■ 任嘯辰/傅程遠(yuǎn)

（1.北京大學(xué)國(guó)家發(fā)展研究院，北京 100871；2.濟(jì)南大學(xué)商學(xué)院，山東 濟(jì)南 250022）

0 引言

人口是經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的主體，而房地產(chǎn)是人們生活的重要載體。人們賦予房地產(chǎn)多種功能：它既有居住功能，又有財(cái)富保值和增值功能，甚至是一國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的重要體現(xiàn)。隨著時(shí)代的變遷，房地產(chǎn)已是人們經(jīng)濟(jì)生活中最重要的組成部分之一，越發(fā)成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。我國(guó)人口的遷移對(duì)經(jīng)濟(jì)生活的方式帶來(lái)了重大改變，與此同時(shí)，對(duì)房地產(chǎn)的需求也出現(xiàn)了新的特征，而房地產(chǎn)的建設(shè)規(guī)劃又對(duì)人口的遷徙帶來(lái)重要影響。中國(guó)城市人口密度長(zhǎng)期以來(lái)一直呈上升態(tài)勢(shì)，人口密度的不斷增加對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)起到了顯著的促進(jìn)作用。而作為人們生活的基本需要，房地產(chǎn)發(fā)揮著重要的關(guān)聯(lián)作用。首先，隨著人們財(cái)富的增加，人們對(duì)房地產(chǎn)的需求大幅增加，從居住面積到居住質(zhì)量都有顯著提升。其次，作為居民家庭資產(chǎn)配置工具之一，人們對(duì)房產(chǎn)需求也有較大幅度的增加。因此，房產(chǎn)價(jià)格和人口密度具有相互促進(jìn)的作用。我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格自1998年商品房改革以來(lái)，基本上一直呈上升趨勢(shì)，平均價(jià)格由2006年的每平方米2200元上升到2017年的每平方米7300元。其中，東部沿海城市的房?jī)r(jià)上升幅度大于中西部地區(qū)的城市。從城市人口變動(dòng)的基本特點(diǎn)看，一方面，我國(guó)城市人口規(guī)模不斷增加；另一方面，隨著中國(guó)城鎮(zhèn)化的推進(jìn)，城市單位面積的人口聚集度也在迅速增加。即使某些大中城市人口數(shù)量和人口密度提升的幅度不大，但從大多數(shù)城市看，兩者均有顯著的上升，并且均對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格產(chǎn)生了重要影響。人口規(guī)模的擴(kuò)大提高了對(duì)房地產(chǎn)的需求規(guī)模，而人口密度的增長(zhǎng)也增加了房產(chǎn)建造與交換頻率。中國(guó)城市化進(jìn)程一直加速推進(jìn)，城市化率1994年為28.5%，2004年為41.7%，到2017年增長(zhǎng)到56.1%，超過(guò)世界城市化率平均水平。城市化意味著教育、醫(yī)療、商業(yè)等資源的集中，而且城市化過(guò)程中不同地區(qū)之間城市化率有很大差異。我國(guó)一、二線(xiàn)城市人口膨脹式增長(zhǎng)，房地產(chǎn)價(jià)格也急劇上升。在它們的輻射效應(yīng)下，其余各地的房地產(chǎn)價(jià)格也呈上升走勢(shì)。人口數(shù)量的增長(zhǎng)及經(jīng)濟(jì)條件的改善大大提高了人們的生活水平，尤其是快速拉動(dòng)了人們的居住需求，這直接對(duì)房地產(chǎn)建設(shè)的規(guī)模和層次提出了更高的要求。隨著房地產(chǎn)對(duì)人們生活影響的日益廣泛，學(xué)者對(duì)房地產(chǎn)的研究從廣度和內(nèi)涵上不斷深入。對(duì)于房?jī)r(jià)定位是否合理、未來(lái)可能走勢(shì)等都從不同角度進(jìn)行了探討。例如，有學(xué)者在分析房?jī)r(jià)時(shí)，認(rèn)為房?jī)r(jià)的走勢(shì)短期看金融、中期看土地價(jià)格、長(zhǎng)期看人口數(shù)量等。雖然表象上看人對(duì)房?jī)r(jià)趨勢(shì)進(jìn)行的感性評(píng)判有一定的道理，但從政策調(diào)控和投資選擇的實(shí)務(wù)角度講更需要從理論和實(shí)證上做進(jìn)一步分析。

