基于創新的城市價值對商品房價的影響研究

摘 要 本文運用空間計量分析技術，重新構建具有創新能力的城市價值，考察城市價值對商品房價的影響，探索城市間房價差異的原因。研究表明：城市間商品房價格存在顯著的空間正相關關系，并且相關性呈現逐漸增強的態勢；宜業、宜商、宜學、宜創對商品房的價格有顯著的影響。

關鍵詞 城市價值 宜創 房價 空間計量

商品房是一種異質性商品，房屋本身的質量及其所處的自然、經濟的區位不同，價格就會有差異。其中，房屋的城市價值水平對房價有著重要影響。隨著經濟的快速發展，居民的生活水平越來越高，其對于城市的舒適度、功能性以及對自身各種價值的實現的關注度也越來越高。本文在對國內外學者研究進行梳理的基礎上，補充構建了城市價值與房價的時空關系模型，在此基礎上結合大中城市的數據分析城市價值與房價的時空關系。最后得出城市間商品房存在顯著的空間正相關關系，并且呈現逐漸增強的態勢；宜業、宜商、宜學、宜創對商品住房的價格有顯著的影響。因此，在進行房價調控時要考慮房價是否與城市價值相一致，同時可以通過提高城市價值，尤其是創新能力來緩解房市泡沫現象。

本文構建的城市價值指標體系是在參考連玉明、范新穎構建的包含宜居、宜業、宜學、宜商、宜游的城市價值指標體系的基礎上加入了宜創指標。具體指標如下：R&D經費占GDP的比重、專利申請量、發明專利申請量、專利授權量、發明專利授權量、技術合同、技術合同成交總額。

本文采用最大熵值法計算各個城市歷年的宜居、宜商、宜業、宜學、宜游、宜創特征的代表值，從而構成城市價值特征指數。黃飛雪、趙華平認為城市間房價存在著空間相關性。因此，本文將構建城市價值對商品房價的空間評價模型。本文的數據選取中國大陸創新能力前25名的14個地級市，包括北京、天津、上海、杭州、廣州、深圳、大連、南京、寧波、合肥、青島、武漢、長沙和成都。利用MapInfo，計算出14個城市之間的距離，用城市間距離平方倒數的1000倍作為空間權重矩陣中的元素值，利用這14個城市的商品房銷售價格的對數值lnHP，得到商品房價的Moran I指數為0.217，對應的統計量為0.000，表明商品房價空間分布具有相關性。根據城市價值對商品房價格影響的評價模型的選擇，利用拉格朗日乘數法進行檢驗。設LML和LME分別為空間滯后和誤差評價模型的LM統計量，運用Matlab軟件，得到選定的14個城市統計量LML=29.3841，LME=7.1449，LML>LME，故應選擇空間滯后評價模型。對于滯后評價模型，還需要確定效應是隨機還是固定的。經計算，得到空間Hauseman檢驗統計量值為8.7126，對應的x2（4）的概率值p為0.0423，選擇固定效應模型。因此，最終選擇了包含固定效應的城市價值對商品房價影響的空間滯后評價模型。

利用Matlab（2009）對選擇的模型進行估計，結果如表1。

觀察表1中的R2，Sigma2，LogL等統計量，比較分析4種固定效應可以看出時間固定效應模型優于其他三種，故最終選定了時間固定效應模型進行分析。

從表1可以看出，空間的自回歸系數W*dep.var的估計值都為正數，并且都通過了1%的顯著性檢驗，說明了14個城市的商品房價之間存在顯著的空間正相關關系。宜業、宜商、宜學、宜創、區位對商品住宅的價格影響顯著，說明當前就業水平依然是人們選擇城市的一個重要依據，宜業和宜學的顯著性也說明了大量高校畢業生和進城務工人員集聚于北京、上海、廣州、深圳等城市的一個重要原因是這些地方能夠提供更多的教育機會和就業機會。并且，對于新加入的宜創指標對商品房價格的影響，說明在政府“萬眾創新，大眾創業”的號召下，一個城市所具備的創新能力越來越成為人們選擇居住城市的一個重要因素。因此，政府在實施房價調控政策時不應該只關注房價波動，還應該關注房價水平是否與城市價值相協調。對于一部分城市而言，比如經濟發展良好、創新能力強的城市，如果過度打壓會降低房地產行業的競爭水平，甚至阻礙中國房地產市場的健康發展，特別是在當前經濟發展速度存在下行壓力的情形下，這一點更需引起注意。

（作者單位為山西財經大學）

[作者簡介：郭婷（1990—），女，山西河津人，碩士，研究方向：房地產管理。]

參考文獻

[1] 范新英.中國城市房價的空間非線性機理研究[D].山西財經大學，2015.

[2] 趙華平，張所地.城市宜居性特征對商品住宅價格的影響分析——基于中國35個大中城市靜態和動態空間面板模型的實證研究[J].數理統計與管理，2013，32（4）：706-717.