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【摘要】本文在对房地产市场需求影响因素分析的基础上,选取了商品房销售价格、人均GDP、城镇居民人均年收入、人口规模、城乡居民储蓄存款年底额、城镇人均居住面积等6个因素来对影响长沙市房地产市场需求的因素进行灰色关联度分析。研究结果可为政府和开发商制定决策提供参考。
【关键词】影响因素 房地产市场需求 灰色关联度 长沙市
一、综述
近几年来,由于房地产业的快速发展,国内对房地产的研究日益活跃,对房地产市场的研究也日趋增多。林斗明认为居民收入增加,国家财政和金融状况良好,物价水平稳定,有利于房地产市场的发展,反之,则影响房地产市场的健康发展。谭峻从经济因素、政治因素、环境因素和税务因素四大方面阐述了房地产市场的影响因素。苏召建立房地产市场四象限模型,并分别从国民经济增长、地价、长期利率、政府税收、房地产信贷、城市规划、拆迁安置、政府部门有关房地产开发政策的限制等方面,对影响房地产市场运作的因素进行了分析。宫玉泉从土地供应总量、土地供应结构、土地供应方式和管理政策这4个方面研究了土地供应政策对房地产市场的影响。任萍、宋伟、刘武利用自组织数据挖掘中的DMGH多层次算法建立一个反映房地产销售面积变化的最优复杂性模型,分析影响房地产发展的主要因素。
二、房地产市场需求影响因素的选取
1、选取的原则
影响房地产市场需求的因素很多,在房地产市场需求影响因素的选取中必须遵循以下原则:第一,科学性原则。即选取的影响因素要与研究地房地产市场需求有一定的关联程度。第二,可操作性原则。即在选取因素时有两点要求:一是指标需要的数据和资料要易获取,二是指标易量化。第三,简化性原则。即在因素选取时,在不影响研究分析的前提下,对选取的因素尽可能地简化,满足反映问题的程度即可,避免把问题复杂化。
2、选取的因素
在遵循以上原则的前提下,综合考虑到长沙市经济社会现状、房地产市场状况、居民消费观念等因素,选取以下因素来分析其对长沙市房地产市场需求的影响:商品房销售价格、人均GDP、城镇居民人均年收入、人口规模、城乡居民储蓄存款年底额和城镇人均居住面积等6个指标。
三、房地产市场需求影响因素的灰色关联度分析
1、灰色关联度方法的基本原理
灰色关联分析法是一种比较客观的分析方法,对样本量的多少和样本有无规律同样适用,而且计算量小,比较方便。其基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度判断其联系是否紧密,曲线越接近,相应序列之间的关联度越大;反之则越小。
灰色关联分析法具体步骤为:
(1)设Xi为系统因素,其在序号k上的观测数据为xi(k)(k=1,2,…,n),则称Xi=(xi(1),xi(2)…,xi(n))为因素的行为序列。
(2)灰色绝对关联度计算。称pi=(1+|so|+|si|)/(1+|so|+|si|+|si-so|)为X0与Xi的灰色绝对关联度。
(3)灰色相对关联度计算。称qi=(1+|so′|+|si′|)/(1+|so′|+|si′|+|si′- so′|)为X0与Xi的灰色相对关联度。
(4)综合关联度计算。设?兹∈[0,1],则称zi=?兹pi+(1-?兹)qi为X0与Xi的灰色综合关联度,一般可以取?兹=0.5。
2、实证分析
用灰色关联度分析法对影响长沙市房地产市场需求的因素进行分析,具体的计算过程如下。
根据前面对房地产市场影响因素的分析,长沙市房地产市场需求影响因素Xi如表1所示。
(1)绝对关联度的计算。利用上述公式,设行为序列Xi=(xi(1),xi(2)…,xi(n))的始点零化像为分别计算|so|、|si|、|si-so|并代入公式pi=(1+|so|+|si|)/(1+|so|+|si|+|si-so|)(i=1,2…,6),求出X0与Xi的灰色绝对关联度:
