數(shù)字偏好與住宅價格

李曉靖 賈士軍 崔文君

摘要：基于廣州市二手房交易數(shù)據(jù)，采用特征價格法，從總體樣本、購房者身份特征與購房目的子市場兩個層面研究了樓層數(shù)字尾號為8和4對住宅價格的影響。結(jié)果表明：（1）在總樣本模型中，樓層尾號4和8均對住宅價格影響顯著。其中，樓層尾號4的住宅價格比一般樓層的價格低0.8%，樓層尾號8的房價比一般樓層的價格高0.9%;（2）在子市場中，樓層數(shù)字對不同購房群體的影響存在差異。年齡處于25-65歲的購房者、廣東戶籍的購房者以及以改善為目的的購房者更偏好樓層尾號數(shù)字為8的住宅，女性購房者和66歲及以上購房者更避諱樓層尾號數(shù)字為4的住宅。此外，實證表明，廣州市在2013-2016年間的住宅價格處于逐年上升的趨勢。

關(guān)鍵詞：數(shù)字偏好;住宅價格;特征價格法

中圖分類號：F293.3 文獻標識碼：A

文章編號：1001-9138-（2019）03-0019-28 收稿日期：2018-12-29

生活中，大家都有這樣的經(jīng)歷：買了個手機，需要選擇電話號碼，一般人們會選擇尾數(shù)為8的號碼，而尾數(shù)為4的號碼無人問津;商家在商品定價時，我們經(jīng)常看到尾數(shù)為8、很少看到尾數(shù)為4的定價策略;即使是在股票市場，一些學者的實證研究也證實股票投資者更傾向于購買尾號為8的股票代碼，導(dǎo)致股市“8多4少”的現(xiàn)象;于是我們想，當消費者購買住房時，如果面對尾數(shù)為4、8的樓層時，他（她）的選擇是什么？他（她）愿意為尾數(shù)為8的樓層住房支付較高的價格嗎？尾數(shù)為4的樓層住房是不是價格就應(yīng)當便宜一些？

眾所周知，從漢語語言角度，8與“發(fā)”、4與“死”諧音，于是人們對數(shù)字有好惡、偏好之分，由此反映出數(shù)字文化對經(jīng)濟生活的影響。

通過有關(guān)文獻檢索，一些實證研究表明，吉利數(shù)字對住宅價格有顯著的正向影響，不吉利數(shù)字對住宅價格有顯著的負向影響。以西方文化為例，在俄羅斯房地產(chǎn)市場中，樓層13對公寓的需求有顯著的負面影響，樓層7對公寓有顯著的正向影響;在東西方文化的交融與對比研究上，在新西蘭奧克蘭的房地產(chǎn)市場中，華人與非華人購房者存在不同的數(shù)字偏好，但隨著時間推移，奧克蘭的華人可能受到本土文化的影響，對吉利數(shù)字8的偏好有逐步減弱的傾向;在中國臺灣地區(qū)，所在樓層為4的住宅價格比一般樓層住宅價格低;而在中國香港地區(qū)，港人多信風水與運勢，因此住房位于8、18、28和38的樓層蘊含“幸運”，而位于4、14、24和34被認為“不幸運”;在中國大陸，有學者發(fā)現(xiàn)成都二手公寓尾號為8的樓層銷售速度較其它樓層較快，且價格較高。由于房地產(chǎn)市場是地方性市場，中國文化具有多元性，因此，僅有成都數(shù)字偏好與房價的實證研究不足以反映全國情況;同時，從國外和國內(nèi)文獻來看，以往研究都是將一個國家或地區(qū)的住房市場作為一個整體來研究，但并未區(qū)分購房人是男還是女、年齡是中年還是老年、籍貫來自何方、買房是剛需還是改善型需求，因此數(shù)字偏好之于住房價格尚需更為充分的研究。

本研究擬采用廣州市H房地產(chǎn)中介公司二手房交易數(shù)據(jù)，基于特征價格理論與模型，從總體市場和性別、年齡、戶籍和購房目的子市場兩個層面探討數(shù)字偏好對住宅價格的影響。

1數(shù)據(jù)與模型擬定

1.1研究區(qū)域和數(shù)據(jù)來源

作為中國一線城市，廣州市住宅市場化程度較高，發(fā)展成熟。本文研究的范圍是廣州市荔灣、越秀、海珠、天河、白云以及番禺區(qū)六個區(qū)域。H中介公司為廣州市著名中介公司，在廣州總共有200余個網(wǎng)點，分布在廣州的各個區(qū)域。

