（企业管理专业论文）大连市住宅市场需求预测研究.pdf

摘要 住宅产业无论对整个房地产产业，还是对关联产业、人居环境和社会经济的 响都非常明显，所以，建立科学的预测模型对住宅市场需求进行预测，对于政 来说无论是对住宅市场发展进行短期控制和平衡，还是对整个住宅产业的长期 展进行规划都有重要的价值。 论史以大连市住宅市场为研究目标，通过定量和定性的研究方法，深入分析 影响因素和变动特点，以灰色系统理论和市场需求理论为基础，分别构建了住 市场短期和长期需求预测模型，对大连市住宅市场的短期和长期需求进行了预 首先，论文对大连市住宅市场发展的各个阶段住宅市场需求变动特点和一般 至宅需求影响因素进行了分析，在此基础上，通过灰色系统关联度法对大连市 ；市场长期需求和不同阶段住宅市场需求主要影响因素进行了定量分析，得出 市住宅需求市场是一个动态的复杂系统的结论。根据非线性预测理论对于动 杂系统的研究结论，论文采用了定量的短期预测和定量加定性的长期住宅市 ；求预测的研究思路。 其次，根据大连市住宅市场需求系统的属性和灰色系统理论的特点，引入灰 ；统理论建立了大连市住宅市场短期需求预测模型，并对大连市住宅市场短期 ! 进行了预测。 再次，以市场需求预测理论为基础，在两个假设的基础上，建立了住宅市场 j 需求预测的理论模型，通过对预测指标的转化和细化，给出了住宅市场长期 ：预测的一般性应用模型，同时探讨了模型中各个指标的测算方法。然后在对 ! 市相关指标分析、测算的基础上，对大连市住宅市场长期需求进行了预测。 最后，得出了住房价格、人均居住面积、g d p 和家庭收入是影响大连市住宅 长期需求的主要影响因素，大连市住宅市场长期需求潜力巨大和短期趋于过 结论。给出了注重住宅市场发展的结构性平衡、住宅市场与经济协调发展、 住宅市场短期控制与做好长期规划的政策建议。 论文对大连市住宅市场短期需求预测的思想和长期需求预测模型不局限于 连市住宅市场的应用，应具有普遍适用意义，可以为其它住宅市场需求预测 用。 词：需求预测；灰色系统理论；市场需求理论：房价收入比：预测模型 a b s t r a c t h o u s e i n d u s t r yh a ss i g n i f i c a n ti n f l u e n c eo n w h o l er e a le s t a t e ，h u m a ns e t t l e m e n t s e n v i r o n m e n ta n ds o c i a l e c o n o m y t h e r e f o r e j ti sn e c e s s a r yt oe s t a b l i s hs c i e n t i f i c p r e d i c t i o nm o d e l t of o r e c a s tt h em a r k e td e m a n do f t h eh o u s ef o rt h eg o v e m m e n t t h ed i s s e r t a t i o nm a k e sat a r g e to fh o u s em a r k e to fd a l l a n t h ed i s s e r t a t i o n a n a l y z e s t h e c h a n g e c h a r a c t e r i s t i ca n di n f l u e n c ef a c t o r t h e ni ts t r u c t u r e st h e s h o r t t e r ma n d l o n g - - t e r m d e m a n d f o r e c a s t i n g m o d e l r e s p e c t i v e l y b a s e do ng r e y s y s t e m a t i ct h e o r ya n dm a r k e td e m a n dt h e o r y t h ed i s s e r t a t i o na l s o u s e st h et w o m o d e l st om a k et h ep r e d i c t i o nf o rs h o r t t e r ma n d l o n g - t e r md e m a n d i nd a l i a n f i r s t l y , t h e d i s s e r t a t i o n a n a l y z e sc h a n g e c h a r a c t e r i s t i ca n d g e n e r a l h o u s e d e m a n di n f l u e n c ef a c t o r b a s e do ni t i ta n a l y z e sm a i ni n f l u e n c ef a c t o rt o l o n g t e r m d e m a n da