常飛，范婷,岳智慧

(1.四川師范大學(xué)西南土地資源評價與監(jiān)測教育部重點實驗室，四川成都　610066；

2.四川師范大學(xué)地理與資源科學(xué)學(xué)院，四川成都　610066)

?

基于灰色關(guān)聯(lián)度的房價影響因素修正分析

常飛1,2，范婷1,2,岳智慧1,2

(1.四川師范大學(xué)西南土地資源評價與監(jiān)測教育部重點實驗室，四川成都610066；

2.四川師范大學(xué)地理與資源科學(xué)學(xué)院，四川成都610066)

摘要：從房地產(chǎn)行業(yè)和經(jīng)濟人口角度總結(jié)以往房價影響因素指標(biāo)中存在的信息冗雜、代表性不強的問題，對以往的房地產(chǎn)行業(yè)和經(jīng)濟人口影響因素指標(biāo)進(jìn)行了修正和補充，以11個新一線城市的房價為例，建立新的指標(biāo)體系，用灰色關(guān)聯(lián)分析法分析了影響房價的因素及其與房價的關(guān)聯(lián)程度。結(jié)果表明：影響房價的因素影響程度由大到小依次為城鎮(zhèn)人均可支配收入、人均GDP、城鎮(zhèn)新增就業(yè)人口、住宅開發(fā)投資額、住宅銷售面積、住宅待售面積、住宅新開工面積、住宅竣工面積、住宅施工面積、居民消費價格指數(shù)；經(jīng)濟人口的需求因素對房價的關(guān)聯(lián)度大于房地產(chǎn)行業(yè)的供應(yīng)因素；人口因素對房價的關(guān)聯(lián)程度低于區(qū)域經(jīng)濟因素。

關(guān)鍵詞：房價；影響因素；灰色關(guān)聯(lián)度；新一線城市

近年來，中國房價出現(xiàn)增長速度高于其他消費品的趨勢，其持續(xù)走高已經(jīng)成為影響國民生活質(zhì)量的重要因素，作為經(jīng)濟發(fā)展中的一部，房價對政府行為、百姓生活等有著重要影響[1]。國務(wù)院和各級政府也不斷出臺各種政策調(diào)控房價，主要方式為限制非剛需和擴大供給。國內(nèi)已有大量學(xué)者從供給和需求的角度研究影響因素與房價之間的關(guān)系，公認(rèn)的影響房價因素主要包括經(jīng)濟因素、人口因素、社會因素、環(huán)境因素和政治與行政因素等。但是諸多研究中均存在選取因素指標(biāo)的代表性不強的問題，一方面體現(xiàn)在所選房地產(chǎn)方面指標(biāo)包含信息冗雜，如郭斌等[2]、劉闖等[3]和潘璐[4]選取了商品房的投資額、銷售面積等作為影響房價的指標(biāo)，而在現(xiàn)實中，商品房按用途分為住宅、辦公樓、商業(yè)營業(yè)用房和其他方面的房屋，而住宅只是所有商品房中的一部分；另一方面表現(xiàn)為人口因素指標(biāo)忽視了對實際需求住宅人群的甄選，如姚翠友[5]、宋川[6]和蔣燁[7]等選取了城鎮(zhèn)總?cè)丝跀?shù)、非農(nóng)家庭總戶數(shù)等因素，而這部分人中有相當(dāng)數(shù)量的人口對住宅并沒有剛需、投資或者投機等方面的需求，并不能準(zhǔn)確代表對房價有實際影響的人群。張傳勇等[8]認(rèn)為高校擴招在短期集中釋放大量畢業(yè)生產(chǎn)生剛性住房需求會引起房價上漲，徐建煒等[9]和陳國進(jìn)等[10]論證了中國的人口結(jié)構(gòu)同房價有密切的聯(lián)系，因此在人口因素的選取中應(yīng)選擇對住房有直接需求的部分人群。本文從房地產(chǎn)行業(yè)的供應(yīng)和經(jīng)濟人口需求角度對影響房價的因素指標(biāo)進(jìn)行修正和補充，選取在近年各項指標(biāo)變化關(guān)聯(lián)性顯著的新一線城市為研究對象，以期建立更加科學(xué)合理評價體系，探究對房價有更加直接影響和更有代表性的因素。

