基于主成分分析法的北京市商業(yè)地產(chǎn)投資環(huán)境綜合評(píng)價(jià)

1、<p>　　基于主成分分析法的北京市商業(yè)地產(chǎn)投資環(huán)境綜合評(píng)價(jià)</p><p>　　【摘 要】商業(yè)地產(chǎn)投資環(huán)境是商業(yè)地產(chǎn)發(fā)展的決定性因素之一，本文利用主成分分析法，以北京市各區(qū)縣研究對(duì)象，從城市宏觀經(jīng)濟(jì)、房地產(chǎn)市場(chǎng)規(guī)模、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、市場(chǎng)吸納能力與社會(huì)公共服務(wù)五個(gè)方面出發(fā)，共選取20個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，評(píng)價(jià)各區(qū)域商業(yè)地產(chǎn)投資環(huán)境，并對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行分類組合分析，以期為投資者提供參考建議。 </p><

2、;p>　　【關(guān)鍵詞】商業(yè)地產(chǎn)投資環(huán)境；主成分分析法；評(píng)價(jià)；北京市 </p><p><b>　　引言 </b></p><p>　　從2000年起，商業(yè)地產(chǎn)首先在北京、上海、廣州、深圳等相對(duì)發(fā)達(dá)的一線城市興起，隨后迅速向二、三線城市蔓延。來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的資料顯示，2001年后我國(guó)商業(yè)地產(chǎn)投資年均增長(zhǎng)33%，其增長(zhǎng)速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度。隨著房地產(chǎn)市場(chǎng)的日

3、益成熟，商業(yè)地產(chǎn)投資環(huán)境的研究已成為理論界和政府部門(mén)等社會(huì)各界關(guān)注的焦點(diǎn)。作為房地產(chǎn)的一種業(yè)態(tài)，商業(yè)地產(chǎn)具有很強(qiáng)的周期性和區(qū)域性。它的投資價(jià)值量大、周期長(zhǎng)、產(chǎn)品位置固定、易受經(jīng)濟(jì)氣候以及國(guó)家宏觀調(diào)控政策的影響，這使得商業(yè)地產(chǎn)投資與其他類型的產(chǎn)業(yè)投資相比，對(duì)投資環(huán)境的要求更為嚴(yán)格，對(duì)其研究也就更具有實(shí)踐意義，因此在商業(yè)地產(chǎn)發(fā)展的過(guò)程中，對(duì)所選地區(qū)的投資環(huán)境的了解及對(duì)比顯得至關(guān)重要。此外，認(rèn)清城市商業(yè)地產(chǎn)投資環(huán)境狀況對(duì)市政府制定新的商業(yè)地產(chǎn)

4、發(fā)展戰(zhàn)略也十分重要。[1]本文結(jié)合北京市各區(qū)縣的商業(yè)地產(chǎn)投資環(huán)境的現(xiàn)實(shí)狀況，分析了影響商業(yè)地產(chǎn)投資環(huán)境的內(nèi)部結(jié)構(gòu)因素，總結(jié)了各類商業(yè)地產(chǎn)投資環(huán)境的類別特征，以期更好地為我國(guó)城市房地產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展服務(wù)。 </p><p>　　一、評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建 </p><p>　　商業(yè)地產(chǎn)投資環(huán)境隸屬于房地產(chǎn)投資環(huán)境，它是指對(duì)于一個(gè)國(guó)家、地區(qū)或城市的商業(yè)地產(chǎn)投資潛力及風(fēng)險(xiǎn)的綜合研究。本文所研究的商業(yè)地產(chǎn)投

5、資環(huán)境是針對(duì)從事房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資的開(kāi)發(fā)商或投資者而言的，它一方面強(qiáng)調(diào)房地產(chǎn)市場(chǎng)潛在需求與潛在供給共同營(yíng)造的投資空間，另一方面突出該城市房地產(chǎn)市場(chǎng)投資環(huán)境的綜合作用。 </p><p>　　表1 商業(yè)地產(chǎn)投資環(huán)境綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系 </p><p>　　目標(biāo)層 準(zhǔn)則層 因子層 </p><p>　　商業(yè)地產(chǎn)投資環(huán)境 城市宏觀經(jīng)濟(jì)因子（B1） GDP（B11） </p

