地铁商业物业租赁定价实证研究

黎林江伟玲韩畅胡伟陈汉欣

地铁商业物业租赁定价实证研究

黎林1江伟玲2韩畅1胡伟1陈汉欣2

（1.武汉地铁集团有限公司，430073，武汉；2.华中科技大学管理学院，430074，武汉//第一作者，高级工程师）

结合地铁商业物业租赁的行业背景，对影响地铁沿线商铺定价的客观因素进行分析，并以武汉市的样本为例进行实证分析，建立地铁沿线商铺定价的特征价格模型。在此价格模型基础上，根据地铁商业物业自身特点进行整租模式、终端商铺模式等因素修正，最终构建地铁公司的商业物业租赁定价模型。该模型通过结合特征价格模型和修正因子，在一定程度上克服了传统市场化定价方法的主观性，有利于完善传统商业地产的租赁定价模式，为地铁物业的商业租赁定价提供参考。

地铁物业；租赁定价；特征价格模型；商铺定价；修正因子

First-author′s addressWuhan Metro Group Co.，Ltd.，430073，Wuhan，China

城市轨道交通的人流效应和通达效应对沿线商业及房地产发展影响显著［1］。地铁的商业物业开发是一种典型的城市轨道交通与房地产结合的商业发展模式，是在满足轨道交通通达功能的前提下，对站点上盖物业、地下空间以及周边的商业地产开发资源进行统一规划和开发的产物［2］。地铁公司对物业资源的开发可以将地铁的外部效应内部化［3］，从而给公司创造经济效益，推动地铁公司的可持续发展和城市商业经济的发展。如何结合地铁物业的特点，对其商业租赁进行科学有效的定价，是决定地铁物业长远发展的重要因素。因此，本文主要针对地铁商业物业租赁定价进行研究。

目前，商业地产租赁定价的主要方法包括成本加成法、收益还原法和市场比较法［4-5］。成本加成法忽视了市场竞争，缺乏灵活性，商业地产定价很少采取这种定价方式［4］。而收益还原法和市场比较法均存在可比案例稀缺性和评价过程主观性的问题。由于地铁物业的商业定位与市场上的商业地产项目类似，此类项目价格通常是基于与周边商业项目的比较建立的，市场化程度较高，因此，可以在定价市场化思想上，考虑地铁物业的特征属性及特殊因素，采用处理异质化产品定价的特征价格模型并通过合理修正，使地铁物业租赁定价更为精准。例如，地铁物业相比传统商业地产具有地理位置的独特特征（地铁站点邻近或相通），而传统商业地产的定价模型忽略了其影响。

基于此，本文结合地铁物业开发的特殊背景，通过建立地铁沿线商铺定价的特征价格模型，并以湖北省武汉市地铁沿线商铺的实例进行实证分析。在此基础上，考虑地铁物业自身特点及需要重点考虑的因素，运用修正因子对模型进行多级修正，最终建立地铁公司的商业物业租赁定价模型。通过结合特征价格模型和修正因子建立的定价模型，既实现了市场化定价，弥补现有市场化定价方法的单一性和案例选取的主观、随意等问题，又有利于完善现有商业地产租赁定价模式，可为地铁公司的商业租赁业务提供参考。

1 地铁商业物业定价的理论基础

特征价格模型（hedonic price model，HPM）认为特征价格表征了商品特征的隐含价格［6］，商品特征属性的组合会影响消费者的消费决策，并依此建立了商品总价格与商品特征变量之间的函数关系［5］。已有研究证明，HPM模型是在处理异质品定价中广泛使的模型［7］，其在房地产及商业地产定价的应用也非常典型［5，7-10］。地铁沿线商铺作为一种商品，具有典型的异质性和隐含性特征，其自身因素（建筑规模、建筑设计等）和外部因素（政府政策、交通便利性、商圈繁荣度等）等都会直接影响着商铺定价，因此，运用该理论和模型研究地铁沿线商铺定价非常适用。目前，关于HPM在地产定价中的应用大多来自住宅地产领域［6，8］，而国内采用HPM关于商业地产定价的研究甚少［5，9-10］。关于地铁物业租赁定价研究，更多的是侧重采用聚类分析的研究方法［11］。综上所述，已有关于地铁物业租赁定价及特征价格模型的研究依旧不足，需要进一步探讨。

2 特征变量与特征价格模型

2.1 特征变量的选取

特征变量的选取将直接影响到地铁沿线商铺定价的准确性及合理性，进而影响到模型修正后的地铁商业物业租赁定价的准确及合理性。现有文献中关于影响商业地产定价的特征变量可以分为4类：①建筑特征，如建筑面积、建筑年龄、楼层、装修程度等［9-10，12-13］；②区位特征，如轨道交通距离、中央商务区中心距离、500 m内公交数、商圈地位等［10，12］；③邻里特征，如配套设施、周边环境（1 000 m内社区学校数量）等［5，10-11，13］；④租约特征，如租期、租金形式等［9-10］。基于文献研究及对商铺定价特征的分析，本文共选取9个特征变量（见表1）。

