重點(diǎn)醫(yī)院對(duì)周邊住宅價(jià)格影響的實(shí)證分析

張志峰

（哈爾濱商業(yè)大學(xué) 研究生學(xué)院，哈爾濱 250014）

重點(diǎn)醫(yī)院對(duì)周邊住宅價(jià)格影響的實(shí)證分析

張志峰

（哈爾濱商業(yè)大學(xué) 研究生學(xué)院，哈爾濱 250014）

文章以山東省立醫(yī)院為例，利用特征價(jià)格模型，對(duì)重點(diǎn)醫(yī)院與其周邊住宅小區(qū)價(jià)格之間的關(guān)系進(jìn)行了研究。結(jié)果表明：在不考慮方位影響的前提下，住宅小區(qū)距重點(diǎn)醫(yī)院的距離與其價(jià)格之間并無(wú)顯著的相關(guān)關(guān)系。而考慮方位影響，在研究距離范圍以內(nèi)東西方位和南北方位上，住宅小區(qū)到重點(diǎn)醫(yī)院的加權(quán)距離與其價(jià)格均呈現(xiàn)顯著的三次函數(shù)關(guān)系。在東西方位上，距重點(diǎn)醫(yī)院0.83km以內(nèi)，隨距離的增加房?jī)r(jià)逐漸下降；在距重點(diǎn)醫(yī)院0.83km-2.35km范圍內(nèi)，隨距離增加住宅價(jià)格逐漸上升；南北方位上，在距重點(diǎn)醫(yī)院1.03km以內(nèi)，房?jī)r(jià)隨距離增加而降低；在距重點(diǎn)醫(yī)院1.03km-2.46km之間，房?jī)r(jià)隨距離增加而增加。

三甲醫(yī)院；房?jī)r(jià)；加權(quán)距離；濟(jì)南

0 引言

醫(yī)療資源是一種公共服務(wù)設(shè)施，不僅能夠滿足居民日?？床〉男枨螅覍?duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有很好的拉動(dòng)作用[1]。隨著社會(huì)的發(fā)展進(jìn)步，人們物質(zhì)生活水平提高，老齡化問(wèn)題也越來(lái)越嚴(yán)重，生活水平提高也使得人們的健康意識(shí)不斷提高[2]。然而醫(yī)療資源是有限的，分布也存在問(wèn)題，看病難、看病貴仍然是人們較為關(guān)注的社會(huì)問(wèn)題。這種日益增長(zhǎng)的需求和有限的資源之間的矛盾依然沒(méi)有得到有效解決，是源于醫(yī)療服務(wù)所具有的外部性、不確定性、即時(shí)性、信息不對(duì)稱性。

濟(jì)南作為山東省的省會(huì)城市，隨著人口持續(xù)增長(zhǎng)，醫(yī)療資源分配不均和優(yōu)質(zhì)資源稀缺的問(wèn)題逐漸顯現(xiàn)。那么，三甲醫(yī)院作為稀缺資源對(duì)周邊的住宅價(jià)格是否產(chǎn)生影響呢？遺憾的是目前僅有一些其他因素對(duì)房?jī)r(jià)影響的研究，例如軌道交通、大型綠地公園、政策因素、市場(chǎng)因素等[3-5]。在這個(gè)背景條件下，本文以山東省立醫(yī)院為例研究了濟(jì)南市重點(diǎn)醫(yī)院對(duì)房?jī)r(jià)的影響，旨在為今后濟(jì)南市房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)項(xiàng)目選址定位、產(chǎn)品策劃以及營(yíng)銷策略的制定提供理論參考和實(shí)踐指導(dǎo)。

