呼和浩特市房地產(chǎn)價格影響因素的實證分析

(內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院 內(nèi)蒙古 呼和浩特 010000)

呼和浩特市房地產(chǎn)價格影響因素的實證分析

胡茜茜

(內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院內(nèi)蒙古呼和浩特010000)

本文以內(nèi)蒙古呼和浩特市為例，運用多元統(tǒng)計方法，以商品房平均售價、年末城鎮(zhèn)戶籍人口數(shù)、城鎮(zhèn)居民可支配收入、房地產(chǎn)開發(fā)投資額、該地區(qū)生產(chǎn)總值、金融機構(gòu)貸款余額為變量，對呼市房地產(chǎn)市場進行實證分析，研究該城市近年來房地產(chǎn)市場商品房平均銷售價格與各統(tǒng)計指標(biāo)之間的變動關(guān)系，通過模型和實證分析房價的影響因素并提出相關(guān)政策建議。

房地產(chǎn)價格；影響因素；實證分析

一、研究目的及意義

2009年以來，呼市房地產(chǎn)市場保持健康穩(wěn)定發(fā)展，房地產(chǎn)開發(fā)投資和建設(shè)面積增長；房價總體保持增長，房屋銷量增加，房屋交易比較活。但與全國其他城市相比，總量不大，增速不快，還處于發(fā)展的初級階段，未來的發(fā)展空間還很大，房地產(chǎn)業(yè)正在逐漸成為呼市的重要產(chǎn)業(yè)之一。對房價波動影響因素進行實證研究，可以為當(dāng)?shù)卣M行宏觀調(diào)控提供依據(jù)，為消費者提供信息支持，為房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)項目運作和銀行信貸管理提供參考，其不僅具有一定的理論價值，更可以為解決現(xiàn)實問題提供決策參考。

二、數(shù)據(jù)選取

本文選取的數(shù)據(jù)為呼市1985—2014年共30年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。各指標(biāo)數(shù)據(jù)全部是已公布原始數(shù)據(jù)。

影響房地產(chǎn)價格的因素很多，本文選取了城鎮(zhèn)戶籍人口數(shù)、城鎮(zhèn)居民可支配收入、房地產(chǎn)開發(fā)投資額、生產(chǎn)總值、金融機構(gòu)貸款余額五個指標(biāo)來進行分析。

(一)城鎮(zhèn)戶籍人口數(shù)。一般而言，人口數(shù)量與房地產(chǎn)價格呈正向的關(guān)系。因為本文研究呼市商品房的平均售價，所以選取了城鎮(zhèn)戶籍人口數(shù)量。

(二)城鎮(zhèn)居民可支配收入。城鎮(zhèn)居民可支配收入水平直接反映了一個地區(qū)的購買力和消費水平，是城鎮(zhèn)房地產(chǎn)健康、繁榮發(fā)展的一個重要指標(biāo)。城鎮(zhèn)居民可支配收入不但從總量上更能夠反映房地產(chǎn)市場的有效需求，從水平上也能反映消費者對商品房產(chǎn)質(zhì)量和檔次的要求。

(三)房地產(chǎn)開發(fā)投資額。房地產(chǎn)開發(fā)投資額可以反映一個地區(qū)房地產(chǎn)市場潛在供應(yīng)量，房地產(chǎn)開發(fā)投資額較大的地區(qū)。

(四)生產(chǎn)總值。一般情況下，GDP水平高的地區(qū)，經(jīng)濟水平比較發(fā)達，房地產(chǎn)價格也相對較高。

(五)金融機構(gòu)貸款余額。雖然在短時期內(nèi)，金融機構(gòu)信貸的增加對房屋銷售價格的上漲并沒有出現(xiàn)顯著的促進作用。但是在長時間內(nèi)，金融機構(gòu)信貸的增加推動了房屋銷售價格的上漲。

三、模型假定

本文設(shè)定了如下形式的計量經(jīng)濟模型：

LnY=β1LnX1+β2LnX2+β3LnX3+β4LnX4+β5LnX5+β6D+ε

其中：Y是呼市商品房平均售價(元/平方米)，X1是城鎮(zhèn)戶籍人口數(shù)(萬人)，X2是城鎮(zhèn)居民可支配收入(元)，X3是房地產(chǎn)開發(fā)投資額(萬元)，X4是生產(chǎn)總值(元)，X5是金融機構(gòu)貸款余額(萬元)；β1、β2、β3、β4、β5、β6城鎮(zhèn)戶籍人口數(shù)、城鎮(zhèn)居民可支配收入、房地產(chǎn)開發(fā)投資額生產(chǎn)總值、金融機構(gòu)各因素的待估參數(shù)，ε為剩余殘差。

