大连市房地产市场价格的影响因素及对策分析

李 朵，张 帆，关 畅，郭 丽，*（.大连海洋大学 经济管理学院，辽宁 大连 603；.大连财经学院 经济学院，辽宁 大连 66）



大连市房地产市场价格的影响因素及对策分析

李 朵1，张 帆2，关 畅2，郭 丽1，*
（1.大连海洋大学 经济管理学院，辽宁 大连 116023；2.大连财经学院 经济学院，辽宁 大连 116622）

摘 要：房地产业在国民经济中占据重要地位，是国民经济的先导性、支柱性产业，对国民经济发展起着举足轻重的作用，因而房地产价格不仅关系到国家经济的健康稳定发展，更与人们的切身利益息息相关。房地产作为一种特殊的商品，其价格的的波动不仅受价值规律的影响，还受一系列因素的影响。本文选取大连房地产市场的相关数据进行分析，并对影响房地产价格的相关因素进行定量分析，确定其对房价的影响程度，根据上述的一些分析状况对大连市商品住宅价格做出简单预测，最后针对大连的房地市场价格提出一些政策建议。

关键词：房地产市场；影响因素；商品住宅价格；价格预测；政策建议

房地产业作为国民经济先导性、支柱性产业对国民经济发展起着举足轻重的作用，房地产价格不但关系到国家经济的健康稳定发展，而且与人们的利益切实相关。房地产作为一种特殊的商品，房价的波动不仅仅是围绕价值上下波动，而且是受一系列因素的影响，本文选取大连房地产市场的数据进行分析，正确合理的选择房地产价格影响因素并定量分析各个因素对房价的影响程度，对于稳定大连房地产市场价格具有重要的指导意义。

一、影响房地产市场价格的因素

商品价格的形成来自市场的供需平衡，房地产作为商品，其价格也必然受到供需的影响。但是，房地产又是一种特殊商品，除了受供需关系的影响之外，它的价格还要受到政策导向和宏观变量等因素的影响。因此，本文从需求因素、供给因素、宏观因素、其他因素等方面分析对房地产价格的影响［1］。

（一）需求因素

在需求因素中，影响房地产价格的主要因素有人口因素、城镇居民人均可支配收入、商品房销售面积等。人口是房地产需求的源动力，人口因素对房地产价格的重要性主要表现在人口的数量上；商品房销售面积，实际销售面积反映了消费者的实际需求；城市居民人均可支配收入直接关系到居民的购买力和财富水平，而财富水平的高低是购房的基础，购买力是决定房屋销售数量的决定因素。

（二）供给因素

在供给因素中，对房地产价格影响较大的是建造成本、竣工面积、房地产开发投资额、地价。土地作为一种特殊的资源，其特有的不可再生性决定了其供给量不会变化，在很大程度上房地产价格受到土资源稀缺性的影响；竣工面积代表着当年竣工的各种房屋建筑面积总和，其数量代表着当年的供应量；房地产开发投资规模的大小直接影响商品房的供给。

（三）宏观因素

影响房地产市场价格的宏观因素有消费者价格指数、房地产景气指数、通货膨胀率和利率等。其中消费者价格指数、房地产景气指数、通货膨胀率与房地产市场价格有正向关系，而利率通过两方面对房地产价格产生影响，利率下调时，会刺激人们消费和企业投资，同时提高房地产的需求和供给，房地产价格会发生变化利率上调时，居民降低消费，房地产市场需求下降房地产投资者贷款成本上升，减少投资，供给减少，供求相互作用影响房价［2］。

（四）其他因素

除了供需情况、宏观经济状况等方面因素的影响外，影响房地产价格的其他因素包括地理位置、企业家信心指数、房地产投机、自然环境、心理预期等，购房者和房地产商的行为心理也对房地产价格造成一定的影响，作为经济人，居民的购买行为一方面是考虑到自身需求做出的理性决策，另一方面也受到亲戚朋友以及社会舆论等各方面因素的影响，进而影响房价，考虑到数据的可获得性，本文只选取企业家信心指数这一反应企业家群体对房地产产业的期望的指标，从表2可以看到，近三年来，房地产企业家信心指数接连下降。

表1　大连市2005—2014年宏观因素

表2　大连市2005—2013年行为经济因素

二、大连房地产市场供求及价格情况

（一）大连房地产市场销售情况

表3为大连市2005—2014年商品住宅销售面积和商品住宅销售额的相关数据，由表可以看出2005 —2009年商品住宅销售面积不断上升，2011—2014年整体呈下降趋势，2013年较上年有所回升，2009年商品住宅销售面积达最大值，为1903.4万平方米。商品住宅销售额方面，2005—2012年销售额呈上升发展的状态，2011年有所下降。2013年以后较上年来说都在下降。

