样本中所有地块的平均交易价格为7063元/m2，而其平均保留价格为5771元/m2，每宗地块的平均竞买人数为4.16个，60%的地块存在着竞买溢价的现象，溢价幅度从0.02%到733.61%。地块物理属性的统计结果表明，交易地块的平均规模为9.4万m2，平均容积率为1.94，其中，62%的地块为住宅用地，22%的地块为办公用地，剩余16%的地块为商业用地。在地块的受让方中，14%的开发企业为上市公司、17%的开发企业具有国企背景、11%的开发企业为竞买联合体、94%的开发企业为本地公司或者是与本地公司联合的竞买体；从竞买方式来看，32%的地块是通过招标方式出让的。
7.3.2模型估计方法
由于招标和挂牌两种方式出让的地块具有不同的属性特征，所以地块竞买方式的选择可能并不是随机的；此外，影响地块竞买方式选择的因素也同时影响着土地价格的形成。因此，需要在地价决定模型的估计中考虑选择性偏差(Sample Selection Bias)与同时性偏差(Simultaneity Bias)的问题。
本书在已有研究的基础上，采取两阶段法控制地价决定模型的估计中可能遇到的选择性偏差与同时性偏差问题。
(1)建立概率选择模型
概率选择模型(Probit Selection Model)的估计是计算选择性偏差与同时性偏差控制变量的基础，因此，首先要建立以竞买方式为被解释变量的概率选择模型。
(2)计算选择性偏差与同时性偏差的控制变量，引入地价决定模型中
在概率选择模型估计结果的基础上，分别计算选择性偏差与同时性偏差的控制变量，即反米尔斯比率(Inverse Mills Ratio，IMRi)与竞买方式选择的估计值(Tenderi)。
7.3.3模型估计结果与分析
1)概率选择模型的估计结果
概率选择模型的估计选用极大似然估计(Maximum Likelihood Estimation，MLE)方法。可以看出，较大规模和较高容积率的地块更可能选择招标方式出让；与现实判断和初步统计结果一致，在模型里涉及的三种土地用途中，住宅用地选择招标方式出让的概率较大。
(1)地块属性的影响
模型玉的回归结果表明，地块物理属性和区位特征变量解释了地价变化的81.4%。为控制地价决定模型估计中可能存在的选择性偏差和同时性偏差问题，本书在模型玉的基础上引入变量IMR与Tender忆，以提高模型中系数估计值的可靠性，回归结果如模型域所示。
D_CBD的系数估计值表明，在控制地块区位可达性以及其他属性变量后，地块的价格梯度为-0.008，即地块距离市中心的距离每增加1km，地块的价格衰减0.8%。这一结果与Zheng和Kahn对北京市住宅价格梯度的估计结果很接近。在控制住房的物理属性、区位属性和邻里属性后，其研究得出的住房价格梯度为-0.007——0.011。
从SUBWAY1和SUBWAY2的系数估计值可以看出，地块由于与轨道交通的临近而带来的出行成本的减小会显着得资本化到地价中，模型玉的估计结果显示，地块与周边最近地铁的距离每减小10%，地价将增长1.54%-1.58%。
地价与容积率FAR之间表现为显着的倒U形关系，说明地块的地面单价随着容积率的提高而增加，而楼面单价则随着容积率的升高而减小；前者反映了土地与资本之间的可替代性，后者则体现了随着建筑密度的提高而带来的单位建筑成本的增加。
除此之外，实证结果还揭示出地块的同质价格随时间的变化；以2005年的地价水平为基准，2006年地价并未表现出显着的增长趋势，但2007年的价格出现53.7%的增幅，这与住房市场中房价的增长趋势具有很强的一致性。
(2)竞买方式的影响
模型域中，变量Tender忆用于检验不同竞买方式对最终竞买结果的影响。Tender忆的系数估计值表明，总体来看，招标方式出让的地块，其价格低于挂牌方式出让的地价，但该结果并不显着，说明在本书实证研究的时间段内，招标与挂牌两种不同的竞买方式并不是导致地块最终竞买价格差异的主要因素，这与Vickery收益等价定理的预测结果相一致。
