趙華平　張所地

摘要：從不同城市宜居性特征差異分析入手，運(yùn)用空間計(jì)量分析技術(shù)，構(gòu)建了商品住宅的城市宜居性特征空間評(píng)價(jià)計(jì)量模型。得出城市間商品住宅價(jià)格存在顯著的空間正相關(guān)關(guān)系，且相關(guān)性呈現(xiàn)逐漸增強(qiáng)的態(tài)勢(shì)；不同城市間商品住宅價(jià)格差異主要是由經(jīng)濟(jì)水平、自然區(qū)位、政治區(qū)位、氣候條件和公共交通、醫(yī)療衛(wèi)生、義務(wù)教育、公共圖書(shū)設(shè)施建設(shè)造成。鑒于城市的區(qū)位、氣候和經(jīng)濟(jì)水平相對(duì)固定，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)成為導(dǎo)致城市間商品住宅價(jià)格差距加大的重要原因。

關(guān)鍵詞：城市宜居性特征；商品住宅；價(jià)格；空間評(píng)價(jià)模型

中圖分類(lèi)號(hào)：F293.3文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1001-8409（2014）01-0130-05

自1998年7月國(guó)務(wù)院發(fā)布了《關(guān)于進(jìn)一步深化城鎮(zhèn)住房制度改革加快住房建設(shè)的通知》以來(lái)，中國(guó)各個(gè)城市的住房市場(chǎng)發(fā)展迅速，商品房?jī)r(jià)格不斷上漲，不同城市間房?jī)r(jià)差異顯著，且價(jià)格差異隨著時(shí)間的推移逐步增大。從中國(guó)35個(gè)大中城市2012年的房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)來(lái)看，北京的平均房?jī)r(jià)最高，達(dá)26156元/平方米，西寧的平均房?jī)r(jià)最低，為5145元/平方米，同一時(shí)期最高房?jī)r(jià)達(dá)到最低房?jī)r(jià)的5倍之多，價(jià)格差異相當(dāng)顯著。從2001～2012年中國(guó)35個(gè)大中城市房?jī)r(jià)的變化過(guò)程來(lái)看，各個(gè)城市的房?jī)r(jià)變動(dòng)幅度也不盡相同。寧波的房?jī)r(jià)變動(dòng)幅度最大，2012年房?jī)r(jià)為2001年房?jī)r(jià)的7.58倍，而沈陽(yáng)的房?jī)r(jià)變動(dòng)幅度最小，2012年房?jī)r(jià)僅為2001年房?jī)r(jià)的2.87倍。因此，不同城市房?jī)r(jià)差異的原因受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。

