基于享樂價格分析的長沙市房價實(shí)證研究

羅 蕾

基于享樂價格分析的長沙市房價實(shí)證研究

羅 蕾

本文運(yùn)用享樂價格分析法，結(jié)合動態(tài)經(jīng)濟(jì)學(xué)建模理論，構(gòu)建了長沙市住房價格的享樂模型，并通過在“搜房網(wǎng)房天下”搜集的長沙市共618家樓盤的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，最后給出了影響長沙市房價的主要因素并作出了解釋。

享樂價格理論；回歸分析；長沙市；房價

一、文獻(xiàn)綜述

國際上，Wen-ChiLiao、XizhuWang[1]利用享樂價格分析法，采用了分位數(shù)回歸與空間計(jì)量模型來考察長沙市房屋特征的隱含價格如何隨著房價的條件分布而變化；YongChen、JohnM.Clapp、DoganTirtiroglu采用邊際成本的加價對住房需求彈性做了享樂分析。

二、研究背景

本文選擇了長沙市作為研究區(qū)域。2006年，中共中央提出了“中部崛起”戰(zhàn)略，作為湖南省省會，借助這一前所未有的機(jī)遇，長沙市經(jīng)濟(jì)在最近幾年呈現(xiàn)出了快速發(fā)展的趨勢。目前，長沙居民的收入和消費(fèi)水平都已位于中部城市前列。而且，長沙最早開工建設(shè)的地鐵項(xiàng)目，地鐵二號線，已于2014年4月29日正式通車，這標(biāo)志著長沙軌道交通的發(fā)展進(jìn)入了一個新階段，也可能對周邊的房價造成了一定影響。盡管如此，長沙市的房價在省會城市中依然位列末端。相比其他省會城市房價逐年激增、居高不下的狀態(tài)，長沙市房價一直保持著相對平穩(wěn)，增跌幅度較小。

三、變量選擇

本文選擇了距最近中學(xué)的距離、距最近公交站的距離、距最近地鐵口的距離、距最近醫(yī)院的距離和距最近公園的距離這五個區(qū)位因素作為變量，收集了長沙市岳麓區(qū)、天心區(qū)、雨花區(qū)、開福區(qū)及芙蓉區(qū)共618家樓盤截止至2016年3月11日的數(shù)據(jù)，并根據(jù)每平方米銷售均價，以一萬元作為分水嶺，將它們劃分為普通住宅和高級住宅。其中，有518家樓盤屬于普通住宅，另100家每平方米銷售均價大于等于一萬元人民幣的樓盤則屬于高級住宅。

四、數(shù)據(jù)采集與建模

本文的數(shù)據(jù)主要來源于“搜房網(wǎng)房天下”網(wǎng)站，該網(wǎng)站更新及時，數(shù)據(jù)的真實(shí)性和有效性可以得到保證。部分該網(wǎng)站缺失的數(shù)據(jù)是通過百度地圖提供的電子地圖及測距工具得到。

根據(jù)所得數(shù)據(jù)構(gòu)建長沙市住房價格的享樂模型。

假設(shè)Z1為樓盤距最近中學(xué)的距離，Z2為樓盤距最近公交站的距離，Z3為樓盤距最近地鐵口的距離，Z4為樓盤距最近醫(yī)院的距離，Z5為樓盤距最近公園的距離，P為樓盤每平方米銷售均價。利用Eviews軟件對收集的數(shù)據(jù)做最小二乘回歸，得到普通住宅的回歸結(jié)果：

CoefficientStd.Errort-StatisticProb.β07579.628161.322946.984200.0000Z10.0148060.0882580.1677630.8668Z2-0.0141820.090310-0.1570330.8753Z3-0.1734890.016437-10.554670.0000Z4-0.0193830.106165-0.1825780.8552Z5-0.1805490.079367-2.2748720.0233R方0.228350回歸殘差的標(biāo)準(zhǔn)誤差1258.819調(diào)整后的R方0.220815DW檢驗(yàn)值1.903001F統(tǒng)計(jì)量30.30273F統(tǒng)計(jì)量的概率0.000000

高級住宅的回歸結(jié)果：

CoefficientStd.Errort-StatisticProb.β021729.782363.2679.1948050.0000Z10.9371281.4586260.6424730.5221Z21.0019991.6467190.6084820.5443Z3-0.4199900.233339-1.7999140.0351Z4-1.8146312.054652-0.8831810.3794Z5-9.8880982.610326-3.7880710.0003R方0.157019回歸殘差的標(biāo)準(zhǔn)誤差8418.190調(diào)整后的R方0.112180DW檢驗(yàn)值1.832614F統(tǒng)計(jì)量3.501814F統(tǒng)計(jì)量的概率0.006019

