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计量经济学论文我国房价影响因素的实证分析

我国房价影响因素的实证分析

【摘要】：

作为国家的支柱产业，房地产的稳定发展关乎国计民生。

近几年，房地产价格飞速上涨，连创新高。

在这种情况下研究房价的影响因素，具有重要的理论和现实意义本文针对我国房价快速增长的现象，从人均可支配收入、房屋平均造价、房屋销售面积和房屋竣工面积四方面入手．依据收集到的相关数据．利用计量经济学软件Eviews对房价影响因素进行回归分析，得出房价受人均可支配收入、房屋平均造价和房屋竣工面积三方面因素影响的结论。

【关键词】房价Eviews回归分析

一、引言

住房问题关系到群众的安居乐业和切身利益,关系到社区的安定。

经过十多年的发展，我国房地产业已经成为国民经济的支柱产业之一，市场体系趋于完善，住房消费成为扩大内需的新动力和消费热点。

但是近年来，我国房地产价格上涨较快，部分地区房价持续飙升，上涨幅度大大超过经济总体增长水平及其它行业产品与服务的上升幅度。

房价增长过快的趋势，不仅极大地影响到城市居民的生活质量，也是整个国民经济继续平稳发展的一个不稳定因素，房价问题已经成为一个引起广泛关注的重要经济问题和社会问题。

如何解决我国目前房地产市场价格居高不下的问题，对于提高城镇居民生活水平、缓解社会矛盾、保持经济持续发展具有重要意义。

写作目的：

通过对我国30个省份的有关资料进行分析，了解对其主要因素和次要因素。

并对这些因素进行统计推断和经济意义上的检验。

选择拟和效果最好的最为结论。

二、文献综述

近几年来，我国房价持续上涨，不断创出历史新高。

关于房价上涨的原因,住房和城乡建设部课题组（2004）分析为地价上涨推动多种住房需求旺盛,而深层次的原因在于消费者预期改变[1]。

中国社会科学院与社会科学文献出版社（2007）联合发布的《2006年中国房地产发展报告》预测我国房地产价格长期趋势是上升的,其原因在于市场需求旺盛;供给结构失调;国家信贷的积极支持;地方政府的推动;缺乏规范有效的信息披露制度[2]。

沈悦、刘洪玉（2004）认为如果房地产价格的上涨只是投机造成,缺乏相应的经济基础支持,这种价格上涨会向市场发出错误的信号,造成房地产市场和经济的虚假繁荣[3]。

关于房地产市场的调控方式,梁云芳,高铁梅（2006）通过实证认为我国房地产市场只存在局部泡沫,通过利率来调控房地产市场,成效不大,但是信贷规模的变化对房地产投资有较大的影响[4]。

许经勇、马原（2005）认为应当把宏观调控的切入点放在直接调控房地产供求上。

稳定房地产价格的关键在于实现有效供求平衡[5]。

关于房地产市场的调控效果,聂学峰等（2005）运用相关分析、Granger因果关系检验和协整分析方法对我国货币政策影响房地产市场的效应与时滞进行实证分析,表明货币政策能够影响房地产投资和价格,货币供应量对房地产市场的影响比利率政策更为显著[6]。

李健飞等（2005）利用Johansen协整检验分析了银行信贷与房地产价格的长期关系和因果关系[7]。

对这一轮的房地产调控的效果,何艳（2006）认为:

一是普通商品房供应增加,小户型房价上涨得到一定控制;二是投机行为得到抑制,外资炒房更为规范;三是信贷收紧,购房者更为谨慎;四是房地产开发企业囤地囤房受到抑制[8]。

杨玉珍、文林峰（2005）认为在金融政策方面,可以采取严控信贷政策的措施。

在土地政策方面可以实施最严格的土地控制政策[9]。

张琦（2006）认为我国房地产业的调控效果不尽如人意的原因有以下几点:

决策层对市场判断有分歧;政策执行环节（管理机制）有问题;房价信息失真;宏观调控政策在综合应用中不协调、不规范[10]。

程建胜（2007）认为2003年以来,国家综合运用行政、财税、金融、土地等手段逐步加大了房地产宏观调控力度,但效果并不尽如人意,房价持续上涨、市场秩序混乱等问题依旧比较突出[11]。

