要写好一篇逻辑清晰的论文,离不开文献资料的查阅，小编为大家找来了《灰色关联分析的社会经济论文(精选3篇)》的相关内容，希望能给你带来帮助!［摘要］本文基于生态足迹理论，建立了基于能值分析的房地产建设项目生态足迹评价模型，计算房地产建设项目的生态足迹，以此来分析房地产建设项目对环境的影响并评价项目的可持续性。并以长沙市某房地产建设项目为例，展开实证研究。结果表明：该建设项目产生了２１０７ｈｍ２生态足迹，承载效率指数大于１，处于不可持续的发展状态，对环境造成了巨大的压力。
灰色关联分析的社会经济论文 篇1：
海南省第三产业及其子行业对经济增长的作用分析
[摘要]为提升海南省经济增长质量，文章借助灰色关联分析法，分析了海南省经济增长与第三产业间的绝对关联度、相对关联度和综合关联度，试图通过纵横交错的方式，来解析海南省经济增长与第三产业及其子行业间的关系。本文得出，为海南省的经济增长质量考虑，需明晰第三产业的发展路径，并依此提出了相关的建议。
[关键词]经济增长；第三产业；灰色关联分析；海南省
1序
有关经济增长与产业结构的文献浩如烟海，其中，针对海南省相关主题的研究相对不多。李玉凤等从海南省产业结构变动对经济增长的效应研究中，得出构建适应国际旅游岛建设的特色产业结构体系。[1]郭晓远对海南省的产业结构与经济增长贡献的实证分析，得出海南省目前的产业增长结构缺乏合理性，需要通过产业发展战略进行产业结构优化；[2]王君珺对海南省经济增长各要素的贡献率加以分析，提出了增加科技投入要素，适度增加固定资产投入和财政支出，摆脱对劳动力需求的发展路径。[3]以上多是基于计量经济学的经典理论体系，多采取传统的数理统计分析方法，其理论范式特征强，数据要求高，分析检验方法严苛。现实经济系统的灰色特征明显，即弱结构、无规律、贫信息属于常态。邓聚龙创立的灰色系统理论在经济领域的应用日渐盛行。[4]关于经济增长和产业间的灰色关联分析学术研究中，赵婧等借助灰色关联法研究了山东省产业结构与经济增长的关系，得出山东第三产业与GDP的关联度最高，进而提出产业结构优化的路径；[5]李懿洋通过对甘肃省产业结构与经济增长的研究，得出第三产业对甘肃经济增长作用最为明显；[6]盛夏分析了湖北省第三产业间的灰色关联性，得出湖北省第三产业应大力发展新兴产业，侧重将金融、信息服务业、高等教育等方面作为优先发展的产业对象。[7]已有文献中，专门探讨海南省经济增长与第三产业及其子行业关联的文章尚属空白，本文欲借助灰色关联分析做一尝试。
2原理、方法与数据
2.1灰色系统原理
灰色系统理论是我国著名学者邓聚龙20世纪80年代首先提出并创立的一门新兴学科。灰色关联分析（Grey Relational Analysis，GRA）就是对灰色系统的因素加以分析。[8]灰关联分析是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，即“灰色关联度”，作为衡量因素间关联程度的一种方法，用数学的方法研究因素间的“几何对应”关系，为决策提供技术保障。关联度又分为绝对关联度、相对关联度和综合关联度，绝对关联度的立足点在于绝对量彼此间的关系，依时间序列曲线的变化态势，将趋于程度作为指标；相对关联度着眼于序列中，各个观测值相对于起始值的变化率；综合关联度则既体现了序列数值间的相似程度，又映射序列间相对起始值变化速率，故能较全面反映观测数值间的联系度。依据灰色关联分析值的大小，产生灰关联序，来描述因变量与自变量的关联程度排序。
2.2模型说明
GRA的基本步骤与公式如下。
2.3数据说明
第一步，对经济增长与三次产业关联进行分析。以海南省建省以来GDP增长率作为因变量X0；自变量选择当年三产值（X1～3），将X1～3与X0做关联度分析，其目的是考察海南省经济增长主要源泉的关联度及序。
第二步，对第三产业与相关子行业关联进行分析。以第三产业产值作为因变量X0，第三产业自变量方便选择交通运输、仓储和邮政业产值X1、批发和零售业X2、住宿和餐饮业X3、金融保险业X4、房地产业X5、其他服务业X6，其目的是为准确反映海南省第三产业经济增长的关联程度及序。所有数据均来源于《海南省统计年鉴》（1988—2014），第三产业受数据可得性限制，选取2004年以来的历年数据。相关数据表格见表1、表2。
