研究gydF4y2Ba

在可持续的城市规划和设计背景下捕捉城市公园绿地的价值:享乐定价的利与弊gydF4y2Ba

• 摘要gydF4y2Ba
• 简介gydF4y2Ba
• 方法gydF4y2Ba
  • 研究区域和数据gydF4y2Ba
  • 计量经济学模型gydF4y2Ba
  • 测试和分析自相关效应gydF4y2Ba
• 结果与讨论gydF4y2Ba
  • 一般的回归结果gydF4y2Ba
  • 运行不同计量经济模型的结果gydF4y2Ba
  • 热点图gydF4y2Ba
  • 享乐定价的利与弊:在可持续的城市规划和设计背景下，在城市公园中打开绿色包装gydF4y2Ba
• 结论gydF4y2Ba
• 对本文的回应gydF4y2Ba
• 致谢gydF4y2Ba
• 文献引用gydF4y2Ba

介绍gydF4y2Ba

世界正在以前所未有的速度经历城市化趋势，到2030年，60%的城市土地还没有建成(Seto et al. 2012)。尽管这带来了巨大的挑战，但它也提供了一个极好的机会，将城市的发展转变为更可持续的道路(Elmqvist et al. 2013)。目前城市规划的重点主要是建设“智能”，即密集，从而拯救城市外的“自然”(参见，例如，James等人，2013年)，可能以牺牲城市绿地(UGS)为代价。尽管绿色空间已被证明可以提供一系列生态系统服务，有助于建设更好的城市(Lovell和Taylor 2013)，但牺牲城市自然资源以支持城市外的绿色区域的潜在影响尚未得到充分研究(尽管见Soga等人，2015)。迄今为止，空气和水净化、食品生产和当地气候缓解等有形服务受到了最多的关注和研究(例如，MA 2005年，TEEB 2010年)。然而，生态系统提供的远不止这些有形的服务。获得UGS也被证明能提供多种健康益处(Hartig和Khan 2016, Hartig等人2014)，如减轻压力(Grahn和stigdotter 2003, Annerstedt 2011)，总体上减少心脏病和早死(Mitchell和Popham 2008)，提高注意力缺陷障碍儿童的警觉性(Taylor和Kuo 2009)，并增加体育活动(Kaczynski和Henderson 2007)。UGS甚至被证明可以影响社会凝聚力，例如，为用户提供一个发展和维持邻里关系的聚会场所(Kazmierczak 2013年)。同样，进入开放水域对心理也有好处(Nutsford et al. 2016)。gydF4y2Ba

所有这些好处都与我们的自然资本有关，因此，如果我们要就如何更好地将UGS作为公共政策的一部分做出良好的决定，就有必要评估这些资本的价值(Helm 2015)。在过去十年中，生态系统服务的总体经济价值得到了极大的关注(例如，Nelson等人2009,TEEB 2010)，也特别关注城市地区(TEEB 2011)。生态系统服务的估值涉及处理多个且往往相互冲突的价值维度(Martín-López et al. 2014)，并可能涉及一系列价值领域的探索，包括生物物理、货币、社会文化、健康和保险价值(Gómez-Baggethun et al. 2013)。要处理多种生态系统服务，通常需要使用多种评估方法的组合(例如，参见Boyer和Polasky 2004, Costanza等人2006,Escobedo等人2011)。快乐定价是一种经济估值方法，其目的是根据UGS对住房资产市场价值的贡献来衡量其价值。在美国和欧洲(参见Tyrväinen 1997, Tyrväinen和miiettinen 2000, Kolbe和Wüstemann 2015)以及亚洲(参见，例如，Kong et al. 2007)和澳大利亚(Hatton MacDonald et al. 2010, Mahmoudi et al. 2013)。本文以城市公园作为UGS研究单元。享乐定价方法(HPM)属于揭示偏好方法，即，它试图通过观察个体在相关市场上的实际行为来推断非市场商品的价值(参见，例如，Alriksson和Öberg 2008)。然而，由于在估计这些类型的模型时普遍存在空间自相关，这种方法的有效性受到了质疑(Anselin和Arribas-Bel 2013)。这是由于标准误差的向下偏差估计，这意味着我们可能会认为UGS有影响，但实际上没有(见Anselin和arri巴斯- bel 2013)。 Also, because of the multitude and complexity of ecosystem service generation (Raudsepp-Hearne and Peterson 2016) there is reason to question the validity of the HPM in a sustainable urban planning and design context by questioning the rationality of one of the assumptions behind the HPM, namely that individuals are able to perceive environmental quality changes, that these changes affect future net benefit streams of a property, and that it thus can be assumed that people therefore are willing to pay for environmental quality changes (Treweek 1999).

