环境污染与城市房价4800字摘要：在我国的当前阶段，环境质量和住房价格成为与人们生活密切相关的两个主题，居民选择住房时对周边环境质量的重视程度越来越高。文章在公共服务资本化的理论框架下，采用双向固定效应模型对283个直辖市和地级市进行实证研究发现，城市工业废水排放量的增加会显著降低房价，而工业二氧化硫和工业烟尘排放量的增加对房价尚没有显著影响，这可能与我们的指标选取有关。文章的研究结论表明，政府应加强环境治理和引导企业转型，尤其要减少工业对周边水体的污染，以提高城市的居住吸引力和促进当地经济可持续发展。关键词：公共服务；环境；住房价格；资本化一、引言目前我国关于政府公共服务的已有研究主要集中在教育和公共交通方面（冯皓和陆铭2010；况伟大等，2016）而针对关乎全民健康的自然环境因素的研究却尚不多见。事实上，近些年雾霾等环境污染现象已引起我国居民的普遍重视，民众的环保意识已大大增强。基于此，本文尝试采用现有的可得数据，对多种环境因素如何影响房价进行实证分析，检验我国各城市的环境质量是否已经产生显著的资本化效应。本文的研究意义可以归结为三点。在政府财政收支方面，该实证研究可以从房价变动及其引致的房产交易税收入变动的角度为政府提供一个测度公共服务价值的途径，由此可以计算出政府提供改善环境质量的公共服务会获得多少收益，而政府每年的各项财政支出是有预算的，进而为政府通过权衡收支来制定最优的公共服务供给方案提供数据支持。从经济发展和企业经营层面看，房地产业作为我国产业结构中的重要一项，其发展情况直接影响我国的国民经济，研究环境等公共服务对这一行业的影响不仅可以对该行业的整体发展规划有一定指导，而且对企业个体的战略布局也有参考意义。从居民的角度看，关于环境等公共服务影响房价的经验研究可以作为一种市场信息，供居民在选择居住地、交易商品房时使用，以期优化其决策。二、数据说明与模型构建1.数据与变量。（1）数据与处理。本文采用的数据为2003年～2015年283个直辖市与地级市的住房价格、经济发展与产业结构、人口、就业、公共服务和环境污染等相关数据。数据为国家统计局。本文主要对样本数据进行了以下处理：①删除有变量缺失和有明显数据错误的样本。②与价格相关的变量按照各地级市所在省份的价格指数进行调整。最终，本文使用了2833条年度观测值，数据结构为非平衡面板数据。（2）变量定义。本文的被解释变量为各直辖市与地级市的年度平均住房价格的对数值（lnhp）。核心解释变量为影响公共环境质量的变量，包括单位面积的工业废水排放量的对数值（lnwastewater）、单位面积的工业二氧化硫排放量的对数值（lnso2）和单位面积的工业烟尘排放量的对数值（lnsmoke）。控制变量主要包括城市的经济发展与产业结构变量、人口变量、就业相关的变量、以及医疗和文化类公共服?毡淞俊?本文所涉及变量的具体名称和统计描述见表1所示。2.各环境因素对住房价格影响的计量模型。参照研究房价最常用的特征价格模型，本文用各直辖市与地级市的住房均价代替住房的单价，用城市层面的宏观变量代替住房的微观特征，并且控制时间固定效应。完整的计量模型设定如下：lnhpit=？琢0+？茁lnwastewaterit+？酌Xit+？兹yeart+？滋i+？缀it（1）lnhpit=？琢0+？茁lnso2it+？酌Xit+？兹yeart+？滋i+？缀it（2）lnhpit=？琢0+？茁lnsmokeit+？酌Xit+？兹yeart+？滋i+？缀it（3）为了削弱共线性的影响，本文将环境的三种污染因素分别用三个计量模型进行回归，从而检验各自对房价的影响。Xit为各控制变量。？琢0为截距项，？茁为各污染源因素的估计系数，？酌为各控制变量回归系数集合，？兹为年份虚拟变量的估计系数，捕捉房价的时间趋势。？滋i为随时间不变的固定效应误差项，？缀it为随时间变化的误差项。本文采用双向固定效应模型进行估计。根据前文的理论分析，环境质量的改善对房价有正向资本化效应，反言之，环境污染应该会对当地房价有负向资本化效应。但考虑到环境污染的外部性和居民的搬迁成本，本文预计的实证结果是环境的三个污染项的回归系数不能显著为正，但是否显著为负却无法确定，...