□文/吳 波

一、文獻(xiàn)綜述

張紅、潘琦、鄭思奇（2002）對北京商品住宅市場進(jìn)行回歸分析，說明住宅實際建造成本和實際生產(chǎn)總值對住宅價格有著顯著的影響，而人口數(shù)和所有者實際資本成本的影響作用則不明顯。張燃、林春陽、胡岷、周薇（2009）研究結(jié)果顯示：除深圳外，其他一線城市實際房價收入比都要遠(yuǎn)高于理論房價收入比，表明這些城市的居民戶對當(dāng)?shù)仄胀ㄗ≌闹Ц赌芰懿?。肖晉、汪寶平、方?。?009）認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)適用房解決的是中低收入群體的住房困難，而商品房市場主要是為中等收入或高收入群體改善居住條件提供資源，兩者在目標(biāo)客戶群上有明顯的不同。經(jīng)濟(jì)適用住房雖然會對附近商品房價格產(chǎn)生一定影響，但不會對全市整體房價造成很大沖擊。

二、房價增長理論模型的設(shè)定

本文選取2000～2008年間北京商品房屋的有關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。以各時期的房屋銷售價格指數(shù)作為被解釋變量Price。影響房屋銷售價格的因素很多，考慮到實證研究的需要和數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選取以下幾個被解釋變量作為房屋銷售價格指數(shù)的影響因素：

（一）按可比價計算人均地區(qū)生產(chǎn)總值指數(shù)（上期=100）gdp。代表當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展水平，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與房價存在著密切的關(guān)系。理論上，一個地區(qū)經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)，房屋銷售的價格越高，因而兩者之間應(yīng)該存在正相關(guān)。

（二）年末常?。ň幼“肽暌陨希┤丝跀?shù)（萬人）num。代表參與當(dāng)?shù)厣a(chǎn)、消費的人數(shù)，人數(shù)越多，購買力越強，需求越旺盛，而且會對房地產(chǎn)決策層的定價策略產(chǎn)生影響，進(jìn)而拉動房屋價格的上漲。理論上，兩者之間應(yīng)該存在正相關(guān)。

（三）按可比價計算的城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入（元）i ncom e。代表當(dāng)?shù)厝嗣竦慕?jīng)濟(jì)實力，人均可支配收入越多，提高生活質(zhì)量的欲望和能力就越強。本文采用的是經(jīng)過扣除價格變動因素之后的數(shù)據(jù)，具有一定的代表性，理論上與房屋價格之間存在正相關(guān)。

（四）經(jīng)濟(jì)適用房銷售面積占房屋銷售面積的比例（%）prop。代表當(dāng)?shù)氐淖》勘Ｕ象w系建設(shè)程度。如果單純以經(jīng)濟(jì)適用房的銷售面積來計量分析不具有可比性。因為土地是稀缺資源，每年的房屋供應(yīng)量不同，經(jīng)濟(jì)適用房的供應(yīng)量也會相應(yīng)改變。所以，應(yīng)以經(jīng)濟(jì)適用房銷售面積占房屋銷售面積的比例來計量。經(jīng)濟(jì)適用房是住房保障的重要組成部分，用以保障相對低收入家庭的住房需求。經(jīng)濟(jì)適用房銷售面積占住房銷售面積的比例對房價具有一定的抑制作用，理論上與房價存在負(fù)相關(guān)。

根據(jù)以上分析，設(shè)定計量經(jīng)濟(jì)模型如下：

三、房價上漲模型的估計與檢驗

（一）樣本數(shù)據(jù)的選取。由于各種統(tǒng)計數(shù)據(jù)的統(tǒng)計時間跨度不一，為了便于比較，本文選取了2000～2008年間的9組數(shù)據(jù)。（表1）

（二）模型估計。運用EViews6.0軟件對以上數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得出多元線性回歸方程：

表1 2000～2008年北京房價的影響因素

（三）模型檢驗

1、顯著性檢驗。F檢驗，對于給定的顯著水平α=0.05，可由F分布表查得臨界值 Fα=6.39，則 F＞Fα，即原線性回歸方程線性關(guān)系顯著。t檢驗，對解釋變量gdp、num、income、prop 的顯著性分別進(jìn)行t檢驗，取α=0.05時，查t分布表得t0.025（9-4-1）=2.776，由估計結(jié)果可知，gdp、num、income、prop 的 t統(tǒng) 計 值 分 別 為1.6278、-3.1994、3.7240、-4.5052， 則 有num、income、prop的t檢驗是顯著的。按照統(tǒng)計檢驗程序，先剔除t統(tǒng)計值最小的變量（即gdp）而重新建立模型，得出線性回歸方程：

