武汉市住宅特征价格实证分析大学论文

毕业设计（论文）专用纸PAGEPAGEIV摘要近几年来,不断上涨的住宅价格己经成为整个社会关注的焦点,而剖析住宅价格空间分异形成的影响因素及其内在原因,并对各影响因素的影响方式进行探讨,其成果对相关政策的制定、开发商对项目的定位与定价和消费者选择合适的住宅都具有较高的参考价值。本文以区位理论和特征价格理论为基础,构建了住宅特征价格模型,并以武汉市住宅价格为对象进行了实证研究。本文选取2016年武汉市7个片区中21个的住宅小区为研究对象，收集了各个楼盘的详情数据，根据城市特征价格理论建立影响武汉住宅价格空间分异的影响因素，并通过SPSS统计软件进行逐步回归分析影响房价的主要因素。得出的主要结论为:①武汉住宅价格空间分异显著，武汉市住宅价格的高值区均集中在商圈或水域绿地附近,江汉，江岸，武昌区，中值区主要分布在汉阳与洪山区，低值区则分布在青山区。②影响住宅价格的三大特征中，区位特征变量对武汉住宅价格影响是最大的，其次为建筑特征，影响武汉住宅房价的的主要因素为建筑面积、所在楼层、教育配套、物业费和装修情况。③武汉各片区的新建住宅的房价均价差异显著，最高值区域的房价相对于最低值区域的房价每平米要高出8000元以上。针对研究结果，提出相应的政策建议：①对购房者而言，可结合各区具体的房价情况，选择自己最为满意的住宅；②对于政府和开发商而言，应结合武汉市房价空间分异情况，制定合理土地规划方案，开发更适宜居住的住宅，选择匹配的物业管理企业；③对于消费者而言，选择精装修还是毛坯房应该从自身的实际条件去考虑。关键词：特征价格模型；住宅价格；空间分异；武汉市ABSTRACTInrecentyears,risinghousepriceshavebecomethefocusofattentionofthewholesociety,andanalysisoftheinfluencefactorsandtheinternalreasonsoftheformationofthespatialdifferentiationofhousingprice,andtheinfluencefactorswerediscussed,Theresultsoftherelevantpolicies,developersoftheprojectpositioningandpricingandconsumer'schoiceofhousinghashighreferencevalue.Thispaperisbasedonthelocationtheoryandhedonicpricetheory,constructsthehousinghedonicpricemodel,andthroughempiricalresearchonthehousingpriceinWuhaniscarriedout.ThispaperselectsWuhancityin2016,21ofthe7residentialareasastheresearchobject,thedetailsofeachrealestatedatacollection,accordingtothecharacteristicsofcitypricetheorytoestablishtheinfluenceofWuhanhousingpricesspatialdifferentiationfactors,andthroughstatisticalsoftwareSPSSregressionanalysisofthemainfactorsaffectingprices.Themainconclusionsareasfollows:①Wuhanresidentialpricessignificantspatialvariation,WuhanCityhousingpriceshighvaluesareconcentratedinthedistrictorwatersnearbygreen,Jianghan,riverbank,WuchangDistrict,medianareamainlydistributedinHanyangandHongshanDistrict,lowvalueareaisdistributedintheCastlePeakarea.②ThreebigcharacteristicsoftheIIaffectthehousingprice,locationcharacteristicvariablesofWuhancommercialhousingprice,impactisthebiggest,secondlyforarchitecturalfeatures,theimpactofWuhanresidentialpricesofthemainfactorsforbuildingarea,floor,educationmatching,propertyfeesanddecoration.③Wuhanareaofthenewresidentialaveragepricedifferenceissignificant,thehighestvalueofregionalpricesrelativetothelowestvalueregionofthepricepersquaremetertomorethan8000yuan.Accordingtotheresearchresults,thecorrespondingpolicyrecommendationsareputforward:Forpropertybuyers,canbecombinedwiththespecificpriceoftheDistrict,thechoiceoftheirmostsatisfiedwiththeresidential;Forthegovernmentanddevelopers,shouldbecombinedwiththeWuhancityhousingpricedifferences,thedevelopmentofareasonablelandplanningprogram,thedevelopmentofmoresuitableforresidentialliving,selectthematchingofpropertymanagementcompanies;Forconsumers,thechoiceofrefineddecorationorblankroomshouldbefromtheirownactualconditionstoconsider.KEYWORDS:Hedonicpricemodel;Housingprice;Spatialdifferentiation;Wuhan

