高校經(jīng)營(yíng)性用房租賃價(jià)格模型及價(jià)格影響因素權(quán)重確定

廖小鳳 段雅馨

【摘要】本文通過(guò)市場(chǎng)調(diào)查，在分析客戶(hù)對(duì)高校經(jīng)營(yíng)性用房選擇偏好的基礎(chǔ)上，找出影響高校經(jīng)營(yíng)性用房租賃價(jià)格的主要因素，依此設(shè)定“高校標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)營(yíng)性用房”并量化不同價(jià)格影響因素的權(quán)重，建立高校經(jīng)營(yíng)性用房租賃價(jià)格模型，以使高校資產(chǎn)管理者能有效快速了解經(jīng)營(yíng)性用房租賃價(jià)格。同時(shí)可以使高校經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)管理者通過(guò)“高校標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)營(yíng)性用房”來(lái)了解本校可出租經(jīng)營(yíng)性用房的差距并有所改進(jìn)。

【關(guān)鍵詞】經(jīng)營(yíng)性用房;租賃價(jià)格;選擇偏好;價(jià)格模型;標(biāo)準(zhǔn)價(jià)調(diào)整法;權(quán)重

【Abstract】Based on the market investigation， this paper analyzes the preferences of the customers on the choice of the University's business premises， finds out the main factors that affect the rental price of the University's business premises， and then sets up the "standard business premises of the university" and quantifies the weights of different price influencing factors. The price model of management house is established in order to make the asset managers of universities know the management house lease price effectively and quickly. At the same time， it can make the management of the University's management assets understand the gap and improve through the "standard management of colleges and universities".

【Key words】Business premises;Lease price; price model; Standard Price Adjustment Method correction coefficient;weight

1. 前言

國(guó)內(nèi)外對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格影響因素的研究很多，發(fā)現(xiàn)了一些廣為人知的因素，如人口、GDP、交通便利性、商業(yè)發(fā)達(dá)程度等[1-5]。如Seiler、Bond和Seiler分析了伊利湖景觀對(duì)1172個(gè)湖濱和鄰近地產(chǎn)的影響，統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，景觀、房齡、內(nèi)部空間布局、質(zhì)量、面積、地下建筑等要素與價(jià)格有顯著相關(guān)性[6-7]。周春山等認(rèn)為區(qū)位、市場(chǎng)供需、宏觀政策、人文環(huán)境等對(duì)商品房有顯著影響[8];任超群等通過(guò)分析北京市八個(gè)城區(qū)的面板數(shù)據(jù)，認(rèn)為房?jī)r(jià)是由人們的預(yù)期引起的[9]。

在對(duì)經(jīng)營(yíng)性用房?jī)r(jià)格影響因素上，李紅波等以商業(yè)綜合體內(nèi)商鋪為研究對(duì)象，得出影響商鋪?zhàn)赓U的因素主要有品牌知名度、商城內(nèi)部可見(jiàn)度、商鋪面積、租約期限[10];張曉平等對(duì)辦公用地投標(biāo)租賃影響因素進(jìn)行了研究，認(rèn)為區(qū)位布局、向心集聚性、同業(yè)集聚性、區(qū)位便捷度與租賃空間分異關(guān)聯(lián)密切[11]。

從價(jià)格模型上，聶沖等構(gòu)建了位置特征、類(lèi)型特征和租戶(hù)特征三維度價(jià)格模型，結(jié)果表明購(gòu)物中心非主力店對(duì)位置較敏感，非主力店的零售類(lèi)型的異質(zhì)性對(duì)購(gòu)物中心的盈利有巨大貢獻(xiàn)[12];孫玉梅等構(gòu)建了灰色關(guān)聯(lián)度模型，得出了生產(chǎn)總值、消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、投資額、人均居住面積、人口總數(shù)、人均可支配收入、城市化水平、房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資額等因素與價(jià)格的絕對(duì)關(guān)聯(lián)度與相對(duì)關(guān)聯(lián)度[13];劉勤等構(gòu)建了租賃與投資內(nèi)部收益率相互關(guān)系的財(cái)務(wù)模型，該研究顯示，商業(yè)地產(chǎn)的投資回報(bào)與該地區(qū)的交通便利程度、居民人均消費(fèi)能力呈現(xiàn)顯著正相關(guān)[14]。

