基于均衡性期望的房地产住宅项目选址研究

马恒升，高佳兴，赵 倩

（长安大学 建筑工程学院，陕西 西安 710064，E-mail:1278835596@qq.com）

基于均衡性期望的房地产住宅项目选址研究

马恒升，高佳兴，赵 倩

（长安大学 建筑工程学院，陕西 西安 710064，E-mail:1278835596@qq.com）

以住宅区位的内涵为基础，结合目前国内外学者的研究，分析了当前房地产住宅项目的选址问题领域内研究的不足及空白。选取了房地产住宅项目选址模型的指标体系，结合指标具有均衡性期望的多指标决策方法，构建了基于均衡性期望的住宅项目选址模型，即综合考虑各方案的综合评价值和均衡性条件确定住宅项目区位。并举例说明模型的应用，证明了均衡性期望条件对决策的影响及其适用性，对房地产开发商决策准确性和合理性的提高具有借鉴意义。

住宅项目；选址模型；均衡性期望；综合评价值

在房地产业有一句名言:“房地产开发投资的三要素是location，location，and location，也就是区位，区位，还是区位”。由此可见房地产开发项目区位的重要性。房地产业是国民经济的支柱产业，具有投资大、风险高的特点，如何进行科学决策十分重要。合理选址是房地产开发项目投资的第一步，且前期土地费用在项目投资中占比较大，因此认真分析各区位的条件，采用合理的方法进行科学决策至关重要，是项目成败的关键。且去年以来，关于房地产的走势，各种各样的声音很多，但毋庸置疑的一点是，房地产已经过了黄金时代，去库存是目前的主旋律。在此背景下，合理的区位对房地产开发商就更为重要。从各方利益角度看，选址好坏不仅影响开发商的利益，也关系到消费者的满意程度，且从长远看也会影响整个城市的规划格局。一个科学合理的区位，能够实现政府、开发商及消费者三者共赢的局面。住宅项目作为房地产开发项目的重要分支，对其选址问题进行研究，具有十分重要的意义和价值。

目前，国内外学者对区位选择问题进行了大量研究，主要集中在企业、物流中心、购物中心以及公共设施等的区位选择上，而对住宅项目的研究相对较少。国外学者们相继提出了迁居与区位选择的行为模型、居住区位选择的重力与熵模型、随机效用模型、宏观经济平衡和统计模型等［1］，以及区位选择因子与区位选择之间的关系模型，如Siti Nurlaela等［2］的住宅区位选择与公共交通可达性之间的关系模型；而我国学者主要从住宅区位选择的影响因子、住宅区位选择的格局研究、住宅区位选择的行为以及居住分异等方面进行了研究［3］，应用了层次分析法、熵权法、模糊综合评价法等方法。如张巍等［4］确定了房地产住宅项目的评估指标，运用模糊数学和 AHP方法对拟建地点进行筛选，然后再一次运用 AHP对筛选出的方案进行排序，最终选出最优拟建地点；黄征［5］总结了影响房地产住宅项目选址的因素并对其进行量化，运用聚类分析进行处理提取指标，应用粗糙集理论确定指标权重，并以马鞍山为例对各拟建方案进行评价。

纵观现有的住宅项目选址决策方法，其思路均是选取指标体系，确定各指标权重，计算各方案综合评价值，选择最优拟建地点。这样进行决策的思路比较清晰、完整，但存在的问题是，选出最优方案中的指标条件可能会出现两极分化的情况，即权重较大的指标条件非常优秀，权重较小的指标条件很差。而住宅是一种昂贵、永久的商品，消费者购房时会综合考虑各方面条件，任何一方面条件差都可能会动摇消费者的购买欲望。基于此，在综合评价值的基础上考虑均衡性期望，构建基于均衡性期望的房地产住宅项目选址模型，以期为开发商提供一个更合理的决策方法。

1　房地产住宅项目选址模型的指标选取

房地产住宅项目的选址受到诸多因素的影响，从房地产开发商的角度出发主要考虑成本及收益，关注的是地价以及项目未来的发展情况；但就消费者而言，主要考虑住宅的价格、交通条件、周围环境、基础设施等方面。

