【房地产开发投资影响因素数据分析13000字（论文）】

房地产开发投资影响因素数据分析摘要本文主要分析2011年-2019年我国各个省份的房地产开发投资完成额情况以及房地产开发投资的影响因素的研究。主要搜集了2011年-2019年的房地产开发投资完成额、房地产开发企业竣工率、房地产开发企业总个数等数据，以及各个房型的平均销售面积，分别从这些方面进行描述性统计分析、参数检验、相关性分析、回归分析，从而了解到哪些因素会影响房地产开发投资的完成额，哪些因素与房地产开发投资完成额之间具有线性关系。再而结合当前房地产市场的发展趋势进行总体分析。本文的数据来源主要是历年来国家统计局所统计出来的分省年度数据，所用的分析工具为SPSS，SPSS主要进行分析过程，数据可视化部分则用Excel完成。关键词：两配对样本T检验；SPSS；趋势检验目录TOC\o"1-3"\h\u71521绪论 绪论研究的背景房地产业是我国经济发展的一个重要组成部分，房地产企业开发投资更是会影响到我国的房地产业与房地产市场。众所周知，房地产在各个领域商业经济发展、各个企业的稳步发展、以及现代社会中家庭的稳固都起着很重要的作用，房地产不仅是为我们的日常生活提供基础条件，更是可以在投资方面为我国的经济发展进一步的得到提升[1]。房地产产业是当前我国城市化进程中不可或缺的一个产业，对房地产的投资变化映射着一个城市人口、规模、经济人口，规模，经济发展的变迁。我国当前城市房地产产业的发展主要是建立在城市化的基础上，房地产业的发展规模很大程度上取决于政策导向，城市人口数量、工业聚集等因素[2]。改革开放以来，我国国民经济总体呈现高速增长的发展态势，城市经济和房地产市场得到了长足发展。现如今许多居民以及企业都十分注重房地产开发投资，许多居民有时候不仅仅只有一套房子，他们往往还会拥有房屋房产或是店铺房产进行一个个人的房地产投资，而房地产企业对于房地产的开发投资也是在不断的改进与优化。研究现状1.2.1国内现状在近几年的研究中，我国目前对房地产开发投资与经济增长之间关系的研究有：沈悦和刘洪玉通过对我国1986-2002年房地产开发投资和国内生产总值数据进行Granger因果检验、广义脉冲响应与方差分解，认为GDP对房地产开发投资有着显著的单向作用[3]。随着经济改革，我国房地产业发展迅速。房地产业的发展在拉动经济增长中发挥了非常重要的作用。近几年来，房地产开发投资规模不断扩大，房地产开发投资占很重要的地位。然而近些年房地产开发投资的发展也并非是没有坎坷，随着可利用资源的逐渐减少，成本的逐渐提升，房地产开发企业的压力更是逐渐增大，当前，为遏制中国房地产过热，政府设定了住房和非投机的基调，同时出台了购买限制/限制/首付比例增加/贷款增加等政策[4]。结果，大多数市场进入稳定区域，曾经上升和过热的区域开始急剧下降。1.2.2国外现状与国内房地产市场不同，外国房地产投资表现出较强的地域性。购买海外房屋的主要目的是维持和提高资产的价值，并且购房的目的例如房屋，教育和房屋也在急速发展。现在，欧美发达国家的城市化基本上完成了，人口增长很慢，经济增长缓慢，法律制度相对健全；它们的经济实体与资本市场密切相关，因此国外研究人员正在研究房地产周期波动理论和房地产泡沫理论[5]。国外房地产研究大多是实证研究，最常用的理论是现代资产组合理论（MPT）。该理论主要着重于房地产开发投资与其他投资的相关度的研究，经过欧美国家学者与专家的实证研究，得出的结论是：房地产的收益大于物价上涨率，并且，房地产投资作为一种投资方式与其他投资的相关度很小[6]。研究的意义研究房地产开发投资的影响因素，可以初步的了解哪些因素的产生对于开发投资的发展是有意义的，哪些因素的出现是会影响到房地产开发投资的，更是有利于提升企业项目投资分析的决策，有利于科学制定企业投资决策机制，有利于加强房地产企业和行业制度化建设。研究的目标与内容研究的目标主要是由分析得出的结论来详细反映出当前我国总体以及各个地区的房地产开发投资所面临的问题以及将来发展房地产开发投资方面需要怎样的措施。研究内容主要分为四个方面：（1）研究2011年-2019年这九年间全国房地产开发投资完成额的基本情况，分析房地产开发投资发展是否均衡，以及商品房、住宅、办公楼、商业营业用房这四种房屋类型的投资占比谁更多。（2）进行九年的数据对比，分析房地产开发投资完成额与哪些因素有关。（3）建立相关的回归模型，进一步分析控制哪些因素的发展可以对于房地产开发投资增长有益。（4）通过结论推断出相关的投资对策，如何做才能有利于使房地产开发投资对于我国的经济状况起到提升的作用。

