统计分析与SPSS应用论文

统计分析与SPSS应用论文统计软件及应用课程论文班级学号姓名评分学院我国房地产业发展水平区域差异分析一、提出问题 房地产的发展具有明显的区域性，其产品具有区位性。不同地区经济发展水平不 同，不同地区的房地产业的发展水平也不尽相同。因此在分析一个国家或区域房地产 业的发展状况时，不但要从总体上分析其总量水平，还要分析房地产的空间区域差异 性。目前我国房地产业空间差明显，比如沿海与内地、东部与西部等，为了更全面地 把握我国房地产业的发展，制定科学合理的房地产发展战略，促进房地产产业积极稳 妥的发展，就必须加强对房地产业的区域差异分析。二、数据收集为了分析我国省际层面房地产业的发展差异，这里选择与房地产发展水平和实力 相关的11个评价指标，它们分别代表房地产发展的总量方面、投资方面、房地产开 发、房地产市场、房地产开发企业状况及其经营等方面。具体而言，总量方面包括房 地产增加值X1 （亿元）；投资方面包括本年度完成投资额x2（万元）、房地产投资资 金来源x3 （万元）两项；房地产开发方面包括土地开发面积x4（万平方米）、房屋施工 面积x5（万平方米）、竣工房屋造价x6（百万元）三项；房地产市场方面包括房屋销售 面积x7（万平方米）、商品房销售价格x8（元/平方米）两项；房地产企业方面包括房地 产企业职工平均工资x9 （元）、房地产企业平均从业人数x10（万人）、房地产企业经 营收入x11（亿元）三项。这些指标基本上可以从房地产统计年鉴、中国统计年鉴上取得，且反应了房地产 业发展的规模和水平，其原始数据如表1 。表1 房地产业发展水平的原始数据地区x1x2x3x4x5x6x7x8x9x10x11北 京5526218505327675天津263916540729902492781311521545河 北31589803414710992051160512022山 西12578911501765580712180310349内蒙 古11137751049877627004140112438辽 宁701119280471092417812241214659吉林15993141539718534146188012518黑龙 江214070221209571028423193912693上 海585533570江苏4893539265119033浙4849211310824985江安 徽350273341376131649797178211609福 建477794167744111778061256017542江 西24283512586804885712132510196山 东764786485600422797890204515818河 南258821432150541009398157311324湖 北337280844645871646044167212232湖 南334865537068991335734151113986广东6167473348223977广 西19234762392766835891208313887海 南559917670142684201173240513942重 庆3930919531444561601547167176613518四 川510080362615441979784157213583贵 州1216603149370659987713859503云 南14993052004638496494197813789西 藏539346016613360274819082陕 西23117192401051708387173113048甘肃72081879971138673417549078青 海262394265320173896158312978宁 夏671912683037397845188012390新 疆10470011133614623047158514060数据来源：中国统计年鉴2005、中国房地产统计年鉴2005三、数据统计处理（一）因子分析用SPSS11软件进行分析，得到特征值、方差贡献率和累积贡献率（表2）,可见 提取前两个因子，方差贡献率达%85%。因此前两个因子足以反映房地产业的发展水 平。表2特征值及方差贡献率ComponentIniTotaltial Eigei % ofVariancelvaluesCumulati ve %ExSTotaltraction S quared Loa% ofVarianceums of dingsCumulati ve %12初始因子载荷矩阵为表3,由表3可以计算两个因子F1、F2的表达式。