很多学者对住宅项目选址的指标选取或影响因素也做了诸多研究:阮宏雁等［6］将房地产开发项目区位选择的主要影响因素总结为交通的通达性及便捷性、城市设施状况因素、区域的繁华度、环境因素以及制度政策因素；刘昕等［7］将区位影响因素分为宏观区位、中观区位和微观区位，其中宏观区位指项目的社会环境要素，中观区位指所占有的条件、经济发展水平等，微观区位指自然条件和周边配套设施；杨静雨等［8］将居住区位选择的影响因素总结为房价、交通、环境、就业可达性、工作地、家庭生命周期、居民社会属性和收入。

综合现有的国内外研究，选取地价、交通条件、商业环境、教育和医疗条件以及周边环境5个方面作为房地产住宅项目选址模型的评价指标。

（1）地价。通常是指出让或转让国有建设用地使用权的价格，是国家一次性出让若干年的国有建设用地使用权获得的收入，其本质是一次性收取的若干年的地租。一般金融业、商业以及服务业等在市中心具有较高的竞争力，较其他行业更可以支付得起地租。因此这些行业用地通常在市中心，依次往外是住宅、工业用地。对于住宅用地，越靠近市中心租金越高，占地面积也会相应缩小。在级差地租的调节下，住宅用地的区位选择有向外转移的特征。地价是房地产开发商成本的重要组成，且地价高未来房价也就高，销售对象对其承受能力会直接影响销售量，从而影响开发商的利润。因此，地价是住宅项目选址时需要考虑的重大因素。

（2）交通条件。是确定住宅项目选址的又一重大指标，主要体现在两个方面，一是时间，二是交通费用。目前个人交通方式并未成为主流，城市居民还是比较依赖于方便快捷的公共交通系统。发达的交通路网便于居民上下班、子女上学及外出活动，不仅能为出行节省时间，也能减少打车等额外交通费用。而拥有私家车的居民出行也需要住宅周围发达的交通路网。因此，对于住宅项目，周围不仅需要有足够数量可供通行的道路，还要有完善的公共交通线路。一般来说，位于地铁站、公交站附近的住区较受居民的青睐。

（3）商业环境。指周边的商业服务设施，即大型的综合性及专业性购物中心、副食商场、菜市场、超市及银行等。对于居民而言，这些都是生活中必不可少的，住宅区位应满足居民生活的基本要求。因此，周边商业环境也是不可忽视的一个因素。

（4）教育和医疗条件。教育和医疗是生活中不可缺少的两个方面。孩子是每个家庭未来的希望，我国又是一个重视教育的国家，因此教育资源对每个家庭都很重要，周边有学校、教育培训机构等的住宅小区更能吸引消费者。医疗条件指周边覆盖医院、诊所的情况。生病求医是大多数家庭不可避免的事情，小区周边覆盖医院或诊所能够提供很大便利。因此，教育和医疗条件也是住宅项目选址需要考虑的重要因素之一。

（5）周边环境。包含两个方面，一是自然环境，包括光照情况、污染程度、住宅所处的山水形态等，主要体现在绿化、净化以及美化上，即绿化覆盖率要高，空气要清新、污染小，规划设计看起来比较美观，城市污染的加重和对健康生活的追求，使得居民越来越重视周边的自然环境；二是社会环境，主要是指所处位置的经济文化发展水平对居住者产生的社会性的影响，是该区域汇聚的主要居住主体，日常生活中文化交流的对象，民风以及治安等。一般来说居民都会选择与自己社会属性相近的人群在一个居住地，利于日常生活交流，可以满足自身生理需要。因此，周边环境也是住宅项目选址要考虑的一个重要因素。

2　基于均衡性期望的住宅项目选址模型

住宅项目的选址涉及因素较多，属于多指标决策问题。目前住宅选址的定量研究中虽然也是应用多指标决策模型，但大多是单一考虑决策者给出的评价信息和权重信息，依据方案的综合评价值来确定最优方案，并不十分合理、准确。本文在综合评价值的基础上考虑指标的均衡性，构建基于均衡性期望的住宅项目选址模型。

