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文档简介

住宅市场中消费者行为的实证研究 住宅市场是房地产市场的重要组成部分,在国家大力发展住宅产业的政策引导下,住宅房地产开发在我国国民经济中占据愈来愈重要的地位。住宅市场中消费者行为主要是指是消费者个体和消费群体为满足需要和欲望而挑选、购买、使用和处置住房、服务、经验时所涉及的过程。 一、国内外有关研究动态1、国外动态由于西方国家实行市场经济已有几百年历史,国外住宅市场中消费者行为研究的成果非常丰富。以美国房地产及城市经济协会(AREUEA)主办的房地产经济学(Real Estate Economics,创刊于1972年)杂志为例,笔者检索出关于住宅市场消费者行为研究论文如下:1972年,Menchik研究了消费者购房的偏好因素,他将购房偏好分为住房与地块特征、住房的可达性(Accessibility)、自然环境、人造和非自然环境4个方面,并且重点研究了消费者的环境偏好1。1973年,Straszheim采用入户调查的方法,研究了居民对城市住房的需求特征2。1974年,Onibokun评价了消费者购房满意度,并且对消费者购房知觉分为居住、环境、管理及公房项目限制4个子系统3。1977年,Bible对影响消费者购房偏好的因素进行了新的划分,他将消费者购房偏好分为住房与地块特征、访友购物上班的接近性、公园绿地居住人群的身份与地位、噪音房地产税附近学校公共安全4个方面,并采用因素成对比较法(Paired comparison technique)确定了上述4个因素的权重4。1978年,Weicher运用统计分析的方法,对美国家庭的支付能力与购房行为进行了相关分析5。Hempel和Jain对不同文化背景下的消费行为进行了经验总结,其中关于消费者购房搜寻过程采用多元回归分析方法建立了预测模型6。1982年,Galster研究了美国黑人与白人购房地点方面的自行隔离(Self-segregate)现象,并以多元回归分析的方法建立了房价与居住状况因子、邻里状况因子的函数模型7。1985年,Bajic采用经验分析的方法,研究了住宅市场中市场细分问题及消费者购房特征8。1988年,Nelson 和Rabianski采用多维尺度分析(Multidimensional scaling technique)、聚类分析方法对住房市场中的消费者偏好进行了研究。他们认为:影响消费者购房的因素主要有4:房地产的自然环境与邻里质量、建筑设计、可居住性(Livability)和对外联系。同时采用实证分析的方法得出结论:对于不同细分市场,影响消费者购房的偏好因素是相同的;但消费者在不同细分市场对购房偏好因素所持的权重不同9。1997年,Anglin研究了住宅市场中影响消费者购房的决定性因素10。2002年,Haurin 和Parcel 研究了消费者是否拥有私人住宅的状况对其孩子身心成长的影响11。2003年,Harding 、Knight和Sirmang研究了消费者购房过程中的讨价还价能力与位势、住房空置等影响因素的关系12。由于本文不是住宅市场消费的行为研究的文献综述,因此有关住宅市场消费的行为研究的回顾不够全面。但从以上文献的简要回顾中我们不难发现,国外在住宅市场消费的行为研究至少有30多年历史,有关研究成果丰富,研究视角广泛,研究方法多样,许多文章采用了定量研究方法。 2、国内简况国内住宅市场消费者行为研究开始于20世纪90年代中期。1992-1993年中国大陆房地产市场虚热产生之后,房地产供需矛盾显现,促使房地产开发企业及房地产学界开始关注房地产市场消费的行为。浏览近十年来国内住宅消费的行为研究成果,再与国外有关研究比较,我们会发现国内有关研究存在以下问题:(1)研究成果非常少,据作者不完全统计,学术文章不过几十篇,专著不超过10部;(2)研究内容还仅限于住宅和房地产市场的需求状况及需求特征分析,研究视角狭窄,研究内容笼统空泛;(3)研究方法仅限于描述总结以及简单的统计学分析,以定性研究为主,缺乏定量研究;(4)论文作者缺乏对国外同类研究成果的了解,这一点可以从论文参考文献及成果研究内容上判定;(5)研究成果档次不高,在国内重点高校的学报有关研究不超过10多篇,在国内一级经济管理类期刊中尚未见到有关研究论文。 近年来笔者参加了广州、深圳一些地产项目的营销策划工作,对房地产企业界有一定了解,由此笔者发现了这样一个有趣的现象:和房地产学界对比,许多房地产企业界人士对房地产营销管理的理论与知识、消费者的行为特征有非常深刻的认识,而相对而言,房地产学术界对于房地产营销管理的理论与知识、尤其是消费者行为心理认识肤浅、模糊。