■彭燈武 ■河南五建建設(shè)集團(tuán)有限公司，河南 鄭州 450000

1 研究背景

位于漯河市的沙澧河風(fēng)景區(qū)，岸線長36公里，面積669公頃，是以都市休閑文化旅游為主題特色的國家AAAA級(jí)旅游景區(qū)和國家體育公園。其景觀生態(tài)價(jià)值對(duì)東外灘項(xiàng)目的增值作用不言而寓。本文基于Hedonic模型對(duì)其周邊住宅價(jià)值的增值效果進(jìn)行了定量性的研究。

本次研究選擇了在國內(nèi)研究中較為常用的二手房樓盤掛牌均價(jià)作為研究的因變量，影響住宅的各項(xiàng)屬性變量可分為三類，即區(qū)位特征、建筑特征和鄰里特征，結(jié)合被調(diào)查小區(qū)的情況，選擇了9個(gè)主要屬性作為影響因子進(jìn)入模型，如表1所示。

表1 影響住宅價(jià)格的主要變量

綜合分析比較確定回歸效果最好的模型之后，可結(jié)合其系數(shù)η值來計(jì)算沙澧河風(fēng)景區(qū)帶來的房價(jià)增值效果。在模型(1)和模型(2)中，η直接反應(yīng)了距沙澧河風(fēng)景區(qū)的距離每近一米所帶來的住宅價(jià)格增值額大小，而在模型(3)中，距沙澧河風(fēng)景區(qū)的距離每近一米所帶來的增值額則為住宅價(jià)格×η。

2 數(shù)據(jù)的獲取

本文選擇漯河市沙澧河風(fēng)景區(qū)周邊的商業(yè)住宅小區(qū)為研究對(duì)象，具體包括東外灘、外灘、雙匯城市花園、建業(yè)1號(hào)城邦、恒大綠洲、銀河灣、御園等二十幾個(gè)住宅小區(qū)，本次主要是通過網(wǎng)絡(luò)的形式(安居客和搜房網(wǎng))獲取了所需數(shù)據(jù)。由于調(diào)查對(duì)象的隨機(jī)性，被調(diào)查對(duì)象的建筑類型包括多層、小高層、高層和別墅，為使住宅的價(jià)格更具可比性，剔除了建筑類型為別墅的樣本，同時(shí)，對(duì)于一些信息不全的樣本也進(jìn)行了剔除。樣本數(shù)量總計(jì)為50個(gè)，最終進(jìn)入模型的樣本為40個(gè)，而且數(shù)據(jù)基本都是同一時(shí)點(diǎn)，具有時(shí)效性。調(diào)查樣本數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示。

表2 所有變量的描述性統(tǒng)計(jì)

3 數(shù)據(jù)的量化

本文研究的住宅特征變量包括區(qū)位特征、建筑特征和鄰里特征三個(gè)方面，共9個(gè)變量，分別采用實(shí)際數(shù)值、二元虛擬變量和分等級(jí)賦值的方法進(jìn)行量化。其中，公交線路數(shù)、建筑面積、建造時(shí)間、到漯河市沙澧河的距離、綠化率和物業(yè)費(fèi)采用實(shí)際數(shù)值進(jìn)行量化，教育配套、生活配套采用二元虛擬變量進(jìn)行量化，而裝修則采用分等級(jí)賦值的方法進(jìn)行量化，具體量化方法如表3所示。

表3 各指標(biāo)的量化

4 模型計(jì)算結(jié)果

本文以房屋的成交價(jià)格為因變量，表3中的10個(gè)屬性為自變量，代入以上3種模型，運(yùn)用spss軟件對(duì)樣本進(jìn)行回歸分析，在5%顯著性水平下得到三個(gè)模型的回歸分析表，具體數(shù)值見表4。從表4中可知，三個(gè)回歸方程方差分析的顯著性檢驗(yàn)值均小于0.001，說明各方程是高度顯著的，從判定系數(shù)R方可知，擬合程度從低到高依次為半對(duì)數(shù)模型、線性模型和對(duì)數(shù)模型，對(duì)數(shù)模型的復(fù)相關(guān)系數(shù)R=0.924，與1非常接近，說明自變量和因變量之間的線性關(guān)系很強(qiáng)，同時(shí)也說明模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)的擬合在統(tǒng)計(jì)上是有意義的，回歸方程是有效的。

