基于空间SEM模型的购房影响因素研究
发布时间：2021-12-15 17:46
目前各省市各地区房价差异性突出,本文基于空间SEM模型,选取2011-2017年安徽省各地区相关面板数据,研究居民购房影响因素。模型分析表明,城镇化率、人均地区生产总值、年末常住人口总量和房地产投资额都影响购房销售面积。在此基础之上,文章还对各地区居民购房需求进行分析并对居民购房需求进行预测。结果显示,城镇化率对居民购房需求影响相对比较低,而人均地区生产总值、年末常住人口总量和房地产投资额是影响居民购房需求变化的主要原因,并且各个地区居民购房需求影响因素存在差异性。
【文章来源】：安徽建筑大学学报. 2020,28(03)
【文章页数】：6 页
【部分图文】：
2011年安徽省各地区商品房销售面积Moran空间相关聚类图
2017年安徽省各地区商品房销售面积Moran空间相关聚类图
在模型中，人均地区生产总值的系数为992.479764，且在1%显著性水平下通过了检验，表明人均地区生产总值的变化会对该地区居民购房需求产生影响。伴随着国家高速发展，全国的人均收入都在大幅度提升，安徽省近年来，人均地区生产总值也在大幅度增加，这就意味着，居民收入增加，人均可支配的金额更多，会促进安徽省居民购房需求；年末城镇化率的系数为-2564969.5，也通过了1%显著性水平下的检验，然而年末城镇化率系数为负，这就说明年末城镇化率对居民购房需求起到一定的制约作用，这可能是由于安徽省城市化水平还不够高，再加上安徽省整体经济水平相对全国而言发展较为落后，部分人进入城镇，会引起城市房价过高，而导致大部分普通居民放弃购买，因此，一定程度的抑制了居民对住房需求；年末常住人口总量的系数相比其他几个变量系数较大，该系数为869994.25，而且该变量显著性水平也极其高，同样也通过了1%显著性水平，该变量对居民购房需求起到促进作用，这符合市场供需规则，人口多就代表该地区需求多，而且往往对住宅的需求是刚性需求。近几年来，安徽省以合肥和芜湖等地区为代表，经济发展加快，尤其合肥地区，吸引大量人才涌入，使得居民对住宅需求有所增加，人口迁入导致人口增加，这必然会引起住宅需求日益增加；房地产投资额反映的是市场供给，从表4我们可以看到该系数较小，系数值为0.848404，但显著性水平很高，这可能是以下几个原因造成：第一，近几年来，房地产市场发展速度极快，房地产开发商向市场投资了大量资金，去拿地开发建造，造成市场存在大量剩余住宅，而且对于住宅业，本来也存在时间上的滞后，因此，市场上住宅供应相对充足，第二，房地产商会根据当时房地产市场行情选择推后售卖，也就是积货，等住宅销售价格大幅度提高后，再去售卖其商品房，这就造成市场供求失衡，因此，失去了真实的市场供求影响变化，第三，住宅商品是一个具有高价值的商品，市场供给多或少，住宅商品价格总是很高，因此，市场供给对大部分居民影响相对比较小。所以，房地产投资额对购房需求存在显著性影响但系数却比较低。由图4所示，合肥市单独为一类；芜湖、安庆、滁州、阜阳、蚌埠为第二类；安庆、宿州、亳州、宣城、淮南、马鞍山为第三类；淮北、池州、黄山、铜陵为第四类。3 结论
【参考文献】：
期刊论文
[1]新市民购房需求影响因素研究[J]. 汪夏明,万亚辉,汪灏,许帅文. 建筑经济. 2019(03)
[2]中国房价涨势的需求拉动和溢出效应研究[J]. 陈琳,杜海涛,谭建辉,周耀旭. 工程管理学报. 2018(06)
[3]人口城镇化、土地城镇化与房价的相关性研究——来自中国70个大中城市的检验[J]. 韩文静,张占录. 中国物价. 2018(11)
[4]住房价格、供求关系与区域差异——基于省级面板数据的实证研究[J]. 黄映红,陈瑞. 管理现代化. 2018(06)
[5]中国房地产市场波动与宏观溢出效应研究——基于动态随机一般均衡框架[J]. 翟乃森,钟春平. 上海经济研究. 2018(10)
[6]基于消费者结构需求研究商品住宅去库存的影响因素[J]. 李婷婷,谷达华,阎建忠. 西南大学学报(自然科学版). 2018(09)
[7]政策调控对房价与地价的影响研究——基于35个大中城市面板数据的分析[J]. 龚健,李文娟,栾君. 价格月刊. 2018(07)
[8]三线城市住宅商品房房价泡沫风险实证分析——以南宁市为例[J]. 张协奎,代晓玲. 数学的实践与认识. 2018(13)
[9]基于居民理性购房意愿的住房需求结构分析——来自江苏省小城市的实证[J]. 杜静,杨一帆,何川,吕冰. 工程管理学报. 2018(01)
