基于特征價(jià)格模型的共享短租差異化定價(jià)研究

牛新艷

（山東財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院，山東濟(jì)南 250014）

引言

共享短租是將閑置住宅提供給他人短期使用的一種共享經(jīng)濟(jì)模式，自出現(xiàn)以來(lái)一直保持快速發(fā)展勢(shì)頭，并在一定程度上對(duì)傳統(tǒng)酒店行業(yè)造成沖擊。然而，在其高速發(fā)展的背后也存在諸多問(wèn)題，特別是沒(méi)有形成統(tǒng)一的行業(yè)規(guī)范，給監(jiān)管工作造成很大的困難。2020年12月24日，北京市住房城鄉(xiāng)建設(shè)委、公安局、網(wǎng)信辦、文旅局四部門(mén)印發(fā)了《關(guān)于規(guī)范管理短租住房的通知》，旨在加強(qiáng)對(duì)共享短租市場(chǎng)的管理，促進(jìn)其健康持續(xù)發(fā)展。眾所周知，不論是購(gòu)買還是租用，價(jià)格問(wèn)題始終是房地產(chǎn)市場(chǎng)的基本問(wèn)題。對(duì)于短租市場(chǎng)來(lái)說(shuō)，合理的定價(jià)機(jī)制是保障其規(guī)范管理的重要一環(huán)，特別是短租價(jià)格指數(shù)的編制，能夠及時(shí)客觀的反映市場(chǎng)變化，便于監(jiān)管部門(mén)發(fā)現(xiàn)異常交易行為并進(jìn)行糾正。然而由于統(tǒng)計(jì)方法缺陷以及主觀選樣偏差，導(dǎo)致目前還未形成短租價(jià)格指數(shù)，現(xiàn)存的房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)，無(wú)法完全適應(yīng)短租市場(chǎng)特點(diǎn)，不能客觀地反映市場(chǎng)運(yùn)行情況。當(dāng)前對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的統(tǒng)計(jì)方法主要包括平均法、重復(fù)交易法、特征價(jià)格法。與其他兩種方法相比，特征價(jià)格法在房?jī)r(jià)指數(shù)編制方面具有明顯的優(yōu)勢(shì)。首先，平均法難以滿足同質(zhì)可比的要求。這種方法實(shí)際上假設(shè)除單元面積以外的房產(chǎn)屬性都是勻質(zhì)的，在當(dāng)前城市化進(jìn)程加速推進(jìn)的過(guò)程中，位置和周邊基礎(chǔ)設(shè)施在各個(gè)屬性中的權(quán)重越來(lái)越大，而這種做法顯然會(huì)造成價(jià)格統(tǒng)計(jì)出現(xiàn)系統(tǒng)性的偏差。其次，重復(fù)交易法在編制價(jià)格指數(shù)時(shí)要求本期統(tǒng)計(jì)價(jià)格的樣本與上一期的樣本一致，這就解決了平均法在統(tǒng)計(jì)中非同質(zhì)的問(wèn)題。然而，這一方法也會(huì)受樣本約束導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)上的偏差：比如首次交易的房產(chǎn)難以進(jìn)入統(tǒng)計(jì)，再比如某些重要地區(qū)因缺少兩次交易未能進(jìn)入樣本從而導(dǎo)致偏差，特別是在交易量較少的情況也可能導(dǎo)致系統(tǒng)性的低估。特征價(jià)格法的最大優(yōu)勢(shì)在于：它通過(guò)建立方程將房地產(chǎn)的每一個(gè)特征都給出定價(jià)，這樣就解決了非同質(zhì)可比的問(wèn)題，同時(shí)可以為非交易的房產(chǎn)計(jì)算出市場(chǎng)價(jià)格。由于共享短租房源的本質(zhì)是自有住宅，特征價(jià)格模型在住宅價(jià)格評(píng)估中表現(xiàn)出明顯優(yōu)勢(shì)，因此本文選用特征價(jià)格模型對(duì)共享短租房源進(jìn)行定價(jià)。

在使用短租價(jià)格數(shù)據(jù)建立特征價(jià)格模型的過(guò)程中，我們發(fā)現(xiàn)不同地區(qū)、不同城市間建立的特征價(jià)格模型存在一定的差別。即便在同一城市中，由于房源所處區(qū)域的不同，其價(jià)格特征的作用方式和作用強(qiáng)度也有不同程度的差異。隨著對(duì)共享短租行業(yè)管理的逐步深入，建立合理規(guī)范的定價(jià)模型勢(shì)在必行，而差異化的定價(jià)是保證價(jià)格合理性的基本需求。

