蔣沁宏　周蕾

[摘要]近期重慶房?jī)r(jià)有顯著的上升，并成為焦點(diǎn)討論話題，但是房?jī)r(jià)上升的原因卻非常模糊，不同時(shí)期影響房?jī)r(jià)的因素也不盡相同。文章通過(guò)對(duì)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、金融機(jī)構(gòu)人民幣貸款余額、房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資所占比重等指標(biāo)進(jìn)行了灰色關(guān)聯(lián)度分析顯示，由于2016年和2017年相應(yīng)影響因素排名的變動(dòng)，推測(cè)重慶二手房的上升存在很大的投機(jī)行為。

[關(guān)鍵詞]二手房?jī)r(jià)格；灰色關(guān)聯(lián)度；影響因素

[DOI]1013939/jcnkizgsc201734071

1研究的背景

至2017年1月起，重慶主城區(qū)的房?jī)r(jià)有了很大的提升，特別是渝北區(qū)和江北區(qū)，其中照母山片區(qū)的樓盤更是緊俏，不少市民紛紛討論為何重慶的房?jī)r(jià)會(huì)突然表現(xiàn)出如此強(qiáng)勁的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，其中很多人堅(jiān)持認(rèn)為是政府新的政策，溫州炒房團(tuán)的投機(jī)炒作是導(dǎo)致房?jī)r(jià)突然暴增的原因，但是這些都是人們推斷的言辭，可信度并不高。筆者通過(guò)對(duì)2016年和2017年2-4月份的二手房?jī)r(jià)格的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，利用灰色關(guān)聯(lián)度分析找出影響房屋價(jià)格的真正的原因，望讀者注意，此處我們討論的二手房?jī)r(jià)格并不是某處房屋的評(píng)估價(jià)格，我們討論的是整個(gè)重慶市的二手房的價(jià)格的差異，這跟二手房的評(píng)估不能一概而論。

2指標(biāo)的選取

房地產(chǎn)價(jià)格的變動(dòng)主要受房產(chǎn)市場(chǎng)供求關(guān)系的影響，可將影響因素分為供給和需求兩種。[1]針對(duì)房?jī)r(jià)影響因素的多樣性和復(fù)雜性，綜合考慮到數(shù)據(jù)資料的真實(shí)性和可靠性，選用的指標(biāo)為：城市居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)，鋼材產(chǎn)量，稅收收入，金融機(jī)構(gòu)人民幣中長(zhǎng)期貸款余額，房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資占固定資產(chǎn)投資比重，商品住宅新開(kāi)工面積，住宅商品房銷售面積，住宅商品房銷售額，二手房?jī)r(jià)格。這些數(shù)據(jù)均為月數(shù)據(jù)且都可以在重慶統(tǒng)計(jì)局官方網(wǎng)站找到。將對(duì)這些數(shù)據(jù)以二手房?jī)r(jià)格為中心進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度分析，進(jìn)一步得出影響二手房?jī)r(jià)格的具體因素，并對(duì)影響因素的程度進(jìn)行對(duì)比。

3灰色關(guān)聯(lián)度模型的計(jì)算和結(jié)果

31灰色關(guān)聯(lián)度分析的簡(jiǎn)介

灰色關(guān)聯(lián)度，指的是兩個(gè)系統(tǒng)或兩個(gè)因素之間關(guān)聯(lián)性大小的量度。目的，是在于尋求系統(tǒng)中各因素之間的主要關(guān)系，找出影響目標(biāo)值的重要因素，從而掌握事物的主要特征，促進(jìn)和引導(dǎo)系統(tǒng)迅速有效地發(fā)展。

灰色關(guān)聯(lián)度的主要操作流程：首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化，然后計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)矩陣，最后對(duì)矩陣的單項(xiàng)進(jìn)行加權(quán)平均得出單項(xiàng)的影響系數(shù)。

計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)的公式為：

Pj（k）=minminCnk-Cjk+ρmaxmaxCnk-CjkCnk-Cjk+ρmaxmaxCnk-Cjk

其中P為關(guān)聯(lián)系數(shù)，j為對(duì)應(yīng)的年份，n為對(duì)應(yīng)的母項(xiàng)，k為對(duì)應(yīng)的項(xiàng)目，minmin為所有值的最小，maxmax為所有值的最大，||為取絕對(duì)值，其中ρ取05。