6、><p>　　人均可支配收入（B12） </p><p>　　人均消費(fèi)支出（B13） </p><p>　　財(cái)政收入（B14） </p><p>　　全社會(huì)零售總額（B15） </p><p>　　房地產(chǎn)市場(chǎng)規(guī)模因子（B2） 商品房銷售額（B21） </p><p>　　房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資額（B22）

7、</p><p>　　商品房竣工面積（B23） </p><p>　　商品房銷售面積（B24） </p><p>　　經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)因子（B3） 職工平均工資增長(zhǎng)率（B31） </p><p>　　常住人口增長(zhǎng)率（B32） </p><p>　　租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)增長(zhǎng)速度（B33） </p><p>　

8、　銷售額增長(zhǎng)率（B34） </p><p>　　房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資額增長(zhǎng)率（B35） </p><p>　　市場(chǎng)吸納能力因子（B4） 銷售面積/竣工面積（B41） </p><p>　　房地產(chǎn)銷售額/投資額（B42） </p><p>　　星級(jí)飯店出租率（B43） </p><p>　　社會(huì)公共服務(wù)因子（B5） 人均車位數(shù)

9、（B51） </p><p>　　人均公路里程（B552） </p><p>　　一般公共服務(wù)財(cái)政支出（B53） </p><p>　　數(shù)據(jù)來(lái)源：《北京市統(tǒng)計(jì)年鑒》 </p><p>　　本著科學(xué)性與前瞻性、全面性與典型性以及可量化性與數(shù)據(jù)可得性等原則，結(jié)合對(duì)前人研究成果的借鑒，本文從城市宏觀經(jīng)濟(jì)、房地產(chǎn)市場(chǎng)規(guī)模、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、市場(chǎng)吸納能力與社會(huì)

10、公共服務(wù)五個(gè)角度出發(fā)，最終建立了一個(gè)3層次的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。目標(biāo)層為商業(yè)地產(chǎn)投資環(huán)境評(píng)價(jià)，準(zhǔn)則層選取城市宏觀經(jīng)濟(jì)因子（B1）、房地產(chǎn)市場(chǎng)規(guī)模因子（B2）、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)因子（B3）、市場(chǎng)吸納能力因子（B4）與社會(huì)公共服務(wù)因子（B5）5個(gè)指標(biāo)。其中，城市宏觀經(jīng)濟(jì)因子（B1）選取GDP（B11）、人均可支配收入（B12）、人均消費(fèi)支出（B13）、財(cái)政收入（B14）與全社會(huì)零售總額（B15）五個(gè)因子作為評(píng)價(jià)指標(biāo)；房地產(chǎn)市場(chǎng)規(guī)模因子（B2）選取商品

11、房銷售額（B21）、房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資額（B22）、商品房竣工面積（B23）與商品房銷售面積（B24）這四個(gè)因子作為評(píng)價(jià)指標(biāo)；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)因子（B3）選取職工平均工資增長(zhǎng)率（B31）、常住人口增長(zhǎng)率（B32）、租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)增長(zhǎng)速度（B33）、銷售額增長(zhǎng)率（B34）、與房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資額增長(zhǎng)率（B35）這五個(gè)因子作為評(píng)價(jià)指標(biāo)；市場(chǎng)吸納能力因子（B4）選取銷售面積/竣工面積（B41）、房地產(chǎn)銷售額/投資額（B4</p><p&

12、gt;<b>　　二、研究方法 </b></p><p>　　一般學(xué)術(shù)研究中的評(píng)價(jià)方法多采用綜合評(píng)價(jià)法，將大量樣本與評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)分，并利用德?tīng)柗品ɑ驅(qū)哟畏治龇ㄟM(jìn)行權(quán)重賦值，進(jìn)而加權(quán)計(jì)算得出評(píng)價(jià)終值。這種方法計(jì)算量巨大，并帶有很大的主觀性，不能消除各影響因素之間的共線性。本文利用主成分分析法，通過(guò)數(shù)學(xué)變換將土地評(píng)價(jià)中原有的多個(gè)因子轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)相互線性無(wú)關(guān)的主成分簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并依據(jù)各主成分

