南宁市商品房住宅价格空间分布特征及其影响因素研究.docx

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南宁市商品房住宅价格空间分布特征及其影响因素研究

南宁市商品房住宅价格空间分布特征及其影响因素研究

摘要

土地价格作为房地产市场中土地市场体系最具代表性和敬感性的要素，是能够综合反映土地市场和土地供需状况、城市土地优劣程度和城市综合发展水平的并受多种因素综合影响的重要指标，同时也是政府调控土地市场的重要杠杆。

地价的高低及稳定与否，对房地产市场起着决定性的作用，并直接影响国民经济的发展和社会的稳定。

其中住宅地价是住宅市场供给方与需求方之间经济利益关系的平衡点，它不仅关系到住宅产业发展和住宅市场发育，更反映了复杂的社会经济关系。

本文在我国房地产价格的持续快速上涨、南亍城市群两型社会综合配套改革试验区建设和南F市国土资源局开展城镇土地价格调查的背景下，在土地科学基础理论的指导下，借鉴国内外研究成果，利用2006-一-2008年南宇市住宅用地宗地出让、转让调查资料，借助统计分析方法和GIS空间分析方法，从空间的角度研究住宅用地地价的分布规律，试图在城市地价空间研究理论和实践中寻求创新，从深层次理解现阶段城市住宅地价的分布特征，为城市规划、城市管理提供理论和案例参考，有利于土地管理部门和房地产管理部门有针对性地加强土地市场、房地产市场的管理，以及对土地监管政策的制定提供科学依据，引导城市投资方向，从而促进房地产市场的健康发展。

关键词：

住宅地价，空间分布特征，影响因素，南宇市城区

Abstract

Thepriceoflandasthemostrepresentativeandsensitiveelementsoflandmarketsystemintherealestatemarket,isabletoreflectthelandmarketandlandsupplyanddemandsituationandtheextentofcitylandandthecity'scomprehensivedevelopmentlevelandisaffectedbymanyfactorsimportantindicators,butalsoanimportantleverofgovernmentregulationofthelandmarket・Whetherthelandpriceisstableornotplaysadecisiveroleintherealestatemarket,anddirectlyaffectsthedevelopmentofthenationaleconomyandthestabilityofthesociety.Amongthem,residentiallandpriceisthebalanceofeconomicinterestsbetweensupplysideanddemandsideofhousingmarket・Itisnotonlyrelatedtohousingindustrydevelopmentandresidentialmarketdevelopment,butalsoreflectsthecomplexsocio-economicrelationship・Inthispaper,China'srealestatepricescontinuedtoriserapidly,Nanningcitygroup"twoorientedsocietycomprehensivereformpilotareaconstructionandtheNanningMunicipalBureauoflandandresourcestocarryouturbanlandpriceinvestigationbackground,basedonthetheoryoflandscienceundertheguidanceoftheresearchachievementathomeandabroad,theuseof20062008inNanningcityresidentiallandtransfertransferofsurveydata,usingstatisticalanalysismethodand

GISspatialanalysismethod,studythedistributionofresidentiallandpricefromtheperspectiveofspace,tryingtoseekinnovationinthecitylandvaluespatialresearchtheoryandpractice,fromthedistributionofdeepunderstandingatthisstageofcityresidentialland,andprovideatheoreticalreferenceforthecaseofcityplanning,citymanagement,isconducivetolandmanagementandrealestatemanagementdepartmentstostrengthenthelandmarket,therealestatemarketmanagementAndprovideascientificbasisfortheformulationoflandsupervisionpolicies,andguidethedirectionofurbaninvestment,soastopromotethehealthydevelopmentofthepropertymarket・

Keywords:

residentiallandprice,spatialdistributioncharacteristics,influencingfactors,Nanningurbanarea

一、绪论

（-）研究的背景及意义

在我国房地产业是一个新崛超的产业，但同时它又是现代社会经济结构中一个重要产业，对国民经济的发展和人民群众生活水平的提高产生了积极的彫响，同时，对相关行业的发展也起到广泛的带动作用。

