DOCX《“沃顿商学院/新加坡国立大学/清华大学中国居住用地价格指...》

该因素以时间哑元变量形式引入特征价格模型,其系数构成了计算同质性价格指数的基础. 指数的编制 CRLPI指数采用特征价格法(hedonic method)进行编制. 在计算城市层面指数时,每个城市单独建立特征价格模型(一次性建模形式),并采用普通最小二乘法进行估计.模型形式如式(1)所示,每宗地块的权重相等,以下标i表示. (1) 其中:LP代表地块交易价格(楼面地价);

向量表示上述ln(D_CENTER)、ln(D_SUBWAY)、ln(SIZE)、FAR、COMMERCIAL、PUBLIC、PUBLICHOUSING、区域哑元等地块特征属性X的系数(这里假设地块属性的系数不随时间发生变化);

向量D表示年份虚拟变量,土地在该年成交取1,否则取0,β为相应的时间哑元系数;

标准误差项用ε表示.CRLPI指数即由式(1)中时间哑元变量系数β计算得到,它反映了在尽可能地控制了不同地块的属性差异后,单纯的时间效应对于土地价格的影响,因此属于一种同质性价格指数. 区域和全国层面指数的编制方法与城市层面类似,即仍采用式(1)所示特征价格模型,并将所属范围内各城市出让地块一次性、等权重引入模型进行估计(允许地块属性系数在不同城市间存在差异).但因为区域层面指数按半年频率计算,国家层面指数按季度频率计算,时间哑元变量的定义需要相应调整. 尽管由于篇幅原因我们没有详细报告各特征价格模型的估计结果,但总体而言各模型均表现出较强的总体解释能力,同时各地块属性的系数整体上也与预期相一致.更详细的说明和分析可参见Wu,Gyourko和Deng(2012)基于北京市居住用地市场的讨论,或Deng,Gyourko和Wu(2012)对35个大中城市居住用地市场的研究. 总体而言,指数编制结果凸显了在土地价格统计过程中控制地块属性变化的重要性.例如,在全国层面上,与未控制地块属性的平均价格指标相比,同质性价格指数的年均增长率高出约5.6个百分点(相当于在2004年........