劳动力价格与房屋价格对城镇居民购房面积的影响分析

房丽娜，陈阳晨

（辽宁科技大学工商管理学院，辽宁 鞍山 114052）

1 问题的提出

1988年，国务院《关于进一步深化城镇住房制度改革，加快住房建设的通知》的发布，住房分配制度的福利由此终结，我国的房地产市场也以此为标志跨入了另一个货币分配的商业时代。加之为了鼓励购买而采取了相应的配套措施，为了活跃城镇居民购买房屋的积极性，随着不断增加的住房消费支出比重，私有住房比例的持续增加，也带动了房地产市场的强势发展。因此，房地产市场所面临的行业风险便会前所未有的加大；二是大部分的的中低收入者由于购买力的制约而无法进行购买，以此出现了社会资源在高低收入者中分配严重不均的社会现象。

由此可见，房屋销售对于经济发展、各个地区的均衡发展和社会稳定的作用也越来越大。对住房面积影响因素及其相关性的研究和分析就显得尤为的必要，本文根据相关数据指标建立多元线性回归模型，具体分析影响城镇居民住房面积的主要因素，希望以此作为解决住房问题的根源和突破口。

2 计量经济模型的建立

2.1 经济指标的选取

2.1.1 经济指标的确定

对于住房消费的影响因素，我国学者从宏观和微观的不同角度进行了大量的分析。本文选取了3项经济指标作为解释变量来研究其对被解释变量城镇居民住房面积的影响程度，指标分别为：职工平均工资水平、城镇居民人口总数、城镇住房平均销售价格。

2.1.2 指标的经济解释

在总结了以往文献的基础上，本文从经济收入，宏观人口数据，市场价格变动三个维度来对住房销售面积的影响因素进行更深层次的分析，以职工平均工资水平、城镇居民人口总数、城镇住房平均销售价格为自变量的指标变量，以城镇居民住房销售面积为因变量的指标变量建立计量经济模型。

（1）职工平均工资水平：是指城镇居民的平均工资水平，是衡量居民生活水平与生活质量的重要指标，从直观上看，居民的工资水平决定了居民支付购房费用水平的高低，是住房购买力的重要象征，也就与城镇居民平均住房面积有很大关系。

（2）城镇居民人口总数：近年来随着计划生育政策的放宽，人口的增长速度也在不断加快。人口的迅速增长加大了居民对房屋的迫切需求，是居民住房需求的最直接动力，人口数量的扩大也就自然带动了房屋购买量的增长。

（3）城镇住房平均销售价格：从直观上看，住房的销售价格是居民房屋购买决策中的一道屏障，价格的走势直接影响了消费者的购买决策，会对居民的住房需求产生重要的影响，从而影响城镇居民的平均住房面积。

（4）城镇居民住房销售总面积：住房销售面积作为一个结果变量的指标，对它的增长态势和影响因素的研究对分析中国经济走势及国家宏观政策的制定都具有重要的导向作用。

2.2 选取指标数据

表1为1994～2013年这20年的城镇住房销售面积及与其相关的三个指标的数据统计。在这20年的时间内，中国经济水平不断提高、住房政策的放宽等因素对消费者的的房屋购买行为产生了巨大的影响，因此，这二十年是中国城镇居民住房形式改观的20年，对于这个时期的研究具有重要的代表性意义。

表1 城镇居民住房销售总面积及影响因素指标

2.3 建立计量经济模型

首先以城镇居民住房总面积为被解释变量，城镇职工平均工资水平（元）、城镇居民人口总数（万人）、城镇住房平均销售价格（元/平方米）为解释变量的指标变量建立计量经济模型，而后采用计量经济计算软件e-wiews6对样本数据进行计量分析。

建立模型：Y=C+β1X1+β2X2+β3X3+ε

其中，C、βj(j=1，2，…，k)为回归系数；ε为随机误差项。

Y为我国城镇居民住房面积（单位：万平方米）；X1为城镇职工平均工资水平（单位：元）；X2为城镇居民人口总数（万人）；X3为城镇住房平均销售价格（单位：元/平方米）。

根据样本中从1994～2013这20年的样本数据，采用最小二乘法对回归系数进行估计，利用e-wiews6进行操作可以得到结果见表2所示。

表2 回归估计结果

根据表2可知，回归方程模型为：

Y=-98174.27+-2.33X1+1.31X2+40.59X3

（-8.84） （-3.93） （5.83） （6.73）

R2=0.991633 D.W=1.451783 F=632.0673

R2非常的接近于1说明该模型的拟合度非常好。

2.4 模型的检验及修正

2.4.1 模型的检验

居民住房面积与居民平均工资水平和居民人口总数正相关，而与城镇居民消费价格指数负相关。从模型的数据中可以看出，该模型的数据相关性与其经济意义相符。但模型是否合理完善还需要进行进一步更细致的检验。

2.4.2 统计推断检验

F统计量的值为632.0673远大于在显著性水平位0.05时F（3,16）=3.24的值。说明在F检验下模型的显著性水平较高。

下面对每个变量进行显著性水平为0.05的t检验，查表可得ta/2(n-k-1)=ta/2(16)=1.75，由回归模型可知，t1、t2、t3的值均大于1.75，所以X1、X2、X3的t统计值均显著，说明解释变量指标对被解释变量的影响都很显著，解释变量之间存在多重共线的可能性较小。