一、共享短租定價(jià)研究現(xiàn)狀

自20世紀(jì)60年代以來(lái)，特征價(jià)格研究蓬勃發(fā)展。國(guó)外方面，F(xiàn)erri[1]將特征價(jià)格指數(shù)與傳統(tǒng)方法編制的房?jī)r(jià)進(jìn)行了對(duì)比，結(jié)果發(fā)現(xiàn)1965至1975年間傳統(tǒng)指數(shù)上漲86.2%，而特征價(jià)格指數(shù)僅為59.2%；其原因是后者剔除了由于樣本住房樓齡的縮短、住房設(shè)備的改善等因素對(duì)價(jià)格的影響。Case等[2]對(duì)特征價(jià)格指數(shù)、加權(quán)重復(fù)銷售指數(shù)和混合模型方法的結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比。Hill等[3]使用三種方法對(duì)澳大利亞悉尼市2001至2006年間出現(xiàn)的樓價(jià)暴漲和暴跌進(jìn)行了測(cè)度，結(jié)果表明三者測(cè)度大體一致。特征價(jià)格法除了在房?jī)r(jià)指數(shù)編制方面的優(yōu)勢(shì)以及在房產(chǎn)稅稅基計(jì)算中的應(yīng)用外，還有其他廣泛應(yīng)用，最主要的應(yīng)用是對(duì)公共產(chǎn)品和非市場(chǎng)產(chǎn)品的評(píng)估。這方面較早的一篇文獻(xiàn)是Ridker和Henning[4]關(guān)于空氣污染的研究，他們以圣路易斯市為樣本實(shí)證研究了空氣污染對(duì)房?jī)r(jià)影響的分析。Zabel和Kiel[5]對(duì)美國(guó)4個(gè)城市的空氣污染對(duì)房?jī)r(jià)的影響進(jìn)行了研究。關(guān)于水環(huán)境方面，Bin等[6]對(duì)北卡羅來(lái)納州的海岸線房?jī)r(jià)受洪水影響的程度進(jìn)行了分析，驗(yàn)證了住宅市場(chǎng)和保險(xiǎn)市場(chǎng)的均衡是一致的。

國(guó)內(nèi)方面，祈神軍等[7]發(fā)現(xiàn)基于Hedonic模型的廈門(mén)市房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)除了能反應(yīng)價(jià)格變化外，還能準(zhǔn)確地反映廈門(mén)市房地產(chǎn)市場(chǎng)供求關(guān)系。蔡真等[8]建立了北京地區(qū)的住宅特征價(jià)格模型，提取出影響北京市住宅價(jià)格的主要特征。董倩[9]將特征價(jià)格法與重復(fù)交易法組合在一起，提出一種新的房?jī)r(jià)指數(shù)編制方法。陳永偉和陳立中[10]則首次考察了空氣環(huán)境對(duì)房?jī)r(jià)的影響。

共享短租定價(jià)方面，Gibbs等[11]研究了39837個(gè)Airbnb房源的屬性和銷售信息以及來(lái)自五個(gè)市場(chǎng)的1025家酒店的數(shù)據(jù)，探索Airbnb房東使用動(dòng)態(tài)定價(jià)的程度，并將他們的定價(jià)策略與酒店的定價(jià)策略進(jìn)行了對(duì)比。DWang和JL Nicolau[12]使用普通最小二乘法和分位數(shù)回歸方法，對(duì)Airbnb上的33個(gè)城市的住宿租賃報(bào)價(jià)進(jìn)行了研究，以確定數(shù)字市場(chǎng)中基于共享經(jīng)濟(jì)的住宿供應(yīng)的價(jià)格決定因素。王春英和陳宏民[13]以小豬短租網(wǎng)站上的10個(gè)重要旅游城市的12527個(gè)房源為研究對(duì)象，使用最小二乘回歸以及分位數(shù)回歸的方法，對(duì)9個(gè)可能影響房源定價(jià)的因素進(jìn)行分析，得出房源特性、地理位置與配套設(shè)施、房東特性及消費(fèi)者評(píng)價(jià)對(duì)共享短租平臺(tái)房源定價(jià)均有不同程度的影響。牛阮霞和何硯[14]對(duì)螞蟻短租平臺(tái)31個(gè)城市房源數(shù)據(jù)進(jìn)行OLS和分位數(shù)回歸，研究了八大類共18個(gè)特征變量對(duì)共享住宿平臺(tái)房源價(jià)格的影響，發(fā)現(xiàn)各影響因素不僅在不同價(jià)位水平的房源中存在差異，在不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的城市的房源中也不盡相同。