1 理論分析與文獻(xiàn)回顧

人口數(shù)量和密度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)潛力具有直接關(guān)系。人口密度持續(xù)增長(zhǎng)會(huì)增加經(jīng)濟(jì)體內(nèi)商品生產(chǎn)與交換的深度和廣度。而作為經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的主要載體之一,房地產(chǎn)發(fā)揮著基礎(chǔ)性的作用。人口密度的增長(zhǎng)導(dǎo)致資產(chǎn)配置市場(chǎng)容量的擴(kuò)大，房地產(chǎn)作為一種保值增值工具，必然被人們當(dāng)做一種長(zhǎng)期重要的配置資產(chǎn)進(jìn)行投資選擇。從我國(guó)傳統(tǒng)文化上看，安居樂(lè)業(yè)是不變的主題，不論是何年齡階段的居民，對(duì)房地產(chǎn)的偏好程度基本相同。根據(jù)國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)看，至今對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的研究主要是從貨幣經(jīng)濟(jì)政策及房地產(chǎn)價(jià)格構(gòu)成本身這些角度進(jìn)行論證，雖然已有部分學(xué)者開(kāi)始從人口角度對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格進(jìn)行探索，但研究的區(qū)域范圍還非常有限。例如，王先柱、趙奉軍（2010）[1]從貨幣政策的角度論證了利率與房地產(chǎn)價(jià)格的關(guān)系，結(jié)論是：前者對(duì)后者的影響不顯著。況偉大等（2012）[2]通過(guò)實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，從長(zhǎng)期看房產(chǎn)價(jià)格上漲是地價(jià)上升的主要原因，而非地價(jià)上升是房地產(chǎn)價(jià)格上漲的主要原因。朱孟楠等（2011）[3]采用非線(xiàn)形Markov區(qū)制轉(zhuǎn)換VAR模型實(shí)證研究了2005年匯改以來(lái)人民幣對(duì)美元匯率的非線(xiàn)形動(dòng)態(tài)關(guān)系，結(jié)論是：人民幣對(duì)美元實(shí)際匯率升值可能對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格上漲起到了促進(jìn)作用。顧海峰、張?jiān)獘桑?014）[4]利用貨幣政策兩大工具分析了貨幣政策對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的調(diào)控，認(rèn)為利率是房地產(chǎn)價(jià)格的主要影響因素，但其對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的調(diào)控效應(yīng)不明顯，存準(zhǔn)率對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的調(diào)控效應(yīng)顯著。王露等（2014）[5]利用偏最小二乘法研究了2000—2010年中國(guó)人口變化的影響因素，認(rèn)為自然因素和社會(huì)因素對(duì)人口密度均產(chǎn)生影響，但社會(huì)因素影響的力度更大，而高經(jīng)濟(jì)水平、醫(yī)療條件和通訊能力是人口密度增加的引擎。姚興財(cái)（2016）[6]采用2005—2014年住房均價(jià)數(shù)據(jù)與人口密度進(jìn)行回歸，得出廣州房?jī)r(jià)與人口密度高度正相關(guān)的結(jié)論。李嘉楠等（2017）[7]利用 2005年中國(guó)城市住房?jī)r(jià)格數(shù)據(jù)和2005年1%人口抽樣調(diào)查中外來(lái)人口占比數(shù)據(jù)，研究外來(lái)人口對(duì)于城市住房?jī)r(jià)格的影響，發(fā)現(xiàn)外來(lái)人口占比更高的城市房?jī)r(jià)更高，表現(xiàn)為外來(lái)人口占比每多出 10%，房?jī)r(jià)就會(huì)高出 7.5%。在機(jī)制分析中發(fā)現(xiàn)，外來(lái)人口很可能通過(guò)影響高技能勞動(dòng)者的收入與遷入地的企業(yè)與工廠(chǎng)來(lái)間接影響城市房?jī)r(jià)。任行偉、張強(qiáng)（2018）[8]基于我國(guó) 2002—2016 年的省際面板數(shù)據(jù)，從服務(wù)業(yè)發(fā)展的角度論證其對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的影響，結(jié)果表明從全國(guó)層面來(lái)看，房地產(chǎn)價(jià)格的內(nèi)生慣性很強(qiáng)，服務(wù)業(yè)發(fā)展與房地產(chǎn)價(jià)格之間呈U型關(guān)系。從區(qū)域來(lái)看，東部地區(qū)服務(wù)業(yè)發(fā)展推動(dòng)了房地產(chǎn)價(jià)格上漲，中部地區(qū)服務(wù)業(yè)發(fā)展對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格影響不顯著，西部地區(qū)服務(wù)業(yè)發(fā)展與房地產(chǎn)價(jià)格之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