研究數(shù)據(jù)時間跨度為2013年1月1日-2016年4月30日，均為H公司二手實際交易數(shù)據(jù)。為保持數(shù)據(jù)的統(tǒng)一性，選用的數(shù)據(jù)均為電梯樓數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)共計6031條。數(shù)據(jù)信息分為住宅具體特征以及購房者特征兩部分，含有房屋地址、房屋性質(zhì)、產(chǎn)權(quán)、景觀以及購房者的性別、出生年份、戶籍以及購房目的等基本信息。為了得到更豐富的特征價格變量，我們還采用GIS技術(shù)測量住宅到最近地鐵站距離、最近公交車站點距離、最近三甲醫(yī)院距離和最近商業(yè)中心的距離。

1.2購房者特征描述統(tǒng)計

根據(jù)現(xiàn)有購房者的性別、年齡、戶籍和購房目的進行分類的描述統(tǒng)計情況如表1所示。

對于表1中，有關(guān)說明和購房者所呈現(xiàn)的特征如下：

在性別方面，房地產(chǎn)權(quán)證載明事項中一般會出現(xiàn)單男、單女以及男女共同出現(xiàn)的情形，并且對于后者還會出現(xiàn)男前女后或女前男后兩種情況。這兩種情況是否意味著前者在購房決策中所起的作用更大并伴隨數(shù)字偏好因素？為此我們劃分為男性、女性、男女、女男四個類別進行研究。由表1可以看出，男性和女性購房者的數(shù)量基本均等，在四類別中女性購買者比男性購房者僅多2.7%。但就男女和女男進行對比，后者明顯高于前者，女男比男女高6.1%。這一現(xiàn)象挺有意思，可能的解釋一是在購房決策中女性偏于強勢，另一原因是女性的主觀風險意識更強或男性更為尊重女性。

在年齡方面，26-45歲的購房者人數(shù)最多，占樣本總數(shù)的77.7%，45-65歲購房者占比11.9%，而66歲及以上的購房者人數(shù)最少，占比2.3%。從房屋總價看，45-65歲的購房者購買住宅的總價均值最高，這部分購房者購買力最強。

在戶籍方面，購房者以廣東戶籍為主，占樣本人數(shù)的66.1%。從住宅總價看，廣東戶籍購房者購買的住宅總價均值比非廣東戶籍購房均值高17.71%。

在購房目的方面，自住安家型需求最大，投資型最少。自住安家型的購房者占總購房人數(shù)的56.9%，改善住房型購房者占比38.8%，投資型購房僅占4.3%。

1.3變量選擇與量化

特征價格理論的基礎(chǔ)主要由Lancaster的偏好理論和Rosen的特征市場均衡模型兩部分構(gòu)成，進而構(gòu)建特征價格模型。根據(jù)特征價格理論與方法，影響房價的因素主要分為建筑特征、鄰里特征和區(qū)位特征三大類。沿用此分析框架，結(jié)合廣州市實際及中介交易數(shù)據(jù)，選擇了13個住宅特征作為模型自變量，并加入時間控制和區(qū)域控制變量，因變量采用住宅總價。變量的具體賦值如表2所示。

1.4函數(shù)形式和估計方法

在特征價格模型中，通常采用的函數(shù)形式主要有線性形式、對數(shù)形式、半對數(shù)形式三種。在實際應(yīng)用中，應(yīng)根據(jù)具體情況進行選擇，本文依據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)確定研究的具體模型形式為：

2總體樣本模型的檢驗與結(jié)果

根據(jù)交易數(shù)據(jù)，按照模型公式，以住宅總價作為解釋變量進行估計。由于所在樓層與所在樓層平方存在共線性問題，繼而剔除所在樓層變量，將其余12個特征變量并加入時間控制變量和區(qū)域控制變量進入模型，得到擬合結(jié)果如表3所示。

從模型結(jié)果來看，四個模型的整體擬合效果均較好。調(diào)整后的擬合優(yōu)度值均大于或等于0.795，說明住宅總價變化的79.5%以上都能夠用所選影響因素的變化來解釋。但這四個模型又有所不同。在這四個模型中，模型（1）和（2）都未加入樓層尾號變量，其中模型（2）較模型（1）增加了區(qū)域控制變量;模型（3）和（4）都加入了樓層尾號變量，其中模型（4）較模型（3）增加了區(qū)域控制變量。