在現(xiàn)有的關(guān)于共享短租房源定價(jià)研究中，多數(shù)工作集中在對(duì)價(jià)格影響因素的整體歸納和分析上，對(duì)差異化定價(jià)的討論相對(duì)缺乏，對(duì)時(shí)間因素的影響也鮮有考量。本文將這兩方面作為切入點(diǎn)，從時(shí)間和空間兩個(gè)維度對(duì)差異化定價(jià)的必要性和合理性進(jìn)行探討，進(jìn)一步改進(jìn)和完善共享短租房源定價(jià)模型。

二、特征價(jià)格模型的建立

特征價(jià)格法認(rèn)為：特定住房?jī)r(jià)格由其包含的各種特征以及每種特征的特征價(jià)格決定，通過(guò)大量數(shù)據(jù)反映的特征信息可以將房屋的價(jià)格逐一分解出來(lái)。其公式可表示成如下形式：

其中，c為常數(shù)項(xiàng)，X1…Xn分別為住房的n個(gè)特征因素，β1…βn分別為對(duì)應(yīng)的特征價(jià)格，Dt為時(shí)間虛擬變量，at為時(shí)間虛擬變量系數(shù)，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

（一）共享短租房源價(jià)格特征選取及數(shù)據(jù)說(shuō)明

為了研究短租房源在不同地域的特征價(jià)格差異，我們選擇上海市的短租房源作為研究對(duì)象。上海市一方面是熱門(mén)旅游城市，另一方面也是商務(wù)旅行的重點(diǎn)城市，短期旅游和商務(wù)出差的人組成了共享短租的主要客戶群體。我們?cè)诠蚕矶套馄脚_(tái)上選取上海市2018年1月至2019年12月的短租房源數(shù)據(jù)，從而規(guī)避疫情對(duì)短租市場(chǎng)造成的影響。本文在定價(jià)模型建立過(guò)程中將時(shí)間因素作為虛擬變量加入其中，不僅反映不同區(qū)域的房源在各個(gè)特征上的定價(jià)差異，同時(shí)反映出節(jié)假日等時(shí)間因素對(duì)短租價(jià)格的影響。

由于上海在全域范圍內(nèi)房產(chǎn)價(jià)格有兩個(gè)制高點(diǎn)，因此我們有針對(duì)性地建立兩個(gè)方程：一個(gè)是針對(duì)浦西，一個(gè)是針對(duì)浦東，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)兩個(gè)區(qū)域在短租房源價(jià)格特征上的異同。其中浦西地區(qū)的中心確定為太平橋公園附近的翠湖天地嘉苑小區(qū)，浦東地區(qū)的中心確定為陸家嘴附近的湯臣一品小區(qū)。另外，考慮到周邊環(huán)境對(duì)價(jià)格正負(fù)效應(yīng)在空間上的差異，我們?cè)谶M(jìn)行鄰里和區(qū)位特征考察時(shí)，分別考慮了房源所在小區(qū)周邊300米、500米、800米和1000米四種情況。

短租價(jià)格特征的選取與住宅特征不同，通常短租房源不提供房屋的面積、朝向等信息，租客更關(guān)心的往往是房源能居住的人數(shù)，是否要與其他人合住等具體的居住信息。因此，綜合考慮短租房源的特點(diǎn)，我們選擇了四個(gè)部分的指標(biāo)，包括：居住特征、鄰里特征、區(qū)位特征和政策特征。本文結(jié)合前人研究成果以及既有數(shù)據(jù)條件選取如下特征進(jìn)入計(jì)算，見(jiàn)表1。這里就有關(guān)特征的計(jì)算方法作兩點(diǎn)說(shuō)明：一是關(guān)于部分鄰里特征的賦值說(shuō)明。商業(yè)環(huán)境，我們統(tǒng)計(jì)的信息類型只包括大型商場(chǎng)、市場(chǎng)這兩類，市場(chǎng)包括古玩市場(chǎng)、美食街等與游客相關(guān)性較高的類型，其中大型商場(chǎng)得分為2，市場(chǎng)得分為1；醫(yī)療條件包括醫(yī)院和診所兩類，醫(yī)院得分為2，診所得分為1；旅游資源主要考慮房源周邊一定范圍內(nèi)的旅游景區(qū)數(shù)量，普通景區(qū)得分0.5，3A級(jí)景區(qū)得分1，4A級(jí)景區(qū)得分2，5A級(jí)景區(qū)得分2.5；公共場(chǎng)所，統(tǒng)計(jì)包括公園、場(chǎng)館、游樂(lè)場(chǎng)，這些設(shè)施與人們的休閑娛樂(lè)都相關(guān)，我們只統(tǒng)計(jì)數(shù)量，不對(duì)它們所產(chǎn)生的效用高低進(jìn)行區(qū)分。第二點(diǎn)說(shuō)明是關(guān)于區(qū)位特征中房源距區(qū)域中心距離的計(jì)算。我們視同一小區(qū)所有房源到區(qū)域中心的距離是相等的，即小區(qū)內(nèi)房源之間的距離差距可以忽略；對(duì)于特別大型的小區(qū)，我們將其分割成若干小塊；然后應(yīng)用googleearth軟件標(biāo)注出小區(qū)中心的經(jīng)緯度以及城市中心的經(jīng)緯度，進(jìn)而計(jì)算兩者之間的距離。

