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2、以城市人口数量与住房需求量的关系为依据得出的2010到2015年住房需求量
（1）利用2001-2008年中国城市人口数量与相对应的城市住宅销售面积的关系（表2），建立一元线性回归模型。
于是可推出住房需求量预测方程为：Y=3.946X-173783.835(3)(其中X为未来各年的市镇人口数；Y为各年住房需求面积)
（2）根据中国各年的城市人口数量代入方程（3），可以计算出中国2010到2015年的住房需求量（表3）。
3、以城市化率与住房需求量的关系为依据得出的2010到2015年住房需求量。
（1）利用2001-2008年中国城市化率与相对应的城市住房实际成交量的关系（表2），建立一元线性回归模型。
于是可推出住房需求量预测方程为：Y=6182.982X-217401.956(4)(X为未来各年的城市化率；Y为各年住房需求面积)
（2）根据中国在2010到2015年的城市化率（表2）代入方程（4），可以计算出中国在2010到2015年的住房需求量（表3）。
4、以城市人口人均住房使用面积与住房需求量的关系为依据得出的2010到2015年住房需求量。
（1）利用2001-2008年中国城市人口人均住房使用面积与住房需求量的关系，建立一元线性回归模型。
于是可推出住房需求量预测方程为：Y=5882.343X-106850.213(5)(X为未来各年的市镇人口住房人均拥有量；Y为各年住房需求面积)
（2）中国未来市镇人口人均住房使用面积目标，市镇人口住房人均拥有量以每年5.46%增长（见表3）。
（3）把表12的市镇人口住房人均拥有量代入方程（5），得出预测结果（表4）。
表4中国市镇居民未来住房需求量（单位：万平方米）
|
年份
|
住房需求量（之一）
|
住房需求量（之二）
|
住房需求量（之三）
|
住房需求量（之四）
|
住房需求量（总1）
|
廉租房等（1）
|
|
2010
|
89492.11
|
86589.03
|
80370.46
|
86794.58
|
86257.35
|
17251.47
|
|
2011
|
102355.48
|
97760.16
|
86553.45
|
97367.09
|
96818.80
|
19363.76
|
|
2012
|
116208.58
|
109408.75
|
92736.44
|
108514.13
|
107935.31
|
21587.06
|
|
2013
|
131151.99
|
121558.49
|
98919.43
|
120267.05
|
119650.44
|
23930.09
|
|
2014
|
147294.53
|
134229.09
|
105102.42
|
132667.03
|
132010.98
|
26402.20
|
|
2015
|
164758.51
|
147440.30
|
111285.41
|
145737.60
|
145064.25
|
29012.85
|
5、中国城市住房需求量
（1）中国未来城市住房需求量
通过对以上四个方向的测算值与商品住房历史成交面积比较，对预测结果误差相对较小的取较高权重，四种预测结果权重分别为：城市人口数量与住房需求量的关系取0.3；城市人口家庭户数与住房需求量的关系取0.3；城市化率与住房需求量的关系取0.2；城市人口人均住房使用面积与住房需求量的关系取0.2。可得出江西未来城市住房年度需求量（表4）。
（2）经济适用房、廉租房的供应量
通过以上的定量预测分析可以知道中国未来城市住房的总需求量，按照经济适用房、廉租房占住房开发总量的20%计算，可以计算出中国在2010到2015年内的经济适用房，廉租房的供应量（表4）。
中国“十二五”期间居民住房需求因素因子分析
下面用因子分析法分析影响住房需求量的主要因素。其中，X1：城市人口家庭户数；x2：房屋建筑面积竣工率；x3居民消费价格指数（城市住房）；x4房地产价格指数（住宅）；x5城镇居民家庭人均可支配收入（指数）；x6:城镇居民家庭恩格尔系数；x7平均每人消费支出构成（住房）；x8市镇平均每户人口数；x9城市人均住宅建筑面积；x10城市化率；x11市镇人口数
表52001年—2008年中国房地产有关数值
|
|
X1（户）
|
X2
|
X3
|
X4
|
X5
|
X6
|
X7（%）
|
|
2001
|
15505
|
51.9
|
101.7
|
101.9
|
416.3
|
38.2
|
10.32
|
|
2002
|
16517
|
51.1
|
99.8
