基于灰色關聯分析法的安徽省長豐縣房地產市場需求影響因素研究

樊遠鳳，邱國新

(1.安徽建筑大學 經濟與管理學院 安徽 合肥，230022 2.安徽新華學院 商學院 安徽 合肥，230088)

我國房地產業的統計數據有限且灰度比較大，有些數據明顯不符合典型的分布條件，用傳統的數理統計分析方法進行分析，難以得到有價值的結論。考慮到灰色關聯分析法既不強調樣本數據的多少，也不強調樣本有無規律，計算量小、運用較為簡便，不會出現量化結果與定性分析結果不符的情況。[1]因此，諸多學者運用灰色關聯分析法對房地產市場需求的影響因素進行實證分析。例如：郝丹璐(2014)通過運用灰色關聯分析法對我國房地產價格的影響因素進行研究時，發現房地產價格與供給層面的變量相關性最大，國家制定調控房地產的政策時應該著重調整土地政策，為日后政府制定政策提供了依據。[2]汪軒昌(2015)針對安徽省住宅商品房價格上漲過快的現象，經過市場分析，采用灰色關聯分析法對篩選出的影響住宅商品房價格的九個因素進行論證，得出建筑成本與商品房價格的關聯程度最大，并針對研究結果提出了建議。[3]王冠博(2014)基于灰色關聯分析法，探討研究了影響我國房地產市場需求的因素，為我國政府調控房地產市場需求，實現房地產市場良性發展提供了有力借鑒。[4]劉明婷(2016)針對我國住房價格過度上漲的現象，建立了房價灰色關聯分析模型，比較我國房價與文中所取的六個影響因素的關聯性大小，得出我國房價受房地產投資額的影響最大，并為我國房地產經濟平穩發展提出了建議。[5]王泳茹(2015)從房地產市場的供給和需求兩個層面，利用回歸方程探究房地產市場供給和需求與房價之間的關系，并得出前者對房價有正的影響，后者對房價有負的影響。[6]

綜上，學者們在研究房地產市場需求時，大都關注全國、某個省、市，很少有學者關注縣域經濟的發展情況。鑒于前人的成功研究經驗，本文旨在建立安徽省長豐縣房地產市場需求影響因素的灰色關聯分析模型，分析長豐縣房地產市場需求諸多影響因素之間的關系，為政府實施相應措施保證長豐縣現有人口對住房的剛性需求、穩定房價提供借鑒，為政府調控房地產市場和制定戰略決策提供一定的依據，進而為安徽省長豐縣房地產市場的持續健康發展提供新的路徑，具有一定的現實意義。

一、長豐縣近年房地產市場基本狀況

安徽省長豐縣建縣于1965年，由壽縣、定遠、肥東、肥西四縣的邊緣結合部劃并而成，縣名取“長治久安，人壽年豐”之意。1994年，長豐縣被確定為國家扶貧開發重點縣，經過了十幾年的繁榮發展， 2012年長豐縣順利脫貧，實現了由貧困縣向百強縣的華麗轉身。2016年成功躋身全國綜合實力百強縣第99位，2017年位列全國綜合實力百強縣第87位，同時進入投資潛力百強縣第76位、創新創業百強縣第70位，綜合實力日益提升。[7]

