南京市棲霞區(qū)住宅特征價(jià)格分析

卓倩倩

摘要：當(dāng)前房?jī)r(jià)問題已成為社會(huì)各界關(guān)注的熱點(diǎn)，同時(shí)也是房地產(chǎn)學(xué)術(shù)研究關(guān)注的焦點(diǎn)之一，作為估測(cè)城市住宅價(jià)格的經(jīng)典方法，特征價(jià)格模型（Hedonic price model，簡(jiǎn)稱HPM）從2002年開始廣泛運(yùn)用于國(guó)內(nèi)住房市場(chǎng)的研究。本文以特征價(jià)格理論探討南京市棲霞區(qū)城市住宅價(jià)格的影響因素，并揭示不同特征對(duì)住宅價(jià)格的貢獻(xiàn)，以期為商用住宅市場(chǎng)參與者的決策提供依據(jù)。

關(guān)鍵詞：Hedonic模型；住宅特征；特征價(jià)格

一、引言

隨著我國(guó)城鎮(zhèn)化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，人們對(duì)城市住宅的需求越來越大。構(gòu)成城市住宅使用價(jià)值的各個(gè)特征之間有明顯的差異，如住宅的位置、面積、小區(qū)環(huán)境、交通狀況等，這表示住宅的每一個(gè)特征都對(duì)應(yīng)著一個(gè)隱含的特征價(jià)格，而該價(jià)格無法被市場(chǎng)直接觀測(cè)。因此，估計(jì)住宅本身的隱含價(jià)格，可以揭示消費(fèi)者的購(gòu)房偏好，對(duì)城市商品住宅市場(chǎng)的供需分析具有重要意義。

二、文獻(xiàn)綜述

Hedonic模型源于Lancaster（1966）的新消費(fèi)者決策理論和Rosen（1974）的供需均衡模型。Lancaster認(rèn)為商品具有一系列的內(nèi)在屬性和特征，商品的出售是作為內(nèi)在屬性集合進(jìn)行的，消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的需求取決于商品所含的內(nèi)在屬性的數(shù)量和質(zhì)量。Rosen從理論上分析了異質(zhì)性商品市場(chǎng)的短期和長(zhǎng)期均衡，為特征價(jià)格的理論建模、函數(shù)估計(jì)奠定了基礎(chǔ)。此后，隨著研究進(jìn)一步深化，Hedonic模型的應(yīng)用也日趨廣泛和深入。

國(guó)外從研究?jī)?nèi)容來看，Karin & Quigley（1970）發(fā)現(xiàn)建筑質(zhì)量與住宅價(jià)格顯著正相關(guān)。Brasington（2002）發(fā)現(xiàn)學(xué)校質(zhì)量與周圍的住宅價(jià)格正相關(guān)。Bowes評(píng)估了軌道交通站點(diǎn)的可近性對(duì)住宅價(jià)值的正面效應(yīng)及負(fù)的外部性。Geoghegan（1997）、Kim（2003）等研究了住宅周圍的景觀、綠化、空氣等因素對(duì)住宅價(jià)格的影響。從研究方法來講，有半?yún)?shù)、非參數(shù)回歸技術(shù)、GIS技術(shù)，還有離散選擇模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法的結(jié)合使用。

國(guó)內(nèi)學(xué)者蔣一軍最早利用Hedonic方法計(jì)算房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)。溫海珍（2004）通過杭州市西湖區(qū)住宅交易資料，得出了與房?jī)r(jià)緊密相關(guān)的特征因素，并根據(jù)重要程度將其分為三類。王旭育（2006）等確定了不同特征變量對(duì)于住宅市場(chǎng)價(jià)格的影響程度。王福良（2014）對(duì)城市軌道交通與周邊房?jī)r(jià)的影響機(jī)制進(jìn)行了實(shí)證分析。

本文在已有研究的基礎(chǔ)上，運(yùn)用傳統(tǒng)的特征價(jià)格模型測(cè)算了棲霞區(qū)住宅特征的特征價(jià)格，確立了不同住宅特征對(duì)住宅價(jià)格的影響程度，得出棲霞區(qū)住宅特征的價(jià)格模型。

