经济指标与全国房价的关系分析

李艳秋 高海龙

(1:吉林工程技术师范学院基础科学系，长春 130052; 2:吉林建筑工程学院基础科学部，长春 130118)

1 房地产行业现状及特点分析

近十年来，我国房地产业取得了飞速发展，尤其是最近几年，我国房价呈不断上涨的趋势，房价上涨速度惊人．房地产价格上升，从其内在价格规律来讲，是由于供不应求而引起的，但这种供不应求是指房地产的有效供给不足．所谓有效供给不足，就是说，真正能满足市场需求的房子供给不足．由于经济地域发展不平衡，导致了房地产的结构的差异．虽然城市里高楼大厦不断崛起，房地产的总量不断增加，但在另一方面，却体现为大量的现房空置与大量的居民购房需求未能得到满足这个矛盾．房地产供给结构的不合理，是我国房产市场有效供给不足的主要表现之一，它推动了商品住房平均价格上升［1－3］．

目前，在我国经济尚不充分发达，社会收入分配差距较大的阶段，却把住房改革的重点放在了私有化上，导致了目前房价上涨的现实．房价的上涨对于低收入阶层的人们的购房，造成了很大的压力．每月的工资不够1平方米的商品住房，这是人们难以接受的事实．目前房价的上涨远远超过了一般居民的消费承受能力．那么，这样的趋势还会持续多久，国家应当采取怎样有效措施抑制房价上涨呢［4］?这是人们所关心的热点问题．

2 建立初步回归模型

1996－2010年相关经济数据如表1所示．经过对这15年的经济数据进行时间序列分析，设定全国居民消费水平为X1，房地产投资总额为X2，全社会固定资产投资房屋竣工面积为X3，国内生产总值为X4，作为自变量，全国房屋销售均价设为y，作为因变量，建立如下的多元线性回归模型:其中，表示全国房屋销售均价，β1，β2，β3，β4是未知参数，ε是剩余残差，且E(ε)=0 ，与3 个自变量无关［5］．

表1 (1996－2010年)相关经济数据

用SPSS软件对数据进行分析处理，关于变量显著性检验，即t检验，得出如下结果如表2．t(15)0．3=1．074＞0．587，不能通过检验，说明模型不合理，因此需要进行修正．

表2 系数a

从表2中可以分析出，全国居民消费水平、房地产投资额、固投房屋竣工面积与全国房屋销售均价皆负相关．在经济意义上存在不合理性，这就存在多重共线性，相关性见表3，需要对初步回归方程进行修正．

表3 相关性

3 修正回归模型

考虑固投房屋竣工面积与房地产投资额有更直接的经济关系，而且房地产投资额比房屋竣工面积反应的更全面，在修正模型时，保留房地产投资额，去掉房屋竣工面积．因为全国居民消费水平与国内生产总值相关性很高，考虑到居民消费水平是按国内生产总值口径计算的，并且与房屋购置有更直接的关系，因此保留居民消费水平，去掉国内生产总值．

3．1 回归模型检验

拟合度检验:从表4可以看出，其相关系数R为0．904，测定系数R2=0．817，说明其拟和优度一般［6］．

表4 模型汇总

方程显著性检验(F检验):如表5所示，F(4，10)0．001=4．89＜16．470，更好的通过了方程显著性检验．

表5 ANOVAb

变量显著性检验(t检验):如表 6 所示，t(15)0．2=1．074 ＜1．553，仍能够通过检验．

表6 系数a

3．2 修正回归模型分析

全国房屋销售均价与房地产投资额负相关，与国民生产总值正相关，较好地体现了实际的经济意义，并且较好地通过了相关的检验．可见，本文所修正的多元线性回归方程各个方面表现良好，即最终建立的二元线性回归模型为:y=435．311+0．561x1－ 0．033x2

4 模型建立意义及今后房价走势初步判断

综上所述，该方程可用于分析我国房屋销售均价的变动趋势．在给出未来时期房地产投资额、全国居民消费水平估计数据的基础上，依据该公式计算房地产价格的预测值，可大体观测房地产价格的波动情况，为政府宏观调控部门、房地产相关管理部门、房地产从业人士，以及有房地产消费需求的居民提供分析依据．有利于各方主体进行理性决策，采取有效措施推进我国房地产市场的改革和规范化进程，实现房地产行业的健康、稳定和持续发展．

在可预见的未来期间内，价格上涨仍将是房地产市场的主要规律．伴随全国居民消费水平的快速增长，可以预见房价仍将保持快速上升势头．增加房地产投资额，则是遏制房价过快增长的方式，原因在于增加房地产投资额，打破大型房地产企业的垄断，可以有效挤压房地产企业的利润．在政策导向上，要采取支持自住性需求，鼓励改善性需求，控制投资性需求，抑制投机性需求、大力增加中低价位、中小套型普通商品住房和公共租赁房用地供应，提高土地供应和使用效率．在保持政策连续性和稳定性的同时，加快保障性住房和普通商品房建设，稳定市场预期，从根本上遏制房价过快上涨的势头，这是解决买房难问题的治本之策．

［1］ 张翠华．入世对我国房地产价格的影响［J］．经济论坛，2010(4):34－41．

［2］ 曹洪．对房地产价格评价指标的思考［J］．价格月刊，2009(8):15－22．

［3］ 沈悦，刘洪玉．房地产价格与宏观经济指标关系的研究［J］．价格理论与实践，2009(8):55－64．

［4］ 杨韬，邹高禄．论房价过高的危害［J］．决策咨询通讯，2008(1):42－50．

［5］ 张文彤，闫洁．SPSS统计分析基础教程［M］．北京:高等教育出版社，2008:115－156．

［6］ 丁胜国，李涛．SPSS统计教程［M］．北京:机械工业出版社，2006:223－267．