摘 要： 相對(duì)于上海、廣州、深圳等地，無(wú)錫、蘇州特別是南京的經(jīng)濟(jì)并不具有明顯的優(yōu)勢(shì)，但房?jī)r(jià)相比前者卻不低。在諸多影響江蘇房?jī)r(jià)的因素中，哪些是關(guān)鍵因素？本文嘗試做出解答。本文從主成分角度，選取江蘇省作為樣本，挑選與房?jī)r(jià)有關(guān)的代表性因素作為指標(biāo)，運(yùn)用spss16.0，得到各因子間關(guān)系，以從對(duì)房?jī)r(jià)影響的各因素中從實(shí)證的角度提煉出關(guān)鍵因子，以對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)實(shí)證研究有一定的啟發(fā)作用。
　　關(guān)鍵詞： 江蘇省房地產(chǎn)市場(chǎng) 房?jī)r(jià) 影響因素 主成分分析 供需因素
　　
　　一、研究意義
　　自1998年來(lái)，房?jī)r(jià)節(jié)節(jié)攀升，一躍成為目前廣大國(guó)人最關(guān)心又最憂慮的一個(gè)問(wèn)題。學(xué)者們對(duì)這個(gè)問(wèn)題已做過(guò)很多研究。楊媛、鮑夏夢(mèng)（2010）采用上海2000—2008年房屋銷售指數(shù)和土地交易價(jià)格指數(shù)，運(yùn)用格蘭杰因果檢驗(yàn)得出了房?jī)r(jià)與地價(jià)之間相互作用的關(guān)系［１］。李濤（2010）從需求方面對(duì)房?jī)r(jià)的高企做了分析，并建立模型檢驗(yàn)二者的相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)了房?jī)r(jià)高需求彈性和市場(chǎng)的超額需求現(xiàn)象［2］。曹洪（2005）對(duì)房地產(chǎn)各評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行綜合比較，給出了房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展的一些建議［3］。牛毅（2005）單純分析我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格高居不下的成因，如空置面積，土地價(jià)格的持續(xù)上漲，以及房地產(chǎn)建設(shè)項(xiàng)目稅費(fèi)，等等，從而給出了控制房?jī)r(jià)的建議［4］。孟曉慶、李曉晨（2010）以北京、上海、廣州等城市為例，使用結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)我國(guó)主要大城市房?jī)r(jià)高企的原因進(jìn)行了實(shí)證研究［5］。
　　從以上的研究中，我們沒有看到對(duì)江蘇省房地產(chǎn)市場(chǎng)的具體實(shí)證研究，但是在2010年公布的中國(guó)城市房?jī)r(jià)排行榜中（見圖1），江蘇各主要城市的排名均居比較靠前位置，而且在房?jī)r(jià)均價(jià)前20名的城市中，江蘇有三個(gè)席位，分別是南京、蘇州和南通。北京、上海、廣州等地房?jī)r(jià)畸高的形勢(shì)，與這些地方已經(jīng)比較成熟的經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境，以及較高的人均收入呈正相關(guān)。然而，根據(jù)相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，相對(duì)于這些城市的高人均收入，2009年江蘇人均收入最高的蘇州以14565元僅居第15位，更別說(shuō)房?jī)r(jià)居全國(guó)第9位，而人均收入僅在全國(guó)排第28位的南京了。本文嘗試從江蘇省的情況出發(fā)，做相關(guān)的實(shí)證研究。
　　鑒于此，本文嘗試運(yùn)用主成分分析方法，對(duì)影響江蘇房?jī)r(jià)的各因素進(jìn)行衡量，找出影響江蘇房?jī)r(jià)的主要因素。
　　二、研究指標(biāo)的選取
　　房?jī)r(jià)，是指特定時(shí)間段內(nèi)房產(chǎn)的市值。樓盤的價(jià)格由多種因素構(gòu)成，這涉及很多微觀因素，鑒于獲取數(shù)據(jù)的困難性，我們這里只研究城市房?jī)r(jià)均價(jià)的情況。對(duì)于一個(gè)城市的房?jī)r(jià)來(lái)說(shuō)，影響因素可以簡(jiǎn)單概括為兩個(gè)主要方面：供給因素、需求因素。
　　從供給的角度看，最根本的是該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度，城市新建住房的數(shù)量、庫(kù)存數(shù)量，還有政府對(duì)住房市場(chǎng)的供給調(diào)控政策，等等，這些都直接影響到一地住房的供給。
　　需求方面的影響因素比較多，居民的收入水平，該地區(qū)的國(guó)民生產(chǎn)總值，消費(fèi)價(jià)格指數(shù)，以及人口密集度，等等，都直接影響到對(duì)于住房的需求能力和需求數(shù)量。
　　對(duì)房?jī)r(jià)水平因素評(píng)價(jià)要選取多個(gè)指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)，根據(jù)以上房?jī)r(jià)供需方面的分析，下面選取一些指標(biāo)建立地區(qū)樓市的指標(biāo)體系。
