最新20全国城市房地产市场分类研究报告.docx
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最新20全国城市房地产市场分类研究报告
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2008年全国城市房地产市场分类研究报告
全国城市房地产市场分类研究报告
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一、研究背景
1.1研究目的
目前全国房地产市场普遍处于快速发展、日益成熟的阶段,但是对于各城市房地产市场的发展特征缺
乏在全国范围内的总体判断和比较。
我们依据各城市房地产市场的多项数据指标,对全国三十五个大中城
市按照市场特征进行分类研究,以达到三个方面的目的:
为政府宏观调控决策提供服务
房地产市场是明显的区域性市场,城市间情况差别较大,因此应当根据各城市不同的具体情况制定调
控政策。
城市房地产市场分类研究有助于为中央及各地政府提供决策依据,从而形成有针对性的政策措施。
为城市房地产市场研究提供服务
城市房地产市场的分类研究,不仅有助于各城市分析了解自身的发展状况和特性,同时也有助于各城
市找到可供参照的标杆城市和对比城市,以更准确深入地进行市场研究和趋势研判。
为企业区域投资组合提供服务
对于跨区域发展的房地产企业,不仅需要通过扩大投资区域来实现规模化发展,还需要通过在不同特
征的城市市场间进行投资组合以降低投资风险,城市房地产市场分类研究可以为企业对投资区域的选择判
断提供参考依据。
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1.2研究思路
以往对城市比较方面的研究往往偏重于宏观数据,对城市经济实力等方面的指标进行分析,缺少对于
全国各城市房地产市场的全面综合的对比研究。
为避免出现以上误区,本次研究采用了本公司研发的房地产市场分类研究模型体系作为研究工具,以
科学的定量和定性分析,将众多评估指标通过模型有机的结合在一起,从而保证了研究结果更加具有科学
性和客观性。
我们利用全国各城市房地产市场的运行现况、发展态势、健康程度和城市实力组成城市分类体系的子
系统和解释性指标层。
通过聚类分析,对全国各城市的房地产市场进行评价和类别划分。
1.3研究方法
城市房地产市场分类研究在科学搜集数据的基础上,采用定性与定量结合的方法,对全国三十五个大
中城市房地产市场现状及发展状况等进行综合分析。
技术路线
采用多元统计分析方法进行分析。
多元统计分析包括回归分析、判别分析、主成分分析、因子分析、
聚类分析等统计方法。
由于城市房地产市场的各项指标存在内在关系,在数据上会呈现一定的关联度,本次研究中采用因子
分析法进行指标聚类,在此基础上采用聚类分析方法进行城市聚类。
评估方法
1)以各城市2001~2006年统计年鉴、2007年统计公报为主要数据来源,形成原始指标数据库;
2)采用标准化处理去除不同指标的量纲,得到标准化后的指标数据库;
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3)对标准化后的原始数据库运用因子分析方法,将关联比较紧密的指标聚为一类,以综合反映房地
产市场的某一方面的特征;
4)在因子分析的基础上,采用聚类分析方法,将市场特征相近的城市得到归类,并将对各类市场从
城市实力、市场现状、发展走势和健康程度四个方面进行全面的分析评价。
1.4研究对象
2007年全国房地产开发投资额达到25280亿元,而35个大中城市的房地产开发投资总额达14191亿元,
占全国总量的56%,在全国房地产市场上具有高度的重要性和代表性。
因此我们选取35个大中城市作为研
究对象,通过对城市房地产市场的数据进行分类研究,为政府决策城市研究和企业投资提供参考和建议。
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二、城市房地产市场分类研究模型
2.1城市房地产市场分类指标体系
