南京市地价差异及区位影响因子研究

1、南京市地价差异及区位影响因子研究刘娟东南大学经济管理学院,南京(211189E-mail:lemon19628摘要:本文以20022006年的土地出让交易数据为基础,对南京市的土地交易价格的总体状况进行了分析,得出南京市的地价较为稳定和地价分布符合南京市国土局对城区各等级规划的结论。并利用Eviews软件,建立起住宅、商业、二类居住用地价格与影响其分布的区位因子的最优模型,结果表明南京市已进入多中心的城市发展阶段。关键词:地价,土地等级,时空差异,区位因子1 综述上个世纪80年代后期,国家对城市土地使用制度进行了改革,变原来的无偿、无期限、无流动的使用为有偿、有限期、可流动的土地使用制度。于是

2、,我国的土地市场开始形成,土地出让时的地价问题开始涌现出来。在18世纪,西方一些经济学家就开始注意到地租问题,但对象一直集中在农村用地。1964年,阿朗索(William Alonso教授提出了著名的城市区位论,开始了对城市地价的系统分析。城市地价的分布规律(Diamond DB Jr.,1980及其与城市区位要素的关系(Yeates MH.,1965方面的研究在国外十分盛行。随着我国土地交易市场的日益完善,数据资料逐渐丰富起来。自20世纪90年代开始国内学者也开始研究我国地价问题,主要集中在对地价影响因子的空间叠加分析、空间分布规律和分布特征方面的分析(陈燕,2006。如:杜德斌、徐建刚(1

3、997以上海批租地块为样本,利用GIS和多元回归的分析方法,分析上海中心城区地价的空间分布与主要区位因子的线性关系及其形成原因;陆跃进、周生路(2003采用Access和mapinfo软件对19972001年南京城区土地出让地价数据进行属性和空间处理,并得出了土地出让价格空间和时间上的变化规律及其形成原因;杜小娅、陆跃进(2004根据南京1998年的出让地价资料,分析了南京市地价变化同主要区位因子的关系,利用spss软件得出相关模型等。目前,南京市的地价高居全国第三,一时成为人们关注的热点。1于是本文对近年来南京市土地出让价格在时间上的变化和空间上的分布规律进行了分析,并利用eviews软件对

4、地价的影响因子进行了回归,建立了最优模型,以期为政府控价和房产商提供参考。2 研究区概况1997年南京市国土局根据主城区2经济发展水平、城市建设状况、土地开发利用状况等,修正了市区的土地等级分布情况,将主城区划分为7个土地级别,以新街口、山西路、夫子庙三个地段为中心,向外级别逐渐降低。7级外围的区域(雨花(部分、栖霞、江宁、浦口、六合等区为8级地段。33 数据资料与研究方法1来自中国社科院2007年6月27日公布的2007年房地产蓝皮书,但南京市国土局对此有争议。2南京主城区指长江以南、绕城公路以内的地域。3南京市国土局.南京市市区土地级别调整与基准地价评定报告R.1997(1 本文采集了南京

5、市土地储备中心20022006年商业、住宅、二类住宅4三类地块成交信息291条记录,首先利用“我要地图”软件划分出南京市的8个土地等级范围,并将以上样本点进行标记,记录各样本点的等级情况,以原始信息为基础对三类使用方式的土地不同的等级交易量情况及其分布进行了简单分析。然后对记录进行了剔除于进一步分析;(2 由于获取资料的能力所限,本文在其后仅选取了供地方式是净地5的交易记录进行分析,得到114个样本;(3 然后按照各等级的土地容积率修正公式对地价进行了修正,见表1:表1. 各等级土地容积率修公式6(4 由于每一年的样本的数量有限,本文拿以2002年为基年的每年地价指数去除当年的地价来消除地价增

6、长而带来的地价差异,以哪一年为基年是次要的,并不会影响我们的检验结果;表2. 南京市地价指数(以2002年为基期7年代 商业地价指数住宅地价指数二类居住地价指数2003107.69 102.92 105.31 2004 114.62 113.87 114.24 2005 119.23 118.25 118.74 2006124.74124.54124.64(5 利用“我要地图”软件,测量各个样本点距新街口商服中心(以中山东路与中山路交叉路口为测量点、山西路商服中心(山西路与湖南路交界点、夫子庙商服中心(平江府4二类居住用地一般分为:A 区(商业、居住及其配套设施和B 区(地上宝船遗址公园广场,

7、地下商业、停车等相关配套设施 5出让地价有毛地地价和净地地价之分。毛价主要指基准地价中的土地所有权收益,净价除了包括土地所有权收益外,还包括征地或拆迁、安置费,配套费及开发费,利润、利息以及管理费等。毛价反映的是政府作为土地所有者应得的收益。本文主要研究土地等级对地价的空间分布影响,所以不考虑地上的附着权益而使用净价。 6陆跃进,周生路.南京城区土地出让价格时空变异研究.土壤,2003,35(3:217 7来自:中国城市地价动态监测系统, ,2007-06-191级2级3级R<2.0 R>4.0 2.0 4.0R R<2.0 R>3.8 2.0 3.8R R<1.

