论文我国房地产库存影响因素实证分析，本文是实证分析方面有关硕士论文开题报告范文和实证分析和房地产和影响因素类硕士论文开题报告范文.
邸妍妍
(吉林大学建设工程学院,吉林长春130000)
[摘 要] 文章首先从宏观和微观两个层面定性分析我国房地产库存的影响因素,在此基础上,运用灰色关联分析法分析各因素的影响程度.结果表明,各因素影响程度为：经济增长>商品房>人口城镇化>土地城镇化>劳动人口比例.根据文章的定性和定量研究结果,文末就减少库存、扩大有效需求等方面提出了降低商品房,促进租房市场建设和提升住房功能品质等建议.
[关键词] 房产库存；影响因素；灰色关联分析
［DOI］10.13939/j.cnki.zgsc.2018.28.053
［作者简介］邸妍妍（1996—）,女,河北石家庄人,吉林大学建设工程学院2015级工程地质专业.
1选题背景与研究意义
从1998年住房改革实施到今天的二十年间,我国的房地产行业不仅经历了辉煌的时刻,同时也经历了一次次的改革与变化.
在政府大力推动住房改革之后,居民再也无法免费享受相关的福利,而与此同时随着居民对住房需求的变化,房地产行业应运而生并迅速壮大.自此之后,不仅商品房年新开工面积均大于年销售面积,商品房库存不断增加,随之水涨船高的房价也逐渐成为影响居民生活收入和质量的主要因素,在一线城市这种矛盾尤为普遍,也因此使得库存积压问题日趋严重.2003年,政府相关部门为保证房地产行业的健康发展颁布了相关政策,自此明确了房地产在我国经济发展中的支柱地位.随着政策出台房地产开发所需的款额大幅度攀升,仅2003年至2017年增长比例达到18%,从万亿元增长至十万亿元,而同时房地产开发投资的热潮极大地带动了经济的发展,特别是GDP在2003年到2015年这12年间从13亿元增长至82亿元,增比14%左右.此外,房地产的迅速发展也推动了我国的城镇化进程, 至2017年城镇化人口比例升至57.35%.主席于2015年11月的财经领导会议上首次提出了房地产库存问题,主席强调要解决房地产库存问题,促进房地产业持续健康发展.国务院总理李克强在党校讲话时也强调与生活息息相关的房地产出现了严重的库存问题.随后的12月,政府在相关会议上明确了接下来一年我国经济发展的目标及任务,其中备受关注的去库存即是专门针对房地产行业下发的发展任务.会议中明确指出可以从完善房屋所有权以及户籍政策制度的角度或者通过推进城镇化的发展带动农村的购房需求的角度等具体解决办法来从源头上减少房地产的现有库存过剩的问题.由此我们不难看出,房地产行业的发展不仅与国家发展息息相关,更体现出我国在当前发展的大环境中对房地产现存问题及发展的关注与重视.
从我国目前的发展状态以及房地产行业的供需状态分析,当下我国的房地产发展处于相对供大于需,即供应过剩的状态.导致这一现象的原因一方面是供需结构的错位和老化,以及资源配置不均；[1]另一方面使其商品特性决定其很难像食物等日常化用品短时间内减少库存.所以,对于房地产行业乃至社会经济来说,当下最重要的议题就是需要从根本源头上了解影响库存的因素并找出切实可行的方法来减少房地产库存.
2房地产库存相关文献综述
过去二十年来,我国房地产行业蓬勃发展,已成为推动我国经济增长的支柱行业,但近年来出现的库存剩余现象不利于经济及社会的发展.房产过剩已经逐渐成为社会所关注的问题,很多学者对此发表了看法及建议.其中ARMEN 和 ALLEN（1983）[2]指出,住房供需失衡是导致商品房空置的主要因素.而YONG PING LIANG（2006）[3]认为,房产库存积增的原因不外乎地产商过于追求利润而忽略市场供求的不协调以及行业的垄断.王家庭（2002）[4]在探究库存问题时发现,房屋自身的品质比如周边的环境及交通等问题是影响房产积存的重要因素.
除此之外,很多专家学者还利用建模的方式通过定量对房地产现有的库存问题进行探究.郭峰和任宏（2004）[5]在以当下国内商品房空房率的概念以及计算法则的基础上,观察对比一定周期内的变化规律,并在符合市场现状以及口径统一的条件下,提出了比较符合目前国内房屋空置率的计算方法,最后通过贵阳市内1998年到2003年这6年内的房屋剩余数据进行验证,以确保公式的可行与合理性.孔英、姚毅等（2013）[6]将国内六个城市的综合数据进行建模统计,通过实证的方法探究当下国内房地产空置的问题.通过分析发现,国内绝大部分城市的房价与空置率之间的关系为负影响,且空置率为商品房的格兰杰的原因.
3我国房地产库存影响因素定性分析
文章基于宏观经济学和微观经济学的基本原理,在充分考虑市场经济变化规律和我国房地产业特点的基础上,将房地产库存的影响因素分为宏观和微观两个层面分别进行定性分析.