一、模型的建立和指標(biāo)的選取

(一)灰色關(guān)聯(lián)度模型建立

與其他國家相比，中國的房地產(chǎn)市場形成相對較晚，所需要的數(shù)據(jù)時間序列較短，運用灰色關(guān)聯(lián)分析避開了回歸分析等方法對原始數(shù)據(jù)樣本量要求較高的限制，做到了在一定的參考系下相關(guān)因素之間關(guān)聯(lián)程度的整體比較，可以從整體上分析關(guān)聯(lián)和接近程度，使得分析結(jié)果更為成熟和可靠[11]。

灰色關(guān)聯(lián)度分析是一種用灰色關(guān)聯(lián)度順序來描述因素間關(guān)系的強弱、大小、次序等的方法，其基本思想是：以因素的數(shù)據(jù)列為依據(jù)，用數(shù)學(xué)的方法研究因素間的幾何對應(yīng)關(guān)系[12]。具體來說，是通過因素間時間序列的比較來確定哪些因素是對參考數(shù)列影響較大的動態(tài)研究過程，如果兩個因素變化的態(tài)勢是一致或相似，則可以判定兩因素間存在較大關(guān)聯(lián)度；反之，則關(guān)聯(lián)度較小?！盎疑敝饕槍π畔⒉煌耆臄?shù)據(jù)分析，本文中的 “灰色”主要表現(xiàn)為：灰色關(guān)聯(lián)度模型允許獨立考察某方面的信息，本文重在研究房地產(chǎn)業(yè)的供給和經(jīng)濟人口的需求因素對房價的影響，而沒有考慮心理因素、租賃因素以及宏觀調(diào)控等其他因素。主要計算過程如下：

(1)設(shè)參考數(shù)列X0(t)(t=1，2，3，…，m)為母序列，影響因素數(shù)列Xi(t)(t=1，2，3，…，m；i=1，2，3，…，n)表示t時刻Xi因素的情況。

(2)通過初值化對X0(t)和Xi(t)無量綱化，即用每一個數(shù)列的第一個數(shù)Xi(1)去除其他數(shù)Xi(t)，計算公式如下：

(1)

(2)

Y0(t)和Yi(t)表示X0(t)和Xi(t)在t時刻的無量綱值。

(3)

(4)將始點零化后的數(shù)據(jù)帶入關(guān)聯(lián)系數(shù)公式，設(shè)分辨系數(shù)ρ=0.5，得出灰色相對關(guān)聯(lián)度：

(4)

εi(t)表示Xi(t)在t時刻的灰色相關(guān)關(guān)聯(lián)度值。

(5)計算每個因素數(shù)列灰色相對關(guān)聯(lián)度均值，得出每組因素數(shù)列的灰色關(guān)聯(lián)度ri，公式為：

(5)

(6)利用因素的關(guān)聯(lián)度占總關(guān)聯(lián)度的百分比和關(guān)聯(lián)度的位序分計算每個影響因素Xi的綜合影響程度，公式為：

(6)

其中Si為Xi因素的綜合影響程度，ri(k)為第k個地區(qū)的Xi的灰色關(guān)聯(lián)度值占該地區(qū)總關(guān)聯(lián)度的百分比，αk為Xi因素在第k個地區(qū)的位序分。

(二)指標(biāo)的選取

本文從篩選更加切合住宅因素的數(shù)據(jù)，以及甄選短期對住宅價格有刺激行為的群體角度出發(fā)，選取了房地產(chǎn)行業(yè)的供應(yīng)和經(jīng)濟人口的需求方面對房價有影響的十個因素指標(biāo)。房地產(chǎn)行業(yè)因素主要選取住宅開發(fā)過程不同階段的指標(biāo)，包括住宅開發(fā)投資額X1，住宅施工面積X2，住宅新開工面積X3，住宅竣工面積X4，住宅待售面積X5，住宅銷售面積X6，經(jīng)濟人口因素主要包括人均GDPX7，城鎮(zhèn)人均可支配收入X8，居民價格消費指數(shù)X9，城鎮(zhèn)新增就業(yè)人口X10。

(三)數(shù)據(jù)來源

本文中住宅平均銷售價格(X0)、住宅開發(fā)投資額(X1)、住宅施工面積(X2)、住宅新開工面積(X3)、住宅竣工面積(X4)、住宅待售面積(X5)、住宅銷售面積(X6)中數(shù)據(jù)來源于歷年《中國房地產(chǎn)統(tǒng)計年鑒》；人均GDP(X7)、城鎮(zhèn)人均可支配收入(X8)和居民消費價格指數(shù)(X9)來源于各市《統(tǒng)計年鑒》；城鎮(zhèn)新增就業(yè)人口(X10)來源于歷年各市國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報。由于部分新一線城市的部分?jǐn)?shù)據(jù)無法獲得較為準(zhǔn)確的值，因此選取了數(shù)據(jù)較為齊全和精確的11個新一線城市作為分析對象，這11個城市分別為：成都市、南京市、天津市、杭州市、寧波市、重慶市、沈陽市、長沙市、大連市、廈門市和西安市。