8、5 R>3.0 2.0 3.0R Y=X/0.83Y=X/1.22Y=X/(0.594+0.138R Y=X/0.85Y=X/1.2Y=X/(0.626+0.136RY=X/0.86Y=X/1.18Y=X/(0.716+0.1324级5级6级R<1.0 R>2.5 1.0 2.5R R<0.8 R>2.0 0.8 2.0R R<0.6 R>1.8 0.6 1.8R Y=X/0.84Y=X/1.18Y=X/(0.763+0.136RY=X/0.88Y=X/1.16Y=X/(0.781+0.162RY=X/0.90Y=X/1.15Y=X/(0.857+0.

9、131R7级8级R<0.5 R>1.6 0.5 1.6R R<0.4 R>1.4 0.4 1.4R Y=X/0.89Y=X/1.15Y=X/(0.879+0.136R Y=X/0.89Y=X/1.14Y=X/(0.857+0.132R 年代等级与贡院西街交叉口的直线距离,并测量各个样本点距离各个区域中心或区域交通节点的最短距离,这些地点分别是:盐仓桥、中央门、火车站、新庄、卫岗、中华门、汉中门。(6 在Eviews 中画各样本点价格与其等级的分布散点图,结合实际情况剔除掉明显失真的样本点,得到94个符合条件的样本点(其中商业类29宗、住宅类28宗、二类住宅37宗,并对三

10、类使用方式的土地样本点分别进行多元回归分析,建立各类土地使用类型的因变量 P (样本点土地的价格与自变量GRADE (样本点的土地等级、Dcen (样本点距新街口的直线距离、Dshan (样本点距山西路的直线距离、Dfu(样本点距夫子庙的直线距离、Dmin(样本点距区域中心或交通节点的最短直线距离的最优回归模型。4 20022006年地价时空差异特点分析表3对五年来各等级土地的交易情况进行了统计:表3.20022006年各等级土地交易量统计 单位:宗4.1 交易地价的总体状况304840101742040608010012020022003200420052006交易宗数图1. 2002200

11、6年土地交易量图首先我们从交易状况来看,由于城市的扩张,南京市的土地交易宗数在总体上是呈上升趋势的。另外,从图1中我们观察到土地交易有个规律:在每次的增长之后总会有一个小的回落,如2004年和2006年。这是因为,在每一次的交易量增长之后,土地供应会减少;而经过一段时间的调整或相关政策的出台,城市又会开始新一轮的扩张。1 23 4 5 6 78合计 2002 1 143 8 5 71302003 3 319 6 107948 2004 2 12 4 6 6 51440 2005 7 48 4 1112352101 2006 4 218 107 53774合计18 131932464634121

12、293商业地价指数10010410811211612012420022003200420052006南京江苏全国住宅地价指数10010511011512012513020022003200420052006南京江苏全国(1 (2图2. 20022006年南京市、江苏省和全国地价指数图8然后我们再来看五年来地价的增长情况。地价指数,运用统计方法将特定地区在一定时期内的地价换算成百分比所得到的指数。其计算公式为:地价指数=报告期地价/基期地价*100%。地价指数是反映地价波动情况和评定合理地价的重要指标。地价指数小,则地价波动幅度小,社会经济稳定,地价指数大,则地价波动幅度大,经济发展可能过热。我

13、们可以看到,南京市住宅地价指数和商业地价指数均有了较快的增长,但是它们均低于全国平均水平,只有商业地价指数高于江苏省的平均水平,这说明南京市地价波动幅度相对不大,社会运行较稳定。4.2 交易低价的等级分布特点根据阿朗索的城市区位理论,从中心向外随距离的增加土地供给弹性增大而地租不断下降。图3是我们对94个样本点按土地用途、土地等级的不同进行分类,并计算每类每等级的平均价格所得。很明显,南京市的地价是由一级土地向八级土地逐步降低的。200040006000800010000120001400012345678等级价格(元商业住宅二类居住图3. 各等级土地平均价格图另外,图3表明:在14级土地范围

