南宁市商品住宅价格变化及其驱动力研究

廖丹婵 娄信强 欧镇丽

（南宁师范大学 广西 南宁 530001）

一、引言

2008年以来，南宁市商品住宅价格快速上涨，商品住宅价格变化受何因素驱动成为突出的社会经济问题。把握其变化的主要驱动因子，有助于为政府调控、开发商制定开发策略及置业者消费提供参考依据。学者们对房价变化及其驱动力做了大量研究，现有研究显示：城镇居民人均可支配收入增长驱动房地产价格上涨；房价涨跌与供需、信贷等因素存在显著相关性，房价涨幅与供给呈现负相关关系，与需求因素呈正相关关系；房价涨跌驱动因素还包括城市经济发展水平、市场供求和公共政策目标；此外，地方政府对土地财政的依赖、公共品供给数量和质量提升、人口结构变化等也是驱动房价上涨的重要因素。

文章结合南宁商品住宅市场发展状况，对房价影响因素逐一进行相关性检测，在此基础上选择合适的驱动因子构建住宅价格驱动力模型，并根据模型方程式探寻商品住宅价格变化主要驱动力。

二、研究方法

以2008-2018年南宁市统计年鉴及其他社会经济数据，对假定驱动因素进行相关性检测，选择显著性好的驱动因子作为建模自变量，再依次通过多重共线性检验、拟合度检验、显著性检验，构建南宁商品住宅价格变化驱动力模型。

（一）构建思路

基于莫静玲和强顺成、贾忠文等学者们的研究，按照“基本假定—确定指标—模型设计—模型检验—结果分析”的思路，首先通过相关性检测选定商品住宅价格影响因素，再以此为驱动因子（自变量X1，X2，X3…Xn），构建商品住宅价格变化驱动力模型（因变量Y）。该模型基本结构为：

β0为常数项，β1，β2…βn为模型的回归系数，需要用样本数据进行估计；

Xn变化一个单位时，因变量Y变动的单位数；

（二）模型分析过程

①相关性检验。当Sig值小于等于0.05时，说明模型存在线性关系。

②多重共线性检验。根据共线性统计量表的方差膨胀因子VIF进行判断，VIF越大于10，因变量之间存在的多重共线性越严重。反之，VIF越接近1则多重共线性越弱。

③拟合度检验。依据R2在0到1之间范围的数值大小进行判断。当R2越接近1，拟合程度越高，则可继续构建模型。

④显著性检验。模型F检验值的sig值都小于0.05，说明模型在置信区间显著。

三、实证检验与结果分析

（一）研究区概况

2008-2018年南宁商品住宅价格总体保持持续缓步上涨，其价格变化发展特征为：

（1）2008-2010年：发展初级阶段，住宅价格年均增速达到26.87%。南宁房地产市场起步较晚，2008年后，受益于国家加大投资西部地区的利好，南宁经济保持快速增长，吸引众多开发商加大投资，南宁商品住宅价格小步快涨。

（2）2010-2015年：平稳缓慢发展阶段，房价年均增速为3.2%。房地产市场宏观调控日益频繁，2011-2014年南宁实施了长达3年半的限购政策，居民需求受限，库存量增加，导致供过于求，造成住宅价格涨幅变缓。

（3）2015-2018年底：快速发展阶段，房价年均增速为14.1%。2017年南宁市地铁1、2号线的开通运行极大拉升地铁房价格，地铁规划抬高了南宁城市档次，开发商争抢先机拿地，地价不断攀升，商品住宅价格自然随之上涨。

图1 2008-2018年南宁商品住宅均价走势

（二）变量定义

驱动商品住宅价格变化由多个因素共同影响，归纳学者研究成果，商品住宅价格变化驱动因素如下表1所示：

表1 商品住宅价格变化的驱动因素

参考以上成果，结合南宁市房地产市场实际情况，可将南宁商品住宅价格变化驱动因素分为供给因素、需求因素和宏观经济因素三类，具体如下表2所示。

表2 南宁商品住宅价格变化的驱动因素

（三）数据来源

文章以2008-2018年的数据为基准，数据主要来源于《南宁市统计年鉴》及广西统计局、克而瑞网站及文献资料。

（四）测算过程

1.确定指标

分别检测商品住宅开发投资额、楼面地价、城镇居民人均可支配收入、南宁总人口、人均GDP、城市化水平、CPI与商品住宅成交均价的关系。经检测，以上因子的Sig均小于0.05，表明这些因素与南宁商品住宅存在线性关系。为优化模型效果，避免自变量之间相互干扰，文章从供给、需求、宏观经济三类因素中分别选出南宁住宅新开面积、成交楼面价、城市化水平作为自变量建模。

2.模型设计

根据驱动因子的线性检测可建立的多元回归方程模型为：

X1：住宅新开面积；

X2：成交楼面价；

X3：城市化水平；

β1......β3分别为 X1、X2、X3的系数。

3.模型检验

（1）多重共线性检验

系数a

VIF均小于10，模型没有受到自变量之间的相互干扰，不存在共线性。

（2）拟合度检验

模型汇总b

根据模型汇总b表中得出，本研究的调整R方89.6%，说明南宁住宅价格变化的89.6%都以由参与本次的自变量所引起的。

（3）显著性检验

Anovab

从以上的Anovab表可清晰看出，p等于0.001，小于0.05，说明本研究的自变量中至少有一个自变量能够显著影响因变量。

4.模型分析

系数a

城市化水平P值为0.001，小于0.05，说明城市化水平对住宅价格有影响，从城市化水平对住宅价格的影响系数为36280.04可知，城市化水平对住宅价格的影响是显著正向的，意味着城市化水平越高，住宅价格也越高。而南宁住宅新开面积P值为0.271，楼面地价P值为0.082，均大于0.05，对住宅价格没有构成显著影响。

根据分析结果，R2为0.931，拟合度高；Sig值为0.001，小于0.05，模型存在显著性；VIF均小于10，共线性存在相对弱。由此得出模型方程式为：

5.模型结果分析

在构建模型中，住宅新开面积和楼面地价对因变量商品住宅价格的影响小，不够显著。城市化水平对因变量商品住宅价格的影响最大，城市化水平每提高1%，南宁商品住宅单价将会增加36280.04%。城市化水平提高会带动整个南宁市的经济发展及人口流量，故此对商品住宅需求量也进一步增加。

四、小结

通过模型检验，可知南宁住宅价格变化89.6%都是以由南宁住宅新开面积、楼面地价、城市化水平三个自变量所引起，其中城市化水平因素影响最大。住宅新开面积增加，市场供给量加大，将导致商品住宅销售单价下降；楼面地价增加，导致建房成本增加，销售单价自然随之增长；城市化水平提高，代表着整个南宁市经济得到良好发展，对于住房需求也要求更高，由此推动房价上涨。