n dd i f f e r e n ts t a g eh o u s em a r k e td e m a n do fd a l i a nc i t yh o u s em a r k e tu s i n g g r e ys y s t e mr e l a t e dd e g r e e so fl a wa n dc o n c l u d e st h a tt h eh o u s ed e m a n dm a r k e to f d a l i a ni sad y n a m i cc o m p l i c a t e ds y s t e m a c c o r d i n gt ot h ec o n c l u s i o no fn o n - l i n e a r p r e d i c t i o nt h e o r y ，t h ed i s s e r t a t i o na d o p t st h er e s e a r c hr o u t eo f r i t i o ns h o r t t e r mf o r c a s t a n dr a t i o nc o m b i n i n gw i t h q u a l i t a t i v el o n g t e r md e m a n df o r e c a s t i n go f h o u s e m a r k e t s e c o n d l y , t h ed i s s e r t a t i o na n a l y z e st h ef e a s i b i l i t yu s i n gg r e ys y s t e m a t i ct h e o r yt o p r e d i c t s h o r t t e r md e m a n do fh o u s em a r k e ti nd a l i n n c o n s t r u c t st h es h o r t t e r m d e m a n df o r e c a s te q u a t i o no fh o u s em a r k e tb a s e do n g r e ys y s t e m a t i cm o d e l ，f o r e c a s t s t h es h o r t t e r md e m a n do fh o u s em a r k e ti nd a l i a n t h i r d l y , t h ed i s s e r t a t i o np u t sf o r w a r dt w oa s s u m p t i o n sa n dc o n s t r u c t st h et h e o r y m o d e l o f l o n g - t e r m d e m a n d f o r e c a s t i n go f h o u s e m a r k e tb a s e do nd e m a n d f o r e c a s t i n g t h e o r y t h r o u g ht h et r a n s f o r m a t i o na n dt h i n n i n gt op r e d i c t i o ni n d e x ，t h ed i s s e r t a t i o n p r o v i d e st 1 1 eu n i v e r s a la p p l i c a t i o nm o d e l sa n dd i s c u s s e st h ec a l c u l a t i o nm e t h o do f e a c hi n d e x a n dt h e n ，t h ed i s s e r t a t i o np r e d i c t st h el o n g t e r md e m a n do f h o u s em a r k e t i nd a l i a n l a s t l y , t h ed i s s e r t a t i o n f i n d st h a th o u s ep r i c e ，p e rc a p i t al i v i n gs p a c e ，g d p , f a m i l yi n c o m ea r ek e yi n f l u e n c ef a c t o r so fm a r k e td e m a n d b e s i d e s t h ed i s s e r t a t i o n c o n c l u d e st h a tt h e l o n g t e r m d e m a n dp o t e n t i a l i t yo fh o u s em a r k e ti nd a l i a ni s e n o r m o