基于因子分析法的城市房地产市场综合评价

李 琦， 金 慧， 张春姝， 王亚军

(辽宁石油化工大学 经济管理学院，辽宁 抚顺 113001)

基于因子分析法的城市房地产市场综合评价

李 琦， 金 慧， 张春姝， 王亚军

(辽宁石油化工大学 经济管理学院，辽宁 抚顺 113001)

房地产市场在我国经济发展中的作用越来越大，近年来各地房地产市场发展速度明显减缓。针对目前房地产市场的现状，以35个城市的房地产市场指标数据，通过因子分析法，建立了以规模、供求和价格为目标的房地产市场综合评价指标体系。同时，运用科学的方法确立各因子的权重，确定了各城市房地产市场综合评价结果，并使用图、表对评价结果进行了具体分析。根据各城市的房地产市场综合评价结果，对各城市进行分类，并对城市房地产市场提出了建议。

房地产市场； 综合评价； 供求； 因子分析法

我国房地产市场在经历十余年的高速发展之后，社会上普遍认为房地产市场总体上“供过于求”，未来将侧重于“释放住房需求”。受经济、人口、环境、文化等因素的影响，房地产市场在各地区的需求情况各不相同，房地产市场供给和需求的影响力往往局限于局部地区，所以房地产市场的微观分层特征较为明显。

对不同地区的房地产市场进行有效合理的综合评价，明确房地产市场存在的问题，正确预测本地区房地产市场的发展前景，才能更好地促进地方经济发展。因此，我国学者在建立房地产市场评价指标体系，并对房地产市场进行综合评价方面进行了研究。张鹭[1]、郭秀秀[2]依据主成分分析法，建立房地产市场健康指标体系并进行了分析；张磊[3]利用DPSIR模型，对房地产市场可持续发展进行了分析；崔明欣等[4]运用聚类分析法，以黑龙江省为例进行了指标体系分析； 杨惠等[5]及侯为义等[6]从经济、人文、自然等方面建立指标体系，对房地产市场进行了综合评价。本文从《中国统计年鉴2015》的房地产业相关数据[7]中，选取35个主要城市的房地产数据，采用因子分析方法，建立以产业的规模、供求、价格等为目标的房地产市场综合评价指标体系并进行了研究。

1 综合评价指标的选取及确定

1.1 评价指标的选取

房地产市场评价内容包括房地产规模、供求、价格等，指标的选取应该遵循敏感性、代表性、可获得性、全面性等原则[2]。结合国内外学者对房地产市场的研究情况及热点问题，选取相关的评价指标。

房地产业规模的评价指标包括房地产开发投资额、房地产开发住宅投资额、房地产开发商业营业用房投资额等，均以亿元为单位。房地产开发主要包括住宅、商业营业用房、办公楼的开发，与居民密切相关的主要是住宅和商业营业用房，故本文选择住宅和商业营业用房投资额两个指标进行具体分析。

房地产业供求的评价指标包括体现房地产供给方面的指标和体现房地产需求方面的指标。体现房地产供给方面的指标有房地产开发企业施工房屋面积、房地产开发企业竣工房屋面积、房地产开发企业住宅竣工房屋面积，均以万m2为单位。这些指标反映房地产市场的建设及竣工情况，也能体现房地产市场的房屋竣工率。竣工率越高，说明工作效率越高。体现房地产需求方面的指标有商品房销售面积、住宅商品房销售面积，均以万m2为单位。供求指标大，说明该城市的房地产市场交易繁荣，房地产市场持续发展力强[8]。

房地产业的价格一直是居民关心的问题，也是最能体现房地产市场的关键性指标。本文以商品房平均售价、住宅商品房平均售价为指标进行分析，均以元/ m2为单位。

1.2 评价指标的确定

以35个主要城市为研究对象的房地产综合评价指标如下：房地产开发投资额X1、房地产开发住宅投资额X2、房地产开发商业营业用房投资额X3、房地产开发企业施工房屋面积X4、房地产开发企业竣工房屋面积X5、房地产开发企业住宅竣工房屋面积X6、商品房销售面积X7、住宅商品房销售面积X8、商品房平均售价X9、住宅商品房平均售价X10。

2 因子分析法的应用及分析

2.1 评价方法简述

因子分析法是利用降维的思想，由研究原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发，倾向于描述原始变量之间的相关关系。对所研究的具体问题，将原始变量分解为公共因子和特殊因子两部分之和的形式，从而将这种错综复杂关系的问题转变为分析少数几个主要公共因子的多元统计分析方法[9]。

