房地產價格波動的回歸分析

摘 要：房地產行業作為國民經濟的支柱產業，在經濟發展中有著不可替代的重要作用，中國的房地產市場尤其如此。2009年房價的迅速增長對我國經濟發展的各行業產生了深遠的影響，而各行業的經濟發展趨勢也同樣影響著房地產行業的發展態勢。作為關系到國計民生的重點行業，房地產價格波動的走勢就具有十分重要的意義。通過對相關產業和行業指標數據的研究，采用統計學和經濟計量學的分析方法，找出與房地產價格的波動相關程度較大的影響因素，然后對這些影響因素進行進一步的測評和數據監控，以明確這些影響因素和房地產價格波動之間的某種定量或定性的相關關系。在前人研究的基礎上，以期能夠找到更全面的影響因素體系，從而增加對房地產價格波動的影響因素的種類和細分程度，在實際應用中，能夠提供參考性和可行性的作用。

關鍵詞:房地產價格；影響因素；統計分析；經濟計量分析

中圖分類號：F293.342 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2011）35-0100-03

一、概述

現有的房地產價格理論受特征價格理論（Lancaster 1966 Hedonic Price Theory）影響很深。特征價格理論認為，商品本身不會提供效用給消費者，而是由商品所具備的品質對消費者產生效用，商品的價格是所有這些品質的綜合反映和表現。這些品質包含空間影響和時間影響。

（一） 空間影響因素

具體就房地產市場而言，房地產商品的面積、樓層、朝向、結構、材料、物業服務、所處環境等等均是該商品所具備的品質，而房地產商品的價格就是由這些品質因素綜合決定的。由于特征的數量及組合方式不同，使得房地產價格產生差異。這里所指的房地產特征也就成為影響房地產價格波動的因素，這些特征主要涉及的是房地產的空間性質。具體包括：

1.物理因素

是指房地產本身的自然條件，包括土地的位置、面積、形狀、地形地質與地貌，建筑物的外觀、式樣、朝向、結構、布局、樓高、樓層、設備配置、裝潢、成新，房地產的臨街狀況、建筑容積率、覆蓋率、利用率等因素。

2.區位因素

區位因素是指房地產所在市場和地區的特性對房地產價格水平的影響因素。影響房地產價格的區域因素主要有：

（1）商服繁華程度

商服繁華程度是指一個城市或地區的商業服務業的集聚程度和對周圍環境的影響程度。商服繁華程度與一個城市的城市性質、規模、人口數量、經濟發展水平等直接相關，并影響所在城市或地區的物質流、信息流和人流通量，從而影響到所在地區的房地產價格水平。

（2）交通條件

交通條件是指一個城市或地區的交通通達程度與便利狀況。交通條件的優劣將直接影響城市人流、物流的通達性及其交通運輸成本（包括交通時間），明顯影響人們的出行方便程度，從而影響房地產價格水平。

（3）基本設施

基本設施是一個城市或地區的基本設施狀況，包括城市供電、供氣、電訊、給排水等基礎設施和學校、醫院、銀行、郵局等公用設施。城市或地區的基本設施的優劣將影響人們生活、學習、工作的方便程度，影響人們的認知區位，并進而影響房地產價格。

（4）區域環境條件

區域環境條件是指房地產所在區域的環境質量，包括空氣質量、水環境質量、噪聲程度等。顯然，隨著人們生活水平的提高，對房地產，尤其是住宅類房地產的環境質量的要求將越來越高，從而成為人們選購房地產的重要因素。

（二） 時間影響因素

房地產特征價格理論，比較直觀地解釋了房地產價格的組成，可以較好地解釋在同一個地市出現的不同的房地產價格情況。但它的缺陷也是明顯的：它不能較好地描述房地產價格在時間層面上出現的波動。也就是說，房地產價格在空間上表現為受其物理或區域特性的影響，但在時間上要受到對房地產市場供求關系的影響，而對這一點，房地產特征價格理論只是通過虛擬變量來刻劃房地產是否賣出就顯得過于簡單了。其實我們更關注房地產價格在時間上的變動，因為它能夠反映房地產市場的供求關系變化，有助于判斷房地產市場運行狀況。房地產市場的供給與需求影響了房地產價格的變動趨勢：當供給一定時，需求增加，房地產價格會上升；當需求一定時，供給增加，房地產價格會下降。因此，可以說對房地產價格波動的影響因素分析也就是對影響房地產供求的影響因素分析。下面我們從房地產供給與需求兩方面進行進一步分析。

