《因子分析法郑州市房价影响因素》
本文是因子分析和房价有关论文范文数据库与因子分析法有关论文范文素材.
摘 要：郑州市作为新生的一线城市,加上优越的地理位置,推动了房价一路上涨.高的房价会吸引更多的投资者进入郑州的房地产市场,推动郑州的城镇化进程;但是房价过高又会给居民带来压力,降低居民的购买能力.本文从社会因素、政府投入等角度选取了多个指标,利用SPSS软件进行简单分析,运用多因子分析法得出影响房价的主要因素,进而提出合理的政策建议.
关键词：房价;影响因素;多因子分析;政策建议
中图分类号：F062.9文献识别码：A文章编号：
2096-3157（2020）03-0135-02
一、郑州市房价现状
近10多年来郑州的房价上涨了近10倍,2018年郑州市的房子均价已经达到了13998元,虽然政府近些年来采取了限购令、限贷令等措施想要抑制房价,房价上涨趋势有所回落,但仍然保持在一个较高的水平.
对于郑州市各区域的房价来说,市内十区的房价是远高于周边县级市的.由于郑州城镇化率的提高,郑州的一些城中村开始开发,新建住宅成交主要集中在惠济区、二七区等区域,这些区域的房价在近几年来有个稳固的上涨趋势;由于政府倾向于往郑东新区发展,转移一些学校、医院到这里,促进了房价的上涨,中牟由于地理位置和东区较近,房价也略微上涨,周围其他县域由于一些政府举措房价稍微有点回落.
二、房价影响因素理论分析
1.房价整体影响因素
房价水平受到的最直接的影响就是供求关系,其他因素也是通过影响供求关系来影响房价.当出现供不应求的情况,房价就会上涨,近年来郑州市房价上涨的主要原因就是市场需求过多.造成需求过多的原因主要有以下几点：（1）作为河南的中心省会城市,郑州拥有更好的资源和更多的发展机会,这必定会吸引更多的人进入郑州发展.人口基数过大是造成房子需求过多的主要原因.（2）郑州目前有很多城中村的改造项目,很多城中村在一夜之间被拆迁,很多人也一夜暴富,买房就成了他们很好的选择,这也增大了买房需求.（3）近几年来郑州市经济高速发展,财政收入增多,金融形势良好,随之而来的是居民收入的增加,人们生活水平的大幅提高,对房子的需求就会增多.
2.区域房价差异性影响因素
郑州市各个区域发展程度不同,因此各个区域的房价水平也不同,相同区域的房价也具有差异性.在公共服务好的区域的房价会高于其他地方,例如住在學校、高铁站、医院附近会更加方便,享受更好的资源,因此这些区域的房价也会更高;近来郑州市开始越来越多的城中村的改建,对一些区域重新规划,这些区域的绿化条件会更好,小区配套设施会更加齐全,房价也会越高.对于相同区域的房子,影响房价的因素会有物业、住宅面积、户型等,一般来说物业服务越好,住宅面积越大,户型越好,相对房价也会越高.
三、房价影响因素实证分析
1.指标选取及数据来源
本文从经济发展、社会政策以及政府投资的视角,整理采集了8个指标：人口密度（X1）、城镇化率（X2）、生产总值（X3）、教育（X4）、政府投资（X5）、空置率（X6）、人均可支配收入（X7）、土地（X8）.
2.KMO和Bartlett的检验
利用SPSS对所选取的9个因子进行KMO和Bartlett的检验,结果如表1所示.
根据KMO和Bartlett的检验,KMO统计量达到了0.671,大于临界值0.5,显然满足了因子分析的可行性标准,Bartlett 球形检验的P值为0.000,小于显著性水平 0.05.这说明本文选取的变量指标是有效的,适合进行因子分析,拟合效果较好.
3.提取公因子
利用SPSS软件进行因子分析从而提取公因子,可以得到解释的总方差,结果如表2所示.
由上面的表格我们可以看出特征值大于1的公因子一共有两个,它们的方差累计值已经
达到了78%,接近80%,所以这两个因子可以较好地载荷选择的8个指标.我们可以把公因子定义为F1、F2,用这两个因子来综合评价影响郑州市房价的因素.
4.旋转成分矩阵
通过最大方差旋转法可以得到旋转后的因子载荷矩阵,如下表3所示.
