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    基于CGSS2003數(shù)據(jù)關(guān)于住房影響因素的報告

    2016-12-01 15:26盧亞寧
    智富時代 2016年12期
    關(guān)鍵詞:回歸分析影響因素

    盧亞寧

    【摘 要】目的:分析收入、教育水平、家庭總?cè)丝跀?shù)對住房的影響,選取使用面積為自變量,探討人口基本特征因素對住房狀況的影響。方法:基于全國綜合社會調(diào)查(CGSS)2003年的調(diào)查數(shù)據(jù),并用SPSS18.0對引用數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析和方差分析。結(jié)論:受教育程度越高,家庭住房面積相對越高;收入越高,家庭住房使用面積相對越高,并且隨著家庭總?cè)丝跀?shù)的增加,住房使用面積相對應(yīng)增加。

    【關(guān)鍵詞】住房狀況;影響因素;回歸分析

    住房是生活的基本需求,住房狀況會對人們的生活、工作和健康等方面產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。住房狀況受到了住房制度、地區(qū)自然環(huán)境、社會文化和家庭狀況等多因素的影響,它反映了住戶的居住質(zhì)量,并影響個人身體健康和社會穩(wěn)定。

    隨著市場化改革的逐步深入,我國貧富分化越發(fā)顯著,家庭人均住房情況也隨之出現(xiàn)較大差距。在當(dāng)前社會中,很多因素對家庭住房產(chǎn)生了影響,本文就收入、教育水平以及家庭總?cè)丝跀?shù)進(jìn)行了分析。

    一、數(shù)據(jù)來源與指標(biāo)選取

    本文數(shù)據(jù)來源于全國綜合社會調(diào)查CGSS(2003),是中國人民大學(xué)于2003年和香港科技大學(xué)合作下,實施的中國第一次綜合社會調(diào)查(GSS)。此次調(diào)查只包括城鎮(zhèn),共涉及了125個縣級單位,559個居委會,5900名被訪者,收回有效數(shù)據(jù)5894條。該調(diào)查的學(xué)術(shù)研究主題包括社會分層、社會流動和社會網(wǎng)絡(luò),具體指標(biāo)包括:(1)住戶成員部分(2)個人基本情況(3)戶口變動(4)家庭情況(5)社會交往(6)教育經(jīng)歷(7)職業(yè)經(jīng)歷(8)目前職業(yè)等方面。本文根據(jù)需求選取了3317個樣本,選取收入、教育水平、家庭總?cè)丝跀?shù)、作為自變量,選取住房使用面積為因變量進(jìn)行分析。

    二、研究方法

    本文采用SPSS18.0進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,在原始樣本數(shù)據(jù)中,剔除那些回答不明或者作廢的數(shù)據(jù),采用線性回歸分析方法研究現(xiàn)象。

    三、變量

    1、本文進(jìn)行了三次分析,因變量分別為市值、使用面積和其他住房處,選取能夠直觀反映住房狀況的住房使用面積作為因變量,按照慣例對因變量計算對數(shù)值,以便使其更接近正態(tài)分布。

    2、收入水平,這一變量在cgss2003數(shù)據(jù)中用被訪者“全年家庭總收入”這一數(shù)據(jù)表示。

    3、受教育水平

    4、家庭人口數(shù),使用cgss2003中家庭人口變量,選取有效值重新編碼為不同變量。

    四、研究假設(shè)的確立

    本文的主要目的是探討樣本的性別、教育程度、收入、家庭人口數(shù)對住房使用面積的影響,按照一般理解,性別的影響程度應(yīng)該有一定區(qū)別;一般收入越高、住房面積也越大;一般而言,教育程度高,收入相應(yīng)也會越高,推到住房面積也相應(yīng)越大,但不可忽視社會中也存在相當(dāng)部分低學(xué)歷、高收入人群,暫時先預(yù)假設(shè)學(xué)歷高,住房面積高;家庭人口數(shù)一般越多,住房面積越大,由此提出以下假設(shè):

