湖南省商品住宅價格影響因素分析與房價預測

摘 要：近年來，我國國民經濟快速發展，城市商品房建設步伐逐步加快，居民居住條件有了很大改善。然而，居高不下的房價問題開始成為社會普遍關注的問題。當前的學者對北上廣等一線城市和發達省份研究較多，而對中部等不發達地區研究較少。湖南省作為中部地區的省份，研究湖南省制定商品房價格影響因素，有利于湖南省制定商品房市場健康穩定、可持續發展長效的政策，也為國家制定宏觀調控政策提供借鑒。本文首先在文獻分析的基礎上，選取了地區生產總值、城市居民可支配收入、房地產開發投資額、竣工面積、城鎮化率這幾個可能對湖南省商品房價格有顯著影響的因素，通過建立多元回歸模型再對模型進行檢驗及修正。本文發現，影響湖南省商品房價格的主要因素是房地產開發投資額、竣工面積、城鎮化率。再根據最優模型，提出本文相關政策建議。運用所得回歸模型進行房價的預測，得到2017年的湖南省商品住宅價格預測值。

關鍵詞：湖南省商品房價格；影響因素；多元回歸模型；來年房價預測

一、 湖南省商品住宅價格影響因素定量分析

（一） 模型指標選取

為了解到房價與商品住宅各因素之間相關性的強弱，采用多元線性回歸模型，結合湖南省2001～2016年房價相關數據進行定量分析。進行定量分析，首先需要確定商品住宅價格（因變量）與影響因素（自變量）的函數關系，并通過函數關系分析當影響因素發生變化時，商品住宅價格如何變化。對湖南省商品住宅價格進行定量分析的基本思路是以地區生產總值（X1）、城鎮居民人均可支配收入（X2）、房地產開發投資額（X3）、住宅竣工面積（X4）、城鎮化率（X5）這些指標為自變量，以商品住宅銷售價格（）為因變量建立模型（即確定函數關系），通過模型來進行定量分析。

（二） 模型建立

1. Pearson相關性分析

Pearson是用來度量兩定距離變量間的線性關系的。由表3可以看出，湖南省商品房銷售價格（）與地區生產總值（X1）、城鎮居民人均可支配收入（X2）、房地產開發投資額（X3）、住宅竣工面積（X4）、城鎮化率（X5）都在0.01的水平上顯著正相關。

根據Pearson相關性分析表明，湖南省商品房銷售價格與湖南省地區生產總值（X1）、城鎮居民人均可支配收入（X2）、房地產開發投資額（X3）、住宅竣工面積（X4）、城鎮化率（X5）因素具有較強的線性關系，而且湖南省商品房銷售價格與以上因素均成同方向變化。

2. 模型估計

通過SPSS軟件對模型參數進行估計，將回歸結果整理如下：

Yt=-1031.012+0.196X1-0.170X2+0.189X3+0.063X4+63.611X5（1）

（三） 回歸模型檢驗

1. 多重共線性檢驗

該模型R2=0.9931，修正后的R2=0.9896，可決系數很高，F檢驗值為286.478，明顯顯著。但是只有X5所對應的P值小于0.05，其余的都大于0.05；人均可支配收入系數的理論分析和經驗判斷不一致；以上這些都表明可能存在多重共線性。

由相關系數矩陣可以看出，各個解釋變量之間相關系數都特別高，證實確實存在一定的多重共線性。為了進一步了解多重共線性的性質，做輔助回歸，即將每個X變量分別作為被解釋變量都對其余的X變量進行回歸，回歸結果如下：

Y=-1763.161+0.657X3+0.127X4+57.099X5（2）

從模型的函數公式可以看出，回歸結果有三個自變量，說明影響湖南省房價的主要因素是房地產開發投資額（X3）、住宅竣工面積（X4）、城鎮化率（X5）。

2. 異方差檢驗

通過SPSS軟件，從white檢驗可以得到，nR2=16×0.417=6.672，在α=0.05下，查χ2分布表，得臨界值χ20.05（9）=16.919。比較χ2統計量與臨界值，因為nR2=6.672<χ20.05（9）=16.919，所以不能拒絕原假設。表明模型中隨機誤差不存在異方差。

3. 自相關檢驗

通過SPSS軟件的檢驗結果可以看出，DW=2.177，然后再根據n=16和k=3.0查表可以得到dL=0.857，dU=1.728，模型中dU=1.728

結果顯示LM=TR2=16×0.14=2.24<χ20.05（3）=7.81473，不能拒絕原假設，進一步說明該模型確實不存在自相關。

（四） 模型經濟意義分析

以湖南省商品房銷售價格（Y）為因變量，以湖南省地區生產總值（X1）、城鎮居民人均可支配收入（X2）、房地產住宅投資額（X3）、住宅竣工面積（X4）、城鎮化率（X5）為自變量，運用逐步回歸的方法，得出如下方程模型：