房地产的开发需要一定的物质载体，必须以丄地作为依托。

房价从构成角度看，主要包括地价、建筑成本、税费、利润等。

可见，地价是房价的重要组成部分之一⑴。

因此，研究房地产发展不仅要研究房价发展规律还需要研究地价发展规律。

上地是人类赖以生存的重要资源，在我国人多地少特别是耕地资源紧缺的情况下，上地资源问题就显得格外突岀。

在市场经济条件下，上地的使用权可以作为财产或特殊商品进行交易，但丄地供给的稀缺性使上地交易受到限制，因此，受土地供需的影响上地的价格也发生变动。

同时，土地作为一项自然资源，具备位宜的固定性、而积的有限性、质量的差异性和功能的永久性的特点X。

受这些因素影响，不同地块的价格也有所不同。

随着社会经济的发展，人口的不断增长，住房问题日益得到人们的髙度重视，房地产开发与建设的上地短缺问题日益严重，房地产价格与丄地价格的相互关系逐渐受到关注。

因此，对房地产价格与上地价格的发展规律进行研究，是促进我国房地产业发展的必然选择。

（二）国内外研究的现状

在西方发达国家，城市房价动态问题很早就受到重视。

早期研究主要集中在住房市场效率和城市房价的决定因素上。

随着研究的不断拓展，城市房价动态特征及其影响因素逐渐成为研究的重点。

如Gottlieb认为长期房价变化与总体经济发展是同步的。

Malpezzi用误差修正模型研究了房价与收入之间的关系，发现房价变化并不是随机游走的，至少是部分可预测的。

但Gallin的实证研究却并没有发现房价与收入之间存在协整关系oOrtalo-Magn和Rady分析了英格兰和威尔士住宅交易量与宏观经济波动之间的关系，特别揭示了20世纪80年代金融自由化、人口结构变化对市场中房地产交易量的影响，最后得出结论认为住宅需求的波动是市场交易量变化的关键因素。

Gavin等基于动态面板数据模型讨论了英国9个地区的房价是否存在泡沫。

Egert和Mihaljek对中东欧地区的研究结果表明中东欧地区的住房价格能够用经济基本面和一些转轨特定要素进行解释。

Case和Mayer利用TSLS方法对美国波士顿地区年度数据进行的实证分析中发现，中位家庭收入对住房价格影响不显著,而Holly和Jones、Riddel>Hui和Ho、Harter-Dreiman的研究中均得出收入对住房价格影响显著的结论。

并且，Case和MayerRiddel、Hui和Ho的实证研究结果表明，就业对住房价格影响也显著。

此外，Holly和Jones、Riddel、Hui和Ho,HaurinftBrasington,CaseMayer,Song和Knddp等人还就利率、通货膨胀、建筑成本、经济增长、税率、人口等因素对住房价格的影响展开研究。

我国房地产市场相对国外来说，虽然起步比较晚，但是伴随着我国经济的发展呈现良好的发展态势，发展形势比较复杂。

国内学术界圉绕房地产价格波动，借鉴相应的价格模型针对供给和需求因素对房地产价格波动的影响进行实证研究。

本文根据对国内的大量文献按照其运用的理论模型进行分类。

（三）研究的方法及过程

首先对各交易样本进行交易时间修正，将它们统一修正到LI标时刻，然后分别采用Hedonic模型和空间自回归（SAR）模型对房价及其影响因素进行分析,山此确定它们之间的数量关系。

之后利用这种数量关系模型将各交易样本的房地产价格统一修正为标准房地产状态下的价格水平。

例如所有交易样本的单价统一为楼层为第12层、朝向向南、普通装修、楼龄1年等条件下的房屋。

在此基础上釆用GIS平台下的克里金（Kriging）插值法，绘制广州市高层住宅价格的空间分布图，并分析其空间分布规律。

1、Hedonic模型

作为经典的房地产价格与其影响因素分析方法，Hedonic模型认为：

房地产购买者（租赁者）所支付的价格（租金）应能补偿该房地产属性（诸如区位、交通、配套、户型、朝向等因素）所能带来的舒适程度，即这个市场中所有房屋

的价格（租金）就应当是这些属性的一个函数，山此可以将模型设置为以下形式：

（2）式中P为房地产价格：

XI,X2,,,Xn为该房地产属性。

此外Hedonic模型还有半对数、对数、Box-Cox等表现形式。

将上式改写为向量表达形式，

（2）式将变为：

P=X/3十©

其中P为n乘1依赖向量；X为n乘k解释向量矩阵；为k乘1回归系数向量;