分析表1、表3可知，海南省产业结构尚属初级阶段，第三产业与经济增长的关联度排位靠后。钱纳里和塞尔奎的产业结构演进规律为一二三、二一三、二三一、三二一，表1显示，观察海南产业演进所处阶段，静态看，自1992年起第三产业产值就排位上升至第一，海南已经进入了所谓的高级阶段；但表3却显示，第三产业与经济增长的灰关联度排位最后，说明海南省第三产业对经济增长的拉动作用依然处在初级阶段。从变化趋势分析，海南第三产业与经济增长的关联度排位第二，说明第三产业对经济增长的贡献力有所提高，今后第三产业还需继续保持高速增长态势，使其真正成为当地经济增长的主力。
3.2海南省第三产业增加值与子行业的灰关联分析
求表2的绝对关联度、相对关联度和综合关联度。对表2做类同于表3的计算分析，求得海南第三产业经济增长与相关子行业的关联度排序：一是综合关联序：批发和零售业（0.7718）>其他服务业（0.7671）>住宿和餐饮业（0.7413）>房地产业（0.6625）>交通运输、仓储和邮政业（0.6420）>金融保险业（0.6073）；二是绝对关联序为：其他服务业（0.6464）>房地产业（0.6094）>批发和零售业（0.6067）>金融保险业（0.5568）>住宿和餐饮业（0.5416）>交通运输、仓储和邮政业（0.5416）；三是相对关联序：住宿和餐饮业（0.9411）>批发和零售业（0.9368）>其他服务业（0.8879）>交通运输、仓储和邮政业（0.7445）>房地产业（0.7157）>金融保险业（0.6578），得表4。分析表2、表4，得出以下几点结论。
第一，海南省第三产业子行业对经济增长贡献不均衡。第三产业各构成部分的综合关联度序、绝对关联度序和相对关联度序不同，说明其彼此间变化趋势与变化速度与经济增长的关联度波动幅度大。批发和零售业各项关联度靠前，证明海南省商贸流通业对经济增长的拉动明显，商贸发达。以公共社会服务为主的其他服务业的整体关联序靠前，说明建省以来的社会服务进步很大，对经济增长的贡献力强。交通运输、仓储和邮政业的各项关联序整体靠后，说明海南省物流业落后，深层分析却并非如此，一是海南省内公路网络尚属发达；二是海南省执行的全国唯一的高速公路通行费并入油价，导致相关统计归口不在交通运输、仓储和邮政业，故无法正确体现。金融保险业与经济增长关联序整体靠后，说明海南省还需加大金融保险业对经济增长的拉动作用。
第二，住宿餐饮业在第三产业中变化巨大，但对当地经济贡献力一般。从综合关联度分析，位置居中，说明其对当地的经济增长贡献力一般，绝对关联序显示，住宿餐饮业排位靠后，但从相对关联度角度考量，其位置居首，说明变化还是巨大的。不同的排位说明，海南省住宿餐饮在第三产业的结合度方面还需提高针对性，即住宿餐饮业需提供符合适合消费者的产品组合，而绝非贪图大规模，追求高档次。
第三，谨慎对待房地产业对海南省经济增长的贡献力。第三产业与房地产业的关联度整体靠前，一方面说明第三产业发展与房地产业发展紧密，考虑到海南独特的优质气候条件及旅游资源，其在吸引我国大陆地区冬季候鸟型居住消费的能力强，对赵一帆（2011）所提的加快海南省旅游房地产的发展建议可以考虑[10]；另一方面也要从历史眼光审视其是否可持续，若中国经济及个人收入不能如过去30年般高速增长，休假式房地产置业需求的脆弱性就会体现出来。地方政府需要把握当地第三产业经济增长的内在动能产业，而非房地产业，这方面，海南历史上的房地产泡沫教训深刻。
4结论
我们发现，根据海南省的产业结构水准，静态形式上处在“配第—克拉克定理”高级阶段，即第三产业产值占比最大，但动态内涵上，尚处在初级阶段。在第三产业子行业选择上，地方政府需要把握当地经济增长的内在动能产业，切实依靠住宿餐饮业、旅游业、商贸物流业、金融保险业等发展第三产业，谨慎对待房地产业对海南省经济增长的贡献力。
本文尝试使用灰色关联度分析海南经济增长与产业结构的关系，不仅将海南省经济增长与三次产业的投入要素禀赋做分析，还要深入第三产业内部做结构性的解剖，尤其是首次尝试引入绝对关联度和相对关联度来得到综合关联度，使我们能观察经济增长在时间状态下的变化趋势和变化速率，这种纵横观察的分析方法，不失为一种有益尝试。
参考文献：
[1]李玉凤.国际旅游岛的产业结构效应分析[J].生产力研究，2011（12）：221-223.