|
104.0
|
472.1
|
37.7
|
10.35
|
|
2003
|
17401
|
47.4
|
102.8
|
105.7
|
514.6
|
37.1
|
10.74
|
|
2004
|
18216
|
43.9
|
104.3
|
109.4
|
514.6
|
37.7
|
10.21
|
|
2005
|
18991
|
45.2
|
105.6
|
108.4
|
607.4
|
36.7
|
10.18
|
|
2006
|
19561
|
43.8
|
104.7
|
106.4
|
670.7
|
35.8
|
10.40
|
|
2007
|
20405
|
42.3
|
104.5
|
108.2
|
752.5
|
36.3
|
9.83
|
|
2008
|
20848
|
42.1
|
104.3
|
107.1
|
815.7
|
37.9
|
10.19
|
及续表
|
|
X8（人）
|
X9（平方米）
|
X10（%）
|
X11（万人）
|
|
2001
|
3.10
|
20.8
|
37.66
|
48064
|
|
2002
|
3.04
|
22.8
|
39.09
|
50212
|
|
2003
|
3.01
|
23.7
|
40.53
|
52376
|
|
2004
|
2.98
|
25.0
|
41.76
|
54283
|
|
2005
|
2.96
|
26.1
|
42.99
|
56212
|
|
2006
|
2.95
|
27.1
|
43.90
|
57706
|
|
2007
|
2.91
|
28.3
|
44.94
|
59379
|
|
2008
|
2.91
|
29.6
|
45.68
|
60667
|
用因子分析法得到的结果为：ComponentMatrix(a)
表6
|
|
Component
|
| 1 |
2
|
3
|
|
Zscore(VAR00001)
|
.990
|
.045
|
.045
|
|
Zscore(VAR00002)
|
-.972
|
.045
|
.045
|
|
Zscore(VAR00003)
|
.831
|
-.246
|
.045
|
|
Zscore(VAR00004)
|
.809
|
-.103
|
-.246
|
|
Zscore(VAR00005)
|
.930
|
.045
|
-.103
|
|
Zscore(VAR00006)
|
-.570
|
.638
|
.045
|
|
Zscore(VAR00007)
|
-.548
|
-.619
|
.638
|
|
Zscore(VAR00008)
|
-.988
|
-.005
|
-.619
|
|
Zscore(VAR00009)
|
.977
|
.089
|
-.005
|
|
Zscore(VAR00010)
|
.991
|
.025
|
.089
|
|
Zscore(VAR00011)
|
.989
|
.040
|
.025
|
ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis.
a3componentsextracted.
由此可以有：
F1=0.990x1-0.972x2+0.831x3+0.809x4+0.930x5-0.570x6-0.548x7-0.988x8+0.977x9+0.991x10+0.989x11
F2=0.045x1+0.045x2-0.246x3-0.103x4+0.045x5+0.638x6-0.619x7-0.005x8+0.089x9+0.025x10
+0.040x11
F3=0.131x1+0.072x2-0.325x3-0.459x4+0.318x5+0.030x6+0.372x7-0.067x8+0.182x9+0.127x10
+0.139x11
其中，F1是涵盖x1城市人口家庭户数，x3居民消费价格指数（城市住房），x4房地产价格指数（住宅），x5城镇居民家庭人均可支配收入（指数），x9城市人均住宅建筑面积，x10城市化率，x11市镇人口数的主因子；F2为涵盖x6:城镇居民家庭恩格尔系数和x8市镇平均每户人口数的主因子；F3为涵盖x2房屋建筑面积竣工率和x7平均每人消费支出构成（住房）的主因子。由表6有：F1中所有指标的因子载荷都很高，最低的为80.9%，最高的高达99.1%。主因子对全部初始变量的解释程度达到84.7%。主因子F2对的方差奉献率达到12.2%，即对全部初始变量的解释程度达到12.2%。 2/3 首页 上一页 1 2 3 下一页 尾页 |
