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        基于創(chuàng)新的城市價(jià)值對(duì)商品房?jī)r(jià)的影響研究

        2017-04-12 22:16:26郭婷
        經(jīng)營(yíng)者 2016年24期
        關(guān)鍵詞:空間計(jì)量房?jī)r(jià)

        摘 要 本文運(yùn)用空間計(jì)量分析技術(shù),重新構(gòu)建具有創(chuàng)新能力的城市價(jià)值,考察城市價(jià)值對(duì)商品房?jī)r(jià)的影響,探索城市間房?jī)r(jià)差異的原因。研究表明:城市間商品房?jī)r(jià)格存在顯著的空間正相關(guān)關(guān)系,并且相關(guān)性呈現(xiàn)逐漸增強(qiáng)的態(tài)勢(shì);宜業(yè)、宜商、宜學(xué)、宜創(chuàng)對(duì)商品房的價(jià)格有顯著的影響。

        關(guān)鍵詞 城市價(jià)值 宜創(chuàng) 房?jī)r(jià) 空間計(jì)量

        商品房是一種異質(zhì)性商品,房屋本身的質(zhì)量及其所處的自然、經(jīng)濟(jì)的區(qū)位不同,價(jià)格就會(huì)有差異。其中,房屋的城市價(jià)值水平對(duì)房?jī)r(jià)有著重要影響。隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,居民的生活水平越來越高,其對(duì)于城市的舒適度、功能性以及對(duì)自身各種價(jià)值的實(shí)現(xiàn)的關(guān)注度也越來越高。本文在對(duì)國內(nèi)外學(xué)者研究進(jìn)行梳理的基礎(chǔ)上,補(bǔ)充構(gòu)建了城市價(jià)值與房?jī)r(jià)的時(shí)空關(guān)系模型,在此基礎(chǔ)上結(jié)合大中城市的數(shù)據(jù)分析城市價(jià)值與房?jī)r(jià)的時(shí)空關(guān)系。最后得出城市間商品房存在顯著的空間正相關(guān)關(guān)系,并且呈現(xiàn)逐漸增強(qiáng)的態(tài)勢(shì);宜業(yè)、宜商、宜學(xué)、宜創(chuàng)對(duì)商品住房的價(jià)格有顯著的影響。因此,在進(jìn)行房?jī)r(jià)調(diào)控時(shí)要考慮房?jī)r(jià)是否與城市價(jià)值相一致,同時(shí)可以通過提高城市價(jià)值,尤其是創(chuàng)新能力來緩解房市泡沫現(xiàn)象。

        本文構(gòu)建的城市價(jià)值指標(biāo)體系是在參考連玉明、范新穎構(gòu)建的包含宜居、宜業(yè)、宜學(xué)、宜商、宜游的城市價(jià)值指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上加入了宜創(chuàng)指標(biāo)。具體指標(biāo)如下:R&D經(jīng)費(fèi)占GDP的比重、專利申請(qǐng)量、發(fā)明專利申請(qǐng)量、專利授權(quán)量、發(fā)明專利授權(quán)量、技術(shù)合同、技術(shù)合同成交總額。

