徐鑫鑫 黃文萱 趙潤(rùn)琦 茍懷琪

摘 要：房地產(chǎn)價(jià)格的變化和走勢(shì)一直以來(lái)都是社會(huì)關(guān)注的焦點(diǎn)。隨著我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格的不斷走高，“買房難”成為房地產(chǎn)市場(chǎng)的一個(gè)核心問題，要解決這一問題，首先應(yīng)該探明影響房?jī)r(jià)的主要因素。本文以重慶市主城區(qū)為例，選取了影響商品房?jī)r(jià)格的GDP、房屋造價(jià)、人口數(shù)量、3～5年貸款利率等11個(gè)可量化的指標(biāo)，采用SPSS19.0軟件進(jìn)行了主成分分析，將這些因素轉(zhuǎn)化為了2個(gè)主成分，并采用回歸分析法對(duì)主成分與商品房?jī)r(jià)格的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析。實(shí)證分析結(jié)果表明：房地產(chǎn)開發(fā)造價(jià)、土地購(gòu)置費(fèi)等成本性因素，是造成重慶主城區(qū)房地產(chǎn)價(jià)格走高的主要因素；同時(shí)，城鎮(zhèn)居民平均工資、人均可支配收入等因素也是影響商品房?jī)r(jià)格的重要因素。該模型在一定程度上能夠反映重慶主城區(qū)的房地產(chǎn)市場(chǎng)狀況，為重慶市房地產(chǎn)的健康發(fā)展提供一些理論依據(jù)。

關(guān)鍵詞：商品房?jī)r(jià)格；主成分分析法；影響因素

一、引言

住房問題是關(guān)系到國(guó)計(jì)民生的重大問題，目前房?jī)r(jià)已經(jīng)成為一個(gè)引起廣泛關(guān)注的重要經(jīng)濟(jì)和社會(huì)問題。2018年上半年，中國(guó)房地產(chǎn)政策強(qiáng)調(diào)“房子是用來(lái)住的，不是用來(lái)炒的”，并進(jìn)一步指出要強(qiáng)化金融監(jiān)管和風(fēng)險(xiǎn)防控，保障居民合理性自住需求。重慶市也圍繞中央的政策，提出了例如提高土地增值稅等一系列措施來(lái)穩(wěn)定房?jī)r(jià)。但重慶主城區(qū)的房?jī)r(jià)仍然處于穩(wěn)步增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，要穩(wěn)定房?jī)r(jià)，就必須深入探究導(dǎo)致這一現(xiàn)象的前因后果。因此，本文收集了可能會(huì)影響重慶主城區(qū)商品房?jī)r(jià)格的11個(gè)因素，采用主成分分析法和回歸分析法對(duì)其進(jìn)行定性分析，為重慶市房地產(chǎn)的發(fā)展提供一些建議。

二、重慶市主城區(qū)商品房?jī)r(jià)格影響因素實(shí)證分析

（1）構(gòu)建商品房?jī)r(jià)格影響因素的框架及模型

房地產(chǎn)市場(chǎng)也是經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)中一個(gè)重要的組成部分，因此房地產(chǎn)價(jià)格的形成也必然受到經(jīng)濟(jì)規(guī)律作用的影響。一方面，房?jī)r(jià)受到供給的影響，其中最重要的影響因素就是房地產(chǎn)開發(fā)商的供給成本，包括土地購(gòu)置費(fèi)、建設(shè)費(fèi)、管理費(fèi)等；另一方面，房?jī)r(jià)還受到人們需求的影響，這種需求因素包含了心理、收入、經(jīng)濟(jì)水平等各個(gè)方面的內(nèi)容。

考慮到數(shù)據(jù)的可得性和可量化性，我們從影響重慶商品房?jī)r(jià)格的眾多因素中，選取了11個(gè)有代表性且數(shù)據(jù)便于收集的因素進(jìn)行分析，分別是：主城九區(qū)商品房竣工面積（X1）、主城竣工面積占施工面積的比重（X2）、主城九區(qū)商品房銷售面積（X3）、3-5年貸款利率（X4）、城鎮(zhèn)單位在崗職工平均工資（X5）、房地產(chǎn)開發(fā)投資額占固定資產(chǎn)投資額的比重（X6）、地區(qū)總產(chǎn)值（X7）、金融機(jī)構(gòu)（含外資）人民幣存款余額（X8）、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入（X9）、房地產(chǎn)開發(fā)住宅每平方米造價(jià)（X10）、年末常住人口（X11）。

根據(jù)以上變量，構(gòu)建重慶市商品房?jī)r(jià)模型如下：

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+β7X7+β8X8+β9X9+β10X10+β11X11+ε （1）

由于影響商品房?jī)r(jià)格的因素很多，在建立模型時(shí)，不可能將所有的因素都考慮進(jìn)去。為了所構(gòu)建模型的完整性，在這里特別設(shè)立了一個(gè)隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)ε，隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)中包括了地理位置、光照、人們的消費(fèi)偏好等多種非重要因素。

