我國房地產價格影響因素實證分析

摘要：房地產作為我國國民經濟的支柱產業，在近幾年里，價格持續攀升，波動幅度較大。透過我國房地產價格的波動，深入研究其價格影響因素，對于防范房地產泡沫，穩定金融安全，維持經濟持續發展有極其重要的意義。通過回歸分析、協整檢驗、White檢驗和LM檢驗等方法進行實證研究，發現房價主要受到利率、人均收入、土地價格和房地產開發投資額因素的影響。

關鍵詞：房地產價格；回歸分析；供求影響

中圖分類號：F293.3 文獻標志碼：Ａ 文章編號：１６７３－２９１Ｘ（２０11）14－０076－03

引言

從1998年開始停止住房實物分配以后，住房價格一直是社會普遍關注的問題，住房價格上漲過快直接影響城鎮居民家庭住房條件的改善，影響金融安全和社會穩定，甚至影響整個國民經濟的健康運行。2003年以后，上海、杭州、南京等少數幾個城市的房價呈現快速攀升的趨勢，漲幅居全國前列。之后，全國其他主要城市的房價也開始快速上漲。2004年全國新建商品房價格同比上漲15.02%，其中商品住宅價格同比上漲15.99%。相比前幾年3%~5%的漲幅，房價上漲明顯過快。

為了房地產市場的健康穩定，國家在2009年底、2010年初果斷出臺調控措施，相繼出臺了如“國四條”、“國十一條”、“提高存款準備金率”等措施，抑制房價過快的增長。可見，房價在近幾年內發生了很大幅度的變動。因此，透過我國房地產價格的波動，研究影響其波動的主要因素，對于防范房地產泡沫，穩定金融安全有極其重要的意義。

一、實證分析過程

（一）指標選擇

影響房地產價格的因素很多，本文將從供求原理出發，通過實證分析的方法找出影響房地產價格的主要因素。選取貸款利率，住宅年竣工面積，土地價格，房地產投資額占固定資產投資額的比重這四個指標作為供給指標。首先，房地產開發和消費者購買房產都離不開銀行的貸款支持，貸款利率將影響房地產開發商的融資成本及消費者的購買成本，進而影響房價。其次，住宅年竣工面積直接決定了房屋的供給量。再次，土地價格也作為成本體現在房地產價格之中，成本增加，必將導致房價虛高。最后，房地產投資額占固定資產投資額的比重衡量的是房地產開發的熱度，投資過熱，也會對房價有影響。另外，選取零售商品物價指數CPI及城鎮居民年人均收入作為需求指標。人均收入決定了消費者的購買力，而CPI決定了在零售商品價格變動時，消費者對房產的消費選擇。

（二）模型構建

將房地產價格y作為被解釋變量，零售商品物價指數X1，貸款利率X2， 城鎮居民人均收入X3，住宅年竣工面積X4，土地交易價格指數X5，房地產投資額占固定資產投資額的比重X6，作為被解釋變量，建立多元線性回歸方程如下：

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6（1）

（三）數據來源

從1998年開始，隨著把住宅業培養成為新的經濟增長點的制度改革，以及各項政策措施的出臺和貫徹落實，我國房地產市場和房地產業進入了新的發展時期。這個時期，全國城鎮停止了住房實物分配，所以1998年以后的數據是有效的。本文選取了1999—2009年度的統計數據，其中貸款利率是1—3年期的長期貸款利率各個季度的加權平均數。（住房建設的周期較長，平均為2年，所以選擇1—3年期的貸款利率）

具體數據見表1。

（四）模型的估計與統計檢驗

1.對方程進行OLS估計

估計結果如表2。

由表2分析可知，只有X3和X6的t統計量顯著，而其他解釋變量不顯著，但是擬合優度R^2=0.99很高，F統計量也很大，初步判斷解釋變量之間存在多重共線性。

2.多重共線性分析

各變量之間的相關系數矩陣如下表3

從相關系數矩陣來看，X4與X3之間相關系數為0.77，X1與X3之間的相關系數為0.51，相關程度高，有可能出現共線性。于是剔除X1和X4變量，及常數項后重新進行OLS估計。結果如表4。

剔除X1和X4之后，其他變量的t統計量變小了，參數顯著性得到了很大的提高，但是X2仍然不顯著，有可能是方程設定有誤，需要對模型進行修正。

3.模型修正

X2代表貸款利率，由于中長期貸款利率變動對當期的房地產價格不會產生太大影響，反而作用于后期的房地產價格，其影響作用有滯后性，所以，我們考慮在模型中將X2變量一階滯后，于是方程修改為：

