特征价格法——问言

文献分享

问言

城市空间分异背景下住房价格的多层

Hedonic模型分析

——以天津市内六区为例

原文作者:李华香 ,陈志光

文献来源:《山东社会科学》

摘要

本文在城市空间分异的背景下，以天津市市内六区的宏观区域数据和微观楼盘样本为基础，采用Kriging插值法，描绘了天津市内六区住房价格空间分布格局。通过多层hedonic模型，分析了影响住房价格的多元作用因素。结果表明住房价格变化的41％能够由城市内部空间差异所解释。

住房是否装修、建筑年代、交通的便捷性、与经济中心的距离等特征也显著影响着住房的价格。明晰住房价格的空间差异和关键影响因素，对于我们把握住房价格的分布和变化趋势、促进区域房地产市场均衡发展具有重要的意义，对城市管理的公共政策也有一定的借鉴意义。

关键词：住房价格空间分异多层hedonic模型

目录

一、研究背景及意义

二、分析方法

三、使用数据及变量设置

四、数据分析

五、总结与讨论

一、研究背景及意义

$

研究意义宏观：住房价格及其波动影响居民储蓄和消费行为从而影响国民经济。住房价格的分布对城市公共政策的制定有导向性作用。微观：准确掌握住房价格的影响因素及其影响程度，对于居民选择合适的居住 区位、寻找满足自身条件的住房 ，具有重要的指导作用。

研究背景

住有所居自古以来就是中国百姓的期盼和愿望。与此同时，当前各大城市高昂且不断上涨的房价成为政府、百姓、开发商、学者广泛关注的焦点。

二、分析方法

3.多层模型分析的统计软件HLM MLwin SuperMix SAS SPSS 等 本文采用的是Stata （第十版之后都可以用多层hedonic 模型）

1.特征价格模型

将住宅的价格作为 因变量，而将住宅 的各种特征属性作 为自变量，运用社会学和统计学的方法分析各种特征属 性对住宅价格的影 响，从而解释住房价格分异的形成原因 2.多层分析模型在社会科学研究中，许多数据具有多层嵌套关系，数据的分层结构对于研究和分析具有重要的影响。该模型可以将个体效应与环境效应区分开来。

二、分析方法——多层线性模型

多层线性模型又称分层线性模型或多水平模型

该模型是指当数据存在于不同层级时, 先以第一层级的变量建立回归方程, 然后把该方程中的截距和斜率作为因变量, 使用第二层数据中的变量作为自变量, 再建立新的方程。通过这种处理, 可以探索不同层面变量对因变量的影响

该模型主要有两大类功能:1.解决了数据嵌套问题;2.为纵向研究或重复测量研究引入了新的方法

多层线性模型能有效解决经典统计技术在处理多层结构数据时存在的局限, 不需要以同方差和无自相关为前提假设, 更适合于进行纵向研究

Eg ：学生成绩(X) 学习动机(Y)

老师教学水平(W)

（1） 各班级学生成绩对学习动机的回归

（2） 教师水平对 的回归ij ij j j ιj e X Y ++=10ββj j 10ββ和j

j j j

j j W W 111101001000μγγβμγγβ++=++=

j ij ij j ij j ij j ij ij j j j j e X X W X W e X W W 0111100100ij 1111000100ij Y )(Y μμγγγγμγγμγγ++++++=++++++=误差项之间是相关的

误差项之间方差不相等

误差项与自变量有关

本质：把残差进行分解，更符合实际情况

三、使用数据及变量设置

1.使用数据

天津市是环渤海地区经济中心，国际港口城市，北方经济中心，有12个市辖区，1个副省级区，3个市辖县。天津市市内六区是指和平区、南开区 、河西区、河东区、河北区及红桥区。中心六城区是天津的发祥地，也是天津 市文化教育政治经济商业中心。市内六区总面积180平方公里左右，仅占全 市总面积的1.5％但2011年常住人口450万，占全市的33％；经济生产总值 2011年为2317亿元，占全市的20.5％

1.使用数据

第一类是由2012年天津统计年鉴获取的不同区县的土地面积、常住人 口 、经济生产总值等数据第二类是搜房网上的住房数据

使用以下两个原则：一是普通商品性住房，不包括别墅、两限房、经济适用房等；二是 2010年以后建造，尽量选最新开盘的楼盘（2013）。共选取楼盘274座，在六个区域选择样本数量稍有差异，红桥区由于新建楼盘数量少，所以选择的楼盘样本数也较少，其他五区所选楼盘数量相近

和平区南开区河西区河东区河北区红桥区总计楼盘数量454949515030274

所占比例%16.417.917.918.618.210.9100

2.变量设置依据与测量

住房价格：以2011年10月搜房网公布的楼盘平均销售价格为衡量标准 区域特征的测量：

1.本文以各区公布的2011年土地面积作为其测量指标

2. 本文主要研究住房的销售与购买，其主要群体应是各地的户籍人口，因 此 ，使 用 各区 户 籍 人 口作 为衡 量 区 域 人 口规 模 的指 标 ，而 没 有 采 用 常 住 人 口 这 一 指 标

3.GDP是 直 接 决 定 住 房 价 格 的 最 基 本 因 素 。不同区域的经济发展状况，构成了不同的城市住房价格体系。本文以2011年市内六区的GDP表示其经济发展水平

2.变量设置依据与测量

楼盘特征的测量：

1.区位本文以楼盘到CBD的直线距离来衡量不同住房的区位特征

按照经典区位观点，在空间均衡的条件下，通勤成本随着住宅与城市中心的距离增大而增加；由此房租会随着与市中心距离近而提高，导致住宅价格距离市中心越近越高

2.楼盘的装修状况、容积率、绿化率、建筑年代等

3.每个楼盘到最近地铁站的直线距离作为衡量住房交通状况的评价指标

4.楼盘1千米内有无重点中学、重点小学作为其教育特征的衡量指标