從以上文獻(xiàn)可以看出，大部分學(xué)者研究房地產(chǎn)價(jià)格時(shí)，主要是從貨幣政策、土地價(jià)格及匯率或利率傳導(dǎo)的角度進(jìn)行的，即使有些學(xué)者從人口密度角度進(jìn)行分析，但是分析的深度和廣度還遠(yuǎn)不夠。因此，本文在借鑒他人觀(guān)點(diǎn)的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)地從人口分布這個(gè)角度展開(kāi)論證，旨在彌補(bǔ)原有研究的不足。本文研究的方向和現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)生活息息相關(guān)，具有宏觀(guān)和微觀(guān)角度相結(jié)合的特征，不論對(duì)政策調(diào)控層面還是對(duì)居民投資選擇行為均具有一定的實(shí)踐價(jià)值。

2 變量選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

2.1 變量選擇

本文設(shè)定的被解釋變量為房地產(chǎn)價(jià)格（HP）。房地產(chǎn)價(jià)格采用的是城市商品房平均價(jià)格（單位：元/m2）。解釋變量設(shè)定為人口分布：具體又分為人口規(guī)模（Popul）、人口密度（Populd）和人口密度的平方（Populds）。人口規(guī)模是以城市常住人口為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)；人口密度是衡量單位行政區(qū)域土地面積上居住人口的稠密程度，采用單位土地面積上居住人口數(shù)量來(lái)表示，相應(yīng)數(shù)據(jù)就是用各城市常住人口除以本市行政區(qū)域面積計(jì)算得出（單位：人/km2）。 此外，還引入了重要解釋變量：①土地價(jià)格（Landp）。土地作為房地產(chǎn)的主要成本因素，是決定房?jī)r(jià)的基本因素之一。土地成本是房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)商取得土地使用開(kāi)發(fā)權(quán)的支付價(jià)格。由于1998年開(kāi)始我國(guó)土地逐漸采用了“招拍掛”等制度，土地價(jià)格連年上升，它對(duì)房產(chǎn)價(jià)格起著重要導(dǎo)向作用。因此，應(yīng)引入土地成本這個(gè)控制變量，根據(jù)以往大多參考文獻(xiàn)，土地成本用土地出讓金表示（單位：元/m2）。②居民工資（Wage）。從城鎮(zhèn)居民購(gòu)房的實(shí)際情況看，貨幣工資是影響購(gòu)房需求的重要因素。因?yàn)榫用褓?gòu)置房產(chǎn)大多采用按揭貸款的方式，而貨幣性工資是影響銀行貸款的重要條件。（單位：元／人）

