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摘要：论文基于Hedonic定价模型，采用SPSS分析软件，分析了东莞临深片区商品住宅价格的关键影响因素，得出了东莞市临深区住宅定价方程。再以东莞市中惠嶺秀住宅区项目为例，对方程进行了检测验证，发现基于特征价格模型得出的价格与实际售价相比差别不大，模型具有一定的应用价值，模型对该片区其他项目今后的销售定价具有参考意义。
关键词：Hedonic模型，商品住宅定价，顾客价值理论
中图分类号：F062.9 文献标识码：A
文章编号：1001-9138-（2017）03-0040-45 收稿日期：2017-01-10
1 引言
在中央提出“去库存”的背景下，从2015年开始，我国一线城市房价不降反升，在一年多的时间里，深圳、北京、上海等城市房价都普遍上涨了50%以上，房价问题成为了我国现阶段政府及民众都普遍关注的一个焦点。深入研究房地产定价措施，找出房地产价格的影响因素，把房价定在一个合理的范围，对于解决我国居民住房问题，促进房地产市场健康有序发展，具有重要的现实意义。
由于房地产行业是关系国计民生的行业，如何对房地产进行合理定价一直得到研究者的高度关注。孙伟（2004）指出房地产项目在定价时要选择定价目标、确定定价方法、明确市场定位并考虑房地产价格趋势，才能实现企业是利润最大化。高沂（2009）把层次分析法运用于市场定价法中，利用层次分析法影响住宅价格的各个因素确定其权重，再根据此权重将所有楼盘进行打分，最终通过所得分数对楼盘进行定价。王力南（2009）在传统定价方法的基础上，提出了加权点数定价法和旧房定价方法。毕晓琳（2010）利用博弈方法分析政府、银行、消费者及房地产开发商等各方主体在房地产定价中的获益情况，以此决定房地产定价策略。梳理现有文献，可以发现，国内学者采用Hedonic模型对住宅特征及价格之间进行定量分析的实证研究并不多见，该模型充分包含了不同住宅特征的边际价格，可以较好地解释消费者偏好及住宅商品的异质性等。本文在顾客价值理论的基础上，筛选出影响房地产价格的主要因素，并以东莞市临深区房价为实证对象，建立Hedonic模型，深入分析影响房地产定价的因素，以期为政府、房地产商及购房者提供参考。
2 商品住宅价格的定价方法
从现有文献来看，房地产常用的定价方法有成本导向法、需求导向法、竞争导向法及Hedonic模型定价法。其中成本导向法是以成本为中心，其基本思路是在定价时，首先考虑收回企业在生产经营中投入的成本，然后加上一定的利润。成本导向法是按卖方意图定价的方法，在卖方市场下容易推行，但在买方市场下难以和消费者的需要相匹配；需求导向法是指以需求为中心，依据买方对产品的需求来定价；竞争导向法是企业为了应付市场竞争的需要而采取的特殊定价方法，它是以竞争者的价格为参考，制定较竞争者价格低、高或相同的价格。采用这一定价方式的企业一般是规模相对较小，竞争能力和市场知名度都较低的企业；Hedonic模型是通过特征价格反映产品或服务价格的模型。在特征价格模型中，通过商品住房各自特征价格之和来表示商品住房的价格。用简单的一句话来概括，Hedonic定价法就是把顾客对商品的每一属性愿意支付的价格（willing to pay）加总作为商品的价格。
3 商品住宅价格的影响因素及数据的收集
3.1 商品住宅价格的影响因素
影响住宅价格的因素有很多，既有影响全局性的一般因素，如经济因素、社会因素、行政因素、购房者的心理因素等；也有影响单个房价的个别因素，如区位因素、建筑物特征、房屋户型、朝向等。
3.2 变量选取及量化
在Butler提出Hedonic住宅定价模型中只包含影响住宅价格的特征因素。其主要分为建筑结构、区位特征、邻里环境三个类型。在本文研究中，一般因素体现在常量中，个别因素选出物业管理、教育配套、区域、生活配套、小区环境、交通、升值潜力、价格这8个因素作为变量。其中，建筑结构主要包括小区环境，区位条件包括交通、升值潜力和区域，邻里环境包括教育配套、生活配套和物业费。