虽然2008年的商品住宅销售面积有所下降，但是2008年的销售额增长率增加了1.86%，下降的销售面积并没有带来销售额的相应下降，销售额反而有增长的趋势，这说明房屋的销售价格一直处于上涨状态。而2014年的销售额增长率下降了31%，说明销售面积下降和销售额成正比状态。2009—2012年的房地产销售面积一直下降，销售额增长率反而增长只有2011年增长率是下降趋势，2006—2007年间，商品住宅销售额的增幅非常显，而商品住宅销售面积只是平缓增长，究其原因，2007年经历了较高的通货膨胀，对房价产生了一定的泡沫。

表3　大连市2005—2014年商品住宅销售情况

（二）大连房地产市场供给情况

表4　大连房地产市场供给情况

表4（续）

房屋住宅施工面积和房屋住宅竣工面积两个指标直接反映了房地产市场的供给情况。表4中可以看出房屋住宅面积和房屋竣工面积大致保持增长态势，这说明房地产的供给量随着需求不断增加也在不断的上升，2008年的金融危机并没有导致房屋竣工面积的减少，2008年房地产竣工面积同比增长了近50%，依然保持着增长的房地产供给量。2005—2014年大连商品住宅投资额呈逐年上升趋势。（见表5）

（三）大连房地产市场供求情况

表5　大连房地产市场供求情况

供求关系是影响房地产价格波动的重要原因，房屋住宅竣工面积和商品住宅销售面积可以体现大连市房地产的供给和需求状况，房地产在某种程度上具有垄断的性质，决定了很难保持供求平衡。上图可以看出，2007年需求的大幅增加导致了房地产价格指数达到历年最高，房地产商基于对未来房地产形势的预测，2008年加大对房地产的投资，房地产竣工面积较2007年有大幅的增加，供求差额减少，市场供给基本平衡。2009年商品住宅供需矛盾突出，由于相对宽松的宏观政策环境，政府拆迁工程的扩大以及政府保护低收入群体的经适房货币补贴等政策的逐渐落实导致了积压的刚性需求得到释放，商品房住宅需求量大大上升。2010年尽管供应量增大，依然没有满足不断上涨的商品住宅市场需求，供需矛盾依然突出。2011年由于一系列政策措施的出台，例如，“国八条”、限购令、银行普遍调高房贷利率等导致大连商品住宅销售量大幅跳水，供需矛盾得以缓解。2011年以后，由于限购等措施的进一步推行，商品住宅供需矛盾得以缓解，基本大动平衡。

（四）大连房地产市场价格情况

近年来商品住宅在房地产投资施工面积、新开工面积、竣工面积、销售面积、销售额均保持两位数的增长，与此同时大连商品住宅的价格也一路飘升。2005年大连商品住宅均价为3578.3元/平方米，2014年涨到8922.02元/平方米，10年间涨了一倍多，增幅达59.89%，年均增幅为5.99%。（见表6）

表6　大连市2005—2014年住宅价格和需求因素

三、基于灰色系统理论的大连市商品住宅销售均价影响因素的分析

本文从需求、供给和宏观经济层面以及其他因素4个方面分析影响房地产价格的因素。需求因素包括人口数量、人均可支配收入、城市化率、商品住宅销售情况；供给因素包括房屋住宅施工面积与房屋住宅竣工面积、商品住宅投资、成本因素；宏观因素包括消费者价格指数、通货膨胀率等；其他因素包括地理位置因素、企业家信心指数等。

灰色绝对关联度的计算公式：

ε oi =（1+|S0|+|Si|）÷（1+|S0|+|Si|+|Si—S0|），|S0|=|∑X（k）+1/2X（n）|，|Si|=|∑Xi（k）+1/2Xi（n）|，

|Si—S0|=|∑（X（k）—X（k））+1/2（X（n）—X（n））|［3］

（一）需求因素的关联度分析

1.商品住宅销售面积与商品住宅平均销售价格的绝对关联度分析

第一步：初始化操作（整理为等长度1-时距序列）

年份 　2005 　2006 　2007 　2008 　2009 　2010 　2011 　2012 　2013 　2014商品住宅平均销售价格（元）3578.30 　4256.40 　5417.78 　5617.45 　6174.31 　6759.56 　7928.97 　7584.03 　7859.60 　8922.02商品住宅销售面积（万平方米）468.1 　570.2 　783.9 　770.1 　1903.4 　1126.7 　833.4 　733.3 　1104 　670.7