32數(shù)據(jù)的收集與加工

以下是從重慶統(tǒng)計(jì)局和相關(guān)網(wǎng)站搜集到的數(shù)據(jù)。

據(jù)表2可以看出，在2016年和2017年的對(duì)比下相對(duì)應(yīng)的影響指標(biāo)的程度有所改變，在2016年里，城市居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)排在第一位，金融機(jī)構(gòu)中長(zhǎng)期貸款余額排第二位，接著是房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資比例，住房銷售面積?？偟膩?lái)講在2016年里，城市居民的消費(fèi)水平跟房?jī)r(jià)有很強(qiáng)的相關(guān)性，金融機(jī)構(gòu)的借貸也對(duì)房?jī)r(jià)有較強(qiáng)的影響。房地產(chǎn)方面的投資也影響到了房屋的價(jià)格。在2017年里，金融機(jī)構(gòu)人民幣中長(zhǎng)期貸款排在第一位，城市居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)排在第二位，房地產(chǎn)投資比例排在第三位，其次是鋼材產(chǎn)量，商品房新開(kāi)工面積等。通過(guò)以上對(duì)比我們不難發(fā)現(xiàn)，城市居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)和金融機(jī)構(gòu)人民幣中長(zhǎng)期貸款余額對(duì)房地產(chǎn)的價(jià)格有重要的影響，房地產(chǎn)的投資比例也對(duì)房地產(chǎn)的價(jià)格具有影響。但就第一位和第二位的比較而言，在2016年居民消費(fèi)對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的相關(guān)度更高，而在2017年金融機(jī)構(gòu)的中長(zhǎng)期貸款和房地產(chǎn)的價(jià)格相關(guān)程度更高。

（1）重慶二手房?jī)r(jià)格的影響因素中，城市居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、金融機(jī)構(gòu)借貸、房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資所占比例有著比較顯著的相關(guān)性。2016—2017年，金融機(jī)構(gòu)貸款指標(biāo)的上升取代了居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的第一位。居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)能夠很好地反映某一國(guó)家或地區(qū)的通貨膨脹情況。[2]這也側(cè)面地推測(cè)出貸款數(shù)額的增大伴隨著房?jī)r(jià)的上漲。如今購(gòu)房多為按揭付款，這也導(dǎo)致房貸的進(jìn)一步提高。2017年初重慶房?jī)r(jià)的上漲，甚至某些地區(qū)出現(xiàn)房源緊張的現(xiàn)象，這使得貸款的現(xiàn)象在購(gòu)房的這一行為中更加明顯。住房消費(fèi)信貸規(guī)模是從住房需求方面影響住房?jī)r(jià)格，對(duì)住房?jī)r(jià)格有著拉動(dòng)作用。[3]與此同時(shí)，居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的地位的降低也從另一方面說(shuō)明重慶房?jī)r(jià)對(duì)市民購(gòu)買力的一種偏離，進(jìn)一步地說(shuō)明了房?jī)r(jià)的上漲對(duì)整體的影響。其次，房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資所占比重的影響程度沒(méi)有變動(dòng)，這也和實(shí)際相符合，重慶的房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資所占比重并無(wú)明顯變化。

（2）重慶二手房?jī)r(jià)格的影響因素中，排位變化較大的有鋼材產(chǎn)量和稅收收入，鋼材的產(chǎn)量排位上升了，稅收收入的排位降低了，其中由于受商品住宅新開(kāi)工面積的影響，鋼材的需求量進(jìn)一步加大，對(duì)鋼的產(chǎn)量也會(huì)有一定的影響，從稅收的角度來(lái)看，房地產(chǎn)的整體價(jià)格上去了，稅收的比例是不會(huì)變的，但是由于現(xiàn)今政府有了新的政策使得房地產(chǎn)的價(jià)格有了明顯的改變，雖然在數(shù)據(jù)上邊沒(méi)有得到體現(xiàn)和反映，但是就現(xiàn)實(shí)生活來(lái)講，政府的稅收政策確實(shí)對(duì)房地產(chǎn)的價(jià)格有較為顯著的影響。