14、内商业的交易地价最高,其次是二类居住,而住宅最低,甚至在1、2级没有交易出现;而在5级土地范围内,住宅的价格处于最高地位;再往城市外围走,商业和住宅的价格普遍下降,二类居住的搭配则较占优势,表明人们在这一8本文采用的二类居住的地价指数是商业地价指数与住宅地价指数二者的平均,所以这里就不列出二类居住的地价指数图了。范围选择商业(或居住时往往结合住宅(或商业市场(或便利性来考虑。这个分布特点也基本符合南京市国土局对各等级的规划:1-4级地主要分布于主城中心区,是南京市的主要商业区域;5 级地沿主城区中心区外围分布,受主城区中心区辐射,土地利用以住宅用地为主,商业服务业用地要为小区内一些配套商服企业

15、用地;6 级地沿五级地外围分布,以工业用地为主,主要是独立工矿区,住宅主要为一些零星的小型住宅区;7级地为主城区外围区域,主要为工业用地。图4反映的是五年来土地市场上各等级土地的交易情况,从上图中我们不难看出:(1 在8个等级中,除了8级和4级土地以外,其余等级的土地交易量总体上呈现下降趋势。首先,五年期间,8级的土地交易量出现了几乎是直线飙升的交易状况,但是从原始数据中我们发现,虽然栖霞、浦口、六合地区的交易量也有所增加,但是江宁的交易量增长状况是惊人的。在南京城市范围向外扩展的过程中,栖霞和江宁是主要改造对象,我们不妨来比较一下这两个区的情况:江宁区的土地经历60.00%50.00%40.

16、00%30.00%20.00%10.00%0.00%2002200320042005200612345678图4. 20022006年各等级土地交易量占当年总量比重图了2002年0宗、2003年0宗、2004年的6宗、2005年26宗、2005年24宗,合计交易面积达5,260,744平方米的交易过程,而栖霞的情况则是:2002年1宗、2002年7宗,2004年3宗,2005年6宗,2006年5宗,合计总交易面积1,593,315平方米。江宁区仅仅三年的时间,土地交易总面积却是栖霞区五年中交易的三倍之多,可见江宁区增长势头之猛。这与政府的开发政策是息息相关的,自2003年新的市政府领导上任以来

17、,将南京市的扩展方向由栖霞转向江宁。交通状况的大大改善,带动了江宁区开发的迅速展开。其次,由于14级地主要分布于主城中心区,是南京市的主要商业区域,而3级以内的土地使用基本已经达到饱和状态,土地价格十分昂贵。所以,商业土地只能向外扩展,开发商多选择商业区域的外围(即4级土地来购买。最后,我们不难看出,8级和4级均是一定范围内的相对外围地带。随着城市的发展,中心地带土地的价格日趋高昂,市场这只无形的手将土地开发慢慢推向四周,从而推动城市有小到大的发展过程。5 地价的区位影响因子分析5.1回归模型的建立著名的地产评估专家Northam曾说过:“决定地块优劣的因素第一是区位,第二是区位, 第三还是区

18、位”，对于城市土地来说的确是这样，人们利用土地的实质是对其区位的利用， 如其与周围的商业服务、 交通条件、 基础设施的区位分布直接决定了这个地区在生产和生活 上的便利与否。所以，各利益主体往往根据自己的经济情况，以自己能接受的价格来购买自 己最满意的商业或住宅区位。 基于此，本文采用各个样本点距新街口商服中心、山西路商服中心、夫子庙商服中心的 直线距离来测算市中心对土地价格的区位影响； 而距离各个区域中心或区域交通节点的最短 距离则用来检验区域中心的区位影响力； 而土地等级则考虑到各个地区的土地价格不仅受与 这些中心的影响，还与其周围的经济发展水平、城市建设状况、土地开发利用状况等息息相 关。

19、通过Eviews软件我们分别对三种类型的土地价格进行多元回归。 首先我们分别以价格P为Y轴，其它自变量为轴画散点图，我们发现在住宅类土地中， 除了GRADE与存在明显的线性关系以外，其余的自变量与呈现曲线相关关系： 6000 5000 4000 P 6000 5000 4000 3000 2000 1000 0 3000 2000 1000 0 2 3 4 5 6 7 8 9 GRADE P 0 5 10 15 DMIN 20 25 30 图住宅类土地价格与部分自变量的散点图 而在商业类土地和二类住宅模型中，价格与所有因变量均呈曲线相关关系： 24000 20000 16000 P 24000

