基于HPM的城市空气污染损失价值研究

发布时间：2017-07-27 10:09

  本文关键词：基于HPM的城市空气污染损失价值研究

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【摘要】：环境因素与人们的生活息息相关,空气环境作为人们赖以生存的环境,其污染的日益严重与人们追求舒适健康的住宅环境意愿相悖。随着人们逐渐意识到环境因素,如空气、水、噪音等污染因素的不利影响时,环境因素在住宅价值损失方面的研究显得尤为重要。尽管国内外关于空气污染等环境因素对房地产价值的影响开展了很多研究工作,但目前对于空气污染对住宅价值的损失研究仍没有一套系统的估算体系,尤其在国内,对空气污染住宅损失估价理论几乎没有涉及,仅仅是有学者对国外的一些关于污染损失不动产评估的文献作了总结。一方面,空气污染的污染因子过多,选取何种污染物作为研究对象,其研究结果均有显著的不同;另一方面,全国的房地产市场尚未成熟,数据的收集工作成为难点。因此,本文在充分利用国内外研究成果的基础上,采用特征价格模型(Hedonic price model,HPM)的方法,对传统特征价格模型的特征因素进行扩充,以PM2.5值作为空气污染因子,进入模型加以研究,实证研究空气污染损失价值,对于深入研究不动产环境污染价值损失量化问题具有重要的意义。本研究的主要内容包括:(1)运用数据常用转换方法Box-Cox对数据进行转换,以城市性质划分,研究二线、三线及以下城市特征价格模型的基本函数形式,即应变量的变化指数;(2)基于应变量的变化形式和全国54个具有代表性的大中型城市2014年10月至2015年3月的1350个房地产数据资料,其中包括有房地产价格、建筑特征、区位特征、邻里特征,研究全国房地产市场的基本情况;(3)基于2014年1月至2014年10月的PM2.5均值、经济特征及建筑、区位、邻里特征,利用以上变化指数得到函数形式,研究二线、三线及以下城市住宅空气污染价值量化问题及空气污染对房地产价格的贡献率,即研究居民为购买住宅对空气污染潜在的货币支付意愿及空气污染在房地产影响因素的重要程度。本研究的主要结果如下:(1)通过对数据进行转换,我们得到能够比较准确反映房地产价格的函数模型,三线及以下城市特征价格模型的形式为对数线性模型,二线城市转换指数为-0.23;第二,特征价格模型能够对住宅空气污染损失进行量化,并发现其对住宅价格存在负面影响;第三,对于二线、三线及以下城市来说,空气污染对房地产价格有显著的影响,且二线城市中表现尤为显著,二线城市居民愿意对空气污染平均支付0.1141万,三线城市对空气污染的平均支付意愿则为0.1995万。
【关键词】：特征价格模型 住宅污染 损失量化
【学位授予单位】：南京财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：X51;X196
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 引言8-18
• 1.1 研究背景8-9
• 1.1.1 问题的提出8
• 1.1.2 研究意义8-9
• 1.2 文献回顾9-13
• 1.2.1 国外研究现状9-12
• 1.2.2 国内研究现状12-13
• 1.2.3 研究综述述评13
• 1.3 研究目标和内容13-14
• 1.3.1 研究目标13-14
• 1.3.2 研究内容14
• 1.4 研究方法及技术路线14-16
• 1.4.1 研究技术路线14-15
• 1.4.2 研究方法15-16
• 1.5 本文结构16-17
• 1.6 研究难点及创新点17-18
• 1.6.1 研究创新点17
• 1.6.2 研究难点17-18
• 第二章 住宅价值损失量化的理论基础18-23
• 2.1 相关概念界定18-19
• 2.1.1 住宅价格18
• 2.1.2 住宅特征18
• 2.1.3 特征价格18-19
• 2.1.4 污染住宅19
• 2.2 环境污染住宅价值损失的量化方法研究19-23
• 2.2.1 概率分析法20
• 2.2.2 意见调查法（CVM）20-21
• 2.2.3 特征价格模型（HPM）21-23
• 第三章 数据转换及Hedonic模型的理论分析23-29
• 3.1 Box-Cox变换23-24
• 3.2 特征价格模型24-29
• 3.2.1 Hedonic模型的理论基础24-25
• 3.2.2 消费者需求理论25-27
• 3.2.3 生产者决策理论27-28
• 3.2.4 特征市场均衡分析28-29
• 第四章 特征价格模型的构建29-38
• 4.1 住宅价值影响变量选择29-35
• 4.1.1 住宅特征变量文献总结29-32
• 4.1.2 住宅特征变量的选取32-35
• 4.2 住宅特征价格模型的构建35-36
• 4.2.1 基本模型35
• 4.2.2 函数形式35-36
• 4.2.3 模型的估计和检验方法36
• 4.3 模型潜在的问题及处理措施36-38
• 4.3.1 异方差性36-37
• 4.3.2 多重共线性37
• 4.3.3 城市细分问题37-38
• 第五章 数据的收集与处理38-42
• 5.1 研究区域38
• 5.2 数据来源及分布情况38-40
• 5.3 特征变量的量化40-41
• 5.4 数据的处理41-42
• 第六章 住宅特征价格模型的实证分析42-50
• 6.1 描述统计42-43
• 6.2 模型的估计结果43-49
• 6.2.1 Box-Cox变换43-44
• 6.2.2 模型估计与检验44-47
• 6.2.3 结果显示47-49
• 6.3 分析49-50
• 第七章 结论与展望50-52
• 7.1 研究结论50
• 7.2 研究不足与展望50-52
• 7.2.1 研究的不足50-51
• 7.2.2 有待进一步研究的问题51-52
• 参考文献52-55
• 后记55

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 涂菲;;污染房产价值损失评估[J];河南科技;2013年19期

2 刘洪彬;王秋兵;;基于特征价格模型的城市住宅用地出让价格影响因素研究[J];经济地理;2011年06期

3 王德,黄万枢;Hedonic住宅价格法及其应用[J];城市规划;2005年03期

4 彭新育,吴甫成;土地价格和享乐评价方法[J];经济地理;1998年03期

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本文编号：580875