目录摘要 IABSTRACT II1绪论 11.1研究的背景及意义 11.1.1研究的背景 11.1.2研究的目的和意义 11.2国内外研究现状 21.2.1国外研究现状 21.2.2国内研究现状 31.3研究方法和技术路线 31.3.1研究的方法 31.3.2 研究技术路线 41.4主要研究内容 61.5创新之处 62研究的基础理论 72.1住宅价格空间分异 72.1.1住宅价格 72.1.2空间分异 72.2区位理论 92.3特征价格法 102.4特征价格模型 112.4.1模型应用的前提条件 122.4.2特征价格模型函数形式 133数据的获取与处理 153.1研究区域 153.2变量选取 173.2.1自变量的选取 173.2.2因变量的选取 173.3数据来源与量化 183.3.1数据来源 183.3.2数据量化 194武汉市住宅特征价格实证分析 254.1武汉市住宅价格均价及空间分异情况 254.2武汉市住宅特征价格模型的建立 274.2.1模型的选择 274.2.2模型估计与检验 274.3武汉市住宅特征价格分析 325结论与建议 335.1研究结论 335.2政策建议 33参考文献 35致谢 37PAGE261绪论1.1研究的背景及意义1.1.1研究的背景自1998年我国实行住宅市场化改革以来，房地产开发投资呈现出快速增长的势头，占GDP和固定房地产投资总额的比重也逐年上升,加上我国长久以来的传统观念,住宅产业成为了政府和民众所共同关注的焦点话题。住宅价格不仅直接反映了住宅商品本身所在的区位、环境和品质，更是住宅商品所处城市的经济发展水平与居民收入状况的市场表现。住宅价格问题不是简单的价高价低问题，而是经济、社会、生活、政策等的集中体现。因此，研究城市住宅价格的变动具有重要意义。城市的住宅价格受很多因素的影响,不仅受当地城市的经济、人口及百姓消费水平与偏好等因素的影响。另外,地理位置的不同也会造成同一城市不同位置住宅价格的差异,除去住宅的建筑面积、房型结构以及建筑质量等内在因素的影响,住宅小区所处的区位会使不同的住宅小区之间价格差异巨大:临近商业中心或传统市中心的住宅价格一般要高于城郊的住宅价格,临近轨道交通站点或旅游景点、公园绿地的住宅小区价格往往要高于没有处于这些地段住宅小区的价格。这些现象说明了城市住宅价格在空间上存在差异,并且这种差异已经呈现分化的趋势。分析房价的变化有助于市民买到廉价住房，也有助于政府对住房价格进行宏观调控。1.1.2研究的目的和意义住宅市场是一个区域性的市场，具有较强的地域性和区位性。影响住宅价格的区位因素很多，包括环境的不同、交通通达度、基础设施及配套设施等，并且这种区位性的影响是不能通过市场调节达到空间上的均衡的。揭示住宅价格空间分异的模式及因素是进行住宅价格预测的基础,这对于政府为市场制定合理的管理政策、开发商住宅对住宅项目的选择和营销价格的制定以及购房者对住宅置业的标准和区位的选择都有十分积极的意义。研究城市住宅价格的空间分布规律及其原因,可为城市的科学管理提供依据。政府部门一方面可依据市内不同地区住宅价格的情况,确定保障房的价格和土地出让价格,以提高政府对住宅市场的控制力;另一方面可以根据住宅价格的分布情况及影响因素,为正确引导土地规划和开发提供决策依据,从而使得城市规划布局更趋合理。为居民更好了解房地产运行情况、理性选择提供科学帮助；还可为政府完善房地产价格指数，分析住宅价格与社会经济发展水平的关系，进一步建立起房地产市场预警预报体系提供科学基础。1.2国内外研究现状1.2.1国外研究现状国外学者对城市住宅价格的研究相对较早,研究成果也较为成熟。对住宅价格空间分异影响因素的研究,国外普遍采用Hedonic模型作为研究方式。自20世纪

60年代以来，特征价格模型在房地产领域的应用逐渐变的普遍，多被用于分析住宅特征与住宅价格之间的相互关系,对房地产价格(特别是住宅价格)空间特性的研究常利用住宅特征价格模型(HedonicModel)进行。如RodriguezM(1994)基于多元回归分析方法,对弗吉尼並州费尔法克斯县1985—1991年的房屋出售数据进行了分析,得到的结果表明卧室数、浴室数和其他房间数等建筑特征对住宅价格的贡献率为72.9%;ForrestD和GlenJ(1996)通过对大曼彻斯特地区的795个有效样点数据进行分析,认为除卧室数外,地下室和车库的有无与住宅价格成显著的正相关关系;Stevenson(2004)在波士顿1995—2000年的6441个住宅样本中,选择了30个变量证实了住宅价格与住宅年龄间的关系;JimC.Y.(2010)在调查了香港1471场购房交易后发现,社区公园增加周边房价的16.8%。1.2.2国内研究现状国外学者对城市住宅价格的研究相对较晚，但随着近些年房地产经济的快速发展，对于城市住宅价格的研究也越来越热。杜德斌、徐建刚(1997)的研究表明,南京路、市中心、淮海路是影响上海市地价空间分布的主要影响因素,并且具有明显的的向心性;王红扬(1999)主要从区位结构特征方面研究了苏州城镇土地机制;郑芷青(2001)的研究表明广州市的住宅价格呈现出中心向外围递减的分布规律,城市功能分区、交通、公共服务、绿地、地价等是主要的影响因素;徐燕、王晓梅(2002)完成了北京市住宅出让地价的区位划分；杜小娅、陆跃进(2004)利用SPSS软件建立了回归模型,对南京市区住宅价格和区位因子之间的的关系做了定量分析;温海珍(2003)通过Hedonic模型研究影响住宅价格的各住宅变量时得出交通条件与住宅价格成明显的正相关关系；魏博(2007)运用计量经济分析方法研究住宅价格时,得出周边福利设施、地铁因素、CBD距离对住宅价格的影响作用最明显。马思新、李昂(2003)利用Hedonic模型,选择区位等9个住宅特征变量对相关住宅价格进行实证研究,结果认为,对住宅价格影响最显著的因素为区位变量；郑永锋(2007)认为宽敞程度、楼层、房龄和装修程度对住宅价格分布的影响明显,并运用数学模型分析出各因素的具体影响效果;张俊伟(2015)研究表明城市住宅价格的递减幅度由中心往边缘逐渐扩大,中心与边缘地区的住宅价格之间的差异大小受基础设施的影响等。1.3研究方法和技术路线1.3.1研究的方法本文采用研究方法包括文献查阅、网络资料收集、统计分析和地统计分析等。(1)文献查阅。广泛收集并研读国内外的各种文献资料,了解住宅价格研究相关的理论基础,总结研究进展情况,特别是对空间分异理论和特征价格理论的前沿知识和最新动态进行跟踪了解。(2)网络资料收集。通过互联网收集武汉市住宅的交易信息,经过严格的筛选整理,确定要进行分析的抽样点。收集武汉市地图及相关空间属性数据,完成城市基础信息数据库的构建和数据矢量化工作。(3)统计分析。本文中利用SPSS统计分析软件对相关的调查数据进行回归分析,构建特征价格模型,并且对模型进行估计和检验,保证模型的准确性,根据构建的模型确定对住宅价格空间分异影响较大的因素。研究技术路线本文的技术路线如图1-1所示资料收集整理资料收集整理住宅楼盘样本选择国内外资料研究住宅价格与住宅特征数据的收集住宅价格空间分异的分析及影响房价的因素以武汉市7个区共84个楼盘单价数据为例以武汉市7个区共84个住宅楼盘的住宅特征为例住宅价格统计分析特征价格模型构建住宅价格空间分异规律影响房价的主要因素结论与展望图1-1技术路线图