另外，本文選擇了以下控制變量：①人均GDP（Rjgdp）。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在很大程度上決定著房?jī)r(jià)水平，一般經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)地區(qū)房?jī)r(jià)越高。（單位：元／人）②儲(chǔ)蓄水平，即儲(chǔ)蓄存款（RjSaving）。因?yàn)閮?chǔ)蓄水平既代表居民可以動(dòng)用的金融資源的能力，又代表金融資源的變化特征，如果居民購(gòu)買(mǎi)房產(chǎn)需求大，可以用于投機(jī)和預(yù)防需求的儲(chǔ)蓄就會(huì)顯著下降。可見(jiàn)，金融儲(chǔ)蓄與居民購(gòu)買(mǎi)房地產(chǎn)需求具有重要的聯(lián)系，因此，采用各城市城鄉(xiāng)居民存款額作為指標(biāo)（單位：億元）。③產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（Indust）。全國(guó)各城市的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)差異很大。為了對(duì)城市的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)進(jìn)行分類(lèi)，將第三產(chǎn)業(yè)在GDP中的占比作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的替代變量。第三產(chǎn)業(yè)越發(fā)達(dá)，則表明城市的現(xiàn)代化程度越高，對(duì)房地產(chǎn)的需求質(zhì)量和層次就越高。（單位：%）④市政交通狀況（Rjaxi）。交通狀況是決定該省份經(jīng)濟(jì)文化交流效率的重要因素。交通越發(fā)達(dá)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平就越高。作為人們生活水平的基本需要，交通狀況的優(yōu)劣是重要選項(xiàng)。區(qū)域交通狀況對(duì)于房地產(chǎn)購(gòu)買(mǎi)需求有著直接影響，也是人們投資房地產(chǎn)需求的重要因素。區(qū)域交通狀況越好，對(duì)外來(lái)人口的吸引力也越大，該變量用城市出租車(chē)的數(shù)量表示（單位：輛/萬(wàn)人）。（5）區(qū)域位置（Area）。為了對(duì)全國(guó)大中城市進(jìn)行區(qū)域分類(lèi)，將處于沿海地區(qū)的城市設(shè)定為1，位于中西部地區(qū)的城市設(shè)定為0。

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文數(shù)據(jù)主要來(lái)自中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)、《中國(guó)城市年鑒》（2000—2018）、萬(wàn)德數(shù)據(jù)庫(kù)、中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)。從城市年鑒中選擇了100個(gè)大中城市，其中丹東和拉薩城市數(shù)據(jù)缺失較多，因此將其刪除。最終采用98個(gè)城市為研究個(gè)體。時(shí)間跨度為2006—2017年，時(shí)間頻率為年。回歸分析使用的軟件為STATA12.0。

2.3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

2.3.1 統(tǒng)計(jì)性描述

從表1可以看出，房產(chǎn)價(jià)格均價(jià)為5935.5元/m2。其中，最小值為2006年的377.10元/m2，而最大值為2016年北京房?jī)r(jià)48622元/m2。標(biāo)準(zhǔn)差為4297。可見(jiàn)2006至2017年間跨度較長(zhǎng)，不論從橫向還是從縱向比較，我國(guó)各城市房產(chǎn)價(jià)格增加幅度都很大。全國(guó)百城人口均值為631萬(wàn)人，最小值為53.6萬(wàn)，可見(jiàn)各城市人口規(guī)模差異很大。人口密度最小值為1272，最大為65911，我國(guó)東部西部城市人口密度差距尤為明顯，這是我國(guó)的國(guó)情決定的。從土地價(jià)格看，由于開(kāi)發(fā)商在征地過(guò)程中土地開(kāi)發(fā)成本是首要考慮的因素，因此地價(jià)在房?jī)r(jià)中起基礎(chǔ)性的作用，而土地成本中區(qū)域地理位置的影響最為直接。從各地地價(jià)數(shù)據(jù)看，最小值為每平方米2710元，而最大值為38673元，土地購(gòu)置成本的標(biāo)準(zhǔn)差為4030，這說(shuō)明房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)過(guò)程中土地成本有很大差異幅度。從人均工資看，百城平均年工資為47305元，而收入最高的城市為134994元，標(biāo)準(zhǔn)差為19017，可見(jiàn)各地工資收入水平差距很大。城市人均GDP的均值為53586元，最小值為2006年的6239元，最大值為2016年的183127元，標(biāo)準(zhǔn)差為30256，這說(shuō)明研究期內(nèi)各城市人均GDP有大幅增長(zhǎng)。雖然國(guó)家政策對(duì)中西部地區(qū)有一定程度的傾斜，但城市間收入差距及標(biāo)準(zhǔn)差并沒(méi)有縮小的趨勢(shì)，這和現(xiàn)實(shí)情況相符。從全國(guó)范圍看居民金融儲(chǔ)蓄，各地居民人均儲(chǔ)蓄量為3.61萬(wàn)元，可見(jiàn)居民家庭目前以金融形式的儲(chǔ)蓄并不高，主要是持有其他形式的資產(chǎn)居多，尤其是以房產(chǎn)的形式占有為主。從各城市出租車(chē)的數(shù)量看，最小值為每萬(wàn)人平均0.46輛，最大值為每萬(wàn)人42輛，標(biāo)準(zhǔn)差為7.72，這說(shuō)明各地市政交通仍有顯著差異。從第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)比分析，均值為48.25%，方差為10.4，最小值為22%，最大值為80.56%。由此可見(jiàn)各城市產(chǎn)業(yè)發(fā)展并不均衡。

