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我國房地產(chǎn)價格影響因素的計量分析

2015-01-06 11:45:34熊芬
當代經(jīng)濟 2015年31期
關(guān)鍵詞:影響模型

○熊芬

(嘉應(yīng)學院數(shù)學學院 廣東 梅州 514015)

我國房地產(chǎn)價格影響因素的計量分析

○熊芬

(嘉應(yīng)學院數(shù)學學院 廣東 梅州 514015)

本文針對我國房價快速增長的現(xiàn)象,從國內(nèi)生產(chǎn)總值、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、15—64歲人口數(shù)、五年以上銀行貸款利率四方面入手,依據(jù)收集到的相關(guān)數(shù)據(jù),利用計量經(jīng)濟學和統(tǒng)計分析方法,從實證角度分析各因素對房價的影響,得到房價主要受人均可支配收入、人口數(shù)量的影響的結(jié)論,并對中國房地產(chǎn)市場的調(diào)控提出了相關(guān)政策建議。

房地產(chǎn)價格 影響因素 計量經(jīng)濟模型

一、引言

房地產(chǎn)業(yè)是我國國民經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè),對經(jīng)濟的發(fā)展有著重大的作用。近年來,房地產(chǎn)價格持續(xù)上漲,2008年全國商品房平均售價為3800元/平方米,2014年上升為6323元/平方米,上漲幅度達66.4%。房價增長過快,不僅極大地影響到居民的生活,也是整個國民經(jīng)濟持續(xù)平穩(wěn)發(fā)展的一個不穩(wěn)定因素,房價問題已經(jīng)成為一個全社會普遍關(guān)注的問題。對于影響房價的因素,學者從不同角度進行了研究。王立平(2013)運用極值邊界分析方法,實證檢驗房地產(chǎn)價格的“穩(wěn)健性”影響因素,主要研究結(jié)論為政府(尤其是地方政府)是房地產(chǎn)價格居高不下的主要推手,人口與居民收入增長所形成的剛性需求依然是影響房地產(chǎn)價格的“穩(wěn)健性”因素。閆金秋(2012)在分析房地產(chǎn)價格影響因素的基礎(chǔ)上,通過實證分析得出:房地產(chǎn)價格水平與銀行信貸、GDP增長速度、通貨膨脹率、城市化水平等諸因素之間均具有較強的正相關(guān)性。周建軍(2009)運用我國2000年到2007年季度數(shù)據(jù)構(gòu)建模型進行分析,得出結(jié)論:我國房價與居民可支配收入、土地價格成正比。張夕琨、繆小林(2007)通過實證分析認為房價與居民可支配收入正相關(guān)。

本文從宏觀經(jīng)濟基本面的角度研究我國房價的影響因素,以反映我國經(jīng)濟基本面的指標——國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入(INC)、15—64歲人口數(shù)(POP)、五年以上銀行貸款利率(R)作為控制變量,建立計量經(jīng)濟學模型,定量分析,以確定哪個宏觀指標對我國商品房價格(PRI)具有決定性的意義。

二、計量模型的設(shè)定、分析及檢驗

1、影響因素

(1)國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)。該變量是反映宏觀經(jīng)濟的重要指標。經(jīng)濟發(fā)展水平與房地產(chǎn)業(yè)有重要的互動影響,預計該變量對房地產(chǎn)價格的影響為正。

(2)城鎮(zhèn)居民人均可支配收入(INC)。該變量是衡量購買能力的重要指標。隨著經(jīng)濟的增長,城鎮(zhèn)居民的可支配收入明顯增長,極大地提高了城鎮(zhèn)居民的實際購買能力。當人均可支配收入較高時,人們會增加對房地產(chǎn)的購買,預計該變量對房地產(chǎn)價格影響為正。

(3)15—64歲人口數(shù)(POP)。該變量是勞動年齡人口的數(shù)量。快速的城鎮(zhèn)化過程使大量的人口涌入城市,在短時間內(nèi)形成了對房地產(chǎn)的大量剛性需求,預計該變量對房地產(chǎn)價格影響為正。