2.1指标具有均衡性期望的多指标决策方法

指标具有均衡性期望的多指标决策方法的思路是:综合考虑权重分配和期望，即在计算过程中除按照正常权重分配计算以外，还需要构造期望函数，最终根据期望函数和权重分配计算得出综合值作为方案选择的依据，即同时满足权重计算值较大而与期望值差距较小的备选方案为最优［9］。

2.2消费者期望下住宅区位选择模型的构建

2.2.1问题描述

2.2.2构造均衡性期望函数

当只有两个指标时，若将两个指标分别视为直角坐标的两个坐标轴，则任何一个方案都可由一对直角坐标来表示。当考虑n个指标时，将n个指标看作n维空间中的n个坐标轴，则空间中任何一个坐标平面都可由两个坐标轴来表示，那么n个坐标

整理可得n维空间指标期望函数L:

显然，L的方向向量为:

2.2.3计算各备选方案与指标期望的偏差

采用向量标准化法对决策矩阵进行规范化处理，将决策矩阵A=（aij）m×n规范化为矩阵B=（bij）m×n，其中:

设方案xi规范化后的指标值向量为。备选方案在n维空间中可用一点坐标表示，则期望函数可看作是n维空间中的一条线，备选方案与指标期望的偏差实际上等价于空间一点与空间直线之间的距离。则有，方案xi与指标期望的偏差di为:

2.2.4计算各备选方案的综合评价值

本文采用线性加权和法计算备选方案的综合评价值。根据式（4），将决策矩阵A规范化为矩阵B，则方案xi的综合评价值为:

2.2.5确定各备选方案的排序值

为得到更加真实准确的结果，使结果更加切实符合决策者的期望，需要综合E（xi）和di。由于二者的含义与评价方案优劣的标准均不同，E（xi）越大越好，而di越小越好，需要将其各自规范化，即:

综上，具体步骤如下:

（1）确定理想点。最优方案应在指标期望的贴近程度和综合评价程度这两方面都比较高，即

C（xi）和 A（xi）同时越小越好。由于分别为方案xi的正理想点和负理想点。

（2）计算各备选方案与期望函数间的距离。方案xi与正、负理想点间的距离分别为:

（3）计算各方案的相对贴近度。为了确定最优方案，希望其最贴近正理想点而远离负理想点。由此可得方案xi的相对贴近度Zi，即

（4）方案排序。根据Zi由大到小进行排序，Zi越大，方案越优。

3　实例分析

以万科在西安市的五处住宅项目为例进行分析，各住宅项目信息如表1所示（信息来源于搜房网）。根据房地产住宅项目选址模型的指标体系，初步设定5项指标，分别为教育和医疗条件、商业环境、地价、交通条件、周边环境。假定给定指标权重向量为W=（0.1，0.2，0.3，0.3，0.1），且开发商要求考虑均衡性期望，即在给定权重条件下这5项指标同等重要。

表1　各地块具体信息

由于各个指标单位不统一，需要进行量化。故将5个地块的情况依照地价高低、公交地铁线路的数量和距离、周边3km内覆盖学校（幼儿园、中小学）、医院的数量和质量、大型超市、购物中心以及公园的数量和质量等方面进行量化评分，如表2所示。

（1）根据均衡性期望条件及式（3），构建指标期望函数L:

表2　决策矩阵A

（2）根据式（4），将决策矩阵A规范化为矩阵B，如表3所示。

表3　规范化矩阵B

然后根据式（5）或式（6），计算每个地块与期望函数 L的偏差:D1=0.3754，D2=0.4160，D3=0.4087，D4=0.4720，D5=0.4057。

（3）根据式（7），计算5个地块的综合评价值分别为:E1=0.4154，E2=0.4234，E3=0.4659，E4=0.4552，E5=0.4643。

根据式（8），可得 C1=0.2263，C2=0.2508，C3=0.2464，C4=0.2846，C5=0.2446。

根据式（9），可得 A1=0.2137，A2=0.2096，A3=0.1905，A4=0.1950，A5=0.1912。

根据式（10）～式（12），可得各地块的相对贴近度分别为Z1=0.7799，Z2=0.7691，Z3=0.7802，Z4=0.7547，Z5=0.7810。由此得出5个地块排序结果为Z5＞Z3＞Z1＞Z2＞Z4，即最优方案为万科城市之光地块。

