王雪
通過梳理國內外文獻研究綜述,探討特征價格模型下景觀對城市住宅價格的各項影響因素,井深刻剖析課題研究的應用價值和學術價值。
特征價格 景觀 城市住宅
國內外相關研究的學術史梳理及研究動態(tài)
(l)國內外相關研究的學術史梳理
關于景觀對城市住宅價格的影響研究,起源于1973年Darling關于城市水上公同價值的分析。早期的一些研究均表明同沒有水景的住宅相比,有水景的住宅價格會高出4-12%以上。有學者認為人們愿意為住宅周圍的綠化景觀買單,還從建筑、鄰里、區(qū)位、景觀四個方面評判市區(qū)內各類型景觀對住宅價格的影響,結果表明住宅價格與公同或湖泊的距離呈負相關關系,而與公同的面積呈正相關關系。
(2)基于特征價格模型的城市住宅價格影響因素研究
溫海珍、賈生華( 2006)將基于特征價格模型下景觀對城市住宅價格的影響因素進一步細分成四大特征變量,其中建筑特征變量有7個:建筑面積、住宅房齡、朝向、是否裝修、樓層位置、有無停車位、有無閣樓;鄰里特征變量7個:自然環(huán)境、小區(qū)綠化、物業(yè)治安、文體設施、生活配套、教育設施、周圍是否有大學;區(qū)位特征變量3個:CBD距離、離湖泊遠近、交通是否便利;其他特征變量以時間因素為主要考量。
其后,不少學者以此為基礎,對影響城市住宅價格的各個景觀特征變量進行研究論證。從住宅特征對住宅價格的影響來看,景觀變量對住宅價格的影響有著或大或小的差異,經考究湖泊距離、住宅新舊、小區(qū)綠化、距市中區(qū)遠近、周圍生活配套是否齊全、治安環(huán)境等變量對住宅價格影響程度依次降低。
本研究課題以特征價格模型為理論基點,綜合前人研究的理論成果,探討出景觀對城市住宅價格的影響有4大特征變量、18個影響因子,且受購買偏好、消費水平等因素的影響,不同的特征變量因子在同一時間不同地域或不同時間同一地域均有差異。此外,筆者發(fā)現由于特征變量的影響因子涵蓋面太廣,導致研究成果有所偏差,不能一概而論。例如王琳( 2009)以上海軌道交通8號線為研究對象,得出城市軌道交通對沿線住宅價格有顯著的增值效應這一研究成果,但筆者認為不同的交通條件對城市住宅價格的影響效用是不同的,地鐵、公交等交通線路對住宅價格明顯有增值效用,但就火車這一大眾交通線,受噪音、空氣污染的影響,對住宅價格是否確有增值效應仍有待進一步的數據勘察。
(3)研究價值和意義
城市住宅現已成為國民經濟的支柱產業(yè),我國城市住宅市場暫未發(fā)育完善,在價格和調控方面尚存在諸多疑難。政府雖先后采取了不少宏觀調控手腕甚至行政干預來控制房價進而引導房地產市場的發(fā)展,但效果均未達到預期。或許從景觀的視角闡明其對城市住宅價格的影響,能成為解決這一問題的突破口。
本課題相對于已有研究的獨到學術價值和應用價值
(1)有助于為城市規(guī)劃及房地產開發(fā)決策提供重要的參考建議
研究基于特征價格模型下的景觀對城市住宅價格的影響,其實質是揭示景觀特征變量與城市住宅價格間的結構關系,并探討不同特征變量對住宅價格的影響程度,有助于了解人們在選擇居住區(qū)位時的偏好,從而科學判斷房地產業(yè)起始價格,這對指導房地產業(yè)的開發(fā)建設以及城市景觀規(guī)劃等提供了新方法,使得住宅購買者在新舊住宅之間進行置換,選擇建筑類型、小區(qū)環(huán)境、交通便利程度等滿足個人偏好的住宅以達到最大效用。
(2)有助于細分特征價格模型下的城市住宅市場
筆者總結前人研究成果,發(fā)現利用特征價格模型對城市住宅市場進行細分,主要呈現以下三方面的差異:
1.不同地域偏好下的城市住宅市場有差異;地域偏好和信息缺乏致使消費者在住宅市場上進行“盲選”,加上消費者不同的需求心理,在整個城市范圍內的住宅市場中可能有幾個不同類型的子市場同時出現,共同構成一個母市場。
2.不同地域對同一特征變量的敏感度有差異;我國學者郭文剛、溫海珍( 2006)等人以杭州市為例,研究得出購買者在取舍住宅時,區(qū)位特征、鄰里特征對住宅價格的貢獻率分別為20%和17%,而劉洪斌、王秋兵(2011)以南京市為例,研究出區(qū)位特征和鄰里特征對市區(qū)住宅價格的貢獻率分別為10%和53%。結果顯示同樣的特征變量對杭州、南京兩個城市的影響大小不一。
3.不同特征變量對住宅價格的影響程度有差異;小區(qū)綠化、生活設施、文體設施、治安管理等對住宅價格有積極促進作用,而住宅房齡、CBD距離、湖泊距離則對住宅價格起反作用。
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