西安市多元化保障性住房供求体系实证研究

刘开瑞，孙明璐



西安市多元化保障性住房供求体系实证研究

刘开瑞，孙明璐

（陕西师范大学国际商学院，陕西西安 710119）

工业化与城市化以及人口同工业在城市的集中程度越来越紧密，这逐渐使得城市土地、住房供给与需求的发展不断的加速，这样的状况使得住房的供应出现严重的不足，从而土地价格、住房价格也在持续的上涨，最终，住房价格的上涨远远超出了城市中低收入居民所能支付家庭住房的能力。本文旨在通过运用灰色关联模型对西安市多元化保障性住房供求体系与商业房地产价格之间的关系进行描述分析。

投入产出分析；结构分解；能源效率；能源消耗强度

西安市作为西部大开发重要省份陕西省的省会城市，通过相关政策的扶持，房地产事业也在不断的发展着。伴随着2002年西安市与咸阳市的西咸一体化进程，政府开始平稳运行着各项宏观调控，并持续改良西安市的市场环境，并带动了西安市本地的房地产开发企业，如高科地产，经发地产等国有房地产单位，也有天地源等民营房地产企业。由于西安市自身的房地产行业发展前景较为广阔，吸引了国内外很多著名房地产企业来陕进行投资发展，最著名的是李嘉诚投资的和记黄埔地产，万科地产以及龙湖地产等。这些国内外知名地产进驻西安市后，为西安市房地产行业的发展起了很大的推动作用，并将西安市房地产市场带入了一个新的高峰。

一、西安市房地产市场现状

随着西安市经济的逐步发展，西安市的房地产行业已成为西安市的支柱行业[1]。由于经济的发展，市民对生活的品质也在逐步的提高，尤其在住房上，西安市市民对住房的需求也逐步从“居者有其屋”转向“居者优其屋”。这表明，陕西市民对住房的要求，开始从有一套房子，到有一套好房子逐步转变。“好房子”的标准则是住房所处的位置，是否坐南朝北，小区环境，周边配套设施以及交通是否便利。近几年，住房的需求偏好又增加了地产开发商是否为名牌企业，小区物业是否配套，住房所配套的停车位是否充足，最重要的则是，楼间距是否够标准。这表明了随着经济的发展，房地产行业为了能够立足西安市，各项配套也在逐渐的发展，市民对住房的要求也越来越高。如今，西安市房地产行业为了更加吸引市民的眼球，开发商不仅开始建造普通的“住房”，以住房为名义的Townhouse、公寓以及联排别墅，更加促进了西安市的房地产市场的多元化，并优化与发展了住房的形式，使得房地产行业更加以人为本，更加注重人的感受[2]。

除此之外，西安市的一部分购房者也对住房的观念有所改变，从过去的“买房成家”改变为“买房投资”。如今很多人认为不动产是一个较为稳定的投资项目，很多人买了房屋进行囤积，等待房价的上升变卖，从而赚取差价，或者囤积房屋出租，赚取租金[3]。这使得西安市房地产行业发展蓬勃，但也促使了西安市房地产价格的飙升。

西安市住房价格情况，根据《2014西安统计年鉴》，西安市的住宅价格平均为7000元/平方米左右，其中低档住宅均价为5000元/平方米左右，中档住宅的均价在6000-8000元/平方米，高档住宅均价在10000-20000元/平方米。2015年西安房地产信息网的数据研究中心统计显示，由于2014年政策的影响，2015年西安市房产价格整体逐步下降，房价均价在6366元/平方米，但是路段位置偏好的房产价格依然处于火爆形式，并没有出现颓势。并且在2015年开年，在西安市房地产市场上出现了一个新的局势，就是很多北京、天津、上海等一线城市人群来西安看房并且打听房价，有意在西安购买住房。

综上所述，西安市的房价与一线城市，如北京、上海、深圳等房价有一定的差距，与同等二线城市，如杭州、成都、重庆等也有不小的差距。这表明，全国大多数城市的房地产市场都是蓬勃发展的，而西安市的房地产市场也在稳步发展，但发展态势较为平稳。

西安市二手房的发展也是稳步前进。同上，以西安市为例，西安市的二手房市场起步于2002年，起步交易量低于四十万平方米。根据2014年搜房网二手方数据监控中心的数据统计显示，2014年上半年，西安市二手房的均价为7390元/平方米。成交量为224.75万平方米，同比增涨了561.88%。据分析，“央五条”的出台，对西安市二手房交易不会产生太大的影响。北京、上海等城市二手房交易量已远远超过了新建房屋的交易量。杭州、成都等城市二手房交易量与新建房屋交易量的比率基本相等。而西安市目前的二手房交易量与新建房屋交易量的比例大致为5:1左右，这表明西安市目前的房地产市场结构发展较为不合理，而较为合理的房地产市场结构应为二手房交易量与新建房屋交易量的比例为基本相等[4]。可见，西安市目前的二手房交易市场不够活跃，有待政策导向以及房地产市场的进一步加强。

