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发布时间：2021-08-05 17:18所属平台：学报论文发表咨询网浏览： 次
内容提要：为研究适用于特定地区新建商品住宅价格的估价模型，本文结合特征价格模型与空间杜宾模型，以深圳市2020年9月新建商品住宅房套均价格作为定价基础，从传统的住宅特征价格影响因素以及深圳地区住宅房产特有的空间相关性指标入手，建立评估日的定价模
内容提要：为研究适用于特定地区新建商品住宅价格的估价模型，本文结合特征价格模型与空间杜宾模型，以深圳市2020年9月新建商品住宅房套均价格作为定价基础，从传统的住宅特征价格影响因素以及深圳地区住宅房产特有的空间相关性指标入手，建立评估日的定价模型，并从建筑、区位、邻里三个特征方面，进一步分解特征因素的空间直接效应与间接效应。结果表明：深圳市区新建商品住宅间存在高度的空间相关性，此类房产价值不仅受到房产自身特征因素的影响(直接效应)，同时还受到周边住宅估价的影响(间接效应);区位特征对于住宅估价本身的直接影响最为显著，而邻里特征对周边住宅估价的影响更明显。所以，在估价时除了应当加入空间关联性，还应当考虑特征价格因素间直接效应、间接效应的共同影响，以提高新建商品住宅定价的精确程度。
关键词：新建商品住宅评估特征价格法空间杜宾模型
截至2019年，国内房地产估价业务总体规模同比增长230%左右，包含有司法鉴定估价、房屋税征收估价、房产转让估价、抵押贷款项目估价等。其中，住宅类型的评估业务占到了总业务量的60%左右。然而，在所有的住宅类型中，不同于有大量交易基础的二手住宅，新建商品住宅往往具有更加复杂的客观情况，同时也受到估价主体差异的影响。所以，现实中往往很难建立一套准确适用的定价方法。
因此，厘清新建商品住宅的估价影响因素可以更好地理解房产价格背后的形成机理。在此基础上，将不动产特有的空间位置关系加入影响因素中，可以进一步判断当前新建住宅间关联性所带来的房价变动。同时，对于多数以房价为定价基础的领域(如房地产交易税基、房地产抵押贷款等)，可以通过新建商品房的价格影响因素来构建定价模型，以满足市场业务量和准确度的要求。
一、相关研究文献评述
早期的住宅价格评估多是建立在市场法基础上的，通过收集市场上大量的可比案例，并通过引入不同的变量，经过合理的量化后，建立的特征价格模型(HPM)，说明住宅的每个特征因素根据不同的组合方式，都会影响到最终房产的价格。
王俊松(2015)基于北京的住房交易数据，利用特征价格模型和GIS技术研究高价地交易对住宅的价格影响。李永刚(2018)利用中国东中西部地区的面板样本数据，通过对9个宏观经济变量研究商品房价的差异性原因，并且对抑制房价上涨提出合理建议。陈立文(2018)利用天津的普通住宅与别墅分别作为研究对象，建立特征价格模型探讨房价的分布差异。一些学者利用空间计量模型研究房价变动机制，从宏观视角研究房价的溢出效应。温海珍(2011)以杭州317个小区的数据为样本，构建了两种关于住宅价格的空间计量模型，并且在实证结果上证明空间计量模型显著提高了价格模型的精度。
王鹤(2012)在利用广义空间模型(SAC)对区域住宅的面板数据进行回归分析以及对直接、间接效应分解，认为在空间相关性的影响下，东部地区受空间因素影响，西部地区受供求影响，中部地区受两者的共同影响。姚丽(2014)对郑州新建住宅进行了空间效应研究，认为空间杜宾模型在解释房价是拥有最大拟合优度及最显著极大似然值，当政府对于新建住宅进行政策与价格调控时需考虑住宅价格的空间异质性。纪益成(2015)在研究住宅价格批量评估模型时，利用空间计量模型与传统线性回归模型进行比较，认为空间误差模型(SEM)可以显著提高模型精度。
周小平(2019)利用35个大中城市的住宅数据，从空间杜宾模型的方法解释了宏观经济因素对房价产生的正向或负向影响。张望舒、马立平(2020)研究发现，运用lasso回归、行政加权法、运用随机森林模型，建立可以估算不同经济环境、不同区域、不同房屋价格的组合评估模型，对二手房价格的评估效果良好。目前，关于特征价格模型与空间计量模型相结合的房价研究已经相当成熟，但此类关于房价的影响作用研究并不能完全适用于微观新建商品住宅价格。