城市房地产分类研究指标体系共包括四大类33个指标,从城市基础实力、房地产市场运行现状、房地
产市场历史发展和房地产市场健康程度四个角度,对城市房地产市场进行全面反映。
2.1.1城市基础实力指标
反映城市当前的规模、经济和资金实力,体现城市整体实力的指标体系,包括:
城市规模指标
城市规模实力从城市地域面积、人口数量两方面来衡量,它是城市经济发展的基础条件。
经济实力指标
城市经济实力是城市经济发展和人民生活水平提高的物质基础,是反映城市经济发展的现状和目前所
处的阶段的重要指标。
我们设置了经济规模、经济效益、人均可支配收入三个指标。
经济规模反映的是经济增长的数量,即城市的总体产出水平。
它包括以下指标:
地区生产总值(GDP)、
社会消费品零售总额,其中GDP是衡量经济规模时比选的一个国际通用指标,是经济竞争力最集中的体现;
社会消费品零售总额用于反映商业的发展规模。
经济效益是经济增长质量的体现,我们设置了人均GDP作为考察指标,这是小康水平综合评价指标体
系中的主要指标。
城镇居民的人均可支配收入衡量的是居民的收入竞争力,表明了居民改善生活的一种能力和可能性。
资金实力指标
城市资金实力是反映一个城市能否进行正常运转的重要指标,关系到城市未来经济能否正常发展。
我
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们采用了全社会固定资产投资总额这一资金规模指标,全社会固定资产投资总额是经济发展的基础,其规
模的大小直接影响了经济发展的速度、效率和质量,可以反映一个城市未来经济成本投放的能力和方向。
城市发展指标
城市的发展速度也是城市基础实力的重要组成部分。
我们具体采用了GDP年均增长率、社会消费品
零售总额年均增长率、全社会固定资产投资年均增长率和人均可支配收入年均增长率四个指标。
2.1.2市场运行现状指标
反映城市房地产市场规模及市场成熟度的指标体系,主要包括:
市场规模指标
我们选择了房地产投资额、商品房销售面积、商品房销售额、商品房竣工面积、商品房新开工面积、
商品房施工面积、土地购置面积和土地开发面积八个指标,从投资、开发、供应和成交四个方面反映城市
房地产市场目前的整体规模状况。
市场成熟度指标
我们采用商品房销售价格和土地购置均价两个指标,以反映房地产一级和二级市场的成熟度。
2.1.3市场历史发展指标
反映城市房地产市场历史发展速度的指标体系,主要包括:
投资开发指标
包括房地产投资年均增长率、土地购置面积年均增长率和土地开发面积年均增长率,均采用01~07年
的平均增长速度,反映城市房地产市场投资和开发规模的增长情况。
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市场供求指标
商品房销售面积年均增长率:
01~07年商品房销售面积的平均增长速度,反映市场需求的增长情况。
商品房竣工面积年均增长率:
01~07年商品房竣工面积的平均增长速度,反映市场供应的增长情况。
累计销售面积/累计竣工面积、累计商品房销售面积/累计商品房新开工面积、累计土地开发面积/累计
土地购置面积:
反映该城市近六年来的土地市场的开发利用和房产市场的供求状况,是否存在较为严重的
过剩。
市场价格指标
房价年均增长率:
01~07年市场房价的平均增长速度。
2.1.4市场健康程度指标
反映城市房地产市场发展与宏观经济发展的协调性,体现可持续发展能力的指标体系。
。
房地产市场
发展过大的脱离宏观经济增长预示着房地产市场发展过热,未来市场存在一定的风险。
房地产市场发展只
有与宏观经济发展步伐基本一致的情况下,其增长是健康和可持续的,因此其未来发展潜力也比较大。
投资对比指标
房地产投资年均增长率与GDP年均增长率比较:
房地产投资与经济总量增长相比是否过快,用以判断
房地产市场是否存在过热现象。
价格对比指标
房价年均增长率与GDP年均增长率比较:
判断房价上涨是否脱离宏观经济增长背景。
人均可支配收入年均增长率与房价年均增长率比较:
判断房价的增长与居民收入增长速度是否协调。
