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呼和浩特市房地產價格影響因素的實證分析

2017-04-06 06:40:09
福建質量管理 2017年20期
關鍵詞:呼市投資額共線

(內蒙古農業(yè)大學經濟管理學院 內蒙古 呼和浩特 010000)

呼和浩特市房地產價格影響因素的實證分析

胡茜茜

(內蒙古農業(yè)大學經濟管理學院內蒙古呼和浩特010000)

本文以內蒙古呼和浩特市為例,運用多元統(tǒng)計方法,以商品房平均售價、年末城鎮(zhèn)戶籍人口數、城鎮(zhèn)居民可支配收入、房地產開發(fā)投資額、該地區(qū)生產總值、金融機構貸款余額為變量,對呼市房地產市場進行實證分析,研究該城市近年來房地產市場商品房平均銷售價格與各統(tǒng)計指標之間的變動關系,通過模型和實證分析房價的影響因素并提出相關政策建議。

房地產價格;影響因素;實證分析

一、研究目的及意義

2009年以來,呼市房地產市場保持健康穩(wěn)定發(fā)展,房地產開發(fā)投資和建設面積增長;房價總體保持增長,房屋銷量增加,房屋交易比較活。但與全國其他城市相比,總量不大,增速不快,還處于發(fā)展的初級階段,未來的發(fā)展空間還很大,房地產業(yè)正在逐漸成為呼市的重要產業(yè)之一。對房價波動影響因素進行實證研究,可以為當地政府進行宏觀調控提供依據,為消費者提供信息支持,為房地產開發(fā)企業(yè)項目運作和銀行信貸管理提供參考,其不僅具有一定的理論價值,更可以為解決現(xiàn)實問題提供決策參考。

二、數據選取

本文選取的數據為呼市1985—2014年共30年的統(tǒng)計數據。各指標數據全部是已公布原始數據。

影響房地產價格的因素很多,本文選取了城鎮(zhèn)戶籍人口數、城鎮(zhèn)居民可支配收入、房地產開發(fā)投資額、生產總值、金融機構貸款余額五個指標來進行分析。

(一)城鎮(zhèn)戶籍人口數。一般而言,人口數量與房地產價格呈正向的關系。因為本文研究呼市商品房的平均售價,所以選取了城鎮(zhèn)戶籍人口數量。

(二)城鎮(zhèn)居民可支配收入。城鎮(zhèn)居民可支配收入水平直接反映了一個地區(qū)的購買力和消費水平,是城鎮(zhèn)房地產健康、繁榮發(fā)展的一個重要指標。城鎮(zhèn)居民可支配收入不但從總量上更能夠反映房地產市場的有效需求,從水平上也能反映消費者對商品房產質量和檔次的要求。

(三)房地產開發(fā)投資額。房地產開發(fā)投資額可以反映一個地區(qū)房地產市場潛在供應量,房地產開發(fā)投資額較大的地區(qū)。

(四)生產總值。一般情況下,GDP水平高的地區(qū),經濟水平比較發(fā)達,房地產價格也相對較高。

(五)金融機構貸款余額。雖然在短時期內,金融機構信貸的增加對房屋銷售價格的上漲并沒有出現(xiàn)顯著的促進作用。但是在長時間內,金融機構信貸的增加推動了房屋銷售價格的上漲。

三、模型假定

本文設定了如下形式的計量經濟模型:

LnY=β1LnX1+β2LnX2+β3LnX3+β4LnX4+β5LnX5+β6D+ε

其中:Y是呼市商品房平均售價(元/平方米),X1是城鎮(zhèn)戶籍人口數(萬人),X2是城鎮(zhèn)居民可支配收入(元),X3是房地產開發(fā)投資額(萬元),X4是生產總值(元),X5是金融機構貸款余額(萬元);β1、β2、β3、β4、β5、β6城鎮(zhèn)戶籍人口數、城鎮(zhèn)居民可支配收入、房地產開發(fā)投資額生產總值、金融機構各因素的待估參數,ε為剩余殘差。