1.4主要研究内容分析住宅价格空间分异的模式及因素是进行住宅价格预测的基础,这对于政府为市场制定合理的管理政策、开发商住宅对住宅项目的选择和营销价格的制定以及购房者对住宅置业的标准和区位的选择都有十分积极的意义。本文以武汉市几个片区住宅楼盘作为研究对象，研究住宅价格空间分布差异，并以特征价格理论为基础，通过spss统计分析软件建立数学模型，分析影响武汉住宅房价的各种因素。1.5创新之处本文利用武汉市普通住宅价格数据对武汉市住宅价格的空间分异及影响因素做积极的探索：（1）在理论方面，由于目前利用地理学的研究方法，在空间上对武汉市住宅价格研究极少，因此本文在一定程度上为武汉市住宅价格的研究提供了新的思路。（2）本文站在新的角度对政府引导住宅价格、政府管理住宅交易市场、调节房地产投资结构、制订保障性住房指导价、保障性住房的选址、开征物业税和收取增值税，乃至合理进行城市规划等等提供一定参考，同时也会给房地产开发企业经营管理、确定营销价格提供新的依据，也给居民根据自己的意愿选购住宅提供了新的参考。

2研究的基础理论2.1住宅价格空间分异2.1.1住宅价格住宅价格是房地产市场的核心问题之一,具有非常重要的作用和地位。住宅价格是地租资本化和房屋商品价值的货币表现,是土地价格和住宅建筑物价格的统一,也是在完全市场化的商品住宅市场内,各经济主体从自身利益最大化目标出发,互相博弈下的住宅交易市场价格。住宅价格实现了住宅房屋所有权与使用权的统一,也对住宅市场的正常运行和资源的优化配置具有至关重要的作用。住宅价格具有双重属性,即由住宅价值形成过程体现的过程价格属性,以及由住宅价格形成过程中体现的即时价格属性。过程价格属性表现在住宅的价值形成过程,体现住宅形成过程中住宅的成本,而且该成本将可能成为交易价格形成的最低界限。而即时价格体现了住宅价格的形成过程,由于受市场供求关系、经营策略、消费者偏好和竞争程度等因素的影响,即时价格反映的是住宅商品自身价值以外,交易双方实际达成的交易价格。所以,住宅价格是商品过程价格和即时价格的统一。由于住宅的不可移动性、生产周期长、异质性等特点,住宅价格与其它商品的价格有所不同:一是相同质量和规模的住宅价格受周边环境的影响较大:二是由于承载住宅的土地的稀缺性,住宅价格具有不断上涨的趋势;三是异质性导致交易主体对住宅的选择具有个人偏好性,从而影响交易价格。2.1.2空间分异“分异”一词源于地理学中的“地域分异”概念,是指地理环境整体及其组成要素在某个确定的方向上保持特征的相对一致性,而在另一确定方向表现出差异性,因而发生更替的规律。空间分异的相关研究已经渗透到多个学科的研究领域,这即包括传统研究中的地理学,也包括现代研究中的城市规划、城市社会地理、地理经济等学科中的相关研究。综合多个学科对“空间分异”的研究总结,可知这种分异是因为各种资源在区域上的差异分布而引起的,也造成区域由于资源的影响,从而在空间分布上出现了明显的差异。社会学多是从居住分异、隔离的角度研究空间分异,最具代表性的为人类生态学派,主要探讨城市空间社会环境。他们将自然生态学的基本理论体系尝试性地运用于对人类居住社区的研究,并将导致城市空间使用变化的现实条件归入10个生态过程,即吸收、合并、集中、集聚、分散、离散、隔离、专门化、侵入、接替,这10个过程在人与人之间的相互作用关系中得到全面演择,并揭示了城市空间演进过程中的本质内容。因此,空间分异的众多定义也都是借用人类生态学的概念进行解释。例如王波（2006）将“空间分异”定义为一定地域范围内组成要素及其综合体在空间上的差别,其相关要素不仅是物质实体,而且还包含着社会发展不同阶段所产生的居民之间在经济、文化、距离上的分异在空间上的表现,居住空间分异是在考察布局现状和特征的基础上,通过对城市中不同空间上居住社区有关要素的比较来考察居住社区在空间上的差别及其特征。刘璐（2006）认为城市“居住空间分异”是城市居民不同类型的居住场所在空间上的分割居住场所是城市空间中若干场所中的一种,城市居住空间是城市空间的子集。张作等（2008）认为城市居住空间分异是一种客观社会现象,这种社会现象是由城市居民社会地位、经济收入、生活方式、消费类型、价值取向等诸多方面的差异所造成的。可以看出,社会学对空间分异的研究侧重居住空间的性质和特征,在反映城市居住空间的社会经济特征及物质空间状态上针对性更强。1980年代,以特征价格模型为理论基础的住宅空间分异研究逐渐流行。学者们认为在单一市场中,特征数量在空间上分布不均衡会造成住宅价格的空间分异;如果不是单一市场,即存在住宅子市场的情况下,特征数量和特征价格的空间分布不均衡也都会造成住宅价格的空间分异。本文将住宅价格在空间分布上的显著不均衡称为住宅价格空间分异。2.2区位理论区位反映的是人类社会活动与地理位置间的联系和作用。住宅区位不仅包括住宅的地理区位还包括经济、交通、文化及其周边环境等影响该住宅区位的因素。区位理论主要有同心圆理论、扇形理论和权衡理论。1.同心理论在1925年.美国社会学家伯吉斯提出了同心圆理论,是一种土地使用空间方式的图示表达:该理论认为城市的功能分区模型是以城市中心为圆心,并以同心圆形式逐线句外扩展的。因此可用同心圆的图形表示城市的功能用地形式,如图2-1所示:同心圆模式共形成了5个同心圆用地结构,从中心到外围依次为:1中心商业区、2过渡带、3工人居住区、4高级住宅区和5通勤居民区。最中心的环带是中心商业区,这个环形是城市政治、经济、文化集中区域,区域内交通发达,社会活动集中;第二个环带是过渡带,此环带最早是富人的居住区域,但随着越来越多的商业、工业开发,造成了区域内环境水平下降,居住条件恶化,使得区域内的贫民现象严重,社会治安变差；第三个环带是工人居住区,该区域的居民多是工厂的工人,区域位置与市中心较近,便于居民工作,且该区域的社会治安与经济条件较过渡带有了很大的提高;第四个环带是高级住宅区,该区域的住宅多是高级公寓、独栋别墅和高级酒店,治安和生活环境良好;第五个环带是通勤居民区,居民使用通勤工 具到达市区,附近常有高速交通线路。这一理论最为关键的一点是,这些圆环不是固定和静止的,在正常的城市增长的条件下,每一个圆形通过向外围的圆形的重叠、占用扩大范围,从而揭示了城市扩张的内在机制和过程。2.扇形理论霍伊特(HomerHoyt)于1939年提出的扇形理论,是同心圆学说的进一步发展。该理论在土地均质的基础上考虑了交通作用对功能区的影响,即线性易达性和定向惯性的影响,使得城市用地呈现出了不规则的外扩形式。扇形理论具有动态性,使得城市周边易于新增居民活动,城市发展由市中心向沿线的主要交通干线或通畅的道路向外呈扇形扩展。扇形理论中城市的易达性分为基本易达性和附加易达性,前者是指与城市中心的可达程度十分便捷,后者指的是依靠交通线路产生的易达性。以中心商业区为中心,向外以扇形方式扩展,其次为批发与轻工业区:该区域十分依赖沿线交通且呈楔形两边凸起;低收入住宅区:该区域分布在商业区域周边;最后为中高收入住宅区,此区域分布在交通沿线、水域沿岸或高地,并且独立成区,不受低收入住宅区域的影响,不与之重叠,并有向城市郊外扩展的趋势。扇形的不平滑是由于低收入区的人口增加,往外扩展的过程中不能与中高收入住宅区重合而朝无此限制的方向发散而形成的结构布局。3.权衡理论从20世纪60年代开始,W.Alonso和W.Evans等学者从城市内部土地使用和交通系统的关系来碎究住宅区位问题,并建立了权衡理论(tradeofftheory)。该理论的娱设条件为:城市是一个封闭的城市,不与外部发生来往;城市的商业中心简化为一个点,城市的劳动者均在该点工作且都有一定的报酬;交通作用的影响仅取决于劳动者的住宅与城市的距离,住的越远,所花的交通费用便越多。