房地產價格影響因素實證研究

吳弘瑾 沈國云

摘? ?要：針對房地產價格波動問題，首先對濟南市近幾年的房地產環境進行了簡要分析，并從供給端和需求端分析了對房產價格的影響因素。基于1999—2019年10年間山東省濟南市房地產時間序列數據，構建計量模型，得出金融機構貸款余額增加1%，濟南市房地產銷售價格將增加0.145%;人口密度增長1%，濟南市房地產銷售價格將增加0.797%;房地產開發投資額增長1%，濟南市房地產銷售價格將增加0.395%，其中人口密度因素對房地產銷售價格的影響相較利率水平和房地產開發投資規模更為顯著。基于此，針對后疫情時代的影響，結合濟南市政府房地產業發展規劃，根據實驗數據提出了對房地產政策的幾點建議。

關鍵詞：房地產價格;山東省;實證分析

中圖分類號：F29? ? 文獻標志碼：A? ? ? ? 文章編號：1673-291X（2021）35-0030-06

1998年住房制度改革以后，我國房地產行業進入飛速發展階段和市場化階段。2003年，房地產業被國務院列為支柱產業之一，自此規模迅速擴大，房價預期也始終處于上行通道。2016年以后，我國房地產市場受到政府的嚴格調控，穩定了房價，提出了“房子用來住而非用來炒”的觀點，并將重點放在構建房地產市場的長期有效調控機制上（盛松成，2007）。

基于此，筆者對濟南市進行了一系列的調查與思考，分析影響濟南房價因素的程度是怎樣影響濟南市房地產業有關“長效調控機制”的框架和實現機制的。

一、房地產價格理論分析

（一）影響房地產供給端的因素

1.房地產的開發投資額度。開發投資額度涵蓋土地交易活動、土地開發工程的投資等等。增加房產的開發投資會在供給端直接刺激房地產市場的熱度，進而影響價格。房地產開發投資額總體上與房地產價格呈正相關的，但是，其變化趨勢并非絕對的，也受其他因素影響。該因素屬于主要因素之一。

2.建筑成本。建筑成本在華東地區占據房屋價值的很大比重，建筑成本的提高會直接導致房地產價格的上升。

3.土地成本。土地成本作為房地產開發成本構成之一，在房屋價值中也占據較大比重。在“成本導向定價法”中，土地價格占到總項目銷售價格的接近50%，在供給端是影響房地產價格的主要因素之一。近年來，土地成本總體呈上升趨勢。

（二）影響房地產需求端的因素

1.收入水平。居民收入水平在需求端是房價最根本的支撐因素。以人均可支配收入為例，當購房者預期自己的收入增長較快時，會刺激其對房屋的消費需求，從而推高房價;從社會層面來說，人均可支配收入水平越高、經濟規模越大，社會房地產需求就越高，從而推高房價。

2.房價預期。房價是一個受預期強烈影響的變量。一方面，購房者基于對過去房價的趨勢形成對未來房價的預期;另一方面，購房者基于各類相關信息形成對未來房價的預判。

3.年末總人口。長期而言，房價受地區人口密度影響較大。一般來說，人口密度高的地方，對房屋需求較大，房價相對較高且彈性相對較小。

（三）影響房地產行業的宏觀經濟因素

1.通貨膨脹。通脹率通過影響資產的收益情況，從而影響房價。在高通脹預期下，貸款買房的實際利率會相對降低。此外，通脹使生產成本相對提高，間接推動房價上漲。

2.中長期利率水平。從供給層面看，利率的調整直接對大類資產價格產生影響，進而改變了房地產投資的機會成本，影響投資決策。從需求層面看，利率調整直接影響了購房成本。貸款利率的下降使得存貸款利差擴大，進一步鼓勵了各貸款類金融機構增加對房地產行業的貸款，貸款環境趨于寬松化，房地產市場資金更加寬裕，進一步刺激房價的上漲。

