綠色住宅能多賣多少錢

摘要：綠色住宅是近年來國(guó)內(nèi)新興的適應(yīng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的住宅模式，因其具有節(jié)能環(huán)保、高舒適性等優(yōu)點(diǎn)受到很多購(gòu)房者的青睞?；诒本┦凶≌灰资袌?chǎng)近幾年的銷售數(shù)據(jù)，利用顯示性偏好法計(jì)算出北京市綠色住宅與其他特征完全相同的普通住宅相比溢價(jià)為1136元/m2；通過問卷調(diào)查得到的消費(fèi)者對(duì)綠色住宅的支付意愿為459元/m2。同時(shí)，還對(duì)兩種方法得到的綠色住宅溢價(jià)的差異性進(jìn)行了更進(jìn)一步的分析和討論。

關(guān)鍵詞：綠色住宅，市場(chǎng)溢價(jià)，顯示性偏好法，意愿調(diào)查法

中圖分類號(hào)：F293.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1001-9138-（2015）07-0021-27 收稿日期：2015-03-10

綠色住宅是一種節(jié)能減排、舒適健康的住宅模式，目前中國(guó)住房市場(chǎng)上的綠色住宅主要分為以下三類：一是獲得政府等機(jī)構(gòu)綠色認(rèn)證（如我國(guó)綠色建筑評(píng)價(jià)標(biāo)識(shí)、美國(guó)綠色建筑委員會(huì)LEED認(rèn)證等）的住宅；二是開發(fā)商在銷售時(shí)宣傳的生態(tài)宜居、節(jié)能環(huán)保的科技住宅等；三是由一些長(zhǎng)期專注于綠色地產(chǎn)的開發(fā)商（如萬科、朗詩、當(dāng)代置業(yè)等）開發(fā)的住宅。

由于綠色技術(shù)的采用，綠色住宅與普通住宅相比之下有一定的增量成本，因此，只有當(dāng)綠色住宅在住房市場(chǎng)上享有足夠溢價(jià)的時(shí)候，才能有足夠的動(dòng)力激勵(lì)開發(fā)商從事綠色住宅的開發(fā)。

1 相關(guān)研究綜述

國(guó)內(nèi)外的許多研究均表明，獲得綠色認(rèn)證的住宅存在顯著的市場(chǎng)溢價(jià)，即其他住房特征完全相同的情況下，僅因?yàn)椤熬G色”而高于普通住宅的價(jià)格。Heinzle等（2013）從購(gòu)房者支付意愿的角度研究發(fā)現(xiàn)，新加坡購(gòu)房者對(duì)不同認(rèn)證級(jí)別的綠色住宅愿意支付的溢價(jià)分別為認(rèn)證級(jí)3.78%和白金級(jí)7.98%。Deng等（2014）從開發(fā)商的角度研究得出，新加坡的綠色住宅在預(yù)售階段存在4%的溢價(jià)，而再銷售時(shí)則會(huì)產(chǎn)生10%的溢價(jià)。Zheng等（2012）通過建立Google綠色指數(shù)以表征住宅項(xiàng)目的綠色營(yíng)銷強(qiáng)度，對(duì)北京住房市場(chǎng)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)綠色營(yíng)銷越多的住宅在預(yù)售時(shí)享有顯著市場(chǎng)溢價(jià)，但再銷售時(shí)卻遭受了價(jià)格貶損。張莉等（2013）的實(shí)證分析表明獲得綠標(biāo)或LEED認(rèn)證的住宅在中國(guó)住房市場(chǎng)上存在6.4%的溢價(jià)。

對(duì)于這些研究發(fā)現(xiàn)的綠色住宅存在顯著溢價(jià)這一現(xiàn)象，本文從顯示性偏好法（Revealed Preference）和意愿調(diào)查法（Contingent Valuation）的對(duì)比進(jìn)一步探究目前中國(guó)住房市場(chǎng)上綠色住宅存在溢價(jià)的原因。所謂顯示性偏好法，是指通過市場(chǎng)交易所反映出來的市場(chǎng)價(jià)值，反推人們對(duì)于交易產(chǎn)品或者交易產(chǎn)品的某一個(gè)特征（在這里就是指住宅的“綠色”特征）的實(shí)際支付額，從而分析其支付意愿。