在本文中，我们(i)利用来自瑞典Malmö市的一个案例研究的实证数据，探讨了享乐定价方法的有效性。我们建立在传统的享乐定价方法的基础上，并将其扩展到包含用于控制空间自相关的最新的最先进的方法。以前许多使用享乐定价方法的文献很少对这一问题进行控制，通常诉诸于固定效应估计(例如，Kuminoff et al. 2010)。在享乐定价背景下，固定效应通常指的是特定的空间实体。然而，Anselin和Arribas-Bel(2013)对空间固定效应的有效性提出了质疑，并得出结论称，除非空间相关性呈现出一种群体结构(意味着只有空间单元内的观测结果是相关的，而不是跨空间单元的)，否则没有理由认为空间固定效应足以避免空间相关性导致的统计推断问题(有偏差的标准误差)。这使得以前文献中使用享乐定价方法得出的关于绿地和财产价值之间联系的许多结果受到质疑，而且我们不能确定在适当考虑了空间自相关性的情况下，文献中早期的结果是否仍然成立。然后(ii)在关注人类健康效益的可持续城市规划和设计背景下讨论经过验证的HPM的优缺点，因为这些类型的效益有时被称为文化生态系统服务的一部分，已被证明非常重要，特别是在城市背景下(Gómez-Baggethun等人，2013年，Andersson等人，2015年)。gydF4y2Ba

方法gydF4y2Ba

我们试图在最先进的方法允许的范围内尽可能地保持稳健，并使用空间固定效应和空间计量经济学方法以及两者的结合分析数据。享乐定价回归使用了大量的住房销售数据集，这些数据集具有各种各样的特征，包括社区特定属性，如中等收入水平和种族隔离。除了标准方法外，我们还使用热图来提供空间中哪些区域的售价更高或更低的更深入的视图。将这样的地图与城市公园的地图重叠，可以提供证据，说明哪些公园增加了财产价值，哪些增加的程度较小或根本没有。因此，这些信息可能对城市景观规划者有实质性的价值。gydF4y2Ba

研究区域和数据gydF4y2Ba

本文使用的数据包括Malmö市2010年10月至2015年4月期间的合作住房协会自有住房和私人住房的房地产交易。Malmö市占地面积158.39平方公里，人口约30万，位于瑞典南部，通过连接瑞典和丹麦的桥梁和隧道到达哥本哈根很方便。自1990年以来，人口一直以年均约1.3%的速度增长。虽然人口的增长是实质性的，但与瑞典其他地区相比，Malmö的经济发展相对较弱(包括就业机会的低增长)。收入隔离现象也在加剧;从最初的低水平开始，在瑞典的经济衰退期间(1992-1994年)，它增加了，然后在新的更高水平上保持相对稳定(见Andersson和Hedman 2016)。同瑞典其他地区一样，少数民族人口构成也发生了重大变化。在Malmö的工作人口中，外国出生的比例从14%增加到近26%，而非西方国家的外国出生的比例从3%增加到11%，这一趋势与瑞典的总体趋势类似(Andersson和Hedman 2016)。此外，在空间的背景下，Malmö是一个非常紧凑的城市，比斯德哥尔摩(瑞典首都)更紧凑，核心由具有独特郊区特征的地区组成，移民比例高，失业率高，贫困(Thor 2016)。gydF4y2Ba

交易数据包括以下信息:销售价格、标价、合同日期、居住面积、楼层数、月费、房间数，以及两类地理信息:地址和县，纬度和经度。该数据集来自Svensk Mäklarstatistik(瑞典房地产统计)，该数据集与瑞典统计局一起收集来自瑞典大部分房地产机构的数据。gydF4y2Ba

由于部分房地产中介的数据输入显然容易受到人为错误的影响，我们进行了多次数据切割，以将数据集中出错的可能性降到最低。首先，我们删除了所有数据丢失或数据极端的事务。对于最终的销售和标价，这包括删除所有销售或标价低于10,000瑞典克朗(瑞典克朗;≈US$1400)或超过10,000,000瑞典克朗，我们认为这是非常不可能的。我们还删除了所有观测数据，其中提供的居住面积为零、负值或缺失，或月费为负值或缺失。最后，我们还检查了房地产中介提供的地理信息的内部不一致，也就是说，我们想测试房地产中介输入的地址信息是否与他们提供的坐标相匹配，对于每个各自的交易。这是通过对整个数据集进行地理编码来实现的，这是一个为以另一种格式提供的一些地理数据寻找相关地理坐标的过程。这是通过使用谷歌的地理编码API为每个交易处理特定于地址和县的信息来实现的，该API根据这些信息为我们提供了一组新的地理坐标。然后，我们使用GIS软件测量了谷歌的地理编码API返回的坐标与房地产中介提供的交易坐标之间的欧氏距离，并删除了所有在提供的地理信息中存在较大差异(距离)的观测值(截距为50米)。对于其余的交易，然后使用地理信息系统软件根据这些地理坐标将它们放在相应的人口普查区。 Finally, we decided to exclude all observations with distances more than 1000 meters from the closest park. One could clearly argue that the cut-off should be made larger/smaller. At some distance, however, the impact a park has on property values is likely to become too small to be distinguishable from other amenities in the data. Interpretation of our estimates derived below should thus be made in light of this cut-off level. After making these cuts the resulting number of observations where 16,655.

