勞動力價格與房屋價格對城鎮(zhèn)居民購房面積的影響分析

房麗娜，陳陽晨

（遼寧科技大學(xué)工商管理學(xué)院，遼寧 鞍山 114052）

1 問題的提出

1988年，國務(wù)院《關(guān)于進(jìn)一步深化城鎮(zhèn)住房制度改革，加快住房建設(shè)的通知》的發(fā)布，住房分配制度的福利由此終結(jié)，我國的房地產(chǎn)市場也以此為標(biāo)志跨入了另一個貨幣分配的商業(yè)時代。加之為了鼓勵購買而采取了相應(yīng)的配套措施，為了活躍城鎮(zhèn)居民購買房屋的積極性，隨著不斷增加的住房消費(fèi)支出比重，私有住房比例的持續(xù)增加，也帶動了房地產(chǎn)市場的強(qiáng)勢發(fā)展。因此，房地產(chǎn)市場所面臨的行業(yè)風(fēng)險便會前所未有的加大；二是大部分的的中低收入者由于購買力的制約而無法進(jìn)行購買，以此出現(xiàn)了社會資源在高低收入者中分配嚴(yán)重不均的社會現(xiàn)象。

由此可見，房屋銷售對于經(jīng)濟(jì)發(fā)展、各個地區(qū)的均衡發(fā)展和社會穩(wěn)定的作用也越來越大。對住房面積影響因素及其相關(guān)性的研究和分析就顯得尤為的必要，本文根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)指標(biāo)建立多元線性回歸模型，具體分析影響城鎮(zhèn)居民住房面積的主要因素，希望以此作為解決住房問題的根源和突破口。

2 計量經(jīng)濟(jì)模型的建立

2.1 經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的選取

2.1.1 經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的確定

對于住房消費(fèi)的影響因素，我國學(xué)者從宏觀和微觀的不同角度進(jìn)行了大量的分析。本文選取了3項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)作為解釋變量來研究其對被解釋變量城鎮(zhèn)居民住房面積的影響程度，指標(biāo)分別為：職工平均工資水平、城鎮(zhèn)居民人口總數(shù)、城鎮(zhèn)住房平均銷售價格。

2.1.2 指標(biāo)的經(jīng)濟(jì)解釋

在總結(jié)了以往文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，本文從經(jīng)濟(jì)收入，宏觀人口數(shù)據(jù)，市場價格變動三個維度來對住房銷售面積的影響因素進(jìn)行更深層次的分析，以職工平均工資水平、城鎮(zhèn)居民人口總數(shù)、城鎮(zhèn)住房平均銷售價格為自變量的指標(biāo)變量，以城鎮(zhèn)居民住房銷售面積為因變量的指標(biāo)變量建立計量經(jīng)濟(jì)模型。

（1）職工平均工資水平：是指城鎮(zhèn)居民的平均工資水平，是衡量居民生活水平與生活質(zhì)量的重要指標(biāo)，從直觀上看，居民的工資水平?jīng)Q定了居民支付購房費(fèi)用水平的高低，是住房購買力的重要象征，也就與城鎮(zhèn)居民平均住房面積有很大關(guān)系。

（2）城鎮(zhèn)居民人口總數(shù)：近年來隨著計劃生育政策的放寬，人口的增長速度也在不斷加快。人口的迅速增長加大了居民對房屋的迫切需求，是居民住房需求的最直接動力，人口數(shù)量的擴(kuò)大也就自然帶動了房屋購買量的增長。

（3）城鎮(zhèn)住房平均銷售價格：從直觀上看，住房的銷售價格是居民房屋購買決策中的一道屏障，價格的走勢直接影響了消費(fèi)者的購買決策，會對居民的住房需求產(chǎn)生重要的影響，從而影響城鎮(zhèn)居民的平均住房面積。

（4）城鎮(zhèn)居民住房銷售總面積：住房銷售面積作為一個結(jié)果變量的指標(biāo)，對它的增長態(tài)勢和影響因素的研究對分析中國經(jīng)濟(jì)走勢及國家宏觀政策的制定都具有重要的導(dǎo)向作用。

2.2 選取指標(biāo)數(shù)據(jù)

表1為1994～2013年這20年的城鎮(zhèn)住房銷售面積及與其相關(guān)的三個指標(biāo)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計。在這20年的時間內(nèi)，中國經(jīng)濟(jì)水平不斷提高、住房政策的放寬等因素對消費(fèi)者的的房屋購買行為產(chǎn)生了巨大的影響，因此，這二十年是中國城鎮(zhèn)居民住房形式改觀的20年，對于這個時期的研究具有重要的代表性意義。

表1 城鎮(zhèn)居民住房銷售總面積及影響因素指標(biāo)

