基于HPM的水文化價值定量評估研究
——以秦淮河風光帶為例

劉素芳，陳 菁，陳 丹，王 凱，趙思遠，田振宇

(1.河海大學南方地區高效灌排與農業水土環境教育部重點實驗室，南京 210098；2.河海大學水利水電學院，南京 210098；3.江蘇省南京市水利局，南京 210098)

水文化是指人們在社會實踐中，以水為載體，創造的物質，精神財富的總和，是民族文化中以水為載體形成的各種文化現象的統稱[1]。我國的水文化歷史悠久、形式多樣、內涵深刻，水文化遺產具有重要的歷史、文化、科學、藝術、經濟和水利功能價值[2]。充分認識水文化的歷史意義和現實價值，對深入挖掘和弘揚水文化、保護水文化遺產及加強水文化建設有著重要的意義[3,4]。

水文化價值研究較多：劉新榮探討了水文化的個性價值構成和評價體系并構建了個性文化和諧價值模型[5,6]；譚徐明、張念強等人闡釋了水文化遺產的定義、特點、類型與價值，并運用層次分析法對京杭運河古代水利工程的綜合價值進行了評估研究[7,8]；張志榮、李亮等人對大運河杭州段水文化遺產的內涵與價值進行了研究[9]；李丹陽、李小征揭示了水文化在當代的價值特性[10]；李悅、劉建林等分析了渭河水文化的內涵及功能價值[11]；王慶利對淮河水文化建設的內涵及功能價值進行了分析[12]。因水文化的非商品性，難以將其價值量化評估，以上研究大多為定性研究或半定量研究，難以直觀地評估水文化的價值量。

目前，關于水文化價值定量研究的方法較少，但可參考生態價值、開放空間價值、環境價值、文化遺產價值的定量評估方法[13,14]。較常運用的有以下幾種：如條件價值法(Contingent Valuation Method，CVM)，一般采用問卷調查法，具有可操作性強、適用性廣等優點，但其結果的準確性與調查方案設計的嚴謹性及被調查對象的不同關系較大，主觀性較強[15]；旅行費用法(Travel Cost Method，TCM)評估的是旅游者通過消費環境商品或服務所獲得的效益，即游客對旅游場所的支付意愿，較適用于景區旅游價值量的評估；機會成本法(Opportunity Cost Approach，OCA)，是指在無市場價格的情況下，資源使用的成本可以用所犧牲的替代用途的收入來估算，適用于具有多種用途的稀缺資源的價值評估；特征價格法(HPM)，是根據住宅或土地區位差異而產生的價值變化來評估公共資源的價值，較其他價值評估方法具有容易取樣、模型經濟意義直觀、計算相對簡單等優點。

因秦淮河風光帶兩岸樓盤林立，且到秦淮河風光帶不同距離的住宅存在價格差異，符合人們通過選擇居住地點來表示他們對公共資源的偏好，即HPM的“用腳投票”(Tiebout, 1956年)的特征，同時能使秦淮河風光帶的價值在市場經濟中得到反映，從而定量評估秦淮河水文化得價值量。故本文嘗試選用HPM對秦淮河風光帶水文化價值進行定量評估研究。

1 水文化價值定量評估的HPM模型

HPM是根據人們為優質環境的享受所支付的價格來推算環境質量價值的一種估價方法。HPM結合了美國學者Lancaster的消費者理論(1996年)與經濟學家Rosen的供求均衡模型(1974年)，是對異質商品中既緊密聯系又相互區別的各種屬性進行定價的一種研究方法[16,17]。由于組成環境商品和服務的各屬性的數量及組合方式不同，商品的價格產生了差異，該方法即是通過研究每增加一單位的屬性分析消費者愿意額外支付的費用，來評估該影響因子的隱含價格，又稱為邊際隱性價格。HPM認為房地產價格是由對房地產有影響的一系列特征所組成的，其理論依據是效用函數理論、需求函數理論、市場均衡理論以及隱含特征價格理論，因此方法理論比較完善[18,19]。據以往研究，對房地產價格有影響的特征主要可分為三大類：區位特征、建筑特征及鄰里特征，每一類包含多個影響因子，如房屋裝修程度、建筑年齡、教育條件、周邊醫院、商場數量等。而這三類特征只包括影響房地產價格的一般因素，對具有水文化價值的河流風光帶兩岸的住宅并不具有完全適用性，必須增加河流風光帶水文化這一影響因子。通過調查發現，秦淮河風光帶整治前后對兩岸房地產價格產生了較明顯的影響，且到秦淮河風光帶不同距離的樓盤存在價格差異，到秦淮河風光帶直線距離既反映出兩岸居民享受水文化的便利程度，又能反映出水文化對房地產的影響程度。本文選用HPM定量分析水文化價值，將到秦淮河風光帶直線距離作為評判水文化影響程度的一項影響因子，構建適用模型進行計算和分析。HPM的模型基本形式一般為：

