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摘要：高房價是社會高度關注的民生問題，又是學術界研究的熱點。高房價背后到底受哪些因素的影響，物業(yè)管理對房價的影響程度有多大？基于此，本文以廣州市天河區(qū)為例，構建了房地產價格Hedonic模型，選擇了三大特征變量，即區(qū)位特征、建筑特征、鄰里特征中的9個變量，對206個小區(qū)進行實證分析，得出結論：現代化進程較高的新城區(qū)，鄰里特征對房價影響作用最大，而其中物業(yè)管理的影響作用居于首位。因此，社會各界需重視物業(yè)管理對房地產價值的創(chuàng)造作用，提升物業(yè)管理行業(yè)在社會經濟生活中的地位。

關鍵詞：Hedonic模型；特征價格；物業(yè)管理

1引言

自1998年商品房改革制度實施以來，一線城市的房價呈持續(xù)上漲的趨勢，高房價成為全國范圍內備受關注的社會經濟問題。廣州市的房屋均價從1998年的3000元/m2左右上漲至2020年的31000元/m2左右，增長了10倍之多。房價快速上漲的背后究竟是何種因素在發(fā)揮作用，學術界從供給面和需求面都進行了大量的研究。影響房地產價格的因素，有土地使用制度、住房制度、人口因素、經濟發(fā)展狀況、財政金融政策等一般的宏觀因素，也有道路交通、城市設施、環(huán)境狀況等區(qū)域因素，還有建筑物本身的結構特征、是否學位房、消費者預期、物業(yè)管理等個別因素?！拔飿I(yè)管理對房地產具有保值增值作用”是房地產領域的一條不成文的定律，從物業(yè)管理角度對房地產價值進行分析具有重要的研究意義。物業(yè)管理作為房地產開發(fā)的延續(xù)，能夠通過專業(yè)的設備設施管理、房屋質量管理延長物業(yè)的使用壽命，外觀良好、使用性能優(yōu)越的物業(yè)在二手房市場上的價格比一般的老破舊的大院物業(yè)高昂。天河區(qū)作為廣州的四大中心城區(qū)之一，坐擁我國三大國家級CBD之一——廣州CBD(廣州天河中央商務區(qū))，是唯一一個不位于老四區(qū)（越秀區(qū)、荔灣區(qū)、海珠區(qū)、東山區(qū)）的中心城區(qū)，物業(yè)管理的現代化程度普及更高。肺炎疫情期間，天河區(qū)的房價引領了廣州房價的上漲趨勢，在二手房均價、漲幅比例等方面均遙遙領先其他10區(qū)。因此，選擇廣州天河區(qū)作為樣本來研究物業(yè)管理對房地產價格的資本化效應很有代表性。

2文獻綜述

學術界在研究房地產價格的影響因素時，一般是通過建立特征價格模型（HedonicPriceMethod,簡稱HPM）來構建各個特征變量與房地產價格的關系。20世紀20年代，學者們開始對特征價格模型進行研究，Court（1939）最早提出了特征價格法概念，將其用來建立汽車價格指數[1]。Lancaster（1966）把HPM法引入房地產與城市經濟領域，認為效用函數除了受商品數量影響之外，還受到產品特征因素的影響。房地產作為一種異質性產品，在區(qū)位、樓層、朝向、建筑面積、小區(qū)環(huán)境、交通配套、生活配套方面各不相同，因此價格也各不相同[2]。Freeman（1979）認為住宅特征可以分為區(qū)位特征、建筑特征、鄰里特征這三大類[3]，建筑特征主要包括住宅本身相關的變量；鄰里特征包括住宅附近的社會經濟變量；區(qū)位特征則考慮的是地理位置和交通的通達性。在分析個別住宅特征與房地產價格之間的關系時，學術界主要集中在公共產品或者公共服務，如教育資源、交通等。很多實證研究都表明各類公共品和宜居性特征具有房價中的資本化效應[4-5]（ZhengandKahn，2008；鄭思齊，2012）。叢穎（2020）通過對我國269個地級市的經濟調查，發(fā)現公共服務資本化會對房價產生顯著的影響，教育、醫(yī)療、交通設施與房價呈正相關的關系[6]，這種影響具有全國普遍性。ZhengandKahn（2008）的研究表明，地鐵、學校、綠地和空氣質量等公共產品能夠解釋北京市房價空間差異的1/4[4]。在教育對房地產價格的影響方面，張浩等（2014）認為一線城市的教育有資本化的現象，且教育資源配置對房價的影響具有“沉淀效應”[7]。在交通對房地產價格的影響方面，以地鐵為代表的城市軌道對房價的影響受到了國內外學者的廣泛關注，在國內、國外的一線城市里地鐵開通對周邊住房價格具有明顯的促進作用。在物業(yè)管理對房地產價格的影響上，胡俊成（2006）等認為物業(yè)管理具有典型的“準公共產品”的性質[8]，趙婷（2018）肯定了物業(yè)管理的準公共產品性，并分析物業(yè)服務質量對住宅小區(qū)房價的溢出效益，在對南京市的研究中發(fā)現物業(yè)服務質量提高1%，房價就上漲8.5%[9]。