（2）數(shù)據(jù)的來(lái)源及處理

為了保證樣本容量足夠多，本研究將研究時(shí)間段設(shè)定在2000～2016年，樣本數(shù)據(jù)均為年度數(shù)據(jù)。從房地產(chǎn)開發(fā)商的角度來(lái)看，一個(gè)房地產(chǎn)建設(shè)項(xiàng)目大都在三年及以上，因此項(xiàng)目融資的通常方式為長(zhǎng)期貸款，故本文選取了3～5年的貸款利率作為樣本。

（3）主成分消除多重共線性

1.共線性檢驗(yàn)與相關(guān)度檢驗(yàn)

在研究的過(guò)程當(dāng)中，由于選擇指標(biāo)的個(gè)數(shù)較多，指標(biāo)與指標(biāo)之間難免會(huì)有較大的相關(guān)關(guān)系。通過(guò)SPSS19.0對(duì)模型多重共線性的檢驗(yàn)，筆者發(fā)現(xiàn)所有解釋變量的容許度都很小，除了房地產(chǎn)開發(fā)投資額占固定資產(chǎn)投資額的比重這一個(gè)指標(biāo)的容許度大于0.3，其余指標(biāo)的容許度均小于了0.3。不僅如此，除這個(gè)指標(biāo)以外，其余指標(biāo)的膨脹因子VIF均大于10。根據(jù)定理，膨脹因子越大，多重共線性就越嚴(yán)重，因此，該模型有著較為嚴(yán)重的多重共線性。嚴(yán)重多重共線性的存在會(huì)使計(jì)量結(jié)果失真，從而影響最終的模型預(yù)測(cè)結(jié)果，因此，我們要盡量減小模型的多重共線性。為了更加全面地解釋被解釋變量，我們將通過(guò)主成分分析法來(lái)消除多重共線性。

KMO和巴特利特檢驗(yàn)是用來(lái)檢驗(yàn)指標(biāo)之間相關(guān)度的，只有當(dāng)指標(biāo)間的相關(guān)度較高時(shí)，才適合用主成分分析法來(lái)消除多重共線性。從表2的數(shù)據(jù)中，我們可以看出，KOM的值0.718，已經(jīng)大于0.5且比較接近于1。巴特利特球形度檢驗(yàn)的顯著性為0.000，也已經(jīng)達(dá)到了顯著性水平，因此，檢驗(yàn)結(jié)果表明選取的數(shù)據(jù)適合做主成分分析。

2.提取主成分

公因子方差表表明了提取的公因子對(duì)原指標(biāo)的解釋程度，在實(shí)證中除了3-5年貸款利率以外，其他指標(biāo)的公因子方差都大于0.84，表明公因子對(duì)指標(biāo)的提取程度都比較大。在選取主成分時(shí)，有兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)：一是，主成分對(duì)應(yīng)得特征根要大于1；二是，提取的主成分累計(jì)方差貢獻(xiàn)率要達(dá)到85%以上。通過(guò)對(duì)表3的觀察，一共提取了兩個(gè)主成分，兩者對(duì)應(yīng)的特征根均大于1，二者累計(jì)的方差貢獻(xiàn)率達(dá)到了90.714%，將第一個(gè)主成分記為F1，將第二個(gè)主成分記為F2。這表明，總體上丟失的信息比較少，后文將基于這兩個(gè)主成分進(jìn)行分析。

3.主成分得分函數(shù)的確定

利用最大方差法對(duì)提取到的兩個(gè)主成分進(jìn)行了正交旋轉(zhuǎn)，得分矩陣系數(shù)主要是用來(lái)表明指標(biāo)的支配程度，越接近于1，支配程度越大。從實(shí)證中我們可以看出第一個(gè)主成分主要由房屋竣工面積、竣工面積占施工面積的比重、商品房銷售面積、城鎮(zhèn)單位在崗職工平均工資、總產(chǎn)值、金融機(jī)構(gòu)（含外資）人民幣存款余額、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入支配，地產(chǎn)開發(fā)住宅每平方米造價(jià)、年末常住人口共同支配，反映的是供給和需求方面的因素。第二個(gè)主成分由房地產(chǎn)開發(fā)投資額占固定資產(chǎn)投資額的比重、3-5年貸款利率共同支配，反映的是投資環(huán)境和金融方面的因素。

根據(jù)成分得分系數(shù)矩陣，可以寫出得分函數(shù)：

F1=0.108X1-0.103X2+0.11X3+0.075X4+0.111X5-0.003X6+0.11X7+0.109X8+0.111X9+0.11X10+0.104X11 （3）

F2=0.039X1+0.018X2-0.087X3-0.127X4+0.006X5+0.976X6+0.027X7+0.022X8+0.002X19+0.05X10+0.045X11 （4）

（4）線性回歸及檢驗(yàn)

