基于GWR的湖南省集体土地拆迁补偿的物价驱动分析

杨翊钧，胡文敏，赵 京

（1.中南林业科技大学 林学院，湖南 长沙 410000；2.常德市卓然基业建设项目管理有限公司，湖南 常德 415000）

我国城镇化、工业化、城乡统筹进程的加快导致大量土地征收和房屋拆迁，引发了多种社会矛盾，其中集体土地征地拆迁中涉及的各方利益冲突问题日趋显著[1]。针对征用集体土地和农村建设用地、占用集体土地上的房屋拆迁，主要依据《集体土地房屋拆迁管理办法》，但受地区社会经济差异影响，各地在房屋安置补偿的处置办法上不尽相同[2]，一般主要采用货币补偿和安置补偿的方式[3]，即对村民宅基房屋拆迁实行货币补偿，拆迁双方达成补偿协议，根据被拆迁房屋的重置价和宅基地的区位价统筹考虑确定，拆迁人向被拆迁人兑付补偿款，并对拆迁房屋论证核算确定基准补偿价格[4]。基准补偿价格主要由政府主导，一般从房屋建成成本、区位优势、建成面积、物价系数、房屋重置等角度进行综合考虑[5-6]，但从社会经济发展水平的角度考虑得较少， 很少将土地房屋补偿与物价水平联系起来[7]。

地区物价水平折射出不同地区的综合经济状况，反映了城市与农村经济的差异、购买与消费的能力以及经济投入与产出水平。集体土地拆迁补偿价格同样具有经济属性与职能[8]，在社会主义市场经济条件下，这种客观联系使得建立物价与集体土地拆迁补偿价格联动机制成为一种必然要求[9]。集体土地拆迁补偿价格能反映市场的变化，更好地适应市场调节[10]。集体土地拆迁补偿价格与物价的联动关系根植于市场经济内在的商品交换关系中，是价值规律发挥作用的必然反映[11]。

目前，将物价纳入房屋拆迁补偿的相关研究较少，从市场经济学的角度，物价是研究土地补偿价格的构成基础，物价的波动对土地价值的补偿水平有着内在的驱动作用[12-13]，大多数探讨物价驱动影响因素的研究主要采用传统的计量经济学方法，但土地拆迁存在空间异质性，该方法不适宜[14]。空间计量的经济模型能很好地分析驱动因素，解释空间规律[15]，以湖南省为例，本文利用地理加权回归（GWR）模型，分析了集体土地拆迁补偿的物价驱动因素，以期为建立集体土地征地拆迁补偿价格与物价联动机制做借鉴，补充集体土地征地拆迁补偿的定价体系。

1 研究区与研究方法

1.1 研究区概况

2014年，湖南省开始实施新的《国有土地上房屋征收与补偿条例》，原有的《城市房屋拆迁管理条例》同时废止，各地市州均依此制定了相关的房屋补偿条例。本文以湖南省14个地市州为例，收集和调查了2014年各地市州相关的《集体土地房屋征收与补偿办法》以及各地区的统计年鉴。湖南省各地市州的房屋拆迁规定不一，通常按照建筑类型把房屋补偿划分为钢混、砖混、砖木3种，所有地区均对砖混结构的补偿做了明确规定。为了统一标准，本文以砖混结构的补偿作为房屋补偿的分析指标，具体房屋补偿价格见图1。

本文从房地产产业经济学角度，对物价指数进行筛选，采用了对社会经济关注度和影响较大的指数：居民消费价格指数（CPI）、城镇居民消费价格指数（UCPI）、农村居民消费价格指数（RCPI）、商品零售价格指数（RPI）和工业出厂价格指数（PPI）。

图1 湖南省集体土地房屋拆迁补偿价格分布图（审图号：GS(2014)6003）

1.2 研究方法

1.2.1 GWR模型

英国New Castle大学地理学家Fotheringham提出了GWR模型，用于研究空间非平稳性。近年来，国内对于GWR模型的应用研究逐渐兴起：苏方林在研究各地知识产出与不同要素的相互关系中发现，GWR模型显著优于OLS模型；玄海燕采用GWR 模型分析了我国区域降水量随海拔高度变化的一般空间特征；吴玉鸣[7]在对省级区域工业全要素生产率进行测算分析中发现，GWR模型可将影响来源分解成各省域的局部影响。从现有成果来看，GWR模型具有空间研究上的优势，一般形式可表示为：

式中，yi为观测值；(ui,vi)为样点i的坐标；β0(ui,vi)为i点的回归常数；βk(ui,vi)为i点的第k个回归常数，是地理位置的函数；p为独立变量个数；xik为独立变量xk在i点的值；εi为随机误差。