3.地區生產總值。GDP反映一個地區總體的經濟實力和市場規模。一般情況下，經濟發達地區的房價更高，GDP與地區房價總體呈同向變化。

二、濟南市房地產現狀分析

在分析了兩端影響房價的幾類因素之后，基于特定地區——山東省濟南市的房地產業在各項因素上的歷年變化，對濟南市房價有一定的可參考性。

結合圖1、圖2，近10年間濟南房價穩步提升。2000年以來，隨著濟南市的城市化加速發展，濟南市政府對房地產行業進行了一系列調控，并與城市發展規劃相結合，提高了市區對周邊地區的經濟輻射作用。

（一）供給端

由圖3、圖4可知，近15年間土地供給量波動較大，近期有緩慢增長趨勢。土地供給位于房地產行業的產業鏈上游，土地供給量價的變化會向下傳導至房地產業，對住宅供給的量價產生影響。

此外，濟南房地產開發投資額受政策和社會投資的影響，15年間持續穩步增長。房地產開發投資額的增加，使得濟南市房地產規模擴大，直接刺激了房地產業的發展。

（二）需求端

圖5顯示，從1999年開始，濟南市人口一直以一個較為穩定的增長速度增加，于2007年間突破500萬人口大關。人口密度的增長使得人們對房子的剛需增加，其中也不乏炒房和房產投資的人。

如圖6所示，租房作為房地產價格的負相關因素，在需求端對其影響。當租房價格過低時，人們會更多選擇租房而非買房，使得對新住宅的需求降低，房價下降。近10年間二手房價格波動較大。

（三）宏觀指標

由圖7可得，從1999年開始，GDP一直以一個較為穩定的速度增長，并且自2016年開始增長幅度越來越大。2007年濟南市人均GDP已經達到25 191元/年（濟南市統計局），在此種經濟態勢下，濟南市房地產市場正處于穩步發展的過渡期，市場需求將放緩高速增長趨勢，保持平穩增長。此外，占購房方式大多數的是以舊換新，也一定程度上壓縮了購房需求。

圖8給出了最近3年的首套房貸利率，整體趨勢是在上升的，漲幅在0.5%—1.0%之間。從供給和需求兩個方面來看，利率對于房價的影響是負向的，利率上升降低了房屋的需求，同時削弱了房地產公司通過金融手段獲取土地的能力，也就降低了供給。gzslib202204011400

三、濟南市房地產價格影響因素的實證分析

（一）模型的基本假定

1.滿足相關性。筆者所選取的影響因素與濟南市房地產行業均有不同程度的較大關聯度，經分析可用于研究分析的指標。

2.滿足可行性。所選取的影響因素均是或對應有可獲得、可量化的統計指標。筆者盡可能收集了能夠獲取的相關指標的面板數據。

3.滿足簡化性。筆者假定各因素對房地產價格可能存在簡單的線性相關關系，而非其他相關關系。在不影響分析的前提下，對影響因素盡可能地簡化，便于后續操作。

（二）變量選擇和數據收集

此處筆者綜合以上宏觀信息和數據的分析，選擇了以下7個最主要的影響因素作為模型的備選變量。由于1998年國家城鎮住房制度改革，1998年及以前數據變化主要為政策導向，因此從1999年開始收集。為了使數據更具有代表性，更能反映10年間政策、宏觀環境的變化以及對房價的影響，筆者選取1999—2019年的數據。表1展示了2017—2019年的數據。