关于公园的数据是由Malmö市政当局提供的GIS层。该数据包括公园面积和位置，因此对所有公园一视同仁。从这个数据集中，我们排除了40,000平方米以下的小型公园。与选择截止距离类似，有人可能会认为，甚至更小的公园和绿地也应该包括在内，因为有大量证据表明，它们也为居民提供了价值(Whyte 2001)。然而，由于规模较大的公园提供了更多种类的娱乐用途，它们也应该对附近的房价产生更大的影响，从而增加我们从所有其他潜在的社区设施中区分这种影响的潜力。无论如何，下面的结果只适用于大于40,000平方米的公园是很重要的。其他可能对解释房价很重要的变量包括收入和种族多样性的数据。250 * 250米地理单位的平均人口数据来自Lantmäteriet。根据这些数据，我们构建了两个变量:(i) 20岁及以上家庭的年收入中位数;(ii)非欧洲出生地的人口比例。最近的媒体报道表明，这些变量可能是负相关的(即收入中位数高意味着出生地非欧洲的人口比例较低)。 We expect these variables to impact on property prices, increasing with median incomes and decreasing with higher share of population with non-European birthplace.

图1描述了研究区域。被黑线包围的深灰色区域是行政单位，白线表示路线图(仅供展示之用)，绿色区域表示我们分析中包含的公园。中间带点的白色圆圈表示中央车站的位置。其他的点表示观察结果。gydF4y2Ba

我们数据集中所有变量的描述性统计数据见表1。在我们的研究期间，每笔交易的平均合同价格约为160万瑞典克朗。到公园的平均距离约为400米。除了下面列表中的变量，我们还包括我们分析中所有回归的每个季度的时间假人。整个过程中总共有15个假人。gydF4y2Ba

计量经济学模型gydF4y2Ba

享乐定价模型被广泛用于评估与环境便利设施相关的经济价值。该理论基于Rosen(1974)的工作，认为一种商品的价格可以分解为该商品每个独立特性的边际隐含价格，从而等于买方为该特定属性支付的边际意愿。在住房市场上，一套公寓可以被分解为它的组成部分，例如，房间的数量，浴室，平方米，公寓楼层数等。所有这些特点对公寓的最终销售价格都有不同的贡献。除了这些内部特征之外，邻里特征也对最终的价格产生了影响。例如，公共交通的便利程度，中等收入水平，到公园等娱乐场所的距离。gydF4y2Ba

我们使用公寓销售价格的数据，以及公寓的其他可观察到的特征，来估计居住在公园附近的边际支付意愿。本文采用以公寓价格为因变量，以各种特征为解释变量的多元回归模型进行分析。理论对享乐定价函数的形式几乎没有说明。然而，通过对变量的图形化检查，我们可以得出结论，在最小情况下，数据集中的最终价格变量受益于对数变换，它产生了更接近正态分布的拟合。就像在大多数的快乐定价文献中一样，我们使用log-log形式和半log形式来表示我们的定价函数，这意味着参数可以被解释为解释变量的百分比变化导致因变量的百分比变化(log-log)，或者解释变量的一个单位变化可以解释为公寓价格的百分比变化(半log形式)。先前的研究也发现，距离变量的对数变换通常比简单的线性泛函形式表现得更好，因为对数变换捕捉到了这些距离变量的递减效应(参见Bin和Polasky 2004, Mahan等人2000)。在这些研究之后，我们对所有与距离相关的变量都使用了对数变换。gydF4y2Ba

值得注意的是，除了对享乐函数的函数形式的考虑外，对享乐价格函数的估计还提出了一些其他的计量经济学问题。也许这些问题中最严重的是内生性问题，因为房地产价值也决定了住宅发展。换句话说，决定房屋价值的未观察变量很可能与我们感兴趣的变量相关，即到公园的距离。这就产生了我们通常所说的“忽略变量偏差”，顾名思义，它会使我们对兴趣的估计产生偏差。有几种方法可以处理这种偏见。处理这个问题最流行的方法是使用工具变量或准实验方法(如差中差)。然而，这些方法要么需要好的工具(这很难获得)，要么需要感兴趣的变量中的外生事件(在分析公园的价值时，外生事件也不太可能被观察到，因为这个变量通常很少随时间变化。由于这两种方法很少适用，其他处理遗漏变量偏差的方法被开发出来，并被采用到享乐模型中。gydF4y2Ba

