柳人琪

摘要：房地產(chǎn)市場調(diào)控的成效取決于調(diào)控的切入點，即尋找引發(fā)房地產(chǎn)價格上漲的關(guān)鍵性因素。因此，本文以2008-2014年我國31個省、市、自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過相關(guān)性分析和多元回歸分析的方法找出影響房地產(chǎn)價格的主要因素，并在此基礎(chǔ)上提出了相應(yīng)的對策建議。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，竣工房屋造價、土地價格、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和城鎮(zhèn)化率是引起房地產(chǎn)價格變動的最主要因素。

關(guān)鍵詞：房地產(chǎn)價格；影響因素；多元回歸分析

房地產(chǎn)作為人們?nèi)粘Ｉ詈蜕鐣?jīng)濟發(fā)展的物質(zhì)載體，能夠為社會經(jīng)濟的穩(wěn)定發(fā)展提供一定的物質(zhì)保障。因此，房地產(chǎn)的價格不僅關(guān)系到普通老百姓的生產(chǎn)和生活問題，也關(guān)系到一個城市的發(fā)展?jié)摿透偁幜?，更關(guān)系到國家的金融穩(wěn)定和宏觀經(jīng)濟政策。但是近年來，隨著中國經(jīng)濟的快速發(fā)展和城鎮(zhèn)化水平的逐步提高，中國的房地產(chǎn)價格，尤其是北上廣深等一線城市的房地產(chǎn)價格，出現(xiàn)迅速上漲的趨勢，給人們帶來了沉重的生活負擔(dān)。那么，究竟有哪些因素會導(dǎo)致房地產(chǎn)價格產(chǎn)生波

動呢？

一、研究設(shè)計

（一）樣本和時間

本文以2008-2014年全國31個省、市和自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，相關(guān)數(shù)據(jù)均來源于歷年的《中國統(tǒng)計年鑒》以及《中國房地產(chǎn)統(tǒng)計年鑒》。之所以選擇從2008年開始，是因為自2008年起，受全球金融危機的影響，中國政府從緊縮的貨幣政策轉(zhuǎn)為寬松的貨幣政策，推出四萬億的投資計劃，刺激了投資需求，導(dǎo)致房地產(chǎn)價格的迅速攀升，是我國經(jīng)濟的一個轉(zhuǎn)折點。

（二）解釋變量和被解釋變量

影響房地產(chǎn)價格的因素眾多，本文從房地產(chǎn)供給、需求和宏觀經(jīng)濟環(huán)境三個維度對房地產(chǎn)價格（Y）的影響因素進行研究。并根據(jù)以往研究，選擇竣工房屋面積（X1）、竣工房屋造價（X2）、土地價格（X3）、人口密度（X4）、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入（X5）、城鎮(zhèn)化率（X6）、城市GDP（X7）、居住類居民消費價格指數(shù)（X8）、貸款利率（X9）為解釋變量。

本文以房地產(chǎn)價格（Y）為被解釋變量，并對房地產(chǎn)價格和房地產(chǎn)價格的影響因素做相關(guān)性分析，以選出影響房地產(chǎn)價格的最主要因素。相關(guān)性分析結(jié)果如表1所示。

從表1看出， Y與X1、X7、X8、X9之間呈弱正相關(guān)關(guān)系，與理論假說7、8相符，與理論假說1、9相悖。究其原因，主要是由于人口和經(jīng)濟的快速發(fā)展導(dǎo)致房地產(chǎn)的需求遠大于供給，僅通過竣工房屋面積的增加和貸款利率的上升無法抑制供不應(yīng)求的現(xiàn)狀，房價仍保持上升趨勢，出現(xiàn)與理論相悖的情況。而Y與X2、X3、X4、X5、X6之間呈現(xiàn)顯著的強正相關(guān)關(guān)系，與理論假說相符。綜上所述，由于X2、X3、X4、X5、X6與Y的強相關(guān)關(guān)系，因此將其作為房地產(chǎn)價格的主要影響因素，即解釋變量。

