| 标题 | 房价影响因素的灰色关联度分析 |
| 范文 | 摘要：以南宁市2000-2013年商品房价格、地价、居民人均可支配收入、GDP、房地产投资、贷款利率等相关数据为基础，通过灰色关联度分析指出：当前，居民人均可支配收入与地价是与南宁市房价关联度最高的两大要素，而GDP、房地产投资、贷款利率与南宁市房价关联度较弱，其影响依次递减。可以从提升居民收入和合理配置土地资源等途径缓解当地居民因房价过高而承受的压力。 关键词：南宁市 房价 影响因素 灰色关联度析 1 概述 在我国，住房问题是经济问题，更是影响社会稳定的重大民生问题。因此，研究房价变动的影响因素具有重要现实意义。国内外学者通过大量研究指出，房地产价格波动的影响因素包括：①供求因素。如刚需、投资及投机行为、区位、房产品牌和住房供给结构等。②成本因素。如地价、原材料、税费。③经济因素。主要有收入、人均储蓄、房产的投资等。④人口因素。涉及人口数量、年龄结构、家庭结构等方面。⑤金融环境。贷款利率、货币汇率、经济发展水平、居民金融资产规模等决定居民的住房支付水平。⑥心理因素。供需双方对住宅价格的预期、居民提前消费等会在房价上有所体现。⑦租赁因素。租金、空置率会间接影响房价。⑧宏观调控。国家的住房政策、土地政策、税收政策是房价变动的关键因素。[1]-[3]但是，目前对房价的研究存在两大共性：一是定性和非实证分析较多，对各种影响因素的影响机理、影响程度等，较少有定量的分析研究。二是对宏观区域的研究较多，而对微观层面的研究略显不足。本文以灰色关联分析为研究方法，以2000-2013年南宁市与商品房价格相关数据为基础，对房地产价格的各种影响因素进行相关度比较分析，从而找出影响房价变动的主要因素，为有效调控房价提供指导。 2 灰色关联分析的应用及基本步骤 2.1 灰色关联分析的应用 在多因素相关性分析中，灰色关联度分析是根据各因素变化曲线几何形状的相似程度，来判断因素之间关联程度的方法。它通过对动态过程发展态势的量化分析，完成对系统内时间序列有关统计数据几何关系的比较，求出参考数列与各比较数列之间的灰色关联度。与参考数列关联度越大的比较数列，其发展方向和速率与参考数列越接近，与参考数列的关系越紧密。灰色关联度分析在社会经济领域，国民经济各部门投资收益、区域经济优势分析、产业结构调整等社会经济领域应用广泛，并且应用效果良好。[4]该方法弥补了采用数理统计作系统分析所导致的缺憾。它对样本量的多少和样本有无规律都同样适用，而且计算量小，不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况。 2.2 灰色关联分析法的基本步骤 灰色关联分析法的具体分析步骤如下 ①确定分析数列。这里，反映系统行为特征的数据序列，称为参考数列，为应变量。影响系统行为的因素组成的数据序列，称比较数列，为自变量。设参考数列为x0=（x0（1），x0（2），…x0（n）），比较数列为x1，x2，…，xk，类似参考序列的表示方法，比较数列为可记为x1=（x1（1），x1（2），…x1（n）），…，xj=（xj（1），xj（2），…xj（n））等。 ②变量的无量纲化处理。因系统中各因素列中的数据大多量纲不同，不便比较或直接比较难以得到正确的结论。因此，作灰色关联度分析一般都要进行数据的无量纲化处理。 ③计算关联系数。x0（k）与xi（k）的关联系数计算公式： ξi（k）= ■（1） 记Δi（k）=x■（k）-x■（k），■（Δi（min））=min（■x■（k）-x■（k）），■（Δi（max））=max（■x■（k）-x■（k））， 则有ξ■（k）=■ =■（2） 以上ρ称为分辨系数。一般ρ的取值区间为（0，1），具体取值可视情况而定。当ρ≤0.5463时，分辨力最好，通常取ρ=0.5。 ④计算关联度。