Y=-1763.161+0.657X3+0.127X4+57.099X5（3）

其中Y指商品房銷售價格，X3指房地產開發投資額，X4指住宅竣工面積、X5指城鎮化率，該方程說明在2001～2016年間，上述諸多影響因素中（自變量），影響住宅價格最主要的因素是房地產開發投資額、住宅竣工面積、城鎮化率。

模型估計結果說明，在假定其他變量不變的情況下，房地產開發投資額每增加1億元，平均來說住宅商品房平均銷售價格將增加0.657元/平方米；住宅竣工面積每增加1萬平方米，平均來說住宅商品房平均銷售價格將減少0.127元/平方米；城鎮化率每增加1%，平均來說住宅商品房平均銷售價格將增加57.099元/平方米。

二、 湖南省未來一年房價預測

建立模型除了了解影響房價的關鍵因素以外，還有個重要的作用就是對未來房價的預測。之前，利用SPSS軟件，采用多元線性回歸模型的方法，獲得了湖南省住宅商品房價的回歸方程。那么只要獲得自變量的數值，便能夠得到湖南省未來房價的預測值。

（一） 點預測

模型Y=Xβ+u，如果得到樣本以外變量自變量的觀測值，有Y^=Xfβ^+u。因Xf是前述樣本點以外的自變量值，所以殘差不相關，可以得到因變量的點預測值。

將對于2017年房地產開發投資額、住宅竣工面積和城鎮化率的預測帶入所得回歸方程中，得到預測2017年湖南省商品住宅房屋均價為每平方米4173.848元。

（二） 區間預測

三、 政策建議

如前所述，盡管近年來湖南省經濟平穩快速增長，但商品房市場依舊存在房地產開發投資比重偏低、地區發展不平衡、個人住房需求強烈等問題，為促進湖南省商品房市場的更加健康穩定可持續發展，本文根據所獲主要結論，提出如下相應政策建議：

（一） 大力發展經濟，繼續保持經濟平穩快速發展

湖南省應積極主動參與發達地區如長三角、珠三角的經濟合作和分工，引導企業結構優化、轉型升級和發展加工貿易。發展健全的企業管理模式和適合的企業發展路線，吸引更多企業來湖南建立集團和區域總部，同時大力支持湘商企業回湘發展等。

（二） 削弱開發商壟斷性定價

模型經濟意義分析認為，地區生產總值、城鎮居民人均可支配收入等供給指標對房價影響甚微（供給變量單方程模型中被剔除，說明它們對商品住宅價格影響小），一個重要原因是開發商的壟斷性定價。壟斷性定價源于市場競爭的不充分，因此，提高住宅供給市場的競爭度，削弱開發商壟斷性定價的能力是平抑房價的良策。

（三） 多渠道增加城鎮居民收入，合理調節低收入工資標準

加大對中低收入住房困難家庭的住房保障力度。加大保障性住房實物配租力度，使低收入家庭住有所居。對首套房仍然執行區別化信貸政策。合理優化分配制度，引導企業工薪分配更加合理。努力抓好高校畢業生、農村轉移勞動力、城鎮困難人員和退役軍人就業工作，做好企業下崗人員再就業計劃。落實同工同酬分配制度，同時著重提高低收入群體收入，減少收入差距。

（四） 繼續擴大商品房施工面積，提高商品房開發企業施工效率

加快推進重點項目建設，努力促進長株潭城市群、城市中心區域與周邊縣城、小城鎮協調發展，完善城鎮化健康發展體制，合理調整商品房供給結構調整，加大普通商品住房供給。

（五） 認真貫徹落實中央關于促進房地產市場平穩健康發展的政策

要堅持“房子是用來住的，不是用來炒的”的定位，綜合運用金融、土地、財稅等手段，加快研究建立符合省情、適應市場規律的基礎性制度，打擊投機性購房，限制投資性購房，支持剛性需求，既抑制房地產泡沫，又防止出現大起大落，要確保長沙等熱點地區的商品房供應。

參考文獻：

[1]葛紅玲.我國商品房價格影響因素的實證分析[J].價格理論與實踐，2013（5）：33-34.

[2]姜建.我國房地產市場調控政策研究[D].華中科技大學，2012.

[3]王璟.江蘇省商品房住宅價格影響因素分析[J].現代經濟信息，2013（12）：413-414.

作者簡介：

伍艷婷，甘肅省蘭州市，西北師范大學。