        本文采用最大熵值法計(jì)算各個(gè)城市歷年的宜居、宜商、宜業(yè)、宜學(xué)、宜游、宜創(chuàng)特征的代表值,從而構(gòu)成城市價(jià)值特征指數(shù)。黃飛雪、趙華平認(rèn)為城市間房?jī)r(jià)存在著空間相關(guān)性。因此,本文將構(gòu)建城市價(jià)值對(duì)商品房?jī)r(jià)的空間評(píng)價(jià)模型。本文的數(shù)據(jù)選取中國大陸創(chuàng)新能力前25名的14個(gè)地級(jí)市,包括北京、天津、上海、杭州、廣州、深圳、大連、南京、寧波、合肥、青島、武漢、長(zhǎng)沙和成都。利用MapInfo,計(jì)算出14個(gè)城市之間的距離,用城市間距離平方倒數(shù)的1000倍作為空間權(quán)重矩陣中的元素值,利用這14個(gè)城市的商品房銷售價(jià)格的對(duì)數(shù)值lnHP,得到商品房?jī)r(jià)的Moran I指數(shù)為0.217,對(duì)應(yīng)的統(tǒng)計(jì)量為0.000,表明商品房?jī)r(jià)空間分布具有相關(guān)性。根據(jù)城市價(jià)值對(duì)商品房?jī)r(jià)格影響的評(píng)價(jià)模型的選擇,利用拉格朗日乘數(shù)法進(jìn)行檢驗(yàn)。設(shè)LML和LME分別為空間滯后和誤差評(píng)價(jià)模型的LM統(tǒng)計(jì)量,運(yùn)用Matlab軟件,得到選定的14個(gè)城市統(tǒng)計(jì)量LML=29.3841,LME=7.1449,LML>LME,故應(yīng)選擇空間滯后評(píng)價(jià)模型。對(duì)于滯后評(píng)價(jià)模型,還需要確定效應(yīng)是隨機(jī)還是固定的。經(jīng)計(jì)算,得到空間Hauseman檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量值為8.7126,對(duì)應(yīng)的x2(4)的概率值p為0.0423,選擇固定效應(yīng)模型。因此,最終選擇了包含固定效應(yīng)的城市價(jià)值對(duì)商品房?jī)r(jià)影響的空間滯后評(píng)價(jià)模型。

        利用Matlab(2009)對(duì)選擇的模型進(jìn)行估計(jì),結(jié)果如表1。

        觀察表1中的R2,Sigma2,LogL等統(tǒng)計(jì)量,比較分析4種固定效應(yīng)可以看出時(shí)間固定效應(yīng)模型優(yōu)于其他三種,故最終選定了時(shí)間固定效應(yīng)模型進(jìn)行分析。

        從表1可以看出,空間的自回歸系數(shù)W*dep.var的估計(jì)值都為正數(shù),并且都通過了1%的顯著性檢驗(yàn),說明了14個(gè)城市的商品房?jī)r(jià)之間存在顯著的空間正相關(guān)關(guān)系。宜業(yè)、宜商、宜學(xué)、宜創(chuàng)、區(qū)位對(duì)商品住宅的價(jià)格影響顯著,說明當(dāng)前就業(yè)水平依然是人們選擇城市的一個(gè)重要依據(jù),宜業(yè)和宜學(xué)的顯著性也說明了大量高校畢業(yè)生和進(jìn)城務(wù)工人員集聚于北京、上海、廣州、深圳等城市的一個(gè)重要原因是這些地方能夠提供更多的教育機(jī)會(huì)和就業(yè)機(jī)會(huì)。并且,對(duì)于新加入的宜創(chuàng)指標(biāo)對(duì)商品房?jī)r(jià)格的影響,說明在政府“萬眾創(chuàng)新,大眾創(chuàng)業(yè)”的號(hào)召下,一個(gè)城市所具備的創(chuàng)新能力越來越成為人們選擇居住城市的一個(gè)重要因素。因此,政府在實(shí)施房?jī)r(jià)調(diào)控政策時(shí)不應(yīng)該只關(guān)注房?jī)r(jià)波動(dòng),還應(yīng)該關(guān)注房?jī)r(jià)水平是否與城市價(jià)值相協(xié)調(diào)。對(duì)于一部分城市而言,比如經(jīng)濟(jì)發(fā)展良好、創(chuàng)新能力強(qiáng)的城市,如果過度打壓會(huì)降低房地產(chǎn)行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)水平,甚至阻礙中國房地產(chǎn)市場(chǎng)的健康發(fā)展,特別是在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度存在下行壓力的情形下,這一點(diǎn)更需引起注意。

        (作者單位為山西財(cái)經(jīng)大學(xué))

        [作者簡(jiǎn)介:郭婷(1990—),女,山西河津人,碩士,研究方向:房地產(chǎn)管理。]

        參考文獻(xiàn)

        [1] 范新英.中國城市房?jī)r(jià)的空間非線性機(jī)理研究[D].山西財(cái)經(jīng)大學(xué),2015.

        [2] 趙華平,張所地.城市宜居性特征對(duì)商品住宅價(jià)格的影響分析——基于中國35個(gè)大中城市靜態(tài)和動(dòng)態(tài)空間面板模型的實(shí)證研究[J].數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理,2013,32(4):706-717.

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