我國主要城市房地產(chǎn)發(fā)展?jié)摿υu價

摘要：綜合考慮宏觀經(jīng)濟(jì)、人口、房地產(chǎn)市場等相關(guān)因素，利用因子分析法，評價分析主要城市群內(nèi)187個地級以上城市的房地產(chǎn)發(fā)展?jié)摿Α＝Y(jié)果表明，發(fā)展?jié)摿η?0名，以直轄市、中東部省會城市及沿海發(fā)達(dá)城市等一二線城市為主。三線城市中東營、淄博、日照、盤錦、揚州等城市，經(jīng)濟(jì)支撐強(qiáng)，房地產(chǎn)市場較為活躍，供給相對不足，房地產(chǎn)市場發(fā)展?jié)摿ο鄬^大。有些城市如營口、貴陽、鐵嶺、北海、邯鄲、保定等，房地產(chǎn)供給嚴(yán)重過剩，經(jīng)濟(jì)支撐能力又較弱，房地產(chǎn)市場風(fēng)險較大。中央政府不應(yīng)再采取“一刀切”的房地產(chǎn)調(diào)控政策，應(yīng)根據(jù)城市實際情況分類調(diào)控。

關(guān)鍵詞：房地產(chǎn)，發(fā)展?jié)摿?，因子分?/p>

中圖分類號：F293.3 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：B

文章編號：1001-9138-（2014）10-0054-63 收稿日期：2014-08-10

1 引言

經(jīng)歷十多年的發(fā)展，由于不同城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展不均衡，公共資源配置不均，人口集聚能力不一樣，不同城市房地產(chǎn)市場分化格局愈加明顯。2013年底，一線城市北、上、廣、深新建商品住房價格上漲均超過20%，而70個大中城市房價平均上漲9.7%，漲幅不到10%。如果把全國657個城市的房價平均計算，估計同比漲幅更低，甚至還有一些城市的房價是下跌的。大城市和中小城市之間，以及中小城市之間的樓市需求、庫存、價格、銷售都有更明顯的分化。因此，研究不同城市房地產(chǎn)市場發(fā)展?jié)摿苡斜匾?/p>

本文對全國主要的187個地級以上城市的房地產(chǎn)發(fā)展?jié)摿M(jìn)行評價分析。

2 評價方法體系

2.1評價對象選擇

我國城市化率剛過50%，處于城市化快速階段。從國際經(jīng)驗看，城市群是城市化發(fā)展的一條重要途徑。2013年12月中央城鎮(zhèn)化工作做會議指出把城市群作為推進(jìn)城鎮(zhèn)化的主體形態(tài)。改革開放以來，我國的長三角、珠三角和環(huán)渤海三大城市群發(fā)展逐步成熟，長江中游地區(qū)和成渝地區(qū)正在發(fā)展成為新興的大城市群。因此，本文評價分析對象選取長三角、珠三角、環(huán)渤海、長江中游地區(qū)、成渝地區(qū)5大城市群所在省市的地級以上城市，其余省份則選擇省會城市、區(qū)域副中心城市，共計187個地級以上城市。

2.2評價方法說明

因子分析是一種將多變量化簡的多元統(tǒng)計方法，它可以看作是主成份分析的推廣。因子分析的目的是分解原始變量，從中歸納出潛在的“類別”，相關(guān)性較強(qiáng)的變量歸為一類，不同類間的變量的相關(guān)性則較低。每類變量代表了一個“共同因子”，即一種內(nèi)在結(jié)構(gòu)（聯(lián)系）。因子分析就是尋找這種內(nèi)在結(jié)構(gòu)（聯(lián)系）的方法。

主要模型形式：

（2）矩陣型式

簡記為：X = A F + ε

（p×1） （p×m）（m×1） （p×1）

且滿足：

1） m≤p

2） Cov（F，ε）=0

在分析中，人們往往更愿意用公共因子反映原始變量，這樣更有利于描述研究對象的特征。因而往往將公共因子表示為變量（或樣品）的線性組合，即：

稱上式為因子得分函數(shù)，用它可計算每個樣品的公因子得分。

2.3 評價指標(biāo)選擇

國家（城市）社會經(jīng)濟(jì)基本面決定住房基本價值，社會基本面包括地區(qū)生產(chǎn)總值及其增長速度、居民人均可支配收入及增長速度、人口變化等。毫無疑問，宏觀環(huán)境變化影響房地產(chǎn)市場發(fā)展?jié)摿?。房地產(chǎn)市場發(fā)展協(xié)調(diào)程度比如銷供比等也影響其發(fā)展?jié)摿Α８鶕?jù)科學(xué)性、可操作性、數(shù)據(jù)可得性原則，本文分析選擇指標(biāo)的三大維度為：宏觀環(huán)境、房地產(chǎn)市場狀況和市場協(xié)調(diào)度，包括城市GDP、GDP增速、常住人口等，共計20個具體指標(biāo)。區(qū)位優(yōu)勢，是根據(jù)某城市離一線城市的距離進(jìn)行打分，一線城市得分10分，越遠(yuǎn)得分越低，最低1分。百強(qiáng)企業(yè)進(jìn)駐數(shù)量，根據(jù)2011年中國指數(shù)研究院發(fā)布的中國房地產(chǎn)百強(qiáng)企業(yè)榜單進(jìn)行統(tǒng)計得到如表1所示的結(jié)果。