2.3 建立計量經(jīng)濟(jì)模型

首先以城鎮(zhèn)居民住房總面積為被解釋變量，城鎮(zhèn)職工平均工資水平（元）、城鎮(zhèn)居民人口總數(shù)（萬人）、城鎮(zhèn)住房平均銷售價格（元/平方米）為解釋變量的指標(biāo)變量建立計量經(jīng)濟(jì)模型，而后采用計量經(jīng)濟(jì)計算軟件e-wiews6對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行計量分析。

建立模型：Y=C+β1X1+β2X2+β3X3+ε

其中，C、βj(j=1，2，…，k)為回歸系數(shù)；ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

Y為我國城鎮(zhèn)居民住房面積（單位：萬平方米）；X1為城鎮(zhèn)職工平均工資水平（單位：元）；X2為城鎮(zhèn)居民人口總數(shù)（萬人）；X3為城鎮(zhèn)住房平均銷售價格（單位：元/平方米）。

根據(jù)樣本中從1994～2013這20年的樣本數(shù)據(jù)，采用最小二乘法對回歸系數(shù)進(jìn)行估計，利用e-wiews6進(jìn)行操作可以得到結(jié)果見表2所示。

表2 回歸估計結(jié)果

根據(jù)表2可知，回歸方程模型為：

Y=-98174.27+-2.33X1+1.31X2+40.59X3

（-8.84） （-3.93） （5.83） （6.73）

R2=0.991633 D.W=1.451783 F=632.0673

R2非常的接近于1說明該模型的擬合度非常好。

2.4 模型的檢驗(yàn)及修正

2.4.1 模型的檢驗(yàn)

居民住房面積與居民平均工資水平和居民人口總數(shù)正相關(guān)，而與城鎮(zhèn)居民消費(fèi)價格指數(shù)負(fù)相關(guān)。從模型的數(shù)據(jù)中可以看出，該模型的數(shù)據(jù)相關(guān)性與其經(jīng)濟(jì)意義相符。但模型是否合理完善還需要進(jìn)行進(jìn)一步更細(xì)致的檢驗(yàn)。

2.4.2 統(tǒng)計推斷檢驗(yàn)

F統(tǒng)計量的值為632.0673遠(yuǎn)大于在顯著性水平位0.05時F（3,16）=3.24的值。說明在F檢驗(yàn)下模型的顯著性水平較高。

下面對每個變量進(jìn)行顯著性水平為0.05的t檢驗(yàn)，查表可得ta/2(n-k-1)=ta/2(16)=1.75，由回歸模型可知，t1、t2、t3的值均大于1.75，所以X1、X2、X3的t統(tǒng)計值均顯著，說明解釋變量指標(biāo)對被解釋變量的影響都很顯著，解釋變量之間存在多重共線的可能性較小。

2.4.3 計量經(jīng)濟(jì)檢驗(yàn)

（1）多重共線性檢驗(yàn)

表3 解釋變量的相關(guān)系數(shù)矩陣

從表3可以看到，有X1與X3之間的相關(guān)系數(shù)大于模型中的擬合優(yōu)度值，證明模型中存在多重共線性的問題。

（2）多重共線性的修正

多重共線性問題進(jìn)行修正采用逐步回歸法，用被解釋變量分別對每個解釋變量進(jìn)行回歸，根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論和統(tǒng)計計量選擇一個擬合優(yōu)度最佳的方程做為最優(yōu)基本方程，在此基礎(chǔ)上逐個的增加解釋變量進(jìn)行回歸，最后保留使擬合優(yōu)度指標(biāo)提高并且其他統(tǒng)計量仍然顯著的指標(biāo)作為解釋變量。下面是被解釋變量Y分別關(guān)于X1、X2、X3、作最小二乘回歸，得：

R2=0.971510 D.W=0.473606 F=613.7934

根據(jù)回歸分析結(jié)果可知，三個回歸模型的擬合優(yōu)度分別為0.951629、0.935485、0.971510，X3的擬合情況最好，因此將Y與X3的回歸模型最優(yōu)的基本方程，在此基礎(chǔ)上再別加入解釋變量X1、X2、作最小二乘回歸，根據(jù)回歸的效果確定最后的回歸方程。

表4 X1、X3與被解釋變量的回歸模型

如表4所示，X1、X3與被解釋變量的回歸模型中，擬合優(yōu)度指數(shù)為0.973839大于X3與被解釋變量的回歸模型，但X1的T統(tǒng)計量絕對值為1.230380小于ta/2(n-k-1)=ta/2(17)=1.74，未通過t檢驗(yàn)，說明X1、X3兩變量間存在嚴(yán)重的多重共線性。故將解釋變量X1剔除。

