杜宇君

摘要：近年來(lái)房地產(chǎn)價(jià)格持續(xù)上漲，已引起社會(huì)各界人士的關(guān)注及重視，為了了解房地產(chǎn)發(fā)展趨勢(shì)，必須了解影響房地產(chǎn)價(jià)格的因素，本文就以山西省為例，通過(guò)對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)的回歸分析，從而得出影響房?jī)r(jià)的回歸模型。文章最后結(jié)合分析結(jié)果給出相應(yīng)地對(duì)策及建議。

關(guān)鍵詞：房地產(chǎn)價(jià)格；影響因素；主成分分析；多元回歸

一、引言

住房是人民生活的基本必需品，隨著人們生活水平的不斷提高，人們對(duì)購(gòu)房的需求也不斷增大，以及對(duì)住房的質(zhì)量要求也有所提高，不僅包括內(nèi)部構(gòu)造，外部環(huán)境也是重要條件。然而房地產(chǎn)需求的增加會(huì)引起房地產(chǎn)價(jià)格的大幅度上升，如今房?jī)r(jià)的上升已超出許多人的承受能力，為此我們有必要探究出房?jī)r(jià)的影響因素甚至可能潛在的因素，本文就采用山西省2015年數(shù)據(jù)研究影響山西省房地產(chǎn)價(jià)格的影響因素。

二、實(shí)證分析

（一）指標(biāo)選?。?/p>

本文主要從需求因素、供給因素和地區(qū)因素三個(gè)角度選取影響房?jī)r(jià)的因素的指標(biāo)：

居民消費(fèi)水平（元/人）、人均可支配收入（元/人）、總戶數(shù)（戶）、當(dāng)年完成投資（萬(wàn)元）、開發(fā)施工房屋面積（平方米）、當(dāng)年竣工價(jià)值（萬(wàn)元）、建筑業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值（萬(wàn)元）、建筑業(yè)企業(yè)利潤(rùn)（萬(wàn)元）、建筑業(yè)企業(yè)成本（萬(wàn)元）、建筑業(yè)企業(yè)稅金總額（萬(wàn)元）、地區(qū)生產(chǎn)總值（萬(wàn)元）和財(cái)政總收入（萬(wàn)元）總共12個(gè)指標(biāo)，并分別命名為X₁、X₂、X₃、X₄、X₅、X₆、X₇、X₈、X₉、X₁₀、X₁₁、X₁₂變量，將商品房屋平均價(jià)格（元/平方米）作為Y變量來(lái)進(jìn)行分析。

（二）數(shù)據(jù)分析：

1.主成分分析

經(jīng)過(guò)分析，這12個(gè)指標(biāo)之間都存在一定相關(guān)性，且大部分相關(guān)系數(shù)在0.8以上，因此滿足主成分分析的前提。首先通過(guò)因子分析發(fā)現(xiàn)：前兩個(gè)主成分累積方差貢獻(xiàn)率為87.811%，能夠包含大部分原始變量的信息，因此選取前2個(gè)主因子來(lái)代替全部12個(gè)因子，我們將提取的主因子分別命名為：F1、F2。再結(jié)合因子載荷陣我們可以看出，第一個(gè)公共因子F1在指標(biāo)X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11、X12上有較大載荷，說(shuō)明這9個(gè)指標(biāo)有較強(qiáng)的相關(guān)性，可以歸為一類，從指標(biāo)上來(lái)看，這9個(gè)指標(biāo)包含了房地產(chǎn)供給因素和地區(qū)因素，可以歸結(jié)為反映地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r和房地產(chǎn)供給方面狀況，因此將第一個(gè)主因子F1命名為地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和房地產(chǎn)供給因子；第二個(gè)公共因子F2在指標(biāo)X1、X2、X3上的因子載荷值較大，且這三個(gè)指標(biāo)屬于需求方面狀況，因此將這類因子命名為需求因子。然后利用因子分析結(jié)果進(jìn)行主成分分析得到相應(yīng)地特征向量矩陣如下表1。

根據(jù)表1可以得到2個(gè)主成分的表達(dá)式：

第一主成分：

第二主成分：

其中F1主要反映了地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和房地產(chǎn)供給對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的影響，F(xiàn)2主要反映了房地產(chǎn)需求因素對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的影響。

2.多元回歸分析

由于主成分分析只是對(duì)原始自變量的線性組合，并不能解釋自變量對(duì)因變量房地產(chǎn)價(jià)格的影響程度，因此以2個(gè)變量F1、F2為自變量，標(biāo)準(zhǔn)化之后的房地產(chǎn)價(jià)格為因變量作回歸分析，其結(jié)果如下表2。

根據(jù)上表，我們可以得出回歸方程表達(dá)式

Y=0.903F₁-0.015F₂

從表達(dá)式中可以看出：自變量F1的系數(shù)最大，對(duì)因變量Y的影響程度也就最大，而且遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于F2。也就是說(shuō)因變量Y（商品房屋的平均價(jià)格）主要是受自變量F1（地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和房地產(chǎn)供給因素）的影響，需求因素F2則對(duì)因變量Y的影響程度則很小。另外，從值（0.815）以及調(diào)整后的值（0.769）可以看出該模型擬合度較好，說(shuō)明該回歸模型可以較好地反映房地產(chǎn)價(jià)格的主要影響因素。

三、結(jié)論

本文根據(jù)山西省2015年房地產(chǎn)發(fā)展的情況，通過(guò)對(duì)主成分分析把影響房?jī)r(jià)波動(dòng)的因素最終分成兩類：地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和房地產(chǎn)供給狀況共同作用和房地產(chǎn)需求因素對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的影響?；诙嘣貧w分析法進(jìn)行分析可以得出：地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和房地產(chǎn)供給狀況這兩個(gè)方面共同的作用對(duì)房?jī)r(jià)的影響最大。因此，結(jié)合回歸分析結(jié)果我們做出以下建議：

（一）促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平

結(jié)合當(dāng)?shù)靥厣ɡ缥沂〉睦详惔?、汾酒）努力搞好?jīng)濟(jì)，只有經(jīng)濟(jì)發(fā)展好了，房地產(chǎn)業(yè)才有更多的資金促進(jìn)本行業(yè)的發(fā)展。

（二）充分發(fā)揮政府的作用，作出合理的政策

首先，政府要轉(zhuǎn)變觀念，尊重市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)規(guī)律，樹立市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)觀念。其次，要加強(qiáng)土地供給管理。最后，要充分發(fā)揮保障性住房對(duì)抑制房?jī)r(jià)的作用。一是大力推進(jìn)城市居民棚戶區(qū)改造。二是加快廉租住房建設(shè)。三是加大經(jīng)濟(jì)適用住房建設(shè)。