長(zhǎng)江兩岸59個(gè)住宅小區(qū)的798個(gè)住宅數(shù)據(jù)，運(yùn)用特征價(jià)格模型，探析武漢市長(zhǎng)江景觀對(duì)兩岸住宅價(jià)格的總體影響，并且從方向緯度和距離緯度揭示長(zhǎng)江景觀對(duì)兩岸商品住宅價(jià)格影響的差異，以期為房地產(chǎn)開發(fā)、市場(chǎng)交易評(píng)估、城市發(fā)展規(guī)劃等提供借鑒。

2研究區(qū)域和數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取長(zhǎng)江隧道與長(zhǎng)江二橋之間，分別位于長(zhǎng)江兩岸的漢口三陽(yáng)路區(qū)域和武昌徐家棚區(qū)域的所有商業(yè)住宅小區(qū)單價(jià)為研究對(duì)象，共包含59個(gè)小區(qū)，798個(gè)樣本數(shù)據(jù)。樣本區(qū)域在交通、生活配套、教育配套等方面比較接近，能夠最大程度的減少其他非研究因素的干擾。在數(shù)據(jù)獲取方面，由于研究區(qū)域二手房成交時(shí)間跨度較大，而2016年至2018年武漢市商品房?jī)r(jià)格上漲過快，無(wú)法直接進(jìn)行比較。另一方面，武漢市尚未公布分區(qū)的房屋價(jià)格指數(shù)，使得對(duì)實(shí)際價(jià)格進(jìn)行年期修正也難以實(shí)現(xiàn)。因此，本文采用2019年1月26日的武漢房天下網(wǎng)站公布的掛牌數(shù)據(jù)，并根據(jù)前人的研究成果將掛牌價(jià)格轉(zhuǎn)換為成交價(jià)格，如圖1所示。

3研究方法和變量選取

3.1特征價(jià)格法

特征價(jià)格法，又稱Hedonie模型法和效用估價(jià)法，是在消費(fèi)者理論和市場(chǎng)供需均衡理論等基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的。該方法認(rèn)為住宅的價(jià)格是由眾多不同的特征和屬性組成，由于各個(gè)特征和屬性的組合數(shù)量和方式不同，導(dǎo)致住宅的價(jià)格也不盡不同。如果對(duì)住宅的各個(gè)特征和屬性進(jìn)行求偏導(dǎo)數(shù)就能將各個(gè)屬性和特征的價(jià)格從房地產(chǎn)總價(jià)格中分離出來(lái)，依此求得各個(gè)屬性和特征的純粹價(jià)格。為了分析長(zhǎng)江景觀對(duì)兩岸住宅價(jià)格的影響，本文設(shè)C表示住宅的其它屬性的集，設(shè)d為住宅到長(zhǎng)江中心線的直線距離，設(shè)P為住宅的價(jià)格。因此，住宅的價(jià)格可以表示為P=（c，d），在獲得其它變量屬性的指標(biāo)后，通過對(duì)d進(jìn)行求偏導(dǎo)，可得出住宅與長(zhǎng)江景觀單位距離的隱藏價(jià)格，從而判斷出武漢市長(zhǎng)江景觀對(duì)兩岸住宅價(jià)格的影響。

3.2變量選取

目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者在運(yùn)用特征價(jià)格模型對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格影響因素進(jìn)行分析時(shí)，一般將住宅特性分為住宅特征、鄰里特征、區(qū)位特征3個(gè)變量類型。本文在這三大變量的基礎(chǔ)上，依據(jù)實(shí)際情況，選取建筑面積、樓層、朝向、建筑類型、建筑年齡、到長(zhǎng)江的距離等15個(gè)變量，并分別通過分等級(jí)賦值、虛擬變量、實(shí)際數(shù)字將各個(gè)變量指標(biāo)進(jìn)行量化。由于樣本區(qū)域?yàn)槲錆h市二環(huán)內(nèi)，在實(shí)地考察中發(fā)現(xiàn)周邊商業(yè)配套和教育配套完備，無(wú)明顯的區(qū)分度，因此在特征變量中將這兩項(xiàng)變量剔除。