笔者认为,造成当前这种不正常现象的原因主要是:由于房地产市场竞争日趋激烈,房地产企业界人士面临更多的市场压力,使他们不得不千方百计地研究消费者购房行为特征。而国内高校的房地产学者,由于缺乏上述竞争压力,并且还没有对国外有关研究进行吸收和消化,因此产生了学术界落后于企业界的怪现象。虽然理论来源于实践,但是理论终究要指导实践。当前,中国房地产企业在激烈的市场竞争形势下面临许多困难和困惑,迫切需要更多、更好的房地产理论研究解决有关问题,因此开展住宅市场消费者行为研究具有重要的理论与实践价值。 二、实证研究设计 本文旨在突破国内以往关于消费者购房行为描述式及简单统计研究方法,首次采用对应分析(Correspondence analysis)与最优尺度分析(Optimal scaling)方法,揭示住宅消费市场中的消费行为状况,丰富住宅市场消费者行为研究方法。 (一)研究样本研究样本来自于2004年3月广州市海珠区赤岗一带住宅消费者市场需求问卷调查。问卷调查设定的地域范围是以拟开发地块为圆心、半径为1公里的街道上。被访问者主要是附近在售住宅的参观者、商场购物中心的购物者、公交站点前的等车人以及过路行人。通过访谈调查共回收问卷614份数,去除20岁以下、60岁以上缺乏购房能力的人群,并剔除异常调查问卷、缺漏项问卷,共取得有效问卷458份。 (二)问卷设计与问卷预处理1、问卷设计本问卷主要为消费者背景状况与购房需求特征问卷13,问卷设计主要采用多项选择题,有关内容包括:被访问者年龄、性别、文化程度(以下简称文化)、月收入(以下简称收入)、所能接受的毛坯房总价(以下简称总价)、单价、建筑面积(以下简称面积)、户型、装修标准(以下简称装修)等19项内容。2、问卷预处理为达到既简单、又准确地刻画赤岗一带消费者购房行为特征之目的,我们从上述19项问题中精选出年龄、文化、收入、总价、面积、户型、装修7项问题作为研究变量,并以总价为核心变量。之所以以总价作为核心变量,主要是因为总价最能反映不同消费者购房行为方面的差别,同时它与年龄、文化、收入、总价、面积、户型、装修6个变量又存在因果相关。在此基础上,根据所回收的458份有效问卷的数据分布及变量本身的逻辑关系,我们将年龄、文化、收入、总价、面积、户型、装修变量进行分类,见表1。住宅市场中消费者行为的实证研究(三)分析方法与分析过程主要采用对应分析和最优尺度分析方法。对应分析及最优尺度分析均属多维图示分析,广泛应用于市场调研行业14。该方法与软件由荷兰Leiden大学DTSS课题组研制,套装与SPSS11.0。对应分析与最优尺度分析在法国和日本非常流行,这两种方法的优点在于:虽然作为定量研究方法,但采用图示的方式解释变量之间社会经济关系,形象直观。1、对应分析对应分析的过程以被访者所能接受的总价与收入关系分析为例。使用广州市海珠区赤岗一带市场调查问卷,运行SPSS11.0中对应分析程序,其中程序中Dismensions in solution框选取2,并且由于总价、收入采用分类变量格式,因此距离测量采用卡方距离。输出结果主要有3,分别见表2、表3和图1。 表2表示被访问者月收入与它所能接受的毛坯房总价的样本对应分布情况。例如总价为30-39万元的毛坯房,为月收入3000-3999元接受的有42人。 该表为对应分析结果表格中最为重要的表格,主要帮助确定用多少个维数对结果进行分析。由于总价分为5类,收入分为6类,因此对应分析表的维数为4,即最小分类减去1。由于第一维的特征根为0.117,第二维的特征根为0.051,对应右侧的特征根比例分别为0.621和0.274,它们分别解释了总信息量的62.1%和27.4%,一共解释了总信息量的89.4%,因此二维图形可以完全表示两个变量间的信息,并且观察时以第一维为主。阅读该图形主要应注意两点;第一,观察变量分别在第一维(横轴)和第二维(纵轴)方向上的区别情况,如果同一变量不同类别在某个方向上距离较远,说明这些类别在该维度上区别较大;如果同一变量不同类别在某个方向上距离较较近,说明这些类别在该维度上区别不大。我们的观察应以区别较大的维度为主;第二,比较不同变量各个取值分类间的位置关系,落在从图形中心(0,0)点出发相同方向上大致相同区域内的不同变量的分类点彼此有联系。根据以上原则,观察图1,我们不难发现:(1)倾向于购买总价为50万元以上住房的人群,月收入一般为6000元以上;(2)倾向于购买总价为30-39万元、40-49万元住房的人群,月收入一般是3000-3999元;(3)倾向于购买总价为20万元以下住房的人群,月收入一般是1000-1999元;(4)倾向于购买总价为20-29万元住房的人群,月收入一般是2000-2999元;(5)月收入4000-4999元、5000-5999元的人群似乎和各类房屋总价没有联系。 2、最优尺度分析最优尺度分析的核心目的是力图在低维度空间上揭示多个变量之间的关系。