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中国城市住房价格变动影响因素分析
中国城市住房价格变动影响因素分析
许光建,魏义方,戴李元,赵 宇
（中国人民大学公共管理学院,北京 100872）[摘 要] 近10多年来,我国房地产业高速发展,住房市场价格呈现持续上涨的特征。
本
文运用聚类分析方法,依据房价波动情况,将全国35个大中城市划分为三类。
在此基础上,从
全国层面以及不同类别城市的角度进行比较分析,通过回归分析得出以下结论:
除了地价、居民
收入、信贷规模等宏观性的影响因素外,城市基础设施、教育、医疗卫生等公共服务的投入也在
一定程度上影响着房价的变动以及不同城市房价水平的差别。
[关键词] 住房价格;变动趋势;聚类分析;影响因素
[中图分类号]F293·3[文献标识码]A[文章编号]1000-596X（2010）08-0005-10一、对1999年以来中国城市住房
市场价格变动趋势的回顾
随着改革开放的不断深入和城市化进程的不断
加速,城镇住房市场化改革在不断推进。
1998年
全面实施的住房制度改革,基本结束了传统的计划
经济体制下具有显著福利性的住房分配制度,加快
了以个人购买住房为主要特征的市场化、货币化的
改革进程。
随着住房抵押贷款制度、城镇土地使用
权出让、低收入居民住房保障等制度逐步建立与完
善,我国城镇住房市场进入了持续繁荣的高速发展
经过10多年的发展,我国的住房产业市场化
程度不断提高,住房投资在GDP中的比重越来越
高。
根据有关统计资料,2009年商品住宅投资占
全社会固定资产投资的比例达11·39%,住房产业
已逐渐成为我国的支柱产业之一。
但与此同时,住
房的销售价格也持续上涨。
1999年,全国城镇
（不含我国的台湾、香港、澳门地区,下同）平均
房价仅为每平方米1857元,到了2009年,平均
房价就超过了4000元,10年间上涨了2·4倍之
多。
分年度来看,2004年涨幅最大,同前一年相
比的住房销售价格上涨了9·4%。
此后房价涨幅有所放缓,在2008年末还一度出现了近10年来房价
的首次回落。
但是,到2009年,房价又迅速回升。
无论是绝对价格,还是相对变动,近期的住房价格
均处于高位运行阶段。
表1和图1显示了1999年
以来住房价格的变动趋势。
①
以下通过近年来房价收入比、房价租售比、竣
工面积与销售面积比等关键指标进一步考察和评价
住房价格波动情况。
（一）房价-收入比的变动趋势
房价-收入比（PIR）是衡量住房价格水平高
低的重要指标。
按照世界银行的研究报告,发达国
家房价收入比一般在1·8∶1~5·1∶1之间,发展
中国家在4∶1~6∶1之间。
[1]我国1999—2008年城镇房价收入比波动情况如图2所示。
整体上,近
10多年来,我国房价收入比在6∶1~7·5∶1之
间。
2003年以前,房价上涨并不明显,但与此同
时居民收入快速提高,城镇居民房价收入比在相对
较低水平上小幅波动,这一时期居民的住房支付能
力相对较强。
进入2004年以来,居民收入水平的
大幅提高并未提升住房负担能力,房价收入比大幅
跃升,并在2009年达到最高比7·87∶1。
中国城
镇居民住房支付能力的显著下降,房价高速增长无
疑是一个重要的推动因素,但是,随着人们生活水
平的不断提升,由对面积、性能等住房品质要求的
提高所带来的影响亦不容忽视。
（二）房价-房租比变动趋势②
住房作为投资品,是家庭财富的重要组成部
分,购买住房可为投资者带来投资收益,住房租赁
则反映了更基本的住房需求,合理稳定的租售比显
示住房价格背后的有效需求支撑。
从这个角度来
看,住房销售价格与租赁价格之比也是一个重要的
衡量价格波动的指标。
