基于空間SEM模型的購房影響因素研究
發(fā)布時間:2021-12-15 17:46
目前各省市各地區(qū)房價差異性突出,本文基于空間SEM模型,選取2011-2017年安徽省各地區(qū)相關(guān)面板數(shù)據(jù),研究居民購房影響因素。模型分析表明,城鎮(zhèn)化率、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、年末常住人口總量和房地產(chǎn)投資額都影響購房銷售面積。在此基礎(chǔ)之上,文章還對各地區(qū)居民購房需求進行分析并對居民購房需求進行預(yù)測。結(jié)果顯示,城鎮(zhèn)化率對居民購房需求影響相對比較低,而人均地區(qū)生產(chǎn)總值、年末常住人口總量和房地產(chǎn)投資額是影響居民購房需求變化的主要原因,并且各個地區(qū)居民購房需求影響因素存在差異性。
【文章來源】:安徽建筑大學(xué)學(xué)報. 2020,28(03)
【文章頁數(shù)】:6 頁
【部分圖文】:
2011年安徽省各地區(qū)商品房銷售面積Moran空間相關(guān)聚類圖
2017年安徽省各地區(qū)商品房銷售面積Moran空間相關(guān)聚類圖
在模型中,人均地區(qū)生產(chǎn)總值的系數(shù)為992.479764,且在1%顯著性水平下通過了檢驗,表明人均地區(qū)生產(chǎn)總值的變化會對該地區(qū)居民購房需求產(chǎn)生影響。伴隨著國家高速發(fā)展,全國的人均收入都在大幅度提升,安徽省近年來,人均地區(qū)生產(chǎn)總值也在大幅度增加,這就意味著,居民收入增加,人均可支配的金額更多,會促進安徽省居民購房需求;年末城鎮(zhèn)化率的系數(shù)為-2564969.5,也通過了1%顯著性水平下的檢驗,然而年末城鎮(zhèn)化率系數(shù)為負,這就說明年末城鎮(zhèn)化率對居民購房需求起到一定的制約作用,這可能是由于安徽省城市化水平還不夠高,再加上安徽省整體經(jīng)濟水平相對全國而言發(fā)展較為落后,部分人進入城鎮(zhèn),會引起城市房價過高,而導(dǎo)致大部分普通居民放棄購買,因此,一定程度的抑制了居民對住房需求;年末常住人口總量的系數(shù)相比其他幾個變量系數(shù)較大,該系數(shù)為869994.25,而且該變量顯著性水平也極其高,同樣也通過了1%顯著性水平,該變量對居民購房需求起到促進作用,這符合市場供需規(guī)則,人口多就代表該地區(qū)需求多,而且往往對住宅的需求是剛性需求。近幾年來,安徽省以合肥和蕪湖等地區(qū)為代表,經(jīng)濟發(fā)展加快,尤其合肥地區(qū),吸引大量人才涌入,使得居民對住宅需求有所增加,人口遷入導(dǎo)致人口增加,這必然會引起住宅需求日益增加;房地產(chǎn)投資額反映的是市場供給,從表4我們可以看到該系數(shù)較小,系數(shù)值為0.848404,但顯著性水平很高,這可能是以下幾個原因造成:第一,近幾年來,房地產(chǎn)市場發(fā)展速度極快,房地產(chǎn)開發(fā)商向市場投資了大量資金,去拿地開發(fā)建造,造成市場存在大量剩余住宅,而且對于住宅業(yè),本來也存在時間上的滯后,因此,市場上住宅供應(yīng)相對充足,第二,房地產(chǎn)商會根據(jù)當(dāng)時房地產(chǎn)市場行情選擇推后售賣,也就是積貨,等住宅銷售價格大幅度提高后,再去售賣其商品房,這就造成市場供求失衡,因此,失去了真實的市場供求影響變化,第三,住宅商品是一個具有高價值的商品,市場供給多或少,住宅商品價格總是很高,因此,市場供給對大部分居民影響相對比較小。所以,房地產(chǎn)投資額對購房需求存在顯著性影響但系數(shù)卻比較低。由圖4所示,合肥市單獨為一類;蕪湖、安慶、滁州、阜陽、蚌埠為第二類;安慶、宿州、亳州、宣城、淮南、馬鞍山為第三類;淮北、池州、黃山、銅陵為第四類。3 結(jié)論