权街理论的结论是:由于商业中心的影响及土地买卖竞争的结果,城市的土地价格由城市中心向外围递减,交通费用是随着与城市中心距离的增加而增加;住宅的租用费用与交通费用影响着人们对住宅区位的选择,而这两者又由家庭收入决定,当人们的家庭收入的增加大于对住宅面积需求的增加时,会将住宅选择在城市的外围区域,当人们的家庭收入的增加小于对住宅面积需求的增加时,则会将住宅选择在城市的中心区域;在交通费用保持不变的情况下,离城市中心越近,住宅的租用费用越高,距离越远,租用费用则越低;因而人们的住宅区位的最佳选择是在交通费用与租用费用总和的最小处。2.3特征价格法特征价格法,又称Hedonic模型法和效用估价法,认为房地产由众多不同的特征组成,而房地产价格是由所有特征带给人们的效用决定的。由于各特征的数量及组合方式不同,使得房地产的价格产生差异。因此,如能将房地产的价格影响因素分解,求出各影响因素所隐含的价格,在控制地产的特征(或品质)数量固定不变时,就能将房地产价格变动的品质因素拆离,以反映纯粹价格的变化。特征价格法的基本思路是:将房地产商品的价格分解,以显现出其各项特征的隐含价格,在保持房地产的特征不变的情况下,将房地产价格变动中的特征因素分解,从价格的总变动中逐项剔除特征变动的影响,剩下的便是纯粹由供求关系引起的价格变动。特征价格理论认为,一种多样性商品具有多方面的不同特征或品质(如房地产商品的面积、楼层、朝向和是否有保安服务等特征),商品价格则是所有这些特征的综合反映和表现。当商品某一方面的特征改变时,商品的价格也会随之改变。对函数的各个特征变量分别求偏导数,就取得各特征的变动对商品价格的影响幅度,并假定这种影响的关系在一定的时间内固定不变。这样,在缺乏同质商品的情况下,可以用非同质的房地产在基期与报告期之间进行比较,这样计算的价格指数便是基于特征价格法的房地产价格指数。回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛,回归分析按照涉及的自变量的多少,可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析。2.4特征价格模型特征价格模型(hedonicpricemodel),是一种国外处理异质产品差异特征与产品价格间关系常釆用的模型,特别是在房地产领域得到了广泛应用。特征住宅价格法认为:住宅由众多不同的属性组成,价格由所有属性带给人们的效用决定。例如一套住宅具有多方面的不同特征或品质(如房地产商品的面积、楼层、朝向和是否有保安服务等特征),商品价格则是所有这些特征的综合反映和表现。当商品某一方面的特征改变时,商品的价格也会随之改变。由于各属性的数量及组合方式不同,住宅价格产生差异,通过分析每增加一单位属性,消费者愿意额外支付的费用,就可以评估这种影响因素的隐含价格。特征价格模型的理论基础被称为特征价格理论(hedonicpricetheory),主要包含两方面内容(温海珍,2005)。1．消费者理论这是美国学者Lancaster于1966年提出的,这种理论由新古典经济学消费者理论拓展而来,又被称为Lancaster偏好理论。与萨缪尔森等经济学家在考察偏好和效用时从个体行为出发的做法不同,Lancaster从产品的差异出发,分析了构成产品的基本“元素”空间,认为对产品的需求并不是基于产品本身,而是因为产品所内含的特征,并且认为商品(特别是像住宅、汽车和劳动力这样的异质商品)具有一系列的特征,这些特征结合在一起形成影响效用的特征包,商品是作为内在特征的集合来出售的。家庭购买和使用这些商品,把它们转化为效用,效用水平的高低取决于商品所包含的各种特征的数量和质量。这样的市场难以用传统的经济模型来分析,因为它们不能仅仅由一个价格来表征,而应该采用一系列价格来对应产品的品质或者说它所包含的特征,我们把它称之为特征价格。产品的价格由特征价格构成,各产品特征对应各自的隐含价格(市场不能直接观察到),对于产品而言特征价格形成一个价格结构(Lancaster,KJ.,1966)。2．供需均衡模型这是美国经济学家Rosen于1974年就产品特征提出了供需均衡模型,从此特征价格理论发展为一种基本完善的理论。在市场完全竞争的条件下,Rosen以消费者效用最大化和生产者利润最大化作为目标,从理论上分析了差异产品市场的短期均衡和长期均衡,为特征价格理论的建模、特征价格函数的估计奠定了基础(Rosen,S.,1974)。根据Rosen的理论,我们可以运用计量经济学方法(如多元回归技术)将产品特征的隐含价格分离出来,分析产品特征的需求等等。后来众多的学者在Rosen研究的基础上,对模型处理技术进行了完善和大量的实证研究。2.4.1模型应用的前提条件应用特征价格模型的前提条件有三个:1.统一的市场一般来说,在不同的市场中,消费者具有不同的需求结构;而对于具有多个子市场的市场而言,由于不同的子市场具有不同的特点,容易造成消费者只对自己所在的子市场信息了解充分,而忽视其它的子市场。因此,'需要合理区分子市场,针对不同的市场和子市场上确定相应的特征价格函数,求取不同特征的边际隐含价格。2.市场均衡市场均衡指的是在给定的价格下,消费者达到其效用最大化。即在给定价格向量的前提下,使市场的参与者正好得到其愿意持有的产品数量,保证供给均衡。但欲达到这种情况,则又需要满足两个条件:消费者对产品价格及其特征拥有充分信息及市场交易成本为零;价格能对市场上的供给和需求做出迅速调节,即任何时间产品价格都是由该时点的存量产品决定的。3.产品异质特征价格理论认为,商品是多重特性的组合,不同的商品之间既有相同的特性,也可能包含完全不同的特性,消费者根据自身需求选择效用最大的商品特性组合。对于消费者来说,可以根据个人需求和偏好选购多重特性组合的商品,不同的特征组合产生的效用不同。也就是说,商品是有差异的,异质性是特征价格模型应用的前提条件之一。对于住宅市场,由于区位条件、建筑结构、邻里环境等特征的不同,很难生产出完全相同的住宅产品。因此,对于城市住宅市场运用特征价格模型进行分析符合产品异质的要求。2.4.2特征价格模型函数形式特征价格法的基本思路是：将房地产商品的价格分解，以显现出其各项特征的隐含价格，在保持房地产的特征不变的情况下，将房地产价格变动中的特征因素分解，从价格的总变动中逐项剔除特征变动的影响，剩下的便是纯粹由供求关系引起的价格变动。一种多样性商品具有多方面的不同特征或品质(如房地产商品的面积、楼层、朝向和是否有保安服务等特征)，商品价格则是所有这些特征的综合反映和表现。当商品某一方面的特征改变时，商品的价格也会随之改变。当商品的某一方面的特征改变时，其价格也会随之发生改变。对函数的各个特征变量分别求偏导数，就取得各特征的变动对商品价格的影响幅度，并假定这种影响的关系在一定的时间内固定不变。这样，在缺乏同质商品的情况下，可以用非同质的房地产在基期与报告期之间进行比较，从价格的总变动中逐项剔除特征变动的影响，最后剩下的便是纯粹由供求关系引起的价格变动了，这样计算的价格指数便是基于特征价格法的房地产价格指数。特征价格模型可以将住宅价格表示为与各个特征变量有关的函数：P=f(X1，X2,,,Xn)，Xi为楼盘的各个变量，可能包含有装修情况、生活便利程度、交通条件和基础设施完备度等。主要有3种函数形式。线性特征价格方程P=α+β1X1+β2X2+…βnXn…(2.1)α为截距项，表示除特征变量外其他影响价格的常量之和，通常是由影响房价的一般因素决定的；βi反映各特征变量的隐含价格，即假定其他变量不变，某一变量变动一个单位而导致房价平均变动的程度。因为该方程为线性，假设住宅变量的边际收益不变，即βi不随Xi的增加而变化。双对数特征价格方程lnP=lnα+β1lnX1+β2lnX2+…+lnβnXn……(2.2)系数βi表示住宅价格P对住宅的属性Xi的弹性，即Xi增加1%住宅价格P增加的百分比。对数形式解决了住宅属性的边际收益不变的局限。半对数特征价格方程lnP=lnα+β1X1+β2X2+…+βnXn……………(2.3)对数模型可以避免对数形式函数中自变量取值为0时出现的无意义情况，此时βi表示住宅属性Xi增加一个单位时，住宅价格P的增长率。