近幾年來，安徽省長豐縣的房價不斷上漲，2020年，長豐縣房地產開發投資額達到130.97億元，比上年增長0.7%，商品房銷售面積136.53萬平方米，增長4.4%，房地產業的蓬勃發展已經使其成為該縣城政府財政收入的重要來源之一。依圖1可見，2013-2015年投資額逐年下降，政府對房地產市場開發的重視程度還不夠高，長豐縣這塊沃土還未吸引大量開發商的眼球，長豐縣房地產市場不景氣，而2015-2020年房地產投資額均在100億元以上，呈穩步增長態勢，這是因為，政府開始重視房地產市場的發展，引導開發商對縣中心和北城區域的房地產市場的開發，因其與廬陽區接壤，開發程度相較縣城中心來說力度更大。依圖2可見，2013-2015年長豐縣房地產投資額和房地產業投資占比均連年遞減，隨著長豐縣經濟水平的提高以及居民對于投資買房的渴望，2015-2020年政府開始重視對房地產市場的開發，房地產業在長豐縣固定資產投資中的占比越來越高，2020年其投資占比達到了40.09%，在各行業中居于首位，這是因為，政府開始重視房地產市場的發展，引導開發商對縣中心和北城區域的房地產市場的開發，因其與廬陽區接壤，區位條件良好，開發程度相較縣城中心來說力度更大，亦吸引了大批的開發商來此投資。隨著長豐縣經濟水平的提高以及居民對于投資買房的渴望，政府開始大力開發房地產市場，房地產業在長豐縣固定資產投資中的占比越來越高，投資額逐年增加，房價逐年上漲。2013年長豐縣的房屋銷售均價為5055.17元/，2020年的平均單價就上升至10930.92元/，增長了116.23%。房價的持續上漲，使得大多數購房者只能望而卻步。住房問題關系著廣大居民的切身利益，政府有責任也有義務為廣大居民解決基本的住房問題，以保證其居者有其屋。合理的房價是保持社會和諧、保障民生的關鍵，而房價的變動要受到諸多因素的影響。本文選取灰色系統理論方法，選取長豐縣2013—2020年的統計數據，對其房地產市場影響因素進行研究分析，建立灰色關聯分析模型，從而幫助該縣城增強宏觀調控政策的有效性，促進長豐縣房地產市場的健康發展提供新的方向及思路。

圖1 2013年-2020年長豐縣房地產投資額

圖2 2013年-2020年長豐縣房地產業投資占比

二、影響房地產市場需求因素的確定

通過廣泛閱讀文獻，并參考眾多學者的研究思路以及長豐縣各年統計數據的可得性，選取了本文中影響長豐縣房地產市場需求的七個因素：

全縣生產總值。一般來說，一個地區的經濟發展水平越高、經濟增長速度越快，那么該地區對房地產市場的需求程度就越大；反之，對房地產市場需求程度就越小。地區GDP的增長會拉動當地的經濟發展水平、改善人民生活質量，帶動居民的首次置房需求和改善性住房需求。某地區經濟的高速發展會推動當地房地產業的繁榮發展，同時也會增加居民對未來房地產市場的預期，從而增加對房地產的自住需求和投資需求。本文中用長豐縣的全年生產總值來代表長豐縣的經濟發展水平。

全縣人口總數。房地產的需求主體是人，因此，房價與當地人口數量的多少以及人口密度密切相關，一般來說，某地區的人口數量越多、人口密度越大，居民對房地產市場的需求量就越大。不管是剛需購房還是投資購房，缺乏一定的人口規模，房地產市場的發展就只能是空談。[8]人口的增加和聚集必然會增大住房需求量，從而促使房地產價格上漲，與此同時，這也會帶動當地相關產業的快速發展。

商品房銷售價格。房屋銷售價格一直是影響購房者決定是否購房的重要因素之一。當某地區的房價遠遠高于當地居民的實際購買力，如果不是剛需，大多數居民會選擇觀望，等待合理時機再進行購房，長此以往，居民的有效需求降低，會導致房地產市場供過于求的不良局面產生；相反，當房價遠遠低于當地居民的實際購買力時，居民對自己的經濟狀況滿懷信心，爭相搶購，從而掀起一股購房熱潮，就會造成房地產市場出現供不應求的局面。

城鎮居民人均年收入。城鎮居民的實際收入水平和生活水平的高低就是通過該指標進行衡量的，該指標可反映出一個地區城鎮居民的實際購買力，一般來說，隨著城鎮居民人均年收入的逐漸提高，居民對于房地產市場的有效需求會逐漸增加。西方經濟學家凱恩斯在絕對收入假說中指出：在短期內，收入與消費是相關的，即消費取決于收入，隨著收入的增加，消費也將增加。[9]居民收入水平是影響消費結構最重要的因素之一，居民可支配收入的增加會提高居民的購買力，增強居民購房或投資的信心，居民對住房的剛性需求和改善性需求會明顯地受到影響。居民收入是影響房地產市場需求的因素之一，它反映了居民實際購買力和支付意愿的大小，同時也影響了居民消費的需求。

