基于人口流動視域的廣西商品住宅價格影響研究

陳慶滿，楊小雄，王永卿

(南寧師范大學 自然資源與測繪學院，廣西 南寧 530001)

1 引言

伴隨著新型城鎮化、經濟發展方式轉型變化，廣西的人口流動日益頻繁，規模不斷擴大，大量的人口外遷已是廣西經濟發展的一個重大問題。為了更好地解決人民的居住問題，必須從人口的流動性與房價之間的相互影響入手。對人口流動及商品住宅價格進行深入探討，這對廣西各城市間的有序流動、縮小區域發展差距、建立房地產市場的長期運行機制具有重要意義；通過分析不同地區的人口變動情況，了解不同地區的房地產發展狀況，進而探討不同地區的房地產發展的發展潛力，可為廣西房地產市場穩定發展制定策略。

2 研究區域概況

改革開放以來，我國的流動人口不斷增加，特別是從2005年以來，流動人口數量增加效應更為顯著。廣西發展較為落后，經濟促進力低，經濟發展極不平衡，中部核心經濟區(桂林—柳州—南寧—北海)與東部、西部的經濟發展水平差距巨大，勞動力流失嚴重，大量人口流入到發展較好的城市。

從總量角度分析,廣西2020年已有5019萬人的常住人口，戶籍人口已經到達5718萬人。從2009～2019年，廣西戶籍人口數逐年增加，常住人口無大幅度增加或減少。其中在這11年中，男性均多于女性。廣西14個地級市的戶籍人口和常住人口也呈現上升趨勢。廣西14個地級市中,以南寧市、玉林市、桂林市、貴港市人口居多。2019年廣西人口流入唯一的城市是柳州，其他城市均為人口流出城市，貴港和玉林的流動規模較大。總體而言，廣西最吸引流動人口的城市為柳州，而作為省會城市的南寧人口均為流出(表1)。

表1 廣西流動人口統計

廣西經濟欠發達，各項最新的政策落地較慢，廣西房地產市場發展也較為落后。目前，廣西各市在嚴格管控商品住宅價格，并對商品住房庫存進行優化管理。當前，廣西各地正在響應國家政策，嚴格控制房價暴漲，防止房價非理性上漲，從而推動廣西區域的商品房市場平穩有序發展。

從房地產開發投資角度看，近20年間，廣西地區地產業開發投資額持續增長，2020年，廣西房地產開發投資額近達4萬億元，2000～2005年，廣西地產產業發展緩慢，一度平穩。而2005至今，廣西加大對房地產的投資，房地產市場也逐漸發展起來(圖1)。

圖1 房地產開發投資額變化趨勢

從廣西整體的住宅平均銷售價格來看，廣西整體房價在近10年來穩定上升。從2009～2019年期間，廣西商品房銷售均價從近3000元/m2上升到近7000元/m2。由商品住房的銷售面積情況來看，廣西商品住宅銷售面積整體增加。10年間，商品銷售面積從2598.4萬m2增到6076.88萬m2，值得關注的一點為廣西各地住宅價格也在飛快增長。廣西住宅面積在2014年以前上升緩慢，2015年后逐漸大幅度增加，而住宅新開工面積在2018年和2019年飛快增長。以上均說明廣西商品住房銷售市場發展勢頭良好(圖2)。

圖2 廣西整體住宅平均銷售價格變化

從圖3可以看出，2009～2019年期間，廣西各大城市住宅的平均售價存在差異，部分地區之間的差異有逐步擴大的傾向，但整體上有增長的傾向。對廣西14個市的商品住房均價進行了統計分析，發現南寧住宅價格連續多年在廣西14個地級市中呈現最高價位，自2009～2019年，房價由最初的4000/m2，上升至9000元/m2,賀州與來賓是廣西商品住房平均價格最低的2個城市，同時，廣西14市房價位于前2位的城市為南寧和柳州，其中桂林和北海2條上升線基本上趨于一致，而其他城市的房價基本上大體相同。

圖3 廣西各市商品住宅價格銷售均價變化

3 實證研究

3.1 數據來源和變量選擇

本文選取廣西14個城市2009～2019年的面板數據。數據來源于國家統計局、《廣西壯族自治區統計年鑒》(2009—2019)及各地級城市統計年鑒和統計公報及地價動態監測系統等。

本文研究所涉及的變量類型包括解釋變量、被解釋變量以及控制變量(表2)。

表2 變量指標

3.2 實證研究

3.2.1 變量描述性統計分析

簡單的樣本基本統計特征見表3，可以發現：廣西多個市的住宅價格存在較大差距，標準差達到0.348，同樣人口流動指標標準差超過1，間接說明各個城市之間的城市化的差異非常較大，表3采用對數處理。

