熊瓊兵
摘要:借鑒國(guó)內(nèi)外特征價(jià)格模型對(duì)住宅價(jià)格影響因素的研究理論和成果,構(gòu)建貴陽市在1998~2016年間住宅價(jià)格影響的特征因素,從而建立特征因素與住宅價(jià)格的特征模型。研究表明,經(jīng)濟(jì)、環(huán)境和公共服務(wù)特征的特征變量與貴陽市住宅價(jià)格存在正負(fù)相關(guān)性,而旅游外匯收入、造林面積、社會(huì)福利院數(shù)、年末實(shí)有道路建設(shè)面積、供水總量顯現(xiàn)負(fù)相關(guān)性,其他特征變量為正相關(guān)性??傊h(huán)境保護(hù)和公共服務(wù)建設(shè)對(duì)住宅價(jià)格的影響越來越重要。
關(guān)鍵詞:特征價(jià)格模型;貴陽市;住宅價(jià)格;特征因素
近年來,貴陽市經(jīng)濟(jì)快速的發(fā)展,促使了房地產(chǎn)的快速發(fā)展。然而,由于貴陽市大力的開發(fā)各種住房樓盤,導(dǎo)致有關(guān)住房的政策、金融、城市環(huán)境保護(hù)和管理水平等方面存在不足,也間接導(dǎo)致其住宅價(jià)格調(diào)控的不完善,還存在諸多隱性問題。特別是從2008年的住宅價(jià)格2865.91元/平方米,一直漲到2016年的住宅價(jià)格5379.21元/平方米。雖然貴陽市采取一系列的措施,使其住宅價(jià)格保持平穩(wěn)的發(fā)展,但是住宅價(jià)格市場(chǎng)還是存在不穩(wěn)定性。為此,對(duì)貴陽市住宅價(jià)格的影響因素研究,能更好把握住宅價(jià)格在經(jīng)濟(jì)、環(huán)境及公共服務(wù)等方面的影響因素,對(duì)解決其在房地產(chǎn)管理中的諸多問題有重要意義。
國(guó)外學(xué)者Lancaster和Rosen提出的特征價(jià)格模型分別是偏好理論和市場(chǎng)供需均衡理論為基礎(chǔ),前者是對(duì)產(chǎn)品自身的特征給消費(fèi)者帶來的滿意度的特征價(jià)格集合;后者是產(chǎn)品自身特征使消費(fèi)者和供給者兩者效應(yīng)最大的特征價(jià)格。國(guó)外大多學(xué)者也對(duì)住宅價(jià)格的影響因素進(jìn)行了研究,如Michael等研究了景觀對(duì)住宅價(jià)格的影響,還有Downes等研究了芝加哥學(xué)校特征對(duì)住宅價(jià)格的影響。目前國(guó)內(nèi)已利用特征價(jià)格模型對(duì)房地產(chǎn)領(lǐng)域做了很多研究,但是大多只是從住宅的區(qū)位特征、鄰里特征、建筑特征和政策特征,分析住宅價(jià)格的影響因素,如對(duì)城市住宅用地出讓價(jià)格影響因素研究、南京市住宅價(jià)格實(shí)證分析、住宅租金影響因素研究、北京市住宅用地價(jià)格影響因素分析;而從城市社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、文化、金融和環(huán)境保護(hù)等方面的影響因素,對(duì)城市住宅價(jià)格變化機(jī)理研究較少,如城市住宅價(jià)格影響因素研究,是從全國(guó)范圍內(nèi)在社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和城市建設(shè)方面對(duì)住宅價(jià)格的影響因素研究??傊瑥慕?jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境保護(hù)、金融和公共服務(wù)等方面特征,對(duì)城市住宅價(jià)格的影響因素研究較少,為此本文從經(jīng)濟(jì)、環(huán)境和公共服務(wù)三個(gè)特征,對(duì)貴陽市住宅價(jià)格影響因素進(jìn)行研究。
(一)數(shù)據(jù)來源
以《貴陽市統(tǒng)計(jì)年鑒》(1999~2016)及《貴陽市年度國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》為數(shù)據(jù)基礎(chǔ),則選取經(jīng)濟(jì)、環(huán)境及公共服務(wù)等特征建立特征價(jià)格模型,從而研究特征因素對(duì)住宅價(jià)格的影響。本文對(duì)1998~2016年間的主要國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,選取經(jīng)濟(jì)特征、環(huán)境特征以及公共服務(wù)特征3個(gè)方面入手建立特征價(jià)格模型,對(duì)貴陽市住宅價(jià)格進(jìn)行研究。
