住房租赁市场交易主体议价能力实证分析

皇新蕾，周 云

（苏州科技大学 土木工程学院，江苏 苏州215011）

近年来，政府大力培育发展住房租赁市场，中央及地方出台了一系列政策以促进购租并举政策落地实施，租赁市场快速发展[1]。然而，住房租赁市场体制机制不够完善的现状也逐渐暴露，如法律法规落实不到位、租赁房屋政府备案不足、租金价格缺乏官方指导、房东隐瞒问题、坐地起价等，使得房屋租赁市场的信息不健康传递，影响交易双方的正确判断[2]。如此现状下，承、出租双方常常需要通过议价行为来保证自身利益的最大化，获取各自的正当利益。因此，议价能力在交易环节的利益分配中重要性就不言而喻，同时议价能力还进一步影响交易价格、合同订立、履约的权责利划分。

但是通过阅读相关文献可知，目前关于住房租赁市场的研究内容多集中在政策效应、房价租金关系、租金影响因素等方面[3-8]，学术界对于房屋租赁市场中的议价能力研究相对匮乏，因此有必要对住房租赁市场中交易双方的议价能力进行研究。双边随机边界模型是一种用来研究议价能力的成熟工具，广泛应用于劳动力市场、医疗市场、国际贸易、演员片酬议价等领域。综上所述，本文在信息不对称背景下，运用双边随机边界方法构建住房租赁市场中交易主体之间的议价模型，对双方议价能力进行测度，为相关领域的研究提供更为充实的经验证据。

1 议价能力的含义

议价能力的概念最早源自托马斯·谢林（Thomas C.Schelling），他将议价能力定义为交易双方通过不同的谈判策略来影响谈判结果的能力。基于研究领域和研究对象的差异，不同研究者也从多个角度对议价能力进行定义，结合以往学者的研究，本文对住房租赁市场交易主体的议价能力定义为租赁双方在交易谈判中对租金的控制能力和预期剩余获取能力。具体来讲，承租方议价能力表现在讨价还价过程中将租金价格压低的程度，出租方议价能力和承租方类似，表现在住房租赁交易过程中提高租金的程度，而交易双方议价能力差异程度则是指交易双方影响租金能力的不平衡状态。

2 信息不对称背景下的议价机制原理分析

本文通过如下模型展现信息不对称背景下交易双方的议价机制原理，如图1所示。假定最终租金由出租方和承租方通过谈判确定，两方都是理性人，试图最大限度提高自身利益。如果租赁市场是信息对称的，那么租金将在P1处达到均衡，此时，S1是出租方的房屋供应曲线，D2是需求曲线。但是实际情况中，双方各自具备一定的信息优势：出租方对房屋的质量、配套、邻里环境、区位差异等比较了解，而承租方对自身需求等信息掌握的更加充足。如果承租方利用手中的信息优势使得出租方相信其所面临的需求曲线位于D1处，低于实际需求曲线D2，尽管这牺牲了一定的交易量，但是此时成交租金将降低到P3，而且如果承租方能在市场中搜寻到足够多不同的出租方，还可以针对每个出租方实施上述策略，以获取保证自身利益最大化的房屋交易数量。反之，出租方也可以利用手中的信息使得承租方相信其所面临的供应曲线位于S2处来获取较高的成交价格，并通过寻找足够多的交易对象来获得需要的交易数量。

图1 议价机制原理图

3 议价能力测度的双边随机边界模型构建

3.1 双边随机边界模型介绍

双边随机边界模型起源于随机边界分析关于效率的测度，最早是由Kumbhakar（2009）在研究雇主与员工工资议价行为及影响因素时提出的，运用双边随机边界模型可以定量测度买卖双方的议价能力。经过长期研究发展，模型已经形成一套较为成熟的范式，该模型被广泛用于不同市场上交易双方议价能力测度，如在劳动力市场的工资议价、医疗市场医患议价、国际贸易的出口价格议价、演员片酬议价等[9-18]。

双边随机边界模型的基本思想是将随机边界看作交易品的公平价格，交易双方拥有一定的信息优势，买家利用自身信息优势压低交易品的价格，而卖家与之相反。从统计学的角度分析，可以使用两个具有单边分布的干扰项来表示双方的行为，然后在模型中添加一个普通干扰项以捕捉统计偏差和衡量偏误完成模型的最终设定。基于上述模型基本思想的分析，本文运用双边随机边界模型测度买卖双方的议价能力。