因为关联系数是比较数列与参考数列在各个时刻（即曲线中的各点）的关联程度值，所以它是一个数列，而信息过于分散不便于进行整体性比较。因此有必要将各个时刻（即曲线中的各点）的关联系数集中为一个值，r（x0，xi）简记为ri。 关联度ri公式： ri=■■ξ■（k），k=1，2，…，n.（3） 即求以上各数列平均值，作为比较数列与各参考数列间关联程度的数量表示。 ⑤进行关联度排序。关联度按大小排序，例如，如果r1 3.1 分析指标的的选取与数据来源 本文考察期为2000-2013年，选取的要素指标以南宁市为基础，共有六个：①x0（商品房成交均价/元）；②x1（商品房地价/元）；③x2（GDP收入/亿元）；④x3（城镇居民人均可支配收入/元）；⑤x4（房地产开发投资/亿元）；⑥x5（五年以上银行贷款利率%）。各指标具体情况如下表： 表1 2000-2013南宁市房价及房价影响因素的年度数据统计表 ■ 数据来源：上表2000-2013年房价数据来源于历年《南宁统计年鉴》、广西新闻网等。地价数据查询中国土地勘测规划网的中国城市地价动态监测系统得来。城镇居民人均可支配收入、房地产开发投资数据来源于历年南宁市统计局《南宁市国民经济和社会发展统计公报》。贷款利率为中国人民银行同期利率，少部分年份年内有利率调整的，作了平均化处理，因此并不完全与银行实际利率一致。 3.2 数据灰色关联分析 3.2.1 确定分析数列。根据表1，设参考数列为： x0=（x0（1），x0（2），…x0（n））=（x0（1），x0（2），…x0（14））=（2105，2229，2375，…，7926）；同理可得各参考序列： x1=（x1（1），x1（2），…x1（n））=（x1（1），x1（2），…x1（14））=（865，917，…，1957）；x2=（x2（1），x2（2），…x2（14））=（294.30，304.90，356.00，…，2803.54）；x3=（x3（1），x3（2），…x3（14））=（7448， 7906，8796，…，24817）；x4=（x3（1），x4（2），…x4（14））=（38.91， 55.58，23.88，…，416.37）；x5=（x5（1），x5（2），…x5（14））=（6.21，6.21，5.76，…，6.55）。 3.2.2 对上述变量作无量纲初值化处理。初值化是无量纲化处理的常用方法之一。它是把序列第一个数据除以该序列所有数据，得到一个新数列。以上数据经初值化处理（保留3位小数），得到如下简化数据组： x0=（1，0.944，0.863，0.856，…，0.266）； x1=（1，0.943，0.877，…，0.442）； x2= （1，0.965，0.827，…，0.105）； x3=（1，0.942，0.847，…，0.300）； x4=（1，0.700，1.629，…，0.093）； x5=（1，1，1.078，…，0.948） 3.2.3 计算关联系数： 可分三步计算xi与x0的关联系数。①求差序列。各个时刻xi与x0的绝对差如下表： ②求两级最小差与最大差。由上表可求出■（■x■（k）-x■（k））=0，■（■x■（k）-x■（k））=0.766， ③计算关联系数将数据代入关联系数计算公式（2），得xi（k）=■=■（4） 令i=1，把K=1，2，3…14分别代入（4）式，可得到关联系数xi（k）在各个时刻的值的集合： x1=（x1（1），x1（2），x1（3），…x1（14））=（1，0.997，0.965，…，0.685） 同理可求得： x2=（x2（1），x2（2），x2（3），…x2（14））=（1，0.948，0.914，…，0.704） x3=（x3（1），x3（2），x3（3），…x3（14））=（1，0.995，0.960，…，0.918） x4=（x4（1），x3（2），x3（3），…x3（14））=（1，0.610，0.333，…，0.689） x5=（x5（1），x5（2），x5（3），…x5（14））=（1，0.872，0.640，…，0.360） 以上关联系数数据多，信息过于分散，不便于比较，可将各个时刻关联系数集中为一个值r（x0，xi），简记为ri。