2相关概念界定及统计分析工具2.1房地产开发投资概念房地产开发投资，是指与房地产开发公司，商品住宅建设公司，其他房地产开发公司以及在一定时期内实际开发房地产或从事经营活动的其他公司有关的实体的综合开发。统一建设，拆除和重建房屋，车间，仓库，饭店，旅馆，度假村，办公楼，办公楼和其他建筑物，以及辅助服务设施，土地开发项目（道路，供水，排水和其他基础设施）供电，供暖，电信和站点平整，包括结构项目）已完成投资。它不包括已完成的纯土地交易活动的数量。2.2影响因素2.2.1企业与建筑业竣工面积的含义和区别竣工面积是该期间可用建筑物的建筑面积。房屋的装修必须按照设计中规定的内容完成，并通过检查并符合使用条件。土木工程建设通常由土木工程，供水，供热，电力和卫生项目完成，并且必须满足交付和使用要求[7]。施工单位在对完工面积进行计数之前，必须经过审批。通常，只有在房屋的建造以及房屋的起居室，手术室，烟囱和其他建筑项目已经完成之后，才算完成房屋的面积，才需要完成房屋的建造。住房包括私人建筑物，工业建筑物，公共设施，建筑物等。房地产专注于私人建筑，即商业房屋，房屋的建筑面积大于房地产建筑面积。2.2.2四种房型含义房屋类型主要分为商品房、住宅、办公楼、商业营业用房这四种类型。商品房是指不动产开发管理公司（个人、外国公司）取得政府机关的租赁40、50或70年，在相关政府部门的批准下进行开发，卖出或者是租赁。包括住宅，商业用房和其他建筑物。住宅是专门用于居住的房屋，例如别墅，公寓，宿舍，员工家庭的宿舍，单身人士的宿舍或学生的宿舍。但是，它不包括用于防空的无人居住房屋的地下室，也不包括托儿所，病房，疗养院和酒店等私人住宅[8]。办公楼是指政府机关，公司，事业单位行政人员，业务工程师等所使用的营业场所，现代办公楼正朝着一体化的方向发展。商业营业用房设施不仅包括零售业，还包括用于娱乐，餐饮和旅游业的房地产，有利可图的展览厅，体育馆，浴室以及诸如银行和证券之类的商业建筑，实物所在的商业和交易地点。3统计分析过程设计3.1调查分析对象的概况具体的调查对象是我国各个地区省份的房地产开发投资的情况，每一年的房地产市场都是有所变化的，近些年（2011年-2019年）国家房地产市场在各项政策的稳固下稳定增长的阶段，但同时也出现了房地产过热势头得到暂时的限制，随着新的房地产市场的趋势，国家也随即提出了“涨高首付比例”、“提高贷款利率”、“限购”、“限贷”等政策。在1998年之前，城市住房通常是国家分配的公共住房，但是大多数住房是根据个人职业和社会贡献来分配的，并且是完全免费的。此后，出现了廉租房，无法归类为公房的居民可以租房，房租非常低。在此期间，这些房屋通常由单位和政府机构实施，但由于缺乏资金，房屋质量根本不高[9]。自1998年以来，中国已停止住房分配，并开始通过住房分配货币化。之后，随着住房物流系统的废止和抵押政策的实施，房地产投资步入平稳快速发展的时代，房地产产业是经济的基础产业之一。随着房地产市场的出现，中国的房地产产业正式起步。由于这一时期房地产市场的严重不足，房地产开发者获得相当大的利益，为房地产的进一步发展奠定了经济基础。现在中国的房地产产业越来越完美成熟，如今房地产市场已经成长为国民经济的支柱产业。3.2指标体系的设计如今，居民在改善环境住宅的同时，更加关注房屋购买的核心质量和升值空间。而正是因为居民对于住房条件的变化，使房地产企业有了更大的挑战和更严格的需求，不仅应该仔细组织项目开发的每个过程，而且应该对房地产开发的每个过程进行专门化。