2.4 數(shù)據(jù)選取

采用2010-2011年指標(biāo)數(shù)據(jù)，為消除單年份的異常變化，采取兩年的平均值，能更準(zhǔn)確反映城市經(jīng)濟(jì)及房地產(chǎn)市場發(fā)展?fàn)顩r。數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局、中國指數(shù)研究院。

3 實證分析

3.1 計算步驟

（1）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，本文采用min-max標(biāo)準(zhǔn)化方法。min-max標(biāo)準(zhǔn)化方法是對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行線性變換。設(shè)minA和maxA分別為屬性A的最小值和最大值，將A的一個原始值x通過min-max標(biāo)準(zhǔn)化映射成在區(qū)間[0，1]中的值x'，其公式為：新數(shù)據(jù)=（原數(shù)據(jù)-極小值）/（極大值-極小值）。

（2）應(yīng)用SPSS13.0軟件，進(jìn)行KMO and Bartletts 檢驗，KMO值為0.856，適合進(jìn)行因子分析。

（3）建立相關(guān)系數(shù)矩陣，求解特征根及相應(yīng)特征向量，因子旋轉(zhuǎn)。如圖1所示，根據(jù)特征值和碎石圖，提取4個公因子，分別命名為市場規(guī)模因子、市場熱度因子、經(jīng)濟(jì)支撐因子和銷供比因子。

（4）計算因子得分，以方差貢獻(xiàn)率為權(quán)重，計算綜合得分。

（5）按綜合得分排序，如表2所示。

3.2 結(jié)果分析

3.2.1 總體分析

根據(jù)綜合得分排名，所選取的187個地級以上，綜合得分前30城市如表3所示，重慶、上海、北京、成都、沈陽、天津、廣州、蘇州、西安、長沙位列前10?？傮w來看，發(fā)展?jié)摿η?0名，以直轄市、中東部省會城市及沿海發(fā)達(dá)城市為主。城市經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)，房地產(chǎn)市場發(fā)展?jié)摿υ酱?。?jīng)濟(jì)落后的中西部地級城市基本沒有進(jìn)入。

根據(jù)2000年第五次人口普查和2010年第六次人口普查數(shù)據(jù)，全國286個地級以上城市，按人口增量排序，前30名城市如表4所示，上海、北京十年間人口分別增加了661.1萬和604.3萬，增幅均超過40%，上述30城市人口平均增幅為28.8%，是全國增幅8.27%的3.5倍，這些城市基本為直轄市、省會城市、東部沿海發(fā)達(dá)城市。城市房地產(chǎn)發(fā)展?jié)摿η?0城市與人口增量前30城市，表現(xiàn)出相似的特征，為直轄市、省會城市和沿海發(fā)達(dá)城市。可以看出，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)城市吸納人口能力強(qiáng)，其房地產(chǎn)發(fā)展?jié)摿σ矎?qiáng)。人口是房地產(chǎn)市場發(fā)展的重要因素，沒有人口支撐，無論是住宅還是商業(yè)地產(chǎn)，都不能持續(xù)，如鄂爾多斯、陜西神木，缺乏產(chǎn)業(yè)、人口支撐，房地產(chǎn)市場迅速膨脹只是曇花一現(xiàn)，見表4。endprint

3.2.2 區(qū)域分析

分區(qū)域看，區(qū)域中心城市、副中心城市排在所在區(qū)域發(fā)展?jié)摿η傲?。長三角地區(qū)，上海、蘇州、杭州、南京位居前列。溫州經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，但銷供比因子得分較低，即供給嚴(yán)重過剩，熱度因子得分較低，未進(jìn)長三角地區(qū)發(fā)展?jié)摿η?5名，這與溫州當(dāng)前房地產(chǎn)市場形勢相符，溫州房價自2011年年中以來，已經(jīng)持續(xù)了2年多的下跌。珠三角地區(qū)，廣州、深圳排在前列；環(huán)渤海地區(qū)，北京、沈陽、天津位列三甲；長江中游地區(qū)，長沙、武漢、合肥、南昌四個省會城市居前；成渝地區(qū)，重慶、成都居前，見表5。