4模型選擇與結(jié)果分析

4.1模型的選擇

在特征價(jià)格模型中，線性模型、對(duì)數(shù)模型、半對(duì)數(shù)模型是運(yùn)用頻次最多的3種模型。本文將數(shù)據(jù)依次代入3種模型中，以房屋掛牌價(jià)格為因變量，以表1所示的15個(gè)特征屬性為自變量，進(jìn)行逐步回歸模型分析，結(jié)果如表2所示。

根據(jù)表2，線性模型、半對(duì)數(shù)模型、對(duì)數(shù)模型的擬合系數(shù)分別為0.68、0.70、0.7 1，說明對(duì)數(shù)模型擬合程度最高，同時(shí)，在進(jìn)入模型的變量方面，對(duì)數(shù)模型有9個(gè)特征變量，多于線性模型和半對(duì)數(shù)模型。因此本文選擇對(duì)數(shù)模型進(jìn)行回歸分析。對(duì)數(shù)模型公式見式1。

在式1中：P是每套商品住宅的單價(jià)（元）;βo、βi、βj是待估計(jì)系數(shù);xi為連續(xù)型特征變量;xj為非連續(xù)型特征變量，ε為誤差項(xiàng)。

4.2模型估計(jì)和檢驗(yàn)

在剔除231條信息缺失樣本或異常樣本后，使用逐步回歸的方法，將15個(gè)變量，798條樣本數(shù)據(jù)代入對(duì)數(shù)形式模型中進(jìn)行逐步回歸分析。

根據(jù)表2，R²及調(diào)整后R²分別為為0.7110、0.7076說明本文使用的模型能解釋因變量差異的百分比約為71.1%;綜上所述，本文運(yùn)用的對(duì)數(shù)模型具備較高的擬合度，具有一定的解釋能力與可信度。

顯著性檢驗(yàn)值P值為0.0000，小于0.001，拒絕所有系數(shù)同時(shí)為0的假設(shè)。同時(shí)根據(jù)游士兵、楊有等人的研究，逐步回歸模型能夠很好的解決自變量的多重共線性問題。使用方差膨脹因子，檢驗(yàn)多重共線性問題，結(jié)果如表3所示。各變量的VIF值最大為4.68，平均VIF值為2.48，遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于臨界值10，因此，模型不存在多重共線性問題。綜上所述，本文對(duì)數(shù)模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)的擬合在統(tǒng)計(jì)上是有意義的，回歸方程有效。

4.3模型計(jì)算結(jié)果

根據(jù)表4，最終進(jìn)入模型的特征變量有9個(gè)。分別是綠化率、臥室數(shù)量、客廳數(shù)量、是否為江景房、距離長(zhǎng)江的直線距離、物業(yè)費(fèi)、距離地鐵站的距離、建筑年齡、地鐵線路數(shù)量。從表1中可以看出，除綠化率和到地鐵站距離外，其他特征變量符號(hào)都與預(yù)期相符，根據(jù)實(shí)際調(diào)查發(fā)現(xiàn)，新建小區(qū)多為臨江小區(qū)，距離地鐵站較遠(yuǎn)，建筑密度大，綠化率相對(duì)較低，但這部分小區(qū)多靠近長(zhǎng)江，物業(yè)、設(shè)施等更加完善，總價(jià)更高，因而使得綠化率和到地鐵站距離與預(yù)期符號(hào)相反。

在顯著性變量的系數(shù)符號(hào)與預(yù)期影響符號(hào)相同的變量中，對(duì)住宅價(jià)格有正面影響的變量有臥室數(shù)量、客廳數(shù)量、是否為江景房、地鐵線路數(shù)量;對(duì)住宅價(jià)格有負(fù)面影響的變量有到距離長(zhǎng)江的直線距離、物業(yè)費(fèi)、建筑年齡。

4.4長(zhǎng)江景觀特征的價(jià)格彈性和邊際價(jià)格分析

變量的彈性是指在其他變量不變的情況下，該變量每1%的變化所引起的因變量變化的百分比。非彈性系數(shù)是指在其他變量不變的前提下，該變量每提高一個(gè)檔次所引起的因變量變化的百分比。

根據(jù)表4可知，在回歸模型中，本文對(duì)于連續(xù)型變量采用取對(duì)數(shù)的形式，對(duì)于連續(xù)型變量采取的是線性形式。在對(duì)數(shù)形式中，連續(xù)型變量的非標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)就是該變量的彈性系數(shù);而對(duì)于非連續(xù)型變量而言，非標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)是該變量的半彈性系數(shù)，但是非標(biāo)準(zhǔn)化的系數(shù)值不是半彈性的系數(shù)值，還需要經(jīng)過一定的轉(zhuǎn)換才能得到。具體公式如下：