所以在分析的过程中，选取的二级指标体系分别为：人口居民、居住环境、建筑业、房地产企业四个体系，在其以下的二级指标分别为：人口居民分为：各地区GDP、各地区年末常住人口，居住环境分为商品房、住宅、商业营业用房、办公楼等相关数据以及城市绿地面积，建筑业分为：建筑业总产值、建筑业房屋施工面积、建筑业房屋竣工面积，房地产企业体系分为：房地产企业竣工率、房地产企业个数、房地产企业商品房销售收入、房地产开发企业利润。指标体系图如下：图3-1指标体系图3.3统计年鉴数据来源、选取3.3.1数据来源数据来源网站为国家统计局，选择的数据均为分省年度数据。所收集的数据类型有：中国各个地区2011年-2019年这九年间的房地产开发投资完成额、商品房平均销售价格、住宅房平均销售价格、办公楼平均销售价格、商业营业用房平均销售价格、以及商品房、住宅、办公楼、商业营业用房的销售面积、建筑业总产值、建筑业施工面积、建筑业竣工面积、房地产施工面积、房地产竣工面积、房地产竣工率、房地产开发企业利润、房地产开发企业负债、开发企业的总个数、各地区GDP、各地区年末常住人口数、各地区城市绿地面积、房地产开发企业商品房销售收入。编辑相关的变量视图和数据视图进行数据的选取，研究对象为我国的各个省份地区，并把各省份分别分为四个地区：东部地区，中部地区，西部地区，东北地区。分析各个省份的情况，再由此分析我国中、东、西、东北各个地区的总体发展趋势。4房地产开发投资影响因素结果分析4.1统计分析方法（一）首先通过比较基础的描述性统计分析简单查看一下房地产开发投资完成额的基本情况。（1）频数分析：分析2011年-2019年各地区房地产开发投资发展是否均衡。（2）描述分析：研究房地产开发投资的主要房屋种类以及各种类占比。（3）相关的数据可视化图表：对比各地区2015年-2019年五年内的房地产开发投资完成额增长情况以及东部、中部、西部、东北部的房地产开发投资完成额情况。由图观察2011年-2019年这九年间的房地产企业个数变化趋势，以及各个省份的竣工率的变化。（二）运用参数检验分析选取的因素之间是否有差异性。（1）两独立样本T检验：调查房地产开发企业的个数与我国东西部地区之间的关系。（2）两配对样本T检验：研究2014年与2015年这两年的房地产企业负债之间是否有差异性。（3）方差分析：通过方差分析进行相关的差异性分析，主要是通过方差分析研究2011年——2019年建筑业总产值与区域之间是否有差异性。（4）方差分析趋势检验：随后由建筑业总产值与区域之间的方差分析做进一步的建筑业总产值总体上是否会随着不同区域的各地区GDP呈现趋势性变化。（三）选取几个因素判断他们与房地产开发投资之间是否有相关性，主要分为三种相关性分析的方法。（1）运用绘制散点图的方法分析房地产开发投资完成额和建筑业总产值之间的相关性（2）运用双变量相关性分析判断房地产开发投资完成额与各地区城市绿地面积的相关性（3）运用双变量相关性分析判断房地产开发投资完成额与各地区年末常住人口的相关性（4）运用偏相关性分析研究房地产开发投资完成额与各地区房地产开发企业利润在各地区房地产开发企业负债的控制下的相关性分析。（四）最后是构建回归模型，主要分为一元线性回归模型和多元线性回归模型：（1）建筑业总产值与房地产开发投资完成额的一元线性回归模型（2）城市绿地面积与房地产开发投资完成额的一元线性回归模型（3）房地产开发企业利润、房地产企业竣工率、房地产开发企业商品房销售收入这三个因素与房地产开发投资完成额之间的多元线性回归模型。4.2统计分析过程4.2.1描述性统计分析（一）频数分析查看2011-2019各地区房地产开发投资发展是否均衡，描述统计中选择频数分析，将房地产开发投资完成额选入变量，且在统计中勾选平均值、中位数、最小值、最大值、峰度、偏度。