【參考文獻】:
期刊論文
[1]新市民購房需求影響因素研究[J]. 汪夏明,萬亞輝,汪灝,許帥文. 建筑經(jīng)濟. 2019(03)
[2]中國房價漲勢的需求拉動和溢出效應(yīng)研究[J]. 陳琳,杜海濤,譚建輝,周耀旭. 工程管理學(xué)報. 2018(06)
[3]人口城鎮(zhèn)化、土地城鎮(zhèn)化與房價的相關(guān)性研究——來自中國70個大中城市的檢驗[J]. 韓文靜,張占錄. 中國物價. 2018(11)
[4]住房價格、供求關(guān)系與區(qū)域差異——基于省級面板數(shù)據(jù)的實證研究[J]. 黃映紅,陳瑞. 管理現(xiàn)代化. 2018(06)
[5]中國房地產(chǎn)市場波動與宏觀溢出效應(yīng)研究——基于動態(tài)隨機一般均衡框架[J]. 翟乃森,鐘春平. 上海經(jīng)濟研究. 2018(10)
[6]基于消費者結(jié)構(gòu)需求研究商品住宅去庫存的影響因素[J]. 李婷婷,谷達華,閻建忠. 西南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2018(09)
[7]政策調(diào)控對房價與地價的影響研究——基于35個大中城市面板數(shù)據(jù)的分析[J]. 龔健,李文娟,欒君. 價格月刊. 2018(07)
[8]三線城市住宅商品房房價泡沫風(fēng)險實證分析——以南寧市為例[J]. 張協(xié)奎,代曉玲. 數(shù)學(xué)的實踐與認識. 2018(13)
[9]基于居民理性購房意愿的住房需求結(jié)構(gòu)分析——來自江蘇省小城市的實證[J]. 杜靜,楊一帆,何川,呂冰. 工程管理學(xué)報. 2018(01)
[10]實施收益管制型政策抑制房地產(chǎn)市場投機性需求[J]. 鄭彧豪. 宏觀經(jīng)濟研究. 2017(07)
本文編號:3536872
【文章來源】:安徽建筑大學(xué)學(xué)報. 2020,28(03)
【文章頁數(shù)】:6 頁
【部分圖文】:
2011年安徽省各地區(qū)商品房銷售面積Moran空間相關(guān)聚類圖
2017年安徽省各地區(qū)商品房銷售面積Moran空間相關(guān)聚類圖
在模型中,人均地區(qū)生產(chǎn)總值的系數(shù)為992.479764,且在1%顯著性水平下通過了檢驗,表明人均地區(qū)生產(chǎn)總值的變化會對該地區(qū)居民購房需求產(chǎn)生影響。伴隨著國家高速發(fā)展,全國的人均收入都在大幅度提升,安徽省近年來,人均地區(qū)生產(chǎn)總值也在大幅度增加,這就意味著,居民收入增加,人均可支配的金額更多,會促進安徽省居民購房需求;年末城鎮(zhèn)化率的系數(shù)為-2564969.5,也通過了1%顯著性水平下的檢驗,然而年末城鎮(zhèn)化率系數(shù)為負,這就說明年末城鎮(zhèn)化率對居民購房需求起到一定的制約作用,這可能是由于安徽省城市化水平還不夠高,再加上安徽省整體經(jīng)濟水平相對全國而言發(fā)展較為落后,部分人進入城鎮(zhèn),會引起城市房價過高,而導(dǎo)致大部分普通居民放棄購買,因此,一定程度的抑制了居民對住房需求;年末常住人口總量的系數(shù)相比其他幾個變量系數(shù)較大,該系數(shù)為869994.25,而且該變量顯著性水平也極其高,同樣也通過了1%顯著性水平,該變量對居民購房需求起到促進作用,這符合市場供需規(guī)則,人口多就代表該地區(qū)需求多,而且往往對住宅的需求是剛性需求。