在式二中，β表示特征變量回歸系數(shù)，θ表示特征變量半彈性系數(shù)。為了使結(jié)果更為直觀，本文進(jìn)行邊際價(jià)格的分析，連續(xù)變量的邊際價(jià)格公式為：

其中P為特征變量的邊際價(jià)格，E為此區(qū)域平均價(jià)格，為彈性系數(shù)，n為房屋住宅特征變量的數(shù)量。

非連續(xù)變量的邊際價(jià)格公式為：

pi=E×θi（式4）

其中P為特征變量的邊際價(jià)格，E為此區(qū)域平均價(jià)格，θ為半彈性系數(shù)。

根據(jù)相關(guān)公式，計(jì)算出x11能否看江和Inxl2距長(zhǎng)江的距離的彈性或半彈性系數(shù)及邊際價(jià)格，如表5所示。

能否看江的半彈性系數(shù)為17.35%，說明在其他變量不變的情況下，住宅內(nèi)能夠看到江景，那么價(jià)格會(huì)上漲17.35%。在邊際價(jià)格分析中，住宅內(nèi)能夠看到江景，則住宅每平方米的價(jià)格會(huì)增加3731.6元。

到長(zhǎng)江距離的價(jià)格彈性系數(shù)為-11.79%，說明在其他變量不變的情況下，住宅距離長(zhǎng)江的距離每增加1%，那么價(jià)格會(huì)下降11.79%。在邊際價(jià)格分析中，住宅到長(zhǎng)江的距離每增加1米，則住宅每平方米的價(jià)格會(huì)下降281.8元。長(zhǎng)江江灘公園的建設(shè)完成能為人們提供了具有戶外運(yùn)動(dòng)、觀景、凈化空氣等多種功能的場(chǎng)所。因此住宅距離長(zhǎng)江越近，房屋的價(jià)格也會(huì)越高。

5長(zhǎng)江兩岸景觀對(duì)兩岸住宅價(jià)格影響對(duì)比

根據(jù)房天下數(shù)據(jù)顯示，2019年1月26日，三陽(yáng)路區(qū)域（長(zhǎng)江北岸）二手房均價(jià)為24639元，平方米，徐家棚區(qū)域（長(zhǎng)江南岸）二手房均價(jià)22457元/平方米。據(jù)此可得出三陽(yáng)路地區(qū)和徐家棚地區(qū)的變量邊際價(jià)格。依次對(duì)三陽(yáng)路區(qū)域和徐家棚區(qū)域進(jìn)行回歸分析，結(jié)果如表6所示。

根據(jù)外部性理論，外部效應(yīng)只在一定范圍內(nèi)有效。為了計(jì)算長(zhǎng)江景觀對(duì)周邊小區(qū)住宅價(jià)格增值效應(yīng)的有效影響半徑，建立住宅價(jià)格與住宅距長(zhǎng)江的最短直線距離的二次函數(shù)關(guān)系式。

三陽(yáng)路區(qū)域二次函數(shù)表達(dá)式：

price=-0.0028x2-14.757x12+60739.71

徐家棚區(qū)域二次函數(shù)表達(dá)式：

price=0.39x2-82.065x12+60739.71

根據(jù)公式可以計(jì)算出極值點(diǎn)，這也是長(zhǎng)江景觀對(duì)兩岸住宅價(jià)格影響的范圍。徐家棚區(qū)域的長(zhǎng)江景觀對(duì)商品住宅價(jià)格影響范圍為1051米，而在三陽(yáng)路區(qū)域，函數(shù)在0米至1500米之間為減函數(shù)，說明長(zhǎng)江景觀對(duì)住宅價(jià)格影響范圍大于1500米，如圖2、圖3所示。