从上述文献中可以看出,学者们对房地产市场的判断存在分歧,对房地产市场宏观调控的效果存在争议,本文对我国30个省份的有关资料进行进行理论与实证分析。

以期从中找出影响房地产价格的重要因素，并相应地提出解决措施。

根据一些专家、学者的研究及现实生活经验，我认为这些因素为：

1、人均可支配收入

人均可支配收入是居民购买力的体现，居民购买房屋一般是在其购买力达到一定水平后．因此分析、房价影响因素需要考虑人均可支配收入

2、房屋平均造价，房地产行业属于成本投入比较大的行业．研究房价就必须考虑其单位成本，即房屋平均造价。

3、房屋销售面积，房屋销售面积是房地产市场需求的直观体现

4、房屋竣工面积，房屋竣工面积是房地产市场供给的主要体现

二、模型的建立

（一）模型初步提出

为全面反映我国房屋价格的现状，选择分地区的“商品房平均售价”为被解释变量．包括31个省、市、自治区和直辖市的商品房平均售价。

令解释变量“人均可支配收入”为X1．“房屋平均造价”为X2，“房屋销售面积”X3为，“房屋竣工面积”为X4。

从（2007年中国统计年鉴》收集到如下数据，见表1

表12006年我国房屋价格及影响因素数据

地区

人均可支配收入

房屋平均造价

房屋销售面积

房屋竣工面积

商品房平均售价

北京

19977.52

2393

2607.62

4395.4

8280

天津

14283.09

2327

1458.6

2723

4774

河北

10304.56

1423

1817.94

9598.2

2111

山西

10027.7

1350

791.64

3938.7

1988

内蒙古

10357.99

1120

1428.97

4222

1811

辽宁

10369.61

1336

3006.61

10241.8

3073

吉林

9775.03

1201

974.91

3807.4

2010

黑龙江

9182.31

1230

1482.71

4104.1

2196

上海

20667.9

3089

3025.4

4901.5

7196

江苏

14084.26

1502

6101.15

17056

3592

浙江

18265.1

1679

3544.96

14925

4774

安徽

9771.05

1235

2307.83

8371.3

2322

福建

13753.28

1372

2021.69

5597.9

3994

江西

9551.12

867

1777.19

6074.6

1708

山东

12192.24

1279

4172.21

18680.6

2541

河南

9810.26

1100

2409.33

18733.1

2012

湖北

9802.65

1608

2038.46

6871.2

2556

湖南

10504.67

1172

2021.61

8423.3

1928

广东

16015.58

2142

5178.56

14886.1

4853

广西

9898.75

914

1502.61

5373.7

2195

海南

9395.13

1491

203.43

633.9

3787

重庆

11569.13

1415

2228.46

5622.5

2269

四川

9350.11

948

4100.15

10933.6

2271

贵州

9116.61

943

880.95

2831.5

1780

云南

10069.89

1413

1693.07

6218.2

2380

西藏

8941.08

1620

57.1

891.7

1976

陕西

9267.7

1587

1116.51

4373.8

2461

甘肃

8920.59

957

515.48

1500.7

1780

青海

9000.35

1311

119.69

650.6

1921

宁夏

9177.26

1021

379.99

1141.5

2063

新疆

8871.27

1076

892.4

4773.9

1858

建立线性回归模型为：

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+Ui

（二）参数估计

利用Eviews软件进行回归估计，结果见表2

表2Eviews回归结果分析

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

06/07/11Time:

20:

17

Sample:

131

Includedobservations:

31

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

C

-2043.582

381.4455

-5.357468

0.0000

X1

0.354723

0.061330

5.783840

0.0000

X2

0.798252

0.370250

2.155982

0.0405

X3

0.092868

0.149369

0.621738

0.5395

X4

-0.057003

0.037343

-1.526448

0.1390

R-squared

0.907951

Meandependentvar

2918.065

AdjustedR-squared

0.893790

S.D.dependentvar

1594.208

S.E.ofregression

519.5504

Akaikeinfocriterion

15.49049

Sumsquaredresid

7018247.