(二)模型構(gòu)建
1. 特征價(jià)格模型構(gòu)建
房地產(chǎn)特征價(jià)格模型法認(rèn)為房地產(chǎn)由眾多不同的特征組成,而房地產(chǎn)價(jià)格是由所有特征帶給人們的效用決定的。因此,本文采用回歸分析解釋經(jīng)濟(jì)特征、社會(huì)特征、環(huán)境特征和公共服務(wù)特征對(duì)貴陽市住宅價(jià)格的影響。同時(shí)根據(jù)影響三類特征的因素,從而將住宅價(jià)格的影響因素分為11個(gè)變量指標(biāo),并采用該模型來檢驗(yàn)變量指標(biāo)是怎樣影響住宅價(jià)格的變化。則模型如下:
p=β0+■βizi+ξ
式中:p為住宅價(jià)格(元/平方米);zi表示特征變量,即選取的11個(gè)特征指標(biāo);β0是常數(shù)項(xiàng);βi是對(duì)應(yīng)的特征變量的特征價(jià)格系數(shù);ξ是誤差項(xiàng);n是特征變量數(shù)。
2. 特征變量描述
根據(jù)經(jīng)濟(jì)特征、環(huán)境特征和公共服務(wù)特征確定影響住宅價(jià)格的變量為11個(gè)指標(biāo)。如表1所示。
(1)經(jīng)濟(jì)特征
經(jīng)濟(jì)發(fā)展是衡量一個(gè)城市社會(huì)發(fā)展的基礎(chǔ),而根據(jù)國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的產(chǎn)業(yè)劃分,房地產(chǎn)業(yè)已成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的核心成分,那么對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響因素,就可間接的通過經(jīng)濟(jì)發(fā)展的衡量指標(biāo),來研究住宅價(jià)格的變化,特別是現(xiàn)在的出口貿(mào)易和旅游業(yè)的發(fā)展。選取特征指標(biāo)為進(jìn)出口貿(mào)易總額、郵電業(yè)務(wù)總量、旅游外匯收入3個(gè)指標(biāo)。
(2)環(huán)境特征
環(huán)境對(duì)于住宅價(jià)格影響也相當(dāng)大,在住宅周邊中有放射性物質(zhì)、很高的噪聲、空氣中有大量的有毒氣體等區(qū)域,住宅價(jià)格將會(huì)較低,而在住宅環(huán)境較好的區(qū)域,住宅價(jià)格將會(huì)較高。在現(xiàn)在的交易和房地產(chǎn)評(píng)估中,將環(huán)境特征對(duì)住宅價(jià)格的影響很少考慮。對(duì)于現(xiàn)在國(guó)家加強(qiáng)植樹造林和貴州對(duì)“綠水青山就是金山銀山”的建設(shè),也會(huì)間接影響住宅價(jià)格?;诃h(huán)境對(duì)住宅價(jià)格的影響因素,從而分析環(huán)境特征變量對(duì)住宅價(jià)格的變化。選取園林綠地面積、造林面積2個(gè)特征變量。
(3)公共服務(wù)特征
公共服務(wù)業(yè)是公共設(shè)施建設(shè)以及發(fā)展教育、文化、衛(wèi)生等公共事業(yè),為社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供保障。城鄉(xiāng)公共基礎(chǔ)建設(shè)對(duì)房地產(chǎn)業(yè)各方面的發(fā)展起到了促進(jìn)作用,也為住宅提供了方便。教育、衛(wèi)生醫(yī)療的發(fā)展及社會(huì)福利的提高,促進(jìn)房地產(chǎn)的價(jià)值升值,從而導(dǎo)致住宅價(jià)格上升。介于公共服務(wù)對(duì)住宅價(jià)格的影響因素,而分析公共服務(wù)特征中的交通狀況、教育、衛(wèi)生醫(yī)療及社會(huì)福利等特征指標(biāo),從而解釋住宅價(jià)格的變化。選取公共服務(wù)特征變量為6個(gè)指標(biāo),其中供水總量、天然氣供氣總量;而醫(yī)療技術(shù)人員作為衛(wèi)生醫(yī)療條件特征標(biāo)志、年末實(shí)有道路建設(shè)面積和年末實(shí)有公交車運(yùn)用車輛數(shù)作為交通狀況特征標(biāo)志及社會(huì)福利特征標(biāo)志是社會(huì)福利院數(shù)。