u sa n ds h o r t - t e r md e m a n di so v e r h e a t e d f u r t h e r m o r e t h ed i s s e r t a t i o n p r o v i d e st h ep o l i c yr e c o m m e n d a t i o n s t h es h o t t - t e r md e m a n df o r c a s tt h i n k i n ga n d1 0 n g t e r md e m a n df o r o a s tm o d e lo f h o u s em a r k e tu s e di nd a l i a nd o n tl o c a l i z ei nd a l i a n ，t h a ta r ea p p l i c a b l et oo t h e r c i t i e s 。 k e y w o r d ：d e m a n df o r e c a s t i n g ；g r o ys y s t e m a t i ct h e o r y ；m a r k e td e m a n dt h e o r y ； t h e p r o p o r t i o n so f t h ep r i c eo ft h eh o u s ea n di n c o m e ；p r e d i c tm o d e l s 大连市住宅市场需求预测研究 1 引言 1 1 问题的提出 1 1 1 研究的背景 ( 1 ) 中国住宅产业是国民经济的支柱性产业之一，对国民经济和社会发展具 有不可替代的重要作用，具体表现为如下几点： 其一是住宅产业的发展，有利于调整和优化产业结构，带动一系列相关产业 的发展，使住宅产业成为国民经济持续增长点； 其二是有利于优化消费结构。通过住宅的租、购，有利于提高居民的生活质 量，稳定经济秩序，提高两个文明建设的水平； 其三是发展住宅产业是解决住房问题的物质和技术基础，它可以有效地改善 广大居民的居住条件； 其四是可使土地这一重要的生产要素进入市场经济的轨道，促进土地资源的 节约和合理配置，充分保护和发挥土地这个“财富之母”的价值： 其五是有利于社会主义市场体系的建设。住宅市场是中国市场体系中的重要 组成部分，住宅产业的振兴将根本上改变中国城镇旧有的住宅投资与分配模式： 其六是有利于城镇住房制度的改革，减轻国家财政的负担，有利于改变住宅 商品比率低、农村住宅商品率低、住宅建材部品率低和住宅建设科技含量低的倾 向。 ( 2 ) 房地产市场泡沫的类型及危害性 房地产市场的泡沫主要分为地产价格泡沫、房屋空置泡沫和房地产投资泡 沫。日本的地产泡沫就属于前一种，土地价格由于稀缺和市场需求无限拉动，加 上投机炒作，就会出现泡沫，土地价格成倍、甚至几十倍地飞涨。 中国的房地产过热主要体现在空置率过高和投资过热。在2 0 0 2 年初的全国 经济工作会议和全国金融工作会议上，时任总理的朱铬基和时任副总理的温家宝 都多次提出要防止房地产过热。到2 0 0 2 年底，时任总理的朱镕基在会见驻港中 资机构时也表态：“现在已经有一些城市的房地产，我认为已经有一点过剩，就 是说空置率比较高，所以我们要严防房地产泡沫经济。” 房地产危机直接的表现就是房价暴跌，房价上涨时，将导致资产价格产生连 大连市住宅市场需求预测研究 锁提价效应，同理，房价暴跌之后也将导致资产价格全面暴跌；房价暴跌时，私 人消费将迅速且剧烈回落，银行不良贷款急剧增加，银行资本对资产的担保率大 幅、快速降低，银行的税前利润降低，从而对贷款的能力和意愿都有较大的负面 影响，进而造成私人投资减少”。 ( 3 ) 大连市住宅市场现状 a 住宅产业占国内生产总值比重较大 住宅建设投资在大连市固定资产投资中占有很大的比重，从历年数据来看， 住宅建设投资约占到固定资产投资的3 0 上，占大连市国民生产总值的比例在 5 5 一9 之间，见图1 1 。 就2 0 0 0 年而言，大连市房地产对全市经济发展的拉动系数是1 0 9 ，在全 市国内生产总值中的增加额中，房地产业的贡献份额达到1 0 4 5 ，而在2 0 0 0 年， 住宅建设投资占房地产投资的7 0 4 ，如此推算，住宅建设投资对大连市的经济 发展拉动系数和对国内生产总值的贡献份额都将在7 以上，各项指标均高于全 国平均水平。 图1 1 大连市历年g d p 与固定资产投资及住宅建设投资 f i g l 1g d pa n df i x e da s s e t si n v e s t m e n ta n dh o u s i n gc o n s t r u c t i n gi n v e s t m e n t 表1 11 9 8 1 - - 2 0 0 0 年中国住宅建设投资占固定资产投资和g d p 比重 t a b l e l 1c h i n e s eh o u s e i n gc o n s t r u c t i o ni n v e s t m e n tr o o k i n gi n v e s t m e n ti nf i x e da s s e t sa n d g d p p r o p o r t i o ni n1 9 8 1 2 0 0 0 b 住宅产业对其它产业有巨大的带动力和感应力 相关产业之间相互联系、相互促进的作用在经济学上被称为“关联效应”， 它是指某一产业部门投入产出关系的变动对其他产业的投入产出水平的波及和 影响。