基于特征价格模型的太原市住宅价格影响因素分析
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[摘 要]文章利用特征价格模型对太原市普通住宅的价格特征进行了研究，分析不同特征因素对太原市普通住宅价格的影响程度，并据此构建了住宅估值的线性模型。文章的结果表明，太原市住宅的开发商和物业管理方的商誉和服务水平以及房屋的地理位置对房价有着显著的影响，同时，房屋自身容积率，周边配套交通设施等也是决定房价高低的重要因素。
[关键词]住宅价格；特征价格模型；太原市；价格因素
[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2016.12.130
1 前 言
近年来，随着山西省城镇化建设的推进，“太原都市圈”战略的提出，太原市房地产价格近年来一直呈现平稳增长的趋势。太原市住宅楼盘价格受诸多因素影响，价格各不相同，对太原市房地产特征价格研究有助于找到影响太原市楼盘价格的影响因素，并对其进行量化分析，有着一定的现实意义。
2 数据来源和变量选取
2.1 数据来源
本文数据来源于新浪乐居网和太原房管局网站。选取的样本楼盘包括了太原尖草坪区、万柏林区、迎泽区、杏花岭区、晋源区、小店区六个城区，主要选取多层和高层为研究对象，剔除了排屋和别墅，而且所选取的楼盘均五证齐全，以楼盘均价作为普通住宅价格，为被解释变量，样本量共计98个。数据收集时间为2015年11月―2015年12月。
2.2 变量选取
本文选取了反映住宅特征的三类共计12个变量，如下表所示。
反映住宅的特征变量表
变量归属[]变量名称[]所选指标[]单位
反映住宅自身特征的变量[]X1X2X9[]物业管理费容积率开发商资质[]元/平方米/年%打分制
反映住宅区位特征的变量[]X3X6X7X8X10[]距市中心距离一千米内大型超市数
公交线路数交通位置评分南北分区[]千米个
条打分制虚拟变量
反映住宅邻里环境的指标[]X4X5[]绿化率一千米内中小学数[]%个
反映住宅自身特征的变量包括：物业管理费（X1）、容积率（X2）、开发商资质（X9）。
物业管理费，物业管理费的高低可以反映物业水平的高低，通常认为物业费高相应的物业管理就好，好的物业管理服务，可提升人居环境，可提高业主的生活品质。物业管理费直接来源于新浪乐居网公布的数据。房屋的容积率，是指一个小区的总建筑面积与用地面积的比率，对于发展商来说，容积率决定地价成本在房屋中占的比例，对于住户来说，容积率直较低，建筑密度也较低，居住越舒服。开发商资质，反映楼盘的品牌价值对消费者购买的影响。开发商资质的数据综合开发商的开发资质和开发商在消费者中的口碑，及其品牌影响力综合打分得出。
反映住宅区位特征的指标包括：距市中心距离（X3）、一千米内大型超市数（X6）、公交线路数（X7）、交通位置评分（X8）、南北分区（X10）。距市中心的距离，距市中心距离是住宅的绝对地理位置。这一数据的测算是利用百度地图直接测算的楼盘到市中心五一广场的直线距离。一千米内大型商超数，反映了住宅楼盘的生活服务设施，也在一定程度上反映了楼盘的地段。大型商超数是根据百度地图的信息，统计出距该楼盘半径一千米内的大型商场超市的数量。公交路线数，反映住宅交通便捷程度的一个指标。该数据是依据太原市所有的公交车线路图统计得出。交通位置评分，是反映交通便捷程度的一个指标。评分是按照住宅相邻的交通干道的级别来打分的，最高为五分最低为一分。南北分区，是一个虚拟变量，因为太原市长风CBD的建立，以及整体城市重心的南移，使得城南新区的房价增长迅速，本文用这一变量来求证城市南移的政策规划对房价的影响程度。
本文选取的反映住宅邻里环境的指标包括：绿环率（X4）、一千米内中小学数（X5）。绿化率，反映了住宅环境，一般而言，绿化率越高，说明住宅的环境越好。一千米内中小学数，反映了楼盘周边的教育状况。“学区房”是一种很重要的概念，本文以一千米内中小学数这一指标反映住宅周边的教育状况对楼盘价格的影响，该指标对房价的影响是正向的。
3 模型构建实证分析
3.1 模型选取
房地产Hedonic模型法，认为房地产由众多不同的特征组成，而房地产价格是由所有特征带给人们的效用决定的。由于各特征的数量及组合方式不同，使得房地产的价格产生差异。因此，如能将房地产的价格影响因素分解，求出各影响因素所隐含的价格，在控制地产的特征（或品质）数量固定不变时，就能将房地产价格变动的品质因素拆离，以反映纯粹价格的变化。本文选取线性模型进行分析。
P=β0+[DD（]n[]k=1[DD）]βkxk+ε
P为住宅销售价格；β0 为回归常数项；βk 为回归系数（k=1，2，…，m），表示其他条件不变时，住宅特征每变化一个单位，住宅价格的变化值（βk当为正时，表示该特征xk数值增加将会导致价格增加；βk当为负时，则表示该特征xk数值增加将会导致价格降低）；xk为住宅特征；ε为随机误差。
3.2 模型构建和统计检验
本文通过将楼盘均价作为被解释变量，所选取的10个影响房价的因素作为解释变量，运用加权OLS方法对该模型进行估计，通过多重共线性和异方差的修订得到如下模型：
Y[DD（]^[DD）]=6.609174+1.612033X1-0.106372X2-0.205460X3+0.770952X8-0.681703X9+0.589486Dt
R2=0.381625
R2[TX-]=0.340400 F=9.257143
其中，Dt=[JB（{][HL（1]1 t=1南区
0 t=0北区[HL）][JB）] 该模型回归效果明显，而且通过经济意义检验和统计检验。
4 结论和建议
4.1 结论与建议
本文利用Hedonic模型对太原市住宅价格影响因素进行了实证分析，得出了影响太原市房地产住宅价格的主要特征因素。按影响程度由大到小排名为，物业管理费、开发商资质、南北分区、交通通达度、容积率、距市中心距离。该结论符合现实的经济意义检验。
物业管理费的高低往往可以反映一个小区物业管理服务的高低，回归模型中物业费对楼盘价格影响显著，而且物业管理费作为反映楼盘服务的一个方面，知名度和口碑较高，物业管理对住宅房的品质及价格的提升具有很大帮助，易形成卖点。开发商的资质、信誉及其品牌号召力往往对房价有很大程度的影响，购房者都乐于接受价格稍高但是开发商资质高的楼盘。政策导向对住宅价格有很大影响，太原“南移西进”的城镇化规划战略，太原市住宅市场呈现，太原市城南的房价要高于城北区域，而且计量结果也表明南北分区这一虚拟变量对于楼盘价格影响也是较大的。尤其是小店区地产项目与其他区域相比更为密集，楼盘数量繁多，且价格一直居高不下，俨然已经成为太原市房价最高，也是成交数量最多的区域。
4.2 本文不足和改进之处
本文数据选择中仅是选择了易于获取的容积率和绿化率表示住宅的建筑特征，没有考虑房屋朝向、建筑材料、建筑结构等对住宅价格的影响。千米内中小学数按理应该对住宅价格有显著影响，最后结论却是剔除了这一解释变量，可能原因是一千米内的中小学数范围较小应该扩大。而对于剔除公交线路数对价格影响，原因是公交通达度会在一定程度上影响房价，但是当交通便捷地区即使公交车数少，居住者便会选择私家车出行，而且有的楼盘由于新建，还没有配备公交设施。
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