高校經營性用房租賃價格模型及價格影響因素權重確定

廖小鳳 段雅馨

【摘要】本文通過市場調查，在分析客戶對高校經營性用房選擇偏好的基礎上，找出影響高校經營性用房租賃價格的主要因素，依此設定“高校標準經營性用房”并量化不同價格影響因素的權重，建立高校經營性用房租賃價格模型，以使高校資產管理者能有效快速了解經營性用房租賃價格。同時可以使高校經營性資產管理者通過“高校標準經營性用房”來了解本?？沙鲎饨洜I性用房的差距并有所改進。

【關鍵詞】經營性用房;租賃價格;選擇偏好;價格模型;標準價調整法;權重

【Abstract】Based on the market investigation， this paper analyzes the preferences of the customers on the choice of the University's business premises， finds out the main factors that affect the rental price of the University's business premises， and then sets up the "standard business premises of the university" and quantifies the weights of different price influencing factors. The price model of management house is established in order to make the asset managers of universities know the management house lease price effectively and quickly. At the same time， it can make the management of the University's management assets understand the gap and improve through the "standard management of colleges and universities".

【Key words】Business premises;Lease price; price model; Standard Price Adjustment Method correction coefficient;weight

1. 前言

國內外對房地產價格影響因素的研究很多，發現了一些廣為人知的因素，如人口、GDP、交通便利性、商業發達程度等[1-5]。如Seiler、Bond和Seiler分析了伊利湖景觀對1172個湖濱和鄰近地產的影響，統計結果表明，景觀、房齡、內部空間布局、質量、面積、地下建筑等要素與價格有顯著相關性[6-7]。周春山等認為區位、市場供需、宏觀政策、人文環境等對商品房有顯著影響[8];任超群等通過分析北京市八個城區的面板數據，認為房價是由人們的預期引起的[9]。

在對經營性用房價格影響因素上，李紅波等以商業綜合體內商鋪為研究對象，得出影響商鋪租賃的因素主要有品牌知名度、商城內部可見度、商鋪面積、租約期限[10];張曉平等對辦公用地投標租賃影響因素進行了研究，認為區位布局、向心集聚性、同業集聚性、區位便捷度與租賃空間分異關聯密切[11]。

從價格模型上，聶沖等構建了位置特征、類型特征和租戶特征三維度價格模型，結果表明購物中心非主力店對位置較敏感，非主力店的零售類型的異質性對購物中心的盈利有巨大貢獻[12];孫玉梅等構建了灰色關聯度模型，得出了生產總值、消費價格指數、投資額、人均居住面積、人口總數、人均可支配收入、城市化水平、房地產開發投資額等因素與價格的絕對關聯度與相對關聯度[13];劉勤等構建了租賃與投資內部收益率相互關系的財務模型，該研究顯示，商業地產的投資回報與該地區的交通便利程度、居民人均消費能力呈現顯著正相關[14]。

綜述所述，國內外對房地產價格或租金的影響因素研究比較多，并建立了不同的價格模型。但對于高校經營性用房的價格或租金影響因素的研究較少。高校經營性用房有其自身的特點，在不考慮宏觀因素的情況下，本文擬從微觀角度入手，分析西安市內高校經營性用房的個體特征、區域特征。

首先采用公眾調查的方法，找出租戶對高校經營性用房選擇偏好及對租賃價格影響因素，基于租戶需求調查分析結果，確定符合西安市高校經營性用房租賃價格的主要影響因素。在此基礎上，設定“高校標準經營性用房”，建立標準價調整租賃價格模型。

2. 租戶對高校校園經營性用房選擇偏好調查

從文獻分析中發現，影響經營性用房租賃價格的因素眾多，不同的地域、不同時期都有不同的因素與經營性用房租金有顯著的相關性。為了提高研究效率，本文以網絡調查和實地調查的方法，在西安市范圍內，對公眾特別是從商人員對高校經營性用房的偏好進行調查，以確認高校經營性用房哪些特征（屬性）會受到租戶的需求偏好，為租賃價格修正提供參考。

2.1 調查方案

本次調研要求在西安市多個高校的經營性用房的租戶進行隨機抽樣調查，受訪者年齡在20～60歲之間。詢問他們高校的經營性用房吸引力特征以及對這些用房的描述或評論等，并統計被多次提及描述或評論要素，試圖找出租戶的偏愛與高校特征的關系，從而了解人們選擇高校經營性用房所考量的因素。

調研采用問卷方式進行，問卷內容如下：

調研地點的位置如圖1所示，范圍覆蓋了長安大學、西安交通大學、西北大學、西安電子科技大學、西北工業大學、建筑科技大學、西安音樂學院、西安科技大學、西北政法大學和西安財經大學等西安市內的文、理、工各類代表性高校。由于受城市規劃影響，西安市的高校多位于雁塔區、碑林區等文化商業區集中的區域，調查結論可能無法完全消除受訪者的地區偏見。