D是引入的虛擬變量。因為2008年發(fā)生了金融危機,所以我們以2008年為時間起點,引入了虛擬變量。

四、實證分析和計量經濟學檢驗

(一)模型的參數估計。利用stata計量軟件對所設定的模型進行計量檢驗:

(1)根據顯示結果,從經濟意義角度分析,各變量的符號與預期的相一致,并且系數大小在經濟理論上解釋的通,因此該模型通過了經濟意義檢驗。

(2)從回歸結果來看,可決系數R2=0.9941,因此樣本擬合效果較好;F=648.48,F(xiàn)通過檢驗,表明整個模型效果顯著。但是通過觀察P值,只有D顯著,X1,X2,X3,X4,X5,均不顯著,模型中可能存在多重共線。本文將對此模型進行計量模型檢驗和修正。

(二)多重共線性檢驗

(1)檢驗是否存在多重共線

在stata軟件中,通過計算條件數檢驗多重共線。

通過計算結果可知,669.96>30,說明模型中存在多重共線。

(2)對多重共線的修正

在stata軟件中,采用逐步回歸(Stepwise)的方法進行修正。

修正后的模型:

LnY=-0.9126759+0.34059LnX4+0.2388713LnX5-0.2919701D

(三)異方差檢驗。該模型中也可能存在異方差。在stata軟件中,用white檢驗來驗證該模型是否存在異方差。

檢驗結果顯示,相伴概率為0.7026,且0.7026>0.05的顯著性水平,所以不存在異方差。

(四)相關檢驗。我們利用stata軟件中的DW檢驗方法來驗證該模型是否存在異方差。

結果顯示,DW=1.757396,查DW檢驗表,dl=1.2ldu=1.65。我們的結果為:du≤W≤4-du,即1.65≤1.757396≤2.32,此時在a=0.05的顯著水平下,接受H0,即認為不存在一階自相關性。

根據以上的計量分析,我們得出反應呼和浩特市房地產價格影響因素的最終模型為:

LnY=-0.9126759+0.340519LnX4+0.2388713LnX5-0.291970D

t=-5.07 3.18 2.31 -5.31

四、預測檢驗

我們用2014年的各項數據,通過上述方程檢驗是否與2014年的商品房的實際平均售價相一致。根據公式

LnY=-0.9126759+0.3405109LnX4+0.2388713LnX5-0.2919701D

X4=29520407,X5=48389622,代入公式結果得7180元,2014年商品房每平米實際售價6919元,預測值與實際值相差261元,相對誤差為

(7180-6919)/6919=3.8%.故我們有理由認為該內蘊線性模型較優(yōu)。

五、結論與建議

根據以上檢驗和分析,得出生產總值和金融機構貸款余額是房地產價格的代表性影響因素。生產總值對房地產價格的影響是正的,其系數是0.3405109.金融機構貸款余額對房地產價格的影響同樣是正的,其系數是0.2388713.而虛擬變量對房地產價格的影響是負的,其系數是-0.291970。

現(xiàn)階段,我們經濟進入“新常態(tài)”,消費成為拉動經濟增長的新引擎,而穩(wěn)定消費的關鍵是穩(wěn)定合理的住房需求。首先就是解決低收入的住房困難,加強保障房建設,放寬提取公積金支付房租條件。其次,加大群眾對群眾首次置業(yè)及二次改善型購房需求的支持。再次,在城市化的過程中,穩(wěn)定住房消費,處理好政府提供公共服務和市場化的關系,早日建立有利于房地產市場健康發(fā)展的長效機制。最后加強規(guī)劃、土地政策的引導,保持普通商品住房在商品房中的主體地位,通過稅收、信貸、利率等手段,控制住宅建設標準,引導企業(yè)開發(fā)普通商品住房,保障人民群眾的基本住房需求。

[1].張曉晨.遼源市房地產價格影響因素的實證研究[J].經濟研究導刊,2013(4)

[2]熊艷.中國房地產影響價格分析[J].金融經濟,2009(02).

[3]安輝.我國房地產價格影響因素的實證分析[J].財經科學,2013(3)

[4]曾向陽.基于Granger檢驗的地價與房價關系研究[J].中國土地科學,2006(4)

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