區(qū)位作為房地產(chǎn)的重要特征,是形成城市間房地產(chǎn)價(jià)格差異和城市內(nèi)不同區(qū)域房地產(chǎn)價(jià)格差異的重要原因,但不是唯一原因。國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)證明人們的預(yù)期對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的變動(dòng)有著不可忽視的作用,而人們對(duì)未來(lái)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展、收入變動(dòng)、房?jī)r(jià)變動(dòng)的預(yù)期更多源于國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展規(guī)劃、城市規(guī)劃、生態(tài)環(huán)境建設(shè)規(guī)劃等的制定和出臺(tái),因此,研究區(qū)位因素和規(guī)劃預(yù)期因素對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的作用成為國(guó)內(nèi)外理論界和實(shí)務(wù)界關(guān)注的焦點(diǎn)。<br>　　區(qū)位是空間位置關(guān)系的反映,規(guī)劃是城市未來(lái)發(fā)展的藍(lán)圖,因此,在房地產(chǎn)評(píng)估中需要采用空間數(shù)據(jù)處理技術(shù)、空間統(tǒng)計(jì)分析方法來(lái)實(shí)現(xiàn)房... 區(qū)位作為房地產(chǎn)的重要特征,是形成城市間房地產(chǎn)價(jià)格差異和城市內(nèi)不同區(qū)域房地產(chǎn)價(jià)格差異的重要原因,但不是唯一原因。國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)證明人們的預(yù)期對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的變動(dòng)有著不可忽視的作用,而人們對(duì)未來(lái)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展、收入變動(dòng)、房?jī)r(jià)變動(dòng)的預(yù)期更多源于國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展規(guī)劃、城市規(guī)劃、生態(tài)環(huán)境建設(shè)規(guī)劃等的制定和出臺(tái),因此,研究區(qū)位因素和規(guī)劃預(yù)期因素對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的作用成為國(guó)內(nèi)外理論界和實(shí)務(wù)界關(guān)注的焦點(diǎn)。
　　區(qū)位是空間位置關(guān)系的反映,規(guī)劃是城市未來(lái)發(fā)展的藍(lán)圖,因此,在房地產(chǎn)評(píng)估中需要采用空間數(shù)據(jù)處理技術(shù)、空間統(tǒng)計(jì)分析方法來(lái)實(shí)現(xiàn)房地產(chǎn)價(jià)格的空間比較分析和規(guī)劃預(yù)期的數(shù)字化模擬,以提高評(píng)估結(jié)果的客觀(guān)合理性和科學(xué)動(dòng)態(tài)性。本文集成應(yīng)用了3S技術(shù)、面板數(shù)據(jù)模型、空間計(jì)量模型和Matlab、Eviews、Stata統(tǒng)計(jì)軟件包,構(gòu)建了城市商品住宅宜居性特征空間評(píng)價(jià)模型、礦業(yè)城市商品住宅價(jià)格空間評(píng)價(jià)模型、市場(chǎng)參與者異質(zhì)預(yù)期對(duì)房?jī)r(jià)影響的雙固定效應(yīng)變截距模型、城市房地產(chǎn)預(yù)期評(píng)估模型、包含宏觀(guān)調(diào)控虛擬變量的房?jī)r(jià)與租金變系數(shù)面板模型,提出了城市房地產(chǎn)空間預(yù)期評(píng)估方法,通過(guò)實(shí)證分析得到市場(chǎng)參與者的異質(zhì)預(yù)期、規(guī)劃預(yù)期、自然區(qū)位、政治區(qū)位、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是影響房地產(chǎn)價(jià)格的主要因素,不同規(guī)劃預(yù)期因素對(duì)商品住宅價(jià)格的影響在方向和提前期上存在顯著差異,房?jī)r(jià)變動(dòng)對(duì)宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)的影響、宏觀(guān)調(diào)控下房?jī)r(jià)與租金的關(guān)系存在顯著的城市差異等研究結(jié)論。主要貢獻(xiàn)如下:
　　1.提出了城市宜居性特征評(píng)價(jià)體系和礦業(yè)城市商品住宅價(jià)格影響因素體系,構(gòu)建了城市商品住宅宜居性特征和礦業(yè)城市商品住宅價(jià)格的空間評(píng)價(jià)模型