20、 20000 16000 12000 8000 4000 0 12000 8000 4000 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 GRADE P 0 4 8 12 16 20 24 28 32 36 DCEN 图商业类土地价格与部分自变量的散点图 12000 10000 8000 6000 4000 2000 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 GRADE P 12000 10000 8000 6000 4000 2000 0 0 5 10 15 20 25 30 35 DCEN P 图二类居住类土地价格与部分自变量的散点图 -6- 所以尝试建立模型： 住宅： P = C +

21、GRADE + Log ( DCEN + Log ( DSHAN + Log ( DFU + Log ( DMIN 1 2 3 4 5 商业和二类住宅： P = C + 1 Log (GRADE + 2 Log ( DCEN + 3 Log ( DSHAN + 4 Log ( DFU + 5 Log ( DMIN 回归后得到： 住宅：P = 5820.176665 - 552.3704967*GRADE - 155.7339674*LOG(DCEN + 274.0342336*LOG(DSHAN + 251.2402607*LOG(DFU - 453.4789162*LOG(DMIN 商业：P

22、 = 10991.42103 - 5048.871268*LOG(GRADE - 360.7094446*LOG(DCEN 374.715595*LOG(DSHAN + 1517.399729*LOG(DFU - 626.779401*LOG(DMIN 二类居住：P = 10945.19593 - 2269.325922*LOG(GRADE - 1523.483422*LOG(DCEN 1479.586992*LOG(DSHAN + 152.113126*LOG(DFU + 1293.526225*LOG(DMIN 明显地，三个模型均不合理，从现实意义来讲，价格与模型中所应用到的所有自变量均

23、应该呈现负相关的关系，但是三个方程中都有正号出现。怀疑存在多重共线性，通过对各自 变量相关关系分析，证实了这一猜测，而且各自变量之间存在高度自相关，这与现实也是相 吻合的，如江宁地区的土地离新街口的距离远，同样离山西路和夫子庙也远。我们以住宅类 土地为例， 我们可以看到价格与各自变量均呈负相关， 而各自变量之间存在高度相关关系。 在商业和二类住宅的变量中也是这种情况，这里我们就不一一列出了。 表住宅类个变量之间的相关关系 P DCEN DSHAN DFU DMIN GRADE P 1.000000 -0.705623 -0.723093 -0.634415 -0.712897 -0.85363

24、9 DCEN -0.705623 1.000000 0.968801 0.976235 0.978247 0.795817 DSHAN -0.723093 0.968801 1.000000 0.895783 0.972930 0.805285 DFU -0.634415 0.976235 0.895783 1.000000 0.939965 0.725320 DMIN -0.712897 0.978247 0.972930 0.939965 1.000000 0.767328 GRADE -0.853639 0.795817 0.805285 （续表） 0.725320 0.767328 1

25、.000000 于是，需要对模型进行改进。在杜小娅,陆跃进（2004）对1998年的土地出让价格的研究中， 建立起价格与样本点距新街口、夫子庙、山西路、热河路距离的模型，并通过了检验，所以 我们也尝试着建立这一模型。 住宅：P = 5559.4058 - 1127.477432*LOG(DCEN - 471.2034456*LOG(DSHAN + 158.0217981*LOG(DFU 3877.268465*LOG(DFU 1837.140241*LOG(DFU 调整了的 0.588707 13.88221 调整了的 0.648707 18.23520 调整了的 0.684867 商业：P

26、= 7374.530243 - 5012.50706*LOG(DCEN - 881.6000439*LOG(DSHAN + 二类住宅：P = 7069.342498 - 4211.138579*LOG(DCEN + 313.2272098*LOG(DSHAN + 27.07919 三个方程中不仅存在正相关的自变量系数，而且调整后的拟和优度都不高，低于 0. 7， 均不能很好地解释土地价格的变动影响因素。可见，20022006 年的土地价格状况已经发生 了变化，已不同于 1998 年时的状况。 最终经过多次的修正，我们最终得到了一下最优模型： 1 住宅：P = 6001.548153 - 475

27、.1991781*GRADE - 372.4386496*LOG(DMIN -7- 7.631 37.32978 -2.650 -2. 027 调整了的 0.729078 2 3 VIFP3. 986382（一般认为 VIFP 小于 10 就不存在多重共线性） 11.696 -8.540 调整了的 0.719825 72.93769 商业：P = 12088.69891 - 5349.76444*LOG(GRADE 二类住宅：P = 10378.70635 - 4225.524128*LOG(GRADE 13.084 -9.850 调整了的 0.727315 97.02041 从以上模型的各个