Reback[1]、Brasington 和 Haurin[2]分別基于1989～1990年、1997～1998年美國(guó)明尼蘇達(dá)州的轉(zhuǎn)入學(xué)生數(shù)、轉(zhuǎn)出學(xué)生數(shù)、居住人群的學(xué)歷構(gòu)成、年齡構(gòu)成、住宅的空置率、出租率、住宅價(jià)格數(shù)據(jù)和2000年美國(guó)俄亥俄州的學(xué)生人均支出、水平測(cè)試、學(xué)校增加值、住宅價(jià)格數(shù)據(jù)，采用回歸分析方法和空間特征價(jià)格模型，得出學(xué)校教育質(zhì)量對(duì)于城市間住宅價(jià)格差異具有一定的解釋力；Schmidt 和 Courant[3]基于美國(guó)1995年人口調(diào)查CPS數(shù)據(jù)庫(kù)中的住宅價(jià)格、空氣質(zhì)量、最大地形指數(shù)、平均氣候指數(shù)、水體景區(qū)、國(guó)家?jiàn)蕵?lè)區(qū)、貧困線(xiàn)以下的人口、保健指數(shù)、通勤時(shí)間、距離好位置的最短驅(qū)車(chē)距離等數(shù)據(jù)，采用截面回歸分析方法，得出公共服務(wù)質(zhì)量、自然環(huán)境和社會(huì)治安是城市間住宅價(jià)格差異的主要原因；沈悅、劉洪玉[4]基于1995～2002年中國(guó)14個(gè)城市的住宅價(jià)格與人均可支配收入、城市總?cè)丝跀?shù)、失業(yè)率、空置率等經(jīng)濟(jì)基本面數(shù)據(jù)，采用混合樣本回歸分析方法，得出城市經(jīng)濟(jì)基本面的當(dāng)前和歷史信息可以部分解釋城市住宅價(jià)格水平或者變化率；梁云芳、高鐵梅[5]基于1999～ 2006年中國(guó)28個(gè)省、市、自治區(qū)的人均GDP、商品房銷(xiāo)售面積、房地產(chǎn)資金來(lái)源中除自籌資金以外的其他資金、3年期金融機(jī)構(gòu)中長(zhǎng)期貸款利率和房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)，采用誤差修正模型和面板數(shù)據(jù)模型，得出我國(guó)東西部地區(qū)房?jī)r(jià)波動(dòng)差異主要是由于信貸政策不同造成，而中部地區(qū)房?jī)r(jià)波動(dòng)差異主要是由于人均GDP的不同造成；周京奎、吳曉燕[6]基于1999～2006年除西藏自治區(qū)外的中國(guó)大陸30個(gè)省市的住宅價(jià)格、城市教育投資、衛(wèi)生事業(yè)投資、基礎(chǔ)設(shè)施投資、交通環(huán)境投資、公共衛(wèi)生投資、生態(tài)環(huán)境投資數(shù)據(jù)，采用廣義最小二乘法，得出生態(tài)環(huán)境投資對(duì)住宅價(jià)格的影響最大，公共交通投資對(duì)住宅價(jià)格的影響次之，高等教育投資對(duì)住宅價(jià)格的影響較高，城市基礎(chǔ)設(shè)施投資對(duì)住宅價(jià)格也有顯著影響；龍奮杰、郭明、鄭思齊、曹洋[7]基于1999～2005年中國(guó)34個(gè)主要城市（不包括鄭州）的住房?jī)r(jià)格、居民收入水平、自然條件、經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度、環(huán)境質(zhì)量、生活便利程度、公共安全、是否為省會(huì)城市、市區(qū)人口密度、市轄區(qū)人口、失業(yè)人口比例等數(shù)據(jù)，采用單變量模型、多變量模型和截面分析方法，得出城市居民收入水平和以自然條件、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、環(huán)境質(zhì)量、生活便利程度、公共安全為代表的城市宜居性可以解釋城市住房?jī)r(jià)格差異的70%左右；何鳴等人[8]基于2006年中國(guó)254 個(gè)地級(jí)城市的房?jī)r(jià)、氣候條件、環(huán)境質(zhì)量、公共服務(wù)水平、生產(chǎn)環(huán)境特征數(shù)據(jù)，采用中國(guó)城市消費(fèi)者和廠(chǎng)商環(huán)境特征品質(zhì)價(jià)值計(jì)量方法，得出以氣候條件、環(huán)境質(zhì)量、公共服務(wù)水平為代表的消費(fèi)者環(huán)境特征品質(zhì)和以城市間運(yùn)輸能力、海運(yùn)、生產(chǎn)服務(wù)能力為代表的生產(chǎn)環(huán)境特征品質(zhì)對(duì)于中國(guó)城市間的房?jī)r(jià)差異具有60%的解釋力；張娟鋒、劉洪玉[9]基于2004～2006年中國(guó)35個(gè)大中城市的住宅價(jià)格、土地價(jià)格、建材價(jià)格、工資水平、財(cái)富水平、人口數(shù)量、城市宜人性、失業(yè)率、住宅預(yù)期收益、非居住商品價(jià)格變動(dòng)數(shù)據(jù)，采用普通最小二乘法和兩階段最小二乘法，得出人口數(shù)量、財(cái)富水平、建筑成本、住宅預(yù)期收益是造成不同城市住宅價(jià)格差異的決定因素。

綜上所述，這些研究選擇的指標(biāo)不同、樣本范圍不同、樣本個(gè)數(shù)不同、分析方法不同，對(duì)于城市間住宅價(jià)格差異的原因得出了不同的結(jié)論。歸結(jié)起來(lái)可以看出：城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、居民收入、社會(huì)公共服務(wù)水平、自然環(huán)境和人文環(huán)境質(zhì)量是形成城市間住宅價(jià)格差異的主要原因。但這些研究一方面忽略了城市區(qū)位條件對(duì)住宅價(jià)格的影響；另一方面多數(shù)研究忽略了城市間房?jī)r(jià)的空間相關(guān)性，采用了非空間計(jì)量模型進(jìn)行分析。方曉萍[10]、張謙[11]指出中國(guó)城市間、省域間的住房?jī)r(jià)格存在顯著的空間相關(guān)性，所以，這種忽略空間效應(yīng)的模型往往會(huì)使得估計(jì)結(jié)果不夠完整、科學(xué)，缺乏應(yīng)有的解釋力[12]?；诖?，本文在國(guó)內(nèi)外學(xué)者構(gòu)建的指標(biāo)體系基礎(chǔ)上，將城市的自然區(qū)位、交通區(qū)位、文化區(qū)位和政治區(qū)位引入城市宜居性特征體系，以中國(guó)35個(gè)大中城市2005～2010年的數(shù)據(jù)為樣本，運(yùn)用空間計(jì)量分析技術(shù)，構(gòu)建了商品住宅的城市宜居性特征空間評(píng)價(jià)模型，分析城市間商品住宅價(jià)格差異的原因，為推動(dòng)我國(guó)的城市均衡發(fā)展提供參考依據(jù)。