结果如下：表SEQ表\*ARABIC1房地产开发投资完成额频数分析统计房地产开发投资完成额个案数有效31缺失9平均值3137.8681中位数2659.94偏度1.076偏度标准误差0.421峰度0.909峰度标准误差0.821最小值48.41最大值9497.45从表1中可以看到2011年-2019年的房地产开发投资完成额最大值与最小值差距过大，表明各地区的房地产开发投资的发展并不均衡，可以看到偏度>0,峰度>0，所以说明数据相比正态分布更为陡峭，再一次表明各个地区的房地产开发投资发展不平衡。现阶段的房地产开发市场发展参差不齐，说明这也是当今各个房地产开发企业投资计划中需要面临的问题，各个地区的经济发展不一，所以作为投资对象所得到的成效也不一，从而导致企业对于投资地区的对象还需进一步的考量。（二）描述分析研究2011年-2019年房地产开发投资的主要房屋种类以及各种类的占比，描述统计中选择描述，将商品房、住宅、办公楼、商业营业用房这四种的销售面积选入变量，并勾选平均值、标准差、最大值、最小值，结果如下：图4-1商品房与住宅房的销售面积比较图4-2办公楼和商业营业用房的销售面积比较商品房和住宅都是居民居住的房屋种类，由图4-1散点图可知，住宅销售面积的最大值和平均值都低于商品房销售面积，说明当今市场对于商品房房屋类型的投资要明显要高于住宅房屋类型的投资，办公楼和商业营业用房都是属于从事商业类的房屋种类，由图4-2散点图可知，商业营业用房销售面积的最大值和平均值都高于办公楼销售面积，所以可知商业营业用房的投资要高于办公楼的投资。商品房与住宅房相比实用性更大且在当前市面上交易是最广的，商业营业用房与办公楼相比涵盖的使用领域以及居民的需求量更高[10]，所以在房屋类型上看商品房与商业营业用房的投资较多。（三）相关的数据可视化图表对比各地区2015年-2019年五年内的房地产开发投资完成额增长情况以及东部、中部、西部、东北地区的房地产开发投资完成额的情况。图4-32015年-2019年各省份房地产开发投资完成额情况由图4-3可以看出，2015-2019这五年内各个省份和城市的房地产开发投资完成额没有很大的波动，总体呈上升趋势，且每个省份地区的上升趋势是相类似的。每一年各省份的房地产开发投资额都是以前一年的趋势进行上升。图4-42015年——2019年我国各区域房地产开发投资完成额情况由图4-4东部地区五年内均是房地产开发投资完成额最高的地区，但是在2015年西部地区和东北地区的房地产开发投资完成额是要比2016年-2018年这三年的高的，推测有可能2016年之后随着经济的发展，企业对于西部地区和东北部地区的开发投资所得成效不是很好，所以导致之后的几年对西部地区和东北部地区的开发投资减少。图4-52011年-2019年全国竣工率由图4-5可看出2011年-2019年全国房地产开发企业竣工率在逐年下降，竣工率是指一定时期内房屋竣工面积占同期房屋施工面积的比率。从较低的竣工率反映出当前房地产公司缺乏完成该项目的意愿，以及对市场前景持观望态度，减慢了建筑和完工的速度，并避免了可能的不利条件[11]。有未来房地产市场的不确定性。图4-62011年-2019年全国房地产开发企业总个数由图4-6可看出，2011年-2014年以及2015年-2019年房地产开发企业总数是持续上升的，但是2014年-2015年房地产开发企业大量的出现倒闭的现象，据有关资料显示2015年一二线城市房价持续下滑，并且有关专家把2015年称之为“房企倒闭年”，且2015年我国股市经历了股灾，中国股市经过两次十分严重的下跌周期，且本次股灾对我国的社会稳定和经济平稳运行产生了许多不理的影响，由此可推断出2015年由于股灾造成的影响，我国房地产开发投资市场也遭受了一定的不良影响[12]。4.2.2参数检验（一）两独立样本T检验调查2011年-2019年房地产开发企业的个数与我国东西部地区之间的关系，选择独立样本T检验，将房地产开发企业个数选入检验变量，将区域选入分组变量，将东部地区编辑为1组和西部地区编辑为3组，结果如下：表SEQ表\*ARABIC2东西部房地产开发企业个数总统计组统计区域个案数平均值标准差标准误差平均值房地产开发企业个数东部地区104142.0662403.75352760.13361西部地区121897.71421164.96673336.29693表SEQ表\*ARABIC3东西部地区与房地产企业个数两独立样本T检验 由表2总统计可知，东部地区的平均值要明显高于西部地区的平均值，由表3两独立样本T检验可知，Sig值为0.002<0.05，方差不齐，两者之间有差异。