在以上兩個模型中，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量的概率都小于0.05，這說明模型是顯著的，回歸方程是有意義的。且DW檢驗(yàn)量都接近于2，說明殘差序列基本沒有自相關(guān)關(guān)系。兩個回歸結(jié)果中，都是Z3和Z5變量顯著，但顯著程度有所差別。

五、結(jié)論與討論

(一)普通住宅

從長沙市普通住宅的回歸結(jié)果可以看出，距最近地鐵口的距離和距最近公園的距離這兩個變量影響著長沙市普通樓盤的價格，其中，距最近地鐵口的距離影響非常之大。隨著2014年長沙第一條地鐵的正式通車，靠近地鐵口的樓盤獲得了前所未有的競爭優(yōu)勢，也相應(yīng)地提升了銷售價格?？拷珗@的樓盤則一向是房地產(chǎn)市場上炙手可熱的寵兒，隨著人們生活水平的提高，對住房周邊生態(tài)景觀的要求更上一層樓，利用“公園房”可以便利地滿足都市人回歸自然渴望的這一特性，長沙房地產(chǎn)市場上的近公園樓盤有著明顯更高的價格。

對于不顯著的四個變量，可能的解釋是，長沙有著四所久負(fù)盛名的中學(xué)：長郡中學(xué)、雅禮中學(xué)、湖南師范大學(xué)附屬中學(xué)和長沙市第一中學(xué)，并稱為四大名校。長久以來，教育行業(yè)在湖南一直有著特殊的地位，培養(yǎng)孩子進(jìn)入名校也一直是大部分父母的心愿，因此，為子女求學(xué)而“傍校買房”的父母可能會更傾向于購買名校附近的樓盤。而且，很多長沙的中學(xué)實(shí)行的是寄宿制，這也削弱了距中學(xué)最近距離這一變量的影響。

截至2015年10月，長沙市機(jī)動車保有量已經(jīng)突破200萬輛，長沙機(jī)動車擁有的密度甚至已達(dá)到其他同等城市的三倍。伴隨著私家車數(shù)量的激增，人們購房時對鄰近公交車站的關(guān)注度自然也相應(yīng)下降了。這也導(dǎo)致了距最近公交站距離的不顯著。

距最近醫(yī)院距離的不顯著，可能是由于網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的發(fā)展，網(wǎng)上預(yù)約掛號興起，且人們在患傷風(fēng)感冒之類小病的時候往往想的是直接去藥店購買非處方藥，而罹患重病時通常會選擇在湘雅之類名醫(yī)院就診，因此這一變量對房價并不存在很大影響。

(二)高級住宅

跟普通住宅一樣，高級住宅在地鐵和公園變量上也呈顯著性。但前者的顯著程度低于普通住宅，后者的顯著程度高于普通住宅。這說明地鐵的建成對周邊的貴價樓盤也存在著價格上的影響，對購買這些高價樓盤的消費(fèi)者來說，地鐵房不僅是為居住和出行提供了便捷，還有潛在的升值可能，因此很多消費(fèi)者會選擇購買地鐵房作為投資。

購買高級住宅的消費(fèi)者擁有著更雄厚的財(cái)力，在為子女擇校時，可能會更多考慮私立學(xué)校，再加上名校效應(yīng)和寄宿制度的影響，距最近中學(xué)的距離在高級住宅的回歸中并不顯著。類似于普通住宅，伴隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，臨近醫(yī)院的距離對高級住宅的價格也不存在很大影響。

(三)結(jié)論

在這些變量中，對長沙房價起到影響的是距最近地鐵口的距離及距最近公園的距離?？梢婇L沙第一條地鐵的修建和通車對房地產(chǎn)市場造成了很大的沖擊，相比之下，距離地鐵口近的樓盤售價更高。同時，在人們的印象中，距公園近的樓盤往往會帶來更好的居住體驗(yàn)，因此在長沙，距離公園近的樓盤也擁有著更高的售價。同時，回歸結(jié)果也顯示，距離最近中學(xué)的距離、距離最近公交站的距離及距離最近醫(yī)院的距離對房價影響不大，這可能是名校效應(yīng)、私家車數(shù)量激增和網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的普及導(dǎo)致的，也受到長沙居民長久消費(fèi)觀念的影響。(作者單位：湘潭大學(xué))

[1]Wen-ChiLiao,XizhuWang.Hedonichousepricesandspatialquantileregression[J].JournalofHousing Economics, 2012, 21: 16-27.

羅蕾(1993—)，女，漢族，湖南湘潭市人，湘潭大學(xué)在讀碩士研究生，湘潭大學(xué)應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)，研究方向：金融經(jīng)濟(jì)學(xué)。