表达式中的各变量是标准化后的变量，表达式中的系数为因子系数除以相应特征值开平方根后所 得到的单位特征向量。表3因子系数矩阵Compon e 叫pUMatriXlComporen t12房地产业增加值.901-.248本年投资完成额.972-.006房地产 投资资 金来源.956.105本年完成 土地开发面积.784-.505施 工 面 积.951-.213竣工价值.947.230商品房销售面积.968-.187房屋平均价格.760.632职 工平均 工资.826.516平均从业人数.805-.445房丄地丿11II一亠|1、.147E x tra cti o n M e th od : P rincipal C o m p on ent Analysis.a. 2 co m pon ents extra cted.F1二+/SqrtF1二由F1和F2,以及方差贡献率，还可计算因子的总得分值 F=+表4给出了各地区房地产业发展水平的因子得分及总得分值表4. 房地产发展水平的因子得分地区F1F2 F地区F1湖F2地区 F1新F2 F海 T 东京 浙 江北徽湖南 河 南疆内蒙古山 东 辽 宁 四广西江西 龙西西 藏州海 南夏京、浙江、江苏、山东、辽宁、四川、福建、天津。(2)排在中间的十个省市分别为重庆、湖北、安徽、湖南、河南、河北、广西、江西、黑龙江和陕西。(3)从图示中 还可以看出，房地产业发展水平的最后十一位是云南、吉林、新疆、内蒙古、山西、 西藏、贵州、海南、宁夏、甘肃、青海。海东京江苏上广北浙江宁川建津 辽四福天庆北徽南南北西西江西南林疆古西藏州南夏肃海 重 湖 安 湖 河 河 广 江 黑龙 陕 云 吉 新 蒙内 山 西 贵 海 宁 甘 青东 山图1房地产发展水平的柱形图(二) 聚类分析 为了对房地产业发展水平作进一步的分析，这里用系统聚类方法对原始指标进行聚类(为消除量纲影响，用Z-score方法对原始指标进行了标准化)。聚类的方法 用Ward s met hod，距离选用Cus tomed dis tance。图2给出了我国省际层面31个 地区的聚类谱系图。由图2可以看出，从大的方面来说，我国省际层面房地产发展程度分3类较为合 理，表5给出分3类时的结果。Dendrogram using Ward MethodRescaled Distance Cluster CombineC A S E 0 5 10 15 20 25 Label Num +山西 甘肃 贵州 内蒙古 新疆 吉林 云南 黑龙江 陕西 河北 广西 青海 宁夏 海南 西藏 山东 四川 江西 河南 安徽 湖南 湖北 重庆 辽宁 福建 天津 北京 上海 江苏 浙江 广东42824531725827320293021261523141612181722613219101119图2.M ooS oo加ooWooMWoooSooo少口GWM职MXXMM匕oO0tKK3i oo加 ooo加口加oM ooO氏ooM 口ooo加口M ooS oo加ooWJW口WWWJWWWWWWWWWWWWWWoWW 口加31个省市区房地产业发展水平的聚类谱系图第一类是上海、广东、北京、浙江和江苏，这是全国房地产发展最活跃的地区，房地产业吸收资金能力很强，房地产市场的发育很成熟。从主成份分析中也可以看 出，这5个地区房地产业发展程度要远高于其它地区，可称之为领先地区。第二类是山东、四川、辽宁、天津、福建、湖北、湖南、河南、安徽、江西、重 庆。在这一类中，东部地区有4个（山东、辽宁、福建和天津），中部地区有5个湖北、湖南、河南、安徽、江西），西部地区有2个（四川和重庆）。综合聚类图 和主成份分析图，可以看出，第二类还可以进一步细分为二个亚类，山东、四川、辽 宁、福建和天津为一亚类，这一类具有沿海地域优势，在全国处于先进水平，这里称 之为先进地区；湖北、湖南、河南、安徽、江西、重庆又可归为一亚类，这一类主要 位于中部，有超赶的能力，这里称之为赶超地区。这种分类与前面主成份分析的结果 大体一致，总的说来，这一类地区房地产业发展水平还很有发展潜力，有较高的发展 程度。第三类包括我国东部的河北、海南，中部的吉林、黑龙江和西部的山西、甘肃、 贵州、内蒙、新疆、云南、陕西、广西、青海、宁夏、西藏。