表4 模型比較表

經(jīng)檢驗(yàn)，最終進(jìn)入該模型的變量有3個(gè)，分別為裝修、建筑面積和到沙澧河的距離。各變量的回歸系數(shù)如表5所示。

表5 各變量回歸系數(shù)表

由表5可以看出，所有系數(shù)的符號(hào)均與理論預(yù)期相符。自變量到沙澧河的距離系數(shù)為負(fù)，表明住宅的價(jià)格與到沙澧河的距離成反比關(guān)系，即假定其他條件保持不變，則距離沙澧河越遠(yuǎn)，相對(duì)而言住宅的價(jià)格越低，其中t值為負(fù)，表明該變量對(duì)因變量的影響沒有后面兩項(xiàng)重要，但也是極其顯著的。

根據(jù)擬合結(jié)果，代入(3)式得到方程

5 模型的檢驗(yàn)

上面對(duì)模型的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行了分析，討論了三種模型對(duì)問題的模擬，結(jié)果顯示對(duì)數(shù)模型的模擬結(jié)果是最佳的。下面討論對(duì)數(shù)模型的共線性問題。

5.1 共線性檢驗(yàn)

診斷結(jié)果如表6所示。

表6 共線性診斷表

表6表明，所有變量中VIF值最小的為1.038，最大的為2.734，都遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于10，從而可以拒絕各變量之間的共線性假設(shè)，可以認(rèn)為自變量之間共線性不是很嚴(yán)重。

5.2 殘差的正態(tài)性檢驗(yàn)

從殘差的直方圖(圖1)可以看出，殘差的分布近似于正態(tài)分布。

圖1 殘差的直方圖正太分布

總之，模型基本滿足正態(tài)性假設(shè)、和獨(dú)立性假設(shè)，具有良好的擬合度和較高的解釋能力，在統(tǒng)計(jì)上是有意義的。因此，可以用來分析和解釋住宅特征對(duì)住宅價(jià)格的影響。

6 結(jié)果分析

6.1 建筑結(jié)構(gòu)特征

由結(jié)果可知，建筑結(jié)構(gòu)特征中只有建筑面積和裝修程度這2個(gè)特征對(duì)曲江住宅價(jià)格有較明顯的影響。

6.2 鄰里特征

鄰里特征中只有到沙澧河風(fēng)景區(qū)的距離這1個(gè)特征對(duì)曲江住宅價(jià)格產(chǎn)生了較明顯的影響。自變量到沙澧河風(fēng)景區(qū)的距離的系數(shù)η為-0.001，如前所述，這個(gè)值表明住宅到沙澧河風(fēng)景區(qū)的距離的變化所引起的住宅價(jià)值百分比變化。由于住宅到沙澧河風(fēng)景區(qū)的距離采用的是實(shí)際數(shù)據(jù)，這里表明，住宅到沙澧河風(fēng)景區(qū)的距離每減少1米則其價(jià)值可增加0.1%。

本次研究中的區(qū)位特征變量未進(jìn)入模型。

7 結(jié)論

本文基于漯河市沙澧河風(fēng)景區(qū)周邊小區(qū)的40個(gè)住宅樣本數(shù)據(jù)，采用Hedonic模型法計(jì)算了沙澧河景觀存在及其它建筑結(jié)構(gòu)特征對(duì)周邊小區(qū)住宅的增值情況，得到住宅與沙澧河的距離每接近1米，可帶來0.1%的增值。根據(jù)調(diào)查時(shí)了解的情況，這主要是由于，在人們看來，沙澧河風(fēng)景區(qū)是目前漯河市最大的一個(gè)風(fēng)景區(qū)，其景觀、生態(tài)調(diào)節(jié)及游憩功能不容忽視，且隨著人們對(duì)生態(tài)環(huán)境關(guān)注度的不斷增強(qiáng)，距離沙澧河越近的房地產(chǎn)今后的增值空間越大。