第一个，也许是最简单的，是对某些行政单位(如人口普查区)使用“固定效应”。固定效应模型(通常用于面板数据)很简单，因为它可以很容易地使用普通最小二乘(包括每个管理单元的虚拟变量)进行估计，这表明特定的观察结果是否属于该单元。其思想是，这些虚拟变量将吸收空间聚类的省略变量的价格效应。gydF4y2Ba

第二种方法将空间依赖性直接纳入回归规范，通常称为空间计量经济学。例如空间滞后和空间误差模型(Anselin 1988)。在所有情况下，这都涉及到空间权重矩阵的预规范，它可以采取多种形式，如最近邻或逆距离。gydF4y2Ba

Kuminoff等人(2010)进行了蒙特卡洛模拟，以评估不同计量经济技术在控制享乐定价中由于空间自相关而忽略的变量偏差方面的性能。他们发现，在模型中加入固定效应后，偏差降低了7.3%，而空间误差模型仅比没有空间控制的模型有微小的改善，而且当空间权重矩阵使用“最近邻”规范时，空间滞后模型实际上表现得更糟。他们得出结论，例如，在一个拥有大量人口普查区域的大都市地区，空间固定效应可以提供一种灵活的方式来吸收被省略变量的不规则集中。gydF4y2Ba

Anselin和Arribas-Bel(2013)更深入地研究了这一猜想。他们指出了固定效应估计的一些问题，这些问题可能导致空间相关或异方差误差项。例如，固定效应估计假设组内不存在异质性，在大多数情况下，没有理由在大多数研究中选择的管理单位应该是同质的，这意味着这些单位的大小可能很重要。总的来说，他们发现，除了空间相关性具有群体结构的特殊情况外，没有理由认为空间固定效应应该纠正空间相关性的存在。此外，除非有一个强有力的理论或实践理由，说明应排除观测之间的距离衰减关系，否则使用空间固定效应将不足以纠正空间相关性的存在。gydF4y2Ba

由于本文是一个纯粹的经验应用，我们没有试图解决关于哪种方法最好地解决由空间相关观测引起的被忽略的变量偏差的争议，因此我们提出了固定效应估计和由空间计量经济学最新进展指导的估计的结果。我们考虑的模型如下:gydF4y2Ba

(1）gydF4y2Ba

（2）gydF4y2Ba

(3)gydF4y2Ba

在哪里gydF4y2BaggydF4y2Ba表示人口普查区(组);gydF4y2BatgydF4y2Ba表示时间;gydF4y2BaPgydF4y2Ba表示gydF4y2BaNgydF4y2Ba×1矢量最终销售价格;XgydF4y2Ba_tgydF4y2Ba是一个gydF4y2BaNgydF4y2Ba×gydF4y2BakgydF4y2Ba家庭结构特征向量;ZgydF4y2Ba_tgydF4y2Ba一个gydF4y2BaNgydF4y2Ba×gydF4y2BalgydF4y2Ba社区特征向量，包括到公园的距离;α、β为待估计的参数向量;κgydF4y2Ba_tgydF4y2Ba是捕捉季节和时间趋势变化的虚拟变量向量;ε是一个gydF4y2BaNgydF4y2Ba×1误差向量项。第一个方程是固定效应模型，其中γgydF4y2Ba_ggydF4y2Ba表示人口普查区固定效应。第二个和第三个方程是空间计量滞后和误差形式，两者都必须包含预先指定的gydF4y2BaNgydF4y2Ba×gydF4y2BaNgydF4y2Ba空间权重矩阵gydF4y2BaWgydF4y2Ba以及参数ρ和λ的估计。空间滞后形式(2)涉及滞后因变量，在我们的例子中是记录的最终价格，可以使用空间两阶段最小二乘(Anselin 1988, Kelejian和Prucha 1998)进行估计。空间误差形式(3)可以使用Kelejian and Prucha(1998)、Drukker et al.(2013)、Arraiz et al.(2010)的广义矩估计器进行估计。如果存在这两种空间自相关的证据，也可以联合估计空间滞后和误差形式。gydF4y2Ba

测试和分析自相关效应gydF4y2Ba

为了确定这里是否需要考虑空间相关性，我们首先运行了一些诊断测试。评估是使用Python的PySal包完成的。我们处理了潜在的异方差问题，使用一个稳健的VC矩阵在我们的估计中遵循White的(1980)程序gydF4y2Ba