3.2.3公因子組合象限分析

本文共選取187個地級以上城市，綜合得分前30城市主要是一二線城市已經(jīng)分析，下面就后157個城市，主要是地級市進(jìn)行分析，由于地級市之間市場規(guī)模相差不大，選取4個公共因子中除市場規(guī)模因子之外的3個公共因子，兩兩組合進(jìn)行分析，以便更清晰發(fā)現(xiàn)城市房地產(chǎn)發(fā)展特點。

（1）經(jīng)濟(jì)支撐因子和銷供比因子結(jié)合分析

由經(jīng)濟(jì)支撐因子F3得分和銷供比因子F4得分組成4個象限，如圖2所示，第一象限城市經(jīng)濟(jì)支撐因子得分和銷供比因子得分都較高，第二象限城市經(jīng)濟(jì)支撐因子得分較低而銷供比因子得分較高，第三象限城市經(jīng)濟(jì)支撐因子得分和銷供比因子得分都比較低，第四象限城市經(jīng)濟(jì)支撐因子得分較低而銷供比因子得分較高。經(jīng)濟(jì)支撐因子得分越高，表明某城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展越好；銷供比因子得分越高，表明某城市商品房供給越不足。

根據(jù)4個象限不同意義，經(jīng)濟(jì)支撐較強(qiáng)、供給相對不足城市，東營、淄博、日照、揚州等；溫州，經(jīng)濟(jì)支撐較強(qiáng)，但供給嚴(yán)重過剩，與溫州當(dāng)前房地產(chǎn)市場形勢相符。經(jīng)濟(jì)支撐較差、供給也較為過剩的城市，滁州、蚌埠、北海、營口、貴陽、鐵嶺、揭陽等；麗江、內(nèi)江、瀘州、黃岡供給相對不足，經(jīng)濟(jì)支撐也較弱。

（2）市場熱度因子和銷供比因子結(jié)合分析

由市場熱度因F2子得分和銷供比因子F4得分組成4個象限，如圖3所示，第一象限城市市場熱度因子得分和銷供比因子得分都較高，第二象限城市市場熱度因子得分較高而銷供比因子得分較低，第三象限城市市場熱度因子得分和銷供比因子得分都比較低，第四象限城市市場熱度因子得分較低而銷供比因子得分較高。市場熱度因子得分越高，表明某城市房地產(chǎn)市場越活躍；銷供比因子得分越高，表明某城市商品房需求越強(qiáng)勁而供給越不足。

根據(jù)4個象限不同意義分析，市場熱度較強(qiáng)、供給相對不足城市，東營、盤錦等；呼和浩特、營口、銀川、貴陽、蕪湖、惠州、北海、鐵嶺等市場熱度較強(qiáng)、供給過剩；市場熱度較差、供給也較為過剩的城市，溫州、邯鄲、保定、湛江、邵陽、邢臺、滁州、雅安、揭陽等；隨州、九江、撫州、萍鄉(xiāng)、黃岡供給相對不足、市場熱度較差。

（3）市場熱度因子和經(jīng)濟(jì)支撐因子結(jié)合分析

由市場熱度因子F2得分和經(jīng)濟(jì)支撐因子F3得分組成4個象限，如圖4所示，第一象限城市市場熱度因子得分和經(jīng)濟(jì)支撐因子得分都較高，第二象限城市市場熱度因子得分較高而經(jīng)濟(jì)支撐因子得分較高，第三象限城市市場熱度因子得分和經(jīng)濟(jì)支撐因子得分都比較低，第四象限城市市場熱度因子得分較低而經(jīng)濟(jì)支撐因子得分較高。市場熱度因子得分越高，表明某城市房地產(chǎn)市場越活躍；經(jīng)濟(jì)支撐因子得分越高，表明某城市經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)。

根據(jù)4個象限不同意義分析，市場熱度較強(qiáng)、經(jīng)濟(jì)支撐強(qiáng)的城市，東營、舟山等；市場熱度強(qiáng)、經(jīng)濟(jì)支撐差的城市，三亞、營口、銀川、貴陽、丹東等；溫州是市場熱度較差、經(jīng)濟(jì)支撐強(qiáng)的城市。

4 結(jié)論與建議

4.1 主要結(jié)論

經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)的城市，房地產(chǎn)市場發(fā)展?jié)摿υ酱?。通過數(shù)據(jù)分析，地級以上城市房地產(chǎn)市場發(fā)展?jié)摿η?0城市基本為直轄市、省會城市、東部沿海發(fā)達(dá)城市，也就是說經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)的城市，資源較為集中，基礎(chǔ)設(shè)施條件較好，產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)，人們收入水平較高，越吸引城市化人口流入，并且人們更加有能力改善居住條件，因此“剛性需求”和“改善性需求”越強(qiáng)勁，房地產(chǎn)市場發(fā)展?jié)摿驮酱蟆?/p>

