(浙江省地方稅務(wù)局電子稅務(wù)管理中心,浙江 杭州310007)
近年來,我國房地產(chǎn)行業(yè)持續(xù)快速發(fā)展,房產(chǎn)交易日趨頻繁,社會(huì)對(duì)房產(chǎn)合理估價(jià)的需求日益迫切。傳統(tǒng)的房產(chǎn)估價(jià)方式是由評(píng)估師對(duì)特定的一宗房產(chǎn)在估價(jià)時(shí)點(diǎn)的價(jià)值進(jìn)行分析測算,這樣的單宗評(píng)估存在著評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、規(guī)范性差,人力與時(shí)間投入大,評(píng)估費(fèi)用高等缺陷。國內(nèi)外學(xué)者對(duì)房產(chǎn)價(jià)格(Value of Real Estate,VRE)批量評(píng)估(Mass Appraisal,MA)方法進(jìn)行了廣泛研究,文獻(xiàn)[1-2]對(duì)房產(chǎn)特征變量的選擇、模型的設(shè)定和估計(jì)等作了系統(tǒng)論述,文獻(xiàn)[3-5]分別對(duì)北京、杭州、上海的房產(chǎn)價(jià)格開展了有針對(duì)性地分析。總的來說,這些實(shí)證研究受模型和數(shù)據(jù)收集的約束,僅能用于評(píng)估某個(gè)時(shí)點(diǎn)的房產(chǎn)價(jià)格,無法及時(shí)反映房產(chǎn)價(jià)格受交易時(shí)間及市場行情影響而動(dòng)態(tài)變化的長期趨勢(shì),存在一定的局限性。本文以初始價(jià)格批量評(píng)估模型和價(jià)格批量更新模型為基礎(chǔ),設(shè)計(jì)了房產(chǎn)價(jià)格評(píng)估系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了各個(gè)時(shí)期房產(chǎn)價(jià)格的批量快速評(píng)估。
房產(chǎn)價(jià)格評(píng)估系統(tǒng)采集各類市區(qū)規(guī)劃資料、街道地名登記資料和房產(chǎn)地理信息等基礎(chǔ)數(shù)據(jù),以“省—市—區(qū)(市、縣)—鄉(xiāng)鎮(zhèn)(街道)—村(社區(qū))—小區(qū)(樓盤)—樓幢—套”為路徑,建立房產(chǎn)基本信息庫。系統(tǒng)采集基準(zhǔn)時(shí)點(diǎn)的房產(chǎn)實(shí)際成交數(shù)據(jù)和網(wǎng)上掛牌數(shù)據(jù),通過基期房產(chǎn)初始價(jià)格模型計(jì)算得到每套房產(chǎn)的基準(zhǔn)價(jià)格及其換算關(guān)系,形成房產(chǎn)價(jià)格信息庫,再結(jié)合最新的房產(chǎn)交易和掛牌信息,使用價(jià)格動(dòng)態(tài)更新模型對(duì)價(jià)格信息庫進(jìn)行定期數(shù)據(jù)更新。系統(tǒng)能夠篩選出更新異常的價(jià)格數(shù)據(jù),通過人工修正的方式及時(shí)校準(zhǔn)房產(chǎn)價(jià)格信息。價(jià)格評(píng)估系統(tǒng)的基本架構(gòu)如圖1所示。
圖1 價(jià)格評(píng)估系統(tǒng)架構(gòu)
房產(chǎn)價(jià)格評(píng)估系統(tǒng)的核心是研究房產(chǎn)價(jià)格與各影響因素之間的關(guān)系,通過多元回歸分析(Multiple Regression Analysis,MRA)建立價(jià)格評(píng)估模型,進(jìn)而批量測算每一幢房產(chǎn)的基準(zhǔn)價(jià)格。
價(jià)格評(píng)估系統(tǒng)在初始化時(shí),需要設(shè)置基準(zhǔn)時(shí)點(diǎn)所有存量房產(chǎn)的初始基準(zhǔn)價(jià)格。系統(tǒng)將影響房產(chǎn)價(jià)格的建筑面積、建造年代、朝向、樓層、離市中心距離、生活綜合配套、交通條件等因素作為房產(chǎn)特征變量,以此建立多元回歸模型(特征價(jià)格模型)[6],將房產(chǎn)的各項(xiàng)特征值代入模型求出基準(zhǔn)時(shí)點(diǎn)的房產(chǎn)基準(zhǔn)價(jià)格。
