我國房地產(chǎn)價(jià)格影響因素的計(jì)量分析

○熊芬

（嘉應(yīng)學(xué)院數(shù)學(xué)學(xué)院 廣東 梅州 514015）

我國房地產(chǎn)價(jià)格影響因素的計(jì)量分析

○熊芬

（嘉應(yīng)學(xué)院數(shù)學(xué)學(xué)院 廣東 梅州 514015）

本文針對(duì)我國房價(jià)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(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和統(tǒng)計(jì)分析方法，從實(shí)證角度分析各因素對(duì)房價(jià)的影響，得到房價(jià)主要受人均可支配收入、人口數(shù)量的影響的結(jié)論，并對(duì)中國房地產(chǎn)市場(chǎng)的調(diào)控提出了相關(guān)政策建議。

房地產(chǎn)價(jià)格 影響因素 計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型

一、引言

房地產(chǎn)業(yè)是我國國民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)，對(duì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有著重大的作用。近年來，房地產(chǎn)價(jià)格持續(xù)上漲，2008年全國商品房平均售價(jià)為3800元/平方米，2014年上升為6323元/平方米，上漲幅度達(dá)66.4%。房價(jià)增長過快，不僅極大地影響到居民的生活，也是整個(gè)國民經(jīng)濟(jì)持續(xù)平穩(wěn)發(fā)展的一個(gè)不穩(wěn)定因素，房價(jià)問題已經(jīng)成為一個(gè)全社會(huì)普遍關(guān)注的問題。對(duì)于影響房價(jià)的因素，學(xué)者從不同角度進(jìn)行了研究。王立平（2013）運(yùn)用極值邊界分析方法，實(shí)證檢驗(yàn)房地產(chǎn)價(jià)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(jià)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(jià)格的“穩(wěn)健性”因素。閆金秋（2012）在分析房地產(chǎn)價(jià)格影響因素的基礎(chǔ)上，通過實(shí)證分析得出：房地產(chǎn)價(jià)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(qiáng)的正相關(guān)性。周建軍（2009）運(yùn)用我國2000年到2007年季度數(shù)據(jù)構(gòu)建模型進(jìn)行分析，得出結(jié)論：我國房價(jià)與居民可支配收入、土地價(jià)格成正比。張夕琨、繆小林（2007）通過實(shí)證分析認(rèn)為房價(jià)與居民可支配收入正相關(guān)。

本文從宏觀經(jīng)濟(jì)基本面的角度研究我國房價(jià)的影響因素，以反映我國經(jīng)濟(jì)基本面的指標(biāo)——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(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，定量分析，以確定哪個(gè)宏觀指標(biāo)對(duì)我國商品房價(jià)格（PRI）具有決定性的意義。

二、計(jì)量模型的設(shè)定、分析及檢驗(yàn)

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(jì)的重要指標(biāo)。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與房地產(chǎn)業(yè)有重要的互動(dòng)影響，預(yù)計(jì)該變量對(duì)房地產(chǎn)價(jià)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(biāo)。隨著經(jīng)濟(jì)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(shí)際購買能力。當(dāng)人均可支配收入較高時(shí)，人們會(huì)增加對(duì)房地產(chǎn)的購買，預(yù)計(jì)該變量對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格影響為正。

（3）15—64歲人口數(shù)（POP）。該變量是勞動(dòng)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(shí)間內(nèi)形成了對(duì)房地產(chǎn)的大量剛性需求，預(yù)計(jì)該變量對(duì)房地產(chǎn)價(jià)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(huì)降低房地產(chǎn)價(jià)格。

2、數(shù)據(jù)來源

本文所用數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、中國人民銀行網(wǎng)站和國家統(tǒng)計(jì)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(jià)格與四個(gè)指標(biāo)之間的多元線性回歸方程，估計(jì)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(gè)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(yàn)。同時(shí)，利率R的回歸系數(shù)為正值，這與定性分析得到的預(yù)期不符。因此，有理由認(rèn)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(yùn)用OLS方法對(duì)各解釋變量進(jìn)行回歸，根據(jù)回歸方程中變量顯著性大小，逐個(gè)剔除不顯著的解釋變量，直到方程中所有解釋變量都達(dá)到必要的顯著程度，再結(jié)合其它檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷闹笜?biāo)，確定能夠?qū)Ψ績r(jià)進(jìn)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(qiáng)，擬合程度達(dá)到了99%，而且模型的顯著性水平較高，各個(gè)解釋變量也通過了顯著性檢驗(yàn)。各變量系數(shù)符號(hào)均符合假設(shè)前提，經(jīng)濟(jì)意義正確。

