对浙江省房产价格影响因素的研究分析

胡宇婷，冯羽生

(江西理工大学，江西 赣州341000)

一、前言

随着中国经济和社会的发展，房地产业逐渐成为热门产业。而对房价的调控正是房地产市场的关键问题，只有解决好房价变动的问题，才能促进房地产业健康合理发展。

对于房产价格的影响因素，许多学者都已经进行了研究。Nicholas J.Horsewood等利用动态网络方法，研究英国住房市场的跨区域依赖性；王佳蕾通过对吉林省商品住宅价格的分析，得出影响房价上涨关键因素是需求和开发商成本的结论；李兆云选取上海市2003～2013年商品住宅市场的数据，建立多元回归和因子分析模型，对房价的影响因素进行研究得出:居住用地交易价格指数、城镇居民人均住房面积、居民消费价格是影响房价的前三位因素；赵兴盼和王磊磊从供给、需求、宏观经济和环境这四个方面对郑州市房价变动原因进行研究，并用岭回归分析法实证分析，得出居民可支配收入、人口数量、建造成本、居民消费价格指数和人均GDP是主要影响因素的结论。

综上所述，通过比较国内外学者对不同区域房价上涨原因的分析，将影响房价变动的因素分成四个方面，分别是社会、经济、市场和政策。由于政策因素属于国家宏观调控，无法进行定量分析，因此，本文选取人口、经济、市场三个方面，通过建立多元回归模型，对房价变动原因进行具体分析。

二、浙江省房价现状

国内房价问题备受人们关注，其中以一二线城市为主，不断上涨的房价一直都是各界关注的焦点。现针对浙江省近几年的房价数据，对房地产价格的现状进行分析。图1是2015～2019年浙江省房价趋势。

图1 2015～2019年浙江省房价趋势图

由上图分析可知，2015～2019年浙江省平均房价在10000～16000元/平方米之间，且呈不断上涨的趋势，其中2016～2018年房价上涨较快，这是与央行降准、降息、降税、降首付有关，银行贷款政策放松，房贷增加，购买者的购房实力就增强，因此，市场需求量增加，房价上涨较快。2018～2019年的上涨幅度较缓，在此期间，政府启动棚改计划，加大公租房保障力度，打击“炒房”现象，使得房地产市场平稳发展。由此可得，国家的宏观调控、政府颁布的政策会在一定程度上影响房价的变动。按此趋势，未来几年房价会平稳上升。

为更加直观地了解省内房价的情况，以2019年为例，比较省内各市房价的高低，如图2所示。

图2 2019年浙江省各市房价情况

由图2可见，2019年不同地级市之间房价差距较大。其中，杭州、宁波、温州的房价较高，均在20000元/平方米以上，而湖州、丽水的房价则在10000元/平方米左右，房价相差一倍之多。不同地级市房价大致呈阶梯式分布，说明区位因素是造成房价差异的原因之一。

三、房价影响因素定量分析

从房地产本身来说，它是特殊的商品。引起商品价格变动的核心问题就是供需关系的平衡，当供给大于需求时，价格会下降；反之，当供给小于需求时，价格会上升。因此，分析房价变动影响因素的关键就在于判断相关因素是否引起房地产供给和需求的变化。首先，人口数量的增加会导致购房需求的增加，人口会直接影响房价变动；其次，人均生产总值的变动是居民收入的反映，收入会直接影响消费者的购买力，从而引起房地产需求变化；最后，土地成交的情况反映了房地产的开发情况，从而影响房地产供给。基于以上认识，从人口、经济、市场三个方面分别确定影响房价的因素有:人口数量、人均生产总值、土地成交额。因此，对浙江省房地产价格围绕上述三个因素进行分析。为排除区位因素对房价的影响，取省内房地产平均价格为被解释变量，建立以年末常住人口、人均生产总值、房地产开发土地成交金额为解释变量的多元线性回归模型。

(一)模型设定

选取浙江省2010～2019年相关数据为样本。设房地产价格为被解释变量Y，年末常住人口、房地产开发土地成交金额、人均生产总值分别为解释变量X1、X2、X3，各变量的系数分别为α0、α1、α2、α3。所建模型如下:

(二)数据来源

从《浙江省国民经济和社会发展统计公报》、国家统计局和浙江省房地产协会收集到以下数据，如表1所示:

