基于灰色系統理論的成都市住宅價格影響因素分析

鄧元東 全 力 劉丁豪

(西華師范大學商學院 四川 南充 637000)

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基于灰色系統理論的成都市住宅價格影響因素分析

鄧元東 全 力 劉丁豪

(西華師范大學商學院 四川 南充 637000)

本文采用灰色關聯度分析法對成都市住宅價格影響因素進行實證分析，得出人口因素和城鎮居民人均可支配收入對住宅價格的影響最大，住宅市場表現出供給不足的狀態。最后，提出相應的政策建議。

成都；住宅價格；灰色系統理論

一、引言

2016年我國房地產行業作為支柱性產業對我國經濟增長的貢獻很大，其穩定健康發展對于中國宏觀經濟的穩定增長及金融系統安全具有重要作用。成都市作為西南地區的新一線城市，扮演者領頭羊的作用，其房地產市場的發展態勢對周邊地區的房地產市場的發展具有示范效應。2010年以來，成都市局部區域房地產市場價格急速上揚，激發了人們的購房的積極性，增強了人們房價將要大漲的預期。在這樣一個“上漲—預期—上漲”的周期中，迎來2016年10月的“限購限貸”政策，但房地產價格并沒有因此止住，繼續上揚；在2017年4月，再一次迎來了的房地產的調控政策，同時造成了一定的社會恐慌。

為什么會存在越調控房價越上漲的問題？本文以這一問題為導向，對成都市住宅市場價格影響因素進行實證分析，找出在眾多的影響因素中的主要因素，那些對價格發展的影響最大，對價格發展起帶動作用因素。針對那些與價格關聯度強的因素，采取相適應的調控政策，從而促進住宅市場的持續平穩發展。

二、房地產市場價格影響因素的分析

影響住宅市場價格的因素有很多。面對這眾多的因素，本文主要從市場供求、宏觀經濟基本面、城市環境和制度方面來考察。需求方面包括城鎮居民人均可支配收入、人口因素、住宅租金、居民儲蓄水平等；供給方面包括城市建設土地供應量、住宅開發投資額、房地產竣工面積等；其他包括國民經濟發展水平、環境條件和政策調控力度等。具體分析如下：

城鎮居民人均可支配收入：反映了城鎮居民購買住宅機會的大小；人均可支配收入的增加必然會增大對住宅的有效需求，包括剛性需求和改善性需求，住宅價格上漲。

房屋租金：出租房是商業住宅良好的替代品。在住宅市場價格不變的情況下，住宅租金的上漲將引起住宅需求的增加，住宅價格上漲。

居民儲蓄水平：一方面，居民儲蓄水平的增加，將增加住宅市場中投資或投機活動，住宅需求增加，價格上漲；另一方面，在住宅市場所在地區的金融體系相當發達的情況下，居民儲蓄能夠很好的轉化為房地產開發投資，形成住宅供給，價格下降。

城市建設用地供應量：住宅是土地的附屬物，住宅的供給首先是土地供給，再加上我國土地供應政策的特色，在所有供應土地能夠形成有效住宅供給的假設下，城市建設用地供應量增加決定了住宅供給增大，住宅價格相應下降。

房地產竣工面積：房地產竣工面積對市場住宅供給形成壓力，住宅價格有下降的趨勢。

國民經濟發展水平：用成都市的生產總值(GDP)來衡量，反映了成都市的經濟發展水平。GDP越高，說明經濟發展水平越好，成都市越是具有資源凝聚力，促進房地產行業的發展，同時形成預期，影響住宅價格水平。

環境因素：環境越好，吸引力越大，引起需求的增加，價格上升。

調控政策力度：調控政策的力度，將決定外來人口進入一個地區住宅市場的難易程度。

三、灰色關聯度分析方法

(一)選擇灰色系統理論關聯度分析模型的合理性

灰色系統理論是用于研究數據缺乏、信息不充分、具有不確定性問題的新方法。本文研究的住宅價格影響因素就是一個灰色系統，理由是成都市的住宅價格的發展態勢往往是由多種因素共同作用的結果。而在這眾多的影響因素中，往往因為統計數據有限或人類認識能力的局限，人們所獲得的信息往往不夠準確、不完全。

(二)灰色關聯度分析模型

灰色關聯度分析的基本思路是根據各個序列曲線的幾何形狀的相似程度來判斷其關聯度的大小。曲線形狀越接近，序列之間關聯度就越大，反之就越小。

灰色關聯度分析法的具體步驟為：

第一步，確定相關因素序列：

第二步，因為參考序列的觀測值和各個比較序列觀測值的含義、量綱不同，為進一步量化研究分析，需對參考序列觀測值和各個比較因素進行無量綱化處理。這里采用初值法。令，i=1，2，…，m；