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2.2城市房地产市场分类研究步骤
城市房地产市场分类可分为要素处理、指标聚类和城市聚类三大步骤。
城市房地产市场分类研究步骤
指标聚类
城市聚类
标准化处理
聚类分析法
原始数据
指标分类结果
城市归类结果
因
子
载
荷
表
因
子
得
分
表
要素处理
标准化数据
因子分析法
聚
类
成
员
表
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2.2.1要素处理
要素模型
指标城市1城市2…
全市面积
城市总人口
GDP
人均GDP
固定资产投资
社会消费品零售总额
人均可支配收入
GDP年均增长率
固定资产投资年均增长率
社会消费品零售总额年均增长率
城市实力
人均可支配收入年均增长率
商品房销售面积
商品房竣工面积
商品房新开工面积
商品房施工面积
商品房销售额
商品房销售均价
房地产开发投资总额
土地开发面积
土地购置面积
市场现状
土地购置均价
商品房销售面积年均增长率
商品房销售均价年均增长率
房地产开发投资额年均增长率
商品房竣工面积年均增长率
累计商品房销售面积/累计商品房竣工面积
累计商品房销售面积/累计商品房新开工面积
累计土地开发面积/累计土地购置面积
土地开发面积年均增长率
历史发展
土地购置面积年均增长率
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房地产投资年均增长率与GDP年均增长率比较
健康程度房价年均增长率与GDP年均增长率比较
人均可支配收入年均增长率与房价年均增长率比较
处理方法
假设有m个聚类的对象,每一个聚类对象都有n个要素构成。
在聚类分析中,常用的聚类要素的数据
处理方法有如下几种。
①总和标准化
②标准差标准化
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③极大值标准化
经过这种标准化所得的新数据,各要素的极大值为1,其余各数值小于1。
④极差的标准化
经过这种标准化所得的新数据,各要素的极大值为1,极小值为0,其余的数值均在0与1之间。
本研究中我们采用最常用的标准差标准化处理原始数据。
2.2.2指标聚类
本报告采用因子分析法进行指标聚类。
该方法可以将有错综复杂关系的变量综合为数量较少的几个因
子,以再现原始变量与因子之间的相互关系,通过降维给变量赋予明确的实际意义。
因子分析法
根据数理统计学中的因子分析方法,对每个指标计算共性因子的累积贡献率来确定权重,累积贡献率
越大,说明该指标对共性因子的作用最大,最终至少取因子特征值累计贡献率≥85%的因子。
在建立因子分析模型时,设城市评价的各个指标为:
Xi(i=1,2,3,4...,p),将其标准化得到
()/iiiix=X−XS,其中iX和iS是所有指标的平均值和标准差。
各指标受到m(m
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时每一个指标还受到一个特殊因子的制约,于是,标准化变量ix可以用因子F和特殊因子u的线形表示,如
下式所示。
1122...(1,2,3,...,xi=aiF+aiF++aimFm+uii=p)
(1)
将此模型进行因子轴的旋转,以求得公共因子的命名和解释。
设从公共因子F旋转到公共因子G,则可
以得到:
1122...(1,2,3,...,)iiiimmix=bG+bG++bG+ui=p
(2)
其中,ijb称为因子载荷。
通过比较各个指标在每个公共因子上因子载荷的大小,对指标进行聚类。
因子载荷表:
因子1因子2因子3…
指标1
指标2
…
将公因子表示为指标的线形组合,就可以从指标的观测值估计各个公因子的值,此值被称为因子得分,
即:
1122....(1,2,3...)jjjpjpG=βx+βx++βxj=m
(3)
此式被称为因子得分函数,由此计算出因子得分。
因子得分表:
因子1因子2因子3…
城市1
城市2
…
城市在因子上的得分
指标在因子上的载荷
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指标聚类结果
