劉素芳，陳 菁，陳 丹，王 凱，趙思遠(yuǎn)，田振宇

(1.河海大學(xué)南方地區(qū)高效灌排與農(nóng)業(yè)水土環(huán)境教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京 210098；2.河海大學(xué)水利水電學(xué)院，南京 210098；3.江蘇省南京市水利局，南京 210098)

水文化是指人們?cè)谏鐣?huì)實(shí)踐中，以水為載體，創(chuàng)造的物質(zhì)，精神財(cái)富的總和，是民族文化中以水為載體形成的各種文化現(xiàn)象的統(tǒng)稱[1]。我國(guó)的水文化歷史悠久、形式多樣、內(nèi)涵深刻，水文化遺產(chǎn)具有重要的歷史、文化、科學(xué)、藝術(shù)、經(jīng)濟(jì)和水利功能價(jià)值[2]。充分認(rèn)識(shí)水文化的歷史意義和現(xiàn)實(shí)價(jià)值，對(duì)深入挖掘和弘揚(yáng)水文化、保護(hù)水文化遺產(chǎn)及加強(qiáng)水文化建設(shè)有著重要的意義[3,4]。

水文化價(jià)值研究較多：劉新榮探討了水文化的個(gè)性價(jià)值構(gòu)成和評(píng)價(jià)體系并構(gòu)建了個(gè)性文化和諧價(jià)值模型[5,6]；譚徐明、張念強(qiáng)等人闡釋了水文化遺產(chǎn)的定義、特點(diǎn)、類(lèi)型與價(jià)值，并運(yùn)用層次分析法對(duì)京杭運(yùn)河古代水利工程的綜合價(jià)值進(jìn)行了評(píng)估研究[7,8]；張志榮、李亮等人對(duì)大運(yùn)河杭州段水文化遺產(chǎn)的內(nèi)涵與價(jià)值進(jìn)行了研究[9]；李丹陽(yáng)、李小征揭示了水文化在當(dāng)代的價(jià)值特性[10]；李?lèi)偂⒔值确治隽宋己铀幕膬?nèi)涵及功能價(jià)值[11]；王慶利對(duì)淮河水文化建設(shè)的內(nèi)涵及功能價(jià)值進(jìn)行了分析[12]。因水文化的非商品性，難以將其價(jià)值量化評(píng)估，以上研究大多為定性研究或半定量研究，難以直觀地評(píng)估水文化的價(jià)值量。

目前，關(guān)于水文化價(jià)值定量研究的方法較少，但可參考生態(tài)價(jià)值、開(kāi)放空間價(jià)值、環(huán)境價(jià)值、文化遺產(chǎn)價(jià)值的定量評(píng)估方法[13,14]。較常運(yùn)用的有以下幾種：如條件價(jià)值法(Contingent Valuation Method，CVM)，一般采用問(wèn)卷調(diào)查法，具有可操作性強(qiáng)、適用性廣等優(yōu)點(diǎn)，但其結(jié)果的準(zhǔn)確性與調(diào)查方案設(shè)計(jì)的嚴(yán)謹(jǐn)性及被調(diào)查對(duì)象的不同關(guān)系較大，主觀性較強(qiáng)[15]；旅行費(fèi)用法(Travel Cost Method，TCM)評(píng)估的是旅游者通過(guò)消費(fèi)環(huán)境商品或服務(wù)所獲得的效益，即游客對(duì)旅游場(chǎng)所的支付意愿，較適用于景區(qū)旅游價(jià)值量的評(píng)估；機(jī)會(huì)成本法(Opportunity Cost Approach，OCA)，是指在無(wú)市場(chǎng)價(jià)格的情況下，資源使用的成本可以用所犧牲的替代用途的收入來(lái)估算，適用于具有多種用途的稀缺資源的價(jià)值評(píng)估；特征價(jià)格法(HPM)，是根據(jù)住宅或土地區(qū)位差異而產(chǎn)生的價(jià)值變化來(lái)評(píng)估公共資源的價(jià)值，較其他價(jià)值評(píng)估方法具有容易取樣、模型經(jīng)濟(jì)意義直觀、計(jì)算相對(duì)簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)。