由于地铁商业项目的租金形式和租期基本固定，故此处不考虑租金特征。

特征变量的量化主要参考已有关于地产定价研究及计量经济学领域的变量量化方法，并结合实际数据的特征进行。量化方法分为以下4种：①建筑面积、楼层高度和物业费，采用实际数值量化［5-6］；②公交便利性和邻近社区学校程度，进行有序等距数量化［10，13］；③装修程度、商圈繁荣度和轨道交通便利性采用分等级赋值［10-12］；④配套设施根据综合评价打分法进行量化［5-6］。

2.2 特征价格模型

特征价格模型在实际应用中主要有3种形式：

函数形式的选择直接影响到模型回归的结果，但至今仍无一种普适的选择。研究者主要根据经验设定初步的函数形式，进行不断的修正和尝试［7］。鉴于研究对象和数据来源的特点，本文选取对数模型。

3 实证分析

3.1 数据搜集及分析方法

采用本文所选取的地铁沿线商铺特征变量及其量化方法，对湖北省武汉市地铁沿线商铺特征价格模型进行实证分析。随机选取2015年7月22日搜房网（www.fang.com）上927家武汉地铁沿线商铺作为调查对象，并通过搜房网提供的商铺信息及电子地图数据，收集各特征指标数据。通过对重复、异常数据的剔除和空缺值的补偿处理，最终得到217家武汉地铁沿线商铺数据作为研究对象。

表1 地铁沿线商铺的特征变量及量化

3.2 数据分析及结果

选取特征价格对数模型，用SPSS l7.0软件对数据进行回归，其方差分析与相关性分析结果见表2、表3。

由表2可知，显著性检验的值为32.254，显著性水平小于0.001，表明商铺的特征变量与商铺租金价格的对数线性关系非常显著。特征价格模型通过显著性水平检验，说明模型对样本数据的拟合是有意义的。

由表3可知，根据回归结果，在显著性水平为5%的情况下，能进入模型的特征变量有6个。其中，商圈繁荣度、楼层高度、物业费、轨道交通便利性和配套设施的系数显著且与预期一致；而公交便利性和邻近社区学校程度的显著性水平均明显大于10%，且符号与预期方向相反，因此，从统计意义来看，其回归系数与零没有差异，故未将这两个变量纳入模型［14-15］；装修程度的系数显著且与预期方向为负，这可能是因为装修后会对商铺的可分割性、风格及商业用途均造成限制，从而降低了单位租金（现有关于商铺定价的研究中也出现过装修程度对租金的影响是负向的结果［12］，所以本文在模型中保留装修程度）。因此，回归得到商铺的特征价格模型为：

表2 方差分析结果

表3 相关系数分析结果

3.3 特征变量的影响程度分析

特征变量对商铺价格的影响程度可根据标准化系数的大小判断。由表3可知，对地铁沿线商铺租金定价影响最大的是商铺所在商圈的繁荣程度，其次是建筑面积和轨道交通便利性，物业费对租金的影响也比较大，而楼层高度和配套设施对租金的影响较小。

3.4 模型拟合度分析

虽然模型的显著性检验和回归系数检验结果均比较理想，但是回归模型拟合度R2为0.584，调整R2为0.566。拟合度不高的主要原因是样本量受限、卖方定价能力有差异以及商铺出租市场信息不对称等。鉴于这些因素的可测度性弱、难以规避，且考虑武汉地铁商业租赁定价很大程度是参考周边商业地产定价（其中不乏中小型地产），而本文的取样均沿地铁沿线，故上述模型的拟合结果是可以接受的。

4 地铁商业物业租赁定价模型

由于以上构建的地铁沿线商铺定价的特征价格模型主要针对地铁沿线单个终端商铺的定价，与地铁物业定价有一定差距，且地铁物业自身具有独特属性，因此，需要运用修正因子对模型进行修正，最终建立地铁商业物业的租赁定价模型。

4.1 终端商铺的修正

通过对武汉市商铺出租市场的分析，发现大部分终端商铺经过代理或转租，这种现象普遍存在。假设商铺的代理商和出租者是理性的，那么他们出租的商铺的价格具有一定程度盈利，因此，需要对终端商铺出租价格进行修正，以反应市场中地铁商业物业一手承租的价格。

假设所有商铺出租者的年化收益率为r0，价格为P（回归模型中的价格），则商铺的交易价格可以被修正为P0=Pλ，一级修正因子λ=1/（1+r0），0＜r0＜1，且r0可以参考当地终端商铺静态投资回报率。例如，根据《2015上半年中国房地产投资回报率调查报告》［16］，武汉市商铺投资的静态租金回报率为5.1%。所以可初步设定r0=5.1%，则λ=1/（1+r0）=0.952 4。