3.1宏观层面
3.1.1国内生产总值
作为判断一个区域或者国家的经济水平的重要标准之一,GDP的增长不仅可以在某种程度上说明国家经济的良好与否,对普通的消费居民来说,GDP能体现在他们生活水平的变化以及房屋供求是否协调；从投资者和房地产开发企业角度来说,宏观经济向好时,投资与开发信心俱增,房屋供给量也将增多.因此,无论是从需求端还是供给端考虑,GDP都深刻影响着房地产行业未来的发展.
3.1.2人口城镇化
所谓的人口城镇化,主要是指农村人从住宅到生产等各个方面向城市靠近,并逐渐推动城市的扩大,这些都不同程度地影响着房地产市场的发展：一是城镇人口比重升高,潜在购房者规模扩大；二是产业结构的变化,房地产所属的第三产业在社会经济中的比重随着城镇化进程逐渐上升；三是城市规模的扩张,必然导致房地产开发土地面积的增长.
3.1.3劳动人口比例
从国内的住宅现状来说,虽然很多人将房产作为买卖的投资行为,而且行业内的投资行为普遍存在,但由于我国人口众多,从实际的居住需求上来说是远远大于投资的需求,并且仍占据主导.在当下,有买房需求的群体的年龄段主要在18岁以上64岁以下,而且大部分都是劳动人员,因此人口结构的变化对城镇居民的住房需求有着很大的关系.随着计划生育的严打严治,人口老龄化逐渐成为一种明显的社会矛盾,这也就使得在我国房地产购需的人群中人口比例失调问题较为突出,严重影响了房产的有效需求.
3.1.4土地城镇化
所谓的土地城镇化,就是土地从农村所有变为城市所有,即城镇面积的增加.在此过程中,政府批准住房建设用地发挥着至关重要的作用,表现在待开发土地面积的增减,直接影响房屋建设面积；另外,土地城镇化会拉动人口城镇化.因此,土地城镇化对房地产库存的影响也是多方面的.
3.2微观层面
3.2.1房屋自身因素
建筑房屋销售滞后有多方面原因,除了房价过高和限购政策等外部因素,房屋自身存在缺陷也不利于化解库存,最常见的缺陷比如像房屋构架设计老式无法吸引买者、质量存在隐患以及周边过于僻静等.
3.2.2商品房
这几年,房价蹭蹭地大幅上涨是影响房屋库存的重要因素.而导致房价的上涨的原因：一是房地产商为获得丰厚的收益而大规模地建设使得房屋数量大幅增多；二是居民购买力与房屋不匹配,高昂的房价远远超出了普通居民的购买水平,消费需求疲弱.由此可见,商品房的影响机制也是多方面的.
尽管我们对各因素的影响机制和可能产生的影响结果分别进行了定性分析,但必须认识到,当前我国房地产市场发展是由政府、企业和消费者共同作用的,市场经济运行规律也显示各个因素之间有复杂关联,单个变量的变化必然会对全局造成影响,牵一发而动全身.为了更清晰地认识各因素对房地产库存的影响,定量分析也是必要的.
4我国房地产库存影响因素定量分析
通过对过去10年间（即2007—2016年）房产市场数据进行统计,利用灰色关联法对其进行分析.
4.1关联系数和关联度
第一,将国内的房产库存变量设为X0（t）作为其参考序列,GDP、商品房价、城镇人口比例、待开发土地面积、劳动人口比例分别为X1（t）,X2（t）,…,X4（t）,X5（t）作为比较序列,则有：
X0（t）等于｛13463,18626,19947,19182,27194,36460,49295,62169,71853,69539｝
X1（t）等于｛3864,3800,4681,5032,5357,5791,6237,6324,6793,7476｝
X2（t）等于｛270232,319516,349081,413030,489301,540367,595244,643974,689052,743506｝
X3（t）等于｛72.5,72.7,73.0,74.5,74.4,69.2,67.6,67.0,66.3,65.6,64.9｝
X4（t）等于｛45.89,46.99,48.34,49.95,51.27,52.57,53.73,54.77,56.10,57.35｝
X5（t）等于｛41484,48161,32817,31458,40221,40196,42280,42136,36638,35121｝
第二,对上述参考序列与比较序列利用初值法进行无量纲化处理,得到新序列为：
X*0（t）等于｛1.00,1.38,1.48,1.42,2.02,2.71,3.66,4.62,5.34,5.17｝
X*1（t）等于｛1.00,0.98,1.21,1.30,1.39,1.50,1.61,1.64,1.76,1.93｝
X*2（t）等于｛1.00,1.18,1.29,1.53,1.81,2.00,2.20,2.38,2.55,2.75｝
X*3（t）等于｛1.00,1.00,1.01,1.03,1.03,0.95,0.93,0.92,0.91,0.90｝
X*4（t）等于｛1.00,1.02,1.05,1.09,1.12,1.15,1.17,1.19,1.22,1.25｝
X*5（t）等于｛1.00,1.16,0.79,0.76,0.97,0.97,1.02,1.02,0.88,0.85｝
第三,计算参考序列与比较序列的关联系数.通过对上述处理后的新序列进行计算得到差序列值,差序列值分别为：
ΔX*1（t）等于｛0.00,0.40,0.27,0.12,0.63,1.21,2.05,2.98,3.58,3.23｝
ΔX*2（t）等于｛0.00,0.20,0.19,0.10,0.21,0.71,1.46,2.23,2.79,2.41｝
ΔX*3（t）等于｛0.00,0.38,0.47,0.40,0.99,1.75,2.73,3.69,4.42,4.26｝
ΔX*4（t）等于｛0.00,0.36,0.43,0.34,0.90,1.56,2.49,3.42,4.11,3.92｝
ΔX*5（t）等于｛0.00,0.22,0.69,0.67,1.05,1.74,2.64,3.60,4.45,4.32｝
观察上述差序列值,我们可以得到：两极差最大值 M＝4.32,两极差最小值m等于0,取分辨率ρ等于0.5,求得到灰色关联系数见下表.