第二步：序列的始点零化像

序列 　2005 　2006 　2007 　2008 　2009 　2010 　2011 　2012 　2013 　2014 1 　0.00 　678.10 　1839.48 　2039.15 　2596.01 　3181.26 　4350.67 　4005.73 　4281.30 　5343.72 2 　0.00 　102.10 　315.80 　302.00 　1435.30 　658.60 　365.30 　265.20 　635.90 　202.60

第三步：经计算

|S0|=25643.56 |S1|=4181.5 |S1—S0|=21462.06

结论：商品住宅销售面积与商品住宅平均销售价格的绝对关联度为0.5815

2.商品住宅销售额与与商品住宅平均销售价格的绝对关联度分析

第一步：初始化操作（整理为等长度1-时距序列）

年份 　2005 　2006 　2007 　2008 　2009 　2010 　2011 　2012 　2013 　2014商品住宅平均销售价格（元） 3578.30 4256.40 　5417.78 　5617.45 6174.31 　6759.56 7928.97 　7584.03 　7859.60 8922.02商品住宅销售额（亿元） 　167.5 　242.7 　424.7 　432.6 　675.1 　761.6 　660.8 　966.9 　867.7 　598.4

第二步：序列的始点零化像

序列 　2005 　2006 　2007 　2008 　2009 　2010 　2011 　2012 　2013 　2014 1 　0.00 　678.10 　1839.48 　2039.15 　2596.01 　3181.26 　4350.67 　4005.73 　4281.30 　5343.72 2 　0.00 　75.20 　257.20 　265.10 　507.60 　594.10 　493.30 　799.40 　700.20 　430.90

第三步：经计算

|S0|=25643.56 |S1|=3907.55 |S1—S0|=21736.01

结论：商品住宅销售额与商品住宅平均销售价格的绝对关联度为0.5762

（二）供给因素的关联度分析

1.房屋住宅施工面积与与商品住宅平均销售价格的绝对关联度分析［4］

第一步：初始化操作（整理为等长度1-时距序列）

年份 　2005 　2006 　2007 　2008 　2009 　2010 　2011 　2012 　2013 　2014商品住宅平均销售价格（元）3578.30 　4256.40 　5417.78 　5617.45 　6174.31 　6759.56 　7928.97 　7584.03 　7859.60 　8922.02房屋住宅施工面积（万平方米）1136.987 1624.50 41 2141.873 7 2643.7824 3489.1 　5060.5 　6201 　6213.4 　6396.2 　6279.7

第二步：序列的始点零化像

序列 　2005 　2006 　2007 　2008 　2009 　2010 　2011 　2012 　2013 　2014 1 　0.00 　678.10 　1839.48 　2039.15 　2596.01 　3181.26 　4350.67 　4005.73 　4281.30 　5343.72 2 　0.00 　487.5171 　1004.8867 　1506.7954 　2352.1130 　3923.5130 　5064.013 5259.213 　5142 　7130

第三步：经计算

|S0|=25643.56 |S1|=27245.8207 |S1—S0|=1602.2607

结论：房屋住宅施工面积与商品住宅平均销售价格的绝对关联度为0.9706

2.房屋住宅竣工面积与商品住宅平均销售价格的绝对关联度分析

第一步：初始化操作（整理为等长度1-时距序列）

年份 　2005 　2006 　2007 　2008 　2009 　2010 　2011 　2012 　2013 　2014商品住宅平均销售价格（元） 3578.30 　4256.40 　5417.78 　5617.45 　6174.31 6759.56 7928.97 　7584.03 7859.60 8922.02房屋住宅竣工面积（平方米） 346.4544 　412.3735 　356.2981 　636.4135 　549.7 　571 　836.7 　750 　1046.6 　726.3

第二步：序列的始点零化像

序列 　2005 　2006 　2007 　2008 　2009 　2010 　2011 　2012 　2013 　2014 1 　0.00 　678.10 　1839.48 　2039.15 　2596.01 　3181.26 　4350.67 　4005.73 　4281.30 　5343.72 2 　0.00 　65.9191 　9.8437 　289.9591 　203.2456 　224.5456 　490.245 　403.5456 　700.1456 　379.8456