表1 短租房源特征價(jià)格指標(biāo)

（二）共享短租房源特征價(jià)格綜合分析

圖2與圖3分別繪制了上海市浦西地區(qū)和浦東地區(qū)房源取對(duì)數(shù)后，隨距地區(qū)中心距離的變化情況。

圖2 浦西地區(qū)房源價(jià)格在地理空間上的差異

圖3 浦東地區(qū)房源價(jià)格在地理空間上的差異

從圖中可以看出，房源價(jià)格隨距離增加呈逐漸下降趨勢(shì)，但其下降趨勢(shì)并不是線性比例的下降，而是減速下降。這提示我們方程的形式應(yīng)該包括二次形式。圖中的價(jià)格下降趨勢(shì)中呈現(xiàn)鋸齒形態(tài)，我們?cè)O(shè)想這是由四個(gè)方面的原因造成的：一是預(yù)訂政策之間的差異，二是是否整租導(dǎo)致的差異，三是交通便利性導(dǎo)致的差異，四是房源周邊的資源導(dǎo)致的差異。其中，預(yù)訂政策包括是否自助入住、能否隨時(shí)退訂和是否有押金；交通便利性區(qū)分為公交站點(diǎn)帶來(lái)的和地鐵站點(diǎn)帶來(lái)的便利性；周邊資源分為商業(yè)環(huán)境、旅游資源、醫(yī)療資源、公共場(chǎng)所四方面。在此基礎(chǔ)上，時(shí)間虛擬變量的加入有利于觀察短租價(jià)格在不同時(shí)點(diǎn)上的變動(dòng)情況。于是構(gòu)建如下的方程形式：

其中P表示價(jià)格，c為截距項(xiàng)，dis表示房源到區(qū)域中心的距離（單位公里），numb表示房源可容納人數(shù)，traf表示房源周邊的交通數(shù)量（包括地鐵站個(gè)數(shù)和公交站點(diǎn)的個(gè)數(shù)），neib表示房源周邊的資源（與鄰里特征對(duì)應(yīng)），poly是政策虛擬變量，whole是整租虛擬變量，holy是時(shí)間虛擬變量，表示是否為法定節(jié)假日。

在區(qū)位特征中，為了對(duì)交通便利性進(jìn)行合理賦值，我們分別計(jì)算了四種情形下的模型分析結(jié)果，四個(gè)模型分別對(duì)應(yīng)房源所在小區(qū)周邊300米、500米、800米和1000米范圍的交通便利性。檢驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)賦值范圍達(dá)到小區(qū)中心800m范圍時(shí)，地鐵站點(diǎn)系數(shù)通過(guò)T檢驗(yàn)，我們選取800米范圍內(nèi)的交通數(shù)量作為分析標(biāo)準(zhǔn)。較小的半徑范圍難以通過(guò)檢驗(yàn)的原因是，范圍過(guò)小不能充分的包含地鐵站點(diǎn)信息，以小區(qū)中心300米半徑為例，很多大型的小區(qū)自身都覆蓋了這個(gè)面積，因此地鐵便利性賦值大都為0，難以起到區(qū)分作用。公交站點(diǎn)一般布局較密，所以在較小范圍內(nèi)也能有效區(qū)分，不會(huì)出現(xiàn)地鐵便利性在較小范圍內(nèi)不顯著的問(wèn)題。