綜述所述，國(guó)內(nèi)外對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格或租金的影響因素研究比較多，并建立了不同的價(jià)格模型。但對(duì)于高校經(jīng)營(yíng)性用房的價(jià)格或租金影響因素的研究較少。高校經(jīng)營(yíng)性用房有其自身的特點(diǎn)，在不考慮宏觀因素的情況下，本文擬從微觀角度入手，分析西安市內(nèi)高校經(jīng)營(yíng)性用房的個(gè)體特征、區(qū)域特征。

首先采用公眾調(diào)查的方法，找出租戶(hù)對(duì)高校經(jīng)營(yíng)性用房選擇偏好及對(duì)租賃價(jià)格影響因素，基于租戶(hù)需求調(diào)查分析結(jié)果，確定符合西安市高校經(jīng)營(yíng)性用房租賃價(jià)格的主要影響因素。在此基礎(chǔ)上，設(shè)定“高校標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)營(yíng)性用房”，建立標(biāo)準(zhǔn)價(jià)調(diào)整租賃價(jià)格模型。

2. 租戶(hù)對(duì)高校校園經(jīng)營(yíng)性用房選擇偏好調(diào)查

從文獻(xiàn)分析中發(fā)現(xiàn)，影響經(jīng)營(yíng)性用房租賃價(jià)格的因素眾多，不同的地域、不同時(shí)期都有不同的因素與經(jīng)營(yíng)性用房租金有顯著的相關(guān)性。為了提高研究效率，本文以網(wǎng)絡(luò)調(diào)查和實(shí)地調(diào)查的方法，在西安市范圍內(nèi)，對(duì)公眾特別是從商人員對(duì)高校經(jīng)營(yíng)性用房的偏好進(jìn)行調(diào)查，以確認(rèn)高校經(jīng)營(yíng)性用房哪些特征（屬性）會(huì)受到租戶(hù)的需求偏好，為租賃價(jià)格修正提供參考。

2.1 調(diào)查方案

本次調(diào)研要求在西安市多個(gè)高校的經(jīng)營(yíng)性用房的租戶(hù)進(jìn)行隨機(jī)抽樣調(diào)查，受訪(fǎng)者年齡在20～60歲之間。詢(xún)問(wèn)他們高校的經(jīng)營(yíng)性用房吸引力特征以及對(duì)這些用房的描述或評(píng)論等，并統(tǒng)計(jì)被多次提及描述或評(píng)論要素，試圖找出租戶(hù)的偏愛(ài)與高校特征的關(guān)系，從而了解人們選擇高校經(jīng)營(yíng)性用房所考量的因素。

調(diào)研采用問(wèn)卷方式進(jìn)行，問(wèn)卷內(nèi)容如下：

調(diào)研地點(diǎn)的位置如圖1所示，范圍覆蓋了長(zhǎng)安大學(xué)、西安交通大學(xué)、西北大學(xué)、西安電子科技大學(xué)、西北工業(yè)大學(xué)、建筑科技大學(xué)、西安音樂(lè)學(xué)院、西安科技大學(xué)、西北政法大學(xué)和西安財(cái)經(jīng)大學(xué)等西安市內(nèi)的文、理、工各類(lèi)代表性高校。由于受城市規(guī)劃影響，西安市的高校多位于雁塔區(qū)、碑林區(qū)等文化商業(yè)區(qū)集中的區(qū)域，調(diào)查結(jié)論可能無(wú)法完全消除受訪(fǎng)者的地區(qū)偏見(jiàn)。

考慮到受訪(fǎng)者不一定具備描述或評(píng)論經(jīng)營(yíng)性用房吸引力特征的能力，本文設(shè)計(jì)了一些關(guān)于表示經(jīng)營(yíng)性用房吸引力的特征的詞匯或短語(yǔ)供受訪(fǎng)者使用，如“校園周邊環(huán)境好”、“服務(wù)對(duì)象學(xué)生多，素質(zhì)高”、“交通便利”、“房屋結(jié)構(gòu)好”等，但不代表調(diào)查人員的傾向，并且調(diào)查人員不能對(duì)受訪(fǎng)者有任何干擾性提示，以保證結(jié)果的公正性。我們相信這些調(diào)研結(jié)果能夠說(shuō)明西安市的居民或者到西安市經(jīng)商的人員對(duì)他們所租用的高校經(jīng)營(yíng)性用房的看法。除了詢(xún)問(wèn)從商人員對(duì)已有經(jīng)營(yíng)性用房的看法外，還要詢(xún)問(wèn)被訪(fǎng)者心中最具吸引力的經(jīng)營(yíng)性用房的特征或?qū)傩悦枋?，并記錄下被訪(fǎng)者的評(píng)論。因?yàn)槲覀儫o(wú)法事先了解被訪(fǎng)問(wèn)客戶(hù)的基本情況，特別是租戶(hù)的知識(shí)水平，因此，我們不能完全肯定所有的調(diào)查都會(huì)得到被訪(fǎng)租戶(hù)的評(píng)論。