有些三線城市房地產(chǎn)發(fā)展?jié)摿σ脖容^大，如東營、淄博、盤錦等。這些城市經(jīng)濟(jì)支撐能力強(qiáng)，如表6所示，東營、盤錦均是資源型城市，淄博工業(yè)比較發(fā)達(dá)，三個城市2010-2011年GDP增長率均在12%以上，顯著高出全國的平均水平；另外，從城鎮(zhèn)居民可支配收入來看，盤錦的居民收入水平甚至高于省會城市沈陽，在遼寧省只比大連低，東營、淄博的居民收入在山東省也位列前茅。這類城市資源較為豐富，工業(yè)發(fā)達(dá)，經(jīng)濟(jì)支撐墻，居民收入比較高，而房地產(chǎn)市場供給相對不足，房地產(chǎn)市場發(fā)展相對滯后，因此這類城市有較好的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

有些城市房地產(chǎn)市場風(fēng)險比較大。如營口、鐵嶺、北海，房地產(chǎn)供給嚴(yán)重過剩，經(jīng)濟(jì)支撐能力又較弱。溫州、滁州、邯鄲、保定，房地產(chǎn)市場供給也嚴(yán)重過剩，而且市場也不活躍。貴陽、銀川、惠州、蕪湖供給過剩，市場熱度強(qiáng)，以上城市房地產(chǎn)市場風(fēng)險很大，應(yīng)予以警惕。

4.2 建議

中央政府宜實施分類調(diào)控政策。當(dāng)前，不同城市房地產(chǎn)市場發(fā)展明顯分化，房價過高與房地產(chǎn)供給過剩并存，對房價上漲過快、供給不足的城市增加供應(yīng)，對供給嚴(yán)重過剩、經(jīng)濟(jì)支撐又較弱的城市應(yīng)注意防范風(fēng)險，提高警惕，著力去庫存，減緩供應(yīng)?；蛘呦路耪{(diào)控自主權(quán)，給予城市更大的政策調(diào)控自主權(quán)，讓每個城市根據(jù)當(dāng)?shù)貙嶋H情況，自主選擇出臺政策，防止房地產(chǎn)市場出現(xiàn)大幅度的震蕩，確保房地產(chǎn)市場平穩(wěn)健康發(fā)展。

房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)應(yīng)慎重選擇進(jìn)入城市。多數(shù)一二線城市資源、產(chǎn)業(yè)積聚明顯，人口不斷流入，供求矛盾仍然突出，房價上漲較快，仍有較大發(fā)展?jié)摿?。有些三線城市，如盤錦、東營、淄博，經(jīng)濟(jì)支撐較強(qiáng)，居民收入較高，房地產(chǎn)供給相對不足，房地產(chǎn)市場發(fā)展也有較大潛力。部分三四線城市，沒有產(chǎn)業(yè)、人口支撐，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較弱，房地產(chǎn)供給嚴(yán)重過剩，這些城市房地產(chǎn)市場潛藏著較大風(fēng)險。房企應(yīng)深入研究要進(jìn)入城市的房地產(chǎn)發(fā)展?fàn)顩r，更好的實施城市布局，減少市場風(fēng)險。

參考文獻(xiàn)：

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4.杜強(qiáng) 賈麗艷.SPSS統(tǒng)計分析從入門到精通.人民郵電出版社.2009

5.劉洪玉.房地產(chǎn)市場價格的影響因素及其變動.求是.2009.3

作者簡介：

劉水，悉地國際居住產(chǎn)品事業(yè)部戰(zhàn)略研究經(jīng)理、經(jīng)濟(jì)師，主要研究方向為房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)。endprint

3.2.2 區(qū)域分析

分區(qū)域看，區(qū)域中心城市、副中心城市排在所在區(qū)域發(fā)展?jié)摿η傲?。長三角地區(qū)，上海、蘇州、杭州、南京位居前列。溫州經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，但銷供比因子得分較低，即供給嚴(yán)重過剩，熱度因子得分較低，未進(jìn)長三角地區(qū)發(fā)展?jié)摿η?5名，這與溫州當(dāng)前房地產(chǎn)市場形勢相符，溫州房價自2011年年中以來，已經(jīng)持續(xù)了2年多的下跌。珠三角地區(qū)，廣州、深圳排在前列；環(huán)渤海地區(qū)，北京、沈陽、天津位列三甲；長江中游地區(qū)，長沙、武漢、合肥、南昌四個省會城市居前；成渝地區(qū)，重慶、成都居前，見表5。