表1 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)性描述

2.3.2 斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)

為了分析房地產(chǎn)價(jià)格與人口因素的具體關(guān)系，先做一個(gè)概述性統(tǒng)計(jì)分析。首先對(duì)全國(guó)98個(gè)城市按照房地產(chǎn)價(jià)格（HP）由低到高進(jìn)行排序，并用1到98進(jìn)行等級(jí)劃分；然后分別按照人口數(shù)量和人口密度對(duì)98個(gè)城市的數(shù)據(jù)（PD）從低到高進(jìn)行排序，并從1到98進(jìn)行等級(jí)劃分；最后，計(jì)算房地產(chǎn)價(jià)格（HP）等級(jí)與相應(yīng)產(chǎn)生的（PD）等級(jí)的差d及d2。

根據(jù)斯皮爾曼公式r=1-6Σdi2/(N3-N)進(jìn)行等級(jí)相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)。首先，提出原假設(shè)H0：ρ=0與備擇假設(shè)H1：ρ≠0，令r～N(0,1/N) , 構(gòu)造Z統(tǒng)計(jì)量Zα=r/（1/N）1/2，其中取α=0.05。在給定顯著性水平α=0.05下，查正態(tài)分布表的臨界值為1.96，如果Z值＞1.96，就拒絕H0接受H1，表明等級(jí)相關(guān)系數(shù)是顯著的，即人口數(shù)量和人口密度與房地產(chǎn)價(jià)格具有顯著的對(duì)應(yīng)關(guān)系，反之則接受原假設(shè)。從表2中的具體數(shù)據(jù)看，2006—2017年斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)系數(shù)整體呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，尤其是2010—2017年呈明顯上升趨勢(shì)。其中，2016年達(dá)到2.88的極值。從城市人口規(guī)模與房地產(chǎn)價(jià)格的等級(jí)相關(guān)系數(shù)看，大多年份通過(guò)了5%的顯著性檢驗(yàn)，人口密度與房?jī)r(jià)的相關(guān)系數(shù)近三年也達(dá)到了顯著性水平。可以初步推測(cè)我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格與人口數(shù)量和人口密度均呈正相關(guān)關(guān)系。由于全國(guó)除了北上廣深等一線(xiàn)城市的房?jī)r(jià)居高不下外，其他經(jīng)濟(jì)不太發(fā)達(dá)的省份因過(guò)去多年房?jī)r(jià)基數(shù)較低，因而在城鎮(zhèn)化的影響下呈現(xiàn)出相對(duì)于發(fā)達(dá)省份更大的增幅，從而導(dǎo)致近年來(lái)二線(xiàn)城市房?jī)r(jià)出現(xiàn)快速上升的特點(diǎn)。

表2 主要年份斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)系數(shù)

3 模型設(shè)定與實(shí)證分析

3.1 模型設(shè)定

3.1.1 基準(zhǔn)回歸模型如下：HP表示房地產(chǎn)價(jià)格，Popul表示人口規(guī)模，Populd表示人口密度,Savings代表各省金融儲(chǔ)蓄，Populds表示人口密度的平方。X表示GDP等各控制變量。i表示全國(guó)98城市，t表示年份。μ表示固定效應(yīng)，ε表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。根據(jù)初步預(yù)測(cè)，可以推斷各主要解釋變量的符號(hào)為正；人口密度平方的相關(guān)系數(shù)不確定，如果回歸檢驗(yàn)表明人口密度的平方項(xiàng)與房地產(chǎn)價(jià)格的相關(guān)系數(shù)為負(fù)，則證明二者的關(guān)系呈現(xiàn)倒“U”形，即人口密度的增加已經(jīng)對(duì)房?jī)r(jià)起到抑制作用。否則可以判斷城市人口密度的增加仍然對(duì)房?jī)r(jià)有正向作用。