从上面得出的相关矩阵可以看出,X2、X7、X8与F1的正相关性很大,X2、X7、X9分别代表了城镇化率、人均可支配收入、土地,这三个指标都可以归属于内因,即成本和人们购房的能力.城镇化率提高意味着一些农民会有更多拆迁收入,某种程度上提高需求,同时城镇化会推进商业地产,旧房改造等增加房地产的总体需求;人均可支配收入高的地方人们会有更多闲钱去购买和投资房子,因此会推动房价的增长;土地相当于房地产成本,房价随着土地同向变动毋庸置疑.X6和F1负相关较大,空置率越高说明这个区域房子的供给越多,房价就会较低.X1、X3、X4、X5与F2有较强的正相关性,X1、X3、X4、X5分别代表人口密度、生产总值、教育、政府投资,这几个指标可以归属于外因,即政府的一些政策支持.近年来郑州市发布一系列引进人才的政策,越来越多的人来郑州发展,人口密度增大,住房需求增多;人才增多也会在某种程度上促进经济的发展,某种程度上推动房价;政府对某些区域追加投资,增加教育投入,增加基础设施,就会引起一个地方房价的激涨.
5.计算因子得分
在SPSS中计算郑州市各县域单元在F1、F2的因子得分,如果其值为正,表示高于平均水平;为负,则表示低于平均水平.为了综合评价各因子对郑州市房价的的影响,定义因子综合得分F等于0.57624×F1+0.20306×F2,其值越大,表示影响越强烈,反之,则越弱.
经过计算可知,第一,主成分排在前几位的有金水区、郑东新区、二七区、经开区,说明这些地区的房价受成本制约和人们收入水平的影响较大,这些地区都处于中心市区,土地较高,人们的工资也较高;第二,主成分排在前几位的有金水区、郑东新区、上街区、新郑市,说明这些地区受政府政策和投资等外在因素的影响较大.另外,综合排名靠前的地区有金水区、新郑市、荥阳市、郑东新区,代表这些地区受综合影响较大.
四、稳定房价的合理化建议
由以上分析可知目前影响郑州房价过高的主要原因还是需求过大,加上政府对某区域支持力度加大就会促进该区域房价上涨.为促进房价趋于稳定,现提出以下几点建议：
（1）降低土地的成本.土地成本是制约房价最直接的因素,土地的大幅上涨推动了房价的上涨.政府可以通过指导定价的方式来稳定地价,提高土地市场的透明度和公正性,坚决打击一些在土地市场的不法行为,而且可以通过加大土地供应,并且公布于众,稳定预期,以缓解房少价高的局面.
（2）增大实体经济在政府收入上的比重.政府如此重视土地开发,发展房地产业,就是因为土地高会带来很高的财政收入.因此政府应该实体经济在GDP上的比重,将政府对土地的依赖降到最低,通过正确的政策引导,促进一些新生产业发展,提高创新能力,增大实体经济在政府收入上的比重,通过政策调控控制房价.
（3）强化市场监管措施.目前市场上炒房的现象层出不穷,由于房价攀升,一些人借机购买多套房源,利用转让而卖掉获利,这些行为像一只无形的手,在背后推动了房价的飞涨.政府应该强化这方面的监督措施,执行严格的限购限贷、限购法令,实施严格的税收和金融政策坚决打击炒房行为,降低郑州市住房空置率,从而在一定程度下稳定房价.
参考文献：
[1]何晓群.多元统计分析[M].北京：中国人民大学出版社.2004：220～262.
[2]曲闻.影响我国房地产的宏观经济因素实证分析[J].月刊.2006,（9）：15～17.
[3]刘宇星.中国房地产区域差异实证研究[J].未来与发展,2017,41（04）：39～45.
[4]姚涛.房产税能抑制房价泡沫吗?——基于因子实验的检验[J].财经大学学报,2013,（12）：1～6.
[5]张金娟.我国房地产市场的问题及未来发展探讨[J].当代经济,2009,（3）：82～83.
[6]王立.浅析当前三线城市房价上涨的原因及治理对策[J].现代商业,2008,（36）：160～160.
作者简介：
彭尚先,河南财经政法大学教师,高级经济师.
此文评论:本文是关于因子分析法方面的因子分析和房价论文题目、论文提纲、因子分析和房价论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文.
因子分析和房价引用文献:
[1] 因子分析和房价论文范文数据库 因子分析和房价有关论文范文检索2500字
[2] 比较好写的房价论文题目 房价论文题目如何取
[3] 房价英文参考文献 房价外文文献怎么找
