周學(xué)軍 ，李勇漢

（1.重慶三峽學(xué)院 工商管理學(xué)院，重慶 404100；2.東南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，南京 211189）

0 引言

隨著國家政策對房地產(chǎn)業(yè)的調(diào)控以及居民生活水平的提高，投資者開始將目光投向房地產(chǎn)業(yè)和旅游業(yè)互為依托發(fā)展的旅游房地產(chǎn)。旅游地產(chǎn)主要依據(jù)中國產(chǎn)品市場特征，其主要目的是旅游度假，其開發(fā)的房地產(chǎn)項(xiàng)目全部或部分實(shí)現(xiàn)了旅游功能。世界旅游組織推測2020年中國將成為世界上最大的旅游地，全球旅游人次的8.6%將會由中國接待。在傳統(tǒng)住宅地市場低迷的與旅游業(yè)迅速發(fā)展背景下，旅游房地產(chǎn)將推動旅游經(jīng)濟(jì)及其他相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。目前，Hedonic模型已廣泛應(yīng)用于傳統(tǒng)住宅領(lǐng)域，但在旅游地產(chǎn)方面的研究卻很少。因此，本文將特征價格模型運(yùn)用于旅游地產(chǎn)價格的影響因子方面的研究，最終得出旅游地產(chǎn)的特征價格模型。

1 研究對象與方法

1.1 研究對象

旅游地產(chǎn)主要指借助周邊景觀資源、生態(tài)環(huán)境等資源進(jìn)行開發(fā)的旅游項(xiàng)目。根據(jù)國內(nèi)學(xué)者對其的研究，可以將其按功能進(jìn)行分類，為消費(fèi)者提供休閑、商務(wù)、旅游、居住等服務(wù)功能，其形式包括旅游景點(diǎn)、度假村以及住宅項(xiàng)目等。目前，國內(nèi)外大都把研究目光投向旅游景點(diǎn)、商務(wù)以及度假地產(chǎn)，雖然其表現(xiàn)形式不一定是旅游地產(chǎn)，但內(nèi)涵卻是一致的。旅游住宅地產(chǎn)與其他地產(chǎn)最大的區(qū)別在于居住功能是長期的，且具有投資回報收益，深圳華僑城就是其典型項(xiàng)目。它融合了旅游設(shè)施和住宅產(chǎn)品，一方面借助優(yōu)美的景觀以及獨(dú)特的地理位置，提升居住檔次，另一方面旅游文化價值得到最大化地呈現(xiàn)，增加其附加值。由于國外并不存在旅游住宅地產(chǎn)的概念，文獻(xiàn)大部分都是從外部環(huán)境對其影響的角度進(jìn)行研究，定量分析旅游住宅地產(chǎn)價格的影響因子的文獻(xiàn)較少。因此，本文將研究對象界定為旅游住宅地產(chǎn)價格的影響因素，主要研究自然景觀資源對住宅價格特征的影響。

1.2 研究方法

1.2.1 Hedonic模型

Hedonic模型的核心內(nèi)容主要通過分析商品的各種屬性，收集和處理數(shù)據(jù)，回歸得到其價格，通常應(yīng)用于處理異質(zhì)產(chǎn)品差異特征與產(chǎn)品價格間的關(guān)系。特征價格模型在實(shí)證研究中通常采用以下三種基本函數(shù)形式：

（1）線性模型

其中，P表示旅游地產(chǎn)價格；a0代表常量項(xiàng)；ai表示第i個特征變量的特征價格；Xi表示第i個特征變量；ε為誤差項(xiàng)。

（2）對數(shù)模型

自變量與因變量均采用對數(shù)形式，回歸系數(shù)對應(yīng)特征的價格彈性，表示一個常數(shù)。

（3）半對數(shù)線性模型

此模型又被稱之為增長模型，因變量取對數(shù)形式，自變量則采用線性形式進(jìn)入，則回歸系數(shù)對應(yīng)的是特征價格與產(chǎn)品總價格之比。

1.2.2 模型的檢驗(yàn)方法

（1）經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)，主要檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷奶卣髯兞吭诮?jīng)濟(jì)意義上是否合理，具體方式就是將預(yù)先擬定的期望值與模型特征變量的估計(jì)量進(jìn)行對比是否一致，若一致則說明模型具有經(jīng)濟(jì)意義。

（2）共線性檢驗(yàn)，主要借助VIF的值判斷模型參數(shù)之間是否存在共線性，當(dāng)VIF值小于10時，不存在共線性問題，模型就可以通過檢驗(yàn)。