2.2 調(diào)研結(jié)果分析

在2019年3月1日至3月5日，在上述地點(diǎn)連續(xù)進(jìn)行了租戶(hù)走訪(fǎng)調(diào)查，共收集樣本408份。圖2是關(guān)于租戶(hù)經(jīng)營(yíng)類(lèi)型的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，可以看出，高校周邊租房客戶(hù)主要從事餐飲和零售業(yè)務(wù)，兩者占調(diào)查客戶(hù)的75%。表1是租戶(hù)對(duì)高校周邊經(jīng)營(yíng)性用房與非高校周邊經(jīng)營(yíng)性用房的比較。在租戶(hù)看來(lái)，高校周邊商鋪與非高校周邊商鋪的最大的不同是“學(xué)生人多、聚集”和“人文環(huán)境好”，分別占調(diào)查客戶(hù)的39%和21%。這可能也是他們選擇高校周邊做生意的主要原因。另外，本文在租戶(hù)對(duì)高校周邊經(jīng)營(yíng)性用房的評(píng)價(jià)中，一些人也表達(dá)了對(duì)高校周邊經(jīng)營(yíng)性用房的負(fù)面評(píng)價(jià)，如“經(jīng)營(yíng)性用房經(jīng)營(yíng)范圍受限太多”。這些數(shù)據(jù)反映在表1的“其他”一欄，共有30人，占7%以上。

在對(duì)租戶(hù)心目中理想的經(jīng)營(yíng)性用房調(diào)查中，本文發(fā)現(xiàn)不管用于從事什么經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)，一層商鋪是租戶(hù)心中最理想的選擇，占92%。多數(shù)租戶(hù)希望高校周邊經(jīng)營(yíng)性用房位于繁華、臨街面數(shù)多、交通便利（200m內(nèi)有公交或地鐵站）和通達(dá)性好的地段。但對(duì)經(jīng)營(yíng)性用房可使用面積、進(jìn)深、面寬等方面要求，表現(xiàn)出多樣性，沒(méi)有明顯的規(guī)律，這可能與租戶(hù)所經(jīng)營(yíng)的業(yè)務(wù)類(lèi)型有關(guān)，結(jié)果如圖3所示。

2.3高校標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)營(yíng)性用房的確定

從作者對(duì)租戶(hù)和高校周邊商鋪調(diào)查的結(jié)果來(lái)看，高校周邊的經(jīng)營(yíng)性用房都有很多共性特征，如臨街情況、房屋結(jié)構(gòu)、交通便利性、通達(dá)性和商業(yè)聚集度等狀況十分相似。因此，在調(diào)查的基礎(chǔ)上確定高校標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)營(yíng)性用房，明確標(biāo)準(zhǔn)房的若干主要的內(nèi)、外部特征。本文提出的高校標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)營(yíng)性用房的量化和定性描述如表2所示。

3. 經(jīng)營(yíng)性用房租賃價(jià)格模型及修正系數(shù)確定

3.1經(jīng)營(yíng)性用房租賃價(jià)格模型的建立

標(biāo)準(zhǔn)價(jià)調(diào)整法是依據(jù)設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)房地產(chǎn)價(jià)格，通過(guò)利用有關(guān)調(diào)整系數(shù)將標(biāo)準(zhǔn)房地產(chǎn)價(jià)格調(diào)整為各宗待估房地產(chǎn)價(jià)格的一種方法，該方法適用于批量估價(jià)。

根據(jù)所設(shè)定的高校標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)營(yíng)性用房，本文提出以下高校經(jīng)營(yíng)性用房租賃價(jià)格模型。

式中：P為待估對(duì)象價(jià)格（元）;P0為高校標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)營(yíng)性用房?jī)r(jià)格（元），W1到W7為標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)營(yíng)性用房?jī)r(jià)格影響因素的權(quán)重，到為待估對(duì)象與標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)營(yíng)性用房差異的修正系數(shù)。

3.2 標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)營(yíng)性用房?jī)r(jià)格影響因素權(quán)重的確定