二、多元化保障性住房对西安市房地产价格的影响

（一）变量的选取

本文将以“西安市”为例，选取近几年西安市的相关数据，对多元化保障性住房的建设情况，以及多元化保障性住房建设对西安市房价的影响做出相关分析。

表1：指标的选取

由于本文的研究目标是多元化保障性住房对西安市房价的影响，因此，我们选择住房市场状况中的商品房房价作为被解释变量，也就是因变量（Y）。同时，居民的住房需要，政府的供给能力，以及西安市多元化保障性住房的供应状况为解释变量-自变量（X）。

（二）相关性分析（皮尔逊相关）

1.西安市居民的住房要求

表2：居民住房要求原始数据

数据来源：《西安市统计年鉴2011-2014》

建立data1数据框，它包含5个变量。利用下面代码（使用R软件），可得该数据相关系数：

> options(digits=4)

> cor(data1)

从表3中可以看出，恩格尔系数（X3）与商品房均价（Y）间的相关性最大，为0.9359；其次是人均消费支出（X2），为0.8842；再次是城市化率（X4），为0.6216；最后是人均可支配收入（X1），为0.3877，相关性最小。而且从表5-3还可以看出，恩格尔（X3）与人均消费支持（X2）、城市化率（X4）的相关性也较大，均在0.82以上，因此第一类（居民的住房要求）影响因素中选取的主要因素为：恩格尔系数（X3）。

表3：居民住房要求各变量皮尔逊相关系数矩阵

2. 西安市政府的供给能力

表4：政府的供给能力原始数据

数据来源：《西安市统计年鉴2011-2014》

建立data2数据框，它包含3个变量。利用下面代码，可得该数据相关系数：

> options(digits=4)

> cor(data2)

从表5中可以看出，人均财政收入（X5）、GDP（X6）与商品房均价（Y）间的相关性均比较大，分别为0.8546和0.8746。而且从表5还可以看出，人均财政收入（X5）与GDP（X6）之间的也存在较大的相关性（0.9523），因此第二类（政府的供给能力）影响因素中选取的主要因素为：GDP（X6）。

表5：政府供给能力中各变量皮尔逊相关系数矩阵

3.西安市多元化保障性住房供应状况

表6：多元化保障性住房供应状况原始数据

数据来源：《西安市统计年鉴2011-2014》

建立data3数据框，它包含5个变量。利用下面代码，可得该数据相关系数：

> options(digits=4)

> cor(data3)

表7：多元化保障性住房供应状况各变量皮尔逊相关系数矩阵

从表7中可以看出，商品房均价（Y）与多元化保障性住房供应状况各指标间均呈负相关，即可供应住房数量越多，商品房价格越低，这与理论实际相吻合。其中，经济适用房可供应数量（X7）、公共租赁住房可供应数量（X9）与商品房均价（Y）间的关联性均较大，分别为-0.9965和-0.9014；限价商品房可供应数量（X10）与商品房均价（Y）间的相关性不是很高，为-0.6679；廉价租赁住房可供应量（X8）的相关性最低，仅为-0.1607，可视为不相关。而且从表6还可以看出，经济适用房可供应数量（X7）分别与公共租赁住房可供应数量（X9）、限价商品房可供应数量（X10）之间的相关性也较大，因此第三类（多元化保障性住房供应状况）影响因素中选取的主要因素为：经济适用房可供应数量（X7）。

（三）主要影响因素灰色关联分析

1.主要影响因素

表8：主要影响因素原始数据

由上文得出的结论为：

第一类：居民住房要求的影响因素中选取的主要因素为：恩格尔系数（X3）；

第二类：政府供给能力的影响因素中选取的主要因素为：GDP（X6）；

第三类：多元化保障性住房供应状况的影响因素中选取的主要因素为：经济适用房可供应数量（X7）。

2.灰色关联分析的基本原理（邓氏关联度）

20世纪80年代，我国学者邓聚龙教授提出了一套解决信息不完备系统即灰色系统的理论和方法，“通过对一个系统发展变化态势的定量描述和比较，来揭示影响系统动态变化的主导因素与次要因素，现实因素与潜在因素，进而为系统调控提供科学依据”[5]。具体分析步骤如下：

（1）确定比较数列和参考数列。假设：

（2）无量纲化处理。由于系统中各因素的量纲不同，需要消除量纲，转化为可比较的序列，一般有均值化变换、初值化变换、标准化变换。

（3）计算关联系数。

式中Q为分辨率，其范围为[0，1]，一般情况下可取0.1～0.5，此处取0.5。

（4）求关联度。关联度是通过测量两个序列中，每个序列的关联系数的算术平均数，而得到的值，这个值通常用“R”来表示，公式为：

3.主要影响因素灰色关联分析结果

根据以上对保障性住房多元化供求体系的主要影响因素的分析，为揭示影响系统动态变化的主导因素与次要因素，特进行灰色关联分析。以表5-8中所列商品房均价（Y）为参考列，选择其它因子作为比较列Xi，具体为：恩格尔系数（X3），GDP（X6），经济适用房可供应数量（X7）。采取标准化变换对原始数据进行无量纲化处理，关联结果见表9。

