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铜陵市房价影响因素分析

所属栏目:房地产论文 发布日期:2021-11-08 09:25 热度:

   随着经济的发展,作为国民经济的重要组成部分,房地产行业无疑是我国的支柱性产业之一。2019年颁发的《安徽省房地产开发企业信用管理暂行办法》,使得房地产开发企业信用管理体系得到进一步完善。作为四线城市之一的安徽省铜陵市,其商品房价格的高低以及波动也必然会给当地市民带来不同程度的影响。根据2020年《铜陵市新建商品住房价格备案管理工作实施办法(暂行)》通知,我们了解到铜陵市在商品房价格管理上进行不断的加强与完善。当然,由于房地产的系统性,铜陵市商品房价格势必会被诸多因素所影响,而区分起主导作用和非主导作用的因素从而获取有指导性的结论则是房地产行业相关从业人员所应该关注的重点。本文利用灰色关联分析方法,选取五个指标作为影响商品房价格的因素,得到几个影响因素与房价之间的关联度,并从中提出有效的意见与建议。

铜陵市房价影响因素分析

  一、文献综述

  目前,国内在房地产行业的研究还是有着一定的数理分析和理论基础。针对这方面的研究,比较有代表性的有:梁云芳、高铁梅、贺书平利用协整分析和H-P滤波,计算了房地产均衡价格水平,以及房地产价格偏离均衡价格的波动状态;屠佳华、张洁通过对上海房地产市场价格数据的分析,得出房地产投资和人均可支配收入等成为影响房价综合指数的主要因素;邓健、张玉新通过构建“生命周期-永久收入”的消费分析框架,研究了房价波动和居民消费之间的影响机制;安辉、王瑞东通过构建向量自回归模型,得出土地政策和保障房政策对房地产价格影响虽具有时滞性但却具有长期性。

  这些已然存在的理论研究有可取性,但也在一定程度上反映其局限性。基于此,为了研究铜陵市房价的主要影响因素,本文选取其中几个具有代表性的指标,为正确分析铜陵市商品房价格与其影响因素之间的关系提供科学的依据。

  二、研究背景

  (一)理论依据。

  房价是房地产行业最为重要的指标之一。而由于一般因素、区域因素和个别因素等的存在,如供给需求、经济水平、社会结构等,铜陵市商品房价格也会受到不同程度影响和一定范围内的波动。

  1、古典经济理论有力地证明了供给和需求对房价的影响,即减少住房供给有利于提高房价、而减少住房供给则有利于抑制房价增长的趋势。基于供给需求理论,我们可以看出房地产开发投资和商品房销售面积成为供给主体的因素,而人口因素则成为了需求主体的因素。

  2、消费理论中关于收入的假说,反映了消费与收入在一定程度上呈正向变动。在示范效应和棘轮效应的影响之下,市民购买商品房的消费行为俨然成为了一种社会行为。而国民收入和人均GDP等反映的便是地区和市民的经济水平,决定着消费,继而决定着商品房价格的波动。

  3、生命周期假说中消费者最优的决策是追求消费效用最大化。人口数量和人口结构成为社会结构的组成部分,其层次性和多样性也决定了市民消费习惯存在的差异性。

  (二)影响因素。

  房地产作为一个复杂的系统,其发展受到来自多维度的影响和制约,而商品房价格境况亦是如此。因此,本文根据铜陵市各年统计年鉴数据,选取了其中代表供需、经济和社会结构的五个影响因素,分析如下:

  1、人均可支配收入。

  人均可支配收入是影响消费的重要因素,也是影响商品房价格的重要因素。铜陵市人均可支配收入的提高或降低,将显着促进或抑制居民的消费欲望和购买能力,并提高或降低其对商品房的购买需求。这种情况下的需求,也势必影响到房地产这一供给方制定的商品房价格。

  2、全市人均GDP。

  全市人均GDP在一定程度上就是全市居民经济水平的反映,也是影响商品房价格的经济因素。铜陵市全市人均GDP反映了这个地区的平均水平,其一定程度的增长将给予整个房地产市场良好的发展导向,并带来商品房价格的波动。

