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【摘要】本文基于Tiebout公共产品资本化理论，以Hedonic模型为工具，以中国35个大中城市的公共产品供给状况与商品住宅价格为对象，研究了不同地区和不同结构的公共产品供给情况对商品住宅价格的影响，由此得出了相应的研究结论。 内容来自dedecms

【关键词】公共产品资本化；商品住宅价格

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一、文献综述

查尔斯·蒂布特在其1956年的沦文《A Pure Theory of Local Public Expenditure》中，构造了一个社区数量足够多的模型，居民根据自己的偏好，无成本地迁徙到效用最大的社区定居。这个过程被Tiebout称为“用脚投票”。在此过程中，最好的公共产品供给将使最多的居民迁入，从而使得该社区的房地产价格上涨，公共产品资本化由此而来。Oates（1969）通过首次运用实证工具，验证了Tiebout的理论。Ridker（1976）使用特征价格模型计算了环境质量的改善对住宅价格的影响。Brookshire（1982）等人则通过特征价格模型研究得出，空气污染、景观可达性、就业可达性、学校质量以及犯罪率的差异对住宅价格有显著影响。 本文来自织梦

国内学者关于公共产品资本化对商品住宅价格影响的研究，主要集中于运用国内数据进行实证研究。张迎春（2006）用统计软件分析房产价值增长与其距离绿地远近的关系，得出二者呈反比关系。杨洋（2005）用市场供需模型分析了交通条件变化对房价的影响，得出交通条件的改善会导致住房价格呈上升趋势。刘旺、张文忠（2006）利用GIS分析法研究了居民在居住区位选择上的机制，得出教育资源、工作地都是影响居民选择居住位置的重要因素，并以此得出由较好教育资源和靠近CBD区域的房价普遍比较高的结论。此外，王轶军等（2007）则得出地铁站等公共交通建设的投入带动了周边房价上涨，但这种投入却没有资本化在土地价格中的结论。周京奎、吴晓燕（2009）则用省级面板数据分析了公共投资对房地产市场的价格溢出效应，结果表明土地价格受到公共投资的影响最大，其次为住宅、办公楼和商业用房。

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综上，国内外的学者对公共产品和房地产价格的问题进行了相应研究。国内学者对不同结构的公共产品供给、不同地区的公共产品供给与房地产价格的研究鲜有涉及。本文希望能在前人研究的基础上，较为全面地探究公共产品对于商品住宅价格的影响情况。 织梦好，好织梦

二、中国35个大中城市房地产市场的实证研究

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（一）变量选取 织梦好，好织梦

本文使用Hedonic模型的半对数形式，以商品住宅销售均价（Price）作为模型的因变量，以公共产品作为模型的自变量。具体表达式为： dedecms.com

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公共产品指标包括6个方面的指标。 copyright dedecms

1.基础设施：市辖区每万人拥有道路面积（Road）（平方米/万人）（指标1、）、人均（居民）用电量（Electricity）（度/人）（指标2、） 本文来自织梦

2.教育：每百人公共图书馆藏书数量（Book）（本、册）（指标3、） 内容来自dedecms

3.生态环境：人均绿地面积（Green）（平方米/人）1、（指标4、）、污水处理率（Water）（％）（指标5、） copyright dedecms

4.医疗卫生：万人拥有医院、卫生院数量（Hospital）（所/万人）2、指标6、） 织梦好，好织梦

（二）数据来源 copyright dedecms

本文的数据来源于《中国城市统计年鉴（2005-2014）》和《中国房地产统计年：鉴（2005-2014）》或通过相关数据计算获得。表1为2004年至2013年住宅房地产价格及其特征属性的变化情况。 织梦好，好织梦

（三）全国35个大中城市整体计量分析

根据Hedonic模型，使用Eviews7.2软件进行了面板数据分析，计量结果见表2。 本文来自织梦

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首先，在进行F2检验时，由于全国各大中城市的住宅基础地价不同，所以检验结果表明模型应该选择变截距模型。

其次，在进行F1检验时，由于公共产品对住宅价格的资本化程度相同，所以检验结果要求模型选择不变系数模型，回归方程中各城市的自变量系数相同。

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回归模型中，因变量对自变量的影响显著，除指标6、外，其余5个指标影响系数均为正数。

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1.基础设施。基础设施与住宅价格显著正相关。指标1、每增加一个单位，住宅价格上涨1.13个百分点；指标2、每增加一单位，住宅价格上涨0.04个百分点。