p1=0.7037,p2=0.5181,p3=0.5404,p4=0.5006,p5=0.8753,
p6=0.5091
(2)相对关联度的计算。利用上述公式按照绝对关联度的解法求出其相应的|so′|、|si′|、|si′-so′|(i=1,2…,6),将求得的结果代入公式qi=(1+|so′|+|si′|)/(1+|so′|+|si′|+|si′- so′|),求得:
q1=0.5328,q2=0.5603,q3=0.5439,q4=0.5078,q5=0.6027,q6=0.5253
(3)综合关联度的计算。根据公式zi=?兹pi+(1-?兹)qi计算综合关联度,各影响因素与需求之间的绝对量关系以及各影响因素与需求之间相对变化速率之间的关系同等重要,因而取?兹=0.5,则公式变成zi=0.5pi+0.5qi,因而可以求得各影响因素的综合关联度为:
z1=0.6183,z2=0.5392,z3=0.5422,z4=0.5042,z5=0.739,z6=0.5172
四、结论与讨论
根据上述的计算结果可知,综合关联度z5>z1>z3>z2>z6>z4,即长沙市房地产市场需求影响因素中影响程度由大到小依次为城乡居民储蓄存款年底额、商品房销售价格、城镇居民人均可支配收入、人均GDP、城镇人均居住面积、人口规模。以上结果表明对长沙市房地产市场需求影响最大的是长沙市城乡居民储蓄存款额,影响最小的是长沙市的人口规模。城乡居民储蓄存款额直接关系到消费者的购房能力,因为目前一宗房地产的价格是普通家庭年收入的数倍,居民购房往往要花费家庭若干年的积蓄,只有当储蓄额达到一定的程度时,房地产市场的潜在需求才会变成有效需求。长沙市是一个比较注重消费的城市,居民在吃、喝、玩、乐等方面的花费比较高,存款比较少,长沙市2008年人均城乡居民储蓄存款年底额(17322元)低于中部地区的武汉(23054元)、郑州(22033元)、太原(34390元),仅高于经济相对落后的南昌(15163元)和合肥(13941元)。因此,城乡居民储蓄存款额对长沙市房地产市场需求的影响程度最大。其次是商品房的销售价格,从全国来看,长沙市商品房的价格是不高,在中部地区的省会城市中排在倒数第二,甚至低于处于西部的南宁,然而长沙市的工资收入水平比较低,消费水平却不低,这样导致储蓄难度加大,影响房地产市场的有效需求。因而商品房销售价格对长沙市房地产市场需求的影响也较大。再次,城镇居民人均可支配收入是反映城镇居民购房能力最直接的指标。另外,城镇居民人均可支配收入还影响城镇居民的储蓄能力,进而影响到房地产市场的有效需求。对长沙市房地产的市场影响较小的因素是人均GDP、城镇人均居住面积、人口规模,人均GDP只是反映经济发展程度,间接地反映居民收入水平。城镇人均居住面积、人口规模年均增长速度(城镇人均居住面积6.2%,人口规模1.1%)都远远小于房地产市场需求量的年均增长速度(47%)。因而对长沙市房地产市场需求影响也较小。
本文通过对影响长沙市房地产市场需求的因素进行灰色关联度分析,得出各个因素对长沙市房地产市场影响程度的大小排序,为政府和开发商制定战略决策提供一定的依据,促进长沙市房地产业健康、持续的发展。
【参考文献】
[1] 林斗明:房地产商品属性及市场影响因素[J].经营管理者,1997(5).
[2] 谭峻:影响房地产市场的主要因素[J].中国管理科学(99年理科学学术会议),1999(11).
[3] 苏召学:房地产市场的划分及影响因素分析[J].山东建筑工程学院学报,2001(3).
[4] 宫玉泉:土地供应政策与房地产市场[J].中国物价,2005(7).
[5] 任萍、宋伟、刘武:基于自组织数据挖掘的房地产影响因素分析[J].统计与决策,2005(10).