本文将 GWR 模型引入物价对房屋补偿的驱动分析，基于以下假设：①相同时点与政治经济背景；② 各物价驱动因素的空间分布不均衡；③空间不同位置受相同物价因素影响及其力度具有差异性。为方便计算分析，所有数据指标均进行Z-score 标准化，经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1，其转化函数为：

式中，x*为新样本数据；u为所有样本数据的均值；σ为所有样本数据的标准差。

1.2.2 空间相关性检验与分析

在建立GWR模型分析前，需进行空间相关性预检验。若空间效应会发挥作用，则需将空间效应纳入模型分析框架中，并采用适合于空间计量的方法进行估计；反之，则可采用一般方法估计模型参数。在实际空间相关性研究中，Moran指数是一种常用的指标。本文通过Moran指数来检验区域内集体土地拆迁补偿价格（V）的空间相关性存在与否。

表1 全局Moran指数检测结果

如表1所示，V的Moran指数为0.376，Z得分为1.899，显著性在正态分布函数为0.05的水平上较为较显著，说明湖南省14个地市州的房屋拆迁补偿价格在空间分布上具有明显的正相关性。正的空间相关性代表相邻地区的空间联系特征类似，整体上各地区之间的补偿价值存在空间相关性，即存在空间上较为明显的集群现象。

2 物价与土地补偿回归结果分析

本文选取的自变量为V，解释变量为CPI、UCPI、RCPI、RPI和PPI，以湖南省14个地市州为分析对象，分别利用OLS和GWR模型进行回归估计，结果如图2所示，可以看出，GWR模型回归估计的结果比OLS的估测值更为平稳。

图2 OLS与GWR模型的预测结果

由表2可知，GWR模型回归拟合高于OLS拟合，且OLS的卡方检验较小，未能通过0.05以下的显著性检验；而GWR模型Sigma检验结果为1.000 867 1，可通过0.05以下的显著性检验，说明OLS结果差异性高于GWR模型，因此GWR模型更为可行。

表2 OLS与GWR模型回归预测分析

由GWR模型的回归系数（表3）可知，湖南省14 个地市州的系数不尽相同，各物价指数对房屋补偿价格的影响也不一致，说明二者之间存在地理上的非平稳性。除CPI、RPI指数为正值外，UCPI、RCPI、PPI均为负值，表明不同物价指数对房屋补偿价格的影响有空间差异，且影响程度也不同。

表3 GWR模型回归系数

图3 各物价指数的GWR模型回归系数空间分布

由表3、图3可以看出，CPI指数介于0.108～0.437，平均值为0.247 6，其影响主要为正效应，空间影响力从西向东逐渐减弱，湘西和湘中地区较为明显；UCPI指数介于-0.304～-0.085，平均值为-0.187 7，其影响主要为负效应，在湘东地区影响程度较大，其他地区影响不均；RCPI指数介于-0.781～-0.609，平均值为-0.675 6，其影响主要为负效应，空间影响主要集中在湘东和湘北地区；RPI指数介于0.125～0.346，平均值为0.227 7，其影响主要为正效应，空间影响主要集中在湘东和湘西地区；PPI指数介于-1.078～-0.946，平均值为-1.017 4，其影响主要为负效应，空间影响由湘中部地区向东西两侧减弱。比较回归系数的平均数绝对值发现，PPI、RCPI绝对值远高于其他指数，说明PPI和RCPI对集体土地拆迁补偿的影响相对更为显著。

3 结 语

综上所述，GWR模型在解释集体土地拆迁补偿的物价驱动因素上，充分考虑了驱动的空间因素和物价在空间因素上的影响，减少了模型的偏差，增强了信息的精确性。通过对湖南省14个地市州5个物价指数的探讨，得到以下结论：

1）湖南省房屋拆迁补偿价格存在明显的空间异质性，GWR模型对物价驱动的拟合优于典型OLS，能更好地解释其空间上的自相关性。

2）房屋拆迁补偿价格与物价指数存在空间上的关联性，且物价指数在空间上显示了对房屋拆迁补偿价格的非平稳性，即空间差异性。UCPI、RCPI、PPI呈负影响效应，而CPI、RPI呈正影响效应。RCP与PPI对集体土地房屋拆迁补偿价格的影响比其他物价指数更为显著。

3）通过对物价指数的分析，利用调节农村居民消费水平、增加工业产业投入等宏观市场经济物价调控手段，对于改善目前集体土地拆迁补偿难的现状有重要意义。

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