張凱鋒

摘 要：房地產(chǎn)市場是一個(gè)受很多復(fù)雜因素影響的市場，而房地產(chǎn)本身的特點(diǎn)決定了房地產(chǎn)市場的特性，其中之一就是房地產(chǎn)市場是一個(gè)區(qū)域性市場，因此房地產(chǎn)市場的區(qū)域分類是進(jìn)行房地產(chǎn)微觀市場分析和宏觀市場研究的基礎(chǔ)，只有對(duì)房地產(chǎn)市場進(jìn)行合理的區(qū)域分類才能對(duì)房地產(chǎn)市場行為有清晰的把握和認(rèn)識(shí)，以便為房地產(chǎn)行業(yè)的商家與消費(fèi)者提供具有指導(dǎo)性的新思路。本文基于聚類分析的方法，對(duì)房地產(chǎn)市場進(jìn)行分類，以便對(duì)房地產(chǎn)可持續(xù)發(fā)展提供依據(jù)。

關(guān)鍵詞：房地產(chǎn)市場；區(qū)域分類；聚類分析

0 引言

房地產(chǎn)市場是一個(gè)受很多復(fù)雜因素影響的市場，而房地產(chǎn)本身的特點(diǎn)決定了房地產(chǎn)市場的特性，其中之一就是房地產(chǎn)市場是一個(gè)區(qū)域性市場，對(duì)房地產(chǎn)市場進(jìn)行區(qū)域分類是房地產(chǎn)微觀市場分析和宏觀市場研究的重要基礎(chǔ)。但目前關(guān)于房地產(chǎn)市場區(qū)域分類究竟應(yīng)該以什么作為分類標(biāo)準(zhǔn)，國內(nèi)外學(xué)者提出不同觀點(diǎn)。

1 國內(nèi)學(xué)者的研究

1.1以區(qū)域劃分房地產(chǎn)市場

陳偉通過因子分析法，選取的20個(gè)指標(biāo)聚為城市經(jīng)濟(jì)和房地產(chǎn)市場規(guī)模、城市經(jīng)濟(jì)和房地產(chǎn)價(jià)格水平、寫字樓和零售物業(yè)、市場規(guī)模增長、吸納水平、房地產(chǎn)價(jià)格增長6個(gè)因子，利用SPSS軟件將35個(gè)城市總共被聚為8類，聚類的結(jié)果比較理想，市場特征相近的城市基本在同一組內(nèi)。但是沒有指出各個(gè)市場在面對(duì)以后房地產(chǎn)市場變化的情況下應(yīng)該采取何種策略來穩(wěn)定房地產(chǎn)市場，還需要進(jìn)一步通過模擬來擬定各類市場采取那種具體措施保證房地產(chǎn)市場穩(wěn)定發(fā)展。

鄭大川等人將多元數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法運(yùn)用到實(shí)際操作中，選取反映房地產(chǎn)市場發(fā)展?fàn)顩r的重要指標(biāo)，在31個(gè)行政區(qū)劃分的基礎(chǔ)上，采用聚類分析方法對(duì)31個(gè)地區(qū)進(jìn)行深入分析，整合區(qū)域劃分范圍，分析區(qū)域的房地產(chǎn)微觀市場行為，有針對(duì)性地對(duì)不同區(qū)域進(jìn)行宏觀調(diào)控。采用聚類方法根據(jù)房地產(chǎn)行業(yè)的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行距離計(jì)算，合理地對(duì)全國房地產(chǎn)市場重新整合分類。但是這種區(qū)域分類方法不是一勞永逸的。如果在若干年限間隔（比如三年）就進(jìn)行一次系統(tǒng)的聚類分析，還能使得我們對(duì)全國各地市場的發(fā)展變化有更直觀的了解。另外利用聚類分析對(duì)房地產(chǎn)市場進(jìn)行區(qū)域劃分，但是在其采用的指標(biāo)體系中所涉及的僅僅只有直接指標(biāo)，間接指標(biāo)沒有被考慮進(jìn)去，因此指標(biāo)體系不全面。目前聚類分析只能對(duì)單個(gè)時(shí)點(diǎn)的若干指標(biāo)或單個(gè)指標(biāo)的時(shí)間序列進(jìn)行分析，顯然具有一定的片面性。關(guān)于多個(gè)指標(biāo)的時(shí)間序列聚類分析問題，仍然需要進(jìn)一步的探索和研究。