住宅产业对其它产业具有非常明显的带动作用，如图1 2 所示。 大连市住宅市场需求预测研究 屙向关联前向关联 日住宅产业日 金融业：代理业 印刷业：广告业 报刊业；交通业 装饰业：家具业 装修业；物业管理 家电业：水电煤气 旅游业；学校教育 法律咨询 图l ，2 住宅产业产业结构图 f i 9 1 2t h es t r u c t u r ec h a r to fh o u s ei n d u s t r y 通常采用产业感应度系数、产业影响力系数和生产诱发系数描述产业的相关 度。如日本根据其1 9 9 0 年国民经济投入产出表计算，住宅房地产投资为2 6 5 9 万亿日圆，该投资所诱发的各产业国内生产总值之和为5 2 1 5 万亿日圆，住宅房 地产的诱发系数为1 9 6 1 ，在整个国民经济中仅次于制造业的2 1 9 5 ，高于金融 保险的1 4 7 2 。运输业的1 8 7 5 ，和通讯广播业的1 4 4 l ，详细情况见图1 3 所 示。 图1 3 日本1 9 9 0 年一些产业的产业诱发系数列表 f i 9 1 3s o m ei n d u s t r i e so f j a p a nb r i n g so u t c o e f f i c i e n tt a b u l a t ei n1 9 9 0 世界银行i 9 9 4 年的一项研究表明，每增加i 0 0 亿元的住房建设投资将创造 1 7 0 亿元一2 0 0 亿元的需求，每销售1 0 0 亿元的住房，将带动1 3 0 亿元一1 5 0 亿元 的其他商品销售，需求带动的作用十分明显。两项合计，按保守估计，需求带动 系数为3 。 中国住宅产业发展对国民经济增长也有很强的拉动作用，在国民经济中占有 重要地位。据有关部门分析，按投入产出分析，住宅建设的诱发系数是1 9 3 ， 即住宅建设每投入1 元，就可以诱发1 。9 3 元其它产业的产出。 大连市区2 0 0 1 年人均g d p 已经紧逼4 0 0 0 美元。根据统计测算，当人均g d p 超过8 0 0 美元时，房地产开发进入高速成长期，超过4 0 0 0 美元即进入稳定增长 大连市住宅市场需求预测研究 期，而当人均g d p 超过8 0 0 0 美元时则进入发展停滞期。日本1 9 9 0 年的人均g d p 为1 4 7 2 0 美元，日本1 9 9 0 年的情况实际已处于发展停滞期，但其住宅房地产的 产业诱导系数仍然高居各产业排行榜的第二位。对于处于房地产开发高速成长期 与稳定增长期之交的大连市，其产业诱导的作用不应比同本小，因为在这个阶段 房地产的发展特点是数量与质量并重，它对相关行业、如建筑、建材从高端到低 端的产品和服务的带动作用都比较大，所以其综合的投资带动作用更加明显。 c 商品住宅空置率居高不下 在国际上，一般认同商品住宅空置率的合理区间为3 一1 0 。如果空置率小 于3 ，则可供购房者选择的商品住宅较少，购房者不能买到满意的商品住宅； 如果空置率大于1 0 ，则商品住宅空置严重，住宅市场将会出现系列的问题。 考虑到我国城市化正处于加速阶段，住宅房地产起步较晚，市场体系尚不完善， 市场机制的调节作用尚未得到充分发挥等因素，国家统计局规定比较合适的商品 房空置率应为5 一1 4 之间，低于5 则认为商品房屋有效供给不足，市场供不应 求；超过1 4 ，则认为处于控制危险区。 图1 4 大连市内四区历年空置率变化图 f i 9 1 4v a n c yr a t ec h a n g ep u r s u e so v e rt h ey e a r sf o u rd i s t r i c t si nt h ee i t yo fd a l i a n 对比大连市住宅空置率计算结果和国际住宅空置率合理区间，我们发现，除 了2 0 0 0 年外，从1 9 9 4 至2 0 0 3 这段时间内。大连市的住宅空置率每年都超出国 际公认的1 0 的住宅空置率的警戒线。从空置率数据分布形态可以发现，1 9 9 4 至 2 0 0 0 这段时间的空置率基本在t i 左右波动，略高于1 0 的警戒线。但从2 0 0 1 年开始，空置率急剧上升到1 7 4 ，远超出1 0 的警戒线，虽然2 0 0 2 年以后空置 率有所下降，但仍然维持在1 5 以上，即使和国家统计局规定的1 4 的商品房空 置率警戒线比较，也在其之上。 