表1 浙江省2010～2019年房价及相关数据

(三)建立模型

用SPSS软件对以上数据进行回归分析，得到表2所示结果。

表2 模型系数

根据回归分析结果可得到下面的估计方程:

(四)模型检验

1.拟合优度检验

如上表2所示，R值为0.981，调整后R2值达到0.943，均接近1，说明实际观测点离样本比较近，回归方程总体拟合度较好。说明所建回归模型可以准确反映年末常住人口、人均生产总值、房地产开发土地成交金额与房价之间的关系。

2.异方差检验

异方差性是指被解释变量的观测值分散程度随解释变量一起变化，从而使随机误差项的方差不同。异方差的存在会导致模型违背经典假设。本文利用SPSS软件，得到标准化残差的P-P图如图3所示。结果表明，残差值基本符合误差项的基本假设。因此，可判断无异方差值的存在。

图3 标准化残差的P-P图

(五)实证结果分析

从浙江省2010～2019年房价数据的回归结果分析可得，年末常住人口、人均生产总值、房地产开发土地成交金额与房价均呈正相关关系。这三个因素中，年末常住人口的标准化系数最大，说明它对房价的影响程度最高，人口每增加1%，房价就会上涨0.745%。故一个城市人口增长，就会带动该城市房价的上涨。这也佐证了人口密集的一二线城市房价在全国名列前茅的事实。从经济学的角度分析，人口较多的地区，住房的需求较大，长此以往，就可能造成供不应求的情况，因此，房地产价格上涨。土地成交额对房价的影响适中，土地成交价款每增加1%，房价随之上涨0.224%。此外，在浙江省内，人均生产总值对房价的影响较小，人均生产总值每上升1%，房价仅上涨0.065%。

四、结论及建议

(一)结论

通过对浙江省2010～2019年十年内的房价情况分析得出:浙江省近十年房价在逐渐上涨，政府的宏观调控在一定程度上影响房价变动，且区位的不同会导致房价的高低差异。此外，人口数量对房价变动影响最大，人口越多，房价上涨越快，上涨幅度越大。土地出让金额和人均生产总值与房价变动呈正相关，且土地出让金额越多，人均生产总值越高，房价上涨越快。但相对而言，人均生产总值影响程度最小。

人口的流动，使得城市住房的刚需变大，房价就会上涨。因此，土地出让的情况也会越来越多，这就带动了房地产市场的发展，从而吸引投资，使得房地产开发方面的投资增加。所以，从经济学的供需角度分析，在没有政府调控，仅靠市场控制的情况下，未来房价将会平稳上升。另外，对于消费者，人均GDP高的地区，人们的可支配收入会较大，买房的欲望也会更强烈。所以，这些地区的消费同样会促进房地产市场的发展，促使房价上涨。

(二)建议

若仅凭市场自身的调节，房地产市场会出现一系列问题，如出现投机行为、导致房地产泡沫等，使得房价不断上涨，经济过热。为合理控制房价，促进房地产市场合理、健康地发展，根据上述结论提出以下建议:

1.控制人口的流动

通过以上分析可知，某一区域内人口数量的增加会促进房价的上涨。随着城镇化的推进，人口流动的整体趋势就是从欠发达地区流向发达地区，内陆流向沿海，这就导致了一二线城市人口密集程度不断上升，变成了“寸土寸金”。因此，政府应该实行相关的住房政策，控制人口的流动，保证人口数量在合理范围之内。在人口密集的发达地区，加强租房保障，限制商品房的出售；在欠发达地区，颁布一系列福利政策和加强当地的建设，改善住房的条件，减缓人口流动的速度。

2.合理控制房地产投资

政府应该加强宏观调控，合理地控制房地产市场的投资，严厉打击“炒房”“哄抬房价”等行为。此外，还应该建立健全相关的政策，严格控制房地产的定价规则。在经济过热时，采取紧缩政策，提高贷款利率；在经济过冷时，降贷、降税，提高购房者的购买实力。

3.供给侧改革

不管是从人口数量、土地出让还是房地产投资方面，房价上涨归根到底还是因为供需不平衡。对于房价较高的地区，政府应该增加供给的渠道，缓解需求过大而导致供给不足所带来的房价问题。对于房价较低的地区，也应该加强建筑的质量建设和基础设施的完善，从而刺激消费。