13、的方差貢獻(xiàn)率確定權(quán)重，避免評(píng)價(jià)指標(biāo)間的共線性以及權(quán)重確定的主觀性，使得評(píng)價(jià)值更加客觀合理。[3] </p><p>　　1.建立主成分分析模型 </p><p>　?。?）構(gòu)建評(píng)價(jià)體系矩陣：矩陣由p個(gè)評(píng)價(jià)子指標(biāo)與n個(gè)評(píng)價(jià)地區(qū)單元組成。 </p><p>　?。?）將上述矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到新的標(biāo)準(zhǔn)化矩陣Xnp。 </p><p>　　（3

14、）通過(guò)坐標(biāo)變化，將原來(lái)含有n個(gè)變量的矩陣Xnp做線性變換，轉(zhuǎn)換為另一組線性無(wú)關(guān)的綜合變量Z1，Z2，…，Zm（m≤p）；新變量指標(biāo)Z1，Z2，…，Zm分別稱為原變量指標(biāo)x1，x2，…，xP的第1，第2，…，第m主成分。 </p><p>　　2.進(jìn)行主成分分析 </p><p>　　（1）由標(biāo)準(zhǔn)化矩陣Xnp計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣R。 </p><p>　?。?）計(jì)算特征值

15、與特征向量 　　解特征方程∣λI-R∣=0，求出特征值，并使其按大小順序排列： </p><p>　　λ1≥λ2≥···≥λp ≥0 </p><p>　?。?）計(jì)算主成分貢獻(xiàn)率與累計(jì)貢獻(xiàn)率 </p><p>　　方差貢獻(xiàn)率描述了各主成分在反映各個(gè)原始評(píng)價(jià)因子信息量方而的能力大小，因此在綜合評(píng)價(jià)中可以用方差貢獻(xiàn)率作為各個(gè)主成分的權(quán)重，

16、實(shí)現(xiàn)對(duì)各個(gè)主成分的客觀賦權(quán)。 </p><p>　　累計(jì)貢獻(xiàn)率公式為： （1） </p><p>　　一般取累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)85%～95%的特征值λ1、λ2···λm為所對(duì)應(yīng)的第一、第二、…、第m（m≤p）個(gè)主成分。 </p><p>　　權(quán)重值即方差貢獻(xiàn)率為： （2） </p><p>　　3.單元評(píng)價(jià)分值計(jì)算 &

17、lt;/p><p>　　以方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)重，對(duì)提取的前P個(gè)主成分在每個(gè)單元內(nèi)得分進(jìn)行線性加權(quán)，得到每個(gè)評(píng)價(jià)單元內(nèi)的綜合評(píng)價(jià)值，計(jì)算公式如下： </p><p>　　Y=e*Zij（i=1，2…m） （3） </p><p>　　Y即為最終綜合評(píng)價(jià)得分，其中：e為主成分權(quán)重即方差貢獻(xiàn)率，Zij為第i個(gè)評(píng)價(jià)單元第j個(gè)主成分的得分。 </p><p>

18、;　　三、北京市商業(yè)地產(chǎn)投資環(huán)境綜合評(píng)價(jià) </p><p><b>　　1.主成分提取 </b></p><p>　　利用SPSS17.0軟件對(duì)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化變換，求取出20個(gè)指標(biāo)變量子成分的方差貢獻(xiàn)率，將各子成分按方差貢獻(xiàn)率大小順序排列，根據(jù)累計(jì)方差貢獻(xiàn)率大于85%的原則，選取前6個(gè)子成分為該指標(biāo)體系的主成分（見(jiàn)表2）。 </p><p&g

