城市住宅特征价格分析_对杭州市的实证研究

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1、第26卷增刊经济地理Vol.26,Sup.2006年12月ECONOMICGEOGRAPHYDec.,2006文章编号:1000-8462(2006)增刊-0172-04¹城市住宅特征价格分析:对杭州市的实证研究121郭文刚,崔新明,温海珍(1.浙江大学建筑工程学院,中国浙江杭州310027;2.浙江世贸置业投资有限公司,中国浙江杭州310007)摘要:由于住宅产品的异质性,国外学者广泛使用特征价格模型分析城市住宅市场。特征价格模型的理论基础主要由Lancaster偏好理论和Rosen的产品特征市场供需均衡模型两部分组成。在访谈的基础上,选择了18个住宅特征作为模型的自

2、变量,基于线性函数形式构建了杭州市住宅特征价格模型。采用杭州市2473个住宅样本数据和290个住宅小区的实地调查资料对模型进行了估计,发现就整个住宅市场而言,14个住宅特征对住宅价格具有显著影响,并且影响程度有差异。同时,根据特征价格对14个住宅特征的影响程度进行了排序,并分为四类。关键词:住宅价格;住宅特征;特征价格模型中图分类号:F290;TU976文献标识码:A城市住宅是一种/独特0的产品(Harsman&Quigley,Court是第一个使用特征价格模型并采用了术语/hedonic0的1991),具有以下三个特点:¹复杂性。住宅是一种复杂的商学者。在1939年,

3、他把汽车价格作为汽车不同特征的函数,品,能够满足家庭的多种需求,并且与居民的生活、工作、娱乐进行了异质性商品的价格、需求分析,最终目的是为汽车业构等活动密切相关。º固定性。住宅与土地数量的变化有关,建价格指数,后来扩展到其他消费品,如拖拉机、洗衣机等并拥有特别的区位。住宅的移动在目前的技术条件下基本上(Griliches,1961)。Colwell&Dilmore(1999)提出不同意见,他们是不可能的,而居民的频繁迁移既很昂贵也很不方便。这意认为Haas才是使用特征价格模型的第一人。Haas把特征价味着住宅的选择也就是邻里关系、与工作地点的可达性以及格模型作为其硕士论

4、文(1922)的一部分,对农地价格应用了相应的诸如学校、购物中心等公共服务设施的选择。»耐久/hedonics0的概念,把到城市中心的距离和城市的大小作为两性。住宅的这一特点导致住宅市场涉及到新开发住宅和存量个重要的特征变量。其实在Court之前,Wallace(1926)和住宅市场。与其他商品市场最大的不同,是住宅市场有一个Waugh(1929)就应用了特征价格方法分别对农地价格和蔬菜存量市场。消费者可以在新旧住宅之间进行置换,选择建筑价格进行了研究。Ridker(1967)是最早把特征价格理论应用类型、小区环境、交通便利程度等满足个人偏好的住宅以达到到住宅市场分析的

5、学者,他采用住宅价格数据建立特征价格最大效用。这些特点表明,住宅价格的影响因素十分复杂,与模型,计算了环境质量的改善(如空气污染的消除)对住宅价住宅本身的特征关系密切。因此,从住宅特征的视角,考察城格的影响。特征价格模型的理论基础往往被称为特征价格理市内部住宅价格的影响因素,是一条合理的途径。其实,由于论(hedonicpricetheory),主要包括以下两个方面的内容:住宅产品是一种异质性商品,产品之间在构成使用价值的各一是美国学者Lancaster1966年提出的消费者理论,这是个特征之间有明显的差异,国外往往构建特征价格模型(he-从新古典经济学的消费者理论拓展

6、而来的,又被称为Lancast-donicpricemodel)进行研究。er偏好理论。与萨缪尔森等经济学家在考察偏好和效用时从对于/hedonicpricemodel0,大陆学者有多种叫法,如享乐个体行为出发不同,Lancaster从产品的异质性出发,分析了构价格模型、隐含价格模型、内隐价格模型等,台湾学者则统一成产品的基本/元素0空间,认为对产品的需求并不是基于产称之为特征价格模型。本文使用最后一种叫法,因为对房地品本身,而是因为产品所内含的特征。并且认为商品(特别是产学术研究而言,它能够简单明了地反映该模型的基本内涵。住宅、汽车、劳动力这样的异质商品)拥有一系列的

7、特征,这些国外广泛地采用特征价格模型研究房地产市场,进行了大量特征结合在一起,形成影响效用的特征包,商品是作为内在特的实证研究,并获得了丰硕的成果。由于特征价格模型的建征的集合来出售的。家庭购买这些物品和使用它们作为一立需要收集大量的数据和进行较为广泛的调查,我国学者在种0投入0,把它们转化为效用,效用水平的高低依赖于物品所这方面的实证研究非常少。如何把特征价格模型应用于我国的具体实践之中,研究住宅特征与住宅价格之间的关系,估计包含的各种特征的数量。这样的市场难以用传统的经济模型住宅特征的隐含价格,从而分析住宅市场的供需特点,这正是分析,

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