为随机误差向量。

2、空间自回归（SAR）模型

空间自回归模型源自于空间自相关理论，后者认为彼此之间距离越近的事物越相像，例如空间相邻的房地产交易样本其价格及其影响因素具有更多的相似性。

由于影响房地产交易价格的因素非常多，要想研究房地产价格与其影响因素需要很多数据，但有时资料并非可以容易取得，此时空间自回归模型就成为研究此问题之有效方法。

这是因为某交易样本的房价为相邻交易样本的房价与其它影响因素的影响之和，此时该相邻交易样本的房价包含了诸如区位、交通、配套、户型、朝向等许多隐含因素的影响，空间自回归模型可以山此分析出某交易样本的房价与其它影响因素的关系。

Ord（1975）将普通线性回归与SAR模型相结合，提出了混合空间自回归模型

（MixedRegressive-spatial-autoregressiveModel）oill于空间自相关以空

间滞后向量WP来体现，因此该模型后来常被称为空间滞后模型

SLM（SpatialLagModel）,其基本表达式为：

P=pWP+X卩+&—N0crV）

这里为变量P的空间依赖系数，W为空间权重矩阵，其它符号含义同（3）式。

3、克里金（Kriging）插值法

克里金插值法乂称空间自协方差最佳插值法，它是以南非矿业工程师

D.G.Krige的名字命名的一种最优内插法。

克里金法广泛地应用于地理学研究、地下水模拟、土壤制图等领域，是一种很有用的地质统汁格网化方法。

它首先考虑的是空间属性在空间位置上的变异分布。

确定对一个待插点值有影响的距离范圉，然后用此范圉内的采样点来估计待插点的属性值

二、相关理论概述

（1）价格理论

通常影响住宅价格的因素有3大类：

区位（location）.建筑结构（structure）和邻里环境（neighborhood）,因此，住宅价格P就可以用方程式表达为：

P=f（L.S,N）

（1）方

程

（1）中的区位（L）指就业、生活的便利性，包括到城币中心、就业地点的距离等；建筑结构（S）指住宅的物质形态特征，包括建筑而积、建筑年龄、房间数、楼层、朝向、户型间隔、装修状况等：

邻里环境（N）指住宅所处社区类型、服务水平、景观、环境污染状况，包括学校质量、服务设施规模与距离、景观视线、噪声、空气污染水平等。

国内外学者主要采用Hedonic模型开展房价影响因素研究。

Hedonic定价的概念最早是由美国汽车分析专家Court于1939年提岀。

他借鉴了功利主义的享乐哲学，估计了汽车消费者能够从汽车的各个属性（速度、内部舒适度、安全等）所获得的享受，并认为这是对汽车进行估价的基础。

后来，Hedonic模型被广泛地运用于耐用品的泄价中。

20世纪90年代以来,Hedonic模型得到了广泛应用，国外学者开展了许多实证研究。

例如SirpalR.（2004）、DesRosiersF.等人（1996）研究了购物中心对周圉房地产价格的影响：

SoHM.等人（1997）估计了香港交通对房价的影响；PalmquistRB.（1992）研究了局部外部设施对住宅价格的影响：

TyrvainenL.（1997）研究了城市森林的舒适性的价值：

LevesqueTJ.（1994）以加拿大温尼伯国际机场为例，模拟了机场噪音对住宅市场的影响：

WieandK.F.（1973）以美国圣路易地区为例，实证研究了噪音对房地产价格的影响：

GhebreegziabiherDebrezion等人（2006）研究了荷兰轨道交通对房地产价格的影响：

Stevenson（2004）l^美国波士顿1995-2000年的6441个住宅样点，选择了30个变量证实了住宅年龄对住宅价格的影响。

Haurin等人（1996）选择了29个变量应用特征价格模型，证实了美国俄亥俄州地区学校质量对住宅价格有很大的影响。

2000年之后，中国大陆学者逐步开展HPM实证研究。

例如：

马思新等人对北京的住宅价格进行分析，结果发现住宅价格与区位、厨卫装修、管理费三个变量的显著性水平最高：

温海珍、贾生华等（2004）选取了学校、超市、停车场、幼儿园和交通状况等15个变量对杭州的住宅市场特征模型进行了实证分析，发现建筑而积与房龄是最重要的住宅特征：

郭文刚等（2006）选择了18个住宅特征作为模型的自变疑，采用2473个住宅样本数据和290个住宅小区的实地调査资料对模型进行了估汁，发现14个住宅特征对住宅价格具有显著影响：