1 1 2 研究的目的和意义 本论文通过建立有效的住宅市场需求预测体系，科学地对大连市的住宅市场 短期需求走势和长期需求容量进行预测，为政府进行住宅市场短期平衡和控制提 大连市住宅市场需求预测研究 供决策依据，为长期住宅市场规划提供理论支持，将有助于政府对住宅市场发展 速度进行有效的调节和适当的控制，有助于提高产业运行效率，避免经济的大起 大落：为行业企业进行短期项目开发、市场定位和开发节奏提供指导，为长期市 场开发和企业发展规划提供决策依据，促进市场微观主体健康发展，有助于社会 主义市场经济持续稳定的发展。 1 2 文献综述 1 2 1 国外文献与国内文献 ( 1 ) 香港谢贤程博士在香港房地产市场一书中提出了住宅需求方程：d = h ( r * y ) 木n ，式中：d 为住宅需求总量；h ( r ) 为平均每人的住宅需求量函数( 居 住水平函数) ；r 为租金；n 为人口数量；y 为国内生产总值( g d p ) 1 4 。 ( 2 ) 关于国内内地总量预测模型，国内有学者认为谢贤程提出的住宅需求方 程中的r 仅代表租金水平，不足以反映住宅的价格的全部，故提出了以下的模型： d = h ( p * y ) 州，式中：p 为住宅的价格( 及租金) 综合水平 5 】。 ( 3 ) 关于住宅需求量的经验公式，成思危在其主编的中国城镇住房制度改 革书中，选用了部分亚洲国家首都的人均居住面积与人均g d p 的截面数据， 采用回归拟合的方法研究得出，1 9 9 7 年到2 0 0 0 年中国的平均每人住宅需求量的 经验公式( 居住水平函数) 为： y = 6 1 9 7 6 x o 3 ”9 ， r 2 = o 6 2 0 1 ，f = 1 5 6 8 8 5 式中：x 为人均g d p ；y 为人均居住面积【6 】。 ( 4 ) m a n k i w 及w e l l 提出的住宅需求总量模型为：d = h ( r ) 木n 。在该式中：d 为住宅需求总量：h ( r ) 为平均每人的住宅需求量函数( 居住水平函数) ；r 为租 金；n 为人口数量。 ( 5 ) 基于人口的国外通用住宅市场潜在需求预测方法 这套公式分4 步运算： a 预测未来期内现有人口的住宅消费增长量： 现有人口未来住宅消费增长量= ( 未来应达到的人均消费面积一现有住宅面 积现有人口量) x 现有入口 b 预测未来期内新增人口的住宅消费量： 未来新增人口住宅消费量= 未来应达到的人均消费面积x 新增人口x 新增人 口暂有住宅率 大连市住宅市场需求顶测研究 一般，新增人口暂有住宅率取5 0 。因为，新增人口进入住宅市场时，常 常先以现有住宅为一段依托居住期，然后才提出市场需求。 c 预测未来期内现有宅淘汰量： 未来期内现有住宅淘汰= 现有住宅面积x 年淘汰率x 未来年数 通常，取住宅寿命为5 0 年，则现有住宅年淘汰率为2 。 d 预测商品住宅的潜在市场容量： 商品住宅潜在市场容量= 现有人口未来住宅消费增长量+ 未来新增入口住宅 消费量+ 未来期内现有住宅淘汰量 即：= 十十 式加上式实际意义是对未来期内现有住宅淘汰量的补偿量。然而，严格 地说，这里进行的只是单式运算，要得出准确量还是采取复式运算f ，】。 ( 6 ) 房价收入比法预测住宅需求 预测流程如下 a 由房价与收入比预测每套住房价格。房价( 套) = 家庭年收入x 房价收 入比，家庭年收入= 人均年收入平均每户人数 b 由住房消费支出比预测上海市住房总消费支出额。住房消费总支出额= 总人口家庭年消费支出额住房消费支出比 c 得出住房有效需求总量。住房有效需求总量( 套) = 住房总消费支出额 每套房价m ， ( 7 ) 住宅需求套数模型 假定区域内拥有住宅的总户数为g ，成立家庭但暂居亲戚朋友家中的户数为 d ，将住宅按面积大小划分为i 类，将家庭按主干成员年龄划分为j 类。6 ，为有 房户中第i 类住宅第j 类年龄段户数，a 为合理空置率( 一般为3 ) 则区域内居名有房户户数为： ， g = y y b 。 ( 卜1 ) 区域居民总户数为：h = g = d 4 ”“ 城市住宅应有量k ( 套) 为：k = h 水( 1 + a ) ( 8 ) 住宅面积需求模型 设每套i 型住宅面积平均值为k ，i 型住宅需求数量为s ，i 型住宅面积需求 量为u ，则 大连市住宅市场需求预测研究 总需求量u 为 1 2 ，2 住宅需求及相关概念 u ，2 r 女s u = u ，= s 。+ ( 1 2 ) ( 1 3 ) 1 0 住宅需求是指在一定时期内人们愿意并有能力购买或者承租的住宅的数量， 它包括消费需求和投资需求两部分m ，。 住宅需求按不同的标准可以划分为不同的类别。 按不同经济规模，可以分为个人( 家庭) 住宅需求和社会住宅需求。个人( 家 庭) 住宅需求是个人( 家庭) 有支付能力的住宅购买力，这是从微观的角度进行 考察的。社会住宅需求是从宏观经济角度分析的全社会有支付能力的住宅购买 力，它表明了全社会的住宅需求水平、需求结构、需求方向，并可据此探索住宅 需求发展的规律。 按住宅需求实现的角度分类，可以分为现实的住宅需求和潜在的住宅需求。 现实的住宅需求是指在一定时期己经实现的住宅购买力，它表明住宅需求的实际 数量。潜在的住宅需求是指过去和现在未转变为实际的住宅购买的支付能力而在 未来可能转变为住宅购买力的需求。 