3数据的获取与处理3.1研究区域武汉市是湖北街的省会,是中部地区的中心城市。武汉市现有13个辖区,其中江岸区、江汉区、硚口区,汉阳区、武昌区、洪山区、青山区7个为中心城区,东西湖区、黄陂区、蔡甸区、江夏区、新洲区、汉南区6个为新城区。根据2010—2020年武汉市城市总体规划,武汉市的主城区以三环线以内地区为主,包括局部外延的沛口、庙山和武钢地区,总面积约678平方公里,是全省的政治、经济、科教、信息、文化和旅游中心。武汉市的主城区的区域范围涉及武汉三镇,虽然三镇是相对独立的地理结构,但由于长江、汉江将三镇联通,使得主城区的住宅市场相对稳定和一致。本文选择武汉市主城区范围内的江岸区、江汉区、硚口区,汉阳区、武昌区、洪山区、青山区7个城区作为研究区域。该区域住宅市场发育较为成熟,既包括传统中心区域也包括新型经济开发区域,是武汉市城市经济和住宅市场迅速发展的地带,能够代表武汉住宅市场总体的发展水平。因此,将此区域作为本文的研究范围能够使得研究具有代表性。另外,由于东西湖区等其余六区地处武汉市郊,距离主城区较远,与主城区并未形成价格联动的、统一的住宅市场,因而不在本文的研究范围之内。