第四,计算关联度.根据关联度计算公式可得：
γ01等于0.71,γ02等于0.77,γ03等于0.63,γ04等于0.66,γ05等于0.65
4.2结果分析
从上表的结果中我们可以看出,影响房屋空置的因素中占比最大的因素是国内的经济水平,即GDP,紧跟其后的因素是房屋,接着便是人口和土地的城镇化以及劳动人口的比例因素.总的来说,这五种因素中数据相差并不大,最大与最小的数据差也仅为0.14,可见这个五因素与房屋空置密切相关.
此外,从数据结果我们可以看出这五个因素的数值均在0.6~0.8之间,都高于0.5,这说明虽然GDP是占比最多的影响因素,但其他因素也不可以忽略.同时,这说明宏观经济向好时,房地产开发企业与各类投资者对房地产业信心指数提升,将加大对房地产的开发与投资,导致房地产库存走高；相反,经济增长放缓、停滞,甚至倒退时,企业与投资者行为将更加谨慎,规避风险,有利于房地产库存的化解.
5政策建议
从长远的发展眼光来说,只有切实地解决房产业库存过剩的现状才能更好地实现行业的进步.因此,文章针对房产库存问题提出下列建议供参考.
5.1政府引导联合龙头企业示范作用,适当降低商品房销售
从房屋的供需现状来看,房价是影响供需的重要因素,而且也是最容易进行管控的因素,所以通过的调整与控制是缓解当下供需差距最可行且相对成效较大的方法.在高房价的条件下,取消限购限贷所激发的需求也是有限的.因此,只有合理地对房价的进行降低,才能诱发更多的购买需求,从而取消限购政策等控制措施才能真正实施.降低减少库存有利于房地产业的持续健康发展,也有利于居民生活的改善.
5.2推进租房市场建设,构建多层次商品房供应体系
近十年,房产业的快速发展以及国人传统的房屋观念,使得房产业的发展呈现了单一的买卖特点,而租赁等其他方式的房产市场呈现较为缓慢的发展状态.导致这种问题的原因一方面是国人传统的房屋情结作祟；另一方面房产业的飞速发展使得房屋的增值以及未来回报率可观.由此,要想解决房屋库存问题我们需要完善当下的供房体系,开发销售房产与租赁房产等多元化房产买卖市场的发展.从企业方面,通过多元化的角度制定符合各类人群的房屋使用方案；从政府方面,利用政府的管控手段加强对房产业的管理与控制,为房屋的租赁以及买卖制定健全的政策,确保民众可以放心地进行房屋的买卖及租赁,建立可持续的房屋保障体系；从消费者方面,要改变传统的购房思想,合理有计划地进行房屋的购置以及租赁.
5.3因地制宜结合消费者需求,提升住房功能品质
建筑房屋销售滞后有多方面原因,除了房价过高和限购政策等外部因素,房屋自身存在缺陷也不利于化解库存,最常见的缺陷比如像房屋构架设计老式无法吸引买者、质量存在隐患以及周边过于僻静等.所以一方面可以通过加快商品房周边公共设施的建设来吸引更多的买家,从而减少库存.比如建设医院、学校等与民生息息相关的公共部门让民众感受到房屋周边的宜居性,建立公交站或者地铁站等提高居住区域的便利性；另一方面对拿地未开工项目,可以适当调整规划用途,比如可以建设一些宜居的养老院或者科研研究院等个性化的房产项目.
参考文献：
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[5]郭峰,任宏.我国商品房合理空置率确定的实证研究 [J].贵州大学学报（自然科学版）,2004(4)：416-419,433.
[6]孔英,姚奕,周豫.高空置率与高房价悖论在我国商品住宅市场的实证检验——基于全国省际及六大城市的面板数据 [J].城市观察,2013(3)：157-163.
本文评论：上述文章是关于实证分析和房地产和影响因素方面的实证分析论文题目、论文提纲、实证分析论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文.
参考文献：
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