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2.教育。教育与住宅价格显著正相关。指标3、在1％的置信区间内，其T-统计量为3.4673，但对住宅价格的影响较小。指标3、每增加一单位，住宅价格上涨0.06个百分点。 dedecms.com

3.生态环境。生态环境与住宅价格显著正相关。指标4、每增加一单位，住宅价格上涨0.25个百分点；指标5、每增长一个单位，住宅价格上涨0.94个百分点。

4.医疗卫生。医疗卫生与住宅价格显著负相关，也是所选指标中对住宅价格影响系数最大的指标。指标6、每增加一单位，住宅价格下降4.13个百分点。

（四）分类别公共产品与房价关系的计量分析 dedecms.com

本文将公共产品分为生产性公共产品和服务性公共产品两大类，针对不同类别公共产品情况与房价的关系进行计量分析。数据来源、变量说明、检验过程、计量方法等均与全国35个大中城市整体计量分析相同，不再赘述。分类情况见表3，计量结果见表4。 内容来自dedecms

表4中，模型（Ⅰ）是不包括任何公共产品的模型，是人均GDP与住宅价格的半对数Hedonic回归模型，该模型中的常数和人均GDP系数均比模型（Ⅱ）和模型（Ⅲ）大，这是因为解释变量太少，对自变量的解释能力低，导致解释变量显得很重要。模型（Ⅰ）的R2值是三个模型中最低的，也说明了这点。 内容来自dedecms

模型（Ⅱ）是生产性公共产品对住宅价格影响的模型，生产性公共产品对住宅价格显著正相关。指标1、的影响系数为2.65％，为所有指标中影响系数最大，表明公共交通在住宅价格上的资本化程度最大；指标2、的影响系数为0.08％。

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模型（Ⅲ）是服务性公共产品对住宅价格影响的模型，服务性公共产品对住宅价格有显著的影响。除指标6、的影响系数为负数外，其他指标的影响系数均为正数。整体而言，服务型公共产品整体与住宅价格呈现显著负相关。

（五）东、中西部公共产品与房价关系的计量分析 copyright dedecms

本文将全国35个大中城市分为东部城市和中西部城市4、，对不同地域的公共产品情况与房价关系分别进行研究。数据来源、变量说明、检验过程、计量方法等均与全国35个大中城市整体计量分析相同，不再赘述。计量结果见表5、表6。 copyright dedecms

第一，从回归模型的整体结果来看，公共产品对东部城市和中西部城市的住宅价格存在明显的资本化。回归结果中，东部城市的模型常数是6.6096，小于中西部城市的模型常数，也就是在东部城市中公共产品能好的解释说明住宅价格，这一点从东部城市和中西部城市的R2也可以得到佐证（0.9530＞0.9000）。同时，东部城市对指标1、和指标6、不显著，而中西部城市对指标3、和指标4、不显著。此外，东部城市的所有公共产品的指标增加一个单位，会引起住宅价格增加，而中西部城市则相反。 本文来自织梦

第二，从生产性公共产品来看，生产性公共产品与住宅价格呈正相关关系。指标2、与东、中西部城市均存在显著地正相关关系，并且对东部城市的影响（0.0007）大于对中西部城市的影响（0.0001）。而指标1、则对中西部城市存在显著地正向关系，对东部城市存在不显著的正向关系。在一定程度上，说明东部城市的道路交通建设已经基本满足居民的需求，而在中西部城市仍需要大量的道路交通建设。

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第三，从服务性公共产品来看，服务性公共产品与住宅价格没有稳定的正向相关关系。只有指标5、与东、中西部城市存在稳定的显著地正相关关系，并且对东部城市的影响（0.0114）大于对中西部城市的影响（0.0073）。东部城市的指标6、对住宅价格影响不显著，中西部城市的指标3、和指标4、对住宅价格影响不显著，说明东部城市居民对教育资源和生态环境资源更加重视，而中西部城市居民对污水处理和医疗卫生资源更重视。特别需要强调的是教育资源，它与东部城市是显著地正相关，而与中西部城市是不显著地负相关，表明中西部城市教育资源严重落后于东部城市。

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第四，从经济发展水平来看，人均GDP与住宅价格也没有稳定的正向相关关系。东部城市，人均GDP对住宅价格影响不显著；中西部城市，人均GDP对住宅价格影响显著。同时，中西部城市的人均GDP对住宅价格的影响系数大致是东部城市的人均GDP对住宅价格的影响系数的10倍。