[6] 刘思峰:灰色系统理论及其应用[M].科学出版社,1999.
[7] 长沙市统计局:长沙市统计年鉴2009[M].中国统计出版社,2009.
【关键词】影响因素 房地产市场需求 灰色关联度 长沙市
一、综述
近几年来,由于房地产业的快速发展,国内对房地产的研究日益活跃,对房地产市场的研究也日趋增多。林斗明认为居民收入增加,国家财政和金融状况良好,物价水平稳定,有利于房地产市场的发展,反之,则影响房地产市场的健康发展。谭峻从经济因素、政治因素、环境因素和税务因素四大方面阐述了房地产市场的影响因素。苏召建立房地产市场四象限模型,并分别从国民经济增长、地价、长期利率、政府税收、房地产信贷、城市规划、拆迁安置、政府部门有关房地产开发政策的限制等方面,对影响房地产市场运作的因素进行了分析。宫玉泉从土地供应总量、土地供应结构、土地供应方式和管理政策这4个方面研究了土地供应政策对房地产市场的影响。任萍、宋伟、刘武利用自组织数据挖掘中的DMGH多层次算法建立一个反映房地产销售面积变化的最优复杂性模型,分析影响房地产发展的主要因素。
二、房地产市场需求影响因素的选取
1、选取的原则
影响房地产市场需求的因素很多,在房地产市场需求影响因素的选取中必须遵循以下原则:第一,科学性原则。即选取的影响因素要与研究地房地产市场需求有一定的关联程度。第二,可操作性原则。即在选取因素时有两点要求:一是指标需要的数据和资料要易获取,二是指标易量化。第三,简化性原则。即在因素选取时,在不影响研究分析的前提下,对选取的因素尽可能地简化,满足反映问题的程度即可,避免把问题复杂化。
2、选取的因素
在遵循以上原则的前提下,综合考虑到长沙市经济社会现状、房地产市场状况、居民消费观念等因素,选取以下因素来分析其对长沙市房地产市场需求的影响:商品房销售价格、人均GDP、城镇居民人均年收入、人口规模、城乡居民储蓄存款年底额和城镇人均居住面积等6个指标。
三、房地产市场需求影响因素的灰色关联度分析
1、灰色关联度方法的基本原理
灰色关联分析法是一种比较客观的分析方法,对样本量的多少和样本有无规律同样适用,而且计算量小,比较方便。其基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度判断其联系是否紧密,曲线越接近,相应序列之间的关联度越大;反之则越小。
灰色关联分析法具体步骤为:
(1)设Xi为系统因素,其在序号k上的观测数据为xi(k)(k=1,2,…,n),则称Xi=(xi(1),xi(2)…,xi(n))为因素的行为序列。
(2)灰色绝对关联度计算。称pi=(1+|so|+|si|)/(1+|so|+|si|+|si-so|)为X0与Xi的灰色绝对关联度。
(3)灰色相对关联度计算。称qi=(1+|so′|+|si′|)/(1+|so′|+|si′|+|si′- so′|)为X0与Xi的灰色相对关联度。
(4)综合关联度计算。设?兹∈[0,1],则称zi=?兹pi+(1-?兹)qi为X0与Xi的灰色综合关联度,一般可以取?兹=0.5。
2、实证分析
用灰色关联度分析法对影响长沙市房地产市场需求的因素进行分析,具体的计算过程如下。
根据前面对房地产市场影响因素的分析,长沙市房地产市场需求影响因素Xi如表1所示。
(1)绝对关联度的计算。利用上述公式,设行为序列Xi=(xi(1),xi(2)…,xi(n))的始点零化像为分别计算|so|、|si|、|si-so|并代入公式pi=(1+|so|+|si|)/(1+|so|+|si|+|si-so|)(i=1,2…,6),求出X0与Xi的灰色绝对关联度:
p1=0.7037,p2=0.5181,p3=0.5404,p4=0.5006,p5=0.8753,
p6=0.5091
