成都市房价影响因素灰色关联度分析

□文/邱俊柯　范晓萱　甘林针（四川农业大学四川·成都）

成都市房价影响因素灰色关联度分析

□文/邱俊柯范晓萱甘林针
（四川农业大学四川·成都）

［提要］本文以四川省2005～2014年统计年鉴为依据，适度选取房价影响因素，引入灰色关联分析法，对房价影响因素关联程度进行分析。并以成都市为例，对其房价影响因素进行实证分析。

房价；灰色关联；影响因素

原标题：房价影响因素的灰色关联度分析——以四川省成都市为例

收录日期：2016年8月29日

近年来，中国房地产业发展迅速，而房地产业发展关系地区经济发展，房价关系民生，因此研究房价的影响因素显得尤为重要。学术界对房价影响因素做了大量的研究。例如，栾天怡（2016）通过回归方法，分析了人口、商品房销售额、商品房竣工面积、房地产投资额等因素对房价的影响，得出房地产销售额与房地产投资对房价影响最为主要。何晓梦（2013）从人口、消费心理、消费观、居民可支配收入分析了房价上涨的原因。崔春艳、席理（2008）认为城市化、供给、贷款、房地产投资影响房价上涨。但大多研究只确立几个影响因素，给出定性判断，没有对哪些因素会影响房价，影响程度如何进行分析。因此，本文从供给、需求、金融等方面适度选取对房价有重要影响的因素，并以成都市为例，应用灰色关联度分析，得出各个因素对房价的影响程度。

一、成都市房价影响因素构建

（一）变量选取。根据数据的可得性，本文选取人均地区生产总值、居民消费价格指数、居民可支配收入、城镇化水平、房地产投资额、施工房屋面积、竣工房屋面积、竣工房屋造价、年末常住人口、人民币贷款利率这10个因素对商品房平均销售价格进行灰色关联度分析。

（二）指标原始数据。除人民币贷款利率从中国人民银行网站搜集，部分5年以上贷款利率年内有调整，故作平均化处理，其余数据从四川省统计局网站得到，如表1所示。（表1）

对上述指标说明如下：X0为商品房平均销售价格，用于反映房价变动情况。X1为地区生产总值，用于反映地区经济发展水平，经济发展水平影响房产需求。X2为居民消费价格指数。X3为居民可支配收入，用于反映一个地区居民的购买力水平，是房地产发展的重要因素。X4城镇化水平，用于反映人口向城市聚集的程度，程度的高低影响着房地产的走势。X5房地产投资，房地产投资增加则房地产供给增加，房价下降，反之房价上升。X6为施工房屋面积，施工面积增加，预售增加，预期供给增加，房价下降，反之房价上升。X7为竣工房屋面积，竣工房屋面积增加，实际供给增加，房价下降，反之房价上升。X8为竣工房屋造价，造价上升，房价上升，反之房价下降。X9为年末常住人口，人口是房地产发展的动力，人口增加带动需求增加，房价上升，反之房价下降。X10为人民币贷款利率，利率影响地产商与购房者的资金成本，影响供给与需求。

表1　2005～2014年成都市房价相关数据

表2　无量纲化相关数据

二、灰色关联模型构建

灰色关联度分析法是指在一个系统发展过程中，根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，作为衡量因素间关联程度的一种方法。如果两个因素发展趋势相近，且同步化程度较高，则两者关联度较高；反之，关联度较低。灰色关联度分析法计算步骤如下：

（一）确定参考数列和比较数列。设参考数列为X0=｛X0（1），X0（2），…，X0（n）｝，比较数列为Xi=｛Xi（1），Xi（2），…Xi（n）｝。

（二）变量的无量纲化处理。因系统中各因素的单位不一定相同且数量级相差大，不便于比较，因此要对数据进行无量纲化处理，如表2所示。（表2）

（三）计算步骤

1、计算差序列。Xi与X0的绝对差如表3所示。（表3）

2、计算关联系数。关联系数具体计算公式：

ρ为分辨系数，其ρ取值区间为（0，1），其具体取值ρ≤0.5463时，分辨率最好，所以一般取ρ=0.5。因此，令i=1，把K= 1，2，3…10分别代入上述公式，可得到关联系数Si（k）在各个时刻的值。

