厦门市地价时空动态变化分析与研究

厦门市地价时空动态变化分析与研究
袁琳;叶青
【摘要】以厦门市本岛商业用地数据为例,利用少量离散点(地价样点)建立数字地价模型.基于SPSS数据分析软件,利用已知数据编制地价指数并预测地价趋势,同时利用ArcGIS地理信息系统软件对地价样点进行多次Kriging空间插值形成连续数字地价面,从时间与空间二层维度对地价变化进行分析与研究.研究表明,地价指数较准确地反映了市场趋势,数字地价面符合厦门市商业地价分布规律,通过对城镇地价进行时空二维分析,为城镇地价动态更新提供了新思路.%Taking an example of retail land on the island of Xiamen city, the digital land price model was built through a few land price samples. As for the temporal change of land price, some known statistics and index of land price were used to fit the functions and forecast the trend of the change through the SPSS software. Moreover, in terms of the spatial change, a few land price samples were used as interpolation of sample sites in order to make a map of continuous DLP - digital land price and analyze through the ArcGIS software. Research result indicates that the index of land price is a correct way to descripe the land market, and the DLP is in conformity with the distribution of retail land price in Xiamen city. And then, some new ideas of updating land price in dynamic were proposed.
【期刊名称】《武汉理工大学学报（信息与管理工程版）》
【年(卷),期】2012(034)006
【总页数】5页(P793-796,806)
【关键词】地价指数;数字地价;Kriging插值;动态更新
【作者】袁琳;叶青
【作者单位】华侨大学土木工程学院,福建厦门361021;华侨大学土木工程学院,福
建厦门361021
【正文语种】中文
【中图分类】F293.2;F301
对土地市场的深层挖掘是把握不动产市场变化方向的重点。

美国经济学家WINGGARDEN在《不动产价格》一书中首次提出地价指数的概念、意义、编制
方法及过程等一系列问题［1］。

日本、德国等国家也编制了相应的地价指数，定期进行更新，对土地市场进行时间序列的动态更新与研究。

我国起步较晚，近年来王增军等不少学者也着手研究地价指数问题并取得了初步成果［2］。

但土地有位置固定性的特点，不仅要分析时间序列的地价变化，同时也应从空间层面进行分析。

罗罡辉［3］利用地理加权回归(GWR)模型法对地价空间样点的相关性进行了分析。

焦利民等［4］基于人工神经网络的地价趋势面分析模型，从空间层面对数字地价模型的建立和优化进行了探讨。

要把握土地市场的变化规律，时空同步分析是关键，NOELIA等［5］通过结合人工智能神经网络工具与地理信息系统，实现了时空同步研究，但我国在两者结合分析研究领域仍是空白。

城市地价动态更新是一个包含空间维与时间维的复杂、有序、开放的动态系统。

笔者以厦门市本岛商业土地数据为基数，基于SPSS和ArcGIS软件从时间序列和空间序列对其进行深度分析，研究土地市场时空变化规律，为基准地价的更新，更准确了解土地价格的波动程度，及时掌握土地市场发展方向，直观观测和分析地价变
动规律，推进地价评估工作发展提供了依据。

1 厦门本岛商业地价时间动态研究
1.1 厦门本岛商业地价指数编制
依据厦门市本岛土地定级结果、已知年限各级商业用地地价，以及各级商业用地面积，计算商业用地平均地价，从而求得厦门本岛商业用地定基(环比)指数。

以2004年为例，从基准地价更新成果可知商业用地各级土地面积与各级地价。

如表1和表2所示。

表1 商业用地各级土地面积统计表土地级别一二三四五面积/×104m2346.20 2047.902815.703517.502655.10相对值/% 3.04 17.99 24.74 30.90 23.33
表2 商业用地各级地价表元/m2土地级别一二三四五土地单价6500 5000 3900 2900 2200
以各级土地面积为权重值，可得到2004年厦门本岛商业土地平均价格为3471.41元/m2。

同理可计算得出2000—2009年厦门本岛商业土地平均价格。

需要指出的是，这里借用基准地价更新成果，将价格内涵已经统一为:①地价时点为当年1月1日;②商业用地法定最高年限地价为地上建筑物底层楼面价格，不设标准容积率;③商业用地法定最高年限为40年;④开发程度为“五通一平”，即通上下水、电、电信、道路和平整场地。