    假設(shè)1:教育程度對住房面積存在影響,且教育程度越高,住房面積越大

    假設(shè)2:收入對住房面積存在影響,且收入越高,住房面積越大

    假設(shè)3:家庭人口數(shù)對住房面積存在影響,且家庭人數(shù)越多,住房面積越大

    五、數(shù)據(jù)分析驗證

    (一)原始變量的統(tǒng)計描述與轉(zhuǎn)換:

    原始的變量中,教育程度為分類變量,先統(tǒng)計教育各個類別分布的人數(shù)與百分比,初步觀測數(shù)據(jù)分布情況。

    教育程度

    教育程度統(tǒng)計結(jié)果可見,此次調(diào)查的樣本中,初中人數(shù)最多,有989人,比例是29.8%,其次是高中學(xué)歷,有624人,比例是18.8%,而最高學(xué)歷碩士的人數(shù)是16人,比例是0.5%,為最少人群;再者,觀察高等教育總?cè)巳海?jīng)過對比可以發(fā)現(xiàn),此次調(diào)查的樣本群,以低學(xué)歷為主。

    另外幾個原始變量家庭人口數(shù)、收入、使用面積均為連續(xù)性變量,與分類變量不同,連續(xù)性變量的統(tǒng)計以均值、標(biāo)準(zhǔn)差為主要參考指標(biāo),以初步觀察數(shù)據(jù)的分布特征。

    描述統(tǒng)計量

    家庭人口的統(tǒng)計結(jié)果可見,最小為1人的單身家庭,最多居然有16人的大家庭,總體均值為3.33人的正常數(shù)據(jù),可見為常態(tài)。

    描述統(tǒng)計量

    收入統(tǒng)計結(jié)果可見,最小存在零收入者,最高的收入為300000,總體均值為11303.99,可見總體存在很大差距;同時,由于數(shù)據(jù)位數(shù)存在大的差距,通過SPSS運算的功能,除以10000,以消除數(shù)據(jù)差別。

    描述統(tǒng)計量

    最后是因變量使用面積的統(tǒng)計結(jié)果,可見:最小只有5平米,最高的有800平米,總體均值為61.606,可見總體差距很大。為了消除影響,將該變量去自然對數(shù),以下是統(tǒng)計結(jié)果:

    描述統(tǒng)計量

    可見最小值為1.61,最大值為6.68,均值為3.93

    (二)住房面積在不同性別、不同教育程度的差異檢驗:

    性別與教育程度屬于分類變量,首先驗證一下住房面積是否存在顯著差異,針對性別采用T檢驗,而教育程度由于是多分類,采用方差分析

    1.住房面積在不同性別的T檢驗結(jié)果:

    組統(tǒng)計量

    以上即為不同性別的T檢驗結(jié)果,由顯著性檢驗P值=0.80可知,不同性別的住房面積不存在顯著差異,也就是說,性別的影響不顯著。

    2.住房面積在不同教育程度的方差分析結(jié)果:

    不同教育程度使用面積統(tǒng)計量

    ANOVA

    使用面積

    以上為不同教育程度的住房面積的方差分析結(jié)果,由表格2的差異顯著性檢驗結(jié)果可知,P值=0.000<0.05,表明不同的教育程度人群,住房面積存在顯著差異,參考表格1的均值數(shù)據(jù)、以及均值圖都可以發(fā)現(xiàn):初中、高中、職高人群都處在相對較低水平,而2類大專、以及本科人群處在相對較高水平。其中,最高的是非全日制大專,均值為4.066,最低的是初中人群,為3.855。

    1. 建立多元回歸模型,研究性別、教育水平、收入、家庭人口數(shù)對住房面積的影響

    模型匯總b

    a. 預(yù)測變量: (常量), 家庭人口 , 性別, 教育程度, 年齡, 收入A。

    b. 因變量: 使用面積

    表格1首先給出的是自變量與因變量的復(fù)相關(guān)系數(shù)R、決定系數(shù)R方以及校正的決定系數(shù)調(diào)整R方,由結(jié)果可見,5個自變量與因變量的相關(guān)系數(shù)是0.266,此外,決定系數(shù)R方是檢驗回歸方程擬合是否良好的指標(biāo),由決定系數(shù)R方值=0.071可知,5個自變量可以解釋的因變量的變異是7.1%,相對較少;Durbin-Watson統(tǒng)計量是檢驗因變量的殘差獨立性的非常重要的指標(biāo),若該項指標(biāo)不通過,則表明需要向模型中引入時間因素、或直接使用時間序列模型來分析,而不是普通的線性回歸模型。