(一)特征價(jià)格模型檢驗(yàn)
將統(tǒng)計(jì)的11個(gè)特征變量和住宅價(jià)格因變量表格導(dǎo)入SPSS軟件中,采用普通最小二乘法(OLS)對(duì)特征變量和住宅價(jià)格進(jìn)行回歸分析,從而確定模型的檢驗(yàn)結(jié)果。
1. 模型的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
從表2可以看出,貴陽市住宅價(jià)格與11個(gè)特征變量的相關(guān)系數(shù)為R=98.6%,表明了住宅價(jià)格與經(jīng)濟(jì)特征、環(huán)境特征及公共服務(wù)特征三個(gè)特征的特征變量有很強(qiáng)的線性關(guān)系。模型的可決系數(shù)R2=97.2%,調(diào)整可決系數(shù)R2=92.9%,表明住宅價(jià)格能夠被模型解釋的差異比為97.2%,經(jīng)過調(diào)整后被解釋的差異比為92.9%;同時(shí)說明了特征價(jià)格模型的擬合優(yōu)度很高,也能更好的解釋貴陽市住宅價(jià)格與特征變量之間存在的關(guān)系。同時(shí)模型Durbin-Watson檢驗(yàn)值為1.926且接近于2,說明特征變量之間存在的自相關(guān)性很弱,也說明了模型的可行性。
2. 模型的顯著性檢驗(yàn)
從表3可以看出,特征價(jià)格模型的F檢驗(yàn)的概率為0.00,且小于顯著性水平0.05,說明模型能更好反映住宅價(jià)格與特征變量之間的關(guān)系,也表明兩者之間存在顯著的線性關(guān)系。
3. 模型的共線性檢驗(yàn)
對(duì)共線性的檢驗(yàn),是基于方差膨脹因子(Variance Inflation Factor,VIF)的判斷,當(dāng)VIF值在0到10之間時(shí),不存在多重共線性;當(dāng)VIF值在10到100之間時(shí),存在較強(qiáng)的多重共線性;當(dāng)VIF值大于100時(shí),存在嚴(yán)重多重共線性。從表4可以看出,在旅游外匯收入、社會(huì)福利院數(shù)和造林面積3個(gè)特征變量的VIF值小于10且大于0,說明它們不存在多重共線性,而其他特征變量的VIF值大于10且小于20,說明它們存在多重共線性,但多重共線性不是相當(dāng)嚴(yán)重。對(duì)于模型而言,整體拒絕原假設(shè),從而排除模型整體的多重共線性,說明模型可以通過特征變量解釋住宅價(jià)格的升降。
(二)特征變量顯著性分析
從表4中可以看出,當(dāng)顯著性水平取值為5%時(shí),從經(jīng)濟(jì)特征方面,有進(jìn)出口貿(mào)易總額通過了t檢驗(yàn),而郵電業(yè)務(wù)總量、旅游外匯收入兩個(gè)特征變量沒有通過t檢驗(yàn);環(huán)境特征指標(biāo)沒有通過t檢驗(yàn);公共服務(wù)特征指標(biāo)僅年末實(shí)有道路建設(shè)面積通過t檢驗(yàn),其他指標(biāo)都為通過t檢驗(yàn)。雖然大多數(shù)特征變量沒有通過t檢驗(yàn)及VIF檢驗(yàn),但是對(duì)于模型的整體來說,是通過了檢驗(yàn),為此本文僅從模型的整體考慮,分析特征變量對(duì)貴陽市住宅價(jià)格的影響。