此时，我们准备考虑空间依赖性的问题，并明确地将空间合并到模型中。对于空间计量分析，我们必须对空间权重矩阵的形式作出假设。在这里，我们遵循Anselin和arri巴斯- bel(2013)的研究，使用k近邻准则，共有20个近邻。如Anselin等人(1996)所述，我们随后使用滞后和错误规格的鲁棒和非鲁棒拉格朗日乘子测试来测试空间自相关。gydF4y2Ba

我们基于计量经济学模型进行的分析有两个方面。首先，我们进行了一个标准回归分析，以获得我们的利益距离变量的变化如何影响合同价格的量化措施。这是文献中试图将财产价值与绿地联系起来的标准方法。其次，我们制作了热图，旨在提供更详细的空间相关性图像。哪些领域是热门，哪些不是?因此，这里的目的是产生一些可视化的指导方针，可以帮助初步了解在控制表1所示的不同特征后，公园距离和房价之间的相关性可能是什么样子。gydF4y2Ba

结果与讨论gydF4y2Ba

一般的回归结果gydF4y2Ba

使用Python的PySal包进行的诊断测试显示，数据不是正态分布的，并且显示异方差，这是这种类型数据的预期结果。当样本的大小有限时，残差正态性的假设在线性回归中是很重要的。然而，随着样本量的增长，由于中心极限定理，这就不那么相关了。因为我们有超过15000个观测值的大样本，因此我们假设我们可以依赖中心极限定理。异方差问题更为严重，在我们的估计中采用了遵循White(1980)程序的鲁棒VC矩阵来处理。当使用鲁棒和非鲁棒拉格朗日乘子测试对滞后和错误规范进行空间自相关测试时，所有测试都显示严重存在空间自相关。gydF4y2Ba

运行不同计量经济模型的结果gydF4y2Ba

表2显示了基于前面描述的三个模型的四个不同模型的结果，它们对空间自相关的控制方式不同。我们从第一列开始，它描述了当不控制任何空间自相关时的结果。因此，该模型可以被视为比较的基线，代表了仅考虑异方差的最佳函数模型，使用White’s(1980)稳健标准误差，但不考虑空间自相关。从这个模型中我们可以看到，在1%的水平下，所有变量都非常显著。然而，由于缺乏对空间自相关的控制，我们知道，我们很可能正在犯第一类错误，也就是说，当null实际上为真时，拒绝它。现在不考虑这一点，我们可以看到参数估计有直观的符号。例如，住宅居住面积每增加1%，最终售价就会增加约0.75%。还要注意的是，房间数量、楼层(公寓)和地块面积(房子)都会增加最终的销售价格，这也是直观的。考虑到邻域变量这也是很直观的。距离市中心和滨水区的距离增加了销售价格，这与Nutsford等人(2016)之前的研究结果一致。 This also holds for median income areas, i.e., areas with a higher median income are associated with higher final sales prices. Further, it is also interesting to see the effect of the variable share of population with non-European birthplace. As can be seen, this variable is negatively correlated with final sales price such that areas with a high share of the population born outside Europe have lower property values. The correlation with median incomes thus suggests the population in these areas also have lower incomes indicating a significant degree of cultural and income segregation in Malmö.

我们特别注意到，随着距离公园的距离增加，这对价格产生了负面影响。此外，公园面积估算告诉我们，公园越大，靠近公园的价值就越高。gydF4y2Ba

正如已经指出的，解决空间自相关问题最直接和常见的方法是固定效应模型。这个模型的估计值见表2的第二列。在这里，我们对相当大的人口普查区域应用了固定效应，如图1所示。由于这些人口普查区域的规模很大，因此在每个单元内很可能仍然存在相当大的空间相关性。然而，从表1中我们可以看到，较高的估计值告诉我们，至少解释力有所增加，这一点我们也从调整后的估计值中得到了证实(这里没有给出)。gydF4y2Ba

接下来，我们转向空间计量模型。空间自相关的拉格朗日检验没有给我们任何指示，是误差模型(3)还是滞后模型(2)更可取。因此，我们继续测试空间误差模型和滞后模型，以查看滞后和误差估计是否对这两种类型的相关性显著。对于空间滞后模型，我们使用了传统工具变量(IV)方法的一个特殊情况，该方法通过使用工具处理变量空间滞后的内生性(见Kelejian和Prucha 1998年)。对于误差模型，我们使用了Arraiz等人(2010)提出的估计程序，该程序允许估计与异方差存在一致的误差模型。从这些估计的结果使我们得出结论，两种类型的空间自相关似乎都存在。因此，我们转向一个组合模型，该模型基于Kelejian和Prucha(1998,1999)的工作，捕获了两种类型的自相关。gydF4y2Ba