（3）t檢驗(yàn)又稱顯著性檢驗(yàn)，在其他解釋變量不變的情況下，通過判定系數(shù)R2以及復(fù)相關(guān)系數(shù)對模型的因變量進(jìn)行檢驗(yàn)是否存在顯著性關(guān)系，模型的擬合程度可以通過調(diào)整判定系數(shù)進(jìn)行判斷。

（4）齊方差性檢驗(yàn)，主要判斷在0的直線兩側(cè)是否隨機(jī)分布樣本數(shù)據(jù)，其判讀依據(jù)是殘差的散點(diǎn)圖以及回歸標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測值，若隨機(jī)分布則能通過檢驗(yàn)。

2 基于Hedonic模型的旅游地產(chǎn)價格模型構(gòu)建

2.1 旅游地產(chǎn)價格影響因子及量化

理論上，為全面反映旅游住宅的特征價格，應(yīng)當(dāng)選取所有影響旅游地產(chǎn)價格的變量。但由于存在數(shù)據(jù)采集困難、樣本不完整以及某些特征變量無法量化等問題，因而需要根據(jù)直接關(guān)聯(lián)性原則、數(shù)據(jù)可得性原則、可量化性原則以及相互獨(dú)立原則從大量影響因素中甄選關(guān)鍵性的影響因子。根據(jù)指標(biāo)選取原則，主要確定了12個旅游地產(chǎn)價格特征變量，且這些變量都是可量化的。

（1）區(qū)位特征

根據(jù)以往的研究，公共交通服務(wù)的便捷會對住宅價格產(chǎn)生正面影響，即交通越便捷，住宅價格就會越高。旅游地產(chǎn)相較于普通住宅往往會選擇遠(yuǎn)離市中心的開發(fā)區(qū)域，由于地塊周邊的設(shè)施發(fā)展原因，旅游地產(chǎn)價格在很大程度上會受區(qū)位特征的影響。本文主要以交通干線作為研究的主要內(nèi)容，將臨近城市主干道數(shù)目以及距地鐵站的距離是否超過一千米作為主要的區(qū)位特征。以軌道交通站點(diǎn)的距離以及數(shù)量作為衡量公共交通服務(wù)的特征變量，預(yù)期其對旅游住宅價格的影響。

（2）建筑結(jié)構(gòu)特征

對于建筑結(jié)構(gòu)特征而言，建筑面積、房齡、樓層、朝向、物業(yè)管理、裝修程度以及容積率都是其特征變量。根據(jù)對普通住宅價格的研究發(fā)現(xiàn)，建筑面積與房間數(shù)量與價格成正相關(guān)，消費(fèi)者更傾向于支付更多的金額在大尺度的空間上。房齡則會對價格產(chǎn)生負(fù)的影響，房子的時間越長就意味著需要花費(fèi)更多的保養(yǎng)與修理成本，但是對于具有歷史意義的住宅而言，則會增加其價值，與住宅價格成正相關(guān)關(guān)系。旅游住宅地產(chǎn)所處的樓層也會對其價格產(chǎn)生重要影響。對于高層建筑，一般樓層越高價格也會越高，就多層而言，價格最高的是中間樓層。根據(jù)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，相同條件情況下低樓層住宅的價格會低于高樓層的住宅價格。旅游住宅地產(chǎn)的朝向?qū)τ诓晒?、通風(fēng)具有至關(guān)重要的作用，預(yù)期其對住宅價格產(chǎn)生正向影響。物業(yè)管理費(fèi)用的高低直接反映了小區(qū)的服務(wù)質(zhì)量，并能夠從側(cè)面反映小區(qū)的整體水平。裝修程度的高低對住宅價格產(chǎn)生直接影響，裝修的越豪華，則住宅價格則越高。建筑用地面積若運(yùn)用的越合理，則居民的舒適度就會越高，反之就越低。

（3）景觀特征

景觀特征作為旅游地產(chǎn)的最大特點(diǎn)，消費(fèi)者往往會選擇具有良好景觀視線的住宅，其中尤其是湖景對于周邊住宅價格的正面影響更為顯著。因此，本文選取綠化率、周邊旅游資源以及環(huán)境協(xié)調(diào)性等要素作為景觀特征。旅游地產(chǎn)雖然主要依靠周邊的旅游資源與環(huán)境，但是其內(nèi)部的綠化率也是旅游地產(chǎn)景觀必不可少的一部分。高綠化率降低了建筑密度，給予居民更高的舒適度，綠化率的高低與住宅價格之間存在相關(guān)性。周邊旅游資源數(shù)目與旅游地產(chǎn)價格成正相關(guān)，數(shù)目較多的話可以滿足消費(fèi)者的視覺體驗(yàn)。環(huán)境協(xié)調(diào)性對于旅游地產(chǎn)而言十分重要，旅游地產(chǎn)周邊的規(guī)劃將直接影響到居民的生活質(zhì)量，若周邊出現(xiàn)城中村的現(xiàn)象則會對旅游地產(chǎn)價格產(chǎn)生負(fù)的影響。

