我国房地产价格影响因素实证研究

杨丽华

摘 要：随着福利性分房制度的取消，我国房地产业迅速发展，成为我国国民经济不可取代的支柱。本文采用实证研究方法，从中国统计年鉴获取数据支持，搜集了1994年——2013年的房地产价格变量及本文所提出的四个自变量数据，分析得出，房地产销售平均价格与居民消费价格指数、城镇居民可支配收入、商品房销售面积呈显著的正相关关系，与房屋竣工面积存在显著的负相关关系。

关键词：房地产；价格；影响因素

一、前言

自1998年取消住房分配制度起，我国住房“商品化”，房地产业开始发展，房价呈现增长趋势。2003年之后，我国一线城市房价飞速上涨，由此，二三线城市也开始急速增加，国内房地产业过热，大部分人买不起房，由此引发了大量的经济问题和社会稳定等问题。在第三届中国房地产价值高峰论坛会上，企业家、专家们就房地产当下存在的很多问题展开了讨论，有人提出我国目前保障性住房比重小，高档房比重偏大，正因为这样一种不平衡的比例趋势，导致我国的房价水平被整体拉高。根据文献分析，大部分采用定性分析，仅仅说明了某一因素对于房地产价格的影响，但从定量来看，产生多大的影响则未说明；或者研究的年限相对滞后，不能很好地解释近两年的状况，本文搜集了1994年—2013年的房地产价格变量及本文所提出的四个自变量各20个数据集，运用多种统计分析方法，通过建立回归模型，分析我国房地产价格的影响因素。

二、房地产价格影响因素研究综述

关于房地产业的研究近几年日益为学术界重视，尤其是房地产价格影响因素的研究。与国内相比，国外房地产市场发展较早、较快，尤其是西方发达国家，房地产市场十分成熟，故关于房地产业的研究，国外已形成较多的专著研究，从国外学者观点来看，由于其实行市场经济，因此在研究房地产价格时在注重政府控制的同时，更加强调市场机制的作用。Abraham等（1992）对美国30个城市的实证分析表明房地产价格的上涨与就业率、收入、以及建设成本有直接关系；Kolari（2002）则从CPI和房地产价格关系角度出发，运用ADL模型实证分析，得出房地产价格也受一定商品及相关产品服务的影响。Gerlach和Peng（2005）对香港的房地产价格、GDP以及银行贷款等进行分析，认为银行的贷款不影响房地产价格；Elbourne（2008）经过实证分析货币供应量对房地产价格的影响，利用脉冲响应函数得出货币供给变动对房地产价格变动具有正响应性。

中国房地产业发展较晚，但近两年却是突飞猛进，尤其是我国房价的持续不断上涨，引起了国内学者的重视，并对房地产价格的影响因素进行了大量的研究，大量的专著、论文也都集中在这个问题上。宋勃和高波（2007）认为国外资金长期的涌入是我国住房价格上涨的一个重要因素；肖万福（2014）在《房地产调控政策下我国房地产价格影响因素的实证分析》一文中，通过2003年第一季度到2013年第二季度的相关经济数据，研究了房地产调控政策对我国终端房地产价格的影响，通过实证分析，他认为，在房地产价格波动的诸多因素中，来自经济基本面的解释力相对较小，相比起来政府相继出台的房地产调控政策反而成为了一个十分重要的影响因素；谢建豪（2007）基于城市人口数量和结构的分析，研究得出当人口数量增长速度大于城市住房供给速度时，供需便会严重不平衡，房价上升；郝丹璐（2014）通过因子分析等统计学方法得出，影响房地产价格变量大致可分为两类，一类是反应现有房地产市场状况的变量，另外一类是反应预期房地产市场状况的变量，第一类中GDP、住宅投资、房地产开发企业本年土地购置费用、人均可支配收入、房屋竣工价值等排名靠前；丁凤通过实证研究指出：第一，房地产价格最主要的影响因素是经济基本面；第二，住房需求是房价上涨的主要推手；第三，银行信贷的支持是房价上涨的“催化剂”；第四，高地价的推高房价的“幕后黑手”。

张祎敏（2012）指出：房地产价格的主要影响因素包括人口数量、居民储蓄存款余额、商品房可供销售面积、房地产投资额、国内信贷规模，其中最明显的是人口数量与居民储蓄存款余额。余静静（2014）通过房地产价格影响因素重要性的分析，认为：第一，东部地区经济发达，土地购置费用和房屋生产资料价格指数成为东部地区房价的重要影响因素；第二，中部地区房地产投资是其房价的主要影响因素；第三，西部地区而言，家庭可支配收入是影响其房价的主要因素。

综上所述，影响我国房地产价格的因素众多，不仅如此，由于选取样本、获取数据的途径的不同，相同因素对房地产价格的影响方向也不尽相同。

三、研究设计

（一）研究的基本假设

1、我国房地产按照房屋的使用功能可以分成：居住用途的房屋、工业用途的房屋、商业用途的房屋、文体娱乐设施、政府和公用设施、多功能建筑。本文以普通住宅的价格作为因变量进行实证分析，即通过商品房价格对其进行实证分析。

2、研究阶段的限定。为了更好地反应近几年中国房地产价格的变动及其影响因素，本文采取1994——2013年的统计年鉴数据进行实证分析。

3、影响因素的限定。本文选取四个影响因素作为自变量，分别是：居民消费价格指数，城镇居民可支配收入（元），房地产竣工面积（万平方米），商品房销售面积（万平方米），其中居民消费价格指数以1978=100为基期，房地产竣工面积以房屋竣工面积为参考数据。

