住房状况调查分析报告

住房状况调查分析报告

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第一部分 调查方案设计

一、调查方案

（一）

调查目的：住房问题一直是一个关系到国计民生的大问题，近些

年来，房价过高一直是老百姓通过市场解决住房需求的最大难题，而对于外来务工人员来说，户籍因素则是他们买房的最大难题，除了这些，还存在着许许多多的问题。通过市民对住房状况的反映情况，能更有效的采取措施去解决这些问题，使人民能更好的生活。

（二） （三） （四）

调查对象：城市居民 调查单位：抽取城市居民样本 调查程序：

1． 设计调查问卷，明确调查方向和内容； 2． 分发调查问卷。随机抽取调查单位； 3． 根据回收有效问卷进行分析，具体内容如下

（1） 对居民的基本情况进行频数分析，对居民情况有一个大致了解。

（2） 了解居民的基本住房情况，对居民情况进行深入了解，需要用到描述统计，交叉制表，探索分析等方法。

（3） 分别从不同因素分析影响人们购房计划以及计划购房面积的因素，得出结论，需要用到相关分析以及偏相关分析等方法。 （五）

调查时间：

二、问卷设计

在经过我们共同的研究制定问卷雏形并征询老师的意见后，我们最终设计的问卷如下：

三、问卷发放

2

四、数据整理

第二部分 数据分析

根据以上整理的数据，我们进行数据分析。

1 居民基本状况分析

首先，对该地区的户口状况进行频数分析，结果如下：

表1

统计量 户口状况

N

有效 缺失 均值

0 2993

表2

户口状况

有效

本市户口 外地户口 合计

百分

频率 2825

比

有效百分比

累积百分比

168

2993

从表1可以看出，该地区的户口状况均值为，大致可以了解该地区的大部分居民是本市户口，小部分是外地户口。从表2可以详细的看出。在该地区被调查的2993户中，有2825户为本地户口，168户为外地户口，本市户口和外地户口的比例分别为%和%，该地区本地人明显多于外地人。

其次对数据中的常住人口进行频数分析，结果如下：

表3

常住人口

累积百分

频率

128 455 百分比

有效百分比 比

有效

3

合计

1571 505 303 26 3 2 2993 .9 .1 .1 .9 .1 .1

从表3可以详细看出，在该地区被调查的2993户中，有128户常住人口为1人，455户常住人口为2人，1571户常住人口为3人，505户常住人口为4人，303户常住人口为5人，26户常住人口为6人，3户常住人口为7人，2户常住人口为8人，各比例分别为%，%，%，%，%，%，%，%。

图1

从图1可以看出，该地区常住人口均值为，常住人口为3人户的最多，其次是4人，2人，5人，1人，6人。

2 住房基本状况分析

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住房是人们生存发展的基本生活资料，同时也是城市居民生活的重要指标。分别从现住面积、人均面积、房屋产权来了解居民住房的基本情况。

通过前面的了解，我们初步掌握了一些情况，现在还需要对数据中的现住面积、人均面积、房屋产权变量特征有更为精确地认识，需要对变量进行描述统计分析，得到它们的均值、标准差、峰度等数据，以进一步把握数据的集中趋势和离散趋势。

表4

描述统计量 极极大值 统计量 均值 统计量 标准差 统计量 方差 统计量 偏度 统标统计量 峰度 标准误 .0 .0 .0 N 统计量 小值 统计量 计量 准误 . .现住面积 人均面积 房屋产权 有效的 N 2993 2993 2993 2993 910 045 .045 .045

从表4可以看出，现住面积的2993户中现住面积最小值为6平方米，最大为300平方米，平均值为平方米，标准差为平方米，方差为平方米，偏度系数为，误差为，峰度系数为，误差为.，在读出人均面积和房屋产权的数据，可得出该地区具名住房状况的详细分布状况。

3 不同特征户的住房状况分析

不同的经济群体所表现出的住房水平也大不相同，了解不同人口社会经济特征人群的住房状况，将有助于有针对性的进一步改善居民的住房条件。首先分析的是不同文化程度、婚姻、从业状况的住房差异，然后利用这些因素对住房水平进行分析。以观察每个因素对住房的影响程度，为了分析方便，将现住面积进行了一下分组，重新定义了一个“面积”变量，分组情况如下，40以下的为1,41至70的为2,71至100的为三，100以上为4.