3.2.3公因子組合象限分析

本文共選取187個地級以上城市，綜合得分前30城市主要是一二線城市已經(jīng)分析，下面就后157個城市，主要是地級市進(jìn)行分析，由于地級市之間市場規(guī)模相差不大，選取4個公共因子中除市場規(guī)模因子之外的3個公共因子，兩兩組合進(jìn)行分析，以便更清晰發(fā)現(xiàn)城市房地產(chǎn)發(fā)展特點。

（1）經(jīng)濟(jì)支撐因子和銷供比因子結(jié)合分析

由經(jīng)濟(jì)支撐因子F3得分和銷供比因子F4得分組成4個象限，如圖2所示，第一象限城市經(jīng)濟(jì)支撐因子得分和銷供比因子得分都較高，第二象限城市經(jīng)濟(jì)支撐因子得分較低而銷供比因子得分較高，第三象限城市經(jīng)濟(jì)支撐因子得分和銷供比因子得分都比較低，第四象限城市經(jīng)濟(jì)支撐因子得分較低而銷供比因子得分較高。經(jīng)濟(jì)支撐因子得分越高，表明某城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展越好；銷供比因子得分越高，表明某城市商品房供給越不足。

根據(jù)4個象限不同意義，經(jīng)濟(jì)支撐較強(qiáng)、供給相對不足城市，東營、淄博、日照、揚州等；溫州，經(jīng)濟(jì)支撐較強(qiáng)，但供給嚴(yán)重過剩，與溫州當(dāng)前房地產(chǎn)市場形勢相符。經(jīng)濟(jì)支撐較差、供給也較為過剩的城市，滁州、蚌埠、北海、營口、貴陽、鐵嶺、揭陽等；麗江、內(nèi)江、瀘州、黃岡供給相對不足，經(jīng)濟(jì)支撐也較弱。

（2）市場熱度因子和銷供比因子結(jié)合分析

由市場熱度因F2子得分和銷供比因子F4得分組成4個象限，如圖3所示，第一象限城市市場熱度因子得分和銷供比因子得分都較高，第二象限城市市場熱度因子得分較高而銷供比因子得分較低，第三象限城市市場熱度因子得分和銷供比因子得分都比較低，第四象限城市市場熱度因子得分較低而銷供比因子得分較高。市場熱度因子得分越高，表明某城市房地產(chǎn)市場越活躍；銷供比因子得分越高，表明某城市商品房需求越強(qiáng)勁而供給越不足。

根據(jù)4個象限不同意義分析，市場熱度較強(qiáng)、供給相對不足城市，東營、盤錦等；呼和浩特、營口、銀川、貴陽、蕪湖、惠州、北海、鐵嶺等市場熱度較強(qiáng)、供給過剩；市場熱度較差、供給也較為過剩的城市，溫州、邯鄲、保定、湛江、邵陽、邢臺、滁州、雅安、揭陽等；隨州、九江、撫州、萍鄉(xiāng)、黃岡供給相對不足、市場熱度較差。

（3）市場熱度因子和經(jīng)濟(jì)支撐因子結(jié)合分析

由市場熱度因子F2得分和經(jīng)濟(jì)支撐因子F3得分組成4個象限，如圖4所示，第一象限城市市場熱度因子得分和經(jīng)濟(jì)支撐因子得分都較高，第二象限城市市場熱度因子得分較高而經(jīng)濟(jì)支撐因子得分較高，第三象限城市市場熱度因子得分和經(jīng)濟(jì)支撐因子得分都比較低，第四象限城市市場熱度因子得分較低而經(jīng)濟(jì)支撐因子得分較高。市場熱度因子得分越高，表明某城市房地產(chǎn)市場越活躍；經(jīng)濟(jì)支撐因子得分越高，表明某城市經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)。

根據(jù)4個象限不同意義分析，市場熱度較強(qiáng)、經(jīng)濟(jì)支撐強(qiáng)的城市，東營、舟山等；市場熱度強(qiáng)、經(jīng)濟(jì)支撐差的城市，三亞、營口、銀川、貴陽、丹東等；溫州是市場熱度較差、經(jīng)濟(jì)支撐強(qiáng)的城市。

4 結(jié)論與建議

4.1 主要結(jié)論

經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)的城市，房地產(chǎn)市場發(fā)展?jié)摿υ酱?。通過數(shù)據(jù)分析，地級以上城市房地產(chǎn)市場發(fā)展?jié)摿η?0城市基本為直轄市、省會城市、東部沿海發(fā)達(dá)城市，也就是說經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)的城市，資源較為集中，基礎(chǔ)設(shè)施條件較好，產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)，人們收入水平較高，越吸引城市化人口流入，并且人們更加有能力改善居住條件，因此“剛性需求”和“改善性需求”越強(qiáng)勁，房地產(chǎn)市場發(fā)展?jié)摿驮酱蟆?/p>

