RFM在上海房地產交易之應用 - 政大學術集成

全文

(1)國立政治大學商學院經營管理碩士學程全球企業家組碩士論文. RFM 在上海房地產交易之應用. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. 立 The Application of RFM Analysis on Shanghai Real Estate Transaction. n. 研. er. io. sit. y. Nat 指導教授：鄭宇庭博士 a. iv l C n h e n g c h i 撰U 究生：劉明哲. 中華民國一百零五年六月.

(2) 摘要房地產業在整個國民經濟體系中有舉足輕重的作用。伴隨著房地產業的飛速發展，房仲業也應運而生。而在目前的房地產市場上，一方面有為數眾多的房仲企業，其服務品質參差不齊，行業整體服務滿意度令人堪憂，另一方面在互聯網的浪潮下，各種新興模式的房仲企業層出不窮，著實令公眾難以甄別。因此，無論是整體性或區域性的房仲企業績效排名，對於消費者、房仲經紀人與資本市場都具有重要的參考意義，此外還可作為房仲企業之間相互比較的可靠依據，是一個值得深入探討的課題。. 政治大間、交易次數、交易金額、房屋類型、房屋面積、交易區域等資料，透過 RFM 立. 本研究將利用上海市房地產交易中心的交易資料，其中交易資料包含交易時. ‧ 國. 學. 分析及平均數檢定等方法的應用，以 2014 年上海市房地產交易市場作為研究對象，首先對於上海市的房地產交易狀況進行概述，其次研究分析上海的房仲企業. ‧. 在不同交易區域與房屋類型上的表現，進而結合優質房仲企業的經營特點做出建. sit. y. Nat. 議，其研究發現概述如下：. al. er. io. 一、公寓的交易次數約有逾八成的比例；. v. n. 二、上海市次級核心地區房屋交易占交易總量的 50%；. Ch. engchi. i n U. 三、上海市核心地區平均房屋交易單價較偏遠地區高出約 1.8 萬；四、中原物業、我愛我家房屋、德佑房地產與太平洋房屋的經營績效最佳。. 【關鍵字】上海房地產、房仲業、RFM 分析、多重比較檢定.

(3) 目. 錄. 目錄 ........................................................................................................................... I 表目錄 .......................................................................................................................... II 圖目錄 ........................................................................................................................ III 第壹章緒論 ........................................................................................................... 1 第一節研究背景與動機.................................................................................... 1 第二節研究目的................................................................................................ 4 第三節研究流程................................................................................................ 4 第貳章文獻探討 ................................................................................................... 6 第一節房地產之概述........................................................................................ 6 第二節房仲業之概述........................................................................................ 9 第三節上海房地產與房仲業之相關文獻...................................................... 19. 政治大第參章研究設計與方法 ..................................................................................... 23 立第一節研究架構.............................................................................................. 23. ‧ 國. 學. 第二節資料來源.............................................................................................. 24 第三節分析方法.............................................................................................. 25. ‧. 第肆章實證分析 ................................................................................................. 31 第一節探索性分析.......................................................................................... 31. al. er. io. sit. y. Nat. 第二節平均數檢定.......................................................................................... 40 第三節 RFM 分析 ............................................................................................ 43 第四節經營模式分析...................................................................................... 69. n. 第伍章結論與建議 ............................................................................................. 72 第一節結論...................................................................................................... 72 第二節建議...................................................................................................... 74. Ch. engchi. i n U. v. 參考文獻 ..................................................................................................................... 75. I.

(4) 表目錄. 表表表表表. 4-3 4-4 4-5 4-6 4-7. 表表表表表. 4-8 4-9 4-10 4-11 4-12. 上海各區域房地產平均單價、面積與總價 .............................................. 34 上海房屋類型交易次數分配表 .................................................................. 37 上海房屋類型交易次數分配表 .................................................................. 38 上海各區域交易房屋類型 .......................................................................... 39. 政治大交易地區別之房屋交易單價的變異數分析 .............................................. 41 立交易地區別之房屋交易單價的多重比較檢定 .......................................... 41 上海市房仲企業 RFM 分析表 .................................................................... 44 浦東區房仲企業 RFM 分析表 .................................................................... 53 閔行區房仲企業 RFM 分析表 .................................................................... 55 寶山區房仲企業 RFM 分析表 .................................................................... 57. ‧. 2-1 3-1 3-2 3-3 4-1 4-2. 學. 表表表表表表. 房地產開發投資形成的固定資本形成總額佔支出法 GDP 的比重 .......... 1 品牌房仲企業概況 ...................................................................................... 20 隨機樣本及平均數 ...................................................................................... 28 變異數分析表 .............................................................................................. 28 變異數分析檢定表 ...................................................................................... 29 上海各月份交易次數分配 .......................................................................... 31 上海各區域交易次數與百分比 .................................................................. 33. ‧ 國. 表 1-1. n. al. er. io. sit. y. Nat. 表 4-13 公寓類房屋交易房仲企業 RFM 分析表 .................................................... 59 表 4-14 新工房類房屋交易房仲企業 RFM 分析表 ................................................ 65. Ch. engchi. II. i n U. v.

(5) 圖目錄圖 1-1. 研究流程 ........................................................................................................ 5. 圖圖圖圖圖圖. 2-1 2-2 3-1 4-1 4-2 4-3. 1978-2014 年中國 GDP .............................................................................. 15 1994-2013 年上海市房地產開發投資額(億元) ......................................... 22 研究架構 ...................................................................................................... 24 上海各月份交易次數分配圖 ...................................................................... 32 按交易區域分之房屋交易次數比例統計 .................................................. 33 上海市十七區平均交易單價 ...................................................................... 35. 圖圖圖圖. 4-4 4-5 4-6 4-7. 上海市十七區平均交易面積 ...................................................................... 36 上海市十七區平均交易總價 ...................................................................... 36 上海房屋類型交易次數分配表 .................................................................. 37 上海交易房屋類型之平均單價與面積 ...................................................... 38. 圖圖圖圖. 4‑8 4-9 4-10 按交易區域分之房屋交易次數 RFM 分析串流 ........................................ 52 4-11 按房屋類型分之房屋交易金額 RFM 分析串流 ........................................ 59. 政治大上海市行政區劃.......................................................................................... 40 立上海市房屋交易次數 RFM 分析串流 ........................................................ 43 ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. III. i n U. v.

(6) 第壹章緒論本章首先將於第一節中，概述中國房地產行業與房仲業的現狀，以及以上海房地產交易為例的相關背景及研究動機。其次，為能達到瞭解上海目前房仲業發展趨勢及房產仲介企業績效等研究動機之探討方向，擬訂研究目的，並於第二節中予以敘述。最後，於第三節中，將整體的研究流程，加以闡述。. 第一節研究背景與動機房地產業在整個國民經濟體系中有舉足輕重的作用，屬於先導性、基礎性產. 政治大理範圍在 10% ～14%。在已開發國家的國內生產總值中，這一比例普遍都會占立. 業，處於主導產業地位。根據國際經驗，房地產投資額占國內生產總值比重的合. ‧ 國. 學. 到 10%左右，可見房地產業的重要性。. 中國自 1979 年改革開放以來，逐漸推動市場經濟體制改革，並實行住房制. ‧. 度和土地使用制度改革，房地產業才開始慢慢興起。而後房地產業迅速發展，其. sit. y. Nat. 開發投資額占國家生產總值的比重逐年增加，由 1986 年的 1%增加到 2013 年的. 年份. al. v. 房地產開發投資形成的固定資本形成總額佔支出法 GDP 的比重. n. 表 1-1. er. io. 8%，房地產業已然成為中國國民經濟發展中的支柱產業。. Ch. engchi. i n U. 房地產開發投資固定資本形成總房地產開發投資佔全社會固定資額佔支出法 GDP 形成的固定資本產投資的比重的比重（%）. 形成總額佔支出. （%，扣除土地購. 法 GDP 的比重. 置費）. （%）. 2004. 15.9. 40.5. 6.4. 2005. 15.5. 39.6. 6.1. 2006. 15.0. 39.5. 5.9. 1.

(7) 2007. 15.8. 39.0. 6.2. 2008. 15.4. 40.5. 6.2. 2009. 14.2. 44.9. 6.4. 2010. 16.4. 45.6. 7.5. 2011. 17.4. 45.6. 7.9. 2012. 17.1. 45.7. 7.8. 2013. 17.3. 45.9. 8.0. 資料來源：中國統計年鑒（2014）。. 政治大後春筍般地崛起，無論是在從業人員數量上，還是行業規模與業務範圍方面都有立伴隨著房地產業的飛速發展，房仲業也應運而生。各類房地產仲介企業如雨. ‧ 國. 學. 了長足的發展。房仲業的蓬勃發展，顯示出其作為朝陽產業頑強的生命力和廣闊的發展前景，加之其自身服務性與靈活性的特點，以及連接房地產和消費者的橋. ‧. 樑作用，使得房仲業成為中國房地產產業鏈條上不可或缺的一環，以及房地產市. sit. y. Nat. 場體系的重要組成部分。據相關部門統計中國有超過 90%的中古屋交易和 60%. io. al. er. 的新成屋買賣都是通過房地產仲介企業實現的。房仲業在溝通供求資訊，繁榮活. n. 躍市場，完善產業體系和市場功能方面發揮著積極的作用，在整個房產交易市場中具有舉足輕重的地位。. Ch. engchi. i n U. v. 然而，中國房地產仲介行業從起步至今僅有短短 30 年歷史，其企業內部約束機制和外部規範體系的完善程度，與已有百年發展史的已開發國家房仲業相較尚難以相提並論。雖然中國的房仲企業在數量上已經達到了一個高峰，但是房仲業整體基礎薄弱，管理機制不成熟。一方面，由於房仲業的准入門檻較低，市場上存在著為數眾多的房仲企業，惡性競爭的問題十分嚴重，這在一定程度上擾亂了市場的正常秩序；另一方面，各家房仲企業的服務質量也良莠不齊，相當部分房仲企業經營不講誠信，發佈不實房源資訊，而經紀人和客戶業主方自行協商潛規則的現象也屢見不鮮。這些問題都極大地損害了消費者的利益，同時也敗壞了 2.