1.房地產供給因素

房地產供給是一定時期內人們為社會提供的房地產總量。它具有實物形態和價值形態。實物量是指房地產市場上供應交換的房地產數量，是房地產供給的實物形態。價格量是房地產市場上供應交換的房地產價值總量，是房地產供給的價值形態。從長期來看，影響房地產供給的主要因素是房地產產業政策以及與產業政策相關的貨幣政策。產業政策是解決房地產在整個國民經濟中地位和在發展戰略實施過程中作用的依據；貨幣金融政策是保證產業政策得以實施的前提條件。這一點可以從1998年我國房地產產業政策的改變體現出來。1998年國家提出將房地產業作為經濟發展的一個新增長點，將房地產業提到了一個相當重要的地位。與此配套，全國各大城市相繼停止了公有住房的實物性分配；金融部門在房地產開發方面的貸款急劇增加；同時，土地交易的市場化進程也已迅速提上改革議程。對房地產供給的影響因素還包括：房地產的開發成本，主要是開發土地、建筑房屋及其他設施所投入的資金、勞動力、技術等要素成本；房地產交易條件，包括完善的市場功能、便捷的市場設施和有效的信息傳遞，以及相當數量的中介組織等。

2.房地產需求因素

房地產需求是一定時期內人們愿意而且有能力購買房地產的數量。作為房地產經濟活動的基本載體——土地，是不可再生資源，其最大的特點就是稀缺性，從長期看，它的供給是一定的，從短期看，它的供給是缺乏彈性的。當房地產市場需求發生變化時，容易引起房地產商品價格的變化。我國房地產市場還處于發展階段，房地產商品化時間短，而人們隨著生活水平的提高，城市化步伐的加快，對房地產的需求越來越強。黨的“十六大”提出全面建設小康社會，具體目標：一是城鎮人均住房由2000年的19平方米增加到2020年的30平方米，二是城鎮化率由2000年的30%增加到2020年的50%。實現這兩個目標，到2020年，我國現有城鎮居民需要增加住宅面積50億平方米。因此，在可以預計的相當長的時期內，我國的房地產市場的主流是需求占主導地位。因而，需求的變化對房地產價格起著至關重要的作用。

二、數據模型的選擇

選取1987—2009的年度數據，商品房屋銷售價格Y，住房體制改革X1，人口自然變化指數X2，登記失業率（%）X3，職工平均實際工資指數X4，人均國內生產總值指數X5，對相關的年度數據的指標進行線性回歸分析，分析結果如表1。

建立的回歸模型中R2的值為0.987，擬合優度很高，模型整體的F檢驗統計量的值很大，P值遠小于0.05，而其DW統計量的值為2.05，所以，可以認為模型的整體型擬合較好。從表1中可以看到，變量X1、X3和X4的t統計量的顯著性水平高于0.05，所以回歸系數的估計量的有效性不高，需要對模型進行改進。

由圖1看到：Y、X4和X5的變化趨勢明顯與其他變量不同，它們的增長率越來越大，而Y、X2、X4和X5的數值明顯較大，不利于進行回歸分析，所以要對它們取對數，重新進行回歸分析，分析結果如下：

改進后的模型R2的值為0.9915，擬合優度更高，模型整體的F檢驗統計量的值更大，P值遠小于0.05，所以，認為改進后的模型的整體型擬合度更好。對于模型的回歸系數的t統計量的檢驗，變量X2和X5仍然通過檢驗，而變量X1和X4的顯著性水平明顯減小，分別為0.1169和0.0155，其中變量X4的顯著性水平小于0.05，因此變量X4也通過檢驗，變量X1的顯著性水平接近0.1，變量X3的p值最大，X3仍然不能通過檢驗，由此推測變量X3可能是無效的，剔除X3，進行回歸分析的結果表3。

表3的分析結果顯示：模型的擬合優度的值為0.9905，與0.9915相比，基本可以認為沒有發生變化，而模型中F統計量的值為470.1903，比396.3265增大，說明模型整體的F統計量檢驗更加顯著，X4、X5的t統計量在5%的顯著性水平下通過檢驗，X1和X2的t統計量在10%的顯著性水平下通過檢驗。所以，回歸模型可表示為：

LOG（Y） =0.07*X1+3.99*LOG（X2）-0.39*LOG（X4） +

0.68*LOG（X5）-22.96

回歸模型中的系數表明，Y的變動對變量X2的變動的敏感性較大，變化率之比為3.99，其他系數的作用雖然通過檢驗，都不明顯。這說明房地產價格的變動主要依賴于人口的自然變化率，與實際情況相符合。

三、結論

經過本文的分析，可以認為房地產價格的波動與住房體制改革、人口自然變化指數、職工平均實際工資指數以及人均國內生產總值指數的相關性較大，尤其是與自然變化指數之間的敏感性最大，達到3.99。住房體制改革與房地產價格的波動之間存在正相關關系，當國家出臺某種政策時，房價一般都會發生相應的變化。職工平均實際工資指數則能夠從房地產價格的需求方影響房地產價格的波動。人均國內生產總值的變化與房地產價格的波動也是同向變動的，這說明宏觀經濟形勢整體的變動會不可避免地影響房地產行業的變化發展趨勢，進而影響房地產價格的變動。

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