彭向，胡躍紅對(duì)中國房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展區(qū)域分布不均衡現(xiàn)象運(yùn)用聚類分析方法就1999-2003年的中國房地產(chǎn)業(yè)分年度進(jìn)行了經(jīng)濟(jì)區(qū)劃，并運(yùn)用相關(guān)的比較分析方法對(duì)這五年的經(jīng)濟(jì)區(qū)劃結(jié)果進(jìn)行了動(dòng)態(tài)分析。發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)在這五年里的發(fā)展呈現(xiàn)出以下幾個(gè)特點(diǎn)和趨勢：（1）各年的房地產(chǎn)發(fā)展水平的區(qū)域分布結(jié)構(gòu)有變動(dòng)，但變動(dòng)不大，總體來看，呈現(xiàn)出由頭輕腳重（發(fā)達(dá)區(qū)太少而較落后區(qū)太多）向均衡的方向發(fā)展的趨勢。上海、廣東在1999-2002年一直雄居榜首，而在這四年內(nèi)落后地區(qū)所占比重有增無減，直到2003年北京、江蘇、山東、浙江才進(jìn)入發(fā)達(dá)地區(qū)行列，較落后地區(qū)所占比重也開始下降，整體開始呈現(xiàn)出向均衡方向發(fā)展的趨勢。（2）一直到2003年為止，房地產(chǎn)總體發(fā)展呈上升趨勢但較落后地區(qū)一直占有相當(dāng)大的比重。比較1999-2003年的我國30個(gè)省市地區(qū)的聚類結(jié)果匯總表我們發(fā)現(xiàn)，較落后區(qū)所包含的省市地區(qū)個(gè)數(shù)一直占有最大比重，而且一直到2003年為止，這種狀況都沒有本質(zhì)的改變。這說明我國較落后地區(qū)房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展雖然總體上是處于上升趨勢，但是發(fā)展速度還要加快，這也是改變我國房地產(chǎn)業(yè)地區(qū)發(fā)展極不均衡現(xiàn)象的重要一環(huán)。但是，該文對(duì)中國房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)區(qū)劃的分析和動(dòng)態(tài)研究在時(shí)間上比較滯后，可選擇的指標(biāo)體系有待進(jìn)一步系統(tǒng)化和科學(xué)化。

張勇，包婷婷在國內(nèi)外學(xué)者研究的基礎(chǔ)之上，將研究對(duì)象范圍縮小到中等尺度層面上，綜合考慮影響房地產(chǎn)市場價(jià)格的供給和需求的若干因素，根據(jù)房地產(chǎn)市場供求，選取影響區(qū)域房地產(chǎn)市場價(jià)格的相關(guān)指標(biāo)，運(yùn)用多元統(tǒng)計(jì)分析方法中的系統(tǒng)聚類法，對(duì)安徽省16個(gè)地級(jí)市房地產(chǎn)市場價(jià)格進(jìn)行區(qū)域分類研究，共劃分為A、B、C、D、E、F 一共6個(gè)地區(qū)，并分析各個(gè)地區(qū)房地產(chǎn)市場發(fā)展的優(yōu)勢、劣勢、機(jī)遇、挑戰(zhàn)（SWOT）的基礎(chǔ)之上，深入分析影響房地產(chǎn)市場價(jià)格水平的綜合因素、家庭因素、企業(yè)因素，并據(jù)此結(jié)合各地區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略及目標(biāo)，以求為優(yōu)化安徽省房地產(chǎn)市場分布格局、促進(jìn)地區(qū)房地產(chǎn)市場可持續(xù)發(fā)展以及提升房地產(chǎn)業(yè)競爭力提供有力支撐。張勇等人使用傳統(tǒng)的系統(tǒng)聚類分析方法，聚類標(biāo)準(zhǔn)采用的是“硬隸屬度”，這種非1即0的標(biāo)準(zhǔn)無法充分地刻畫隸屬程度，另外選取的都是2007之前年的數(shù)據(jù)，不是房地產(chǎn)市場的最新數(shù)據(jù)。

