土地價格的時空演變及其影響因素解析(編輯修改稿)
2024-07-23 15:01 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 場距離錢江新城距離西湖距離 模型的函數(shù)形式設(shè)定根據(jù)上述所選的變量，在研究土地價格的影響因素時，本文設(shè)定基本模型的函數(shù)形式為： （式1）其中，P為土地價格，Xi（i=1，2，…，5）為出讓地塊的特征變量，Ti（i=1，2，…，8）為時間趨勢變量，ε為隨機(jī)誤差項。但是，如果出讓地塊之間存在空間依賴性，則應(yīng)采用空間計量模型。常用的空間計量經(jīng)濟(jì)模型有兩種結(jié)構(gòu)形式，即空間滯后模型（Spatial Lag Model，SLM）與空間誤差模型（Spatial Error Model，SEM）[68]。（1）空間滯后模型（SLM）的函數(shù)形式為： （式2）其中，ρ為空間相關(guān)系數(shù)，W為空間權(quán)重矩陣，其他同（1）式。ρ一般在1到1之間取值。ρ0表示空間正相關(guān)，ρ0表示空間負(fù)相關(guān)。如果ρ=0，（1）式就變成了標(biāo)準(zhǔn)線性回歸模型。該模型表明空間依賴存在于因變量土地價格之間，反映了整個系統(tǒng)內(nèi)相鄰地塊的價格之間存在相互影響。（2）空間誤差模型（SEM）的函數(shù)形式為： （式3） （式4）其中，W為權(quán)重矩陣，λ為空間自回歸系數(shù)，ε為隨機(jī)誤差項向量，μ~N(0，σ2I)，其他同（1）式。該模型表明空間依賴存在于誤差項之間，反映了鄰近地塊價格的估計殘差項之間存在相互影響。由于空間計量模型違背了OLS估計的一些基本假定，所以通常采用極大似然法對SLM和SEM的參數(shù)進(jìn)行一致和漸進(jìn)有效的估計，然后使用對數(shù)似然函數(shù)值（LogL）、似然比率（LR）、赤池信息準(zhǔn)則（AIC）、施瓦茨準(zhǔn)則（SC）等檢驗準(zhǔn)則來判斷哪個模型更加適合。LogL值越大，LR值越顯著，AIC值和SC值越小，模型的擬合效果越好。3 基于空間計量模型的實證結(jié)果分析 空間效應(yīng)檢驗根據(jù)空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)原理，在使用空間計量模型之前，必須對土地價格的空間效應(yīng)進(jìn)行檢驗，常用的方法是Moran’s I指數(shù)法。如果存在空間效應(yīng)，則進(jìn)一步構(gòu)建空間計量經(jīng)濟(jì)模型，進(jìn)行空間計量估計。Moran’s I∈[1，1]，｜I｜越大表示相關(guān)性越高。若I0，則土地價格之間存在空間正相關(guān)；若I0，則土地價格存在空間負(fù)相關(guān)；若I為0，則土地價格隨機(jī)獨(dú)立分布。，運(yùn)用OpenGeoda軟件計算得到土地價格的全域Moran’s ，并且Moran’s I在1%水平顯著，其散點圖如圖1所示。這表明杭州市土地價格在區(qū)域分布上具有明顯的空間效應(yīng)，說明土地價格的空間分布不是隨機(jī)的，而是具有一定的空間相關(guān)性。因此，可以采用空間計量模型進(jìn)行估計。圖1 杭州市土地價格Moran指數(shù)散點圖 Moran’s I scatter plot of land prices in Hangzhou 模型的估計和選擇對比因變量和自變量進(jìn)入模型的各種形式（自然對數(shù)和非自然對數(shù)），發(fā)現(xiàn)因變量（土地價格）以自然對數(shù)形式、自變量以非對數(shù)形式進(jìn)入模型的對數(shù)線性模型的擬合效果最好。因此，本文構(gòu)建對數(shù)線性的SLM和SEM的特征價格模型。采用147宗土地的交易數(shù)據(jù)，利用OpenGeoda軟件得到兩個空間計量模型的估計結(jié)果，具體見表3。當(dāng)然，為了進(jìn)行對比，表3也給出了OLS估計的結(jié)果。由于SLM和SEM是以最大似然法進(jìn)行估計的，以基于殘差平方和分解的擬合優(yōu)度R2作為判別模型優(yōu)劣的指標(biāo)已不再適用，但可以通過對數(shù)似然函數(shù)值（LogL）、赤池信息準(zhǔn)則（AIC）和施瓦茨準(zhǔn)則（SC）來判斷。表3中各項檢驗準(zhǔn)則的結(jié)果表
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