因秦淮河風(fēng)光帶兩岸樓盤(pán)林立，且到秦淮河風(fēng)光帶不同距離的住宅存在價(jià)格差異，符合人們通過(guò)選擇居住地點(diǎn)來(lái)表示他們對(duì)公共資源的偏好，即HPM的“用腳投票”(Tiebout, 1956年)的特征，同時(shí)能使秦淮河風(fēng)光帶的價(jià)值在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中得到反映，從而定量評(píng)估秦淮河水文化得價(jià)值量。故本文嘗試選用HPM對(duì)秦淮河風(fēng)光帶水文化價(jià)值進(jìn)行定量評(píng)估研究。

1 水文化價(jià)值定量評(píng)估的HPM模型

HPM是根據(jù)人們?yōu)閮?yōu)質(zhì)環(huán)境的享受所支付的價(jià)格來(lái)推算環(huán)境質(zhì)量?jī)r(jià)值的一種估價(jià)方法。HPM結(jié)合了美國(guó)學(xué)者Lancaster的消費(fèi)者理論(1996年)與經(jīng)濟(jì)學(xué)家Rosen的供求均衡模型(1974年)，是對(duì)異質(zhì)商品中既緊密聯(lián)系又相互區(qū)別的各種屬性進(jìn)行定價(jià)的一種研究方法[16,17]。由于組成環(huán)境商品和服務(wù)的各屬性的數(shù)量及組合方式不同，商品的價(jià)格產(chǎn)生了差異，該方法即是通過(guò)研究每增加一單位的屬性分析消費(fèi)者愿意額外支付的費(fèi)用，來(lái)評(píng)估該影響因子的隱含價(jià)格，又稱為邊際隱性價(jià)格。HPM認(rèn)為房地產(chǎn)價(jià)格是由對(duì)房地產(chǎn)有影響的一系列特征所組成的，其理論依據(jù)是效用函數(shù)理論、需求函數(shù)理論、市場(chǎng)均衡理論以及隱含特征價(jià)格理論，因此方法理論比較完善[18,19]。據(jù)以往研究，對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格有影響的特征主要可分為三大類(lèi)：區(qū)位特征、建筑特征及鄰里特征，每一類(lèi)包含多個(gè)影響因子，如房屋裝修程度、建筑年齡、教育條件、周邊醫(yī)院、商場(chǎng)數(shù)量等。而這三類(lèi)特征只包括影響房地產(chǎn)價(jià)格的一般因素，對(duì)具有水文化價(jià)值的河流風(fēng)光帶兩岸的住宅并不具有完全適用性，必須增加河流風(fēng)光帶水文化這一影響因子。通過(guò)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，秦淮河風(fēng)光帶整治前后對(duì)兩岸房地產(chǎn)價(jià)格產(chǎn)生了較明顯的影響，且到秦淮河風(fēng)光帶不同距離的樓盤(pán)存在價(jià)格差異，到秦淮河風(fēng)光帶直線距離既反映出兩岸居民享受水文化的便利程度，又能反映出水文化對(duì)房地產(chǎn)的影響程度。本文選用HPM定量分析水文化價(jià)值，將到秦淮河風(fēng)光帶直線距離作為評(píng)判水文化影響程度的一項(xiàng)影響因子，構(gòu)建適用模型進(jìn)行計(jì)算和分析。HPM的模型基本形式一般為：

線性形式：

P=?0+?1X1+?2X2+…+?nXn+ε

(1)

半對(duì)數(shù)方程形式：

lnP=?0+?1X1+?2X2+…+?nXn+ε

(2)

對(duì)數(shù)形式：

lnP=?0+?1lnX1+?2lnX2+…+?nlnXn+

?′1X′1+?′2X′2+…+?′nX′n+ε

(3)

式中：P為交易市場(chǎng)上掛牌出售的住宅單價(jià)；X1,X2,…,Xn為自變量即各項(xiàng)影響因子；?1，?2，…，?n、?′1，?′2，…，?′n為模型系數(shù)；?0為常數(shù)項(xiàng)；ε為誤差項(xiàng)。

