基于面板数据的养老地产投资环境评价研究——以江苏省13市为例

[《建筑经济》2017年第07期], 苏州科技大学土木工程学院 杨军 周云 发布于 2017/9/27


从经济环境、人口环境、自然环境、政策环境以及相关产业发展情况五个方面构建养老地产投资环境评价指标,通过层次分析法确定指标权重建立评价指标体系。结合江苏省地级市面板数据,对江苏省地级市养老地产投资环境进行优越度排序和分类,并对评价指标体系的合理性进行验证。

摘要:从经济环境、人口环境、自然环境、政策环境以及相关产业发展情况五个方面构建养老地产投资环境评价指标,通过层次分析法确定指标权重建立评价指标体系。结合江苏省地级市面板数据,对江苏省地级市养老地产投资环境进行优越度排序和分类,并对评价指标体系的合理性进行验证。

关键词:养老地产,投资环境,评价指标,政策环境,系统聚类

1  引言

养老地产作为地产的细分产业,其发展与地区的社会经济水平密不可分。江苏省是我国的经济大省和人口大省。从经济水平来看,该区域已达到国际标准的“中上等”发达国家水平。2016年末全省常住人口7998.6万人,65岁及以上老年人口1021.63万人,占常住人口的12.77%。根据联合国对人口老龄化的定义,一个国家或地区65岁及以上人口达到或超过总人口的7%,就表明这个国家或地区进入老龄化社会,由此可知江苏省老龄化程度较高。

面对数量庞大的高龄人群以及急剧增加的社会养老服务需求,江苏省出台了《江苏省老龄事业发展“十三五”规划》等一系列政策文件,鼓励社会资本进入养老的产业市场。养老地产作为养老产业的重要组成部分,具有受众特殊、投资量大、投资回收期长、位置固定性的特点,其发展在很大程度上受当地投资环境变化的影响,不同地区的投资环境存在着很大的差异。因此,对养老地产投资环境展开研究,选择投资环境优越的地区发展养老地产,有利于促进养老地产的健康稳步发展。

2  养老地产投资环境影响因素分析

投资环境是一个由社会政策、经济、文化、自然等要素构成的系统。以各个要素对社会经济影响范围的大小为标准,投资环境影响因素分为宏观要素、中观要素、微观要素;以所含要素是否为物质条件,可以将投资环境影响要素分为硬要素和软要素两大类。

本文在总结现有研究的基础上,结合现阶段我国养老地产发展现状和特点,将养老地产投资环境影响因素归类为经济环境、人口环境、自然环境、政策环境、相关行业发展水平五个方面。

2.1  经济环境

我国由于各地区资源禀赋、发展条件等不同,地区之间的经济发展水平存在一定的差距,因此经济水平是衡量一个地区养老地产投资环境优劣的一项重要因素。经济因素主要包括地区生产总值、人均生产总值、固定资产投资、离退休收入、居民可支配收入、居民消费水平、居民人均储蓄存款等。

2.2  人口环境

人口因素是影响养老地产发展最重要的因素之一。一个国家或者地区的老龄化程度高,必然会要发展养老事业,老龄人口的增多是养老地产发展的内在动因。人口因素主要包括60岁以上人口数、60岁以上人口比率、人口老龄化速度、中高收入人群比重、期望寿命、家庭结构、在校大学生数量、城镇居民基本医疗保险参保人数、城乡居民社会养老保险参保人数等。

2.3  自然环境

养老地产的主要受众为老年人。老年人身体适应能力差、对环境敏感,自然环境是其在选择晚年住所时重点考虑的因素之一,也是影响养老地产发展的客观因素之一。自然环境主要包括地理位置、自然景观、气候条件、绿化覆盖率、环境质量、区域交通条件等。

2.4  政策环境

当地政府出台的养老地产开发政策对于养老地产开发的影响举足轻重。如土地政策决定了养老地产的开发规模、土地成本,融资政策对于养老地产的融资成本、运营模式影响深刻。因此养老地产离不开政策的支持,政策环境主要包括土地供应政策、融资政策、财政补贴政策等。

2.5  相关行业发展水平

养老地产作为一种特殊项目,具有其独特的居住、服务、保障以及逆向融资等功能。因此,其发展离不开相关行业的支持。相关行业发展水平主要包括保险业年收入、金融业增加值、第三产业GDP占比等。