2 顯示性偏好法

2.1 數(shù)據(jù)說明與模型建立

本文采用了中指數(shù)據(jù)庫(kù)從2009年1月至2014年12月北京市771個(gè)住宅項(xiàng)目的交易信息。其中共有29個(gè)項(xiàng)目得到了綠色住宅認(rèn)證，包括25個(gè)綠標(biāo)認(rèn)證的項(xiàng)目以及4個(gè)LEED認(rèn)證的項(xiàng)目。項(xiàng)目各特征變量的定義以及綠色住宅與非綠色住宅各特征比較如表1所示。

由表1結(jié)果可以看出，綠色住宅的環(huán)線位置相比于非綠色住宅偏高，即綠色住宅的區(qū)位更加偏遠(yuǎn)，這可能是因?yàn)殚_發(fā)商為彌補(bǔ)區(qū)位劣勢(shì)而將該項(xiàng)目定位成綠色住宅以增強(qiáng)項(xiàng)目的吸引力和競(jìng)爭(zhēng)力。另外，綠色住宅的開發(fā)商普遍更為知名，可能是知名房地產(chǎn)企業(yè)出于企業(yè)形象和社會(huì)責(zé)任感的考慮，并且知名企業(yè)技術(shù)相對(duì)成熟，開發(fā)綠色住宅的增量成本較低。這與曾華華（2013）問卷調(diào)查的結(jié)果相符，房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)規(guī)模對(duì)其開發(fā)綠色住宅的意愿有顯著正向影響。我們還可以發(fā)現(xiàn)，綠色住宅的容積率相對(duì)更低，意味著更高的居住舒適度和更好的采光條件。綠色住宅精裝交付的比例較高，因?yàn)榻y(tǒng)一裝修也是減少污染的重要措施。綠色住宅項(xiàng)目的單月成交面積比非綠色住宅高出很多，可見綠色住宅在住房市場(chǎng)上有很強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力，銷售情況更優(yōu)。

以北京市各住宅項(xiàng)目成交價(jià)格的對(duì)數(shù)形式Ln（HP）為被解釋變量建立Hedonic特征價(jià)格模型，如式（1）、式（2）所示。

（1）

（2）

式中，cons為常數(shù)項(xiàng)；為隨機(jī)誤差項(xiàng)；其余為解釋變量及其相應(yīng)系數(shù)。為項(xiàng)目的n個(gè)特征，包括是否進(jìn)行綠色營(yíng)銷（ADVER）、是否由綠色開發(fā)商開發(fā)（GREEN_DEV）、是否由知名開發(fā)商開發(fā)（FAME）、容積率（FAR）、綠化率（GREENRATE）、是否精裝（DECORATION）、是否為學(xué)區(qū)房（SCHOOL）、是否臨近地鐵（SUBWAY）、環(huán)線位置（RING）、總建筑面積的對(duì)數(shù)形式（Ln（FLOOR_AREA））、成交面積的對(duì)數(shù)形式（Ln（AREA））；T為各住宅項(xiàng)目的交易時(shí)間向量，為其系數(shù)向量；D為各住宅項(xiàng)目所處區(qū)縣的17個(gè)指示變量（北京市18個(gè)行政區(qū)縣，缺省1個(gè)避免多重共線性），為其系數(shù)向量。本文主要關(guān)注是否獲得綠色認(rèn)證（CERT）、是否為綠標(biāo)認(rèn)證（LABEL）、是否為L(zhǎng)EED認(rèn)證（LEED）這三個(gè)變量的系數(shù)。

2.2 結(jié)果分析

利用STATA對(duì)上述特征價(jià)格模型的回歸結(jié)果如表2所示。其中第（1）列對(duì)應(yīng)式（1），研究“是否獲得綠色認(rèn)證”對(duì)成交價(jià)格的影響；第（2）列對(duì)應(yīng)式（2），研究“是否獲得綠標(biāo)認(rèn)證”及“是否獲得LEED認(rèn)證”對(duì)成交價(jià)格的影響。