城市分类研究采用33个指标,对指标要素标准化后进行因子分析,并选取占累计贡献率86.22%的前8
个特征值建立因子载荷矩阵,从而将33个指标进行分类。
我们根据各类指标的具体特征归纳如下:
指标类型具体指标
城市经济与房产市
场规模
房地产开发投资总额
商品房销售面积
商品房销售额
商品房竣工面积
商品房施工面积
商品房新开工面积
城市总人口
GDP
社会消费品零售总额
固定资产投资
土地市场规模
土地开发面积
土地购置面积
全市面积
城市经济增长
GDP年均增长率
社会消费品零售总额年均增长率
房地产市场规模增
长
商品房销售面积年均增长率
房地产开发投资额年均增长率
房地产投资年均增长率与GDP年均增长率比
较
土地购置面积年均增长率
土地开发面积年均增长率
固定资产投资年均增长率
城市经济与房地产
价格水平
商品房销售均价
土地购置均价
人均GDP
人均可支配收入
房地产价格增长
商品房销售均价年均增长率
房价年均增长率与GDP年均增长率比较
居民收入水平增长
与房价增长
人均可支配收入年均增长率与房价年均增长
率比较
人均可支配收入年均增长率
房地产开发与去化
速度
累计土地开发面积/累计土地购置面积
商品房竣工面积年均增长率
累计商品房销售面积/累计商品房新开工面积
累计商品房销售面积/累计商品房竣工面积
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2.2.3城市聚类
聚类分析又称群分析,它是研究(样片或指标)分类问题的一种多元统计方法,类即相似元素的集合。
本报告也采用这一方法进行城市聚类。
聚类方法
由于类与类之间的距离有各种各样的定义。
例如可以定义类与类之间的距离为两类之间最近样品的距
离,也可以定义为两类重心之间的距离等。
类与类之间用不同的方法定义距离就又产生了不同的聚类方法。
常用的聚类方法分为八种:
最短距离法,最远距离法、中线法、重心法、组平均法、距离平方和法、可变
数平均法,可变法。
尽管聚类分析方法很多,但归类的步骤基本上是一样的,都是两样品之间距离最短即特征差别最小、
性质最相近的归为一类。
距离计算
距离是事物之间差异性的测度,差异性越大,则相似性越小,所以距离是聚类分析的依据和基础。
①绝对值距离
②欧氏距离
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③明科夫斯基距离
④切比雪夫距离
当明科夫斯基距离时,有
选择不同的距离,聚类结果会有所差异。
在城市分类研究中采用几种距离进行计算、对比,选择较为
合适的距离进行聚类。
聚类方法
最短距离聚类法具有空间压缩性,而最远距离聚类法具有空间扩张性。
最短距离为dAB=da1b1,最远距离
为dAB=dap2。
最短距离聚类法和最远距离聚类法关于类之间的距离计算可以用统一的式子表示:
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当=-1/2时,就是最短距离聚类法计算类间距离的公式;当=1/2时,就是最远距离聚类法计算类
间距离的公式。
聚类的方法还有:
八种不同聚类方法计算类间距离统一表达式:
城市分类研究在因子分析的基础上,采用中线法计算类间的距离,并据此对城市进行归类。
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2.3城市房地产市场分类结论
根据因子分析和聚类分析对35个大中城市房地产市场发展状况定量分析结果,并结合各城市的具体情
况,我们将其分成六种类型,并对各类市场特征进行分析归纳如下:
全国35个大中城市房地产市场分类表
市场类型市场特征典型城市
成熟型市场
经济发达,增长稳定,收入水平高;
房地产市场规模大,房价高;
市场规模增速低于平均水平,房价增速较大;
上海、北京
大型快速发展
市场
区域经济中心,消费能力和收入水平较高;
房地产市场规模大,房价处于中等水平,供求较为平衡;
房价增速较快;
天津、成都、重庆
活跃型市场
经济发达、增长稳定,经济效益和收入水平高,消费能