这8个因素的量化过程，主要分两种形式，一种是数据的收集，如价格、物业管理的量化，价格选择的是该项目的单价，而物业管理主要反映在物业费上；另一种是对剩下的其他因素的量化，本研究采用10分制的方法进行赋值，量化规则及赋值方式如表1所示。
3.3 數据的收集
临深片区共包括12个镇区，每个镇区都有较多的楼盘，本文主要对这12个镇区里的楼盘进行资料的筛选，然后确定从每个镇区选出2个楼盘进行资料的收集与分析，共选择了24个项目。收集的数据主要来源于搜房网、房王网以及实地考察收集资料。收集数据时间为2016年3-5月。最后对所收集的数据进行统计及量化，数据量化结果见附1。
4 模型构建与结果分析
4.1 模型的选择与应用
Hedonic模型所用的函数主要有三种形式：线性形式、对数形式和半对数形式，分别用这三种形式对所收集数据进行回归分析，结果如下。
1.线性形式的回归。数学表达式为：。运用SPSS21对样本数据进行回归，得判定系数R方为85.7%，各回归系T检验的显著性为0.000。因此住宅特征和房价之间关系能够成立。
2.对数形式的回归。数学表达式为：。运用SPSS21对样本数据进行回归，得判定系数R方为95.5%，各回归系T检验的显著性为0.48，虽然R方较大，但显著性却不够好。
3.半对数形式的回归。半对数形式表示因变量取对数形式，自变量取线性形式，数学表达式为：。运用SPSS21对样本数据进行回归，得判定系数R方为78.2%，各回归系检验的显著性为0.000。因此住宅特征和房价之间关系能够成立。 综合以上结果，线性形式回归的判定系数最大，且显著性水平比较明显，说明在本研究中线性模型的拟合程度最好。所以本文选用线性模型作为商品住宅定价模型函数。
4.2 参数的估计与检验
选用线性模型，将收集量化后的数据，运用统计软件SPSS21对样本数据进行回归，其结果如表2、表3、表4所示。
从表2可以看出，该模型经调整后的R2的值为0.857，非常接近1，说明该模型的拟合程度很好，该模型具有很好的解释力。从DW值来看，其检验值为1.481，可以接受，说明模型变量基本不存在相关性。从表3可以看出，F检验统计量观察值为20.672，Sig=0.000<0.05，表明因变量与自变量之间存在显著性的线性关系，建立的解释变量对因变量具有较强的解释力。
从表4中可以看到，在7个自变量的T检验中，特征变量的Sig值大部分都小于0.05，说明特征变量对住宅的价格产生了较显著的影响。另外，各系数VIF均小于10，说明该模型可以不用考虑多重共线性问题。因此进入方程的住宅特征X与房价P之间关系能够成立。因此可得东莞市临深区住宅定价方程为：
P=24639.115-642.331*交通-534.337*小区环境+307.653*升值潜力+125.678*教育配套-473.552*区域-304.415*生活配套+918.002*物业费……………………………（1）
4.3 结果实证检验
为了检测模型的应用意义，本研究以东莞市位于大运新城凤深大道旁的中惠嶺秀住宅区项目为例，进行模型的检验和实证研究分析。根据模型选定的自变量，将定价项目的资料进行量化，如表5所示。
将量化数据代入定价方程（1），求得P=18628元/平方米。
根据定价模型得出中惠嶺秀的均价为18628元/平方米。从现实情况看，离本项目最近的在售项目锦龙湾畔整体均价为17000元/平方米，恒大绿洲12月（2005年）推售921套，折后均價18000元/平方米。从项目层面看，中惠嶺秀一期开盘均价为17600元/平方米，因此基于特征价格模型定价得出的18628元/平方米，能较为真实地反映出项目的市场价格。
5 结果与讨论