1 醫(yī)院選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 醫(yī)院的選取

濟(jì)南市作為省會(huì)城市，醫(yī)院以及周邊住宅小區(qū)房?jī)r(jià)的相關(guān)數(shù)據(jù)資料眾多，搜集、整理、分析存在較大難度，因此，本文將選擇某一所代表性醫(yī)院及其周邊小區(qū)的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行整理分析。山東省立醫(yī)院是一所集醫(yī)療、教學(xué)、科研和預(yù)防保健、指導(dǎo)基層等任務(wù)于一體的省級(jí)綜合性三級(jí)甲等醫(yī)院，在濟(jì)南市有非常高的認(rèn)可度[6]。并且周邊小區(qū)眾多，數(shù)據(jù)采集方便，綜合考慮各種因素，本次研究選擇山東省立醫(yī)院作為案例。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及樣本描述

相關(guān)研究表明，學(xué)校、大型公園、軌道站點(diǎn)等大型公共服務(wù)設(shè)施對(duì)周邊房?jī)r(jià)的輻射距離大概在2km左右[3-5]，本論文選取了山東省立醫(yī)院周邊直線距離2.5km以內(nèi)的64個(gè)居民住宅小區(qū)作為樣本點(diǎn)。為保證房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)的可比性和準(zhǔn)確性，研究樣本均選取的是普通住宅（剔除了別墅、商業(yè)辦公樓以及棚戶區(qū)等），價(jià)格均采用小區(qū)平均價(jià)格，統(tǒng)一選取2015年5月到2016年4月份的房?jī)r(jià)交易數(shù)據(jù)計(jì)算樣本小區(qū)交易均價(jià)。本文所涉及的距離存在一個(gè)假設(shè)條件：為了方便測(cè)量距離，此次研究將山東省立醫(yī)院的中心位置假設(shè)成一個(gè)中心點(diǎn)，所有距離都是小區(qū)到此中心點(diǎn)的距離。為了提供數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，需得到三類距離：歐氏距離、街道距離、加權(quán)距離。歐氏距離是指小區(qū)到省立中心點(diǎn)的直線距離；由于人們主觀感受的距離和實(shí)際到達(dá)途經(jīng)的距離存在一定的差異，因此本文搜集了小區(qū)到醫(yī)院中心點(diǎn)走主要街道所經(jīng)過(guò)的距離，即街道距離；加權(quán)距離就是綜合考慮這兩方因素，取歐氏距離和街道距離的加權(quán)平均值(兩方的權(quán)重分別為0.5和0.5)[7]。

具體數(shù)據(jù)的采集方式：①樣本小區(qū)的價(jià)格（2015年5月-2016年4月）、房齡、容積率、綠化率、區(qū)域房?jī)r(jià)等信息是從安居客、房天下以及新浪樂(lè)居搜集而來(lái)并以必要的實(shí)地調(diào)查作為輔助；②小區(qū)到醫(yī)院的距離（歐氏距離和街道距離）使用百度地圖的測(cè)距工具采集并輔以必要的實(shí)地測(cè)量；③小區(qū)周邊屬性如有沒(méi)有鐵路、大型公園等是通過(guò)百度地圖查看記錄并輔以必要的實(shí)地調(diào)查。④小區(qū)的交通、醫(yī)療、教育、商業(yè)數(shù)據(jù)是通過(guò)安居客的登記數(shù)據(jù)采集得來(lái)。以上鐵路是指500m范圍內(nèi)是否有鐵路，大型公園指的是1000m范圍內(nèi)是否有大型公園。同時(shí)根據(jù)小區(qū)周邊公園的數(shù)量及遠(yuǎn)近得出小區(qū)的公園分值。⑤學(xué)校等級(jí)是從搜學(xué)網(wǎng)上獲取；網(wǎng)上評(píng)分是從認(rèn)可度、評(píng)論等綜合評(píng)價(jià)，本文是取小區(qū)對(duì)口中學(xué)和小學(xué)的評(píng)分加權(quán)值（二者的權(quán)重分別是0.5和0.5）。