對(duì)于鄰里特征，我們以相同的思路進(jìn)行分析，選擇對(duì)住宅價(jià)格有顯著影響的鄰里特征進(jìn)入方程，最終確定浦西地區(qū)500米范圍的商業(yè)環(huán)境、1000米范圍的旅游資源、800米范圍的醫(yī)療條件和800米范圍的公共場(chǎng)所進(jìn)入回歸方程；浦東地區(qū)選擇300米范圍的商業(yè)環(huán)境、1000米范圍的旅游資源、500米范圍的醫(yī)療條件和500米范圍內(nèi)的公共場(chǎng)所進(jìn)入回歸方程。

時(shí)間因素選擇上，因?yàn)楣蚕矶套獾南喈?dāng)一部分客戶群體為游客，因此假期是短租房源的需求旺季，往往伴隨著價(jià)格上漲，我們主要考慮元旦、春節(jié)、清明節(jié)、端午節(jié)、勞動(dòng)節(jié)、國(guó)慶節(jié)和中秋節(jié)7個(gè)法定節(jié)假日，將其劃分為長(zhǎng)假和小長(zhǎng)假兩類，使用虛擬變量表示當(dāng)前時(shí)間是否處于假期以及處于哪種類型的假期。變量設(shè)置上，加入的時(shí)間虛擬變量以2018年3月為基底，其他各時(shí)間虛擬變量系數(shù)代表該時(shí)段相對(duì)于2018年3月房源價(jià)格的增長(zhǎng)率。所有時(shí)間虛擬變量都通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。我們將虛擬變量的系數(shù)做簡(jiǎn)單的變換，就能得到基于特征價(jià)格模型的短租房源價(jià)格環(huán)比變動(dòng)情況，并可以由此建立短租價(jià)格指數(shù)。

（三）特征價(jià)格模型的區(qū)域差異分析

表2給出浦東和浦西地區(qū)共享短租房源的特征價(jià)格模型回歸結(jié)果，可以看到，一部分特征因素在兩個(gè)區(qū)域?qū)Χ套夥吭磧r(jià)格表現(xiàn)出類似的作用效果，而另一部分則表現(xiàn)出不同的影響方式。具體分析如下：

表2 上海市短租房源價(jià)格特征回歸結(jié)果

1.居住特征方面，兩個(gè)區(qū)域中容納人數(shù)的系數(shù)均為正，表示短租房源價(jià)格隨可入住人數(shù)的增加而增加，這種增加效應(yīng)在浦西地區(qū)表現(xiàn)得更加明顯。因?yàn)槠治鞯貐^(qū)的短租房源在相同戶型條件下面積普遍較浦東偏小，因此容納人數(shù)的增加會(huì)導(dǎo)致戶型梯度發(fā)生變化，房源價(jià)格的增高也就更加明顯。在是否整租這個(gè)因素上，浦西和浦東地區(qū)的表現(xiàn)基本相同，在容納人數(shù)相同的條件下，整租房源要比分租價(jià)格高。

2.區(qū)位特征方面，不論是浦東還是浦西地區(qū)，距離的系數(shù)皆為負(fù)，表明隨距離的增加，房源價(jià)格是單調(diào)遞減的。但浦東距離系數(shù)的絕對(duì)值大于浦西距離系數(shù)的絕對(duì)值，表示浦東地區(qū)房源價(jià)格隨距離增加下降較快。距離的平方系數(shù)為正，說(shuō)明這種遞減是減速遞減的。地鐵站點(diǎn)在兩個(gè)區(qū)域的系數(shù)皆為正，但在浦東地區(qū)未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。說(shuō)明地鐵站點(diǎn)對(duì)浦西地區(qū)房源價(jià)格有顯著的提升作用，而對(duì)浦東地區(qū)房源價(jià)格的影響不顯著。公交站點(diǎn)的系數(shù)在浦西地區(qū)為正，說(shuō)明周邊公交站點(diǎn)對(duì)浦西地區(qū)房源價(jià)格有顯著的提升作用。區(qū)別于浦西的情況，浦東地區(qū)的公交站點(diǎn)系數(shù)為負(fù)，即公交站點(diǎn)對(duì)房源價(jià)格產(chǎn)生負(fù)效應(yīng)。其原因在于，到上海的游客多數(shù)會(huì)選擇居住在浦西，因?yàn)槠治鞯貐^(qū)的商業(yè)資源和游樂(lè)資源相對(duì)豐富且位置較為集中，地鐵和公交是游客進(jìn)行城市游的首選交通工具。而浦東相較于浦西來(lái)說(shuō)是富人居住區(qū)，浦東居民的日常出行并不依賴于公共交通設(shè)施，有研究表明浦東地區(qū)的住宅價(jià)格不受地鐵設(shè)施的影響。而短租房源多數(shù)為閑置住宅，其價(jià)格必定以住宅價(jià)格作為基礎(chǔ)。同時(shí)，在浦東地區(qū)租賃短租房源的多為短期商務(wù)旅行人士，公共交通亦非其主要出行方式。特別是公交車相較于地鐵來(lái)說(shuō)噪聲較大，會(huì)帶來(lái)噪聲污染和地面交通的擁堵，在一定程度上對(duì)房源價(jià)格造成負(fù)面影響。