这一类以西部地区的地 区为主，房地产的发展潜力有待于进一步的提高。综合聚类图和主成份分析图，这一 类也可以分为两个亚类：第一个亚类可称之为后发地区，包括河北、吉林、黑龙江、 山西、甘肃、贵州、内蒙、新疆、云南、陕西、广西，具备发展的后进；还有一个亚 类可称之为后进地区，包括海南、青海、宁夏和西藏，房地产发展的总量和实力较 弱。第三类地区房地产业的发展较为落后，其发展水平有待于进一步提高。（三）对聚类结果的单因素方差分析一般来说，聚类的结果由于采用不同的聚类方法和选择不同的聚类距离，其结果 会有差异，甚至有时相反，因此有必要检验分类的合理性，这里用单因素方差分析来 检验。单因素方差分析是只考虑一个影响因素的条件下，对现象不同水平差异的显着性 检验。根据方差分析的原理及假设，我们可以认为某个影响因素的条件下不同水平组 数据的方差相等，只要检验各组均值是否相等，即可判断在这个因素下不同水平组的 分类是否对研究变量产生显着影响。在这里，四个类别可当成四个组，聚类的类别可 当作自变量，因子得分可看作因变量，下面由 SPSS 中的单因素方差分析模块直接给 出分析的结果（表 6）。通过表6可以看出，（1）在Levene方差齐性检验中，F统计量为，对应的p值 为，可认为各组所代表方差齐。（2）在组间组内检验（离差平方和分析）中，F统计 量为，对应的P=，小于临界值，可认为各类别中因子得分的均值有显着的差异。（3） 在各组均值两两比较的显着性检验中（LSD方法），在显着性水平上各组均值差异显 着。在SNK两两比较的结果中，可清楚看出三个类别各为一组。表 6 单因素方差分析结果Levenedf1df2SigLLl LU L1U2 250Ul 1228Sig.290Tes t of H omogene ity of Variance s 主成份得分主成份得分Sum ofSquaresdfMean Square卜Sig.Betw een Groups158.224279.112151.890.000Within GroupsTotal14.584172.8082830.521ANOVADependent variabi主成份得分MeanDifference95% Confidence Interval（1）分类J分类(I-J)Std. ErrorSig.Lower BoundUpper BoundLSD 124.8297571*.3892559.0004.0324035.62711236.4953722*.3726841.0005.7319637.25878121-4.8297571*.3892559.000-5.627112-4.03240331.6656151*.2864846.0001.0787782.25245231-6.4953722*.3726841.2864846.000-7.258781-2.252452-5.731963-1.078778 1Multiple Comparisons The mean difference is significant at the .05 level.Stude nt-Newman-Keus5Subset for alpha = .05分类N123315-1.638665211.026950154.856707Sig.1.0001.0001.000主成份得分Means f or groupsin homoge neoussubsets are dis played.a Uses HarmonicM ean Sample Siz e = 8.390.b. The group sizes are unequal. The harmonic meanof the group s iz es is used. Type I error levels are not guara nteed.因此，可以认为，在进行聚类的三个结果中，各类的因子得分的确存在显着差别，这种差别正是反映了 31 个省区市房地产发展水平存在差异。四、结果分析及对策建议（一）结果分析 用划分的5个亚类各项指标的平均值与全国平均值作一个比较，可以知道各地区 在全国的地位。