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摘要：房地產(chǎn)區(qū)位價值是房地產(chǎn)投資與開發(fā)重點考慮因素之一。本文利用協(xié)方差分析法對武漢市歷年數(shù)據(jù)進行分析，根據(jù)關聯(lián)度值確定房地產(chǎn)區(qū)位價值影響因素主要為產(chǎn)業(yè)、交通、環(huán)境以及人口組成成分等要素，在此基礎上綜合類比量化定價法估算房地產(chǎn)區(qū)位價值，并根據(jù)實際提出合理建議。

關鍵詞：房地產(chǎn)區(qū)位；房地產(chǎn)價值估算；協(xié)方差分析；綜合類比量化定價法

1引言

近年來，房地產(chǎn)業(yè)對各省經(jīng)濟的貢獻不容小覷。房地產(chǎn)開發(fā)不僅涉及當?shù)亟?jīng)濟、環(huán)境、人口、成本等因素，房地產(chǎn)項目竣工后的不動產(chǎn)價值同樣對當?shù)亟?jīng)濟和居民生活產(chǎn)生影響。房地產(chǎn)項目開發(fā)前需估算房地產(chǎn)區(qū)位價值。傳統(tǒng)房地產(chǎn)區(qū)位價值估算方法缺乏系統(tǒng)性且估算結(jié)果誤差較大。本文將基于國家權威統(tǒng)計平臺數(shù)據(jù)，利用協(xié)方差分析法結(jié)合加權平均分理論計算權重，并結(jié)合類比量化定價法估算房地產(chǎn)價值。

2研究方法的提出

2.1房地產(chǎn)價值主要估算方法及其不足

房地產(chǎn)價值估算主要有以下幾種方法：（1）市場法。此方法是根據(jù)相似房地產(chǎn)價格來求取估價對象價值的方法。優(yōu)點是速度快，但誤差大。（2）收益法。此方法是根據(jù)房地產(chǎn)可以得到的收益來估計房地產(chǎn)的價值。V=ar[1-1（1+r）n]其中：V為房地產(chǎn)價格；a為房地產(chǎn)年凈收益；r為折現(xiàn)率；n為剩余收益年期。優(yōu)點是運用歷年收益推斷，數(shù)據(jù)更具有說服力，缺點是計算周期過長。（3）成本法。此方法是根據(jù)當前購置或建設房地產(chǎn)項目所需代價估計房地產(chǎn)的價值。優(yōu)點是數(shù)據(jù)明確，缺點是因素種類較少。（4）假設開發(fā)法。此方法是根據(jù)估價對象評估預期開發(fā)完成后的價值。對數(shù)據(jù)的處理大多憑借管理者的主觀經(jīng)驗，所以誤差較大。（5）類比量化定價法。該定價方法是將影響房地產(chǎn)價值的因素分別確定權重，結(jié)合最小二乘法建立函數(shù)關系式得出項目的均價。該方法的數(shù)據(jù)調(diào)查樣本數(shù)量和調(diào)查區(qū)域具有相對局限性和不完整性。上述估算方法在房地產(chǎn)價值估算中有一定參考價值，但因數(shù)據(jù)來源通常具有一定的個人主觀性，致使數(shù)據(jù)準確性降低，結(jié)論數(shù)據(jù)誤差較大。為此，需探討更加科學的估算方法。

2.2本文擬采用的研究方法

本文研究的估算方法是協(xié)方差分析+類比定量化定價法。數(shù)據(jù)取自國家統(tǒng)計局官網(wǎng)、中國空氣質(zhì)量在線監(jiān)測分析平臺歷史數(shù)據(jù)等權威數(shù)據(jù)平臺，運用協(xié)方差分析方法得出權重，結(jié)合類比定量化定價法估算房地產(chǎn)價值。此外，本文采取實證分析法。以武漢市為例，采取以上方法以已知區(qū)位房地產(chǎn)價值為基礎預估房地產(chǎn)區(qū)位價值，并與實際價值比較進行驗證。

3房地產(chǎn)區(qū)位價值影響因素分析

3.1房地產(chǎn)區(qū)位價值影響因素

通過對已有研究成果進行梳理，確定影響房地產(chǎn)價值的因素主要有地區(qū)經(jīng)濟、環(huán)境、交通、人口、周邊地產(chǎn)現(xiàn)狀等要素。本研究中將GDP設為T、房價設為U、地鐵里程設為V，人口設為W，分別輸入Eviews軟件得出各要素之間的關聯(lián)（Correlation），根據(jù)得出的數(shù)值推斷各影響要素與區(qū)位房地產(chǎn)價值的關聯(lián)度，從而判定區(qū)域經(jīng)濟是影響房地產(chǎn)價值的重要因素。