一般的因子分析模型见式(1)。

(1)

式中，X1、X2、X3、…、XP为P个原始变量；F1、F2、…、Fm为降维为m个的相互独立的公共因子；aij为Xi和Fj的协方差即因子载荷；ε1、ε2、…、εP为特殊因子，特殊因子与所有公共因子之间也都是相互独立的[9]。

初始因子解容易使因子的意义含糊不清，不便于对实际问题进行分析。因此，应对初始公共因子进行线性组合，即进行因子旋转。本文采用正交旋转中的方差最大化正交旋转，经过适当的旋转得到令人比较满意的公共因子。然后，计算公共因子F1、F2、…、Fm在每一个样品点上的得分即因子得分，根据不同方法确定各因子所占权重[6，10-12]。本文以各因子“旋转平方和载入”的方差贡献率占总方差贡献率的比重作为权重进行加权汇总[13]，最终确定评价的综合得分。

2.2 评价结果分析

本文选取2014年全国35个主要城市的房地产开发企业经营活动的主要完成指标，使用SPSS19.0软件进行求解[14]。根据特征值大于或等于1的标准，选取前2个因子来描述城市房地产市场。解释的总方差表见表1。

表1 解释的总方差表

由表1可知，在默认特征值大于1的条件下，计入最后的公共因子数量为2个，解释方差比例累积达到91.869%。

采用方差最大法进行正交旋转，使公共因子的载荷向0和1两级分化，这样不同因子的意义更明显。旋转后的成份矩阵见表2。

表2 旋转后的成份载荷矩阵

将原始变量X1用2个公共因子表示为：X1=0.903F1+0.343F2。其他各变量表示方法类同，不再赘述。从表2可以看出，公共因子F1的系数趋近1的变量包括X1—X8，表明公共因子F1更适合描述这8个变量代表的意义，具体表示在各城市房地产市场的规模和供求评价方面；公共因子F2的系数趋近1的变量包括X9和X10，具体体现在各城市房价的评价方面。

2.3 城市房地产市场的划分

根据SPSS19.0软件计算各城市的2个因子得分，并以F1因子得分为x轴，以F2因子得分为y轴，绘制基于各城市因子得分的简单分类图。本文将35个城市按2个因子得分简单地分为4类，结果如图1所示。按照一、二、三、四象限区分，位于第一象限的是北京和上海，总体来讲，北京和上海城市房地产市场投资大，供求多，房价也偏高，这也是居民对这2个城市房地产市场的普遍印象；位于第二象限的城市有深圳、厦门、杭州和广州，总体来讲，这4个城市的房价偏高，而投资及供给偏弱，说明这些城市的房地产市场正慢慢收缩；大多数城市位于第三象限，表现为投资速度放缓，房地产价格逐渐降低并慢慢趋于稳定；位于第四象限的城市是重庆和成都，其特点是投资大，市场供求多，但房价不高，说明这些城市正处于加紧建设之中。

图1 基于各城市因子得分的简单分类图

3 城市房地产市场综合评价分析

3.1 各城市房地产市场综合评价及其排名

根据2.1中所述方法，结合表2中的数据，可得出综合因子得分计算公式，见式(2)。各城市房地产市场综合因子得分及排名见表3。

F=(69.511F1+22.358F2)/91.869 (2)

续表3

3.2 结果分析

以2014年的综合评价指标排名来看，一线城市和各省会城市的评分比较高；以北京、上海为中心的周边城市，其总体评价结果较高；西北地区普遍偏低，其次是西南和东北地区，东南地区较好；部分加紧建设的城市如重庆、成都、武汉、西安、沈阳、天津等评价较高，而海口等南部城市较低，评价较高城市的经济发展态势总体良好。

4 结束语

各项数据显示，2014年全国房地产市场投资减速，房地产交易量大幅下滑，居民对买卖房屋持观望态度，各地方政府不断放松调控，希望改善房地产市场的低迷状态。进入2015年，房地产市场的投资增速进一步下降，各地房地产市场持续调整，大多数城市房价稳定，甚至部分省市的房价有回落趋势[15]，目前全国各级政府通过各种政策措施，试图扭转房地产市场的下滑趋势，减少本地房地产市场的库存。例如，抚顺市政府通过《抚顺市城区采煤沉陷区居民避险搬迁实施方案》，采取异地重建、产权置换等方式，既解决了沉陷区居民避险搬迁工作，又解决了本市一部分房地市场存房问题，部分房地产开发商从中受益，压力减少。虽然目前各地救市措施效果不明显，不能根本改变房地产市场低迷现状，全国房地产市场形势总体依旧没有好转，但是救市应考虑长期效果，使市场在资源配置中发挥决定作用。

