安徽省商品住宅價格影響因素研究

王昱斐

摘要：1998年住房商品化改革政策提出后，房地產市場進入了一個新的發展階段，商品住宅成為居民關注的焦點.近年來，商品房價持續上漲，產生了一些新的問題，阻礙了房地產行業的發展.文章以安徽省為研究對象，采用灰色關聯分析法篩選出商品住宅價格的關鍵影響因素，并建立了商品住宅價格及其主要影響因素的多元線性回歸模型.研究結果表明：安徽省商品住宅價格主要與人均住房面積、住宅竣工面積和銷售面積、總戶數以及戶籍人口數有關，其中，戶籍人口數對住宅價格的影響最為顯著.

關鍵詞：影響因素;商品住宅價格;灰色關聯分析;多元線性回歸

中圖分類號：F299.23;O212? 文獻標識碼：A? 文章編號：1673-260X（2019）06-0021-03

房地產業是國民經濟的晴雨表，其發展狀況直接關系著國民經濟的運行.而商品住宅作為房地產市場中的重要組成部分，其價格的高低同時也影響著廣大居民的安居樂業.從一定程度上說，住宅產業的健康穩步發展是一個國家穩定的基礎.1998年住房商品化改革政策提出，居民的購房熱情進一步高漲，使得全國各地的房地產業進入了一個新的發展階段，我國對住宅問題的重視程度逐步提高.并且隨著住宅產業市場化的程度越來越高，住宅價格也在逐年上升.近年來由于商品住宅價格的快速上漲，已經引發了價格漲幅過快、供應結構不合理等一系列問題，長此以往必然會阻礙房地產業的健康發展，威脅國家經濟的穩定.因此，穩定房地產價格，特別是商品住宅的價格顯得尤為重要.本文以安徽省為研究對象，通過研究商品住宅價格的影響因素及其影響程度，對進一步穩定房價，制定宏觀調控政策措施提供借鑒.

1 文獻綜述

截至目前，國內已經有許多學者對商品住宅價格的影響因素作了一些研究，并做出了不同的分析，提出了不同的看法.阮淑萍等[1]（2018）運用了空間統計分析方法對我國31個省市2004-2013年的商品住宅的價格進行研究，通過空間滯后模型分析了各個因素對房價的影響;劉志遠等[2]（2018）以青島市為研究對象，基于微觀視角構建了住宅微觀影響因素特征價格模型，并運用逐步回歸方法最終篩選出對住宅價格有顯著影響的微觀因素.孫禮勝等[3]（2018）從價格彈性的角度研究了銀川市商品房價格的影響因素，結果表明距商業中心的距離、物業管理費和醫療設施等都對住宅價格有重要影響.趙強等[4]（2017）以供求理論為基礎，運用分位數回歸分析房地產價格的影響因素，提出人均可支配收入對房價的影響作用最大的結論.候春燈等[5]（2017）通過計量經濟學模型，選定土地價格、房屋租賃成本、收入、建設成本4個經濟變量分析了商品住宅價格的影響因素，發現土地價格和收入是其中的關鍵因素.黃欣等[6]（2015）則從經濟、市場、房地產規模、房地產行業績效以及房地產業對南充市經濟貢獻5個角度分析了影響南充市商品住宅價格的主要因素.綜上所述，現有文獻大部分從微觀、土地等角度分析了商品住宅價格的影響因素，而很少兼顧人口、社會、市場等其他因素.本文以安徽省為研究對象，從多個角度研究了不同因素對商品住宅價格的影響，并根據研究結果為穩定房價、促進市場繁榮提出合理建議.

2 影響因素分析

影響商品住宅價格的因素有很多，根據屬性不同劃分為：人口因素、經濟因素、社會因素、市場因素等，其中市場因素又可以進一步分為供給和需求兩個方面，它們都會對商品住宅的價格產生影響.

2.1 人口因素

人口因素是商品住宅價格的重要影響因素之一，對商品住宅價格產生積極影響.當人口增加時，商品住房需求會上升，導致商品住宅市場出現供應短缺，房價水平提高.

2.2 經濟因素

經濟因素涵蓋的范圍較廣，包括物價水平、儲蓄水平、房地產投資等.當物價水平與儲蓄水平提高，房地產開發投資額增加時，與商品住宅有關的要素價格都會增加，進而使商品住宅價格提高.

2.3 社會因素

影響商品住宅價格的社會因素主要是社會福利水平.當社會福利水平提高，居民的生活水平和消費能力也會隨之提高，對于商品住宅的需求會進一步增加，導致商品住宅價格的提高.

2.4 市場因素

市場因素包括了需求因素和供給因素.根據新價格決定理論，商品住宅的供求關系是影響價格的直接因素.當需求上漲幅度大時，供不應求，商品住宅價格上漲，當供給上漲幅度大時，供大于求，商品住宅價格下降.

3 實證分析

3.1 實證思路

首先，運用灰色關聯分析方法計算選取的相關指標與商品住宅價格之間的灰色關聯度，并進行排序和篩選;其次，將篩選過后的主要影響因素代入多元統計回歸模型，得到其具體影響.