二、灰色關(guān)聯(lián)模型實證分析

(一)計算結(jié)果

根據(jù)公式(1)～(6)(這里位序分是按照關(guān)聯(lián)度由小到大的順序依次賦予1，2，3，…，n的分值)計算出11個新一線城市的灰色關(guān)聯(lián)度及綜合關(guān)聯(lián)程度，見表1。

(二)結(jié)果分析

由表1可知，從整體來看，影響因素對房價影響

表1　11個新一線城市房價灰色關(guān)聯(lián)計算結(jié)果表

程度由大到小依次為：城鎮(zhèn)人均可支配收入(X8)>人均GDP(X7)>城鎮(zhèn)新增就業(yè)人口(X10)>住宅開發(fā)投資額(X1)>住宅銷售面積(X6)>住宅待售面積(X5)>住宅新開工面積(X3)>住宅竣工面積(X4)>住宅施工面積(X2)>居民消費價格指數(shù)(X9)。根據(jù)計算，X1～X10的綜合關(guān)聯(lián)程度為0.657 1，0.421 6，0.471 7，0.436 6，0.545 7，0.600 2，0.979 8，0.991 3，0.406 1，0.719 0；綜合位序為7，2，4，3，5，6，9，10，1，8。其中關(guān)聯(lián)度大于0.7的因素為城鎮(zhèn)人均可支配收入(X8)、人均GDP(X7)、城鎮(zhèn)新增就業(yè)人口(X10)。

1.經(jīng)濟人口的需求對房價影響分析

(1)影響因素排名第一的是城鎮(zhèn)人均可支配收入(X8)。該指標(biāo)通常被用來衡量一個區(qū)域居民的生活水平狀況，是影響消費行為的重要因素。隨著一個家庭里收入的增加，部分人群出于改善自身居住環(huán)境的目的會加大消費支出去購買高價質(zhì)優(yōu)的住宅；一部分人群會從租房改為購買住宅；也有一部分人群會根據(jù)房地產(chǎn)的增值性和保值性的特性進(jìn)行投資或者投機消費，從而從需求方面拉動房價的增長。

(2)人均GDP(X7)位列第二，該指標(biāo)反映一個區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的整體水平。這11個新一線城市除了杭州和寧波外，均為中國十大城市群的中心，具有很的強輻射能力、良好經(jīng)濟基礎(chǔ)以及便利的交通，而杭州和寧波則是擁有雄厚的經(jīng)濟基礎(chǔ)和龐大的中產(chǎn)階層人群的重要城市。這些城市人均GDP的不斷攀升意味著這里經(jīng)濟運作良好和人民生活水平的不斷提高，而房地產(chǎn)作為中國國民經(jīng)濟重要增長點，在帶動這些城市綜合發(fā)展同時，也使房價隨著這些城市的品質(zhì)的提高而節(jié)節(jié)攀升。

(3)城鎮(zhèn)新增就業(yè)人口(X10)位列第三，該指標(biāo)通常用來反映就業(yè)工作狀況和落實國家勞動就業(yè)政策。而從中國人民“成家立業(yè)”習(xí)慣來看，無論是“先成家后立業(yè)”還是“先立業(yè)后成家”，都表明就業(yè)和買房二者是中國人民人生中緊密相連的兩件大事，家境殷實的大多會在工作的前后付全額款購買住宅，家境并不寬裕的會在工作后用工資分期付款來購置居所。這些新一線城市每年有大量的城鎮(zhèn)新增就業(yè)人口，一方面他們有立業(yè)買房的現(xiàn)實需求，同時工作也使他們具有購房的經(jīng)濟來源，即使有部分人暫時不買房，也會因為未來買房而表現(xiàn)出對房價的持續(xù)關(guān)注?？梢哉f城鎮(zhèn)新增就業(yè)人口是屬于對住宅有剛需的群體。再加上新一線優(yōu)越的生活環(huán)境和與傳統(tǒng)一線城市相比較低的實際房價，從需求上刺激了房價的上漲。