三、實(shí)證分析

經(jīng)典的特征價(jià)格模型的函數(shù)形式一般分為線性函數(shù)、對(duì)數(shù)線性函數(shù)、對(duì)數(shù)函數(shù)。本文經(jīng)過嘗試和比較采用一般線性函數(shù)建立模型，回歸系數(shù)為常數(shù)，對(duì)應(yīng)特征的隱含價(jià)格。

（一）變量選擇

住宅特征一般被分為建筑特征、區(qū)位特征和鄰里特征三大類。建筑特征主要是與住宅本身相關(guān)的特征變量，包括建筑面積（+）、房齡（-）、樓層數(shù)（未知）、裝修程度（+）、臥室數(shù)目（+）、朝向（未知）共6個(gè)；區(qū)位特征包括公交線路（+）、地鐵（+）、新街口距離（-）共3個(gè)；鄰里特征是用來衡量住宅周圍環(huán)境的變量，包括教育配套（+）、鄰近大學(xué)（+）、醫(yī)療配套（-）、商場(chǎng)數(shù)目（+）、超市數(shù)目（+）、便利店數(shù)目（+）、綠化率（+）、物業(yè)費(fèi)（-）共8個(gè)（括號(hào)內(nèi)的符號(hào)表示預(yù)期影響符號(hào)）。

（二）數(shù)據(jù)來源

本文以南京市棲霞區(qū)作為研究區(qū)域，收集56個(gè)小區(qū)共計(jì)630個(gè)二手房掛牌數(shù)據(jù)作為研究樣本，剔除異常值后，最終進(jìn)入模型的樣本數(shù)據(jù)共530個(gè)。數(shù)據(jù)主要來源于南京365房地產(chǎn)網(wǎng)站、南京搜房網(wǎng)等，該網(wǎng)站數(shù)據(jù)在多數(shù)研究中都有使用，具有一定說服力。小區(qū)到達(dá)新街口的距離變量采用能夠到達(dá)的最快捷距離，數(shù)據(jù)來自于百度地圖、好搜地圖。為使樣本更具有針對(duì)性，主要選取高層和小高層作為研究對(duì)象。

（三）實(shí)證結(jié)果分析

采用SPSS21.0，應(yīng)用OLS法進(jìn)行強(qiáng)制回歸分析，由結(jié)果看， R2為0.714，方程擬合程度較好。最大的VIF值3.561，各解釋變量之間不存在共線性。通過方差分析得到F值為73.999，sig值0.000，方程設(shè)定是顯著的。在回歸系數(shù)的估計(jì)中，樓層數(shù)、南北朝向、教育配套三個(gè)特征變量未通過95%的顯著性水平，即這三者對(duì)棲霞區(qū)房?jī)r(jià)的影響不顯著，其他特征變量均通過顯著性檢驗(yàn)。

1.住宅特征的特征價(jià)格分析

從住宅特征的價(jià)格函數(shù)可知，回歸系數(shù)對(duì)應(yīng)住宅特征的價(jià)格。建筑特征中的建筑面積每增加1m2，每套住宅的平均價(jià)格將增加1.332萬元；房齡每增加1年住宅價(jià)格減少1.785萬元；裝修程度每增加一個(gè)檔次，住宅價(jià)格將增加7.370萬元；臥室數(shù)目每增加一間，住宅價(jià)格將增加11.479萬元。在區(qū)位特征中，小區(qū)附近有地鐵站點(diǎn)的住宅價(jià)格相應(yīng)增加11.041萬元，而距南京新街口（CBD）的距離每增加1km，住宅價(jià)格會(huì)下降2.794萬元。鄰里特征中，顯著性水平最強(qiáng)的是商場(chǎng)數(shù)目、小區(qū)綠化率和小區(qū)是否有鄰近大學(xué)校區(qū)。大多數(shù)回歸結(jié)果與預(yù)期影響符號(hào)一致，但公交線路、超市數(shù)目、便利店數(shù)目與預(yù)期符號(hào)不一致。對(duì)此，合理的解釋是對(duì)交通便利、商業(yè)配套齊全的地區(qū)而言，公交線路的增多，超市、便利店的增加會(huì)帶來更大的人流量，產(chǎn)生交通擁堵、噪音、污染等負(fù)效應(yīng)，影響人們?nèi)粘Ｉ睢?/p>