3.2 理论模型构建

基于双边随机边界模型，在一个典型的住房租赁市场中，存在信息不对称情况下，租赁行为交易双方最终接受的价格可以表示为

其中，P是租金最终成交价，P是承租方愿意支付的最高价格，P是出租方愿意接受的最低价格，η是衡量出租方在租金确定过程中的议价能力（0≤η≤1），η越接近1，出租方的议价能力越强[13]。

为了在模型中同时体现交易双方在定价过程中的议价能力，进一步假定市场中租金的基准价格为μ（x）=E（θ│x），其中x为可观测到的影响租金的基本因素，θ是真实存在但无法观测到的价格，且则[μ（x）-P]表示承租方所获得的剩余，[P-μ（x）]表示出租方所获得的剩余。根据双方的预期剩余，对式（1）进行变换，过程如下

由于出租方的议价能力对于租金的形成具有正向效应，承租方相反。所以，代表信息掌握程度的议价能力对于最终租金具有双边影响，因此，将公式（2）改写成简略模式：

借鉴Kumbhakar的研究方法，本文采用极大似然估计法，对模型干扰项进行无偏估计并进行干扰项的方差分解[10]，根据对于随机干扰项的分析，wi和ui均服从单边分布的特点，假定wi和ui服从指数分布，vi服从正态分布，三者相互独立，均独立于xi。

基于上述假定，求解复合干扰项ξi的密度函数f（ξi），进一步推导出ui、wi的条件分布和条件期望，条件期望的公式如下

两者的估计式分别为

式（6）和式（7）用来衡量承租方和出租方的讨价还价能力使得最终房屋租赁价格分别低于和高于“公平”价格的百分比。

进一步求出议价过程中的净剩余：

其中，E（1-e-wi│ξi）表示出租方的期望偏离程度，E（1-e-ui│ξi）表示承租方的期望偏离程度，用百分比表示。

4 指标与数据

4.1 数据来源及样本分布

以苏州市区（姑苏区、高新区、工业园区、吴中区、相城区、吴江区）作为调查研究范围，采用问卷调查，共获得针对租户的问卷250份。为保证数据的科学性、代表性，删除存在逻辑矛盾、数据残缺的样本，获得有效样本216份，问卷回收率86.4%。

对调查样本进行分类统计，主要特点如下：（1）从调查地区来看，样本均匀分布在苏州各区，数据有一定的代表性；（2）从租房方式来看，整租人数占比呈现绝对优势，受访者多数选择整租房屋；（3）调查中受访者多数租赁2房及以下的房屋；（4）从年龄分布来看，样本年龄集中在21—30岁，这部分人群资金财富积累有限，为租房的主力人群；（5）受访者普遍学历较高。

4.2 变量指标设定

由式（3）可知，租金成交价格是由公允价格μ（xi）以及wi、ui、vi这三项干扰项共同构成的。其中，公允价格μ（xi）表示熟悉市场的交易双方在公平交易下所确定的租金价格，用与被解释变量相关的特征关系式来表示；wi、ui表示出租方、承租方议价能力对租金成交价格的影响；vi随机干扰项对议价能力的影响，具体公式为

为了更好地衡量公允价格μ（xi），参考了杨晓冬等人的研究[19-23]，初筛出22个住宅租金影响因素作为xi，将变量按出现频次进行排序，采用专家访谈进一步对变量进行专业性筛选，并按变量特点进行分类，作为最终衡量住宅租金“基准价格”μ（xi）变量。

4.2.1 区位特征

区位对整个房地产行业来说至关重要，也是住宅租赁价格的重要影响因素。整理系列文献发现，国内外学者在运用房地产领域价格模型时，区位是其首要考虑的特征因素。选用交通便捷性和行政区位作为衡量区位特征的变量。