2 研究模型及變量選取

2.1 研究模型的選取

多元線性回歸模型是統(tǒng)計(jì)中比較簡(jiǎn)單直觀的模型，但現(xiàn)實(shí)中房地產(chǎn)價(jià)格的變化情況是復(fù)雜的，可能不會(huì)單純遵循線性關(guān)系。重復(fù)交易模型需要的樣本數(shù)據(jù)是重復(fù)交易的，而這樣的情況只占交易情況的極少部分，無(wú)法代表大多數(shù)的情況，數(shù)據(jù)也不好采集。因此，本次研究采用特征價(jià)格模型。由于特征價(jià)格模型中納入了空間依賴和空間異質(zhì)性，在本研究中將能夠更好地發(fā)揮作用[8]。

2.2 變量的選取

表1 特征變量列表

參考相關(guān)研究、文獻(xiàn)資料以及濟(jì)南目前的現(xiàn)實(shí)狀況，本文將所搜集的數(shù)據(jù)資料分成三類特征變量：（1）地理位置因素，如樣本小區(qū)到省立醫(yī)院中心點(diǎn)的加權(quán)距離，樣本所在板塊的房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)等；（2）小區(qū)周邊配套，如附近是否有公園、附近是否有鐵路等；（3）住宅自身因素，如小區(qū)的容積率、房齡、綠化率等。為了方便用SPSS軟件進(jìn)行分析，本文將小區(qū)周邊配套設(shè)為虛擬變量，將0和1進(jìn)行賦值。賦值情況為：小區(qū)周圍500m內(nèi)有高架的賦值為2，500-1000m的賦值為1，1000m以上的為0；公園分值是根據(jù)周邊公園多少及距離從1到5進(jìn)行劃分；而醫(yī)療、商業(yè)、交通、教育的評(píng)分取自安居客上的評(píng)分，從1到5分為10個(gè)等級(jí)。特征變量的具體描述見(jiàn)表1，采集的數(shù)據(jù)信息描述見(jiàn)表2。

表2 數(shù)據(jù)信息描述

因?yàn)榉康禺a(chǎn)價(jià)格具有非負(fù)特性，所以在一般研究里選取的基本模型多是半對(duì)數(shù)線性模型，它的形式一般是：lnp=α+β1X+β2X2+…+βiXi+…+βnXn[3]。

由于房地產(chǎn)價(jià)格和加權(quán)距離并不一定成一次線性關(guān)系，因此本文加入了三個(gè)特征變量（表3）來(lái)使模型的擬合更加準(zhǔn)確完善。

表3 新增特征變量

3 重點(diǎn)醫(yī)院對(duì)周邊住宅小區(qū)房?jī)r(jià)空間影響力的總體分析與區(qū)域分析

3.1 空間影響力的總體分析

在使用SPSS軟件進(jìn)行分析時(shí)，要對(duì)搜集的數(shù)據(jù)信息做一定的處理，以便軟件更好的采用我們的數(shù)據(jù)。首先，本文選取房地產(chǎn)平均價(jià)格的對(duì)數(shù)（lnp）作為此次回歸分析的因變量，自變量是本文之前列出的加權(quán)距離、房齡、容積率、綠化率、交通、教育、醫(yī)療、商業(yè)、鐵路、公園、學(xué)校、區(qū)域房?jī)r(jià)、加權(quán)倒數(shù)、加權(quán)平方、加權(quán)立方共15個(gè)特征變量。

對(duì)64個(gè)樣本住宅小區(qū)的15個(gè)特征變量值進(jìn)行線性回歸分析，通過(guò)逐步回歸的方式，發(fā)現(xiàn)有關(guān)距離的特征變量都被剔除（加權(quán)距離、加權(quán)倒數(shù)、加權(quán)平方及加權(quán)立方），最后剩余的區(qū)域房?jī)r(jià)、公園兩個(gè)變量通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，此次分析中R2（模型擬合判定系數(shù)）=0.651，F(xiàn)（方差分析）= 27.9，Signif F（顯著性檢驗(yàn)值）=0.000＜0.05，擬合效果一般，分析中每個(gè)變量的回歸系數(shù)如表4。