3.1.2 模型內(nèi)生性分析

在人口因素和房產(chǎn)價(jià)格的相關(guān)性分析過(guò)程中，一方面人口因素會(huì)通過(guò)房地產(chǎn)供求影響房地產(chǎn)價(jià)格，但與此同時(shí)房地產(chǎn)價(jià)格反過(guò)來(lái)也會(huì)影響人口的流動(dòng)和構(gòu)成，二者存在相互影響的關(guān)系。這種相互影響的過(guò)程會(huì)導(dǎo)致模型產(chǎn)生內(nèi)生性問(wèn)題。內(nèi)生性的存在會(huì)造成參數(shù)估計(jì)的不一致性，為消除不一致可能造成的不利影響，本文借鑒毛捷（2015）[9]的做法，將解釋變量和控制變量都滯后一期。為此，將基準(zhǔn)回歸模型設(shè)定為：對(duì)（2）式仍然采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸分析。

3.2 實(shí)證分析

本文首先將全國(guó)98個(gè)大中城市作為全部樣本進(jìn)行回歸分析，回歸結(jié)果如表3所示，然后分為兩部分進(jìn)行穩(wěn)健性研究，即東部沿海城市和中西部?jī)?nèi)陸城市。由于東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展明顯強(qiáng)勁，對(duì)吸引中西部地區(qū)的人力資源有很大優(yōu)勢(shì)。而中西部因區(qū)域位置等原因，出現(xiàn)人口增長(zhǎng)相對(duì)緩慢的趨勢(shì)。為了區(qū)別二者的差異，這里設(shè)置虛擬變量，并且分析虛擬變量的系數(shù)的顯著性。

模型1中，F(xiàn)值均通過(guò)了1%的顯著水平檢驗(yàn)，而且R2也較高，介于0.64～0.76之間，這表明模型的整體擬合程度較好。分別使用城市人口數(shù)量、城市人口密度作為解釋變量，其中各城市人口數(shù)量的相關(guān)系數(shù)均比較顯著，位于3.78～3.81之間，并且通過(guò)了1%的顯著水平檢驗(yàn)，這表明人口數(shù)量對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格產(chǎn)生了直接影響。隨著我國(guó)城市化進(jìn)程的加快，大量農(nóng)村人口涌入城市居住生活，因而對(duì)房地產(chǎn)的需求大幅上升，從而導(dǎo)致房地產(chǎn)價(jià)格的上升。城市人口每增長(zhǎng)1%，則房地產(chǎn)價(jià)格上升3.8%左右。從人口密度的相關(guān)系數(shù)看，其仍然為正，并分別通過(guò)了10%的顯著水平檢驗(yàn)，這表明城市人口密度也是影響房地產(chǎn)價(jià)格的重要因素。人口密度越大則對(duì)房地產(chǎn)的剛性需求越大。單位人口密度平均每上升1%，房?jī)r(jià)上升0.2%左右。由于高校擴(kuò)招，大學(xué)生畢業(yè)后也大多集中在沿海經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份的大中城市。人口集中度的提高不斷增加了對(duì)住房及商用房產(chǎn)的需求，因而在很大程度上助推了房產(chǎn)價(jià)格的迅速攀升。但人口密度平方的相關(guān)系數(shù)為正，沒(méi)有通過(guò)10%的顯著水平檢驗(yàn)，這表明隨著人口集中度的繼續(xù)增加，房地產(chǎn)價(jià)格上升的幅度有一定的收窄，即上升的空間已經(jīng)非常有限。這和最初的斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)分析基本一致，即從長(zhǎng)期來(lái)看，人口密度與房地產(chǎn)價(jià)格還未呈現(xiàn)明顯的倒“U”形關(guān)系。因?yàn)殡S著人口密度的增加，有些省市像北京、上海、廣東等地的房?jī)r(jià)增速趨于平緩，而過(guò)去房?jī)r(jià)沒(méi)有大幅提高的省份像海南、新疆等地近年來(lái)卻有較大幅度的提升，這在一定程度上降低了北上廣等地房?jī)r(jià)和人口密度的契合度。

