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user: 7. 模型估计与效果分析 7.1. 模型设计 由于模型包括房价和地价两组内生潜变量，二者均为空间数据，所以其内生地具有空间相关性和空间异质性两种属性，前者意味着距离临近的样本点之间房价(地价)是相互依赖，仅考虑一个个孤立样点的房价和地价关系可能会低估地价对房价的影响程度；后者则认为房价与地价在空间上呈现分异，不仅表现为连续的衰败规律，也包括局部的跳跃和突变，但这对于同一时间截面的房价样本而言，这一属性影响不大，所以就忽略空间异质性的影响，主要考虑空间的相关性 [ 12 ]。 因此，通过不同的观测指标设计，拟构建四组SEM模型： 模型1——初始模型，房价与地价潜变量均采用单一观测指标(HP0与FP0)。 模型2——考虑房价与地价的空间的自相关性以及小区(住宅用地)的密度以及小区(住宅用地)的空间距离，对任一样本小区，分别选择其周围最近的3个和6个小区(或住宅用地)样点，按照距离线性衰减的权重计算加权平均值，作为观测指标，构建带有空间滞后属性的房价潜变量和地价潜变量(HP1与FP1)。 各内生潜变量对应的观测指标及其最终进入的模型如表1。 Table 1 SEM Structure of endogenous latent variable 内生潜变量 观测指标 指标描述(元/m 2 ) 模型 房价HP1 HP 在售和待售新房小区均价 模型1 房价HP2 HP 在售和待售新房小区均价 模型2 HP-K3 周围3个距离最近的小区的加权平均房价 HP-K6 周围6个距离最近的小区的加权平均房价 地价LP1 LP 小区所在地点2017~2019年楼面地价插值结果 模型1 地价LP2 LP 小区所在地点2017~2019年楼面地价插值结果 模型2 LP-K3 周围3个距离最近的地块的加权平均楼面地价 LP-K6 周围6个距离最近的小区的加权平均楼面地价 表1. SEM内生潜变量结构表 7.2. 模型估计 基于Hedonic模型的理论基础，并且参考依土地估价和房地产估计的理论以及以往的研究以及数据的可获取性，构建商服繁华度、公共交通可达性、设施便利度等3个外生变量。如表2所示，依次选择了1000 m范围内超市商店数量、1000 m范围内银行数量、2000 m范围内公交站数量、2000 m范围内医院数量、1000 m范围内幼儿园数量、2000 m范围内中小学数量、2000 m范围内大型绿地或公园的数量共7个观测指标分别对3个外生潜变量进行测度，具体的数据通过房天下网站进行收集 [ 9 ]。 Table 2 SEM Exogenous latent variable 外生潜变量 观测指标 指标描述 公共交通可达性 BUSn 2000 m范围内公交站数量 商服繁华度 SHOPn 1000 m范围内超市商店数量 BANKn 1000 m范围内银行数量 设施便利性 HOSn 2000 m范围内医院数量 KIDn 1000 m范围内幼儿园数量 SCHn 2000 m范围内中小学数量 PARn 2000 m范围内大型绿地或公园的数量 表2. SEM外生潜变量表 用7个测量指标作为解释变量，房价作为被解释变量利用spss软件进行多元线性回归，建立了一个简单的房价特征价格模型，R 2 = 0.239，由于变量过多，存在多重共线性的问题，多数的变量不显著，甚至符号与预测相反，如表3。而对于SEM，由于潜变量的存在，可以有效克服观测指标层的共线性问题。 根据研究区的两个内生潜变量和3个外生潜变量来建立初始模型(模型1)，首先运用Smart PLS 3软件绘制各潜变量之间的结构模型图，如图6，然后将惠城区和惠阳区标准化的观测指标数据输入模型，分别得到惠城区和惠阳区结构模型的估计结果如图7(a)和图7(b)，继而改变房价和地价两个内生潜变量，在初始模型的基础上进而构建模型2，惠城区和惠阳区结构模型的估计结果如图7(c)和图7(d)。在SEM的输出结果中，圆圈表示潜变量，方框表示观测变量，连接测量指标与潜变之间的数字为因子负荷系数，反映了各个观测指标与其对应潜变量之间的关系，而连接在潜变量之间的数字为路径系数，反映不同潜变量之间影响程度，箭头方向表示影响施加的方向。 Table 3 Multiple linear regression analysi 变量 标准化系数 t 显著性 2000 m内公交站数量 −0.354 −2.478 0.016 1000 m内超市商店数量 0.113 0.687 0.495 1000 m内银行数量 −0.017 −0.11 0.913 2000 m内医院数量 −0.117 −0.648 0.519 1000 m内幼儿园数量 −0.115 −0.837 0.406 1000 m内中小学数量 0.348 2 0.05 2000 m内大型绿地或公园数量 0.292 1.496 0.14 表3. 多元线性回归分析 图6. 模型1的SEM结构图 图7. SEM参数估计结果((a)、(c)代表惠城区，(b)、(d)代表惠阳区) 7.3. 测量模型效果评测 测量模型将观测指标与潜变量之间通过因子负荷系数建立联系，通过对惠城区和惠阳区各两个模型的计算结果的观察发现，虽然惠城区与惠阳区的模型计算结果有所不同，但是其大部分的观测指标的因子负荷系数都高于0.9，这就意味着从总体来看，观测指标对潜变量的解释程度较好。 