T检验的概率P值为0.019<0.05，说明房地产开发企业的个数与我国东西部地区有显著性差异，且东部地区的企业相对较多。由图4-4各个地区的房地产开发投资额发展情况得知，东部地区的房地产开发投资完成额是最高的，且经过数据对比东部企业的数量也相对较多，从而可以看出房地产投资完成额的高低同时也影响着这个地区的房地产开发企业个数的多少。（二）两配对样本T检验研究2014年与2015年这两年的房地产企业负债之间是否有差异性，由图4-6可知在2015年时，我国各个地区的房地产开发企业大量倒闭，所以选取2015年以及前一年的数据较有代表性，将2014年与2015年的房地产企业负债数据选入配对变量。表SEQ表\*ARABIC42014年与2015年房地产企业负债两配对样本T检验由表4可以看出，2014年与2015年房地产企业负债数的平均值有较大差异，2015年的房地产企业负债数高于2014年的房地产企业负债数，T检验统计量观测值对应的双尾概率P值为0<0.05，意味着2014年和2015年的房地产负债数具有显著性差异，且2015年的确受到了当年“股灾”的影响，企业大量的倒闭，导致存活的开发企业负债上升。（三）方差分析研究建筑业总产值与区域之间是否有差异性，将建筑业总产值选入因变量列表，区域选入因子，结果如下：表SEQ表\*ARABIC5建筑业总产值与区域的方差齐性检验表SEQ表\*ARABIC6建筑业总产值与区域的方差分析输出结果由表5可知，方差齐性检验的显著性为0.079>0.05，说明方差是齐的，可以使用单因素方差分析法。由表6的方差分析输出结果可知，通过F检验可以看到，显著性为0.021<0.05,说明建筑业总产值与区域之间存在差异性。如果假定不同地区的差异主要表现在各地区GDP方面，那么进一步分析不同地区建筑业总产值总体上是否会随着各地区GDP的变化呈现出某种趋势性的变化规律，进而为企业细分提供依据。表SEQ表\*ARABIC7各地区GDP趋势检验结果由表7可知，未加权和加权的P值分别为：0.015<0.05、0.001<0.05，P值均小于0.05，说明线性趋势是显著的，有统计学意义，说明不同地区的建筑业总产值总体上会随着各地区GDP呈现趋势性的变化。4.2.3相关性分析（一）绘制重叠散点图：分析房地产开发投资完成额和建筑业总产值之间的关系，绘制两者之间的重叠散点图，散点图如下：图4-7房地产开发投资完成额与建筑业总产值的散点图由图4-7可知，散点图呈现出了较强线性相关的效果，说明建筑业总产值与房地产开发投资之间具有较强相关性，且呈正相关关系。建筑业总产值可以较为确切的反映企业贡献的大小，劳动生产率的高低，可以全面的考核企业经营的经济效果，可见建筑业总产值对于房地产企业来说是一个很重要的评价指标，房地产企业在进行房地产开发投资的过程中，应当观察我国各个领域的建筑业总产值情况，以便于确定正确的投资方向[13]。（二）双变量相关分析：（1）分析房地产开发投资完成额与各地区城市绿地面积的相关性，将房地产开发投资完成额和各地区城市绿地面积选入变量。表SEQ表\*ARABIC8房地产开发投资完成额与各地区城市绿地面积双变量相关性分析由表8可知，皮尔逊相关系数为0.863>0，且显著性为0.000<0.05，可以看出各地区房地产开发投资完成额与各地区城市绿的面积之间具有相关性，且呈正相关。城市绿地面积指庭园和绿化所需的各种绿地面积。包括公共绿地、居住区绿地、单位附属绿地、防护绿地、生产绿地、道路绿地和风景林地面积。城市绿地面积是衡量城市规划的重要指标，且城市规划与房地产的投资是密不可分的，城市绿地面积与房地产开发投资完成额具有一定的相关关系，所以企业在开发投资的时候应当关注城市绿地面积这一指标[14]。