進(jìn)行t檢驗，取α=0.05時，查t分布表得t0.025（9-3-1）=2.571，由估計結(jié)果可知，num、income、prop 的 t統(tǒng)計值分別為-2.4113、2.9044、-4.4598， 則 有 income、prop的t檢驗是顯著的。按照統(tǒng)計檢驗程序，再剔除t統(tǒng)計值最小的變量（即num）而重新建立模型，得出線性回歸方程：

再進(jìn)行t檢驗，取α=0.05時，查t分布表得t0.025（9-2-1）=2.447，由估計結(jié)果可知 ，income、prop 的 t統(tǒng) 計 值 分 別 為3.2946、-3.4617，則有 income、prop 的 t檢驗是顯著的。最終得出回歸方程：

2、異方差檢驗。由懷特檢驗結(jié)果可以看出，取顯著水平α=0.05，由于nR2=4.9068＜χ20.05（5）=11.071，所以不存在異方差性。

3、自相關(guān)檢驗。（1）D-W 檢驗。n=9，k=2，取顯著水平α=0.05時，查表得dL=0.629，dU=1.699，而 dU＜DW=2.1079＜4-dU，所以不存在一階自相關(guān)性；（2）偏相關(guān)系數(shù)檢驗。自相關(guān)系數(shù)（AC）和偏相關(guān)系數(shù)（PAC）的直方圖都在虛線范圍內(nèi)，所以該模型不存在高階自相關(guān)性。（表2）

四、房價模型的現(xiàn)實意義

由以上分析可知，北京房價與解釋變量的回歸方程應(yīng)為：

可見，北京房價與人均地區(qū)生產(chǎn)總值和年末常住人口數(shù)并沒有直接的關(guān)系，而與城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入呈正相關(guān)關(guān)系，與經(jīng)濟(jì)適用房銷售面積占房屋銷售面積的比例呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

（一）城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入i ncom e的系數(shù)為0.001，雖然呈正相關(guān)性，但是影響有限。可見，居民人均收入的增加不是房價上漲的主要誘因。房屋屬于耐用商品，而且價格偏高，年度人均可支配收入的增加不足以支撐對高價商品房的大量消費。但是，不排除人均可支配收入增加一定年限之后會對房價的上升產(chǎn)生更大的影響，因為國人有儲蓄的習(xí)慣，當(dāng)儲蓄到一定時間之后便有購買高價商品房的能力，前提是商品房價格漲幅低于人均可支配收入的漲幅?？傊?，購買力增強不是房價上漲的主要原因。

（二）經(jīng)濟(jì)適用房銷售面積占房屋銷售面積的比例prop的系數(shù)為-0.501，呈負(fù)相關(guān)，而且影響較大。經(jīng)濟(jì)適用房銷售面積占房屋銷售面積的比例prop每增加1個百分點，對房價指數(shù)就會有至少0.5個百分點的影響，可見經(jīng)濟(jì)適用房對抑制房價過快增長有較大的作用。

五、政策建議

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（一）增加居民收入，藏富于民。有觀點說，房價上漲是居民的收入增加，使其有能力購買高價商品房，房地產(chǎn)開發(fā)商的定價行為是順應(yīng)經(jīng)濟(jì)規(guī)律的市場行為。用數(shù)據(jù)分析出來的結(jié)果也確實是這樣，居民的收入每增加1元，房價指數(shù)上漲0.001元，有影響，但這種影響微乎其微。國家應(yīng)該調(diào)整收入的分配體系，適當(dāng)增加二次分配的比例，運用財政政策和貨幣政策通過轉(zhuǎn)移支付等手段提高居民的收入，真正做到藏富于民。

（二）大力發(fā)展經(jīng)濟(jì)適用房，健全住房保障體系。經(jīng)濟(jì)適用房作為現(xiàn)階段的國家住房建設(shè)政策，旨在通過某種政策傾斜，如用地劃撥、稅費減免等優(yōu)惠措施，來達(dá)到擴(kuò)大住房供給、調(diào)節(jié)房地產(chǎn)投資結(jié)構(gòu)和啟動市場有效需求的目的，它是基于我國目前特殊的房地產(chǎn)市場和住房市場發(fā)展階段的一種政策選擇。要明確購買經(jīng)濟(jì)適用房的收入標(biāo)準(zhǔn)，確定中低收入家庭購買經(jīng)濟(jì)適用房的收入標(biāo)準(zhǔn)；明確住房標(biāo)準(zhǔn)，確定經(jīng)適房的檔次、建筑面積等。

綜上所述，人均可支配收入的增加對房價上漲產(chǎn)生的作用極小，不是房價上漲的主要推手，經(jīng)濟(jì)適用房的大量建設(shè)可以抑制房價的過快增長，因此一方面應(yīng)設(shè)法增加居民的可支配收入，擴(kuò)大內(nèi)需；另一方面應(yīng)加快經(jīng)濟(jì)適用房的建設(shè)力度，在保障中低收入群體利益的同時抑制房價的高速增長。

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