考慮到受訪者不一定具備描述或評論經營性用房吸引力特征的能力，本文設計了一些關于表示經營性用房吸引力的特征的詞匯或短語供受訪者使用，如“校園周邊環境好”、“服務對象學生多，素質高”、“交通便利”、“房屋結構好”等，但不代表調查人員的傾向，并且調查人員不能對受訪者有任何干擾性提示，以保證結果的公正性。我們相信這些調研結果能夠說明西安市的居民或者到西安市經商的人員對他們所租用的高校經營性用房的看法。除了詢問從商人員對已有經營性用房的看法外，還要詢問被訪者心中最具吸引力的經營性用房的特征或屬性描述，并記錄下被訪者的評論。因為我們無法事先了解被訪問客戶的基本情況，特別是租戶的知識水平，因此，我們不能完全肯定所有的調查都會得到被訪租戶的評論。

2.2 調研結果分析

在2019年3月1日至3月5日，在上述地點連續進行了租戶走訪調查，共收集樣本408份。圖2是關于租戶經營類型的統計結果，可以看出，高校周邊租房客戶主要從事餐飲和零售業務，兩者占調查客戶的75%。表1是租戶對高校周邊經營性用房與非高校周邊經營性用房的比較。在租戶看來，高校周邊商鋪與非高校周邊商鋪的最大的不同是“學生人多、聚集”和“人文環境好”，分別占調查客戶的39%和21%。這可能也是他們選擇高校周邊做生意的主要原因。另外，本文在租戶對高校周邊經營性用房的評價中，一些人也表達了對高校周邊經營性用房的負面評價，如“經營性用房經營范圍受限太多”。這些數據反映在表1的“其他”一欄，共有30人，占7%以上。

在對租戶心目中理想的經營性用房調查中，本文發現不管用于從事什么經營業務，一層商鋪是租戶心中最理想的選擇，占92%。多數租戶希望高校周邊經營性用房位于繁華、臨街面數多、交通便利（200m內有公交或地鐵站）和通達性好的地段。但對經營性用房可使用面積、進深、面寬等方面要求，表現出多樣性，沒有明顯的規律，這可能與租戶所經營的業務類型有關，結果如圖3所示。

2.3高校標準經營性用房的確定

從作者對租戶和高校周邊商鋪調查的結果來看，高校周邊的經營性用房都有很多共性特征，如臨街情況、房屋結構、交通便利性、通達性和商業聚集度等狀況十分相似。因此，在調查的基礎上確定高校標準經營性用房，明確標準房的若干主要的內、外部特征。本文提出的高校標準經營性用房的量化和定性描述如表2所示。

3. 經營性用房租賃價格模型及修正系數確定

3.1經營性用房租賃價格模型的建立

標準價調整法是依據設定的標準房地產價格，通過利用有關調整系數將標準房地產價格調整為各宗待估房地產價格的一種方法，該方法適用于批量估價。

根據所設定的高校標準經營性用房，本文提出以下高校經營性用房租賃價格模型。

式中：P為待估對象價格（元）;P0為高校標準經營性用房價格（元），W1到W7為標準經營性用房價格影響因素的權重，到為待估對象與標準經營性用房差異的修正系數。

3.2 標準經營性用房價格影響因素權重的確定

層次分析法是著名運籌學家薩迪提出的一種用于處理多因素決策的方法，將影響目標的有關元素分解成若干層次，如目標層、準則層、方案層等，然后在分層的基礎上進行定性和定量分析。

層次分析法的步驟具體如下：

（1）建立層次結構

根據調查高校周邊商用房租金影響因素的結果，將因素劃分為若干層次。上層元素對下一層的元素起支配作用。據此，我們建立如下租金影響因素層次結構

（2）構造判斷矩陣

層次模型建立后，對同層之間因素進行兩兩比較，構造判斷矩陣。依照專家意見和相關數據資料，采用傳統的九標度法，按下表所示標度含義對影響因素兩兩對比，從而建立各層次的判斷矩陣。

（3）計算各層因素權重

權重問題就是計算判斷矩陣最大特征根及特征向量的問題。在實際應用中，可以用方根法來計算判斷矩陣的最大特征根及特征向量。計算步驟如：①計算判斷矩陣每行元素的乘積Mi，。②計算行元素乘積的n次方根得到向量。③將向量Wi*歸一化處理，。④計算判斷矩陣的最大特征根。⑤將與臨界值表中數值比對，檢驗判斷矩陣的一致性。通過引入一致性指標CI=（λmax-n）/（n-1），然后求取一致性比率CR=CI/RI，當CR<0.1時，即認為判斷矩陣有滿意的一致性。其中RI為平均隨機一致性指標。1到9階矩陣的RI值如下表所示。

我們通過向相關發調查函，根據9標度法對商用房租金影響因素評分。

二級因素對區域因素的判斷矩陣：

最終得到租金價格影響因素的各自權重，如下：

4. 結語

4.1研究結論

通常情況下，商用房租金形成機制較復雜。對于租金的確定，不僅需要出租人對房地產估價有一定的了解，并且需要出租人對房地產租賃市場有充分的認識。以往在出租商用房的過程中，出租人要么通過選取多個交易實例與自己的商用房來進行比較來確定租金，要么通過找房地產估價機構進行咨詢，這不僅勞動量大又浪費錢財。