  3、房地产开发。

  房地产对商品房的开发投资,反映了这个地区房价的发展趋势和走向。铜陵市房地产开发投资额的增加,将给居民带来未来房价上涨趋势的预期,从而影响到其购买动机和购买交易量,最终造成房地产价格的相应波动。

  4、商品房销售面积。

  房地产市场的供给量取决于商品房销售面积的大小,并决定着市场发展导向。铜陵市商品房销售面积的大小在一定范围内受到供需理论的制约,继而影响到商品房的价格。此外,全过程中的成本亦是影响商品房面积的规划设计、销售管理等的因素。

  5、人口数量。

  住宅一直是人们的生活必需品,其在人们生活中发挥的作用不言而喻。而人口数量决定了商品房的需求量,成为影响房地产价格的重要因素。对于铜陵市来说,其人口出生率、死亡率和流动率等影响着最终的人口数量,也势必影响到市场的商品房需求量和交易量,继而造成对价格的影响。

  通过以上分析,我们可以总结出:这些影响因素证明了稀缺性的重要性,也反映了铜陵市的城市发展潜力是决定其房价高低的根本原因。只有深入挖掘这些因素,我们才可以得出更为准确的结论。

  三、数据来源与处理

  本文数据来源于历年的《铜陵市统计年鉴》、铜陵市国民经济和社会发展统计公报以及铜陵市人民政府数据库。由于铜陵市商品房价格的影响因素诸多且千差万别,故本文基于一定的考量选取了其中影响程度较大的五个指标:人均可支配收入、全市人均GDP、房地产开发投资额、商品房销售面积和人口数量。基于数据的完整性和可获得性,选取的期间为2003~2019年。

  灰色关联分析是系统分析中较简单的一种分析方法,其对样本数量没有过多的要求,需要的计算量也相对比较小;但是其又比较可靠,能得到与定性分析相类似的结果。相较于层次分析法和模糊综合评价法,灰色关联分析方法不需要制定一个一个的目标,也不需要调查各个方面的数据,只需要得出各个指标关联程度的大小并进行比较评价。基于灰色关联度分析的种种优点,本文选择对这些选取的数据进行灰色关联度分析研究。

  四、铜陵市商品房价格影响因素关联度分析

  (一)灰色关联分析模型分析步骤

  1、分析数列的选择。收集数据,从而确定母序列和子序列,前者记为x0;后者记为(x1,x2,…,xm)。

  2、变量的预处理。对变量进行去量纲化,对每个指标中的元素都进行如下处理:

  其中,xi'(j)为每个指标中的元素,xi(j)为去量纲化后每个指标中的元素。

  3、计算子序列与母序列之间的关联系数。计算a和b:

  其中,a为两极极小差,b为两极极大差,且i=1,2,…,m,j=1,2,…,n。

  计算关联系数:y(x0(j),xi(j))=a+ρ×bx0(j)-xi(j)+ρ×b

  式中,ρ为分辨系数,主要用来削弱最大绝对差的数值太大带来的失真,提升关联系数之间的差异性,通常在0~1之间。本文根据相关参考文献,将ρ取为0.5。

  4、计算各指标与房价的灰色关联度。各指标与房价的灰色关联度满足下式:

  (二)灰色关联分析结果。

  由此可以得出,影响因素重要程度排名:全市人均GDP>人均可支配收入>商品房销售面积>人口数量>房地产开发投资额。(表1、表2、表3)

  (三)关联指标的分析

  1、铜陵市人均GDP成为影响程度最大的指标,是因为近些年来铜陵市的人均GDP呈逐渐上升趋势,成为提高市民消费欲望和购买能力的重要推动力量。而消费的增长也会带来市场需求的上升,从而推动铜陵市商品房价格上涨。