D是引入的虛擬變量。因為2008年發(fā)生了金融危機，所以我們以2008年為時間起點，引入了虛擬變量。

四、實證分析和計量經(jīng)濟學(xué)檢驗

(一)模型的參數(shù)估計。利用stata計量軟件對所設(shè)定的模型進行計量檢驗：

(1)根據(jù)顯示結(jié)果，從經(jīng)濟意義角度分析，各變量的符號與預(yù)期的相一致，并且系數(shù)大小在經(jīng)濟理論上解釋的通，因此該模型通過了經(jīng)濟意義檢驗。

(2)從回歸結(jié)果來看，可決系數(shù)R2=0.9941，因此樣本擬合效果較好；F=648.48，F(xiàn)通過檢驗，表明整個模型效果顯著。但是通過觀察P值，只有D顯著，X1，X2,X3,X4,X5，均不顯著，模型中可能存在多重共線。本文將對此模型進行計量模型檢驗和修正。

(二)多重共線性檢驗

(1)檢驗是否存在多重共線

在stata軟件中，通過計算條件數(shù)檢驗多重共線。

通過計算結(jié)果可知，669.96>30，說明模型中存在多重共線。

(2)對多重共線的修正

在stata軟件中，采用逐步回歸(Stepwise)的方法進行修正。

修正后的模型：

LnY=-0.9126759+0.34059LnX4+0.2388713LnX5-0.2919701D

(三)異方差檢驗。該模型中也可能存在異方差。在stata軟件中，用white檢驗來驗證該模型是否存在異方差。

檢驗結(jié)果顯示，相伴概率為0.7026,且0.7026>0.05的顯著性水平，所以不存在異方差。

(四)相關(guān)檢驗。我們利用stata軟件中的DW檢驗方法來驗證該模型是否存在異方差。

結(jié)果顯示，DW=1.757396，查DW檢驗表，dl=1.2ldu=1.65。我們的結(jié)果為：du≤W≤4-du，即1.65≤1.757396≤2.32，此時在a=0.05的顯著水平下，接受H0，即認(rèn)為不存在一階自相關(guān)性。

根據(jù)以上的計量分析，我們得出反應(yīng)呼和浩特市房地產(chǎn)價格影響因素的最終模型為：

LnY=-0.9126759+0.340519LnX4+0.2388713LnX5-0.291970D

t=-5.07 3.18 2.31 -5.31

四、預(yù)測檢驗

我們用2014年的各項數(shù)據(jù)，通過上述方程檢驗是否與2014年的商品房的實際平均售價相一致。根據(jù)公式

LnY=-0.9126759+0.3405109LnX4+0.2388713LnX5-0.2919701D

X4=29520407，X5=48389622，代入公式結(jié)果得7180元，2014年商品房每平米實際售價6919元，預(yù)測值與實際值相差261元，相對誤差為

(7180-6919)/6919=3.8%.故我們有理由認(rèn)為該內(nèi)蘊線性模型較優(yōu)。

五、結(jié)論與建議

根據(jù)以上檢驗和分析，得出生產(chǎn)總值和金融機構(gòu)貸款余額是房地產(chǎn)價格的代表性影響因素。生產(chǎn)總值對房地產(chǎn)價格的影響是正的，其系數(shù)是0.3405109.金融機構(gòu)貸款余額對房地產(chǎn)價格的影響同樣是正的，其系數(shù)是0.2388713.而虛擬變量對房地產(chǎn)價格的影響是負的，其系數(shù)是-0.291970。

現(xiàn)階段，我們經(jīng)濟進入“新常態(tài)”，消費成為拉動經(jīng)濟增長的新引擎，而穩(wěn)定消費的關(guān)鍵是穩(wěn)定合理的住房需求。首先就是解決低收入的住房困難，加強保障房建設(shè)，放寬提取公積金支付房租條件。其次，加大群眾對群眾首次置業(yè)及二次改善型購房需求的支持。再次，在城市化的過程中，穩(wěn)定住房消費，處理好政府提供公共服務(wù)和市場化的關(guān)系，早日建立有利于房地產(chǎn)市場健康發(fā)展的長效機制。最后加強規(guī)劃、土地政策的引導(dǎo)，保持普通商品住房在商品房中的主體地位，通過稅收、信貸、利率等手段，控制住宅建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)，引導(dǎo)企業(yè)開發(fā)普通商品住房，保障人民群眾的基本住房需求。

[1].張曉晨.遼源市房地產(chǎn)價格影響因素的實證研究[J].經(jīng)濟研究導(dǎo)刊,2013(4)

[2]熊艷.中國房地產(chǎn)影響價格分析[J].金融經(jīng)濟,2009(02).

[3]安輝.我國房地產(chǎn)價格影響因素的實證分析[J].財經(jīng)科學(xué),2013(3)

[4]曾向陽.基于Granger檢驗的地價與房價關(guān)系研究[J].中國土地科學(xué),2006(4)