上海市三甲医院对周边地区住房价格的空间影响效应分析

doi:10.13249/j.cnki.sgs.2015.07.860

摘要/Abstract

摘要：

选取上海市区7家三级甲等综合性医院,运用特征价格模型和多元回归分析方法,实证分析它们对周边住宅价格的空间影响效应。研究结果显示：① 总体上,相比其他环境区位因素,三甲医院对周边住宅价格的影响程度较小,而建筑面积、物业管理费、学区房、轨道交通、建筑楼高、至 CBD 的距离等因素的影响程度较大。② 三甲综合医院对周边住宅价格产生负面影响。在相同情况下,住宅离医院距离越近,则价格越低。住宅与医院的距离每缩短50 m,住宅价格平均下浮0.602%。③ 由于三甲综合医院区位各不相同,距离CBD远近不一,对住宅价格的影响也存在空间差异。一般来说,距离CBD越近,住宅价格受医院的负面影响也越小。

关键词: 三甲医院, 住宅价格, 特征价格模型, 多元回归分析, 半弹性系数, 上海

Abstract:

How to evaluate the impacts of urban public resources and facilities on the price of real estates has been the research topic in academic circles for a long time. Relative to the other urban public facilities such as subway stations or rail transit, large-scale parks and greenbelt, landscape water, universities or key primary and middle schools and so on, the relationship between hospital and housing prices has not caused enough attention. In this article 7 Class 3A comprehensive hospitals in Shanghai urban central areas were selected, using the Hedonic price model and multiple regression analysis method, to conduct an empirical analysis of the spatial effect of these hospitals on residential property prices. The results show as follows: 1) Generally speaking, compared to other environmental factors, the less impacts of Class 3A comprehensive hospitals were corducted on the surrounding residential property prices, and the factors such as building area, property management fees, school-nearby houses, rail transit, height of buildings, the distance to the CBD have greater influence on housing prices. 2) Class 3A comprehensive hospitals have a negative impact on the surrounding residential property prices. And in the same circumstances, as shortening the distance of houses to the hospital each 50 m, the average housing price fell 0.602%. 3) Because of the different location and distance to the CBD of Class 3A comprehensive hospitals, there is a spatial differencine in their impact on housing prices. In general, the closer distance to CBD is, the less negative influence housing price is affected by the hospital.

Key words: class 3A comprehensive hospital, residential housing price, Hedonic price model, multiple regression analysis, semi-elastic coefficient, Shanghai

中图分类号:

F293.3

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图/表 11

表1

上海市各区县三甲医院分布及性质"

区县	医院名称	性质
黄浦区	复旦大学附属妇产科医院	专科
	上海交通大学医学院附属第九人民医院	综合
	上海交通大学医学院附属瑞金医院	综合
	上海交通大学医学院附属仁济医院（西院）	综合
	第二军医大学长征医院	综合
徐汇区	复旦大学附属中山医院	综合
	复旦大学附属肿瘤医院	综合
	复旦大学附属眼耳鼻喉科医院	专科
	上海交通大学附属第六人民医院	综合
	中国福利会国际和平妇幼保健院	专科
	上海市精神卫生中心	专科
	上海中医药大学附属龙华医院	综合
长宁区	上海交通大学附属胸科医院	专科
	上海市皮肤病性病防治中心	专科
	中国人民解放军第八五医院	综合
	中国人民解放军第四五五医院	综合
	武警上海总队医院	综合
静安区	复旦大学附属华山医院	综合
	复旦大学附属华东医院	综合
	上海交通大学附属儿童医院	专科
	上海市第一妇婴保健院	专科
普陀区	同济大学附属同济医院	综合
闸北区	上海中医药大学附属中医医院	综合
	同济大学附属口腔医院	专科
	同济大学附属第十人民医院	综合
虹口区	复旦大学附属公共卫生中心	专科
	上海交通大学附属第一人民医院	综合
	上海中医药大学附属岳阳中西医结合医院	综合
	中国人民解放军第四一一医院	综合
杨浦区	上海交通大学医学院附属新华医院	综合
	同济大学附属肺科医院	专科
	第二军医大学长海医院	综合
	第二军医大学东方肝胆外科医院	综合
浦东新区	上海交通大学医学院附属仁济医院（东院）	综合
浦东新区	同济大学附属东方医院	综合
金山区	复旦大学附属公共卫生中心	专科
松江区	上海交通大学附属第一人民医院	综合
闵行区	复旦大学附属儿科医院	专科
宝山区、嘉定区、青浦区、奉贤区、崇明县	无	无