图3-1武汉市主城区用地规划图3.2变量选取3.2.1自变量的选取关于Hedonic模型中变量选择的部分有关研究中都有比较细致全面的总结。通常影响住宅价格的因素有三大类:建筑特征、邻里特征、区位特征。Sirmansetc.(2005)总结出了Hedonic模型中常用的房龄、面积、装修程度、房间数目等20个特征变量。本文参照有关研究,并考虑武汉市住宅市场的实际情况及数据的可得性,采用的住宅特征变量有:建筑特征包括建筑面积、生活设施、所在楼层、朝向状态、装修程度5个变量;邻里特征包括绿化率、容积率、物业费、教育配套、生活配套5个变量;区位特征包括CBD距离、公交线路2个变量。3.2.2因变量的选取通过对国内外现有的特征价格模型进行研究，会发现可供选择的房价一般包括房地产的市场评估价格、住户自身的估计价格、实际的成交价格和中介挂牌价格等。国外一些学者曾经使用住房自身的对房产的估计价格作为因变量进行研究。结果发现与实际交易际价格偏差较大，价格被严重抬高；经过评估人员修正后的房地产的市场评估价格可能会更准确地反映出市场信息，但存在着样本数量偏少、样本收集难度大和其它特征不充足的情况；中介挂牌价格不仅最容易获取，而且通过网上交易的平台，还能连带获取到有关的住宅详情数据，因此，也在国内的研究中运用的最多。本文所用的Hedonic模型中,住宅价格是指楼盘的单价。楼盘单价的报价一般会根据房地产公司的对房产的估价、市场的行情以及住宅本身的建筑、区位、邻里特征所决定,一套住宅的报价与实际成交价格有着比较稳定的联系。本文以调查所得的楼盘单价作为特征价格模型的因变量。3.3数据来源与量化3.3.1数据来源本文所釆用的数据主要来自二手房出售挂牌数据、小区详情数据和电子地图数据。其中二手房出售挂牌数据直接从相关二手房网站取得,包括住宅价格、建筑面积、朝向状态等;小区详情数据主要釆用安居客网公布的小区数据,有住宅小区绿化率、容积率和文体设施等相关数据;利用电子地图测算小区到最近CBD的道路距离,还可获取公交线路条数、生活便利条件、教育配套等相关数据。此外,通过对研究区域内住宅小区进行实地调查,对网上所获数据进行修正。研究中在武汉市选取了7个区21个典型住宅小区,根据网上挂牌情况,每个住宅小区在2016年1月-2016年4月期间搜集3-4个住宅样点。由于数据来源不同,对上述方式获得的数据进行了适当的整理,共得到84个住宅样本数。表3-1武汉市21个住宅小区样本编号小区名称编号小区名称1王家湾中央生活区12翠林居2汉阳188913华清社区3合汇景苑14锋尚时代大厦4丽景苑15麟趾小区5多福大厦16鹤园小区6暨济春天园17和平公寓7鸿泰佳园1819街坊8西北湖凤凰城19金昌花园9湖影公寓20星光苑10现代大厦21京韵花园11中南龙庭表3-2挂牌出售信息示例区域与地址江汉西北湖江汉青年路153号所在小区鸿泰佳园交通状况公交：519、291、527路等17种公交路线售价135万年代、类别与装修2001年商品房普通装修户型与面积3室2厅1厨2卫楼层与朝向2楼（共8楼）朝南物业收费0.40元/平米.月绿化率32%建造年代2001年说明楼层好，价格好，交通方便时间2016年4月14日联系人宋易轩手机155*****6013.3.2数据量化通常影响住宅价格的因素有三大类，建筑特征、邻里特征和区位特征。本文参考有关研究（王璐，2013），并考虑武汉市住宅市场的实际情况以及数据的可得性，采用的住宅特征变量有:建筑特征包括建筑面积、生活设施、所在楼层、朝向状态、装修程度5个变量;邻里特征包括绿化率、容积率、物业费、教育配套、生活配套5个变量;区位特征包括CBD距离、公交线路2个变量。所在楼层对住宅价格的影响比较复杂,多层楼房的中间楼层价格最高,对于小高层和高层而言,楼层越高,采光、通风、视野越好,住宅价格越贵,因此楼层对住宅价格的影响还不明确。变量朝向状态中,住宅以南北通透为宜,采光通风俱佳,符合人们的生活习惯,因此南北通透的住宅预期价格更高,南北朝向赋值1，其余为0。装修程度对住宅价格的影响,一般是装修程度越好,住宅价格越高。精装修赋值3，普通装修赋值2，毛坯赋值1。生活设施的完备程度对房价也有直接的影响，生活设施完备程度：天然气，电梯，储物间，暖气，每项1分。邻里特征变量中,变量绿化率和容积率都是对小区环境的评价指标,绿化率越高的住宅小区,其住宅价格越高,故绿化率对住宅价格是正影响;容积率越高的小区,其建筑密度越大,居民舒适度越低,住宅价格也越低,因而容积率对住宅价格是负影响。住宅小区内小区周边环境中教育配套、生活配套等与居民的日常生活密切相关,对居民生活的舒适性和便利性有着重要的影响,这些配套设施的完善与住宅价格一般成正相关关系，教育配套以周边学校数目为数据。生活配套参照已有的研究将居民日常生活半径定为1000米。区位特征变量中,变量CBD距离通过住宅小区到附近商业中心的道路距离来衡量小区所在区域的繁华程度,一般来说,距离CBD越近,物质、能量密集程度越高,土地利用价值越高,住宅价格也越高。本文CBD距离采用小区到商业中心的道路距离远近程度区分，近3分、较近2分、较远1分。武汉道路公交化程度很高,公交是目前武汉市民出行的重要交通方式,本文采用住宅小区附近公交线路的条数来衡量公交条件。住宅价格特征变量的量化及变量对住宅价格的预期影响如表3-3所示;武汉84个楼盘调查数据如表3-4所示。

表3-3建筑特征变量的量化特征变量量化方式预计影响X1建筑面积建筑面积+X2生活设施生活设施完备程度：天然气，电梯，储物间，暖气，每项1分+X3所在楼层楼层号未知X4朝向状态南北朝向赋值1，其余为0+X5装修程度精装3普装2毛坯1+X6绿化率指小区用地范围内各类绿地总和与小区用地的比率，按实际值计入+X7容积率指小区的总建筑面积与用地面积的比率,按实际值计入-X8物业费按实际值计入，