[10]实施收益管制型政策抑制房地产市场投机性需求[J]. 郑彧豪. 宏观经济研究. 2017(07)
本文编号：3536872
【文章来源】：安徽建筑大学学报. 2020,28(03)
【文章页数】：6 页
【部分图文】：
2011年安徽省各地区商品房销售面积Moran空间相关聚类图
2017年安徽省各地区商品房销售面积Moran空间相关聚类图
在模型中，人均地区生产总值的系数为992.479764，且在1%显著性水平下通过了检验，表明人均地区生产总值的变化会对该地区居民购房需求产生影响。伴随着国家高速发展，全国的人均收入都在大幅度提升，安徽省近年来，人均地区生产总值也在大幅度增加，这就意味着，居民收入增加，人均可支配的金额更多，会促进安徽省居民购房需求；年末城镇化率的系数为-2564969.5，也通过了1%显著性水平下的检验，然而年末城镇化率系数为负，这就说明年末城镇化率对居民购房需求起到一定的制约作用，这可能是由于安徽省城市化水平还不够高，再加上安徽省整体经济水平相对全国而言发展较为落后，部分人进入城镇，会引起城市房价过高，而导致大部分普通居民放弃购买，因此，一定程度的抑制了居民对住房需求；年末常住人口总量的系数相比其他几个变量系数较大，该系数为869994.25，而且该变量显著性水平也极其高，同样也通过了1%显著性水平，该变量对居民购房需求起到促进作用，这符合市场供需规则，人口多就代表该地区需求多，而且往往对住宅的需求是刚性需求。近几年来，安徽省以合肥和芜湖等地区为代表，经济发展加快，尤其合肥地区，吸引大量人才涌入，使得居民对住宅需求有所增加，人口迁入导致人口增加，这必然会引起住宅需求日益增加；房地产投资额反映的是市场供给，从表4我们可以看到该系数较小，系数值为0.848404，但显著性水平很高，这可能是以下几个原因造成：第一，近几年来，房地产市场发展速度极快，房地产开发商向市场投资了大量资金，去拿地开发建造，造成市场存在大量剩余住宅，而且对于住宅业，本来也存在时间上的滞后，因此，市场上住宅供应相对充足，第二，房地产商会根据当时房地产市场行情选择推后售卖，也就是积货，等住宅销售价格大幅度提高后，再去售卖其商品房，这就造成市场供求失衡，因此，失去了真实的市场供求影响变化，第三，住宅商品是一个具有高价值的商品，市场供给多或少，住宅商品价格总是很高，因此，市场供给对大部分居民影响相对比较小。所以，房地产投资额对购房需求存在显著性影响但系数却比较低。由图4所示，合肥市单独为一类；芜湖、安庆、滁州、阜阳、蚌埠为第二类；安庆、宿州、亳州、宣城、淮南、马鞍山为第三类；淮北、池州、黄山、铜陵为第四类。3 结论
【参考文献】：
期刊论文
[1]新市民购房需求影响因素研究[J]. 汪夏明,万亚辉,汪灏,许帅文. 建筑经济. 2019(03)
[2]中国房价涨势的需求拉动和溢出效应研究[J]. 陈琳,杜海涛,谭建辉,周耀旭. 工程管理学报. 2018(06)
[3]人口城镇化、土地城镇化与房价的相关性研究——来自中国70个大中城市的检验[J]. 韩文静,张占录. 中国物价. 2018(11)
[4]住房价格、供求关系与区域差异——基于省级面板数据的实证研究[J]. 黄映红,陈瑞. 管理现代化. 2018(06)
[5]中国房地产市场波动与宏观溢出效应研究——基于动态随机一般均衡框架[J]. 翟乃森,钟春平. 上海经济研究. 2018(10)
[6]基于消费者结构需求研究商品住宅去库存的影响因素[J]. 李婷婷,谷达华,阎建忠. 西南大学学报(自然科学版). 2018(09)
[7]政策调控对房价与地价的影响研究——基于35个大中城市面板数据的分析[J]. 龚健,李文娟,栾君. 价格月刊. 2018(07)
[8]三线城市住宅商品房房价泡沫风险实证分析——以南宁市为例[J]. 张协奎,代晓玲. 数学的实践与认识. 2018(13)
[9]基于居民理性购房意愿的住房需求结构分析——来自江苏省小城市的实证[J]. 杜静,杨一帆,何川,吕冰. 工程管理学报. 2018(01)
[10]实施收益管制型政策抑制房地产市场投机性需求[J]. 郑彧豪. 宏观经济研究. 2017(07)
本文编号：3536872
本文链接：https://www.wllwen.com/jingjilunwen/fangdichanjingjilunwen/3536872.html
