兰州市居民住房购买行为的统计分析＊
李晓娟，陈慧娟，张美玲△
（甘肃农业大学理学院应用统计学，甘肃 兰州 730070）
摘 要： 随着我国房地产市场的快速发展以及居民消费水平的提高，居民家庭对住房的需求引起了学术界的关注。本文主要从当前住房特征、未来购房特征以及家庭特征三个方面，以安宁区和七里河区为例对兰州市居民住房购买行为进行研究分析。并运用主成分分析方法判断各因素对居民住房购买行为的影响程度。结果表明，居民所接受的教育程度、家庭收入、工作的稳定程度、家庭常住人口数以及住宅区的物业管理和周边设施都与居民住房购买行为成正比关系，而当前住房的面积以及居民迁居的可能性都与其成负相关。
关键词： 统计分析；主成分分析；购买行为；居民住房
1 概述
在我国房地产市场快速发展的同时，居民消费水平也大大显著提高，学术界开始了对居民家庭住房的需求的关注。对于我国的住房市场，正在处于计划经济向市场经济转轨的时期[1]，随着城镇人口的逐步增加，对于兰州市居民住房购买行为的研究和考察其影响因素，是非常有价值的。研究拟通过设计调查问卷获得真实有效的数据，从而考察兰州市安宁区和七里河区居民住房购买意向行为的差异。将兰州市安宁区和七里河区之间居民住房购买行为分别进行样本统计分析，明确两个区在群体特征上的差异，考察兰州市（安宁区、七里河区）居民住房购买行为影响因素上的差异。确定影响兰州市居民住房购买行为的因素，同时运用主成分析法，揭示各因素之间的内在关系，分析兰州市居民住房购买意向行为的特征与规律。对政府部门制定相关住房政策、房地产开发商了解顾客的需求以及产品的不足等提供借鉴和参考。
2 材料与方法
2.1 数据来源
本文研究使用的数据主要来源于实地问卷调查，在兰州市安宁区和七里河区总共发放问卷600份，实际回收了510份，其回收率为85%。对数据进行信度检验，α系数是估计信度的最低限度，α系数越高，信度就越高，α系数低时，信度不一定低。一般来说，如果调查问卷的α系数在0.8以上表示该问卷的信度较好，若是在0.85以上，那就表明该问卷信度良好[2]。输入数据，代入程序，计算可得信度α=0.8225＞0.70，该问卷的信度较好，可以用来分析研究。研究运用结构效度分析法对问卷进行效度检验，结构效度分析又分为区别效度和收敛效度。通过查阅资料，收敛效度可通过“平均方差提取值”来评估量表信息，即当所有指标项的标准化因子载荷大于0.5时，表明该指标具有较好的收敛效度，而问卷所有测项标准化因子载荷约等于0.634，大于0.5，则该问卷具有有效性。当然，更佳分析效果在0.7以上。
2.2 模型
假设研究事物包含P个指标，分别用X1，X2，……XP表示，且用这个P指标构成
的P维随机向量。设向量X均值为μ，协方差矩阵为[3，4]Σ。用Y表示各指标形成的新的综合变量。模型如下公式所示：
综合变量Y是各指标的线性组合，要求
的方差尽可能的大且各Yi之间互相独立，将各综合变量Yi分别称作原始变量的第i个主成分[4，5]。按每一主成分所占最大比，挑选出前几个主成分，达到抓住问题实质、简化系统结构的目的[4]。
3 应用统计分析方法分析居民住房购买行为
在对调查问卷进行回收整理之后，分析兰州市安宁区和七里河区居民住房购买行为。主成分分析[5]在损失很少信息的前提下，利用降维的思想把多个指标转化为几个综合指标[5]。因此，可利用主成分分析方法可达到简化问题的目的。
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1）利用spss软件用做主成分分析兰州市安宁区住房购买行为，得到如下结果，见表1。
根据输出结果表1看出，前5个主成分方差和占全部方差的比例为70.147%。可将Y1当做第一主成分，Y2定为第二主成分，Y5以此类推，则为第五主成分，最终，将9个指标转化为5个新指标，起到降维的作用。
然后用第i列每个元素分别除以第i个特征根的平方根
得到第i个主成分的系数。结果见表2。
表1 解释总方差
表2 主成分的系数矩阵
这5个综合因子从五个不同的方面反映了居民住房购买意向的影响，用它们来考核居民住房购买意向具有70.147%的可靠性。
本文主要以居民住房购买意向相关理论以及实证研究为理论基础，主要利用统计分析方法对安宁区居民住房购买意向和七里河区居民住房购买行为的影响因素进行了分析，同时对两样本进行比较分析，从而判断出两区居民在住房购买选择上的差异，以及两样本分别在当前住房因素、未来购房要求和家庭基本因素之间的差异，总结安宁区和七里河区居民住房购买意向的影响因素。
表3 解释总方差
运用统计分析方法对安宁区居民和七里河区居民样本进行对比分析可以发现，在群体特征方面没有太大的差异，但是从两样本的当前住房特征可以发现，大多数人没有自己的产权，且住房面积较小。住房居民年龄在35岁以下、已婚的、受教育程度在大学以上、家庭常住人数集中在3-5人、家庭月均收入在8000元以上、当前住房面积在70m2以下、其产权不属于自己的居民其住房购买意向更加强烈。