本文以特征价格理论为基础，通过构建Hedonic模型来分析商品住宅价格的主要影响因素。研究得出的住宅价格方程，能较准确地预测出东莞市临深区房地产项目的市场价格，可以为房地产开发商和经销商在后期销售时提供参考。所选出的8个变量，都对房价产生不同程度的影响，但是生活配套及小区环境的系数为负值，与正常理解不符，需要作进一步的研究。
关键词：Hedonic模型，商品住宅定价，顾客价值理论
中图分类号：F062.9 文献标识码：A
文章编号：1001-9138-（2017）03-0040-45 收稿日期：2017-01-10
1 引言
在中央提出“去库存”的背景下，从2015年开始，我国一线城市房价不降反升，在一年多的时间里，深圳、北京、上海等城市房价都普遍上涨了50%以上，房价问题成为了我国现阶段政府及民众都普遍关注的一个焦点。深入研究房地产定价措施，找出房地产价格的影响因素，把房价定在一个合理的范围，对于解决我国居民住房问题，促进房地产市场健康有序发展，具有重要的现实意义。
由于房地产行业是关系国计民生的行业，如何对房地产进行合理定价一直得到研究者的高度关注。孙伟（2004）指出房地产项目在定价时要选择定价目标、确定定价方法、明确市场定位并考虑房地产价格趋势，才能实现企业是利润最大化。高沂（2009）把层次分析法运用于市场定价法中，利用层次分析法影响住宅价格的各个因素确定其权重，再根据此权重将所有楼盘进行打分，最终通过所得分数对楼盘进行定价。王力南（2009）在传统定价方法的基础上，提出了加权点数定价法和旧房定价方法。毕晓琳（2010）利用博弈方法分析政府、银行、消费者及房地产开发商等各方主体在房地产定价中的获益情况，以此决定房地产定价策略。梳理现有文献，可以发现，国内学者采用Hedonic模型对住宅特征及价格之间进行定量分析的实证研究并不多见，该模型充分包含了不同住宅特征的边际价格，可以较好地解释消费者偏好及住宅商品的异质性等。本文在顾客价值理论的基础上，筛选出影响房地产价格的主要因素，并以东莞市临深区房价为实证对象，建立Hedonic模型，深入分析影响房地产定价的因素，以期为政府、房地产商及购房者提供参考。
2 商品住宅价格的定价方法
从现有文献来看，房地产常用的定价方法有成本导向法、需求导向法、竞争导向法及Hedonic模型定价法。其中成本导向法是以成本为中心，其基本思路是在定价时，首先考虑收回企业在生产经营中投入的成本，然后加上一定的利润。成本导向法是按卖方意图定价的方法，在卖方市场下容易推行，但在买方市场下难以和消费者的需要相匹配；需求导向法是指以需求为中心，依据买方对产品的需求来定价；竞争导向法是企业为了应付市场竞争的需要而采取的特殊定价方法，它是以竞争者的价格为参考，制定较竞争者价格低、高或相同的价格。采用这一定价方式的企业一般是规模相对较小，竞争能力和市场知名度都较低的企业；Hedonic模型是通过特征价格反映产品或服务价格的模型。在特征价格模型中，通过商品住房各自特征价格之和来表示商品住房的价格。用简单的一句话来概括，Hedonic定价法就是把顾客对商品的每一属性愿意支付的价格（willing to pay）加总作为商品的价格。
3 商品住宅价格的影响因素及数据的收集
3.1 商品住宅价格的影响因素
影响住宅价格的因素有很多，既有影响全局性的一般因素，如经济因素、社会因素、行政因素、购房者的心理因素等；也有影响单个房价的个别因素，如区位因素、建筑物特征、房屋户型、朝向等。
3.2 变量选取及量化
在Butler提出Hedonic住宅定价模型中只包含影响住宅价格的特征因素。其主要分为建筑结构、区位特征、邻里环境三个类型。在本文研究中，一般因素体现在常量中，个别因素选出物业管理、教育配套、区域、生活配套、小区环境、交通、升值潜力、价格这8个因素作为变量。其中，建筑结构主要包括小区环境，区位条件包括交通、升值潜力和区域，邻里环境包括教育配套、生活配套和物业费。
