第一章 绪论
第一节 研究背景
到 2019 年末为止，我国的房地产投资与开发规模高达 13.33 万亿元，同比增长 10%，高于全国 GDP 的同比增长率①。在 2010 年至 2019 年这十年中，国家针对房地产市场的过高增长状况进行了多轮次的调整与把控，在 2016 年时虽然有所缓和，但是总体增速并没有放慢，即使在 2020 年上半年，国内房地产项目的开发及投资总体投入达到 6.13 万亿元，同比上升了 2%。房地产开发投资所涉及的领域众多，包括住宅、办公楼、公寓等综合建筑，其中住宅类房地产的开发投资是我国房地产企业的主要投资领域，占总投资规模的 73%左右。在区域差异分布上，二线城市的投资规模最大，而一线城市的投资热度以及积极性相对较高。主要原因是：一方面，从市场角度讲，由于房地产市场的巨大收益吸引了过多的房地产企业和个人争相参与，过高的盈利空间也导致房地产市场的价格波动性持续变大；另一方面，从财政角度讲，国内多数地方政府还没有完全从土地财政的模式中转变过来，部分省份和地区缺少核心的竞争能力，只能通过房地产市场进行财政资金的周转。因此，对于估价结果的准确性有着很高的要求。
我国的房地产估价行业兴起于上世纪八十年代中期，随着不动产金融的丰富程度提高，房地产估价也在市场中扮演着越来越重要的角色。截止至 2019 年底，全国有房地产估价企业 8000 余家，其中一级机构 500 家左右，二级机构 3000家左右，三级机构 4000 家左右②，已经形成相当庞大的规模。随着供给侧改革的不断推进，我国的市场经济结构不断优化，社会不同群体已经对房地产估价行业提出了不小的挑战。
因此，在房地产市场加快转型的今天，新建住宅估价在城市更新、棚户区改造、房地产税征收以及共有产权住房建设等新兴领域大有可为，在住房企业的融资租赁、住房租金合理科学确定以及市场租金监管等领域同样面临着庞大的服务需求，这些都将成为未来中国转型为高质量发展的重要途径。其中，在售楼盘的规模和价格一直是国家房地产政策对市场调控的核心依据之一。一方面，在业务种类的不断创新以及业务范围的不断扩大的背景下，准确性和及时性已经成为房地产估价行业的主要问题；另一方面，对于从业人员素质的参差不齐也提出了新的要求。同时，在对估价结果的使用上可以将房地产估价划分为不同的种类，包括房地产抵押估价、房地产司法鉴定以及房产税的定价基础等业务。
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第二节 研究意义
随着经济结构的持续转型以及经济规模的高质量增长，目前市场上兴起的多种业务需求对于房地产估价行业提出了不小的挑战，使得房产价值的精准估价结果作为一种理论依据在社会中扮演越来越重要的角色，本文研究意义有以下两点：
1、理论意义
目前学术界对于特征价格法的研究已经非常成熟，许多影响价格特征因素共同决定商品房最终估价。但是，为了应对研究过程中没有考虑到样本的空间关联性，本文将进行模型上的改进，主要有以下两点：第一，在选取变量时，必须要考虑到待估房产间的空间位置关系，本文首先在理论模型上克服了这种误差存在的可能性。第二，特征价格法本身对于宏观的房价影响机制的研究有着很强的解释作用，但是多数房地产估价项目是对某一地区或者某一城市房产的价格进行评估，本文对此进行了解释变量上的优化。
2、实际意义
目前，已经使用房地产估价结果作为依据的经济活动有以下两种分类：首先，政府对于房产估价结果的使用，包括房地产税基的确定、房地产税制的研究等，这些业务对于房地产估价结果的准确性提出很高的要求。其次，在社会领域，房地产抵押贷款、房屋拆迁补偿等也成为社会的部分矛盾冲突点。本文通过建立评估模型，对于在较短时间内的房地产估价提出了新的解决思路，同时对目前主流的计算机辅助评估（CAMA）有重要的补充作用。
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第二章 文献综述
第一节 国外相关文献综述
一、关于住宅价格评估的相关文献