1城市宜居性特征體系的構(gòu)建

1.1城市宜居性的定義

王坤鵬[13]從自然環(huán)境、經(jīng)濟(jì)環(huán)境、人文社會(huì)環(huán)境和人居環(huán)境的協(xié)調(diào)性角度定義了城市的宜居性；葉青等人[14]從反映城市生態(tài)、宜居建設(shè)狀況的軟環(huán)境（行為過(guò)程）和反映城市生態(tài)建設(shè)過(guò)程的硬環(huán)境（結(jié)果成效）兩方面定義了城市的宜居性，并強(qiáng)調(diào)城市宜居性測(cè)評(píng)體系既要包括結(jié)果類(lèi)指數(shù)，又要包括過(guò)程類(lèi)指數(shù)；鄭思齊[15]強(qiáng)調(diào)城市的宜居性不僅要包括就業(yè)的可達(dá)性，還要包括教育設(shè)施、環(huán)境資源、公共交通設(shè)施以及人文環(huán)境等的便利和舒適性；趙華平、張所地[16]指出城市的宜居性不僅要包含城市的經(jīng)濟(jì)環(huán)境宜居、人文社會(huì)環(huán)境宜居、生態(tài)環(huán)境宜居，而且要包含城市的區(qū)位環(huán)境宜居。其中，經(jīng)濟(jì)環(huán)境宜居是城市宜居的核心，決定著城市的競(jìng)爭(zhēng)力大小和對(duì)勞動(dòng)力的吸引力強(qiáng)弱；社會(huì)環(huán)境宜居是城市宜居的靈魂，體現(xiàn)城市在住房保障、醫(yī)療保健、教育文化、交通服務(wù)、設(shè)施供應(yīng)等方面的能力，制約著居民在城市生活的便利性；生態(tài)環(huán)境宜居是城市宜居的基礎(chǔ)，體現(xiàn)城市的環(huán)境資源優(yōu)勢(shì)和環(huán)境質(zhì)量水平，影響著居民在城市居住的幸福感和舒適感；區(qū)位環(huán)境宜居是城市宜居的擴(kuò)展，體現(xiàn)城市在自然區(qū)位、經(jīng)濟(jì)區(qū)位、政治區(qū)位、交通區(qū)位和文化區(qū)位5個(gè)方面的優(yōu)勢(shì)，自然區(qū)位反映城市在自然山水風(fēng)景方面的優(yōu)勢(shì)、政治區(qū)位反映城市在公共服務(wù)資源方面的優(yōu)勢(shì)、交通區(qū)位反映城市在對(duì)外交通便利性方面的優(yōu)勢(shì)、文化區(qū)位反映城市在歷史文化傳承和熏陶方面的優(yōu)勢(shì)、而經(jīng)濟(jì)區(qū)位作為反映城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)優(yōu)勢(shì)的指標(biāo)，依賴(lài)于城市的自然、政治、交通和文化4種區(qū)位，也就是說(shuō)，經(jīng)濟(jì)區(qū)位可以看作其他4種區(qū)位的綜合表現(xiàn)。因此，自然、政治、交通和文化即可全面反映城市的區(qū)位條件。endprint

1.2城市宜居性特征體系的構(gòu)成

以趙華平、張所地[16]給出的城市宜居性?xún)?nèi)涵為基礎(chǔ)，本文提出包含4個(gè)因素、18個(gè)因子、34個(gè)具體指標(biāo)的城市宜居性特征指標(biāo)體系[17]，見(jiàn)表1。表1城市宜居性特征體系的構(gòu)成