在健全的房地产市场中,销
售市场与租赁市场需协调平衡发展。
从图3可以看
出,在住房市场化初期,住房租售指数比均大于
1,表明住房租赁价格上升幅度大于销售价格上升
幅度。
但2004年以后,住房销售价格迅速上升并
长期维持在较高的涨幅水平;与此同时,租赁价格
上升速度逐渐回落,租售指数比低于1以下,售价
增长速度快于租价增长速度,租售价格增速之比趋
于缓和。
近年来,住房交易市场需求超过租赁需
求,销售市场发展更快。
过快的房价上涨速度,不利于消费者在租房与买房中作出理性选择,而往往会驱使消费者在心理预期作用下盲目信贷购房。
（三）商品房供给和需求变动趋势
住房体制改革以来,商品房交易市场高速发
展,商品房供给和需求快速增加,形成供需两旺的
局面。
商品房竣工面积与销售面积持续增长,竣工
面积由1999年的21410·8万平方米增至2009年
的70219万平方米,增长了228%,2009年销售面
积是1999年销售面积的6·4倍。
如图4所示,从
整体上看,商品房供需比在波动中逐渐下降,由供
给大于需求逐渐转向供给小于需求。
2004年以前,
竣工与销售面积之比远大于1,住房供给远远超过
住房需求,1999年二者的比例接近1·5倍;2005
年首次出现了需求大于供给的状况,此后两者差距
呈现扩大趋势;2008年商品房竣工销售面积首现
回落,房屋竣工与销售面积比近似为1,需求迅速
减少,同期的房价也出现了11年来的首次回降;
2009年这一趋势得到扭转,市场需求迅速回升,
供需比为0·75,差距达到近年来最大水平,住房
供给远远小于住房需求。
（四）不同城市房价变动差别
住房销售价格及房价变动趋势在不同区域城市
的分布（见表2）显示,我国房价存在着显著的城
市差异性。
2008年在住房价格最高的城市———深
圳市,房价高达12823元/平方米,是住房价格最
低城市———呼和浩特市的5·1倍左右,不同城市房
价上涨幅度也相差较大。
在经济发展程度较高的东
部地区,城市住房价格也相对较高,而东北、中
部、西部地区城市房价则相对较低。
但在房价变动
趋势上,即使在同一区域经济水平类似的不同城
7市,房价上涨速度也存在明显的差异,部分经济水平欠发达城市房价涨幅亦处于较高水平
综上所述,近10多年来,我国房地产市场高
速发展,呈现出供求两旺的繁荣状态,商品房竣工
和销售面积快速增长,供给需求迅速增加,住房销
售市场发展迅速,并超过了住房租赁市场的发展速
度。
但与此同时,尤其是2004年以来,由于住房
销售价格的持续大幅度攀升,城镇居民住房支付能
力显著下降,住房销售价格涨幅持续高于租赁价格
涨幅,商品房需求超过了供给并且其差距在不断拉
大,住房价格及其涨幅在不同城市间的差异比较
显著。
二、住房价格波动的宏观因素分析
国外学者对房价影响因素的研究较早,且关注
人口、收入、住房按揭利率以及建筑成本等综合因
素的影响。
[2]我国的房地产市场起步较晚,对于房
价的定量研究也是从近几年才开始进行的。
沈悦和
刘洪玉分析了城市人口、城镇家庭人均可支配收入
等对住宅价格变化的影响;[3]梁云芳和高铁梅研究
了信贷规模、人均GDP等因素对房价影响的区域
差异性,认为实际利率影响较小;[4]余华义还考察
了土地供应对房价的影响。
[5]龙奋杰对35个主要城
市住宅市场研究发现,我国房价存在明显的城市间
差异性,并对住宅市场进行了城市类别划分。
[6]
根据笔者对国内外学者研究成果的梳理,影响
住房价格波动的宏观因素主要有人口、居民人均收
入、信贷规模、土地价格以及利率等。
一般来说,人口数量较多的城市或地区,住房
的需求量也越大,相应的,住房价格也越高。
随着
城市化水平的不断提高和市场化进程的不断加速,
城镇人口迅速增长所带来的对商品住房基本居住需