(4)五年以上銀行貸款利率(R)。該變量主要作為影響房地產(chǎn)供給和需求的變量,理論上利率上升會降低房地產(chǎn)價格。

2、數(shù)據(jù)來源

本文所用數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》、中國人民銀行網(wǎng)站和國家統(tǒng)計局網(wǎng)站。根據(jù)數(shù)據(jù)的可得性,選取了1992—2014年的數(shù)據(jù)。

3、模型的建立與分析

利用Eviews軟件,先建立商品房價格與四個指標之間的多元線性回歸方程,估計的方程結(jié)果如下:

從方程角度看,回歸模型的(Adjusted)R2和F值較大,模型擬合很好,方程整體顯著。但是從單個變量的角度看,GDP、INC、R都沒有通過顯著性水平為5%的t檢驗。同時,利率R的回歸系數(shù)為正值,這與定性分析得到的預期不符。因此,有理由認為該回歸模型存在多重共線性。

我們通過逐步回歸原理來解決多重共線性的問題,即采取逐步引入變量的方法,運用OLS方法對各解釋變量進行回歸,根據(jù)回歸方程中變量顯著性大小,逐個剔除不顯著的解釋變量,直到方程中所有解釋變量都達到必要的顯著程度,再結(jié)合其它檢驗模型的指標,確定能夠?qū)Ψ績r進行合理解釋的最終模型。

經(jīng)過多次回歸研究得到如下修正多重共線性影響的回歸模型:

從回歸結(jié)果可以看出,模型的解釋能力很強,擬合程度達到了99%,而且模型的顯著性水平較高,各個解釋變量也通過了顯著性檢驗。各變量系數(shù)符號均符合假設(shè)前提,經(jīng)濟意義正確。

4、模型的檢驗

(1)異方差檢驗。對模型(2)進行White檢驗,結(jié)果如表1所示。

表1 Heteroskedasticity Test:White

統(tǒng)計量Obs*R-squared,就是White提出的卡方統(tǒng)計量nR2。這里nR2=5.938,其P值=0.3123,從這個檢驗結(jié)果來看,在5%的顯著性水平下,不能拒絕原假設(shè),說明模型不存在異方差。

(2)自相關(guān)性檢驗。第一,DW檢驗。模型(2)的DW= 1.4966,給定顯著水平α=0.05,n=23,k=2,查DW分布表的下限臨界值dt=1.17,上限臨界值du=1.54即dt<DW=1.4966<du,不能判定是否有自相關(guān),我們再進行下一步檢驗。

第二,LM檢驗。對模型(2)的殘差做一階LM檢驗,檢驗結(jié)果如表2所示。

表2 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test

由檢驗結(jié)果知,檢驗統(tǒng)計量LM=nR2=1.0351,其P值= 0.309>0.05,說明回歸方程沒有一階自相關(guān)。

綜上,模型(2)不存在自相關(guān)問題。

(3)模型的擬合效果。為進一步驗證模型(2)的可靠性和準確性,我們依照模型畫出商品房價格PRI的擬合曲線,與實際值進行擬合比較。從擬合圖形(見圖1)可以看出,模型的擬合效果以及殘差的離散形態(tài)都很好。

圖1 模型(2)的擬合圖

三、結(jié)論

經(jīng)過數(shù)據(jù)分析、模型估計、檢驗,確定我國房地產(chǎn)價格的計量經(jīng)濟模型為:

PRI=-1486.5961+0.1793INC+0.0286POP (2)

該模型不存在異方差以及自相關(guān),同時消除了原有的多重共線性,也基本符合經(jīng)濟發(fā)展規(guī)律和經(jīng)驗判斷。

依據(jù)建立的模型和經(jīng)驗分析,確定決定房地產(chǎn)價格的主要因素為消費者購買力和人口數(shù)量。主要結(jié)論如下:

1、影響力最大的因素是消費者購買力

人均可支配收入每增加1元,理論上房價會上漲0.18元/平方米。居民可支配收入從一個方面反映了居民對商品房的購買能力,從而反映了商品房市場的需求。人們對住房的需求表現(xiàn)為基本需求和改善需求。基本需求解決住房有無的問題,在滿足了基本的住房需求后,如果有足夠的經(jīng)濟實力,人們往往會產(chǎn)生換一套面積更大的或是根據(jù)特定需求選擇在更合適的地理位置購買房屋的需求——即改善性需求。

2、人口數(shù)量對房價的影響顯著,商品房價格與人口數(shù)量成正比例

人口的膨脹會引起房屋需求的增加,從而引起房價的上漲,國內(nèi)外的許多學者的定性分析結(jié)果顯示也是如此。隨著工業(yè)化與城鎮(zhèn)化進程加速,大量的人口涌入城市,人口規(guī)模特別是年輕人群構(gòu)成房地產(chǎn)的大量剛性需求,在土地供給相對有限的情況下,促進了房地產(chǎn)價格的快速上漲。

3、國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP和利率R對房價的影響不顯著

國內(nèi)外許多學者都認為GDP對房價有影響,GDP的上漲會引起房價的上漲。本文中GDP未通過模型的檢驗,沒有得到與前人研究一致的結(jié)論。究其原因,主要是由于本文引入的因素較多,而其中的人均可支配收入很明顯與GDP有較強的相關(guān)性,所以GDP由于涉及到多重共性的問題而被剔除。但這并不意味著GDP對房價沒有影響,而只是其對房價的影響被其余保留下來的變量所解釋了。理論上利率上升會降低房地產(chǎn)價格,但本文利率對房價的影響不顯著,這可能與我國的利率市場化程度不高有關(guān)。

四、政策建議

宏觀經(jīng)濟基本面的變化是推動房地產(chǎn)價格上升的主要原因。由于中國的經(jīng)濟還將維持高速增長,人口數(shù)量增加,城鎮(zhèn)化進程加速和土地資源緊張加劇,未來房價上漲的動力依然存在,穩(wěn)定房地產(chǎn)價格的任務(wù)仍然較為艱巨。國家應(yīng)在著力增加房地產(chǎn)供給的前提下,規(guī)范房地產(chǎn)市場管理,制定一系列房地產(chǎn)調(diào)控政策:第一,增加經(jīng)濟適用房,加快住房保障體系建設(shè),保障中低收入者的住房需求,構(gòu)建以商品房為主、以保障房為輔的現(xiàn)代住房體系。第二,培育更加合理的供求關(guān)系體系。從需求看,應(yīng)當使居民購房主要是為了自身的消費,而不是為了投機;從供給看,必須按市場的要求,允許各種類型開發(fā)主體以各種投資形式進入房地產(chǎn)市場,實現(xiàn)市場主體的多元化、多層次化。第三,在土地供應(yīng)有限情況下,要合理配置土地資源,對現(xiàn)有土地提高利用率。第四,中央銀行要實施穩(wěn)定的貨幣供應(yīng)和房屋信貸政策,抑制投機需求,真正發(fā)揮利率的調(diào)控作用。

[1]王立平:我國房地產(chǎn)價格“穩(wěn)健性”影響因素實證研究[J].管理世界,2013(10).

[2]閆金秋:基于多變量協(xié)整的房地產(chǎn)價格影響因素分析[J].企業(yè)經(jīng)濟,2012(11).

[3]周建軍:我國房地產(chǎn)價格的影響因素及其合理性研究[J].商業(yè)研究,2009(4).

[4]張夕琨、繆小林:我國房地產(chǎn)價格與居民收入間的實證關(guān)系分析[J].昆明理工大學學報(理工版),2007(6).

[5]李敏、陳勝可:Eviews統(tǒng)計分析與應(yīng)用[M].電子工業(yè)出版社,2011.

[6]龐皓:計量經(jīng)濟學[M].經(jīng)濟科學出版社,2007.

(責任編輯:劉冰冰)

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