第三步，求差序列。記 :Δi=(Δi(1)，Δi(1)，…，Δi(n))，i=1，2，…，m；

四、成都市房地產市場價格影響因素的實證分析

為排除2008年全球金融危機對成都市住宅市場的影響，本文采用2008年到2015年的年度數據進行灰色關聯度分析。城鄉居民人均可支配收入X1、城鄉居民儲蓄存款余額X3、常住人口X2、住宅竣工面積X4、住宅開發投資額X5和GDP(X6)作為比較序列，其數值選自《成都市統計年鑒2009-2016》；住宅銷售平均價格X0作為參考序列，但由于住宅年平均銷售價格數值難以獲得，本文以住宅銷售平均價=住宅銷售金額/住宅實際銷售面積來計算。其中住宅銷售金額和住宅實際銷售面積數據選自《四川省統計年鑒2009-2016》。系統的影響因素詳見表1。

表1 住宅市場價格影響因素所選統計指標的指標值

數據來源：《成都統計年鑒2009-2016》、《四川統計年鑒2009-2016》

根據前面的計算步驟可得到參考序列X0與相關序列Xi的灰色關聯度。本文取ξ=0.5進行計算。灰色關聯度的計算結果詳見表2。

表2 灰色關聯度結果

在進行灰色關聯度分析時，特征序列的與各相關因素行為序列關聯度的具體數值大小不重要，重要的是各關聯度的大小順序。由表2可以得到，γ02>γ01>γ04>γ05>γ06>γ03，即人口因素與住宅市場價格的關聯度最強，其次是城鎮人均可支配收入和住宅竣工面積，而在所列舉的因素中，城鄉居民儲蓄余額與住宅市場房地產價格的關聯度最弱。

根據上述研究，作出住宅銷售平均價與常住人口的折線-柱狀圖，見圖1。

圖1 成都市2008-2015年住宅銷售平均價與常住人口量

圖2 成都市2008-2015年住宅實際銷售面積與竣工面積

由圖1可以看出，成都市常住人口的變化與住宅銷售平均價變化情況與灰色關聯度分析結果相一致。人口因素作為推動成都市住宅市場價格發展的主要因素，2010年常住人口的大幅增加帶動了住宅市場價格上漲，人口數量的增加增大了對住宅的需求，推動價格上漲。

又住宅銷售平均價是成都市住宅市場上供求決定的均衡價格，因此在均衡價格確定時，與均衡價格水平相適應的市場均衡產量，即住宅實際銷售面積也被確定。由圖2可以發現，住宅竣工面積作為住宅市場重要的供給指標總是小于住宅實際銷售面積，說明成都市住宅需求大于供給，住宅市場是一個由消費主導的賣方市場；成都市住宅實際銷售面積與竣工面積有很好的聯動效應，呈現出同漲同跌的態勢，說明住宅市場銷售狀況部分的影響著社會預期，當住宅銷售旺盛時，往往能夠促進房地產的開發，形成供給。

得到的研究結果：(1)人口因素和城鎮居民人均可支配收入作為需求端的重要衡量指標是推動成都市住宅市場價格發展的主要因素，成都市的住宅價格是由剛性需求拉動的；(2)住宅竣工面積與住宅市場價格的關聯度相對較弱，說明成都市住宅供給沒有跟上市場需求的變化，供給不足導致住宅價格上漲。

五、結論與建議

本文采用灰色系統理論中的灰色關聯度分析方法分析了成都市住宅市場價格影響因素，從眾多影響因素中得出人口因素和城鎮居民人均可支配收入是影響成都市住宅價格的發展的主要因素，代表需求的增大。而與需求端相對應的是供給嚴重不足，整個住宅市場呈現出供不應求的狀態。

為了實現成都市住宅市場的健康平穩發展，根據以上得出的結論，提出以下建議：

(1)增加住宅建設用地供應量。成都作為西南地區的第一大城市，伴隨著城鎮化的推進，大量人口將不斷地向成都聚集，因此可以預見成都市的人口壓力將不斷增加；為緩解住房需求壓力，增加住房供給是重要途徑，而住宅是土地的附屬物，土地的供應量直接決定了住宅的供給。

(2)深化成都市金融系統建設，降低獲得資金的交易成本。資金是房地產開發的重要生產要素，而研究表明成都市城鄉居民儲蓄與住房銷售平均價關聯度不強，說明儲蓄沒有很好的轉化為投資，所以應深化金融體系建設，降低獲得資金的成本，形成房地產開發資金投入，增加住宅供給。

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[3]謝琛.袁建華.基于灰色理論的人口年齡結構對房地產需求影響分析[J].數學的實踐與認識，40(10)：201-209.

[4]王泳茹.房地產市場供給與需求對房價的影響[J].統計與決策，24：151-153.

四川省科技廳軟科學研究項目(2016ZR0226)，國家社會科學基金(12XGL003)，四川省科技廳系統科學與企業發展研究中心(Xq14C08)

鄧元東(1991-)，男，漢族，四川廣元人，碩士在讀，西華師范大學商學院，主要研究房地產經濟、區域經濟；全力(1979-)，男，四川成都人，博士，西華師范大學商學院，講師，主要研究知識管理、創新、區域經濟，農業經濟。

劉丁豪(1966-)，男，四川南充人，西華師范大學商學院，教授，主要研究房地產經濟。