基于创新的城市价值对商品房价的影响研究Summary本文运用空间计量分析技术，重新构建具有创新能力的城市价值，考察城市价值对商品房价的影响，探索城市间房价差异的原因。研究表明：城市间商品房价格存在显著的空间正相关关系，并且相关性呈现逐渐增强的态势；宜业、宜商、宜学、宜创对商品房的价格有显著的影响。Keys城市价值宜创房价空间计量商品房是一种异质性商品，房屋本身的质量及其所处的自然、经济的区位不同，价格就会有差异。其中，房屋的城市价值水平对房价有着重要影响。随着经济的快速发展，居民的生活水平越来越高，其对于城市的舒适度、功能性以及对自身各种价值的实现的关注度也越来越高。本文在对国内外学者研究进行梳理的基础上，补充构建了城市价值与房价的时空关系模型，在此基礎上结合大中城市的数据分析城市价值与房价的时空关系。最后得出城市间商品房存在显著的空间正相关关系，并且呈现逐渐增强的态势；宜业、宜商、宜学、宜创对商品住房的价格有显著的影响。因此，在进行房价调控时要考虑房价是否与城市价值相一致，同时可以通过提高城市价值，尤其是创新能力来缓解房市泡沫现象。---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---本文构建的城市价值指标体系是在参考连玉明、范新颖构建的包含宜居、宜业、宜学、宜商、宜游的城市价值指标体系的基础上加入了宜创指标。具体指标如下：R&D经费占GDP的比重、专利申请量、发明专利申请量、专利授权量、发明专利授权量、技术合同、技术合同成交总额。本文采用最大熵值法计算各个城市历年的宜居、宜商、宜业、宜学、宜游、宜创特征的代表值，从而构成城市价值特征指数。黄飞雪、赵华平认为城市间房价存在着空间相关性。因此，本文将构建城市价值对商品房价的空间评价模型。本文的数据选取中国大陆创新能力前25名的14个地级市，包括北京、天津、上海、杭州、广州、深圳、大连、南京、宁波、合肥、青岛、武汉、长沙和成都。利用MapInfo，计算出14个城市之间的距离，用城市间距离平方倒数的1000倍作为空间权重矩阵中的元素值，利用这14个城市的商品房销售价格的对数值lnHP，得到商品房价的MoranI指数为0.217，对应的统计量为0.000，表明商品房价空间分布具有相关性。根据城市价值对商品房价格影响的评价模型的选择，利用拉格朗日乘数法进行检验。设LML和LME分别为空间滞后和误差评价模型的LM统计量，运用Matlab软件，得到选定的14个城市统计量LML=29.3841，LME=7.1449，LML>LME，故应选择空间滞后评价模型。对于滞后评价模型，还需要确定效应是随机还是固定的。经计算，得到空间Hauseman检验统计量值为8.7126，对应的x2（4）的概率值p为0.0423，选择固定效应模型。因此，最终选择了包含固定效应的城市价值对商品房价影响的空间滞后评价模型。利用Matlab（2009）对选择的模型进行估计，结果如表1。观察表1中的R2，Sigma2，LogL等统计量，比较分析4种固定效应可以看出时间固定效应模型优于其他三种，故最终选定了时间固定效应模型进行分析。从表1可以看出，空间的自回归系数W*dep.var的估计值都为正数，并且都通过了1%的显著性检验，说明了14个城市的商品房价之间存在显著的空间正相关---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---关系。宜业、宜商、宜学、宜创、区位对商品住宅的价格影响显著，说明当前就业水平依然是人们选择城市的一个重要依据，宜业和宜学的显著性也说明了大量高校毕业生和进城务工人员集聚于北京、上海、广州、深圳等城市的一个重要原因是这些地方能够提供更多的教育机会和就业机会。并且，对于新加入的宜创指标对商品房价格的影响，说明在政府“万众创新，大众创业”的号召下，一个城市所具备的创新能力越来越成为人们选择居住城市的一个重要因素。因此，政府在实施房价调控政策时不应该只关注房价波动，还应该关注房价水平是否与城市价值相协调。对于一部分城市而言，比如经济发展良好、创新能力强的城市，如果过度打压会降低房地产行业的竞争水平，甚至阻碍中国房地产市场的健康发展，特别是在当前经济发展速度存在下行压...