本課題的研究有如下效果：①簡單方便，應用型強。只需要將待出租房租金影響因素與標準經營性用房基準因素比較，就能快速鎖定二者之間的差異，進而確定租金。②適應快速估價和批量估價，提高工作效率。

4.2? 研究不足

由于市場的復雜性，任何一種方式方法都不能盡善盡美，都會產生一定誤差。我們的目的是快速而不失公允地確定商用房租金價格。限于作者的研究水平，本文有幾個不足方面：①基于市場是不斷變動的，本文沒有對標準經營性用房的租金價格進一步研究，這就需要高校經營性資產管理者時常了解租賃市場，按照所設定的標準經營性用房的特點去調查標準租金②限用作者掌握資料的情況，未對標準經營性用房與非標準經營性用房的差異產生的修正系數進行進一步研究。③因房地產市場是一直變化的，所以特定類型物業的標準經營性用房的特征也是變化的，這需要在房地產市場出現大變化時重新設定標準經營性用房。

參考文獻：

1. John M. Clapp. A new test for equitable real estate tax assessment [J]. Journal of Real Estate Finance and Economics， 1990，3（3）：233-249.

2. Benson， E.， J. Hanson， The Influence of Canadian Investment on U.S. Residential Property Values [J]. Journal of Real Estate Research， 1997，13（3）：231-250.

3. Brown， G.， H. Pollakowski. Economic Value of Shoreline [J]. The Review of Economics and Statistics， 1977，59（3）：231-249.

4. Darling， A. Measuring Benefits Generated by Urban Water Parks [J]. Land Economics， 1973，49（1）：23-24.

5. Davies，Graham. An econometric analysis of residential amenity [J]. Urban Studies， 1974，11（2）：217-225.

6. Correll， M.， J. Lillydahl and L. Singell. The effects of greenbelts on residential property values： Some findings on the political economy of open space [J]. Land Economics， 1978，54：207-217.

7. Plattner， Robert H， Campbell， Thomas J. A Study of the Effect of Water View on Site Value [J]. The Appraisal Journal， 1978，46（1）：20-25.

8. 周春山，羅彥. 近10年廣州市房地產價格的空間分布及其影響[J] .城市規劃，2004，28（3）：52-56.Zhou Chunshan， Luo Yan. The spatial distribution of the real estate price in Guangzhou in last decade and its effect on urban restructuring [J]. City Planning Review， 2004，28（3）：52-56. （in Chinese）

9. 任超群，吳璟，鄧永恒. 預期對租金房價比變化的影響作用研究——基于住房使用成本模型的分析[J].浙江大學學報（人文社會科學版），2013，43（1）：58-72.?Ren Chaoqun， Wu Jing， Deng Yongheng. The effect of Market expectation on the chang of housing rent to price ratio： An analysis based on user cost mode [J]. Journal of Zhejiang University （Humanities and Social Sciences）， 2013，43（1）：58-72. （in Chinese）

10. 李紅波，鄭曉英. 基于物元分析法商鋪租金評估[J].江西科學， 2016，34（2）：262-265+280.Li Hongbo， Zheng Xiaoying. Appraising the stores rent based on the matter element analysis theory [J].Jiangxi Science，2016，34（2）：262-265+280. （in Chinese）

11. 張曉平，封強，李媛芳. 北京市辦公用地投標租金空間分異與影響因素[J].經濟地理，2013，33（3）：73-78+92.Zhang Xiaoping， Feng Qiang， Li Yuanfang. Spatial heterogeneity and locational determinants of bid-rent of office land in Beijing [J]. Economic Geography， 2013，33（3）：73-78+92. （in Chinese）

12. 聶沖，賈生華. 購物中心非主力店租金決定因素與租戶組合實證研究[J].財貿經濟，2010（8）：103-108.Nie Chong， Jia Shenghua. Empirical study on rent determinants and tenant portfolio of non-main shopping malls[J]. Finance & Trade Economics，2010（8）：103-108. （in Chinese）

13. 孫玉梅，武立廣. 影響房地產市場價格因素的灰色關聯度分析——以云南省昆明市為例[J].河南科學，2013，31（6）：899-903.Sun Yumei， Wu Liguang. Grey correlative degree analysis of factors affecting prices in the real estate market——The case of Kunming city， Yunnan Province[J]. Henan Science，2013，31（6）：899-903.（in Chinese）

14. 劉勤，鄭亞蘇. 零售商業地產投資回報與租金價格關系研究——以大型商業零售連鎖企業為例[J].價格理論與實踐，2007（7）：48-49.Liu Qin， Deng Yafang. Research on the relationship between return on investment and rent price of retail commercial real estate： A case study of large commercial retail chain enterprises [J]. Price： Theory & Practice，2007（7）：48-49.