人口密度分布对地价影响实证研究

人口密度分布对地价影响实证研究_纪念中国社会科学院建院三十周年学术论文集·城市发展与环境研究中心卷

人口密度分布对地价影响实证研究

李　

一、研究背景

在城市空间中，地价一般呈现出和人口密度相同的空间分布模式。在城市中心区，商业和办公设施高度聚集，土地利用率较高，导致中心区人口密度较高，地价也相对较高。而在远离中心的郊区，土地的利用率相对较低，与之相应，人口密度较低，地价也相对较低。从中可以大致看出，地价和人口密度分布间呈正相关关系。

本论文作为人口密度的应用研究，将其应用于地价分析之中。通过对决定地价的土地特性进行分析，引入人口密度分布作为决定地价的土地特性之一，使城市空间人口密度分布和地价的关系趋于明朗，同时对传统的地价模型加以改进。

论文主要分为5部分。第1部分是研究背景，第2部分对相关研究进行整理，第3部分把人口密度分布作为体现该地区社会经济活动的区属特性导入模型，之后区分常住人口密度和从业人员密度对地价形成时的不同影响，建立旨在同时说明住宅地和非住宅地地价分布的模型，第4部分以日本地方省会城市——冈山市为例，对模型进行评估，第5部分运用模型进行模拟试验，探讨人口密度分布对地价空间分布的影响。

二、相关研究介绍

有关地价空间分布的研究，大致可以分为两个方向:一个是有关城市间或城市内地区间地价差的分析；另一个是有关城市内各地点间地价差的研究。

前者城市（地区）间地价差研究，一般以土地的供求关系为着眼点，以各城市（地区）的平均地价为被说明变量。其分析的特点是常常引入社会经济变量作为说明变量，尤其注重人口、收入等对地价的影响。

Ottensman（1977）认为，城市间的地价差主要决定于对将来住宅需要的期待。在快速成长的城市中，对未来开发的高度期待会导致现在地价上升。Ottensman以（1）式为模型对城市间的地价差进行分析。（1）式中，对未来开发的期待由人口增长率代替。并且加入“标准大都市统计圈”（StandardMetropolitanStatisticalAreas<SMSAs>）的人口和收入作为说明变量。

式中，V:平均地价；P:人口；P觶:人口增长率；y:收入；a，b，c，d:系数。

人口越多，对土地的总需求也越大；而收入越高，才可能对土地的支出越多，所以Ottensman认为，人口和收入都会对地价有正的影响。模型评估结果与预想相同，3个变量都和地价呈正的相关关系，但收入的系数不具有显著性。

HansenandKristensen（1991）对瑞典48个城市的地价空间分布进行研究，发现在大多数城市中，城市中心区地价较高，而随着到中心距离的增加地价会逐步下降，在郊区往往会观察到地价的第二高峰，于是采用如下所示的三次多项式来近似描述地价的空间分布，并对模型进行评估。

式中，V:以城市中心为圆心，同心圆状分布的各环形地区的平均地价；x:至城市中心距离；βi，i=0，1，2，3:系数。

如果假设（2）式中的系数βi亦为变量，可以考虑如下模型:

（3）式把各城市的人口P和收入水平y作为βi的函数，不仅使（2）式的城市内地价分布模型扩展为城市间模型，还对地价分布的社会经济要素加以探讨。

模型评估得出以下结论:

1.人口增长在城市中心和远离中心的远郊区会带来地价的上升，但在近郊会导致地价的下落。

2.收入对地价的影响比较复杂。因为收入不只代表购买力，还代表了由收入决定的城市产业结构。综合来看收入较高和较低的城市对城市用地的需求较少，收入居中的城市对城市用地的需求较大。

后者的地点间地价差研究一般采用HedonicApproach，以分析土地特性集合与地价的关系为其研究目的，认为每一块土地都具有面积、形状、位置、周边环境等一系列土地特性，与其相对应形成地价。但大多Hedonic地价函数中，说明变量仅限于土地的地点特性。

安藤·吉田（1990）和安藤·内田·吉田（1992）在地点特性之外，导入以市为单位的人口密度分布，扩大了Hedonic地价函数的适用范围。模型中地价差的原因分为城市间和城市内两部分，分别由代表城市平均地价的人口密度函数f（D）和城市内各地点特性z的函数g（z）来表示:

（4）式意味着由人口密度决定各城市的地价底盘，在这之上，再由地点特性决定各地点的具体地价。

（4）式中代表城市平均地价的人口密度函数f（D）如下式所示:

式中，Dp:常住人口密度；DE:从业人员密度。

但常住人口密度和从业人员密度两种指标的同时使用，往往会在模型评估中引起多重共线性。

三、地价形成模型

假设各地点地价，由其特性集合z（z1，…，zn）决定，则可建立如下模型:

在现实的城市空间中，相邻的土地即使有不同的特性，其价格的差异也有限度，可以考虑成相邻土地地价中的一部分是由相同因素决定的。即可以认为，在地价形成的初级市场中，与社会经济活动程度相对应的土地需求决定了城市内各地区的地价水平。在这个基础上，再由次级市场中的地点特性具体地决定各地点的地价。所以，在考虑决定地价的土地特性时，并不能只考虑地点特性，而有必要加入该地点所属地区的区属特性。

并且，引入区属特性作为土地特性之一，可以使土地特性中最基本的属性——区位，不再只是到城市中心距离这样一个物理意义上的接近性，而是包含了与社会经济状况相对应的城市中各地区的相对优势。

在这里，用代表人口密集度的指标——人口密度来表示各地区的社会经济活动状况。对于土地特性集合z，以［z1，…，zn-1］为其地点特性集合，人口密度（D）为代表该地区社会经济活动的区属特性，（6）式可改写如下:

并且由于土地利用现状不同，影响地价的社会经济活动也存在区别，进而体现社会经济活动的指标也应加以区分。

作为住宅地被利用时的社会经济活动程度主要表现为住宅的密集度，而作为非住宅地被利用时的社会经济活动程度主要体现为经济活动的密集度。所以影响住宅地地价的社会经济活动指标可以考虑用常住人口密度，而影响非住宅地地价的社会经济指标可以考虑用从业人员密度。在此，区分常住人口密度和从业人员密度对地价的不同影响，建立如下模型:

四、实证分析

（一）数据介绍

本论文以日本地方省会城市——冈山市为例，对城市内部地价分布进行研究。冈山市为日本47省之一——冈山省的省会，位于冈山平原中央，北部与吉备高原相接，属低山地带，南部是宽广的平原。截至1995年，东西长31.52公里，南北宽30.80公里，市域总面积513.26平方公里。总人口615757人。此次研究所用数据如表1所示。^[1]

表2为地价的对数（lnV）以及各项土地特性间的相关系数。^[2]从表2中可以看出，常住人口密度的对数（lnDP）与从业人员密度的对数（lnDE）间有较高的相关关系（0.7405），两种指标的同时使用，往往会在模型评估中引起多重共线性。

表1　数据说明

①论文中金额均为日元。

表2　相关系数表

并且，表示地区经济活动聚集的从业人员密度对数（lnDE）与地价对数（lnV）之间的相关（0.8218）大于距离（x）与lnV间的相关（-0.70611）。这意味着由从业人员所代表的区属特性指标优于至城市中心距离这一传统的区位特性指标。

常住人口密度对数（lnDP）与地价对数（lnV）之间的相关（0.6039）并不算高，这一现象从图1和图2所示冈山市常住人口及从业人员密度与地价的散点图中也可看出。图1和图2分别以冈山市域基准地价中公布的各地点地价对数为纵轴，各地点所属街道的常住人口和从业人员密度对数为横轴。从两图的比较中可以看出，地价与从业人员密度基本成正比，而与常住人口密度之间的相关关系并不明确。

图1　常住人口密度和地价

图2　从业人员密度和地价

图3　常住人口密度和住宅地价

如果把作为住宅地利用的土地价格看做住宅地价，作为非住宅地利用的土地价格看做非住宅地价的话，通过土地利用现状，即可把地价分为住宅地价和非住宅地价。图3和图4分别为冈山市常住人口密度与住宅地价、从业人员密度与非住宅地价的散点图，两幅图中都表现出较强的相关关系。

图4　从业人员密度和非住宅地价

并且，从图1和图3的对照中可以发现，图3中住宅地价的对数值均在1.5以下，所以1.5以上的各点，即图1中呈现大幅度偏离的观测值都是非住宅用地。从中可以看出，在不考虑土地利用现状的情况下分析人口密度对地价的影响，很可能会模糊人口密度和地价之间的真正联系。

也就是说，在图1中常住人口密度和地价之间的相关程度并不高，但如果把地价分为住宅地价和非住宅地价，就会发现常住人口密度和住宅地价、从业人员密度和非住宅地价之间存在着较强的相关关系。

（二）结果分析

在此，通过土地利用现状，将住宅地价和非住宅地价分别对应于常住人口密度和从业人员密度，建立如下模型，用以同时说明住宅地和非住宅地地价分布:

回归模型的评估结果如表3所示，模型具有较高的判定系数，被评估系数均效果显著。作为住宅用地时，地价的常住人口密度弹性为0.2247，作为非住宅用地时，地价的从业人员密度弹性为0.3148，也就是常住人口密度和从业人员密度分别增长1%，会相应带来住宅地价0.22%、非住宅地价0.31%的增长。从中可以看出，从业人员密度对地价的影响大于常住人口密度对地价的影响。

容积率、前方道路宽幅和城市煤气管道的有无都对地价有正的影响，其中由城市煤气管道代表的城市基础设施建设对地价的影响最大。

表3　冈山市地价函数评估结果

五、模拟分析

从以上分析中可知，地价由人口密度所代表的地区社会经济水平和容积率、前方道路宽幅、城市煤气管道等地点特性决定。并且，常住人口密度对住宅地价，从业人员密度对非住宅地价有着直接的影响。然而在现实中，常住人口密度和从业人员密度通常呈现不同的分布状态。那么相同的密度水平，即如果常住人口密度和从业人员密度相同时，与其分别对应的住宅地价和非住宅地价会有怎样的变化呢？为了更单纯地把握人口密度对住宅地价和非住宅地价的不同影响，在此采用（9）式的评估结果，对人口密度引起的地价变化进行模拟分析。

一般来讲，住宅用途和商业用途地区的容积率会存在不同。并且由于住宅比非住宅更期望安静的周边环境，所以住宅用地的前方道路宽幅较小。参考现实状况，模拟分析中，住宅用地和非住宅用地的容积率分别为200%和600%，前方道路宽幅分别为5米和8米，无论住宅地和非住宅地均有城市煤气管道。

之后把人口密度从400人/公顷递减至1人/公顷，考察住宅地价和非住宅地价之间的偏离，图5为模拟试验的结果。

模拟试验结果表明，由于指定容积率、前方道路宽幅等住宅用地和非住宅用地在物理性质上的差异，即使常住人口密度和从业人员密度为同一数值时，与其分别对应的住宅地价和非住宅地价依旧相互偏离，非住宅地价总是高于住宅地价。并且在常住人口密度和从业人员密度较高的地区（城市中心等），住宅地和非住宅地之间的价格差较大；在常住人口密度和从业人员密度较低的地区（郊区），住宅地和非住宅地之间的价格差较小。

图5地价模拟分析

六、小结

本论文根据土地利用现状，区分常住人口和从业人员密度对地价的不同影响，建立并评估了同时说明住宅和非住宅地价的实证模型。通过分析，得出常住人口密度对住宅地价，从业人员密度对非住宅地价有着直接的影响，且后者对地价的人口弹性较大。

模拟试验结果表明，即使常住人口密度和从业人员密度为同一数值时，与其分别对应的住宅地价和非住宅地价依旧存在差异，非住宅地价总是高于住宅地价。并且在城市中心等人口密度较高的地区，住宅地和非住宅地之间的价格差较大；在郊区等人口密度较低的地区，住宅地和非住宅地之间的价格差较小。

然而在本论文分析中，用来说明地价的一个重要因素——人口密度，同时也受到地价的影响:在城市化进展中，随着人口向城市中心区迁入，中心区地价会急剧升高，因此而不能进入城市中心的人们会迁往郊区，促使郊区地价上升；随着对郊区的开发，城市中心的地价会有所回落，从而导致郊区人口再次迁向城市中心。

所以，下一阶段的地价空间模型不能仅仅止步于一个时间点上的静态分析，将有必要建立同时决定地价和人口密度的动态模型，以探索城市地价的形成原因，以及城市中心区和郊区之间的有机联系。

另外，竞标地价（bidrent）理论的导入对与人口密度相关联的地价形成模型也具有重大意义，亦将成为下一步的重要课题。

参考文献

1. Ottensman，J.，Urban Sprawl，Land Values and The Density of Development，Land Economics 1977（Vol. 53），389-400.

2. Hansen，J. and Kristensen，G.，Price Profiles for Land in Danish Urban Areas，Urban Studies 1991 （Vol.28），277-287.

4.安藤朝夫、内田隆一、吉田克明:《2大都市圈における地面关数の推定结果を用いた地变动の时空间分析》，《土木学会论文集》，1992（No.449/Ⅳ-17），第77～ 86页。

（原载《国外城市规划》2006年第4期）

【注释】

[1]数据出自1995年《基准地价》、《国情调查》及《事务所统计调查》，模型评估采用样本为1995年冈山市域194个基准地价公布地点。

[2]在回归模型评估中，人口密度与地价之间采用对数形式的模型往往比一般线性模型有较好的适应性，因此，本研究亦采用对数模型进行分析。