国外最早对于房地产价格评估的研究多数目的都在于探讨房价的形成因素，直至 1980 年，国际资产评估委员会（IVSC）对于房地产价格评估的概念作出了初步的界定。从上世纪 20 年代开始，西方发达国家开始逐步进入房地产市场快速成长繁荣的阶段，在这一时期，房地产价格评估又重新被学者重视起来。早期的住宅房地产评估大多利用的是传统的资产评估评估方法，分别是：收益法、市场法和成本法，其中作出较为突出贡献的有 K.LEE Hyder、Harry Grant Atkinson和 George L.Schmutz。在这之后，根据经济学以及房地产行业的不断发展，随即衍生出许多相关的研究方法，例如：假设开发法、投资法、利润法等。
但是，在基于传统方法上发展的同时，其中的不足之处也是显而易见的。首先，基于收益法的房地产价格评估，在未来收益的不确定性以及对收益折现的利率的不确定性这两者的探讨有不小的争议，特别是在 20 世纪 50 年代后期至 20世纪 70 年代初期，过高的通货膨胀水平对收益法提出了很高的质疑，全球资产收益的波动率上升以及风险的提高，使得收益法在当初已经不再适用。其次，市场法必须依赖于大量交易可比案例，在基于交易案例的市场情况下，对待估房产进行一定程度的系数修正，这对房产的相似程度提出了过高的要求。最后，基于成本法的住宅房产价格评估在世界各国的应用范围非常有限，其中德国和日本对于成本法的使用较为全面。
在上述基础上，评估行业的研究逐渐过渡到对于房价形成因素的探讨，即特征价格法，国际上主要从宏观和微观两个角度上来进行研究，诸如：人口、利率、收入、教育、环境等因素。Ridker（1967）利用特征价格模型来分析城市空气污染对于房地产价格的影响程度，并且验证了两者之间的显著关系。Oates（1969）最早探讨研究了房产周边学校对于房产价格影响的机制，发现学校加大对于学生的教育投入对周边房价有显著的影响。
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第二节 国内相关文献综述
一、关于住宅价格评估的相关文献
国内的房地产市场是从上世纪九十年代才开始逐步走向市场化的，因此对于住宅价格的评估也相对起步较晚，但是基本研究方向与国外相似，最早是由三大传统方法对住宅价格进行评估，并由此衍生出一些相关的评估方法，如：假设开发法、基准地价法等。多数学者的研究都是通过探讨房地产市场价格的形成机制，并根据评估行业的要求进行相应的调整。因此，对于房价的影响因素的研究也就变得十分重要。国内对于房价的研究方向大致可以分为三类，第一类是以传统计量经济学为核心的经济学手段，第二类是由机器学习等计算机科学方法为核心的新型算法方法，第三类是以空间计量经济学的最新研究成果为核心的研究方法，具体文献综述如下：
基于传统计量经济学的研究方法是围绕特征价格模型建立的，关于特征价格法的住宅房产估价最早是由国内学者温海珍（2004）提出，通过建立特征价格模型对杭州市的 278 个房屋样本进行实证研究，在后续的检验以及解释过程中阐明了该方法对于房价研究的合理性和实用性。之后，多数学者丰富了特征价格模型解释变量的选取，并且做出了相应的实证研究和实证检验。姜吉坤（2006）以杭州市的 2430 个样本建立特征价格模型，在利用 OLS 回归方法的前提下，对比了四种可能的特征价格模型并选取最优的模型进行分析，首次在评估中区分了参数模型与非参数模型的优劣。李国栋（2006）将住宅的影响因素分为交通、环境、自然环境和生活设施四个方面，对 13 个解释变量进行回归分析，对解释消费者的理性选择提出一种思路。王娟（2008）对成都市 180 个二手房数据进行 OLS回归，从三个角度选取了 11 个解释变量。胡晓霞（2008）在房价的特征影响因素中加入了“地铁影响因子”，发现地铁对于周边的住宅价格有着明显的正向效应。之后关于地铁对周边房价的作用也被多数学者证明有显著的正向关系，如范子英（2018）、王芬（2018）。尚鹏（2009）对于西安市的部分区域选择样本后，采用走访调查的方式进行特征因素的收集与采样，以此构建特征价格模型，这种方法构建的指标体系对于一个地区的特殊情况有很好的解释力度，但这也造成了该方法的局限性。李正彬（2009）利用昆明市旧房交易数据构建特征价格模型，并且根据客观情况选取了对旧房交易价格影响显著的部分变量进行回归分析，结论表明旧房的影响因素部分区别于新房的影响因素，并且在评估中应当单独针对此类房产建立模型以提高评估精读和速度。唐艺月（2016）通过对城市景观的研究证明其对房价有一定的影响作用。教育因素也被认为是主要的影响变量，如周京奎（2009）、温海珍（2013）、张志峰（2016）。上述此类学者更加关注影响房价的微观因素，可以简单归总为区域特征、邻里特征以及建筑特征。
