高园1，郭彦颖2，田国锋1，田文苓1，及凤云1，郭慧娟1
（1.河北工程技术高等专科学校，河北沧州061001；
2.沧州医学高等专科学校，河北沧州061001）
［摘要］本文运用特征价格模型，以沧州市二手房为研究对象，调查收集沧州市主城区二手房交易数据，运用spss19.0软件对调查数据进行分析，得出影响二手房价格的特征变量数据，构建沧州市二手房价格估价模型。
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关键词 ］特征价格；二手房；价格；评估
［DOI］10.13939/j.cnki.zgsc.2015.35.170
1问题提出
目前，国内在二手房地产评估中，广泛使用成本法、收益法、市场法三种传统方法；这几种方法存在着主观随意性、无法反映市场实际情况、资本化率不容易确定等问题。故将特征价格模型引入到房地产估价中，并从住宅类房地产特征价格的角度出发，分析影响住宅类房地产价格的各种影响因素，构建出基于特征价格模型的沧州市二手房价格估价模型，对其特征价格进行分析。
2特征价格模型及应用
hedonic是因为商品价格取决于商品属性的系数值以及属性带给消费者的愉悦和满足感，其实质是从产品的异质性出发，把产品价格分解为特征价格，并通过市场交易数据估计出产品特征的隐含价格。住宅特征价格模型主要研究的是住宅属性的隐含价格。住宅特征价格是指在竞争性市场的均衡条件下，住宅购买者所支付的价格购买住宅各种属性特征所带来的满意程度。
2.1基本模型
价格P与商品特征之间的关系表达为：
线性函数中自变量和因变量均以线性形式进入模型，回归系数对应着特征的隐含价格。
2.3数据来源
本文主要是以沧州市主城区二手房为研究对象，沧州市主城区分为运河区和新华区，根据沧州市主城区交通道路，划分为14个均质区域，选取280个二手房价格数据。同一均质区域内的价格相对在同一水平上。本文样本数据主要是沧州房地产交易中心、沧房经纪、搜狐沧州房产等信息网，结合小区实地调查获取。
2.4特征变量的选取及量化
本文在住宅区位、结构、邻里三大特征的基础上，主要选取的特征因素有繁华程度、交通情况、基础配套设施、生活服务设施、教育配套设施、物业管理、房龄、楼层、景观、建筑结构、朝向、室内装修12个因素（见下表）。
2.5二手房特征变量回归分析
本文将样本数据输入特征价格
模型，利用SPSS 19.0软件对样本数据进行计算，进行多元回归，可得到模型参数。选取最小二乘法作为进行模型估计的方法。
通过SPSS 19.0软件计算，得出线性模型相关系数R=0.945，拟合优度R2=0893，这就说明了模型具有较强能力。线性模型的方差分析的显著性检验值 Sig=0.000，其小于 0.01，说明了该回归方程是具有高度显著的，F=34.634，表明了多个自变量与因变量（评估价格）之间存在线性关系。
模型D-W=1.703，其值小于2，根据序列相关检验的原则，可以得知模型的残差不存在序列相关。
2.6模型结果
通用以上分析，得出沧州市二手房价格估价模型如下：
式中：X1——繁华程度；X2——交通情况；X3——基础配套设施；X4——生活服务设施；X5——教育配套设施；X6——物业管理；X7——房龄；X8——楼层；X9——景观；X10——建筑结构；X11——朝向；X12——室内装修。
从上面估价模型得出：
繁华程度、房龄、楼层、装修程度与二手房的评估价格呈负相关。随着房龄的不断增加，表明了住宅类房地产所剩余的价值是在不断地减少，所以评估价格降低；繁华程度的增加使居民生活更便利，但环境变得嘈杂，噪声、汽车尾气等污染，反而使得生活质量降低，引起评估价格的降低；多层二手房楼层越高其价格越低；装修程度受到个人喜好程度制约，对于二手房来说，即使是豪华装修，但与购房者的兴趣爱好不符，从而增加了装修拆除重新装修的成本，无形中增加了其后期成本，使得交易价格降低。
交通情况、基础配套设施、生活服务设施、教育配套设施、物业管理、景观、建筑结构、朝向等特征变量与二手房的评估价格呈正相关。这些因素与日常生活息息相关，人们在购买二手房时均会着重考虑这些因素，模型中的系数水平比较符合实际的情况。
3结论
本文运用特征价格模型来定量分析城市房产价格，通过特征价格的视角，理解房价之间的差异和共性，建立沧州市区二手房的特征价格模型。由于使用价格数据比较真实可靠，特征价格分析评估的结果更接近实际应用效果，对于二手房价格评估有一定的借鉴意义。
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参考文献:
［1］施建刚，白庆华，戴金波.三种房地产估价方法相互关系的研究析［J］.中国房地产，2000（10）.
［2］温海珍，贾生华.基于特征价格的房地产评估新方法析［J］.外国经济与管理，2004（6）.
［基金项目］本文系河北工程技术高等专科学校软科学研究项目“基于特征价格模型的沧州市二手房价格评估”（课题编号：XR1201）研究成果。
［作者简介］高园（1981—），男，辽宁盘锦人，讲师，硕士。研究方向：房地产评估。