【摘 要】
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2015年,国家颁布了“租购同权”等一系列政策,大力扶持和培育住房租赁市场。长租公寓项目开始成为市场热点,吸引了许多顶尖地产公司与互联网企业注资,长租公寓市场得以快速发展与扩张。而2018年后,部分长租公寓企业受“租金贷”这一运营模式影响,企业内部资金管理出现问题,导致爆雷、破产跑路事件频出,长租公寓行业饱受负面信息影响。紧接着2020年经历疫情考验与市场波动,长租公寓企业面临巨大挑战,政府也积极
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2015年,国家颁布了“租购同权”等一系列政策,大力扶持和培育住房租赁市场。长租公寓项目开始成为市场热点,吸引了许多顶尖地产公司与互联网企业注资,长租公寓市场得以快速发展与扩张。而2018年后,部分长租公寓企业受“租金贷”这一运营模式影响,企业内部资金管理出现问题,导致爆雷、破产跑路事件频出,长租公寓行业饱受负面信息影响。紧接着2020年经历疫情考验与市场波动,长租公寓企业面临巨大挑战,政府也积极出台了助力长租公寓健康稳定发展的相应政策,而长租公寓项目的长效稳定经营亟需更为科学的租金定价方式。目前市场上各类长租公寓的项目的租金定价大多以成本为导向或以同类竞品为导向,存在对市场需求把握不准确的缺陷,而长租公寓项目的成功离不开对市场需求的精准分析与把控。为了帮助企业建立合理的长租公寓租金定价体系,本文引入特征价格模型对成都市集中式长租公寓市场的租金定价进行量化分析,帮助长租公寓企业从需求端了解客户租房偏好,为长租公寓项目的选址以及房屋内部特征设计等方面提供参考依据,为未来长租公寓项目的健康运营提供参考。目前针对长租公寓租金定价这一领域的定量实证分析较少,对于成都这样的新一线城市的集中式长租公寓的研究也鲜有定量分析。为了对成都市的集中式长租公寓特征价格展开研究,本文通过构建特征价格模型,得出了成都市集中式长租公寓租金定价的影响因素和其隐含价格。首先结合实地调研与文献研究,选取了28个影响因素,整合量化为12个特征变量,其中包括6个建筑特征变量、1个区位特征变量、4个邻里特征变量、1个品牌特征变量。其次通过编写爬虫程序对58同城租房信息网站上的集中式长租公寓信息进行爬取,选定2021年12月27日这一日的数据,整理得到了成都市1664条集中式长租公寓房源信息,数据处理后分别代入线性-线性与对数-对数函数形式进行多元回归分析。最终两个模型中共同有10个特征变量入选,其中建筑特征中的公共空间特征价格最高,为169.34元,邻里特征中的生活配套为101.31元,对租金有显著正向影响。本文基于实证分析结果,对集中式长租公寓项目如何提高租金价格与如何合理定价提出参考建议,进而帮助长租公寓企业在开展项目时对项目的选址、设施配套等方面能更为合理。本文也总结了本次研究存在的局限性以及对后续研究的展望。
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