三、结论 织梦内容管理系统

（一）公共产品投资强度越大，住宅价格越高

公共产品投资强度大的城市或地区，公共产品的存量就越大。一方面居民能从丰富的公共产品中获取较高的效用，这些隐形的特征价格，虽然无法从市场交易直接获得，但它们可以资本化在住宅价格上；另一方面优良的公共产品使得居民对住宅的保值增值产生预期，拥有越丰富公共产品的住宅，居民对其增值保值的预期越大，进而愿意支付更高的价格。 内容来自dedecms

（二）公共产品投资强度差异越大，住宅价格差异普遍越大 copyright dedecms

当购房者面对公共产品丰富的城市或地区时，愿意为其支付较高的价格，反之，只愿意支付较低的价格，进而导致住宅价格的差异较大。所以，住宅价格差异大的一个主要原因是公共产品投资强度差异大。 dedecms.com

（三）生产性公共产品和服务性公共产品资本化存在差异

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生产性公共产品服务与住宅价格呈现显著正相关关系，而服务性公共产品与住宅价格呈现显著负相关关系。

在生产性公共产品内部，市辖区每万人拥有道路面积和人均（居民）用电量对住宅价格的影响也存在差异。在服务性公共产品内部，市辖区每百人公共图书馆藏书数量、人均绿地面积、污水处理率、市辖区万人拥有医院（卫生院）数量对住宅价格的影响同样存在差异，并且差异大于生产性公共产品。但由于教育资源和环境卫生资源不能抵消医疗卫生资源的负向影响，服务性公共产品对住宅价格整体呈负相关。

（四）东部城市和中西部城市公共产品资本化存在差异 织梦好，好织梦

生产性公共产品对东部城市住宅价格的影响系数小于中西部城市的影响系数，服务性公共产品对东部城市住宅价格的影响系数大于中西部城市住宅价格的影响系数。整体而言，公共产品对东部城市住宅价格的综合影响系数大于对中西部城市住宅价格综合影响系数。 内容来自dedecms

从地区来看，生产性公共产品对中西部城市住宅价格呈显著性正相关，其中市辖区每万人拥有道路面积在东部城市不显著，人均（居民）用电量对东部城市住宅价格呈显著性正相关；服务性公共产品中污水处理率对东、中西部城市均呈现住地正相关，而市辖区万人拥有医院（卫生院）数量在东部城市不显著，市辖区每百人公共图书馆藏书数量、人均绿地面积在中西部城市不显著。 织梦内容管理系统

（五）公共产品资本化对住宅价格的影响明显

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根据本文分析，我国的公共产品资本化对住宅价格的存在显著影响，符合“Tiebout-Oates”理论所说。

在全国35个大中城市中，笔者所选的全部公共产品指标的可信度均在99％以上。其中生态资源环境对北京和全国两个市场影响的可信度都是最高的，公共交通资源对北京和全国两个市场影响的可信度也较高，而且生态环境资源和公共交通资源的可信度也是稳健的。而教育资源和医疗卫生资源对北京和全国两个市场的影响可信度虽然很高，但可信度的稳健性较差。

注释：

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1、由于统计年鉴没有对人均绿地面积的直接统计，本文使用市辖区绿地面积（公顷）除以市辖区年末人口数量（万人）得到人均绿地面积的数据。

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2、由于统计年鉴中没有对该指标进行直接统计，本文使用统计年鉴中市辖区医院、卫生院数量（个）除以市辖区年末人口数量（万人滑到。 copyright dedecms

3、某一年的全国房价，是将某一年所有35个城市的房价取平均值。公共投资的考察指标即所选取的解释变量，计算方式也为取平均值。之所以选取相对比例，一方面是因为各变量之间数量级差距较大，另一方面也是因为绝对值本身表现趋势的能力并不明显。相对比例的计算方法是选取2004年之数据作为基期，此后每年的数据与2004年相比的倍数。 copyright dedecms

4、东部城市包括：北京、天津、石家庄、沈阳、大连、上海、南京、杭州、宁波、福州、厦门、济南、青岛、广州、深圳和海口共计16个。中西部城市包括：太原、呼和浩特、长春、哈尔滨、合肥、南昌、郑州、武汉、长沙、南宁、重庆、成都、贵阳、昆明、西安、兰州、西宁、银川和乌鲁木齐共计19个。