因素1因子1具體指標(biāo)經(jīng)濟(jì)環(huán)境1經(jīng)濟(jì)水平1人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值收入水平1城鎮(zhèn)居民人均可支配收入產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)1第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重社會(huì)環(huán)境1居住條件1城鎮(zhèn)居民人均住房建筑面積交通條件1每萬(wàn)人擁有公共汽車(chē)數(shù)、人均城市道路面積教育設(shè)施1每萬(wàn)人中小學(xué)數(shù)、中小學(xué)師生比、每百萬(wàn)人普通高等學(xué)校數(shù)、普通高校師生比醫(yī)療設(shè)施1每萬(wàn)人醫(yī)院床位數(shù)、每萬(wàn)人醫(yī)生數(shù)文化設(shè)施1每百人公共圖書(shū)數(shù)、每百萬(wàn)人影劇院數(shù)生活設(shè)施1用水普及率、燃?xì)馄占奥释ㄓ嵲O(shè)施1互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)普及率、固定電話(huà)用戶(hù)普及率、移動(dòng)電話(huà)用戶(hù)普及率生態(tài)環(huán)境1自然環(huán)境1山水環(huán)境優(yōu)美度、氣候環(huán)境舒適度、空氣質(zhì)量?jī)?yōu)良率環(huán)境綠化1建成區(qū)綠化覆蓋率、人均公園綠地面積環(huán)境治理1工業(yè)固體廢物綜合利用率、工業(yè)廢水排放達(dá)標(biāo)率、工業(yè)煙塵去除率、工業(yè)二氧化硫去除率、生活污水集中處理率、生活垃圾無(wú)害化處理率自然區(qū)位1自然區(qū)位相對(duì)優(yōu)勢(shì)度交通區(qū)位1交通區(qū)位相對(duì)優(yōu)勢(shì)度政治區(qū)位1政治區(qū)位相對(duì)優(yōu)勢(shì)度文化區(qū)位1文化區(qū)位相對(duì)優(yōu)勢(shì)度2商品住宅的城市宜居性特征空間評(píng)價(jià)模型

Anselin從空間滯后變量的類(lèi)型和空間相關(guān)性的作用范圍2個(gè)維度，將空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型又分為空間滯后模型和空間誤差模型兩類(lèi)。其中，空間滯后模型反映一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的所有解釋變量，都會(huì)通過(guò)空間傳導(dǎo)機(jī)制作用于其他地區(qū)，而空間誤差模型則反映區(qū)域外溢是隨機(jī)沖擊的作用結(jié)果[18]。因此，商品住宅的城市宜居性特征空間評(píng)價(jià)模型構(gòu)建也有2種方式：一是商品住宅的城市宜居性特征空間滯后評(píng)價(jià)模型；二是商品住宅的城市宜居性特征空間誤差評(píng)價(jià)模型。

2.1商品住宅的城市宜居性特征空間滯后評(píng)價(jià)模型

設(shè)y為城市商品住宅價(jià)格，X為城市宜居性特征，WN為N個(gè)城市的空間權(quán)重矩陣，ρ為空間自回歸系數(shù)，IT為T(mén)階單位矩陣，β為待估參數(shù)，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)，則有：

y=ρIT×WNy+Xβ+ε （1）

式（1）即為商品住宅的城市宜居性特征空間滯后評(píng)價(jià)模型。

由于式（1）表示的空間模型中存在價(jià)格的空間雙向依賴(lài)關(guān)系，因此，空間滯后項(xiàng)ρ（IT×WN）y為內(nèi)生變量，于是，式（1）可以簡(jiǎn)化為：

y=[IT×（IN-ρWN）-1]×β+[ITX（IN-ρWN）-1]ε （2）

對(duì)于商品住宅的城市宜居性特征空間滯后評(píng)價(jià)模型，可以采用極大似然估計(jì)法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)[19]。

設(shè)Σ為ε的協(xié)方差矩陣，即ε～N（0，Σ），則對(duì)數(shù)似然函數(shù)可表示為：

L=Tln|IN-ρWN|-112ln|Σ|-112ε′Σ-1ε （3）

2.2商品住宅的城市宜居性特征空間誤差評(píng)價(jià)模型

設(shè)X、y、WN、β的含義同上，λ為誤差空間自相關(guān)系數(shù)，u為隨機(jī)誤差項(xiàng)，則有：

y=Xβ+ε

ε=λWNε+u （4）

式（4）即為商品住宅的城市宜居性特征空間誤差評(píng)價(jià)模型。

由式（4）可得：ε=（IN-λWN）-1u，于是，式（4）可以簡(jiǎn)化為：

y=Xβ+（IN-λWN）-1u （5）

對(duì)于商品住宅的城市宜居性特征空間誤差評(píng)價(jià)模型，可以采用極大似然估計(jì)法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)[19]。