Schwarzcriterion

15.72178

Loglikelihood

-235.1027

F-statistic

64.11481

Durbin-Watsonstat

2.188557

Prob（F-statistic）

0.000000

根据表2数据．模型估计的结果为：

y=-2043.528+0.354723x1+0.798252x2+0.092868x3-0.057003x4

（381．4455）（0．061330）（0．370257）（0．149396）（0．037343）

t=（一5．357468）（5．783840）（2．155982）（O．621738）（一1.526448）

R²=0．907951，F检验值df=64.1148

（三）多重共线性的检验与修正

该模型表明R=0.9079，R2=O.8937，可决系数较高F检验值=64.0655，大于F0.025（4,26）=2.74，明显显著。

但是当显著性水平a=0.1时t0.05（27）=1.703，x3、x4系数的t检验不显著，可能存在着多重共线性

计算各解释变量的相关系数．得相关关系矩阵，结果见表3。

表3解释变量的关系矩阵

X1

X2

X3

X4

X1

1.000000

0.818220

0.548230

0.284944

X2

0.818220

1.000000

0.281530

0.005798

X3

0.548230

0.281530

1.000000

0.840287

X4

0.284944

0.005798

0.840287

1.000000

由解释变量的关系矩阵可以看出，有些变量之间的相关关系不明显。

进一步精确地研究该模型的多重共线性．需采用逐步回归的办法。

分别做Y对X1X2X3X4的一元回归，结果见表4。

表4解释变量的一元回归

变量

x1

x2

x3

x4

参数估计量

0.4484

2.8270

0.1864

0.0288

t统计量

13.2779

9.3839

2.3397

0.5112

R²

0.8587

0.7527

0.1588

0.0089

AdjustedR-squared

0.8539

0.7441

1.1298

-0.0252

其中，加入x1的方程AdjustedR-squared最大，以x1，为基础，顺次加入其他变量逐步回归，结果见表5

变量

X1

X2

X3

X4

AdjustedR-squared

X1X2

0.3177

（6.1671）

1.0780

（3.1042）

0.8874

X1X3

0.4900

（12.7200）

-0.1714

（-1.9676）

0.8670

X1X4

0.4739

（14.9778）

-0.0562

（-2.8223）

0.8822

比较得知，新加入X2的方程修正的可决系数=0．8874，改进最大，且各参数的t检验显著，选择保留x2再加入其他新变量逐步回归,结果见表6

表6

变量

X1

X2

X3

X4

AdjustedR-squared

X1X2X3

0.3587

（5.7136）

0.9324

（2.5287）

-0.0963

（-1.1313）

0.8885

X1X2X4

0.3684

（6.4968）

0.7799

（2.1825）

-0.0376

（-1.8313）

0.8961

在x1x2基础上加入x4后的方程的修正可决系数明显增大，且当可决系数仅=O.1的时候，t0.05（27）=1.703使得各个参数的t检验都显著。

加入X3之后虽然有所增大,当但当可决系数为0.1的时候，参数的t检验不显著。

这说明X3引起多重共线性,应予以剔除。

最后修正多重共线性影响的回归结果为：

Yi=-2150.069+0.3684X1十0.7999X2—0.0376X4

t=（一6．3340）（6．4968）（2．1826）（-1．8313）

R²=0．9065F=87．2759

（四）异方差的检验与修正

采用怀特检验的估计结果如表7

WhiteHeteroskedasticityTest:

F-statistic

1.890015

Probability

0.113330

Obs*R-squared

12.62721

Probability

0.125336

TestEquation:

DependentVariable:

RESID^2

Method:

LeastSquares

Date:

06/09/11Time:

00:

16

Sample:

19011931

Includedobservations:

31

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

C

1897429.

1621624.

1.170080

0.2545

X1

-565.8154

300.7768

-1.881180

0.0732

X1^2

0.021832

0.010428

2.093653

0.0480

X2

2450.374

1017.566

2.408075

0.0249

X2^2

-0.752603

0.293214

-2.566739

0.0176

X3

752.4474

418.2275

1.799134

0.0857

X3^2

-0.086521

0.049255

-1.756573

0.0929

X4

-250.0804

123.8407

-2.019371

0.0558

X4^2

0.008933

0.004790

1.865157

0.0756

R-squared

0.407329

Meandependentvar

226395.1

AdjustedR-squared

0.191813

S.D.dependentvar

441254.8

S.E.ofregression

396684.6

Akaikeinfocriterion

28.85737

Sumsquaredresid

3.46E+12

Schwarzcriterion

29.27369

Loglikelihood

-438.2893

F-statistic

1.890015

Durbin-Watsonstat

1.520036

Prob（F-statistic）

0.113330

由表7可以看出Obs*R-squared=12.62721<16.919所以不拒绝原假设．表明模型方程不存在异方差性。

六、自相关检验与修正

对样本量为31、三个解释变量的模型，在0．05的显著性水平下．查DW统计表可知dL=1.229．dlx=1.65，模型中DW=2.188557，dlx

Yi=-2150.069+0.3684X1十0.7999X2—0.0376X4

t=（一6.3340）（6.4968）（2.1826）（-1.8313）

R²=0.9065F=87.2759

其经济意义为：

在假定其他变量不变的情况下,人均可支配收入每增加1元,商品房销售价格就增加0.3684元：

在假定其他变量不变的情况下，房屋平均造价每增加1元,商品房售价就增加0.7999元,在假定其他变量不变的情况下,房屋房屋竣工面积面积每增加1万平方米商品房售价就减少0.0376元

结论：

经检验结果表明，人均可支配收入、房屋平均造价、房屋竣工面积对房价具有显著性的影响。

其中人均可支配收入和房屋造价对房价具有正相关的关系，房屋竣工面积与房价具有负相关的关系。

面对我国房价飞涨的局面，这个模型对于如何解决我国目前房地产市场价格居高不下的问题，对于提高城镇居民生活水平、缓解社会矛盾、保持经济持续发展具有重要意义。

政策建议

一、最高限价法的调控

地方政府在土地拍卖时,明确所建房产的房价上限,然后在此基础上以价高者购得。

这样有利于资源更合理的分配,房地产开发商不能再盲目抬高拍卖价格,而必须进行开发核算,这样一来土地开发权将流入到具有开发成本和开发质量优势的开发商手中,这不仅可以很好的遏制房价而且还可以提高资源利用率。

当然最高限价法调控政策是一剂猛药,使用需谨慎。

二、政府必须加快廉租房和保障房建设

我国正处于工业化和城市化高速发展的时期,房地产需求旺盛。

住房需求是人类的基本需求,保障人民的住房需求是政府的职责所在。

在商品房价格水平较高的情况下,政府需要加大廉租房和保障房建设力度,发挥公共财政职能,为中低收入者提供公共产品性质的住房,保障居民的住房需求。

参考文献：

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经济科学出版社．

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