2.4.3 计量经济检验

（1）多重共线性检验

表3 解释变量的相关系数矩阵

从表3可以看到，有X1与X3之间的相关系数大于模型中的拟合优度值，证明模型中存在多重共线性的问题。

（2）多重共线性的修正

多重共线性问题进行修正采用逐步回归法，用被解释变量分别对每个解释变量进行回归，根据经济理论和统计计量选择一个拟合优度最佳的方程做为最优基本方程，在此基础上逐个的增加解释变量进行回归，最后保留使拟合优度指标提高并且其他统计量仍然显著的指标作为解释变量。下面是被解释变量Y分别关于X1、X2、X3、作最小二乘回归，得：

R2=0.971510 D.W=0.473606 F=613.7934

根据回归分析结果可知，三个回归模型的拟合优度分别为0.951629、0.935485、0.971510，X3的拟合情况最好，因此将Y与X3的回归模型最优的基本方程，在此基础上再别加入解释变量X1、X2、作最小二乘回归，根据回归的效果确定最后的回归方程。

表4 X1、X3与被解释变量的回归模型

如表4所示，X1、X3与被解释变量的回归模型中，拟合优度指数为0.973839大于X3与被解释变量的回归模型，但X1的T统计量绝对值为1.230380小于ta/2(n-k-1)=ta/2(17)=1.74，未通过t检验，说明X1、X3两变量间存在严重的多重共线性。故将解释变量X1剔除。

表5 X2、X3与被解释变量的回归模型

如表5所示，X1、X3与被解释变量的回归模型中，拟合优度指数为0.983548大于X3与被解释变量的回归模型，在0.05的显著性水平下，X1与X3的T统计量绝对值均大于ta/2(n-k-1)=ta/2(17)=1.74，t检验结果显著，说明X2、X3两变量间不存在存在严重的多重共线性。F统计量的值为508.1658远大于F（2,17）=3.59。

由以上多重共线性的检验可知，解释变量与被解释变量的回归模型为Y=-62160.62+1.02X2+18.07X3，原模型中的解释变量X1被剔除。

（3）异方差检验

对于Y=-62160.62+1.02X2+18.07X3的样本回归模型，采用怀特检验对其是否存在异方差进行判定；当T R2＜χa2(g)时原模型不存在异方差，其中g=(k+1)(k+2)/2-1,反之，则存在异方差。

表6 样本回归模型的异方差检验

如表6所示，在0.05的显著性水平下，根据利用e-w iews操作出的结果可知T R2=Obs*R-squared=4.400612＜χa2(5)=11.071，即回归模型不存在异方差。

2.4.4 模型的总结及经济意义解释

根据数据的回归分析和检验，得出最终的回归方程为：

表示城镇居民住房的销售面积每增加一平方米，伴随的城镇居民人口的增长是1.02个单位，销售价格的增长是每平方米18.07元；经回归分析知，城镇居民人口数和住房销售价格之间对居民住房销售面积总体影响情况统计结果表明为：最显著且影响均为正向相关，其两个因素直接对城镇居民的住房购买面积产生影响。城镇居民平均工资对居民住房购买面积的影响也较为显著，但城镇居民的工资水平与住房的销售价格两个变量间存在较大的相关性，说明人们工资水平的提高，进一步带动了商品房住宅的消费，从而拉高了房屋销售价格，为使模型更加的准确将变量城镇居民平均工资水平剔除。

3 建议

人口的增长必定带来房屋需求的扩大，而大约每增加一人房屋的销售面积仅仅增加一平方米，说明房屋销售面积的增长速度其实是滞后于人口的平均增长速度的，还有许多未被满足的购房需求，然而，随着房屋销售量的增长，房屋价格也在不断的攀升，从另外一个角度来看，高额的房价阻挡了一部分消费者的购房行为，从而使人口数量的增长速度和房屋销售面积的增长速度出现不对等，出现大量无房者没钱购房，售房者找不到更多买房人群的现象。房屋价格的增长和房屋的需求是正向相关的关系，这说明部分消费者的购房动机不止是用来居住，对房屋价格变动的恐慌、通过炒房来获取收益等行为或心理进一步加大了房屋的需求量。在房屋需求和供给并不能很好协调的局面下，广大购房人群应当根据自己的实际购买能力和购房需求，在房屋数量和房屋面积的选择上保持理性，面对不同级别的房屋销售价格，在自身的工资水平能承受的范围内购房置业。政府部门也应对开发商的房屋定价问题进行监督和严格的把控，开发商依据当地房屋使用及经济的发展现状进行调研分析，需对消费者们“现实购买力”行为预测与评估，制定有利于企业和地区长期发展的制定较为合理的房地产销售政策与措施，这样不仅有利于防止房地产经营泡沫的进一步扩大和市场风险的进一步积累，也有利于商品住宅空置率降低的，满足更多消费人群的购房需求。促进地区经济和人民生活水平的长期与稳定发展。

[1]李子奈，潘文卿.计量经济学（第三版）[M].北京：高等教育出版社，2000.

[2]王晓东.中国城市化与城镇居民住房[J].中国人口资源与环境，1998，（8）.