19、t;<b>　　表2 解釋總方差 </b></p><p>　　2.主成分分析與權(quán)重確定 </p><p>　　主成分載荷矩陣代表了主成分因子與原始指標(biāo)數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性：第一主成分主要反映了GDP、人均可支配收入、人均消費(fèi)支出、財(cái)政收入與全社會(huì)零售總額、職工平均工資增長(zhǎng)率、房地產(chǎn)銷售額/投資額、星級(jí)飯店出租率、人均車位數(shù)、人均公路里程與一般公共服務(wù)財(cái)政支出等11個(gè)指標(biāo)

20、，第二主成分基本代表了商品房銷售額、房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資額、房地產(chǎn)竣工面積與房地產(chǎn)銷售面積4個(gè)指標(biāo)，第三主成分至第五主成分分別反映了租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)增長(zhǎng)速度、房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資額增長(zhǎng)率、常住人口增長(zhǎng)率這幾個(gè)因子指標(biāo)，第六主成分主要代表了銷售額增長(zhǎng)率與銷售面積/竣工面積2個(gè)指標(biāo)。 </p><p>　　方差貢獻(xiàn)率描述了各主成分在反映各個(gè)原始評(píng)價(jià)因子信息量方面的能力大小，因此在綜合評(píng)價(jià)中可以用方差貢獻(xiàn)率作為各個(gè)主成分的評(píng)價(jià)權(quán)重

21、，實(shí)現(xiàn)對(duì)各個(gè)主成分的客觀賦權(quán)，六個(gè)主成分的評(píng)級(jí)權(quán)重分別為0.383、0.286、0.098、0.086、0.074、0.073。 </p><p>　　表3 商業(yè)地產(chǎn)投資環(huán)境綜合得分 </p><p>　　排名 區(qū)縣 商業(yè)地產(chǎn)投資環(huán)境綜合得分 級(jí)差正規(guī)得分 排名 區(qū)縣 商業(yè)地產(chǎn)投資環(huán)境綜合得分 級(jí)差正規(guī) </p><p><b>　　得分 </b&g

22、t;</p><p>　　1 朝陽(yáng) 1.186 100 9 房山 -0.113 28.12 </p><p>　　2 西城 0.71 73.64 10 順義 -0.167 25.14 </p><p>　　3 海淀 0.65 70.36 11 通州 -0.249 20.64 </p><p>　　4 東城 0.246 48.02 12 石景山

23、 -0.292 18.26 </p><p>　　5 大興 0.099 39.88 13 懷柔 -0.305 17.51 </p><p>　　6 昌平 0.084 39.03 14 延慶 -0.612 0.56 </p><p>　　7 豐臺(tái) 0.073 38.42 15 平谷 -0.616 0.34 </p><p>　　8 密云 -0.

24、072 30.42 16 門(mén)頭溝 -0.622 0 </p><p>　　3.商業(yè)地產(chǎn)投資環(huán)境綜合評(píng)價(jià) </p><p>　　SPSS17.0軟件的分析結(jié)果給出了各個(gè)評(píng)價(jià)單元內(nèi)所有主成分的標(biāo)準(zhǔn)化得分，由此可以計(jì)算得到各個(gè)評(píng)價(jià)單元內(nèi)的六個(gè)主成分的得分。進(jìn)一步以方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)重，對(duì)這六個(gè)主成分的得分進(jìn)行線性加權(quán)，得到各個(gè)評(píng)價(jià)單元內(nèi)的綜合評(píng)價(jià)分值，并采用極差正規(guī)法將綜合評(píng)價(jià)分值轉(zhuǎn)化為0-100

25、的分值區(qū)間內(nèi)（見(jiàn)表3）。 </p><p><b>　　四、評(píng)價(jià)結(jié)果分析 </b></p><p>　　通過(guò)表3結(jié)果可以看出，各區(qū)縣商業(yè)地產(chǎn)投資環(huán)境差別較大。從區(qū)域上來(lái)看，基本上呈現(xiàn)中心——外圍輻射效果，這與北京各區(qū)縣的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)與市場(chǎng)規(guī)模有較大關(guān)聯(lián)。另外，根據(jù)各主成分所占權(quán)重以及評(píng)價(jià)因子的來(lái)看，宏觀經(jīng)濟(jì)因子中的GDP、人均消費(fèi)支出、全社會(huì)零售總額以及房地產(chǎn)市場(chǎng)規(guī)模因子

