苗雨

【摘要】房地產(chǎn)是我國國民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)，其興衰對(duì)國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展有深遠(yuǎn)影響，研究住房價(jià)格的影響因素有重大意義，本文先分析傳統(tǒng)房價(jià)影響因素研究模型最小二乘法（OLS）的不足，再基于地理加權(quán)回歸分析法（GWR）來分析的房價(jià)影響因素，定量研究學(xué)區(qū)、地鐵、商圈、水域四因素對(duì)江北新區(qū)核心區(qū)房價(jià)的影響程度，揭示了房價(jià)與影響因素之間的復(fù)雜空間關(guān)系。

【關(guān)鍵詞】房價(jià);影響因素;地理加權(quán)回歸;江北新區(qū)

1、概述

目前國內(nèi)外主流研究房價(jià)影響因素的研究模型一般基于普通的最小二乘法（OLS），但是該模型是全局性的回歸分析[1]，是基于研究區(qū)域范圍空間均一這一假設(shè)前提的，導(dǎo)致基于OLS的房價(jià)預(yù)測(cè)結(jié)果在某些區(qū)域是準(zhǔn)確的，在某些區(qū)域可能存在很大的偏差。實(shí)際上房價(jià)的分布在空間上是異質(zhì)的，不均勻的，地理加權(quán)回歸分析法（GWR）更貼合該特點(diǎn)，更加適用于分析影響房價(jià)的因素。本文先分析了普通的最小二乘法（OLS）的不足，再基于地理加權(quán)回歸分析法（GWR）來分析房價(jià)影響因素，從學(xué)區(qū)、地鐵、商圈、水域四方面對(duì)江北新區(qū)核心區(qū)房價(jià)的空間分異進(jìn)行研究，探索區(qū)域內(nèi)住房價(jià)格的空間分布規(guī)律，為相關(guān)部門實(shí)施城市規(guī)劃、管理房地產(chǎn)市場(chǎng)提供一定的參考。

2、研究數(shù)據(jù)來源

本文房價(jià)數(shù)據(jù)主要來源于中國房地產(chǎn)行業(yè)協(xié)會(huì)主辦的中國房價(jià)行情網(wǎng)、安居客、南京網(wǎng)上房地產(chǎn)。中國房價(jià)行情網(wǎng)數(shù)據(jù)經(jīng)過人工核對(duì)，排除了異常數(shù)據(jù)，是比較可靠的。根據(jù)房地產(chǎn)估價(jià)國家規(guī)范，房地產(chǎn)估價(jià)時(shí)一般可以選擇2年以內(nèi)的交易案例作為可比實(shí)例。所以本文選擇中國房價(jià)行情網(wǎng)、安居客2019年的二手房平均價(jià)格和南京網(wǎng)上房地產(chǎn)上備案的樓盤銷售均價(jià)作為研究數(shù)據(jù)。公寓的40年國有土地使用權(quán)與一般商品房70年國有土地使用權(quán)明顯不同，安置房的土地取得方式和房屋質(zhì)量與一般商品房明顯不同，考慮到數(shù)據(jù)的可比性，公寓、安置房沒有參與數(shù)據(jù)分析，本文只研究一般意義上的商品房價(jià)格的影響因素。

3、模型選擇

根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)材料[2]和房地產(chǎn)估價(jià)規(guī)范，本文選擇學(xué)區(qū)、地鐵、商圈、水域4個(gè)因素來研究其對(duì)商品房價(jià)格的影響機(jī)制。研究區(qū)域已經(jīng)建成的中小學(xué)數(shù)據(jù)點(diǎn)較少，實(shí)際只要規(guī)劃中有配套中小學(xué)，開發(fā)商就將其作為銷售賣點(diǎn)。若某樓盤區(qū)域規(guī)劃配套中有中小學(xué)，并正在建設(shè)，本文將該樓盤算作學(xué)區(qū)房?？紤]到開發(fā)商將已建成的地鐵站點(diǎn)和規(guī)劃近期建設(shè)的地鐵站點(diǎn)作為賣點(diǎn)，因此本次地鐵站點(diǎn)包含已建成的10號(hào)線站點(diǎn)和規(guī)劃近期建設(shè)的4號(hào)線二期和11號(hào)線地鐵站點(diǎn)。目前研究范圍內(nèi)主要商圈有：金盛田廣場(chǎng)、慕斯薈、紅星美凱龍、東方萬匯城、以及在建的新金融中心一期等。水域等景觀對(duì)住房價(jià)格的影響也比較顯著，本文將該區(qū)域內(nèi)主要河流七里河、定向河、城南河以及長江作為房價(jià)影響因素進(jìn)行研究。