(8) 整個行業的聲譽，使得房仲企業的整體評價不盡人意。因此對於消費者來說，如何選擇妥善管理且誠信服務的房仲企業來委託交易，讓自己的權益更有保障，顯得尤為重要。此外，在移動互聯網來勢洶洶的當下，互聯網與其他領域結合的新興經濟形態展現了強大的吸引力，“互聯網+”甚至被寫進了中國政府的工作報告。在互聯網與金融業結合之後，互聯網房地產業也疾馳而來。雖然互聯網房地產目前在中國僅僅只是剛剛起步，然而近一年來其對傳統房仲業的影響，在速度與程度上都比公眾預想的更為深遠。原本主要以收取端口費用為盈利模式的互聯網企業，. 政治大和媒體平臺，並運用微信、微博、APP 和網站等多種媒體形式，最終促成新成屋立正憑藉遠低於傳統房仲企業的傭金入侵房仲市場。互聯網房仲企業通過做好資料. 和中古屋交易，以低廉的價格滿足客戶更加多元化的需求。互聯網房仲企業這樣. ‧ 國. 學. 的新形態吸引了大量開發商和經紀公司，成為傳統房仲業強有力的競爭對手。不. ‧. 少房仲企業，受到撲面而來的互聯網浪潮的衝擊，也紛紛開始涉足互聯網，意圖. y. Nat. 對傳統的經營模式進行改革。由此可見，對於傳統房仲企業來說，如何在已經競. er. io. sit. 爭激烈的房仲業市場中，應對這股方興未艾的新生力量，形成自己的特色使自己在市場中仍保有一席之地，是一個關係企業生死存亡的決定性問題。. al. n. v i n 本研究將以上海的房仲業為例進行深入分析，因為考慮到以上海作為研究對 Ch engchi U. 象有兩點顯著優勢。一方面，上海作為國際化大都市與中國的金融中心，擁有中國數目最為眾多的房仲企業，針對上海房仲業的研究，相對於中國其他城市而言，將更具代表性。另一方面，各種新興的經濟形態以及對中國政府政策的反應，多數也是最先在北上廣深等一線城市開始，繼而推廣到中國各地，故對於上海房仲企業的分析將發揮先導性的作用，也更具借鑒意義。本研究首先利用資料採礦技術，從上海房仲企業的交易記錄中，獲取有助於消費者、投資者、經紀人與金融機構區分房仲企業的有效資訊，並作為房仲企業之間相互比較的可靠依據，然後將進一步結合優質房仲企業的經營特點，做出對房仲企業未來發展的建議。由. 3.

(9) 以上所述，本研究將針對上海市 2014 年全年的房屋交易記錄進行分析，進而探討上海房仲企業的績效表現與經營特點。. 第二節研究目的上海市 17 個區在 2014 年，透過傳統房仲企業達成的房屋買賣交易約有 18 萬筆。為了對各家房仲企業的績效進行合理評估，本研究僅針對上海市從 2014 年 1 月至 2014 年 12 月為止的房仲業交易記錄進行分析，主要利用資料採礦之 RFM 技術（Recency, Frequency, Monetary, RFM），進行房仲企業績效分析及等級分群，除此之外，本研究將會再針對績優房仲企業的營業區域，交易房屋類型以. 政治大. 及企業經營策略做進一步探討。現將主要研究目的概括為四點，茲分述如下：. 立. 一、透過上海市房屋交易資料的交易區域、交易房屋類型以及參與交易的房仲. ‧ 國. 學. 企業等類別的分類，以進一步探討上海房屋交易在資料期間內交易次數的. ‧. 趨勢分析。. 二、藉由交易資料內的交易區域、交易金額、交易房屋類型等變數，應用變異. y. Nat. io. sit. 數分析的方法，研究上海市不同地區之間房屋交易的差異性。. n. al. er. 三、利用 RFM 的分析方法，將該期間之交易記錄依房仲企業分類，探討對上海. Ch. i n U. v. 房屋交易整體貢獻度較高之房仲企業，並進行排名。另外也透過 RFM 的方. engchi. 法，詳細探究在不同交易區域以及不同房屋類型的情況下，有突出貢獻的房仲企業，為廣大消費者、投資者、經紀人與金融機構甄別房仲企業的優劣做出參考，也為房仲企業之間相互比較提供依據。四、基於 RFM 的分析結果，對表現優異之房仲企業，深入剖析其經營模式與發展趨勢之特點，以期向房仲企業經營者提出未來發展方向之建議。. 第三節研究流程本節依整體研究動機與目的，首先針對相關之研究變數進行蒐集、整理與校對，其中研究變數包含日期、房仲企業名稱、交易數量、交易金額、交易區域及 4.

(10) 交易房屋類型等。其次，仔細研讀過去學者對於房地產業、房仲業、房仲企業經營模式以及中國房地產政策之相關研究，並對其進行系統整理，為後續研究做鋪墊。而後，根據研究目的與資料特徵，採用適當的研究方法進行資料分析。最後，則由分析結果研擬結論，進而給出合理化建議。以上整體之研究流程，如圖 1-1 所示。本研究之架構安排如下：第壹章為緒論，第貳章為理論與文獻探討，第參章為研究設計與方法，第肆章為資料分析，第伍章為結論與建議。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 圖 1-1 研究流程. 5. i n U. v.

(11) 第貳章文獻探討本章首先於第一節針對房地產之相關定義及特性、中國房地產之發展歷程與現狀等內容進行概述。其次，於第二節中，針對房仲業之相關定義、基本作用與特徵，以及與地產的關係進行說明。最後，對上海房仲業基本情況概述。. 第一節房地產之概述一、房地產之定義與分類房地產，亦稱「不動產」，是指建立在土地之上的房屋財產，它包括了房產. 政治大. 與地產。由於房產與地產在物質形態上和經濟形態上密不可分，因此人們常習慣. 立. 的將它們合稱為房地產。. ‧ 國. 學. 對於房地產的定義，各國也因制度和國情的差異，不盡相同。例如中國法律. ‧. 就規定，土地所有權歸國家所有，禁止買賣土地所有權，只能轉讓土地使用權。故而，“房地產”在中國是房屋所有權與土地使用權的統一。. y. Nat. io. sit. 根據房地產的用途，一般可將其分為住宅與非住宅兩大類。住宅是指房地產. n. al. er. 所有人自用，而非用於出租以獲取租金的商業住宅。非住宅又可細分為商業地. Ch. i n U. v. 產，農地和林地。商業地產包括商業住宅，工業廠房和倉庫，商場和店鋪，辦公. engchi. 樓，賓館酒店，文體娛樂設施，政府和公用設施，多功能建築（綜合樓宇）等。而農地和林地的特點是可以產出可供銷售的大宗商品（一般為生產原材料）。. 二、房地產之特性房地產具有如下區別於其他商品的顯著特徵：（一）異質性不同建築物之間存在著用途，大小，位置，建築時間，建築方式，建築品質，租賃合約等方面的差異。與股票或是債券等同質性商品不同，世界上沒有完全相同的兩棟建築物。房地產受多種因素影響的這種特性，造成其市場價格. 6.

(12) 難以統一的問題。（二）不可移動性建築物定著於土地上，因此房產與地產兩者密不可分。不僅地產的位置是固定的，而且土地上的建築物及其某些附屬物一旦形成，也不能移動，由此可以解釋房地產又被稱為「不動產」的原因。土地及其地上建築物的固定性，是房地產與其他商品最大的不同之處，這使得房地產的區位因素尤為重要。（三）不可分割性房地產交易都是基於物業整體，不能分割物業進行出售。因此房地產的單. 政治大程中買方債務資本的增加，買方需要通過借債融資才能負擔高昂的房地產價格。立位價值很高，購置或興建新的房地產往往花費不菲。同時，這也會造成交易過. （四）交易管理複雜性. ‧ 國. 學. 一方面，房地產的交易過程涉及估價師，律師，建築單位，房產仲介等多. ‧. 方人員，需要耗費較長時間，交易成本也會比較高。另一方面，房地產的日常. y. Nat. 維護，租約合同的商談以及租金的回收等管理事務，無論是所有人自己管理還. er. io. sit. 是聘請專業的物業經理，都需要積極的人力投入，必然會產生相應的人力成本。（五）投資與消費雙重性. al. n. v i n 房地產的所有人可以選擇將房地產留做自用，也可以出租作為商用。而不 Ch engchi U. 同於股票與債券等商品，僅能作為投資品。此外，房地產的所有人還可通過增. 加房租來對抗通貨膨脹的壓力，使得房地產具有特別好的保值能力，從而備受投資者的青睞。. 三、中國房地產業的發展狀況中國房地產業自上世紀 80 年代興起以來，主要可以分為五個發展階段。首先是發展緩慢的起步階段（1978 年至 1991 年），其中提出了眾多與住房以及土地使用制度改革相關的開創性觀點。而後是過熱階段（1992 年至 1993 年），伴隨著鄧小平南方講話掀起的經濟改革的熱潮，大量資本湧入房地產市場，導致. 7.

