灰色關聯法在廣西壯族自治區房屋售價的研究與運用

李昕 劉寧杰 陳國安

【摘 要】廣西壯族自治區的房價受到社會各層面的關注，2015年商品房屋平均售價（住宅）呈現平穩增長。在眾多的影響因素中，文章運用灰色關聯法研究發現，房地產開發投資（住宅）對廣西住宅商品房屋平均售價（住宅）的影響最大，其次是房屋施工面積（住宅），它們都屬于強相關范疇；商品房銷售面積（住宅）、房地產開發企業本年資金來源、商品房銷售額（住宅）關聯強度中等；房屋新開工面積（住宅）、房屋竣工面積（住宅）關聯度較弱。

【關鍵詞】房價；灰色關聯法；影響因素

【中圖分類號】F293.3；F224【文獻標識碼】A 【文章編號】1674-0688（2016）02-0060-04

1 調查研究背景

廣西壯族自治區作為連接中國與東盟的“橋頭堡”，房價的高低自然成為政府部門及普通百姓關注的焦點。就政府而言，房價與城市規模的擴大、城市環境的承受能力、城鄉的人口流動與城鎮化進程等一系列問題息息相關，也會給南寧市財政收入帶來客觀的收益，并促進制造業、商業的繁榮，投資與消費的增長；就普通百姓而言，能否承受當前的房價，為自己及子女留存一套舒適的住房，是家庭開支的一個重點，合理的房價與良好的周邊環境也是居民們關切的話題?？傊?，房價的波動不僅關系到多條產業鏈的發展，也牽涉千千萬萬家庭的生活水平，可謂牽一發而動全身。

根據廣西壯族自治區統計局的資料顯示，2015年廣西區房地產各項指標互有增減，房地產開發投資共1 909.09億元，比2014年增長3.8%，其中住宅投資為1 407.75億元，增長8.9%。住宅新開工面積為2 793.57萬m2，較2014年下降5.6%。商品房住宅銷售面積為3 181.51萬m2，比2014年增長10.9%。商品房住宅銷售額為1 459.43億元，增長14.5%。房地產開發企業本年到位資金為2 339.29億元，比2014年下降3.0%。本文利用灰色關聯法，結合廣西壯族自治區統計局提供的數據，分析廣西區房價與其他因素的關聯度。

2 前人的研究成果

對于影響房價增減的因素，不少學者進行了分析和探究。一方面，受到國際政策影響，中國—東盟自由貿易區由“黃金十年”升級為“鉆石十年”，邊境貿易量急速增加；另一方面，國內“兩區一帶”“雙核驅動”等政策利好的優勢逐漸體現，經濟的發展帶動了房價的上漲。鐘小敏以南寧市為例，分析房價上漲的原因有4個，分別是城市價值的提升、投資性需求的推動、返鄉置業潮的影響和自住型住房需求的拉動；梁曉音提出房價的上漲除上述部分原因以外，還有國家層面和地方政府的救市政策及人們對通脹預期的擔憂。

灰色系統理論是鄧聚龍教授在1982年提出的一門新興理論，該理論用于分析信息不完全的系統，利用已知的信息揭示未知的信息?；疑P聯法則是基于灰色系統理論的一種多因素分析方法，該方法是通過計算分析對象中因素的序列曲線的相似度來判斷其關聯程度，若曲線越相似，則關聯度越大，反之越小。自該理論提出以來，學者們對灰色關聯法的研究碩果累累，其中鄧聚龍的鄧氏關聯度探究了點點之間的距離遠近對關聯度的影響，唐五湘的T型關聯度注重時間序列曲線的相對變化勢態的接近程度，黨耀國、曹明霞則對灰色絕對關聯度模型、灰色斜率關聯度的模型進行了改進。

3 灰色關聯法

商品房屋平均售價（住宅）變動可視為受各種外界因素而波動的變量，以商品房屋月平均售價（住宅）為參考序列，外界多種因素為比較序列，分析各因素影響商品房屋平均售價（住宅）的重要程度，并對其進行排列。

