【摘要】空置是反映房地產市場狀況的一個重要因素。本文運用自組織數據挖掘 方法 來 分析 中國 住宅空置面積的 影響 因素，我們發現，在所有的因素中，人均住宅面積是影響空置面積的最重要的因素，其中也有其他因素的較小的相關影響。
【關鍵詞】自組織數據挖掘方法 住宅空置面積
一、 研究 綜述
近幾年，許多學者對於房地產空置 問題 做了很多研究工作，這些研究大體可分為兩類：
一是關於空置率的研究，例如中國房地產及住宅研究會常務副會長包宗華的《我國的住房空置率是否過高》；謝昌浩 阮平的《對房地產市場中空置率問題的界定及衡量》；
二是關於房地產空置現象的研究，如郭峰和任宏《中國商品房空置問題研究》王家庭在《中國商品住宅空置率過高的原因及對策》都對高空置現象進行了分析並提出對策.
但是，空置率在我國現在還是一個含糊不清的概念，空置率在 計算 方法也存在許多問題和爭論。為此本文沒有研究空置率，而是運用自組織數據挖掘的方法著重對空置的影響因素進行了分析。
二、自組織數據挖掘 理論 與方法簡介
自組織數據挖掘建模是基於生物進化的思想：從對系統有影響的因素樣本出發，其利用GMDH核心技術從觀測數據樣本自動的產生許多數學模型，並且根據某個外部準則（即篩選準則），逐步地從模型集合中選出一個相對的最優複雜度模型。這種建模方法強烈的體現了由簡單到複雜的複雜事物演化過程。
自組織建模的方法基於如下假設：所有關於對象的重要變量的相互關聯的信息都包含在變量的觀察數據樣本中，因而建模的目的就是要從數據樣本中挖掘出這些信息。在建模時把樣本數據分為訓練集和檢測集兩部分，訓練集的數據用於建模，檢測集的數據在建模時不被使用，僅用於選擇最優複雜度模型。這是區別於其他建模方法的一個優勢。
三、模型建立
另外像稅收、家庭人口構成狀況、消費觀念等對空置量的影響很微弱，不把其列為指標範圍。
1、建立模型 藉助於Knowledge Miner軟體，經過多次的建模篩選，最終產生的具有最優複雜度的模型為一線性模型，方程如下：X1=3.16-1.99X3+ 1.53X6-0.74X5+ 0.49X4-0.35X7-0.34X2
模型效果的幾個參數值：
Prediction Error Sum Of Squares (PESS): …… 0.1171
Mean Absolute Percentage Error: ……………… 3.80 %
Approximation Error Variance: ………………… 0.0926
Coefficient Of Determination (R-squared): …… 0.9074
模型擬和效果圖：
可見模型大體上反映了一個真實有效的關係。該模型對樣本數據的描述能力為75%，即模型基本上描述出了這些樣本數據之間的關係。
2、模型檢測
檢測結果，進一步證明系統建立的模型能正確反映變量之間的關係。
3、結果 X3(人均住宅建築面積) 、X6(城鄉居民人民幣儲蓄存款)是影響住宅空置面積的最主要的因素。
四、結論 分析 及對策
1、住宅空置面積影響因素分析
（1）指標X6(城鄉居民人民幣儲蓄存款)描述的是居民家庭收入狀況對房地產空置的影響情況，其前面的係數為1.53，是住宅空置面積的重要影響因素。因為居民儲蓄存款的高低直接決定了各類家庭能夠用於房地產購置或租用的資金數額，是購買力的決定性要素。由當前的房價收入比來看,商品房是一種奢侈品,存款的上升將帶來需求的增加，它會促使家庭考慮購買住房或者購買更好的房子以改善自己的居住條件或者增加他們在固定資產上的投資等。由於係數為正值，說明存款的增加會導致住宅空置面積的增加，存款額對房地產的需求具有正效應，但對空置面積則具有負效應。所以刺激消費是減少空置面積的有效措施。
為了更深入分析 研究 這兩個重要變量，我們建立了一個新的模型： 1）X6（人均儲蓄）對於空置面積的影響，其中有一部分是變量X7（GDP）間接影響的結果。
2）雖然X7對於空置面積沒有太大的直接影響（係數為），但它還會通過影響x6間接地對空置面積產生影響。這雙方面的作用使我們有理由相信x7也是一個不可忽略的重要變量。人均國民生產總值的增加，會擴大人們的購買力，從而房地產的有效購買力增加，並且購買力會經過兩個渠道得到增加：一是GDP的增加會直接地影響到房地產市場，減少住宅的空置量；另一方面，GDP的增加，導致儲蓄存款的增加，進而間接的導致空置量的減少；
（2）指標X3(人均住宅建築面積)，是對地區居民住房情況的量化描述，一定程度上反映當地人民的生活水平，其前面的係數為-1.99，可見人均住宅建築面積與地區住宅空置面積之間存在很大的關係，並且二者之間是反向關係。人均住宅水平的增加或減少都會使空置面積會反方向雙倍變動。所以，如果要減少地區的空置面積，提高當地人民的居住水平是一條有效的手段。
（3）指標X5（就業人員數）反映就業人數對於空置的影響，其係數為-0.74，其影響力顯然遠遠低於前兩個指標，但也不可忽視。因為住宅是人類生存的基本必需品，人口的數量越大，就業的狀況越好，對住宅的需求量必然越大。並且就業人數對空置面積具有負效應，所以就業人數的增加也有助於消化存量住房。
2、對策與建議
根據模型的結果結合上述分析，提出幾點消化存量房的幾點對策
（1）相關部門可以通過一些財政手段，調節地區的住宅存量。當空置面積過大時，採用積極的財政政策，刺激消費，擴大需求，減少儲蓄；反之應抑制消費，減少需求。這是調節房屋存量的一個有效的措施。
（2）存量房面積過大時，通過調節就業人數的手段也有助於房地產空置量的減少。相關部門如果能增加工作崗位，為更多的人提供工作條件，提高就業人數，也會有效抑制空置面積的增加。
（3）努力 發展 當地 經濟 ，提高地區GDP。其實地區政府可以通過加大基本建設的投資，進而刺激居民消費的方式減少當地過高的存量房。
消化空置商品住宅、降低商品住宅空置率 問題 是一項綜合性的系統工程。上述措施都只能暫時性的調節住宅存量，不能解決根本問題。要保持一個合理的空置量，必須採取一系列綜合性的長遠對策，比如：完善我國 目前 的住房 金融 體系；建立一套有效的監督和防範空置面積的預警系統；加強對土地利用的監管,抑制土地投機等，這些都是保持適量空置房的必要手段。
【 參考 文獻 】 [2]包宗華：我國的住房空置率是否過高.《 理論 探索與爭鳴》.2004，（05）
[3] 謝昌浩、阮平的： 對房地產市場中空置率問題的界定及衡量.《 中國 青年 政治 學院學報》.2002，（03）
[4] 郭 峰、任宏：中國商品房空置問題研究.《華中科技大學學報(城市 科學 版)》.2004，
（12）
[5] 王家庭：中國商品住宅空置率過高的原因及對策. 《經濟評論》.2002，（01）
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