成都市房價影響因素灰色關聯度分析

□文/邱俊柯　范曉萱　甘林針（四川農業大學四川·成都）

成都市房價影響因素灰色關聯度分析

□文/邱俊柯范曉萱甘林針
（四川農業大學四川·成都）

［提要］本文以四川省2005～2014年統計年鑒為依據，適度選取房價影響因素，引入灰色關聯分析法，對房價影響因素關聯程度進行分析。并以成都市為例，對其房價影響因素進行實證分析。

房價；灰色關聯；影響因素

原標題：房價影響因素的灰色關聯度分析——以四川省成都市為例

收錄日期：2016年8月29日

近年來，中國房地產業發展迅速，而房地產業發展關系地區經濟發展，房價關系民生，因此研究房價的影響因素顯得尤為重要。學術界對房價影響因素做了大量的研究。例如，欒天怡（2016）通過回歸方法，分析了人口、商品房銷售額、商品房竣工面積、房地產投資額等因素對房價的影響，得出房地產銷售額與房地產投資對房價影響最為主要。何曉夢（2013）從人口、消費心理、消費觀、居民可支配收入分析了房價上漲的原因。崔春艷、席理（2008）認為城市化、供給、貸款、房地產投資影響房價上漲。但大多研究只確立幾個影響因素，給出定性判斷，沒有對哪些因素會影響房價，影響程度如何進行分析。因此，本文從供給、需求、金融等方面適度選取對房價有重要影響的因素，并以成都市為例，應用灰色關聯度分析，得出各個因素對房價的影響程度。

一、成都市房價影響因素構建

（一）變量選取。根據數據的可得性，本文選取人均地區生產總值、居民消費價格指數、居民可支配收入、城鎮化水平、房地產投資額、施工房屋面積、竣工房屋面積、竣工房屋造價、年末常住人口、人民幣貸款利率這10個因素對商品房平均銷售價格進行灰色關聯度分析。

（二）指標原始數據。除人民幣貸款利率從中國人民銀行網站搜集，部分5年以上貸款利率年內有調整，故作平均化處理，其余數據從四川省統計局網站得到，如表1所示。（表1）

對上述指標說明如下：X0為商品房平均銷售價格，用于反映房價變動情況。X1為地區生產總值，用于反映地區經濟發展水平，經濟發展水平影響房產需求。X2為居民消費價格指數。X3為居民可支配收入，用于反映一個地區居民的購買力水平，是房地產發展的重要因素。X4城鎮化水平，用于反映人口向城市聚集的程度，程度的高低影響著房地產的走勢。X5房地產投資，房地產投資增加則房地產供給增加，房價下降，反之房價上升。X6為施工房屋面積，施工面積增加，預售增加，預期供給增加，房價下降，反之房價上升。X7為竣工房屋面積，竣工房屋面積增加，實際供給增加，房價下降，反之房價上升。X8為竣工房屋造價，造價上升，房價上升，反之房價下降。X9為年末常住人口，人口是房地產發展的動力，人口增加帶動需求增加，房價上升，反之房價下降。X10為人民幣貸款利率，利率影響地產商與購房者的資金成本，影響供給與需求。

表1　2005～2014年成都市房價相關數據

表2　無量綱化相關數據

二、灰色關聯模型構建

灰色關聯度分析法是指在一個系統發展過程中，根據因素之間發展趨勢的相似或相異程度，作為衡量因素間關聯程度的一種方法。如果兩個因素發展趨勢相近，且同步化程度較高，則兩者關聯度較高；反之，關聯度較低。灰色關聯度分析法計算步驟如下：

（一）確定參考數列和比較數列。設參考數列為X0=｛X0（1），X0（2），…，X0（n）｝，比較數列為Xi=｛Xi（1），Xi（2），…Xi（n）｝。

（二）變量的無量綱化處理。因系統中各因素的單位不一定相同且數量級相差大，不便于比較，因此要對數據進行無量綱化處理，如表2所示。（表2）

（三）計算步驟

1、計算差序列。Xi與X0的絕對差如表3所示。（表3）

2、計算關聯系數。關聯系數具體計算公式：

ρ為分辨系數，其ρ取值區間為（0，1），其具體取值ρ≤0.5463時，分辨率最好，所以一般取ρ=0.5。因此，令i=1，把K= 1，2，3…10分別代入上述公式，可得到關聯系數Si（k）在各個時刻的值。