3.2 指標體系的構建及數據來源

3.2.1 構建指標體系

人口因素、經濟因素、社會因素、市場因素雖然都沒有直接的定量指標，但是將其劃分，可以進一步得到能以數據衡量的二級指標和三級指標.人口因素可以劃分為人口狀況和家庭規模，其中，人口狀況用人口數量表示，家庭規模用總戶數表示.經濟因素可以劃分為儲蓄水平、物價水平、房地產投資等，并分別用儲蓄存款總額、居民消費價格指數和房地產開發投資額來代替.社會因素主要是反映社會福利水平，可以用人均住房面積、人均可支配收入來表示.市場因素包括需求因素和供給因素，分別用商品住宅的銷售面積、商品住宅的施工面積和竣工面積來表示.安徽省商品住宅價格的影響因素指標體系見表1.

3.2.2 數據來源

本文選取的相關指標數據均來源于2010-2017年《安徽省統計年鑒》.

3.3 實證研究方法

3.3.1 灰色關聯分析

3.4.2 多元線性回歸結果

經過篩選確定安徽省商品住宅價格的主要影響因素有：人均住房面積（X1）、住宅竣工面積（X2）、住宅銷售面積（X3）、總戶數（X4）、戶籍人口數（X5），以這5個因素為自變量，以安徽省商品住宅價格為因變量（Y）建立多元線性回歸模型，得到的結果為：

3.5 結果分析

結合以上結果，安徽省商品住宅價格的主要影響因素為人均住房面積、商品住宅的竣工面積和銷售面積、總戶數以及戶籍人口數.其中，戶籍人口數對商品住宅價格的影響最顯著，且與商品住宅的銷售價格成正相關關系，說明當人口增長時，居民對于商品住宅的需求也會隨之增長，從而導致安徽省商品住宅價格的提高.其次是人均住房面積，與銷售價格同樣成正相關關系，反映出社會福利對于商品住宅價格的影響，當社會福利增加時，人均住房面積增加，從而推動商品住宅價格的上漲.

4 對策建議

4.1 調整商品住宅的供給結構

目前安徽省商品住宅市場中供給結構不合理，高檔住宅供應過多，而中小型住宅項目少，購房難、住房難等問題尚未解決.一方面應加大市場上商品住宅的總供給，另一方面應增加中小商品住宅的投資供應，減少別墅和高檔住宅的建設.同時，政府也可以利用相關政策引導房地產開發商的投資方向，從而使商品住宅的供給結構更加貼近于居民的需求能力.

4.2 改變消費觀念

受以前“有房才有家”的觀念及攀比心理的影響，“有錢先買房”已經成為大部分居民的消費理念，導致安徽省商品住宅價格的租售比嚴重失衡.因此，政府應制定相關政策，加大宣傳力度，引導消費者樹立正確的消費觀念，增加對租賃商品住宅的需求，減少購房需求.與此同時，居民本身也應該注意改變舊觀念，以免盲目消費.

4.3 調整人口結構，增加社會福利

人口因素是影響安徽省商品住宅價格的主要因素之一，目前安徽省人口結構仍然存在不平衡的問題，因此應加快調整人口結構，促進商品住宅市場健康發展.與此同時還應積極采取措施增加社會福利，改善民生.

4.4 加強住宅市場上的保障措施

首先，強化土地市場的管理.對開發商開而不發的囤地行為給予一定的懲罰，并催促其盡快開工建設;其次，加強房地產的信貸管理，防范金融風險.政府應出臺相應的法律對投機炒房行為加大其稅收及購房成本.同時督促商業銀行對購房貸款的政策及額度做出相應的調整;最后，提高住宅市場信息透明度.政府應加強對商品住宅價格的監管，及時公開信息，以便居民能快速掌握住宅市場情況，有利于商品住宅市場的健康發展.

4.5 加大金融政策的支持力度

安徽省商品住宅開發投資還不夠，產業還處于較低水平，因此需要金融政策的長期支持.近年來，安徽省發展迅速，人口較多，使得居民對于商品住宅的需求一直居高不下，所以更應該加大住房金融政策的力度，促進商品住宅市場的發展.例如，政府應該利用利率引導、存款保險等手段發揮作用，協調相關金融主體的利益，實現促進商品住宅市場持續健康發展的目標.

參考文獻：

〔1〕阮淑萍，汪燕春，金升平.我國商品住宅房價格影響因素的空間統計分析[J].湖北師范大學學報（自然科學版），2018，38（04）：14-20.

〔2〕劉志遠，孫宗帝.青島市住宅價格微觀影響因素研究[J].青島科技大學學報（社會科學版），2018，34（01）：31-36.

〔3〕孫禮勝，鄧宇，姚曉艷，王曉濤，汪燕迪，熊歡.基于特征價格模型的商品住宅價格影響因素研究——以銀川市為例[J].寧夏大學學報（自然科學版），2018，39（01）：86-92.

〔4〕趙強，曹煒婷.基于面板數據分位數回歸的商品住宅價格影響因素分析[J].山東財經大學學報，2017，29（05）：61-69.

〔5〕侯春燈，侯智勇.城市商品住宅價格經濟影響因素計量分析[J].現代城市研究，2017（04）：45-50.

〔6〕黃欣，王如淵，龍翔云，祁玉蓉.我國西部地區大中城市商品住宅價格影響因素分析——以南充市為例[J].西華師范大學學報（自然科學版），2015，36（04）：394-398.

〔7〕于瀚祥，王利，裴倩.大連市商品住宅價格空間分異及其影響因素分析[J].國土與自然資源研究，2018（06）：17-22.