基于“近鄰分析”來判斷樓盤是否在學(xué)區(qū)、地鐵、商圈、水域的影響范圍內(nèi)。據(jù)該區(qū)域目前已經(jīng)批復(fù)的控制性詳細(xì)規(guī)劃，小學(xué)、中學(xué)的服務(wù)半徑為1000米。本文選擇800米作為地鐵房，取800米作為商圈服務(wù)半徑，取800米作為河流對(duì)房價(jià)的影響范圍。

經(jīng)典的線性回歸模型是基于普通的最小二乘法（OLS）的，但是該模型沒有考慮房價(jià)的空間差異性，是全局性的回歸分析，導(dǎo)致基于OLS的房價(jià)預(yù)測(cè)結(jié)果在某些區(qū)域準(zhǔn)確度90%以上，但是某些區(qū)域卻存在很大的偏差。地理加權(quán)回歸分析法（GWR）使用鄰近數(shù)據(jù)的觀測(cè)值來估算局部的回歸參數(shù)，這些參數(shù)隨著空間位置的變化而不同。各樓盤房價(jià)不一樣，即使同一個(gè)區(qū)域的房價(jià)不是均勻變化的，存在著空間的分異，所以地理加權(quán)回歸分析法（GWR）與這個(gè)規(guī)律一致，更加適用于分析影響房價(jià)的因素。

最小二乘法（OLS）公式： ? ? ? ? ? ? ? ? ? ，i=1，2，3……n;

GWR的公式： ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?，i=1，2，3……n;

其中yi是第i個(gè)樓盤的房價(jià)均價(jià)，（ui，vi）是第i個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的空間坐標(biāo)， ? ? ? ? ? 是第i個(gè)采樣點(diǎn)上的地k個(gè)回歸參數(shù)，GWR模型中的參數(shù)在每個(gè)回歸點(diǎn)是不同的。

4、OLS和GWR估算的結(jié)果

根據(jù)OLS分析結(jié)果，得到截距和各自變量的系數(shù)，據(jù)此得到回歸模型如下：

對(duì)OLS分析結(jié)果的StdResid字段做空間自相關(guān)分析，得到Moran I為0.94，表明數(shù)據(jù)存在著明顯的空間相關(guān)性，適用于GWR分析方法。

本文GWR分析采用的是AICC（赤池信息準(zhǔn)則）選擇最優(yōu)帶寬，計(jì)算GWR模型數(shù)據(jù)?？梢园l(fā)現(xiàn)GWR分析的R2為0.83比OLS分析的0.39高了0.44;GWR分析的R2Adjusted為0.71比OLS分析的0.28高了0.43;GWR分析的AICC為513.40，比OLS分析AICC的526.96低了13.56，表明GWR構(gòu)建的回歸模型明顯優(yōu)于OLS，擬合效果更好。

5、GWR模型各影響因子對(duì)房價(jià)的影響分析

學(xué)區(qū)對(duì)房價(jià)的影響。學(xué)區(qū)對(duì)區(qū)域房價(jià)既有正向作用，也有負(fù)向作用。江北新區(qū)核心區(qū)目前沒有類似“拉薩路小學(xué)、力學(xué)小學(xué)、瑯琊路小學(xué)”之類的重點(diǎn)學(xué)校，因此學(xué)區(qū)對(duì)房價(jià)的拉動(dòng)效應(yīng)沒有預(yù)想的那么大，南京一中江北新區(qū)分校、城東小學(xué)是區(qū)域內(nèi)的重點(diǎn)學(xué)校，對(duì)房價(jià)的貢獻(xiàn)值在1997-4979元/平米。其他區(qū)域沒有建成中小學(xué)的，對(duì)房價(jià)負(fù)的貢獻(xiàn)值在-100至-2110元/平米。