4.2.2 建筑特征

建筑特征与房地产租赁价格有较大的相关性，在一定程度上影响着租金水平。选取建筑面积、楼层、卧室数、装修水平、有无电梯以及朝向作为自变量。

4.2.3 邻里特征邻里特征是指住宅周围的配套情况。前期以专家访谈等方式，选取了生活配套（超市、餐饮、银行、菜场、医疗）作为衡量指标。

4.2.4 室内设施

室内设施是指租赁住房由出租者提供的常用家具和家电等房屋室内配套设施。较高的生活品质逐渐成为当下年轻租房一族的追求，配有完善设施住房的租金由此随之增加。选取家具家电配套（空调、冰箱、洗衣机、热水器、天然气、床、衣柜等）作为代表室内设施的变量指标。

4.2.5 个体特征

设计了租户年龄、租户受教育程度、租户满意程度、租户迫切程度作为区别于住宅本身自带属性外的承租人自身的个性化特征，这部分变量会对租赁过程中的议价行为产生一定的影响。

最终选定14个影响住宅租金的变量，量化方法如表1所示。

表1 租赁住宅价格影响因素量化表

5 实证检验分析

5.1 模型筛选及基准租金的影响因素

通过上述理论分析，运用stata软件预测住房租赁双边随机边界模型。调整估计方法和变量，对备选模型进行假设检验，筛选更贴近实际情况的模型设定。

表2给出了7组议价能力效应模型的估计结果，模型1为最小二乘法估计的线性回归模型，模型2至模型7为极大似然法估计的双边界随机前沿模型。模型2的变量设置与模型1一致，模型3在模型2的基础上增加了租房情况、租户受教育水平、租户满意度、租户迫切度变量，模型4在模型3的基础上剔除了不显著的楼层、卧室数等6个变量，模型5、模型6在模型4基础上分别控制了年龄层次和行政区域变量，模型7则是控制了年龄和行政区域两个虚拟变量。通过比较各模型的对数似然函数值（Log Likelihood），模型7最大，因此拟合效果最好。综上所述，后续分析主要基于模型7的估计结果展开。

5.2 议价能力的方差分解

通过对联合随机误差项进行分解，可以分离出代表承租方和出租方各自议价能力水平的误差项标准差，并通过计算随机项总方差及双方所占比例可以分析租赁交易双方各自议价能力的比重。

基于模型7的估计结果，进一步分解苏州住房租赁市场中租赁双方在租金形成过程中的议价能力，表3显示出租方和承租方议价能力对于租金的影响。结果表明承租方的议价能力不及出租方，E（w-u）=σw-σu=0.010 9，因此，最终价格偏向出租方意愿，形成一个低于基准价格的租金。同时，lnprice无法解释的随机项总方差为0.040 5，其中41.76%可以由交易双方的议价能力强弱对比解释，而在总影响中承租方对最终成交租金的影响比例为44.07%，出租方为55.93%，反应了房屋租赁过程中出租方相对于承租方影响更大。

表2 议价能力效应模型估计

表3 议价能力效应的方差分解

5.3 交易双方议价能力对租金的影响

住房租赁发生的前提是交易双方都可从交易行为中获利，或至少没有损失，本文关心的是承租人和出租人能否通过议价行为公平分享交易剩余。因此，需要准确测算实际价格与理论价格的偏离程度，即测算两方各自获得剩余及两者的净剩余来体现议价能力对于实际租金的影响程度。通过式（6）和式（7）的估算，分析在苏州住房租赁交易过程中交易双方各自的具体剩余以及净剩余，即租赁交易双方在各自信息集的约束下获得的预期剩余相对于基准价格变动的百分比，进一步进行单边效应的估计。

表4呈现了针对全样本的单边效应及综合净效应估计。平均而言，出租方在信息不对称下所获得的剩余将使租金高出基准价格8.86%；而承租方剩余能使价格降低7.95%。这种掌握信息程度的差异使得实际租金比基准价格高出0.91%。表4的后三列更为细致地展现净剩余在不同分位点上的差异。在75%分位点上，净剩余为4.27%，表示有1/4的承租方在议价的结果中，所付租金相对于基准价格上升4.27%。在25%分位点上，另有1/4的承租人，租金甚至比基准价格低了-2.56%，由此可知，出租方并非总是呈现优势。

