［莊丹 曹海山 郭向榮 陳慶專 張姣 鄧金榮 徐志峰 林敏玲］

1 引言

目前汕頭公司每年租金支出高達(dá)數(shù)千萬元，而基站租賃費(fèi)分級(jí)評(píng)審均為按照區(qū)域內(nèi)劃定上限進(jìn)行評(píng)審，周邊同類型、同配置的基站租金水平無法呈現(xiàn)，租金影響因素較為主觀，談判時(shí)缺乏客觀參照依據(jù)。

因此，探究科學(xué)的基站租金模型勢(shì)在必行。針對(duì)基站租金合理性評(píng)估問題，本文通過分析基站租賃特性，結(jié)合位置信息、基站建設(shè)模式、機(jī)房建設(shè)類型、場(chǎng)景類型、周邊各運(yùn)營(yíng)商站點(diǎn)租金等，構(gòu)建一種適用于通信基站租金的定價(jià)模型，為運(yùn)營(yíng)商基站租金談判、降本增效提供科學(xué)有力的支撐信息。

2 通信基站用地租賃的特征[1]

第一是分布廣，通信基站遍布全國(guó)，密集城區(qū)、城鄉(xiāng)結(jié)合部、鄉(xiāng)鎮(zhèn)、農(nóng)村等各類型的地方均有分布。

第二是競(jìng)爭(zhēng)性不足。通信行業(yè)由移動(dòng)、聯(lián)通、電信、鐵塔四大企業(yè)控制，用地主體單一，市場(chǎng)價(jià)格與周邊原有租金水平相關(guān)。

第三是用途受限。通信基站通常建設(shè)于房屋天面，或者集體用地建設(shè)通信桿等具備高度優(yōu)勢(shì)的位置，通常這種位置用途較為受限，業(yè)主方也難以提供給其他租賃需求方。

3 評(píng)估方法建立

根據(jù)通信基站上述的特點(diǎn)，可知基站租賃與通常的房屋租賃存在較大的區(qū)別，房?jī)r(jià)取決于地段、樓層、朝向、面積、樓齡及學(xué)位、市場(chǎng)便利性相關(guān)配套等，而基站租賃最主要評(píng)估因素為建設(shè)模式、所處位置、周邊原有基站租金水平、各運(yùn)營(yíng)商租金水平(社會(huì)行情)、周邊樓盤租賃價(jià)格等。

3.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

（1）提取綜資系統(tǒng)每個(gè)站點(diǎn)的經(jīng)緯度、基站建設(shè)模式（宏站、微小、室分）、機(jī)房建設(shè)類型（磚混、一體化機(jī)柜、無機(jī)房等）、場(chǎng)景類型（主城區(qū)、縣城城區(qū)、鄉(xiāng)鎮(zhèn)鎮(zhèn)區(qū)、農(nóng)村等）數(shù)據(jù)，從合同系統(tǒng)匹配每一個(gè)站點(diǎn)的合同年限及每年租金。如表1 所示。

（2）獲取各運(yùn)營(yíng)商站點(diǎn)分布及租金情況，如表2 所示。

表2 運(yùn)營(yíng)商基礎(chǔ)數(shù)據(jù)表

（3）獲取各樓盤掛牌的月租金、租賃面積、所屬位置、經(jīng)緯度，如表3 所示。

表3 汕頭房?jī)r(jià)

3.2 類別變量處理

（1）虛擬變量法處理非連續(xù)數(shù)據(jù)

上述采集的影響因子中，出現(xiàn)類別變量，比如基站建設(shè)模式、機(jī)房建設(shè)類型、場(chǎng)景類型等，類別變量不能直接用于回歸分析。因此以虛擬編碼對(duì)類別變量進(jìn)行賦值，假設(shè)某個(gè)類別變量有k 個(gè)分類，那么就會(huì)有k-1 個(gè)虛擬變量。