（3）重慶二手房?jī)r(jià)格的影響因素中，房屋銷售面積和房屋銷售額的變動(dòng)為房屋銷售面積下降而房屋銷售額的上升，這也說(shuō)明重慶二手房的價(jià)格有顯著的上升。由于指標(biāo)的反映存在相互影響和滯后性的考慮，房屋銷售面積和房屋銷售額的變動(dòng)對(duì)房?jī)r(jià)的變動(dòng)的影響相對(duì)來(lái)說(shuō)不如之前的那些指標(biāo)，因?yàn)榭紤]這兩個(gè)指標(biāo)本身對(duì)二手房?jī)r(jià)格有一定的包含作用，所以影響不強(qiáng)也是一個(gè)利好的消息。

4結(jié)論與建議

重慶二手房?jī)r(jià)格的影響因素中居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、金融機(jī)構(gòu)貸款余額、房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資所占比重這三個(gè)因素影響的程度比較大。在2016年和2017年的對(duì)比中，這一影響的程度發(fā)生額改變貸款的影響程度超越了居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)，這說(shuō)明重慶的房?jī)r(jià)確實(shí)是漲了，而且居民在購(gòu)買房屋的同時(shí)很大程度上都是通過(guò)貸款的方式來(lái)支付，但是房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)所占的比重并沒(méi)有顯著的變化，這可以推斷出，炒房的因素是比較大的，市民紛紛買房的同時(shí)實(shí)際上是沒(méi)有真正的購(gòu)買力的。結(jié)合實(shí)際來(lái)看，從2016年年底重慶房?jī)r(jià)的變動(dòng)確實(shí)比較突出，春節(jié)一過(guò)，江北和渝北的某些樓盤直接價(jià)格破萬(wàn)，這給不少的購(gòu)房者帶來(lái)了不小的購(gòu)房壓力，貸款購(gòu)房成了很多消費(fèi)者迫不得已的購(gòu)房手段，雖然從一方便這能夠短暫地刺激地方經(jīng)濟(jì)，但是還款的不確定性卻是一個(gè)未知數(shù)，由于一部分人的投機(jī)，如果房?jī)r(jià)不能穩(wěn)步地上漲，那么接下來(lái)房地產(chǎn)行業(yè)的變動(dòng)將會(huì)牽連到很多其他行業(yè)，金融行業(yè)所受到的影響將會(huì)是非常巨大，雖然價(jià)格的漲跌是市場(chǎng)的正常現(xiàn)象，政府的功能始終只是市場(chǎng)功能的補(bǔ)充，因而政府功能的發(fā)揮切忌過(guò)度[4]，所以即使房?jī)r(jià)變化比較大，但是首先依靠的仍然是市場(chǎng)自己的平衡。

就從此次數(shù)據(jù)的分析情況來(lái)看，基本符合重慶地區(qū)當(dāng)前的情況，通過(guò)分別對(duì)2016年和2017年進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度分析，我們得出了不同時(shí)期對(duì)二手房?jī)r(jià)格的影響因素程度不同的指標(biāo)，這也能夠側(cè)面推斷房?jī)r(jià)市場(chǎng)的微妙變動(dòng)，但是就此次的數(shù)據(jù)而言，由于可靠的數(shù)據(jù)難以收集以至于數(shù)據(jù)較少，收集到的可使用的指標(biāo)也較少，特別是考慮重慶地區(qū)的交通的特殊性，房?jī)r(jià)高—高集聚與低—低集聚的特征顯著[5]，分析的過(guò)程和結(jié)果存在部分的不完善，如果引入更多的數(shù)據(jù)和指標(biāo)來(lái)分析，將會(huì)得出更加準(zhǔn)確和實(shí)際的結(jié)論。

參考文獻(xiàn)：

[1]趙麗麗，焦繼文房?jī)r(jià)影響因素的灰色關(guān)聯(lián)度分析[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2007（23）：74-75

[2]姚翠友基于灰色關(guān)聯(lián)分析的北京市房?jī)r(jià)影響因素分析[J].首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)學(xué)報(bào)，2008（1）：79-82

[3]鄧宏乾，賈傅麟地價(jià)、信貸與房?jī)r(jià)的關(guān)聯(lián)性研究[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)：哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版，2012（5）：99-104

[4]慈向陽(yáng)，宣國(guó)良房?jī)r(jià)上漲的因素及風(fēng)險(xiǎn)研究——對(duì)中國(guó)房?jī)r(jià)上漲的再思考[J].價(jià)格理論與實(shí)踐，2005（3）：23-24

[5]湯文彬我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格影響因素實(shí)證分析[J].價(jià)格理論與實(shí)踐，2016（1）：119-121endprint