在其他重要解釋變量中，土地價(jià)格的相關(guān)系數(shù)為正，并且通過(guò)了1%的顯著水平檢驗(yàn)，這表明土地價(jià)格是房地產(chǎn)價(jià)格上升的重要因素。從1998年我國(guó)商品房改革以來(lái)，地方政府對(duì)土地財(cái)政的依賴(lài)有增無(wú)減，導(dǎo)致土地價(jià)格不斷上升，成為房地產(chǎn)價(jià)格居高不下的重要原因。

表3 回歸分析結(jié)果

從居民工資水平看，工資收入的相關(guān)系數(shù)為正，而且通過(guò)了1%的顯著水平檢驗(yàn)。這從實(shí)踐上看，也完全符合現(xiàn)實(shí)。城鎮(zhèn)居民購(gòu)買(mǎi)房產(chǎn)，大多采用按揭方式，而房產(chǎn)按揭貸款的重要條件就是首付比例和貨幣型工資收入。因而工資水平越高越容易通過(guò)銀行貸款的方式購(gòu)買(mǎi)房產(chǎn)。

從其他控制變量看，人均GDP相關(guān)系數(shù)為正，并且大都通過(guò)了1%的顯著水平檢驗(yàn)。這表明經(jīng)濟(jì)狀況越發(fā)達(dá)地區(qū)其房地產(chǎn)價(jià)格就越高。人均儲(chǔ)蓄的相關(guān)系數(shù)為正，但沒(méi)有通過(guò)顯著水平檢驗(yàn)，這表明人們購(gòu)買(mǎi)房產(chǎn)時(shí)，儲(chǔ)蓄狀況并不是影響房產(chǎn)價(jià)格的重要因素。因?yàn)?，在過(guò)去較長(zhǎng)時(shí)期的房產(chǎn)市場(chǎng)交易中，人們往往受自身儲(chǔ)蓄狀況的制約，通過(guò)貸款或其他融資渠道購(gòu)買(mǎi)房產(chǎn)的動(dòng)機(jī)明顯。因而也體現(xiàn)出了房產(chǎn)杠桿交易性強(qiáng)的特點(diǎn)。

模型2 回歸結(jié)果與模型1的回歸結(jié)果基本相同。這表明模型2擬合程度較高，回歸系數(shù)比較穩(wěn)定。人口規(guī)模的相關(guān)系數(shù)均為正，介于2.88～2.95之間，這和模型1的系數(shù)比較接近，而卻通過(guò)了5%和10%的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明人口規(guī)模對(duì)房?jī)r(jià)的影響有一定的慣性。解釋變量中土地價(jià)格和工資水平仍然通過(guò)了1%的顯著性水平檢驗(yàn)。這表明土地價(jià)格和工資水平一直是影響房?jī)r(jià)的重要因素。通過(guò)分析各控制變量的相關(guān)系數(shù)和數(shù)值可知，在全部樣本中，控制變量的符號(hào)均為正，這表明變量與房地產(chǎn)價(jià)格均呈正相關(guān)關(guān)系，而且除了人均儲(chǔ)蓄外，基本都通過(guò)了1%或5%的的顯著水平檢驗(yàn)，這表明各城市的經(jīng)濟(jì)狀況、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和城市交通設(shè)施等因素都對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格有積極影響。