其主要原因：第一，在房价的拓展研究中，众多学者的研究是基于房价的宏观区域数据，同时结合大量二手房的交易数据进行评价，由于房产的非典型地理位置，其过程无法满足评估过程中微观地区主体的估价需求。第二，新建商品住宅的最终价格受到各方面因素影响程度不同，部分学者在理论上讨论了模型的最优选取，从而忽视了某些变量的实际意义。因此，本文基于现有的理论研究以及回归结果，选择了覆盖要素最广的空间杜宾模型，以一线城市深圳市的数据作为样本，选取建筑、区位、邻里三个特征纬度，进一步分析空间的间接效应，以期为评估方法的研究提供参考。
二、新建商品住宅估价影响因素的理论分析
在现有文献的分析中，根据特定经济行为以及不同使用目的做价值调整时，必须基于房产当前的市场价值。所以，在此基础上，准确地选取待估房产价格的影响因素以及分解其直接与间接效应具有重要现实意义。本文从区位特征、建筑特征以及邻里特征三个角度，通过解释直接效应与间接效应对新建住宅价格影响因素进行分析：
1.建筑特征。建筑特征为建筑单位本身的好坏程度。本文评估对象为新建在售住宅，在建筑年龄方面不具有明显差异。随着小区基础设施完备程度的提升，较低的容积率、绿化率对于生活舒适度的提升有显著作用，使得小区本身的宜居程度相应提高。同时，建筑本身质量的提高会给开发商带来更高的建造成本，从而使得该房产估价上涨。然而，周边住宅的建筑特征对于待估房产本身价格有两方面影响：一方面，若某地区新建房产的建筑特征与其他住宅房产存在明显优势，则周边住宅会产生比较上的劣势。
例如：房屋采光、植被绿化、娱乐设施等会导致消费者对此新建商品住宅预期价格上升，从而导致该新建商品住宅价格上涨;另一方面，由于一些大型开发商对于某个地区开发规模的不断扩大以及该大型小区内部功能和设施完备程度的不断提高，在一定程度上挤压了周边其他小型开发商对于新建商品住宅的设施建设，从而限制了周边地区其他新建商品住宅价格上涨。
2.区位特征。
区位特征反映在该房屋周边生活的便利程度，对待估价格有比较明显的影响。一般而言，待估房产到商超、医院、公园等综合设施距离越近，生活便利程度也就越高。例如：购物、就医、休闲。随着周边地区对于消费者日常需求的满足程度提高，消费者则在相同的建筑条件下愿意购买能获得更高效用的房产，从而导致该房产需求上升。因此，该房产估价也会上涨。此外，由于大型生活设施的建设周期较长，区位特征相较其他特征比较稳定，区位条件良好的地段总是吸引更多的开发商和居民，导致该地区土地用地成本提高和住房购买需求进一步上升，从而促进周边房价上涨。
3.邻里特征。
邻里特征反映房产周围的公共配套设施。例如：交通设施、周边配套设施等。一般情况下，方便的交通站点以及优良的自然环境可以显著地降低消费者的时间成本以及物质成本，优质的周边配套设施会提高消费者对房产有更高的支付意愿，同时也让开发商的用地成本上升，对此处房产价格本身有正向的影响。
但是，随着地区规模的扩大，这一类型的资源非常容易形成集聚，这一因素导致消费者会选择配套更加成熟的小区，进而抑制该房产周边小区住宅价格上涨。综上所述，建筑、区位和邻里三种特征都会影响到待估房产的价格。从区位特征来讲，房产自身特征与周边房产特征的影响作用相同，具有一致的影响效应。但是，在建筑特征和邻里特征中，两种影响效应产生了较大的差异，有一些不确定性因素需要进一步分析。
三、新建商品住宅估价影响因素的模型构建
(一)变量说明
本文的样本数据来源为房天下、链家、百度地图等。选取2020年9月普通新建商品住宅的套均价格(Price)作为被解释变量Y，由于多数新建住宅有很多待定特征，诸如：物业管理、文体配套等以及多种可供选择户型，还包括地区特有因素，诸如：朝向、装修程度等，在做评估时这些特征不予考虑。因此，在选取数据时为了保证待估房产的可比性，并且考虑到评估主体的特殊性，从建筑特征、区位特征、邻里特征三个角度选取了10个特征因素作为被解释变量。将住宅类型依照高度划分，这里采用住建部门的三个通用标准，分别是：小高层(8-16层)、高层(17-40层)、超高层(40层以上)。
(二)模型设定相较传统的计量模型，空间模型能更好地解释样本之间的地理位置联系，使回归结果更加准确。在考虑到空间相关性时，通过加入被解释变量与解释变量的空间滞后项，以此来研究特征因素对于自身及周边房产价格的影响程度。
四、新建商品住宅估价影响因素的实证分析
在空间计量模型中，变量的回归系数并不能反应该变量真实的影响程度，需要通过直接与间接效应加以解释说明。
