王學工,林良池,張 楠
(東北大學文法學院,遼寧沈陽 110819)
近些年,房價不斷上漲,已經(jīng)遠遠超出了普通家庭經(jīng)濟承受能力的范圍,買房對普通市民來說是一項奢侈的消費。因此,市民在買房時總是慎之又慎、反復對比,選擇出自己最滿意的住房。所以,開發(fā)商只有認清市民在選擇住房時的偏好,才能開發(fā)出市民最喜歡的樓盤。那么市民選房的用途有哪些?基于不同的用途,其住房屬性偏好有何不同?不同的住房偏好因素間有怎樣的作用關系?這些問題正是本文的出發(fā)點,也是本文所要回答的問題。
關于住房偏好問題,白倩根據(jù)保定市指南針市場調(diào)查傳播咨詢有限公司的調(diào)查數(shù)據(jù),分析得出:小高層住宅主要受學歷水平較高、收入中等的中青年居民喜愛;高層住宅則受到一些高收入居民的青睞;喜愛多層的居民較廣泛,但主要集中在收入偏低、年齡較大的居民中;還有些學歷較低、年齡大的低收入居民偏愛其他類型住宅[1]。吳獻忠和范紅忠則從商品房建造的地理位置上討論,認為商品房開發(fā)應向遠郊和衛(wèi)星城市擴展,引導城市居民確立科學的住房消費偏好[2]。
關于住房用途的劃分,學者們多將住房的用途劃分為消費和投資兩種。李義龍認為住房具有消費品和投資品雙重特性,并分析指出居民住房作為消費品及投資品的利弊,最后得出我國居民住房是基本消費品[3]??准t枚認為投資性住房需求是指在房地產(chǎn)市場上將購房作為一種投資或投機方式以賺取投資和投機收益而非以居住為目的的購房需求;她根據(jù)中小城市的實際情況,將居民分為四類:租賃居住型、首次置業(yè)型、改善住房型、投資投機型[4]。Chu-Chia Lin和Sue-Jing Lin將購房者的住房需求分為消費需求和投資需求;并把戶主分為三種類型,即租房者、有一處房產(chǎn)的業(yè)主和有兩套及以上房產(chǎn)的業(yè)主;作者認為,租房者只有消費需求,有一處房產(chǎn)的業(yè)主既有消費需求又有投資需求,有兩套及以上房產(chǎn)的業(yè)主只有投資需求[5]。
鄧衛(wèi)、宋楊認為住宅需求具有個別性,作為異質(zhì)性商品,住宅本質(zhì)上具有迥然各異的特征,這樣才能滿足具有不同偏好的消費者的多元化需求。對住宅的需求不僅僅是數(shù)量的增減變化,背后還潛藏著因人而異的“個別性”選擇偏好。同時,像住宅這樣昂貴的商品,人們不敢輕易問津,它的需求具有階段性,這意味著住宅的消費欲望很難一蹴而就地得到滿足,只能分步實施。因此,在住房選擇上,人們必然慎重考慮自身偏好進行選擇。在享受需求上,人們必然要求面積更大、設備齊全、環(huán)境更美、質(zhì)量更好的居所。對住宅的位置、檔次與品種的選擇偏好上,住宅的戶型設計、樓層朝向、配套設施、居住環(huán)境、物業(yè)管理、公共服務、鄰里構(gòu)成等一系列問題也是重要的偏好因素[6]。本文問卷的設計與住房偏好結(jié)構(gòu)方程模型的構(gòu)建是建立在住宅偏好這些內(nèi)涵的基礎上。
劉武等在顧客滿意度測評中介紹了結(jié)構(gòu)方程模型的分析方法。它不僅可分析觀測變量間的關系,而且可對潛變量的相關關系,甚至因果關系進行研究。結(jié)構(gòu)方程模型是驗證性因子模型(測量模型)和路徑模型(結(jié)構(gòu)模型)的結(jié)合,前者描述了潛變量與觀察變量的關系,后者則反映了潛變量之間的關系。結(jié)構(gòu)方程模型假定潛變量之間存在因果關系,這些潛變量分別用觀測變量來表示,通過計算觀測變量協(xié)方差,估計線性回歸系數(shù),進而從統(tǒng)計上檢驗觀測變量的協(xié)方差矩陣與模型的引申協(xié)方差矩陣的擬合程度[7]。
總之,學者們多從購房群體特征出發(fā),討論住房偏好;還從住房用途、居民類型、購房目的、住房需求等角度劃分住房的消費屬性與投資屬性。本文據(jù)此將住房用途分為住房消費用途和住房投資用途;將住房偏好分為住房用途偏好與住房屬性偏好;從住房用途偏好的角度出發(fā),討論不同用途對住房偏好的影響以及不同住房屬性偏好間的聯(lián)系。