表3 變量基本統計描述特征

3.2.2 相關性分析

表4展示了各個變量之間的相關關系：①人口流動(folw)和廣西房價(prices)的相關系數是0.164，在P=0.043<0.05,說明水平顯著性，由于相關系數為正，即說明flow和prices呈現正相關。即說明人口流動規模越大，廣西房價越高，然而這僅是單變量檢驗，未控制其他變量的影響；②本文所選取額控制變量與廣西房價的顯著性P值小于0.01，即說明本文選擇控制變量都有較好的代表性，顯著性較高。

表4 相關性分析

3.2.3 實證分析

表5分別用混合效應模型、固定效應模型和隨機效應模型進行回歸發現：3種回歸方式下核心解釋變量人口流動(flow)和商品住宅價格(price)均呈現顯著正相關關系。同時構建了POOL模型、FE模型和RE模型，分別通過F檢驗、Hausman檢驗，霍斯曼卡方檢驗值是0.0022，拒絕原假設，即選擇固定效應模型(PE)效果最優。

表5 回歸方法選擇

由表6可知，方程(1)FE為人口流動和廣西住宅價格的關系，通過顯著性結果P值小于0.01，以及系數大于0，說明兩者存在顯著性水平上的正相關，即說明廣西流動人口增加1%，住宅價格將提高0.035%，同時也驗證了在不考慮其他變量影響下，人口流動對廣西商品住宅價格具有促進作用。方程(2)固定效應回歸模型加入了income、land、traffic、park、investment、GDP 6個控制變量后，靜態面板模型進行回歸，發現人口流動依然顯著性結果P值小于0.01，以及系數大于0，說明兩者存在顯著性水平上得正相關，同樣說明人口流動每增加1%，房價就上漲0.014%。根據上述回歸結果，驗證了廣西人口流動和房價兩者之間呈現明顯得正相關關系，意味著人口流動會促進廣西商品住宅價格得上漲。

表6 整體回歸分析

從控制變量的回歸結果來看，人均GDP對房價的回歸系數為0.24197，并且和房價顯著性P值小于0.01,說明呈現顯著的正相關，即人均GDP每提1%，房價會上漲0.241%，這說明一個地區的經濟發展水平對于一個城市的住房市場具有重要影響。城鎮單位在崗職工工資總額與地區房價無顯著關系，建設用地面積_居住用地(land)與地區房價的顯著性P值小于0.01,并且相關系數大于0，說明land與房價呈現顯著性的正相關。城市出租汽車運營車輛數與廣西地區房價無顯著關系。建成區綠化覆蓋率、房地產開發投資和房價無顯著性關系。

4 結論和建議

4.1 結論

本文基于2009～2019年廣西14個城市的面板數據進行實證分析，得出主要結論如下:

(1)長期來看，房價受人口流動的影響將會逐漸降低，人口流動規模越大，住房剛性需求增量越大，從而更能促進商品住宅價格的上漲。

(2)從整個廣西層面看，人口流動和房價兩者之間呈現明顯的正相關關系，即人口流動能推動廣西整體房價上漲，人口流動每增加1%，房價就上漲0.014%。城市內的流動人口規模越大、占比越高，房價也會升高。

(3)針對其他變量對商品住宅價格影響的研究結果表明，人均地區生產總值對房價的作用顯著為正。人均生產總值變化越大的城市，房價也會增加、房價增長率也會更高。此外建設用地面積與房價也呈現顯著性的正相關。一個地區建設用地占比越大，越促進商品住宅價格上漲。

(4)廣西以人口遷出為主，柳州是唯一的人口流入城市，貴港和玉林流動規模較大，近來年廣西流動人口數量增長，商品房住宅價格逐年上漲，房地產市場呈現出良好發展趨勢，廣西人口流動水平與商品住房市場的發展有一定的相關性，南寧、柳州、貴港、桂林、北海等流動人口占比與規模較大的地區，房地產市場發展繁榮，商品住宅價格更高。

4.2 策略建議

根據實證和理論分析得到的結論，為推動廣西住房市場的平穩發展，本文從以下3個方面提出策略建議。

(1)要重視流動人口的流動，有關部門要加大對流動人口的監管力度。在社會的發展和人口流動中，外來人口既想要增加自己的經濟來源，又想要在城市里立足、發展。當前廣西流動人員管理存在諸多問題，包括流動管理制度不健全、管理機構不健全、信息不對稱等。

(2)加強住房制度建設，以滿足農民工的需要。健全住房供給和安全制度，改善人民生活的舒適條件。在實際的基礎上，要做好充分的準備，解決農民工的住房問題，同時還要建立一個系統的、多元的住房體系，包括城中村改造、經濟適用房、公共住房等。同時，要大力發展房地產公司的房屋租賃，加強對房屋租賃的監管，并對個體居民進行合法的租賃。強化房屋出租管理。加強管理體系建設，加強對租賃行業的管理。

(3)落實“人地掛鉤”，確保基本符合用地供應的人口流向。通過實證分析發現，城鎮居民的集中對住房價格的影響較大，而在當前“房住不炒”的背景下，居民的增加與住房價格的關系就變得更為關鍵。