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吉林市商品房房?jī)r(jià)影響因素的因子分析

2016-07-11 01:12:49張航國(guó)冰
現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)信息 2016年12期

張航 國(guó)冰

摘要:商品房房?jī)r(jià)受到了諸多因素的影響,本文以吉林市2005-2014年商品房平均售價(jià)及相關(guān)影響因素?cái)?shù)據(jù)為基拙,根據(jù)影響吉林市商品房?jī)r(jià)格的10個(gè)指標(biāo)進(jìn)行分析,建立吉林市商品房?jī)r(jià)格影響因素因子分析模型來(lái)對(duì)吉林市的商品房房?jī)r(jià)進(jìn)行分析。結(jié)果表明,商品房的房?jī)r(jià)主要受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和房地產(chǎn)市場(chǎng)變化兩個(gè)大方面的影響,其中經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平為影響房?jī)r(jià)走勢(shì)的重要因素。

關(guān)鍵詞:因子分析;因子載荷陣;商品房?jī)r(jià)格

中圖分類(lèi)號(hào):F293.3 文獻(xiàn)識(shí)別碼:A 文章編號(hào):1001-828X(2016)012-000-01

一、前言

近年來(lái),隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展,人民收入水平不斷提高,對(duì)高質(zhì)量住房的需求也逐年增大。中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)持續(xù)升溫,過(guò)快增長(zhǎng)的房?jī)r(jià)成為社會(huì)討論熱點(diǎn)。很多學(xué)者對(duì)中國(guó)的商品房房?jī)r(jià)問(wèn)題進(jìn)行了研究,如李晨通過(guò)因子分析對(duì)中國(guó)房?jī)r(jià)的四大影響因素進(jìn)行分析,但是由于地域區(qū)別,并不適合吉林市商品房問(wèn)題;李海洋結(jié)合需求關(guān)系的問(wèn)題對(duì)影響商品住宅價(jià)格的因素進(jìn)行側(cè)重于定性的分析,缺少定量的統(tǒng)計(jì)分析。本文主要是根據(jù)吉林市的實(shí)際情況選取影響吉林市商品房?jī)r(jià)格的10個(gè)指標(biāo),并建立因子分析模型,對(duì)影響吉林市商品房?jī)r(jià)格的因素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

二、對(duì)影響商品房房?jī)r(jià)的諸多因素的因子分析

1.指標(biāo)的選取

我們研究影響商品房房?jī)r(jià)的十個(gè)指標(biāo):居住面積X1(平方米)、人均可支配收入X2(元)、社會(huì)消費(fèi)品零售總額X3(萬(wàn)元)、職工年平均工資X4(元)、年末儲(chǔ)蓄存款余額X5(萬(wàn)元)、人均財(cái)政收入X6(元)、竣工住宅面積X7(萬(wàn)平方米)、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)X8(%)、房地產(chǎn)投資X9(萬(wàn)元)、商品住宅銷(xiāo)售面積X10(萬(wàn)平方米)。我們從國(guó)家統(tǒng)計(jì)局吉林市調(diào)查隊(duì)搜集了2005—2014年的數(shù)據(jù),利用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行因子分析。

2.變量間相關(guān)性檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否適合建立因子分析模型,我們對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn),根據(jù)數(shù)據(jù)各變量的相關(guān)系數(shù)陣,各變量間大部分相關(guān)系數(shù)>0.5,即變量間存在較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系,比較適合進(jìn)行因子分析。

3.公共因子的選取

為了選取出合適的公共因子,我們從公共因子的特征值和方差貢獻(xiàn)率出發(fā)來(lái)選取公共因子的個(gè)數(shù),具體的結(jié)果見(jiàn)表1。

由表1可知,有2個(gè)公共因子的特征值大于1,累計(jì)方差貢獻(xiàn)率(原始數(shù)據(jù)信息總量)已經(jīng)達(dá)到了79.712%。因此選取這兩個(gè)公共因子是合理的。

4.因子分析模型與因子解釋

因子載荷陣是因子分析的主要依據(jù),既可以解釋公共因子,又可以得到因子分析模型,因子載荷陣結(jié)果見(jiàn)表2。

因子分析的主要目的之一就是對(duì)公共因子進(jìn)行合理解釋?zhuān)ㄟ^(guò)表2我們可以發(fā)現(xiàn)公共因子1與X2、X3、X4、X5、X6、X9相關(guān)程度較高,這些原始變量主要是體現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指標(biāo),我們可以把公共因子1解釋為經(jīng)濟(jì)發(fā)展因子,公共因子2與其余的變量X1、X7、X8、X10相關(guān)程度較高,主要是體現(xiàn)房地產(chǎn)市場(chǎng)的指標(biāo),把公共因子2解釋為房地產(chǎn)市場(chǎng)因子。

5.因子得分及綜合得分

為了進(jìn)一步反應(yīng)各因素對(duì)商品房房?jī)r(jià)的影響,我們計(jì)算各公共因子的因子得分,并進(jìn)一步計(jì)算各綜合得分見(jiàn)表3,綜合得分的公式為:

根據(jù)表3我們可以看出近年的綜合得分呈現(xiàn)上升趨勢(shì),說(shuō)明吉林市的商品房?jī)r(jià)格正日趨合理。

三、結(jié)論

根據(jù)上述分析,得到以下結(jié)論:第一:吉林市的商品房?jī)r(jià)格的影響因素可分為經(jīng)濟(jì)發(fā)展因子和房地產(chǎn)市場(chǎng)因子,吉林市經(jīng)濟(jì)發(fā)展因子對(duì)房?jī)r(jià)的影響較為顯著。隨著人口數(shù)量的增加以及城鎮(zhèn)化速度的加快,客觀上推動(dòng)了房屋需求規(guī)模的增大。從數(shù)據(jù)上看可以看出經(jīng)濟(jì)發(fā)展因子與原指標(biāo)的相關(guān)性較高,方差貢獻(xiàn)率達(dá)到了63.411%,說(shuō)明經(jīng)濟(jì)發(fā)展是房?jī)r(jià)增長(zhǎng)的重要原因。第二,居民消費(fèi)觀念的轉(zhuǎn)變是導(dǎo)致吉林市房地產(chǎn)需求增加的原因之一。居民的消費(fèi)觀念由基本的居住性需求轉(zhuǎn)變?yōu)樽非蟾咂肺弧⒏邫n次的改善性需求,這種消費(fèi)需求的變化吸引著越來(lái)越多的投資者,不斷增加對(duì)房地產(chǎn)的投資,推動(dòng)房?jī)r(jià)不斷攀升。

參考文獻(xiàn):

[1]李晨.基于因子分析法的中國(guó)房?jī)r(jià)影響因素的分析.經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊,2010.

[2]李海洋.影響商品住宅價(jià)格的因素分析[J].寧夏社會(huì)科學(xué),2010.

[3]余建英,何旭.數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析與SPSS應(yīng)用[M].北京:人民郵電出版社,2003.

作者簡(jiǎn)介:張 航(1995-),女,河北唐山人,漢族,學(xué)生。研究方向:概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)。

通訊作者:國(guó) 冰(1979-),男,吉林省吉林市人,漢族,講師。研究方向:概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)。

項(xiàng)目:吉林農(nóng)業(yè)科技學(xué)院大學(xué)生科技創(chuàng)新項(xiàng)目(項(xiàng)目號(hào):2015081)

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