求的增加,是近年来房价快速上涨的重要因素之
一。
可以认为人口规模与城镇住房价格存在正相关
关系。
随着经济高速发展和城镇居民收入的增长,房
价也被推动上涨。
一方面,居民收入的提高,提高了消费者购房的支付能力,使得消费者有能力承受
更高的房价;另一方面,随着居民可支配收入的增
多,消费者将追求面积更大、舒适度更高的居住环
境,即改善型住房需求随之增加。
住房价格的波动也在一定程度上受到金融机构发
放信贷量的影响。
对房地产开发商发放的信贷,将增
加市场中商品房的供给量;而对消费者发放的消费信
贷,将增加市场中商品住房的消费和投资需求量。
作为住房价格的一个重要组成部分,土地价格的
变动也是影响房价波动的主要因素之一。
我国的城镇
土地归国家所有,房地产企业通过土地交易,从地方
政府手中取得城镇土地的使用权,进行商品房开发。
一般来说,土地价格的上升将带动房价的上涨。
从理论上说,利率对住房价格变动应有较大的
影响,但由于我国仍处于利率市场化的初始阶段,
实行的仍是利率管制制度,中国人民银行直接调整
基准利率,利率的市场化程度还很弱,波动相对并
不频繁,因而,本文将不把利率作为一个独立因素
进行专门探讨。
（一）从全国层面分析住房价格波动因素
1·数据说明。
根据以上对房价波动影响因素
的分析,笔者选取住房销售价格指数HPI表示房
价变动,用居民住房用地交易价格指数LPI表示
地价波动,用城镇居民家庭人均可支配收入DI
（元）和金融机构信贷LN（亿元）来分析各因素
对住房价格波动的影响。
样本区间为1999—2009
年分季度数据。
数据来源于国家统计局编制发行的
《中国经济景气月报》。
2·数据处理。
居民收入的季节变动往往会掩
盖其客观变化,在利用季节性数据进行相关分析
前,需要对其进行季节调整。
[7]图5为城镇居民家
庭人均可支配收入原始数据序列,图5显示,居民
收入存在明显的季节性变化规律,每年第一季度收
入最高。
这主要是由于第一季度适逢元旦和中国传
统文化节日春节,往往集中发放年终奖金、津贴、
过节费以及各种实物性补贴,从而使得第一季度的
收入远高于其他季度。
采用CensusX12方法对居
民收入进行处理后,得到的季节调整后的城镇居民
家庭人均可支配收入（DI_SA）如图6所示。
3·模型分析。
结合选取的数据,建立多元线
性回归模型:
HPI=β0+β1LPL+β2DI_SA+β3LN+ε
式中,待估参数β0为常数项;β1,β2,β3为对应因
素的相关系数;随机误差项ε表示其他因素对房价
波动的影响。
选用最小二乘法（LS）,在Eviews软件中进
行回归分析,结果如表3所示,回归方程为:
HPI=58·0087+0·379706LPI
+0·00974DL_SA-0·0001LN
模型中3个变量共同解释了因变量全国住房销
售价格指数69·655%的变动,这也说明住房价格
波动的影响还有其他重要解释因素。
模型的F检
验的P值为0,说明回归方程总体是显著的。
回归
系数的t检验表明,3个自变量对因变量HPI的
影响都是显著的。
回归结果表明,住房价格波动与
土地价格和城镇居民人均可支配收入正相关,即随
着地价和居民收入的增加,房价增长幅度也随之加
大,这与以上的分析是一致的。
LN系数表明,随
着金融机构的信贷量的增加,房价增长速度会减
慢。
而模型中的多重共线性,可能造成回归系数符
号判定错误。
对自变量的皮尔逊（Pearson）相关
性检验（见表4）表明,DI_SA与LN存在着高
度的相关性,在99%的置信水平下,二者之间的
相关系数高达98·6%。
对HPI与LN的相关性检
验结果（见表5）显示,在95%的置信水平下,房
价与信贷额实际上存在正向相关关系。
以上所做的对全国层面相关数据的分析表明,