测量模型的信度和效度可以通过区分效度(Average variance extracted， AVE)、复合信度(Composite reliability， CR)和阿尔法系数(Cronbach’s coefficient alpha， CCA)来进行评价 [ 9 ]，如表4。其中AVE是检验各潜变量之间相互区分的程度，这一数值表示用潜变量的方差解释相应的观测变量方差的百分比，即检验该潜变量对应的观测变量解释的有效性。惠城区和惠阳区的2个模型中，惠城区的两个模型的AVE值均大于0.5，而惠阳区的两个模型AVE值大部分大于0.5，这表明从总体上各个构面的区分的效果较好，而惠阳区可能存在小部分构面重叠；CR检测观测指标是否能一致地测度对应的潜变量，结果发现惠城区的两个模型的效果更好，CR基本均大于0.8，而惠阳区中的设施便利度这个外生潜变量的CR值只有0.49，这说明该观测指标对地价的影响存在不一致现象，且差距较大，这通过图7就能发现，中小学数量和医院数量的因子负荷系数远小于幼儿园和绿地数量；α系数CCA是评估观测变量能够解释其所构建的潜变量的程度，通常认为，当α系数的值大与0.7时，所构建的测量模型具有满意的信度和稳定性，而所构建的模型基本达到了这一标准。 7.4. 结构模型效果评测 结构模型模拟的是3个外生潜变量和2个内生潜变量的关系，评测参数主要包括路径系数和拟合优度。路径系数反应出潜变量之间作用强度，如表5。在惠城区中，对房价有显著作用的潜变量是公共交通可达性和设施便利度，其影响都为正向，而对楼面地价有显著影响作用的潜变量包括公共交通可达性、商服繁华度和设施便利度，影响均为正向。而在惠阳区中，对房价有显著作用的潜变量是公共交通可达性，影响为正向，而对楼面地价有显著影响的潜变量是公共交通可达性和设施便利度，影响均为正向。 Table 4 SEM Measurement model parameter 潜变量 模型1(a) 模型2(a) 模型1(b) 模型2(b) α系数 HP 1.00 1.00 1.00 1.00 LP 1.00 1.00 1.00 1.00 Facility 0.63 0.63 0.46 0.46 Prosperity 0.77 0.77 0.63 0.63 Pub-Trans 1.00 2.00 1.00 1.00 复合信度 HP 1.00 1.00 1.00 1.00 LP 1.00 1.00 1.00 1.00 Facility 0.80 0.79 0.45 0.45 Prosperity 0.90 0.90 0.80 0.80 Pub-Trans 1.00 1.00 1.00 1.00 区分效度AVE HP 1.00 1.00 1.00 0.99 LP 1.00 1.00 1.00 1.00 Facility 0.60 0.60 0.92 0.32 Prosperity 0.81 0.81 0.68 0.68 Pub-Trans 1.00 1.00 1.00 1.00 表4. SEM测量模型参数 Table 5 SEM Structural model parameter 影响路径 模型1(a) 模型2(a) 模型1(b) 模型2(b) 路径系数 T值 路径系数 T值 路径系数 T值 路径系数 T值 Pub-Trans- > HP 0.164 1.898 0.167 1.893 0.374 2.38 0.374 2.421 Prosperity- > HP −0.016 0.168 −0.016 0.163 −0.023 0.277 0.035 0.303 Facility- > HP 0.526 4.662 0.533 4.723 0.036 0.248 0.011 0.159 Pub-Trans- > LP 0.515 3.837 0.515 3.857 0.265 2.171 0.267 2.199 Prosperity- > LP 0.208 2.385 0.208 2.384 0.033 0.171 0.035 0.128 Facility- > LP 0.194 2.449 0.194 2.447 0.527 3.575 0.527 4.427 LP- > HP 0.32 2.995 0.384 3.012 0.316 2.371 0.352 2.347 表5. SEM结构模型参数 R 2 表示的是构建模型的拟合程度和对外生潜变量的解释程度，当R 2 = 0.33左右表示具有中度解释能力，当R 2 > 0.67表示解释能力较好。而从表6可以看出，所构建的模型普遍对地价的解释能力较强，基本达到了0.5，但是对房价的解释能力为中等。这表明所选取的外生潜变量对地价的拟合度或是解释能力比房价更高，同时发现，由于模型2考虑了房价和地价的空间相关性，所以模型2拟合情况有所改善，这表明无论房价和地价，其在空间中并不是孤立存在的，在一定的距离范围内是存在相互影响，而这主要是因为其所处的区位存在相似性和可比性。 Table 6 SEM Structural model goodness of fi 内生潜变量 模型1(a) 模型2(a) 模型1(b) 模型2(b) R 2 R 2 R 2 R 2 HP 0.335 0.387 0.302 0.357 LP 0.527 0.562 0.483 0.518 表6. SEM结构模型拟合优度