如表3所示。

由定基地价指数测算公式和环比地价指数测算公式，可计算得出商业土地定基指数和环比指数，如表4所示。

表3 2000—2009年厦门本岛商业土地平均价格年份/年 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009地价/元/m2 2050 2069 2300 2580 3471 4388 5479 6700 6260 6598
表4 2000—2009年厦门本岛商业土地价格定基指数与环比指数(2000年为基期)年份/年 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009地价/元/m2
2050 2069 2300 2580 3471 4388 5479 6700 6260 6598定基指数 100.00 100.93 112.20 125.85 169.32 214.05 267.27 326.83 305.37 321.85环比指数— 100.93 111.16 112.17 134.53 126.42 124.86 122.29 93.43 105.40
1.2 指数预测
利用SPSS数据统计分析软件，通过对10年的地价指数进行曲线估计，综合多种拟合，分析各种拟合方法结果，发现以线性拟合、平方拟合、混合拟合和指数拟合包络样本数据点数最多。

通过对比4种最接近的拟合方法，综合找出最佳拟合，进行预测，其结果如表5所示。

1.3 地价时间变化趋势分析及预测
由SPSS分析，可得商业地价指数参数估计，如表6所示，得出4种拟合方法相关系数R2均大于0.9，拟合程度较高，故取4种拟合的平均值，由此计算未来5年地价。

已知2010年厦门商业用地地价预测值与实际值8700元/m2相近，2008年金融危机导致数据不稳定产生近300元的误差，但误差范围较小，且根据2011年商业地产走势与预测结果相符，可得出预测方法较合理。

预测结果如表7所示。

由表5可以看出厦门本岛商业地价在这10年中的变化趋势，前4年走势平稳，从2004年开始地价迅速上升，在2007年达到高峰值，2008年受金融危机影响，有所下降，在2009年地价又恢复上升趋势，但并没有超过2007年的峰值。

依据表7的预测值可看出厦门本岛商业用地地价将在未来5年整体上升。

表5 商业用地定基指数拟合预测值年份/年商业用地定基指数序数线性拟合预测平方拟合预测混合拟合预测指数拟合预测预测平均值2000 100.00 1 68.83 77.54 90.25 90.25 81.722001 100.93 2 98.95 101.85 105.72 105.72
103.062002 112.20 3 129.07 127.61 123.84 123.84 126.092003 125.85 4 159.19 154.83 145.08 145.08 151.042004 169.32 5 189.31 183.49 169.95
169.95 178.182005 214.05 6 219.43 213.61 199.09 199.09 207.802006 267.27 7 249.55 245.19 233.22 233.22 240.292007 326.83 8 279.67 278.21 273.21 273.21 276.072008 305.37 9 309.79 312.70 320.05 320.05
315.642009 321.85 10 339.91 348.63 374.92 374.92 359.592010—
11370.03386.02439.20439.20408.612011—
12400.15424.86514.50514.50463.502012—
13430.27465.15602.71602.71525.212013—
14460.39506.89706.04706.04594.842014 —15 490.51 550.09 827.09 827.09 673.69
表6 商业地价指数参数估计模拟方法模型参数参数估计R2 F df1 df2 常数 b1
b2线性拟合 0.929 105.345 1 8 38.705 30.120—平方拟合 0.933 48.646 2 7 54.691 22.128 0.727混合拟合 0.943 133.176 1 8 77.039 1.171 —指数拟合
0.943 133.176 1 8 77.039 0.158—
表7 年厦门商业用地地价预测值年份/年2010 2011 2012 2013 2014商业用地定基指数408.61 463.50 525.21 594.84 673.69商业用地地价/元/m28376.50 9501.74 10766.76 12194.23 13810.74
2 厦门市本岛地价空间动态研究
2.1 基于地价样点的数字地价图生成
由已有土地定级地价监测样点数据，利用地理信息系统ArcGIS软件检查分析数据，进行模型拟合［6］。

