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user: 4. 结果与分析 4.1. 样点估价结果与分析 采用收益还原法，对502个商业用房出租样点评估地价、并进行修正。对每个级别采用均值－方差法剔除异常值，得到347个有效样点地价。各级别样点个数和地价区间见表2。由表2可知，各级别内样点分布个数及地价水平随级别降低呈下降趋势，一级地样点数最多为249个，二级地次之，四、五级地由于区位原因地价样点数较少。各级别内样点地价波动范围随级别降低缩小。高级别内交易次数频繁、交易类型多样，地价浮动范围大。各级别间样点地价水平有部分重叠现象，受级别内个别样点估算结果影响。 对36个转让、出让样点地价进行分析，得到22个有效样点，1、2、3级分别有11、5、6个样点，运用算术平均法得到各级别样点平均价格，见表2。各级地地价水平与级别高低呈正比，各级别平均价格分布在出租样点级别价格的区间范围附近。 Table 2 Statistical results of land price samples in central urban areas. Unit: Yuan/square mete 交易类型 Transaction type 土地级别 Land grade 样点个数 Number of samples 样点地价区间 Sample land price interval 样点平均地价 Sample average land price 房屋出租 House to rent I 249 1813~3115 - II 75 1384~2050 - III 13 1083~1560 - IV 6 648~1035 - V 4 460~688 - 土地转让出让Land transfer I 11 - 2155 II 5 - 1689 III 6 - 1120 表2. 中心城区地价样点估价结果统计表。单位：元/平方米 4.2. 模型构建结果与分析 以修正后的房屋出租样点地价作为因变量，样点对应的定级单元分值为自变量，基于SPSS软件，对房屋出租各级别样点地价－单元分值和全部样点地价－单元分值，分别采用线性、指数等多种数学模型进行拟合，得到R 2 最大的数学模型，见表3。将级别平均分值作为自变量代入对应的数学模型，预测、评估各级别地价；将转让、出让样点的前三级别平均价格，基于Matlab软件进行灰色预测，得到各级别地价；将各模型预测的末级地价格与成本法计算结果进行比较得到差异，结果见表4。 Table 3 Benchmark land price evaluation model based on sample land price-unit scor 级别Grade 地价模型Land price model R 2 I 0.781 II y = 0.3445 x 2 − 15.173 x + 1509.1 0.580 III y = 3.8208 x 2 − 270.65 x + 5918.4 0.723 IV y = 0.0423 x 2.887 0.625 V y = 4.2652 x 2 − 180.29 x + 2320.7 0.946 全部All y = 22.639 x 1.0702 0.882 表3. 基于样点地价－单元分值的基准地价评估模型 Table 4 Benchmark land prices of commercial land in downtown Longkou measured by different methods. Unit: Yuan/square mete 土地级别Land Grade I II III IV V 成本法与V级差异 Cost method and V-level difference 分级别回归模型预测 Graded-sample regression model prediction 2266 1605 1134 663 417 −28 全部样点回归模型预测 Full-sample regression model prediction 2322 1480 1077 812 613 168 灰色模型预测 Grey model prediction 2155 1670 1114 743 495 50 表4. 不同方法测得的龙口市中心城区商业用地各级别基准地价。单位：(元/平方米) 由表3可知，利用全部样点与分级别样点拟合模型结果中，一元二次多项式模型数量较多，其次是乘幂函数模型。R 2 均大于0.5，模型可信度较高。其中五级样点模型拟合度最高，R 2 达0.95，可能与样点数据较少有关。利用全部样点构建模型结果R 2 为0.88，处于中间水平，较符合实际。