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意大利都灵住宅市场中能源性能证书（EPC）有效性评估的机器学习框架研究

作者及机构
本研究由意大利都灵理工大学（Politecnico di Torino）区域与城市研究与规划系（Interuniversity Department of Regional and Urban Studies and Planning, DIST）的Federico Dell’Anna独立完成，发表于2025年的《Energy Policy》期刊第198卷，文章编号114407。

学术背景
研究领域为建筑能源效率与房地产经济学的交叉学科。欧盟自2002年推行能源性能证书（Energy Performance Certificate, EPC）制度，旨在通过标准化能源信息影响房地产市场，但EPC对房价的实际作用存在地域差异和评估方法局限。传统特征价格法（Hedonic Pricing Method, HPM）假设线性关系且易受遗漏变量偏差影响，而机器学习（Machine Learning, ML）能捕捉非线性特征但缺乏可解释性。本研究旨在开发一个结合无监督聚类、监督学习算法和可解释人工智能（Explainable AI, XAI）的框架，量化EPC在意大利都灵住宅市场中的影响，并为欧洲其他地区提供政策评估工具。

研究流程与方法
研究分为四个阶段，共包含8个步骤：

1. 目标定义与数据准备

   • 特征定义：基于文献筛选影响房价的变量，包括内在属性（如面积、房龄、EPC等级）、外在属性（如地理位置、社会经济指标）和可达性特征（如与地铁站的距离）。
     
   • 数据收集：从意大利房产平台Immobiliare.it获取2021年都灵住宅挂牌数据（初始样本3314条），整合ISTAT人口普查数据及GIS空间信息。
     
   • 数据预处理：剔除缺失值和异常值（最终样本2873条），对分类变量进行独热编码，连续变量标准化，房价取自然对数以改善正态性。
     

2. 探索性分析

   • 相关性分析：皮尔逊系数显示EPC与房屋状态（r=0.465）和类型显著相关，但与其他变量无多重共线性（|r|<0.8）。
     
   • 描述性统计：都灵住宅平均EPC等级为2.86（G=1至A=7），均价1886欧元/㎡，房龄集中于20世纪中期。
     

3. 建模阶段

   • 无监督学习：采用Ward法的层次聚类（Hierarchical Clustering）将都灵划分为8个房产子市场，依据轮廓系数确定最优聚类数。例如，CL1（市中心）均价3000欧元/㎡，CL5（郊区）仅1010欧元/㎡。
     
   • 监督学习：在每类子市场中，对比线性回归（LR）与5种ML算法（人工神经网络ANN、K近邻K-NN、支持向量回归SVR、随机森林RF、梯度提升机GBM）。采用80%训练集和20%测试集，10折交叉验证优化超参数（如GBM的树深度和学习率）。
     

4. 结果解释与政策建议

   • 模型性能：GBM在全局数据中表现最佳（R²=0.902），优于RF（R²=0.889）和LR（R²=0.830）。聚类分析显示EPC对CL1（市中心）和CL6（近郊）房价影响显著，但对CL5（低收入区）无统计学意义。
     
   • 可解释性分析：通过SHAP值（Shapley Additive Explanations）和部分依赖图（Partial Dependence Plots, PDP）揭示非线性关系。例如，EPC等级从G升至A可使CL1房价提升5.5%，但CL3仅在高等级（A-B）时出现“绿色溢价”。
     

主要结果
1. 子市场异质性：市中心（CL8）房价受建筑历史性和区位主导，EPC影响微弱；而近郊（CL6）的能源效率改进可带来8.36%的溢价。
2. 算法比较：GBM在捕捉EPC非线性效应上优于传统LR，例如发现CL4中EPC等级与房价呈“阈值效应”（仅ABCD类有溢价）。
3. 社会经济调节：高教育水平区域（Gini指数>0.4）对EPC更敏感，验证了环境意识的经济驱动。

结论与价值
1. 科学价值：首次将XAI引入EPC政策评估，证实ML能弥补HPM的局限性，尤其适用于空间异质性明显的市场。
2. 应用价值：为欧盟成员国提供差异化政策工具，例如对郊区（CL3/CL5）建议能源社区补贴，而对市中心（CL8）侧重历史建筑节能改造激励。
3. 政策创新：建议EPC体系纳入碳排放指标，以符合2024年新版《建筑能源性能指令》（EPBD recast）要求。

研究亮点
1. 方法论创新：融合层次聚类与GBM-XAI框架，实现市场细分和因果推断的双重目标。
2. 数据规模：整合多源数据（房产挂牌、GIS、普查），样本覆盖都灵全境。
3. 可迁移性：框架设计兼容欧洲其他城市，如巴塞罗那和贝尔法斯特的已有研究可比对。

局限与展望
1. 使用挂牌价而非成交价可能高估EPC溢价；
2. 未来可结合地理加权回归（Geographically Weighted Regression, GWR）增强空间建模。
附录提供了聚类特征和模型参数的完整清单（见Supplementary Data）。

此报告严格遵循学术规范，保留了原文的术语体系（如SHAP、PDP等），并通过数据细节和逻辑链条突出了研究的创新性与实用性。