住房需求的實證分析
——基于我國31個省的截面數據

(云南財經大學 云南 昆明 650000)

住房需求的實證分析
——基于我國31個省的截面數據

張穎

(云南財經大學 云南 昆明 650000)

本文通過建立模型，選擇全國31個省市的住房需求為研究對象，運用彈性模型，對住房需求和影響住房需求的因素用eviews-8進行回歸分析。本文認為影響住宅需求的主要影響因素是居民的人口、人均可支配收入、房地產的價格。根據回歸分析，驗證了人口對住房需求有顯著性的影響。

住房需求;異方差

一、影響住房需求的經濟因素

住房問題可以說是和人民生活最密切的問題，但是，近幾年隨著房價的飛速上漲，住房問題成為了一部分人的很頭痛的問題。住房需求分為私人住房需求和社會住房需求。本文將分析私人住房需求以及影響私人住房需求的主要因素。

(一)人口因素。顯然，由于生活常識可知，人口越多，住房的需求也就越多。

(二)居民的人均可支配收入。居民的人均可支配收入是指在家庭總收入中，除去一切必要花費之外，居民可自由支配的部分。

(三)住房價格。總的來說，住房價格對住房的需求呈反方向的變化，即隨著住房價格的提高，住房的價格會隨之下降。

二、住房需求的實證研究

(一)計量經濟模型和估計方法

本文設定的計量模型為彈性模型，即對被解釋變量和解釋變量同時取對數，選擇彈性模型可以更加清晰的解釋回歸參數的意義，具體形式如下

ld=β0+β1lPop+β2lInc+β3lPrice+μ

(1)

設模型中的各解釋變量如下表1。

表1 解釋變量與被解釋變量描述

(二)數據

本文將采用2015年，全國31個省市的數據，現在給出每個變量的摘要統計量表，具體見下表2。

(三)結果

1、回歸結果

基于上述模型，將上述數據用eviews-8進行ols回歸，得到估計方程為:

ld=-6.811+1.158lpop+0.785linc-0.299lprice (2)

(2.42) (0.087) (0.505) (0.363)

(-2.814)(13.313) (1.554) (-0.826)

R2=0.891 N=31

從以上結果可以看出，整個模型的擬合優度為89.1%，說明整個模型擬合的較好，被解釋變量即住房需求的89.1%可以由被解釋變量解釋。但是，在計量經濟學中的多元回歸分析中，我們不能過分強調擬合優度的作用。由回歸結果可以看出，人口與截距的系數在5%的顯著性水平下是十分顯著的，價格和收入在5%的顯著性水平下是統計不顯著的，在這里，我們要區分統計顯著和經濟學上的顯著，可能是由于樣本統計的原因，盡管統計不顯著，但是也不能在模型中被去掉。

由回歸方程可以看出，人口的系數為1.158，涵義為在其他條件不變的情況下，人口每增加1%，住房需求增加1.158%；人均可支配收入的系數表明，在其他條件不變的情況下，人均可支配收入增加1%，住房需求增加0.785%，價格的系數為負，表明隨著房價的上升，住房的需求下降，與經濟學中的原理相符，價格的系數為-0.299，表明在其他條件不變的情況下，住房價格增加1%，住房需求下降0.299%。

2、假設檢驗

(1)單個總體參數的假設檢驗(t統計量)

原假設：H0:β1=0

備擇假設：H1:β1≠0

表3 單個總體參數的假設檢驗

(2)回歸整體顯著的假設檢驗(F統計量)

原假設：β1=β2=β3=0

備擇假設：至少有一個βj不等于0

使用eviews-8軟件可以自動報告模型的F統計量，由以上估計可以看出，整體顯著檢驗的F值為73.34，P值為0.00，統計上十分顯著，因此可以拒絕原假設。

3、異方差檢驗

(1)異方差穩健的t統計量

如圖，對以上數據進行異方差穩健過程之后，得到如下結果，根據異方差穩健過程，回歸的方程結果如下:

ld = -6.811 + 1.158lpop + 0.785linc - 0.299lprice (3)

(2.983) (0.130) (0.555) (0.438)

(-2.28) (8.380) (1.415) (-0.683)

R2=0.891 N=31

通過異方差穩健的標準誤之后，與普通ols方法的回歸之后的結果差別不大，說明模型的異方差問題不明顯。

(2)異方差的BP檢驗

利用上述模型進行BP檢驗，結果如下，由上圖可知，其輔助回歸結果如下:

Resid2= 2.648 - 0.172pop - 0.247linc - 0.154lprice (4)

(1.088) (0.039) (0.227) (0.163)

(2.434) (-4.394) (-1.089) (0.944)

R2=0.496 N=31

對上述結果進行假設檢驗，異方差原假設：H0:σ2，即不存在異方差，異方差備擇假設H1：即存在異方差。由回歸結果可知，輔助回歸的F值為8.843，其對應的P值為0.0003，在5%的顯著性水平下統計顯著，拒絕原假設，說明存在異方差。LM的值為15.36，其對應的P值為0.0015，在5%的顯著性水平下統計顯著，拒絕原假設，說明存在異方差。

(3)異方差的White檢驗

利用以上數據對模型進行包含交叉項的異方差的White檢驗，檢驗結果如下:

異方差原假設：H0:σ2，即不存在異方差。

由以上回歸結果可知F=4.309，其對應的P值為0.0028，在5%的顯著性水平下，拒絕原假設，即存在異方差。LM=20.111，其對應的P值為0.0172，在5%的顯著性水平下，拒絕原假設，即存在異方差。White檢驗的結論與BP檢驗的結論一致。

(4)異方差的修正WLS估計

Resid2= 2.648 - 0.172pop - 0.247linc - 0.154lprice (4)

(1.088) (0.039) (0.227) (0.163)

(2.434) (-4.394) (-1.089) (0.944)

R2=0.496 N=31

由WLS方法回歸得到的結果如下，

將用WLS方法修正后的結果進行異方差檢驗，檢驗方法仍然使用BP檢驗與White檢驗方法，檢驗結果如下。

(1)BP檢驗

由BP檢驗的結果可得，LM的值為12.83，其對應的P值為0.0016，在1%的顯著性水平下統計顯著，能拒絕原假設，說明wls方法在并沒有消除異方差。

(2)White檢驗

由White檢驗的結果可得，LM的值為20.52，其對應的P值為0.015，在1%的顯著性水平下統計不顯著，不能拒絕原假設，說明wls方法在一定程度上消除了異方差。

三、結論

本文從影響住房需求的因素出發，影響住房需求的因素主要是人口因素、住房價格因素、人均可支配收入等因素。本文利用了2015年31個省市的住房需求數據，進一步分析了人口、住房價格、人均可支配收入對住房需求的影響。本文采用eviews8進行回歸分析，并對截面數據進行了異方差的檢驗，最終消除了異方差帶來的影響。驗證了人口、住房價格、人均可支配收入對住房需求的顯著影響。

張穎(1991-)，女，滿族，河北省承德市，在讀研究生，云南財經大學，城市與環境學院，區域經濟學。