4、房地产市场的界定。本文研究对象确定为增量交易市场，暂不考虑二手房市场及出租市场。

（二）模型设计

Y=aX1+bX2+cX3+dX4+e+ε

其中：Y（元/平方米）表示商品房价格；X1表示居民消费价格指数；X2（万平方米）表示房屋竣工面积；X3（元）表示城镇居民可支配收入；X4（万平方米）表示商品房销售面积；a，b，c，d，均为模型系数，e为常数项，均为待估参数。ε为随机误差项，用于表示无法用现有统计数据表示的影响房地产价格的因素，如社会因素、国家宏观政策因素等。

四、实证分析

（一）描述性统计分析

将数据带入spss19.0软件进行描述性统计分析，输出如下结果：

根据输出结果，从1994—2013年，我国商品房销售平均价格的极小值、极大值分别为1409，6237，由此推断20年间的房价变化巨大，通过均值观测，1994—2013年商品房平均销售价格为3194.25；房屋竣工面积变化也呈现出急剧上升趋势，其均值为47521.11万平方米；商品房销售面积极差为123320.24，由此可见，即使房价不断上升，但我国的商品房的销售面积依然在上升。

（二）多元回归分析

对数据集进行多元线性回归统计分析，由spss19.0分析得，输出结果为：

由表2得多重判定系数R方为0.997，调整R方为0.996，其实际意义为：在商品房平均销售价格取值的变差中，能被商品房平均销售价格与居民消费价格指数、房屋竣工面积、城镇居民可支配收入和商品房销售面积的多元回归方程解释的比例为99.7%，调整后比例变为99.6%。由此可得，该模型的拟合优度很好。

表3给出了方差分析的结果。由该图可以得到模型的显著性P值是0.000，小于给定的显著性水平0.05，因此可以判断模型整体非常显著。

由该表给出了该线性回归模型的回归系数及相应的统计量。从该图可以得到线性回归模型即前文所建立的模型方程中的常数e为449.255，自变量X1，X2，X3，X4的系数a，b，c，d分别为1.903，-0.015，0.127，0.022，即除房屋竣工面积的系数为负之外，其余三个变量的系数均为正；另外，线性回归模型中的常数和四个自变量X1，X2，X3，X4的t值分别为2.005，3.038，-2.789，6.433，6.353，各个自变量相应的概率值即P值为：0.008，0.014，0.000，0.000，均小于显著性水平0.05，说明系数非常显著，与表3方差分析的结果十分一致。

由表4中常数以及各个自变量的系数值，带入回归方程Y=aX1+bX2+cX3+dX4+e+ε得：

Y=1.093X1-0.015X2+0.127X3+0.022X4+449.255

五、模型结论及误差分析

（一）模型结论

由模型看出：

1、房地产销售平均价格与居民消费价格指数存在显著的正相关关系，即随着我国居民消费价格指数的提高，我国的房地产销售平均价格相应提高。

2、房地产销售平均价格与城镇居民可支配收入的关系来看，呈现显著正相关关系，随着我国城镇居民可支配收入的增加，房地产价格相应上涨。

3、房地产销售平均价格与商品房销售面积也存在显著的正相关关系，即商品房销售面积越大，房地产平均销售价格越高。

4、房地产销售平均价格与房屋竣工面积存在显著的负相关关系，即竣工面积越大，房地产的平均销售价格越低。

（二）模型误差分析

模型的计算存在一定的误差，其主要原因体现在以下几个方面：首先，由于样本搜集的困难，以及少部分的样本数据失真，个别指标在1994年以前已找不到原本数据，导致样本容量太小，从而影响了计算结果；其次，在方法的使用上还有所欠缺，没能全面地综合比较多种统计方法，从而可能遗漏了最佳的统计方法；最后，在模型中，自变量在量上的选取不够，影响房地产的价格因素众多，未能大量例举，除此之外，自变量在质上不一定是最佳的，即可能存在更好、更加显著的影响因子。

六、建议

第一，根据以上的实证分析结果，我国的房地产价格多年来一直持续上涨，需要政府的宏观调控进行引导控制。与西方主张的市场主导不同，结合我国的实际国情来看，政府依然起着重大的作用。对于我国而言，单一的调控手段并不适用，除了本文分析的房地产价格整体呈上升趋势外，区域性的变化是关键，因此，政府应该结合各个区域具体的市场行情进行相应的调控。

第二，政府的作用固然重要，但始终离不开市场的自我调节机制，即使在我国，市场的自我调节依然很重要，一味强调市场，则容易扰乱市场正常的资源配置机制。因此，如何将政府宏观调控与市场的自我调节很好地洽接成为了关键。

第三，保持适度的住宅投资规模，确保供需基本平衡。使得各个阶层的消费者对不同类型住宅的有效需求均能得到满足，避免在住宅消费上出现过大的贫富差距[6]。

第四，从前面的分析结果来看，我国的房价持续不减的一个原因是商品房销售面积过大，从这一层面上来看，为控制房价，应该控制一定的住房的建设，建设面积应该适当减少，以此抑制房价的上涨。

参考文献：

[1] 肖万福.房地产调控政策下我国房地产价格影响因素的实证分析[J].房地产导刊，2014（2）

[2] 郝丹璐.中国房地产价格影响因素研究[D].吉林大学，2014

[3] 丁凤.房地产价格影响因素及预测研究[D].安微财经大学，2013

[4] 张祎敏.房地产价格影响因素实证研究[J].财经界，2012（16）

[5] 余静静.我国房地产价格区域差异的影响因素研究[D].重庆大学，2013

[6] 初蕾.中国房地产价格影响因素分析—以北京房地产市场为例[D].辽宁大学，2009