第四章 影响武汉市消费者购房意愿因素的实证研究
4.1调查问卷分析。
4.1.1问卷设计。
（1）预调研。
本次预调研共发出50份问卷，主要向学校老师、普通大学生、MBA学员及企业员工发放纸质问卷，这些调查对象来自于社会的各个阶层，符合分层抽样的要求，其结果也具有一定的代表性。预调研的结果显示，问卷中的绝大部分题目没有理解上的困难，得到了较好的测量效果，这可能与主要的题项借鉴于以前学者的研究成果有关。
（2）数据收集。
此次研究的对象主要是潜在购房者。因为社会各阶层的消费者都有购房的需求，所以，本文在抽样时采用的随机分层抽样方法，具体的以书面问卷和网络问卷的形式向社会各阶层的消费者发放问卷。为了使调查数据具有一定的代表性，并兼顾到学历背景、经济状况等因素对持卡者忠诚度的影响，本文在进行问卷调查时，主要采用分层抽样调查的方法，纸面问卷主要面向在校的研究生、MBA和EMBA学员、企业和政府的工作人员、在校老师及社会人员，共发放250份，回收有效问卷196份，有效问卷回收率为78.4%.同时，本文在研究过程中，为了使样本抽取随机化，还采用了网上问卷调查的形式，通过问卷星、QQ群等形式向各阶层的消费者发放问卷，回收问卷213份，有效问卷109份，有效问卷回收率为51.2%.最后，经整理得到有效问卷305份，总的有效问卷率65.8%.上述两种方式获得的数据更贴近实际，更能反映社会各个阶层的消费者购房的意愿。
在上面的数据收集中，有效问卷率较低，其原因可能是大部分被调查者目前没有购房意愿或当前已经购房。根据以前学者的实证研究对有效问卷数量的要求，本文的有效问卷数可以进行后续实证研究。
4.1.2问卷描述性分析。
（1）样本群体基本信息描述性统计。
本文对有效问卷中消费者的基本信息做了描述统计，主要统计指标包括性别、年龄、教育程度、年经济收入、职业情况等信息进行汇总。
此次调查对象在性别上分布比较均匀，男女各占47.5%和52.5%;从年龄结构分布上看，20-35岁的持卡者占95.1%,说明目前我国潜在购房者中，年轻一代占主要地位；从学历背景来看，在样本中，本科以上的学历人数占总人数的89.5%,这说明高学历的群体往往在经济实力和消费观念上比较靠前；从年经济收入结构分布上来看，收入在50000元以上的潜在消费者居多，占88.5%,这说明经济状况直接决定着消费者的消费倾向；从职业分布上来看，目前武汉地区潜在购房者中企业职工居多。
（2）样本群体工作时间统计。
本次研究对被调查对象的工作年限情况作了一个调查。在调查之前，将工作年限作了分类，分为一年以下、1-2年、2-3年、3-5年、5年以上。根据回收问卷的数据统计分析。调查统计发现，武汉市潜在购房着中工作年限在3-5年的居多，占总的被调查者的42%,其次是5年以上的，占比23%.
此次调查对象中，工作年限在3-5年间的对象占主要，比例为42%,其次为五年以上的使用者，占23%.这表明，武汉市范围内，市民往往在参加工作3年以后才会形成购房意愿。文章认为，一方面，这与购房者的经济收入有关，需要积累一定的资金才会考虑购房事宜；另一方面，是外部环境的原因，大多消费者在工作3年以后，往往工作基本以安定下来，未来的发展方向和职场规划基本确立。
4.1.3问卷信度分析。
量表的信度指的是测量结果一致性，一般用Cronbach'sα系数来检验，若α值越大，则指标的信度就越好，反之越差。本文采用内部一致性指标来测度测量数据的信度。
本研究中，具体的测量指标：个体心理因素、宏观政策、个人经济实力、情境因素量表的α值具体见表4-3.利用SPSS19.0软件进行分析，得到个体心理因素量表的α值为0.859;宏观政策量表的α值为0.868;个人经济实力量表的α值为0.940;情境因素量表的α值为0.959;说明量表所包含的项目间内部一致性较好，所得数据很可靠。本文通过SPSS19.0测算，得出了本文中每一个潜在变量的信度检验结果。
我们可以从表4-3看到，量表的Cronbach'sAlpha系数都大于Bagozzi&Yi（1988）给的建议值0.70,表明本研究具有较高的建构信度，表明此次研究所设计的量表的可靠性高，可以用于测量本文所要研究的问题。
4.1.4问卷效度分析。
效度测量的是量表能否正确反映出所要测量特质或概念的准确程度，包括内容效度、收敛效度和区别效度。
（1）内容效度。
本文主要通过文献查阅、专家咨询等方法来设计所需要的问卷，并在正式调研之前进行了预调研，预调研结果表明，本文设计的问卷在内容上能够准确地反映出所需要研究的问题，因此量表的内容效度是可以保证的。
（2）收敛效度。
本文各维度的标准化因子负荷在0.67-0.93之间，大于学者FornellC,LarckerDF（1981）给参考值0.5,且各潜变量的AVE处于0.59-0.78之间，也大于0.50的参考值，说明本文模型中的4个潜变量都具有较高的收敛效度。
（3）区别效度。
本文对个体心理因素、宏观政策、个人经济实力及情境因素四个潜变量的效度检验结果。
本文中所涉及的个体心理因素、宏观政策、个人经济实力及情境因素四个潜变量的AVE值的平方根均大于其与其他潜变量之间的相关系数，结果表明各潜变量之间存在较好的区别效度。
4.2影响消费者购房意愿因素的体系构建。
4.2.1指标体系的建立。
本文借鉴国内外在对影响消费者购房影响因素的研究基础上，结合前面文献综述及理论部分的论述，并根据当前武汉市房地产市场的特点，建立了武汉市消费者购房意愿三级指标体系，并对各级指标采用专家赋值法赋予相应的权重。
对武汉市消费者购房意愿影响因素表的25个题项进行KMO测量和Bartlett球度检验，其中KMO值为0.964,远远高于0.7,Bartlett球度检验结果显着（Sig=0.000），因此适合主成分分析。
4.2.2主成分分析方法介绍。
主成分分析法从本质上讲，是一种数学降维的一种处理方法，其目的在与将高维度的数据处理为低维度的数据。其核心思想就是将原来具有一定相关性的指标（以p个指标为例），重新组合为一组不相关的指标，并用新指标替代原有指标进行分析计算。
假定用表示原变量的第一个线性组合所形成的主成分指标,11112121…ppF=aX+aX++aX.每一个主成分提取的信息量的大小可以用方差Var（）来度量，方差越大，则表示主成分指标所提取的信息越多；反之，则越少。在一般操作中，往往将提取信息量最大的主成分称为第一主成分，其次为第二主成分，以此类推。如果第一主成分不能完全提取元变量的所有信息，则可考虑提取第二个主成分，依次类推，直到提取的信息量达到预定目标为止。需要强调的是，提取的任意两个的协方差为零，Cov（,）=0,即任意两个主成分之间是线性不相关的。
4.2.3主成分分析模型的流程。
运用主成分分析法的具体步骤如下：
（1）协方差矩阵原变量数据的协方差矩阵的计算公式为：