R 2 最小的为二级地样点拟合模型，其原因是由于本次定级过程中，根据龙口市中心城区的实际发展情况，将二级地范围扩大，涵盖了之前所属范围是三级地内的地价样点，二级地所处范围在空间上与一级地临近，受一级地影响，出现个别地价水平偏高样点，导致地价跨度区间较大。成本法计算结果作为控制底价与各模型预测末级地价格进行比较：分级别回归模型结果低于成本价格，其他两种模型结果高于成本价格，数值分别相差−28、168、50。 4.3. 模型预测结果与分析 基于土地定级以及房屋出租样点估价构建回归模型。定级因子指标体系的选择以及权重的确定受人为因素影响具有主观性，对于各定级单元作用分值的确定存在影响。样点地价的测算依赖于出租样点实际情况，包括样点分布、租金水平、参数选取等因素。拟对全样点及分级别样点分别构建模型探究差异。构建灰色模型，基于修正后的转让、出让样点平均地价。转让、出让样点不同于出租样点，筛选及处理过程受主观因素影响较小。应用此模型，对数据量要求较小，对现有数据进行处理，描述灰色系统内部存在规律并做出预测，精度较高，一定程度上弱化了人为因素的影响。 全样点回归模型、分级别样点回归模型和灰色模型分别命名为A、B、C，计算任意两种方法预测基准地价的相对差异(见表5)以及与现行2016年基准地价的差异(见表6)。 Table 5 Comparison of prediction results of different models (% 模型比较Model comparison I II III IV V A\B 2.41 8.45 5.29 18.41 31.9 A\C 7.19 12.84 3.44 8.5 19.25 B\C 5.15 3.89 1.8 10.83 15.67 表5. 不同模型预测结果比较(%) Table 6 Comparison of prediction results of different models and the benchmark land price in 2016 (% 比较模型Comparison model I II III IV V A 14.67 1.27 2.27 18.37 40.92 B 11.9 7.07 2.9 3.43 4.03 C 6.42 11.41 1.09 8.31 13.79 表6. 不同模型预测结果与2016年基准地价比较(%) 表5表明，全样点回归模型预测结果与分级别回归模型、灰色模型预测结果相差较大，个别级别相差高达30%。分级别回归模型与灰色模型预测结果相差较小在10%左右，相互验证了2种模型结果的合理性。表6表明，三种模型预测结果与2016年对比，全样点回归模型预测结果与2016年基准地价相比差异最大，四、五级地上涨幅度高达18.37%、40.92%。分析龙口市土地市场实际发展状况，预测结果高于实际地价水平，误差较大。全样点回归模型预测结果可靠性较低。 4.4. 基准地价确定结果与分析 综上分析，分级别回归模型与灰色模型预测结果较可靠，确定综合采用该2种模型。2种模型预测结果差异较小，以2种方法预测结果的平均值作为龙口市中心城区2019年商业用地各级别基准地价(见表7)。经过龙口市政府有关部门及专家组论证后，认为评估结果符合近年地价水平变化。最终评估结果与2016年基准地价比较，得到各级别增长率(见表7)。 Table 7 Benchmark land prices and changes of commercial land in downtown Longkou from 2016 to 201 土地级别Land grade I II III IV V 2016 (元/m 2 ) 2025 1499 1102 686 435 2019 (元/m 2 ) 2211 1638 1124 703 456 增长率(%) Growth rate 9.16 9.24 2.00 2.44 4.88 表7. 龙口市中心城区2016~2019年商业用地基准地价与变化 表7表明，2019年商业用地各级基准地价为：2211元/m 2 ，1638元/m 2 ，1124元/m 2 ，703元/m 2 ， 456元/m 2 ，一级地约为末级地5倍水平。各级别间地价差异随级别递减逐渐缩小，一、二级地相差570元/m 2 ，四、五级地相差240元/m 2 。与2016年比较，2019年各级别基准地价水平呈上涨趋势，各级别增长率为9.16%、9.24%、2.00%、2.44%、4.88%，一、二级地上升幅度达9%，其余级别上升幅度较小约3%，各级别平均增长率为5.54%，符合土地市场实际发展状况。高级别商业土地是城市土地的精华，集约利用效益明显，地价水平较高。