3模型、變量和數據

3.1模型構建

Hedonic模型應用的基礎是要分析物業(yè)的屬性，找到構建物業(yè)的特征變量，從而建立其特征變量與房價之間的關系。模型常見的形式有線性函數、對數函數和半對數函數三種。經過試算，選擇半對數函數，其模型如下：lnp=α0+∑αiZi+ε（1）（1）式中p為房價，α0為常量，Zi為特征向量，αi為特征向量的特征價格，ε為隨機誤差項。

3.2變量選擇

在構建物業(yè)管理對房地產價格的影響時，變量選擇至關重要。房地產住宅特征變量可以分為三類：區(qū)位特征、建筑特征、鄰里特征，結合文獻綜述的分析結果，選擇了9個細化變量為代表，并對其進行量化，具體見表1所示。在分析中，對部分指標進行了取舍與更新，舍棄了公交線路總數這個指標，因為廣州的地鐵網絡覆蓋面較廣泛，用小區(qū)到最近地鐵站的距離就可以很好地衡量小區(qū)的通達性。在對教育配套變量進行量化時，沒有選擇小區(qū)周邊500m以內的幼兒園、小學、初中、高中種類進行記數，而是以公辦小學的級別進行記數。因為目前廣州天河區(qū)的教育資源較為均衡，一些新建樓盤都會自帶幼兒園、小學等資源，且單校劃片對口直升政策，公辦小學的級別可以較為全面地反映教育配套設施及質量。在對生活配套變量進行量化時，沒有選擇周邊500m以內的超市、銀行、醫(yī)院、郵局種類進行記數，而是根據房天下對生活配套板塊的綜合評分等級來進行量化。

3.3數據來源

上述變量的數據均來源于高德地圖、廣州房天下、百度百科，并且在資料有出入的時候深入小區(qū)進行實地求證，以確保206個小區(qū)的數據來源真實可靠。

4實證分析

4.1變量的描述性統計

通過將采集到的206個有效樣本小區(qū)的數據用SPSS26軟件進行處理后，得到的統計描述見表2所示。其中，所調查的小區(qū)中物業(yè)管理費最低值為0.4元，最高值為8.5元，平均物業(yè)管理費在2.17元，包括了大院式的傳統管理到高端的物業(yè)管理。所統計的天河區(qū)的房屋均價6.4萬元，比廣州市天河區(qū)2021年4月的房屋均價5.08萬元稍高，除了5月份房地產價格統計的滯后、樣本容量選擇不夠，還源于研究時因數據的缺失剔除了部分房改房、大院管理的數據。

4.2模型的擬合優(yōu)度、多重共線性和顯著性分析

通過SPSS軟件運行，得到回歸分析的結果見表3所示，其中可決系數R2為0.703，調整后的R2系數為0.689，說明模型所構建的特征變量對房地產價格的解釋力度達到0.689。對模型進行F檢驗，發(fā)現模型通過F檢驗（F=51.532，P<0.005）,說明至少有一個解釋變量的回歸系數不為0，也就意味著所選取9個特征變量中至少有一個變量能影響到房地產價格。在對模型的各個解釋變量進行多重共線性估計時，VIF值均小于5，說明各解釋變量之間并未存在多重共線性。通過DW檢驗，發(fā)現DW值在數字2附近，說明模型不存在自相關，所選取的樣本數據之間沒有關聯性，模型的構建整體較好。

