我国房地产价格影响因素实证分析

来源:用户上传      作者: 齐千

　　摘要：房地产作为我国国民经济的支柱产业，在近几年里，价格持续攀升，波动幅度较大。透过我国房地产价格的波动，深入研究其价格影响因素，对于防范房地产泡沫，稳定金融安全，维持经济持续发展有极其重要的意义。通过回归分析、协整检验、White检验和LM检验等方法进行实证研究，发现房价主要受到利率、人均收入、土地价格和房地产开发投资额因素的影响。
　　关键词：房地产价格；回归分析；供求影响
　　中图分类号：F293.3 文献标志码：Ａ 文章编号：１６７３－２９１Ｘ（２０11）14－０076－03
　　
　　引言
　　从1998年开始停止住房实物分配以后，住房价格一直是社会普遍关注的问题，住房价格上涨过快直接影响城镇居民家庭住房条件的改善，影响金融安全和社会稳定，甚至影响整个国民经济的健康运行。2003年以后，上海、杭州、南京等少数几个城市的房价呈现快速攀升的趋势，涨幅居全国前列。之后，全国其他主要城市的房价也开始快速上涨。2004年全国新建商品房价格同比上涨15.02%，其中商品住宅价格同比上涨15.99%。相比前几年3%~5%的涨幅，房价上涨明显过快。
　　为了房地产市场的健康稳定，国家在2009年底、2010年初果断出台调控措施，相继出台了如“国四条”、“国十一条”、“提高存款准备金率”等措施，抑制房价过快的增长。可见，房价在近几年内发生了很大幅度的变动。因此，透过我国房地产价格的波动，研究影响其波动的主要因素，对于防范房地产泡沫，稳定金融安全有极其重要的意义。
　　一、实证分析过程
　　（一）指标选择
　　影响房地产价格的因素很多，本文将从供求原理出发，通过实证分析的方法找出影响房地产价格的主要因素。选取贷款利率，住宅年竣工面积，土地价格，房地产投资额占固定资产投资额的比重这四个指标作为供给指标。首先，房地产开发和消费者购买房产都离不开银行的贷款支持，贷款利率将影响房地产开发商的融资成本及消费者的购买成本，进而影响房价。其次，住宅年竣工面积直接决定了房屋的供给量。再次，土地价格也作为成本体现在房地产价格之中，成本增加，必将导致房价虚高。最后，房地产投资额占固定资产投资额的比重衡量的是房地产开发的热度，投资过热，也会对房价有影响。另外，选取零售商品物价指数CPI及城镇居民年人均收入作为需求指标。人均收入决定了消费者的购买力，而CPI决定了在零售商品价格变动时，消费者对房产的消费选择。
　　（二）模型构建
　　将房地产价格y作为被解释变量，零售商品物价指数X1，贷款利率X2， 城镇居民人均收入X3，住宅年竣工面积X4，土地交易价格指数X5，房地产投资额占固定资产投资额的比重X6，作为被解释变量，建立多元线性回归方程如下：
　　Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6（1）
　　（三）数据来源
　　从1998年开始，随着把住宅业培养成为新的经济增长点的制度改革，以及各项政策措施的出台和贯彻落实，我国房地产市场和房地产业进入了新的发展时期。这个时期，全国城镇停止了住房实物分配，所以1998年以后的数据是有效的。本文选取了1999―2009年度的统计数据，其中贷款利率是1―3年期的长期贷款利率各个季度的加权平均数。（住房建设的周期较长，平均为2年，所以选择1―3年期的贷款利率）
　　具体数据见表1。
　　（四）模型的估计与统计检验
　　1.对方程进行OLS估计
　　估计结果如表2。
　　由表2分析可知，只有X3和X6的t统计量显著，而其他解释变量不显著，但是拟合优度R^2=0.99很高，F统计量也很大，初步判断解释变量之间存在多重共线性。
　　2.多重共线性分析
　　各变量之间的相关系数矩阵如下表3
　　从相关系数矩阵来看，X4与X3之间相关系数为0.77，X1与X3之间的相关系数为0.51，相关程度高，有可能出现共线性。于是剔除X1和X4变量，及常数项后重新进行OLS估计。结果如表4。
　　剔除X1和X4之后，其他变量的t统计量变小了，参数显著性得到了很大的提高，但是X2仍然不显著，有可能是方程设定有误，需要对模型进行修正。
　　3.模型修正
　　X2代表贷款利率，由于中长期贷款利率变动对当期的房地产价格不会产生太大影响，反而作用于后期的房地产价格，其影响作用有滞后性，所以，我们考虑在模型中将X2变量一阶滞后，于是方程修改为：
　　Y=β2X2t-1+β3X3+β5X5+β6X6 （2）
　　OLS重新估计结果如表5
　　模型修改之后，每一个变量的t统计量都小于5%显著水平下的临界值，表明参数显著，方程F统计量也很显著，拟合优度值R^2=0.99。
　　（五）模型的诊断检验
　　1.残差检验
　　（1）White检验
　　样本容量为11，检验的拟合优度R^2为0.877，F统计量为0.89，计算得出N*R^2=9.54。自由度为8的卡方分布5%显著性水平对应的临界值是15.507。因此根据White检验，可以判定在5%显著性水平下接受“不存在异方差”的原假设。
　　（2）LM检验
　　采用LM统计量对残差序列的相关性进行检验（P=1），得到如下结果：
　　LM统计量显示，回归方程的残差序列不存在1阶自相关。设P=2时，得到如下结果：
　　LM统计量显示，回归方程的残差序列不存在2阶自相关。
　　2.协整关系检验
　　本文采用协整检验来判断线性回归方程设定是否合理，检验解释变量和被解释变量之间是否存在协整关系等价于残差序列是否平稳。现在对残差进行单位根检验，其结果如下：
　　检验结果显示，残差序列在1%的显著性水平下拒绝原假设，接受不存在单位根的结论，因此可以确定残差平稳，即残差ε-I（0）。上述结果表明，y与 X2t-1，X3， X5， X6之间存在协整关系。
　　二、结果分析
　　本文建立的回归方程经过修正之后，通过了残差检验及协整检验，解释变量和被解释变量显示了很好的稳定性与高度拟合性，并且残差不存在异方差和自相关性。最终的方程为：
　　Y = -226.34×X2t-1 + 0.11×X3 + 31.65×X5 - 5295.11×X6
　　（3）
　　影响房价的主要供给因素为贷款利率，土地价格和房地产开发投资的比例，主要需求因素是人们的收入水平。研究结果表明：
　　第一，贷款利率和房价呈负相关，并且存在一阶滞后，即上一期的利率变化将对本期的房价造成影响。利率和房价的变动关系既受供求关系又受预期与风险等多重因素的影响。作为开发商，现阶段的融资渠道已经呈现多元化发展，包括信托、基金、外商注资等，降低了对银行贷款的依赖程度，加息对房价的调控并不是很明显。从消费者角度来看，自住型购房人在迅速攀升的房价面前根本不会因为加息而延缓购房计划，只会去选择一些低总价的中小户型，尽量减少贷款量；而对于投机型买家，只要房价上涨的幅度能够满足他们的投资预期，加息带来的每月几十元甚至是几百元的额外负担，可以忽略不计。此外，2006年，我国城市化率达到42.99%。根据诺瑟姆曲线，处在30%～70%的城市化率之间，城市化将呈现高速发展的态势。我国现阶段正处于这一区间，城市人口的膨胀必然带来对住宅需求的增长。面对旺盛的市场需求，房产价格依然呈上涨趋势。
　　第二，城镇居民收入X3作为影响房产价格的主要因素之一，与房价正相关。我们可以将对住房有消费倾向的人群划分为两大类。第一类是中等收入人群，他们对房屋的需求主要是住宅需求。当收入上升时，刺激他们产生改善生活条件的意愿，从而增加对房产的需求，促使房价上升。第二类是高收入人群，他们手中的富余资金较多，而房地产可以作为一种资本品进行投资，这种投资或者投机需求更会加剧房产的价格急剧攀升。