2.2 旅游地產(chǎn)Hedonic模型構(gòu)建

旅游地產(chǎn)價格預(yù)期價格特征間的函數(shù)關(guān)系為：

P=f(L,S,C)

式中，L表示旅游地產(chǎn)價格的區(qū)位特征；S表示旅游地產(chǎn)價格的建筑結(jié)構(gòu)特征；C表示旅游地產(chǎn)價格的景觀特征。

根據(jù)上文分析，本文主要采用特征價格模型的三種函數(shù)形式：線性模型、半對數(shù)模型以及對數(shù)模型。為確定最終的函數(shù)模型，還需要對這三種模型進(jìn)行估計(jì)與檢驗(yàn)。

根據(jù)經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)，線性模型的回歸結(jié)果并不符合其檢驗(yàn)，預(yù)期房齡將會對旅游地產(chǎn)價格產(chǎn)生正向影響，但在實(shí)際研究過程中發(fā)現(xiàn)房齡對旅游地產(chǎn)價格是負(fù)相關(guān)關(guān)系。另外，在對線性模型擬合度效果的檢驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，殘差大于回歸平方，線性模型并不能對總平方和中的特征向量進(jìn)行解釋。基于以上兩點(diǎn)分析，本文將采用回歸分析的方法對比三種模型的擬合效果，再根據(jù)對比結(jié)果選擇最優(yōu)的函數(shù)模型作為旅游地產(chǎn)的價格特征模型。具體方法是：采用最小二乘法對參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，再根據(jù)回歸系數(shù)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，將不顯著因素排除，使得回歸方程是最優(yōu)的。對于對數(shù)模型，需要對物業(yè)費(fèi)、容積率、建筑面積以及綠化率進(jìn)行取對數(shù)處理，其余變量保持不變。

本文的樣本數(shù)據(jù)來源主要有三個途徑，一是房地產(chǎn)中介網(wǎng)站上的數(shù)據(jù)，二是電子地圖數(shù)據(jù)，三是實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù)，其中容積率為檢測點(diǎn)所在地區(qū)的平均容積率。本文運(yùn)用SPSS19.0對三種模型進(jìn)行回歸分析，其中樣本數(shù)據(jù)一共有1536個，具體結(jié)果如表1所示。

表1 三種函數(shù)形式多元回歸方法分析匯總

根據(jù)表1的多元回歸分析結(jié)果，在顯著性檢驗(yàn)方面，三種模型均符合其要求，由此說明旅游地產(chǎn)價格P或InP與價格特征之間確實(shí)存在線性關(guān)系，其主要依據(jù)是三種模型的顯著性檢驗(yàn)值也就是Sig均小于0.001。

表2 三種模型的多元回歸指標(biāo)分析

根據(jù)表2中三種函數(shù)的判定系數(shù)R2，其中對特征變量解釋能力最強(qiáng)的就是對數(shù)模型，為93.7%，半對數(shù)模型為93.5%，其中最低的就是線性模型，只有88.2%。另外根據(jù)調(diào)整R2的擬合效果分析，對數(shù)模型也是最優(yōu)模型，為93.6%，半對數(shù)模型與線性模型依次為93.4%、88.1%。綜合表1與表2的分析結(jié)果，三種模型的估計(jì)結(jié)果均是高度顯著的，并且對數(shù)模型對特征變量的解釋能力以及擬合程度都優(yōu)于其他兩種模型，因此，本文選取對數(shù)模型作為研究旅游地產(chǎn)價格實(shí)證研究的函數(shù)形式。

3 實(shí)證分析

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)

對旅游地產(chǎn)價格及其影響因子進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，如表3所示，對建筑面積、物業(yè)管理、容積率以及綠化率等連續(xù)變量進(jìn)行取對數(shù)處理，再依次將剩下的8個價格特征變量直接代入對數(shù)模型。

表3 變量描述性統(tǒng)計(jì)

3.2 旅游地產(chǎn)價格對數(shù)模型的檢驗(yàn)

3.2.1 顯著性檢驗(yàn)

表4為旅游地產(chǎn)價格回歸結(jié)果。

表4 旅游地產(chǎn)價格回歸結(jié)果

由表4可知，對數(shù)模型的復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.968，擬合優(yōu)度R2為0.937，說明旅游地產(chǎn)價格與特征變量之間存在較強(qiáng)的線性關(guān)系。模型調(diào)整后R2為0.936，說明特征變量旅游地產(chǎn)價格的93.6%可以自由變量解釋，同時說明模型的擬合優(yōu)度較高。