表2的第3列“GM Combo”和第4列“GM Combo (fe)”显示了控制空间相关性的组合模型的结果，使用滞后相关和误差规范，使用广义矩估计器方法估计。两者的区别在于，第4列包括第2列中使用的空间固定效果。可以看出，与前两列相比，估计结果有很大的不同。r值增加了，我们现在可以解释数据中大约89%的变化。然而，公园面积和收入中位数这两个变量现在变得无关紧要，因此被排除在回归分析之外。此外，该表报告了空间权重矩阵系数的估计，其中lambda是属于滞后因变量的系数，而rho属于误差形式。可以看到，这些估计都非常显著，表明我们的组合模型是建模空间自相关的更好选择。转到我们对兴趣的估计，即到公园的距离，我们现在看到这个估计不像以前那么强了，已经分别从1%的显著水平上升到10%和5%的显著水平。gydF4y2Ba

总体而言，在考虑了空间固定效应、滞后因变量和误差形式后，模型结果表明，与公园的距离对房地产价值有显著影响。基于Malmö城市的这些结果，总的结论是，在我们的数据集中，距离公园100米的距离的减少将使房子的最终销售价格增加至少1%。为了更好地理解这个数字，可以考虑下面的思想实验。想象一下，一个平均大小的公园被铺了起来，为其他用途腾出空间，而这些地方对附近的市民没有任何便利价值。考虑到居住在环绕前公园的圆圈边界上的个体。假设在铺路之后，这些人现在有200米的距离到最近的公园。这意味着，从我们的评估结果来看，它们的资产价值下降了1%。那么损失的全部财产价值是多少呢?如果以合同价格(160万韩元)的平均值计算，居住面积(77平方米)、和建筑楼层(4)，根据表1的汇总统计数据，假设建筑位于50米的距离，然后我们可以计算出沿着铺有路面的公园(因此周长为628米)圆周线(半径为100米)的房屋的总价值的假设度量。这允许我们沿周长挤入大约5座建筑，总价值为3200万(1.6*5*4)。 This would thus imply that the total property value lost amounts to 0.32 million for these properties only. To this figure you would then have to add the value lost to all buildings within the circumference, which would be higher because the distance to their closest park is even longer than those properties located on the circumference. In sum substantial values are likely lost because of development, which is typically not accounted for in public planning.

热点图gydF4y2Ba

我们绘制了两张基于相同数量回归的残差的热图。所谓“热度”，我们指的是房地产价值如何根据周围的便利设施而变化。这里的想法是，通过运行简化回归，当涉及到特定变量时，我们可以直观地知道哪些领域是热门的，哪些不是。热图是利用回归分析结果的观测残差之间的反距离型插值构造的。我们从一个简单的回归分析开始，只对房屋的特定属性进行比较。第一张图(图2)描述了结果，它显示了变量、居住面积、月租费、地块面积、楼层数和建筑商店的回归分析的残差，以及合同价格上的时间假数。这导致r值为0.61，这意味着我们已经解释了大约61%的最终价格变化。对由此产生的残差的解释是在控制了所有住房特定属性后对平均价格的偏离。或者，我们也可以将这些残差视为社区价值的代表，即影响最终销售价格的所有社区特定特征。gydF4y2Ba

热图的颜色从蓝色到红色，表示该地区的房产通常以低于平均价格出售(蓝色)还是高于平均价格出售(红色)。差异的大小在图例中有说明。取这些值的期望，我们就能知道价格的差额百分比。例如，最红色区域的售价大约比城市平均水平高17% (= exp[0.158])。因此，从地图上我们可以看到，最具吸引力的社区位于中央车站和海滨附近。从这个简单的回归中，到目前为止还很难看出公园和房产价值之间的任何关联。gydF4y2Ba

在第二个回归分析中，我们包含了社区特定属性。这意味着我们包括了表1中的所有变量，除了公园面积和公园距离。因此，我们控制了几个社区特征，如中等收入、非欧洲人口的份额、距离市中心的距离和海滨。然而，通过我们的回归剔除变量公园距离和面积，这有希望更清楚地揭示特定公园的附近是否与更高的财产价值相关。这个回归的残差在图3的地图上显示出来。可以看到，最终的地图显示了比之前的地图更多的颜色变化。因此，这张地图让我们更好地了解到哪些公园在房地产市场上的价值更高，哪些公园的价值更低。在这里我们可以看到，尤其是三角形公园(Pildammsparken)周围的区域是强烈的红色，表明这是一个受欢迎的房地产市场区域。从图例中，我们发现这些地区的售价比城市平均水平高出约3%。在另一端，从Pildammsparken向西北偏西，我们有Kirseberg地区，这些较小的公园对其附近的住房价值没有什么帮助。 Although, we do not control for it explicitly in our model we believe that this diversion, apart from quantitative factors such as size, is likely due to the qualitative differences among the different parks. Pildammsparken, for example, is a well-known recreational park in Malmö and a popular area for picnicking, running, or exercise in general.

