基于特征價格模型的北京市租購群體需求探究

何睿

摘要：文章基于北京市住房租購群體數據，利用特征價格模型對租購房者需求進行研究，將影響住房單位面積售價或租金的因素分割為自身特征、地段特征和周邊設施特征，運用主成分分析和回歸分析的方法探究了北京市不同地區的住房市場需求情況，并進行了實證分析。通過特征價格模型分析，得出在不同住房特征方面，租購群體存在不同的邊際需求傾向。分析結論對政策制定和住房供給側市場有一定的參考價值。

關鍵詞：住房特征;住房價格;特征價格模型

一、引言

以美國為首的發達國家，房屋租賃市場在整體住房市場占有相當大的比例，通常占據40%～60%，而截止2018年，我國區域租賃人口占比僅為11.6%。大力發展“租購并舉”，對于我國居民住房生活以及房地產行業的發展均至關重要。

從租購群體的需求方面，已有研究主要為以下幾類：1.房屋設施需求。包括房屋面積，房屋設計，住房樓層，住房價格以及房屋朝向。Yulia Dewita等提出了數據包絡分析（DEA），來衡量選擇住房的影響因素。2.流動人口對不同城市住房的需求。楊巧等提出超大城市房價與流動人口住房選擇呈現倒“U”型關系，大、中、小城市房價與流動人口住房選擇呈現正“U”型關系。3.房屋距離公共設施的遠近。巴曙松提出買房者更偏向于考慮周邊公共設施是否全面，例如是否為學區房，是否毗鄰醫院，而租房者相對而言考慮更少。4.是否有投資需求。黃烈佳、張萌經過實證分析，得出具有投資需求的購房者會偏向于還未完全開發但有開發前景的地段，而租房者傾向于商圈等已開發較好的區域。

已有文獻闡述了對住房選址、租賃方式，租房與購房群體的不同需求等問題進行了具體討論，但是從實證角度而非國家統計數據角度將二者結合起來討論的文獻并分析其實際差異的較少。本文利用北京市相關住房及租房多維數據，從住房自身特征、住房地理特征及周邊設施特征三方面綜合探究租房與購房價格的主要影響因素以及租購群體的需求差異。

二、數據及模型構建

特征價格模型用于對具有不同特征的商品價格進行估計，以推測消費者對于其不同特征的需求程度。本文將影響住房價格的特征細分為住房自身特征、地段特征和周邊設施特征。在數據搜集過程中，將二手房與租賃房交易數據中的單位面積價格或者租金設定為因變量。

（一）數據選取

本文數據來源于北京市鏈家房地產租售服務平臺發布的二手房出售及租賃數據，在剔除部分缺損數據之后，共包含4342條二手房相關數據及4571條租賃房相關數據，并基于Arcgis構建北京市空間數據庫，以獲取住房區位與周邊設施信息。在購房數據中選取二手房原因有：一為樓盤新房定價的影響因素較為狹窄，而二手房價格則主要由市場供求雙方博弈導致，為供需相交所產生的均衡價格，受住房不同特征影響明顯。二是租賃房通常并非新建房，與二手房設施的整體水平相近，對比更具科學性。

在對數據進行初步分析發現，在住房自身特征中的住房朝向變量中，控制小區區位因素，在同一小區中朝向南和南北的住房單位面積售價或租金相較于其余朝向存在較為明顯的差異，而其余朝向之間差異不顯著，故在朝向變量中只區分朝向南或南北與其他。

同時，數據中也包含一些并不在本文中被列為自變量但對于住房交易價格可能產生影響的因素，如住房的小區、交易時間和區域等，這三項因素均為分類變量，并包含較多類別。本文在處理過程中在不同的模型中將其設置為控制變量，以在控制這些因素不變的情況下，探究其余解釋變量的影響程度大小及方向。在初步整理之后，得到的二手房與租賃房的變量描述如表1所示。