表9：保障性住房多元化供求体系的主要影响因素灰色关联分析排序结果

从表9中可以看出：

（1）上述所列的3个因素，均与商品房均价（Y）有较大的相关性，均大于0.53。

（2）保障性住房多元供求体系中，GDP（X6）与商品房均价（Y）间的关联度最大，为0.9027，表明国家生产总值是保障性住房多元化供求体系的首要驱动因素。因为国家经济状况越好，商品房的价格就越高。

（3）保障性住房多元供求体系中，恩格尔系数（X3）与商品房均价（Y）间的关联度位列第二，为0.8073，表明住宅完成后，会加大居住用地面积。

（4）保障性住房多元供求体系中，经济适用房可供应数量（X7）与商品房均价（Y）间的关联度位列第三，为0.5302。

三、未来几年商品房均价预测（灰色预测）

（一）灰色预测基本原理

灰色预测是对既含有已知信息又含有不确定信息的系统进行预测，就是对在一定范围内变化的、与时间有关的灰色过程进行预测。灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来的发展趋势。

而灰色预测其中一种类型，灰色时间预测，是用观察到的反映预测对象特征的时间序列来构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或者达到某一特征量的时间。

（二）未来几年商品房均价预测

表10：2011-2014年商品房均价

表11：未来六年商品房均价预测

四、结论

通过以上数据统计分析,在影响西安市住房价格的影响因素中,最重要的影响因素为政府的供给能力,其次为居民对住房的需求。但是，多元化保障性住房的供给也在一定程度上对西安市住房的价格起了举足轻重的作用。西安市在建立多元化的保障性住房供求体系中，对西安市的住房价格有一定的影响，并能相应的抑制西安市住房价格的飙升。

首先，通过以上数据统计分析，可以看出，加大保障性住房多元化的供给，可以使居民多种方式选购房屋，降低居民购买房屋的难度，使得西安市大多数居民可以“居者有其屋”。在一定情况下，可以控制住商品房的价格，并可以使得房屋购买者分流[6]。这种情况下，一些中低收入者，可以选择保障性住房，根据自己的收入情况，选择经济适用住房，廉价租赁住房，公共租赁住房或者限价商品房等各种保障性住房项目。

其次，多元化保障性住房的建立，使得西安市政府对于保障性住房的政策制定具有更多的偏移。由上述数据我们可以看出，西安市保障性住房的形式在逐渐的增加。同时，西安市政府通过制定相关政策及法规，鼓励建设多元化的保障性住房，使得保障性住房市场在西安市逐步建立，从而有效的抑制西安市的住房价格。

最后，通过上述数据的分析，我们可以看出，多元化保障性住房市场的逐步建立，有利于商品房市场与保障性住房市场共同发展。多元化保障性住房供给市场的良好发展，使得一些商业地产商发现保障性住房市场同时也是有利可图的，促进地产商对保障性住房建设的投资。最终促使多元化的保障性住房市场良性发展，抑制了商业房价的飙升，同时，也使得商品房市场进行良好的改革。

[1] 郭芳.关于我国保障性住房建设可持续发展的几点思考[J].企业改革与管理,2014(23):56-57.

[2] 陈红霞,李德智,谢莉,等.新加坡提高保障性住房项目可持续性的策略及其启示[J].工程管理学报,2014(6):36-37.

[3] 晏姿,岳静宜,郝生跃.保障性住房综合评价体系构建研究-基于核心利益相关者视角[J].工程管理学报,2014(6):49-50.

[4] 吴宾,孙慧慧.我国住房保障政策实施的政府绩效评估研究[J].中国海洋大学学报(社会科学版),2013(4):95-97.

[5] 刘思峰,蔡华,杨英杰,等.灰色关联分析模型研究进展[J].系统工程理论与实践,2013(8):76-77.

[6] 巴曙松.保障房制度基本框架亟待明确[J].资本市场,2011(11):46-47.

An Empirical Assessment of Affordable Housing in Xi'an Diversified Supply and Demand System

LIU KAIRUI, SUN MINGLU

Industrialization, urbanization, and concentration of population and industry in the city gradually make the the development of urban land and housing supply and demand continue to accelerate. This results in a serious shortage of housing supply, so that land and housing prices also continue to rise, and eventually, rising housing prices become far beyond what urban low-income residents can afford for family housing. This paper aims to apply gray correlation model to analyze relations between Xi'an diversified affordable housing in supply and demand system and commercial real estate price.

Affordable housing; Gray Correlation; Supply; Real Estate

F299.233.5

A

1008-472X(2016)06-0057-07

2016-09-21

陕西省社科基金：陕西建立多元化保障性住房供应体系研究，项目号：12Q002

刘开瑞（1962-），男，甘肃民勤人，陕西师范大学，财务系系主任，副教授，博士研究生，研究方向：会计学、不动产金融；

孙明璐（1989-），女，陕西西安人，陕西师范大学国际商学院研究生，研究方向：土地资源管理（不动产金融）。

本文推荐专家：

丁岳维，长安大学管理学院，教授，研究方向：财务管理与数量经济学。

张俊瑞，西安交通大学管理学院，教授，研究方向：上市公司会计、企业分析与评价、会计理论与会计准则。