（2）推测2015年由于房企大量的倒闭，有可能会导致一定的人群失业，年末常住人口会相应的减少，研究2015年房地产开发投资完成额与各地区年末常住人口数是否有相关性，将2015年房地产开发投资完成额和2015年各地区年末常住人口数选入变量。表SEQ表\*ARABIC915年投资完成额与年末常住人口相关性由表9输出结果可知，2015年数据的皮尔逊相关系数为0.786>0，且显著性系数为0.000<0.05，可以看出房地产开发投资完成额与各地区年末常住人口数具有相关性。年末常住人口是表现当地省份城市以及区域人口流动性的一个重要指标，人口流动性大的区域常常会影响当地区域的各项指标，年末常住人口=现有常住人口+暂时外出人口[15]。由结论可知各地区年末常住人口与房地产开发投资完成额之间具有相关性，企业在开发投资地区的选取时，应当进行各个区域之间年末常住人口之间的对比，从而取得更为正确的投资方案。（三）偏相关性分析研究房地产开发投资与各地区房地产开发企业利润在各地区房地产开发企业负债的控制下的相关性分析，将房地产开发投资和与各地区房地产开发企业利润选入变量，将各地区房地产开发企业负债选入控制变量。表SEQ表\*ARABIC10完成额与企业利润受企业负债控制的偏相关性由表10输出结果可知，在不控制变量时，房地产开发投资完成额和各地区房地产开发企业利润之间的相关性为0.951，显著性为0.000<0.05，正相关。同时也可以看到房地产开发企业利润和房地产开发企业负债的相关性为0.933，显著性也,为0.000<0.05，正相关。但当控制房地产开发企业负债的影响时，房地产开发企业完成额和房地产开发企业利润之间的相关性为0.740，显著性为0<0.05,拒绝原假设。认为显著正相关。所以得出结论，当控制房地产开发企业负债不变的前提下，房地产开发投资完成额和房地产开发投资利润存在显著的正相关关系。房地产开发企业利润是指企业在一定时期内开发经营活动所取得的纯收益，它是衡量企业经济效益高低的一项重要指标[10]，房地产开发企业负债是房地产所有权益以外的借款资金。由结论可知，房地产开发投资完成额在房地产开发企业负债的控制下与房地产开发利润之间具有显著的正相关关系。那么企业应该在投资过程中尽量的控制企业的负债并且有意识的加强企业的利润，在制定投资方案时要较为考虑加强企业利润的方式以及因素。4.2.4构建回归模型（一）一元线性回归模型（1）构建建筑业总产值与房地产开发投资完成额的线性回归模型，对数据进行构建模型，将房地产开发投资完成额选入因变量，建筑业总产值选入自变量。表SEQ表\*ARABIC11投资完成额与建筑业总产值的模型拟合度表SEQ表\*ARABIC12投资完成额与建筑业总产值方差表表SEQ表\*ARABIC13投资完成额与建筑业总产值系数表图4-8投资完成额与建筑业总产值输出残差图由图4-8的输出的残差图可以看出，残差的分布没有呈现出明显的规律性，说明建筑业总产值与房地产开发投资完成额之间不存在自相关等情况。由表11输出结果可知，R=0.853，说明建筑业总产值和开发投资完成额呈高度正相关关系，R方=0.728，模型效果可以接受。由表12和表13可知，显著性为0.000<0.01，即认为模型在0.01显著性水平下，由自变量建筑业总产值和因变量开发投资完成额建立起来的线性关系具有极其显著的统计学意义，且线性回归模型为Y=0.357X+1012.474通过数据的收集可知2019年全年我国建筑业总产值为248446亿元，由此可以预测：假设2020年各个建筑业的总产值达到300000亿元，且在其他因素都稳定的情况下，2020年的房地产开发投资完成额为：Y=0.357*300000+1012.474=108112.474也就是说，在2020年建筑业总产值为300000亿的情况下时，房地产开发投资完成额预计可达到108112.474亿元。