層次分析法是著名運(yùn)籌學(xué)家薩迪提出的一種用于處理多因素決策的方法，將影響目標(biāo)的有關(guān)元素分解成若干層次，如目標(biāo)層、準(zhǔn)則層、方案層等，然后在分層的基礎(chǔ)上進(jìn)行定性和定量分析。

層次分析法的步驟具體如下：

（1）建立層次結(jié)構(gòu)

根據(jù)調(diào)查高校周邊商用房租金影響因素的結(jié)果，將因素劃分為若干層次。上層元素對(duì)下一層的元素起支配作用。據(jù)此，我們建立如下租金影響因素層次結(jié)構(gòu)

（2）構(gòu)造判斷矩陣

層次模型建立后，對(duì)同層之間因素進(jìn)行兩兩比較，構(gòu)造判斷矩陣。依照專(zhuān)家意見(jiàn)和相關(guān)數(shù)據(jù)資料，采用傳統(tǒng)的九標(biāo)度法，按下表所示標(biāo)度含義對(duì)影響因素兩兩對(duì)比，從而建立各層次的判斷矩陣。

（3）計(jì)算各層因素權(quán)重

權(quán)重問(wèn)題就是計(jì)算判斷矩陣最大特征根及特征向量的問(wèn)題。在實(shí)際應(yīng)用中，可以用方根法來(lái)計(jì)算判斷矩陣的最大特征根及特征向量。計(jì)算步驟如：①計(jì)算判斷矩陣每行元素的乘積Mi，。②計(jì)算行元素乘積的n次方根得到向量。③將向量Wi*歸一化處理，。④計(jì)算判斷矩陣的最大特征根。⑤將與臨界值表中數(shù)值比對(duì)，檢驗(yàn)判斷矩陣的一致性。通過(guò)引入一致性指標(biāo)CI=（λmax-n）/（n-1），然后求取一致性比率CR=CI/RI，當(dāng)CR<0.1時(shí)，即認(rèn)為判斷矩陣有滿(mǎn)意的一致性。其中RI為平均隨機(jī)一致性指標(biāo)。1到9階矩陣的RI值如下表所示。

我們通過(guò)向相關(guān)發(fā)調(diào)查函，根據(jù)9標(biāo)度法對(duì)商用房租金影響因素評(píng)分。

二級(jí)因素對(duì)區(qū)域因素的判斷矩陣：

最終得到租金價(jià)格影響因素的各自權(quán)重，如下：

4. 結(jié)語(yǔ)

4.1研究結(jié)論

通常情況下，商用房租金形成機(jī)制較復(fù)雜。對(duì)于租金的確定，不僅需要出租人對(duì)房地產(chǎn)估價(jià)有一定的了解，并且需要出租人對(duì)房地產(chǎn)租賃市場(chǎng)有充分的認(rèn)識(shí)。以往在出租商用房的過(guò)程中，出租人要么通過(guò)選取多個(gè)交易實(shí)例與自己的商用房來(lái)進(jìn)行比較來(lái)確定租金，要么通過(guò)找房地產(chǎn)估價(jià)機(jī)構(gòu)進(jìn)行咨詢(xún)，這不僅勞動(dòng)量大又浪費(fèi)錢(qián)財(cái)。

本課題的研究有如下效果：①簡(jiǎn)單方便，應(yīng)用型強(qiáng)。只需要將待出租房租金影響因素與標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)營(yíng)性用房基準(zhǔn)因素比較，就能快速鎖定二者之間的差異，進(jìn)而確定租金。②適應(yīng)快速估價(jià)和批量估價(jià)，提高工作效率。

4.2? 研究不足

由于市場(chǎng)的復(fù)雜性，任何一種方式方法都不能盡善盡美，都會(huì)產(chǎn)生一定誤差。我們的目的是快速而不失公允地確定商用房租金價(jià)格。限于作者的研究水平，本文有幾個(gè)不足方面：①基于市場(chǎng)是不斷變動(dòng)的，本文沒(méi)有對(duì)標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)營(yíng)性用房的租金價(jià)格進(jìn)一步研究，這就需要高校經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)管理者時(shí)常了解租賃市場(chǎng)，按照所設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)營(yíng)性用房的特點(diǎn)去調(diào)查標(biāo)準(zhǔn)租金②限用作者掌握資料的情況，未對(duì)標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)營(yíng)性用房與非標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)營(yíng)性用房的差異產(chǎn)生的修正系數(shù)進(jìn)行進(jìn)一步研究。③因房地產(chǎn)市場(chǎng)是一直變化的，所以特定類(lèi)型物業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)營(yíng)性用房的特征也是變化的，這需要在房地產(chǎn)市場(chǎng)出現(xiàn)大變化時(shí)重新設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)營(yíng)性用房。

參考文獻(xiàn)：

1. John M. Clapp. A new test for equitable real estate tax assessment [J]. Journal of Real Estate Finance and Economics， 1990，3（3）：233-249.