（1），文化程度与住房状况分析

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通过交叉表分析住房状况与文化程度的分布情况，结果如下：

表5

文化程度* 现住面积修改版 交叉制表

计数

文化程度

初中及以下 高中（中专） 大学（专、本科） 研究生及以上

合计

现住面积修改版

231 268 96 2 597 393 1 400 16 1450 149 291 291 12 743 32 57 109 4 202 合计 805 1257 6 34 2992

图2

表5及图2涉及两个变量，即文化程度和面积的二维交叉，反映了在不同文化程度对于

面积的分布情况。从而可以看出住房和文化程度没有表现出随文化程度提高住房条件这样简单的线性关系，户主为不同受教育程度下家庭的住房状况有差异，但差异不大。从表5的数据可见，根据面积指标，居民住房面积为1的高中文化程度最多，面积为2的也是高中文化程度的最多，面积为三的高中文化和大学文化的最多，面积为四的大学文化程度最多。

（2）婚姻与住房状况分析

通过探索分析分析婚姻与住房状况的分布情况，结果如下：

6

表6

描述

婚姻

现住面积修改版

婚

均值的 95% 置信区间

5% 修整均值 中值 方差 标准差 极小值 极大值 范围 四分位距 偏度 峰度

否

均值

下限 上限

.682 .82612 .367 已

均值

统计量 标准误 .0159

5

.047 .094 .0474

2 均值的 95% 置信区间

5% 修整均值 中值 方差 标准差 极小值 极大值 范围 四分位距 偏度 峰度

下限 上限

.693 .83224 .346

.139 .277

图3

7

图4

图5 8

婚姻状况作为家庭生命周期的重要因素，对住房状况影响很大，通常结婚伴随着家庭迁居和住房状况的改善。然而从表6，图3、4、5的对比来看，已婚和未婚的数据相差不大，两幅直方图的分布情况也基本相同，因此可以看出该地区的婚姻状况对住房状况的影响不显著.

（3）从业状况与住房状况

通过均值比较分析从业状况与住房状况的分布情况，结果如下：

表7

报告 现住面积 均从业状况 行政事业单位 N 504 国营企业 1300 私营企业 467 大专院校科研单位 失业 142 285 其它 295 总计 2993 值 标准差 方差 第一值 最后值 极小值 极大值 9

从表7可以看出，本次被调查的2993户家庭，户主的从业状况人数最多的是国有企业，其次是行政事业单位和私营企业，人数相当，人数最少的是大专院校科研单位。从住房面积的均值指标分析，不同从业状况的居民的住房状况的差异比较明显，其中最好的为行政事业单位，其次是大专院校科研单位，然后是私营企业、国营企业、其他，住房状况最差的是失业居民。

4 购房需求状况分析

（1）首先对居民对现住面积的满意度进行T检验，结果如下：

表8

组统计量

现住面积

意

住房满意

满意 不满

N 1128 1865 均值

标准差

均值的标准误 .77708 .51980 表9 样本检验 方差方程的 Levene 检 验 均值方程的 t 检验 标SSigt df .(双侧) 2991 .000 .000 均值准误差差值 值 .90107 .93490 差分的 95% 置信区间 下限 上限 F ig. 现假设住方差相等 面假设 .000 积 方差不相等

从表8可以看出，对住房表示满意的1128户家庭的现住面积的均值为，标准差为，均值标准误差为；对住房表示不满意的186510 户家庭的现住面积的均值为，标准差为，均值标准误差为。从表9也可以看出，满意和不满意的现住面积的平均值存在显著差异。

（2）然后对购房价位进行p-p图分析，结果如下：

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图6

从图6可以看出，购房价位在正态p-p图的散点近似成一条直线，无趋势正态p-p图的散点均匀分布在直线y=0的上下，故可认为购房价位服从正态分布。

（3）再通过分析该地区的计划购房户型的分布情况，结果如下：

图7

统计量

计划户型 N

效

缺失

2161 有

832

从图7可以看出，该地区居民大部分都想购买三室两厅和三室一厅，其次是两室一厅和两室两厅，想购买其他户型的居民人数不多。

（4）通过相关分析分析家庭收入与计划面积有无相关性，结果如下：

11

表10

相关性

家庭收入

1

计划面积 .323

**

家庭收入

Pearson 相关性 显著性（双侧） N

计划面积

Pearson 相关性 显著性（双侧） N

2993 .323

**

.000 832 1

.000 832

832

**. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。

再通过偏相关分析剔除贷款对家庭收入与计划面积的相关影响，结果如下：

表11 相关性 家庭控制变量 是否贷款 入 家庭收相关性 显著性（双侧） df 计划面积 相关性 显著性（双侧） df 829 0 0 .325 .000 829 . 收入 . 计划面积 .325 .000 从表11可以看出，剔除贷款因素影响后的家庭收入与计划面积的相关关系，