构建城市绿地面积与房地产开发投资完成额的线性回归模型，对数据进行构建模型，将房地产开发投资完成额选入因变量，城市绿地面积选入自变量。表SEQ表\*ARABIC14投资完成额与城市绿地面积模型拟合度表SEQ表\*ARABIC15投资完成额与城市绿地面积方差表表SEQ表\*ARABIC16投资完成额与城市绿地面积系数表图4-9投资完成额与城市绿地面积输出残差图由图4-9输出的残差图可以看出，图残差的分布没有呈现出明显的规律性，说明城市绿地面积与房地产开发投资完成额之间不存在自相关等情况。由表14输出结果可知，R=0.863，R方=0.744，说明城市绿地面积与房地产开发投资完成额呈高度正相关关系，且模型效果较好，由表15和表16可知，显著性为0.000<0.01，即认为模型在0.01显著性水平下，由自变量城市绿地面积和因变量开发投资完成额建立起来的线性关系具有极其显著的统计学意义。线性模型为：Y=235.811X+1097.345通过数据的收集可知2019年城市绿地面积最多的地区为广东省，且城市绿地面积的值为50.24万公顷，由此可以预测：假设2020年广东省的城市绿地面积达到55万公顷，且在其他因素都稳定的情况下，2020年广东省的房地产开发投资完成额为：Y=235.811*55+1097.345=14066.95也就是说，在2020年广东省的城市绿的面积达到55万公顷的情况下时，2020年广东的房地产开发投资完成额预计可达到14066.95亿元。（二）多元线性回归构建房地产开发企业竣工率、房地产开发企业利润、房地产开发企业商品房销售收入与房地产开发投资完成额之间的多元线性回归模型。对三组数据进行构建，将房地产开发投资完成额选入因变量，将房地产开发企业竣工率、房地产开发企业利润、房地产开发企业商品房销售收入选入自变量。图4-10投资完成额与利润、竣工率、商品房销售收入的标准化残差正态P-P图由图4-10可以看出：残差效果较好，所有的点大致都在一条线上，可认为残差符合正态分布的要求。表SEQ表\*ARABIC17完成额与利润、竣工率、商品房销售收入方差表由结果可得F=124.619，P=0.000<0.01，因此拒绝原假设，认为回归模型通过了置信水平为0.05的F检验，即所拟合的方程具有统计学意义。表SEQ表\*ARABIC18完成额与利润、竣工率、商品房销售收入模型拟合度表SEQ表\*ARABIC19完成额与利润、竣工率、商品房销售收入系数表由表18可以看出，R=0.966，调整后的R方为0.925，即总体自变量对因变量的解释程度达到92.5%，拟合效果较好，说明该模型较为稳定，F=1.742，本研究中的观测值具有相互独立性。由系数图可得结果，本研究纳入的自变量中，房地产企业竣工率、房地产企业商品房销售收入的P值具有统计学意义，即房地产企业竣工率和房地产企业商品房销售收入是影响房地产开发投资完成额的主要因素。且线性回归模型为：Y=-85.370X1+1.549X2+2061.601由收集数据可知，2019年东部地区的平均房地产企业竣工率为12.5%，平均房地产开发企业商品房销售收入为5926.73亿元，由此可以预测：假设2020年东部地区的竣工率上升至13%，且房地产开发企业商品房销售收入上升为6000亿元，且在其他因素都稳定的情况下，2020年我国东部地区的房地产开发投资完成额为：Y=-85.370*13%+1.549*6000+2061.601=11344.50295对策5.1政策性建议及相关对策经过分析，近九年开发投资完成额最高的省份为江苏省和广东省，这两个省份对于全国的房地产开发投资都会起着促进的作用，应当稳定发展这两个省份的开发投资，而且近九年来辽宁省、北京市、上海市的房地产开发投资额一直比较高，2016年-2019年辽宁省的开发投资完成额低于平均值，2018年-2019年北京市的开发投资完成额低于平均值，2019年上海市的开发投资完成额低于平均值，应加强辽宁省、北京市、上海市的开发投资完成额，可以对全国的开发投资起到一定的积极影响。