線性形式：

P=?0+?1X1+?2X2+…+?nXn+ε

(1)

半對數方程形式：

lnP=?0+?1X1+?2X2+…+?nXn+ε

(2)

對數形式：

lnP=?0+?1lnX1+?2lnX2+…+?nlnXn+

?′1X′1+?′2X′2+…+?′nX′n+ε

(3)

式中：P為交易市場上掛牌出售的住宅單價；X1,X2,…,Xn為自變量即各項影響因子；?1，?2，…，?n、?′1，?′2，…，?′n為模型系數；?0為常數項；ε為誤差項。

因針對具體的對象，無法通過經驗判斷來選擇最佳模型形式，故需要使用SPSS軟件中的回歸技術對代入3種模型方程的數據進行反復試算，得到參數結果，選取能反映自變量與因變量之間線性關系的復相關系數R及R2值較大者，以及標準誤差D-W值較小者對應的模型為最佳模型。將統計好的數據代入模型中，使用SPSS平臺對數據進行逐步回歸分析，得到自變量的彈性系數，彈性系數反映在其他變量保持不變的條件下，因變量對某一自變量的彈性，所表示的經濟含義為自變量的單位變化引起的因變量的變化量。由評判水文化影響程度的自變量彈性系數可得出：在其他影響因子不變的條件下，住宅到秦淮河距離的單位變化，引起住宅價格的變化量，以此推算出秦淮河風光帶水文化價值量。

2 秦淮河風光帶水文化價值定量評估實例分析

2.1 基本概況

一水秦淮，蜿蜒曲折，橫貫南京腹地，對古城南京的形成與發展起到重要的作用，被稱為南京的母親河。南京市于2002年始用3 a的時間治理外秦淮河，沿兩岸修復、建成了包括明代城墻、兩小無猜、聚寶甕城、越城故地、牧童遙指、賽虹橋、賞心亭、石頭城、河口閘及南京水利展示館在內的10個水文化景點，對古城南京水文化遺產的保護和傳承具有積極意義。本文選取草場門至清涼門一段秦淮河風光帶作為研究對象，此段有斑駁滄桑的明代城墻；有東吳“金陵第一要塞”的石頭城；有“鬼臉照鏡”的奇妙傳說；有“石城霽雪”的旖旎風光；有微波秦淮上的游船畫舫；有百舸爭流的傳統龍舟賽……這些都是因秦淮河而生的水文化遺產的重要載體，也為兩岸居民提供了休閑、娛樂、感受歷史與學習文化的必要條件，其價值不可忽視。

2.2 數據來源與特征變量選取

運用HPM對秦淮河風光帶水文化價值進行定量研究，調查選擇的住宅類型為相似性較高的普通住宅，價格也更具有可比性，從而能夠盡量減小誤差。此外，不同時期市場價格會產生一定變化，需要在較短的時間段進行數據的收集工作，以期獲得在同一市場的價格調查結果。本論文即選用了南京市研究選擇“房天下”(http:∥fangjia.fang.com/nanjing/)網站上在2016年4-10月期間公布的住宅價格為研究的因變量，并對這些數據進行動態跟蹤和更新。以秦淮河風光帶兩岸的22個住宅小區一共310套普通住宅作為調查對象，統計詳細的住宅特征信息。

綜合秦淮河風光帶兩岸住宅特征和現實情況，選擇自變量指標，并進行變量的量化與經濟預測：在變量量化方式的選擇上，主要有兩種形式，第一種直接選取變量的實際數值；第二種形式為賦值量化，對于分類型的變量的不同類型賦予代表類型的順序取值，涉及范圍的指標均統計以住宅為中心1 km以內。各項指標的經濟預期若為正相關則標記為“+”，負相關則標記為“-”。 特征變量的選擇、量化過程及預期如表1所示。

表1 特征變量的選擇、量化及預期表Tab.1 The selection, quantification and prediction of characteristic variables

2.3 模型的選擇

以住宅單價為因變量，以表1中的特征變量為自變量，將已統計好的7130個數據分別代入HPM的3種模型方程中，并使用SPSS19.0統計軟件中的回歸技術進行反復的試算，試算后得到的模型參數結果與方差分析結果如表2和表3所示。