從模型（1）、（3）與模型（2）、（4）對比可以看出：第一，加入?yún)^(qū)域控制變量后的擬合優(yōu)度均超過80%，明顯比未加入?yún)^(qū)域控制變量的擬合結(jié)果的解釋度更高;第二，對比模型（4）和模型（2）看出，引入了樓層尾號變量后模型的各項特征變量顯著性無明顯變化，且非標準化系數(shù)差距不大，說明模型穩(wěn)健性較強。從擬合結(jié)果中看出：

（1）樓層尾號4和尾號8對住宅總價的影響均顯著且符合預(yù)期符號。樓層尾數(shù)為4對住宅總價有顯著的負向影響，且比一般樓層住宅總價低0.8%;樓層尾號為8對住宅總價有顯著的正向影響，且比一般樓層住宅總價高0.9%。由此說明高層住宅價格與樓層數(shù)字有顯著關(guān)系，樓層尾號數(shù)字是人們購房考慮的因素之一。

（2）建筑特征、鄰里特征以及區(qū)位特征的顯著性均在95%及以上，且符合預(yù)期符號。住宅總價隨著面積的增加而增加，南北通風的住宅比一般住宅總價高，所在樓層平方顯著，說明住宅價格隨著樓層的增加呈現(xiàn)出非線性的特征;有綠化景觀以及水景的住宅比其他住宅總價高，臨近有地鐵和公交站對住宅總價有顯著正向影響，且1000m內(nèi)有地鐵的住宅比一般住宅總價高5%，1000m內(nèi)有公交站的住宅總價比一般住宅高1.3%;住宅距離公園，商業(yè)中心和醫(yī)院越遠，住宅總價越低，且三項區(qū)位設(shè)施對住宅總價的影響程度差距不大。

（3）從時間變量上看，時間變量均顯著且預(yù)期符號均為正的。以2013年為基準，2016年對比2013年住宅價格高7.6%，2015年比2013年住宅價格高4.8%，而2014年住宅價格比2013年高3.5%。從結(jié)果中可以看出在2013年-2016年時間，廣州市的住宅價格總體呈現(xiàn)上升趨勢。

3子市場研究結(jié)果

當購房者的性別、年齡、戶籍與購房目的不同時，其對數(shù)字偏好是否存在差異性？我們想進一步深入探討此問題。

3.1性別子市場

依據(jù)前文對購房市場描述統(tǒng)計下分類分析，本研究將性別子市場劃分為四種類型。得到最終模型擬合結(jié)果如表4所示。

觀察表4，四個模型的解釋力度均超過80%，所選特征變量無多重共線性，且變量之間的VIF值均小于10，模型穩(wěn)健性較強。從結(jié)果中我們得到：

（1）各性別子市場模型擬合結(jié)果中樓層尾號8變量均不顯著，樓層尾號4變量僅在女性市場中顯著。具體來說，樓層尾號數(shù)字并不會影響到男性的購房決策，而女性購房者會盡量避免選擇尾號數(shù)字為4的樓層。當一個住宅單位同時有兩位購房決策者的情況下，不管男性是第一戶主還是女性是第一戶主，樓層數(shù)字4或者樓層數(shù)字8均不顯著。這種結(jié)果可能的解釋是：在個人購房決策中，女性購房者更為謹慎，對本身可能產(chǎn)生不利的購房因素更為敏感，對數(shù)字4帶來的心理效果反映更大;男性整體上比女性更為強勢，進行購房選擇更多考慮有利因素;兩人共同購房時，進行購房決策過程中兩人相互商量，購房中更為看重區(qū)位、鄰里和建筑本身等本質(zhì)因素，對樓層數(shù)字并不在意，購房更趨于理性。

（2）四類購房市場中，影響購房者的因素存在異同。其中，在四類購房市場中，住宅總價隨著面積的增加而增加，所在樓層平方均顯著，綠化景觀對各類型購房市場的住宅總價均存在顯著的正向影響。由于篇幅有限，本文不在此進行四類購房群體影響因素的差別進行過多的分析。

3.2年齡子市場

不同年齡的消費者在購房決策時是否存在數(shù)字偏好？為此我們進行子市場研究。此研究的難點是如何劃分不同年齡層次的子市場。通過查閱相關(guān)文獻，參考相關(guān)學者對住宅市場中購房年齡結(jié)構(gòu)的研究，并對不同分類進行模型擬合嘗試，最終按照穩(wěn)定程度最好的擬合結(jié)果，將購房者年齡分為四個階段：25歲及以下、26-45歲、46-65歲、66歲及以上，最終得到模型擬合結(jié)果如表5所示。