針對(duì)基站建設(shè)模式，將宏站設(shè)置為0，微小站設(shè)置為1，室分設(shè)置為2.以此類推，將其他類別變量進(jìn)行虛擬賦值。如表4 所示。

表4 虛擬變量賦值

（2）評(píng)估類別變量因子影響

將基站建設(shè)模式、機(jī)房建設(shè)類型、場(chǎng)景類型、業(yè)主類型、合同年限作為自變量，基站年租金作為因變量，利用SPSS 分析輸出顯著性表征。如表5 所示。

表5 顯著性系數(shù)表 系數(shù)a

可以看出，基站類型、合同年限的顯著性為0.000，機(jī)房類型、場(chǎng)景類型的顯著性為0.001，顯著性因子＜0.005即可認(rèn)為該因子對(duì)基站租金定價(jià)具備較高的影響。業(yè)主類型對(duì)租金影響因素較小，顯著性不明顯。

3.3 影響因子數(shù)據(jù)化

通過上述虛擬變量，分析了幾個(gè)重要影響因子，同時(shí)由于基站租賃的競(jìng)爭(zhēng)有限性，實(shí)際租金水平受周邊基站租金水平影響，即社會(huì)行情影響。因此將對(duì)范圍內(nèi)站點(diǎn)因子進(jìn)行聚類，計(jì)算基站周邊同聚類下的租金情況。

（1）首先計(jì)算當(dāng)前基站與周邊其他站點(diǎn)的實(shí)際距離，根據(jù)Haversin 公式可得到如下公式[2]：

（2）按目前運(yùn)營(yíng)商站點(diǎn)建設(shè)的站間距，一般不大于1 000 m，因此在計(jì)算完站點(diǎn)間的距離后，篩選1 000 m 范圍內(nèi)的站點(diǎn)，對(duì)基站建設(shè)模式、機(jī)房建設(shè)類型、場(chǎng)景類型進(jìn)行聚類，剔除基站本身租金，計(jì)算該聚類下的平均租金，形成影響因子1“1 000 m 內(nèi)同類型站點(diǎn)租金”。計(jì)算全市同類型站點(diǎn)的平均租金，形成影響因子2“全市同類型站點(diǎn)租金”。

（3）應(yīng)用haversine 公式，考慮可替代性，設(shè)置篩選距離為500 m，選取范圍內(nèi)的其他運(yùn)營(yíng)商基站，并進(jìn)行聚類計(jì)算平均租金，形成影響因子3“500 m 內(nèi)同類型對(duì)標(biāo)站點(diǎn)租金”。

（4）應(yīng)用haversine 公式，篩選1 000 m 內(nèi)的樓盤、住宅，計(jì)算平均租賃單價(jià)，形成影響因子4“周邊1 000 m內(nèi)單位面積價(jià)格”。

（5）篩選距離最近的樓盤、住宅，選取其中的高層出租單價(jià)，形成影響因子5“高層樓盤單位面積價(jià)格”。

（6）合同年限，作為影響因子5。

經(jīng)處理后的部分?jǐn)?shù)據(jù)如表6 所示。

表6 影響因子聚類表

3.4 建立多元回歸模型

將合同年限、周邊1 000 m 同類型平均租金、500 m 內(nèi)同類型對(duì)標(biāo)站點(diǎn)租金、全市同類型站點(diǎn)租金、周邊1 000 m內(nèi)單位面積價(jià)格、高層樓盤單位面積價(jià)格等6 類影響因子作為自變量，年租金作為因變量，輸入SPSS，計(jì)算多元線性回歸方程[4]。

3.4.1 回歸方程的顯著性檢驗(yàn)

如表7 根據(jù)模型輸出的回歸顯著性檢驗(yàn)表，Sig.值為0.000，小于顯著性水平0.001，回歸方程總的效果顯著。

表7 回歸顯著性檢驗(yàn)

3.4.2 回歸方程的復(fù)相關(guān)系數(shù)