3  养老地产投资环境评价指标的选取与评价体系的建立

3.1  指标选取

3.1.1  指标选取原则

(1)科学性

选取养老地产投资环境评价指标时,应考虑所选取的指标应能体现养老地产的属性和特点。

(2)全面性

在选取投资环境指标时应全面考虑各项社会要素,不能以偏概全。

(3)可比性

考虑不同城市之间的比较,选取的指标的含义、统计口径应一致,评价指标数据来源应权威可靠。

3.1.2  养老地产投资环境评价指标的选取

在总结现有对养老地产投资环境影响因素研究的基础上,结合大量调研,采用因素分析法,选取图1所示因素作为养老地产投资环境评价指标。

1  养老地产投资环境评价指标

3.2  养老地产投资环境评价指标权重的确定

养老地产投资环境评价作为一项系统工程,各个因素对投资环境的影响程度是不同的,层次分析法可以考虑各评价指标本身的意义,对不同因素对于投资环境影响程度进行权重赋值。通过市场调研的形式,向房地产业相关专家发放调查问卷咨询,由专家根据层次分析的19比例标度方法对各指标的重要度进行打分,从而得到判断矩阵。本次问卷调查的专家主要为苏州科技大学房地产专业教授、苏南万科房地产有限公司、招商蛇口苏南公司等国内知名房地产公司专家。

借助yaahp软件对通过一致性检验的判断矩阵进行数据处理,得到各专家对于评价体系中各个指标的权重打分。为了避免打分的片面性,提升最终结果的准确度,还需对专家打分得到的权重再进行一次综合计算。一般常用的权重计算方法有几何平均法,算术平均法,特征向量法、最小二乘法四种。本文采用算术平均法,权重Wj的计算参照式(1)计算。

3.3  养老地产投资环境评价指标体系的构建

在养老地产投资环境评价体系的基础上,对通过专家咨询问卷得到的权重判断矩阵进行分析处理,得到各层次指标的总排序权重结果,形成表1所示的养老地产投资环境评价指标体系。

1  养老地产投资环境评价指标体系

目标层

准则层

权重

排序

指标层

权重

排序

养老地产投资环境

经济环境(B1)

0.3381

1

C1

地区生产总值

0.0360

5

C2

人均生产总值

0.0616

3

C3

固定资产投资

0.0468

4

C4

住户存款余额

0.0932

2

C5

人均可支配收入

0.1005

1

人口环境(B2)

0.2221

2

C6

60岁以上人口比例

0.0386

2

C7

60岁以上人口数

0.045

1

C8

人口老龄化速度

0.0307

4

C9

平均期望寿命

0.0220

6

C10

平均家庭规模

0.0201

7

C11

城镇职工基本医疗保险参保人数

0.0295

5

C12

基本养老保险参保人数

0.0363

3

自然环境(B3)

0.0872

5

C13

自然景观

0.016

3

C14

气候条件

0.0244

2

C15

环境质量

0.0413

1

政策环境(B4)

0.2067

3

C16

土地供应政策

0.0802

1

C17

融资政策

0.0503

3

C18

财政补贴政策

0.0762

2

相关行业发展水平(B5)

0.1513

4

C19

养老床位需求预期

0.0492

1

C20

卫生机构医疗床位数

0.0258

3

C21

保险业年收入

0.0210

5

C22

金融机构存款余额

0.0220

4

C23

第三产业GDP占比

0.0334

2

4  江苏省地级市养老地产投资环境评价

4.1  数据来源

应用所建立的评价指标体系,对江苏省13个地级市养老地产投资环境进行评价研究。本文所采用的数据主要来源于各地级市2016年统计年鉴、2015年《国民经济和社会发展统计公报》、《中国老龄事业发展“十二五”规划》、《江苏省2015年老年人口信息和老龄事业发展状况报告》。政策环境和自然环境中的六项指标通过专家问卷的形式,由15位专家根据各市的政策条件以及自然环境状况进行打分,打分采取10分制,结果取15位专家打分的平均值,保留一位小数。

4.2  数据标准化

由于各指标的数量级与量纲不同,因此首先需要对数据进行标准化处理,消除量纲对数据的影响。按照公式(2)和公式(3)对原始数据进行标准化。其中,非整数的标准化结果统一保留两位小数。

对于正相关的指标,xij=xij/xjmax    (2)