設(shè)Σ為ε的協(xié)方差矩陣，即ε～N（0，Σ），BN=IN-λWN，則對(duì)數(shù)似然函數(shù)可表示為：

L=-NT12lnσ2u+TlnBN-112σ2uε′[IT×（B′N(xiāo)BN）]ε （6）

3中國(guó)35個(gè)大中城市商品住宅的城市宜居性特征空間評(píng)價(jià)實(shí)證分析

3.1商品住宅的城市宜居性特征評(píng)價(jià)的樣本數(shù)據(jù)和變量說(shuō)明

本文以中國(guó)35個(gè)大中城市作為樣本，在變量選擇中，根據(jù)研究的問(wèn)題，選擇城市的商品住宅銷(xiāo)售價(jià)格（HP）作為被解釋變量，考慮到表2中一些指標(biāo)的相關(guān)度較高，為了避免模型的多重共線(xiàn)性，將相關(guān)度高的部分變量進(jìn)行了剔除。于是，本文最終選擇了17個(gè)指標(biāo)作為解釋變量，分別為：城鎮(zhèn)居民人均可支配收入（PDI）、城鎮(zhèn)居民人均住房建筑面積（PHA）、每萬(wàn)人擁有公共汽車(chē)數(shù)（PNB）、每萬(wàn)人中小學(xué)校數(shù)（PNPSS）、每百萬(wàn)人普通高等學(xué)校數(shù)（PNHS）、每萬(wàn)人口醫(yī)院床位數(shù)（PNHB）、每百人公共圖書(shū)數(shù)（PNPL）、每百萬(wàn)人影劇院數(shù)（PNT）、氣候環(huán)境舒適度（CDCE）、空氣質(zhì)量?jī)?yōu)良率（FRAQ）、人均公園綠地面積（PGA）、生活污水集中處理率（TRWW）、生活垃圾無(wú)害化處理率（TRSW）、自然區(qū)位相對(duì)優(yōu)勢(shì)度（RSNL）、文化區(qū)位相對(duì)優(yōu)勢(shì)度（RSCL）、交通區(qū)位相對(duì)優(yōu)勢(shì)度（RSTL）、政治區(qū)位相對(duì)優(yōu)勢(shì)度（RSPL）。其中，HP、FRAQ數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》（計(jì)劃單列市的FRAQ來(lái)源于城市的國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)），CDCE、RSNL、RSCL、RSTL、RSPL數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)城市競(jìng)爭(zhēng)力年鑒》，PGA數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》，TRWW數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)城市年鑒》，PHA數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)城市年鑒》、各省市統(tǒng)計(jì)年鑒、各省市國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)。而且，由于不同城市對(duì)于城鎮(zhèn)居民人均住房面積有不同的統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，有些城市采用的是人均住房建筑面積，有些城市采用的是人均住房使用面積，為了使不同城市間具有可比性，本文通過(guò)一些計(jì)算發(fā)現(xiàn)，多數(shù)情況下存在“城鎮(zhèn)居民人均住房使用面積÷城鎮(zhèn)居民人均住房建筑面積=0.75”的關(guān)系，因此，利用該公式進(jìn)行了統(tǒng)一化處理；其余指標(biāo)的數(shù)據(jù)均來(lái)源于中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒。

3.2商品住宅的城市宜居性特征空間評(píng)價(jià)計(jì)量模型

3.2.1空間相關(guān)性檢驗(yàn)

Moran I指數(shù)是常用的全域空間相關(guān)性指標(biāo)。本文基于國(guó)家基礎(chǔ)地理信息中心網(wǎng)站提供的1∶400萬(wàn)中國(guó)電子地圖，經(jīng)地理信息系統(tǒng)軟件MapInfo計(jì)算得到了城市間的距離，以城市間距離倒數(shù)的平方作為空間權(quán)重矩陣中的元素取值，利用中國(guó)城市的商品住宅價(jià)格數(shù)據(jù)，計(jì)算得到了商品住宅價(jià)格的Moran I指數(shù)及對(duì)應(yīng)統(tǒng)計(jì)量Z值。結(jié)果顯示：2005～2010年商品住宅價(jià)格的Moran I指數(shù)均大于零，且呈現(xiàn)上升的態(tài)勢(shì)。通過(guò)對(duì)商品住宅價(jià)格面板數(shù)據(jù)的Moran I檢驗(yàn)，也表明中國(guó)城市間的商品住宅價(jià)格空間分布并非完全獨(dú)立，因此，本文選擇空間計(jì)量模型進(jìn)行實(shí)證研究。endprint