從回歸結(jié)果來看，“是否獲得綠色認(rèn)證”“是否進(jìn)行綠色營(yíng)銷”“是否由綠色開發(fā)商開發(fā)”三個(gè)變量的系數(shù)均為正，且均在1%水平下顯著，說明這些與“綠色”特征相關(guān)的變量都會(huì)使住宅項(xiàng)目產(chǎn)生溢價(jià)。由表2中第（2）列可以得到綠標(biāo)認(rèn)證和LEED認(rèn)證的溢價(jià)。但是LEED認(rèn)證的溢價(jià)僅在5%水平下顯著，可能是由于國(guó)內(nèi)獲得該認(rèn)證的住宅較少，還未被社會(huì)廣泛認(rèn)識(shí)和接受。

除上述變量以外，其余各變量的回歸結(jié)果也符合預(yù)期?！笆欠裼芍_發(fā)商開發(fā)”的系數(shù)為正，且在1%的水平下顯著，表明住房市場(chǎng)上存在顯著的品牌效應(yīng)。綠化率越高，住宅價(jià)格越高；精裝交付的住宅比毛坯房?jī)r(jià)格高17%左右；小區(qū)規(guī)模越大，價(jià)格越低；樓盤越暢銷，價(jià)格越高。學(xué)區(qū)房和地鐵沿線住宅都享有顯著溢價(jià)，“環(huán)線位置”的系數(shù)顯著為負(fù)，項(xiàng)目的區(qū)位條件對(duì)價(jià)格的影響較大。

根據(jù)表2的回歸結(jié)果可以得到各類綠色住宅的溢價(jià)率，如表3所示。為了和后面的意愿調(diào)查法進(jìn)行對(duì)比，由于本次調(diào)研的小區(qū)開盤交易時(shí)間集中在2009年前后，可能導(dǎo)致被調(diào)研者對(duì)支付意愿的評(píng)價(jià)還停留在2009年的房?jī)r(jià)水平上。因此在由顯示性偏好法計(jì)算綠色住宅溢價(jià)時(shí)取2009年北京市非綠色住宅的平均交易價(jià)格14377元/m2為基準(zhǔn)。可以看出，綠色住宅的溢價(jià)均高于1000元/m2，而根據(jù)近年來綠色建筑增量成本的研究，即使是三星級(jí)的綠色住宅，其增量成本也只有219元/m2。由此可見綠色住宅的溢價(jià)遠(yuǎn)高于其增量成本，因此開發(fā)商開發(fā)綠色住宅項(xiàng)目可以獲得很高的利潤(rùn)。

3 意愿調(diào)查法

意愿調(diào)查法是通過問卷調(diào)查了解居民在購(gòu)買綠色住宅時(shí)愿意比其他特征都相同的非綠色住宅多支付的價(jià)格。我們于2014年12月調(diào)研了北京市三類綠色小區(qū)和同檔次可比的非綠色小區(qū)。綠色小區(qū)包括：A（綠標(biāo)三星級(jí)運(yùn)行認(rèn)證）、B（綠標(biāo)二星級(jí)設(shè)計(jì)認(rèn)證）、C（無認(rèn)證，但與項(xiàng)目A同為專注于綠色住宅的某知名開發(fā)商開發(fā)）；分別在同一子市場(chǎng)選取相應(yīng)的可比非綠色小區(qū)a、b、c。

3.1 問卷調(diào)研方法

在問卷調(diào)研前，我們?cè)诿款惥G色住宅和相應(yīng)的非綠色住宅小區(qū)中各選取2戶進(jìn)行了建筑室內(nèi)環(huán)境指標(biāo)測(cè)試，測(cè)試結(jié)果表明綠色住宅的室內(nèi)溫度、濕度、噪聲和照度4項(xiàng)指標(biāo)明顯優(yōu)于非綠色住宅，可見綠色住宅在冬季更加溫暖宜居，能夠解決冬季室內(nèi)過于干燥的問題，噪聲更小、具有更好的采光效果。