4.2 整租模式的修正

地铁公司出租商业物业与终端商铺的出租有所不同，通常采用整租模式，具有很强的规模性和统一性，因此需要对价格进行整租模式的修正。假设地铁现有已完成项目N个，每个项目的建筑面积为Si，价格为Pi。对于第i个项目，地铁物业项目运用市场比较法参考的周边单个商铺定价数目为mi，单个商铺定价为Pj，面积为Sj。则对于项目i，单个终端商铺的平均价格为：

第i个项目的整租修正因子为：

则地铁物业整租定价对单个商铺定价的二级修正因子为：

4.3 项目自身特点及重点因素的修正

地铁公司不同商业物业项目的交付成果不尽相同，需针对项目本身特点进行修正。商业物业项目自身特点对租赁价格修正因子包括以下4个方面：

（1）地铁商业物业项目交付成果与商业开发匹配性的价格修正因子γ1。根据对承租武汉地铁公司物业项目的经营管理公司调研，地铁物业项目的交付成果（主要考虑建筑规模、层高、承重、排污、消防等条件）直接影响商业经营改造的费用，进而影响租金价格。

（2）商业业态定位修正因子γ2。修正不同项目的不同业态定位所造成的商业吸引力和竞争力的差异。

（3）建筑面积修正因子γ3。修正不同项目中可能包含的公摊建筑面积。

（4）其他特殊情况修正因子γ4。地铁线路及站厅建设所必须的交通功能等因素会导致部分项目产生特殊情况（如一楼可租面积非常小或所在地段为郊区等）。综合上述分析，地铁商业物业租赁项目自身特点对价格的二级修正因子为：

γ=γ1γ2γ3γ4

4.4 修正后的地铁商业物业租赁定价模型

根据上述修正，地铁商业物业租赁最终定价为：

由于特征价格模型包含了楼层高度的影响，因此，可以根据模型加修正因子计算每层楼（不包含地下楼层）的价格，最终计算出地铁物业整租价格。

5 项目算例

以武汉地铁公司为例，在现有已完工的13个地铁物业项目基础上，计算武汉地铁物业项目的定价，该项目的租赁定价模型数据见表4。

表4 武汉地铁物业租赁定价模型数据

采用Hedonic回归模型计算，结果如表5所示。对表5进行修正，得到最后的租金定价见表6。

在表6中，关于终端商铺的修正，采用文献［16］给出的武汉市商铺投资的静态租金回报率（γ0= 5.1%），则一级修正因子λ=1/（1+r0）=0.952 4；整租模式的修正是根据已完成的地铁商业物业项目计算出来的结果，由于项目普遍存在交付成果与商业开发不匹配，故统一进行修正，修正系数为98%。根据上述计算结果，可以得到项目的基础租金为98.5元/（m2·月），首年度的基础租金为5 459.33万元。

表5 武汉地铁物业租赁定价计算结果

表6 武汉地铁物业租赁定价修正

6 结语

本文基于HPM建立地铁沿线商铺的定价模型，并结合地铁商业物业租赁特性对其进行一级和二级修正，从而建立了地铁公司的地铁商业物业租赁定价模型。该模型充分考虑了地铁商业地产的异质性，特征变量的选取合理地表征了地铁商业物业的特质，修正因子的使用使模型更加科学合理。同时，采用大量实际数据的拟合，克服了以往市场化定价方法中案例选取的随意性和主观性等问题，有利于完善已有市场化定价方法及传统地铁商业物业租赁定价模式，可为地铁及其他商业物业项目租赁定价提供实用的参考。但是本研究的数据只来源于搜房网中，有一定的局限性，在今后的研究中可以采用其他数据来源加以进一步验证和完善。

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Empirical Study on Pricing of Metro Commercial Property

LI Lin，JIANG Weiling，HAN Chang，HU Wei，CHEN Hanxin

After making an analysis of objective factors influencing price of stores along the metro line，a hedonic price model of the stores along metro line is established by an empirical study on the objective data in Wuhan City.On this basis，some correction factors like the full rent mode and terminal shop mode are conducted according to an analysis of the characteristics of metro commercial realestate，thus giving the final pricing model of commercial property.In combination with Hedonic price model and correction factors，the subjectivity of existing pricing strategies are overcome to some extent.The method presented in this paper is conductive to improve the traditional pricing model of commercial estate，and provides a reference for reasonable pricing of metro's property programs.

metro commercial property；lease pricing；Hedonic price model；pricing of stores；correction factor

F721.9

10.16037/j.1007-869x.2017.08.023

2016-10-18）