旅游房地产估价研究

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②“两税一费”及地方附加费=年有效毛收入×5.65%=53.67（元/㎡） 注：依据《营业税税目税率表》等，营业税税率为5%，城市维护建设税税率为7%(城区5%、其他地区1%)，教育费附加征收率为3%，地方教育附加征收率为2%。营业税及附加综合税率为5.65%

③管理费=年有效毛收入×2%=19（元/㎡）

注：参照聊城市房屋管理的一般水平,取年有效毛收入的2%。 ④维修费=重置价值×2%=2550×2%=51（元/㎡）

注ⅰ：参照聊城市房屋维修的一般水平，取重置价值的2%；

注ⅱ：根据估价对象的实际情况（不考虑土地因素），参照《山东省建筑工程价目表》（06版）及《山东省建筑工程消耗量定额》，确定建筑物部分的重置价值按2550元/㎡计。

⑤保险费=重置价值×2‰=2550×2‰=5.1（元/㎡）

注ⅰ：参照聊城市房屋所投保险的一般水平，取重置价值的2‰; 注ⅱ：与④的注ⅱ相同。

年运营费用为上述五项之和，为242.77（元/㎡） （3）年净收益

=年有效毛收入－年运营费用=949.98 -242.77 = 707.21（元/㎡） 3、确定报酬率（Y）：

报酬率=安全利率+风险调整值，根据目前存款利率和风险调整值的有关资料，参考现行银行存、贷利率（一年期定期整存整取的存款利率为3.25%、一年期短期贷款利率为6%），考虑同类物业的投资风险、估价对象具体情况并结合估价人员经验等，考虑同类物业的投资风险、估价对象具体情况并结合估价人员经验等，经综合测算，确定报酬率为6%。

4、确定收益年限（t）：

估价对象正在建设中，其占用范围内的商业用地法定最高使用年期为40年，确定估价对象尚可收益年限为40年。

5、选用适宜的计算公式求出收益价格：

根据估价对象的具体情况，结合高唐县房地产市场现状，同时注重预期风险的考虑，在估价时对预期不确定的收益或升值因素予以适当考虑，则收益法选择有限年，净收益按一定比率逐年递增（此次评估中确定该比率为2%），报酬率不变的收益法公式：

V?A?1?gt?)??1?(Y?g?1?Y?

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其中：V——房地产在估价时点的收益价格 A——房地产的未来第一年净运营收益 Y——房地产的报酬率（资本化率） g——净收益逐年递增的比例 t——房地产的收益年限

V=[707.21/（6%-2%）]{1-[（1+2%）/（1+6%）]40 } =13885（元/㎡）

（三）、确定估价对象价格：

综合考虑该估价对象的情况，为了充分反映房地产市场状况，以收益法为主、市场法为辅，综合确定的结果较为符合客观实际情况，故取比准价格(V1)的权重为40%、收益价格(V2)的权重为60%，将两种估价方法估价结果的加权平均则有：

Va′= V1×40%+ V2×60%

=17437×40%+13885×60% =15306元/㎡（取整） 估价结果

估价人员根据估价目的，遵循估价原则，按照估价程序，结合估价经验，在实地勘察、全面分析影响该房地产价格因素的基础上，以国家有关房地产估价的法律、政策和贵公司所提供的证件、资料为依据，对影响估价对象价格的因素作了综合分析，并选用适宜的估价方法，对估价对象在估价时点的客观合理价值进行了认真的评定、估算，确定估价对象在估价时点2012年10月16日的公开市场基准单价为15306元/平方米。

4市场法的新运用——旅游人次与相应房价的关联性分析

在进行具体的资产评估工作时，在可能的前提下常常采用两种不同的方法评估同一委估对象，并对两种评估结果赋以不同的权重来确定委估对象最终的市场价格，以此来更好地保证结果的准确、客观、公正性。于此依照此思路，在市场法的理论思想指导下，选取基于相同影响因素的两种不同方法对聊城市古城区四条商业大街的房地产价格进行预测，以求更客观、合理地预测出委估对象的市场价格。

4.1利用回归分析法来预测委估对象的市场价值

回归分析预测法就是从各种经济现象之间的相互关系出发，通过对与预测对象有联系的现象变动趋势的分析，推算预测对象未来状态数量表现的一种预测方法，即研究某一个随机变量（因变量）与其他一或几个变量（自变量）之间的数量变动关系，由回归分析求出的关系式（即数学方程式）通常称为回归模型（或称回归方程）i。该方法是在分析经济现象中自变量与因变量的相互关系的基础上，建立起变量之间的回归方程，并将其作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化来预测因变量是怎样变化的并得出预测结果，因此，这是一种重要的市场预测方法，也是一种行之有效的、实用价值较高且比较确切的常用预测法。当我们欲对市场现象的未来发展状况进行跟进和水平进行预测时，若能将影响市场变化的主因找到，且能取得相应的实用性较强的数据资料，就可以采用回归分析的方法进行预测。

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4.1.1利用回归分析法进行测试的步骤及假设

根据回归分析预测法的具体测算过程本文的具体测算步骤如下：

1.根据本文研究内容将预测目标定为委估对象在2012年10月16日的市场价值，通过笔者的实际调查和资料查阅，寻找与预测目标的相关影响因素，并从中选出主要的影响因素。本次预测中假定自变量为旅游人次及其相关因素，因变量为委估对象的市场价值。