总而言之，我们在这里描绘的热图的价值在于，与文献中最常用的回归分析方法相比，热图可以告诉我们更具体的财产价值的空间分布情况。有关常用回归方法的概述，请参见Kuminoff等人(2010)。gydF4y2Ba

享乐定价的利与弊:在可持续的城市规划和设计背景下，在城市公园中打开绿色包装gydF4y2Ba

我们从享乐定价实践中得到的结果，在更有效地校正自相关性后，仍然显示出人们愿意为住在公园附近而付费，这通过房地产价格表现出来。然而，享乐定价实验的结果并没有告诉我们人们在不同的城市公园中所看重的利益的类型和数量，而只是告诉我们人们看重住在城市公园附近。这种信息的缺乏使得设计方案难以维持、增加和/或提高人们从不同公园获得的不同利益，即进行可持续的规划和设计。因此，有必要在这种背景下“拆封”城市绿地。gydF4y2Ba

占城市公园的规模gydF4y2Ba

城市公园可以给人们带来许多健康/福祉。然而，所有的公园并不能提供所有或相同的利益集合(参见，例如，Grahn和stisdotter 2010)。为了说明识别哪些类型的利益可以在不同类型的城市公园中潜在产生的重要性，即，打开城市绿色，并举例说明这可能是如何实现的，我们使用Grahn和stisdotter(2010)对城市公园或城市开放空间的健康利益的分类，分为八个维度(自然、文化、前景、社会、空间、丰富的物种、庇护所和宁静)作为我们讨论的基础。结果显示，“宁静”是最受欢迎的维度，其次是“空间”和“自然”。“宁静”被描述为安静而平静的城市公园或城市开放空间;禁止骑自行车或轻便摩托车;你可以在那里呆上一段时间而不接触太多的人;有很多人，有很多运动;你可以看到别人在活动、玩耍、练习运动等;该区域清洁，维护良好;周围没有交通噪音; it feels safe spending time there (Grahn and Stigsdotter 2010). “Space” is described as an urban park or urban open space experienced as spacious and free; it is possible to find areas not crossed by roads and paths; there are lots of trees; it is possible to find places where a company of several persons can gather; there are places sheltered from the wind; there are sunny and shady places (Grahn and Stigsdotter 2010). “Nature” is described as an urban park or open space that has a natural, wild, hilly, and untouched quality; it feels safe; the visitor can light a fire; you do not risk bumping in to other people too frequently (Grahn and Stigsdotter 2010). All these three dimensions put focus on size because they all require comparatively large areas of urban green to fulfill their purpose, e.g., enough space to not frequently encounter other people, or to avoid experiencing disturbance from traffic etc., hence supporting the focus of size of urban parks as a parameter of great importance. This is also confirmed by our results, e.g., in the context of the high value of the areas around the Pildamms park (Pildammsparken; see Fig. 3). As long as the result from the HPM is not to be used in a planning and design context, the simple correlation between park size per se and value is not a problem. However, if we, through urban planning and design, are to manage and develop the generation of health benefits in urban parks, we need to acknowledge that a multitude of additional variables are needed to fulfill the purpose of the different dimensions, e.g., diversity of animal and plant species, access to shade and sun, number of bushes, ponds, benches, presence of a soccer field, access to restrooms, etc. There is thus a need to develop methods and tools for translating the different qualitative variables into quantitative measures, as well as assessing just how large the urban park needs to be to, e.g., to have people perceive the area as silent and calm (a prerequisite for the environmental dimension “Serene”). Although several studies indirectly imply the need for space to accomplish certain benefits, they do not provide quantitative measures of the required space to provide the benefits of interest (see, e.g., Stockholms Regionplane-och trafikkontor 2001, van Herzele 2005). Furthermore, because urban parks do not function in isolation, it is necessary to also take the surrounding land use configuration into account, in the process of assessing appropriate park size, because land uses in urban green areas could synergistically interact to support, e.g., biodiversity when clustered together in different combinations (Colding 2007).

考虑到城市公园的距离gydF4y2Ba

到公园的欧氏(直线)距离，是我们HPM中另一个与公园相关的参数(第一个是公园的大小或面积[见图3])，并不是第一眼看上去那样简单的参数。在可持续规划和设计的背景下，我们真正感兴趣的是公园的可达性。在这种背景下，街道形态和人类认知被认为是为人们的可达性提供基础的参数(例如，Oh和Jeong 2007)。然而，由于直线距离对这些参数不敏感，我们需要寻找替代方案。除了直线距离，还有步行距离(在步行网络中)和(定向)轴线步距。直线距离和步行距离都是以米为单位的欧几里得计量单位(Lee and Moudon 2006)。轴线可以被视为一种基于人的距离测量，因为它在分析框架中添加了关于认知环境的数据(Hillier 2003)，这被认为是当代可达性研究的主要不足之一(Kwan 2000)。可能有助于形成认知环境的因素是，例如，公共可用性，公园是否有围栏，以及门票的使用，可能排除了一些人口群体(2003年Low)。此外，城市公园对不同人口分组的感知和使用也可能不同，例如，根据性别、年龄组或文化背景。因此，使用轴线阶梯距离而不是欧几里得距离可能有助于解释，例如，与地理位置相近的公园有关的物业价值低得惊人，以及有助于在可持续的城市规划和设计背景下提供指导方针。gydF4y2Ba