(13) 房價飆升，形成嚴重的房地產泡沫。繼而是穩步發展階段（1994 年至 1997 年），中國國務院提出以實現住房商品化、社會化為住房改革的根本目標，邁入城鎮住房制度改革的新階段。接著是繁榮階段（1998 年至 2002 年），中國政府於 1998 年停止福利分房，並逐步實行住房貨幣化，推動房地產業在深圳、廣州等發達地區率先起步。最後是宏觀調控階段（2003 年至今），中國政府頒布了一系列的宏觀調控政策，卻並沒有實現穩定房價的預期目標。（劉寧，2013）另有學者王振華（2012）根據聯合國對於已開發國家房地產行業發展的分析，並結合中國未來人均 GDP 水準的估計，進而推測出中國未來房地產業的發. 政治大快速發展期，而後逐漸過渡到平穩階段。立. 展階段。其研究表明，中國房地產業在 2003 年之後，將會迎來長達 15-20 年的. 中國改革開放後，特別是最近 10 年，房地產業已經逐漸成為支撐中國國民. ‧ 國. 學. 經濟的中流砥柱，同時也是衡量中國城鎮居民居住水準與財富狀況的最顯著指. ‧. 標。在中國政府 2009 年的經濟刺激計畫中，房地產業對經濟發展的推動作用得. y. Nat. 以充分顯現出來。2009 年全年新成屋銷售額相當於中國當年 GDP 的 13.13%，. er. io. sit. 而房地產開發投資額 3.6 兆則占固定資產投資比重的近 16%，房地產消費總額相當於全社會消費品零售總額的 61.7%。由此可知，房地產業是 2009 年確保中. n. al. i n 國國民經濟增長、擴大國內需求的重要牽引產業。 Ch engchi U. v. 自 2005 年以來，中國房地產市場投資火爆異常，各類投資投機行為盛行。. 雖然中國政府不斷進行宏觀調控，但是收效甚微，房價仍然持續大幅上漲。事實上，中國有不少地方政府實施賣地財政，以 GDP 的漲幅為主要目標，不惜犧牲其他產業發展資源，來推進房地產發展，致使房地產泡沫難以遏制。這不僅會留下龐大的潛在財政赤字，增加銀行不良貸款風險，長此以往更有可能危及到中國實體經濟的發展。（闕亞冠，2013）. 8.

(14) 第二節房仲業之概述一、房仲業之定義房地產仲介服務，是對於房地產投資、開發和交易過程中各種媒介服務的總稱，其中包括房地產經紀、房地產諮詢、房地產價格評估等活動。廣義的房地產仲介服務，覆蓋了房地產投資、管理與消費的各個方面；狹義的房地產仲介則是房地產租售、委託代理業務以及價格評估等活動的總稱，其目的在於提供房地產供需諮詢、協助供需雙方公平交易，進而促成房地產交易。根據段宜萌（2012）所述，中國《城市房地產管理法》和《國民經濟行業分. 政治大. 類》（GB/14754-2002）中將中國的房產仲介服務劃分為房地產經紀、房地產評估、. 立. 和房地產諮詢等。. ‧ 國. 學. 房地產經紀是從業人員最多，市場化程度最髙的房產仲介活動。房地產經紀主要是為委託人提供房地產資訊並居間代理業務，其包括新成屋的代理銷售、中. ‧. 古屋與租賃房的居間、公有住房置換等經濟業務。. sit. y. Nat. 房地產估價相對於房產經紀而言，其發展規模較小，主要是對房地產的經濟. al. er. io. 價值與價格進行測評的經營活動，具體而言是以經濟鑒證為目的的房地產價格評. v. n. 估，如抵押房地產、動拆遷房地產、涉訟房地產、改制企業的房地產的價格評估. Ch. engchi. i n U. 等。此外也有少數企業，同時開展房地產諮詢等相關業務，如土地投標報價諮詢等。房地產諮詢相對於前兩者來說內涵最為豐富，是指為房地產活動當事人提供房地產相關法律法規、政策、資訊、技術等服務的經營活動。以目前來看，中國政府並沒有對諮詢機構的資質進行明確的規定或要求，因此有不少名為房地產諮詢公司的機構，其本質上與房地產經紀公司的業務內容並無二致。而真正從事房地產諮詢業務的機構，往往是一些大型的房地產經紀機構，以其自身在房地產行業的豐富資源為基礎，成立專門的研究部門，為開發商提供定向的市場調查、全過程或分階段的策劃、諮詢等服務。 9.

(15) 由上所知，房產經紀類公司數量最多，與消費者接觸也最多，因此本文將選取房地產經紀類公司作為研究對象。. 二、房仲業的基本作用房地產仲介企業的服務對象是構成房地產市場主體的供應商和消費者。透過專業的仲介服務，供應商可以憑藉合理的投入實現利潤最大化。而消費者也可以通過合理的支出達到效用最大化。現列舉房地產仲介企業的主要職能如下：（一）諮詢服務房地產諮詢，是以投資者、消費者、房地產經營者、房產開發商與經營者為. 政治大案評估、品質鑒定、測量估價、相關法律等各個方面。房地產諮詢本質上是情報立. 主要服務對象，提供房地產相關諮詢的服務，具體涵蓋市場訊息、投資環境、專. 和資訊的交流，也是對知識的“擴大再生產”。房地產諮詢服務人員依靠自身的. ‧ 國. 學. 理論知識、實踐經驗以及市場資訊，針對房地產相關的投資決策、風險管理與市. ‧. 場發展趨勢預測等，給出指導性的意見，協助房地產商進行投資。同時，介於房. y. Nat. 地產市場具有不完全競爭性、而房地產物件也具有單件異質性，以及市場上普遍. er. io. sit. 存在的投機行為，致使房地產市場機制的正常運作受到幹擾，為公平交易帶來隱患。而房地產諮詢通過加工資訊，降低了資訊不對稱可能帶來的風險，維護資訊. al. n. v i n 的暢通，從而促進市場交易公平，對降低交易成本起到了重要作用。 Ch engchi U （二）價格評估. 房地產價格評估是指對現有或具備潛在投資可能的房地產商品進行價格評估的經濟活動。首先，房地產商品因其單件異質性的特點，以及特殊的價格形態，難以形成統一的價格，每一件房地產商品都需要單獨進行估價。其次，房地產價格評估行為本身技術複雜，且與政策密切相關，需要專業的評估機構來完成。再次，由權威機構出具的房地產評估價格，具有市場價格尺度的作用，是房地產市場種類交易活動如房地產買賣、租賃、抵押、補償、交換、訴訟、稅收、投資決策和統計等活動的基礎和依據。. 10.

(16) （三）經紀代理房地產經紀是房地產銷售的重要仲介環節，主要服務於房地產的流通，包括房地產買賣、租賃、調換、抵押、典當、信託等居間代理活動，其與房地產開發商以及消費者的聯繫極為緊密。房地產經紀從廣告策劃、定價策略、銷售方式等各方面為發展商和消費者提供全面服務，同時快速傳遞市場訊息，構建買賣雙方之間的橋樑，並協調雙方意願，進而推動交易順利完成。優質的房地產經紀代理活動，對促進房地產商品流通，合理配置房地產資源，完善房地產市場交易，起到了舉足輕重的作用。. 政治大基於房地產行業高成本、高投入的特性，無論是房地產開發商想要完成房產立. （四）金融服務. 的開發建設，抑或是消費者想要購買商品住房，一般都需要向銀行或其它金融機. ‧ 國. 學. 構通過信用貸款、抵押貸款等方式進行融資。只有充足的資金來源，才能保證房. ‧. 地產開發、房地產商品流通以及居民住宅消費的健康發展。（羅鴻銘，2008）. y. Nat. 三、房仲業的特點. er. io. （一）物件的資訊性. sit. 房地產仲介業作為專業而特殊的行業，其活動表現出以下明顯特點:. al. n. v i n 房地產經紀是將固化的資訊技術與知識等作為資本，進行運作的活動。對於 Ch engchi U. 房地產經紀機構來說，資訊不僅是其經營的物件，也是其出售的主要商品。（二）內容的服務性. 房地產經紀行業行為活動的核心內容是“服務”。經紀人本身不直接參與委託事項的投資或經營，而是為實現委託人的目的創造條件或提供方便。由於經紀人在經紀活動中只提供服務，而不擁有商品或貨幣，故而從事經紀活動對流動資金的要求比較低。（三）地域性和專業性。建築物定著於土地上，因此房產與地產兩者密不可分。土地及其地上建築物. 11.