住房偏好包括住房用途偏好和住房屬性偏好,是一級指標(潛變量);住房用途偏好包括住房消費用途偏好和住房投資用途偏好,是二級指標(潛變量);住房屬性偏好包括房屋自身情況偏好、物業(yè)偏好、地理位置偏好和人文與自然環(huán)境偏好,是二級指標(潛變量)。每個二級指標都設置了相應的題項(觀測變量)。具體各級指標與題項內(nèi)容見表1。
表1 住房偏好指標體系
在表1的基礎上,采用李克特5級量表測量住房偏好。要求受訪者按其對不同因素的偏好程度依次在1~5分之間作出評價,1分代表非常不重要,2分代表比較不重要,3分代表一般,4分代表比較重要,5分代表非常重要;同時設置了“不清楚”選項,從而形成了調(diào)查問卷。經(jīng)過105個樣本的預調(diào)查,對問卷內(nèi)容進行修改后于2011年2—3月對遼寧省城市居民家庭展開正式調(diào)查。
調(diào)查按《中華人民共和國行政區(qū)劃簡冊2009》中的市轄區(qū)人口規(guī)模進行分層隨機抽樣,計劃樣本量1200份。按1%的成功率對固定電話號碼抽樣,產(chǎn)生120000個號碼。對這些號碼進行隨機抽號撥打,成功調(diào)查1199份有效問卷。具體抽樣與實際調(diào)查情況見表2。
表2 正式調(diào)查實施情況
2009年末全省總戶數(shù)1473.3萬,城鄉(xiāng)人口比例1∶0.985*數(shù)據(jù)來源:《遼寧省統(tǒng)計年鑒2010》。,城市家庭戶數(shù)總體約為742.22萬戶。因此,本次調(diào)查隨機抽樣樣本量1 199個,達到95%置信水平的容許誤差為2.83%*采用Raosoft公司的samplesize 網(wǎng)頁計算程序計算,參見http:∥www.raosoft.com/samplesize.html.。為了保證調(diào)查數(shù)據(jù)的有效性,筆者對數(shù)據(jù)進行整理。首先,超過30%的題項作答不清楚或不作答的問卷審核作廢,共有1份問卷作廢;其次,回答不清楚的,統(tǒng)一設置缺失值,不參與計算。最終得到所需要的調(diào)查數(shù)據(jù)。
(1) 因子模型擬合度檢驗
利用近似誤差均方根(RMSEA)等模型擬合指標,評價因子分析模型的整體擬合度。RMSEA是模型擬合度的常用評價指標之一。當RMSEA≤0.05時,表示“良好擬合”;當0.05≤RMSEA≤0.08,視為“擬合較好”;當0.08≤RMSEA≤0.10,是則是“中度擬合”;當RMSEA≤0.10,表示“不良擬合”。χ2/df是衡量模型擬合度的另一個指標,其值越小說明模型的擬合效果越好。P-value(概率值)也是衡量模型擬合度的一個標準,其值越小說明模型的擬合效果越好。
用LISREL 8.80對因子模型進行檢驗,得出驗證性因子分析模型RMSEA=0.053,整體擬合效果較好;χ2/df=3.84,P-value=0.00,也標志著該模型達到了較好的擬合。這表明模型建構(gòu)效度良好。
(2) 因子模型因子載荷系數(shù)及其檢驗
住房用途偏好的各指標(住房消費用途和住房投資用途)的因子載荷系數(shù)分別為0.37和0.79。住房屬性偏好的各指標(房屋自身情況、物業(yè)、地理位置、人文與自然環(huán)境)的因子載荷系數(shù)分別為0.71、0.63、0.78、0.93。說明住房消費用途、住房投資用途對住房用途偏好以及房屋自身情況、物業(yè)、地理位置、人文與自然環(huán)境對住房屬性偏好有很好的解釋作用。住房用途偏好和住房屬性偏好之間的因子載荷系數(shù)為0.40,說明二者有較密切的關系,共同構(gòu)成了住房偏好。15個題項中只有房價和基本居住需求的因子載荷系數(shù)不足0.5??傮w上,該因子分析模型中的各級指標與題項間的關系較為密切且符合邏輯,統(tǒng)計學意義較強。
對各項因子載荷系數(shù)進行統(tǒng)計顯著性檢驗,結(jié)果顯示:各變量的t值均大于1.96,P值均小于0.05。所以,該因子分析模型中各項因子載荷系數(shù)統(tǒng)計顯著,說明各題項對指標的解釋能力較強。