单位：元/月.㎡+X9教育配套小区内或附近学校数目+X10生活配套小区内或附近1000m内有无超市、餐饮、银行和医院每项计1分+X11CBD距离根据小区距市中心的距离：近3分、较近2分、较远1分+X12公交线路小区附近的公交线数+

表3-4楼盘调查数据编号X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12Y16547010.42.912.82431578002103412110.42.912.82431510800389426010.42.912.8243158400489419110.42.912.8243158800561314030.323.51.5242106500657.05326030.323.51.5242105800781.63320010.323.51.5242108000885.87329010.323.51.524210790097248020.322.60641968001062410030.322.6064196200118045020.322.6064198000127548020.322.6064197500139049030.253.2116423210200149049020.253.211642321050015112422130.253.2116423213500169049020.253.21164232105001752.66320030.24.80.814422860001835316020.24.80.814422845001962317030.24.80.814422873002057325030.24.80.814422869002187321030.343.21.294123115002288312130.343.21.294123110002388312020.343.21.294123120002485321120.343.21.294123115002511546020.322.650.415431712200269848030.322.650.415431710500279848030.322.650.4154317105002813042020.322.650.41543171350029180423130.44.51.91042183000030137.2426130.44.51.910421824800续表31159414130.44.51.91042182400032160426130.44.51.910421825500338931020.322.3611941199500348931020.322.3611941199700358831120.322.3611941199900368931120.322.361194119950037100.4413030.184.711.294210120003851418030.184.711.29421066003950.1411030.184.711.29421065004051418030.184.711.2942106800416446030.3141.517431586004267414030.3141.517431582004335416020.3141.51743156000449344030.3141.5174315142004519236130.331.70.612416192004619236130.331.70.612416200004715138130.331.70.612416185004811336030.331.70.61241610500493838020.42.690.52342223800509036030.42.690.52342229000514838020.42.690.52342224800526438120.42.690.523422264005333413030.322.61.611431940005428418020.322.61.611431935005528419020.322.61.611431936005642414020.322.61.61143195900574248030.321.30.32142245600583447020.351.30.32142244500594248030.351.30.32142245600604248020.351.30.3214224560061113.231030.421.860.6114115920062111.735030.421.860.61141157600续表6314335130.421.860.6114115110006490.4635030.421.860.611411575006510645120.21.80.7144111185006610746120.21.80.714411185006712544120.21.80.714411198006817746120.21.80.714411113500698047120.363.60.3204196400704546020.363.60.3204194000715544020.363.60.3204194300726547020.363.60.3204195300739636030.280.60.5144247800748333120.280.60.5144247500759331020.280.60.51442486007611331120.280.60.5144249200779534030.42.9125426120007816736130.42.912542618800799634020.42.912542612000809634130.42.91254261200081151420130.337.691.21242111620082170412120.337.691.21242111750083170415130.337.691.21242111780084151422020.337.691.212421115100X1建筑面积,单位：平方米。X2生活设施：天然气，电梯，储物间，暖气，每项1分。X3所在楼层，单位：层。X4朝向状态：南北朝向赋值1，其余为0。X5装修程度：精装3分普装2分毛坯1分。X6绿化率。X7容积率。X8物业费，单位：元/月.平方米。X9教育配套：小区内或附近学校数目，单位：个。X10生活配套：小区内或附近1000m内有无超市、餐饮、银行和医院每项计1分。X11CBD距离：根据小区距市中心的距离：近3分、较近2分、较远1分。X12公交线路，单位：条。Y楼盘单价，单位：元/平方米。

4武汉市住宅特征价格实证分析4.1武汉市住宅价格均价及空间分异情况本文选择武汉市主城区范围内的江岸区、江汉区、硚口区,汉阳区、武昌区、洪山区、青山区7个城区作为研究区域。研究中在武汉市选取了7个区21个典型住宅小区,根据网上挂牌情况,每个住宅小区在2016年1月-2016年4月期间搜集3-4个住宅样点。此外，通过对研究区域内住宅小区进行实地调查，对网上所获取的数据进行修正。整理所选小区的平均价格，由此测算该片区的住宅均价，分析武汉市住宅价格空间分异情况。表4-1及图4-1都是2016年第一季度的数据。表4-1住宅楼盘均价（单位：元/平方米）片区楼盘名称价格均价汉阳王家湾中央生活区102659796.00汉阳18899675合汇景苑9448硚口丽景苑1136112041.33多福大厦11983暨济春天园12780江汉鸿泰佳园1119212748.67西北湖凤凰城16076湖影公寓10978武昌现代大厦1290212604.00中南龙庭14494翠林居10416江岸华清社区1222012805.33锋尚时代大厦13027麟趾小区13169青山鹤园小区82618054.67和平公寓781919街坊8084洪山金昌花园927110554.67星光苑11961京韵花园10432图4-1住宅楼盘均价分布图（单位：元/平方米）由图4-1可见，武汉市住宅价格跨幅较大并大致呈现三个层次。商圈、绿地及水域附近的住宅小区,其住宅价格往往较高,武汉市住宅价格的高值区均集中在商圈或水域绿地附近,江汉，江岸，武昌区住宅均价在12000-14000元，属于第一个层次。汉阳与洪山区居住的市民较多，而且地理位置很好，价格普遍较高，均价在10000元上下，属于第二个层次。青山区地理位置比较偏，住宅价格较低，均价在8000元上下，属于第三个层次。

4.2武汉市住宅特征价格模型的建立4.2.1模型的选择考虑到选用的楼盘特征中含有“是否为南北朝向”等哑元变量，为了方便自变量的取值，使特征价格方程更加直观，选择线性特征方程。且楼盘数据的收集主要集中在1-3月份，主要选择的是微观因素，不考虑多数宏观因素的影响。式（4.1）为本文所选择的模型形式。P

=

α+β1X1+β2X2+…+β12X12….（4.1）4.2.2模型估计与检验从实证的角度，以SPSS统计软件为平台，采用“逐步筛选”回归方式进行多元回归分析。“逐步法”首先根据方差分析结果选择符合判据的自变量，并将对因变量贡献最大的进入回归方程，将模型中F值最小的、符合剔除的变量排除，这样就剔除了不显著的变量，这样重复进行直至没有可剔除的变量为止。