從經(jīng)濟(jì)特征方面,進(jìn)出口貿(mào)易總額和郵電業(yè)務(wù)總量與住宅價(jià)格存在正相關(guān)性,而旅游外匯收入與住宅價(jià)格存在負(fù)相關(guān)性,說明進(jìn)出口貿(mào)易總額和郵電業(yè)務(wù)總量增加或減少,住宅價(jià)格會(huì)上漲或降低,旅游外匯收入的增加或減少,住宅價(jià)格會(huì)降低或上漲;從環(huán)境特征方面,園林綠地面積的增加或減少,住宅價(jià)格上漲或降低,造林面積的增加或減少,住宅價(jià)格會(huì)降低或上漲;從公共服務(wù)特征方面,醫(yī)療技術(shù)人員、年末實(shí)有公交車運(yùn)車輛數(shù)和天然氣供氣總量的增加或減少,住宅價(jià)格會(huì)上漲或降低,而社會(huì)福利院數(shù)、道路建設(shè)面積及供水總量的增加或減少,住宅價(jià)格會(huì)降低或上漲。其中影響住宅價(jià)格較大的是旅游外匯收入、園林綠地面積、醫(yī)療技術(shù)人員、供水總量和天然氣供氣總量特征變量,它們的特征價(jià)格系數(shù)絕對(duì)值較大,當(dāng)增加1個(gè)單位就會(huì)增加很多。如醫(yī)療技術(shù)人員增加1萬人,住宅價(jià)格將增加201.82元/平方米;天然氣供氣總量增加1億立方米,住宅價(jià)格增加1177.94元/平方米;供水總量增加1億立方米,住宅價(jià)格減少798.65元/平方米。
貴陽市的住宅價(jià)格在旅游外匯收入、園林綠地面積、醫(yī)療技術(shù)人員、供水總量和天然氣供氣總量影響較大,而其他特征變量相對(duì)于郵電業(yè)務(wù)總量、年末實(shí)有道路建設(shè)面積、年末實(shí)有公交車運(yùn)車輛數(shù)來說,影響較小。特別是旅游外匯收入、園林綠地面積、供水總量和天然氣供氣總量的特征價(jià)格系數(shù)為-1993.01、2224.10和1177.94,對(duì)住宅價(jià)格的影響最大,而年末實(shí)有道路建設(shè)面積和年末實(shí)有公交車運(yùn)車輛數(shù)的特征價(jià)格系數(shù)為-1.75和0.40,對(duì)住宅價(jià)格的影響較小。為此環(huán)境保護(hù)與建設(shè)和公共服務(wù)建設(shè)對(duì)住宅變得越來越重要很重要。
本文的不足是對(duì)特征價(jià)格模型的回歸分析僅只滿足模型的檢驗(yàn),而對(duì)大多數(shù)特征變量與住宅價(jià)格的t檢驗(yàn)和多重共線性問題沒有解決,為此應(yīng)在此研究的基礎(chǔ)上考慮增加樣本數(shù)或者對(duì)采用其他方法對(duì)其進(jìn)行論證。
參考文獻(xiàn):
[1]Lancaster,K,J. A new approach to consumer theory [J]. Journal of Political Economy,1966(74).
[2]Rosen,S. Hedonic prices and implicit:Product differentiation in pure competition [J]. Journal of Political Economy,1974(82).
[3]Michael B,Vicky S,Michael S. Residential real estate prices: a room with a view[J]. Journal of Real Estate Research,2002(23).
[4]Downes T A,Zabel J E. The impact of school characteristics on house prices: Chicago 1987~1991[J].Journal of Urban Economics,2002(01).
[5]劉洪彬,王秋兵.基于特征價(jià)格模型的城市住宅用地出讓價(jià)格影響因素研究[J].經(jīng)濟(jì)地理,2011(06).
[6]徐麗,簡(jiǎn)迎輝.基于特征價(jià)格模型的南京市住宅價(jià)格實(shí)證分析[J].土木工程與管理學(xué)報(bào),2015(04).
[7]孟君遲,張哨軍.基于特征價(jià)格模型的住宅租金影響因素研究——以武漢市為例[J].價(jià)值工程,2016(27).
[8]馮波,郭巍,陳昕.北京市住宅用地價(jià)格影響因素分析——基于特征價(jià)格模型的實(shí)證研究[J].中國(guó)物價(jià),2016(11).
[9]張紹良,李晶晶,公云龍.基于特征價(jià)格模型的城市住宅價(jià)格影響因素研究[J].地域研究與開發(fā),2013(04).
(作者單位:貴州師范大學(xué)地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院)