基于因子分析法的房地产价格影响因素评价*

闫 爽 郎春婷

(吉林建筑工程学院城建学院，长春 130111)

0 引言

房地产业既是国民经济的基础产业，也是支柱产业，它直接关系着就业、收入、消费等方面，影响着经济的健康运行［1］.近些年，房地产价格不断攀升.目前，房地产的发展现状使很多人在买房子上有很大压力.其实，我国房地产刚性需求还是很大的，但高价格使得老百姓退而止步.面对当前房地产行业现状，国家出台了很多政策调控房地产价格.例如，提高贷款利率，至少在短期，利率对房地产价格存在一定的负向影响［2］.但从宏观调控的效果来看，房价并没有回落而是继续上升.十八大提出的关于房地产投资开发涉及到老百姓的住房问题，宏观调控将持续相当长的一段时间.

长期以来的房价增长，房价泡沫化程度过深，对中国市场经济健康持续发展带来巨大的负面影响，为此，持续的房地产宏观调控在未来的政策中，仍会持续相当长时间.房地产作为一种异质性商品(既具有一般物品的商品属性，也有其特殊性)，产品之间在构成、使用价格各特征方面有明显差异，影响其价格的因素呈多样性［3-4］:①仅考虑需求因素的情况下，需求对房价的影响;②仅考虑供给因素的情况下，供给对房价的影响;③同时考虑供给、需求对房价的影响.

房地产价值，是房屋建筑物价值和土地自然资源价值及土地中投入劳动所形成价值的统一，房地产价格是这种综合性特殊价值的货币表现.由于房屋建筑物价值和土地中投入的劳动形成价值占主要部分，故房地产价格基本上是房地产价值的货币表现.从房地产价格的定义上可以看出，影响房地产价格的因素有建筑材料价格、土地价格、人均收入水平、GDP、CPI和产业结构等.因子分析法为达到对房地产价格影响因素评价的研究目的提供了良好的思路与技术方法，满足了客观真实评价房地产价格的影响因素的研究要求.因此，选择因子分析法作为本文评价的方法.

1 评价

1.1 数据的收集与整理

本文所采用数据主要来源于2005-2012年中国统计年鉴.运用统计学的理论，把指标数据进行描述分析.通过相关分析得知指标间存在相关性，KMO值为0.755(＞0.5)，所以可以进行主成分分析.

运用SPSS软件将所收集到的2004-2011年的21个指标数据进行标准化处理，如表1所示.

表1 标准化处理后的指标数据

1.2 因子分析

在SPSS软件环境下，对评价指标数据进行因子分析，运行Factor Analysis模块，得到各年份的各个程度评价因子分析的结果具体步骤如下:

确定公因子:运用SPSS软件计算相关系数矩阵的特征值，并得到累计方差贡献率，如表2所示.

从上表可以看到，第1～4主成分的累计方差贡献率高达97.255%，且特征值大于1，说明其基本包含了全部指标具有的信息，故选取第1～4主成分作为综合评价的主因子.

建立因子分析模型的目的不仅是找出主因子，更重要的是知道每个主因子的意义.选用主成分分析方法，计算因子载荷矩阵采用主成分法提取因子，利用方差最大旋转法旋转因子载荷矩阵，如表3所示.

表2 总方差解释表

表3 旋转后的因子载荷矩阵

通过方差最大正交旋转得到因子载荷矩阵，并提取出4个公因子.可见因子1在竣工房屋价值、房地产开发经营总收入、全社会施工房屋建筑面积、建筑业总产值上有较大的载荷，这些指标侧面反映了房地产及相关产业的经济价值的情况，故称因子1为经济因子;因子2在待土地开发面积、城镇居民消费指数、房地产开发企业个数、普通高等学校在校生数指标上有较大的载荷，这些指标反映了房地产的一般情况，例如:教育水平、土地面积等，故称因子2为一般因子;因子3在房地产开发企业个数、待土地开发面积、城镇居民居住类消费支出、全社会竣工房屋建筑面积指标上有较大的载荷，这一指标反映了房地产的社会情况，故称因子3为社会因子;因子4在土地购置面积、待土地开发面积、土地成交价款、土地购置费指标上有较大的载荷，这些指标侧面反映了房地产土地方面的情况，故称因子4为土地因子.而且，由回归因子的协方差矩阵可知，这四个因子旋转后完全不相关，故公共因子的再次提取是成功的.求各主因子得分及综合得分见表4所示.

表4 因子得分系数矩阵

根据因子得分系数矩阵(见表5)和原始变量的标准化值，可以计算出每个观测值各因子的得分:

利用主成分对总信息量的贡献率进行加权求和可计算出综合评价总分，设设综合评价函数A，则:

其中，68.826，13.430，7.998和7.000为各因子的贡献率，97.255是4个因子的总贡献率，据此即可算出各因子得分Ai及综合得分A，并进行排序(见表5).

表5 各因子Ai和综合评价A的得分排序

2 结论

从以上各主因子得分及综合得分的表中数据可知，随着经济、社会和自然环境等方面的快速发展，各个因素对房地产价格的影响程度也在不断增加，而只是其幅度有所不同.

2004-2011年经济因子的得分是逐年增加的，说明随着时间的流逝和经济飞速发展，房地产相关的各方面的经济价值逐年增加;

因子2(一般因子)在2008年和2009年的得分分别排名第一和第二位，说明在2008到2009年，一般因子对房地产价格的影响程度最大;

因子3(社会因子)在2008年和2004分别排名第一和第二位，说明2008年和2004年这两年，社会因子对房地产价格的影响程度最大;

因子4(土地因子)在2011年和2007年分别排名第一和第二位，说明2011年和2007年这两年，土地因子对房地产价格的影响程度最大.

3 对策建议

(1)坚持并加大宏观调控力度. 近年来，国家出台了很多关于调控房地产价格的政策，但房价并没有回落，反而是继续增长.因此，在未来的房地产价格打压战争中，我们应该继续坚持走宏观调控的道路，同时还要加大各方面的调控力度，以达到降低房价的目的;

(2)规范土地交易市场. 房地产是由房屋财产和土地财产所组成，土地是房地产的重要组成部分，也是其基础，那么，在控制房地产价格的时候，我们就要从基础做起，即控制土地价格;确切地说是规范土地交易市场.把好市场准入关，对房地产企业建立诚信档案，对供地后不及时签订成交确认书或出让合同、未按合同约定缴纳土地价款、未按合同约定开竣工的，要依法依规处理，并向社会公布，计入诚信档案，作为土地竞买人资格审查的依据.确保土地使用权出让市场更加规范、完善和透明.

［1］王文斌.我国房地产价格波动形成机制及影响因素研究［D］.天津:南开大学，2010.

［2］董志勇，官 皓，明 艳.房地产价格影响因素分析:基于中国各省市的面板数据的实证研究［J］.中国地质大学学报，2012，10(2):99.

［3］何洪林.我国房地产价格影响因素研究［D］.重庆.重庆大学，2008.

［4］初 蕾.中国房地产价格影响因素分析—以北京房地产市场为例［D］.沈阳:辽宁大学，2009.