土地价格、城镇居民人均可支配收入以及金融机构
的信贷量,这3个变量在很大程度上可以解释中国
城镇住房价格波动,是影响房价变动的重要因素。
3者对房价变动均起到正向影响作用。
（二）从不同城市比较分析住房价格波动
因素
我国城镇住房价格存在着显著的城市性差异,
在同样从紧或趋松的宏观调控政策下,不同城市住
房价格走势却显现出明显的不同。
住房价格的这种
地区间差异,也可以反过来解释房价上涨的原因,
因而笔者推断,城市间的显著差异之处也是造成房
价波动的重要影响因素。
1·城市聚类分析。
笔者选取国家统计局调查
发布信息的35个大中城市①,根据房价的绝对水
平以及相对涨幅进行分类。
数据采用2008年35
个大中城市房地产价格指数,以及对应的城市住宅销售价格,前者来源于2009年的《中国统计
年鉴》,后者来源于2009年的《中国房地产统计
年鉴》。
采用系统聚类分析,将房价及其变动水平相似
的城市归为一组,结果如表6、表7所示。
第一类
（一线）城市有北京、上海、深圳等6个城市,房
价指数平均104·1,平均房价达9753·2元/平方
米;第二类（二线）城市包括天津、大连、南京等
10个城市,房价平均涨幅为5·7%,平均房价为
5094·7元/平方米;石家庄、太原等19个城市为
第三类（三线）,平均房价指数为106·9,平均房
价4874·7元/平方米。
三类城市之间房价水平相
差较大,存在较为显著的差异。
但是,2008年这
三类城市房价平均涨幅相差并不显著,这主要是
一二线城市受金融危机影响相对较大,涨幅较以
前有所回落,一线部分城市甚至出现负增长,而
三线城市房价在2008年的快速拉升,改变了之
前涨幅长期普遍低于一二线城市的状况。
住房价格水平较高、涨幅较快的一二线城市,
人口相对较多,提供的公共服务水平也较高。
近年
来,中国越来越多的城市成功申办各种世界型盛
会,如北京奥运会、上海世博会、广州亚运会、深
圳大运会等,促进了城市交通等基础设施以及医疗
卫生等公共服务的建设和完善;而天津、大连、青
岛等旅游城市,当地政府为营造城市旅游环境,也
注重在公共服务方面的支出。
城市交通、医疗卫
生、教育等基本公共物品或服务,直接影响到居民
的生活质量,消费者往往“用脚投票”,选择拥有丰富资源、优质公共服务的区域居住。
[8]从而使得
公共投入较多、设施便利的一二线城市能够吸引更
多的购房者,进而提升当地的住房价格。
笔者由此
推断,基础设施、医疗卫生、教育等公共产品和公
共服务投入也是影响住房价格波动的重要因素。
2·数据说明。
基于数据的可得性,笔者选取
了13个城市年末总人口PP（万人）、地方财政人
均教育支出ED（万元）、人均医疗卫生支出EH
（万元）、人均城市维护费FF（万元）和城市房屋
销售价格指数HPI。
我国2007年实行预算收支分
类科目改革,从2007年起,财政支出科目进行了
相应的调整,故样本时间选取1999—2006年。
数
据来源于各城市历年的统计年鉴,人均支出由各城
市当年相应科目支出除以年末人口计算得出。
3·回归分析。
笔者建立以下面板数据模型①:
HPIit=αi+β1iPPit+β2iFFit+β3iEDit
+β4iMHit+uit式中,t=1,2,…,T;i=1,2,…,N;其中,T=8,
N=13。
假设H0:
α1=α2=…=αN,即模型中不同个
体的截距相同（应采用混合回归模型）;H1:
αi不
同。
检验统计量①F为:
F=（1009·012-665·4377）/（13-1）665·4377/（104-13-1）
=3·87>F0·05（12,90）=1·86
故拒绝原假设。
进一步进行Hausman检验,表
8显示,Hausman统计值为11·26,对应P值为
0·02<0·05。