（三）模型設(shè)定

根據(jù)以往的相關(guān)文獻和篩選的解釋變量和被解釋變量，構(gòu)建如下所示的模型：

log（Yit）=β1+β2log（X2it）+β3log（X3it）+

β4log（X4it）+β5log（X5it）+β6log（X6it）+εit

其中，β1表示常數(shù)項；β2、β3、β4、β5、β6分別表示相應(yīng)變量的回歸系數(shù)；i為省、市、自治區(qū)的個數(shù)，i=1，2…31；t為期間數(shù)，t=1，2…7；ε為隨機擾動項。本文主要運用Eviews軟件對相關(guān)數(shù)據(jù)進行處理。

二、實證結(jié)果

根據(jù)上文設(shè)定的相關(guān)模型，采用最小二乘法對模型進行回歸。

從表4.1中我們可以發(fā)現(xiàn)，模型的擬合優(yōu)度R2=0.8582，調(diào)整后的R2=0.8548，說明模型有很高的擬合優(yōu)度。此外，模型整體的F值為254.12，p值為0.0000，說明模型中所有的解釋變量對被解釋變量的影響總體是顯著的。但是從單個變量來說，X4對Y的影響是不顯著的。因此，X4后重新建立模型，并進行回歸。具體的回歸結(jié)果如表4.2所示。

根據(jù)表4.2，我們可以發(fā)現(xiàn)，在剔除了人口密度的指標后，模型的擬合優(yōu)度R2=0.8575，調(diào)整后的R2=0.8548，雖然比未剔除時略有下降，但仍然保持著很高的擬合優(yōu)度。此外，模型整體的F值為317.35，p值為0.0000，說明解釋變量對被解釋變量的影響總體仍是顯著的。從單個解釋變量來看，即X2、X3、X5、X6對Y的單獨影響均是顯著的。此外，本文的回歸結(jié)果與前文所述的理論假說均相符。因此，我們可以得到以下的回歸結(jié)果：

log（Yit）= -1.5364+0.4608 log（X2it）+

0.1520 log（X3it）+0.3410 log（X5it）+0.4879 log（X6it）+εit

三、結(jié)論和建議

（一）研究結(jié)論

通過對中國31個省、市、自治區(qū)2008-2014年的面板數(shù)據(jù)進行研究，我們可以發(fā)現(xiàn)，在竣工房屋面積、竣工房屋造價、土地價格、人口密度、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、城鎮(zhèn)化率、城市GDP、居住類居民消費價格指數(shù)、貸款利率等影響房地產(chǎn)價格的因素中，竣工房屋造價、土地價格、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、城鎮(zhèn)化率對房地產(chǎn)價格的影響程度最大。

（二）對策建議

房地產(chǎn)作為人們?nèi)粘Ｉ詈蜕鐣?jīng)濟發(fā)展的物質(zhì)載體，如果價格持久居高不下，會引發(fā)諸多社會問題，因此為了更好的控制房地產(chǎn)價格，筆者將根據(jù)本文的研究結(jié)果，提出如下對策建議：

1.加快土地制度改革，控制土地價格。由于中國土地歸國家所有特殊的國情，許多地方政府過于依賴土地財政，導(dǎo)致在出讓過程中不斷推高土地價格，進而引起房地產(chǎn)價格的上升。對此，我國應(yīng)加快土地制度改革，減輕地方政府對土地財政的依賴，控制土地價格，從而更好的控制房地產(chǎn)價格。

2.廣泛推行限購令，維持房地產(chǎn)市場供求平衡。在目前的房地產(chǎn)市場中，中低收入階層仍是最迫切的需求者，但房地產(chǎn)作為一種較穩(wěn)定的投資，中高收入階層也在持續(xù)的購買。因此國家需要嚴格控制商品房購買者購買的數(shù)量，防止大量投機行為的產(chǎn)生，避免產(chǎn)生房地產(chǎn)市場供不應(yīng)求的局面，從而控制房地產(chǎn)價格。

參考文獻：

[1]WEN H， GOODMAN A C.Relation-ship between urban land price and housing price： Evidence from 21 provincial capitals in China[J].Habitat International，2013，40： 9-17.

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（作者單位：蘇州大學(xué)東吳商學(xué)院）