特征价格理论在房地产评估中的应用

文/康雯婷

房地产业的繁荣和房地产市场的进一步完善，迫切需要做好房地产估价工作。实际上，房地产估价贯穿房地产投资、开发、建设、销售、出租、分销、分租、转让、抵押、馈赠、征用、保险、课税直到拆除等各个阶段，每个阶段都需要做出相应的估价，并以此作为决策和行动的依据。国内外的经验表明，房地产估价是房地产业内技术性强、难度大的一个部分。

现实中，房地产估价的目的主要是为房地产市场交易及其他有关房地产经济活动提供公平合理的价格或价值尺度。目前房地产估价主要服务于以下几种目的：一是各类房地产的买卖、租赁、拍卖、出让、转让、交换等交易中的估价；二是房地产抵押、典当、保险；三是征地拆迁补偿；四是企业合资、合作、承包经营、租赁经营，企业改制、兼并以及破产清算等涉及到的估价。不同的估价目的所采用的技术路线是有所差异的，直接影响估价结果。

目前，获取房地产价格的途径通常有以下三种：一是与类似房地产的近期市场成交实例进行比较；二是根据待估房地产的期望收益；三是通过确定重置或更新待估房地产所需的费用。由此形成房地产估价的三大基本方法，即市场比较法、收益还原法和成本法。但是，这些评估方法都有一定的局限性，在此就不过多论述了。

一、特征价格理论简述

近年来，房地产评估方法上，引进了一种新的方法——特征价格法。所谓的特征价格中的“特征”这个概念来源于希腊文“hedoni⁃kops”——快乐，但是由于不好理解，所以相关专家翻译为“特征”。自从这个理论被引入我国，各个行业都能用其来定价，例如汽车业、电器业、农地价格和房地产价格的评估。

（一）特征价格理论的起源

特征价格模型（HPM）的研究起源于20世纪二、三十年代。Court（1939）是最早明确提出特征价格法（hedonic price method）概念的学者。当时，他使用特征价格方法来建立汽车价格指数。因此，Court的研究应该算是特征价格思想的鼻祖，但由于当时特征价格理论尚未完善，且Court对特征价格理论的贡献大多集中在实证研究上。20世纪四、五十年代的研究主要集中在宏观经济学领域，对微观领域的特征价格相关研究相对较少。到20世纪六、七十年代，陆续有学者对特征价格理论进行研究。格里利兹用特征价格方法建立了汽车行业的享乐价格指数，引起了人们对这种方法的关注，越来越多的人开始了进一步的研究。自20世纪80年代以来，特征价格理论得到较为深入的研究和广泛应用，尤其从计量经济学的角度对该模型的函数形式选择、变量选择、估计方法进行了较为深入的研究，发展了半参数、非线性回归技术，并有学者讨论了样本选择偏差、函数形式选择的问题。

（二）特征价格理论的基础

兰开斯特的消费者理论和罗森的市场均衡模型是特征价格理论的基础。兰开斯特的消费者理论认为，消费者对产品的需求并不是基于产品本身，而是因为产品所包含的特征，这些特征结合在一起，形成影响效用的特征集，商品是作为内在特征的集合来出售的。消费者购买商品所产生的效用，实际上是商品各个特征所包含效用的集合，商品特征越多，其效用就越大。

罗森认为：特征价格理论以消费者效用最大化和生产者利润最大化作为目标，从理论上分析了在市场完全竞争的条件下，异质产品市场的短期均衡和长期均衡中，有一组完全潜在的价格引导消费者和生产者在特有的空间中做出地区性的决策。分析了消费者和生产者的选择、市场均衡的意义和性质，特征价格回归的经验含义及指数结构，为特征价格理论的建模、特征价格函数的估计奠定了基础。

（三）特征价格理论的主要思想

特征价格理论的主要思想是：同类差异产品的价格是该产品的总价格，这个价格有其内部结构，这是因为同类差异产品的效用空间是由产品所内含的各个特征所对应的效用组成。特征价格理论认为可以通过技术手段将产品所内含的各个特征对应的价格，即特征价格从总价格中分离开来。这样操作不仅可以清晰地判断各个特征对产品的价格做出的贡献，而且还可以为控制价格提供理论和政策上的依据。

二、特征价格理论在房地产方面的应用——以住宅为例

（一）住宅特征的选取

采用特征价格方法对房地产进行估价，对特征变量的选择是非常关键的一步。通过对消费者消费情况可以发现，他们选择房地产的关键因素主要有建筑特征、邻里特征、区位特征三大类。下面以住宅为例，就上面选择的特征变量及其对住宅价格的影响进行简单的介绍。