26、中的房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資額、商品房竣工、銷售面積為影響商業(yè)地產(chǎn)投資環(huán)境的主導(dǎo)因素。 </p><p>　　為了便于分析，本文將商業(yè)地產(chǎn)投資環(huán)境得分分為五級(jí)（如表4所示）。[4]從計(jì)算結(jié)果來(lái)看，朝陽(yáng)、西城、東城、海淀憑借其長(zhǎng)期以來(lái)形成的市場(chǎng)規(guī)模與商業(yè)氛圍，具有良好地商業(yè)地產(chǎn)投資環(huán)境；而以大興、豐臺(tái)、昌平、房山順義等為代表的北京重點(diǎn)扶持區(qū)域以及規(guī)劃新城，隨著政策引導(dǎo)下區(qū)域內(nèi)基礎(chǔ)配套設(shè)施的逐漸完善與市場(chǎng)規(guī)模的日益壯大，尤其是

27、住宅市場(chǎng)郊區(qū)化的帶動(dòng)作用，也顯現(xiàn)出較好的商業(yè)地產(chǎn)投資前景；延慶、平谷、門(mén)頭溝等北京經(jīng)濟(jì)發(fā)展較落后區(qū)域由于其較小的市場(chǎng)規(guī)模與商業(yè)需求，投資環(huán)境與潛力并不是太大。[5] </p><p>　　表4 商業(yè)地產(chǎn)投資環(huán)境等級(jí)表 </p><p><b>　　商業(yè)地產(chǎn) </b></p><p>　　投資環(huán)境 一級(jí)（80-100） 二級(jí) </p>

28、<p>　　（50-80） 三級(jí) </p><p>　?。?0-50） 四級(jí) </p><p>　　（10-30） 五級(jí) </p><p><b>　?。?-10） </b></p><p>　　區(qū)縣 朝陽(yáng)區(qū) 西城區(qū)、海淀區(qū)、東城區(qū) 大興、昌平、豐臺(tái)、密云 房山、順義、通州、石景山、懷柔 延慶、平谷、門(mén)頭溝

29、 </p><p>　　對(duì)于投資者而言，在對(duì)投資城市的選擇中，投資者應(yīng)該選擇投資環(huán)境優(yōu)越的城市（區(qū)縣）進(jìn)入，避免對(duì)商業(yè)氛圍不足或以飽和的區(qū)域進(jìn)行盲目擴(kuò)張；另外，政府規(guī)劃應(yīng)通過(guò)土地差別化供給與配套設(shè)施改進(jìn)等方式，合理指引開(kāi)發(fā)商的投資行為，防范泡沫式城市綜合體現(xiàn)象的出現(xiàn)。限于目前統(tǒng)計(jì)資料，以上有關(guān)城市商業(yè)地產(chǎn)投資潛力的評(píng)價(jià)還不完善，需要進(jìn)一步的研究。 </p><p><b>　　參

30、考文獻(xiàn)： </b></p><p>　　[1]張偉.我國(guó)中小城市商業(yè)地產(chǎn)投資環(huán)境研究[D].上海：華東師范大學(xué)大學(xué)，2011. </p><p>　　[2]王松濤.我國(guó)大中城市商業(yè)地產(chǎn)投資潛力評(píng)價(jià)[J].商業(yè)時(shí)代，2007（3）：10-11. </p><p>　　[3]馮長(zhǎng)春.城鎮(zhèn)土地評(píng)價(jià)中主成分分析法的應(yīng)用[J].中國(guó)國(guó)土資源經(jīng)濟(jì)，2007（7）：2

31、8-29. </p><p>　　[4]陳基純，陳忠暖.我國(guó)大中城市房地產(chǎn)投資環(huán)境評(píng)估與分類研究[J].科技管理研究，2012（3）： </p><p><b>　　211-213. </b></p><p>　　[5]趙旭.基于主成分分析法的湖南商業(yè)地產(chǎn)投資環(huán)境綜合評(píng)價(jià)[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2007（9）： </p><p