顏佳一 張洪

[摘要]本文簡(jiǎn)要介紹了特征價(jià)格模型（Hedonic Price Method）及其估計(jì)和檢驗(yàn)的方法，應(yīng)用昆明市小區(qū)住宅掛牌數(shù)據(jù)，選擇對(duì)數(shù)模型進(jìn)行回歸分析并測(cè)算昆明主城區(qū)公園特征變量的價(jià)格彈性與邊際價(jià)格，最后分析了昆明主城區(qū)城市公園對(duì)住宅價(jià)格的影響。

[關(guān)鍵詞]特征價(jià)格模型；回歸分析；價(jià)格彈性

本文在分析總結(jié)特征因素對(duì)于周邊房地產(chǎn)價(jià)格影響的已有研究的基礎(chǔ)上，選取翠湖公園、龜龍湖公園、月牙塘公園三個(gè)昆明市典型公園為例，通過特征價(jià)格分析方法進(jìn)行量化分析，從空間層面分析公園綠地影響周邊住宅價(jià)格的空間效應(yīng)，旨在為政府制定政策、開發(fā)商制定開發(fā)策略以及消費(fèi)者購(gòu)房提供更為準(zhǔn)確的參考依據(jù)。

1理論基礎(chǔ)與模型

特征價(jià)格模型是借鑒了功利主義的享樂哲學(xué)由Court提出的，特征價(jià)格模型也被廣泛應(yīng)用于耐用品的定價(jià)之中，Rosen 提出產(chǎn)品特征分析的市場(chǎng)均衡模型，是房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)學(xué)的經(jīng)典理論之一，他分析認(rèn)為在市場(chǎng)完全競(jìng)爭(zhēng)的均衡條件下，消費(fèi)者和生產(chǎn)者作為理性人，既要滿足效用最大化，又要滿足利潤(rùn)最大化，故每一次可能完成的交易，商品特征價(jià)格曲線、企業(yè)索價(jià)曲線以及消費(fèi)者出價(jià)曲線必定相切于一點(diǎn)，同時(shí)，房地產(chǎn)開發(fā)商同樣可以提供差異化的住宅商品來滿足不同人群的不同需求。

特征價(jià)格模型的形式主要包括四種：線性模型、對(duì)數(shù)模型、對(duì)數(shù)線性模型以及半對(duì)數(shù)模型，即：

2研究區(qū)域與數(shù)據(jù)收集

本文的研究區(qū)域是昆明市主城區(qū)，選取區(qū)域中較為著名的三個(gè)市民免費(fèi)公園翠湖公園、龜龍湖公園、月牙塘公園以及周邊樓盤為研究對(duì)象（見下圖）。本文所采用的住宅出售掛牌數(shù)據(jù)來源于昆明市搜房網(wǎng)，掛牌資料包括總價(jià)、參考首付、參考月供、戶型、建筑面積、建筑年代、朝向、樓層、結(jié)構(gòu)、裝修、住宅類別、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、樓盤位置、配套設(shè)施這幾項(xiàng)。本文選擇多層和小高層為研究對(duì)象，不考慮別墅及排屋等建筑，使房屋價(jià)格具有可比性。樣本數(shù)據(jù)收集自2014年10月10日至2014年10月30日，時(shí)間間隔短，因此忽略時(shí)間因素的影響。本文收集樣本數(shù)量373個(gè)，最終有效樣本為373個(gè)。本文中采用部分住宅區(qū)位特征變量，如環(huán)線位置、距最近公園距離、地鐵交通條件。對(duì)于這些數(shù)據(jù)，本文采用百度地圖自動(dòng)測(cè)量獲取。

研究區(qū)域與小區(qū)示意圖

3實(shí)證研究

3.1模型的比較與選擇

分別采用特征價(jià)格模型的四種形式建立模型，發(fā)現(xiàn)對(duì)數(shù)模型擬合優(yōu)度最高，具有更好的解釋力。

對(duì)數(shù)模型：LnP=α0+αiLnZi+ε

3.2模型的估計(jì)與檢驗(yàn)

本文最終進(jìn)入對(duì)數(shù)模型的特征變量共有10個(gè)，其中包括建筑特征有建筑面積、朝向、房齡、裝修情況四個(gè)，區(qū)位特征有所處環(huán)線位置、公交線路條數(shù)兩個(gè)，鄰里特征有小區(qū)環(huán)境、小區(qū)車位配套，距最近公園距離和公園面積四個(gè)。

模型匯總b

模型[]R[]R2[]調(diào)整R2[]標(biāo)準(zhǔn)估計(jì)的誤差[]Durbin-Watson

1[]0.972a[]0.945[]0.944[]0.14756[]1.856

a.預(yù)測(cè)變量：（常量），小區(qū)環(huán)境，朝向，裝修情況，LN公交線路條數(shù)，LN建筑面積，LN公園面積，小區(qū)車位配套，LN房齡，所處環(huán)線位置，LN距公園距離。

b.因變量：LN成交價(jià)格。[HT]

