安徽省房地产价格的影响因素研究

2015-05-30 16:57:40方梦园
2015年24期
关键词:房地产价格回归分析

方梦园

摘要:房地产价格一直是社会各界的关注焦点,其影响因素较多。为了探究安徽省房地产价格的影响因素,本文利用2000-2012年安徽省房地产相关数据进行了实证分析,发现建筑企业从业人员数对房地产价格的影响显著,即从业人员越多企业成本越大,导致房价上涨。而房地产开发企业利润总额对房价影响比较微弱,说明房地产开发企业的利润设定是近乎既定的,开发企业调整利润对房价的影响并不显著。

关键词:房地产价格;供给和需求;回归分析

一、引言

房地产业作为国民经济支柱性产业,其价格波动会给社会各界带来影响,人们迫切希望房地产价格可调控。2015年两会后,房市调控政策密集出台,GDP调低到7%,房地产价格有望得到稳定发展。那么,国家面临经济下行背景下房地产价格的影响因素就是本项目要研究的主要内容。影响房地产价格的因素有很多,已有的研究表明,国内生产总值、居民消费价格指数、土地交易价格指数等都对房地产价格有显著影响。随着国家和各省经济的发展,这些结论是否依然成立,还有待证明。本文聚焦安徽省2000年至2012年的房价变动,从实证角度探究总人口数、可支配收入、房地产开发企业数量等因素对房地产价格的影响,预期未来的经济波动,对政府提出政策建议。

从房地产生产价格机制来看,房地产价格是由生地价、房屋建筑成本及利润、生地开发成本及利润、房屋销售成本及利润、税金构成的,其变化就是各构成部分变化的总体作用。除地价以外,其他构成部分都是价值实体中的一部分,其价格由价值和供求决定。而地是无价值的,其价格完全取决于市场供求状况,这种供求具体体现为影响土地价格的诸多因素。因此,下文将从具体的各项指标入手,探究房地产价格的影响因素。

二、现状分析

本文利用统计数据画出安徽省房地产市场变动趋势,如图1、图2、图3所示。从图1中可以看出,安徽省商品房平均销售价格在2012上半年呈下降趋势,随即回升。随后由图2可知,全年房地产业固定资产投资比上年显著增加。由图3,商品房新开工面积在2012年降至谷底,然后也开始回升。另外,2012年上半年商品房销售额持续下降,在央行降准、降息等因素的作用下,刚性需求开始释放,成交回升。

三、住房价格影响因素分析

从经济学上来讲,房地产的价格水平及其变动是房地产供给和需求这两种相反的力量共同作用的结果,基于此,本文将分别从需求和供给两个视角分析影响房价的因素。

(一)影响房地产价格需求因素分析

1.国民收入。国民收入在很大程度上影响着消费者的行为。其他因素不变的条件下,国民收入水平越高,对房地产需求也会越高;国民收入水平越低,对房地产的需求就越低。

2.人口总量。住房是人们生活的基本保障。在其他因素不变的条件下,随着人口总量的增长,房地产需求必然上升,人口总量下降,住房需求也会相应减少。人口增长是影响房地产需求的直接因素。

3.经济政策。政策是影响房地产需求的一个重要因素。国家的宏观调控政策会牵动消费者的行为,当国家提高税收和利率,会抑制房地产的消费需求,而当国家出台优惠政策,也能刺激消费者的消费欲望,使房地产需求上升。

4.预期。消费者对未来经济形势和房地产市场的预期也直接影响着房地产需求。一般地,人们如果预期房地产价格下跌,便会持观望态度,减少现时需求;若预期房地产价格上涨,则会增加现时需求,加快购买。

(二)影响房地产价格供给因素分析

1.开发成本。开发成本是房地产供给的决定因素,直接决定了房地产开发商的经济效益。一般情况下,开发成本越高,开发商的积极性越低,房地产供给越少;开发成本越低,开发商的积极性越高,房地产供给越多。

2.房地产开发商对未来的预期。由于房地产开发周期长,开发商对未来的预期显得非常重要。如果开发商对未来的预期看好,就会开发较多的房地产来增加房地产的供给;相反,如果开发商预期未来消费情况下降,或政府出台不利于销售的政策等,会减少房地产的开发,降低供给。