[2]郭晓远.海南省产业结构与经济增长的实证研究[J].特区经济，2011（4）：269-271.
[3]王君珺，许洪杰.海南省经济增长的贡献分析[J].内蒙古科技与经济，2009（1）：13-14.
[4]邓聚龙.社会经济灰色系统的理论与方法[J].中国社会科学，1984（6）：47-60.
[5]赵婧，刘丙泉.山东省产业结构与经济增长的灰色关联分析[J].河南科学，2014（6）：1115-1118.
[6]李懿洋.甘肃省产业结构与经济增长的灰色关联分析[J].企业经济，2011（5）：20-23.
[7]盛夏.湖北省第三产业间的灰色实证分析[J].统计与决策，2014（13）：148-150.
[8]谭学瑞，邓聚龙.灰色关联分析：多因素统计分析新方法[J].统计研究，1995（3）：46-48.
[9]申卯兴，薛西锋，张小水.灰色关联分析中分辨系数的选取[J].空军工程大学学报：自然科学版，2003（4）：68-70.
[10]赵一帆.关于海南旅游房地产业现状研究以及发展对策分析[J].中国商贸，2011（5）：147-148.
作者：马东
灰色关联分析的社会经济论文 篇2：
房地产建设项目生态足迹研究
［摘要］ 本文基于生态足迹理论，建立了基于能值分析的房地产建设项目生态足迹评价模型，计算房地产建设项目的生态足迹，以此来分析房地产建设项目对环境的影响并评价项目的可持续性。并以长沙市某房地产建设项目为例，展开实证研究。结果表明：该建设项目产生了２ １０７ｈｍ２生态足迹，承载效率指数大于１，处于不可持续的发展状态，对环境造成了巨大的压力。最后，提出通过提高技术水平、减少项目建设物资投入、发展循环经济等措施，实现建设项目的可持续发展。
［关键词］ 房地产建设项目；能值；生态足迹；可持续发展
doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2011 . 12. 017
［
0引言
房地产业是我国经济发展的重要支柱产业，对中国社会经济的发展具有巨大的推动作用，但对环境也产生了很大的影响。房地产建设项目的高消耗问题已引起了社会各界的广泛关注。房地产业如何降低消耗、减少对环境的压力已经成为理论界、企业界和环保工作者共同关心的话题。现已出现了较多关于房地产业可持续发展的研究，但大多数为定性研究，采用定量分析的研究较少。生态足迹分析法具有简单易懂等特性，并且可直接与全球可持续发展状况相关联，因此已经被广泛应用于不同尺度区域的可持续发展状况的评价。随着生态足迹研究的不断深入与完善，生态足迹分析法在基础设施、工业与民用建筑建设中的应用得到了业内人士的高度认可，为实现房地产建设项目与周围环境的和谐共存提供依据［１］。本文应用基于能值理论的生态足迹方法，分析了房地产建设项目的主要构成材料及劳务消耗的生态足迹，并以长沙市某房地产建设项目为例进行实证研究，提出了房地产建设项目降低消耗、实现可持续发展的途径。
１研究方法
１．１ 生态足迹原理
生态足迹分析法是由加拿大生态经济学家Ｗｉｌｌｉａｍ Ｒｅｅｓ于２０世纪９０年代初提出的一种基于生物物理量的用土地面积度量人类活动的新方法，其定义为：在特定的物质生活水平条件下，供养特定数量的人口所消耗的资源和吸纳这些人口所产生的废弃物所需要的生态生产性陆地和水域的功能用地的总面积［２］。它是从具体的生物物理量角度研究自然资本消费的空间。在生态足迹指数计算中，将生态生产性土地分为耕地、草地、林地、建筑用地、化石能源用地和水域６类。生态足迹计算的一般公式可表示为
式中，ＥＦ为总的生态足迹；Ｎ为人口数；ｅｆ为人均生态足迹；Ｐｉ为资源生产量；Ｉｉ为资源进口量；Ｅｉ为资源出口量；ＥＰ为单位生态生产力；ｙｊ为产量调整因子；ｊ为生物生产面积类型，ｊ ＝ １，２，３，４，５，6，分别代表化石能源地、可耕地、牧草地、森林、水域、建成地。
生态承载力的计算公式为：
式中，ＥＣ为人均生态承载力；ａｊ为人均生物生产面积；ｒｊ为均衡因子，采用２００６年世界自然基金会（ＷＷＦ）提出的土地等价因子，森林和化石能源地为１．３４，可耕地和建设用地为２．２１，牧草地为０．４９，水域为０．３６。