近幾年來,安徽省以合肥和蕪湖等地區(qū)為代表,經(jīng)濟發(fā)展加快,尤其合肥地區(qū),吸引大量人才涌入,使得居民對住宅需求有所增加,人口遷入導(dǎo)致人口增加,這必然會引起住宅需求日益增加;房地產(chǎn)投資額反映的是市場供給,從表4我們可以看到該系數(shù)較小,系數(shù)值為0.848404,但顯著性水平很高,這可能是以下幾個原因造成:第一,近幾年來,房地產(chǎn)市場發(fā)展速度極快,房地產(chǎn)開發(fā)商向市場投資了大量資金,去拿地開發(fā)建造,造成市場存在大量剩余住宅,而且對于住宅業(yè),本來也存在時間上的滯后,因此,市場上住宅供應(yīng)相對充足,第二,房地產(chǎn)商會根據(jù)當(dāng)時房地產(chǎn)市場行情選擇推后售賣,也就是積貨,等住宅銷售價格大幅度提高后,再去售賣其商品房,這就造成市場供求失衡,因此,失去了真實的市場供求影響變化,第三,住宅商品是一個具有高價值的商品,市場供給多或少,住宅商品價格總是很高,因此,市場供給對大部分居民影響相對比較小。所以,房地產(chǎn)投資額對購房需求存在顯著性影響但系數(shù)卻比較低。由圖4所示,合肥市單獨為一類;蕪湖、安慶、滁州、阜陽、蚌埠為第二類;安慶、宿州、亳州、宣城、淮南、馬鞍山為第三類;淮北、池州、黃山、銅陵為第四類。3 結(jié)論
【參考文獻】:
期刊論文
[1]新市民購房需求影響因素研究[J]. 汪夏明,萬亞輝,汪灝,許帥文. 建筑經(jīng)濟. 2019(03)
[2]中國房價漲勢的需求拉動和溢出效應(yīng)研究[J]. 陳琳,杜海濤,譚建輝,周耀旭. 工程管理學(xué)報. 2018(06)
[3]人口城鎮(zhèn)化、土地城鎮(zhèn)化與房價的相關(guān)性研究——來自中國70個大中城市的檢驗[J]. 韓文靜,張占錄. 中國物價. 2018(11)
[4]住房價格、供求關(guān)系與區(qū)域差異——基于省級面板數(shù)據(jù)的實證研究[J]. 黃映紅,陳瑞. 管理現(xiàn)代化. 2018(06)
[5]中國房地產(chǎn)市場波動與宏觀溢出效應(yīng)研究——基于動態(tài)隨機一般均衡框架[J]. 翟乃森,鐘春平. 上海經(jīng)濟研究. 2018(10)
[6]基于消費者結(jié)構(gòu)需求研究商品住宅去庫存的影響因素[J]. 李婷婷,谷達華,閻建忠. 西南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2018(09)
[7]政策調(diào)控對房價與地價的影響研究——基于35個大中城市面板數(shù)據(jù)的分析[J]. 龔健,李文娟,欒君. 價格月刊. 2018(07)
[8]三線城市住宅商品房房價泡沫風(fēng)險實證分析——以南寧市為例[J]. 張協(xié)奎,代曉玲. 數(shù)學(xué)的實踐與認識. 2018(13)
[9]基于居民理性購房意愿的住房需求結(jié)構(gòu)分析——來自江蘇省小城市的實證[J]. 杜靜,楊一帆,何川,呂冰. 工程管理學(xué)報. 2018(01)
[10]實施收益管制型政策抑制房地產(chǎn)市場投機性需求[J]. 鄭彧豪. 宏觀經(jīng)濟研究. 2017(07)
本文編號:3536872
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