  2、铜陵市人均可支配收入是影响消费者购买能力的重要因素,也成为了影响铜陵市商品房价格的较为重要的指标。

  3、从供需层面来看,铜陵市商品房销售面积的多少,不仅影响着市民的市场购买空间,也在一定程度上成为影响商品房价格的指标之一。

  4、随着铜陵市的稳步发展,其人口数量和规模也在不断优化。而人口流动带来的人口数量的变化不仅影响着铜陵市的经济发展,更是影响着其商品房的销售情况和价格。其中,适龄儿童上学的数量亦是人口数量这一影响因素的指标之一。

  5、铜陵市房地产开发投资额的稳步上升,不仅体现了铜陵市综合实力的提升,也体现了其在房地产行业的投入与建设。房地产行业与民生息息相关,其开发投资额也势必会影响到商品房的供给与建设,从而影响其价格。

  从一般因素来考虑,铜陵市的地区生产总值和人均GDP是影响其商品房价格的经济因素,而全市人口数量和社会销售品零售总额则为社会因素。其次,从区域因素来考虑,铜陵市的地区发展环境和人口流入规模成为制约其商品房价格的结构因素,而由区域影响的铜陵市房地产开发投资额和商品房销售面积则成为发展因素。最后,从个别因素来考虑,铜陵市出台的买房政策和适龄儿童上学数量成为了决策因素,商品房自身具备的设计和居住优势则成为了客观因素。

  五、结论及建议

  (一)结论。

  本文采用灰色关联度分析,将影响铜陵市商品房价格的五个重要因素依次进行排序,得出了较为客观的结论。从整体上来看,铜陵市的经济发展以及市民生活水平成为制约市民消费能力和商品房价格的重要因素。当然,影响铜陵市房地产价格的因素远不止于此,这也是本文存在不足之处之一:选取的五个影响因素并不能高度概括影响铜陵市商品房价格的全部因素。然而,在不确定性更大的未来,影响铜陵市商品房价格因素涉及的层面将更广阔,也更需要我们去深析研究并给出解决方案。

  (二)建议

  1、坚决抵制“炒房”,全面建设房地产布局。

  在十九大报告中,习近平同志提出要坚持“房子是用来住的,不是用来炒的”,房地产行业与民生息息相关,是决定一个地区发展繁荣与否的重要因素。基于此,铜陵市政府相关部门要出台更多的针对性政策,旨在为人民服务、提高铜陵市市民的满意度和幸福指数,致力于建设“可持续健康发展房地产布局”。

  2、不断发展铜陵市经济,提高经济水平和收入水平。

  灰色关联度分析结果中,铜陵市全市人均GDP和人均可支配收入成为五个影响因素之中影响程度最大的两个指标。诚然,铜陵市市民的购买能力受到收入状况的限制和制约,而这也会显着影响到商品房价格。由此,铜陵市应该大力发展当地经济,提高当地的经济水平和人们的收入水平。

  3、合理控制铜陵市人口结构,稳定商品房价格。

  不同年龄结构的铜陵市市民,对商品房的需求程度是显着不同的,而这也会影响到铜陵市的房地产发展。因此,优化人口结构不仅有利于铜陵市房地产的稳定发展,还促进了全市的全面发展。此外,铜陵市应致力于稳定商品房的价格以保障民生,完善市场体系以促进全市房地产行业良性发展。

  4、发展铜陵市民生地产,增进民生福祉。

  房地产行业的发展与民生息息相关,因此铜陵市需要投入更多的资金和精力,致力于构建“可持续发展”的房地产市场行业。铜陵市还应该关注民生地产的发展、努力增进民生福祉,将提高广大市民的生活满意度和幸福感作为最终的宗旨。

  参考文献

  [1]钱隼驰,仇蕾灰色关联分析中分辨系数取值的定量研究[J]统计与决策, 2019.35(10).

  [2]杨慧,李超中国城市房价影响因素及贡献度研究------于R?的相对重要性分解[J]经济问题探索, 2019(11).

  [3]梁云芳,高铁梅,贺书平.房地产市场与国民经济协调发展的实证分析[J]中国社会科学, 2006(03).

  《铜陵市房价影响因素分析》来源:《合作经济与科技》,作者:余彬,盛佳豪

文章标题:铜陵市房价影响因素分析

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