(17) 的固定性，是房地產與其他商品最大的不同之處，這使得房地產的區位因素尤為重要。由於房地產本身所具有的地域性與專業性，使得房地產經紀活動也需要因地制宜，故而具有相當的地域性與專業性。（四）隱蔽性和非連續性房地產經紀活動具有居間性，經紀人在交易過程中一般不會向交易對手方透露委託人的身份資訊，直到簽定合同、達成交易為止。同時，房地產經紀活動是對於某一種特定業務的服務，當業務完成時，委託關係即行終止。經紀人與委託人之間不存在固定的長期合作關係。. 政治大經紀人與委託人的委託代理關係是以平等、自願為基礎的。這不僅是一種經立. （五）責任的明確性. 濟關係，更是一種需要契約來維繫地法律關係。經紀人與委託人應基於契約，明. ‧ 國. 學. 確各自的權利、責任和義務，並儘量減少可能產生的糾紛。（胡珂，2003）. ‧. 四、中國房仲業的發展歷程. y. Nat. 在中國改革開放的潮流中，作為房地產市場的重要組成部分房地產仲介服務. er. io. sit. 業，伴隨著房地產行業的發展也日益壯大。中國房地產仲介行業是中國市場經濟發展的產物，在房地產交易活動中起到不可或缺的媒介與橋樑的作用，為整個房. al. n. v i n 地產市場的正常運行做出重要貢獻。在過去的幾十年中，中國房產仲介行業的發 Ch engchi U. 展大概經歷了五個階段，具體包括萌芽期、發展初期、發展期、迅速發展期和穩定發展期。（一）萌芽期（1978 年至 1984 年）在中國改革開放之前，中國實行的經濟體制是傳統的計劃經濟，即一切生產資料的分配與產品的消費都需按照政府的計畫進行，自主經營的經濟個體較為罕見。然而伴隨著中國有關土地使用政策的調整，以及城市住房制度的改革，逐漸出現了一小部分獨立經營的房地產開發企業。由於房地產作為一種耐用品，具有使用價值大、週期長的特點，房產投資商在進行投資時，需要對中國的有關政策. 12.

(18) 法規，以及其他的專業知識與資訊進行充分瞭解，才能順利的完成房產投資活動。而在當時的中國的體制下，這些資訊絕大部分來源於中國房產管理部門和其他的相關部門。因此，房產仲介在這一時期的地位，相當於中國政府管理部門的附屬機構，並不能作為獨立的經濟體存在，其經營與管理都受制於中國政府的要求與標準，提供的服務內容也需經過有關部門的嚴格審核，不能根據諮詢企業的需求量體裁衣。總體而言，萌芽期的中國房產仲介行業整體服務效率低下、資訊流通不暢，另一方面由於當時的房仲業隸屬於有關政府部門，具有較高的可信度，與當下房仲企業的誠信狀況形成鮮明對比。. 政治大 1984 年 10 月，在中國共產黨十二屆三中全會上通過了《中共中央關於經濟立. （二）發展初期（1984 年至 1991 年）. 體制改革的決定》，提出了要系統進行以城市為重點的整個經濟體制的改革，順. ‧ 國. 學. 利由農村轉向城市，走向了全面改革的道路。伴隨著不斷深化的經濟體制改革，. ‧. 房產仲介的組織與服務也取得了相當的發展，以批租形式出讓土地使用權的嘗. y. Nat. 試，率先在深圳特區開展，與此同時深圳還出現了中國首家房產仲介公司，這代. er. io. sit. 表著中國房地產行業邁入新紀元。中國建設部、物價局與工商行政管理局根據中國國務院《關於整頓市場秩序加強物價管理的通知》的要求，提出了對於房地產. al. n. v i n 交易市場管理的規範，這不僅對於加強房地產市場的宏觀調控和微觀管理，保證 Ch engchi U. 房產市場的健康發展具有重大作用，還反映出中國對房地產市場的重視和支援，進而促使中國房產和仲介市場顯現出快速發展的趨勢，各種房地產仲介機構和組織也得到了快速發展。（三）發展期（1992 年至 1999 年） 1993 年 4 月，中國國務院又提出了《關於發展房地產業若干問題的通知》，其中包括建立和培育房地產市場體系、完善房地產價格體系以及加強對外商投資房地產的引導和管理等八項管理辦法，並明確指出需要“建立與房地產市場配套服務體系，建立房地產交易的仲介服務代理機構”。該政策有效地促進了房產仲. 13.

(19) 介行業的蓬勃發展，截至 1993 年底，中國房地產仲介機構就發展至兩千多家，並出現了部分知名企業。此外，1995 年施行的《中華人民共和國城市房地產管理法》，進一步將房地產價格評估納入城市房地產管理的基本制度，並確立了房產仲介服務企業的法律地位。總體而言，這一時期的房產仲介企業開始逐步發揮其服務作用，在促進房屋租售和住宅消費的同時，也帶動了房地產交易的二、三級市場，整個房產仲介行業的發展已初具規模。（四）迅速發展期（2000 年至 2007 年）在迅速發展期，房地產仲介行業在以北京、上海、廣州、深圳為首的經濟發. 政治大長。而殘酷的市場競爭環境，也催生了眾多知名行業品牌，其中包括中原地產、立達城市，表現出空前高漲的發展勢頭，房仲機構的數量與規模都呈現持續快速增. 21 世紀不動產、美聯、深圳世聯等。除此之外，房地產仲介行業基本制度也漸. ‧ 國. 學. 漸完善，出現了較為先進的連鎖經營和延伸服務等經營模式，各大房產仲介公司. ‧. 也著力於自身品牌的建設，不斷增強自身競爭力，使得房產仲介行業整體服務質. y. Nat. 量獲得大幅提升。然而，房地產仲介行業在快速發展的同時，也暴露出諸多問題。. er. io. sit. 首當其衝的就是誠信問題，不少房產仲介企業為謀取私利，利用自身資訊優勢欺騙消費者。另外，投機現象在房產仲介市場中也屢見不鮮，造成房價的非合理上. al. n. v i n 漲，房產資源過度集中於少數富裕階層，引發普通民眾住房困難的社會問題。 Ch engchi U. （五）穩定發展期（2007 年至今）. 中國從 2007 年開始頒布了一系列對於房地產市場的調控政策，以控制房價並抑制房地產投機行為，全國各地二手房市場受其影響交易量持續走低，不少房仲企業被迫退市，房仲市場經歷了一場大範圍的清理和整頓。而後，中國政府又在 2008 年底推出了一系列救市政策，來提振房地產市場，刺激二手房交易，加速房仲業的復甦發展。中國房地產仲介市場政府政策的影響下，逐步實現自我完善，行業發展亦趨於穩定。房仲企業更大程度地被消費者所認可，成為消費者進行房屋的買賣與租賃業務的首選。總而言之，房地產市場在經歷了政策洗禮後得. 14.

(20) 到了淨化，大批經營不善的公司遭到淘汰，也使得其他房產仲介公司更專注於把握消費群體以實現公司利益，行業整體發展更為穩定。五、中國房仲業的現狀通過自上而下的分析方法，可以從總體經濟，政策影響，行業聯繫以及競爭對手這四個方面，對房仲業的現狀有更為全面的認識。（一）總體經濟. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學 er. io. al. sit. y. Nat. 資料來源: 中國統計年鑒（2014）. n. v i n Ch 由圖 2-1 可以瞭解到，儘管中國經濟發展迅速，整體國民經濟水準有顯著提 engchi U 圖 2-1 1978-2014 年中國 GDP. 升，但人均 GDP 水準依然很低，且區域發展不均衡的現象非常嚴重。包括珠三角、長三角、京津地區在內的發達地區，其人均 GDP 已接近或達到中等發達國家水準，遠遠超過中國的其他地區。而房地產業作為國民經濟的支柱行業，其發展水準也與經濟發展狀況如出一轍，表現出極大的區域不均衡性。發達地區的房地產業發展水準遠高於其他地區。另外，一國的城市化水準對於該國的房地產市場影響很大。中國現階段的城市化水準過低，嚴重制約了中國經濟的發展。隨著中國國民經濟的進一步提升，加速城鎮化進程將成為必經之路，這也會極大地催生住房需求，進而增加資本市 15.