可持续发展程度用生态赤字表示，为生态承载力与生态足迹的差值。生态赤字小于零时，表明研究区处于生态赤字、不可持续发展状态；生态赤字大于零时，表明研究区处于生态盈余、可持续发展状态；生态赤字等于零时，表明研究区处于生态平衡状态［３］。
１．２ 基于能值理论的改进生态足迹法
改进生态足迹法是一种基于能值分析理论的新的计算生态足迹和生态承载力的研究方法。能值分析理论是由美国生态学家、能量分析先驱Ｈ．Ｔ．Ｏｄｕｍ于２０世纪８０年代在热力学定律和能量等级原理的基础上提出的。能值理论分析方法就是以能值为基准，把生态系统或生态经济系统中不同种类、不可比较的能量转换成同一标准的能值来衡量和分析，以评价其在系统中的作用和功能。它开拓了一个对自然、经济和社会复合系统全方位透视的新视野，提出了一种定量研究生态系统、生态经济系统以及人类活动的新方法，用于评价人类社会和经济系统的可持续发展状况［４］。由于任何形式的能量均源于太阳能，因此，在实际应用中以“太阳能值”来衡量各种能量的能值，即任何资源、产品或劳务形成过程中直接或间接消耗的太阳能量，就是其所具有的太阳能值，单位为太阳能焦耳（Ｓｏｌａｒ Ｅｍｅｒｇｙ Ｊｏｕｌｅｓ，缩写为ｓｅｊ）［５］。
改进生态足迹模型就是将能值分析方法与生态足迹理论框架相结合，首先把各种不同类型、不同等级的能量流通过能值转换率，换算成统一量纲的太阳能值，然后引入能值密度，将各消费项目的太阳能值换算成相对应的生物生产性土地面积，从而计算出研究区域的生态足迹和生态承载力，由此确定其可持续发展状况。
１．３ 房地产建设项目生态足迹模型
根据能值分析生态足迹的原理，把各种不同类型、不同等级的建设项目投入物资的消耗量通过能值转换率，换算成可以直接进行加减的太阳能值，然后引入平均生态生产率，将各消耗项目的太阳能值换算成相对应的生态生产性土地面积，从而计算出房地产建设项目的生态足迹和承载效率指数，由此确定其可持续发展状况。
由于房地产建设项目所服务人口的数量和地域分布不易确定，在项目生态足迹的分析计算中，可以以房地产建设项目为对象进行计算，而不是在宏观区域生态足迹计算中以人口为对象（注：建设项目和建筑都是人类物质消费的中间形式）［６］。建设项目生态足迹构成如图１所示。
房地产建设项目生态足迹的计算步骤和公式如下：
1.3.1测算房地产建设项目各主要投入物资的消耗量Ｑｉ
以我国现行的项目概算和建筑工程预算方法、工程造价估算指标、工程造价定额及历史经验数据为基础，分别测算出房地产项目建设所需的各种主要物资材料的消耗量。为简化工作，可以形成建筑物、设备等实体的主要物资消耗为主，如建设工程消耗“三大材”和劳务费。
1.3.２统一所消费的物资消耗量的量纲
由于建设过程中物资消耗量的量纲不一致，无法加总和比较，因而需要统一量纲。在此，按照物质（能量）流分析理论中的概念——含能，将各种物资的量纲统一为能量的单位——焦耳、千焦或兆焦。房地产项目建设中所使用的各种物资材料都需要经过一定的开采和加工过程［７］，是经过了一定的能量消耗后形成的，这种消耗实际上是对自然环境的消耗，是一种环境负荷，其大小可用含能值来度量。澳大利亚等国的科学家经过多年的科学研究，目前已经测定了许多建筑材料和能源的单位含能值ＵＥｍＥｉ。项目建设中所消耗的人力劳动也可以看作是对环境、能量的耗费，可以通过劳务费和能值转换率转换为统一量纲的能值。
1.3.３计算各主要投入物资的含能ＥｍＥｉ
将某种物资的单位含能值，乘以该种物资的消耗量，便可得到该种物资在项目建设中的含能。计算公式为：
ＥｍＥｉ ＝ ＵＥｍＥｉ×Ｑｉ （３）
1.3.４求项目建设阶段的含能总值ＥｍＥＴ
含能总值由项目建设中各主要投入物资的含能加总而得。计算公式为：
ＥｍＥＴ ＝∑ＥｍＥｉ（４）
1.3.５求项目建设中物资消耗所需要的生态生产面积ＰＥＦ和项目承载效率指数ＩＣＥ
这一步骤的目的是要将含能总值换算为相应的生态生产性土地面积，即生态足迹，亦即求出项目建设所消耗的含能总量需要多少生态生产面积来提供。这一换算需要依据一个重要的参数——平均生态生产率（即单位生态生产面积一年生产的能量），一般可采用全球平均生态系统生产率ＡＥＰ。计算公式为：
ＰＥＦ ＝ ＥｍＥＴ／ＡＥＰ（５）
ＩＣＥ ＝ ＰＥＦ／ＳＰ （６）
式中，ＳＰ为房地产建设项目的占地面积。