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第三章 新建住宅评估概述.........................................13
第一节 新建住宅估价含义及特点.................................... 13
一、新建住宅价值含义............................................13
二、新建住宅的估价特点...................................... 14
第四章 基于空间计量法的模型改进.................................21
第一节 空间计量法的概念及应用.............................................. 21
一、空间计量法的相关概念........................................... 21
二、空间计量法的实际应用.............................. 22
第五章 基于深圳市样本数据的实证研究.............................................30
第一节 样本区域分析.............................................. 30
第二节 变量选取与处理................................... 31
第五章 基于深圳市样本数据的实证研究
第一节 样本区域分析
深圳市位于广东省的中南区域，是我国早期改革开放的窗口地区，城市面积为 1997.74 平方千米，常住总人口达到 1756 万人，城市 GDP 排名全国第三⑧。深证市目前共有十个市区有在售新房，分别是龙岗区、龙华区、宝安区、南山区、福田区、罗湖区、坪山区、光明区、盐田区以及大鹏新区，目前，在收集到的数据中，不同区域在新建住宅方面都有特殊的情况，对于这些被研究区域，行政规划图以及各区具体情况作出以下介绍和说明：
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第六章 研究结论与建议
第一节 研究结论
本文根据深圳市 2020 年 9 月的横截面数据，构建地理距离权重矩阵，利用空间杜宾（Dubin）模型分析了建筑特征、邻里特征、区位特征与房价之间的空间相关性，并且分解了各影响因素的直接、间接两种效应。
目前，随着我国新建住宅房产的快速发展，新建住宅的市场价格评估已经成为重要的一环，通过最新的研究方法科学合理的对新建住宅进行估价，是市场交易以及政府制定措施的关键环节，在空间计量法的基础上，本文作出以下研究结论
1、相关性显著
新建住宅的建筑特征、邻里特征、区位特征间都存在显著的空间相关性，若在评估模型中忽略了此种关联性，则会降低模型的准确程度。因此，在对新建住宅进行评估时，应当同时考虑特征因素以及房产间的空间位置关系
2、特征因素
在对于模型系数的解释上，在空间杜宾模型中房产的多数特征价格因素会对新建住宅房产的估价产生显著的直接和间接的影响，其中绿化率、车位比、到商场距离、到医院距离、教育配置对房价产生了更多的直接影响，并且区位特征的直接影响最为显著，而邻里特征中的教育配置则提供了更多的间接影响。
3、精度检验
从研究结果精度的角度来看，空间计量法下的杜宾估价模型可以用于实际层面的应用，不仅在对单个样本有较好的参考价值，同时在应对大规模的批量评估时，也可以有更好的应用价值。
参考文献（略）