28、指标来看，不仅调整后的拟和优度都达到了 0.7 以上，而且值有大 幅度的提高，且经过查表知，各个变量均通过检验，三个模型符合回归条件，建立起最优 的土地价格的区位影响因子模型。 5. 2 对回归模型的解释 杜小娅,陆跃进（2004）利用 1998 年数据建立的模型已不能解释 20022006 年的土地价 格状况。“国内外的研究实例表明，在城市发展的不同阶段，影响地价的区位因子有所不同。 一般城市发展初期向心力居主导地位。 该时期， 城区中心商服区对地价的影响效应大大超过 其它区位因子。当城市发展到一定阶段，离心力逐渐起主导作用，人口及产业呈现郊区化， 在城市外围交通结节度较高的地段出现一些规模

29、较大的次级区域商业中心， 城市出现多中心 的格局，城市边缘地区地价趋于上升。”9所以我们可以得出这样的结论：南京已经发展到趋 向于多中心发展的阶段，地价不再受哪个中心的主导影响，而是像最优方程所表示的，主要 随地方的经济发展水平、城市建设状况、土地开发利用状况（即土地等级分布）而变化。 商业和二类居住主要如上述所说受等级分布的影响， 这是显而易见的。 然而我们看到方 1 程中，住宅类的地价除了受等级的影响外，还受到与区域中心最短距离的影响，且变量系 数很大。据有关研究表明，短期而言，房价对地价没有影响，而地价是房价的原因；长期来 说，房价和地价存在双向因果关系（宋勃、高波，2007），所以如果

30、离区域中心较近的住宅 就会有较好的房地产市场。可见，便利形式市民选择住宅十分关心的一点，区域性的中心商 贸区、交通节点对于市民居住的分布起重要作用。这对政府来说可以得到一点启示，目前， 江宁区的人气还不是很旺， 存在大量闲置的房产， 政府可以考虑在部分地区开发区域性的中 心， 从而带动外来人口的入住。 这同时也从另一个侧面反映了南京市已趋向于多中心化发展。 6 结论 本文以 20022006 年的土地出让交易案例为基础，通过对地价指数的分析得出南京市 的地价波动较为稳定， 没有出现经济增长过热的现象， 所以可以说南京市的房价还是在可控 范围之内。但是我们必须看到，南京市主城区，尤其是 13 等

31、级的土地使用几乎已经达到饱 和状态，而且房价很高。 本文又通过对样本点价格的分析，得出南京市的地价分布特点符合南京市国土局对各 等级的规划， 这说明地价是由政府调控和土地发展相调和的产物。 由于我国土地所有制实行 的是国家所有，因此，土地的一级市场完全由政府垄断，于是地价不是完全受价值规律所主 导的，而是政府用来进行城市经营的杠杆之一。政府必须合理应用这一杠杆，否则可能会导 致经济发展过热或侵害土地使用权拥有者的权益（而他们大多是经济力量比较弱的农民群 体） 。 9 杜忠潮,车自力.咸阳市城区基准地价空间分布于区位因子分析J.咸阳师范学院学报，2002（12） ：36 -8- 文章还通过 Ev

32、iews 软件建立了住宅、商业和二类居住土地的最优多元回归模型，并得 出南京市已进入多中心发展阶段的结论， 而且区域中心对于住宅价格的影响很大， 政府如果 想加快某地区的发展和人口入住率，可以出台政策来促进某些区域中心的建设。 当然，本文仅是采用了部分样本点进行了分析，得出了一些与现实较为吻合的结论， 以期可以作为政府调控地价和房产商地产开发提供参考。但是文章肯定存在一定的偏差性， 1 2 3 如方程、的拟和优度刚刚满足大于 0.7 的要求，模型存在可以进一步修正的可能性。 另外，本文的分析还处于比较宏观的阶段，对于很多具体情况需要具体分析。 参考文献 1、 Alonso, W. Locati

33、on and Land Use, Harvard University Press, Cambridge Mass. 1964 2、 Diamond DB Jr. The Relationship Between Amenities and Urban Land Prices. Land Economics,1980,56(12131 3、 Yeates M H. Some Factors Affecting the Spatial Distribution of Chicago Land Values, 19101960. Economic Geog-raphy,1965,41(15770. 4、 许晓辉上海市商品住宅价格空间分布特征分析J经济地理，1997. (09：80-88 5、 杜忠潮， 车自力.咸阳市城区基准地价空间分布于区位因子分析J.咸阳师范学院学报， （12） 33-36 2002 ： 6、 宋勃，高波