第三步：经计算

|S0|=25643.56 |S1|=2577.3727 |S1—S0|=23066.1873

结论：房屋住宅竣工面积与商品住宅平均销售价格的绝对关联度为0.5503

3.商品住宅投资与商品住宅平均销售价格的绝对关联度分析

第一步：初始化操作（整理为等长度1-时距序列）

年份 　2005 　2006 　2007 　2008 　2009 　2010 　2011 　2012 　2013 　2014商品住宅平均销售价格（元）3578.30 　4256.40 　5417.78 　5617.45 　6174.31 　6759.56 　7928.97 　7584.03 　7859.60 　8922.02商品住宅投资（万元）206.5343 　246.5781 317.3570 　402.0829 　578.9 　1101 　1107.5 　1396.5 　1710.4 　1429.3

第二步：序列的始点零化像

序列 　2005 　2006 　2007 　2008 　2009 　2010 　2011 　2012 　2013 　2014 1 　0.00 　678.10 　1839.48 　2039.15 　2596.01 　3181.26 　4350.67 　4005.73 　4281.30 　5343.72 2 　0.00 　40.0438 　110.8227 　195.5486 　372.3657 　894.4657 　900.9657 1189.9657 　1503.8657 　1222.7657

第三步：经计算

|S0|=25643.56 |S1|=5819.42645 |S1—S0|=19824.13355

结论：商品住宅投资额与商品住宅平均销售价格的绝对关联度为0.6135

（三）宏观经济因素的关联度分析

1.居民消费价格指数与商品住宅平均销售价格的绝对关联度分析

第一步：初始化操作（整理为等长度1-时距序列）

年份 　2005 　2006 　2007 　2008 　2009 　2010 　2011 　2012 　2013 　2014商品住宅平均销售价格（元） 　3578.30 　4256.40 5417.78 5617.45 　6174.31 6759.56 7928.97 7584.03 　7859.60 　8922.02居住价格指数（以上一年为100） 102.9 　108 　104.7 　103 　94.1 　104.3 　105.9 　102.4 　103.2 　101.4

第二步：序列的始点零化像

序列 　2005 　2006 　2007 　2008 　2009 　2010 　2011 　2012 　2013 　2014 1 　0.00 　678.10 　1839.48 　2039.15 　2596.01 　3181.26 　4350.67 　4005.73 　4281.30 　5343.72 2 　0.00 　5.10 　1.80 　0.10 　-8.80 　1.40 　3.00 　-0.50 　0.30 　-1.50

第三步：经计算

|S0|=25643.56 |S1|=1.65 |S1—S0|=25641.91

结论：居民消费价格指数与商品住宅平均销售价格的绝对关联度为0.5000

2.通胀率与商品住宅平均销售价格的绝对关联度分析

第一步：初始化操作（整理为等长度1-时距序列）

年份 　2005 　2006 　2007 　2008 　2009 　2010 　2011 　2012 　2013 　2014商品住宅平均销售价格（元）3578.30 　4256.40 　5417.78 　5617.45 　6174.31 　6759.56 　7928.97 　7584.03 　7859.60 　8922.02通胀率（%） 　1.8 　1.5 　4.8 　5.9 　4.3 　4.9 　5.4 　2.6 　2.6 　3.3

第二步：序列的始点零化像

序列 　2005 　2006 　2007 　2008 　2009 　2010 　2011 　2012 　2013 　2014 1 　0.00 　678.10 　1839.48 　2039.15 　2596.01 　3181.26 　4350.67 　4005.73 　4281.30 　5343.72 2 　0.00 　-0.30 　3.00 　4.10 　2.50 　3.10 　3.60 　0.80 　0.80 　1.50

第三步：经计算

|S0|=25643.56 |S1|=18.35 |S1—S0|=25625.21

结论：通胀率与商品住宅平均销售价格的绝对关联度为0.5004

（四）其他因素的相关度分析

企业家信心指数与商品住宅平均销售价格的绝对关联度分析

第一步：初始化操作（整理为等长度1-时距序列）

年份 　2005 　2006 　2007 　2008 　2009 　2010 　2011 　2012 　2013 　2014商品住宅平均销售价格（元）3578.30 　4256.40 　5417.78 　5617.45 　6174.31 　6759.56 　7928.97 　7584.03 　7859.60 　8922.02企业家信心指数 　136.12 　140.43 　140.56 　132.83 　128.98 　130.85 　148.98 　142.54 　138.32 　140.51

