山西省房地產價格的影響因素分析

杜宇君

摘要：近年來房地產價格持續上漲，已引起社會各界人士的關注及重視，為了了解房地產發展趨勢，必須了解影響房地產價格的因素，本文就以山西省為例，通過對相關數據的回歸分析，從而得出影響房價的回歸模型。文章最后結合分析結果給出相應地對策及建議。

關鍵詞：房地產價格；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，人們對購房的需求也不斷增大，以及對住房的質量要求也有所提高，不僅包括內部構造，外部環境也是重要條件。然而房地產需求的增加會引起房地產價格的大幅度上升，如今房價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價的影響因素甚至可能潛在的因素，本文就采用山西省2015年數據研究影響山西省房地產價格的影響因素。

二、實證分析

（一）指標選取：

本文主要從需求因素、供給因素和地區因素三個角度選取影響房價的因素的指標：

居民消費水平（元/人）、人均可支配收入（元/人）、總戶數（戶）、當年完成投資（萬元）、開發施工房屋面積（平方米）、當年竣工價值（萬元）、建筑業企業總產值（萬元）、建筑業企業利潤（萬元）、建筑業企業成本（萬元）、建筑業企業稅金總額（萬元）、地區生產總值（萬元）和財政總收入（萬元）總共12個指標，并分別命名為X₁、X₂、X₃、X₄、X₅、X₆、X₇、X₈、X₉、X₁₀、X₁₁、X₁₂變量，將商品房屋平均價格（元/平方米）作為Y變量來進行分析。

（二）數據分析：

1.主成分分析

經過分析，這12個指標之間都存在一定相關性，且大部分相關系數在0.8以上，因此滿足主成分分析的前提。首先通過因子分析發現：前兩個主成分累積方差貢獻率為87.811%，能夠包含大部分原始變量的信息，因此選取前2個主因子來代替全部12個因子，我們將提取的主因子分別命名為：F1、F2。再結合因子載荷陣我們可以看出，第一個公共因子F1在指標X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11、X12上有較大載荷，說明這9個指標有較強的相關性，可以歸為一類，從指標上來看，這9個指標包含了房地產供給因素和地區因素，可以歸結為反映地區經濟發展狀況和房地產供給方面狀況，因此將第一個主因子F1命名為地區經濟發展水平和房地產供給因子；第二個公共因子F2在指標X1、X2、X3上的因子載荷值較大，且這三個指標屬于需求方面狀況，因此將這類因子命名為需求因子。然后利用因子分析結果進行主成分分析得到相應地特征向量矩陣如下表1。

根據表1可以得到2個主成分的表達式：

第一主成分：

第二主成分：

其中F1主要反映了地區經濟發展水平和房地產供給對房地產價格的影響，F2主要反映了房地產需求因素對房地產價格的影響。

2.多元回歸分析

由于主成分分析只是對原始自變量的線性組合，并不能解釋自變量對因變量房地產價格的影響程度，因此以2個變量F1、F2為自變量，標準化之后的房地產價格為因變量作回歸分析，其結果如下表2。

根據上表，我們可以得出回歸方程表達式

Y=0.903F₁-0.015F₂

從表達式中可以看出：自變量F1的系數最大，對因變量Y的影響程度也就最大，而且遠遠大于F2。也就是說因變量Y（商品房屋的平均價格）主要是受自變量F1（地區經濟發展水平和房地產供給因素）的影響，需求因素F2則對因變量Y的影響程度則很小。另外，從值（0.815）以及調整后的值（0.769）可以看出該模型擬合度較好，說明該回歸模型可以較好地反映房地產價格的主要影響因素。

三、結論

本文根據山西省2015年房地產發展的情況，通過對主成分分析把影響房價波動的因素最終分成兩類：地區經濟發展水平和房地產供給狀況共同作用和房地產需求因素對房地產價格的影響。基于多元回歸分析法進行分析可以得出：地區經濟發展水平和房地產供給狀況這兩個方面共同的作用對房價的影響最大。因此，結合回歸分析結果我們做出以下建議：

（一）促進地區經濟發展水平

結合當地特色（例如我省的老陳醋、汾酒）努力搞好經濟，只有經濟發展好了，房地產業才有更多的資金促進本行業的發展。

（二）充分發揮政府的作用，作出合理的政策

首先，政府要轉變觀念，尊重市場經濟規律，樹立市場經濟觀念。其次，要加強土地供給管理。最后，要充分發揮保障性住房對抑制房價的作用。一是大力推進城市居民棚戶區改造。二是加快廉租住房建設。三是加大經濟適用住房建設。