選取某市區(qū)小高層、高層房產(chǎn)在基準(zhǔn)時(shí)點(diǎn)前一段時(shí)期的房產(chǎn)交易實(shí)例樣本進(jìn)行回歸分析建模,得到最優(yōu)模型表達(dá)式為其中,P為房產(chǎn)價(jià)格,Zi為房產(chǎn)特征變量,α0為常數(shù)項(xiàng),αi為房產(chǎn)特征與房產(chǎn)價(jià)格關(guān)系的系數(shù),ε為隨機(jī)誤差變量。用1 277個(gè)實(shí)例樣本對(duì)該模型進(jìn)行測試,模型的殘差正態(tài)性檢驗(yàn)和方差齊性檢驗(yàn)結(jié)果如圖2所示。測試結(jié)果反映出該模型較好地滿足了正態(tài)性假設(shè)、獨(dú)立性假設(shè)和等方差性假設(shè),擬合程度高、解釋能力強(qiáng),能夠解釋和分析房產(chǎn)特征對(duì)房產(chǎn)價(jià)格的影響。
圖2 初始價(jià)格模型檢驗(yàn)結(jié)果
房產(chǎn)價(jià)格受市場供求關(guān)系、政策調(diào)控、宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響一直處于波動(dòng)狀態(tài),因此要根據(jù)交易時(shí)間、行情變化對(duì)房產(chǎn)初始價(jià)格進(jìn)行及時(shí)更新,才能客觀反映房產(chǎn)的當(dāng)前價(jià)格。價(jià)格評(píng)估系統(tǒng)連續(xù)采集各時(shí)期大量房產(chǎn)實(shí)際成交數(shù)據(jù)和二手房掛牌數(shù)據(jù),建立多元非線性回歸模型。設(shè)交易時(shí)間為t,交易價(jià)格為y,樣本數(shù)據(jù)表示為(ti,yi),其中i=1,2,…,n。以m(<n)次代數(shù)多項(xiàng)式f(t)=α0+α1t+…+αmtm構(gòu)造非線性逼近函數(shù),依據(jù)最小二乘法(Least Square Method,LSM),t1,t2,…,tn處的函數(shù)值f(ti)與樣本價(jià)格yi間誤差的平方和最小,假設(shè)P為關(guān)于α0,α1,…αm非負(fù)的二次多項(xiàng)式,根據(jù)P 取極值的條件,下列等式成立:
將式(1)中m+1個(gè)等式改寫為下列方程后求解α0,α1,…αm:
根據(jù)上述逼近函數(shù)畫出的擬合曲線可反映房產(chǎn)價(jià)格隨時(shí)間不斷波動(dòng)變化的趨勢(shì)。由成交價(jià)格擬合曲線和掛牌價(jià)格擬合曲線分別計(jì)算某2個(gè)時(shí)點(diǎn)之間成交擬合價(jià)fc(t)和掛牌擬合價(jià)fg(t)的漲跌幅,按權(quán)重比例Δ 得到綜合漲跌幅,進(jìn)而計(jì)算獲得不同時(shí)點(diǎn)的房產(chǎn)動(dòng)態(tài)基準(zhǔn)價(jià)格fz(t)?;鶞?zhǔn)價(jià)的動(dòng)態(tài)更新公式為
為保證評(píng)估價(jià)格的可信度和準(zhǔn)確性,評(píng)估系統(tǒng)對(duì)批量生成的房產(chǎn)基準(zhǔn)價(jià)數(shù)據(jù)實(shí)施動(dòng)態(tài)監(jiān)控,提供異常價(jià)格預(yù)警信息,允許對(duì)其中一些差異過大的評(píng)估價(jià)格進(jìn)行人工修正,彌補(bǔ)動(dòng)態(tài)更新的不足。系統(tǒng)依據(jù)基準(zhǔn)價(jià)與擬合價(jià)增長趨勢(shì)是否一致,基準(zhǔn)價(jià)增長幅度是否嚴(yán)重偏離區(qū)域平均價(jià)等標(biāo)準(zhǔn)來篩選異常價(jià)格數(shù)據(jù)。專業(yè)評(píng)估人員對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行分析調(diào)查后,及時(shí)調(diào)整修正相關(guān)的價(jià)格數(shù)據(jù),特殊情況下,還需調(diào)整系統(tǒng)的相關(guān)的系數(shù)、參數(shù)設(shè)置。價(jià)格預(yù)警與人工修正的流程如圖3所示。