2. Benson， E.， J. Hanson， The Influence of Canadian Investment on U.S. Residential Property Values [J]. Journal of Real Estate Research， 1997，13（3）：231-250.

3. Brown， G.， H. Pollakowski. Economic Value of Shoreline [J]. The Review of Economics and Statistics， 1977，59（3）：231-249.

4. Darling， A. Measuring Benefits Generated by Urban Water Parks [J]. Land Economics， 1973，49（1）：23-24.

5. Davies，Graham. An econometric analysis of residential amenity [J]. Urban Studies， 1974，11（2）：217-225.

6. Correll， M.， J. Lillydahl and L. Singell. The effects of greenbelts on residential property values： Some findings on the political economy of open space [J]. Land Economics， 1978，54：207-217.

7. Plattner， Robert H， Campbell， Thomas J. A Study of the Effect of Water View on Site Value [J]. The Appraisal Journal， 1978，46（1）：20-25.

8. 周春山，羅彥. 近10年廣州市房地產(chǎn)價(jià)格的空間分布及其影響[J] .城市規(guī)劃，2004，28（3）：52-56.Zhou Chunshan， Luo Yan. The spatial distribution of the real estate price in Guangzhou in last decade and its effect on urban restructuring [J]. City Planning Review， 2004，28（3）：52-56. （in Chinese）

9. 任超群，吳璟，鄧永恒. 預(yù)期對(duì)租金房?jī)r(jià)比變化的影響作用研究——基于住房使用成本模型的分析[J].浙江大學(xué)學(xué)報(bào)（人文社會(huì)科學(xué)版），2013，43（1）：58-72.?Ren Chaoqun， Wu Jing， Deng Yongheng. The effect of Market expectation on the chang of housing rent to price ratio： An analysis based on user cost mode [J]. Journal of Zhejiang University （Humanities and Social Sciences）， 2013，43（1）：58-72. （in Chinese）

10. 李紅波，鄭曉英. 基于物元分析法商鋪?zhàn)饨鹪u(píng)估[J].江西科學(xué)， 2016，34（2）：262-265+280.Li Hongbo， Zheng Xiaoying. Appraising the stores rent based on the matter element analysis theory [J].Jiangxi Science，2016，34（2）：262-265+280. （in Chinese）

11. 張曉平，封強(qiáng)，李媛芳. 北京市辦公用地投標(biāo)租金空間分異與影響因素[J].經(jīng)濟(jì)地理，2013，33（3）：73-78+92.Zhang Xiaoping， Feng Qiang， Li Yuanfang. Spatial heterogeneity and locational determinants of bid-rent of office land in Beijing [J]. Economic Geography， 2013，33（3）：73-78+92. （in Chinese）

12. 聶沖，賈生華. 購(gòu)物中心非主力店租金決定因素與租戶(hù)組合實(shí)證研究[J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2010（8）：103-108.Nie Chong， Jia Shenghua. Empirical study on rent determinants and tenant portfolio of non-main shopping malls[J]. Finance & Trade Economics，2010（8）：103-108. （in Chinese）

13. 孫玉梅，武立廣. 影響房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格因素的灰色關(guān)聯(lián)度分析——以云南省昆明市為例[J].河南科學(xué)，2013，31（6）：899-903.Sun Yumei， Wu Liguang. Grey correlative degree analysis of factors affecting prices in the real estate market——The case of Kunming city， Yunnan Province[J]. Henan Science，2013，31（6）：899-903.（in Chinese）

14. 劉勤，鄭亞蘇. 零售商業(yè)地產(chǎn)投資回報(bào)與租金價(jià)格關(guān)系研究——以大型商業(yè)零售連鎖企業(yè)為例[J].價(jià)格理論與實(shí)踐，2007（7）：48-49.Liu Qin， Deng Yafang. Research on the relationship between return on investment and rent price of retail commercial real estate： A case study of large commercial retail chain enterprises [J]. Price： Theory & Practice，2007（7）：48-49.