3.2樣本影響要素分析

研究采用協(xié)方差分析法，運用EViews軟件對樣本數(shù)據(jù)進行變量之間的因果分析，根據(jù)數(shù)值測算判斷與目標數(shù)據(jù)關聯(lián)最緊密的要素。以下將選取2014年-2018年各要素：GDP設為T、房價設為U、地鐵里程設為V，人口設為W，可吸入顆粒物（PM10）為X、細顆粒物（PM2.5）為Y、大學生人數(shù)為Z，并以武漢市房地產(chǎn)均價作為基礎數(shù)據(jù)，運用Eviews軟件分析以上各因素與武漢市房地產(chǎn)均價影響關聯(lián)度，并分析各要素對房地產(chǎn)價值的影響程度。（1）區(qū)域經(jīng)濟。一個地區(qū)的主要產(chǎn)業(yè)是推動地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的主力，帶動區(qū)域經(jīng)濟與房地產(chǎn)價值的提升。本研究選取地區(qū)GDP作為技術指標，明確區(qū)域經(jīng)濟能否成為影響房地產(chǎn)區(qū)位價值的重要因素以及與房地產(chǎn)區(qū)位價值的關聯(lián)度。采用協(xié)方差分析法，借助Eviews軟件通過分析武漢市2014年-2018年的GDP、房地產(chǎn)均價、地鐵里程與人口的數(shù)據(jù)，驗證區(qū)域經(jīng)濟是影響房地產(chǎn)區(qū)位價值的重要因素。將2014年-2018年各因素取值分別輸入Eviews軟件得出各要素之間的關聯(lián)度（Correlation）值，即：T與U的關聯(lián)度為0.988871、V與U的關聯(lián)度為0.952188、W與U的關聯(lián)度為0.942539，可見房地產(chǎn)價值與地區(qū)GDP關系密切，而地區(qū)GDP是衡量經(jīng)濟發(fā)展的重要指標，所以從上述結(jié)論可以推斷區(qū)域經(jīng)濟是影響房地產(chǎn)價值的重要因素。（2）環(huán)境。人們對美好生活的憧憬和對生命安全、身體健康的關注，使環(huán)境逐漸成為市民選房考慮的因素之一，本研究以武漢市為例分析房地產(chǎn)區(qū)位價值與環(huán)境的關系。從表1可以看出：靠近武昌、漢口核心的地區(qū)房地產(chǎn)價值依次升高。而青山與白沙洲雖靠近武昌區(qū)，房價卻低于周邊水平。白沙洲出現(xiàn)這種情況的主要原因是部分地區(qū)存在喀斯特地貌和溶洞地質(zhì)，容易產(chǎn)生地陷現(xiàn)象，故白沙洲房地產(chǎn)價值較低迷。為了驗證這種說法，再次運用協(xié)方差公式對武漢2014年-2018年的數(shù)據(jù)進行分析，目的在于分析地區(qū)GDP、房價、地鐵里程、人口、可吸入顆粒物（PM10）平均值、細顆粒物（PM2.5）平均值及歷年留漢大學生之間的關聯(lián)度。將武漢市2014年-2018年歷年統(tǒng)計數(shù)據(jù)輸入Eviews軟件，再通過協(xié)方差公式算法得出相應數(shù)值。根據(jù)分析結(jié)果，U與X的相關率為-0.964370、U與Y的相關度為-0.874016?？梢哉f可吸入顆粒物（PM10）、細顆粒物（PM2.5）等指標會阻礙房價增值，且可吸入顆粒物（PM10）的相關負指數(shù)的絕對值超過了人口（W）與地鐵里程（V）對房價（U）的正影響指數(shù)。換言之，可吸入顆粒物（PM10）平均濃度及變化影響對房地產(chǎn)區(qū)位價值的影響較大。（3）交通交通設施是影響房地產(chǎn)價值重要因素。購房者購房將出行方便程度作主要考慮因素，所以交通設施沿線的房地產(chǎn)區(qū)位價值通常較高。在協(xié)方差公式計算中，取有代表性的地鐵設施里程作為交通設施指標，其對應的correlation為0.952188。檢驗數(shù)據(jù)結(jié)果表明交通是影響房地產(chǎn)區(qū)位價值的重要因素。（4）人口組成成分近年來，人們對房屋功能提出全新要求，促使房地產(chǎn)開發(fā)商不斷提高房屋建設質(zhì)量和功能設置，所以人口數(shù)量和人口成分是影響房地產(chǎn)區(qū)位價值的重要因素。為了驗證這個觀點，通過對武漢市2014年-2018年房地產(chǎn)價格和人口、留漢大學生的統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行協(xié)方差法分析，得出Z與U的關聯(lián)度是0.998882，W與U的關聯(lián)度為0.942539。由此推斷，人口組成成分以及數(shù)量是影響房地產(chǎn)區(qū)位價值的重要因素。（5）其他要素。房地產(chǎn)的周邊地產(chǎn)現(xiàn)狀以及成本等因素也對房地產(chǎn)區(qū)位價值有一定的影響。房地產(chǎn)區(qū)位價值與周邊地產(chǎn)價格、區(qū)域所處位置成正比關系，與建設成本成反比關系。在城市建設中，越靠近市中心的區(qū)域，越容易得到發(fā)展所需要的人口、資金與其他優(yōu)勢，并且更利于促進地區(qū)房地產(chǎn)的發(fā)展。根據(jù)以上理論，通過協(xié)方差法明晰了各影響因素與房價的關聯(lián)度。但是環(huán)境質(zhì)量對房地產(chǎn)區(qū)位價值的影響相比其他影響因素更加動態(tài)化，當?shù)貐^(qū)PM2.5、PM10等環(huán)境指標改善時，對房地產(chǎn)區(qū)位價值升值具有正向影響，反之當各項環(huán)境指標不佳時對房地產(chǎn)區(qū)位價值的影響可能超過交通和人口對房地產(chǎn)價值的影響，甚至導致原有房地產(chǎn)價格的貶值；區(qū)域內(nèi)引入一定數(shù)量的大學生，房地產(chǎn)區(qū)位價值必會攀升。