(1) 研究假設與住房偏好結(jié)構(gòu)方程模型的構(gòu)建
為了探討住房偏好模型中住房消費用途偏好、住房投資用途偏好、物業(yè)偏好、地理位置偏好、人文與自然環(huán)境偏好、房屋自身情況偏好之間的影響關系,需要對它們的關系作出事先判斷,共提出11個研究假設,構(gòu)建住房偏好初始模型。
假設1:住房消費用途偏好直接正向影響人文與自然環(huán)境偏好(γ1>0);假設2:住房消費用途偏好直接正向影響物業(yè)偏好(γ2>0);假設3:住房消費用途偏好直接正向影響地理位置偏好(γ3>0);假設4:住房消費用途偏好直接正向影響房屋自身情況偏好(γ4>0);假設5:住房投資用途偏好直接正向影響人文與自然環(huán)境偏好(γ5>0);假設6:住房投資用途偏好直接正向影響物業(yè)偏好(γ6>0);假設7:住房投資用途偏好直接正向影響地理位置偏好(γ7>0);假設8:住房投資用途偏好直接正向影響房屋自身情況偏好(γ8>0);假設9:人文與自然環(huán)境偏好直接正向影響物業(yè)偏好(β1>0);假設10:人文與自然環(huán)境偏好直接正向影響地理位置偏好(β2>0);假設11:房屋自身情況偏好直接正向影響地理位置偏好(β3>0)。
住房偏好初始模型的矩陣方程式*外因潛在變量用ξ表示,內(nèi)因潛在變量用η表示,潛在干擾用ζ表示;內(nèi)因潛在變量與內(nèi)因潛在變量的回歸系數(shù)為β,其結(jié)構(gòu)系數(shù)矩陣為B;外因潛在變量與內(nèi)因潛在變量的回歸系數(shù)為γ,其結(jié)構(gòu)系數(shù)矩陣為Γ。見式(1)。
η=Bη+Γξ+ζ
(1)
式(1)中,結(jié)構(gòu)系數(shù)矩陣B和Γ中,βi>0,γj>0(i=0,1,2,3;j=1,2,3,…,8)。
加入各項觀察項的矩陣方程:x=Λxξ+δ;y=Λyη+ε*觀察變量分別用x和y表示,觀察變量潛在干擾項用δ和ε表示;外因潛在變量與觀察變量間的回歸系數(shù)用λx表示,其結(jié)構(gòu)系數(shù)矩陣為Λx;內(nèi)因潛在變量與觀察變量間的回歸系數(shù)用λy表示,其結(jié)構(gòu)系數(shù)矩陣為Λy。。從而得到該結(jié)構(gòu)方程的完整形式。
(2) 住房偏好模型參數(shù)與檢驗
按照初始模型的結(jié)構(gòu)與指向關系,使用最大似然法進行參數(shù)估計,得出模型的各項路徑系數(shù)、t檢驗結(jié)果和整體擬合度,從而得到初始模型的驗證結(jié)果,見表3。
表3 假設驗證結(jié)果
從表3可知,假設3、6、8沒得到支持,它們的作用關系均為負向,但統(tǒng)計不顯著(|t|<1.96)。假設5被否定,因為它們的作用關系不但為負,且有較強的統(tǒng)計顯著性。
住房投資用途偏好直接負向影響人文與自然環(huán)境偏好,且統(tǒng)計顯著;住房投資用途偏好直接負向影響房屋自身情況偏好,但統(tǒng)計不顯著;住房消費用途偏好直接負向影響地理位置偏好,但統(tǒng)計不顯著;住房投資用途偏好直接負向影響物業(yè)偏好,但統(tǒng)計不顯著;住房投資用途偏好直接正向影響地理位置偏好,但統(tǒng)計不顯著;房屋自身情況偏好直接正向影響地理位置偏好,但統(tǒng)計不顯著。
從模型的整體擬合度看,住房偏好結(jié)構(gòu)方程模型的RMSEA=0.049,說明住房偏好結(jié)構(gòu)方程模型整體擬合效果很好。
(3) 初始模型的修正
由于住房投資用途偏好直接負向影響人文與自然環(huán)境偏好,且統(tǒng)計顯著。這與基本常識不符合,考慮將假設5剔除,再進行路徑分析和t檢驗。驗證結(jié)果顯示:住房投資用途偏好直接負向影響房屋自身情況偏好,且統(tǒng)計顯著性較高。這也與基本常識不符合,考慮將假設8剔除,再進行路徑分析和t檢驗。驗證結(jié)果顯示模型整體無法識別。