我們把各樣本住宅的特征數(shù)值的平均值作為定義整個(gè)棲霞區(qū)住宅市場(chǎng)的標(biāo)準(zhǔn)住宅特征。在標(biāo)準(zhǔn)住宅中，定義各特征價(jià)格與特征數(shù)目的乘積作為單個(gè)住宅特征對(duì)整個(gè)住宅價(jià)值的貢獻(xiàn)程度。根據(jù)特征總價(jià)和特征總價(jià)絕對(duì)值之和的比值，可以得到特征總價(jià)在住宅總價(jià)中所占的比重。我們發(fā)現(xiàn)，在標(biāo)準(zhǔn)住宅中，建筑特征、區(qū)位特征、鄰里特征對(duì)總體住宅價(jià)格的貢獻(xiàn)率分別為34.13%、8.79%、57.08%。此結(jié)論與郭文剛（2006）基于杭州市的估計(jì)結(jié)果（60.0%，19.8%、16.5%）有所差別?？赡艿脑蚴?，隸屬于南京市重要交通樞紐的棲霞區(qū)總體上擁有先天的資源和區(qū)位優(yōu)勢(shì)，這使得區(qū)域內(nèi)占據(jù)不同資源優(yōu)勢(shì)的小區(qū)的吸引力蓋住了住宅本身的建筑特征，當(dāng)然，也不排除樣本未能涵蓋本區(qū)內(nèi)所有住宅特征的可能。

2.住宅特征的重要性程度分析

特征價(jià)格由于衡量單位不同，其影響程度也無法通過模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行直接的比較。但標(biāo)準(zhǔn)化后的回歸系數(shù)（Beta）是在對(duì)所有變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后得到的，具有可比性，我們使用其絕對(duì)值對(duì)各個(gè)變量特征的影響程度進(jìn)行排序，并將住宅特征分為三類。分類的標(biāo)準(zhǔn)為：[Beta]≥0.20為第一類；[Beta]≥0.10為第二類；[Beta]<0.10為第三類。

從變量特征的排序和分類結(jié)果來看，與住宅價(jià)格關(guān)系比較密切的14個(gè)住宅特征對(duì)價(jià)格的影響程度是有差異的，影響程度最大的住宅特征是建筑面積，最小的是物業(yè)費(fèi)。第一類對(duì)住宅價(jià)格的影響最大（建筑面積、距新街口距離以及小區(qū)是否鄰近大學(xué)）；第二類（房齡、裝修程度、臥室數(shù)目、公交線路、商場(chǎng)數(shù)目、便利店數(shù)目以及小區(qū)綠化率水平）表現(xiàn)一般；影響最小的是第三類（小區(qū)是否靠近地鐵站點(diǎn)、周邊醫(yī)療設(shè)施配套、超市數(shù)目以及物業(yè)費(fèi)）。這也揭示了消費(fèi)者對(duì)城市住宅特征的不同的關(guān)心程度。

結(jié)語

本文采用線性函數(shù)形式構(gòu)建了南京市棲霞區(qū)住宅特征價(jià)格模型，通過模型系數(shù)的估計(jì)和分析，發(fā)現(xiàn)就棲霞區(qū)整個(gè)住宅市場(chǎng)而言，14個(gè)住宅特征對(duì)住宅價(jià)格的影響程度是有差異的。在標(biāo)準(zhǔn)住宅中，建筑特征對(duì)總體住宅價(jià)格的貢獻(xiàn)率為34.13%，區(qū)位特征對(duì)住宅總價(jià)的貢獻(xiàn)率為8.79%，鄰里特征對(duì)住宅總價(jià)的貢獻(xiàn)率為57.08%。此結(jié)果可以為住宅市場(chǎng)參與者的決策提供依據(jù)，也可以用來解釋其他經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與棲霞區(qū)相近地區(qū)的城市住宅特征價(jià)格。

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