我国城市住房价格测度:Hedonic方法与实证

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住房价格关系到人民群众的安居生活和社会的和谐,对住房价格及其测度方法的探讨一直是理论界和实务界关注的热点。由于住房是一种典型的异质性商品,建筑结构、区位、邻里、环境等住房特征都存在很大的差异,这些特征不同程度地影响住房价格的高低。大量国外文献证实,如果以简单平均值来测度住房价格波动的规律,结果会出现偏误。因此,深入研究住房价格测度方法,一方面可以准确界定住房特征不同引起的价格差异;另一方面可以通过剥离住房特征的影响,分析住房的纯粹价格波动,对于揭示房价变动规律具有重要的现实意义。Hedonic价格模型作为异质性商品价格的分析工具,在过去的40年中被国外学者广泛应用于住房价格研究,涉及公共政策评价、住房需求分析和住房价格指数的编制等领域。但由于住房市场的地域特性,针对不同国家、不同地区的研究,在分析方法、模型设定等方面存在很大差异,并没有统一的规范和标准,在理论和实证方面都有很多问题有待于进一步研究。Hedonic方法介绍到国内仅有10余年历史,国内文献多为Hedonic方法的简单介绍,或者将国外的模型套用国内数据进行实证分析,缺乏结合中国住房特征的深入探讨与创新。有鉴于此,本文从住房特征的隐含价格视角,以我国住房市场为研究对象,运用Hedonic价格模型,对住房价格与住房特征之间的关系进行研究,通过Hedonic质量调整,剥离住房特征对住房价格的影响,揭示纯住房价格波动的真实规律。论文主要工作与创新体现在:①基于国外研究基础,以河北省保定市二手房市场为研究对象,构建了住房市场的Hedonic价格模型。对解释变量的定义与赋值进行了详细的分析,除了考察建筑特征、区位特征和邻里特征等常规因素,模型引入了刻画我国住房市场特征的交易特征变量。借助Box-Cox变换技术,对国内外常用的线性函数、半对数函数、双对数函数和Box-Cox函数等函数形式进行比较,发现上述回归函数均有较理想的拟合精度和变量参数的显著性。进一步采用对数似然比检验及样本外预测的Theil U统计量对最佳函数形式进行检验。检验结果表明,Box-Cox函数优于其他常用函数。②通过梳理和分析质量调整的概念和思路,深入剖析了时间虚拟变量法、特征价格指数法、Hedonic价格估算法等三种Hedonic价格指数计算方法的差异,给出时间虚拟变量法计算公式推导过程。利用混合横截面、邻期和单期横截面Hedonic价格模型,分别计算了混合时间虚拟变量住房价格指数、邻期时间虚拟变量住房价格指数和住房特征价格指数。瓦尔德检验表明,特征价格指数法是稳定性最佳的住房价格指数模型。通过对不同方法计算的价格指数差异的比较,发现运用邻期函数参数计算的环比价格指数与环比费雪特征价格指数相近。研究结果表明,通过Hedonic质量控制,环比价格指数能够比定基价格指数更好地反映住房价格的动态波动,尤其在不同时期样本构成差异较大时效果更为明显。当样本数量较大时,特征价格指数是计算住房价格指数的最佳方法,当样本数量有限时,邻期时间虚拟变量指数甚至混合时间虚拟变量指数也是一种可行的选择。③以住房特征隐含价格差异为视角,运用住房子市场的Hedonic价格模型,研究了住房价格在时间、空间上的变动规律。将保定市按空间维度的行政区域划分3个住房子市场,瓦尔德检验表明3个子市场模型存在显著差异。进一步借助Tiao-Goldberger检验分析了各子市场模型中住房特征的隐含价格差异,检验结果显示,在26个解释变量中有19个存在差异,并且在5%水平显著,反映出不同区域的消费者对住房特征呈现出不同的需求偏好。研究表明,城市住房市场存在空间差异,即使在同一城市,采用单一Hedonic住房价格模型不能准确地刻画住房特征与住房价格之间的关系。在此基础上,利用子市场的Hedonic住房价格模型,计算出各子市场住房价格的差异,建立了自2006年第四季度到2009年第二季度的保定市二手房价格指数。
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