表5 X2、X3與被解釋變量的回歸模型

如表5所示，X1、X3與被解釋變量的回歸模型中，擬合優(yōu)度指數(shù)為0.983548大于X3與被解釋變量的回歸模型，在0.05的顯著性水平下，X1與X3的T統(tǒng)計量絕對值均大于ta/2(n-k-1)=ta/2(17)=1.74，t檢驗(yàn)結(jié)果顯著，說明X2、X3兩變量間不存在存在嚴(yán)重的多重共線性。F統(tǒng)計量的值為508.1658遠(yuǎn)大于F（2,17）=3.59。

由以上多重共線性的檢驗(yàn)可知，解釋變量與被解釋變量的回歸模型為Y=-62160.62+1.02X2+18.07X3，原模型中的解釋變量X1被剔除。

（3）異方差檢驗(yàn)

對于Y=-62160.62+1.02X2+18.07X3的樣本回歸模型，采用懷特檢驗(yàn)對其是否存在異方差進(jìn)行判定；當(dāng)T R2＜χa2(g)時原模型不存在異方差，其中g(shù)=(k+1)(k+2)/2-1,反之，則存在異方差。

表6 樣本回歸模型的異方差檢驗(yàn)

如表6所示，在0.05的顯著性水平下，根據(jù)利用e-w iews操作出的結(jié)果可知T R2=Obs*R-squared=4.400612＜χa2(5)=11.071，即回歸模型不存在異方差。

2.4.4 模型的總結(jié)及經(jīng)濟(jì)意義解釋

根據(jù)數(shù)據(jù)的回歸分析和檢驗(yàn)，得出最終的回歸方程為：

表示城鎮(zhèn)居民住房的銷售面積每增加一平方米，伴隨的城鎮(zhèn)居民人口的增長是1.02個單位，銷售價格的增長是每平方米18.07元；經(jīng)回歸分析知，城鎮(zhèn)居民人口數(shù)和住房銷售價格之間對居民住房銷售面積總體影響情況統(tǒng)計結(jié)果表明為：最顯著且影響均為正向相關(guān)，其兩個因素直接對城鎮(zhèn)居民的住房購買面積產(chǎn)生影響。城鎮(zhèn)居民平均工資對居民住房購買面積的影響也較為顯著，但城鎮(zhèn)居民的工資水平與住房的銷售價格兩個變量間存在較大的相關(guān)性，說明人們工資水平的提高，進(jìn)一步帶動了商品房住宅的消費(fèi)，從而拉高了房屋銷售價格，為使模型更加的準(zhǔn)確將變量城鎮(zhèn)居民平均工資水平剔除。

3 建議

人口的增長必定帶來房屋需求的擴(kuò)大，而大約每增加一人房屋的銷售面積僅僅增加一平方米，說明房屋銷售面積的增長速度其實(shí)是滯后于人口的平均增長速度的，還有許多未被滿足的購房需求，然而，隨著房屋銷售量的增長，房屋價格也在不斷的攀升，從另外一個角度來看，高額的房價阻擋了一部分消費(fèi)者的購房行為，從而使人口數(shù)量的增長速度和房屋銷售面積的增長速度出現(xiàn)不對等，出現(xiàn)大量無房者沒錢購房，售房者找不到更多買房人群的現(xiàn)象。房屋價格的增長和房屋的需求是正向相關(guān)的關(guān)系，這說明部分消費(fèi)者的購房動機(jī)不止是用來居住，對房屋價格變動的恐慌、通過炒房來獲取收益等行為或心理進(jìn)一步加大了房屋的需求量。在房屋需求和供給并不能很好協(xié)調(diào)的局面下，廣大購房人群應(yīng)當(dāng)根據(jù)自己的實(shí)際購買能力和購房需求，在房屋數(shù)量和房屋面積的選擇上保持理性，面對不同級別的房屋銷售價格，在自身的工資水平能承受的范圍內(nèi)購房置業(yè)。政府部門也應(yīng)對開發(fā)商的房屋定價問題進(jìn)行監(jiān)督和嚴(yán)格的把控，開發(fā)商依據(jù)當(dāng)?shù)胤课菔褂眉敖?jīng)濟(jì)的發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行調(diào)研分析，需對消費(fèi)者們“現(xiàn)實(shí)購買力”行為預(yù)測與評估，制定有利于企業(yè)和地區(qū)長期發(fā)展的制定較為合理的房地產(chǎn)銷售政策與措施，這樣不僅有利于防止房地產(chǎn)經(jīng)營泡沫的進(jìn)一步擴(kuò)大和市場風(fēng)險的進(jìn)一步積累，也有利于商品住宅空置率降低的，滿足更多消費(fèi)人群的購房需求。促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)和人民生活水平的長期與穩(wěn)定發(fā)展。

[1]李子奈，潘文卿.計量經(jīng)濟(jì)學(xué)（第三版）[M].北京：高等教育出版社，2000.

[2]王曉東.中國城市化與城鎮(zhèn)居民住房[J].中國人口資源與環(huán)境，1998，（8）.