(2)相对关联度的计算。利用上述公式按照绝对关联度的解法求出其相应的|so′|、|si′|、|si′-so′|(i=1,2…,6),将求得的结果代入公式qi=(1+|so′|+|si′|)/(1+|so′|+|si′|+|si′- so′|),求得:
q1=0.5328,q2=0.5603,q3=0.5439,q4=0.5078,q5=0.6027,q6=0.5253
(3)综合关联度的计算。根据公式zi=?兹pi+(1-?兹)qi计算综合关联度,各影响因素与需求之间的绝对量关系以及各影响因素与需求之间相对变化速率之间的关系同等重要,因而取?兹=0.5,则公式变成zi=0.5pi+0.5qi,因而可以求得各影响因素的综合关联度为:
z1=0.6183,z2=0.5392,z3=0.5422,z4=0.5042,z5=0.739,z6=0.5172
四、结论与讨论
根据上述的计算结果可知,综合关联度z5>z1>z3>z2>z6>z4,即长沙市房地产市场需求影响因素中影响程度由大到小依次为城乡居民储蓄存款年底额、商品房销售价格、城镇居民人均可支配收入、人均GDP、城镇人均居住面积、人口规模。以上结果表明对长沙市房地产市场需求影响最大的是长沙市城乡居民储蓄存款额,影响最小的是长沙市的人口规模。城乡居民储蓄存款额直接关系到消费者的购房能力,因为目前一宗房地产的价格是普通家庭年收入的数倍,居民购房往往要花费家庭若干年的积蓄,只有当储蓄额达到一定的程度时,房地产市场的潜在需求才会变成有效需求。长沙市是一个比较注重消费的城市,居民在吃、喝、玩、乐等方面的花费比较高,存款比较少,长沙市2008年人均城乡居民储蓄存款年底额(17322元)低于中部地区的武汉(23054元)、郑州(22033元)、太原(34390元),仅高于经济相对落后的南昌(15163元)和合肥(13941元)。因此,城乡居民储蓄存款额对长沙市房地产市场需求的影响程度最大。其次是商品房的销售价格,从全国来看,长沙市商品房的价格是不高,在中部地区的省会城市中排在倒数第二,甚至低于处于西部的南宁,然而长沙市的工资收入水平比较低,消费水平却不低,这样导致储蓄难度加大,影响房地产市场的有效需求。因而商品房销售价格对长沙市房地产市场需求的影响也较大。再次,城镇居民人均可支配收入是反映城镇居民购房能力最直接的指标。另外,城镇居民人均可支配收入还影响城镇居民的储蓄能力,进而影响到房地产市场的有效需求。对长沙市房地产的市场影响较小的因素是人均GDP、城镇人均居住面积、人口规模,人均GDP只是反映经济发展程度,间接地反映居民收入水平。城镇人均居住面积、人口规模年均增长速度(城镇人均居住面积6.2%,人口规模1.1%)都远远小于房地产市场需求量的年均增长速度(47%)。因而对长沙市房地产市场需求影响也较小。
本文通过对影响长沙市房地产市场需求的因素进行灰色关联度分析,得出各个因素对长沙市房地产市场影响程度的大小排序,为政府和开发商制定战略决策提供一定的依据,促进长沙市房地产业健康、持续的发展。
【参考文献】
[1] 林斗明:房地产商品属性及市场影响因素[J].经营管理者,1997(5).
[2] 谭峻:影响房地产市场的主要因素[J].中国管理科学(99年理科学学术会议),1999(11).
[3] 苏召学:房地产市场的划分及影响因素分析[J].山东建筑工程学院学报,2001(3).
[4] 宫玉泉:土地供应政策与房地产市场[J].中国物价,2005(7).
[5] 任萍、宋伟、刘武:基于自组织数据挖掘的房地产影响因素分析[J].统计与决策,2005(10).
[6] 刘思峰:灰色系统理论及其应用[M].科学出版社,1999.
[7] 长沙市统计局:长沙市统计年鉴2009[M].中国统计出版社,2009.