(4)居民消費價格指數(shù)(X9)排名第十，該指標(biāo)反映與居民生活有關(guān)的消費品及服務(wù)價格水平的變動情況。盡管房價不在居民消費價格指數(shù)統(tǒng)計指標(biāo)之列，但由于房屋具有保值性和增值性，所以一定會隨著居民消費價格指數(shù)的增長而增長。近些年來，新一線城市經(jīng)濟增速較快，物價上漲速度遠(yuǎn)大于銀行的存款利率，以致不想坐等手中資金貶值的人們購買住宅來增值的消費行為越來越多，再加上原本有住房剛需的人群的消費，使住宅供不應(yīng)求，便產(chǎn)生了房價與物價共同增長而房價增長指數(shù)又遠(yuǎn)高于物價增長指數(shù)的現(xiàn)實情況。

2.房地產(chǎn)行業(yè)的供應(yīng)對房價影響分析

住宅開發(fā)過程中，對房價影響程度由大到小依次為：住宅開發(fā)投資額(X1)>住宅銷售面積(X6)>住宅待售面積(X5)>住宅新開工面積(X3)>住宅竣工面積(X4)>住宅施工面積(X2)，這些指標(biāo)對房價的影響主要是通過購房者和開發(fā)商對住宅的供應(yīng)量的主觀判斷來影響房價。

(1)住宅開發(fā)投資額(X1)、住宅銷售面積(X6)、住宅待售面積(X5)三個指標(biāo)對房價的影響較為直接，因此在房地產(chǎn)開發(fā)過程中表現(xiàn)出對房價較高的關(guān)聯(lián)度。住宅開發(fā)投資額(X1)的上漲會直接從開發(fā)成本上和對房地產(chǎn)開發(fā)的后續(xù)幾個環(huán)節(jié)影響導(dǎo)致房價的上升，也是從供應(yīng)角度來說會對房價產(chǎn)生影響的最初因素，因而對房價的影響最大。住宅的銷售面積(X6)和待售面積(X5)可以直接直觀的反映當(dāng)前房地產(chǎn)市場的景氣程度，直接影響購房者和開發(fā)商對未來房價走勢的預(yù)期，具有滯后性，因此跟房價的關(guān)聯(lián)度小于投資額。

(2)住宅新開工面積(X3)、竣工面積(X4)和施工面積(X2)屬于投資在時間上的延伸。開發(fā)商通過住宅新開工面積(X3)了解未來住房供應(yīng)量，從而判斷當(dāng)前應(yīng)向市場投放住宅的數(shù)量，進(jìn)而影響房價；住宅竣工面積(X4)決定了住房的實際完工情況，但并非所有竣工的住房都會被投放進(jìn)市場，因而降低了竣工面積對房價的影響程度；住宅施工面積(X2)影響的雖然是處于新開工和竣工中間的階段，通過這個指標(biāo)可以對未來住房的供應(yīng)量有一定了解，卻因各個工程項目的實際進(jìn)度和效率只能提供較為模糊的預(yù)測，因此影響程度不如前五項指標(biāo)。

三、研究結(jié)論

本文采用灰色關(guān)聯(lián)分析模型，從房地產(chǎn)行業(yè)和經(jīng)濟人口角度選取了與房價直接相關(guān)的因素指標(biāo)。在房地產(chǎn)行業(yè)因素上，通過選取住宅開發(fā)過程各階段住宅建設(shè)指標(biāo)，一方面減少了以往指標(biāo)體系中指標(biāo)的冗雜性，另一方面也揭示了住宅開發(fā)不同階段購房者和開發(fā)商對房價的預(yù)期有不同程度的影響；在經(jīng)濟人口方面的因素上，選取了社會平均的經(jīng)濟增長和消費水平方面的指標(biāo)，能代表大眾消費能力和需求情況，同時引入了新的指標(biāo)城鎮(zhèn)新增就業(yè)人口，把對房價有消費需求和能力的人群從以往的城鎮(zhèn)總?cè)丝谥笜?biāo)中分離出來，更具有代表性。

