CPI、PPI對商品房屋造價的影響
——基于河南省最近十年數據的實證研究

□許露超 劉慶瑞

一、引言

住房需求是人們最基本的生活需求之一，是在當前工業化城鎮化迅速推進過程中人民群眾最直接最關心的民生領域之一[1]。隨著住房市場化改革的逐步推進，住房消費支出成了人們消費支出的重要組成部分，住房相關問題是人們關注的焦點之一，房價相關問題更是焦點中的焦點。成本對商品市場價格有著極重要的影響，商品房屋的造價對商品房屋的市場價格也是有著至關重要的影響。CPI是居民消費價格指數(consumer price index)的簡稱，反映了普通居民家庭一般所購買的消費品和服務項目價格水平的變動情況。它是在特定時段內度量一組代表性消費商品及服務項目的價格水平隨時間而變動的相對數，被當做反映居民家庭購買消費商品及服務的價格水平的變動情況的宏觀經濟指標，它的變動率在一定程度上反映了通貨膨脹或緊縮的程度，在整個國民經濟價格體系中具有重要的地位。CPI對所有的物價指數都有影響，理論上對商品房屋造價當然也會產生重要影響。生產價格指數(Producer Price Index，PPI)是衡量工業企業產品出廠價格變動趨勢和變動程度的指數，是反映某一時期生產領域價格變動情況的重要經濟指標，也是制定有關經濟政策和國民經濟核算的重要依據。生產者物價指數(Producer Price Index,PPI)與CPI的主體不同，PPI主要的目的是衡量企業購買成本的變化。企業購買原材料之后通過所雇用的人力資源轉換成市場需要的產品，在市場上賣出產品后完成資本循環，賺取利潤。房地產開發企業所需的原材料的價格和人力成本就構成了房地產開發企業的成本的重要內容。本文的商品房屋造價是指房地產開發企業為了獲取利潤向市場提供的商品房屋的成本均攤價格。PPI通過對鋼材和水泥等建造房屋所必須的物質的價格直接影響，CPI通過工資直接產生影響，對商品房屋造價產生影響。但是一直缺乏具體的實證研究。本文利用河南省2008～2017年最近十年的時間序列數據來研究CPI、PPI對商品房屋造價的影響，以夯實經濟體系的大廈。

二、文獻綜述

商品房屋造價的影響因素有很多，影響房地產價格的因素包括經濟、區域、行政、投機等多個方面。但是研究工程造價中的較多，而專門研究商品房屋造價的還很少，研究CPI、PPI對商品房屋造價影響的更是沒有。

在研究對商品房屋造價影響因素方面，相關研究主要集中在建筑材料、建筑設計和設計方面。亞林研究表明，商品房屋造價跟建筑材料價格影響很大[2]。曾暉研究發現混合工程造價與層高、層數等建筑結構因素相關[3]。設計階段是整個項目成本控制的關鍵[4]。殷萍和趙剛通過模糊層次分析法對住宅小區的設計方案進行評價、選擇最優方案，進而控制成本[5～6]。CPI和PPI的上漲均能導致房屋造價的上升。這與汪彩玲研究表明居民消費價格指數與房地產價格指數存在長期穩定的關系相一致。汪彩玲還認為預期對房地產價格有重要的影響，我國房地產市場的財富效應大于替代效應[7]。

本文利用2008～2017年河南省最近十年的時間序列數據，運用多元線性回歸模型對居民消費價格指數(CPI)、工業品出廠價格指數(PPI)對商品房屋造價進行研究，彌補相關空白。

三、研究假設、計量模型和數據來源

(一)研究假設。除了多元回歸分析必要的假設外，本文還要用到以下三個假設。

1.假設一：信息的不完全性。信息不完全性主要是指人們由于外在環境的復雜性和不確定性,所掌握的信息不可能無所不包，即不可能掌握有關商品房屋造價的全部信息。

2.假設二：人的認知有限性。個人的時間是有限的，人在有限的時間里不可能掌握所有的信息。所有信息的內在聯系又是復雜多變的，即使掌握了全部的信息也不可能掌握所有信息的內在聯系。所以，在信息不完全和認知能力有限的基礎上，在一定時間內人的認知是有限的。

3.假設三：除了CPI、PPI之外其它影響房屋造價的因素不變。影響商品房屋造價的因素很多，但由于信息的不完全性與人的精力有限性，不可能掌握所有影響的影響因素。其他因素作為擾動項。

