可及性对房价和租金的分位数影响：来自中国福州的比较研究

本研究基于福州房地产数据，运用空间计量经济学模型分析价格与租金的影响因素，发现业主和租户在居住选择上存在显著差异，如社区设施与工作地点的重要性不同，为政策制定提供依据。

　　

蒋世雄|蔡灿黄|赵洪健|张文毅|袁凯

深圳技术大学城市交通与物流学院，中国深圳

摘要

量化交通便利性对房价的影响对于支持基础设施规划和指导土地使用开发至关重要。然而，交通便利性对房价和租金影响的差异尚未得到充分研究，而这对于探究业主和租户在居住地点选择上的相似性和差异性至关重要。本研究在中国福州进行，使用了来自Lianjia.com的房屋 listing 信息以及 Amap 的兴趣点等公开数据。本研究采用供给视角，探讨卖家和房东如何将房产特征转化为挂牌价格和租金。通过包括空间滞后、空间误差和分位数空间回归模型在内的计量经济分析，发现卧室数量对房价和租金有正面影响，而房产年龄和距中心商务区的距离则具有负面影响。然而，朝向南方的房产等因素则表现出不同的影响。值得注意的是，业主更看重社区设施而非地理位置的便利性。两阶段分位数空间回归能够估计整个条件分布下的异质性关系，证实不同子市场的偏好存在差异。例如，高价房屋的业主更受生活和教育因素的影响，而低价房屋的业主则更重视工作和交通便利性。这些发现为政府的住房市场调控和投资策略提供了参考。

引言

随着城市化的加速和交通需求的增加，综合土地利用和交通规划受到了规划者和政策制定者的关注（Haque 等，2020）。在城市住房经济学中，尤其是面对巨大经济压力的年轻城市居民的情况下，这一点尤为重要。了解业主和租户之间的不同住房偏好有助于优化政策制定。

房产价值（包括房价和租金）受社会人口统计特征、社区属性和地理位置属性的影响。结构属性与房屋本身的特性相关，而社区属性则涉及附近的便利设施，如食品杂货店和学校。地理位置属性则反映了与更广泛的城市设施的互动，包括通勤成本和公共资源的可及性（Yuan 等，2020）。尽管有许多研究探讨了城市设施对房价的影响，也有一些研究关注租金（Chen 等，2022；Jayantha & Tayyab，2022；Li 等，2021；Zhou 等，2022），但很少有研究同时考虑不同子市场之间的差异（Haque 等，2020；Bouzouina 等，2021）。

业主和租户的居住偏好不同，前者更看重长期的区域发展前景，后者则更关注即时利益（Efthymiou & Antoniou，2013；Ge 等，2017；Bouzouina 等，2021）。由于住房市场的复杂性，不同子市场之间的房产价值关系可能也存在差异。先前的研究指出了不足之处，尤其是在同时分析房价和租金的决定因素以及处理分位数回归分析中的空间自相关性方面。

本研究采用空间计量经济模型来阐明三个属性类别对房价和租金的影响。通过分位数空间回归模型，我们分析了不同子市场之间的影响差异。通过比较房价和租金的决定因素，我们的贡献包括：（1）对房价和租金的综合性分析，突出了业主和租户在居住偏好上的差异；（2）应用两阶段分位数空间回归模型来理解特定子市场的影响；（3）从社区和地理位置两个角度全面探讨城市设施的影响。

本文的其余部分结构如下：第2节回顾了关于房价和租金决定因素的先前研究；第3节介绍了研究区域、数据和变量；第4节描述了享乐价格模型、空间计量经济模型和分位数空间回归模型；第5节提供了房价和租金的建模结果；第6节讨论了研究结果；第7节总结了本研究。

文献综述

根据广泛使用的享乐价格理论，结构、社区和地理位置属性是房产价值最重要的决定因素（Rosen，1974；Yuan 等，2020）。因此，房产价值可以通过房屋的特性和位置相关变量来表示的享乐价格来衡量（Wen 等，2015）。已有许多研究探讨了房价或租金的决定因素，但研究重点各不相同，例如工作机会等。

研究区域

本研究在中国东南部的福建省省会福州进行。该市总面积为11,968平方公里，2020年总城市居民人口为603万，人均GDP为121,015元人民币。研究区域选定了福州三环路以内的中心区域（见图1）。1990年房地产开发投资和销售额分别为3.9178亿和2.6907亿元人民币，到2020年分别增长至207.02亿和255.27亿元人民币。

享乐价格模型

享乐价格模型是一种常用的方法，用于根据房产自身的属性来解释其价值。该模型假设房价由一系列不同的享乐特征决定，这些特征通常可以分为三类：结构、社区和地理位置（Yang 等，2022；Zhang 等，2020）。传统模型可以通过OLS方法从回归方程中估计得出，该方法将房价与一系列特征变量进行回归。

建模结果

最初使用线性、半对数（log-linear）和双对数（double-log）函数形式进行了估计，以确定最优模型规格。方差膨胀因子（VIF<5）表明独立变量之间不存在严重的多重共线性（见表3和表4）。双对数形式最适合该数据集。Moran's I检验评估了房价和租金数据集中的空间自相关性。房价的结果为（Moran's I = 0.645，p < 0.01），租金的结果为...

讨论

尽管许多研究强调了城市设施对房产价值的影响，但对房价和租金影响的综合研究仍然较少。本研究通过利用多种来源的数据，全面探讨了房价和租金的决定因素。通过深入分析公共数据集，我们细致研究了结构、社区和地理位置属性对这两种价格机制的影响。

结论

本研究利用空间计量经济模型和分位数空间回归，分析了福州城市设施对房价和租金的影响。按结构、社区和地理位置属性划分的回归模型阐明了这两个住房指标的决定因素。本研究通过两阶段分位数空间回归进一步发展了之前的研究，补充并深化了SEM/SLM模型的分析视角。

作者贡献声明

蒋世雄：撰写初稿、软件开发、项目管理、方法论设计、数据收集、概念构思。蔡灿黄：撰写初稿、软件开发、方法论设计、数据收集。赵洪健：数据可视化、数据分析。张文毅：撰写与编辑、项目管理、资金筹集。袁凯：撰写与编辑、数据验证、数据整理、概念构思。

利益冲突声明

蒋世雄报告称，本研究得到了国家自然科学基金和深圳技术大学优秀人才自然科学基金的资助。如果还有其他作者，他们声明没有已知的利益冲突或可能影响本文研究的个人关系。

致谢

本研究得到了国家自然科学基金（项目编号：42301210）和深圳技术大学优秀人才自然科学基金（项目编号：GDRC202542）的支持。我们感谢刘博士在本文改进过程中提供的帮助。