楊瑛娟

（商洛學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，陜西商洛726000）

商洛市房地產(chǎn)市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)研究

楊瑛娟

（商洛學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，陜西商洛726000）

通過對(duì)2006—2013年商洛市的平均房?jī)r(jià)、人口、城鎮(zhèn)居民可支配收入、人均住房面積、國民生產(chǎn)總值五個(gè)影響因素進(jìn)行分析，運(yùn)用多元線性回歸方法進(jìn)行分析，構(gòu)建商洛房地產(chǎn)市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)模型，并運(yùn)用最小二乘法得出2014—2016年的各自變量的值，預(yù)測(cè)了商洛市未來3年的房地產(chǎn)市場(chǎng)需求，整體呈現(xiàn)穩(wěn)定增長的趨勢(shì)。

商洛房地產(chǎn)；需求預(yù)測(cè)模型；回歸分析；最小二乘法

近些年，陜西省商洛市在房地產(chǎn)行業(yè)的投資呈現(xiàn)出了逐年上升的趨勢(shì)，在社會(huì)固定資產(chǎn)投資中占據(jù)很大比例。但是由于房地產(chǎn)業(yè)的投資回報(bào)周期相對(duì)較長，且投資規(guī)模較大，瞬息萬變的市場(chǎng)使得房地產(chǎn)企業(yè)難以抓住市場(chǎng)動(dòng)態(tài)和趨勢(shì)，進(jìn)行盲目經(jīng)營和投資，風(fēng)險(xiǎn)較大。若未來的需求不足，則現(xiàn)有的投資無法周轉(zhuǎn)回來，形成商品房空置，從而導(dǎo)致房地產(chǎn)泡沫。因此，只有通過對(duì)商洛市房地產(chǎn)市場(chǎng)的需求進(jìn)行預(yù)測(cè)，才能為房地產(chǎn)企業(yè)和政府提供針對(duì)性的決策依據(jù)，以便保證商洛市房地產(chǎn)市場(chǎng)穩(wěn)步健康的發(fā)展。

由于房地產(chǎn)業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中舉足輕重的作用，目前針對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)方面，國內(nèi)的學(xué)者已做了相關(guān)研究。趙黎明認(rèn)為目前影響住宅需求的因素?cái)?shù)量眾多且不穩(wěn)定，應(yīng)采用組合預(yù)測(cè)的方法以提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性[1]。朱永升運(yùn)用數(shù)學(xué)手段，分析了住宅需求是由眾多因素共同影響的結(jié)果[2]。周旭運(yùn)用數(shù)學(xué)模型和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)2001—2005年陜西省房地產(chǎn)市場(chǎng)需求的總規(guī)模進(jìn)行預(yù)測(cè)[3]。宋喜民運(yùn)用了灰色理論量化處理了房地產(chǎn)市場(chǎng)需求的有效影響因素[4]。江濤認(rèn)為住宅需求預(yù)測(cè)是一個(gè)復(fù)雜的非線性問題，并通過對(duì)大連市歷史數(shù)據(jù)的建模分析，驗(yàn)證了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)住宅需求預(yù)測(cè)具有可行性[5]。張焰利用主成分分析法對(duì)房地產(chǎn)影響因素進(jìn)行篩選，定量地對(duì)房地產(chǎn)進(jìn)行了宏觀的需求預(yù)測(cè)[6]。胡偉燕在對(duì)影響住宅需求因素總結(jié)的基礎(chǔ)上，利用灰色預(yù)測(cè)、回歸分析兩種方法對(duì)武漢市未來的住宅需求進(jìn)行了預(yù)測(cè)[7]。朱燕通過對(duì)影響我國房地產(chǎn)市場(chǎng)需求的各種經(jīng)濟(jì)、非經(jīng)濟(jì)因素的分析，預(yù)測(cè)出了西安市房地產(chǎn)在未來需求量的趨勢(shì)[8]。趙聆君運(yùn)用主成分分析法對(duì)房地產(chǎn)需求影響因素進(jìn)行分類，篩選出常住人口、城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄余額和GDP總量為最具代表性的因素[9]。關(guān)勁嶠通過對(duì)長三角兩省一市面板數(shù)據(jù)的分析，研究了城市化、房地產(chǎn)需求和城市居民消費(fèi)之間的關(guān)系[10]。鑒于之前學(xué)者的研究，本文將針對(duì)商洛市房地產(chǎn)市場(chǎng)，采用數(shù)學(xué)建模的方法，對(duì)2006—2013年商洛市的影響因素進(jìn)行分析和篩選的基礎(chǔ)上，運(yùn)用多元線性回歸方法構(gòu)建商洛房地產(chǎn)市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)模型，以達(dá)到對(duì)商洛市未來房地產(chǎn)需求量預(yù)測(cè)的目的。