(1)变量筛选表4-2变量的筛选输入／移去的变量a模型输入的变量移去的变量方法1X1.步进（准则:F-to-enter的概率<=.050，F-to-remove的概率>=.100）。2X3.步进（准则:F-to-enter的概率<=.050，F-to-remove的概率>=.100）。3X9.步进（准则:F-to-enter的概率<=.050，F-to-remove的概率>=.100）。4X8.步进（准则:F-to-enter的概率<=.050，F-to-remove的概率>=.100）。5X5.步进（准则:F-to-enter的概率<=.050，F-to-remove的概率>=.100）。a.因变量:Y由上表可知，12个变量由逐步法进行筛选后得到5个显著变量，分别是X1建筑面积、X3所在楼层、X9教育配套、X8物业费和X5装修情况这五个变量。

(2)模型拟合度检验表4-3模型拟合度检验模型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差1.865a.748.7452694.5112.888b.788.7832488.5293.896c.803.7952413.7544.906d.821.8122313.6025.914e.835.8242237.145a.预测变量:(常量),X1。b.预测变量:(常量),X1,X3。c.预测变量:(常量),X1,X3,X9。d.预测变量:(常量),X1,X3,X9,X8。e.预测变量:(常量),X1,X3,X9,X8,X5。由上表知，在第5组模型中R值为0.914，R

Square值为0.835，调整的R方为0.824，都接近于1，所以其模型拟合度较好，说明该回归模型对样本数据的代表程度比较大。

(3)方差分析显著性F检验表4-4方差分析显著性F检验Anovaf模型平方和df均方FSig.1回归1.769E911.769E9243.693.000a残差5.954E8827260387.226总计2.365E9832回归1.863E929.315E8150.421.000b残差5.016E8816192778.955总计2.365E9833回归1.899E936.329E8108.622.000c残差4.661E8805826209.625总计2.365E9834回归1.942E944.854E890.691.000d残差4.229E8795352753.910总计2.365E9835回归1.974E953.949E878.895.000e残差3.904E8785004817.322总计2.365E983a.预测变量:(常量),X1。b.预测变量:(常量),X1,X3。c.预测变量:(常量),X1,X3,X9。d.预测变量:(常量),X1,X3,X9,X8。e.预测变量:(常量),X1,X3,X9,X8,X5。f.因变量:Y在第5组模型中回归方程方差分析的显著性检验值为0.000,说明方程是高度显著的,拒绝全部系数均为0的原假设,全部回归系数同时为零的概率小于0.001。说明因变量Y住宅价格与自变量建筑面积、所在楼层、教育配套、物业费和装修情况的线性关系显著，显著性检验通过，可以用这6个变量组合的线性模型描述它们与均价之间的线性关系。

(4)回归变量相关系数及检验表4-5回归变量相关系数及检验系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1(常量)-84.603721.579-.117.907X1112.5257.208.86515.611.0002(常量)-1769.267794.741-2.226.029X1113.8256.666.87517.077.000X3145.49537.397.1993.891.0003(常量)-4265.6101271.393-3.355.001X1116.0376.527.89217.778.000X3200.24042.513.2744.710.000X9126.96151.420.1442.469.0164(常量)-5486.0571292.098-4.246.000X1114.5356.279.88018.242.000X3148.35744.652.2033.323.001X9165.48451.117.1883.237.002X81426.020501.794.1692.842.0065(常量)-7443.0121466.592-5.075.000X1110.3026.294.84817.524.000X3118.18944.770.1622.640.010X9140.84350.365.1602.796.007X81775.949504.273.2113.522.001X51099.114431.370.1292.548.013a.因变量:Y

根据回归的结果，在第5组模型中，X1、X3、X9、X8和X5的Sig值都明显小于0.1,所以回归系数的显著性检验通过，自变量Y与因变量X1、X3、X9、X8和X5的线性关系显著。得到的楼盘单价Y与各个变量的函数关系式为：Y=-7443.012+110.302X1+118.189X3+140.843X9+1775.949X8+1099.114X5……………(4.2)

4.3武汉市住宅特征价格分析建筑特征中,变量建筑面积影响房价程度很大，在其他特征变量不变的情况下,建筑面积每增加1平方米,楼盘单价价将增加110.302元,楼层每增加1层，楼盘均价增加118.189元，高楼层有着许多优点犹如景观佳、吵杂声少、房子保值性高、隐闭性高私密性足、安全性高等，而且现在大多数小区都装有电梯不会给住户带来麻烦。在建筑特征中，住宅的装修程度同样对楼盘均价有着显著的影响，变量住宅装修程度在表4-5所示的系数为1099.114，说明在其它特征变量不变的情况下，精装修相比普通装修或者普通装修相比毛坯房会使楼盘均价增加1099.114邻里特征中的物业费变化所引起的住宅价格的变化量较大。物业费每增加1元，楼盘均价增加1775.949元。现如今，越来越多的购房者在挑选楼盘的过程中考虑到物业管理的问题，并且会在选定地点、价位等方面兼顾物业因素，因为对于购房者而言，物业和业主的生活起居可以说是息息相关的，从这个角度说，购房者决不迁就那些虽然收取较低物业费但物业服务水平却也不高的楼盘，因此开发商也会挑选那些物业服务水平较高的公司，希望通过广大消费者所喜爱并乐于接受的物业来为楼盘增色。可见，物业费本身体现了开发商和物业管理企业的服务水平和信誉，物业费越高，服务水平就越高，楼盘均价也就越高。周边学校每增加1所，楼盘均价增加140.843元，说明了住户对教育的重视程度。

5结论与建议5.1研究结论本文通过研究武汉市七个片区的住宅楼盘均价数据，分析其空间分布规律，并构建了住宅特征价格模型量化住宅价格的影响因素，从而揭示影响住宅价格的原因。本文得到的主要结论有如下几点:（1）武汉住宅价格空间分异显著，武汉市住宅价格的高值区均集中在商圈或水域绿地附近,江汉，江岸，武昌区，中值区主要分布在汉阳与洪山区，低值区则分布在青山区。（2）影响住宅价格的三大特征中，区位特征变量对武汉住宅价格影响