孫東雪，宋榮榮通過構(gòu)建房地產(chǎn)市場的指標(biāo)體系（分為直接指標(biāo)與間接指標(biāo)），并通過中國統(tǒng)計(jì)年鑒查找了12年最新的數(shù)據(jù)。在模糊聚類建模中，依次采用了夾角余弦法、歐氏距離法和算術(shù)平均最小法求模糊相似矩陣，最后通過計(jì)算F統(tǒng)計(jì)量得出最優(yōu)分類。該方法對(duì)現(xiàn)有的模型進(jìn)行了補(bǔ)充與改進(jìn)，采用多種方法求相似矩陣，使結(jié)果更加真實(shí)可靠。且解決了傳統(tǒng)聚類分析不能具體刻畫隸屬程度的缺陷，值得一提的是，首次采用經(jīng)濟(jì)區(qū)這一概念對(duì)市場分類，讓商家和消費(fèi)者先從大區(qū)域上對(duì)市場有個(gè)劃分，然后可以采用其他學(xué)者的模型從省市的層面上對(duì)市場進(jìn)行細(xì)化分析。

1.2 以宏觀調(diào)控為目標(biāo)的房地產(chǎn)市場分類

熊方軍，鄧長榮，馬永開等人以宏觀調(diào)控為目標(biāo)對(duì)房地產(chǎn)市場進(jìn)行分類，從總量均衡和結(jié)構(gòu)均衡2個(gè)方面構(gòu)建了基于宏觀凋控的房地產(chǎn)市場分類指標(biāo)體系，運(yùn)用層次聚類方法把我國30個(gè)“省市區(qū)”房地產(chǎn)市場分為6個(gè)類別。根據(jù)6類房地產(chǎn)市場的特征分析，第1類、第2類和第3類足我囝房地產(chǎn)宏觀調(diào)控的重點(diǎn)區(qū)域，而第5類和第6類的房地產(chǎn)市場發(fā)展水平比較低，這2類區(qū)域的房地產(chǎn)市場不存在過熱問題，是應(yīng)該得到政府扶持的區(qū)域。從而得出，對(duì)每一類房地產(chǎn)區(qū)域，在總量均衡和結(jié)構(gòu)均衡方面具有不同的發(fā)展特點(diǎn)，政府應(yīng)該分別根據(jù)其特點(diǎn)，實(shí)施有針對(duì)性的宏規(guī)調(diào)控政策，做到有的放矢，才能取得較好的宏觀調(diào)控效果。但是文章只是描述性的說明哪類地區(qū)需要進(jìn)行宏觀調(diào)控，沒有進(jìn)一步指出如何對(duì)分類市場進(jìn)行宏觀調(diào)控，沒有提出具體的措施。

吳進(jìn)紅，邱位芳，周敏通過對(duì)我國房地產(chǎn)業(yè)的宏觀調(diào)控現(xiàn)狀以及存在問題的分析。認(rèn)為政府調(diào)控不可“一刀切”，提出以房地產(chǎn)綜臺(tái)發(fā)展水平為依據(jù)的分類調(diào)控標(biāo)準(zhǔn)。構(gòu)建了房地產(chǎn)綜臺(tái)發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，通過對(duì)2008年我國31個(gè)省、直轄市自治區(qū)的房地產(chǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)分析驗(yàn)證了分類調(diào)控的必要性：運(yùn)用主成分分析計(jì)算得出各省市的房地產(chǎn)主成得分。根據(jù)得分對(duì)各省市進(jìn)行粗略分類。繼而運(yùn)用系統(tǒng)聚類分析方法進(jìn)行科學(xué)細(xì)致的分類，最終得出將我國房地產(chǎn)市場劃分為四類進(jìn)行分類調(diào)控的結(jié)論并給出相應(yīng)政策建議。