(21) 場對於房地產行業的投資。相對於美國與日本等已開發國家而言，中國的城市化水準較低，這表明中國的城市開發建設與房地產市場，具有巨大的潛力與良好的發展前景。（是松偉，2005）（二）政策影響 1. 保障性住房政策 2007 年 8 月，中國國務院發佈了題為《國務院關於解決城市低收入家庭住房困難的若干意見》的政策檔，以住房保障制度目標和框架為主要內容的，並明確提出“加快建立健全以廉租住房制度為重點、多管道解決城市低收入家庭住房. 政治大保障性住房的建設上，住房供應結構也將由原來單一商品房供給體系，轉變為以立. 困難的政策體系”的要求。在之後的一段時間，中國住房供給發展的重點將放在. 不同收入水準分層的住房供應體系，從而滿足不同居民的住房需求。從短期來. ‧ 國. 學. 看，目前中國保障性住房的投入相對較小，短期供應增長有限，主要受益者為低. ‧. 收入人群，其原本就不參與商品房市場交易，因而房價上漲的推動力並不會被削. y. Nat. 弱;同時，由於房地產業是政府財政收入長期以來的重要部分，在較短時間內想. er. io. sit. 要減少財政收入增加支出，可能會遇到較多阻礙，因此未來保障性住房建設能否按照規劃執行，主要取決於政府決心及其財政投入;從中長期來看，中國對於房. al. n. v i n 地產相關信貸、稅收的政策，以及“保障住房建設用地占總土地供應 70%”的闡 Ch engchi U. 述，表明了中國政府引導房地產行業，建設保障性住房的發展方向，未來隨著保障性住房供給的大幅增加，其對於房地產市場的影響也將日益顯現，商品房的市場份額與利潤率都將減少，進而促使房地產行業主體發生結構性調整。 2. 物業稅中國國稅局相關人員表示中國正計劃逐步推行物業稅，並率先從上海和重慶. 兩地開始試點。從國際範圍來看，此舉符合國際主流趨勢，不少已開發國家將房地產的保有環節稅納入地方財政收入。如果中國開始徵收“物業稅”，則原本開發商應繳納的稅費，將由政府通過物業稅的形式分期收取，分攤到房屋的保有階. 16.

(22) 段，這將徹底改變商品房價格所含稅費的構成。如此一來，開發商無需再集中繳納大額稅費，開發成本將顯著下降，商品房價格也將隨之回落。由於“物業稅” 以房屋價值作為納稅的基礎，將隨著房屋市值變化而改變，如果房屋價值上升，則需求方持有房地產的成本也會增加。若將房屋作為投資用途，在房價上漲階段，投資者的租金收入可能無法平衡稅費支出，這會使得商品房投資回收期延長，投資價值降低。故而“物業稅”對於投資和投機性的購房需求，將產生較大的抑制作用。 3. 新政策對市場的影響. 政治大有關問題的通知》，並提出“明確房價控制目標、更大範圍更加嚴厲的限購政策” 立中國國務院於 2011 年 1 月，發佈了《關於進一步做好房地產市場調控工作. 的要求。此次調控政策明確提出的“房價控制目標”，以及高強度、大範圍限購. ‧ 國. 學. 措施的執行，極大地改變了房地產市場交易參與各方的預期，尤其是包括投資者. ‧. 在內的購房者，其對於未來房價上漲的預期將明顯減弱。此外，二套房首付提高、. y. Nat. 營業稅徵收從嚴、中央銀行加息等政策，也將大幅增加購房者的資金成本與未來. er. io. sit. 交易成本，進而增加房地產投資性行為的獲利風險，抑制投資性購房的需求。一系列政策對房地產市場需求影響巨大，特別是大中城市的房地產市場，其需求得. al. n. v i n 到顯著抑制。短期來看，房地產市場的價量調整將是必經之路，長期來看，房產 Ch engchi U 稅配套改革將逐步推行，房地產市場短期的調整與陣痛將有利於長期的穩健發展。（王振華，2012）（三）行業聯繫. 中國房地產仲介行業是伴隨著房地產行業的迅速發展而興起的，故而略微滯後於房地產行業的發展。中國房仲業起初僅提供二手房屋買賣、租房資訊等簡單服務，而行業內普遍存在的服務規範與誠信問題，導致整個行業發展緩慢。伴隨著近年來房地產行業的進一步發展，中國政策的放開以及二手房市場的擴大，房地產仲介行業也邁入了快速發展期。國內不少房仲企業利用連鎖或加盟的經營方. 17.

(23) 式，迅速擴大規模搶佔市場份額，國外的房仲公司也不斷湧入，與國內競爭者共同爭奪潛力巨大的中國房仲市場。在激烈的市場競爭下，一些初具規模、管理規範、服務優質的房仲企業開始進入人們的視線。房地產仲介作為房地產市場的重要組成部分，在房地產交易中起到了至關重要的溝通買賣雙方的橋樑作用，保證房地產市場交易順利進行的同時，也促進了國民經濟的發展。可以說房仲業的出現，是房地產行業發展到一定階段，分工細化的結果，其伴隨著房地產行業的發展而產生、成長和壯大，同時又促進了房地產行業的繁榮與發展。. 政治大 2015 年 3 月，“互聯網+” 被寫進了中國政府的工作報告。作為中國政府未立. （四）競爭對手. 來施政的著力點之一，“互聯網+”以超乎人們意料的速度，對傳統房地產領域產. ‧ 國. 學. 生了巨大的影響，首當其衝的便是房地產仲介領域。通過 2015 年互聯網公司的. ‧. 一系列動作就可以看出：主要以收取端口費用為盈利模式的搜房網，正以 0.5%. y. Nat. 的傭金入侵仲介市場，與傳統房仲企業 2%的傭金競爭；58 同城收購安居客、合. er. io. sit. 併趕集網，進一步對仲介市場佈局；互聯網仲介新秀愛屋吉屋在一年內融資 2 億美金。傳統房地產堅挺多年的傭金價格體系，受到了互聯網仲介企業劇烈衝擊。. al. n. v i n 一些傳統房仲企業也開啟了轉型之路。行業龍頭鏈家地產，接連收購伊誠、德佑、 Ch engchi U 易家、中聯和高策五家仲介公司，還更名為“鏈家”，意欲打造萬億級房產 O2O. 平臺。(喬文心，2014) 高陽（2015）對 O2O 即線上到線下的模式進行了闡述。其研究指出，O2O 商業模式的核心是：在網路中尋找客戶，然後將他們帶到實體的店鋪中。它是經營者創造客流量與支付模式的一種結合（對客戶來說，也是一種“發現”機制）。在模式中，客戶的消費流程可以分解為五個階段：1.引流，線上平臺成為線下消費決定的進入埠，能夠彙聚大量有消費需要的客戶，並刺激客戶的線下消費需求；2.轉化，線上平臺向客戶供應商店的詳細資訊、優惠（如團購、優惠券）、. 18.

(24) 便利服務，利於客戶搜索、比較商店並最後輔助消費者揀選線下商店，實現購買決定；3.消費，客戶通過線上得到的資訊到線下商戶購買產品、享用服務、完成消費；4.回饋，通過梳理和分析客戶的回饋網路平臺，形成一個較為完整的資訊資料庫，可以吸引更多的顧客使用網上平臺，也可以通過回饋來改善他們的產品和服務；5.存留，線上平臺為客戶和本地商戶創建溝通管道，能夠説明本地商戶維護客戶關係，鼓勵客戶重複消費，成為忠誠客戶。另外也有一些學者對於互聯網房仲企業的發展持觀望態度。黃勇娣（2014）指出來自線上網站的真實成交量只占仲介巨頭總成交量的 20%到 30%，由於互. 政治大事實上，仲介行業因房產的特殊屬性，以及房產交易的複雜與專業性，並未被互立. 聯網平臺存在重複房源、虛假房源的問題，這在很大程度上使得客戶體驗不佳。. 聯網所完全代替。其研究認為傳統房產仲介與互聯網仲介之間存在著利益博弈。. ‧ 國. 學. 某知名房產仲介機構，現在每年支付的端口費用已占全年運營成本的 10%，支付. ‧. 無效推廣的費用超過 2,000 萬元。2015 年初，因搜房網收取過高端口費用，曾發. y. Nat. 生多地傳統房仲企業聯合抵制搜房網，下架自身房源的事件。這正是雙方利益不. 第三節上海房地產與房仲業之相關文獻 a. er. io. sit. 協調導致的結果。. n. iv l C n hengchi U 劉堯（2012）對中國房地產限購令發佈的背景和理論基礎進行了梳理，而後. 進一步做出了相關政策評析。其分析結果表明：1.房地產限購令對於房價的快速上漲有抑制作用，但是因政策自身缺陷，不宜長期施行；2. 經濟變數可以對上海房地產價格波動作出部分解釋，而當前房地產市場過熱和泡沫的現象也很明顯；3.房地產調控的關鍵在於管理房地產價格預期，增加市場投機者的持有成本，而非限購；4.房地產調控需將重心放在確立調控主體、轉變調控思路、改進調控手段等三方面。丁建傑（2010）以上海市房地產經紀企業經營現狀的分析為出發點，深入研究了上海市房仲企業經營中所面臨的主要經營風險，進而提出了相應的對策。其 19.

(25) 研究概述了上海市房仲企業自 1995 年開始突飛猛進的發展。從 1993 年的只有大概 200 多家房地產經紀企業，到 2004 年已經發展到了 11,000 家。期間中國政府對於房地產業的幾次宏觀調控，都對上海房地產經紀企業產生了巨大的影響。在 2005 年 3 月的宏觀調控，使得房地產仲介門店從 13,000 家迅速萎縮到年底的 7,000 家左右。而隨著 2009 年房地產市場的快速復甦，上海房地產仲介門店數目又恢復到 20,000 家左右。其研究表明直營連鎖模式，是現階段上海房地產仲介服務企業的主導經營模式，並給出各品牌仲介門店的經營模式。同時，明確指出網路化、連鎖化、規模化、品牌化，將是上海市房地產經紀企業未來發展的必然. 政治大表 2-1 品牌房仲企業概況立. 全部直營. 200 家. 直營+特許. 200 家. 全部直營. 100 家左右. 全部直營. y 家左右全部直營 a 80 iv l C n 20 家左右 h e n g c h i U 全部直營. n. 合富置業. io. 漢宇地產. 150 家左右. sit. 易居臣信. Nat. 上房置換. 直營或特許經營. ‧. 21 世紀不動產. 在沪門店數. 學. 中原地產. ‧ 國. 品牌房地產經紀企業. er. 選擇。. 我愛我家. 120 家左右. 全部直營. 信義房屋. 40 家左右. 直營+特許. 美聯物業. 80 家左右. 全部直營. 德佑房產. 100 家左右. 全部直營. 太平洋房屋. 40 家左右. 直營+特許. 住商不動產. 100 家左右. 直營+特許. 資料來源: 丁建傑（2010）整理。. 20.