4.3回歸系數分析及顯著性檢驗

通過回歸分析，得到各變量標準化的β系數及T值見表3所示。其中Z1、Z2、Z5、Z6、Z7、Z8、Z9均通過了顯著性p<0.05水平下的T檢驗，說明以上變量均能對房地產價格產生顯著的影響，而Z3、Z4的顯著性p>0.05，說明未能通過T檢驗，對房地產價格的影響不顯著。三大特征變量中，區(qū)位特征對房價的影響是負向的，小區(qū)到城市CBD的距離每增加1%，房價就降低0.367%，CBD所在地珠江新城目前是廣州市房價最高的地區(qū)，珠江新城中板塊在2021年4月份的均價達到94565元/m2。CBD所在地是城市居民辦公最為密集的場所，距離CBD越近，就代表著出行成本和時間越少，這種反饋機制作用到房價上也能促使房價的上漲。小區(qū)到最近地鐵站的距離每增加1%，房價就降低0.105%，住宅小區(qū)附近是否擁有地鐵站，代表著交通的可通達性。由于大城市交通堵塞嚴重，大部分居民出行仍選擇公共交通，所以距離地鐵站越近，同等條件下房價就越高。建筑特征里的建筑面積、容積率變量對房地產價格的影響不顯著。建筑面積、容積率代表著住宅小區(qū)的建筑規(guī)模、建筑密度，雖然在一定程度上會影響業(yè)主的居住體驗，但是與其他因素相比，其與房價的相關程度不高。樓齡對房價的影響是負向且顯著的，樓齡每增加1%，房價就下降0.174%。在鄰里特征里，綠化率、教育配套、生活配套、物業(yè)管理對房地產價格的影響均是正向且顯著的，這在一定程度上反映了公共產品和公共服務在房地產價值的溢出效益。上述變量每上漲1%，對房價的影響程度依次是0.123%、0.100%、0.107%、0.482%。

5研究結論

（1）對廣州市天河區(qū)房地產價格影響的三大特征中，影響程度依次為鄰里特征、區(qū)位特征、建筑特征。鄰里特征包括學區(qū)、社區(qū)、小區(qū)特征，關系著業(yè)主的子女教育、生活便利、居住體驗，這是大多數購房置業(yè)者普遍關注的問題。綠化率、教育配套、生活配套、物業(yè)管理這4個變量較為全面地衡量了鄰里特征，基本上涵括了各個年齡階段購房者的主要購房需求，因此綜合起來對房價的影響程度最大。區(qū)位特征在現階段仍能對房地產的價格增長發(fā)揮一定的作用，這是城市化進程不斷推進、城市邊界不斷擴展導致房地產增值的一個重要因素，這一因素對新城區(qū)房價的影響尤為明顯。建筑特征對廣州市天河區(qū)房地產價格的影響不大，究其原因，在高房價面前業(yè)主對小區(qū)整體規(guī)模的大小、居住的密集度等公共空間的關注度沒那么高，更在乎自有空間內物業(yè)本身所蘊含的價值。樓齡是建筑特征中業(yè)主唯一關注的變量，因為其涉及建筑物的外觀新舊程度，而且關系到建筑物余下的使用壽命，這也驗證了房地產市場的一般規(guī)律：同地段的新房價格普遍比二手房價格高。（2）在鄰里特征中，物業(yè)管理的因素對房地產價格的影響最大，綠化率次之，教育配套和生活配套跟隨其后。在對廣州市天河區(qū)的實證分析中，發(fā)現鄰里特征中各變量均對房產價格有正相關影響，但是影響程度不同。究其原因，可以從不同變量對不同購房者的需求影響角度出發(fā)進行分析。教育配套設施代表著學區(qū)特征，這是青年、中年家庭置業(yè)考慮的重要因素。天河區(qū)的教育資源與廣州其他區(qū)相比，發(fā)展相對比較均衡，所以對房價的影響程度相對較小。生活配套設施代表著社區(qū)特征，綠化率代表著小區(qū)環(huán)境，這兩個因素主要是老年置業(yè)者考慮的重點，這兩者代表著生活的便利程度和小區(qū)環(huán)境狀態(tài)，實質上就是老年購房者的社區(qū)內外活動半徑范圍。物業(yè)管理也代表著小區(qū)特征，各個年齡階層的購房者均關注這一指標，因為物業(yè)服務的好壞關系到物業(yè)各項功能的發(fā)揮，直接關系著所有業(yè)主入住后的生活體驗，而物業(yè)增值服務的提供能夠給業(yè)主超乎心理預期的滿足感，從而實現物業(yè)的保值和增值。中指研究院對肺炎疫情后居民的購房意愿進行調查時，超過三成以上的居民有換房改善需求，一方面源于對醫(yī)療、商業(yè)、超市、銀行、娛樂等完備基礎設施配備的追求；另一方面是因為居民越來越重視健康環(huán)境因素，綠化、健康的生態(tài)環(huán)境能夠保障住戶的身心健康，這也是物業(yè)居住價值的重要體現[10]。

6啟示

社會各界應認真看待物業(yè)管理在房地產價值中的作用，提升物業(yè)管理行業(yè)在社會經濟中的地位，這不僅關系著居民價值的實現、和諧社區(qū)的構建，還關系著國計民生重大問題的落實與解決。國家一再提倡房子是用來住的，而不是用來炒的，讓房子回歸居住的本性，這將是物業(yè)管理的大有作為之處。

作者：彭麗花 單位：廣東開放大學 廣東理工職業(yè)學院