3.鄰里特征方面，我們首先觀察商業(yè)環(huán)境。浦西地區(qū)商業(yè)環(huán)境系數(shù)通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，且系數(shù)為正，說(shuō)明房源周邊商業(yè)環(huán)境的繁榮對(duì)其價(jià)格有顯著提升作用，且商業(yè)離小區(qū)越近，作用越明顯。其原因在于上海相較于其他旅游城市來(lái)說(shuō)，自然景觀并不豐富，主打的旅游形式為都市游。尤其浦西地區(qū)，生活氛圍亦偏向于市場(chǎng)化、商業(yè)化，無(wú)論是居民還是游客，對(duì)商業(yè)的接受程度和熱衷度都非常高。浦東地區(qū)的回歸結(jié)果，商業(yè)環(huán)境系數(shù)為負(fù)。區(qū)別于浦西地區(qū)情況，浦東地區(qū)住宅小區(qū)500米范圍內(nèi)的商業(yè)越繁榮，房源價(jià)格越低。其次，在旅游資源方面，浦東和浦西都表現(xiàn)出旅游資源對(duì)房源價(jià)格有正向的影響。從系數(shù)來(lái)看，這種影響在浦西地區(qū)表現(xiàn)的更強(qiáng)，其原因還是在于兩個(gè)地區(qū)短租客戶群體的差異。再次，醫(yī)療條件在多數(shù)短租定價(jià)模型中沒(méi)有被考慮，因?yàn)槎唐诔鲇蔚娜巳簩?duì)于醫(yī)療并沒(méi)有普遍需求，但是醫(yī)療條件在住宅價(jià)格中是一個(gè)重要鄰里因素，而該價(jià)格與短租房源價(jià)格存在密切的關(guān)系，因此我們將其納入模型中。可以看到，和商業(yè)環(huán)境一樣，醫(yī)療條件對(duì)房源價(jià)格的影響是雙向的。我們認(rèn)為醫(yī)療條件對(duì)房源價(jià)格的影響有兩方面：其一，鄰近醫(yī)療設(shè)施會(huì)帶來(lái)獲得醫(yī)療救助的便利性，在遇突發(fā)情況時(shí)能更加及時(shí)的獲得救助，所以醫(yī)療設(shè)施對(duì)房源價(jià)格帶來(lái)正的影響；其二，醫(yī)院是救死扶傷之場(chǎng)所，同時(shí)也是各種細(xì)菌病毒的滋生和聚集場(chǎng)所，越靠近醫(yī)院，醫(yī)療污染的風(fēng)險(xiǎn)越大，所以醫(yī)療設(shè)施對(duì)房源價(jià)格也會(huì)帶來(lái)負(fù)的影響。除此之外，我們還需考慮租住人口的年齡構(gòu)成特征，一般來(lái)說(shuō)短租面向的客戶群以短期旅游和商務(wù)出差的年輕人居多，在選擇租住房源時(shí)會(huì)更多考慮商業(yè)環(huán)境、旅游資源和自身工作便利性等因素。而較為年長(zhǎng)的游客，絕大多數(shù)會(huì)選擇在健康狀況良好的情況下出游，對(duì)于醫(yī)療服務(wù)的需求并不迫切。即便考慮到部分老年人有一定的醫(yī)療需求，但他們的一個(gè)特別屬性是有大量的時(shí)間，空間上的距離是通過(guò)時(shí)間上的可達(dá)性丈量的，在時(shí)間相對(duì)充裕的情況下，距離的遠(yuǎn)近也就并非重要。所以，醫(yī)療條件對(duì)房源價(jià)格的影響是極其復(fù)雜的，是以上因素的綜合考量結(jié)果?；貧w結(jié)果表明，對(duì)于浦西地區(qū)大多數(shù)房源來(lái)說(shuō)，醫(yī)療條件帶來(lái)的醫(yī)療便利性稍占主導(dǎo)。與浦西地區(qū)的回歸結(jié)果不同，醫(yī)療條件在浦東地區(qū)整體影響并不顯著。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，浦東地區(qū)醫(yī)療設(shè)施對(duì)房源價(jià)格的影響表現(xiàn)出了較強(qiáng)的趨勢(shì)性，即隨著范圍的擴(kuò)大，影響逐漸由負(fù)變?yōu)檎?。距離醫(yī)療設(shè)施越近，醫(yī)療污染的可能性越大，人流、車流帶來(lái)的擁堵、污染等負(fù)面效應(yīng)也越大；隨著距離醫(yī)療設(shè)施的距離增大，負(fù)面效果減弱，總的效應(yīng)轉(zhuǎn)變?yōu)檎?。但只?00米范圍模型的醫(yī)療設(shè)施系數(shù)通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明對(duì)于浦東房源來(lái)說(shuō)，醫(yī)療設(shè)施帶來(lái)的負(fù)面影響稍占主導(dǎo)。最后，公共場(chǎng)所對(duì)于游客生活便利性和舒適性的提升是顯然的，但同時(shí)也會(huì)帶來(lái)復(fù)雜環(huán)境形成的負(fù)面效應(yīng)。在浦西地區(qū)公共場(chǎng)所系數(shù)均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，且均為正，說(shuō)明公共場(chǎng)所對(duì)浦西房源的價(jià)格具有顯著的提升作用。同時(shí)公共場(chǎng)所的系數(shù)體現(xiàn)出了一定的趨勢(shì)性，隨著范圍的擴(kuò)大，公共場(chǎng)所帶來(lái)的正效應(yīng)逐漸降低。公共場(chǎng)所不僅為游客帶來(lái)生活的便利，同時(shí)也帶來(lái)生態(tài)環(huán)境方面正的外部性，緊鄰自然景觀或公園的房源能享受到更多的綠化及景觀，所以距離公共場(chǎng)所越近，受到的正效應(yīng)越明顯。區(qū)別于浦西地區(qū)的回歸結(jié)果，浦東地區(qū)公共場(chǎng)所系數(shù)為負(fù)。對(duì)于浦東房源來(lái)說(shuō)，公共場(chǎng)所帶來(lái)的人流、車流的污染等問(wèn)題占據(jù)的了主導(dǎo)。并且，浦東地區(qū)多高檔社區(qū)和別墅，其生態(tài)景觀本身就很好，公共場(chǎng)所帶來(lái)的景觀外部性并不適用。