对于房地产建设项目是否处于可持续性状态，可以由以下准则来判断：
（１） 若ＩＣＥ＝ＰＥＦ／ＳＰ＞１，则认为建设项目的物资消耗产生了生态赤字。
（２） 若ＩＣＥ＝ＰＥＦ／ＳＰ＝１，则认为建设项目为生态平衡状态。
（３） 若ＩＣＥ＝ＰＥＦ／ＳＰ＞１，则项目建设产生了生态盈余。［６］
２实例分析
本文以长沙市某房地产建设项目为例进行生态足迹的实证分析。该项目为钢筋混凝土框架结构，采用独立柱基础。总建筑面积１２ ６１４平方米，占地面积为４ ５００平方米，防火等级为二级，屋面防水等级为二级，抗震设防烈度为六度，项目建设期为２００８年８月至２００９年４月。建筑设计合理使用年限为５０年。该建设项目原材料、劳务消耗情况及太阳能值、生态足迹见表1。
在计算该房地产建设项目所需的太阳能值时，数据主要取建设项目的钢筋、水泥、木材“三大材”和劳务费的实际消耗，根据房地产项目建设工程量清单数据得出，然后再根据能值转换率转化成太阳能值。项目建设过程中物资消耗所需要的生态生产土地面积ＰＥＦ的计算是将含能总值换算为相应的生态生产性土地面积，取全球平均生态系统生产率为３．１×１０１５ ｓｅｊ／ｈｍ２，［５］则该项目在建设阶段消费的物资实际所消耗的生态生产性土地面积为２ １０７ｈｍ２，即产生了２ １０７ｈｍ２生态足迹，此房地产建设项目所消耗的物资能量，需要２ １０７hm2具有全球平均生态系统生产率的生态生产面积用一年时间才能生产出来；或者说是在项目的寿命期间５０年内需要４２hm2具有全球平均生态生产率的生态生产面积才能生产出来，以项目地约１００倍的生态生产土地面积才能弥补此消耗。
由表1还可以看出，该房地产建设项目消耗的劳务所产生的生态足迹最大，为９８３．３８ ｈｍ２；其次是对钢材的消费，占用７７３．９７ ｈｍ２的生态足迹；水泥消耗量所造成的生态足迹为３４３．０７ ｈｍ２，木材消耗的生态足迹最少，为６．９３ ｈｍ２。随着经济、社会及科技的发展，城镇建设用地的扩张，土地需缺性的加大，房地产建设项目的质量越来越高，建筑密度、容积率越来越大，使得建筑对材料的要求越来越高，钢筋和水泥的消耗量居高不下，而对木材的需求量却不大。
该建设项目的效率承载指数ＩＣＥ＝２ １０７÷０．４５＝４ ６８３＞１，说明该建设项目的物资消耗产生了大量的生态赤字。由于物资的大量、集中投放，使得房地产建设项目出现生态赤字，处于不可持续的发展状态，必须通过调用腹地的生态承载力来弥补此赤字。
３ 结论
通过上述理论和实证分析，可以得出以下结论：
（１）基于能值理论的生态足迹分析方法可用来构建房地产建设项目生态足迹模型，并以此为基础测度房地产建设项目的可持续性。
（２）房地产建设项目对钢材和水泥的消耗需求量较大，要想减少建设项目生态足迹，应主要从这两项入手；另外，应用先进管理技术和科技手段提高施工效率以减少劳务投入，也是降低房地产建设项目生态足迹的有效途径。
（３）房地产建设项目对环境造成极大的生态赤字，所产生的生态足迹在项目寿命期内无法由项目所在地支撑，必须消耗大量腹地的生态环境资源，对环境造成巨大压力，与环境相容性较差。要解决或缓解这种不相容性，需要通过提高建筑材料利用效率、改变高消费的生产和生活方式、发展循环经济、约束城市建设对生态空间的占用等手段，来降低房地产建设项目的生态足迹和生态赤字，实现房地产建设项目的可持续发展。
主要参考文献
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［２］Ｍａｔｈｉｓ Ｗａｃｋｅｒｎａｇｅｌ，Ｊ Ｄａｖｉｄ Ｙｏｕｎｔ．Ｔｈｅ Eｃｏｌｏｇｉｃａｌ Fｏｏｔｐｒｉｎｔ：Aｎ Iｎｄｉｃａｔｏｒ ｏｆ Pｒｏｇｒｅｓｓ Tｏｗａｒｄ Rｅｇｉｏｎａｌ Sｕｓｔａｉｎａｂｉｌｉｔｙ ［Ｊ］．Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ａｎｄ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ，１９９８，５１(1/2)：５１１－５２９．
［３］张黎明，文倩，霍金炜，等． 基于生态足迹和灰色关联度的湖南省可持续发展研究［Ｊ］．农业现代化研究，２０１０，３１（４）：４５９－４６１.