4、模型的檢驗(yàn)

（1）異方差檢驗(yàn)。對(duì)模型（2）進(jìn)行White檢驗(yàn)，結(jié)果如表1所示。

表1 Heteroskedasticity Test：White

統(tǒng)計(jì)量Obs*R-squared，就是White提出的卡方統(tǒng)計(jì)量nR2。這里nR2=5.938，其P值=0.3123，從這個(gè)檢驗(yàn)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(yàn)。第一，DW檢驗(yàn)。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?cè)龠M(jìn)行下一步檢驗(yàn)。

第二，LM檢驗(yàn)。對(duì)模型（2）的殘差做一階LM檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

表2 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test

由檢驗(yàn)結(jié)果知，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)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(jìn)一步驗(yàn)證模型（2）的可靠性和準(zhǔn)確性，我們依照模型畫出商品房價(jià)格PRI的擬合曲線，與實(shí)際值進(jìn)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(jì)、檢驗(yàn)，確定我國房地產(chǎn)價(jià)格的計(jì)量經(jīng)濟(jì)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(shí)消除了原有的多重共線性，也基本符合經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)律和經(jīng)驗(yàn)判斷。

依據(jù)建立的模型和經(jīng)驗(yàn)分析，確定決定房地產(chǎn)價(jià)格的主要因素為消費(fèi)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(fèi)者購買力

人均可支配收入每增加1元，理論上房價(jià)會(huì)上漲0.18元/平方米。居民可支配收入從一個(gè)方面反映了居民對(duì)商品房的購買能力，從而反映了商品房市場(chǎng)的需求。人們對(duì)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(jì)實(shí)力，人們往往會(huì)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(duì)房價(jià)的影響顯著，商品房價(jià)格與人口數(shù)量成正比例

人口的膨脹會(huì)引起房屋需求的增加，從而引起房價(jià)的上漲，國內(nèi)外的許多學(xué)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(jìn)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(duì)有限的情況下，促進(jìn)了房地產(chǎn)價(jià)格的快速上漲。

3、國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP和利率R對(duì)房價(jià)的影響不顯著

國內(nèi)外許多學(xué)者都認(rèn)為GDP對(duì)房價(jià)有影響，GDP的上漲會(huì)引起房價(jià)的上漲。本文中GDP未通過模型的檢驗(yàn)，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(qiáng)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(duì)房價(jià)沒有影響，而只是其對(duì)房價(jià)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(huì)降低房地產(chǎn)價(jià)格，但本文利率對(duì)房價(jià)的影響不顯著，這可能與我國的利率市場(chǎng)化程度不高有關(guān)。

四、政策建議

宏觀經(jīng)濟(jì)基本面的變化是推動(dòng)房地產(chǎn)價(jià)格上升的主要原因。由于中國的經(jīng)濟(jì)還將維持高速增長，人口數(shù)量增加，城鎮(zhèn)化進(jìn)程加速和土地資源緊張加劇，未來房價(jià)上漲的動(dòng)力依然存在，穩(wěn)定房地產(chǎn)價(jià)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(chǎng)管理，制定一系列房地產(chǎn)調(diào)控政策：第一，增加經(jīng)濟(jì)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(dāng)使居民購房主要是為了自身的消費(fèi)，而不是為了投機(jī)；從供給看，必須按市場(chǎng)的要求，允許各種類型開發(fā)主體以各種投資形式進(jìn)入房地產(chǎn)市場(chǎng)，實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)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(duì)現(xiàn)有土地提高利用率。第四，中央銀行要實(shí)施穩(wěn)定的貨幣供應(yīng)和房屋信貸政策，抑制投機(jī)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(jià)格“穩(wěn)健性”影響因素實(shí)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(jià)格影響因素分析[J]．企業(yè)經(jīng)濟(jì)，2012（11）．

[3]周建軍：我國房地產(chǎn)價(jià)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(jià)格與居民收入間的實(shí)證關(guān)系分析[J]．昆明理工大學(xué)學(xué)報(bào)（理工版），2007（6）．

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

[6]龐皓：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)[M]．經(jīng)濟(jì)科學(xué)出版社，2007．

（責(zé)任編輯：劉冰冰）