1 房地產(chǎn)需求的因素分析

房地產(chǎn)需求是指在一定時(shí)期內(nèi)，消費(fèi)者在某一價(jià)格水平下，愿意并有能力購買或者承租的房地產(chǎn)的數(shù)量。包括對(duì)住宅、辦公樓、商業(yè)用房等房地產(chǎn)產(chǎn)品的生產(chǎn)性消費(fèi)和生活性消費(fèi)的需求。影響房地產(chǎn)需求的因素很多，包括了經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、房?jī)r(jià)、居民收入等經(jīng)濟(jì)類因素，同時(shí)還包括人口的增長、家庭的規(guī)模、居民消費(fèi)心理、金融政策等非經(jīng)濟(jì)因素的影響。結(jié)合商洛市房地產(chǎn)市場(chǎng)的實(shí)際情況，主要選取了以下5種具有代表性的因素作為影響房地產(chǎn)需求的因素。

1.1 房地產(chǎn)價(jià)格

在供求規(guī)律的影響下，房地產(chǎn)價(jià)格對(duì)房地產(chǎn)需求有著重要影響。作為普通消費(fèi)品，需求量與房?jī)r(jià)水平呈反方向變動(dòng)趨勢(shì)。房地產(chǎn)價(jià)格下降會(huì)導(dǎo)致需求量的增加，而價(jià)格上升則導(dǎo)致需求量的下降。但由于房地產(chǎn)同時(shí)具有消費(fèi)品和投資品的雙重屬性，使得價(jià)格因素對(duì)于房地產(chǎn)需求來說也有雙重影響。當(dāng)房地產(chǎn)作為投資品時(shí),人們?cè)诜康禺a(chǎn)保值增值的特性的影響下，房?jī)r(jià)的上升反而使得投資者增加投資，擴(kuò)大需求。

1.2 人口

消費(fèi)者的人口規(guī)模決定了房地產(chǎn)的潛在需求量，人口絕對(duì)數(shù)增加，必然造成對(duì)新的房地產(chǎn)需求面積的增加。同時(shí)，城市化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，大量的農(nóng)村人口涌入城市，導(dǎo)致城市人口的不斷增多，也導(dǎo)致了人們對(duì)房地產(chǎn)需求的增加。還有家庭結(jié)構(gòu)在近些年出現(xiàn)了小型家庭取代了原來大型家庭的變化，以家庭為單位的房地產(chǎn)需求主體數(shù)量出現(xiàn)了上升趨勢(shì)，對(duì)房地產(chǎn)的需求也起到了一定的促進(jìn)作用。但仍應(yīng)注意到，人口老齡化對(duì)于住房需求存在一定的抑制作用。