表4 房屋租赁市场中交易双方预期剩余估计 %

为直观呈现出租人和承租人获得剩余及净效应具体分布情况，绘制三者的频数分布图。由图2和图3可知，无论是出租方剩余还是承租方剩余，其分布都呈现向右拖尾的特征，意味着只有少数承租方或出租方的议价能力处于绝对强势地位。图4净剩余的分布特征显示，净剩余分布集中且对称。接近30%的净剩余为0，说明并非所有承租方在议价过程中都处于劣势地位，实际上很多情况下两方掌握的信息程度和议价能力相当。但是，整体而言苏州市场总体情况比较良好，信息差异程度及议价能力差别不大，总体呈良性发展的。

图2 出租人获得剩余的频数分布

图3 承租人获得剩余的频数分布

图4 净剩余的频数分布

5.4 不同因素对议价能力的影响

承出租双方净剩余在不同分位点具有较强的异质性。为了探求根源，本文对不同类型因素分组统计，分别从区域、租户受教育程度、年龄、租赁方式四种类别来统计分析交易双方预期剩余的分布特征，统计结果如表5所列。

从表5结果可以看出，不同特征变量的差异会对总体净剩余水平产生一定的影响。在产生租金偏移的影响因素中，区域、租户受教育程度对于总体剩余水平的影响相对较强，姑苏、高新、工业园区相对于吴中、相城、吴江租金偏移程度更高，同时随着租户学历的提高，租金偏离程度逐渐减弱，这意味着，苏州中心城区出租人议价能力更强，能够攫取更多承租方剩余，另一方面承租人也可以利用自身知识水平掌握更多信息，在讨价还价中实现“自保”；从年龄角度看，不同年龄段的承租人议价能力均处于劣势，议价的净剩余方面年龄差异带来的影响不大；从租赁方式看，选择合租的承租人在剩余获取的方面稍占优势。

表5 不同类型因素情况下的交易双方预期剩余的估计 %

6 结论与建议

本文通过构建双边随机边界模型，对苏州市住房租赁市场的出租方与承租方的议价能力进行实证测度，基于苏州市问卷调查数据，深入剖析了住房租金的形成机制和交易双方掌握的信息程度引起的议价能力差异及对最终租金的影响效应。实证结果显示：（1）苏州住房租赁市场交易双方所掌握的信息因素对最终租金价格的形成具有重要影响，出租方相对于承租方掌握着更多的信息并具有更强的议价能力。信息不对称因素对于最终形成的租金价格的综合影响为正0.010 9，表明由于信息因素的存在，将形成一个相对于基准价格更高的价格。（2）通过单边效应分析发现，出租方在信息不对称条件下所获得的剩余将使租金高出基准价格8.86%，而承租方剩余则仅能使租金价格降低7.95%。这种掌握信息程度的差异使得实际租金比基准价格高出了0.91%。（3）个体特征变量的差异会对总体净剩余水平产生一定的影响，但是出租人在所有类别内都获取了更高的租金剩余。其中区域、租户受教育程度对于总体剩余水平的影响相对较强，苏州中心城区出租人的议价能力更强，承租人也可自身的知识水平掌握更多的信息，在讨价还价中一定程度的获得优势，而年龄和租赁方式的影响相对较弱。

为完善住房租赁市场交易制度，实现承、出租双方交易的公平秩序，提高住房租赁市场效率，给出以下政策性启示：（1）政府应进一步完善住房租赁相关法律制度。为承租方和出租方获得公平的交易市场提供良好的法律环境，市场监管部门也因将政策法律落实到位，培育交易双方的契约精神，以诚信做背书，实现市场的公平秩序。（2）搭建由政府牵头的官方住房租赁信息平台，及时提供全方位的信息服务。以政府房地产交易数据、保障住房数据平台为核心建立一个广泛联系政府部门的数据平台，充分利用平台整合市场资源，带动市场健康积极的发展。（3）推行实现多渠道多层次的租赁住房供应。鼓励发展专业化、规模化的住房租赁企业，利用社会力量弥补个体在市场中因自身个体特征而产生的信息方面的不公，加大符合居民需求的租赁住房供应。同时根据结论中区域和租户受教育程度影响比重较大，作为承租方也应理性寻租，并积极提高自身的素养，积极利用政府人才引进政策，增强在租赁市场中的信息优势。