第二步：序列的始点零化像

序列 　2005 　2006 　2007 　2008 　2009 　2010 　2011 　2012 　2013 　2014 1 　0.00 　678.10 　1839.48 　2039.15 　2596.01 　3181.26 　4350.67 　4005.73 　4281.30 　5343.72 2 　0.00 　4.31 　4.44 　-3.29 　-7.14 　-5.27 　12.86 　6.42 　2.20 　4.39

第三步：经计算

|S0|=25643.56 |S1|=16.725 |S1—S0|=25626835

结论：企业家信心指数与商品住宅平均销售价格的绝对关联度为0.5003

总结：在众多影响大连市商品房住宅价格的因素中，商品住宅施工面积、商品住宅投资额与商品住宅价格的绝对关联度最大［5］。

四、稳定大连商品住宅价格的政策建议

（一）投资向销售型商业区靠拢

与大型持有型商业市场逐渐成熟相对应，社区配套型商铺亦大行其道，除传统住宅底商之外，市场上亦出现了一些规划更为超前的商业街产品。这种商铺产品较为稀缺，大部分项目又位于即将开通的地铁沿线，在住宅市场受抑制的政策环境下受到更多投资者的青睐，与同小区住宅相比去化速率较高。可以预见，未来，位于成熟商圈内或地铁沿线的商铺仍具有较大增值空间。2013年，大连住宅市场在严厉的政策环境下仍保持稳定发展态势，未来几年将继续优化结构，健康发展，写字楼及商业市场正打破瓶颈，实现多元化发展，为城市建设增添更多活力。

（二）投资城市化率进程快的地区

房地产开发企业应该抓住这个契机，顺应全域城市化的视角，关注那些未来在全域城市化中政府重点关注和鼓励开发的地区，如开发区和高新区等产业相对集中的区域以及普兰店湾新城等，开发商应该在这个关键的转折点积极拓宽市场，在新的市场中占领一席之地，在未来的房地产投资中，企业应该选择更有升值空间的地区，在购置土地时不要把资金都集中于大连市的主城区，而应放到城市化进程最明显的区域，比如说开发区。

（三）建立房地产价格预警体系

根据市场变化调整投资策略，房地产的需求分为投资需求和消费需求"投资需求是为了资产增值而进行的房地产投资，对于小部分的高收入的水平的城市居民来说，他们对房地产的需求是投机需求，对于大部分中低等收入水平的城市居民来说，刚性需求对于拉动房价并不起决定作用，则开发商在开发过程中，注意关注居民的投资需求和消费需求。

参考文献：

［1］ 周建军.我国房地产价格的影响因素及其合理性研究［J］.商业研究，2009（384）：93-96.

［2］ 杨波，赵玉，李艳军.影响房地产价格的宏观因素——以北京，深圳为例［J］.中国物价，2008（11）：56-58.

［3］ 刘纪辉.基于多元线性回归分析房地产价格的影响因素［J］.湖北工业大学学报，2008，23（04）：87-90.

［4］ 杨建平，苟爱芳.基于ISM对房地产价格影响因素分析［J］.建筑管理，2009（171）：71-81.

［5］ 章忠.利率对房地产价格影响实证研究［J］.现代商业，2009（12）：59-60.

On the Influences and Countermeasures to the Real-Estate Market Price in Dalian City

LI Duo1， ZHANG Fan2， GUAN Chang2， GUO Li1，*
（1.Economics and Management Department， Dalian Ocean University， Dalian 116600， China； 2. Economics Department， Dalian Finance and Economics Institute， Dalian 116623， China）

Abstract：The real estate industry takes an important position in the national economy， or the pilot of national economy in that the real estate prices are not only related to the sound development of national economy， but also closely related to each other. The real-estate as a key commodity whose price fluctuations influence are not only determined by law of value， but also a number of factors. This paper selects Dalian real estate market-related data as an example to study the related factors in the real estate prices to determine the impact on the housing prices by analysis of the situation to make a prediction of Dalian commercial house prices to propose the real estate development in Dalian and further to stabilize prices of important guiding significance.

Key words：real-estate market； factors； commodity housing prices； price forecast； policy recommendations

中图分类号：F293.35

文献标识码：A

文章编号：1008-2395（2016）04-0120-08

收稿日期：2015-11-16

作者简介：李朵（1992—），女，研究生，主要从事企业资源规划研究。张帆（1975—），女，经济学硕士，讲师，主要从事国际经济研究。关畅（1994—），女，本科生，主要从事国际贸易研究。

通讯作者：郭丽（1968—），女，经济学硕士，副教授，主要从事国际贸易和国际经济研究。