由于模型各變量都是相互關聯(lián)的,筆者猜測可能是γ8(假設8)對其他路徑系數(shù)產(chǎn)生影響。因此,將假設8去除,再進行分析和檢驗。驗證結(jié)果顯示:RMSEA=0.052,模型整體擬合效果較好。路徑系數(shù)、t檢驗值和10項假設的驗證結(jié)果見表4。
表4 修正模型的驗證結(jié)果
從表4可知,假設3沒得到支持,其作用關系為負向,其他假設均得到支持。住房消費用途偏好直接負向影響地理位置偏好,但統(tǒng)計不顯著;房屋自身情況偏好直接正向影響地理位置偏好,但統(tǒng)計不顯著;住房投資用途偏好直接正向影響地理位置偏好,統(tǒng)計顯著性較差。
雖然修正模型RMSEA值略高于初始模型,但路徑系數(shù)顯著性檢驗結(jié)果優(yōu)于初始模型,10項假設只有1項不被支持,2項顯著性不理想,其余假設均得到支持,且具有較強的統(tǒng)計顯著性,因此該結(jié)構(gòu)方程模型修正合理,即為住房偏好結(jié)構(gòu)方程最終模型。
(4) 住房偏好結(jié)構(gòu)方程模型的初步應用
從結(jié)構(gòu)方程最終模型中的變量指向和路徑系數(shù)值的對比, 不難發(fā)現(xiàn): 如果市民購房用途是滿足住房消費用途, 則首先考慮房屋自身情況, 人文與自然環(huán)境是考慮的次重要因素, 物業(yè)的重要程度排第三。 因此,建設住房, 其房價、戶型結(jié)構(gòu)、基本生活設施等應該重點考慮, 做好民意調(diào)查, 開發(fā)的商品房才能熱賣。 相反,如果市民購房用途是滿足住房投資用途, 也會考慮人文與自然環(huán)境、物業(yè)和地理位置這些因素, 但是其考慮重要性程度不如滿足住房消費用途時高。 此外,人文與自然環(huán)境偏好直接正向影響地理位置偏好。 也就是為了獲得較好的人文與自然環(huán)境, 人們會重點考慮住房的地理位置; 選擇治安較好,自然環(huán)境較好, 社區(qū)居民素質(zhì)較高的樓盤。 人文與自然環(huán)境的偏好直接正向影響物業(yè)偏好, 為了獲得一個較好的居住環(huán)境, 人們更傾向于考慮物業(yè)水平較高的樓盤。
通過以上分析可知:如果市民購房用途是滿足住房消費用途,則首先考慮房屋自身情況,人文與自然環(huán)境次之。如果市民購房用途是滿足住房投資用途,也會考慮人文與自然環(huán)境、物業(yè)和地理位置這些因素,但是其考慮重要性程度不如滿足住房消費用途時高。人文與自然環(huán)境偏好直接正向影響地理位置偏好。也就是為了獲得較好的人文與自然環(huán)境,人們會重點考慮住房的地理位置;選擇治安較好,自然環(huán)境較好,社區(qū)居民素質(zhì)較高的樓盤。人文與自然環(huán)境的偏好直接正向影響物業(yè)偏好,為了獲得一個較好的居住環(huán)境,人們更傾向于考慮物業(yè)水平較高的樓盤。
根據(jù)研究結(jié)論可知不同的住房用途偏好將導致不同的住房屬性偏好。為了建設滿足市民住房偏好的住房,這里提出以下建議:
(1) 準確定位樓盤開發(fā)的目標客戶
由于不同的購房用途將導致不同的住房屬性偏好,因此在開發(fā)樓盤之前就應該對目標客戶有所定位。如果是面向中低端客戶,則目標客戶的住房用途偏好以住房消費用途偏好居多,那么就應該將房價、戶型結(jié)構(gòu)、基本生活設施等重點考慮。定位合理的房價,做好市場調(diào)查,設計客戶滿意度較高的戶型結(jié)構(gòu),完善煤氣水電等基本生活設施。
(2) 重視物業(yè)和地理位置
人文與自然環(huán)境偏好直接正向影響地理位置偏好;人文與自然環(huán)境的偏好直接正向影響物業(yè)偏好。因此,如果市民重視人文與自然環(huán)境,那么很自然也會重視物業(yè)和地理位置。所以,應該重視物業(yè)服務、物業(yè)費和開發(fā)地段的選擇,這樣不但能滿足重視物業(yè)和地理位置購房者的住房偏好,還能較大程度上滿足重視人文與自然環(huán)境的購房者的住房偏好。
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