表4 主成分的系数矩阵
依据表4中的结果，这5个综合因子从五个影响居民住房购买意向的主要方面证明了其效益，并且具有70.296%的可靠性。
4 研究结论与讨论
2）通过spss软件用做主成分分析兰州市七里河区住房购买行为，得到如下结果，见表3。
在反应温度为80℃、反应时间为60min、搅拌速度为100r/min、自然冷却6h的条件下，改变氨钼比（摩尔比），考察其对直收率的影响，结果如图6所示，并进行了相关分析。
根据表3所示结果，可提取前5个主成分来反映居民住房购买意向行为的影响，且累计贡献率达到70.296%，说明仅用前5个主成分便可代表原来的9个指标来评价居民住房购买意向的行为第i列每个元素分别除以第i个特征根的平方根得到主成分分析的第i个主成分的系数。结果见表4。
Application Research of Ecosystem Theory in Offshore Wind Farm Project Management HUANG Songmiao(143)
（1）受教育程度越高，选择购买住房的行为越明显，反之亦然。
《昆明供电局局志》显示，1978年，全市售电量为19.8015亿千瓦时。截至2017年，昆明完成年售电量292.85亿千瓦时。与1978年相比，昆明的年售电量增长了13.7倍。
（4）当前住房面积越小，而家庭常住人数又较多，则居民购买住房的意向就越强。
（2）家庭月均收入越高，购买住房的概率越大，反之购买的可能性就越小。
（3）当前住房的产权不是自己的，其购买住房的可能性越大。
通过历史天气查询，4月15—25日研究区仅有一次小型降水过程，北部降水量在20 mm，南部为5 mm，土壤水分整体偏低，且北部略高于南部，符合土壤水分的反演结果分布情况，说明该方法反演的结果比较好。
通过查阅文献，根据已有的数据与研究，再结合调查问卷的数据，可以确定影响居民住房购买意向的基本因素有：年龄、婚姻状况、受教育程度、家庭常住人数、家庭收入、面积、户型、楼层、物业、购买年限、周围环境等。采用主成分分析法，评价各个因素对居民住房购买行为的影响程度，观察变化情况，总结规律。结合描述性统计分析及主成分分析，对于兰州市居民住房购买意向行为可得出以下结论：
（5）工作越稳定，购买住房的意向就越强，反之购买的意向就越弱。
（6）住房的物业管理越成熟，住房购买的可能性越大。
（7）住房的周边设施越周全，住房购买的概率越高。
（8）居民迁居的可能性越大，其购买住房的意向就越弱。
由表7可知，处理间F(73.841)＞F0.01（18.000），说明该试验布置合理，3个处理间有差异显著。
用具有一定厚度内壁的没有缝隙的钢管，刚度和强度较强的接头管并且保持关内的直径总体小于墙体的厚度10到20毫米。如果直径低于这个范围则采用30-50t的起重机进行设备的起拔，如果接头管的内直径厚度大于20毫米就需要用到专业的更大的起重机，以保障最终接头管的接头工作顺利进行。整体的起拔工作过程中，为使得工作在限制的时间内完成，需要保证接头管起拔工作在初凝之前完工。如果碰上混凝土的出现接头管断裂现象，依照高压喷射所具备的特性可以及时的对断裂处进行补救。
综上所述，如果把对当前住房的条件不满意的居民作为潜在客户，那么对未来购买住房的居民就是现实客户，因此，可以认为影响兰州市居民住房购买意向行为的因素分为内在因素和外在因素，内在因素主要是与家庭特征有关的因素，外在因素主要以住房特征为主，其他因素为铺。
参考文献：
[1] 杨娟娟.浙江省台州市外来人员住房选择研究[D].西南大学，2012.
[2] 陈云强，陈新钱.三明市房地产企业问卷调查分析与建议[J].福建融，2007，(11)：17-19.
[3] 沈亚婷.兰州房地产市场的评价分析与发展研究[D].西安建筑科技大学，2007.
[4] 何晓群.多元统计分析[M].第四版.北京：中国人民大学出版社，2000：113-117.
[5] 伍俊辉，杨永春，宋国锋.兰州市居民居住偏好研究[J].干旱区地理，2007，(03)：444-449.
[6] 何星纳.影响兰州市房地产价格的需求因素分析[J].甘肃科技，2011，(08)：11-13.
中图分类号： F299.23
＊基金项目： 甘肃农业大学理学院双创项目（lxysc201840）。
△ 通讯作者： 张美玲（1978-），女，博士，副教授，研究方向：统计建模。 联系电话：13893455506，E-mail：zhangml@gsau.edu.cn
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