1.建筑特征的影响。与现有文献分析不同的是，只有绿化率与车位比的直接效应在5%的显著性水平下为正，说明在价格基准日的前提下，深圳新建的普通住宅小区的建筑特征中只有绿化程度与车位数量显著地提升了待估住宅房产的价格;同时，相邻地区容积率和总户数的间接效应较为显著的影响周边待估房产价格，且两者的间接效应为负，其主要原因：总户数与容积率在实际中表明的是小区本身的规模。当周边其他待估房产所在小区的规模较大时，在一定程度上压缩了周边小区的用地面积、设施规划和建筑成本，致使其房产的建筑特征在空间建设方面失去一定优势，从而抑制了周边新建住宅房价的上升。
2.区位特征的影响。
距离大型商超距离对于价格的影响最为显著，体现了小区附近商超对于住宅房产价格的重要程度;同时，到医院和公园的距离在一定程度上也正向影响房价。然而，在间接效应中只有到最近医院距离是较为显著的，这个现象的主要原因在于：相较于商超和公园，区位特征中的医院是规划及建设周期最长的特征因素，尤其是三甲类型的综合医院，这导致相邻近住宅到医院的距离与其他两种设施的距离相比，稳定程度更高，这成为消费者和开发商更加看重的区位资源，进而促进了周边新建住宅房价的上涨。
3.邻里特征的影响。教育配置的直接效应与间接效应都为非常显著，说明教育配置不仅对自身价格有重要影响，并且对周边的房产价格也有溢出的促进作用。其主要原因：一个地区内教育资源的集聚对该地区的教育质量有极大的提高作用，有利于促进该地区房价的整体上涨。公共交通的数量对房价的影响显著为正，多样化和便捷化的出行会降低居民的生活成本，增加消费者的购买意愿，进而促进新建住宅价格的上升。
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五、结论与建议
本文根据深圳市2020年9月的截面数据，构建地理距离权重矩阵，利用空间杜宾(Dubin)模型分析了建筑特征、邻里特征、区位特征与房价之间的空间相关性，并且分解了各影响因素的直接、间接两种效应。结果表明：首先，新建商品住宅的建筑、邻里、区位特征间都存在显著的空间相关性，若在价格评估模型中忽略了此种关联性，则会降低模型的准确程度;其次，在空间杜宾模型下，新建商品住宅的多数特征价格因素会产生直接和间接两方面的影响，其中绿化率、车位比、到商场距离、到医院距离、教育配置对房价产生了更多的直接影响，并且区位特征的直接影响最为显著，而邻里特征中的教育配置则提供了更多的间接影响。根据本文的研究结论，提出以下具体建议：
1.强调商品住宅间的空间关联性。城市内住宅多以片区的方式建设，在对新建商品房进行定价时，不可忽略房产特征因素间特有的地理位置关系，同时考虑到周边房产价格以及价格影响因素的相互作用，合理提高定价的精确程度，以期在房产估价结果准确的基础上具有更加广泛的应用价值。
2.注意区分新建商品住宅与二手住宅。新建商品住宅估价时应当严格区分新建商品住宅与二手住宅两种类型，针对类型不同的商品住宅定价应当排除掉待估对象间"同质化"严重的特征因素，在此基础上进一步建立和完善房产所在地区的城市设施数据，以便能在实际中对商品住宅的价格做出合理的评价。
3.确保估价结果的有效性和广泛性。优化商品住宅房产所在特定地区的特征变量选取。在选取特征因素时，不仅要考虑到特征因素的显著性，同时要考虑到待估房产的人文属性，如教育、医疗、景点。通过不断加入优化后的特征变量，满足不同估价主体对估价结果的需求，确保估价结果的有效性和广泛性，更好地促进房地产市场健康发展。
参考文献：
[1]王俊松、满燕云.高价地块对北京市住宅价格影响的空间传导效应——基于特征价格模型的定量分析[J].现代城市研究,2015(8).
[2]李永刚.商品房价格影响因素比较研究[J].经济社会体制比较,2018(2).
[3]陈立文、甄亚、刘广平.基于市场细分视角的城市住房价格影响因素研究——以天津市为例[J].管理现代化,2018(5).
[4]温海珍、张之礼、张凌.基于空间计量模型的住宅价格空间效应实证分析:以杭州市为例[J].系统工程理论与实践,2011(9).
[5]王鹤.基于空间计量的房地产价格影响因素分析[J].经济评论,2012(1).
[6]姚丽、谷国锋、王建康.基于空间计量模型的郑州城市新建住宅空间效应研究[J].经济地理,2014(1)
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《新建商品住宅估价影响因素研究以深圳市为例》