4.政策特征方面，在短租房源預(yù)訂時(shí)，不少人會(huì)考慮到因?yàn)槟承┩话l(fā)狀況可能導(dǎo)致無(wú)法按時(shí)入住，因此能否自由退訂就成為影響房源價(jià)格的一個(gè)重要因素。結(jié)果表明，能夠在入住前隨時(shí)退訂這個(gè)預(yù)訂政策，給短租房源的價(jià)格帶來(lái)正面影響。預(yù)定時(shí)押金的收取會(huì)讓租客在能否順利退還方面產(chǎn)生顧慮，相比于入住前需支付押金的房源，那些除了房屋租金外不需交納其他費(fèi)用的房源的價(jià)格可以稍向上浮動(dòng)。另外，回歸結(jié)果顯示自助入住對(duì)房源價(jià)格有正向作用，這是由于，一方面不需與房東見(jiàn)面的自助方式在入住和退房的程序上都更為便捷，為租客節(jié)省了一定的時(shí)間成本。另一方面，自助的方式可能會(huì)導(dǎo)致房東在無(wú)法及時(shí)發(fā)現(xiàn)租客可能對(duì)房屋造成的一些損壞，增加了房源的維護(hù)成本，因此房東會(huì)適當(dāng)提高價(jià)格來(lái)抵消潛在的風(fēng)險(xiǎn)。

以上四個(gè)方面可以歸納為上海市的短租房源價(jià)格在空間特征上的表現(xiàn)，此外我們?cè)谀Ｐ椭屑尤肓藭r(shí)間序列因素，重點(diǎn)觀察其在時(shí)間上的動(dòng)態(tài)表現(xiàn)。模型中加入的時(shí)間虛擬變量以2018年3月為基底，其他各時(shí)間虛擬變量系數(shù)代表該時(shí)段相對(duì)于2018年3月房源價(jià)格的增長(zhǎng)率。比如“是否長(zhǎng)假”系數(shù)為0.5511，其含義是五一和十一長(zhǎng)假期間價(jià)格相對(duì)于2018年3月增長(zhǎng)55.1%，所有時(shí)間虛擬變量系數(shù)都通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。從回歸結(jié)果可以看到，當(dāng)處于五一、十一或春節(jié)長(zhǎng)假期間，短租房源價(jià)格普遍上漲，并且其上漲幅度要高于清明、端午等小長(zhǎng)假，這與我們對(duì)假期出游情況的一般認(rèn)知較為相符。這提示我們，在進(jìn)行短租房源定價(jià)時(shí)，應(yīng)充分考慮當(dāng)前所處的時(shí)期，以適當(dāng)?shù)淖儎?dòng)幅度對(duì)價(jià)格進(jìn)行調(diào)整。