農村居民人均年收入。2020年年末，長豐縣戶籍人口為80.51萬人，比2019年高出0.71萬人，其中城鎮戶籍人口22.90萬人，農村戶籍人口57.61萬人，農村人口是城鎮人口的2.52倍。可見農村人口占據較大比重，而且近幾年來，有強烈的購買住房意愿的已不僅僅是城鎮居民，越來越多的農村居民為改善自身居住條件或為孩子購置新房，也開始投身于房地產市場。因此，基于長豐縣現狀，在考慮居民人均年收入這一影響因素時，將農村居民與城鎮居民分開考慮。

居民儲蓄存款余額。城鄉居民儲蓄存款額的高低對消費者的購房能力有著重要影響，存款代表了居民對自身收入水平以及投資房地產的信心。房地產行業的發展，對我國國民經濟水平的不斷提升和綜合國力的不斷增強具有重要的拉動作用，也能帶動一個地區的經濟發展，是具有投資價值的領域。當居民對未來房地產市場充滿信心并且儲蓄能力達到一定的程度時，居民對于存款的處理開始由儲蓄向投資傾斜，此時，居民對房地產市場的潛在需求會轉化為有效需求。

房地產投資額。當對房地產的投資額加大，房地產企業就會有更多的資金進行運轉，就可以建造更多的房屋來售賣，此時房屋供給增多，相對房地產價格就會有所下降。2015-2020年，長豐縣房地產投資額呈穩步增長態勢，市場活躍，因其北城區域、崗集區域與廬陽區接壤，長豐這片沃土也吸引了大量外省的房地產開發商來此投資。

三、灰色關聯分析模型

(一)基本原理

灰色系統理論由中國研究學者鄧聚龍首先提出，主要用于研究“少數據”“貧信息”的不確定性問題。[10]該理論經過了三十多年的發展和完善，在眾多科學領域的研究中都發揮著重要作用，加之當代計算機技術的快速發展和普及應用，它極大的實際應用價值日益凸顯，被國內外眾多的研究學者廣泛運用。灰色關聯分析法主要通過研究各影響因素之間的相關程度，以此顯示各因素之間關系的相關性大小，再對計算出來的關聯度進行排序，對排序結果進行分析，論證研究成果。該方法簡便易行，應用范圍廣泛。因此，采用灰色關聯分析法對影響長豐縣房地產市場需求的眾多因素進行分析論證，從而找出影響房地產市場需求的決定性因素，是一種十分合理可行的方法。

(二)灰色關聯分析模型的建立步驟

1.確定特征序列和比較序列

通過對被研究對象的定性分析，確定特征序列：

X0={X0(k)|k=1,2,…,n}

={X0(1),X0(2),…,X0(n)}

假設有m個比較序列：

Xi={Xi(k)|k=1,2,…,n}

={Xi(1),Xi(2),…,Xi(n)},i=1,2,…,m

2.對特征序列和比較序列進行無量綱化處理

由于系統中各因素的物理意義不同，所以數據的量綱(或單位)不一定相同，而且在有的研究中，某些數據的數量級差距較大，如商品房銷售面積為萬/，生產總值為億元，二者的數據很難直接進行比較，而且它們的幾何曲線比例也不同，不便于直接進行比較或者在進行比較時難以得到正確的結論。[11]因此，在運用灰色關聯分析理論進行實證分析時，需對數據進行歸一化處理以消除量綱問題。本研究采用區間值變換法對原始數據進行處理。[12]計算公式如下：

(1)

式中：ri(k)表示變換后的無量綱數據；

Xi(k)表示原始資料中的各個數據；

Xmax表示原始資料數據中的最大值；

Xmin表示原始資料數據中的最小值。

3.灰色關聯系數L(X0(k)，Xi(k))

灰色關聯系數用以表征特征序列X0與比較序列Xi在某一時刻K處的相關性大小，其取值范圍為(0，1)。計算公式如下：

(2)