灰色關聯法作為一種可以有效地分析得出事物關聯性的方法，將其引入影響商品房屋平均售價（住宅）分析中，其主要分析思路如下：首先，選取數個影響商品房屋平均售價（住宅）的因素，組成影響因素數據序列；其次，將各影響因素進行無量綱化處理，分別選出每個影響因素的最優值組成待評估因素數據序列；再次，運用灰色關聯法計算各因素與商品房屋平均售價（住宅）的關聯度；最后，對關聯度進行排列，若關聯度數值越大，則此因素對商品房屋平均售價（住宅）的影響越大。

具體步驟如下。

3.1 數列的構造

設商品房屋月平均售價（住宅）為X0（k），各因素為Xi（k），（i=1，2，…，α；k=1，2，…，β），即

X0（k）={X0（1），X0（2），…，X0（β）}

Xi（k）={Xi（1），Xi（2），…，Xi（β）}

3.2 數列的無量綱化處理

由于各因素的原始數據存在量綱的差異，需要進行無量綱化處理，即

Xi（k）=■，aver（k）=■■Xi（k）

其中，■為各項因素無量綱化后的數據序列，aver（k）為各因素均值化后的數據序列。

3.3 關聯系數的計算

依據鄧聚龍教授關于灰色關聯空間的相關定理，計算關聯系數ξ0 i（k），即

ξ0 i（k）=■

其中，△i（k）為因素指標Xi（k）與X0（k）之差的絕對值，即△i（k）=|Xi（k）-X0（k）|；△max，△min分別為各項因素指標之差的絕對值中的最大值與最小值；ξ為分辨系數，通常取值0.5。

3.4 關聯度的計算

R（i）=■■ξ0 i（k）

3.5 關聯度的排列

依據本文“3.4”的計算結果，對求出的各項關聯度進行排序，找出影響商品房屋月平均售價（住宅）的因素。

4 應用實例分析

本文搜集了2015年廣西壯族自治區區房地產開發與銷售數值（見表1、表2、表3、表4）。

關聯度排序：R（1）>R（2）>R（5）>R（7）>R（6）>R（3）>R（4）。

由上述計算可知，商品房屋平均售價（住宅）與房地產開發投資（住宅）關系最為密切，位居第二的是房屋施工面積（住宅），商品房銷售面積（住宅）、房地產開發企業本年資金來源、商品房銷售額（住宅）、房屋新開工面積（住宅）、房屋竣工面積（住宅）分別位列第三、第四、第五、第六及第七位。

5 結論

本文以灰色關聯法為研究手段，探討并分析了廣西區住宅商品房屋月平均售價（住宅）與各因素的關聯程度。研究發現，一是商品房屋平均售價（住宅）與房地產開發投資（住宅）、房屋施工面積（住宅）處于強相關范疇；二是商品房銷售面積（住宅）、房地產開發企業本年資金來源、商品房銷售額（住宅）關聯強度中等；三是房屋新開工面積（住宅）、房屋竣工面積（住宅）關聯度較弱。以上結論揭示了房價與其他各因素的關聯程度，為政府部門制定政策提供參考。

參 考 文 獻

[1]廣西壯族自治區統計局.廣西房地產開發業實現大發展——廣西第三次全國經濟普查分析之二十[EB/OL].http：//www.gxtj.gov.cn/tjxx/yjbg/qq_267/201507/t20150719_55808.html，2015-07-19.

[2]廣西壯族自治區統計局，國家統計局廣西調查總隊.2015年廣西經濟運行總體平穩、穩中有進[EB/OL].http：//www.gxtj.gov.cn/tjxx/xwfb/201601/t20160121_121025.html，2016-01-21.

[3]鄧聚龍.灰色系統理論教程[M].武漢：華中理工大學出版社，1990：122-141.

[4]鐘小敏.新房貸政策下的南寧市房地產市場探索[J].中國經貿導刊，2011（11）.

[5]梁曉音.北部灣經濟區契機下的南寧房地產價格發展趨勢[J].特區經濟，2010（7）.

[6]曹明霞.灰色關聯分析模型及其應用的研究[D].南京：南京航空航天大學，2007.

[7]胡海華，王孟孟，潘鎮鎮，等.灰關聯分析法優選空調冷熱源系統在Excel中的實現[J].湖南工業大學學報，2014（5）.

[責任編輯：陳澤琦]