將主成分1和主成分2作為商品房?jī)r(jià)格的兩個(gè)綜合解釋變量，利用SPSS19.0對(duì)其進(jìn)行多元線性回歸，整個(gè)模型調(diào)整后的R2等于0.966，這證明模型的擬合優(yōu)度很高，兩個(gè)主因子對(duì)被解釋變量的解釋能力很高。但是通過(guò)對(duì)表的觀察，主成分1的t檢驗(yàn)和顯著性檢驗(yàn)都符合要求，但主成分2未通過(guò)t檢驗(yàn)和顯著性檢驗(yàn)。這說(shuō)明，主成分2對(duì)主城商品房?jī)r(jià)格的影響還不夠顯著，因此將其剔除。

剔除主成分2和后，對(duì)主成分1和被解釋變量進(jìn)行回歸分析，在本次回歸中，雖然整體的擬合優(yōu)度下降了一點(diǎn)，但模型的和主成分1的顯著性檢驗(yàn)都沒有問題，而且擬合優(yōu)度依然很高。這說(shuō)明，主成分1對(duì)房?jī)r(jià)有顯著性的影響。據(jù)此寫出回歸方程：

Y=0.32X1+10.31X2+0.33X3+0.22X4+0.33X5+0.33X7+0.33X8+0.33X9+0.33X10+ 0.31X11+3100.059 （5）

結(jié)果表明人口數(shù)量、城鎮(zhèn)居民可支配收入、房屋造價(jià)、房屋竣工面積等因素都與商品房?jī)r(jià)格呈正相關(guān)，這也符合經(jīng)濟(jì)檢驗(yàn)結(jié)果。同時(shí)，模型對(duì)重慶市商品房?jī)r(jià)格的解釋能力達(dá)到了96%，這證明模型具有較好的解釋能力。

三、結(jié)論與建議

（1）結(jié)論

隨著重慶市社會(huì)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，房地產(chǎn)業(yè)對(duì)于經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)率也越來(lái)越大，為了能夠更好的促進(jìn)重慶市住宅市場(chǎng)的穩(wěn)定和健康發(fā)展，通過(guò)一系列技術(shù)、政策、法律等手段對(duì)房地產(chǎn)行業(yè)進(jìn)行調(diào)控就顯得尤為必要。調(diào)控房地產(chǎn)市場(chǎng)關(guān)鍵是調(diào)控房地產(chǎn)價(jià)格，而影響房地產(chǎn)價(jià)格的因素是錯(cuò)綜復(fù)雜的。

本文對(duì)影響房地產(chǎn)價(jià)格的因素進(jìn)行分析，提出考察重慶市房地產(chǎn)價(jià)格影響因素的指標(biāo)框架并構(gòu)建實(shí)證模型。依據(jù)2001～2016年重慶市房地產(chǎn)業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)，選取了影響商品房?jī)r(jià)格的GDP、房屋造價(jià)、人口數(shù)量、3～5年貸款利率等11個(gè)可量化的指標(biāo)，通過(guò)測(cè)試軟件得到一系列結(jié)果。實(shí)證分析結(jié)果表明：選取的因素均與商品房的價(jià)格呈正相關(guān)。房地產(chǎn)開發(fā)造價(jià)、土地購(gòu)置費(fèi)等成本性因素，是造成重慶主城區(qū)房地產(chǎn)價(jià)格走高的主要因素；同時(shí)，城鎮(zhèn)居民平均工資、人均可支配收入等因素也是影響商品房?jī)r(jià)格的重要因素。由于影響程度最強(qiáng)的是房屋造價(jià)，因此可以得出重慶市主城區(qū)2000年至2016年的房?jī)r(jià)上漲主要是屬于成本推動(dòng)型的上漲，因此想要調(diào)節(jié)商品房?jī)r(jià)格可以從降低開發(fā)商建設(shè)成本入手。

本文存在如下不足：一是，樣本數(shù)據(jù)還不夠充分，建立的模型精度可能會(huì)存在欠缺；二是，由于有些影響因素不可量化，因此可能會(huì)忽略一些解釋變量。

參考文獻(xiàn)

[1]李宏博等.基于灰色關(guān)聯(lián)度和嶺回歸分析的房地產(chǎn)價(jià)格影響因素分析[J]測(cè)繪地理信息，2013-12：82-85.

[2]褚桂健.房地產(chǎn)價(jià)格影響因素實(shí)證分析[J]中國(guó)市場(chǎng)，2016（34）：159-162.

[3]張立新等.基于主成分分析法的山東省房地產(chǎn)周期波動(dòng)研究[J]工程經(jīng)濟(jì)，2018-09：46-49.

[4]張帥印.重慶市房地產(chǎn)價(jià)格影響因素的實(shí)證分析[D]重慶：重慶工商大學(xué)，2010：9.

作者簡(jiǎn)介：徐鑫鑫，女，四川資陽(yáng)人，學(xué)生，經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)本科在讀，單位：重慶交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)。