东部地区是迄今为止房地产开发投资完成额最高的地区，保持持续性的东部地区的开发投资会对全国整体的房地产开发投资完成额起到一个有效的推进作用，2016年-2018年这三年的西部地区和东北部地区的房地产开发投资完成额要低于2015年的房地产开发投资完成额的，应当适当减少西部地区和东北部地区的投资数额，将它们更多的分配到东部地区的区域，能够有效的提升整体的房地产开发投资完成额。5.2市场需求建议及相关对策经过分析，当今市场在居民居住方面的开发投资主要分为商品房和住宅两个类型，且市场对于商品房的开发投资高于住宅的开发投资，商品房作为现在大部分居民居住、买卖交易的一种房屋类型，对当今的居民来说需求量比住宅房的高，且房地产开发企业商品房销售收入与房地产开发投资完成额呈线性正相关，所以加大商品房地产投资，也就增加了房地产开发企业商品房地产销售收入，从而加强房地产开发投资的进展。在商业类房屋开发投资的种类主要分为办公楼与商业营业用房，近九年来的数据对比，商业营业类房屋的销售面积都是高于办公楼的销售面积，在此后应更要着重于商业营业用房的投资。5.3其他方面的建议及采取的对策经过分析，各地区城市绿地面积与房地产开发投资完成额具有相关性，且各地区的城市绿地面积与房地产开发投资呈正相关的线性模型。现如今，绿地面积不仅仅在居住环境方面让居民感觉到舒适，还伴随着居民的日常生活的各个方面，居住区域、办公区域、休闲区域等人口流动区域都是与我们密切相关的，可见绿化对于房地产开发方面来说也是十分重要的一个环节，想要促进房地产开发投资必要的一个因素就是加强房地产绿化工程的实施。建筑业总产值也是促进房地产开发投资的一个重要因素，经过分析，建筑业总产值与区域之间存在显著差异性，且经过趋势检验可知，建筑业总产值总体上还会随着各地区GDP呈现趋势性的变化，所以建筑业总产值是受各地区GDP影响的，在人口居民层面，各地区GDP影响着建筑业总产值，同样也会对房地产开发投资完成额有一定的影响。建筑业总产值与房地产开发投资具有相关性且呈正相关线性关系，增加建筑业的总产值对于增加房地产开发投资起到重要的作用。房地产开发企业竣工率和房地产开发企业商品房销售收入与房地产开发投资呈正相关线性关系，近九年来竣工率都是呈下降的趋势，房地产开发企业应增加房地产开发投资利润以此相应的提高房地产开发企业竣工率，而增大开发投资利润主要是房屋建筑是否符合人们的需求、且房屋是否可以带动所住或所使用的的人民的经济发展，如果满足这两个条件则可以提高房地产开发企业的利润。在增加房地产开发规模的同时提高竣工率，可以对房地产开发企业的利润有一定的帮助。近九年来竣工率都是呈下降的趋势，房地产开发企业应提高房地产开发企业的竣工率以此相应的加大房地产开发企业利润，这也对房地产开发投资具有一定的上升作用。房地产开发企业商品房销售收入也是衡量房地产开发投资收益的一项重要指标，主要是针对于商品房来说，近九年来商品房的销售面积一直居于前列，当今社会居民大多数会进行商品房的市场交易，这也同时提高了房地产开发企业商品房的销售收入，并且在一定程度上也增强了房地产开发投资完成额。房地产开发企业负债指房地产企业所有者权益以外的各种借入资金。不动产企业的负债多寡是由其开发、生产、经营的必要性和资本金的充足度决定的。不动产企业的资本金如果不能满足开发、生产、经营的所有资金需求，就不需要负债，且房地产开发投资完成额在房地产开发企业负债的控制下与房地产开发企业利润之间存在显著相关性，因此，企业可以通过某种方式管理开发、生产、经营所需的资金，保证房地产开发企业的收益获得一定的增长，达到提高房地产开发投资完成额的目的。房地产开发企业个数与区域之间存在差异性，且2015年的“股灾”影响下，我国各个地区的房地产开发企业个数出现了大量的倒闭情况，由分析可知，东部地区的开发企业个数相对于西部地区来说较多，所以在房地产开发企业的发展呢趋势上，东部地区应当增加房地产公司的数量，并不断推进房地产开发投资的完成。6总结与展望6.1总结在本次研究中，使用了SPSS进行数据分析，SPSS主要是运用于大部分的分析内容，Ex