［４］严茂超．生态经济学新论——理论、方法与应用［Ｍ］．北京：中国致公出版社，２００１．
［５］Ｏｄｕｍ Ｈ Ｔ．Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ Ａｃｃｏｕｎｔｉｎｇ： Ｅmergy ａｎｄ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Dｅｃｉｓｉｏｎ Ｍａｋｉｎｇ［Ｍ］． ＮｅｗＹｏｒｋ，ＮY: Ｊｏｈｎ Ｗｉｌｅｙ ＆ Ｓｏｎｓ，１９９６．
［６］郑小晴．建设项目可持续性及其评价研究［Ｄ］．重庆：重庆大学，２００５．
［７］林格，秦旋，郭艳红．基于生态足迹的建设项目可持续性分析与评价——以奥运会比赛场馆为例［Ｊ］．建筑科学，２００９，２５（２）：１１－１５．
注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文
作者：龙贞杰 时洪刚
灰色关联分析的社会经济论文 篇3：
1998年以来长沙市城区商品住宅价格变化特征及趋势预测
摘要:在对1998年以来长沙市城区商品住宅价格变化进行分析的基础上,文章通过多元回归和灰色关联等模型对长沙市未来几年的商品住宅价格进行预测。
关键词:商品住宅;价格;变化特征;趋势预测
一、引言
2008年,受全球性金融风暴影响,长沙房地产业出现下滑。面对严峻形势,长沙市出台了一系列稳定房地产市场的措施,将住房保障与扩大需求并举,通过强化政府对市场的引导与监管,相比前三个季度,长沙市城区商品住宅价格在第四季度开始上升。全年全市(含郊县)完成房地产开发投资约469.5亿元,与2007年同期相比增长约13.7%,比上年回落17.4个百分点。商品房销售面积822.6万平方米,比上年下降16.5%;住宅销售额245.5亿元,下降17.7%。全年商品房施工面积约4447万平方米,其中新开工面积约1631万平方米,竣工面积约687平方米,与2007年同期比分别增长约34%、48%、30%,全年全市(含郊县)累计批准预售1829万平方米,比2007年同期增长29%。
二、1998年以来长沙市城区商品住宅价格变化特征
(一)1998年以来长沙市城区商品住宅价格变化
通过收集1998年以来长沙市城区商品住宅价格的资料,绘制1998年以来长沙市城区商品住宅价格及其变化图(见图1),对长沙市商品住宅价格进行分析。
1998-2008年,长沙市城区商品住宅价格除2002年有所下降以外,总体呈上升趋势,由1998年的1925元/平方米上升到2007年的3372元/平方米,十年的涨幅为75.1%,年均涨幅为6.43%,其中,2007年涨幅最大,为25.31%。2002年,长沙市城区住宅价格相比2001年下降了10.16%。
影响商品住宅价格变化的因素众多,主要包括国民经济发展水平、社会经济环境和政策因素等。商品住宅价格的变化与同期国民经济变化方向大致一致。近年来,长沙市经济快速发展,城市化进程推进,住房需求随之加大,因此房价逐步攀升。另外,1978年以来,我国实行的改革开放、土地使用制度和住房制度的改革。土地从无偿使用变为有偿使用,住房从福利分配变为货币分配,推进了住房的商品化,土地的市场化。这些改革使土地资源的紧缺状况在商品住宅价格上迅速得到体现,促使住房价格日益上涨。此外,由于外资近年来进驻我国的脚步加快,许多热钱流入国内,我国人多地少,众多外资看好我国房地产市场,导致大量外资进军房地产市场,在一定程度上助推了房价的进一步攀升。
总之,长沙市国民经济的增长加上稳定的社会经济环境,长沙商品住宅价格基本呈稳步上升的态势。
(二)1998年以来长沙市房地产商品住宅价格变化分析
根据长沙市近十年商品住宅价格变化情况,选取价格变化较显著的年份作为分界点,可以把长沙市近十年商品住宅价格变化分为以下阶段:
1、稳步上升期:1998-2001年。在这个时期,长沙市房价呈现出稳步上涨的特征,这主要是由于我国住房制度的全面改革。1998年4月7日,中国人民银行全面实行购房按揭政策,鼓励住房消费。另外1998年7月国务院发布了《关于进一步深化城镇住宅制度改革,加快住宅建设的通知》,通知要求1998年下半年停止住房的实物分配,逐步实现住房分配货币化,建立和完善以经济适用房为主的多层次城镇住房供应体系。经过政策影响,无论是政府监控,还是市场开发与市场竞争,都较以前更加规范。这些政策很快带动了房地产的投资开发,大大推动了房地产市场化进程,长沙市商品住宅价格稳步上升。
2、短期下降期:2002年。2002年是近十年来长沙市城区商品住宅价格唯一的一次下跌的年份,下跌幅度达10.16%,主要原因有:首先,市场供应大,需求不旺盛。因五城会的召开,长沙着力改造提升老区,拓展新区,2002年安排重点建设项目25个,总投资84.13亿元,房地产开发量240多万平方米,完成经济适用房建设120万平方米。供给大于需求,必然导致商品住宅价格的下降。其次,单位经济适用房交房量大。2002年长沙市经济适用房建设约70万平方米。比2001年的50万平方米增加了约20万平方米。以每户70平方米来计算,2002年有1万户长沙市民买到经济适用房。这使得一部分商品住宅消费者的住房消费转移。另外,当年的拆迁补偿方式为住房面积补偿而不是现金补偿。因五城会的召开,长沙着力改造提升老区,拓展新区,政府广泛开展房屋拆迁改造工作。但是当时的拆迁补偿方式主要是住房补偿方式,而不是现在普遍存在的、能刺激房地产消费的现金补偿方式,这样就对房地产开发量的增加有延缓作用。
3、新一轮稳步上升期:2003-2006年。2003-2006年,长沙市城区商品住宅价格实现了新一轮平稳增长。这4年来长沙市商品住宅价格上升平稳,主要是依靠国家政策的宏观调控。如2003年6月5日,中国人民银行发布了《中国人民银行关于进一步加强房地产信贷业务管理的通知》(121文),从开发资金和个人住房贷款两方面出手,从供给到需求整个流程卡住房地产商的资金链。2003年9月1日,国务院发布了《国务院关于促进房地产市场持续健康发展的通知》,从完善供应政策,调整供应结构;改革住房制度,健全市场体系;发展住房信贷,强化管理服务;改进规划管理,调控土地供应;加强市场监管,整顿市场秩序等六个方面进行了调控。2005年5月12日,国务院转发了建设部、发改委、财政部等七部门《关于做好稳定住房价格工作的意见》,意见要求各地区、各部门要把解决房地产投资规模过大、价格上涨幅度过快等问题,作为当前加强宏观调控的一项重要任务。而长沙已被列为国家对房地产市场进行重点调控的35个大中城市之一。
4、强势膨胀期:2007年。2007年,长沙市商品住宅价格首次突破3000元大关,而且比上一年上涨了681元,增幅达到了的25.31%,相当于1999-2006年平均上涨幅度的10倍以上,这也属于近十年来商品住宅价格变化的反常现象。这种现象的产生也是有一定的特殊原因的。首要原因是宏观投资热潮。2007年全年完成固定资产投资1445.18亿元,比上年增长32.6%。其中全年房地产开发投资412.99亿元,比上年增长35.9%。商品房销售面积985.09万平方米,比上年增长32.8%,住宅销售额298.30亿元,增长76.9%。其次是民间资本,即炒房团的进入。长沙作为国内的二线城市和一线城市(如深圳)的产品和消费水平差距逐渐缩小,但在房产价格的差距上却很大,但从当时的数据来看,甚至达到了上万的差价,更何况长沙房地产市场相对其他的二线城市而言,房价是比较低的。再加上毕业后又留在长沙的人比例增大,购买房子的人群正在扩大,因此,对于一线城市(如深圳)来说,长沙房产升值的空间也相当大。因此,炒房团大量游资落户长沙房地产市场,长沙市城区商品住宅价格被抬高。再次是消费者价格预期。2006年商品住宅价格的稳中有升,2007年季度均价呈现逐季上涨的趋势,特别是第三季度环比涨幅较大,第四季度住宅价格约上涨了908元/平方米。因此,消费者大都认为商品住宅价格上涨是必然趋势,购买商品住宅是稳定的投资行为。另外,房贷缺陷也是导致2007年商品住宅价格强势膨胀的又一原因。首付两成、一成,甚至零首付的情况屡屡出现。这促进了买房者的房地产消费。商业银行不良资产有增无减,房贷评估有缺陷。房贷首付低使得2007年商品住宅累计销售达722.67万平方米,与2006年相比增长35.87%,住宅销售占商品房销售总量的89.17%。