表4 逐步回歸系數(shù)表

根據(jù)表中的各個(gè)數(shù)據(jù)可以得出，板塊房?jī)r(jià)的Signif F＝0.000<0.05，系數(shù)是5.683，也就區(qū)域房?jī)r(jià)與房地產(chǎn)價(jià)格之間有顯著的正向關(guān)系，即區(qū)域房?jī)r(jià)越高，房屋價(jià)值越高；公園等級(jí)的系數(shù)是2.274，Signif F＝0.026<0.05，即小區(qū)周邊公園設(shè)施越完善，房屋價(jià)值越高。

雖然此次回歸分析中與距離有關(guān)的變量都沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，僅有兩個(gè)變量通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，但這并不說(shuō)明小區(qū)到醫(yī)院的距離與房?jī)r(jià)之間沒(méi)有關(guān)系。結(jié)合其他一些研究的過(guò)程，某些變量的顯著性可能會(huì)受到某個(gè)顯著性極高的變量的遮蓋，而在整體看來(lái)這個(gè)顯著性無(wú)法呈現(xiàn)出來(lái)，以致找不出相應(yīng)關(guān)系。因此，本文嘗試剔除區(qū)域房?jī)r(jià)的因素之后再進(jìn)行逐步回歸分析，觀察小區(qū)到醫(yī)院的距離是否會(huì)對(duì)房?jī)r(jià)產(chǎn)生影響。具體剔除方法：首先，選定10000為基準(zhǔn)房?jī)r(jià)，將區(qū)域房?jī)r(jià)用合適的比率全部調(diào)整為10000；其次，根據(jù)此比率對(duì)小區(qū)均價(jià)進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整。經(jīng)過(guò)上述步驟的小區(qū)均價(jià)就變?yōu)樘蕹齾^(qū)域價(jià)格影響之后的均價(jià)。

將剔除區(qū)域房?jī)r(jià)因素之后的住宅價(jià)格對(duì)數(shù)作為因變量，除去區(qū)域房?jī)r(jià)之外的14個(gè)特征變量為自變量，第二次進(jìn)行逐步線性回歸分析，最后得到結(jié)果如表5。

表5 消除區(qū)域房?jī)r(jià)影響后的逐步回歸系數(shù)表

由表5可見(jiàn)，只有公園這一個(gè)變量通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，其他14個(gè)變量都被一一篩選出去，結(jié)論與數(shù)據(jù)完善之前基本相同。即在未考慮小區(qū)方位因素的前提下，由全部樣本數(shù)據(jù)來(lái)看，距醫(yī)院的加權(quán)距離對(duì)周邊住宅小區(qū)價(jià)格的影響并不顯著。然而，這并不能排除不同方位的住宅小區(qū)價(jià)格與距醫(yī)院的距離之間存在相關(guān)關(guān)系。出現(xiàn)上述結(jié)果，可能是不同方位的影響情況正向與負(fù)向影響共同作用的結(jié)果。因此下一步本文將采用小區(qū)方位這個(gè)虛擬變量來(lái)進(jìn)行深度分析，即將所有的住宅小區(qū)分為東西和南北兩類方位進(jìn)行分析。

3.2 空間影響力的區(qū)域分析

把常用的四象限坐標(biāo)系順時(shí)針轉(zhuǎn)動(dòng)45度，那么整個(gè)坐標(biāo)圖劃分為四個(gè)范圍，方位設(shè)置如圖所示上下兩個(gè)區(qū)間是南北方位，左右兩個(gè)區(qū)間是東西方位。把所有的樣本小區(qū)根據(jù)方位進(jìn)行分組，落于南北方位的共37個(gè)住宅小區(qū)，落于東西方位的共27個(gè)住宅小區(qū)。

3.2.1 東西方向的空間影響力區(qū)域分析

首先對(duì)東西方位的27個(gè)住宅小區(qū)的樣本進(jìn)行分析，在前述研究的前提下，本次分析的因變量依舊選擇剔除區(qū)域房?jī)r(jià)因素之后的房?jī)r(jià)對(duì)數(shù)，自變量是住宅小區(qū)到省立醫(yī)院的加權(quán)距離。使用SPSS 22軟件進(jìn)行曲線估計(jì)，選擇線性、二次項(xiàng)、復(fù)合、增長(zhǎng)、對(duì)數(shù)、立方、S型、指數(shù)分布、逆模型、冪函數(shù)以及l(fā)ogistic模型，最后的輸出結(jié)果顯示立方函數(shù)的擬合情況是最貼近的。模型總結(jié)見(jiàn)表6。