　　第三，本文选取的解释变量X5代表的是土地交易价格指数，反映的是土地价格的变动对房地产价格的影响。土地价格的上涨导致商品房开发成本的攀升，因为土地成本占房地产开发成本的比重较大。随着我国房地产业的快速发展和城市化进程中对房地产需求量的急剧上升，房地产市场对土地的需求也将增加。所以，土地是我国房地产价格不断上涨的重要原因。
　　第四，房地产开发的投资比重与房价呈现负相关，但是，过多的资金进入房地产开发行业，会加大开发的盲目性，使商品房供给增加，空置率上升，房地产泡沫加剧，对经济的稳定发展不利。
　　由以上我们得知，稳定房价不能单纯地依靠某种政策调控，例如，提高贷款利率其实对房地产的影响并不大，且具有滞后性。我们应该对土地价格实施控制，为投资者创造好的投资环境，并合理引导社会资金进入其他行业，促进其他行业的高效发展，减少房地产过多的资金聚集造成房地产泡沫的出现，以利于维持房地产价格的稳定。
　　
　　参考文献：
　　[1] 牛甲卿.房价与房贷和房地产投资完成额关系的实证研究[J].经济师，2009，（5）：274-275.
　　[2] 成睿，李明.中国城市房地产价格影响因素分析[J].经营管理者，2010，（8）：53-54.
　　[3] 马辉，陈守东，才元.当前我国房地产泡沫的实证分析[J].经济研究参考，2008，（34）：25-33.
　　[4] 李树香.影响我国房地产价格的因素与稳定房地产价格策略[J].价值工程，2010，（15）：119-120.
　　[5] 徐静，武乐杰.房地产价格影响因素的解释结构模型分析 [J].金融经济，2009，（10）：119-120.
　　[6] 白璐.由美国次贷危机看我国房贷市场管理策略[J].哈尔滨商业大学学报，2011，（1）.
　　
　　Analysis of the real estate price influencing factors in our country
　　QI Qian
　　(Finance college,Harbin commerce university,Harbin 150076,China)
　　Abstract: Property as the pillar of the national economy, in recent years, the price continues to rise, fluctuating range is large.Through our real estate prices.Further study the price for the prevention of the factors influencing the financial security, stability, sustained economic development is of utmost importance. In regression, the inspection and white's testing and inspection, etc lm method, the empirical research has found the main interest rates, per capita income, land prices and the investments of factors.
　　Key words: real estate price; regression analysis;supply and demand influence

转载注明来源:https://www.xzbu.com/2/view-393656.htm