但这一结果与我们的现实判断却存在较大出入。由于在地块的招标出让中，受让方的选取并不一定是价高者的模式，这往往会使市场参与者产生一种直觉的判断，即招标价格整体上要低于挂牌价格。但本书的实证研究结果却给出了不同的判断。虽然招标出让方式有效避免了竞买过程中“地王冶现象的出现，但在土地市场竞争激烈且卖方追求收益最大化的条件下，招标与挂牌两种竞买方式必然都是以实现地块价值的最大化为目标，因此，二者从总体上来看并没有产生不同的竞买结果。
(3)开发企业特征的影响
对于开发企业的特征，模型芋中分别引入变量中提到的四种属性，即LISTED、SOE、LOCAL和JOINT，如第7.2.3节中所分析的，其分别代表了开发企业的融资能力、政府支持背景、对本地市场的熟悉程度以及风险抵御能力。估计结果表明，只有LISTED变量具有统计意义上的显着性；其他几种开发企业特征并没有对地块的最终竞买价格产生显着的影响。
该结果表明，在当前的土地招拍挂市场中，开发企业的融资能力是影响其竞买能力的一个重要因素，上市公司在地块竞买过程中倾向于支付较高的价格。这一发现在Ching和Fu以及Ooi和Sirmans的研究中也得到同样的验证。此外，Ching和Fu以及Ooi和Sirmans研究指出，上市公司成功竞得地块的信息会得到资本市场的反馈，进而给公司带来财富效应(Wealth Effect)。这也是上市公司在地块竞买中具有更高支付能力的一个原因。
(4)土地竞买规则的影响
模型郁和模型吁用于检验地块竞买规则对最终竞买价格的影响。
其中，BNUM的系数估计值说明，在招拍挂机制下的地价形成中，竞买人数是影响最终价格形成的一个显着变量，与理论推断的结果相同，地价随着竞买人数的增加而增加。同时，模型中引入竞买人数的二次项BNUM2，反映竞买人数对地价影响的边际效应(Marginal Effect)；并引入SINGLE变量，用于表征只有一个竞买者参与的情况。SINGLE系数估计值较小的t统计值表明，单一竞买者参与的地块竞买并没有产生明显不同的竞买结果，该情况已反映在竞买人数递减的边际效应影响中。本书得到的竞买人数对地价影响的实证结果与Ooi等以新加坡为例的实证研究发现相一致。
作为对已有研究的拓展，本书在竞买规则中还考虑了保留价格这一因素的影响。从模型吁的回归结果中可以看出，在引入PRESERVE变量后，模型的拟合优度达到96.4%，但同时，与地块属性相关的变量均变得不显着。LPRICE与PRESERVE之间表现为正相关性，这验证了McAfee和Vincent的理论预测，即最终的成交价格会随着保留价格的增加而增加。
需要特别指出的是，地块的最终竞买价格对其保留价格的弹性高达0.97，表明保留价格的设定是影响地块竞买价格的一个重要因素。另外，如理论部分所分析的，地块的保留价格与竞买价格的决定均以地块的物理属性和区位属性为参考，这也是二者之间存在高度相关性的一个重要原因。这一推断在模型遇的回归中得到证实，地块的物理属性和区位特征变量解释了保留价格变化的85.9%，高于其对最终成交价格的解释能力(81.4%)，说明地块保留价格的评估很大程度上取决于地块的物理属性和区位属性。模型喻的估计结果显示，地块保留价格的设定中，以招标方式出让的地块的保留价格低于挂牌方式，体现出政府通过招标方式控制过高地价出现的动机。
此外，本书在模型峪中检验了招标和挂牌两种竞买方式下，不同的竞买规则是否产生不同的影响。交叉项BNUM伊Tender与PRESERVE伊Tender的系数估计值表明，竞买规则对最终价格的影响并没有因为竞买方式的不同而产生显着差异。该结果进一步验证了本书研究中发现的竞买方式并不是导致最终竞买价格差异的主要因素的结论。