3.2.2空間計(jì)量模型的選擇

對(duì)于商品住宅的城市宜居性特征評(píng)價(jià)模型的選擇，本文采用拉格朗日乘數(shù)方法進(jìn)行檢驗(yàn)，設(shè)LML和LME分別為空間滯后評(píng)價(jià)模型和空間誤差評(píng)價(jià)模型的LM統(tǒng)計(jì)量，由于LML=41.1881>LME=10.4396，所以，應(yīng)該選擇空間滯后評(píng)價(jià)模型。對(duì)于商品住宅的城市宜居性特征空間滯后評(píng)價(jià)模型的具體形式，還需要確定是固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)。從理論上來(lái)說(shuō)，當(dāng)樣本隨機(jī)取自總體時(shí)，選擇隨機(jī)效應(yīng)模型較為恰當(dāng)，而當(dāng)回歸分析局限于一些特定個(gè)體時(shí)，則選擇固定效應(yīng)模型較為恰當(dāng)[20]。本文選擇中國(guó)35個(gè)大中城市進(jìn)行研究，覆蓋了中國(guó)的東、中、西部地區(qū)，所以固定效應(yīng)模型更為合適。從統(tǒng)計(jì)上來(lái)說(shuō)，需要通過(guò)空間Hausman檢驗(yàn)方法加以判定。本文計(jì)算得出了空間Hausman檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值為155.9812，對(duì)應(yīng)的χ2（18）的P值為0，所以，統(tǒng)計(jì)上也表明選擇固定效應(yīng)模型更為合適。于是，最終確定選擇包含固定效應(yīng)的商品住宅的城市宜居性特征空間滯后評(píng)價(jià)模型。

3.3估計(jì)結(jié)果分析

利用Matlab2009軟件對(duì)確定的模型進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果見(jiàn)表2。根據(jù)表2中調(diào)整后的R2、Sigma2、LogL等統(tǒng)計(jì)量來(lái)看，在空間滯后面板數(shù)據(jù)模型的4種固定效應(yīng)情況下，無(wú)固定效應(yīng)模型優(yōu)于其他3種情況，因此，下面以無(wú)固定效應(yīng)模型進(jìn)行分析。在無(wú)固定效應(yīng)的空間滯后面板數(shù)據(jù)模型中，有9個(gè)解釋變量對(duì)商品住宅價(jià)格的影響在統(tǒng)計(jì)上顯著，但這些解釋變量具有不同的量綱，為了能夠使不同解釋變量對(duì)商品住宅價(jià)格的影響程度具有可比性，本文采用離差標(biāo)準(zhǔn)化法將這9個(gè)變量進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理，且以無(wú)固定效應(yīng)的空間滯后面板模型進(jìn)行了重新回歸，構(gòu)建商品住宅的城市宜居性特征空間評(píng)價(jià)計(jì)量模型：

HPt=0.18WHPt-1489.74+6794.16PDIt+4536.70PNBt+1065.84PNPSSt+1365.45PNHBt+4422.11PNPLt+1238.77CDCEt-1353.56FRAQt+1711.37RSNLt+1753.36RSPLt（7）

通過(guò)上述回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)：①在4種固定效應(yīng)模型的估計(jì)結(jié)果中，空間自回歸系數(shù)W*dep var的估計(jì)值均為正數(shù)，且都通過(guò)了10%的顯著性概率檢驗(yàn)，說(shuō)明了中國(guó)商品住宅價(jià)格在各個(gè)城市之間存在顯著的空間正相關(guān)關(guān)系；②居民收入、公交建設(shè)、公共圖書(shū)建設(shè)、政治區(qū)位、自然區(qū)位、醫(yī)療衛(wèi)生設(shè)施、氣候環(huán)境舒適度、中小學(xué)教育設(shè)施對(duì)商品住宅價(jià)格的正向影響依次遞減，說(shuō)明人們?cè)谶x擇城市居住時(shí)，較關(guān)注于城市的經(jīng)濟(jì)水平、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)狀況、自然環(huán)境和行政級(jí)別，其中對(duì)于教育和文化設(shè)施而言，注重于義務(wù)教育和圖書(shū)文化設(shè)施的建設(shè)；③城市空氣質(zhì)量?jī)?yōu)良率對(duì)商品住宅價(jià)格具有負(fù)向影響，說(shuō)明中國(guó)在依靠工業(yè)化推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過(guò)程中，空氣質(zhì)量成為人們衡量城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)?？諝赓|(zhì)量?jī)?yōu)，反映了城市工業(yè)不發(fā)達(dá)，經(jīng)濟(jì)水平相對(duì)落后，而城市經(jīng)濟(jì)對(duì)商品住宅價(jià)格的正向影響最大，所以，空氣質(zhì)量?jī)?yōu)良率對(duì)商品住宅價(jià)格表現(xiàn)出負(fù)向影響。endprint