表6 東西方位模型總計(jì)和參數(shù)評(píng)估

由上表可以得出三次函數(shù)的擬合效果是最好的，R2（擬合判定系數(shù)）=0.453，F(xiàn)（方差分析）=6.357，Signif F(顯著性概率)=0.003<0.05，證明在東西方位上，住宅小區(qū)到省立醫(yī)院的加權(quán)距離和小區(qū)房屋均價(jià)之間有顯著的三次函數(shù)關(guān)系，最終的曲線擬合函數(shù)：

（1）式中，p為剔除區(qū)域房?jī)r(jià)后的小區(qū)均價(jià)，X為小區(qū)至省立醫(yī)院的加權(quán)距離。對(duì)（1）式求導(dǎo)后得到兩個(gè)極值點(diǎn)，分別為0.83和2.35。即在東西方位上，在0.83km以內(nèi)，隨著小區(qū)到醫(yī)院距離的增加，房?jī)r(jià)是逐漸下降的，從樣本數(shù)據(jù)看是下降了3815元；在0.83km-2.35km范圍內(nèi)隨著距離增加小區(qū)房?jī)r(jià)逐漸上升，上升的幅度是9000元。這是因?yàn)樵S多中老年或子女同父母同住的家庭更愿意選擇省立醫(yī)院近的小區(qū)，以便于就醫(yī)方便。另一方面對(duì)于醫(yī)療需求不是那么急切的家庭可能會(huì)因病菌考慮一個(gè)安全距離，既不會(huì)離醫(yī)院太近，但到醫(yī)院交通時(shí)間又不會(huì)太長(zhǎng)。這也就導(dǎo)致在之后房?jī)r(jià)又會(huì)出現(xiàn)一個(gè)最高點(diǎn)。同時(shí)在本次研究范圍的邊界處正東方是老城區(qū)位置，正西方有市立五院和兒童醫(yī)院，這也可能是導(dǎo)致兩端房?jī)r(jià)上升的原因，即兩種公眾設(shè)施輻射圈的交匯處。

3.2.2 南北方向的空間影響力區(qū)域分析

在南北方位上，采用和東西方位同樣的研究方法，此次的因變量還是選擇剔除區(qū)域房?jī)r(jià)因素之后的房?jī)r(jià)對(duì)數(shù)，自變量是住宅小區(qū)到省立醫(yī)院的加權(quán)距離。選擇線性、二次項(xiàng)、復(fù)合、增長(zhǎng)、對(duì)數(shù)、立方、S型、指數(shù)分布、逆模型、冪函數(shù)以及l(fā)ogistic模型對(duì)37個(gè)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行曲線擬合。最后的輸出結(jié)果顯示立方函數(shù)的擬合情況是最貼近的。模型總結(jié)見(jiàn)表7。

表7 南北方位模型總計(jì)和參數(shù)評(píng)估

由上表可知，南北方位擬合效果最好的仍然是立方函數(shù)，R2(擬合判定系數(shù))=0.311，F(xiàn)（方差分析）=4.968，Signif F（顯著性概率）=0.006<0.05，說(shuō)明在南北方位上，房?jī)r(jià)與小區(qū)到醫(yī)院的距離之間呈顯著的三次函數(shù)關(guān)系，其擬合函數(shù)關(guān)系式為：