总的来说,房地产的价格是由诸多因素通过影响需求与供给相互作用形成的。这些因素相互之间也有联系,至于哪种因素起着决定性的作用,下文将针对安徽省,结合具体指标和数据对房地产价格进行实证检验。

四、实证检验

(一)计量模型构建

1.变量选择。经过对原始数据指标的筛选,选取商品房平均销售价格作为房地产价格衡量指标,设为被解释变量Y,另八个变量为城镇居民家庭人均可支配收入、总人口数、房地产开发企业个数、房地产开发企业利润总额、商品房新开工房屋面积为、商品房竣工面积、财政收入中房产税收入和建筑企业从业人员数作为解释变量,分别用X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8表示,样本数据如表1所示(注:样本数据来源于《安徽统计年鉴》)。

由上述分析可知,R2值近似等于1,模型拟合优度很高,整体检验结果也很显著,但单个t检验对应的伴随概率绝大多数都大于显著性水平0.1,所以判断很可能存在多重共线性。对各变量的相关性分析显示相关系数较高。建立辅助回归,将每个X变量分别作为被解释变量都对其余的X变量进行回归,得到其可决系数和方差扩大因子的值,如下表所示:

由表4可知X1与Y的关系为Y1=-141.6400+0.252497X1,即城镇居民家庭人均可支配收入每增加一个单位,商品房平均销售价格增加0.2524个单位。且伴随概率很小,说明显著性很高,模型可靠,城镇居民家庭人均可支配收入对商品房平均销售价格有显著影响。同理得出,其他解释变量对被解释变量的回归也几乎都显示为X对Y有显著影响。

5.实证结果分析

经过两次回归分析,第二次的一元回归得出每个解释变量都对被解释变量有显著影响,而第一次的多元回归却发现只有总人口数和商品房竣工面积对商品房价格的联合影响最大,而且前者是负相关,后者是正相关。通常情况下,我们都认为房价随会随着人口数量增长而增长,然而此处却出乎我们意料。说明人口数量确实是影响房价的一个重要因素,但影响方向不是既定的。人口越多,生存压力越大,但房屋的供应量也会随之增多,小高楼、超高楼都会增多。之所以单个回归显著性很高,多元回归显著性大大降低,实验证明是因为存在多重共线性,使得回归模型有了偏差。但单独看一个变量,也有随机的因素存在,解释变量与被解释变量是两种数的关系,也是不精确的。

五、結论与对策

1.实验证明每一个解释变量都对被解释变量商品房平均销售价格有影响,但影响的程度和方向各不相同。根据单个回归结果,建筑企业从业人员数对房地产价格有很大的影响,人员越多,房价越贵,说明其中的管理环节耗费财力很大。所以结合实验,首先需要保证房地产内部工作高效,结构完整,避免闲杂人的乱入。

2.其次实验显示房地产开发企业利润总额对房价影响比较微弱,说明房地产开发企业的利润设定是近乎既定的,提前规划好再以此定价,开发企业很难因为房价的升高或者降低压缩自己的利润。

3.本次试验结果有很多不同寻常之处,数据的变化方向并不都在预期范围内。说明国家与地方的房价影响因素是不完全相同的,要能在国家政策下找出适合本省发展的道路来。近年来,“国五条”的出台,表明国家房地产调控政策将继续坚持适度从紧的取向,抑制房地产的投资投机性需求的政策不会改变。省政府要积极响应国家号召,落实房地产调控政策,积极引导合理消费需求,增强居民理性消费信心,树立梯度住房消费理念,倡导消费者在不同的年龄段、不同收入水平,选择不同的住房消费方式。通过多种形式的宣传,创造良好的社会舆论氛围,既稳定购房者的消费预期,也稳定企业的市场预期,促进房地产业平稳健康发展。(作者单位:安徽财经大学经济学院)

参考文献:

[1]高波.房地产经济学[M].南京:南京大学出版社,2010,第五章.

[2]易丹辉.数据分析与Eviews应用[M].北京:中国统计出版社,2002.

[3]李凌峰.房地产价格影响因素研究[J].湖南大学,2012.4.

[4]李华彪.基于因子分析法的我国房地产市场绩效评价[J].华南理工大学,2012.5.

[5]郝丹璐.中国房地产价格影响因素研究[J].吉林大学,2014.4.

[6]王彬.房地产价格影响因素研究——基于徐州市房地产价格的实证分析[J].河海大学,2006.3.

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