王徳等人（2007）应用Hedonic模型对上海210个住宅实际成交价格作定量分析，对上海轨道交通以及公恫绿地对住宅价格的影响做出左量测度：

石忆邵等人（2009）对上海南站对住宅价格的时空效应进行分析，发现英增值作用平均范用为1.85km.进入新世纪之后，空间自回归方法在房地产价格的影响因素研究方面不断得到学术界关注，并开展了相关实证研究。

例如：

EddieC.M.Hui等人（2007）对在高层住宅、髙密度环境下的香港房地产价格影响因素研究过程中发现：

房屋价格与至CBD的时间呈负相关，业主愿意为海景和良好的空气环境支付更多的费用，而城市绿带对房价影响不够显著。

国内学者刘立惠等人（2010）结合空间分析方法和Hedonic模型採用ArcGIS、Surfer.SPSS等软件，以成都市为例，对城市住宅价格空间分布特征及其影响因素进行系统性分析。

结果表明:

成都市主城区住宅价格总体上以城中和城南为双核心，呈马蹄状向四周逐级递减;成都市住宅价格在空间分布上呈明显的正相关性，具有相似价格的住宅呈现集聚特点：

楼盘档次、区位条件、环境因素、交通可达性，历史与人文等因素是影响成都市住宅价格空间分异的主要因素。

（二）空间分布理论

关于商品住宅价格空间分异规律的研究，较多的文献是基于实证的研究。

在国外，GamezMartinez等（2000）利用Kriging技术，通过四个模型的比较和选择对西班牙Albaceet市进行了空间插值分析:

Pace等（2赢）利用有关空间和时间的12个变量，建立了房地产价格预测模型。

在国内，郑芷青（2001）对广州市住宅价格空间和时间变化进行了描述，空间上呈居住中心向周边逐渐降低的趋势，时间上受地价、交通、绿化环境、城市形态、生活设施等因素的影响呈上升趋势；周春山、罗彦（2004）对广州市老八区的样点楼盘进行研究，分析近10年来的商品房价格变化的空间特点，认为影响房地产价格的因素包括区位因素、政策因素、市场供需、人文环境等：

王霞、朱道林（2004）以北京市为例，利用Kriging技术开展了住宅价格空间分布规律研究：

梅志雄、黎夏（2007）依据东莞市普通住宅项目交易均价数据，利用地统讣学中的趋势分析方法对东莞市房价空间变化趋势进行了分析，采用普通克里金空间插值方法进行了空间局部估计，并借助ArcGIS软件和Surfer软件绘制了东莞市房价空间分布专题图，进而对东莞市住宅价格空间分布特征和差异及其成因进行了分析。

通过对上述学术文献综合分析，我们发现：

（1）在房价影响因素方面，国外学术文献中已有大量的实证研究，研究焦点包括区位、邻里环境、建筑结构中的各项因素；研究对象主要是独立单栋住宅，仅有少数文献（例如香港学者的论文）关注高层住宅：

研究方法多为Hedonic模型，空间自回归模型使用还比较少。

自2000年后，国内不少学者采用Hedonic模型开展房价影响因素的成果日渐增多，但一般未对住宅市场进行细分，使用空间自回归模型进行有关研究的成果也很少。

（2）在房价空间分布研究方而，由于GIS平台下的Kriging插值技术作为比较成熟空间研究方法，国内外学者均采用此法开展房价的空间分布规律研究。

（3）将房价影响因素与其空间分布规律结合在一起进行综合研究的学术成果非常稀少,研究者检索到的学术文献仅有国内学者刘泄惠等人以成都市为例所做的房价空间分布规律及其影响因素的论文。

