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40;解释等相关理论被建立起来了.上世纪60年代的Griliches[4]利用Hedonic方法编制了汽车产业的价格指数.随着技术的发展特征理论逐步完善,美国学者Lancaster(1966)提出的特征消费理论,又被称为Lancaster偏好理论.与萨缪尔森等经济学家在考察偏好和效用时从个体行为出发的做法不同,Lancaster从产品的差异出发,分析了构成产品的基本"元素"空间,认为对产品的需求并不是基于产品本身,而是因为产品所内含的特征,并且认为商品(特别是像住宅,汽车和劳动力这样的异质商品)具有一系列的特征,这些特征结合在一起形成影响效用的特征包,商品是作为内在特征的集合来出售的.家庭购买和使用这些商品,把它们转化为效用,效用水平的高低取决于商品所包含的各种特征的数量和质量.美国经济学家Rosen[5]等学者扩展了Lancaster理论,其将竞价理论融入到Lancaster特征消费理论中,就商品特征提出了特征供需均衡模型.在完全竞争市场条件下,Rosen以消费者效用最大化和生产者利润最大化作为目标,从理论上分析了异质性产品市场的短期均衡和长期均衡,为特征价格理论的建模,特征价格函数的估计奠定了基础.在国内,根据所搜集的文献,王力宾[6]是中国较早将特征价格法应用到实践中来的学者,他将特征价格法运用到房地产价格分析研究中,温海珍,贾生华(2004)连续发表三篇论文定量分析房地产属性对房地产价格的影响,并建立杭州市总体市场和细分市场的特征价格模型.夏祥谦,王力宾[7]在研究汽车特征价格指数时,采用汽车功率,扭矩,最高车速和整备质量作为特征变量,得到特征价格函数,并指出特征价格模型剔除了"异质性"因素,能很真实的反映汽车价格的
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上述学者在计算机这类商品方面做了大量研究工作,为后续研究做了很好的铺垫,但是,我们发现一个共同的存在的问题:大多是根据经验,直接采用适合于其他商品(汽车,住房,轨道交通等)的传统模型的三种形式(简单线性模型,双对数模型,半对数模型)中的一种拟合较好的模型来进行指数编制的研究,比如,雷怀英(2007,2016)在《统计研究》中分别发表的关于质量调整的Hedonic价格指数研究以及关于汽车价格指数研究中的价格模型也是直接选用了半对数模型进行指数编制.这样的经验方式存在几个不足之处(这里指的是值得商榷的地方,更合理的是我们觉得可以进行改进的地方):
(1)不同商品有明显的异质性会导致根据经验的模型不是万能的,
(2)没有很好解决被解释变量的正态性检验,事实上,很多商品价格即使用自然对数变换,仍然不能理所当然地把这些变换后的变量看作为近似正态,所以,上述研究在模型选择上存在一些可改进的地方,
(3)即使有学者在研究特征价格指数时提到了可用Box-Cox变换来选择模型,但是为何要进行变换,也就是对变量的变换必要性即假设检验问题至今没有引入Hedonic模型选择中,
(4)还有一些不足,可能是本文中也可能存在的,需要进一步研究.
模型构建前的准备(一)若干假设
本文从研究的背景以及前辈们对所研究商品的特征指数中的不足出发,我们提出下列假设:
(1)被解释变量即使通过取自然对数变换,仍然可能不满足正态性假定,
(2)在特征价格指数研究中,存在非线性Hedonic模型,
(3)对某些商品的特征价格指数研究的模型选择中,数据变换是必要的,而且变换的假设检验的引入也是必要的,
(4)针对某些商品的Hedonic模型,基于Box-Cox变换所得的非线性Hedonic模型优于传统三种Hedonic模型,并适合用于特征价格指数的编制和经济意义解释.
本文将在编制笔记本电脑特征价格指数的实证性研究中逐一验证上述假设.国外学者Laurice和Bhattacharya(2005)认为在研究美国南加州地区三郡的房价特征价格时,增加二次的及立方的函数形式这样的非线性模型对改善模型的解释程度有相当良好的帮助作用.Griliches(1967)甚至建议可利用Box-Cox转换函数方法,在有关的统计结构下,从这些不同的特征函数形式选出其中一种形式.这建议说明,特征价格函数除了线性关系外,还存在非线性关系.Box和Draper(1969)也证明性的说明了,若在正态分布的线性模型下,采用Box-Cox变换函数后,将使误差得到正确的修正,更有修匀线性模型的效果.RaimondMaurer,MartinPitzer,SteffenSebastian(2004)指出根据所观察的数据得出,Box-Cox变换是确定特征价格函数最恰当的方法,并且在指数形成的基础上,选择特征价格的方程式,应优先考虑Box-Cox模型.因此,以上这些学者的观点说明,我们提出的假设是合理的,我们的研究是具有实际意义的.
(二)数据的来源
根据IT权威中关村在线发布的2016年第一季度中国笔记本市场研究报告用户的关注度状况,第一季度中国市场关注度Hedonic模型的笔记本电脑的特征价格指数的实证研究.
用于构建特征价格指数的笔记本电脑数据来源于中关村在线,太平洋电脑网以及IT主流资讯平台IT168公布的2016年1月至9月的上述13个品牌的报价和相应特征参数.9期数据,共580个样本,其中第一季度176个样本(1月-3月样本数分别为62,56和58),第二季度177个样本(4月-6月样本数分别为54,60和63),第三季度227个样本(7月-9月样本数分别为72,66和89).
(三)特征变量的选择与数据量化处理
构建特征价格指数,首先须选择正确的特征指标,所选特征指标既是笔记本电脑特征的代表,又是消费者较为敏感,能够引起价格变化的指标.因此,我们按照下面三个方面选择特征变量,并对数据进行量化处理.
1,借鉴国内外的研究经验
从国内有关笔记本电脑的特征变量的选择来看,随着时间的推移以及研究侧重点的不同,笔记本电脑特征变量的选择也在不断地发生变化,王晓玲,王力宾(2007)对特征变量的考虑最为全面,他们从基本规格,存储设备,显示屏,外观特征,电池规格,显卡类型,品牌等方面进行了特征变量的选择与组合,选取了处理器主频,内存容量,硬盘容量,重量,电池工作时间,品牌作为特征变量.但是,他们所研究的笔记本电脑样本数据是按年份收集的,时间跨度大,Hedonic模型也是经验性地采用传统模型.
2,根据消费者的喜好
从消费者角度来看,配置,,功能,硬件配置已经成为制约消费的最大因素,有近36%会看重笔记本电脑的配置.由于笔记本电脑的功能扩展能力较强,因此功能因素所占的比例仅占13%.而着重笔记本电脑的款式和售后服务的消费者各占4%,只有极个别消费者重视笔记本电脑的产地.14.1英寸屏幕大小是笔记本市场主流需求趋势,获得65.6%的关注比例,2笔记本关注度最
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