Y=β2X2t-1+β3X3+β5X5+β6X6 （2）

OLS重新估計結果如表5

模型修改之后，每一個變量的t統計量都小于5%顯著水平下的臨界值，表明參數顯著，方程F統計量也很顯著，擬合優度值R^2=0.99。

（五）模型的診斷檢驗

1.殘差檢驗

（1）White檢驗

樣本容量為11，檢驗的擬合優度R^2為0.877，F統計量為0.89，計算得出N*R^2=9.54。自由度為8的卡方分布5%顯著性水平對應的臨界值是15.507。因此根據White檢驗，可以判定在5%顯著性水平下接受“不存在異方差”的原假設。

（2）LM檢驗

采用LM統計量對殘差序列的相關性進行檢驗（P=1），得到如下結果：

LM統計量顯示，回歸方程的殘差序列不存在1階自相關。設P=2時，得到如下結果：

LM統計量顯示，回歸方程的殘差序列不存在2階自相關。

2.協整關系檢驗

本文采用協整檢驗來判斷線性回歸方程設定是否合理，檢驗解釋變量和被解釋變量之間是否存在協整關系等價于殘差序列是否平穩。現在對殘差進行單位根檢驗，其結果如下：

檢驗結果顯示，殘差序列在1%的顯著性水平下拒絕原假設，接受不存在單位根的結論，因此可以確定殘差平穩，即殘差ε-I（0）。上述結果表明，y與 X2t-1，X3， X5， X6之間存在協整關系。

二、結果分析

本文建立的回歸方程經過修正之后，通過了殘差檢驗及協整檢驗，解釋變量和被解釋變量顯示了很好的穩定性與高度擬合性，并且殘差不存在異方差和自相關性。最終的方程為：

Y = -226.34×X2t-1 + 0.11×X3 + 31.65×X5 - 5295.11×X6

（3）

影響房價的主要供給因素為貸款利率，土地價格和房地產開發投資的比例，主要需求因素是人們的收入水平。研究結果表明：

第一，貸款利率和房價呈負相關，并且存在一階滯后，即上一期的利率變化將對本期的房價造成影響。利率和房價的變動關系既受供求關系又受預期與風險等多重因素的影響。作為開發商，現階段的融資渠道已經呈現多元化發展，包括信托、基金、外商注資等，降低了對銀行貸款的依賴程度，加息對房價的調控并不是很明顯。從消費者角度來看，自住型購房人在迅速攀升的房價面前根本不會因為加息而延緩購房計劃，只會去選擇一些低總價的中小戶型，盡量減少貸款量；而對于投機型買家，只要房價上漲的幅度能夠滿足他們的投資預期，加息帶來的每月幾十元甚至是幾百元的額外負擔，可以忽略不計。此外，2006年，我國城市化率達到42.99%。根據諾瑟姆曲線，處在30%～70%的城市化率之間，城市化將呈現高速發展的態勢。我國現階段正處于這一區間，城市人口的膨脹必然帶來對住宅需求的增長。面對旺盛的市場需求，房產價格依然呈上漲趨勢。

第二，城鎮居民收入X3作為影響房產價格的主要因素之一，與房價正相關。我們可以將對住房有消費傾向的人群劃分為兩大類。第一類是中等收入人群，他們對房屋的需求主要是住宅需求。當收入上升時，刺激他們產生改善生活條件的意愿，從而增加對房產的需求，促使房價上升。第二類是高收入人群，他們手中的富余資金較多，而房地產可以作為一種資本品進行投資，這種投資或者投機需求更會加劇房產的價格急劇攀升。

第三，本文選取的解釋變量X5代表的是土地交易價格指數，反映的是土地價格的變動對房地產價格的影響。土地價格的上漲導致商品房開發成本的攀升，因為土地成本占房地產開發成本的比重較大。隨著我國房地產業的快速發展和城市化進程中對房地產需求量的急劇上升，房地產市場對土地的需求也將增加。所以，土地是我國房地產價格不斷上漲的重要原因。

第四，房地產開發的投資比重與房價呈現負相關，但是，過多的資金進入房地產開發行業，會加大開發的盲目性，使商品房供給增加，空置率上升，房地產泡沫加劇，對經濟的穩定發展不利。

由以上我們得知，穩定房價不能單純地依靠某種政策調控，例如，提高貸款利率其實對房地產的影響并不大，且具有滯后性。我們應該對土地價格實施控制，為投資者創造好的投資環境，并合理引導社會資金進入其他行業，促進其他行業的高效發展，減少房地產過多的資金聚集造成房地產泡沫的出現，以利于維持房地產價格的穩定。

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Analysis of the real estate price influencing factors in our country

QI Qian

(Finance college，Harbin commerce university，Harbin 150076，China)

Abstract: Property as the pillar of the national economy， in recent years， the price continues to rise， fluctuating range is large.Through our real estate prices.Further study the price for the prevention of the factors influencing the financial security， stability， sustained economic development is of utmost importance. In regression， the inspection and white's testing and inspection， etc lm method， the empirical research has found the main interest rates， per capita income， land prices and the investments of factors.

Key words: real estate price; regression analysis;supply and demand influence