(26) 高陽（2015）使用 SWOT 分析法，首先對目前房地產經紀公司的傳統商業模式進行優劣分析，繼而根據房地產經紀企業商業模式的構成要素，詳細分析鏈家地產 O2O 商業模式，對於實現企業價值的影響以及未來發展趨勢。其研究指出 O2O 商業模式對於房仲企業具有重大應用價值。首先，房地產經紀企業的產品是資訊，線上資源可以大量儲存、發佈、篩選與維護資訊，以供客戶選擇。其次，客戶在買賣與租賃房產的過程中，查看房源是不可或缺的重要步驟，從而轉化為線下體驗。客戶所選擇的經紀公司房源的真實性、經紀人的專業性和服務態度，以及後續房產轉移過程中提供的簽約、貸款等服務都必須從線下落實。再次，. 政治大確定。客戶在結束一次線下看房的體驗後，往往會回到線上進行資訊的補充、比立. 房地產這類重大財產的購置，通常需要經過多次查看房源並反復比較，才能最終. 較與篩選，而後再次進行線下看房。這種線上線下的閉環過程，符合兩線資源的. ‧ 國. 學. 整合。. ‧. 顧斌（2006）對上海房地產市場政策變遷與持續發展做出了分析。分析結果. y. Nat. 指出：1. 上海國際化的走向及“長三角”的龍頭地位,使上海房地產市場進入市. er. io. sit. 場經濟模式後蓬勃發展，但仍然存在著許多限制因素；2.房地產市場泡沫及市場失靈是供給和需求的矛盾，也是供應結構性的矛盾。作為國際化大都市的上海，. al. n. v i n 在房地產市場表面繁榮的背後，存在著市場增長過快的問題，已經帶來了明顯的 Ch engchi U. 房地產市場價格和結構泡沫。上海的房價在長遠來說還有上升空間，尤其是住宅市場，而近年房價上漲過快，因此需要辨證地看待上海住宅市場；3.為了促成上海房地產市場實現“有效均衡”的目標，構建市場政策體系框架、進行制度創新將是上海政府未來引導房地產行業的主要方向。上海作為中國經濟的風向標，其房地產市場的理性發展，不僅將對整個“長三角”的經濟產生影響，還將對國內外許多城市形成示範效用。. 21.

(27) 政治大圖 2-2 立1994-2013 年上海市房地產開發投資額（億元）. 資料來源: 上海統計局。. ‧ 國. 學. 趙恩博（2009）對上海房地產所處的發展階段、未來走勢與發展規律進行了探討。通過比較上海與其他國際大都市房地產市場的發展歷程，實證研究房地產. ‧. 行業增長與經濟週期的關係，並用計量模型分析收入、匯率、利率等因素對房地. sit. y. Nat. 產市場的影響度。其研究結果表明：1.上海房地產業目前仍處於高速發展階段；. al. er. io. 2.不同經濟發展階段，民眾收入對房價的影響力也不同；3.匯率上升對房價有正. v. n. 向推動作用；4.上海房地產市場應該實行雙軌制發展模式，推動保障性住房與商品房住宅共同發展。. Ch. engchi. i n U. 屠佳華，張潔（2005）運用 EG 兩步法和 VAR 模型，對上海房地產市場 2000 年 7 月到 2004 年 3 月的月度資料進行分析。結果發現：從總體經濟角度來看，房地產投資占固定資產投資的比重、人均可支配收入、空置面積的變化率為影響中房上海綜合指數變動的主要因素，而人均 GDP、人均消費支出等變數對房價的影響不顯著。另外，從政策角度分析，“取消購房契稅補貼”和“暫停購房抵扣個人所得稅”等政策抑制了房價攀升，而貸款利率下調則沒有顯著影響。. 22.

(28) 第參章研究設計與方法第一節研究架構本研究從研究目的出發，藉由上海市從 2014 年 1 月至 2014 年 12 月期間的房屋交易概況等資料的蒐集，據以分析上海房屋交易在交易地區、房屋類型等變數的不同類別條件下，研究其交易金額或交易次數間的區別與關係，且概述研究架構（如圖 3-1 所示）如下：一、探索性分析考量上海市房屋成交量依時間變化的模式，並利用上海市房屋交易在不同交. 政治大. 易區域、房屋類型及房仲企業等條件下，其交易次數分配與交易金額的概況，進. 立. 行初步的資料趨勢分析，進而據此探究交易次數較高之區域、房屋類型與房仲企. ‧ 國. 學. 業。. 二、平均數檢定. ‧. 運用變異數分析的方法，探討對於不同的交易地區，其平均交易單價上的差. y. Nat. sit. 異性，並且依多重比較方法的應用，進一步瞭解各個交易地區間，在平均交易單. n. al. er. io. 價上的相互影響關係。三、RFM 分析. Ch. engchi. i n U. v. 根據上海市房屋交易的不同區域，透過交易時間、交易頻率及交易金額等變數資料的蒐集與整理，經由 RFM 方法的應用分析，瞭解各家房仲公司在不同交易區域內對房屋交易市場貢獻程度及交易次數。除此之外，同時也依房屋類型的不同，蒐集並整理了有關交易時間、交易頻率以及交易金額等變數的資料，進而探討對於不同的房屋類型，在上海房屋交易市場中貢獻較高及交易較為頻繁的房仲企業。四、經營模式分析基於不同交易區域與房屋類型的 RFM 分析結果，對排名較好的幾家房仲企業，深入分析其現行商業模式的特點，以及未來可能的轉型方向。 23.

(29) 政治大. 圖 3-1 研究架構. 立. ‧ 國. 學. 第二節資料來源. H 公司自成立以來，始終堅持為大眾提供優質的不動產經紀業服務，其多年. ‧. 經營屢獲各界肯定。與此同時，H 公司仍致力於不斷開拓市場。憑藉其累積超過. sit. y. Nat. 三十年的經營技術與行銷系統，H 公司目前已在中國大陸擁有數百家門店，成為. io. er. 中國房仲業的知名品牌。. al. v i n Ch 進一步瞭解中國房仲業的發展，並充分評估市場上其他房仲企業的表現，就具有 engchi U n. 鑒於 H 公司在中國大陸以上海為中心，不斷開拓其他區域市場的經營策略，. 極其重要的意義。故而依 H 公司提供之，上海市房地產交易中心的交易資料，蒐集上海市自 2014 年 1 月至 2014 年 12 月為止的房屋交易記錄，其中資料變數包含交易時間、房仲企業、交易金額、房屋類型、房屋面積、交易區域等，計蒐集 179,265 筆資料。. 24.

(30) 第三節分析方法一、平均數檢定所謂「平均數檢定」係對所觀察的現象間的平均數間之差異或整體內部各單位間的差異，進行分析的方法，主要在於說明平均數的代表性。依其分析理論和研究假設，概可區分獨立樣本右尾 T 檢定、配對樣本雙尾 T 檢定及變異數分析等假設檢定方法，茲將其理論基礎分述如后。 (一) 獨立樣本右尾 T 檢定樣本為抽自兩獨立母體，且其兩母體變異數（  1 ,  2 ）未知，故需先檢定  1 2. 是否等於 . 2 2 ，其檢定結果使得. 立. 2. 2. 治政 T 分配之自由度有所不同，而該檢定之假設建立、大. 拒絕域、檢定統計量和決策法則如下所述：. ‧ 國. 學 ‧. H 0 : u1  u 2  d 0. y. Nat. H 1 : u1  u 2  d 0. sit. 1. 假設建立. n. al. er. io. u1 為第 1 個母體的平均數， u 2 為第 2 個母體的平均數。. 2. 拒絕域（顯著水準為  下）. Ch. engchi. 2 2 (1) 若  1 =  2 ，則 C  t | t  t ( n1  n2  2. i n U. v. 2 2 (2) 若  1   2 ，則 C  t | t  t (v ). s12 s 22 2  ) n1 n2 其中 n1 為第 1 組樣本的個數， n2 為第 2 組樣本的個數， v  2 ， s1 2 s 22 2 ( ) ( ) n1 n  2 n1  1 n2  1 (. s12 為第 1 組樣本的標準差平方， s22 為第 2 組樣本的標準差平方。. 25.

