房地产市场投资环境综合评价论文

摘要：房地产投资的不确定因素很多，诸如所需用的资金数量非常大，投资的回收期很长，并且风险较大，但投资回报率较高，因此，所投资地的经济、社会和文化等各方面因素都会对房地产投资造成深远的影响。房地产投资环境的改善直接影?了房地产行业的健康有序发展以及房地产投资的成败，因此有必要对拟投资地的房地产投资环境进行综合评价和研究，根据实际情况做出相应的科学投资决策，以规避投资风险。本文以主成分分析法为基础，选取宏观经济环境，房地产市场环境，基础设施以及区位条件等四个方面的21项指标并利用SPSS软件进行分析。根据综合评价分值给出相关的对策与建议。

关键词：房地产市场 投资环境 投资风险 宏观经济环境

在当前经济社会环境下，房地产业已经成为我国国民经济的支柱产业之一，房地产业推动着我国经济的发展与腾飞。房地产市场的地域性非常强。房地产投资的不确定因素很多，诸如所需用的资金数量非常大，投资的回收期很长，并且风险较大，但投资回报率较高，因此，所投资地的经济、社会和文化等各方面因素都会对房地产投资造成深远的影响。在拟建项目时，项目的区位需求以及不同地区对该项目的适合程度等因素都是前期必要的考察要素，是房地产投资者必须充分了解的，只有谨慎细致地深入分析房地产投资环境和市场，制定不同的选址规划方案并进行比较权衡，才有助于规避投资风险、获得投资项目的成功。

　　1 房地产投资环境评价实证研究

1.1 指标体系的建立

结合文献以及翻阅大量资料可知，影响房地产投资环境的因素主要由宏观经济环境，房地产市场环境，基础设施以及区位条件等四个方面组成。本文从这四个方面选取一些具有代表性的指标构建指标体系，如表1所示。

1.2全国十大城市房地产投资环境评价实证分析

本文主成分法的基础上，运用SPSS软件对全国十大城市四个大指标集包含21项指标进行了分析。

首先，对数据进行标准化处理，如表2所示。并计算各主成分的特征值和贡献率。进行因子分析，选择累计贡献率大于 90%且择特征值大于 1 的 前n个因子作为房地产投资环境评价指标的主成分。由spss计算可知当取3个主成分时累积贡献大于90%。

其次，计算主成分荷载。对房地产投资环境评价指标进行主成分分析，并得到主成分荷载矩阵Tij。如表3所示。

再次，计算指标与主成分的系数。计算各房地产投资环境指标与各主成分之间的.系数关系，如表4所示。

同理可算出10个城市在各个主成分上的得分的综合分值。如表5所示。

由表4可以看出，第一主成分主要反映了固定资产投资，住宅施工面积、住宅新开工面积、住宅竣工面积以及人口总量对房地产投资环境的影响。从10个城市在第一主成分上的得分来看，北京、广州、上海、成都、深圳分列前五。第二主成分主要反映了财政收入、城乡居民储蓄存款余额以及城市建设用地面积对于房地产投资环境的影响。上海、北京、深圳、天津、广州分列前五。第三主成分主要反映了基础设施如人均公园绿地面积对于房地产投资环境的影响。上海、广州、重庆、北京、杭州分列前五。由于东西部地区经济水平和社会条件等发展水平不一致，东部沿海城市发展水平较高，而中西部城市相对落后，相应的东部沿海城市的房地产市场起步较早，发展水平较高。北上广深等东部一线城市名列前茅。但从另一方面来说东部城市房地产市场已经基本成型并相对成熟，未来的发展潜力和盈利空间受到严重制约，因此近年来许多各大房地产开发商纷纷将发展的目光转向了具有远大发展空间的中西部地区，尤其是西部地区。这也就是以成都为代表的西部城市综合排名靠前的原因。

1.3 房地产投资环境优化对策

结合以上分析，本文认为可从以下三个方面推进房地产投资环境的优化。

第一，发挥北京、上海、广州以及成都等的中心城市地位，推动京津冀、长三角、珠三角以及成渝等城市群的区域性发展，以中心城市带动周边城市发展，全面提升周边城市的综合竞争力，联合营造优良健康的房地产投资环境，最终实现城市圈内资源共享、共同发展的良好态势。伴随着长江经济带规划的出台，成都、重庆、武汉和杭州要发挥长江经济带中心城市的影响力，带动南京、长沙及宁波等第二类、第三类城市的发展，优化房地产投资的整体环境。

第二，加快区域基础设施建设，形成区域竞争合力。基础设施建设水平的高低直接影响着房地产投资环境的优化。要实现各个城市群的发展，就必须完善区域性的基础设施建设，才能优化投资环境。要充分利用高铁快速发展的历史机遇，形成以高铁、公路为主的交通运输网络，建成各城市群城市之间高效便捷的交通网络，从而促进各城市群各城市房地产投资的发展。

第三，优化房地产投资的软环境。房地产投资不仅需要硬件条件，而且也需要软环境。因此，各城市要对自身的房地产投资软环境进行有效的了解，对软环境的组成要素及因素进行深入分析，关注这些要素及因素的变化，增强各城市的房地产投资吸引力。具体来说，在优化房地产投资的软环境方面，要做好税收优惠、行政手续简化、金融等方面的服务工作，并且要大力发展教育，为房地产企业输送优秀的人才。

　　参考文献：

[1] 周鹏，张红，谢娜，等. 基于主成分分析和德尔菲法的房地产投资环境综合评价体系[J].中国土地科学，2010（12）：58- 63.

[2] 卢新海，桂婷婷，万凯.基于主成分分析的区域房地产投资环境评价研究——以武汉城市圈为例[J].中国房地产，2013（2）：62- 72.

[3] 程志，刘兰，韩云山，等.房地产投资环境评价指标体系的建立和应用[J].基建管理优化，2013（1）：6- 12.

[4] 张荣霞，史晓丹，张艳青. 基于熵值法的我国三大城市群房地产投资环境综合评价[J]. 管理现代化，2013（3）：19- 21.

[5] 陈基纯，陈忠暖. 我国大中城市房地产投资环境评估与分类研究[J].科技管理研究，2012，03：210-214.

[6] 韩曼曼. 基于多元线性回归模型的区域房地产投资环境评价——以武汉城市圈为例[J]. 上海国土资源，2015（3）：44- 48.

[7] 万婷. 基于因子分析法的城市房地产投资环境评价[J]. 统计与决策，2016（3）：66- 68.

[8] 周勇，龚海东. 投影寻踪动态聚类模型在房地产投资环境评价中的应用[J].经济数学，2014（1）：94- 98.

[9] 张春慧.探索房地产与区域经济的协调发展[J].中国国际财经（中英文），2017（23）：29.

[10]王建栋.关于房地产投资与区域经济可持续发展的探讨[J].中国市场，2017（27）：36- 37.

[11]孙志妍.市场化进程对房地产投资空间格局的影响分析[D].云南财经大学，2017.

[12]郭蓉，刘晓雯，张彤，李继宁.我国房地产环境的综合评价[J].现代经济信息，2017（12）：337.

[13]李代福.论房地产投资评估与决策系统[J].科技创业月刊，2017，30（6）：29- 31.

[14]王宁.房地产投资与区域经济的可持续协调发展[J].纳税，2017（8）：88.