式中：L(X0(k)，Xi(k))表示X0和Xi在k處的關聯系數；

Δ--X0與Xi在k處的差的絕對值；

Δmax，Δmin表示X0與Xi在差的絕對值中的最大值、最小值；

ρ表示分辨系數，ρ∈(0，l)，一般情況下，ρ取0.5。

4.關聯度Ri

灰色關聯系數用以衡量特征序列和比較序列在曲線中各點處的關聯程度，其是一個數值，該數值有很多個，若不加以處理，便不利于進行整體性分析。因此，對特征序列和比較序列在各因素下的關聯系數取平均，則該平均值就是二者間的關聯度(也稱為序列關聯度、平均關聯度、線關聯度)。[13]計算關聯度Ri及權重Wi的公式如下：

(3)

(4)

Ri(X0，Xi)表示特征序列X0和比較序列Xi的關聯度。Ri值越接近1，說明X0和Xi的之間的關聯程度越大。

5.關聯度排序

將各個比較序列Xi(i=1,2,…，m)與同一特征序列X0的灰色關聯度由高到低排序，得到的關聯序能直接反映兩因素之間關聯程度的大小。

四、實證分析

以安徽省長豐縣房地產市場需求影響因素2013年到2020年的數據為基礎進行灰色關聯分析，對選取的影響安徽省長豐縣房地產市場需求的七個影響因素進行逐一分析，在選取影響因素時，結合前人的成功研究經驗以及長豐縣的房地產市場現狀，使建立的灰色關聯分析模型更加完善，實證分析過程如下：

(一)影響因素的選取

用商品房實際銷售面積代表居民對商品房的實際需求，將商品房銷售面積X0作為特征序列，將全縣生產總值X1、縣人口總數X2、商品房銷售價格(均價)X3、城鎮居民人均年收入X4、農村居民人均年收入X5、居民儲蓄存款余額X6、房地產開發投資額X7等七個影響因素作為比較序列。通過查閱長豐縣國民經濟和社會發展統計公報獲得本文所需的數據，收集整理之后的數據如表1所示。

表1 2013-2020年長豐縣影響房地產市場需求因素的實際數據

(二)數據處理

根據上述公式(1)，對數據進行無量綱化處理，結果如表2所示。計算特征序列與各個比較序列的差序列，結果如表3所示。

表2 標準化處理后的數據

表3 特征序列與比較序列的差序列

(三)灰色關聯系數

由表3可知，△max=0.936719，△min=0.000017959，根據公式(2)計算出關聯系數，結果如表4所示。

表4 特征序列與比較序列的灰色關聯系數

(四)灰色關聯度

根據公式(3)計算出灰色關聯度并進行排序，再由公式(4)計算出各個指標的權重，就可以很明顯地看出各個因素對房地產市場需求影響程度的大小。結果如表5所示。

表5 關聯度排序及權重

(五)數據結果分析

根據上述實證分析過程，可得出灰色關聯度排序為：R07>R02>R01>R06>R03>R05>R04，即影響長豐縣商品房實際銷售量的各因素的重要性依次為房地產投資額X7、全縣人口總數X2、全縣生產總值X1、居民儲蓄存款余額X6、商品房銷售價格X3、農村居民人均年收入X5、城鎮居民人均年收入X4。以上結果表明，對安徽省長豐縣房地產市場需求影響程度最大的因素是長豐縣房地產投資額，影響最小的是城鎮居民人均年收入。具體分析如下：

房地產投資額與房地產市場需求的關聯度為0.9951，在七個影響因素中居于首位。2020年，長豐縣房地產開發完成投資130.97億元，比上年增長0.7%。投資額的不斷投入，提高了長豐縣房地產市場的資金運轉速度，使得房地產市場的供給量增加，促使房地產價格發生變化，從而刺激消費者的需求，當房價有所下跌，持幣待購的居民便會積極涌入房地產市場。近幾年來，政府對房地產市場更加關注和重視，長豐縣房地產市場日趨活躍，因其北城區域、崗集區域與廬陽區接壤，長豐這片沃土也吸引了大量外省的房地產開發商來此投資。