(31) 3. 檢統計量. ( n1  1) s12  ( n2  1) s22 , s  n1  n2  2 1. x1  x2  d 0. (1) 若  =  ，則 t  2 1. 2 2. 1  n1 n2. sp. (2) 若  1   2 ，則 t  2. 2. 2 p. x1  x2  d 0 s12 s22  n1 n2. 其中 x1 為第 1 組樣本的平均數， x2 為第 2 組樣本的平均數。 4. 決策法則. 政治大. 在顯著水準  之下，此檢定之決策法則為：當 t  C 時，則拒絕虛無假設 H 0 。. 立. (二) 配對樣本雙尾 T 檢定. ‧ 國. 學. 樣本為抽自兩相關母體，該檢定之假設建立、拒絕域、檢定統計量和決策法. Nat. y. ‧ H 0 : u1  u 2  d 0. io. H 1 : u1  u 2  d 0. n. al. Ch. engchi. sit. 1. 假設建立. er. 則如下所述：. i n U. v. 其中 u1 為第 1 個母體的平均數， u 2 為第 2 個母體的平均數。 2. 拒絕域（顯著水準為  下）   C  t | t  t  ( n  1) or t  t  ( n  1)  2 2  . 其中第 1 組樣本和第 2 組樣本的個數為 n。 3. 檢定統計量. t. d  d0 sd / n 26.

(32)  其中 d . n i 1. n. di.  . n i 1. ( xi  y i ). ,， s. n. 2 d.  . n i 1. (d i  d ) 2 n 1. ，. xi 為第 1 組樣本的觀察值， yi 為第 2 組樣本的觀察值。 4. 決策法則在顯著水準  之下，此檢定之決策法則為：當 t  C 時，則拒絕虛無假設 H 0 。 (三) 變異數分析變異數分析是將兩母體平均數的比較拓展到 K 個母體平均數的比較之統計方法，步驟是將樣本的中的總變異分解為各種處理所引起的平方和，然後將各平. 政治大. 方和處以自由度，化成變異數，在取成 F 統計量，再根據 F 統計量以檢定各處. 立. 理間是否有顯著性之差異，此統計方法名義上為變異數分析，但此為檢定兩個或. ‧ 國. 學. 三個以上母體平均數是否相等的方法。. ‧. 一般我們在考慮ｋ個獨立的常態分配具有未知平均數分別為 1 ,  ,  k ，但未. sit. y. Nat. 知變異數均為  2 。現在想檢定 k 個平均數是否相等，即檢定虛無假設 H 0 ：. er. io. 1   2     k   ，對立假設 H 1 ： 1 ,  2 ,  ,  k 不全相等，其中  表在 H 0 下，. a. n. v. l C 1 ,  2 ,  ,  k 的共同未知值。為了要對這些假設作檢定，必須分別從每個分配中 ni. hengchi U 抽出一組隨機樣本。令 X , X ,  , X 代表從 N  ,  ， N  ,  ，．．， N  ,   2. 1. 2. k. 1. 2. 2. 2. k. 中抽出的一組樣本，隨機樣本及樣本平均數，如表 3-2 所列，其中 n1    nk  n ，. 1 k ni 1 X ..    X ij 和 X .i.  n i 1 j 1 ni. ni. X. ij. ， i  1,2, , k 。. j 1. 27.

(33) 表 3-1 隨機樣本及平均數樣本數. 平均數. X1 ：. X 11. ．．．. X kn1. X 1.. ．．．. ．．．. ．．．. ．．．. ．．．. Xk ：. X k1. ．．．. X knk. X k.. 總平均數. X ... 為了決定檢定的拒絕域，我們先將合併樣本的變異數分子的平方和分成兩部份，這個平方和的形式為 SST. 政 +治SSW，其中，大. = SSB. 立. SST     X ij  X   ， k. 總平方和. ni. 2. ni. 2. ‧. i 1 j 1. SSB   ni  X i   X   。 k. 2. y. Nat. 組間平方和. SSW    X ij  X i   ， k. i 1. sit. 組內平方和. 學. ‧ 國. i 1 j 1. al. n. F. er. io. 故 F 統計量可以寫成. v. SSB SSW MSB ，其中 MSB  和 MSW  ， MSW nk k 1. Ch. engchi. 且變異數分析表如表 3-3 所示。. i n U. 表 3-2 變異數分析表項. 目平. 方. 和自由度. 母體間. SSB   ni  X i   X  . 母體內. SSW    X ij  X i  . n-k. 合計. SST     X ij  X  . n-1. k. 2. k-1. 均方和 MSB . i 1. k. ni. ni. SSB k 1 F. 2. i 1 j 1. k. F 值. 2. i 1 j 1. 28. MSW . SSW nk. MSB MSW.

(34) 因此，多個平均數相等的檢定資訊，可以依變異數分析的算結果，結合. 1 ,  2 ,  ,  k 全部相等的檢定問題與檢定方法的方式判定拒絕 H 0 ，如表 3-3 所示。表 3-3 變異數分析檢定表假設檢檢定問題. 檢定統計量.  n X. i.  X   /( k  1). ij.  X i  /( n  k ). k. H 0 ： 1   2     k. F. H 1 ： 1 ,  2 ,  ,  k 不全相等. 二、 RFM 分析. i. 2. i 1 ni k.   X. 危險域. F  F k  1n  k . 2. i 1 j 1. 立. 政治大. RFM 模型是分析顧客價值最常運用的方法之一，然而其作用並不局限於. ‧ 國. 學. 此，RFM 模型也可基於不同行業特征進行靈活應用。在本研究中，則基於上海市房地產市場交易記錄，通過 RFM 模型考察上海市各家房仲企業的績效表現，. ‧. 並對其進行排名。以下將分別說明學者對 RFM 模型中，最近購買日（Recency）、. y. Nat. n. al. er. io. (一) 最近購買日. sit. 購買頻率（Frequency）與購買金額（Monetary）的定義與資料轉換的處理。. i n U. v. 最近購買日是指顧客對公司有消費行為的最近時間點。將資料庫顧客的資料. Ch. engchi. 依最近購買日排序，把距離現今日期最近購買的顧客交易記錄資料排在最上層，而將資料庫均分為合適的份數，份數越多則每一份所佔比例越少，區分度則更高。假設以 5 等份為例，每一等份相當於整個資料庫的 20%，而最上端等份的資料也就是最接近目前日期的 20%，此編碼為「5」，接近目前日期 20%~40%的等份資料編碼為「4」，以此類推，依序各編碼為「3」、「2」、「1」。最近購買日編碼越大，表示其距離分析日期愈接近，其顧客價值較高，反之，相隔的日期愈遠，顧客愈有可能流失。. 29.

(35) (二) 購買頻率購買頻率是指顧客在公司所設定之特定期間內，向該公司購買產品的次數。衡量購買頻率有多種方法，可以靈活地依照企業產品或服務的類別，找出最適當的衡量方法。在計算出購買頻率後，同樣依序排列並均分為所需份數，現仍以五等份為例，最上端的等份資料為資料庫中次數最多的前 20%，編碼為「5」，依序各編碼為「4」、「3」、「2」、「1」，編碼越大代表購買頻率越高。購買頻率高的顧客有較強的連續交易意願，回應率、忠誠度和顧客價值也都相對較高。值得一提的是，同樣作為顧客價值的衡量標準，最近購買日的效果會優於購買頻率。舉例. 政治大動後，最近購買日編碼為「5」的顧客，相較於購買頻率編碼為「5」的客戶，表立. 來說，對於最近購買日與消費頻率這兩項，獲得相同編碼的顧客，在進行促銷活. 現出更大的回應率。故而 RFM 模型在命名上，將最近購買日放在首位，而不是. ‧ 國. 學. 稱為 FRM 或 FMR 模型。. ‧. (三) 購買金額. y. Nat. 購買金額是指顧客在公司所設定之時間內，對該公司所支出的總金額。根據. er. io. sit. 消費金額將交易資料依序排列後進行均分，仍以五等份為例，總消費金額最多的前 20%顧客編碼為「5」，同樣依序編碼為「4」、「3」、「2」、「1」。編碼越大代表. al. n. v i n 購買金額越高，則顧客的購買能力越強，其價值也越高。相對而言，購買能力強 Ch engchi U. 者比購買能力弱者，更有可能再次消費。(羅巧芳、吳信宏、張恩啟、鄭易英， 2008）。. 30.

(36) 第肆章實證分析本章於第一節針對上海市房屋交易之時間、區域、房屋類型、房仲企業的交易次數以及交易金額資料，進行探索性分析；其次，於第二節中，先對上海市的十七個轄區進行劃分，而後再基於不同的劃分地區，進行房屋交易單價的變異數分析，並且予以敘述說明；然后，於第三節中，以各家房仲企業為研究對象，先後對上海市整體、不同區域、不同房屋類型的房屋交易金額與次數，進行 RFM 分析；最後，於第四節中，基於 RFM 的分析結果，對排名較好的房仲企業之經營特點進行深入探究。. 第一節探索性分析一、交易時間之分析. 立. 政治大. ‧ 國. 學. 我們先將上海房屋交易資料，依照月份整理，做出次數分配表與長條圖。. 4月 5月. al. 17,599. Ch. 13,957. e12,117 ngchi U. sit. y. 交易次數百分比. er. 10,142. n. 3月. io. 2月. 12,756. ‧. 1月. 交易次數. Nat. 月份. 表 4-1 上海各月份交易次數分配. v ni. 8.4% 6.7%. 11.6% 9.2% 8.0%. 6月. 10,163. 6.7%. 7月. 10,098. 6.6%. 8月. 10,876. 7.2%. 9月. 10,444. 6.9%. 10 月. 21,884. 14.4%. 11 月. 22,063. 14.5%. 12 月. 12,756. 8.4%. 資料來源：本研究整理。. 31.