地鐵對(duì)房價(jià)的影響。地鐵對(duì)區(qū)域房價(jià)只具有正向作用，沒有負(fù)向作用。地鐵對(duì)房價(jià)的貢獻(xiàn)值在66-2323元/平米，其中擁有10、11號(hào)線雙地鐵的樓盤有雅居樂、中建國熙臺(tái)、江佑鉑庭、金地風(fēng)華國際，地鐵對(duì)其房價(jià)的貢獻(xiàn)值在1975-2323元/平米。而同樣擁有4號(hào)線、11號(hào)線雙地鐵綠地海悅與金茂悅，地鐵對(duì)其房價(jià)的貢獻(xiàn)值分別為609元/平米、616元/平米，這個(gè)與4號(hào)線、11號(hào)線是規(guī)劃線路，還沒有實(shí)際施工有關(guān)系，市場(chǎng)沒有完全認(rèn)可這兩個(gè)樓盤是雙地鐵盤。

商圈對(duì)房價(jià)的影響。商圈對(duì)區(qū)域房價(jià)既有正向作用，也有負(fù)向作用。商圈對(duì)房價(jià)的貢獻(xiàn)值在-3982至4533元/平米。綠地海悅、金茂悅、華潤國際社區(qū)、觀山悅、世茂榮里等受到商圈的影響更大，商圈對(duì)房價(jià)的貢獻(xiàn)值在2770-4533元/平米。而保利西江月、金地風(fēng)華國際、中海左岸瀾庭因?yàn)橹車鷽]有已建成或者在建的商圈，其對(duì)房價(jià)的負(fù)向貢獻(xiàn)值為-3982至-3982元/平米。

水域?qū)Ψ績r(jià)的影響。水域?qū)^(qū)域房價(jià)只具有正向作用，沒有負(fù)向作用。水域?qū)Ψ績r(jià)的貢獻(xiàn)值在3640-6169元/平米。水域?qū)Ψ績r(jià)的影響最大區(qū)域是既能看到七里河又能看到長江的江與城、正榮潤錦城、雅居樂、正榮潤江城，對(duì)房價(jià)的貢獻(xiàn)值在5623-6169元/平米。觀山悅、陽光帝景、明發(fā)城市廣場(chǎng)、恒輝假日等靠近頂山立交的樓盤遠(yuǎn)離長江，受到水域的影響最小，水域?qū)Ψ績r(jià)的貢獻(xiàn)值在3640-4231元/平米。

結(jié)論：

本文以江北新區(qū)核心區(qū)為研究區(qū)域，將OLS與GWR模型進(jìn)行了對(duì)比，并研究學(xué)區(qū)、地鐵、商圈、水域四因素的空間位置對(duì)房價(jià)影響，同時(shí)選擇房價(jià)影響因素時(shí)帶有部分主管因素，難免遺漏了其他部分影響住房價(jià)格的因素，例如快速通道、醫(yī)療設(shè)施等對(duì)房價(jià)的影響，還需要進(jìn)一步深入研究其他因素對(duì)房價(jià)和影響機(jī)制的空間分布規(guī)律。

參考文獻(xiàn)：

[1]劉洪彬，王秋兵.基于特征價(jià)格模型的城市住宅用地出讓價(jià)格影響因素研究[J].經(jīng)濟(jì)地理，2011，31（6）：1008-1013.

[2]李志，周生路，張紅富，等.基于GWR模型的南京市住宅地價(jià)影響因素及其邊際價(jià)格作用研究[J].中國土地科學(xué)，2009，23 （10）：20-25.