根據(jù)表5數(shù)據(jù)，模型的回歸平方和遠(yuǎn)大于殘差平方和，說明對數(shù)模型揭示了總平方和中的大部分，擬合效果較好。另外，顯著性檢驗(yàn)值Sig為0.000，小于0.01，所以原假設(shè)中的總體回歸系數(shù)為0就可以明顯地拒絕。

表5 對數(shù)模型方差分析

由下頁表6可知，VIF值最小就是臨近城市主干道數(shù)目，該值為0.875，其中最大的是環(huán)境協(xié)調(diào)性為6.293，因而取值范圍可以表示為0.875≤VIF≤6.293，均小于10，說明進(jìn)入改模型的價格特征之間的共線性假設(shè)并不成立，即價格特征之間不存在嚴(yán)重的共線性問題。

根據(jù)以上檢驗(yàn)結(jié)果分析，對數(shù)模型擬合度良好并且解釋能力較高，因此，所得模型具有很強(qiáng)的統(tǒng)計(jì)意義，對于下一步探討旅游地產(chǎn)價格與特征變量之間的關(guān)系十分有用。

3.3 實(shí)證結(jié)果分析

選取顯著性水平為5%，對旅游地產(chǎn)價格產(chǎn)生顯著影響的因素主要有建筑面積、房齡、裝修程度、容積率、綠化率、周邊旅游資源以及環(huán)境協(xié)調(diào)性等7個特征變量，而臨近城市主干道數(shù)目、距地鐵站的距離、樓層、朝向、物業(yè)管理等5個特征變量的顯著性水平大于5%，即這些特征變量并不會對旅游地產(chǎn)價格產(chǎn)生顯著影響，因此可以剔除，具體數(shù)據(jù)見表7。

表6 旅游地產(chǎn)價格模型的共線性指標(biāo)分析

表7 特征變量回歸系數(shù)分析

另外根據(jù)回歸系數(shù)的正負(fù)號可以定性地判斷出濱海旅游房地產(chǎn)特征將會對其總價格產(chǎn)生正向還是負(fù)向的影響，其中建筑面積、裝修程度、綠化率、周邊旅游資源以及環(huán)境協(xié)調(diào)性這幾個特征變量會產(chǎn)生正影響，而房齡和容積率則會產(chǎn)生負(fù)影響，與數(shù)據(jù)量化所估計(jì)的預(yù)計(jì)影響一致，說明所有特征變量的經(jīng)濟(jì)意義合理。

旅游地產(chǎn)的特征價格模型可表述為：

InP=0.706+0.489×In建筑面積-0.012×房齡+0.027×裝修程度-0.134×In容積率+0.135×In綠化率+0.011×周邊旅游資源+0.294×環(huán)境協(xié)調(diào)性

據(jù)得到的旅游房地產(chǎn)價格模型可以看出能夠?qū)β糜蔚禺a(chǎn)的價格產(chǎn)生顯著性影響的因素為：建筑面積、房齡、裝修程度、容積率、綠化率、周邊旅游資源以及環(huán)境協(xié)調(diào)性。而朝向、樓層、物業(yè)管理、臨近主干道數(shù)目、距地鐵站的距離這5個變量因?qū)r格的影響不顯著而被剔除。

4 結(jié)論

本文的研究目的是構(gòu)建旅游房地產(chǎn)的特征價格模型，確定影響旅游房地產(chǎn)價格的顯著性因素。通過對特征價格模型的使用條件和理論基礎(chǔ)等問題的分析，確定采用特征價格模型作為旅游房地產(chǎn)的價格研究模型。本文在對旅游房地產(chǎn)的價格影響因素進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，確認(rèn)了包含區(qū)位因素、建筑結(jié)構(gòu)、景觀特征等三方面的旅游房地產(chǎn)特征變量指標(biāo)體系。具體劃分為12個價格特征變量，分別為建筑面積、房齡、裝修程度、容積率、綠化率、周邊旅游資源、環(huán)境協(xié)調(diào)性、朝向、樓層、物業(yè)管理、臨近主干道數(shù)目以及距地鐵站的距離。運(yùn)用SPSS19.0統(tǒng)計(jì)軟件對這些特征變量進(jìn)行多元線性回歸分析，確定了建筑面積、房齡、裝修程度、容積率、綠化率、周邊旅游資源、環(huán)境協(xié)調(diào)性為顯著性影響因子。