因針對(duì)具體的對(duì)象，無(wú)法通過(guò)經(jīng)驗(yàn)判斷來(lái)選擇最佳模型形式，故需要使用SPSS軟件中的回歸技術(shù)對(duì)代入3種模型方程的數(shù)據(jù)進(jìn)行反復(fù)試算，得到參數(shù)結(jié)果，選取能反映自變量與因變量之間線性關(guān)系的復(fù)相關(guān)系數(shù)R及R2值較大者，以及標(biāo)準(zhǔn)誤差D-W值較小者對(duì)應(yīng)的模型為最佳模型。將統(tǒng)計(jì)好的數(shù)據(jù)代入模型中，使用SPSS平臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行逐步回歸分析，得到自變量的彈性系數(shù)，彈性系數(shù)反映在其他變量保持不變的條件下，因變量對(duì)某一自變量的彈性，所表示的經(jīng)濟(jì)含義為自變量的單位變化引起的因變量的變化量。由評(píng)判水文化影響程度的自變量彈性系數(shù)可得出：在其他影響因子不變的條件下，住宅到秦淮河距離的單位變化，引起住宅價(jià)格的變化量，以此推算出秦淮河風(fēng)光帶水文化價(jià)值量。

2 秦淮河風(fēng)光帶水文化價(jià)值定量評(píng)估實(shí)例分析

2.1 基本概況

一水秦淮，蜿蜒曲折，橫貫?zāi)暇└沟?，?duì)古城南京的形成與發(fā)展起到重要的作用，被稱為南京的母親河。南京市于2002年始用3 a的時(shí)間治理外秦淮河，沿兩岸修復(fù)、建成了包括明代城墻、兩小無(wú)猜、聚寶甕城、越城故地、牧童遙指、賽虹橋、賞心亭、石頭城、河口閘及南京水利展示館在內(nèi)的10個(gè)水文化景點(diǎn)，對(duì)古城南京水文化遺產(chǎn)的保護(hù)和傳承具有積極意義。本文選取草場(chǎng)門(mén)至清涼門(mén)一段秦淮河風(fēng)光帶作為研究對(duì)象，此段有斑駁滄桑的明代城墻；有東吳“金陵第一要塞”的石頭城；有“鬼臉照鏡”的奇妙傳說(shuō)；有“石城霽雪”的旖旎風(fēng)光；有微波秦淮上的游船畫(huà)舫；有百舸爭(zhēng)流的傳統(tǒng)龍舟賽……這些都是因秦淮河而生的水文化遺產(chǎn)的重要載體，也為兩岸居民提供了休閑、娛樂(lè)、感受歷史與學(xué)習(xí)文化的必要條件，其價(jià)值不可忽視。

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與特征變量選取

運(yùn)用HPM對(duì)秦淮河風(fēng)光帶水文化價(jià)值進(jìn)行定量研究，調(diào)查選擇的住宅類(lèi)型為相似性較高的普通住宅，價(jià)格也更具有可比性，從而能夠盡量減小誤差。此外，不同時(shí)期市場(chǎng)價(jià)格會(huì)產(chǎn)生一定變化，需要在較短的時(shí)間段進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集工作，以期獲得在同一市場(chǎng)的價(jià)格調(diào)查結(jié)果。本論文即選用了南京市研究選擇“房天下”(http:∥fangjia.fang.com/nanjing/)網(wǎng)站上在2016年4-10月期間公布的住宅價(jià)格為研究的因變量，并對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)跟蹤和更新。以秦淮河風(fēng)光帶兩岸的22個(gè)住宅小區(qū)一共310套普通住宅作為調(diào)查對(duì)象，統(tǒng)計(jì)詳細(xì)的住宅特征信息。