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　灰色关联度分析结果

3、计算关联度。关联度具体计算公式：

根据公式可得关联度，如表4所示。（表4）

三、灰色关联分析

影响房价的各个因素影响由大到小分别为居民可支配收入、竣工房屋造价、竣工房屋面积、年末常住人口、地区生产总值、城镇化水平、人民币贷款利率、居民消费物价指数、房地产投资、施工房屋面积，且每个影响因子关联度都在0.5以上，说明各因素都对房价产生了一定影响。

关联度大于0.85的影响因素有居民可支配收入、竣工房屋造价、竣工房屋面积和年末常住人口，说明其对房价上涨影响巨大。可支配收入的提高，极大提高居民购买力的同时也增加了对房产的需求。而建筑材料价格、人力成本的上涨推高了房屋造价，客观上助涨了房价的上扬。竣工房屋面积，作为实际供给，对房价的影响十分明显，另外从侧面说明成都市的房产供给结构不合理，市场中的房产供给无法满足有效需求，尽管房产的供给一直都在持续的增加，但仅能满足有效需求的一部分。年末常住人口，因房地产的需求主体是人，人口增加，对房产的需求增加，房产的价格上涨。

关联度大于0.8，小于0.85的影响因素有地区生产总值、城镇化水平、人民币贷款利率、居民消费价格指数，说明其对房价上涨影响大。地区生产总值反映一个地区经济发展水平，经济水平的发展会增加对房产的需求，进而影响房价。而城镇化建设使得大量农村人口转移到城市，而这些人需要住房，而给房地产经济带来了契机，推动房地产发展。人民币贷款利率的变化会影响房地产开发商的利息支出，利率上升，会增加开发商的资金成本，而这部分很可能转嫁到购房者身上，使得房价上涨。另外，利率的变化会影响贷款购房者，利率上升会减少购房者，因而贷款利率会从需求和供给两个方面影响房价的走势。居民消费价格指数与房价的密切关联，说明房产虽然作为具有消费和投资的一种特殊商品，在某种程度上与普通商品价格具有同向变化的特点。

关联度大于0.7，小于0.8的影响因素为房地产投资和施工房屋面积，说明其对房价上涨影响比较大。从经济学角度，投资影响经济发展水平，房地产投资增加会增加房产供给，使得房价下降；另一方面房地产投资增加会向外界传递积极信号，使人们对房产预期乐观，而这会助推房价上涨。施工房屋面积之所以能够对房价产生影响是因为在我国，房产通常采用预售制度，施工房屋面积增减，直接影响到预期房屋供给数量。

四、结语

经济发展水平是影响成都市房价的重要因素，因此地方政府要大力发展经济，提高居民收入水平。同时，为抑制房地产非理性扩张和房价过快上涨，应强化土地管理监督职能，并通过贷款利息、贷款规模等手段调控房地产开发投资规模。最后应规范房地产市场，建立多层次住房供给市场，包括二手房、经济适用房、廉租房、公租房、商品房，构建多元化住房供给市场，以满足住房需求。

主要参考文献：

［1］栾天怡.全国主要城市房价影响因素的回归分析［J］.商业经济，2016.1.

［2］何晓梦.从需求角度分析房价上涨原因及控制房价对策［J］.中国商贸，2013.2.

［3］崔春艳，席理.我国房价上涨影响因素分析［J］.中北大学学报（社会科学版），2008.5.

［4］黄厚霞，候莉颖.房价影响因素综述［J］.房地产市场，2011.7.

F293.3

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