　　從供給因素選取房屋建筑竣工面積（X1）指標(biāo)反映新建住房的供給量，選取房地產(chǎn)開發(fā)投資額（X2）反應(yīng)潛在的房屋供給能力。選取居民人均可支配收入（X3）、物價(jià)指數(shù)（X4）、江蘇省GDP（X6）反映地區(qū)的經(jīng)濟(jì)實(shí)力；選取地區(qū)人口出生率（X5）指標(biāo)反映對(duì)新增住房的需求，選取這個(gè)指標(biāo)的原因是在目前江蘇省“只生一個(gè)孩子”政策下，新生兒能在更大程度上測(cè)度和反映家庭對(duì)住房的需求；選取人口密度（X7）和人均住宅面積（X8）指標(biāo)反映公眾現(xiàn)有住房需求的大小。另外一個(gè)地區(qū)房?jī)r(jià)的波動(dòng)與附近城市的房?jī)r(jià)也有很大的聯(lián)動(dòng)關(guān)系，故而我們這里單選取上海作為參考對(duì)象，我們采用的上海的人均可支配收入作為衡量上海居民消費(fèi)能力，以及對(duì)于房?jī)r(jià)的敏感度的指標(biāo)。
　　三、研究結(jié)果與分析
　　運(yùn)用SPSS計(jì)算得出的相關(guān)系數(shù)矩陣，發(fā)現(xiàn)房屋竣工數(shù)量（X1）與房地產(chǎn)開發(fā)投資（X2），城鎮(zhèn)居民人均可支配收入（X3），全省GDP（X6），以及人均住宅面積（X8）等幾個(gè)指標(biāo)有著極其顯著的關(guān)系，相關(guān)系數(shù)都在0.98以上，表明許多變量之間的相關(guān)性比較強(qiáng)，證明它們存在信息上的重疊。
　　在載荷矩陣中，第一主成分中房屋建筑竣工面積（X1）、房地產(chǎn)投資額（X2）、居民人均可支配收入（X3）、江蘇省GDP（X6）和人均住宅面積（X8）載荷值大于0.9，可以作為反映房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展水平的因子；第二個(gè)主成分中物價(jià)水平（X4）載荷值為0.852，周邊城市居民人均可支配收入水平（X9）的載荷值為0.75，可以作為反映地區(qū)消費(fèi)能力的因子；第三個(gè)主成分中只有居民人口出生率（X5）的載荷值和人口密度（X7）的值較大，可以作為反映當(dāng)?shù)厝丝诿芗鹊囊蜃?，第四個(gè)主成分中人均住宅面積（X8）載荷較大，可以反映地區(qū)房屋潛在需求水平或者房屋供給現(xiàn)狀的因子。
　　前4個(gè)主成分的特征值累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)99.861%，故而提取前4個(gè)主成分，即M=4，我們從經(jīng)濟(jì)學(xué)上對(duì)這四個(gè)主成分進(jìn)行解釋，第一個(gè)主成分反映地區(qū)房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展水平，第二個(gè)主成分反映地區(qū)消費(fèi)能力，第三個(gè)主成分反映當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平，第四個(gè)主成分反映地區(qū)房屋潛在需求水平，我們據(jù)此對(duì)4個(gè)主成分進(jìn)行命名。
　　將得到的特征向量與標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)相乘，然后就可以得出主成分得分值。將前面9個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)換成F1、F2、F3、F4四個(gè)指標(biāo)來(lái)反映地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換能力，F(xiàn)1、F2、F3、F4的線性組合為：
　　F1=Zx1*0.19+Zx2*0.35+Zx3*0.37+Zx4*（-0.16）-0.3*Zx5+0.36*Zx6-0.32*Zx7+0.37*Zx8+0.37*Zx9
　　F2=Zx1*0.19+Zx2*0.28+Zx3*0.10+Zx4*（0.82）+0.4*Zx5+0.16*Zx6+0.05*Zx7-0.07*Zx8+0.07*Zx9
　　F3=Zx1*0.08+Zx2*0.32+Zx3*0.13+Zx4*（-0.5）+0.56*Zx5+0.2*Zx6+0.51*Zx7-0.11*Zx8+0.07*Zx9
　　F4=Zx1*0-Zx2*0.04+Zx3*0.10+Zx4*（0.21）-0.54*Zx5+0.04*Zx6+0.79*Zx7+0.13*Zx8+0.09*Zx9
　　以每個(gè)主成分所對(duì)應(yīng)的特征值占所提取主成分總的特征值之和的比例作為權(quán)重計(jì)算主成分綜合評(píng)價(jià)模型：
　　其中表示第主成分因子的特征值如表3。
　　四、結(jié)語(yǔ)
　　得出的綜合主成分值與我們所知道的現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)情況大體符合，在存在福利分房的情況下，房屋的供給與房?jī)r(jià)的關(guān)系負(fù)相關(guān)或不相關(guān)，而進(jìn)入21世紀(jì)，當(dāng)房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展逐漸成熟之后，房屋的供給量直接影響到了房屋的價(jià)格。房地產(chǎn)市場(chǎng)的發(fā)展水平體現(xiàn)的是一地公開透明有效地進(jìn)行房屋交易的程度，由上面的主成分值可知，一直以來(lái)我們房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展水平大部分年份是呈負(fù)相關(guān)的，這可能與我們選取的樣本有關(guān)系，但也不排除炒房團(tuán)或者尋租行為的影響。地區(qū)消費(fèi)能力與房?jī)r(jià)，從直覺上說(shuō)，應(yīng)該是正相關(guān)的，我們得出的實(shí)證數(shù)據(jù)顯示，二者的相關(guān)關(guān)系呈正相關(guān)。
　　
　　參考文獻(xiàn)：
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