它与对应分析的主要区别在于:前者可应用于三个及其以上的变量之间的关系分析。本文以总价与消费者的年龄、收入、文化之间的最优尺度分析为例加以说明。运行最优尺度分析软件,选择同质性分析(Homals)方法。输出结果见表4和图2。由于论文篇幅所限,中间过程中的一般数据和图表从略。 上表的输出结果表示各变量在各个维度上的区分度,区分度为0-1之间,数值越大表明区分度越高。从表4可以看出,文化、年龄变量在两个维度上的区分度非常好,而总价、收入在两个维度上的区分度较差,因此我们重点观察文化、年龄变量和总价的关系。最优尺度分析图是最优尺度分析中最重要的图示,该图的阅读方式与对应分析图相同。由图2我们可以得出以下线索:(1)总价为50万元以上的住房,和月收入在6000元以上、45岁以上的人群有联系;(2)总价为40-49万元的住房与月收入3,000-3,999元的人群有密切联系;(3)大学以上学历和月收入4,000-4,999元联系密切;(4)年龄为25-34岁、35-44岁和总价30-39万元的住房有关系;(5)文化程度为高中以下以及大专学历的、年龄小于25岁、住房总价低于20万元以及20-29万元、收入为2000-2999元有联系。(6)收入为1000-1999元的人群和有关变量没有关系。由于最优尺度分析方法不像多元回归方法那样可以自动筛选变量,因此变量较多时可能会掩盖真实联系,同时使得图形一片混乱,难以看清。所以,在实际运用中我们可以将最优尺度分析与对应分析结合使用,从中筛选出有价值的市场信息。 (四)分析结论采用广州市海珠区赤岗一带市场调查问卷数据,应用对应分析和最优尺度分析,我们先后进行了总价与年龄、收入、文化心理、建筑面积、户型、装修标准6组因素对应分析,以及总价与年龄收入文化、总价与建筑面积、户型、装修两组最优尺度分析,从中发现广州市海珠区赤岗一带消费者购房行为特征。由于论文篇幅所限,这里仅给出各组因素对应分析特征根汇总表(见表5)及分析结论,不再罗列其它有关图示。住宅市场中消费者行为的实证研究结合表1和表5可以看出,虽然年龄、文化、收入、总价、面积、户型、装修7个变量分类在3-6类之间,但2维图中第一维的特征根百分比最低为621%(总价与收入),第二维的特征根最高为297%(总价与户型),第一维与第二维累计特征根百分比至少为895%(总价与收入),因此6组变量对应分析的二维图形可以完全表示两个变量间的信息,并且观察时以第一维为主。 广州市海珠区赤岗一带消费者购房具有以下行为特征:(1)倾向于购买50万元以上毛坯房人群:年龄在45岁及其以上,大专以上文化程度,月收入6,000元及其以上,喜欢建筑面积110平方米以上的住房,非常倾向于购买四房两厅两卫的户型以及复式单位。他们要求开发商提供精装修或装修套餐服务;(2)倾向于购买40-49万元毛坯房人群:年龄一般为35-44岁之间,月收入3000-3999元特征与之关系显著,4000-4999元、5000-5999元特征与之有些关系,户型一般为三房两厅一卫或三房两厅两卫;(3)倾向于购买30-39万元毛坯房人群:年龄分布在小于25岁、25-34岁两个年龄段上,大专文化程度、月收入一般为3000-3999元,非常倾向于三方两厅一卫户型,一般要求开发商提供毛坯房;(4)倾向于购买20-29万元毛坯房人群:年龄也分布在小于25岁、25-34岁两个年龄区段,与大专文化程度关系非常显著,与月收入1000-1999元、2000-2999元关系显著。倾向于两房一厅和两房两厅,要求开发商提供普通装修;(5)倾向于购买20万元及其以下毛坯房人群:年龄25-34岁特征与之关系显著,小于25岁特征与之关系比较显著,文化程度大专以下,月收入一般1000-1999元,月收入2000-2999元特征与之有次相关关系。他们一般要求建筑面积69平方米以下住房,装修标准为毛坯房。(6)对于开发商只提供厨房卫生间装修,即客厅、卧房不装修的做法没有任何人喜欢。以上结论是从广州市海珠区赤岗一带调查问卷中获取的有价值的结论。在结果分析过程中,笔者也发现一些明显违背逻辑关系、自相矛盾的所谓结论。例如总价与面积的对应分析中,20-29万元与100-109平方米有明显关系。但根据广州市房地产市场现状,每平方米2000-2900元的房价基本上不存在,因此这种关系不成立。因此要想用好对应分析与最优尺度分析,要求研究人员具有丰富的专业知识和必要的市场经验。至于上述问题的产生原因,我们认为应该是问卷调查过程中被访人某些问题的填写错误。 三、结语1、通过对国外有关文献的回顾总结,我们尚未发现美国学者采用对应分析和最优尺度分析开

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