因而,本文采用个体固定效应模型,
对参数进行估计。
使用广义最小二乘法,由参数估计结果（见表
9）得出方程表达式:
方程F检验结果表明,方程整体是显著的,
模型解释了房价指数68·6%的影响因素,即选
取的4个变量在一定程度上解释了房价的波动。
自变量系数t检验对应的P值表明,ED和MH
均显著。
方程结果中,自变量MH和PP的系数符号
与笔者预期的相反,暗示存在多重共线性问题。
由
自变量间相关系数矩阵及其检验（见表10）表明
FF,ED和MH3个变量间存在显著的较高正相关
性。
地方财政总支出的增加或减少,对基础设施、
教育、医疗投入造成同步增减。
自变量间的相关性
对回归的结果造成了混乱。
有必要分别讨论各自与
HPI的关系。
对HPI与4个自变量分别进行
Pearson相关性检验,如表11、表12、表13、表14所示。
结果表明,房价指数HPI与城市基础设
施财政支出FF、教育财政支出ED以及医疗卫生
财政支出MH,均存在显著的正相关关系。
其中,
HPI与FF和ED在99%置信水平下正相关,与
MH在95%的置信水平下正相关。
而HPI与PP
的正相关关系并不显著,但我们并不能因此否定城
市人口对房价波动的影响作用,这主要与笔者采用
的数据有一定的关系。
对于城市人口PP来说,各
城市统计年鉴中统计的年末人口一般以当地户口人
数为准,少部分城市公布的则是常住人口,统计口
径有所不同;而且,统计数据并未单独区分城镇人
口数,而农村的住房由农民在集体土地上自行建
设,不能用于市场交易,亦没有市场价格,使用城
镇与农村总人口数据,在很大程度上影响了最终的
结果。
三、若干结论
本文对我国近10多年来房地产市场价格的变
动情况进行了回顾,得出了房价波动的若干特征。
我国房地产市场发展迅速,住房市场价格快速上
涨,在商品房竣工和销售面积快速增长的同时,住
房销售价格的上涨超过了住房租赁价格的上涨,房
价-收入比快速提升,居民支付能力下降。
住房价
格以及房价涨幅呈现出了显著的城市差异性。
在全国层面,通过多元回归分析得出,土地价
格、城镇居民人均可支配收入和金融机构信贷量是
影响住房价格波动的重要因素。
地价、收入以及信
贷额的增加,会带来房价上涨速度的加快。
房地产市场在城市之间存在着显著的差异性
按照房价波动情况,对中国城市进行聚类划分为
类。
对3类城市进行差异性分析,笔者认为,人口
以及城市基础设施、教育、医疗卫生等公共服务的
投入,将影响房价的变动。
回归分析表明,地方财
政人均公共服务支出,在一定程度上与房价波动存
在正向相关关系,但由于数据代表性不足,人口对
房价的影响并没有得到很好的验证。
13参考文献
[1]夏刚·房价收入比来源、用途及局限性[J]·经济研究导刊,2009,（27）·
[2]龙奋杰,沈悦,刘洪玉,郑思齐,董黎明·住宅市场与城市经济互动机理研究综述与展望[J]·城市问题,2006,
（1）·
[3]沈悦,刘洪玉·住宅价格与经济基本面:
1995-2002年中国14城市的实证研究[J]·经济研究,2004,（6）·
[4]梁云芳,高铁梅·我国商品住宅销售价格波动成因的实证分析[J]·管理世界,2006,（8）·
[5]余华义·经济基本面还是房地产政策在影响中国的房价[J]·财贸经济,2010,（3）·
[6]龙奋杰·中国主要城市住宅市场差异的经济分析[M]·北京:
清华大学出版社,2008,（9）·
[7]高铁梅·计量经济学分析方法与建模[M]·北京:
清华大学出版社,2006·
[8]叶剑平,王娟·公共服务均等化与中国房价的关系[J]·探索与争鸣,2010,（3）·
（责任编辑:
王碧峰）
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