1.3 人均可支配收入

消費(fèi)者人均可支配收入是決定家庭消費(fèi)的重要因素，直接決定了消費(fèi)者的實(shí)際購買力，對(duì)房地產(chǎn)的有效需求起著限制作用。消費(fèi)者的人均可支配收入與房地產(chǎn)需求一般呈正相關(guān)關(guān)系，且對(duì)房地產(chǎn)需求的層次和結(jié)構(gòu)起著重要作用。當(dāng)消費(fèi)者人均可支配收入降低時(shí)，對(duì)房地產(chǎn)的有效需求就會(huì)減少；相反，當(dāng)消費(fèi)者人均可支配收入上升時(shí)，對(duì)房地產(chǎn)的有效需求就會(huì)增加。同時(shí)，當(dāng)人均可支配收入越多時(shí),人們對(duì)房地產(chǎn)的需求檔次就越高，對(duì)高檔房地產(chǎn)的需求就越大。

1.4 人均住房面積

人均住房面積直接反映了地區(qū)居民居住水平。當(dāng)人們生活水平提高后，必然會(huì)對(duì)居住條件和環(huán)境也提出更高的要求。房地產(chǎn)需求更加關(guān)注房屋所處地段、配套設(shè)施、小區(qū)的環(huán)境等因素，在購房的過程中也更加關(guān)注住房的檔次和未來升值空間。在人口規(guī)模不變的情況下，人均住房面積直接影響著房地產(chǎn)的有效需求，人均居住面積越大，則房地產(chǎn)需求就越大。

1.5 國民生產(chǎn)總值

國民生產(chǎn)總值體現(xiàn)了一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的整體狀況。當(dāng)國民生產(chǎn)總值上升時(shí)，說明城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益也在不斷地上升。這樣，一方面企業(yè)擴(kuò)大再生產(chǎn)的欲望變得強(qiáng)烈，對(duì)廠房、辦公樓、商業(yè)用房等生產(chǎn)性住房的需求變得增加。另一方面，企業(yè)從長遠(yuǎn)發(fā)展的角度考慮，會(huì)為提高福利而拿出錢來資助職工買房。從而促使房地產(chǎn)市場(chǎng)需求的不斷增長。

2 商洛市未來三年房地產(chǎn)需求預(yù)測(cè)

2.1 解釋變量與被解釋變量的選擇

根據(jù)影響房地產(chǎn)的需求量的因素分析，選取X1平均房?jī)r(jià)（元）、X2人口（萬人）、X3城鎮(zhèn)居民可支配收入（元）、X4人均住房面積（m2）、X5國民生產(chǎn)總值（億元）等一系列社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，作為影響商洛市房地產(chǎn)需求的解釋變量。以商品房的銷售面積作為被解釋變量Y(萬平方米)。依據(jù)《陜西省統(tǒng)計(jì)年鑒》、商洛市國民經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)，見表1。

表1 2006—2013年商洛市房地產(chǎn)需求影響因素

2.2 建立并檢驗(yàn)回歸模型

利用SPSS軟件中的線性回歸分析法，考查商品房銷售面積Y與X1、X2、X3、X4、X5之間的數(shù)量關(guān)系，來預(yù)測(cè)Y的未來值。對(duì)表1中的數(shù)據(jù)運(yùn)用SPSS軟件進(jìn)行回歸分析。

表2是模型擬合程度表，其中，擬合優(yōu)度R2是回歸分析的決定系數(shù)，數(shù)值介于0到1之間，說明自變量和因變量之間形成的散點(diǎn)圖和回歸曲線的接近程度,R2越大說明回歸的越好。所考察的自變量和因變量的相關(guān)系數(shù)R=0.998，判決系數(shù)R2=0.997，說明此回歸方程的因變量和自變量的相關(guān)性較強(qiáng)，且模型可以解釋99.7%的觀測(cè)數(shù)據(jù)，模型擬合優(yōu)度較高，回歸效果較好，模型具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

表2 模型擬合程度表

從表3可知，回歸平方和為2 522.442，自由度為5，剩余平方和為8.448，自由度為2。F統(tǒng)計(jì)量的值為119.428，相伴概率Sig=0.008＜0.05,故模型通過F檢驗(yàn)，回歸方程有效。