其中，自變量中存在部分分類變量。在自身特征中，住房的朝向包含兩個水平，分為朝向南或南北以及其他;樓層包含五個水平，分為底層、低樓層、中樓層、高樓層和頂樓;是否具有電梯分為兩個水平，分別為有電梯和無電梯;裝修情況分為三個水平，分別為無裝修、簡裝修和精裝修;房齡具有三個水平，分為未滿兩年、二至五年和五年以上。

在住房所在地段因素中，城區包含11個水平，分別為西城區、東城區、海淀區、朝陽區、豐臺區、石景山區、通州區、大興區、昌平區、順義區和房山區。同時，環數包含5個水平，分別為二環之內、二至三環、三至四環、四至五環和五至六環。

（二）模型構建

特征價格模型的表達式通常為線性函數形式，如式（1）所示：

其中，P為商品價格，a為模型常數項，Xi為商品的第i個特征，共n個特征，αi為第i個特征前的系數，ε為隨機誤差項。該表達式為最基本的線性關系，表示當自變量增加一個單位，因變量相應增加多少。除此之外，特征價格模型也包含半對數形式和對數形式，半對數形式為對因變量取對數形式，表示自變量增加一個單位，因變量的增長率為多少，對數形式則為自變量與因變量均取對數形式，表示彈性的含義。

考慮到單位面積住房售價或租金在不做任何變換時為右偏，對其進行對數變換并剔除異常值使其分布近似正態。又由于在不同的時間點，住房的售價或租金也會產生溢價，故在模型分析過程中加入時間控制變量，以剔除時點對因變量價格的影響，使模型更為準確。

在對住房自身特征進行分析時，考慮到在同一小區內，住房的裝修程度、朝向等對于住房價格的影響較為明顯，故加入小區固定效應和時間固定效應，得出住房單位面積售價或租金受自身特征影響的特征價格模型為：

ln（priceidt）=α0+α1Xi+γt+δd+εidt（2）

ln（rentidt）=β0+β1Xi+γt+δd+εidt（3）

式（2）為二手房單位面積售價的特征價格模型，式（3）為租賃房單位面積租金的特征價格模型。式中，X為住房自身特征，γ為時間固定效應，δ為小區固定效應;下標i，d和t分別表示住房成交的樣本、所在的社區和住房的交易時間。

在對地段特征進行分析時，考慮到住房自身特征對于住房價格的影響，故加入自身特征固定效應和時間固定效應，得出住房單位面積售價或租金受地段特征影響的特征價格模型為：

其次分析租購群體偏好存在部分差異的解釋變量。購房者偏好于附近有公園、綜合醫院、火車站等固定基礎設施，租房者則并未具有此方面的需求。在學區房方面，小學、中學及高校附近的二手房均存在溢價行為;而在租賃房方面，高校周邊的租賃房存在幅度較小的溢價;幼兒園、小學及中學附近則并不存在溢價，由此可知租房者對于基礎教育學區的需求不如購房者高。

四、結語

通過特征價格模型分析可知在不同住房特征方面，租購群體存在不同的邊際需求傾向。在住房自身設施方面，購房者偏向于房面積相對較大，住房樓層偏向于中樓層并配備電梯，住房朝南或南北通透的住房，而租房者偏向于住房面積較小、精裝修且配備電梯，同時房齡也較短的住房;在住宅地段區域方面，租房者偏向于市中心毗鄰商圈的住宅，而購房者關于市中心的邊際需求傾向要低于租房者;在住宅周邊設施方面，租房者偏好距離軌道樞紐站和餐飲、娛樂設施較近的住房，而購房者偏好公園、學區房和醫院周邊等長期生活設施便利地帶。

參考文獻：

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[3]巴曙松.中國房地產市場的主要問題及解決對策[J].新金融，2017（11）：8-11.

[4]Van Doorn A， Dearnaley P. Housing and health-a shared history， a shared future[J].Housing，Care and Support，2018， 21（3/4）：78-89.

[5]黃烈佳，張萌.基于住宅消費行為的住宅郊區化影響因素研究——以武漢市為例[J].現代城市研究，2015（06）：39-44.

（作者單位：中央財經大學統計與數學學院）