由于房地产具有显著异质性，该文未对房价去除楼层、朝向、装修等因素的影响，直接用样本房价插值岀房价的等值线图，从理论上说这种做法不够严密科学。

3.南宁市商品房住宅价格空间分布分析

（-*）南宁市商品房住宅价格情形

回顾南宁新建商品住房数据，我们可以看到，2013年新建商品住房成交量约为5.6万套，2014年约为6.2万套，到了2015年，成交量增至7.9万套。

1月110,南宁市住房保障和房产管理局（以下简称"住房局”）发布了2015年新建商品住房市场情况。

2015年，南宁市新建商品住房成交量同比大幅增长，新建商品住房成交面积811.65万平方米，成交套数78526套，成交均价6806.81元/平方米。

业内人士称，2015年南宁楼市成交金额、而枳、套数均创新髙。

对于2016年的楼市龙向，南宁市房地产协会秘书长徐建花认为，南宁楼市不会出现太大变化。

数据显示，2015年，南宁市新建商品住房成交量大幅增长，成交而积和成交套数同比分别增长46.5%和47.76%o但让无数购房者稍稍安慰的是，虽然2015年新建商品住房和预售量和成交量都大幅增加了，但房价却依然平稳，成交均价6806.81元/平方米，同比下降0.3%（详见附表）。

从不同戸型的成交情况来看，中小户型的普通商品住房是市场主力，小于90平方米的户型成交量占总量的40.86%,90-120平方米的户型成交量占总量的34.08%0从不同价位的成交量来看，低于7000元/平方米的中低价位房是主要的成交价位区间，占69.01%,髙于10000元/平方米的髙价位房仅占3.78%o从典型区域来看，五象新区成交量较大，占全市成交量的四分之一，东盟商务区和凤岭北的成交价格相对较髙。

相对于前三季度来说，2015年第四季度楼市价格渐渐回暧，在12月时几乎追平了2014年水平。

（二）南宁市商品房价格波动现象

回顾南宁新建商品住房数据，我们可以看到，2013年新建商品住房成交捲约为5.6万套,2014年约为6.2万套，到了2015年，成交量增至7.9万套。

另据统计，如果将商铺、写字楼、保障性住房等加入统讣数据，南宁市2015年南宁商品房成交量首次突破10万套，达到成交巅峰。

从房价来看，这3年南宁楼市整体没有太大变化，但局部变化较大。

2013年，五象新区新建商品房均价约为5000元/平方米，但2015年五象新区的新建商品房均价上涨到了6718元。

另外，南宁楼市的格局也有变化。

在2014年住房局发布的统计数据中，青秀区、兴宁区、西乡塘区三大主城区仍为销量主力，而2015年，五象新区销量超过了2万套，占南宁楼市销量的1/4。

2015年南諭建商品住房相关数据

批越胃鉀

87153万平方来

冋出堵长25.98%

811557?

平琢

冋比烂长镀3%

批颐自靈

務弟3楚

同比长歹銅阶

735Z6套

冋比倉长47.76%

同比下陣Q3尬

据业内人士分析，2015年，南宁楼市风云际会，大牌房企品牌效应凸显，市场整体业绩提升。

据业界统计，南宁市目前有开发项目的房开企业约200家，其中，前20强房企在成交金额和成交而积上占据了整个市场将近60%的份额，“这就意味着多数小型房开企业的业绩正在被压缩，能够分享的楼市蛋糕只剩下约40%”，大型房企的优势突显。

对此，业内人士认为，这是南宁楼市正常的优胜劣汰。

徐建花说，从长远看，企业信用、执行情况等将成为房开企业立足的重要因素。

（三）南宁市商品房住宅价格呈现什么样的特征

1、房产需求拉高本地房价

城市居民对改善住房瞬求。

当前，从消费者角度而言，决立南宁市房价高低的主要是中等收入人群。

因为，髙收入人群具有很强的购房支付能力，购房改善生活条件已不是他们追求的主要生活目标。

低收入人群，在扣除了基本生活消费支岀之后，几乎无购房能力。

而中等收入人群占南宁市人口比例最大，他们具有一泄的购房能力，解决了衣食方面的问题后，购房改善生活条件成为他们最主要的追求目标。

我国实行房改后，南宁市幡收入人群对商品房和经济适用房的需求量急剧上升，远远超过了南宁房地产供应的速度。

2、南宁市城市化快速发展的拉动需求

中国一东盟博览会永久落户南宁，进一步拉动了南宁市房地产的外需，更坚左了市民内求的信心。

随之而来的止喊改造、城市规模扩张、新城悭济圈的建设等无不增大了南宁市房地产的需求屋。

南宁市房地产市场有效