表3 方差分析表

在表4中，B為各自變量所對(duì)應(yīng)的非標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)。根據(jù)表4中各自變量的相伴概率Sig值均小于0.05，模型通過T檢驗(yàn)，表明平均房?jī)r(jià)、人口、城鎮(zhèn)居民可支配收入、人均住房面積、國民生產(chǎn)總值與房地產(chǎn)銷售面積的線性相關(guān)性顯著。因而，各自變量和因變量之間的回歸關(guān)系的模型為：

表4 回歸方程系數(shù)表

2.3 住宅需求預(yù)測(cè)

根據(jù)表1提供的數(shù)據(jù)，用最小二乘法可以分別建立關(guān)于X1、X2、X3、X4、X5，以年份t為變量的趨勢(shì)方程為：

根據(jù)式(2)-式(6)，可以預(yù)測(cè)平均房?jī)r(jià)、人口、城鎮(zhèn)居民可支配收入、人均住房面積、國民生產(chǎn)總值在未來三年的預(yù)測(cè)值。將各自變量各年的預(yù)測(cè)值代入式(1)，則可計(jì)算得出商洛市房地產(chǎn)銷售面積，即商洛市房地產(chǎn)在2014—2016年的需求量，如表5所示。

在2014—2016年，商洛市房地產(chǎn)需求量在各因素的綜合影響下，總體水平呈上升趨勢(shì)，但各年的上升幅度具有一定差異。2014年商洛市房地產(chǎn)銷售面積預(yù)計(jì)將會(huì)由2013年的66.07萬平方米上升到67.92萬平方米，環(huán)比上升2.8%，較之上一年上升幅度不大，政府和房地產(chǎn)企業(yè)應(yīng)理性對(duì)待房地產(chǎn)投資。2015年商洛市房地產(chǎn)銷售面積將增加到76.82萬平方米，環(huán)比增長13.1%，出現(xiàn)了較大規(guī)模的增長。在這一年，政府和房地產(chǎn)企業(yè)可適當(dāng)擴(kuò)大對(duì)房地產(chǎn)業(yè)的投資，以獲得更大利潤。2016年房地產(chǎn)需求繼續(xù)呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，增長到85.72，環(huán)比增長11.5%，仍然保持較大幅度的增長，房地產(chǎn)市場(chǎng)仍繼續(xù)加大投資。

表5 2014—2016年的商洛市房地產(chǎn)需求

3 結(jié)論

結(jié)合商洛市房地產(chǎn)市場(chǎng)狀況，分析了商洛市房地產(chǎn)市場(chǎng)的影響因素，進(jìn)而對(duì)商洛市房地產(chǎn)需求量進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)合表5，可以得出以下結(jié)論：

整體上，在平均房?jī)r(jià)、人口、城鎮(zhèn)居民可支配收入、人均住房面積、國民經(jīng)濟(jì)總值等因素的共同作用下，商洛市房地產(chǎn)市場(chǎng)需求將逐年穩(wěn)定上升，市場(chǎng)健康發(fā)展。根據(jù)模型預(yù)測(cè)結(jié)果，商洛市2014—2016年的房地產(chǎn)需求呈現(xiàn)出穩(wěn)步上升的趨勢(shì)。雖然預(yù)測(cè)出的X1商品房?jī)r(jià)格在逐年上漲，但漲幅并不是很大，未脫離商洛市實(shí)體經(jīng)濟(jì)的支撐。房地產(chǎn)市場(chǎng)健康發(fā)展，未出現(xiàn)房地產(chǎn)泡沫[11]。