綜合秦淮河風(fēng)光帶兩岸住宅特征和現(xiàn)實(shí)情況，選擇自變量指標(biāo)，并進(jìn)行變量的量化與經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)：在變量量化方式的選擇上，主要有兩種形式，第一種直接選取變量的實(shí)際數(shù)值；第二種形式為賦值量化，對(duì)于分類(lèi)型的變量的不同類(lèi)型賦予代表類(lèi)型的順序取值，涉及范圍的指標(biāo)均統(tǒng)計(jì)以住宅為中心1 km以內(nèi)。各項(xiàng)指標(biāo)的經(jīng)濟(jì)預(yù)期若為正相關(guān)則標(biāo)記為“+”，負(fù)相關(guān)則標(biāo)記為“-”。 特征變量的選擇、量化過(guò)程及預(yù)期如表1所示。

表1 特征變量的選擇、量化及預(yù)期表Tab.1 The selection, quantification and prediction of characteristic variables

2.3 模型的選擇

以住宅單價(jià)為因變量，以表1中的特征變量為自變量，將已統(tǒng)計(jì)好的7130個(gè)數(shù)據(jù)分別代入HPM的3種模型方程中，并使用SPSS19.0統(tǒng)計(jì)軟件中的回歸技術(shù)進(jìn)行反復(fù)的試算，試算后得到的模型參數(shù)結(jié)果與方差分析結(jié)果如表2和表3所示。

表3 模型的方差分析結(jié)果Tab.3 The results of variance analysis

從表3的方差分析結(jié)果對(duì)比可以看出，3種模型的F統(tǒng)計(jì)量概率P值Sig.均為0，在設(shè)定顯著性水平0.05之下，說(shuō)明都具有顯著的線性關(guān)系。而表2中3種模型調(diào)整后的判定系數(shù)R2分別為0.904、0.885、0.959，可見(jiàn)對(duì)數(shù)模型調(diào)整后的R2較其他兩種模型大，基本模型所能解釋因變量差異約為95.9%，說(shuō)明模型的擬合程度較好，具有較好的解釋能力。宜選取對(duì)數(shù)模型進(jìn)行數(shù)據(jù)的回歸分析。

在對(duì)數(shù)模型中，變量的參數(shù)稱為偏斜率系數(shù)，又稱為偏彈性系數(shù)，每一個(gè)偏斜率系數(shù)度量了在其他變量保持不變的條件下，因變量對(duì)某一解釋變量的偏彈性。自變量的系數(shù)所表示的經(jīng)濟(jì)含義是指特征變量每變化1%，引起的因變量的百分比變化。

2.4 模型的分析與檢驗(yàn)

2.4.1 回歸分析

線性對(duì)數(shù)模型選定后，將統(tǒng)計(jì)好的因變量及21個(gè)自變量的數(shù)據(jù)代入模型中，使用 SPSS19.0平臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行逐步回歸分析。在軟件自動(dòng)剔除存在無(wú)效數(shù)據(jù)的特征變量后，一共剩下20個(gè)特征變量(見(jiàn)表1)。在使用“進(jìn)入”方法進(jìn)行的初步回歸分析中，存在部分變量相關(guān)性不顯著、變量之間有輕度共線性等問(wèn)題，因此需要在20個(gè)特征變量中選取出最優(yōu)的回歸子集，找到相關(guān)顯著性水平在5%以下的變量子集?；貧w分析結(jié)果如表4所示。

表4 對(duì)數(shù)模型回歸分析系數(shù)表Tab.4 Regression analysis of logarithm model

從表4可以看出，最終入選的變量相比較于初步回歸分析的初始變量有所差別，剔除了不顯著相關(guān)的變量，僅留下了9個(gè)變量，其中8個(gè)自變量，1個(gè)因變量。8個(gè)自變量分別為房屋的房間數(shù)、房屋的建筑面積、房屋所在樓層、房屋裝修程度、房屋的通風(fēng)采光度、建筑年齡、到商業(yè)中心的直線距離和到秦淮河風(fēng)光帶直線距離。

2.4.2 顯著性檢驗(yàn)和方差分析

從表2可知，各自變量對(duì)因變量的線性對(duì)數(shù)模型的復(fù)相關(guān)系數(shù)R=0.984、判定系數(shù)R2=0.969、調(diào)整R2=0.959，說(shuō)明自變量和因變量之間的線性關(guān)系很強(qiáng)，線性對(duì)數(shù)模型所能解釋因變量差異的百分比約為 95.9%，具有很好的解釋能力，達(dá)到很好的效果。

