基于特征價格模型的貴陽市住宅價格影響因素研究

熊瓊兵

摘要：借鑒國內(nèi)外特征價格模型對住宅價格影響因素的研究理論和成果，構(gòu)建貴陽市在1998～2016年間住宅價格影響的特征因素，從而建立特征因素與住宅價格的特征模型。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格存在正負(fù)相關(guān)性，而旅游外匯收入、造林面積、社會福利院數(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?，環(huán)境保護(hù)和公共服務(wù)建設(shè)對住宅價格的影響越來越重要。

關(guān)鍵詞：特征價格模型；貴陽市；住宅價格；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年的住宅價格2865.91元/平方米，一直漲到2016年的住宅價格5379.21元/平方米。雖然貴陽市采取一系列的措施，使其住宅價格保持平穩(wěn)的發(fā)展，但是住宅價格市場還是存在不穩(wěn)定性。為此，對貴陽市住宅價格的影響因素研究，能更好把握住宅價格在經(jīng)濟(jì)、環(huán)境及公共服務(wù)等方面的影響因素，對解決其在房地產(chǎn)管理中的諸多問題有重要意義。

國外學(xué)者Lancaster和Rosen提出的特征價格模型分別是偏好理論和市場供需均衡理論為基礎(chǔ)，前者是對產(chǎn)品自身的特征給消費(fèi)者帶來的滿意度的特征價格集合；后者是產(chǎn)品自身特征使消費(fèi)者和供給者兩者效應(yīng)最大的特征價格。國外大多學(xué)者也對住宅價格的影響因素進(jìn)行了研究，如Michael等研究了景觀對住宅價格的影響，還有Downes等研究了芝加哥學(xué)校特征對住宅價格的影響。目前國內(nèi)已利用特征價格模型對房地產(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，分析住宅價格的影響因素，如對城市住宅用地出讓價格影響因素研究、南京市住宅價格實(shí)證分析、住宅租金影響因素研究、北京市住宅用地價格影響因素分析；而從城市社會、經(jīng)濟(jì)、文化、金融和環(huán)境保護(hù)等方面的影響因素，對城市住宅價格變化機(jī)理研究較少，如城市住宅價格影響因素研究，是從全國范圍內(nèi)在社會、經(jīng)濟(jì)和城市建設(shè)方面對住宅價格的影響因素研究。總之，從經(jīng)濟(jì)、社會、環(huán)境保護(hù)、金融和公共服務(wù)等方面特征，對城市住宅價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)三個特征，對貴陽市住宅價格影響因素進(jìn)行研究。

一、數(shù)據(jù)來源與模型構(gòu)建

（一）數(shù)據(jù)來源

以《貴陽市統(tǒng)計年鑒》（1999～2016）及《貴陽市年度國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，則選取經(jīng)濟(jì)、環(huán)境及公共服務(wù)等特征建立特征價格模型，從而研究特征因素對住宅價格的影響。本文對1998～2016年間的主要國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計分析，選取經(jīng)濟(jì)特征、環(huán)境特征以及公共服務(wù)特征3個方面入手建立特征價格模型，對貴陽市住宅價格進(jìn)行研究。

（二）模型構(gòu)建

1. 特征價格模型構(gòu)建

房地產(chǎn)特征價格模型法認(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、社會特征、環(huán)境特征和公共服務(wù)特征對貴陽市住宅價格的影響。同時根據(jù)影響三類特征的因素，從而將住宅價格的影響因素分為11個變量指標(biāo)，并采用該模型來檢驗(yàn)變量指標(biāo)是怎樣影響住宅價格的變化。則模型如下：

p=β0+■βizi+ξ

式中：p為住宅價格（元/平方米）；zi表示特征變量，即選取的11個特征指標(biāo)；β0是常數(shù)項(xiàng)；βi是對應(yīng)的特征變量的特征價格系數(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格的變量為11個指標(biāo)。如表1所示。