6結(jié)論與啟示

長(zhǎng)江景觀的價(jià)值對(duì)周邊商品房?jī)r(jià)格的影響原因是復(fù)雜多樣的，隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展以及人們需求的多樣性發(fā)展，稀缺的自然資源可通過城市居民舒適性價(jià)值和可支付意愿調(diào)節(jié)，并最終通過價(jià)格變化進(jìn)行反映。景觀對(duì)兩岸住宅價(jià)格具有正向的資本化效應(yīng)，居民愿意為獲得更好的景觀享受而支付更高的價(jià)格。本文通過選取影響住宅價(jià)格的指標(biāo)體系，建立特征價(jià)格模型，進(jìn)行定量分析，比較直觀展示出長(zhǎng)江景觀對(duì)兩岸住宅價(jià)格影響：

其一，住宅到長(zhǎng)江距離的單位變化可為房屋的價(jià)格帶來(lái)11.79%的變化。即住宅距離長(zhǎng)江的距離每增加1米，則住宅每平方米的價(jià)格會(huì)下降281.8元。同時(shí)，如果住宅內(nèi)能夠看到長(zhǎng)江景觀，那么價(jià)格會(huì)上漲17.35%。即住宅內(nèi)能夠看到江景，則住宅每平方米的價(jià)格會(huì)增加3731.6元。

其二，長(zhǎng)江景觀對(duì)南北兩岸商品住宅的影響存在差異，長(zhǎng)江北岸住宅（三陽(yáng)路區(qū)域）擁有江景視野的邊際價(jià)格為3467元/平方米，長(zhǎng)江南岸住宅（徐家棚區(qū)域）擁有江景視野的邊際價(jià)格為4963元，平方米。同時(shí)在長(zhǎng)江南岸（徐家棚區(qū)域），長(zhǎng)江景觀對(duì)住宅價(jià)格影響范圍為1051米，而在長(zhǎng)江北岸（三陽(yáng)路區(qū)域），長(zhǎng)江景觀對(duì)住宅價(jià)格影響范圍大于1500米。

其三，長(zhǎng)江兩岸江景建設(shè)目的是為了更好服務(wù)于城市居民，但是目前增值的部分卻為開發(fā)商或房屋所有者所占有，通過特征價(jià)格模型對(duì)江景的價(jià)格進(jìn)行量化，顯化長(zhǎng)江景觀的價(jià)值，對(duì)未來(lái)長(zhǎng)江景觀沿岸的商品開發(fā)行為征收“庇古稅”，即環(huán)境稅，增加城市景觀獲取的社會(huì)公平性。

其四，長(zhǎng)江景觀對(duì)兩岸住宅價(jià)格具有顯著影響，有利于推動(dòng)相關(guān)部門加大對(duì)長(zhǎng)江環(huán)境的保護(hù)力度，為土地規(guī)劃和城市規(guī)劃提供依據(jù)，優(yōu)化土地利用結(jié)構(gòu)和城市布局，

同時(shí)，本文也存在著不足，主要表現(xiàn)在樣本數(shù)據(jù)的獲取上，由于研究區(qū)域市場(chǎng)上二手房?jī)r(jià)格成交數(shù)量較少，時(shí)間跨度較大，并且武漢市房屋的價(jià)格指數(shù)是以年度發(fā)布，且無(wú)法獲取武漢各區(qū)的價(jià)格指數(shù)數(shù)據(jù)。在2016至2018年間，武漢市房地產(chǎn)市場(chǎng)波動(dòng)大，若以實(shí)際價(jià)格修正后作為樣本則誤差較大，因此本文選取區(qū)域房屋掛牌價(jià)格作為研究對(duì)象。雖然房屋所有者的房屋掛牌會(huì)咨詢相關(guān)機(jī)構(gòu)，但是中介公司出于獲取更多傭金的目的，有動(dòng)力將房屋掛牌價(jià)格抬高使之略高于房屋的實(shí)際價(jià)值，造成一定的誤差。另外，在探究武漢市長(zhǎng)江景觀對(duì)兩岸住宅價(jià)格影響范圍方面，由于三陽(yáng)路地區(qū)（長(zhǎng)江北岸）公園眾多，包括解放公園、寶島公園等大型公園，為了減少公園空間對(duì)住宅價(jià)格的影響，樣本數(shù)據(jù)距離長(zhǎng)江景觀距離均在1500米以內(nèi)，這就導(dǎo)致無(wú)法準(zhǔn)確計(jì)算出武漢市長(zhǎng)江景觀對(duì)北岸住宅價(jià)格的影響范圍。