表4　两种情形比较结果

由表4可以看出，如果不考虑均衡性要求，只通过线性加权方法比较综合评价值，得到的最优方案是金域东郡地块，而考虑均衡性要求得到的最优方案则是城市之光地块。因此，是否考虑均衡性使最优结果产生明显差异。

从原始数据中可以看出，万科城市之光在教育和医疗条件、商业环境、交通条件、地价以及自然环境五个方面的条件较均衡，均处于中等或中上等水平，而金域东郡的教育医疗和交通条件虽然比较优秀，但商业环境相对较差，即指标条件出现两极分化情况。根据调查统计结果，以上5个住宅项目均价均在7000～8000元/m2。虽然楼盘的销售涉及因素众多，但可依据各住宅项目的月销售套数进行大致的验证。万科城市之光的月销售套数是5个地块中最高的，达160套/月，均价7700元/ m2，而万科金域东郡的月售套数为117套/月，均价7800元/ m2。由此看来，在房价基本一致的情况下，万科城市之光更受消费者的青睐，与实例计算结果相一致。

4　结语

房地产住宅项目的合理选址是开发商投资成功的关键，尤其在这个房地产去库存的时代，对开发商而言区位的选择极其重要。而住宅区位的选择受多重因素影响，简单的定性分析不足以进行明确的判断，需要定量模型来量化研究。此方法不仅可以为开发商提供一个科学的理论方法，也可为消费者购房提供一个参考。

［1］刘培杰.城市住宅微观区位选择及实证研究［D］.天津，天津大学，2008-11.

［2］ Siti Nurlaela，Carey Curtis.Modeling household residential location choice and travel behaviorand its relationship with public transport accessibility［J］.Procedia-Social and Behavioral Sciences，2012（54）:56-64.

［3］尚天成，彭燕，高俊卿.我国城市住宅微观区位研究［J］.东南大学学报（哲学社会科学版），2010（1）:40-42.

［4］张 巍，胥维桃，郑增枫.住宅项目选址决策模型［J］.重庆大学学报（自然科学版），2007，30（8）:153-159.

［5］黄 征.基于聚类及粗糙集理论的房地产选址研究［D］.马鞍山:安徽工业大学，2014-12.

［6］阮宏雁，谢宇婷，刘欣乐.房地产项目选址模型研究［J］.中小企业管理与科技，2012（10）:157-159.

［7］刘 昕，王英伟.房地产开发项目选址的合理性分析［J］.农业与技术，2013，33（2）:202-203.

［8］杨静雨，田至美.城市居住区位选择微观影响因素研究［J］.黑龙江农业科学，2015（8）:158-165.

［9］姜艳萍，樊治平，丛 飞.指标具有均衡性期望的多指标决策方法［J］.系统工程学报，2011（6）:746-751.

Real Estate Residential Location Research Based on Balance Expectations

MA Heng-sheng，GAO Jia-xing，ZHAO Qian
（Institute of Civil Engineering，Chang'an University，Xi'an 710064，China，E-mail:1278835596@qq.com）

On the basis of the connotation of residential location，combine the research of domestic and foreign scholars present，

residential project；site selection model；balance expectations；comprehensive evaluation value

TU293.3

A

1674-8859（2016）04-143-05

10.13991/j.cnki.jem.2016.04.027

马恒升（1955-），男，副教授，硕士生导师，研究方向:房地产开发与经营管理；

高佳兴（1992-），女，硕士研究生，研究方向:房地产开发与经营管理；

赵 倩（1992-），女，硕士研究生，研究方向:房地产开发与经营管理。

2016-06-02.

analyze the current deficiency of the research and blank in this area. And choose the index system of the real estate residential location model，combine with the multiple attribute decision making method for balance expectations，build the residential location selection model based on the balanced expectation，i.e.，to comprehensively consider the comprehensive evaluation value and equilibrium conditions of each scheme to determine the residential location. Finally，an example is given to explain how the model apply，proving that the balance expectation conditions can influence the decision results and the applicability of this method. This study provides significant reference for real estate developers to increase the accuracy and rationality of decision.