S1=｛S1（1），S1（2），S1（3）…S1（10）｝=（1，0.099，0.976…0.5933）

S2=｛S2（1），S2（2），S3（3）…S2（10）｝=（1，0.9602，0.8982…0.7094）

S3=｛S3（1），S2（2），S3（3）…S3（10）｝=（1，0.9986，0.9587…0.8124）

S4=｛S4（1），S2（2），S3（3）……S4（10）｝=（1，0.9667，0.9138……0.749）

S5=｛S5（1），S5（2），S5（3）…S5（10）｝=（1，0.9295，0.8166…0.5237）

S6=｛S6（1），S6（2），S6（3）…S6（10）｝=（1，0.9014，0.8289…0.5）

S7=｛S7（1），S7（2），S7（3）…S7（10）｝=（1，0.8724，0.9687…0.8392）

S8=｛S8（1），S8（2），S8（3）…S8（10）｝=（1，0.9859，0.9964…0.8146）

S9=｛S9（1），S9（2），S9（3）…S9（10）｝=（1，0.9646，0.9091…0.7798）

S10=｛S10（1），S10（2），S10（3）…S10（10）｝=（1，0.9839，0.9661…0.7185）

表3　差序列

表4　灰色關聯度分析結果

3、計算關聯度。關聯度具體計算公式：

根據公式可得關聯度，如表4所示。（表4）

三、灰色關聯分析

影響房價的各個因素影響由大到小分別為居民可支配收入、竣工房屋造價、竣工房屋面積、年末常住人口、地區生產總值、城鎮化水平、人民幣貸款利率、居民消費物價指數、房地產投資、施工房屋面積，且每個影響因子關聯度都在0.5以上，說明各因素都對房價產生了一定影響。

關聯度大于0.85的影響因素有居民可支配收入、竣工房屋造價、竣工房屋面積和年末常住人口，說明其對房價上漲影響巨大。可支配收入的提高，極大提高居民購買力的同時也增加了對房產的需求。而建筑材料價格、人力成本的上漲推高了房屋造價，客觀上助漲了房價的上揚?？⒐し课菝娣e，作為實際供給，對房價的影響十分明顯，另外從側面說明成都市的房產供給結構不合理，市場中的房產供給無法滿足有效需求，盡管房產的供給一直都在持續的增加，但僅能滿足有效需求的一部分。年末常住人口，因房地產的需求主體是人，人口增加，對房產的需求增加，房產的價格上漲。

關聯度大于0.8，小于0.85的影響因素有地區生產總值、城鎮化水平、人民幣貸款利率、居民消費價格指數，說明其對房價上漲影響大。地區生產總值反映一個地區經濟發展水平，經濟水平的發展會增加對房產的需求，進而影響房價。而城鎮化建設使得大量農村人口轉移到城市，而這些人需要住房，而給房地產經濟帶來了契機，推動房地產發展。人民幣貸款利率的變化會影響房地產開發商的利息支出，利率上升，會增加開發商的資金成本，而這部分很可能轉嫁到購房者身上，使得房價上漲。另外，利率的變化會影響貸款購房者，利率上升會減少購房者，因而貸款利率會從需求和供給兩個方面影響房價的走勢。居民消費價格指數與房價的密切關聯，說明房產雖然作為具有消費和投資的一種特殊商品，在某種程度上與普通商品價格具有同向變化的特點。

關聯度大于0.7，小于0.8的影響因素為房地產投資和施工房屋面積，說明其對房價上漲影響比較大。從經濟學角度，投資影響經濟發展水平，房地產投資增加會增加房產供給，使得房價下降；另一方面房地產投資增加會向外界傳遞積極信號，使人們對房產預期樂觀，而這會助推房價上漲。施工房屋面積之所以能夠對房價產生影響是因為在我國，房產通常采用預售制度，施工房屋面積增減，直接影響到預期房屋供給數量。

四、結語

經濟發展水平是影響成都市房價的重要因素，因此地方政府要大力發展經濟，提高居民收入水平。同時，為抑制房地產非理性擴張和房價過快上漲，應強化土地管理監督職能，并通過貸款利息、貸款規模等手段調控房地產開發投資規模。最后應規范房地產市場，建立多層次住房供給市場，包括二手房、經濟適用房、廉租房、公租房、商品房，構建多元化住房供給市場，以滿足住房需求。

主要參考文獻：

［1］欒天怡.全國主要城市房價影響因素的回歸分析［J］.商業經濟，2016.1.

［2］何曉夢.從需求角度分析房價上漲原因及控制房價對策［J］.中國商貿，2013.2.

［3］崔春艷，席理.我國房價上漲影響因素分析［J］.中北大學學報（社會科學版），2008.5.

［4］黃厚霞，候莉穎.房價影響因素綜述［J］.房地產市場，2011.7.

F293.3

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