考虑到城市公园未被察觉的好处gydF4y2Ba

HPM的另一个局限性是，毫不奇怪，它只捕捉城市公园的预期效益，从经济角度来说，即预期的直接和间接使用价值。公园的直接使用价值可以是公园作为会议场所的功能，而间接使用价值可以是通过你家里的窗户欣赏公园的景色(Ståhle 2006)。如果人们确实感知到并因此包含在HPM中的利益涵盖了公园内可能产生的所有利益，那么在使公园的所有综合利益可见的背景下对公园进行评估时，HPM就足够了。然而，事实并非如此。城市生态系统碳储存等服务,水渗透,和栖息地提供关键物种,如传粉者和种子的作用(见,例如,Moberg Lundberg和2003年,马库斯et al . 2014年),也有利于城市人口以多种方式(Gomez-Baggethun et al . 2013),但很可能不是在HPM捕获,从什么类型的好处,人们一般认为,更喜欢在城市公园(见,例如,斯塔尔2006年Grahn和Stigsdotter 2010)。此外，人们无法感知在公园内产生的好处，但在规划和设计环境中在其他地方享受到的好处是有问题的(Raudsepp-Hearne和Peterson 2016)。第三种生态系统服务类型中，人们可能难以将服务和效益联系起来，即当效益是作为某些参数的总体总体改善而享受的，而这些参数与公园的地理位置没有直接联系，例如，通过公园植被和土壤中的碳存储减少气候变化影响的效益。beplay竞技为了解决这些类型的缺点，在城市规划和设计的背景下，有必要将谁从生态系统服务中受益以及在哪里受益(例如，Polasky et al. 2005, TEEB 2010)的生态和社会经济方面结合起来，并应用能够包含和分解利益的估值方法，而不仅仅是居住在城市公园附近的人们所感知到的利益，以及在公园边界内严格享受利益的利益。可能比HPM更能达到这一目的的估值方法是，例如，从一开始就关注土地使用规划和设计的方法，例如，在多功能性和空间专用性的背景下应用生态系统服务方法(参见Tallis和Polasky 2009, Bateman等人2013,Ma等人2016)。gydF4y2Ba

结论gydF4y2Ba

我们的结果表明，在考虑自相关时，HPM将受益于同时使用滞后依赖和误差规范，并结合空间固定效应，从而更准确地预测公园距离和物业价值之间的关系。当对自相关进行更有效的校正时，HPM仍然显示出人们愿意为住在公园附近而付费，因此该方法可以分析与城市公园相关的累计感知效益，使这些效益更加明显。这类信息有助于更有效地推动城市公园成为公共政策的一部分。我们认为，如果在分析框架中加入认知环境的数据，比如用轴向阶梯距离代替欧几里得距离测量，即关注可达性，HPM的结果甚至可以更好地解释。此外，热图是利用从不同复杂性回归中提取的残差绘制的，描绘了这些值的空间分异，因此可能对某些规划目的有用，因为它在空间上揭示了哪些公园更吸引人或更不吸引人。gydF4y2Ba

然而，尽管我们的研究结果表明，公园确实对房地产价值有积极的影响，而且这种影响往往随着距离公园的距离的缩短而增加，但即使热图提供了额外的空间信息，HPM也不能提供足够的关于城市公园和人类福利之间关系本质的细节，使这些信息在可持续规划和设计背景下特别有用。为了更有效地将城市公园所产生的不同健康效益价值纳入城市规划和设计战略，我们建议采用能够分解不同健康效益的替代估值方法，将效益包括在内，而不管这些效益是否与公园直接相关，或是否被居住在公园附近的人所感知。这可以通过结合诸如生态系统服务、多功能性和空间专用性等方法来实现(例如，参见Bateman等人2013年，Ma等人2016年)。在扩大和实施城市公园所产生的一系列健康益处的背景下，我们还建议，在环境心理学领域中确定的定性健康维度，如“宁静”、“空间”、和“自然”需要转化为量化措施，因为尽管在促进城市健康方面取得了很大成就(例如，世卫组织2014年)，但关于生态系统和景观的许多功能和价值的数据仍然相当缺乏(de Groot 2006年)。gydF4y2Ba

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