在對(duì)綠色住宅居民進(jìn)行問卷調(diào)查時(shí)，在不告知上述測(cè)試結(jié)果的情況下詢問被調(diào)研者“若發(fā)現(xiàn)購(gòu)買的不是真的綠色住宅，最低能接受多少補(bǔ)償”以及“如果再購(gòu)買新房，愿意比其他特征完全相同的非綠色住宅多支付多少”兩個(gè)問題，再告知其前面的測(cè)試結(jié)果，讓被調(diào)研者了解綠色住宅和非綠色住宅室內(nèi)環(huán)境的差異后再次回答上述兩個(gè)問題。

在對(duì)非綠色住宅居民進(jìn)行問卷調(diào)查時(shí)，在不告知上述測(cè)試結(jié)果的情況下詢問被調(diào)研者“若開發(fā)商想將其住宅改造成綠色住宅，愿意承擔(dān)多少改造成本”以及“如果再購(gòu)買新房，愿意比其他特征完全相同的非綠色住宅多支付多少”兩個(gè)問題，再告知其前面的測(cè)試結(jié)果，讓被調(diào)研者了解綠色住宅和非綠色住宅室內(nèi)環(huán)境的差異后再次回答上述兩個(gè)問題。

針對(duì)非綠色住宅居民的問題設(shè)計(jì)是從改造現(xiàn)有住宅和購(gòu)買新房?jī)蓚€(gè)角度來了解居民的支付意愿，以便相互之間進(jìn)行比較和補(bǔ)充。針對(duì)綠色住宅居民的問題設(shè)計(jì)也是從類似的兩個(gè)角度出發(fā)，問其能接受的補(bǔ)償是考慮到直接詢問支付意愿可能會(huì)得到偏低的結(jié)果，不能準(zhǔn)確反映其內(nèi)心真實(shí)的支付意愿，因此設(shè)計(jì)這兩個(gè)問題以消除調(diào)研結(jié)果可能存在的偏差。

3.2 結(jié)果分析

本次問卷調(diào)研共發(fā)放634份問卷，其中綠色小區(qū)發(fā)放317份，非綠色小區(qū)發(fā)放317份；共回收463份有效問卷，其中綠色小區(qū)回收205份，非綠色小區(qū)回收258份。對(duì)回收的問卷進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，可以得到綠色小區(qū)和非綠色小區(qū)的居民對(duì)于上述兩個(gè)問題在告知前后的支付意愿情況，并對(duì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行t檢驗(yàn)，如表4所示。

由表4可以看出，綠色住宅居民對(duì)綠色住宅的支付意愿普遍比非綠色住宅居民高。綠色和非綠色住宅的居民在被告知綠色住宅居住環(huán)境優(yōu)勢(shì)后，其支付意愿均有所提高?？紤]到綠色住宅居民對(duì)綠色住宅的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)更為了解，其支付意愿更具參考價(jià)值。且如前所說，若發(fā)現(xiàn)購(gòu)買的不是真的綠色住宅，居民要求的賠償更能夠反映居民對(duì)綠色住宅價(jià)值的衡量，因此取綠色住宅居民被告知后要求的賠償459元/m2作為本文意愿調(diào)查法衡量的綠色住宅溢價(jià)。

4 顯示性偏好法與意愿調(diào)查法對(duì)比

本文由顯示性偏好法得到的綠色認(rèn)證的住宅溢價(jià)為1136元/m2，由意愿調(diào)查法得到的居民愿意為綠色住宅支付的溢價(jià)為459元/m2。兩種方法得到的北京市綠色住宅的溢價(jià)水平存在一定差異。造成上述差異的原因可能有以下幾個(gè)方面：