2 國外學(xué)者的研究

Michael White和Cath Jackson通過對(duì)傳統(tǒng)的房地產(chǎn)市場劃分方法進(jìn)行矯正，檢驗(yàn)了英國的兩種分類方法，根據(jù)研究需要，用聚類分析法根據(jù)租金變化情況對(duì)全國市場進(jìn)行了歸類——租金的變化是影響投資回報(bào)的關(guān)鍵因素。將聚類分析結(jié)果與英國傳統(tǒng)的基于地域因素的市場分類方法進(jìn)行了比較。比較結(jié)果顯示，在零售業(yè)方地產(chǎn)市場上，地域劃分方式不能反映市場的實(shí)際聚類情況，市場聚類分析結(jié)果與地域劃分的不一致性，也表明了非地域因素在租金變化中起到的重要作用。從中可以得出一個(gè)結(jié)論，即零售業(yè)房地產(chǎn)市場并非簡單的受地域因素決定，根據(jù)地域劃分對(duì)市場進(jìn)行分類，只能提供一個(gè)比較粗糙的參考依據(jù)。用同樣的研究思路和方法來考察寫字樓市場的租金變化規(guī)律，得到的結(jié)果是有點(diǎn)令人詫異的。根據(jù)所處市場周期階段不同，寫字樓市場可以按照租金變化規(guī)律劃分為三個(gè)小組類別— 這也是符合理論的。將聚類分析結(jié)果與兩種傳統(tǒng)的分類方法相對(duì)比，可以發(fā)現(xiàn)，行政區(qū)域劃分同樣能夠較好的反應(yīng)市場聚類情況，而區(qū)域更加廣泛的 IPD劃分方法效果過則更好。但是，有兩點(diǎn)值得注意的問題：首先，相對(duì)較好并不代表完全準(zhǔn)確——本文根據(jù)租金變化對(duì)市場聚類分析得到的小組當(dāng)中，沒有一個(gè)是與 IPD 劃分的某個(gè)地域完全吻合的；其次，同一個(gè)地域內(nèi)的市場從未全部集聚成為一個(gè)單獨(dú)的組。表明，傳統(tǒng)上廣為應(yīng)用的兩種基于地理區(qū)域的市場劃分方法，可能無法很好的反應(yīng)市場聚類情況，無法作為衡量和控制風(fēng)險(xiǎn)的參考依據(jù)。

William N.Goetzmann 和Susan M.Wachter對(duì)美國寫字樓租金市場進(jìn)行了聚類分析，發(fā)現(xiàn)租金市場具有顯著性的區(qū)域特征。聚類是房地產(chǎn)多元化分析一個(gè)重要方法，其他研究人員模擬表明，優(yōu)化了分類數(shù)據(jù)可能會(huì)導(dǎo)致多元化差，并導(dǎo)致收益虛高的期望和對(duì)投資組合風(fēng)險(xiǎn)的不合理的低預(yù)期。我們的分析表明，估計(jì)誤差的均值的負(fù)面影響可以通過聚類的應(yīng)用被最小化，以減少優(yōu)化問題的維數(shù)。迭代重定位算法，K均值是非常適合于識(shí)別與像裝置資產(chǎn)序列的統(tǒng)計(jì)問題。它是選擇城市分組的投資組合多樣化的有用工具。我們的算法的應(yīng)用同意大致由其他研究人員所指定的組。但我們的結(jié)論的主要區(qū)別是，無論是否集群應(yīng)用到租金或空缺，我們發(fā)現(xiàn)城市之間的關(guān)系bicoastal是強(qiáng)有力的證據(jù)。租金及職位空缺只是供給和需求的潛在力量的思考。而在有效租金的變動(dòng)是由于為代理價(jià)值變動(dòng)，和投資者的資本增值回報(bào)有用，聚類分析是不是為了跨區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異調(diào)查的替代品。在K-均值算法可以用于此基礎(chǔ)研究提供一個(gè)工具，因?yàn)樗部梢赃m用于變量如就業(yè)部門，人口增長，教育水平以及可能被鏈接到當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)條件的任何其它變量。

3 總結(jié)

上述國內(nèi)外學(xué)者主要是運(yùn)用聚類分析的方法從不同的角度對(duì)房地產(chǎn)市場區(qū)域分類的依據(jù)進(jìn)行研究，對(duì)房地產(chǎn)市場分類研究做出了一定的貢獻(xiàn)，但隨著隨著我國房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和指標(biāo)體系的進(jìn)一步完善和健全，今后還可以結(jié)合判別分析、主成分分析等多元統(tǒng)計(jì)方法對(duì)房地產(chǎn)市場區(qū)域分類進(jìn)行更深入的研究和探索，找出影響房地產(chǎn)市場分類主要影響因素，進(jìn)一步對(duì)房地產(chǎn)市場未來發(fā)展變化做一定的預(yù)測，并且針對(duì)不同的房地產(chǎn)市場類型，提出具體的調(diào)控政策，保證我國房地產(chǎn)市場的穩(wěn)健的向前發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

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（作者單位：山東建筑大學(xué)）