1 3 论文的技术路线及研究重点 1 3 ，1 技术路线 论文在理论分析阶段，首先应用灰色系统关联度研究了大连市住宅市场需求 影响因素，分析了住宅需求的系统属性，结合非线性预测理论，提出为达到最佳 的预测效果，确立了定量的短期结合定性加定量的长期分段预测的整体预测结 构。根据住宅需求系统的灰色性，引入灰色系统理论进行短期住宅市场需求分析 与建模，然后基于住宅市场需求理论建立了住宅市场长期预测的理论和应用模 型， 在论文的实证预测阶段，用灰色系统理论建立了大连市住宅市场短期预测模 型，并对大连市三年内的住宅市场需求进行了预测，用建立的住宅市场长期需求 预测应用模型对大连市2 0 0 4 年至2 0 1 0 年住宅市场需求进行了预测，最后，对短 大连市住宅市场需求预测研究 期和长期结果进行了理论解释，并指明其现实意义。 l 住宅市场需求影响 l 因素及变动分析 i i i j i l 一 i 需求系统属性分析 1 ： l 非筏任强珊瞿陀 i 上上i i 非线性定量短期 定性+ 定量的长 l i 预测 期预测 i ：上上 1 i k l 1r ! i短期预测建摸 长期预测理论及 i 扶色糸筑埋佑l：7j研享 建模研究 j上0 i 荻色短期预测 耦关指标测算 i 模型与长期预测 ：山山 i 预测结论 i 1 3 2 研究重点 图1 5 技术路线 f i 9 1 5t e c h n o l o g i c a lr o u t e 首先，研究灰色系统关联度分析方法应用于住宅市场影响因素分析的的可行 性，计算出影响大连市住宅市场需求的主要影响因素。 其次，通过对大连市住宅市场长期需求和不同时期需求主要影响因素的分 析，结合非线性预测理论，研究适合大连市住宅市场需求预测的屉佳方法组合( 即 采用定性或定量预测方法，还是组合预测方法，是否需要采用短期加长期的分段 预测组合，定量预测选用线性还是非线性预测方法) ，建立能达到最佳预测效果 的预测整体框架。 再次，研究用灰色系统理论建立住宅市场短期需求预测模型的可行性。 第四，研究基于住宅市场需求理论建立住宅市场长期需求预测模型的可行 性，同时分析指标测算方法。 大连市住宅市场需求预测研究 2 大连市住宅市场需求分析与预测方法研究 2 1 需求影响因素与系统属性分析 21 1 影晌因素及影响机理分析 科学的需求预测方法必须从市场出发，对影响需求的因素进行分析，从而了 解和把握市场需求的运行机制和变动规律。 影响住宅市场购买需求的因素一般分为两大类：经济因素和非经济因素。 ( 1 ) 经济性因素 a ，居民收入水平 住宅购买力是影响居民购房需求的主要决定因素，而购买力与居民收入水平 直接相关，目前大连市普通工薪阶层购房需要很大，但是购买能力很小，这与工 薪阶层收入水平的相对低下不无关系。 经济学中引入住宅需求收入弹性来反映居民收入对需求的影响。需求收入弹 性是指收入变动比率所引起的需求量的变动的比率，其公式为： 需求收入弹性系数= 誉焉器 e r = ( a q q ) ( a y y ) ( 2 1 ) e r ：住宅产品需求收入弹性系数 a q ：住宅产品需求变化量；q ：住宅产品需求量 y ：消费者可支配收入的变化量y ：消费者可支配收入衅】 表2 11 9 9 6 - - 2 0 1 0 中国城镇居民部分消费耐用品收入弹性【1 3 】 t a b l e 2 1i n c o m ee l a s t i c i t yo fd u r a b l ec o n s u m eg o o d sp a r t so fc h i n e s eu r b a nr e s i d e n t s i n1 9 9 6 - 2 0 1 0 类刑交通通讯居住日用品衣物食品 需求收入弹性1 5 51 2 71 0 80 9 90 8 8 从上表可以看出，今后几年，中国居民对住宅产品的需求弹性较大，随着居 民收入的提高，将引起住宅需求的的较快增长。 b 利率变化对住宅需求的影响 利率变化对住宅需求的短期影响主要表现在：当利率降低时，居民存款利率 9 大连市住宅市场需求预测研究 也降低，居民会减少储蓄，转而投向其它投资，有可能会考虑增加住宅消费或进 行住宅投资，从而在短期内，增加对住宅的需求；同时，当利率降低时，住宅贷 款的利率会同步降低，实际上降低了居民住宅消费或投资的短期成本，从而也会 扩大住宅的短期需求，反之，当利率升高时，上述两方面都会使居民的短期住宅 需求减少。利率变化对住宅需求中长期影响，一般倾向于认为较为微弱】。 图2 1 大连市职工平均工资与住宅平均使用面积变化图 f i 9 2 1a v e r a g es a l a r yo f w o r k e r sa n du s i n ga r e ac h a n g eo f h o u s i n gi nd a l i a n c 居民的住房消费倾向 居民的消费水平也是影响住宅市场需求的关键因素。居民消费支出中用于住 房支出的比例至关重要，它是反映居民购房能力和购房水平的重要指标m 1 。恩格 尔系数的高低可以从侧面反映出城市居民能用于购房的收入比例。 