函数形式在房产市场的特征价格模型估价中重要吗？在住房市场建立合适的函数形式，特征价格模型运用于房产的估计，一直存在着争议。各种不同类型的线性函数形式，比如半对数线性模型、对数线性模型，可以随意地应用于房产的实证分析，特别在没有实证分析的撒哈拉以南非洲国家。本文通过提供几种函数模型来补充这方面的空白。同时，通过来自尼日利亚国家的数据，证实发达国家早期是发现，就是半对数线性函数比其他函数模型更具优势。从中，可以得知，如果使用错误的函数模型，会导致有缺漏的住房政策，甚至是错误的政策结论和建议。与其他消费品不同，房地产市场的独特性是因为在使用上具备耐用性，异质性和空间固定性。因此，为了使模型的差异性更明显，特征价格模型已经得到广泛应用。特征价格模型已经成为商品包装上的一个固有属性(Rosen,,1974年)。特性价格法，由Court(1939)首先提出，并由Griliches的(1961年)推行实施和罗森〔1974)的进一步阐述。后来Triplett将特征价格模型广泛应用于物价指数。Lancaster(1966年)的消费理论和Rosen(1974)的模型，也大大促进了对特征价格理论发展。这两种模型都是通过分析的产品价格的差异性和其属性的数目之间的关系来决定产品的价格。特征价格法在住房市场方面得到广泛应用。特征价格模型主要应用于那些没有明确的市场准测的耐用和非耐用商品市场。例如评估环境设施，户外休闲，空地的土地用途，差别待遇，社区变化等，都可以采用特征价格模型进行评估。(Lerman,1979:Moketal.,1995;Rahmatian and Cockerill,.2004:Bello and Bello,2008).。目前，具有争议的和亟需解决是，如何选择适当的函数模型对特征价格模型进行评估。一般，不同的研究者，采用不同的函数模型估计住房价格，比如线性函数模型一线性函数模型，半对数线性函数，对数线性函数和灵活的Box-Cox转换模型等等。如果应用错误的函数模型，可能会导致不可靠的数据和错误的估计，甚至是误导性的政策结论和建议。在尼日利亚的首都拉各斯，本文研究了不同的函数模型的房地产市场的数据。选择这个地区并非偶然，因为同联盟的其他国家相比，拉各斯的房地产市场发展得比较规范。此外，我们希望这些不同模型中，有一个函数模型能够适合拉各斯的房地产市场。材料与方法TbDistribution of selected households by localgovernment areaseNo.ofNo.ofLocalpolitical householdAgege1.180.358101134Ajeromi/Ifelodun1.58836117980Alimosho1.175.622947560.81412833Apapa432.6869750Badagry332.6851614Epe292.0491401Eti osa424.4349809Ibeju-Lekki62.9881054645.47114924533.237929卫korodu558.4221066Kosofe1.102,6611275Lagos Island454,714181328Mainland721.7331005Mushin1.439,55615981635,366767Oshodi/Isolo1.192,652928Shomolu949.730967Surulere1.183.88612975Total15.467.42525419667Lagos StateGovernment Household Survey(2006)表1Variable definitions2ParametersStructural characteristicsRSRoom sizeMeasureBABuilding ageRFloor levelMeasureKTKitchenMWall materialAvailabiToiletCeilingAvailabiCFenceAvailabiWindowAvailabiDGDrainageWAWaterAvailabiNeighbourhood characteristicsCRCrime rateIf crimePOLLocational characteristicsAEAccessibility to employmentASC1 ifitaoAHAccessibility to hospital1 ifitaoAMKAccessibility to marketARCAccessibility to recreational centre1 if it acAPTAccessibility to public transport表2在2006年，在拉各斯州通过随机抽取983名住户进行统计调查的问卷中，尽管抽样数量不多，但只要严格遵守科学的采样方法，那么所得出来的分析和总结还是比较科学和准确的。纽曼〔1991)称。在他的介绍中，随着人口规模越大，样本量的准确性会降低。因此，在表1和表2中显示的是，随机抽取的当地方政府20个官员的住所。在调查表中的问题分为两个部分，第一部分关于受访者的家庭成员对其社会经济特征的态度，如年龄，性别，受教育程度，职业，支付的租金和租期的类型和选择的等等。第二部分关于特征价格的变量，如结构，地点和邻里因素等等。研究区的概要：拉各斯作为尼日利亚的土地面积最小的州，面积约358861公顷(Odum0su,1999年)。表1和表2中显示的只有该国0.4%的区域。这里大概可以容纳这个140万人口国家的大约10%。在尼日利亚也是城市化程度最高的地区(Ayei,1979年)。这个州大约只有5%的人口在农村地区。所以，土地被高度开发利用，特别是在城市地区。因此很大程度上影响着城市基础设施，比如住房，供水，排水系统，道路，电力，电话，废物管理和其他社会经济文化和行政问趣。除了阿布贾，拉各斯奇特的事，因为这里有最好的服务和最健全的基础设施，但由于高密度的人口而显得设施不足。尽管面积小，拉各斯也是最富裕的州。P:Either rental or a house valuea=Under decided coefficientsZ=Avector of housing characteristics variablesE Random errorThis classical Hedonic price model poses a relationship between housing prices and traits.Thehousing traits can be classified into 3 categories:structural traits denoted by S;neighbourhoodtraits denoted by N and locational traits denoted by L.The above Eq.1 can be further rewritten as:P=+Z+(linear)3(4(5LogP=o+:logZ+(double-log)ノ(2P=P(S,N,L)HP=+o(RS)+(BA)+(FLR)+(KT)+6(ASC)+(AH)+(AMK)+s(ARC)+(APT)+u(linear)