　　在國(guó)內(nèi)外關(guān)于城市宜居性特征評(píng)價(jià)體系和商品住宅價(jià)格影響因素體系的基礎(chǔ)上,通過(guò)增加自然、政治、交通和文化四個(gè)區(qū)位指標(biāo)和礦業(yè)依存度、礦業(yè)從業(yè)率、資源開(kāi)采度、礦產(chǎn)資源價(jià)格四個(gè)資源特征指標(biāo),形成了城市宜居性特征評(píng)價(jià)體系和礦業(yè)城市商品住宅價(jià)格影響因素體系。通過(guò)對(duì)2005-2010年中國(guó)35個(gè)大中城市和2003-2010年中國(guó)21個(gè)礦業(yè)地級(jí)市與39個(gè)非礦業(yè)地級(jí)市的實(shí)證研究,構(gòu)建了城市商品住宅宜居性特征空間評(píng)價(jià)模型和礦業(yè)城市商品住宅價(jià)格空間評(píng)估模型,得出自然區(qū)位、政治區(qū)位、基礎(chǔ)設(shè)施投資、氣候條件、經(jīng)濟(jì)水平是形成城市間商品住宅價(jià)格差異的主要原因;環(huán)境因素、資源特征、基礎(chǔ)設(shè)施、自然區(qū)位和政治區(qū)位是影響礦業(yè)城市商品住宅價(jià)格的重要因素,而人口數(shù)量、交通區(qū)位和文化區(qū)位是影響非礦業(yè)城市商品住宅價(jià)格的重要因素。
　　2.分析了收入異質(zhì)預(yù)期和規(guī)劃預(yù)期對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的影響,構(gòu)建了異質(zhì)預(yù)期對(duì)住宅價(jià)格影響的雙固定效應(yīng)變截距模型和房地產(chǎn)預(yù)期評(píng)估模型
　　以Giovanni Favaray&Zheng Song提出的異質(zhì)預(yù)期為基礎(chǔ),分析了異質(zhì)預(yù)期條件下市場(chǎng)參與者的最優(yōu)住宅使用數(shù)量和市場(chǎng)均衡價(jià)格,通過(guò)對(duì)1999-2011年中國(guó)31個(gè)省、市、自治區(qū)的實(shí)證研究,構(gòu)建了市場(chǎng)參與者異質(zhì)預(yù)期對(duì)住宅價(jià)格影響的雙固定效應(yīng)變截距模型,得出市場(chǎng)參與者的異質(zhì)預(yù)期程度與商品住宅價(jià)格呈正相關(guān)關(guān)系,且住宅市場(chǎng)存在類(lèi)似于股市的短期動(dòng)量和長(zhǎng)期反轉(zhuǎn)現(xiàn)象。從城市各種規(guī)劃對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的影響出發(fā),建立了城市房地產(chǎn)價(jià)格預(yù)期因素體系,以張所地構(gòu)建的“城市不動(dòng)產(chǎn)動(dòng)態(tài)與預(yù)期評(píng)估模型”為基礎(chǔ),通過(guò)對(duì)模型的簡(jiǎn)化,以及對(duì)2000-2011年中國(guó)31個(gè)地區(qū)的實(shí)證研究,構(gòu)建了包含先行因素、現(xiàn)實(shí)因素和預(yù)期因素的房地產(chǎn)預(yù)期評(píng)估模型,得出建材價(jià)格對(duì)商品住宅價(jià)格有滯后三期的正影響,老年人口撫養(yǎng)比對(duì)商品住宅價(jià)格有顯著的負(fù)影響,而少年人口撫養(yǎng)比對(duì)商品住宅價(jià)格的影響不顯著,不同預(yù)期因素對(duì)商品住宅價(jià)格的影響在方向和提前作用期上存在顯著差異。
　　3.系統(tǒng)分析了住房?jī)r(jià)格變動(dòng)對(duì)居民消費(fèi)支出、人均GDP、居民人均可支配收入、居民消費(fèi)水平和開(kāi)發(fā)商住房投資的影響途徑,實(shí)證研究了住房?jī)r(jià)格變動(dòng)對(duì)宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)影響的區(qū)域差異
　　在國(guó)內(nèi)外關(guān)于住房?jī)r(jià)格變動(dòng)對(duì)GDP、居民消費(fèi)支出的影響研究基礎(chǔ)上,增加了人均可支配收入、房地產(chǎn)投資和居民消費(fèi)水平對(duì)住房?jī)r(jià)格變動(dòng)的響應(yīng)過(guò)程,系統(tǒng)分析了住房?jī)r(jià)格變動(dòng)對(duì)宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)的影響途徑。以面板向量自回歸模型為基礎(chǔ),通過(guò)對(duì)2000-2011年中國(guó)31個(gè)省、市、自治區(qū)的實(shí)證研究,得出城鎮(zhèn)居民消費(fèi)支出、人均 GDP、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平對(duì)住房?jī)r(jià)格變動(dòng)在東、中、西部表現(xiàn)出不同的響應(yīng)過(guò)程,只有房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)商的住房投資對(duì)住房?jī)r(jià)格變動(dòng)的響應(yīng)不存在區(qū)域差異。
　　4.構(gòu)建了包含宏觀(guān)調(diào)控虛擬變量的房?jī)r(jià)與租金變系數(shù)面板模型,分析了宏觀(guān)調(diào)控影響下房?jī)r(jià)與租金關(guān)系的城市差異
　　在國(guó)內(nèi)外關(guān)于房?jī)r(jià)與租金關(guān)系模型研究的基礎(chǔ)上,增加了房地產(chǎn)宏觀(guān)調(diào)控虛擬變量,通過(guò)對(duì)1998-2010年中國(guó)35個(gè)大中城市的實(shí)證研究,構(gòu)建了包含宏觀(guān)調(diào)控虛擬變量的房?jī)r(jià)與租金變系數(shù)面板模型,得出城市的人口構(gòu)成不同、房地產(chǎn)需求類(lèi)型不同等導(dǎo)致了房?jī)r(jià)與租金的關(guān)系在不同城市有不同的表現(xiàn);城市的經(jīng)濟(jì)狀況、物價(jià)變動(dòng)、人口構(gòu)成、房地產(chǎn)供給結(jié)構(gòu)、其他扶持性政策等導(dǎo)致了宏觀(guān)調(diào)控對(duì)房地產(chǎn)銷(xiāo)售市場(chǎng)和租賃市場(chǎng)有不同的影響。