表2 2 中国城镇居民消费支出的商品构成和其它国家比较单位：百分比 t a b l e 2 2t h eg o o d so f c o n s u m p t i o ne x p e n d i t u r eo f c h i n e s eu r b a nr e s i d e n t sf o r mc o m p a r i n g w i t ho t h e rc o u n t r i e s 国家食品衣着居住交通通讯家庭用品医疗保健文化教育其他 中国4 6 61 2 48 65 67 64 31 0 7 4 4 壁国丝：! ：! ! ：! ! ：! ：! ：! ! ：! ! ：! 印度 5 4 1 1 0 09 81 1 54 32 33 84 2 表2 3 大连市居民人均住宅消费支出及占总消费支出比率 t a b l e 2 3r e s i d e n tp e rc a p i t ah o u s ec o n s u m p t i o ne x p e n d i t u r ea c c o u n tf o rt h et o t a l c o n s u m p t i o nr a t ei nd a l i a n 2 0 0 32 0 0 22 0 0 i2 0 0 01 9 9 91 9 9 81 9 9 71 9 9 61 9 9 51 9 9 41 9 9 31 9 9 21 9 9 人均消费支出 7 7 6 0 7 0 6 1 6 5 1 26 0 7 3 5 5 3 0 5 5 2 15 5 5 05 2 6 64 6 1 33 8 2 12 6 8 12 1 5 21 8 1 8 人均居住支出7 3 36 4 44 9 84 3 74 0 24 4 23 5 93 1 42 4 52 0 31 5 7 9 2 2 01 5 占总消费比率9 49 ，i7 67 2 7 38 06 5 6 05 35 35 94 3ii d 住宅的价格 大连市住宅市场需求预测研究 住宅需求市场中，一般认为存在住宅价格( p ) 、消费者收入( i ) 、人口数量 和结构) 、政策及消费者预期( e ) 等这些因素，理论上可以用函数表示如下： q = f ( p i ，n ，e ，w ) 若简化函数，可以认为对住宅需求影响最大的是价格，根据供求规律，当房 价下降时，需求量就会增加，而价格上升时，需求量就会下降f ”1 。 大连的房地产市场一直有很强的购买力支撑，作为人均收入在全国排名2 0 开外的城市，大连市的住宅房屋价格却稳坐国内第五把交椅。低档房2 0 0 0 元 平方米一3 5 0 0 元平方米，中档房3 5 0 0 元平方米一5 0 0 0 元平方米，高价房 达到了5 0 0 0 元平方米一8 0 0 0 元平方米。 e 经济发展的速度和水平对住宅需求的影响 经济发展水平对住宅的影响是通过住宅的价格水平和居民的收入( 包括政府 的补助) 等因素体现出来的。经济的高速增长和水平的不断提高，还会带来城市 商务活动的增强、流动人口的增加和城市化水平的提高，这也会带动住宅需求的 增加】。 图2 2 大连市历年g d p 与人均住宅使用面积比较 f i 9 2 ，2g d pa n dp e rc a p i t au s ea r e ao fh o u s ec o m p a r i n go v e ry e a r si nd a l i a n 表2 41 9 9 0 年前后世界大城市经济水平与居住状况2 0 1 t a b l e 2 4g r e a tu r b a ne c o n o m yl e v e li nt h ew o r l da n ds t a t eo fi n h a b i t t i n ga r o u n d1 9 9 0 大连市住宅市场需求预测研究 f 恩格尔系数与住房支出比的关系 恩格尔系数是指食品消费支出占消费支出的比重，是衡量一个国家或地区人 们的生活水平和富裕程度的重要标志之一，恩格尔系数与住房支出比的一般规律 见表2 5 。 表2 5 恩格尔系数与住房支出比的一般规律 t a b l e 2 5u n i v e r s a ll a wc o m p a r e dw i t he x p e n d i t u r eo ft h eh o u s ea n de n g e lc o e f f i c i e n t 消费类犁恩格尔系数( ) 平均住房支出( )恩格尔系数( ) 平均住房支出比( ) 最富裕型3 0 以下 根据国际恩格尔系数与住房消费支出比的关系，大连市住宅消费与国际同等 情况下，差距还很大，当恩格尔系数在4 0 左右时，国际上一般的住宅消费支出 比为1 9 左右，而大连的住宅消费支出比只为9 4 。根据下图，我们发现，随着 恩格尔系数的降低，这种差距正在拉大。由此可见，大连市住宅需求的空间还很 大。 