图3反映了5个亚类和全国的11个指标平均值折线图，由图示可以看 出，这5种类型的房地产的指标值很不一样（全国平均值用平滑虚线表示）：2000.00(1) 代表全国房地产发展水平领先地区的上海、广东、北京、江苏和浙江，各项 指标平均值要远远大于其它地区，同时也高于全国平均水平。比较突出的是房地产的 投资资金来源、本年完成的开发投资额巨大，房地产开发企业经营收入也十分大，这 说明这类地区房地产有很高的投资前景和巨大的吸引力，其开发收益也相当可观。(2) 代表全国房地产发展水平先进地区的山东、辽宁、天津、福建和四川，各项 指标的平均值要高于全国平均值，除个别指标(如本年完成土地开发面积)与赶超地 区接近处，其它指标要高于赶超地区，同时也体现了房地产业的发展水平在很大程度 上与经济发展实力紧密相关。(3) 代表全国房地产业发展水平赶超地区的湖北、湖南、河南、安徽、江西和重 庆，各项指标的平均值与全国平均值基本持平，有的要高于全国平均值(如本年完成 土地开发面积)，有的要低于全国平均值(如房地产业地加值)。与先进地区相比， 大部分指标差距不是太大，如果地区房地产政策适当，走一条可持续房地产发的道 路，赶超的可能性很大。(4) 代表全国房地产发展水平后发地区的河北、吉林、黑龙江、山西、甘肃、贵 州、内蒙、新疆、云南、陕西和广西，各项指标均落后于全国平均值，这些地区的房 地产业有较大增长潜力，应发挥其后发优势。(5) 代表全国房地产发展水平的后进地区的海南、青海、宁夏和西藏，各项指标 平均值处于全国最低值，房地产业发展水平有待于进一步提高。(二)对策建议结合我国房地产业发展实际，对不同类型的地区，应采用不同的房地产政策： 领先地区的房地产市场较为成熟，房地产业吸引力大，投资收益较高，可以考虑 把房地产业建设成地区经济发展的支柱产业。要稳定房地产业的发展，警惕两种房地 产过热现象。第一种是盲目性过热，比如盲目投资，盲目扩大开发量，而使得市场供 给远远大于需求量，空置率上升；第二种是泡沫性过热，房地产的市场远远高于成本 价，一旦经济发展减缓，房地产业将受到重创。先进地区具有良好的地缘优势和较佳的投资环境，房地产业的发展还可以进一步 做大做强，在提高房地产的效益方面还有进一步拓展的空间。由于发展速度较快，可 以采用严格的房地产用地供应政策，使房地产市场保持平稳、稳定发展，使供求总量 基本平衡，房地产价格基本平稳。赶超地区基本上位于我国中部地区，可借助“中部崛起”的有利政策，采取优惠 措施加快房地产业的发展。在吸收资金方面，应大力吸收外资或民间资本进军房地产 业；在大规模城区化进程中，搞好拆迁与开发的关系，积极探索社会保障机制；加强 管理，规范房地产企业的市场行为；建立健全的住房供应体系，尽快解决房地产业的 结构性矛盾，合理配置住房与非住房，高档住房与低价位住房的结构和比例。后发地区应加速房地产业的发展，提高房地产业的增加值，提高房地产开发企业 的效率，可把房地产作为基础产业，增强后发优势。在加快住宅产业的现代化进程， 促进房地产业总量保持增长和住宅建设质量全面提高；积极改善投资环境，很抓招商 引资工作，努力拓宽融资渠道；加大经济适用房的开发力度，搞活房地产二、三级市 场；加强监管，整顿和规范房地产市场秩序。从投资环境来看，先进地区和领先地区 是房地产投资的主要选择，但后发地区的前景也较被看好，如果政策得当，有望得到 进一步大发展。后进地区由于受历史和自然条件的影响，房地产业的发展水平相对较低，无论从 房地产的总量、规模，还是投资上，都有待于进一步提高。后进地区可以在国家西部 大开发的背景下，可以把房地产作为先导产业，带动地区经济的发展。在加大土地开 发面积的同时，要稳定房地产价格，使房价与居民收入水平相称，促进房地产业健康 有序地发展，参考文献张二勋.我国房地产业发展的区域差异分析J.中国土地，1995,(4):37-402 丰雷.我国房地产经济区域初步研究：聚类分析方法的一个应用J.经济研究 参考,2000,(20):15-193 陈浮，王良健.中国房地产市场化区域差异与发展战略研究J.财经理论与实 践,2000,21(3):104-1074 蔡穗声, 王幼松.长江三角洲与珠江三角洲比较研究中国房地产市场地区差异分 析J.房地产市场,2005,(5):36-385 林海明，林敏子.主成份分析与因子分析法应用辨析J.数量经济与技术经济研 究,2004,(9):158-1596 卢纹岱. 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