模型統(tǒng)計(jì)復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.972，接近1，說明模型自變量與因變量之間存在較強(qiáng)的線性關(guān)系，判定系數(shù)R2和經(jīng)調(diào)整的R2分別為0.945和0.944，說明就總體而言，模型對(duì)自變量與因變量之間關(guān)系進(jìn)行了較好的擬合。

系數(shù)a

在10%的顯著性下，本文選取的10個(gè)特征變量中只有朝向不顯著，其他均進(jìn)入基本模型。大部分變量的顯著性水平小于1%。公園面積、所處環(huán)線位置、公交線路條數(shù)、建筑面積裝修情況、小區(qū)車位配套、小區(qū)環(huán)境通過了1%顯著性檢驗(yàn)，對(duì)房?jī)r(jià)有正向影響，房齡與距公園距離對(duì)住宅價(jià)格有負(fù)向影響。模型表明，到最近公園距離越遠(yuǎn)，住宅價(jià)格會(huì)隨之降低，且公園面積越大，住宅價(jià)格越高。與基本線性模型相比，房齡與朝向的顯著性均有提高，這可能是降低異方差的影響的原因。

3.3公園特征變量的價(jià)格彈性與邊際價(jià)格分析

對(duì)數(shù)模型中，為標(biāo)準(zhǔn)化的回歸系數(shù)對(duì)應(yīng)住宅特征價(jià)格彈性系數(shù)或者半彈性系數(shù)，價(jià)格彈性系數(shù)對(duì)應(yīng)的變量為連續(xù)變量，其數(shù)值等于相應(yīng)回歸系數(shù)，而對(duì)于不是連續(xù)變量的自變量，其價(jià)格半彈性系數(shù)需要進(jìn)行轉(zhuǎn)換。最近公園的價(jià)格彈性為-0.096，表示當(dāng)保持其他特征變量數(shù)值不變時(shí)，住宅到周邊最近公園的距離每增加1%，住宅價(jià)格下降0.096%。最近公園面積價(jià)格彈性為0.074，表示最近公園面積每增加1%，住宅價(jià)格將增加0.074%。

本文將數(shù)據(jù)樣本總價(jià)的平均值定義為標(biāo)準(zhǔn)住宅價(jià)格，根據(jù)數(shù)據(jù)樣本的描述性統(tǒng)計(jì)可知，標(biāo)準(zhǔn)住宅價(jià)格為184.8552萬(wàn)元，結(jié)合對(duì)數(shù)模型得到的價(jià)格彈性系數(shù)，對(duì)公園相關(guān)特征為標(biāo)準(zhǔn)價(jià)格的邊際貢獻(xiàn)進(jìn)行評(píng)估。對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)住宅而言，到最近公園距離每增加100米，住宅價(jià)格下降2.1168萬(wàn)元，而最近公園的面積每增大1公頃，住宅價(jià)格將增加0.76145萬(wàn)元。

4結(jié)論

（1）房地產(chǎn)價(jià)格受多種因素綜合影響，根據(jù)特征價(jià)格法分析，建筑面積、房齡、裝修情況，所處環(huán)線位置，公交線路條數(shù)，小區(qū)環(huán)境，小區(qū)車位配套，據(jù)最近公園距離和公園面積均對(duì)城市公園周邊住宅價(jià)格產(chǎn)生顯著影響。其中公園面積、所處環(huán)線位置、公交線路條數(shù)、建筑面積裝修情況、小區(qū)車位配套、小區(qū)環(huán)境對(duì)房?jī)r(jià)有正向影響，距公園距離對(duì)住宅價(jià)格有負(fù)向影響。

（2）城市公園景觀對(duì)住宅價(jià)格具有顯著的影響，對(duì)于距公園距離而言，很大程度上能反映居民享受公園服務(wù)的程度，距公園越近享受公園服務(wù)越便捷，因此最近公園距離對(duì)住宅價(jià)格有負(fù)向影響。對(duì)最近公園面積而言，其能反映住宅小區(qū)周邊的環(huán)境，小區(qū)公園面積越大，表明周圍綠化越好，居民能享受的舒適性程度也就越高，因此最近公園面積對(duì)住宅價(jià)格有正向影響。

（3）開發(fā)商在進(jìn)行房產(chǎn)開發(fā)和定價(jià)時(shí)應(yīng)充分考慮城市公園景觀的價(jià)值，合理控制鄰近景觀地段的住宅密度和容積率，使景觀的舒適性價(jià)值在更大的范圍內(nèi)輻射，并根據(jù)景觀舒適性的差別進(jìn)行差別化定價(jià)，以獲得更高的利益。同時(shí)，分析城市公園景觀對(duì)住宅價(jià)格的影響，也便于消費(fèi)者更全面地考慮住宅價(jià)格的影響因素，了解住宅的升值空間，進(jìn)而為消費(fèi)者的購(gòu)房決策提供參考。

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