通過觀察表5可以發(fā)現(xiàn)，各子市場調(diào)整后的擬合優(yōu)度值均大于78%，且四個模型的共線性值均小于10%，模型擬合穩(wěn)健性較強。通過模型擬合結(jié)果看出：

（1）在數(shù)字偏好方面，25歲及以下購房者對數(shù)字沒有明顯的偏好，而25-45歲、46-65歲的購房者偏好樓層尾號8的住宅，66歲及以上的購房者避諱樓層尾號4的住宅。其中，在26-45歲購房者市場中，樓層尾號8對住宅總價有顯著的正向影響，影響系數(shù)為0.9%;在46-65歲購房者市場中，樓層尾號8的住宅比一般樓層尾號住宅總價高2.5%，這一系數(shù)明顯比26-45歲購房市場的影響程度更大，說明46-65歲的購房者更偏好樓層尾號8的住宅;從66歲及以上的購房市場中發(fā)現(xiàn)，樓層尾號4對住宅總價有顯著的負面影響，比一般住宅總價低7%。這一實證結(jié)果產(chǎn)生的原因可能是因為：處在25-65歲這個年齡階段的購房者，是事業(yè)的上升階段，是人生的奮斗期，因此對自身有較高的要求，這種要求體現(xiàn)在個人的消費行為中，產(chǎn)生消費偏好;處在66歲及以上年齡階段的購房者，這個階段的購房者臨近人生的最后階段，對不好的事物的態(tài)度可能是負面的，因此對“不吉利”的數(shù)字4有較強的避諱心理。

（2）在購房決策的一般影響因素方面，相較于25歲及以下、46-65歲、66歲及以上的購房者，26-45歲購房者考慮的影響因素最多、最全面;25歲及以下的購房人群主要看中地鐵、面積等因素，而對南北朝向、綠化景觀、水景等并不關(guān)注，由此發(fā)現(xiàn)25歲及以下購房者務(wù)實的購房特征。

3.3籍子市場

中國幅員遼闊，在中華文化之下有不同的亞文化，例如南方與北方、西北與東南等。即使是在南方，也存在吳越文化、嶺南文化、瀟湘文化等亞文化。地域文化不同，是否會反映在數(shù)字與房價的關(guān)系上？這也是我們本次研究關(guān)注的問題之一。

根據(jù)購房者戶籍信息數(shù)據(jù)我們做了多種分類嘗試，最終按照廣東戶籍和非廣東戶籍方式進行子市場研究，結(jié)果如表6所示。

從表6可以看到，廣東戶籍和非廣東戶籍子市場模型中，調(diào)整后的擬合優(yōu)度均大于82%，各項變量之間的VIF值均小于10，經(jīng)多次模型擬合嘗試，模型穩(wěn)健。從結(jié)果中我們發(fā)現(xiàn)：

（1）樓層尾號8在廣東戶籍市場中顯著，樓層尾號4在兩個戶籍子市場中均不顯著。其中，樓層尾數(shù)8對廣東戶籍子市場中的住宅總價有顯著的正向影響，樓層尾號8的住宅比一般住宅總價高1%，這就說明廣東戶籍的購房者，更偏好樓層尾號為8的住宅;樓層尾號4在兩個市場中均不顯著，表明廣東和非廣東戶籍的購房者均沒有對樓層數(shù)字4的避諱心理。這一結(jié)果產(chǎn)生的原因可能是由于嶺南文化有獨特的信仰特質(zhì)，傳統(tǒng)的廣東人在平常的生活中有講究“意頭”的習慣，追求意念中的“好彩”和“運數(shù)”，因此廣東戶籍人口的可能受到傳統(tǒng)嶺南文化的影響，喜歡吉利數(shù)字或者寓意中有吉利的語言。

（2）戶籍購房者分類的模型擬合結(jié)果總體解釋力度較強。在廣東戶籍購房者市場中，建筑特征、鄰里特征和區(qū)位特征三類變量的模型擬合結(jié)果均顯著，這就表明廣東戶籍的購房者進行購房決策時考慮的因素更多。對比非廣東戶籍的購房者，廣東戶籍購房者更注重綠化景觀和水景。