（1）經(jīng)濟(jì)特征

經(jīng)濟(jì)發(fā)展是衡量一個城市社會發(fā)展的基礎(chǔ)，而根據(jù)國家經(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個指標(biāo)。

（2）環(huán)境特征

環(huán)境對于住宅價格影響也相當(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，住宅價格將會較低，而在住宅環(huán)境較好的區(qū)域，住宅價格將會較高。在現(xiàn)在的交易和房地產(chǎn)評估中，將環(huán)境特征對住宅價格的影響很少考慮。對于現(xiàn)在國家加強(qiáng)植樹造林和貴州對“綠水青山就是金山銀山”的建設(shè)，也會間接影響住宅價格?；诃h(huán)境對住宅價格的影響因素，從而分析環(huán)境特征變量對住宅價格的變化。選取園林綠地面積、造林面積2個特征變量。

（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)，為社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供保障。城鄉(xiāng)公共基礎(chǔ)建設(shè)對房地產(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)展及社會福利的提高，促進(jìn)房地產(chǎn)的價值升值，從而導(dǎo)致住宅價格上升。介于公共服務(wù)對住宅價格的影響因素，而分析公共服務(wù)特征中的交通狀況、教育、衛(wèi)生醫(yī)療及社會福利等特征指標(biāo)，從而解釋住宅價格的變化。選取公共服務(wù)特征變量為6個指標(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)志及社會福利特征標(biāo)志是社會福利院數(shù)。

二、貴陽市住宅價格實(shí)證分析

（一）特征價格模型檢驗(yàn)

將統(tǒng)計的11個特征變量和住宅價格因變量表格導(dǎo)入SPSS軟件中，采用普通最小二乘法（OLS）對特征變量和住宅價格進(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，貴陽市住宅價格與11個特征變量的相關(guān)系數(shù)為R=98.6%，表明了住宅價格與經(jīng)濟(jì)特征、環(huán)境特征及公共服務(wù)特征三個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%；同時說明了特征價格模型的擬合優(yōu)度很高，也能更好的解釋貴陽市住宅價格與特征變量之間存在的關(guān)系。同時模型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，不存在多重共線性；當(dāng)VIF值在10到100之間時，存在較強(qiáng)的多重共線性；當(dāng)VIF值大于100時，存在嚴(yán)重多重共線性。從表4可以看出，在旅游外匯收入、社會福利院數(shù)和造林面積3個特征變量的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，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，分析特征變量對貴陽市住宅價格的影響。

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)總量與住宅價格存在正相關(guān)性，而旅游外匯收入與住宅價格存在負(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，住宅價格會上漲或降低，旅游外匯收入的增加或減少，住宅價格會降低或上漲；從環(huán)境特征方面，園林綠地面積的增加或減少，住宅價格上漲或降低，造林面積的增加或減少，住宅價格會降低或上漲；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，住宅價格會上漲或降低，而社會福利院數(shù)、道路建設(shè)面積及供水總量的增加或減少，住宅價格會降低或上漲。其中影響住宅價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，它們的特征價格系數(shù)絕對值較大，當(dāng)增加1個單位就會增加很多。如醫(yī)療技術(shù)人員增加1萬人，住宅價格將增加201.82元/平方米；天然氣供氣總量增加1億立方米，住宅價格增加1177.94元/平方米；供水總量增加1億立方米，住宅價格減少798.65元/平方米。

三、結(jié)論與不足

貴陽市的住宅價格在旅游外匯收入、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格系數(shù)為-1993.01、2224.10和1177.94，對住宅價格的影響最大，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)的特征價格系數(shù)為-1.75和0.40，對住宅價格的影響較小。為此環(huán)境保護(hù)與建設(shè)和公共服務(wù)建設(shè)對住宅變得越來越重要很重要。

本文的不足是對特征價格模型的回歸分析僅只滿足模型的檢驗(yàn)，而對大多數(shù)特征變量與住宅價格的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)或者對采用其他方法對其進(jìn)行論證。

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（作者單位：貴州師范大學(xué)地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院）