有些三線城市房地產(chǎn)發(fā)展?jié)摿σ脖容^大，如東營、淄博、盤錦等。這些城市經(jīng)濟(jì)支撐能力強(qiáng)，如表6所示，東營、盤錦均是資源型城市，淄博工業(yè)比較發(fā)達(dá)，三個城市2010-2011年GDP增長率均在12%以上，顯著高出全國的平均水平；另外，從城鎮(zhèn)居民可支配收入來看，盤錦的居民收入水平甚至高于省會城市沈陽，在遼寧省只比大連低，東營、淄博的居民收入在山東省也位列前茅。這類城市資源較為豐富，工業(yè)發(fā)達(dá)，經(jīng)濟(jì)支撐墻，居民收入比較高，而房地產(chǎn)市場供給相對不足，房地產(chǎn)市場發(fā)展相對滯后，因此這類城市有較好的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

有些城市房地產(chǎn)市場風(fēng)險比較大。如營口、鐵嶺、北海，房地產(chǎn)供給嚴(yán)重過剩，經(jīng)濟(jì)支撐能力又較弱。溫州、滁州、邯鄲、保定，房地產(chǎn)市場供給也嚴(yán)重過剩，而且市場也不活躍。貴陽、銀川、惠州、蕪湖供給過剩，市場熱度強(qiáng)，以上城市房地產(chǎn)市場風(fēng)險很大，應(yīng)予以警惕。

4.2 建議

中央政府宜實施分類調(diào)控政策。當(dāng)前，不同城市房地產(chǎn)市場發(fā)展明顯分化，房價過高與房地產(chǎn)供給過剩并存，對房價上漲過快、供給不足的城市增加供應(yīng)，對供給嚴(yán)重過剩、經(jīng)濟(jì)支撐又較弱的城市應(yīng)注意防范風(fēng)險，提高警惕，著力去庫存，減緩供應(yīng)?；蛘呦路耪{(diào)控自主權(quán)，給予城市更大的政策調(diào)控自主權(quán)，讓每個城市根據(jù)當(dāng)?shù)貙嶋H情況，自主選擇出臺政策，防止房地產(chǎn)市場出現(xiàn)大幅度的震蕩，確保房地產(chǎn)市場平穩(wěn)健康發(fā)展。

房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)應(yīng)慎重選擇進(jìn)入城市。多數(shù)一二線城市資源、產(chǎn)業(yè)積聚明顯，人口不斷流入，供求矛盾仍然突出，房價上漲較快，仍有較大發(fā)展?jié)摿?。有些三線城市，如盤錦、東營、淄博，經(jīng)濟(jì)支撐較強(qiáng)，居民收入較高，房地產(chǎn)供給相對不足，房地產(chǎn)市場發(fā)展也有較大潛力。部分三四線城市，沒有產(chǎn)業(yè)、人口支撐，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較弱，房地產(chǎn)供給嚴(yán)重過剩，這些城市房地產(chǎn)市場潛藏著較大風(fēng)險。房企應(yīng)深入研究要進(jìn)入城市的房地產(chǎn)發(fā)展?fàn)顩r，更好的實施城市布局，減少市場風(fēng)險。

參考文獻(xiàn)：

1.竹隰生 章琛.不同區(qū)域房地產(chǎn)周期的比較研究.建筑經(jīng)濟(jì)，2011.11

2.胡芳 黃仿倫.城市房地產(chǎn)市場投資吸引力的綜合評價.統(tǒng)計與決策.2013.23

3.張杰.城市房地產(chǎn)市場投資引力評價指標(biāo)體系構(gòu)建及應(yīng)用.天津商業(yè)大學(xué)學(xué)報.2011.3

4.杜強(qiáng) 賈麗艷.SPSS統(tǒng)計分析從入門到精通.人民郵電出版社.2009

5.劉洪玉.房地產(chǎn)市場價格的影響因素及其變動.求是.2009.3

作者簡介：

劉水，悉地國際居住產(chǎn)品事業(yè)部戰(zhàn)略研究經(jīng)理、經(jīng)濟(jì)師，主要研究方向為房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)。endprint