对于负相关的指标,xij=xjmin/xi    (3)

4.3  江苏省地级市养老地产投资环境评价结果

结合经过标准化的江苏省地级市数据,得到江苏省地级市养老地产投资环境评价结果排名如表2

2  江苏省地级市养老地产投资环境评价综合分值

排名

城市

综合分值(Z)

1

苏州

93.24

2

南京

80.85

3

无锡

79.66

4

南通

70.72

5

常州

70.64

6

盐城

62.88

7

徐州

62.53

8

镇江

59.72

9

扬州

58.83

10

泰州

58.10

11

淮安

49.52

12

宿迁

47.05

13

连云港

46.62

根据各个城市的综合得分情况,将江苏省13个地级市分为3类,如表3

3  养老地产投资环境分类

老地产投资环境

综合得分(Z)

城市

一类

100Z80

苏州、南京

二类

80Z60

无锡南通常州盐城徐州

三类

60Z

镇江扬州泰州淮安宿迁连云港

4.4  江苏省地级市养老地产投资环境聚类分析

采用层次分析法对指标体系中各项指标进行权重赋予,有一定的主观性。为验证评价指标体系的科学性和合理性,采用聚类分析法对江苏省地级市养老地产投资环境进行客观分类。系统聚类分析结果如图2和表4所示。

2  江苏省地级市养老地产投资环境系统聚类分析树状图

4  两种分类方法分类结果对比

养老地产投资环境

综合评价法评价结果

聚类分析法评价结果

一类

苏州、南京

苏州、南京

二类

无锡、南通、常州、盐城、徐州

无锡、常州

三类

扬州泰州淮安宿迁连云港

南通盐城徐州镇江泰州扬州宿迁淮安连云港

4.5  两种方法的结果的对比与分析

本文采用综合评价法与聚类分析法对江苏省13市养老地产投资环境进行评价和分类,两种方法的分类结果对比如表4所示。

通过表结果分析可知,苏州和南京是江苏省最适合发展养老地产的地区。城市养老地产投资环境分类结果与城市的经济发展水平基本一致,说明经济发展水平是影响养老地产发展的最重要的因素,这与评价指标体系中,经济环境权重最大相一致。同时,聚类分析的结果也表明养老地产投资环境评价指标体系的评价结果符合客观实际,验证了指标体系的合理性。

5  结论

本文以国内外养老地产投资环境相关研究为基础,结合现阶段我国养老地产发展的特性以及基本国情,构建养老地产投资环境评价指标体系,对江苏省地级市养老地产投资环境进行评价,并采用系统聚类分析法对评价体系的合理性进行验证,得到以下结论:

(1)采用因素分析法,分析养老地产投资环境影响因素,选取23个因素作为评价指标。采用层次分析法,确定了各个指标的权重,构建养老地产投资环境评价指标体系。在此基础上,以江苏省13个地级市为研究对象,以评价指标体系为基础,收集评价指标的相关数据,计算各个城市的综合评分,并进行排序。根据各城市的综合评分,可将江苏省地级市分为养老地产投资环境一类地区、二类地区、三类地区。

(2)采用系统聚类分析法对江苏省地级市养老地产投资环境进行客观分类,并对两种方法的分类结果进行对比,对所建立的养老地产投资环境评价指标体系的合理性进行了验证。对比结果表明,所建的指标体系既考虑了各个指标自身的意义,又不失客观性。

本文对养老地产投资环境的分析和评价是宏观性的,是区域整体水平的分析与比较,而从微观层面对一特定城市进行研究的方法和指标还有待进一步探究。另一方面,我国养老地产的发展还处于起步阶段,评价指标还有待完善。此外,对于指标权重的确定可以采取多种方法进行修正与改进,使研究结果更科学合理。

参考文献:

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[5]冯丽萍.城镇养老地产发展适宜性研究:基于长江中游城市群的综合评价[D].武汉:华中师范大学,2015.

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[7]张炳江.层次分析法及其应用案例[M].北京:电子工业出版社,2014.

[8]阎雨.公共租赁住房租金定价机制优化研究[D]苏州:苏州科技大学,2016.

作者简介:杨军,男,生于1992年,江苏盐城人,硕士研究生,研究方向:建筑经济与房地产管理;周云,女,生于1962年,北京人,教授,研究方向:城市与房地产经济、建筑经济与管理等。

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