两个的相关系数为，由此可知家庭收入与计划面积仍为低度相关。

（5）通过相关分析分析计划面积与购房价位的相关性，结果如下：

表12

相关性

计划面积

1 购房价位 .617 **

计划面积

性

显著性（双侧） N

购房价位

性

Pearson 相关Pearson 相关

832 .617 **

.000 832 1 12

显著性（双侧） N

.000 832

832 **. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。

从表12可以看出，计划面积与购房价位的相关系数为，表中两个

*号表示显著水平为时，拒绝原假设。由此可知，计划面积与购房价位之间为 中度相关。

由相关性分析可得计划面积与购房价位呈线性相关，因此作回归分析如下：

表13

输入／移去的变量 模型 1 积 a. 已输入所有请求的变量。 b. 因变量: 购房价位

表14

模型汇总

模型

1

R .617

a

ab输入的变量 计划面移去的变量 . 方法 输入 调整

R 方 .381 R 方 .380 标准 估计的误差

a. 预测变量: (常量), 计划面积。

表15

Anova

模型 1 归

残差

总计

a. 预测变量: (常量), 计划面积。 b. 因变量: 购房价位

13

831

830

回

平方和 df 1 均方

F Sig. .000

a

b

表16

系数 标准非标准化系数 标准 模型 1 (常量) 计划面积 a. 因变量: 购房价位

表13是变量的输入与输出，从表下的提示可知所有变量均输入与输出，没 有遗漏。

从表14可以得知，模型总和R值为、R平方值为、R调整后的平方 值为以及标准误差值为。

表15为方差统计表，包括回归平方和、自由度、方程检验F值及P值。

表16为回归参数表，可知回归方程截距为，回归系数为，标准误分别为和及t检验值和95%的置信区间的最大值和最小值，因此回归方程可表示为：Y=+ X (P(Sig=<。X自变量，即数据表中的购房价位，Y是因变量，即数据表中的计划面积。即，计划面积= + *购房价位( p<

.202 .009 B 误差 .946 系数 试用版 .617 t Sig. .000 .000 a5 小结

在分析过程中，可以发现目前该地区居民住房还存在很多的问题：如有一部分市民还住在20以下平方米的房子里，虽然他们想买房子，但是购买能力有限；不同文化程度、不同从业状况家庭住房状况存在很大的差异等等。而随着市场经济程度加深, 住房不平等现象会变得更严重。总的来说，存在以下几个问题

（1）外来人口的住房比例与本市人口存在较大差异，本市人口远远多于外地人口，外地人口由于户籍的原因，很难购到住房。

（1）还有一大方面就是经济原因，不同经济人群对住宅的看法及态度都不一样，有些人房子很多，但是也有很多人没有能力购买房子。这样问题会越来越明显，差距会越拉越大。

（3）有许许多多的原因影响到人们的购房计划以及购房面积，如文化程度，婚姻状况等，所选的职业也对住房有影响，如户主的从业状况人数最多的是国有企业，其次是行政事业单位和私营企业，人数相当，人数最少的是大专院校科研单位。

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针对以上问题，提出以下几点建议：

第一、加强税收调节。许多国家通过税收来抑制房地产投资，例如韩国为了为抑制住宅投机现象

第二、加强监管力度。在新加坡，为防止有人利用组屋投机，新加坡制定了细致和周全的法律法规，对居民购买住宅进行严格的监控。根据新加坡的规定，任何人在买卖住宅时必须提供准确的资料。如果一旦发现弄虚作假，当事人将面临5000新元的罚款或６个月的监禁，或者同时面临两项处罚。建屋发展局规定居民购买住宅必须自己住，对居民购买住宅的次数做出严格限定；组屋在购买后５年内不得转让，也不能用于商业经营，否则将受到法律严惩。同时，新加坡还规定，一个家庭同时只能拥有一套住宅，如果要买新的住宅，旧的住宅必须退出来，防止有些人“多吃多占”。

第三、转变城市开发模式。面对城市开发资金的瓶颈,地方不得不选择把土地出让收入作为城市建设资金的主要来源，为此，地方自然会加大对房地产介入力度，甚至进行房地产托市。为了削弱地方过度依赖土地收入的状况，可以针对次做一些。

第四、拓展投资渠道，完善投资环境。一方面要放松金融管制，鼓励金融创新，为市场提供更多投资机会，分流房地产市场的投资压力，比如通过发行住房抵押贷款证券、建立房地产投资信托基金等，让投资实物房地产行为转向购买虚拟房地产，可以部分缓解对房地产的需求压力，满足投资者分享房地产增值收益的需要，同时社会资金通过购买房地产证券进而间接流入房地产开发，又可以增加房地产供给。另一方面，要净化信用环境和司法环境，

充分保护私有产权，树立投资者信心，鼓励长期投资，包括股权、债权投资。这样才能够把

拥塞在资产市场上的社会剩余资金分流出来，减轻房地产市场和股票市场压力。 第五、完善社会保障性质的经济适用住房体系。针对当前经济实用房建设中暴露的问题， 建议对经济适用住房建设实行代建制，房源要控制在手中，而不是完全由开发商来建设

和销售，严格控制开发成本。这样可以在一定程度上缓解住房需求压力，缩小收入差距。同

时也改变市场预期，达到房价的目的。

6 参考文献

[1]

[2]spss的变量设置和基本操作 [3]文章《中国住房问题》

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