表3 模型的方差分析結果Tab.3 The results of variance analysis

從表3的方差分析結果對比可以看出，3種模型的F統計量概率P值Sig.均為0，在設定顯著性水平0.05之下，說明都具有顯著的線性關系。而表2中3種模型調整后的判定系數R2分別為0.904、0.885、0.959，可見對數模型調整后的R2較其他兩種模型大，基本模型所能解釋因變量差異約為95.9%，說明模型的擬合程度較好，具有較好的解釋能力。宜選取對數模型進行數據的回歸分析。

在對數模型中，變量的參數稱為偏斜率系數，又稱為偏彈性系數，每一個偏斜率系數度量了在其他變量保持不變的條件下，因變量對某一解釋變量的偏彈性。自變量的系數所表示的經濟含義是指特征變量每變化1%，引起的因變量的百分比變化。

2.4 模型的分析與檢驗

2.4.1 回歸分析

線性對數模型選定后，將統計好的因變量及21個自變量的數據代入模型中，使用 SPSS19.0平臺對數據進行逐步回歸分析。在軟件自動剔除存在無效數據的特征變量后，一共剩下20個特征變量(見表1)。在使用“進入”方法進行的初步回歸分析中，存在部分變量相關性不顯著、變量之間有輕度共線性等問題，因此需要在20個特征變量中選取出最優的回歸子集，找到相關顯著性水平在5%以下的變量子集。回歸分析結果如表4所示。

表4 對數模型回歸分析系數表Tab.4 Regression analysis of logarithm model

從表4可以看出，最終入選的變量相比較于初步回歸分析的初始變量有所差別，剔除了不顯著相關的變量，僅留下了9個變量，其中8個自變量，1個因變量。8個自變量分別為房屋的房間數、房屋的建筑面積、房屋所在樓層、房屋裝修程度、房屋的通風采光度、建筑年齡、到商業中心的直線距離和到秦淮河風光帶直線距離。

2.4.2 顯著性檢驗和方差分析

從表2可知，各自變量對因變量的線性對數模型的復相關系數R=0.984、判定系數R2=0.969、調整R2=0.959，說明自變量和因變量之間的線性關系很強，線性對數模型所能解釋因變量差異的百分比約為 95.9%，具有很好的解釋能力，達到很好的效果。

從表3可知，線性對數模型回歸方程方差分析F檢驗的顯著性水平為0，說明方程的回歸關系是高度顯著的，全部回歸系數同時為零的可能性小于0.001，即表示進入模型方程的住宅特征變量與因變量之間的線性關系是成立的(見表5)。

表5 方差分析Tab.5 Variance analysis

2.4.3 共線性檢驗

如表6所示，根據模型回歸分析中共線性統計的結果表明，方差膨脹因子VIF值都在當0

2.4.4 殘差統計

回歸模型的殘差統計量如表7所示。

表6 線性對數模型共線性檢驗結果Tab.6 Collinearity assessment of linear log model

表7 回歸分析結果的殘差統計Tab. 7 Residual statistic results of regression analysis

如圖1所示，模型回歸標準化殘差的直方圖趨勢基本與所估計的曲線基本吻合。如圖2所示，標準化殘差的 P-P 圖中，標準化殘差的散點也基本分布在直線上，都說明標準化殘差成正態分布。

圖1 回歸結果標準化殘差直方圖Fig.1 Normalized histogram of regression results

圖2 回歸結果標準化殘差P-P圖Fig.2 Normalized residual P-P diagram of regression results

2.4.5 散點統計

如圖3所示，以變量“DEPENDENT”為X軸變量，變量“ADJPRED”為Y軸變量，反映的是因變量與回歸標準化預測值的散點圖。由圖3可知，散點基本都呈一條直線狀分布，說明預測值和觀測值很接近，預測效果較好。

圖3 模型回歸分析結果散點圖Fig.3 Scatter plot of regression analysis

經驗證分析可知，回歸調整校正后的結果與模型擬合程度較高，回歸結果是可靠的。

3 結 語

通過比較分析幾種價值定量研究方法，提出了定量分析水文化價值特征價格法(HPM)。將該方法應用于南京市秦淮河風光帶，選取20個特征變量對風光帶兩岸310套住宅進行調查統計，運用SPSS軟件分析選取最佳的對數模型，并分析出每一特征變量的偏彈性系數。研究表明：①運用HPM對秦淮河風光帶水文化價值進行定量評估研究是可行的，且對數模型具有可靠性。②模型分析中，自變量“到秦淮河風光帶距離”的偏彈性系數為負值，說明這一自變量與因變量成負相關，即離秦淮河風光帶距離越近，住宅價格越高。③由所需自變量偏彈性系數為-0.255可知，自變量“到秦淮河風光帶距離”的單位變化，引起的因變量的變化為25.5%，定量反映了秦淮河風光帶水文化對房地產經濟的貢獻度。

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