合肥市房地产价格影响因素实证分析
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摘 要：以合肥市2001—2018年房地产数据为基础，选取国内生产总值、房地产开发投资额、总人口数、商品房销售面积、房地产开发企业竣工房屋面积5个系统指标，分析房地产价格的影响因素。
关键词：合肥市;房地产价格;影响因素;实证分析
中图分类号：F299.23 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2020）12-0141-02
本文以合肥市房地产价格为基础数据，运用统计分析方法和模型构建法，从国内生产总值（GDP）、房地产开发投资额、总人口数、商品房销售面积、房地产开发企业竣工房屋面积5个系统指标，分析房地产价格的影响因素，为合理房地产行业良性发展提供一定的理论依据。
一、指标选取及数据来源
依据《2001—2018年合肥市统计年鉴》《合肥市房地产开发行业预警预报信用信息系统》等数据来源，从供给、需求、政策三个维度构建指标体系。
利用Eviews统计软件进行回归，具体模型如下：
其中，X1=国内生产总值（亿元）;X2=房地产开发投资额（亿元）;X3=总人口数（万人）;X4=商品房销售面积（万平方米）;X5=房地产开发企业竣工房屋面积（万平方米）;Y=商品房平均销售价格（元/平方米）。
二、回归结果分析
从运行结果看，常数项、X1、X2系数均为正数，X3、X4、X5系数均为负数，在保持其他条件不变的情况下，国内生产总值每增加1个单位，商品房销售价格就会增加0.95个单位;房地产开发投资额每增加1个单位，商品房销售价格就会增加1.95个单位;总人口数每增加1个单位，房价就会减少3.11个单位;商品房销售面积每增加1个单位，房价就会减少0.02个单位，房地产开发企业竣工房屋面积每增加1个单位，房价就会减少0.51个单位。
统计量F服从自由度为（k，n-k-1）的F分布，在显著性水平α=0.05时，在F分布表上查到临界值F0.05（5，9）=6.06，显然有F>Fα（k，n-k-1），表明模型的线性关系在95%的置信水平下显著成立。
在自由度为n-k-1，显著水平α=0.05的条件下，查看t分布表的相应临界值t0.025（9）=2.262，得出X1、X2、X3、X4、X5的t检验均不显著，由经济意义检验和统计检验得出，解释变量可能存在多重共线性问题。
三、逐步回归
由Y与X1、X2、X3、X4、X5相关系数矩阵可得，各解释变量之间相关系数较高，说明数据中存在严重的多重共线性。利用逐步回归法，对多重共线性进行修正。
分别做Y对解释变量X1、X2、X3、X4、X5的回归，结果（如下表所示）。
一元回归分析结果
上表结果显示，加入X1的方程R2最大，所以以X1为基础，依次加入其他变量逐步回归，最终得出商品房平均销售价格函数应以Y=f（X1，X5）为最优。模型结果如下：
该模型的估计结果表明，在其他条件不变的情况下，如果国内生产总值增加1个单位，商品房平均销售价格会相应增加1.14个单位;如果房地产开发企业房屋竣工面积每减少1个单位，商品房平均销售价格会相应增加0.25个单位。
通过以上分析论证，得出以下结论：合肥市房地产价格的主要经济影响因素为国内生产总值和房地产开发企业房屋竣工面积，两者对房价的影响显著。除此之外，房地产价格还受到各项房地产政策、各种环境及市场状况等因素的影响。
四、政策建议
1.调控加强有关税收策略，着手税务监察。加速完善当地的私人住房信息统计，对于个人名下购买的住宅未到三年就出手买卖的，全部按照买卖所得差价进行全额征收个人所得税。对部分房价大幅定价高于自身周边房价的房地产开发项目，加大对土地的增值税务征收管理的监管监察力度。
2.加强二套住房购买把关。对于使用贷款购买第二套住宅的个人，努力在源头做好把关，在首付比例上提高购房门槛。在具体实施细节，当地的人民银行可以依据考察当地的住房价格水平进行确定以此控制细则和具体条件，以国家的信贷条款为基石，加高个人购买第二套住房的首付数额并且提高所贷款金额的利息。
3.加大政府的市场管制力度。针对房地产企业和中介机构的违法违规行为，政府应加强市监管，督促房地产价格与市场价格相一致，确保房地产市场稳定的调控，促进房地产长期健康稳定发展。加强房屋贷款制度，提高贷款利率，限制过度购房贷款，同时加快财税体制改革，可以对售房利润进行征税，抑制房地产投机，建立长效机制，降低泡沫风险。
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