根据公式（3）作平均值得： r1=■■ξ1（k）=0.848，r2=■■ξ2（k）=0.675，r3=■■ξ3（k）=0.916，r4=■■ξ4（k）=0.614，r5=■■ξ5（k）=0.568。即r3？酆r1？酆r2？酆r4？酆r5。它表明，所选的几个要素中，与南宁市房价关联度自高至低的排序为：城镇居民人均可支配收入？酆商品房地价？酆GDP收入？酆房地产开发投资？酆五年以上银行贷款利率。 4 结论 4.1 房价影响因素是复杂多样的，其中有些可以定量分析，但大多会因为资料的缺失或不可测量性只能进行定性分析。房价是多种因素综合作用的结果。 4.2 不同地方房价影响因素对房价的影响程度排序可能是不同的。对南宁市房价而言，居民人均可支配收入、商品房地价与房价的关联度分别为0.916和0.848，说明其这两者与房价上涨的关联性极强。十几年来，南宁市人均可支配收入的增长，增强了人们住房购买的支付能力。而长期以来，招拍挂的国有土地使用权有偿出让方式造成土地取得成本激增，客观上导致房地产开发成本增加，进而推高了房价。以上两个因素可以较大程度地从供需角度解释南宁市房价升高的原因。此外，GDP、房地产开发投资、贷款利率与南宁市房价关联度较弱，其影响依次递减。 4.3 从2000-2013年南宁市房价走势与城市房地产需求的持续性增涨来看，未来南宁市商品房价格上升是大势所趋，政府调控措施可以抑制房价上升幅度，但上涨趋势不可避免。为了避免因房价上涨过快而影响当地经济可持续性发展，政府应加大以行政手段为主的调控力度。为此要适度增加土地供应量，缓解土地供需矛盾；增加经济适用房和廉租房的供应；抑制商品房投机行为、提高房价透明度，防止房地产商的暴利等。当然，抓住南宁建设区域性国际金融中心的机遇，努力提升居民收入水平，也是解决居民居住问题的重要途径。 4.4 从全国来看，影响房价变动的因素复杂多样。地价是房价连年上涨的一个重要因素，其根源是地方政府对土地财政的过分依赖。这是1994年分税制改革后，财权过分集中在中央政府，地方的财权和事权不对称，政府以土地使用权出让为财源的结果。要彻底解决此问题，应改变地方政府单靠土地出让金和房地产税收为主要财政收入的现状，应该尽快开征物业税。此外，根据各地实际，综合运用经济、法律、行政等手段对房地产市场进行调控，是保证房价趋于合理的必要措施。 参考文献： [1]黄厚霞，侯莉颖.房价影响因素综述[J].中国房地产（下半月刊学术版），2011（7）：39-43. [2]朱仁友，李菊满.房价与地价关系的实证分析及相关政策建议——以南宁市为例[J].广西大学学报（哲社版），2011（12）：24-28. [3]黄安永，周林，郑明标.从利率、周期、房价的变化看房地产走势[J].东南大学学报（哲社版），2010（1）：31-35. [4]晋宗义，李璐，童金萍.粮食安全问题研究——以安徽省为例[A].全国大学生统计建模大赛论文，2009.12. [5]赵丽丽，焦继文.房价影响因素的灰色关联度分析[J].统计与决策，2007（23）：74-75. 课题项目：本文为广西哲学社会科学规划2013年度研究课题“广西房地产市场与城市经济协调发展研究”阶段性成果，课题批准文号：13CJY003。 作者简介：唐朝光（1975-），男，广西全州人，广西经济管理干部学院讲师，硕士，从事土地资源管理理论研究。 |
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