經(jīng)濟人口的需求因素整體上對房價的關(guān)聯(lián)度大于房地產(chǎn)行業(yè)的供應(yīng)因素。經(jīng)濟人口因素從房價增長幅度、人民購買力和需求量直接影響房價；而房地產(chǎn)行業(yè)從投資、開工、施工到竣工有一定周期時間，且購房者和開發(fā)商通過各階段數(shù)據(jù)對未來房價有心理預(yù)期，二者對房價的影響都有后延性，因此經(jīng)濟人口因素對房價表現(xiàn)出比房地產(chǎn)行業(yè)更高的關(guān)聯(lián)度。同時在經(jīng)濟人口因素內(nèi)部，通過對人口指標(biāo)的修正，出現(xiàn)了與以往研究中人口數(shù)量對房價的關(guān)聯(lián)程度高于區(qū)域經(jīng)濟水平相反的情況，但這與現(xiàn)實中會出現(xiàn)一些總?cè)丝谳^多的城市房價會低于總?cè)丝谳^少的城市的情況相符合。

從灰色關(guān)聯(lián)度分析結(jié)果來看，對這11個新一線城市房價有顯著影響力的因素為：城鎮(zhèn)人均可支配收入(X8)、人均GDP(X7)、城鎮(zhèn)新增就業(yè)人口(X10)，即在經(jīng)濟發(fā)展水平較高城市里，隨著居民可自由支配收入的增加，為了改善居住生活環(huán)境或者為了安家立業(yè)過上穩(wěn)定的生活，加大了對購買住房的經(jīng)濟投入，從需求帶動了房價的迅速增長。

研究中顯示住宅開發(fā)的各個階段都對房價有不同程度的影響，因此住宅的空置情況應(yīng)該也會對房價有重要的影響。由于剛竣工的住宅不一定馬上會出租或銷售出去，中間需要一個類似工業(yè)產(chǎn)品庫存期的合理時間段，住宅將表現(xiàn)為空置狀態(tài)，因此空置住宅面積應(yīng)該包含在住宅待售面積之內(nèi)，并且不大于住宅待售面積。通過住宅空置量的數(shù)據(jù)，購房者和開發(fā)商可以直觀地了解當(dāng)前階段房地產(chǎn)市場的景氣程度，從而改變對房價的預(yù)期值。與住宅待售面積相比，住房空置面積更能代表已竣工而又未能售出的住宅量對房價的影響。但目前國家相關(guān)部門并未制定空置的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，因而無法得知住宅的空置情況對房價的實際影響情況。

四、結(jié)語

從房地產(chǎn)行業(yè)和經(jīng)濟人口中對房價有直接影響的因素出發(fā)，依據(jù)灰色關(guān)聯(lián)分析的方法建立模型，對影響房價的因素進(jìn)行關(guān)聯(lián)度計算，得出各因素對房價的影響程度由大到小依次為：城鎮(zhèn)人均可支配收入>人均GDP>城鎮(zhèn)新增就業(yè)人口>住宅開發(fā)投資額>住宅銷售面積>住宅待售面積>住宅新開工面積>住宅竣工面積>住宅施工面積>居民消費價格指數(shù)。因此，要穩(wěn)定房價，從近期來看要先從控制房地產(chǎn)投資增長速度入手，從長遠(yuǎn)來說還應(yīng)輔以改變住房供應(yīng)結(jié)構(gòu)的政策。

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Updateanalysisoffactorsaffectinghouseprice

basedongreyrelationalanalysis

CHANGFei1，2,FANTing1，2,YUEZhi-hui1，2

(1.KeyLaboratoryofLandResourcesEvaluationandMonitoringinSouthwest,MinistryofEducation,

SichuanNormalUniversity,Chengdu610066,Sichuan,China; 2.SchoolofGeographyandResources

Science,SichuanNormalUniversity,Chengdu610066,Sichuan,China)

Abstract:Summarizing the existing miscellaneous information and weak representation problems in house price influence factors in the past from the real estate industry and economic population perspective, the paper updates and improves the indictors of the real estate industry and the economic influence factors. Taking 11 new first tier cities as an example, the paper establishes a new index system, and analyzes the relation between the factors and the house price by grey relational analysis. The results show that the factors influencing the housing price from the greatest to smallest are urban per capita disposable income, real GDP per capita, urban new employment population, residential development investment, house sales area, for sale houses area, residential area of new development, residential completed area, residential construction area, consumer price index; demand factors of economic population on the correlation of the house price is greater than the supply factors of real estate industry; the connection degree of population factors on house prices is lower than the regional economic factors.

Key words:house price；influence factors；grey relational analysis；new first tier city

基金項目：中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專項資金資助項目(310850153021；2014G6501006)

中圖分類號：F224.0

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1671-6248(2015)04-0059-05

作者簡介：常飛(1990-)，男，河南平頂山人，理學(xué)碩士研究生。

收稿日期：2015-05-14 2015-05-08