從表3可知，線性對(duì)數(shù)模型回歸方程方差分析F檢驗(yàn)的顯著性水平為0，說(shuō)明方程的回歸關(guān)系是高度顯著的，全部回歸系數(shù)同時(shí)為零的可能性小于0.001，即表示進(jìn)入模型方程的住宅特征變量與因變量之間的線性關(guān)系是成立的(見(jiàn)表5)。

表5 方差分析Tab.5 Variance analysis

2.4.3 共線性檢驗(yàn)

如表6所示，根據(jù)模型回歸分析中共線性統(tǒng)計(jì)的結(jié)果表明，方差膨脹因子VIF值都在當(dāng)0

2.4.4 殘差統(tǒng)計(jì)

回歸模型的殘差統(tǒng)計(jì)量如表7所示。

表6 線性對(duì)數(shù)模型共線性檢驗(yàn)結(jié)果Tab.6 Collinearity assessment of linear log model

表7 回歸分析結(jié)果的殘差統(tǒng)計(jì)Tab. 7 Residual statistic results of regression analysis

如圖1所示，模型回歸標(biāo)準(zhǔn)化殘差的直方圖趨勢(shì)基本與所估計(jì)的曲線基本吻合。如圖2所示，標(biāo)準(zhǔn)化殘差的 P-P 圖中，標(biāo)準(zhǔn)化殘差的散點(diǎn)也基本分布在直線上，都說(shuō)明標(biāo)準(zhǔn)化殘差成正態(tài)分布。

圖1 回歸結(jié)果標(biāo)準(zhǔn)化殘差直方圖Fig.1 Normalized histogram of regression results

圖2 回歸結(jié)果標(biāo)準(zhǔn)化殘差P-P圖Fig.2 Normalized residual P-P diagram of regression results

2.4.5 散點(diǎn)統(tǒng)計(jì)

如圖3所示，以變量“DEPENDENT”為X軸變量，變量“ADJPRED”為Y軸變量，反映的是因變量與回歸標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測(cè)值的散點(diǎn)圖。由圖3可知，散點(diǎn)基本都呈一條直線狀分布，說(shuō)明預(yù)測(cè)值和觀測(cè)值很接近，預(yù)測(cè)效果較好。

圖3 模型回歸分析結(jié)果散點(diǎn)圖Fig.3 Scatter plot of regression analysis

經(jīng)驗(yàn)證分析可知，回歸調(diào)整校正后的結(jié)果與模型擬合程度較高，回歸結(jié)果是可靠的。

3 結(jié) 語(yǔ)

通過(guò)比較分析幾種價(jià)值定量研究方法，提出了定量分析水文化價(jià)值特征價(jià)格法(HPM)。將該方法應(yīng)用于南京市秦淮河風(fēng)光帶，選取20個(gè)特征變量對(duì)風(fēng)光帶兩岸310套住宅進(jìn)行調(diào)查統(tǒng)計(jì)，運(yùn)用SPSS軟件分析選取最佳的對(duì)數(shù)模型，并分析出每一特征變量的偏彈性系數(shù)。研究表明：①運(yùn)用HPM對(duì)秦淮河風(fēng)光帶水文化價(jià)值進(jìn)行定量評(píng)估研究是可行的，且對(duì)數(shù)模型具有可靠性。②模型分析中，自變量“到秦淮河風(fēng)光帶距離”的偏彈性系數(shù)為負(fù)值，說(shuō)明這一自變量與因變量成負(fù)相關(guān)，即離秦淮河風(fēng)光帶距離越近，住宅價(jià)格越高。③由所需自變量偏彈性系數(shù)為-0.255可知，自變量“到秦淮河風(fēng)光帶距離”的單位變化，引起的因變量的變化為25.5%，定量反映了秦淮河風(fēng)光帶水文化對(duì)房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)度。

□

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