陈霖+陈坤
【摘 要】灰色关联度分析法应用十分广泛，本文采用该方法对某市房价变动的影响因素进行定性定量研究，得出了影响该市房价变动的最主要因素，并在分析的基础上给出了一些调控房价的建议，为相关部门提供参考。
【关键词】灰色关联度；计算方法；房价影响因素
中图分类号： P429 文献标识码： A 文章编号： 2095-2457（2017）32-0080-002
【Abstract】The gray relational analysis is widely used. This paper uses qualitative and quantitative research on the influencing factors of housing price changes in a city， and draws the main factors that affect the housing price changes in the city. Based on the analysis， Some regulation of price recommendations for the relevant departments to provide a reference.
【Key words】Gray relational degree； Calculation method； House price influencing factors
1 灰色关联度的定义及应用
关联度表征两个事物之间的联系程度[1]。灰色关联度分析是一种通过函数方程求解结果的相近性来判断两个事物之间联系程度的方法，当关联度的值与1越靠近时，两个事物之间的相关性就越好[2]。目前，在对任意两个事物的灰色系统进行研究时，一般会先找出这两个事物之间的关联性，然后通过灰色关联度计算方法计算两个事物之间的关联度，最后定性判断这两个事物之间的关联性大小[3]。关联度分析的方法在目前的各个学科领域应用非常广，例如工业、农业、航空、制造、教育等领域。
2 灰色关联度分析房价影响因素的实例
房价对我国的国民经济发展非常重要，也是影响国民幸福生活指数的关键因素之一，影响房价变动的因素众多，亟待学者们进行系统性的研究。世界各国学者对影响各自地区房价变动的因素做了大量的研究分析，归纳出了影响房价价格变动的因素主要包括供给需求因素、经济发展因素、金融投资因素、购房者个人心理因素、租赁因素、政府政策因素等等。本文采集了某市2003-2016年共计最近14年的市场商品房价格数据，采用灰色关联度分析的方法，对影响该市商品房价格变动的因素进行灰色关联度定性分析，以便探究出影响该市商品房价格变动的相对主要的因素，为政府宏观调控商品房价格作参考。
2.1 指标要素的选取概括
本文选取了共计六个指标要素，通过灰色关联度分析方法来分析这六个指标要素之间的关联性大小，选取的六个指标要素包括：A0（商品房成交均价/元）；A1（商品房地价/元）；A2（GDP收入/亿元）；A3（城镇居民人均可支配收入/元）；A4（房地产开发投资/亿元）；A5（五年以上银行贷款利率%）。六个指标要素的具体取值表1，数据全部来源于市政相关部门的统计数据。
表1 2003-2016影响某市房价的六个指标要素数据表
2.2 数据关联度定量研究
2.2.1 确定分析数列
根据以上求得数据可知，T3>T1>T2>T4>T5，即选定的六个指标要素中，影响该市房价变动因素的重要程度由强到弱排序依次为：城镇居民人均可支配收入、商品房地价、GDP收入、房地产开发投资、五年以上银行贷款利率。
3 结论
（1）影响房价的因素众多，相互之间关系复杂，这些因素共同作用造成了市场上房价因素的不断波动。
（2）在影响房价变动的因素中，不同因素对房价变动程度的影响大小不一样。对本文选取的该市而言，影响房价最重要的两个因素为居民人均可支配收入和商品房地价。
（4）商品房地价是房价每年不断上涨的一个关键因素，政府应从商品房底价层面入手，有效调控市场商品房房价的拨动方向和幅度，保障国民经济稳步健康的发展。
【参考文献】
[1]牛凤瑞.中国房地产发展报告[M].北京：社会科学文献出版社，2006.
[2]刘思峰，郭天榜，等.灰色系统理论及其应用[M].北京：科学出版社，1999.
[3]邓聚龙.灰色控制系统[M].武汉：华中理工大学出版社，1985.