表1

图1

表2

表3

图2

图3

表4

表5

表6

表7

表8

参考文献 22

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特征分类	变量	量化指标	数据来源	预期符号
建筑特征	住宅面积 (Area)	一套住宅的总面积（m²）	挂牌数据	+
	住宅年龄 (Age)	住宅建筑的房龄	挂牌数据	-
	建筑楼高(Height)	建筑楼层高度:低层（1）,多层（2）,中高层（3）,高层（4）	挂牌数据	未知
	装修程度(Décor)	住宅装修程度：简装修（0）,精装修（1）	挂牌数据	+
	电梯(Lift)	楼层含有电梯赋值为1,否则为0	挂牌数据	+
区位特征	CBD距离(DtoCBD)	住宅小区至最近CBD的直线距离	电子地图数据	-
	医院距离(DtoH)	住宅小区至医院门口的直线距离	电子地图数据	未知
	轨道交通(Mtr)	住宅小区的轨道交通	电子地图数据	+
邻里特征	物业费(Cost)	住宅小区的物业管理费（元/月/m²）	公布数据	+
	绿化率(Green)	住宅小区绿化率（%）	公布数据	+
	公园绿地(Park)	住宅小区1 km内有大型绿地公园赋值为1,否则为0	电子地图数据	+
	重点学区房(GSchool)	住宅小区对口的小学或初中是重点学校,赋值为1,否则为0	政策依据	+
	大学(Univer)	住宅小区1 km内有大学校区赋值为1,否则为0	电子地图数据	未知
	大型超市或商场(Shop)	住宅小区1 km内有大型超市或商场赋值为1,否则为0	电子地图数据	+

变量	均值	标准偏差	N
ln(Price)	5.672644	0.396245	927
ln(Area)	4.587155	0.322386	927
Decor	0.300000	0.460000	927
ln(Height)	1.205175	0.301577	927
ln(Age)	2.476507	0.364179	927
Lift	0.920000	0.271000	927
ln(DtoH)	1.973640	0.394245	927
ln(Green)	3.553575	0.242091	927
ln(Mtr)	0.945224	0.494008	927
GSchool	0.310000	0.463000	927
ln(Cost)	2.514799	0.333121	927
Univer	0.200000	0.402000	927
ln(DtoCBD)	0.837294	0.396512	927
Park	0.540000	0.499000	927
Shop	0.160000	0.368000	927

模型	R	R²	调整R²	标准估计的误差	更改统计量
模型	R	R²	调整R²	标准估计的误差	R²更改	F更改	df1	df2	Sig. F更改
1	0.959	0.919	0.919	0.112511395	0.919	10560.408	1	925	0
2	0.975	0.951	0.951	0.088057134	0.031	586.100	1	924	0
3	0.981	0.962	0.962	0.076924639	0.012	287.794	1	923	0
4	0.985	0.970	0.970	0.068909279	0.007	217.300	1	922	0
5	0.987	0.974	0.974	0.064416088	0.004	111.830	1	921	0
6	0.987	0.975	0.974	0.063412575	0.001	38.949	1	920	0
7	0.988	0.976	0.976	0.061930435	0.001	87.487	1	919	0
8	0.988	0.977	0.977	0.060464421	0.001	45.233	1	918	0
9	0.989	0.978	0.977	0.059609023	0.001	33.439	1	917	0
10	0.989	0.978	0.978	0.059334685	0	21.715	1	916	0
11	0.989	0.978	0.978	0.059021966	0	6.762	1	915	0.009
12	0.989	0.978	0.978	0.058898532	0	11.458	1	914	0.001

模型	自变量	t	Sig.
12	(常量)	13.871	0
	ln(Area)	117.926	0
	ln(Cost)	28.131	0
	GSchool	20.012	0
	Mtr	1.734	0
	Height	-11.385	0
	DtoCBD	8.995	0
	Park	-7.939	0
	DtoH	7.385	0
	Decor	5.752	0
	Univer	3.605	0
	Lift	3.518	0.010
	Shop	2.200	0.028

模型	自变量	非标准化系数
模型	自变量	B	标准误差
12	常量	0.493	0.036
	ln(Area)	1.013	0.009
	ln(Cost)	0.239	0.009
	GSchool	0.093	0.005
	Mtr	0.005	0.003
	Height	-0.037	0.003
	DtoCBD	-0.046	0.004
	Park	0.066	0.006
	DtoH	0.006	0.001
	Décor	0.025	0.004
	Univer	0.025	0.007
	Lift	0.032	0.009
	Shop	0.025	0.007