（2）式中，p為剔除區(qū)域房?jī)r(jià)后的均價(jià)，X為小區(qū)至醫(yī)院的加權(quán)距離。對(duì)上述函數(shù)求二階倒數(shù)，得到兩個(gè)極點(diǎn)，1.03和2.46。即在1.03km以內(nèi)，房?jī)r(jià)隨距離增加而降低，在此1km內(nèi)房?jī)r(jià)是下降了2543元；在1.03km-2.46km之間房?jī)r(jià)隨距離增加而增加，此范圍內(nèi)總共增加了4009元。這個(gè)情況與東西方向的結(jié)論類似，只是距離節(jié)點(diǎn)因?yàn)槟承┯绊懸蛩氐拇嬖诙鴮?dǎo)致有些差異。原因同樣也是一類家庭希望就在醫(yī)院近距離范圍內(nèi)，以便就醫(yī)，另一類家庭則是選擇與醫(yī)院保持一定的距離，即交通便利，又減少了醫(yī)院的負(fù)面影響。同樣在研究范圍邊緣處的火車站以及英雄山風(fēng)景區(qū)也是導(dǎo)致房?jī)r(jià)在第二段逐漸升高的一個(gè)因素。

4 結(jié)論

本文以山東省立醫(yī)院為例，研究了重點(diǎn)醫(yī)院對(duì)周邊住宅小區(qū)房?jī)r(jià)的影響，結(jié)論表明：

（1）東西方位上，房?jī)r(jià)與小區(qū)到醫(yī)院的距離之間呈顯著的三次函數(shù)關(guān)系，即在0.83km以內(nèi)，隨著小區(qū)到醫(yī)院距離的增加，房?jī)r(jià)逐漸下降；在0.83km-2.35km范圍內(nèi)隨著距離增加小區(qū)房?jī)r(jià)逐漸上升。究其原因，主要有以下幾方面：一是因?yàn)樵S多中老年或子女與父母同住的家庭更愿意選擇省立醫(yī)院近的小區(qū)，以便于就醫(yī)方便。二是因?yàn)槠溆嗉彝タ赡軙?huì)因醫(yī)院周邊的病菌考慮一個(gè)安全距離，不會(huì)離醫(yī)院太近，但到醫(yī)院交通時(shí)間又不會(huì)太長(zhǎng)。三是在我們研究范圍的邊界處正東方是老城區(qū)位置，正西方有市立五院和兒童醫(yī)院，這也可能是導(dǎo)致兩端房?jī)r(jià)上升的原因，即兩種公眾設(shè)施輻射圈的交匯處。

（2）南北方向上，二者同樣呈顯著的三次函數(shù)關(guān)系，在1.03km以內(nèi)，房?jī)r(jià)隨距離增加而降低，在1.03km-2.46km之間房?jī)r(jià)隨距離增加而增加。除了與東西方向的前兩個(gè)原因外，在研究范圍邊緣處的火車站帶來(lái)的便利交通以及英雄山風(fēng)景區(qū)帶來(lái)的居住環(huán)境也是導(dǎo)致房?jī)r(jià)升高的一個(gè)因素。

上述研究結(jié)論表明，重點(diǎn)醫(yī)院對(duì)周邊住宅小區(qū)房地產(chǎn)價(jià)格存在一定影響，并且在不同區(qū)區(qū)域范圍內(nèi)的作用效果也不盡相同。隨著居民生活水平的提高，住宅需求也會(huì)提升，就醫(yī)的便利性、及時(shí)性都會(huì)在房?jī)r(jià)中有所體現(xiàn)，同時(shí)也將成為客戶選擇房產(chǎn)產(chǎn)品的關(guān)注點(diǎn)。本文的研究結(jié)論可以為房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)產(chǎn)品定位和營(yíng)銷策劃提供參考。房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)企業(yè)可以根據(jù)離醫(yī)院的距離確定恰當(dāng)?shù)漠a(chǎn)品定位和營(yíng)銷策劃方案。

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[2]彭希哲，胡湛.公共政策視角下的中國(guó)人口老齡化[J].中國(guó)社會(huì)科學(xué)，2011，(3).

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（責(zé)任編輯/易永生）

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A

1002-6487（2016）21-0106-03

張志峰（1976—），男，遼寧錦州人，副教授，研究方向：產(chǎn)業(yè)升級(jí)。