如表8 所示，復(fù)相關(guān)系數(shù)R 為0.839，決定系數(shù)R 方為0.704，表明自變量與因變量的相關(guān)性較好，模型擬合程度較高，即所有影響因子在一定程度上能解釋租金的構(gòu)成。

表8 模型摘要

3.4.3 標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)與方程

從表9 可知，周邊1 000 m 內(nèi)平均房?jī)r(jià)及最近高層租金并非影響租金評(píng)估的重要影響因素。

表9 回歸系數(shù) 系數(shù)a

最終的多重線性回歸方程可寫為：

其中X1為合同年限，X2為周邊1 000 m 同類型平均租金，X3為500 m 內(nèi)同類型對(duì)標(biāo)站點(diǎn)租金，X4為全市同類型站點(diǎn)租金。

4 應(yīng)用要點(diǎn)

通過對(duì)通信基站租金的影響因子進(jìn)行多元線性回歸分析，得出如下結(jié)論：

（1）通信基站租賃時(shí)，“周邊房?jī)r(jià)”因素對(duì)最終租賃結(jié)果影響不大，說明業(yè)主方不會(huì)因?yàn)樽陨砦飿I(yè)可出租價(jià)格而大幅度制定或嚴(yán)重貶損出租時(shí)的租金價(jià)格，進(jìn)一步從側(cè)面說明通信基站用地的用途受限特性，正常商用或個(gè)人租賃不會(huì)與通信運(yùn)營(yíng)商一樣租賃一小塊天面或一小塊空地。

（2）“周邊站點(diǎn)平均租金”、“建設(shè)類型”、“基站類型”、“其他運(yùn)營(yíng)商租金”、“合同年限”等五個(gè)因素對(duì)基站租賃影響較大，說明基站建設(shè)時(shí)的方式是業(yè)主方與運(yùn)營(yíng)商談判時(shí)的主要考慮因素，是否需要搭建機(jī)房、建設(shè)的設(shè)備大小較大地影響基站租金水平，同時(shí)網(wǎng)格地區(qū)內(nèi)本單位租金、周邊其他運(yùn)營(yíng)商租金也較大影響著租金定價(jià)，進(jìn)一步從側(cè)面說明通信基站租賃的對(duì)標(biāo)性，即缺乏標(biāo)準(zhǔn)參照標(biāo)的的情況下，周邊原有的租金水平將是重要的參考因素，社會(huì)行情影響著租金談判對(duì)標(biāo)。

因此，對(duì)于現(xiàn)有通信基站租金嚴(yán)重超過預(yù)測(cè)數(shù)值50%以上的，可由運(yùn)營(yíng)商在租金談判時(shí)進(jìn)一步壓降，促使同一類型同一地理范圍內(nèi)的通信基站租金趨于平穩(wěn)，避免惡意競(jìng)價(jià)破壞區(qū)域內(nèi)的定價(jià)權(quán)，有效緩解運(yùn)營(yíng)商租金壓力；而對(duì)于租金遠(yuǎn)低于預(yù)測(cè)數(shù)值的通信基站，可在合同續(xù)簽時(shí)掌握談判的定價(jià)策略，給予適當(dāng)?shù)臐q幅，保障通信基站的長(zhǎng)期使用。

5 結(jié)語

本文結(jié)合通信基站租賃特性，結(jié)合基站建設(shè)模式、機(jī)房建設(shè)模式、范圍內(nèi)運(yùn)營(yíng)商租金情況等，構(gòu)建了現(xiàn)網(wǎng)站點(diǎn)租金評(píng)估模型，實(shí)現(xiàn)每一個(gè)站點(diǎn)租金的特性化管理，指導(dǎo)通信基站租賃、續(xù)簽合同時(shí)租金的合理估值，進(jìn)一步規(guī)范運(yùn)營(yíng)商在租賃方面的合理之處，有利于整體降本增效。