3.2.2空間計(jì)量模型的選擇

對(duì)于商品住宅的城市宜居性特征評(píng)價(jià)模型的選擇，本文采用拉格朗日乘數(shù)方法進(jìn)行檢驗(yàn)，設(shè)LML和LME分別為空間滯后評(píng)價(jià)模型和空間誤差評(píng)價(jià)模型的LM統(tǒng)計(jì)量，由于LML=41.1881>LME=10.4396，所以，應(yīng)該選擇空間滯后評(píng)價(jià)模型。對(duì)于商品住宅的城市宜居性特征空間滯后評(píng)價(jià)模型的具體形式，還需要確定是固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)。從理論上來(lái)說(shuō)，當(dāng)樣本隨機(jī)取自總體時(shí)，選擇隨機(jī)效應(yīng)模型較為恰當(dāng)，而當(dāng)回歸分析局限于一些特定個(gè)體時(shí)，則選擇固定效應(yīng)模型較為恰當(dāng)[20]。本文選擇中國(guó)35個(gè)大中城市進(jìn)行研究，覆蓋了中國(guó)的東、中、西部地區(qū)，所以固定效應(yīng)模型更為合適。從統(tǒng)計(jì)上來(lái)說(shuō)，需要通過(guò)空間Hausman檢驗(yàn)方法加以判定。本文計(jì)算得出了空間Hausman檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值為155.9812，對(duì)應(yīng)的χ2（18）的P值為0，所以，統(tǒng)計(jì)上也表明選擇固定效應(yīng)模型更為合適。于是，最終確定選擇包含固定效應(yīng)的商品住宅的城市宜居性特征空間滯后評(píng)價(jià)模型。

3.3估計(jì)結(jié)果分析

利用Matlab2009軟件對(duì)確定的模型進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果見(jiàn)表2。根據(jù)表2中調(diào)整后的R2、Sigma2、LogL等統(tǒng)計(jì)量來(lái)看，在空間滯后面板數(shù)據(jù)模型的4種固定效應(yīng)情況下，無(wú)固定效應(yīng)模型優(yōu)于其他3種情況，因此，下面以無(wú)固定效應(yīng)模型進(jìn)行分析。在無(wú)固定效應(yīng)的空間滯后面板數(shù)據(jù)模型中，有9個(gè)解釋變量對(duì)商品住宅價(jià)格的影響在統(tǒng)計(jì)上顯著，但這些解釋變量具有不同的量綱，為了能夠使不同解釋變量對(duì)商品住宅價(jià)格的影響程度具有可比性，本文采用離差標(biāo)準(zhǔn)化法將這9個(gè)變量進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理，且以無(wú)固定效應(yīng)的空間滯后面板模型進(jìn)行了重新回歸，構(gòu)建商品住宅的城市宜居性特征空間評(píng)價(jià)計(jì)量模型：

HPt=0.18WHPt-1489.74+6794.16PDIt+4536.70PNBt+1065.84PNPSSt+1365.45PNHBt+4422.11PNPLt+1238.77CDCEt-1353.56FRAQt+1711.37RSNLt+1753.36RSPLt（7）

通過(guò)上述回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)：①在4種固定效應(yīng)模型的估計(jì)結(jié)果中，空間自回歸系數(shù)W*dep var的估計(jì)值均為正數(shù)，且都通過(guò)了10%的顯著性概率檢驗(yàn)，說(shuō)明了中國(guó)商品住宅價(jià)格在各個(gè)城市之間存在顯著的空間正相關(guān)關(guān)系；②居民收入、公交建設(shè)、公共圖書(shū)建設(shè)、政治區(qū)位、自然區(qū)位、醫(yī)療衛(wèi)生設(shè)施、氣候環(huán)境舒適度、中小學(xué)教育設(shè)施對(duì)商品住宅價(jià)格的正向影響依次遞減，說(shuō)明人們?cè)谶x擇城市居住時(shí)，較關(guān)注于城市的經(jīng)濟(jì)水平、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)狀況、自然環(huán)境和行政級(jí)別，其中對(duì)于教育和文化設(shè)施而言，注重于義務(wù)教育和圖書(shū)文化設(shè)施的建設(shè)；③城市空氣質(zhì)量?jī)?yōu)良率對(duì)商品住宅價(jià)格具有負(fù)向影響，說(shuō)明中國(guó)在依靠工業(yè)化推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過(guò)程中，空氣質(zhì)量成為人們衡量城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)?？諝赓|(zhì)量?jī)?yōu)，反映了城市工業(yè)不發(fā)達(dá)，經(jīng)濟(jì)水平相對(duì)落后，而城市經(jīng)濟(jì)對(duì)商品住宅價(jià)格的正向影響最大，所以，空氣質(zhì)量?jī)?yōu)良率對(duì)商品住宅價(jià)格表現(xiàn)出負(fù)向影響。endprint

