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吉林市商品房房价影响因素的因子分析

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张航国冰

摘要：商品房房价受到了诸多因素的影响，本文以吉林市2005-2014年商品房平均售价及相关影响因素数据为基拙，根据影响吉林市商品房价格的10个指标进行分析，建立吉林市商品房价格影响因素因子分析模型来对吉林市的商品房房价进行分析。结果表明，商品房的房价主要受到经济发展水平和房地产市场变化两个大方面的影响，其中经济发展水平为影响房价走势的重要因素。

关键词：因子分析；因子载荷阵；商品房价格

：F293.3文献识别码：A：1001-828X（2016）012-000-01

一、前言

近年来，随着中国经济快速发展，人民收入水平不断提高，对高质量住房的需求也逐年增大。中国房地产市场持续升温，过快增长的房价成为社会讨论热点。很多学者对中国的商品房房价问题进行了研究，如李晨通过因子分析对中国房价的四大影响因素进行分析，但是由于地域区别，并不适合吉林市商品房问题；李海洋结合需求关系的问题对影响商品住宅价格的因素进行侧重于定性的分析，缺少定量的统计分析。本文主要是根据吉林市的实际情况选取影响吉林市商品房价格的10个指标，并建立因子分析模型，对影响吉林市商品房价格的因素进行统计分析。

二、对影响商品房房价的诸多因素的因子分析

1.指标的选取

我们研究影响商品房房价的十个指标：居住面积X1（平方米）、人均可支配收入X2（元）、社会消费品零售总额X3（万元）、职工年平均工资X4（元）、年末储蓄存款余额X5（万元）、人均财政收入X6（元）、竣工住宅面积X7（万平方米）、居民消费价格指数X8（%）、房地产投资X9（万元）、商品住宅销售面积X10（万平方米）。我们从国家统计局吉林市调查队搜集了2005—2014年的数据，利用SPSS统计软件进行因子分析。

2.变量间相关性检验

为了检验数据是否适合建立因子分析模型，我们对数据进行相关性检验，根据数据各变量的相关系数阵，各变量间大部分相关系数0.5，即变量间存在较强的相关关系，比较适合进行因子分析。

3.公共因子的选取

为了选取出合适的公共因子，我们从公共因子的特征值和方差贡献率出发来选取公共因子的个数，具体的结果见表1。

由表1可知，有2个公共因子的特征值大于1，累计方差贡献率（原始数据信息总量）已经达到了79.712%。因此选取这两个公共因子是合理的。

4.因子分析模型与因子解释

因子载荷阵是因子分析的主要依据，既可以解释公共因子，又可以得到因子分析模型，因子载荷阵结果见表2。

因子分析的主要目的之一就是对公共因子进行合理解释，通过表2我们可以发现公共因子1与X2、X3、X4、X5、X6、X9相关程度较高，这些原始变量主要是体现经济发展的指标，我们可以把公共因子1解释为经济发展因子，公共因子2与其余的变量X1、X7、X8、X10相关程度较高，主要是体现房地产市场的指标，把公共因子2解释为房地产市场因子。

5.因子得分及综合得分

为了进一步反应各因素对商品房房价的影响，我们计算各公共因子的因子得分，并进一步计算各综合得分见表3，综合得分的公式为：

根据表3我们可以看出近年的综合得分呈现上升趋势，说明吉林市的商品房价格正日趋合理。

三、结论

根据上述分析，得到以下结论：第一：吉林市的商品房价格的影响因素可分为经济发展因子和房地产市场因子，吉林市经济发展因子对房价的影响较为显著。随着人口数量的增加以及城镇化速度的加快，客观上推动了房屋需求规模的增大。从数据上看可以看出经济发展因子与原指标的相关性较高，方差贡献率达到了63.411%，说明经济发展是房价增长的重要原因。第二，居民消费观念的转变是导致吉林市房地产需求增加的原因之一。居民的消费观念由基本的居住性需求转变为追求更高品位、更高档次的改善性需求，这种消费需求的变化吸引着越来越多的投资者，不断增加对房地产的投资，推动房价不断攀升。

参考文献：

[1]李晨.基于因子分析法的中国房价影响因素的分析.经济研究导刊，2010.

[2]李海洋.影响商品住宅价格的因素分析[J].宁夏社会科学，2010.

[3]余建英，何旭.数据统计分析与SPSS应用[M].北京：人民邮电出版社，2003.

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-全文完-