（三）濟南市房價模型方程構建

根據表1變量及數據，構建模型如下：

被解釋變量Y代表濟南市房地產銷售價格（單位：元/平方米）：

模型包含8個解釋變量，分別為：

X1-濟南市金融機構貸款余額（單位：億元）

X2-年末總人口（單位：萬人）

X3-濟南市地區生產總值（單位：億元）

X4-濟南市土地價格（單位：億元）

X5-濟南市職工平均工資（單位：元）

X6-濟南市城鎮人均可支配收入（單位：元）

X7-濟南市房地產開發投資額（單位：萬元）

X8-濟南市中長期貸款利率（單位：%）

此處μ指除了模型中的解釋變量和其他隨機因素外的影響因素，例如政策變動、消費者心理預期等等。

（四）模型的相關性分析及回歸分析

根據以上模型，為分析不同變量對房地產價格的影響程度，筆者對濟南市房地產已收集的10年數據通過Eviews軟件分析。

Step 1：給出8個自變量X與Y的散點圖

根據圖9—圖16所示，可以表明房地產銷售價格與以下變量的大致趨勢：

房地產銷售價格和年末總人口、金融機構貸款余額、地區生產總值、土地價格、城鎮居民人均可支配收入、平均工資、房地產開發投資額等7個變量均呈正相關關系。

Step 2：檢驗多重共線性：簡單相關系數法

首先對7個自變量檢驗多重共線性。

根據表2結果，多個自變量之間存在多重共線性，原模型兩邊取對數，以減輕多重共線性，建立新建模型如下：

Step 3：逐步回歸法

筆者通過逐步回歸分析方法篩選解釋變量。

分別對lnY作關于lnX1—lnX7的回歸，可以得出lnY關于lnX1的回歸具有最大的可決系數：

可見，金融機構貸款余額對房地產銷售價格的影響比重呈現最大，與筆者過往經驗相符，因此選取該一元回歸模型為初始回歸模型。

將其他解釋變量依次代入上述模型，尋找最佳的回歸方程（見表3）。

因此，最終的房地產價格模型應以為最優，擬合結果如下（見圖17）：

（五）濟南市房價模型的F檢驗

回歸結果表明，在1999—2019年，InY變化的98.7%可由金融機構貸款余額、人口密度與房地產開發投資額的變化來解釋。在5%的顯著性水平下，F統計量的臨界值為F0.05（3，17）=3.20，表明模型的線性關系顯著成立。

根據以上參數分析，可以得出人口密度的增加對房地產銷售價格的影響相較金融機構貸款余額和房地產開發投資額起到了更大的作用。

四、結論及政策建議

（一）研究結論

1.在其他條件不變的前提下，金融機構貸款余額增加1%，濟南市房地產銷售價格將增加0.145%;人口密度每增長1%，銷售價格將增加0.797%;房地產開發投資額每增長1%，銷售價格將增加0.395%。對于濟南市而言，人口密度因素對房地產銷售價格的影響相較利率水平和房地產開發投資規模更為顯著。

2.影響濟南市房屋銷售價格的各因素中，相關性由強到弱依次為人口密度、房地產開發投資額、金融機構貸款余額、GDP、土地價格、人均可支配收入、平均工資。由此看出，濟南市近10年的房價上漲主要屬于需求拉動型和資金推動型。

（二）基于新冠疫情的濟南市房地產價格趨勢預測

從全國范圍來看，當前處于疫情后時代。疫情初期，房地產行業受到沖擊，房價小幅下降。此外，2020年居民的人均可支配收入下降，而上半年物價也大多處于相對較高的水平，居民購房資金減少，購房能力和意愿均會下降。

但由于央行出臺LPR降息政策以及濟南市政府根據本市市情調整樓市政策刺激居民購房需求，緩解了房地產企業的經營壓力，后半年房價預計會快速停止下跌且有所反彈回升，但波動不會過于劇烈。

（三）政策建議

1.及時更新考察房地產價格影響因素的指標框架

未來應側重觀察由居民人均收入、人口密度、貸款利率等構成的需求端因素，并在人口密度方面實行更加嚴格的售房標準，比如加大非濟南市戶籍人員購房的要求。

2.抑制購房需求和房地產業資金貸款供給

政府應在未來5年有針對性地提供租房新政策，尤其在濟南市招收引進人才的關鍵節點，改善遷入人口的住房難問題;通過提供經濟適用房、廉租房等公共產品，為更多中低收入者提供生活保障。

3.結合疫情后時代居民住房需求，改善購房環境——以穩定房價為主

未來3年，政府不應放松房地產調控。在疫情結束后，民眾的購房需求因為短期積壓可能存在一個短暫釋放期，但保持總體房價的穩定仍然應該是政府對房地產市場調控的重點。另外，疫情過后，居民的購房意識有所變化，更加注重醫療條件和居住環境等。政府可圍繞居民住房需求，點對點進行商品房建設規劃及投入。

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