3.4購房目的子市場

根據(jù)已有的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和分類，本研究對購房者的購房目的細分為3類：自住安家型、改善住房型以及投資型。最終得到回歸擬合結(jié)果如表7所示。

觀察表7，發(fā)現(xiàn)3個子市場模型中改善住房型模型解釋力度最強，調(diào)整后R2為84.4%，自住安家型為80.8%，投資型為80.7%，投資型解釋力度略低，各模型都通過了變量間的共線性檢驗，3個模型擬合結(jié)果穩(wěn)健。從結(jié)果中分析可以發(fā)現(xiàn)：

（1）樓層尾號4和樓層尾號8在3類購房動機市場中呈現(xiàn)出不同特點。其中，樓層尾號4在3類購房動機市場中的影響均不顯著;樓層尾號8僅在改善型市場中對住宅總價有顯著的正向影響，且比一般樓層的住宅總價高1.7%。由此表明基于改善住房型需求的購房者更偏好樓層尾號8的住宅，而自住型需求和投資型需求的購房者對樓層尾號數(shù)字沒有明顯的偏好。這一結(jié)果可能的解釋是：自住安家型購房者更關(guān)注本身的資金是否能夠買到交通更為便利、景觀更好的住宅;投資型購房者更關(guān)注住宅的溢價能力，往往與區(qū)位因素有較為緊密的關(guān)系，而不是住宅特征;對于改善住房型消費者而言，購房者經(jīng)濟相對比較寬裕，比自住型和投資型購房者考慮需要更好的區(qū)位、更便捷的交通條件還有更好的樓層等因素。

（2）不同購房動機中，影響購房者決策的因素有所不同。出于自住需求的購房者，更偏好南北朝向、有綠化景觀、水景的、臨近地鐵站或者公交站、臨近公園和醫(yī)院的住宅;改善型需求型與自住需求型購房者不同的是，改善住房型購房者更偏好臨近商業(yè)中心的住宅;對于投資需求的購房者而言，更偏好購買具有綠化景觀，臨近地鐵和公園的住宅。

4結(jié)論

通過總模型和購房者子市場進行分析，我們有如下結(jié)論：

（1）總樣本中，樓層尾號4和尾號8對住宅總價的影響均顯著。樓層尾數(shù)為4對住宅總價有顯著的負向影響，比一般樓層住宅總價低0.8%;樓層尾號為8對住宅總價有顯著的正向影響，比一般樓層住宅總價高0.9%。與國內(nèi)外購房者相比，廣州地區(qū)消費者在購房時同樣存在數(shù)字偏好。

（2）從子市場分類擬合結(jié)果來看，樓層數(shù)字對不同購房群體的影響存在差異。在性別子市場中，樓層尾號4對女性市場存在負面影響，對男性、男女、女男子市場影響不顯著。同時，樓層尾號8對男性、女性、男女、女男子市場均不顯著;在年齡子市場中，樓層尾號4對年齡處于66歲及以上的購房者有顯著負面影響，對66歲及以下購房者無顯著影響。同時，樓層尾號8對處于26-45、46-65歲年齡階段的購房者有正向影響，對66歲及以上和25歲及以下的購房者無顯著影響;在戶籍子市場中，樓層尾號4對廣東戶籍子市場和非廣東戶籍市場均沒有顯著的影響。同時，廣東戶籍購房者對樓層尾號數(shù)字8存在偏好;在購房目的子市場中，樓層尾號4對自住安家型、改善住房型和投資型購房者的影響均不顯著，樓層尾號8在改善住房型子市場存在顯著性。

（3）廣州市在2013-2016年間的住宅價格逐年上升。無論是總樣本模型，還是子市場研究，2013-2016年4年間回歸系數(shù)逐年增大，說明住宅價格逐年上升。

（4）建筑特征、區(qū)位特征和鄰里特征對住宅價格的影響均顯著且都符合預(yù)期。建筑特征、鄰里特征以及區(qū)位特征的顯著性均在95%及以上，且符合預(yù)期符號，其中：住宅總價隨著面積的增加而增加，南北通風的住宅比一般住宅總價高，所在樓層平方顯著，住宅價格隨著樓層的增加呈現(xiàn)出非線性的特征;有綠化景觀以及水景的住宅比其他住宅總價高，臨近有地鐵和公交站對住宅總價有顯著正向影響;住宅距離公園、商業(yè)中心和醫(yī)院越遠，住宅總價越低，且三項區(qū)位設(shè)施對住宅總價的影響程度差距不大。