图2 3 大连市住房恩格尔系数与住房消费支出比与国际一般规律比较 f i 9 2 3t h eh o u s ee n g e lc o e f f i c i e n ta n dc o n s u m p t i o ne x p e n d i t u r eo ft h eh o r s e i nd a l i a nc o m p a r i n gw i t ht h ei n t e r n a t i o n a lu n i v e r s a ll a w ( 2 ) 社会性因素 a 人口数量和人口结构因素 宏观上，住宅的需求量最终都与人口的数量、年龄结构、分布以及人口增长 率等因素有着相当大的关系。家庭结构也会影响住房需求的结构，如小家庭、结 婚年龄降低或离婚率提高，造成家庭户数增加时，必将提高对房屋的需求量。 人连市住宅市场需求预测研究 影响城市人口总量变化的两个基本变量是人口自然增长率和人口机械增长 率。 人口自然增长率对住宅需求的影响。人口自然增长率的上升，家庭人口增加， 必将造成新的住宅需求面积的扩大，同时，人口自然增长率上升，意味着将来社 会总户数的增加，增加对住宅的需求。 人口的机械变化率与城市化水平直接相关。人口机械增长率指每年迁入和迁 出的户籍人口净值占总人口的比率。人口机械增长率对个城市的住宅需求量变 化相比人口自然增长率，短期内更为明显，因为迁出或迁入户籍人口往往能对住 房形成相对直接和快速的影响 2 h 。 根据国际经验，当经济进入长期持续的增长时期，城市化也将进入一个快速 发展时期。根据统计资料表明，人均g d p 从7 0 0 美元提高到1 0 0 0 美元或1 5 0 0 美 元，经济步入中等发达国家行列时，城市化迸程加快，城市人口占总入口比重将 达到4 0 一6 0 。 表2 6 人均g d p 水平与城市化水平统计资料 t a b l e 2 6p e rc a p i t ag d pl e v e la n ds t a t i s t i c a ld a t ao fu r b a n i z a t i o n 据预测，到2 0 1 0 年，我国的城市化水平将达到4 2 。而大连市2 0 0 0 年的城 市化率已经达到4 8 2 1 ，根据大大连的建设规划，2 0 1 0 年大连的城市化率将达 到7 0 以上，到2 0 1 4 年，城市化率将达到8 5 。这意味着城市人口的机械增加率 将大大提高，由此造成城市住宅的巨大需求。 在流动人口增加时，城镇的住宅需求也会增长：在流动人口下降时，城镇的 住宅需求也会下降1 2 2 1 。流动人口对城市住宅的需求影响，在中国基本上被忽视。 实际情况是，流动人口对城镇住宅的影响已经相当大。尤其是随着城市化进程的 加快，将导致大量人口流向城镇，尤其是沿海大城市，像北京、上海、广州等大 城市中流动人口比重己超过2 0 。 大连市住宅市场需求预测研究 b 家庭户数的变化对住宅需求的影响 家庭户数的变化一方面导致城市人口总量的变化，另一方面，在城市人口总 量增长不大的情况下，家庭户数的变化体现了家庭规模结构的变化，而家庭规模 结构的变化对住宅需求的影响主要体现在以家庭为单位的住宅需求主体数量的 变化上。 图2 4 大连市家庭总户数与家庭平均人口历年变化趋势 f i 9 2 4f a m i l y st o t a la m o u n ta n da v e r a g ep e o p l e sv a r i a t i o nt e n d e n c yo v e rt h ey e a r si n d a l l a n 图2 5 大连市区历年总人口变化图 f i 9 2 。5t o t a lp o p u l a t i o nc h a n g eo v e rt h ey e a r si nt h eu r b a na r e ao fd a l i a n 从上图可以看出，大连市区的家庭户数目呈稳定的增长态势，带动市区总人 口也在稳定地增长，同时家庭规模也在逐渐地缩小。而人口总量的上升和家庭规 模的缩小这两种情形同时发生，将对城市住宅需求产生双重影响，必将引起住宅 市场需求量的巨大增加。 c 人均居住面积 随着人们生活水平的提高，人们开始对居住条件提出更高的要求。随着经济 的发展和各种政策法规的相继出台，居民购房、换房的欲望愈来愈强烈，在具备 购房能力的前提下，假设人口不变，人均居住面积的提高必然会增大对住房的需 求【2 3 l 。 4 大连市住宅市场需求预测研究 表2 72 0 0 0 年上海、北京、深圳、广州、大连五城市居住比较 t a b l e 2 7f i v ec i t i e si ns h a n g h a i ，b e i j i n g , s h e n z h e n ，g u a n g z h o u ，d a l i a nl i v e da n d c o m p a r e d i n2 0 0 0 d 观念因素 总的来说，人们的居住观念正逐渐从温饱型转向舒适型，在舒适型的居住观 念成为主流的趋势下，郊区住宅和环保节能型住宅正在成为需求的亮点。 e 政府的住房政策对住宅需求的影响 政府的住宅政策是影响住宅需求的因素之一。当政府的住房政策有利于居民 得到住宅时，住宅需求就会增长：当政府住房政策紧缩时，住宅需求就会下降。比 如，政府