2.建立多远线性回归预测模型，依据自变量和因变量相应的历史统计数据资料进行测算，并在此基础上建立回归分析的方程。

3.对回归方程进行具体的分析，回归分析是对具有因果关系的影响因素（自变量）和预测对象（因变量）所进行的数理统计分析处理，只有当变量与因变量确实存在某种关系时，建立的回归方程才有意义ii。因此，作为自变量的旅游人次因素与作为因变量的委估对象是否有关以及是怎样的相关程度，并判断这种相关程度的把握程度，将是本章节进行回归分析要解决的问题。根据进行相关性分析的一般方法，本文拟采用相关系数的大小的方法来判断自变量旅游人次因素与因变量委估对象之间的相关程度。

4.检验回归预测模型，计算预测误差，将本文设立的回归模型进行检测，以确定其是否可用，是否适合适用于实际情况的预测。

5.根据回归模型计算出预测值，利用建立好的回归预测模型来计算预测值，并对预测值进行相应的综合分析，并确定最后的预测值。

理论假设：位于旅游景区的商用房地产的市场价值，主要受交通、自然资源的禀赋程度与人文环境三方面的影响，因此景色优美、交通便捷、设施齐全、旅游产品丰富的景区往往容易成为人们进行休闲度假的首选目标。近年来随着城市景点质量的不断提升，生活品质的逐步提高，市民对于与旅游联系呈较为密切关系的生态环境，交通因素与人文氛围也有着新的认识和感受。因此位于旅游景点附近的以为旅游人口提供主要服务的房地产价格通常会受到该景区吸引的游客量的影响，而旅游景点的旅游人次也通常是该景点质量的高低的综合表现指标，依据供求理论，旅游人流量较高的景点其周边为旅游业提供服务的商用房地产价格也会上涨，这与现实中的表现情况也是相符的。因此可以提出以下假设：在景区具有相近的交通便捷度、相近的宏观资源禀赋程度和相同的政策支持度的前提下，景点附近的房价与该景点的旅游人次呈正相关关系，即景点旅游人次越大，那么该区域的旅游房地产的价格会越高。

4.1.2回归分析法的具体测算过程

为评估山东省聊城市古城区四条商业大街的旅游房地产的价格，根据前文进行的假设，笔者通过实际调查的形式在聊城市旅游局和聊城市古城保护与改造有限责任公司搜集到了当地近年的旅游人次的相关数据。市场比较法是资产评估业务中常用的基本方法之一，在其理论依据替代原则的指导下，选取了位于聊城市的较有代表性的26个景点2012年的旅游人次，年均增长率，和景点附近5公里以内的以旅游服务为目的房地产市场价格等相关数据，并将位于这26个景点的房地产与委估对象进行了对比，进行了在建筑结构、交易时间、宏观环境等方面的初步的系数调整进而得出修正后的价格，相关数据详见表一。

表一：聊城市的主要景点及其游客量和相应房价的数据表 景点名称 鲁西北县委纪念馆 武训祠（阳谷） 泉林纸业（高唐） 莘县联合国2606项目平原森林生态旅游区 年旅游人次 增长率 市/县 房价 1 1.5 2 1.2 0.26 0.237 0.253 0.29 1 0 0 0 5019 5349 6059 5026 www.dianjinren.com

凤祥工业园（阳谷） 舍利宝塔（临清） 清平镇生态旅游区 阳谷文庙景区（阳谷） 中华海棠园 古沙洲森林公园（临清） 临清葡香园（临清） 中国阿胶博物馆·东阿阿胶养生文化苑 闫庄民俗旅游村 海会寺 堂邑民俗旅游区 东阿鱼山曹植墓景区（东阿） 聊城植物园 姜堤乐园 中华第一梨园（冠县） 鱼邱湖旅游区（高唐） 景阳冈·狮子楼旅游城（阳谷） 天沐·江北水城温泉度假村 时风工业园（高唐） 傅斯年纪念馆 山陕会馆 光岳楼 6 10 10 9.5 11 12 16 28 25.5 21 61 76 91 66 75 72 88 130 100 142 161 180 0.178 0.156 0.122 0.118 0.137 0.08 0.125 0.112 0.15 0.079 0.09 0.08 0.071 0.069 0.065 0.066 0.069 0.078 0.053 0.13 0.13 0.12 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 0 1 0 1 1 1 6721 8531 8788 7899 8792 8617 9077 10072 9022 8789 11023 10577 12075 9557 9667 9579 11000 13693 12356 15000 15589 15675 为检验前面所作的假设，在此将景区房地产的价格(Y)作为被解释变量，以景区旅游年旅游人次X2及各景点年均增长率X3作为解释变量，由于市县的经济差距的存在，在此引入虚拟变量X1以平衡房价在市县经济水平上的差距，设B1、B2、B3、B4为回归系数，建立回归模型如下:

Y=B1*X1+B2*X2+B3*X3+B4 原始结果计算结果

n = 1.580170108322836e+004 简化结果计算结果

n1 = 1.580158000000000e+004 ymin = 1.396053081564660e+004 ymax = 1.764262918435340e+004 r^2=0.9135

4.1.3回归分析法的测算结果

将前文程序中的运行结果整理分析，详见表二。 表二：多元线性回归分析结果 因变量 自变量 常数 X1 X2 Y 系数 0.048214436130617 0.004342063659322