4房地產(chǎn)區(qū)位價值的估算

通過上述對房地產(chǎn)區(qū)位價值影響因素的分析，將地區(qū)GDP、地鐵里程、人口、PM10、PM2.5以及大學生數(shù)量等因素作為主要影響因素，結(jié)合綜合類比量化定價法（又稱加權點數(shù)計價法）進行估算，克服傳統(tǒng)類比量化定價法因數(shù)據(jù)來源局限性導致的測算結(jié)果誤差。

4.1類比量化估價法估算

房地產(chǎn)區(qū)位價值的估算思路為：以大數(shù)據(jù)庫中的相關數(shù)據(jù)為基礎，利用協(xié)方差理論的相關度確認各影響因素在房地產(chǎn)區(qū)位價值中的權重，結(jié)合類比量化定價法對房地產(chǎn)項目的區(qū)位價值項進行估算。此方法的優(yōu)點在于，相關數(shù)據(jù)來源于大數(shù)據(jù)庫，提高了數(shù)值的精確度。下面模擬一組數(shù)據(jù)進行估算。如表2所見，通過將4個已知類比項目的各項數(shù)據(jù)作為基礎數(shù)據(jù)來估算預估房地產(chǎn)項目的區(qū)位價格。數(shù)據(jù)統(tǒng)計以類比項目1為例：（1）類比項目1的GDP超過地區(qū)平均GDP，則類比項目1的GDP的權重為滿分，若項目1的地區(qū)GDP只有地區(qū)平均GDP的0.6倍，則加權為加權滿分乘以0.6；（2）在項目1的區(qū)位中如果有地鐵就填入完整加權，若沒有則為0；（3）人口值大于或等于平均人口密度則為滿分，人口的加權參照地區(qū)平均人口密度，按照比例相乘得出結(jié)果，例如項目1的平均人口密度為地區(qū)平均值的0.8，故加權取0.8倍的0.461；（4）該地區(qū)PM10數(shù)值高于年平均最高容許濃度限值（二級標準年平均濃度限值100μg/m3分值）則為0，低于標準值時，則權重系數(shù)=滿分權重*{（標準值-測量值）/標準值}；該地區(qū)PM2.5高于年平均最高容許濃度限值（35μg/m3分值）則為0，低于標準值時，則權重系數(shù)=滿分權重*{（標準值-測量值）/標準值}；（5）該地區(qū)大學生的人數(shù)大于或等于平均值則為滿分；低于平均值的情況，權重應為統(tǒng)計值與地區(qū)平均數(shù)額的比值乘以滿分加權。根據(jù)以上理論推斷，預估該房地產(chǎn)項目的區(qū)位價格為8291元。為證實上述方法的準確度，下一節(jié)通過實際案例驗證結(jié)果。