3.2.2空間計(jì)量模型的選擇

對(duì)于商品住宅的城市宜居性特征評(píng)價(jià)模型的選擇，本文采用拉格朗日乘數(shù)方法進(jìn)行檢驗(yàn)，設(shè)LML和LME分別為空間滯后評(píng)價(jià)模型和空間誤差評(píng)價(jià)模型的LM統(tǒng)計(jì)量，由于LML=41.1881>LME=10.4396，所以，應(yīng)該選擇空間滯后評(píng)價(jià)模型。對(duì)于商品住宅的城市宜居性特征空間滯后評(píng)價(jià)模型的具體形式，還需要確定是固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)。從理論上來(lái)說(shuō)，當(dāng)樣本隨機(jī)取自總體時(shí)，選擇隨機(jī)效應(yīng)模型較為恰當(dāng)，而當(dāng)回歸分析局限于一些特定個(gè)體時(shí)，則選擇固定效應(yīng)模型較為恰當(dāng)[20]。本文選擇中國(guó)35個(gè)大中城市進(jìn)行研究，覆蓋了中國(guó)的東、中、西部地區(qū)，所以固定效應(yīng)模型更為合適。從統(tǒng)計(jì)上來(lái)說(shuō)，需要通過(guò)空間Hausman檢驗(yàn)方法加以判定。本文計(jì)算得出了空間Hausman檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值為155.9812，對(duì)應(yīng)的χ2（18）的P值為0，所以，統(tǒng)計(jì)上也表明選擇固定效應(yīng)模型更為合適。于是，最終確定選擇包含固定效應(yīng)的商品住宅的城市宜居性特征空間滯后評(píng)價(jià)模型。

3.3估計(jì)結(jié)果分析

利用Matlab2009軟件對(duì)確定的模型進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果見(jiàn)表2。根據(jù)表2中調(diào)整后的R2、Sigma2、LogL等統(tǒng)計(jì)量來(lái)看，在空間滯后面板數(shù)據(jù)模型的4種固定效應(yīng)情況下，無(wú)固定效應(yīng)模型優(yōu)于其他3種情況，因此，下面以無(wú)固定效應(yīng)模型進(jìn)行分析。在無(wú)固定效應(yīng)的空間滯后面板數(shù)據(jù)模型中，有9個(gè)解釋變量對(duì)商品住宅價(jià)格的影響在統(tǒng)計(jì)上顯著，但這些解釋變量具有不同的量綱，為了能夠使不同解釋變量對(duì)商品住宅價(jià)格的影響程度具有可比性，本文采用離差標(biāo)準(zhǔn)化法將這9個(gè)變量進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理，且以無(wú)固定效應(yīng)的空間滯后面板模型進(jìn)行了重新回歸，構(gòu)建商品住宅的城市宜居性特征空間評(píng)價(jià)計(jì)量模型：

HPt=0.18WHPt-1489.74+6794.16PDIt+4536.70PNBt+1065.84PNPSSt+1365.45PNHBt+4422.11PNPLt+1238.77CDCEt-1353.56FRAQt+1711.37RSNLt+1753.36RSPLt（7）

通過(guò)上述回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)：①在4種固定效應(yīng)模型的估計(jì)結(jié)果中，空間自回歸系數(shù)W*dep var的估計(jì)值均為正數(shù)，且都通過(guò)了10%的顯著性概率檢驗(yàn)，說(shuō)明了中國(guó)商品住宅價(jià)格在各個(gè)城市之間存在顯著的空間正相關(guān)關(guān)系；②居民收入、公交建設(shè)、公共圖書(shū)建設(shè)、政治區(qū)位、自然區(qū)位、醫(yī)療衛(wèi)生設(shè)施、氣候環(huán)境舒適度、中小學(xué)教育設(shè)施對(duì)商品住宅價(jià)格的正向影響依次遞減，說(shuō)明人們?cè)谶x擇城市居住時(shí)，較關(guān)注于城市的經(jīng)濟(jì)水平、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)狀況、自然環(huán)境和行政級(jí)別，其中對(duì)于教育和文化設(shè)施而言，注重于義務(wù)教育和圖書(shū)文化設(shè)施的建設(shè)；③城市空氣質(zhì)量?jī)?yōu)良率對(duì)商品住宅價(jià)格具有負(fù)向影響，說(shuō)明中國(guó)在依靠工業(yè)化推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過(guò)程中，空氣質(zhì)量成為人們衡量城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)?？諝赓|(zhì)量?jī)?yōu)，反映了城市工業(yè)不發(fā)達(dá)，經(jīng)濟(jì)水平相對(duì)落后，而城市經(jīng)濟(jì)對(duì)商品住宅價(jià)格的正向影響最大，所以，空氣質(zhì)量?jī)?yōu)良率對(duì)商品住宅價(jià)格表現(xiàn)出負(fù)向影響。endprint