用關聯矩陣法評價長租公寓投資價值

高勝寒

（遼寧省撫順市第二高級中學，遼寧撫順113006）

一、引言

系統評價是對新開發的或改建的系統，根據預定的系統目標，用系統分析的方法，對系統設計的各種方案進行評審和選擇，以確定最優或次優或滿意的系統方案。在實際評價工作中，評價主體將按照一定的工作程序，通過各種評價方法的應用，選定出最為滿意的方案。

長租公寓投資環境評價是長租公寓項目可行性研究的核心內容，其結論可以作為投資者進行投資決策的重要依據。近年來，隨著中國經濟的不斷發展，人口持續性向一、二線發達城市遷移，這也就造成了一、二線城市土地供應量緊張，房價持續走高，年輕人群首次置業年齡逐年提高，因此龐大的居住需求給房產租賃市場帶來巨大的發展動力。十九大以來，國家再次重申“房子是用來住的，不是用來炒的”，進一步加快建立了多主體供給、多渠道保障、租購并舉的住房制度。眾多的房產相關企業選擇投入到各大城市的長租公寓市場，然而機遇往往與風險并存，投資者需要對房屋租賃市場進行科學的調查和準確的預判。因此，需要有一種對長租公寓市場開發進行有效評價的手段，能夠為投資者的決策做出指導，同時促進長租公寓市場有序健康地發展。

二、長租公寓投資評價實例分析

（一）實例介紹

近期，我國長租公寓市場競爭將會日趨激烈。目前一線城市的長租公寓市場開發較為成熟，本研究選取A、B、C、D四個較為典型的二線城市作為分析案例，運用關聯矩陣法對其長租公寓市場投資的經濟環境進行系統評價。

結合文獻[1]中對于此類指標的構成分析，最終形成長租公寓投資市場經濟環境的評價指標體系，如表1所示。各指標原始數據如表2所示。數據來自于各個城市統計年鑒及智聯招聘統計中心。

（二）系統評價過程

本研究運用關聯矩陣法做系統評價。

表1 市場經濟環境指標

表2 市場經濟環境各指標原始數據

一是用逐對比較法確定各評價指標的權重。[2]對各評價指標進行逐對比較，對相對重要的指標給予高分1，次要的指標打分為0，全部比較完成后，計算各指標的累積得分，按對應比例歸一化確定出各指標的權重，比較過程及結果如表3所示。

表3 逐對比較法列表

二是確定評價尺度表，以使方案在不同指標下的實施結果能夠統一度量，評價尺度如表4所示。

表4 評價尺度表

三是建立關聯矩陣列表，按照加權和法計算出各城市的綜合得分，如表5所示。由最后得分可知，C市的房地產市場經濟環境優勢突出，D其次，A和B緊隨其后。

表5 關聯矩陣列表

三、反思與改進

（一）逐對比較過程中一致性檢驗的必要條件

如何檢驗評價主體判斷的一致性？在逐對比較法中，并沒有給出一致性檢驗的步驟，在本研究中，在不出現兩種指標同等重要的情況下，把比較次數的累積得分按照從小到大排列，若是能夠從0，1，2到n-1（有n個指標）連續排列不間斷，則可初步判斷其具有一致性。若沒有連續，即出現重復或斷點，則一定是不一致的，這是一致性檢驗的必要條件。

舉例檢驗這條規則：把表3與表6對照，可以看出，表 6 的累積得分為 1、1、4、2、2、5，1 重復出現，3處有斷點，按照上面的規則，可判定其沒有通過一致性檢驗。仔細分析表6，發現了一個與常規思維邏輯相悖的循環，即高校數量比平均薪酬重要，平均薪酬比競爭力重要，競爭力又比高校數量重要，這就出現了主體判斷不一致的情況，沒有通過一致性檢驗。

表 3中，累積得分排列為0、1、2、3、4、5，符合規則。

（二）評價尺度表的客觀性

制定評價尺度表的目的是要對不同的數據進行打分，打分的原則要盡量顯示出不同數據的不同等級。但是對于同一個評價問題在不同時期可能會出現不同的評價尺度表，評價尺度也會因為主觀性原因有所差異。例如，表4所示的評價尺度表中，如果在待選方案中加入上海這一城市，在平均薪酬這項指標上，上海市應聘人員每月平均薪酬9365元，遠遠超出A、B、C、D這4所城市的最大值6992元，按照原來的評價尺度表，C與上海將同樣得分為5，這樣會掩蓋兩所城市在平均薪酬這項指標上的顯著差異。為能夠合理體現出差異，評價尺度表勢必要進行一些修改。

此外，關聯矩陣法的評價尺度表對于差異的評價有時是不平等的，可能會擴大差異或縮小差異。例如在GDP一項：11000-10001得分為4，10000-9001元得分為3，若有3座城市的GDP分別為11000、10001 與 10000，按照尺度表，他們的得分為 4、4、3，它縮小了前2個城市的差異，擴大了后2個城市的差異，這與實際不夠相符。

表6 逐對比較法列表（對照表）

（三）實例改進

原有評價尺度表的設定打分等級主觀性較強、靈活性較差。而為了突出原始數據的作用，可對數據進行預處理，使處理后的數據能夠反映其在該項指標中的客觀性程度，在最后的關聯矩陣表中用預處理后的數據替代原始評價指標數據來打分。

數據預處理的方式有很多，對于不同的屬性會有不同的處理方法，屬性值可以分為三類：效益型（越大越好）、成本型（越小越好）與區間型（最優值為給定區間），對于不同類型的屬性值會有不同的處理方法，如線性變換、標準0-1變換、向量規范化、最優值為給定區間時的變換。

按照上訴公式進行標準化與正向化后的結果如表7所示，標準化后的數據服從以0為均值、1為方差的分布，其數值大小體現了原始數據在該列中的相對位置，再以標準化、正向化后的數據代替表5中各指標的打分值，得到表8所示的結果，加權求和后，得到4個城市的綜合得分，排序為C→D→A→B。表8的最后兩列分別給出了原有方法與新方法的評價結果，發現二者結論一致，研究認為C市的市場經濟環境最適合長租公寓市場投資，其次為D市、A市、B市。

表7 市場經濟環境各指標數據（正向化、標準化后的數值）

表8 關聯矩陣列表（比照）

四、結語

長租公寓投資環境評價是一個多目標、多準則的系統評價問題。傳統的關聯矩陣法在操作上簡單易行，但在逐對比較過程中有可能沒有達到一致性檢驗的必要條件，評價方案客觀性上也可能存在一定的問題。本研究結合統計學的方法對傳統關聯矩陣法進行了改進，使新的評價方法更加科學，適用性更加廣泛，可有效為投資者提供決策參考。

[1]鐘庭軍.集中式長租公寓的現狀以及前景[J].上海房地，2017(10).

[2]孫長衛.關聯矩陣法在供應商評價與選擇中的應用[J].廣西職業技術學院學報，2010(3).