4.2類比量化估價法實證

以2017年武漢市四個地區(qū)的房地產(chǎn)價值（元/m2）為例，已知武昌區(qū)、江漢區(qū)、江夏區(qū)三個區(qū)域的房地產(chǎn)價值，運用類比估價法推算洪山區(qū)房地產(chǎn)價值，并與實際房地產(chǎn)價值進行比較檢驗，驗證此估算方法的準確性和有效性。在對預估項目進行估算前，需要統(tǒng)計四個項目所在地區(qū)的GDP、地鐵狀況、人口組成以及PM10、PM2.5的平均濃度及變化。4.2.1估算前整理出相關數(shù)據(jù)。（1）根據(jù)武漢年鑒整理數(shù)據(jù)。2017年武漢市總GDP為13410億元，各區(qū)平均GDP為957億元；人口密度平均人口密度為1271人/平方公里，武昌、江漢、洪山、江夏四個區(qū)的人口密度分別為：19793人/平方公里、25790人/平方公里、2851人/平方公里、453人/平方公里。其中江夏區(qū)人口密度不及平均密度加權為0.1648*453/1271，其余三個區(qū)為完整加權。（2）根據(jù)武漢市空氣質(zhì)量辦公布信息整理數(shù)據(jù)，得到2017年武漢市空氣質(zhì)量情況及各區(qū)改善空氣質(zhì)量考核排名結(jié)果及PM10（可吸入顆粒物）和PM2.5（細顆粒物）平均濃度同比變化情況。（3）根據(jù)武漢市高校分布整理數(shù)據(jù)。大學生人數(shù)按照各區(qū)的大學、高校分布情況確定，武漢市內(nèi)共有83所高校，平均各區(qū)為6所高校，其中洪山區(qū)、武昌區(qū)、江夏區(qū)均超過6所，而江漢區(qū)為0所。（4）根據(jù)《360中房網(wǎng)》中的房產(chǎn)價格數(shù)據(jù)，2017年5月武漢市各區(qū)房地產(chǎn)價格分別為：武昌區(qū)23632元/m2、江漢區(qū)20256元/m2、江夏區(qū)12823元/m2、洪山區(qū)18300元/m2。4.2.2案例估算及驗證。案例是通過類比2017年5月武漢市的武昌區(qū)、江漢區(qū)、江夏區(qū)三個區(qū)的房地產(chǎn)價格進行的估算，首先根據(jù)數(shù)據(jù)進行權重計算，最終估算出洪山區(qū)房地產(chǎn)價值（文中省略了估算步驟，估算數(shù)據(jù)及結(jié)果如表3所示）。房產(chǎn)價格也受政策等其他因素的影響，但估算出的數(shù)據(jù)18024元與當時該區(qū)房地產(chǎn)實際價格的18300元較為吻合，結(jié)果驗證該估算方法完全適用于房地產(chǎn)區(qū)位價值的定價。5房地產(chǎn)投資決策的建議（1）增設公共設施，提升房地產(chǎn)區(qū)位價值空間從城市發(fā)展和建設成本的角度考慮，政府采取各類融資手段籌資主導建設各種現(xiàn)代公共基礎設施、提供滿足人們美好生活需求的要件，可以提升開發(fā)項目的房地產(chǎn)區(qū)位價值潛力。（2）了解項目環(huán)境，剖析房地產(chǎn)價值影響因素房地產(chǎn)項目開發(fā)前應充分了解項目周邊情況。譬如高新產(chǎn)業(yè)及區(qū)域內(nèi)配套設施健全勢必推動區(qū)域經(jīng)濟良性發(fā)展，房地產(chǎn)項目的區(qū)位價值也會隨之提升。（3）改進估算方法，確定房地產(chǎn)區(qū)位價值定位在分析房地產(chǎn)項目周邊情況的基礎上，通過協(xié)方差分析法分析各個影響因素對房地產(chǎn)價格的影響程度與加權，結(jié)合綜合類比量化定價法等方法較精確地估算項目的房地產(chǎn)區(qū)位價值，可以有效規(guī)避盲目投資帶來的風險。（4）調(diào)查市場行情，確保房地產(chǎn)項目投資收益普通的投資者，在投資前應充分調(diào)研房地產(chǎn)市場的實際情況，慎重選擇既符合自身需求，又可以實現(xiàn)家庭資產(chǎn)增值保值的目標。

作者:郭麗華 官靖峰 單位:吉林建筑大學經(jīng)濟與管理學院