通过多种模型实验对比分析，商业用地适合于用Kriging指数半变差函数模型插值，居住用地和工业用地适合于用Kriging球状半变差函数模型插值［7］。

笔者以厦门本岛商业用地为例，对少数已知监测样点进行Kriging
指数插值，生成数字地价图，从而对其做空间分析。

利用3D-Analyst工具中的Kriging插值方法对监测点土地单价进行插值，得到一
次插值结果图。

在此基础上，利用Geostatistical Analyst工具中的Kriging插值，再一次对监测点进行插值，以提高精度［8-10］，其界面图如图1和图2所示。

图1 二次插值过程交叉验证的预测结果界面图
图2 二次插值过程交叉验证的误差结果界面图
由图1可以看出第一次插值由于监测样点较少，系统很快将地价趋势面数据拟合
成功，但仍存在误差。

图2所示的二次插值是以第一次插值为基础，即以第一次
插值形成的连续地价面数据为基础再次拟合，可以看到拟合速度比第一次稍慢，且由于二次拟合基础数据大幅增加，数据波动程度也较第一次拟合程度大。

但第二次预测误差已经非常小，基本完全拟合，故形成的二次插值地价趋势面可以更好地反映地价变化趋势。

2.2 地价空间变化规律分析
2.2.1 地价空间整体变化规律分析
利用Contour工具做地价等值线，可以看出地价的空间变化规律，如图3所示。

图3 厦门市本岛商业用地第二次插值地价等值线
由图3可以看出，在厦门本岛商业地价整体趋势上，西南方地价偏高，整个岛屿
以思明区中山路附近为中心，且有大部分土地还未很好地利用开发，例如BRT沿
线土地随着BRT的建立才逐步发展起来。

中山路商业圈附近的地价随距离的增大
均匀稳步下降，形成环状地价，且环状密度由中心向周围递减，说明地价变化率减小，形成了一级商业服务区。

在图3中还可看到有两个次级商业中心圈，其一为
以厦门火车站附近的世贸商城为中心的商业圈(莲板商业圈包括在内)，其二是以东方巴黎广场商业圈为中心。

在二次插值地价等值线中表示出这两个次级商业圈连片，构成了条形中心商业圈。

其他位置地价围绕这两个中心做有规律的递减。

图3中
有两处明显的等值线重合处，其原因是附近样点较少，插值形成误差。

2.2.2 地价空间局部变化规律分析
基于地价最高点，对已知地价做地价剖面分析，从地价剖面图趋势分析中可以清楚地看到沿设定线路前进时地价的变化规律。

笔者设定了4条线路:L1:中山路—埭辽水库;L2:中山路—厦大商业圈;L3:中山路—
世贸商城;L4:中山路—湖里区政府，如图4所示。

对4条剖面线进行趋势分析得到剖面图5～图8。

图4 厦门本岛地价剖面线
从剖面图中可以看出，L1线路经过世贸商业圈和东方巴黎广场商业圈的边缘，地
价有部分起伏，中途经过两商业圈的低价重合处，出现了地价凹陷。

L2中地价类
似直线下降，属于中山路商业圈，符合地价等高线的环状地价部分。

L3为中山路
商业圈到世贸商业圈的地价剖面图，是两个商业圈的连线，地价先下降后微幅上升，上升过程属于地价阶地，非常平缓。

L4为中山路到湖里区政府的连线，该线路先
穿越中山路和东方巴黎广场商业圈地价低点重合处附近地面，经历了地价凹陷，再经过世贸商业圈边缘，出现一次地价小峰值，最后经过东方巴黎广场商业圈中心，第二次出现地价峰值，因此较L1起伏稍大。

L1和L4线路都经历了地价陡坡、地价变化幅度较大及地价变化面起伏不平的过程。

图5 L1剖面图
图6 L2剖面图
图7 L3剖面图
图8 L4剖面图
3 结论
笔者以厦门本岛商业土地数据为基础，从时间与空间二维同时深入分析和研究地价变化规律。

在时间序列上，编制地价指数，同时利用SPSS预测未来5年地价并验证其准确性，为宏观把握地价提供基础;在空间序列上，利用少量监测样点，进行
多次Kriging插值，达到良好拟合效果，从而得到符合实际的厦门本岛商业用地数
字地价面，并在此基础上进行点线面的剖析，为研究土地市场变化提供了新方法。

对城镇地价进行时空二维分析，为城镇地价动态更新提供了新思路。

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