三、結(jié)論與建議

本文以共享短租開(kāi)源數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以上海市為例，對(duì)短租房源的價(jià)格特征進(jìn)行了詳細(xì)深入的分析，一方面建立了可用于房源定價(jià)的特征價(jià)格模型，另一方面在空間和時(shí)間兩個(gè)層面歸納了在不同區(qū)域、不同時(shí)間點(diǎn)上可能存在的價(jià)格特征差異。

綜合前述的分析結(jié)果，在房源預(yù)定政策和時(shí)間動(dòng)態(tài)變化方面，浦西和浦東兩個(gè)區(qū)域的房源表現(xiàn)出相似的價(jià)格特征。浦西的短租房源價(jià)格隨到浦西中心距離的增加而減速下跌，公交站點(diǎn)和地鐵站點(diǎn)系數(shù)為正，表明公共交通系統(tǒng)正向影響浦西地區(qū)的房源單價(jià)。商業(yè)環(huán)境、旅游資源、醫(yī)療條件和公共場(chǎng)所系數(shù)均為正且顯著，表明這些鄰里特征對(duì)浦西地區(qū)的短租價(jià)格有提升作用；浦東地區(qū)的建筑特征對(duì)價(jià)格的影響與浦西地區(qū)類似，但是區(qū)位特征上差異明顯，公共交通系統(tǒng)伴隨而來(lái)的污染和擁堵給浦東房源價(jià)格造成一定負(fù)面影響。鄰里特征中，除了旅游資源在兩個(gè)地區(qū)都表現(xiàn)出對(duì)房源價(jià)格的正向影響外，商業(yè)環(huán)境、醫(yī)療條件和公共場(chǎng)所三個(gè)因素帶來(lái)的負(fù)面效果在浦東地區(qū)占主導(dǎo)地位。相較于在浦西地區(qū)回歸結(jié)果中的強(qiáng)烈顯著且為正，浦東地區(qū)的回歸結(jié)果表明浦東地區(qū)的居住氛圍和租住群體顯著區(qū)別于浦西地區(qū)，對(duì)浦西地區(qū)房源帶來(lái)提升作用的因素并不一定在浦東地區(qū)產(chǎn)生同樣的效果。

通過(guò)對(duì)上海市的共享短租房源特征價(jià)格模型的研究，可以明顯看出，即使在同一個(gè)城市，當(dāng)房源所處的區(qū)域不同時(shí)，建立的模型可能會(huì)存在明顯差異。一方面，影響短租房源價(jià)格的因素會(huì)與影響該區(qū)域住宅價(jià)格的因素重疊，且影響方式也非常類似，房源的價(jià)格很大程度上取決于其住宅本質(zhì)。另一方面，由于不同區(qū)域的短租房源面向的租住群體存在差異，造成了某些因素對(duì)各個(gè)區(qū)域房源價(jià)格的影響方式表現(xiàn)出顯著差異，區(qū)域間的這些差異也必然會(huì)在不同城市之間存在。這些結(jié)論提示我們，當(dāng)對(duì)共享短租房源進(jìn)行定價(jià)時(shí)，首先應(yīng)考慮房源所在的城市與其他城市的區(qū)別，建立針對(duì)特定城市的價(jià)格模型；其次，要在城市內(nèi)對(duì)不同區(qū)域間的差異進(jìn)行分析，包括在不同區(qū)域租住的人群特征等；最后，要考慮定價(jià)所處的時(shí)期特點(diǎn)，對(duì)于法定節(jié)假日等特殊時(shí)期，建立合理的價(jià)格浮動(dòng)機(jī)制。由此，逐步建立起共享短租房源的合理、規(guī)范的定價(jià)機(jī)制，并在此基礎(chǔ)上編制短租價(jià)格指數(shù)，為監(jiān)管部門(mén)提供政策依據(jù)，保障短租行業(yè)的持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展。