从2016年下半年房地产市场的各项数据来看[16]，一线和部分热点二线城市房价过快上涨的势头得到明显遏制，北京、上海、深圳等地房价虽然较高，但房价走势趋稳；其他各省市房价增幅较小，并且投资、供给都有一定程度收缩，相比而言各省市商品房的销售面积和销售额都有较大程度的降低。数据表明，我国房地产市场在未来几年将继续收缩，房价将进一步稳定。房地产开发是地方经济和城市发展规划的一个有机部分，一线和部分热点二线城市应因地制宜、因城施策地实施有针对性的调控政策，使房地产市场出现积极的变化。

[1] 张鹭.基于主成分分析法的房地产市场健康状况评价——以河南省为例[J].衡阳师范学院学报，2015，36(3)：94-98.

[2] 郭秀秀.房地产市场健康状况评价体系研究[D].重庆：重庆大学，2012.

[3] 张磊.房地产业可持续发展评价指标体系的构建——基于DPSIR模型的基本原理[J].上海房地，2012(7)：18-20.

[4] 崔明欣，李绍萍.基于聚类分析法的黑龙江房地产市场健康状况评价指标体系构建[J].价值工程，2012(33)：167-169.

[5] 杨惠，方斌.基于主成分分析法的扬中市产城融合度研究[J].中国农业资源与区划，2016，37(6)：99-105.

[6] 侯为义，徐梦洁，张笑寒，等.基于主成分分析法的中国土地市场发育成熟度评价[J].资源开发与市场，2012，28(3)：211-213.

[7] 中华人民共和国国家统计局.中国统计年鉴—2015[M].北京：中国统计出版社，2015.

[8] 俞金国，张瑞霞，王丽华.制约长海县可持续发展的机制及应对策略研究[J].海洋开发与管理，2011(1)：72-75.

[9] 何晓群.多元统计分析[M].北京：中国人民大学出版社，2011.

[10] 林素环，陈洁.主成分分析法在我国各省市经济发展综合实力评价中的应用[J].工程经济，2006(4)：43-46.

[11] 刘艳，江海旭，李悦铮，等.辽宁省长海县经济发展水平及存在的问题——基于主成分分析法[J].河南科学，2014，32(5)：877-881.

[12] 孙平军，修春亮.辽宁矿业城市经济系统应对能力分析及其脆弱性评价[J].云南地理环境研究，2010，22(2)：47-53.

[13] 屠文娟.基于因子分析法的江苏省科技原创力评价与提升[J].科技管理研究，2008，28(4)：18-20.

[14] 邓维斌，唐兴艳，胡大权，等.SPSS19统计分析实用教程[M].北京：电子工业出版社，2012.

[15] 国家统计局.2015年全国房地产开发投资和销售情况[R/OL].(2016-01-19)[2016-10-22].http://www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/201601/t20160119_1306094.html.

[16] 国家统计局.2016年1—11月全国房地产开发投资和销售情况[R/OL].(2016-12-13)[2016-12-25].http://www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/201612/t20161213_1440908.html.

Comprehensive Evaluation of the City Real Estate Market Based on Factors Analysis

Li Qi， Jin Hui， Zhang Chunshu， Wang Yajun

(SchoolofEconomics&Management，LiaoningShihuaUniversity，FushunLiaoning113001，China)

The real estate has played more and more important effect on our country's economic development, in recent years, the speed of all the real estate was already sputtering. According to the current situation of the real estate, an indicator system was established based on factor analysis which included scale, supply and demand and price to evaluate the comprehensive development of the real estate by using 35 cities data. By using the scientific method to determine the weights of every different factor, the comprehensive evaluate results of the cities real estate were obtained. Then the results of the comprehensive evaluation were analyzed in depth by using the charts and tables, and the cities were classified and reasonable suggestions were proposed based on the cities real estate at last.

Real estate market； Comprehensive evaluation； Supply and demand； Factor analysis

1672-6952(2017)05-0076-05

投稿网址：http://journal.lnpu.edu.cn

2016-12-29

2017-02-26

李琦(1977-)，女，硕士，副教授，从事市场配置优化研究；E-mail：qli2000@sina.com。

F293.3

Adoi:10.3969/j.issn.1672-6952.2017.05.015

(编辑 宋锦玉)