3.2.2 區(qū)域分析

分區(qū)域看，區(qū)域中心城市、副中心城市排在所在區(qū)域發(fā)展?jié)摿η傲小ｉL三角地區(qū)，上海、蘇州、杭州、南京位居前列。溫州經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，但銷供比因子得分較低，即供給嚴(yán)重過剩，熱度因子得分較低，未進(jìn)長三角地區(qū)發(fā)展?jié)摿η?5名，這與溫州當(dāng)前房地產(chǎn)市場形勢相符，溫州房價自2011年年中以來，已經(jīng)持續(xù)了2年多的下跌。珠三角地區(qū)，廣州、深圳排在前列；環(huán)渤海地區(qū)，北京、沈陽、天津位列三甲；長江中游地區(qū)，長沙、武漢、合肥、南昌四個省會城市居前；成渝地區(qū)，重慶、成都居前，見表5。

3.2.3公因子組合象限分析

本文共選取187個地級以上城市，綜合得分前30城市主要是一二線城市已經(jīng)分析，下面就后157個城市，主要是地級市進(jìn)行分析，由于地級市之間市場規(guī)模相差不大，選取4個公共因子中除市場規(guī)模因子之外的3個公共因子，兩兩組合進(jìn)行分析，以便更清晰發(fā)現(xiàn)城市房地產(chǎn)發(fā)展特點。

（1）經(jīng)濟(jì)支撐因子和銷供比因子結(jié)合分析

由經(jīng)濟(jì)支撐因子F3得分和銷供比因子F4得分組成4個象限，如圖2所示，第一象限城市經(jīng)濟(jì)支撐因子得分和銷供比因子得分都較高，第二象限城市經(jīng)濟(jì)支撐因子得分較低而銷供比因子得分較高，第三象限城市經(jīng)濟(jì)支撐因子得分和銷供比因子得分都比較低，第四象限城市經(jīng)濟(jì)支撐因子得分較低而銷供比因子得分較高。經(jīng)濟(jì)支撐因子得分越高，表明某城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展越好；銷供比因子得分越高，表明某城市商品房供給越不足。

根據(jù)4個象限不同意義，經(jīng)濟(jì)支撐較強(qiáng)、供給相對不足城市，東營、淄博、日照、揚州等；溫州，經(jīng)濟(jì)支撐較強(qiáng)，但供給嚴(yán)重過剩，與溫州當(dāng)前房地產(chǎn)市場形勢相符。經(jīng)濟(jì)支撐較差、供給也較為過剩的城市，滁州、蚌埠、北海、營口、貴陽、鐵嶺、揭陽等；麗江、內(nèi)江、瀘州、黃岡供給相對不足，經(jīng)濟(jì)支撐也較弱。

（2）市場熱度因子和銷供比因子結(jié)合分析

由市場熱度因F2子得分和銷供比因子F4得分組成4個象限，如圖3所示，第一象限城市市場熱度因子得分和銷供比因子得分都較高，第二象限城市市場熱度因子得分較高而銷供比因子得分較低，第三象限城市市場熱度因子得分和銷供比因子得分都比較低，第四象限城市市場熱度因子得分較低而銷供比因子得分較高。市場熱度因子得分越高，表明某城市房地產(chǎn)市場越活躍；銷供比因子得分越高，表明某城市商品房需求越強(qiáng)勁而供給越不足。

根據(jù)4個象限不同意義分析，市場熱度較強(qiáng)、供給相對不足城市，東營、盤錦等；呼和浩特、營口、銀川、貴陽、蕪湖、惠州、北海、鐵嶺等市場熱度較強(qiáng)、供給過剩；市場熱度較差、供給也較為過剩的城市，溫州、邯鄲、保定、湛江、邵陽、邢臺、滁州、雅安、揭陽等；隨州、九江、撫州、萍鄉(xiāng)、黃岡供給相對不足、市場熱度較差。

（3）市場熱度因子和經(jīng)濟(jì)支撐因子結(jié)合分析

由市場熱度因子F2得分和經(jīng)濟(jì)支撐因子F3得分組成4個象限，如圖4所示，第一象限城市市場熱度因子得分和經(jīng)濟(jì)支撐因子得分都較高，第二象限城市市場熱度因子得分較高而經(jīng)濟(jì)支撐因子得分較高，第三象限城市市場熱度因子得分和經(jīng)濟(jì)支撐因子得分都比較低，第四象限城市市場熱度因子得分較低而經(jīng)濟(jì)支撐因子得分較高。市場熱度因子得分越高，表明某城市房地產(chǎn)市場越活躍；經(jīng)濟(jì)支撐因子得分越高，表明某城市經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)。

根據(jù)4個象限不同意義分析，市場熱度較強(qiáng)、經(jīng)濟(jì)支撐強(qiáng)的城市，東營、舟山等；市場熱度強(qiáng)、經(jīng)濟(jì)支撐差的城市，三亞、營口、銀川、貴陽、丹東等；溫州是市場熱度較差、經(jīng)濟(jì)支撐強(qiáng)的城市。