第一，目前國(guó)內(nèi)綠色住宅尚處于起步階段，相關(guān)市場(chǎng)發(fā)展還不成熟，綠色住宅的開發(fā)由于技術(shù)要求較高或認(rèn)證程序繁瑣等原因只由少數(shù)房地產(chǎn)企業(yè)掌控，導(dǎo)致綠色住宅市場(chǎng)處于供不應(yīng)求的狀態(tài)，即為由賣方定價(jià)的賣方市場(chǎng)，因而綠色住宅的交易價(jià)格較高。

第二，消費(fèi)者在進(jìn)行購(gòu)房選擇時(shí)并不是完全理性的，由于住宅的異質(zhì)性，他們并不清楚相比于其他特征都相同的非綠色住宅，自己為綠色住宅多支付的具體金額。正如表1所示，綠色住宅往往位于更加偏遠(yuǎn)的劣勢(shì)區(qū)位，以至于僅從平均價(jià)格來看，綠色住宅的平均價(jià)格反而低于非綠色住宅。

第三，我們從問卷的統(tǒng)計(jì)結(jié)果還發(fā)現(xiàn)，綠色住宅小區(qū)居民整體上比非綠色住宅小區(qū)居民收入更高，受教育程度也相對(duì)較高。綠色住宅帶來的居住群分效應(yīng)使得其溢價(jià)產(chǎn)生了乘數(shù)效應(yīng)（multiplier effect），人們不僅是在為住宅的節(jié)能環(huán)保、舒適度高等優(yōu)點(diǎn)買單，顯示性偏好法計(jì)算得到的溢價(jià)中可能還包含了群分效應(yīng)導(dǎo)致的溢價(jià)。

5 結(jié)語

本文基于近年來北京市住房市場(chǎng)的交易數(shù)據(jù)以及我們進(jìn)行的問卷調(diào)研，分別利用顯示性偏好法和意愿調(diào)查法得到了北京市綠色住宅的溢價(jià)水平，顯示性偏好法計(jì)算結(jié)果表明獲得綠色認(rèn)證的住宅溢價(jià)為1136元/m2，而根據(jù)意愿調(diào)查法可知居民對(duì)綠色住宅的支付意愿為459元/m2。兩種分析方法得到的結(jié)果存在一定差距，說明目前北京市綠色住宅市場(chǎng)在一定程度上是賣方市場(chǎng)，消費(fèi)者在做出購(gòu)房選擇時(shí)存在信息不充分的現(xiàn)象，并且綠色住宅除節(jié)能環(huán)保、舒適度高之外還能為住戶帶來更廣泛的效益。

鑒于目前北京市綠色住宅存在的顯著溢價(jià)，開發(fā)商可以適當(dāng)在此類項(xiàng)目增加投資，既有益于環(huán)境保護(hù)、節(jié)能減排，又可為自身帶來可觀的經(jīng)濟(jì)效益。而政府應(yīng)該進(jìn)一步激勵(lì)綠色住宅的供給，并增強(qiáng)住房市場(chǎng)的信息透明度，促進(jìn)市場(chǎng)理性發(fā)展。

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作者簡(jiǎn)介：

張莉，清華大學(xué)建設(shè)管理系、恒隆房地產(chǎn)研究中心，博士研究生，研究方向?yàn)榉康禺a(chǎn)經(jīng)濟(jì)與管理。

趙鶴，清華大學(xué)土木工程系，在讀本科生。

胡曉珂，清華大學(xué)建設(shè)管理系、恒隆房地產(chǎn)研究中心，博士研究生，研究方向?yàn)槌鞘薪?jīng)濟(jì)學(xué)與城市空間結(jié)構(gòu)、住房經(jīng)濟(jì)學(xué)等。

鄭思齊，清華大學(xué)建設(shè)管理系、恒隆房地產(chǎn)研究中心，教授，研究方向?yàn)槌鞘薪?jīng)濟(jì)學(xué)與城市空間結(jié)構(gòu)、城市環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)、住房經(jīng)濟(jì)學(xué)等。

基金項(xiàng)目：

本研究受到國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（71322307，

71273154）和中綠盟投資控股有限公司科研基金的資助，特此致謝。