(二)計量模型。采用多元計量回歸模型模型。其模型方程可寫成：

y=b0+b1x1+b2x2+μ

其中b0表示截距，b1表示在其他條件不變的條件下y相對x1的變化，b2表示在其他條件不變的條件下y相對x2的變化。在多元回歸模型中，本文使用了最小二乘法來估計參數。在本文中y表示商品房屋的造價，是被解釋變量。x1表示CPI增長值，x2表示PPI增長值。b1表示在其他條件不變的條件下商品房屋的造價相對CPI增長值的變化，b2表示在其他條件不變的條件下商品房屋的造價相對PPI增長值的變化。μ表示隨機擾動項。

(三)數據來源。本文用到的河南省的從2008～2017年的CPI、PPI和商品房屋數據是從國家統計局網站下載得到的。

四、實證分析

本文數據是從國家統計局下載的河南省近十年CPI數據、PPI數據是以2007年為基年，也就是使2007年的CPI和PPI值等于100。利用stata軟件對該時間序列數據進行回歸分析。其回歸分析結果如表1所示。

表1

回歸分析結果表明CPI、PPI對商品房屋造價相關性較強，且都呈現正相關關系。由表1可知R2是0.9871，調整之后的R2是0.9834。這意味著CPI、PPI這兩個因素解釋了商品房屋造價的98.41%，單從這個角度里看商品房屋造價與CPI、PPI之間的相關性很顯著。檢驗整個方程顯著性的F統計量為267.55，其對應的P值為0.0000，表明這個回歸方程整體上是高度顯著的。b1表示在其他條件不變的條件下y相對x1的變化，解釋變量X1的回歸系數b1等于31.58371，即CPI值每增加一個單位，商品房屋造價增加31.58371元。b2表示在其他條件不變的條件下y相對x2的變化，解釋變量X2的回歸系數b2等于6.008518，表示PPI值每增加一個單位，商品房屋造價增加6.008518元。多元計量回歸模型方程中的常數項b0等于-2711.684。CPI值和PPI值兩個解釋變量的回歸系數的P值均小于0.05，所以CPI值和PPI值對商品房屋造價均具有良好的解釋力，而且與理論預期期望一致。解釋變量X2的回歸系數的不如X1顯著，即CPI對商品房屋造價的影響更大，這其實與常識也吻合。CPI通常也被用來表示通貨膨脹，商品房屋造價中勞動工資是一個很重要的影響因素，而通貨膨脹意味著工人實際工資降低，在這種條件下工人會要求增加工資，導致商品房屋造價中的工資支出增加，從而推動商品房屋造價提高。

五、結論與建議

通過以上的實證分析研究表明CPI值和PPI值對商品房屋造價均具有良好的解釋力，但是CPI對商品房屋造價的影響大于PPI對商品房屋造價的影響。CPI每增加一個單位，商品房屋造價增加31.58371元。PPI每增加一個單位，商品房屋造價增加6.008518元。所以為了控制商品房屋造價過快上漲，本文提出以下建議。

(一)把CPI控制在一個合理科學的范圍內。CPI是度量通貨膨脹或者通貨緊縮的一個重要經濟指標，經常用CPI的高低衡量通貨膨脹或者通貨緊縮的程度。消費者物價指數與貨幣購買力指數成倒數關系，因此還經常用CPI來反映實際工資的貨幣購買力變動情況。CPI與貨幣購買力成反比關系，即CPI上漲，貨幣購買力下降；CPI下降，貨幣購買力上升。所以可利用CPI將名義工資轉化為實際工資。CPI的提高意味著實際工資的減少,在這種情況下工人會要求增加工資，人力成本會增加，進而造成商品房屋造價的上漲。在本文研究的影響商品房屋造價的CPI和PPI兩個因素中，CPI對商品房屋造價的影響較大，所以控制CPI在合理區間內對商品房屋造價影響較大。

(二)把PPI控制在一個合理科學的范圍內。PPI與CPI不同，主要的目的是衡量企業購買費用的變化。雖然PPI對商品房屋造價的影響沒有CPI對商品房屋造價的影響大，但是把PPI控制在一個合理范圍內，避免大幅度波動也是控制商品房屋造價過快上漲的有效途徑。