商洛市面對(duì)被列入“關(guān)中—天水經(jīng)濟(jì)區(qū)”的規(guī)劃范圍、西安一小時(shí)經(jīng)濟(jì)圈這一大環(huán)境，市政府進(jìn)行了“商丹工業(yè)園”的建設(shè)，為商洛市經(jīng)濟(jì)發(fā)展和城市建設(shè)提供了發(fā)展機(jī)遇。首先，由X2人口的變化趨勢(shì)可知，商洛市未來人口將呈穩(wěn)步上升趨勢(shì)。一方面，人口數(shù)量的上升必然導(dǎo)致對(duì)房地產(chǎn)的需求增加。同時(shí)城鎮(zhèn)化進(jìn)程提供了大量的工作崗位，使得農(nóng)村人口向城市轉(zhuǎn)移，城鎮(zhèn)人口數(shù)量逐年上升，進(jìn)而帶動(dòng)了商洛市房地產(chǎn)的需求量的上升。第二，城鎮(zhèn)化使得越來越多的農(nóng)村人口獲得了工作機(jī)會(huì)，使得X3人均可支配收入增加，消費(fèi)者有更多的資金進(jìn)行房地產(chǎn)消費(fèi)和投資。第三，消費(fèi)者在滿足了基本生存需求后，收入水平的提高使得對(duì)住房的要求變得更高，大空間帶來的舒適感使得X4人均住房面積也逐年增大。最后，商洛經(jīng)濟(jì)發(fā)展使得X5國民生產(chǎn)總值逐步增長，為了保證國民生產(chǎn)總值一直處于上升趨勢(shì)，需要更多的商業(yè)房地產(chǎn)作為基礎(chǔ)，進(jìn)一步刺激商洛房地產(chǎn)需求規(guī)模。這些都將是商洛市房地產(chǎn)需求增加的巨大消費(fèi)潛力。

[1]趙黎明,錢偉榮,沈艷豐.住宅市場(chǎng)需求的組合預(yù)測(cè)[J].系統(tǒng)工程學(xué)報(bào),2001,1(3)：224-227.

[2]朱永升,王衛(wèi)華,韓伯棠.影響房地產(chǎn)市場(chǎng)需求因素的灰色關(guān)聯(lián)度分析[J].北京理工大學(xué)學(xué)報(bào),2002,22(6)：782-785.

[3]周旭,張愛婷,尚宇梅.21世紀(jì)初陜西房地產(chǎn)市場(chǎng)的需求預(yù)測(cè)及發(fā)展趨勢(shì)[J].陜西經(jīng)貿(mào)學(xué)院學(xué)報(bào),2002, 15(5)：43-45.

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[6]張焰.房地產(chǎn)宏觀需求預(yù)測(cè)[J].數(shù)學(xué)研究,2006,22(3)：61-63.

[7]胡偉艷,王鈺.武漢市商品住宅需求影響因素及預(yù)測(cè)[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì),2007,26(5)：86-89.

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[9]趙聆君.長沙市房地產(chǎn)市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)模型研究[J].湖南財(cái)政經(jīng)濟(jì)學(xué)院學(xué)報(bào),2012,28(4)：57-62.

[10]關(guān)勁嶠,高波.城市化、房地產(chǎn)需求與城市居民消費(fèi)—基于長三角兩省一市面板數(shù)據(jù)的分析[J].現(xiàn)代管理科學(xué),2014(10)：18-20.

[11]楊瑛娟.基于主成分分析的商洛房地產(chǎn)發(fā)展?fàn)顩r研究[J].商洛學(xué)院學(xué)報(bào)，2014，28(4)：62-66.

（責(zé)任編輯：李堆淑）

Research on Demand Forecasting Model of Shangluo Real Estate Market

YANG Ying-juan
(College of Economics and Management,Shangluo University,Shangluo726000,Shannxi)

Through the analysis of the five influence factors from 2006 to 2013,including Shangluo real estate average prices,population,disposable income ofurban residents,per capita living space,GNP, demand forecasting model of Shangluo real estate market is built using multiple linear regression method.Then the values of Arguments are calculated by least square method.Ultimately the demands for real estate from 2014 to 2016 are predicted,obtain a trend that Shangluo City real estate market demand will steadily grow in the next three years.

Shangluo real estate market；demand forecasting model；regression analysis；least square method

F293.3

A

1674-0033（2015）02-0079-04

10.13440/j.slxy.1674-0033.2015.02.020

2014-12-06

楊瑛娟，女，陜西西安人，碩士，助教