4 結(jié)論與建議

4.1 主要結(jié)論

經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)的城市，房地產(chǎn)市場發(fā)展?jié)摿υ酱?。通過數(shù)據(jù)分析，地級以上城市房地產(chǎn)市場發(fā)展?jié)摿η?0城市基本為直轄市、省會城市、東部沿海發(fā)達(dá)城市，也就是說經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)的城市，資源較為集中，基礎(chǔ)設(shè)施條件較好，產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)，人們收入水平較高，越吸引城市化人口流入，并且人們更加有能力改善居住條件，因此“剛性需求”和“改善性需求”越強(qiáng)勁，房地產(chǎn)市場發(fā)展?jié)摿驮酱蟆?/p>

有些三線城市房地產(chǎn)發(fā)展?jié)摿σ脖容^大，如東營、淄博、盤錦等。這些城市經(jīng)濟(jì)支撐能力強(qiáng)，如表6所示，東營、盤錦均是資源型城市，淄博工業(yè)比較發(fā)達(dá)，三個城市2010-2011年GDP增長率均在12%以上，顯著高出全國的平均水平；另外，從城鎮(zhèn)居民可支配收入來看，盤錦的居民收入水平甚至高于省會城市沈陽，在遼寧省只比大連低，東營、淄博的居民收入在山東省也位列前茅。這類城市資源較為豐富，工業(yè)發(fā)達(dá)，經(jīng)濟(jì)支撐墻，居民收入比較高，而房地產(chǎn)市場供給相對不足，房地產(chǎn)市場發(fā)展相對滯后，因此這類城市有較好的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

有些城市房地產(chǎn)市場風(fēng)險比較大。如營口、鐵嶺、北海，房地產(chǎn)供給嚴(yán)重過剩，經(jīng)濟(jì)支撐能力又較弱。溫州、滁州、邯鄲、保定，房地產(chǎn)市場供給也嚴(yán)重過剩，而且市場也不活躍。貴陽、銀川、惠州、蕪湖供給過剩，市場熱度強(qiáng)，以上城市房地產(chǎn)市場風(fēng)險很大，應(yīng)予以警惕。

4.2 建議

中央政府宜實施分類調(diào)控政策。當(dāng)前，不同城市房地產(chǎn)市場發(fā)展明顯分化，房價過高與房地產(chǎn)供給過剩并存，對房價上漲過快、供給不足的城市增加供應(yīng)，對供給嚴(yán)重過剩、經(jīng)濟(jì)支撐又較弱的城市應(yīng)注意防范風(fēng)險，提高警惕，著力去庫存，減緩供應(yīng)。或者下放調(diào)控自主權(quán)，給予城市更大的政策調(diào)控自主權(quán)，讓每個城市根據(jù)當(dāng)?shù)貙嶋H情況，自主選擇出臺政策，防止房地產(chǎn)市場出現(xiàn)大幅度的震蕩，確保房地產(chǎn)市場平穩(wěn)健康發(fā)展。

房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)應(yīng)慎重選擇進(jìn)入城市。多數(shù)一二線城市資源、產(chǎn)業(yè)積聚明顯，人口不斷流入，供求矛盾仍然突出，房價上漲較快，仍有較大發(fā)展?jié)摿?。有些三線城市，如盤錦、東營、淄博，經(jīng)濟(jì)支撐較強(qiáng)，居民收入較高，房地產(chǎn)供給相對不足，房地產(chǎn)市場發(fā)展也有較大潛力。部分三四線城市，沒有產(chǎn)業(yè)、人口支撐，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較弱，房地產(chǎn)供給嚴(yán)重過剩，這些城市房地產(chǎn)市場潛藏著較大風(fēng)險。房企應(yīng)深入研究要進(jìn)入城市的房地產(chǎn)發(fā)展?fàn)顩r，更好的實施城市布局，減少市場風(fēng)險。

參考文獻(xiàn)：

1.竹隰生 章琛.不同區(qū)域房地產(chǎn)周期的比較研究.建筑經(jīng)濟(jì)，2011.11

2.胡芳 黃仿倫.城市房地產(chǎn)市場投資吸引力的綜合評價.統(tǒng)計與決策.2013.23

3.張杰.城市房地產(chǎn)市場投資引力評價指標(biāo)體系構(gòu)建及應(yīng)用.天津商業(yè)大學(xué)學(xué)報.2011.3

4.杜強(qiáng) 賈麗艷.SPSS統(tǒng)計分析從入門到精通.人民郵電出版社.2009

5.劉洪玉.房地產(chǎn)市場價格的影響因素及其變動.求是.2009.3

作者簡介：

劉水，悉地國際居住產(chǎn)品事業(yè)部戰(zhàn)略研究經(jīng)理、經(jīng)濟(jì)師，主要研究方向為房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)。endprint