圖3 評(píng)估價(jià)格預(yù)警與人工修正流程圖
房產(chǎn)價(jià)格評(píng)估系統(tǒng)在某省應(yīng)用后,對(duì)該省范圍內(nèi)所有房產(chǎn)信息和房產(chǎn)價(jià)格數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一管理,實(shí)現(xiàn)了對(duì)各個(gè)時(shí)期房產(chǎn)價(jià)格的批量快速評(píng)估,并能有效跟蹤不同區(qū)域內(nèi)房產(chǎn)的價(jià)格走勢(shì)。圖4為依據(jù)測試數(shù)據(jù)生成的某街道連續(xù)3年房產(chǎn)成交價(jià)格擬合曲線圖。
圖4 房產(chǎn)成交價(jià)格擬合曲線圖
圖4中,每個(gè)圓點(diǎn)代表一套房產(chǎn),中間的曲線是系統(tǒng)按照價(jià)格動(dòng)態(tài)更新模型生成的成交價(jià)格擬合曲線,曲線反映出該區(qū)域房產(chǎn)平均成交價(jià)格隨時(shí)間不斷變化的趨勢(shì)。評(píng)估系統(tǒng)生成的房產(chǎn)基準(zhǔn)價(jià)與同時(shí)期房產(chǎn)平均掛牌價(jià)及稅務(wù)部門的最低平均計(jì)稅價(jià)走勢(shì)比較如圖5所示,上中下3條折線依次為房產(chǎn)平均基準(zhǔn)價(jià)、房產(chǎn)中介平均掛牌價(jià)和稅務(wù)最低平均計(jì)稅價(jià),三者的價(jià)格走勢(shì)保持一致,且房產(chǎn)基準(zhǔn)價(jià)位于掛牌價(jià)與最低計(jì)稅價(jià)中間,與實(shí)際情況相符。
圖5 房產(chǎn)掛牌價(jià)、基準(zhǔn)價(jià)、最低計(jì)稅價(jià)比較圖
本文提出一種房產(chǎn)價(jià)格評(píng)估體系的建設(shè)方案,通過對(duì)影響房產(chǎn)價(jià)格各類因素的多元回歸分析,構(gòu)建批量評(píng)估模型,實(shí)現(xiàn)了對(duì)各個(gè)時(shí)期房產(chǎn)價(jià)格的批量快速評(píng)估。系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中獲得了較好的成效,節(jié)省了大量社會(huì)資源,實(shí)現(xiàn)了房產(chǎn)評(píng)估效率和公平的統(tǒng)一。
[1]Chin T L,Chau K W.A Critical Review of Literature on the Hedonic Price Model[J].International Journal for Housing Science and Its Applications,2003,27(2):145-165.
[2]Sirmans G S,Macpherson D A,Ziety E N.The Composition of Hedonic Pricing Models[J].Journal of Real Estate Literature,2005,13(1):1-44.
[3]馬思新,李昂.基于Hedonic模型的北京住宅價(jià)格影響因素分析[J].土木工程學(xué)報(bào),2003,36(9):59-64.
[4]溫海珍,賈生華.住宅的特征與特征的價(jià)格——基于特征價(jià)格模型的分析[J].浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版),2004,38(10):1 338-1 342.
[5]張冕,陳守明.基于Hedonic 定價(jià)理論的上海房地產(chǎn)價(jià)格實(shí)證分析[J].金融經(jīng)濟(jì),2008(3):72-74.
[6]杭州市財(cái)政局直屬征收管理局課題組.房地產(chǎn)批量評(píng)稅技術(shù)的理論探索與實(shí)踐創(chuàng)新[M].北京:經(jīng)濟(jì)科學(xué)出版社,2009.