(37) 政治大. 資料來源：本研究整理。. 立. 圖 4-1 上海各月份交易次數分配圖. ‧ 國. 學. 如圖 4-1 結果所示，從 2014 年各月交易次數可以看出，10 月與 11 月為交易次數最多的月份，兩個月的交易總次數約佔全年的百分之三十，為房地產交易最. ‧. 為熱絡的時期。有兩點原因促成這一現象，一方面，中國大陸房市素有“金九银. sit. y. Nat. 十”的說法，即秋季為房地產傳統的銷售旺季。因為接近年底，公眾的消費意識. al. er. io. 抬頭，購房需求增加，而房地產商也常在此時推出新的樓盤，並配合優惠措施，. v. n. 故而呈現出房地產市場火熱的景象。另一方面，2014 年 9 月 30 日，中國人民銀. Ch. engchi. i n U. 行與中國住房和城鄉建設部，共同提出了針對房地產行業的 930 專案，其中包括解除限購、降低首付比例等利多政策，因而極大地推動了 2014 年底房地產市場的上漲。. 二、交易區域之分析上海市下設十七個轄區，分別是奉賢、松江、金山、長寧、青浦、虹口、徐匯、浦東、崇明、普陀、閔行、黃浦、楊浦、閘北、嘉定、靜安、寶山，每個區域房地產交易熱絡程度、交易房屋類型與交易金額都不盡相同。因此想要瞭解上海房地產的情形，首先就應該分區域瞭解房地產交易的狀況。. 32.

(38) （一）交易次數分析因而在進行統計方法的分析前，我們先行針對上海各轄區 2014 年的交易次數進行整理，而後將各轄區的交易次數繪製成橫條圖，並依交易次數的多寡進行排序，排序結果如圖 4-2 所示。 0. 次數. 31,405 18,754 16,287 10,827 10,183 8,649 8,501 7,931 6,494 5,741 5,729 5,205 4,847 4,191 2,972 2,702 1,681. 政治大. ‧. ‧ 國. 立. 學. 浦東閔行寶山松江普陀嘉定徐匯楊浦長寧閘北金山虹口崇明奉賢黃浦青浦靜安. 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 30,000 35,000. 資料來源：本研究整理。. sit. y. Nat. 圖 4-2 按交易區域分之房屋交易次數比例統計. n. al. er. io. 根據圖 4-2 的結果顯示，年度交易次數最多的為浦東，這個區域的交易次數. i n U. v. 占了上海房屋交易總次數的五分之一，其次為閔行，寶山、松江與普陀區也都有. Ch. engchi. 一萬筆以上的交易紀錄，前五個區域的交易次數即佔上海總交易次數約 60%，而嘉定、徐匯、楊浦、常寧、閘北、金山、虹口、崇明、奉賢區交易次數介於四千至九千之間，交易次數最少的三個區域為靜安、青浦、黃浦，此三個區域的交易次數不到上海總交易次數的 5%。我們將十七個區域的交易次數與佔上海交易總次數百分比整理於表 4-2。表 4-2 上海各區域交易次數與百分比區域. 交易次數. 交易次數百分比. 浦東. 31,405. 20.60%. 閔行. 18,754. 12.30%. 寶山. 16,287. 10.70% 33.

(39) 松江. 10,827. 7.10%. 普陀. 10,183. 6.70%. 嘉定. 8,649. 5.70%. 徐匯. 8,501. 5.60%. 楊浦. 7,931. 5.20%. 長寧. 6,494. 4.30%. 閘北. 5,741. 3.80%. 金山. 5,729. 3.80%. 虹口. 5,205. 3.40%. 崇明. 4,847. 3.20%. 奉賢. 4,191. 2.80%. 黃浦. 2,972. 2.00%. 青浦. 2,702 治政 1,681 大. 1.80%. 靜安. 立. 1.10%. 資料來源：本研究整理。. ‧ 國. 學. （二）平均交易單價、面積與總價分析. 房地產除了與地區有所關聯之外，價格和面積也有很大的影響，因此整理上. ‧. 海各個區域之平均交易單價、平均交易面積、平均交易總價，如表 4-3 所示，並. sit. y. Nat. 依照前述三項之數值高低進行排序，如圖 4-3 至圖 4-5 所示。. 松江. al. 平均面積(m2). 平均單價(元). n. 奉賢. io. 區域. er. 表 4-3 上海各區域房地產平均單價、面積與總價. C11,160.9 hengchi U 14,884.7. v n i 96.1. 平均總價(元) 1,010,777.4. 108.9. 1,627,186.3. 金山. 7,159.6. 83.2. 600,618.9. 長寧. 31,157.0. 90.6. 3,037,957.0. 青浦. 13,995.0. 109.9. 1,761,126.7. 虹口. 26,911.5. 71.4. 1,980,086.7. 徐匯. 32,258.5. 75.3. 2,504,005.5. 浦東. 22,945.0. 90.4. 2,085,286.5. 崇明. 5,207.5. 63.3. 364,109.2. 普陀. 24,473.8. 74.4. 1,897,855.7. 閔行. 19,673.5. 92.1. 1,826,047.7. 黃浦. 37,835.2. 92.7. 3,890,326.2. 楊浦. 26,416.0. 67.9. 1,817,115.4. 34.

(40) 閘北. 25,128.0. 69.2. 1,775,002.0. 嘉定. 14,632.9. 85.9. 1,242,153.0. 靜安. 40,404.8. 80.9. 3,297,740.5. 寶山. 17,393.8. 77.9. 1,328,064.8. 資料來源：本研究整理。. 政治大. 立. Nat. sit. 圖 4-3 上海市十七區平均交易單價. y. ‧. ‧ 國. 學. 資料來源：本研究整理。. n. al. er. io. 根據圖 4-3 結果所示，平均交易單價最高的地區為靜安，其次是黃浦，平均. i n U. v. 交易單價最低的是崇明。房價的排名基本符合從上海市核心地區，向外圍偏遠地. Ch. engchi. 區逐漸降低的規律。而上海市整體的平均交易單價為 21,861 元，有 10 個區域的平均交易單價在此水準之上。. 35.

(41) 資料來源：本研究整理。. 立. 政治大. 圖 4-4 上海市十七區平均交易面積. ‧ 國. 學. 根據圖 4-4 結果所示，黃浦區的平均交易總價接近 400 萬，崇明區的平均交易總價最低僅為 36 萬，上海平均交易總價為 1,885,027 元。. ‧. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 資料來源：本研究整理。圖 4-5 上海市十七區平均交易總價根據圖 4-5 結果所示，黃浦的平均交易總價為約近四百萬，崇明的平均交易總價最低，上海平均交易總價為 1,885,027 元。 36.

(42) 三、房屋類型之分析（一）交易次數分析上海市房屋交易依房屋類型分，主要可分為工廠、公寓、別墅洋房、里弄房、商鋪、新工房與辦公樓等房屋類型。其中里弄房是上海特有的一種住宅樣式，起源於清末的租界，是歐洲聯排式布置與中國傳統三合院格局的結合，現多見於上海的老城區。新工房則是上世紀 70 年代為解决上海住房緊張問題，而興建的一批國有或公有的公寓式住宅，後期多被房主買入產權而私有化。表 4-4 上海房屋類型交易次數分配表交易次數. 201 政治 12,6450大. 工廠公寓. 立. 別墅洋房. 0.3%. 辦公樓. 2,386. 其它. 5,156. Nat. 9,019. 5.9%. 2.5%. n. er. io. Ch. 1.6%. sit. 3,754. 資料來源：本研究整理。. engchi. i n U. v. 資料來源：本研究整理。圖 4-6 上海房屋類型交易次數分配表. 37. 1.4%. ‧. ‧ 國. 學. 470 2,108. al. 83.1% 1.7%. 新工房. 未知. 0.1%. 2,555. 里弄房商鋪. 交易次數百分比. y. 房屋類型. 3.4%.

(43) 由表 4-4 與圖 4-6 結果顯示，上海房地產交易以公寓為主要類型，佔交易紀錄的 83.1%，其次是新工房約 5.9%。除公寓與新工房之外，其餘房屋類型交易次數之和佔交易總次數的約 10%。其中，交易次數最少的房屋類型為工廠與里弄房。（二）平均交易單價、面積分析為了進一步探討，不同房屋類型之平均單價與平均面積之關係。我們將統計結果總結於下表 4-5，並據此繪製統計圖，如圖 4-7 所示。表 4-5 上海房屋類型交易次數分配表平均單價治政 6,219.3大. 房屋類型工廠. 立. 公寓. 平均面積 1,304.0. 別墅洋房. 23,953.3. 233.0. 里弄房. 31,613.0. 商鋪. 16,262.9. 新工房. 23,150.1. 辦公樓. 18,800.5 25,460.9. al. n. 資料來源：本研究整理。. Ch. 54.8. sit. 5,544.1. 71.7. y. 124.4. er. io. 未知. Nat. 其它. engchi. i n U. v. 資料來源：本研究整理。圖 4-7 上海房屋交易類型之平均單價與面積 38. 68.1. ‧. ‧ 國. 79.3. 學. 21,627.3. 95.4 159.1.