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空置商品房與待售商品房聯系與區別

有關空置商品房的問題一直是房地產市場研究的熱點問題，從房地產統計角度講，空置商品房是指商品房屋竣工驗收并達到可交付使用的條件，經初始登記后在一定時期內，尚未出售或出租的房屋。2009年之前，國家統計局曾長期全國商品房空置面積，2010年8月初，國家統計局首次將商品房空置面積改稱“待售面積”，國家統計局新聞發言人盛來運曾對此表示，待售主要是指商品房在開發企業建成后處于滯銷或出租狀態，而空置除了反映待售狀態外，還包括已出售但處于閑置、無人使用狀態的商品房。由此可見，待售商品房是空置商品房的“子集”，其數據易于準確統計，充分反映房地產市場供需情況，是研究房地產市場狀況的重要參考數據。

商品住宅待售面積的影響因素分析

鑒于指標的可量化程度，參考國內相關問題的研究成果，筆者主要從宏觀經濟因素、房地產供給因素、市場需求因素3個方面選取8個度量指標［2－5］，以沈陽市2001年至2010年相關數據為分析樣本，所選指標及其量化數值如表1、表2所示。沈陽市歷年商品住宅待售面積如表3所示。

灰色關聯分析方法

事物、因素之間關聯性的“量度”即為關聯度。設有指標X0受到m個因素X1，X2，…，Xm的影響，時間跨度為n，定義時間序列數據:x0:x0(1)，x0(2)，…，x0(n);x1:x1(1)，x1(2)，…，x1(n);x2:x2(1)，x2(2)，…，x2(n);…;xm:xm(1)，xm(2)，…，xm(n)。其中，固定指標X0，分析因素Xi(i=1，2…，m)與它的相關程度，定義X0為參考序列，Xi(i=1，2，…，m)為比較序列，則因素Xi與指標X0的關聯度Γi定義為［7］Γi=1nΣni=1Li(t)(1)式中:Li為因素Xi對指標X0在t時刻的關聯系數。Li(t)=Δmin+ρ•ΔmaxΔi(t)+ρ•Δmax(t=1，2，…，n)(2)其中:Δi(t)=|x0(t)－xi(t)|;Δmin=minimint|x0(t)－xi(t)|;Δmax=maximaxt|x0(t)－xi(t)|，0＜ρ＜1，為分辨系數，根據關聯度的定義可以證明，ρ越大，對應關聯值將越大。通常情況下，取ρ=0.5。對于不同的因素，其單位往往不同，不能直接相比用來量化關聯度，因此涉及到對不同量綱數據的無量綱化處理［8］。對應不同類型的數據，主要有兩種去量綱化方法:(1)初值化x''''i(t)=xi(t)xi(1)(3)初值化通常用于時間序列數據或經濟序列數據。筆者對數據的去量綱化采取這種方式。(2)均值化x''''i(t)=xi(t)xi，xi=1nΣni=1xi(t)(4)式中:t為不同的觀察期，均值化常用于抽樣序列數據。

計算結果

依靠EXCEL，對表2、表3中的數據做無量綱化處理、計算得出比較數列對參考數列的灰色關聯系數和灰色關聯度，如表4、表5所示。由上面的計算結果可以得到灰色關聯度由大到小的排序:X6＞X8＞X5＞X1＞X7＞X2＞X3＞X4。由此可知，影響沈陽市待售商品住宅面積的諸多因素中，按關聯程度大小排序:居民人均儲蓄存款，城鎮居民人均住宅面積，城鎮居民家庭人均可支配收入，地區生產總值，城鎮人口數量，商品住宅價格指數，商品住宅竣工面積，商品住宅開發投資額。

(1)市場需求因素是影響沈陽市商品住宅待售面積的主要因素。居民儲蓄存款是各類家庭可以用于房地產購置或租用的資金額度，決定市場購買力。從房價收入比衡量，目前商品房對于廣大家庭而言是奢侈品，存款的增長可以提高家庭的購買力，增加商品住宅的市場有效需求，使城市家庭改善性購房需求及固定資產投資需求不斷提高，促進了待售商品住宅的市場消化。同時需要注意的是，儲蓄與消費又是相互矛盾的，存款增加促使對房地產的需求增長，但“持幣待購”會使待售面積增大。所以刺激消費，引導居民將潛在需求轉變為有效需求，對于降低商品房待售面積至關重要。城鎮居民人均住宅面積反應購房者的居住需求，城鎮居民家庭人均可支配收入代表購房者的支付能力，兩者結合構成商品住宅的有效需求，提高居民收入水平是降低商品住宅待售面積的重要手段。(2)宏觀經濟因素和房地產供給因素是影響沈陽市商品住宅待售面積的次要因素。地區生產總值反應了地方經濟發展的總體水平，是影響房地產業發展的“大環境”。房地產供給因素反應了商品住宅供應量，要堅持“按需供給”，合理控制開發數量，防止投資過熱;保證“合理定價”，使房價水平控制在居民消費能力可及的范圍內，以此降低商品住宅待售面積，保證房地產市場健康平穩發展。(3)沈陽房地產市場是“需求主導型”市場。居民改善自住條件及新增城市家庭是商品住宅的主要消費群體，市場需求因素對沈陽商品住宅待售面積的影響強于宏觀經濟及房地產供給因素，反應了沈陽商品住宅“剛性需求”的旺盛，也揭示了近年來沈陽房地產市場良好發展勢頭的內在特點。

本文作者：張巧紅張曉慶工作單位：長治學院數學系