城市土地价格影响因素分析

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1、城市土地价格影响因素分析钟帅发布时间:2011-03-16　　摘要：利用中国35个大中城市2000—2008年的数据建立面板模型，对影响城市土地价格的因素进行实证检验。实证结果表明了长期内城市土地价格与城市人口规模具有显著的正相关关系，城市人口规模的扩张成为了土地价格不断上涨的推动因素。与此同时，考量了居民收入水平、储蓄水平以及房地产开发对城市土地价格变化的影响。　　关键词：城市，土地价格，人口规模，面板数据 　　　　一、理论探讨　　中国自从1998开始启动城市住房商品化改革以来，城市土地这一重要的自然资源和生产要素逐渐开始由市场机制进行配置。随着中国城市住房商品化改革逐步推进，城市化进程

2、的快速深入，对城市土地的需求持续高速增长。与此同时，伴随着土地招标、拍卖、挂牌以及协议出让等交易制度的不断发展和完善，中国城市土地市场逐渐形成，城市土地价格的形成、变化及其背后的推动因素成为理论界和实务界关注的焦点。　　Capozza和Helsley(1989)提出的单中心城市地价的动力学模型认为城市土地价格由农业价值，转换成本，区位价值和发展价值四部分构成，而在长期由人口规模增长所表征城市发展速率才是造成城市间土地价格差异的根本原因。　　胡冠军（2007）采用全国27个大中城市2000—2004年土地市场样本数据建立城市地价水平的PanelData模型，验证了城市人口规模与土地价格存在正

3、相关关系。柯善咨、何鸣（2008）根据单中心城市模型和中国土地市场若干特点建立了城市地价检验模型，并利用地级及地级以上城市地价的横截面数据进行了计量分析，结果表明城市人口和收入是城市地价的重要决定因素。张娟凤、贾生华（2008）基于衍生需求模型构建理论框架，对长三角城市的实证研究认为城市基础设施投资强度、人均持有流动资产水平和城市住宅开发量三个决定因素对于解释城市间住宅土地价格差异有显著性贡献。　　自从1998年国务院下发《国务院关于进一步深化城镇住房制度改革加快住房建设的通知》以来，城市住房商品化改革逐步深入，中国城市土地价格经历了一个持续的快速上涨阶段，与此同时，中国的城市化率水平从2

4、000年的36%上涨到2008年的46%。在不断推进城市化进程中，中国各大中城市市辖区人口的持续上升从根本上构成了对城市土地不断增长的需求，推动城市土地价格水平不断上涨。同时，考虑到从人口规模扩张到形成对土地的有效需求的过程中，有效支付能力和房地产开发商的参与必不可少，因此必须同时考量城市居民收入水平、储蓄水平和房地产开发对城市土地价格的影响。　　二、模型与实证检验　　文中所有数据均来自历年的《中国统计年鉴》和《中国城市统计年鉴》。城市土地价格水平用各城市历年的土地交易价格指数来度量，本文选取了全国有代表性的35个大中城市作为样本，所有数据均以2000年为基期进行折算。用这35个城市的年末

5、非农业人口数表示城市人口，用城市的职工平均工资水平来代表城市居民的平均收入水平。用各个城市历年的年末城乡居民储蓄余额与城市人口数之比表示城市人均储蓄水平。最后，为了衡量一个城市的房地产开发水平，我们采用一个城市当年的房地产投资额占城市GDP的比重来作为这个城市当年的房地产开放水平的指标，房地产投资额占城市GDP比重越高，说明该城市当年房地产开发水平越高。　　综合考虑城市人口，平均收入水平，储蓄水平和房地产开放水平对城市土地价格的影响，利用全国35个大中城市2000—2007年的数据建立面板模型。笔者分别检验了线性，半对数和双对数三种形式，发现只有双对数函数拟合度较高，同时考虑到双对数形式函

6、数具有清晰的经济学意义，故本文中采用双对数形式建立面板数据模型如下：   　　下标i代表城市，t代表时间，c为截距项，Pi，t，popi，t，Wi，t，Si，t分别表示该城市当年的土地交易价格指数（2000年基期折算），非农业人口数，平均工资和人均储蓄额。ri，t是该城市当年房地产投资额占城市GDP的比重，表示房地产开放水平。εi，t为误差项，?鄣i，t为偏离平均截距项的个体效应水平。　　根据常数项采用不同的形式，面板数据模型可分为合并模型，固定效应模型和随机效应模型。通常我们可以根据F来确定是采用合并模型还是固定效应模型，而通过Hausman检验可以确定是采用固定效应模型还是随机效应模型

7、。通过对数据的检验结果可知，以上面板数据模型应采用固定效应模型。本文采用截面固定效益模型，?鄣i代表横截面固定效应，同时利用GLS回归方法（cross-sectionweights）消除面板数据中的截面异方差，利用WhitePeriod加权矩阵得到稳健方差，消除序列相关对回归结果的影响。　　模型回归结果如下：　　　　三、研究结论与启示　　从回归结果可以看出，整体上城市土地价格水平与城市人口规模、人均储蓄水平和房地产开发水