1.建筑特征。住宅价格与住宅建筑本身的特征相关。在其他条件相同的情况下，如果一套住宅拥有更多的令人满意的建筑特征，那么这套住宅的市场价格就更高。众多学者对房间总数、卧室的数目、建筑面积与住宅价格之间的关系进行了细化的研究，发现这些建筑特征与住宅价格有正的关系。而建筑年龄一般被认为与住宅价格负相关。这是容易理解的，因为旧住宅的能耗要大于新的住宅，而且它需要更多的保养与修理成本，再加之建筑设计的变化、供电线路的老化、机械系统有用性的减少都会导致住宅价值的降低。

2.区位特征。可以从整个城市范围的角度衡量住宅的区位特征。对区位特征的衡量往往是对可达性进行量化和评价，可达性一般指的是交通站点、商业中心、旅游景点以及社会服务设施的可达性。对可达性指标的量化往往可以使用到达相关地点的距离进行量化。交通可达性可以与到达相应场所的便利程度相联系，可以采用出行时间、出行成本、方便程度、不同交通方式的可用性等来进行衡量。大家公认良好的公共交通服务对住宅价格有正的影响。

住宅的景观效果也对住宅价格有着重要的影响，当然不同的景观效果给消费者带来不同的感受，这样他们愿意为此支付的价格也不尽相同。

3.邻里特征。邻里特征一般分为社会变量（如邻里的社会阶层分布、小区居民的职业特征）、地方政府和市政公共服务（如学校、医院、教堂）、外部环境（如犯罪率、噪声污染程度、繁华程度）三类。

（1）社会变量。由于种族歧视和生活文化习惯差异等因素的存在，邻里的社会阶层对住宅价格存在着影响。这方面非常突出的是美国的房地产业。

（2）地方政府和市政公共服务。学校的质量对周边住宅价格有重要影响。例如：在北京，海淀区高校林立，被认为是上风上水的风水宝地，人们愿意支付更高的价格购买临近北京大学、清华大学等高校的住宅。在我国，距离医院太远会造成就医不方便。因此，相当多的消费者希望在住宅合适的距离有较高规格的医院。

（3）外部环境。人们都希望自己的住所有一个良好的外部环境。空气污染、水污染、噪声污染程度与住宅价格一般负相关。而机场、购物中心、城市森林对住宅价格的影响均有两面性，距离太近会产生噪音太大、过于拥挤、昆虫过多等负面影响，距离太远也会造成接受服务不便利等缺点。

（二）对住宅特征的量化

根据住宅价格与各个特征中的细化项目的正负、有无关系，把各个特征中的细化项目进行量化。这样，方便建立回归模型以及对模型的估计。

（三）选取回归模型和抽取样本数据

根据上述特征的多少，建立数学回归模型。一般的数学回归模型主要有四种，线性—线性函数形式、线性—对数函数形式、对数—线性函数形式和对数—对数函数形式是经常采用的简单的函数形式。这四种函数形式被称为基本函数形式。但是，线性—线性函数形式是最被普遍采用的，与其他将要论述的函数形式相比较，这种函数形式在操作上计算量要明显少得多。

根据选取的特征，进行数据的收集。可以通过设计问卷的方法，对相关数据进行收集和分类，或者根据相关权威机构统计出来的数据进行样本选取。

（四）参数估计方法

从特征价格模型的早期应用到现在，估计特征价格函数的标准方法是参数方法。传统的估计方法主要是最小二乘法（OLS），它要求样本方差为一常数，也就是说所有的变量对于计算过程具有相同的贡献。这种方法容易进行统计推论和假设检验。经常还会用到加权最小二乘法（WLS），它要求样本方差不为常数时，且其变异性是可以通过其他变量进行预测的，就可以使用WLS估计方法来进行模型拟合。加权最小二乘法实际上是在回归分析计算过程中给予不同的变量不同的权数，变异性小的变量赋予更大的权值，而且给出了一个加权转换的范围，并指出最佳的权数值。

（五）参数检验

参数的检验通常分为经济意义检验和统计检验。经济意义检验主要检验模型参数估计量在经济意义上的合理性。具体方法是将特征价格模型参数的估计量与预先设定的理论期望值进行比较，检验住宅各个属性的特征价格的符号、大小、相互之间的关系是否符合理论假设。统计检验目的在于检验模型的统计学性质，通常广泛应用的统计检验准则有拟合优度检验、变量和方程的显著性检验等。

总之，采用特征价格理论对住宅价格进行研究时，将住宅作为一种由其本身的建筑特征、区位特征和邻里特征集合而成的商品，住宅通过这些特征的组合来影响消费者的选择。而传统的住宅价格模型不能很好地反映区域的经济、人口等特征对住宅价格的影响，从而在对不同城市之间住宅价格水平进行比较分析时也显得力不从心。由此入手，本文对住宅的特征进行了简单概括的研究，简明扼要地叙述了模型的建立情况以及后续过程，且本文只为介绍特征价格模型在房地产业中的应用，所以，也没有具体地论述特征价格模型的具体实施细节，这是本文的不足之处。

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