全縣人口總數與房地產市場需求的關聯度為0.9909，在七個影響因素中居第五位。近幾年，長豐縣的經濟發展呈現出良好態勢、人口數量不斷增長，2020年全縣戶籍人口達80.51萬人，人口自然增長率為7.63%，18-59歲的人口數占比62.4%，處于此階段的人是社會發展的中堅力量，會歷經婚配、養育子女、撫養老人等過程，受傳統思想影響，成家前要購置新房，再加上生活習慣與思想觀念的不同，現在的年輕人大多會選擇與父母分開居住，住房需求進一步增加，逐年遞增的人口為長豐縣房地產市場有效需求的增加帶來了正向影響。

全縣生產總值與房地產市場需求的關聯度為0.9857，對房地產需求者來說，GDP的增長會帶動經濟發展、改善人民生活質量，提高國民收入水平，增加首次置房需求和改善性住房需求。對房地產供給者來說，GDP的增長表示當前的宏觀經濟環境適宜進行投資活動，這會增強開發商繼續投資房地產業的信心，開發商會加大對房地產的投資力度，從而對房價產生影響。

居民儲蓄存款余額與房地產市場需求的關聯度為0.9257，居民儲蓄存款余額是影響長豐縣居民購房的重要因素之一。當居民的儲蓄存款越多，對未來房地產市場的發展預期充滿信心時，人們就越有底氣進行購房活動，以滿足自身剛需或者改善住房條件。由于地理環境的因素，生活于偏僻農村的居民面對住房投資還是有一定的保守心理，他們持幣待購，通常不會輕易出手，當自身擁有一定的儲蓄實力時才會去進行住房投資。

商品房銷售價格與房地產市場需求的關聯度為0.6942，在七個影響因素中居第五位，說明在長豐縣的房地產市場中，銷售價格對于房地產市場需求的影響程度不是特別大，這一結果可能是因為，居民進行購房大多數是為了自住或為孩子購置新房而不是進行投機炒房，剛需使得大多數居民在自身需要購房的時間進行購房而很少關注房價的漲幅。

農村居民人均年收入、城鎮居民人均年收入與房地產市場需求的關聯度分別為0.5405、0.4059。農村居民人均年收入對房地產市場需求的影響程度明顯高于城鎮居民人均年收入，符合長豐縣現狀。因為近幾年來，隨著經濟水平的提高，有強烈的購買住房意愿的已不僅僅是城鎮居民，越來越多的農村居民為改善自身居住條件或為孩子購置新房，也開始投身于房地產市場，增加了房地產市場的有效需求。農村居民收入水平是影響消費結構最重要的因素之一，居民可支配收入的增加會提高居民的購買力，增強居民購房或投資的信心，居民對住房的剛性需求和改善性需求會明顯地受到影響。

五、結論及建議

通過對長豐縣房地產市場需求進行評估，研究結果表明房地產投資額這一因素對長豐縣房地產市場需求的影響程度最大，全縣人口總數對其影響也較大，尤其是農村人口占據了較大比重，結果也表明農村居民收入對房地產市場需求的影響程度明顯高于城鎮居民收入。政府可以從影響程度較大的房地產投資額、全縣人口總數的控制等方面入手，考慮并制定相關的經濟政策，將房價控制在一個民眾可承受的合理范圍內以促進安徽省長豐縣房地產市場的平穩發展。為此，提出以下三點建議：

(1)在國家宏觀調控土地供給政策的背景下，縣政府要發揮好對開發商的正確指導作用，為解決房地產開發規模較大造成土地閑置浪費的問題，嚴格控制土地供給量，監督開發商合理利用土地資源，堅決打擊開發商買地囤地的行為，并通過對土地供應量的控制來維持房地產市場相對平穩的狀態。

(2)針對目前長豐縣房地產市場中存在的空置商品房，可以向房屋租賃市場發展，降低空置率，以在縣城租房陪讀的家庭為主體，努力改變居民傳統的住房消費觀念，竭力減輕這類家庭的生活壓力，促進長豐縣房屋租賃市場的發展。

(3)加大政府對市場的監管力度。對首次購房和購買二套房屋的家庭實行差別首付款比例政策，保護剛需購房者的利益，對于使用銀行貸款購買第二套房的家庭，在源頭做好把關，在首付比例上提高購房門檻。政府部門要加強對房地產市場投資行為的規范和監督，嚴格審查首付款比例、貸款人資質、貸款人償付能力，嚴厲打擊投機炒房行為，加強對房地產市場的控制。