    Durbin-Watson序列檢驗的判斷標(biāo)準(zhǔn)是:若該值在2附近,則表明殘差間是相互獨立的,觀測可知在此模型中該值=2.543非常接近2,表明無異常。

    Anova b

    a. 預(yù)測變量: (常量), 家庭人口 , 性別, 教育程度, 年齡, 收入A。

    b. 因變量: 使用面積

    表格2是模型的整體顯著性檢驗結(jié)果,所用的是方差分析,可見F值=50.432,SIG值<0.05表明模型整體檢驗顯著,若該值>0.05表明模型整體檢驗不顯著,觀測此處SIG值=0.000表明模型整體顯著。

    系數(shù)a

    以上是整個回歸方程結(jié)果中最重要的表格,是各自變量在回歸方程中的檢驗結(jié)果,各個自變量的檢驗是否有意義主要是看SIG值,如果SIG值<0.05,表明該自變量在回歸方程中是成立的,同時也說明該自變量對因變量的影響是顯著的,如果SIG值>0.05,表明該自變量在回歸方程中是不成立的,同時也說明該自變量對因變量的影響不是顯著的。

    性別的SIG值=0.366>0.05,表明對住房面積不存在顯著影響,假設(shè)1得以認(rèn)證;

    教育程度的SIG值=0.000<0.05,表明對住房面積存在顯著影響,考察回歸系數(shù)值=0.025可知,教育程度為正向影響,也就是說教育程度高的住房面積相對也大,假設(shè)2得以驗證;

    收入的SIG值=0.000<0.05,表明對住房面積存在顯著影響,考察回歸系數(shù)值=0.037可知,收入為正向影響,也就是說收入高的住房面積相對也大,假設(shè)3得以驗證;

    家庭人數(shù)的SIG值=0.000<0.05,表明對住房面積存在顯著影響,考察回歸系數(shù)值=0.112可知,家庭人數(shù)為正向影響,也就是說家庭人數(shù)多的住房面積相對也大,假設(shè)4得以驗證;

    比較3個顯著的自變量可以發(fā)現(xiàn),家庭人數(shù)的影響程度最大、其次為收入水平,而教育程度的影響相對最低; ?線性回歸分析中多重共線性是可以通過指標(biāo)來識別的,通常有方差膨脹因子、容差等等。此處我們以方差膨脹因子(VIF)為例,當(dāng)0<VIF<10,不存在多重共線性;當(dāng)10100,存在嚴(yán)重多重共線性。

    見表格3最后的VIF統(tǒng)計量:3個自變量都是在1附近,容差統(tǒng)計量低于1,可見不存在共線性問題。

    左兩圖分別為標(biāo)準(zhǔn)化殘差的直方圖以及PP圖,由直方圖可見,殘差分布呈現(xiàn)出典型的正態(tài)分布特征,而PP圖中可見散點圍繞直線呈均勻上升,無異常點出現(xiàn),可見回歸方程的這一條件得到滿足

    六、總體結(jié)論

    經(jīng)過以上分析,驗證了自變量教育程度、收入和家庭人口數(shù)對于因變量(住房面積)都有著顯著的影響的同時,意外的是結(jié)果與研究假設(shè)有一定差異?;貧w方程總體驗證物無共線性、殘差獨立性、分布正態(tài)性均得到滿足,本身無重大缺陷。從研究結(jié)果回應(yīng)研究假設(shè)來看,教育程度和收入以及家庭總?cè)丝跀?shù)對住房面積的影響基本符合假設(shè)。

    【參考文獻(xiàn)】

    [1]中國城市住宅問題研究會、住宅社會學(xué)學(xué)術(shù)委員會主編,《住宅社會學(xué)導(dǎo)論》 安徽出版社 1991年

    [2]劉米娜. 中國城鎮(zhèn)住房產(chǎn)權(quán)的區(qū)域差異分析——基于CGSS(2003)數(shù)據(jù)的實證研究[J]. 蘭州學(xué)刊, 2009(5):114-119.

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