这8个因素的量化过程，主要分两种形式，一种是数据的收集，如价格、物业管理的量化，价格选择的是该项目的单价，而物业管理主要反映在物业费上；另一种是对剩下的其他因素的量化，本研究采用10分制的方法进行赋值，量化规则及赋值方式如表1所示。
3.3 數据的收集
临深片区共包括12个镇区，每个镇区都有较多的楼盘，本文主要对这12个镇区里的楼盘进行资料的筛选，然后确定从每个镇区选出2个楼盘进行资料的收集与分析，共选择了24个项目。收集的数据主要来源于搜房网、房王网以及实地考察收集资料。收集数据时间为2016年3-5月。最后对所收集的数据进行统计及量化，数据量化结果见附1。
4 模型构建与结果分析
4.1 模型的选择与应用
Hedonic模型所用的函数主要有三种形式：线性形式、对数形式和半对数形式，分别用这三种形式对所收集数据进行回归分析，结果如下。
1.线性形式的回归。数学表达式为：。运用SPSS21对样本数据进行回归，得判定系数R方为85.7%，各回归系T检验的显著性为0.000。因此住宅特征和房价之间关系能够成立。
2.对数形式的回归。数学表达式为：。运用SPSS21对样本数据进行回归，得判定系数R方为95.5%，各回归系T检验的显著性为0.48，虽然R方较大，但显著性却不够好。
3.半对数形式的回归。半对数形式表示因变量取对数形式，自变量取线性形式，数学表达式为：。运用SPSS21对样本数据进行回归，得判定系数R方为78.2%，各回归系检验的显著性为0.000。因此住宅特征和房价之间关系能够成立。 综合以上结果，线性形式回归的判定系数最大，且显著性水平比较明显，说明在本研究中线性模型的拟合程度最好。所以本文选用线性模型作为商品住宅定价模型函数。
4.2 参数的估计与检验
选用线性模型，将收集量化后的数据，运用统计软件SPSS21对样本数据进行回归，其结果如表2、表3、表4所示。
从表2可以看出，该模型经调整后的R2的值为0.857，非常接近1，说明该模型的拟合程度很好，该模型具有很好的解释力。从DW值来看，其检验值为1.481，可以接受，说明模型变量基本不存在相关性。从表3可以看出，F检验统计量观察值为20.672，Sig=0.000<0.05，表明因变量与自变量之间存在显著性的线性关系，建立的解释变量对因变量具有较强的解释力。
从表4中可以看到，在7个自变量的T检验中，特征变量的Sig值大部分都小于0.05，说明特征变量对住宅的价格产生了较显著的影响。另外，各系数VIF均小于10，说明该模型可以不用考虑多重共线性问题。因此进入方程的住宅特征X与房价P之间关系能够成立。因此可得东莞市临深区住宅定价方程为：
P=24639.115-642.331*交通-534.337*小区环境+307.653*升值潜力+125.678*教育配套-473.552*区域-304.415*生活配套+918.002*物业费……………………………（1）
4.3 结果实证检验
为了检测模型的应用意义，本研究以东莞市位于大运新城凤深大道旁的中惠嶺秀住宅区项目为例，进行模型的检验和实证研究分析。根据模型选定的自变量，将定价项目的资料进行量化，如表5所示。
将量化数据代入定价方程（1），求得P=18628元/平方米。
根据定价模型得出中惠嶺秀的均价为18628元/平方米。从现实情况看，离本项目最近的在售项目锦龙湾畔整体均价为17000元/平方米，恒大绿洲12月（2005年）推售921套，折后均價18000元/平方米。从项目层面看，中惠嶺秀一期开盘均价为17600元/平方米，因此基于特征价格模型定价得出的18628元/平方米，能较为真实地反映出项目的市场价格。
5 结果与讨论
本文以特征价格理论为基础，通过构建Hedonic模型来分析商品住宅价格的主要影响因素。研究得出的住宅价格方程，能较准确地预测出东莞市临深区房地产项目的市场价格，可以为房地产开发商和经销商在后期销售时提供参考。所选出的8个变量，都对房价产生不同程度的影响，但是生活配套及小区环境的系数为负值，与正常理解不符，需要作进一步的研究。