5、理性调整期:2008年。2008年长沙市商品住宅价格增幅减缓,市场逐步回归理性。原因主要体现在:首先,2004-2007年,全国主要城市楼市迅猛发展、房价一路飙升、房地产投机盛行、热钱涌入资本市场,诸多迹象显示楼市已偏离正常轨道。政府出台一系列调控政策,从土地供应、资金筹集、税率等渠道遏制失控的楼市,在媒体的渲染下,市场观望气氛愈集愈浓,市场成交量持续走低。其次,市场供大于求,市场有效需求不足。尽管近半年内市场销售量稳定上涨,但幅度很小,并且与2007年相比减少接近30%,整体市场观望氛围依旧,投机型消费基本匿迹,刚性需求受到抑制,短期内难以看到全面复苏的景象。然而存量房地产数量却很大,造成市场供大于求,供求比接近2∶1。
三、长沙市商品住宅价格变化趋势预测
(一)灰色关联模型
灰色系统理论,亦称灰色理论。灰色理论具有只需少量数据就可作系统分析、模型建立、未来预测、行为决策和过程控制的特点。灰色预测法的基本思想是通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度,既进行关联分析,并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律,生成有较强规律性的数据系列,然后建立相应的灰色预测模型,对具有灰色系统特征的社会、经济等现象进行预测。
由于影响商品住宅价格的因素很多,它们之间的作用关系错综复杂,难以阐述清楚,但我们可以得到商品住宅平均销售价格的历史数据,这些历史数据实际上是过去各种确知的和不确知的信息的综合反映,因此商品房住宅价格完全可以用历史数据作为灰色信息的反映来进行分析、研究确定其变动规律,从而确定出其未来的走势。下面简述借助GM(1,1)灰色预测模型建立商品住宅价格预测模型过程的主要步骤:
第一步,数据生成处理。将原始数据,即历年的商品住宅平均销售价格作某种数学处理。在灰色系统建模理论中,用得较多的主要是累加生成,即按时间序列依次累加。设原始观测数据列为{x(0)(k)}k=1,2,3……n,令x(1)(k)=x(0)(i)(i=1,2,3……n),则{x(1)(k)},即为{x(0)(k)}的一次累加序列。累加生成的主要作用是使原来杂乱无章的原始数列变为较有规律的数列。
第二步,构造数据矩阵B和数据向量Yn。GM(1,1)的数据矩阵为:
(二)其他影响因素分析
商品住宅价格的变化受到人口因素、收入因素、经济发展水平、物价水平、信贷政策、土地政策等因素共同影响。我国政府将采取更加积极有效的政策措施,稳定市场信心和预期,稳定房地产投资,推动房地产业平稳有序发展。
四、结论
1998-2008年,长沙市城区商品住宅价格除2002年有所下降以外,总体呈上升趋势。根据灰色关联模型预测结果,2009年以后,长沙市商品住宅价格超过4000元。但是商品住宅价格的变化受到诸多因素的影响,所以任何对商品住宅价格的预测都是不完全准确的。因此,预测结果仅仅只能反映商品住宅价格的大致走向,不能作为数值参考。
参考文献:
1、长沙市2008年国民经济和社会发展统计公报[DB/OL].长沙统计信息网.
2、2007年长沙市房产市场年报[Z].长沙市房产研究中心.
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4、曹英.长沙市房地产的价格波动与预测研究[J].湖南大学,2007(4).
5、李菲,孙文彬,张军.灰色理论在商品住宅价格预测中的应用[J].辽宁工程技术大学学报(社会科学版),2004(6).
6、张江凌.灰色预测法在经济预测中的应用[J].广西商业高等专科学校学报,2000(17).
(作者单位:湖南师范大学资源与环境科学学院)
作者：常 可