力强;
房地产市场规模中等,房价水平处于全国前列;
市场规模扩张速度慢于全国平均水平,供求较为平衡;
广州、深圳
中型快速发展
市场
城市经济规模处于中上游水平,经济效益和收入水平较
高;
市场规模中等,房价水平较高;
市场规模和房价增速快,整体供求状况较为平衡;
杭州、宁波、合肥、福州、
厦门、南昌、武汉、长沙、
青岛、南京、大连
中型稳健发展
市场
城市经济实力和收入水平处于中下游水平,经济活跃程
度不强;
房产市场规模普遍较小,但吸纳能力强,房价处于中低
水平;
房价增速慢于全国平均水平,且低于GDP和人均收入
增速;
石家庄、哈尔滨、济南、郑
州、贵阳、昆明、西安、南
宁、沈阳、长春
初级起步市场
城市经济实力较弱,收入水平低;
房地产市场规模小,价格低;
市场存在一定的供过于求,规模和房价增速处于平均水
平,房地产市场处于起步阶段;
太原、海口、兰州、西宁、
银川、呼和浩特、乌鲁木齐
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三、城市房地产市场分类研究
根据城市房地产市场分类结论,我们发现,全国三十五个大中城市可以根据其城市及房地产市场规模
化分为三个档次:
大型、中型和小型市场。
大型房地产市场的年度房地产开发投资额达到500亿元以上,商品房竣工面积和销售面积分别达到
1000万和1500万平方米以上,根据其发展阶段及特征,又可分为成熟型市场和发展中市场,前者的市场
表现为规模大、房价高、发展稳,其代表城市是上海和北京;后者的代表城市是天津、成都和重庆,特点
为规模大、扩张快、房价上升迅速;
中型房地产市场的开发投资额基本都在150-500亿元以内,商品房销售面积在300-1500万平方米以内,
根据其发展阶段及特征,可以分为活跃型、快速发展型和稳健发展型三类。
活跃型的典型城市是广州和深
圳,表现为房价高、活力强,但稳定性不足;快速发展型城市商品房销售面积和价格的平均增速分别达到
28%和16%,发展速度较快,典型城市为合肥和南昌;稳健发展型城市的商品房销售面积增长快,但房价
增速相对偏慢,平均增速不足10%,典型城市为西安和昆明;
小型市场的房地产开发投资额在150亿元以内,商品房销售面积和销售价格基本在300万平方米和
3000元/平方米以下,目前仅有一类,即初级起步市场,该类城市市场规模小、房价低,发展速度较快但
起伏大,供过于求现象比较普遍,市场需求尚待激发和释放,其典型城市为呼和浩特和海口。
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3.1成熟型市场
成熟型市场的典型城市是上海和北京,其共同特征是:
城市及房地产市场规模大,社会经济发达,居
民收入及房价水平高,增速不高,发展稳定。
3.1.1城市基础实力分析
上海和北京人口规模庞大,经济实力雄厚,消费力强劲,无论是GDP总量还是固定资产投资规模,或
者全社会消费品零售总额均名列全国前两位,人均可支配收入也分列第2和第5位,但由于基数较大,增速
相对平缓稳定。
强大的经济实力和较高的收入水平是上海和北京房地产市场持续稳定发展的坚实基础。
上海城市面积较小,但人口规模仅次于重庆,在全国35个大中城市中居于次席;经济实力优势突出,
GDP、固定资产投资额和社会消费品零售总额等均名列首位,人均可支配收入位于第2位,但主要经济指
标的增长速度低于平均水平。
北京城市面积较大,人口规模略小于上海,在35个大中城市中位居第3;GDP、固定资产投资额和社
会消费品零售总额仅次于上海居第2位,人均可支配收入排名第五,除人均收入外,其他三项经济指标的
增长率也均低于平均水平。
3.1.2市场运行现状分析
上海和北京两城市由于人口总量大,经济实力强,房地产开发投资总额、商品房竣工面积和销售面积,
以及商品房销售均价等指标均位居全国前列,市场发展相当成熟。
城市实力
城市名称全市面积
(平方公里)
城市人口
(万人)
GDP
(亿元)
固定资产投资
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