3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

表4 穩(wěn)健性對(duì)比

為了對(duì)原有模型的參數(shù)穩(wěn)健性進(jìn)行檢驗(yàn)，本文采取數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的方式重新進(jìn)行了回歸分析。在水平數(shù)據(jù)值基礎(chǔ)上，以2005年為基期進(jìn)行定比轉(zhuǎn)換，使之成為無(wú)量綱單位。這樣轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)的特點(diǎn)是消除了變量單位的差異性，因而更具有對(duì)比性。根據(jù)表4可知，模型1中，F(xiàn)值通過(guò)了1%的顯著水平檢驗(yàn)，R2為0.58，可決系數(shù)較高。主要解釋變量中，人口規(guī)模通過(guò)了1%的顯著水平檢驗(yàn)，這在另一個(gè)角度論證了人口因素是房?jī)r(jià)增長(zhǎng)的重要原因。平均人口每增長(zhǎng)1個(gè)單位，房地產(chǎn)價(jià)格增長(zhǎng)1.43個(gè)單位。在控制變量中，人均GDP、儲(chǔ)蓄量、土地價(jià)格和第三產(chǎn)業(yè)占比均通過(guò)了1%的顯著水平檢驗(yàn)，表明這些因素都對(duì)房產(chǎn)價(jià)格起到促進(jìn)的作用。在模型2中，F(xiàn) 值通過(guò)了1%的顯著水平檢驗(yàn)，這表明模型的整體擬合程度較好，而且R2也較高。模型中的各參數(shù)均通過(guò)了1%的顯著水平檢驗(yàn)。另外，區(qū)域因素的作用也非常明顯，在我國(guó)東部沿海省份，由于經(jīng)濟(jì)比中西部更發(fā)達(dá)，房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)過(guò)程中不論是剛性需求還是投資需求，都有更大的市場(chǎng)空間，因而房地產(chǎn)市場(chǎng)交易更加活躍，由此導(dǎo)致房地產(chǎn)價(jià)格明顯高于中西部地區(qū)。

4 結(jié)論與建議

(1)我國(guó)城市人口規(guī)模和人口密度與房地產(chǎn)價(jià)格具有顯著的正相關(guān)關(guān)系。在影響中國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格的重要因素中，人口分布是長(zhǎng)期影響因素。人口數(shù)量和人口密度是房地產(chǎn)市場(chǎng)長(zhǎng)期的重要支撐力量，二者呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系。但是隨著我國(guó)農(nóng)村戶(hù)籍的升值，今后城市化進(jìn)程會(huì)有所放緩，社會(huì)居民對(duì)房產(chǎn)需求將會(huì)趨于理性。長(zhǎng)期看，房?jī)r(jià)上升的動(dòng)力會(huì)逐漸降低，最終趨于穩(wěn)定。

(2)雖然人口數(shù)量和人口密度對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格產(chǎn)生著根本影響，但是全國(guó)各區(qū)域人口密度與房地產(chǎn)價(jià)格的關(guān)系具有顯著的差異。尤其一線(xiàn)城市、沿海省份城市房地產(chǎn)價(jià)格的高企正為社會(huì)各界所詬病。因此，除了政府調(diào)控政策這個(gè)強(qiáng)有力的行政手段外，還應(yīng)采取標(biāo)本兼治的對(duì)策，防止為單純糾正房?jī)r(jià)而對(duì)其他經(jīng)濟(jì)行業(yè)產(chǎn)生消極或不利影響。通過(guò)調(diào)整區(qū)域政策促進(jìn)地區(qū)之間的經(jīng)濟(jì)適度平衡具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

(3)由于各城市房地產(chǎn)價(jià)格有巨大差異，而且房?jī)r(jià)的過(guò)度波動(dòng)也不利于居民的生產(chǎn)生活，甚至對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展也會(huì)帶來(lái)潛在的不利影響。因此，只有從長(zhǎng)遠(yuǎn)考慮，平衡區(qū)域之間投資力度，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)增長(zhǎng)才能從根本上促進(jìn)房地產(chǎn)市場(chǎng)的穩(wěn)健。

(4)應(yīng)根據(jù)人口分布特點(diǎn)和流動(dòng)趨勢(shì)及時(shí)調(diào)整房地產(chǎn)布局。對(duì)于人口流出較多或者人口分布不夠集中的地區(qū)，通過(guò)合理設(shè)計(jì)或調(diào)整房產(chǎn)藍(lán)圖，防止因土地過(guò)度開(kāi)發(fā)而導(dǎo)致房地產(chǎn)過(guò)剩。不斷完善房地產(chǎn)建設(shè)布局，促進(jìn)資本投資效率的提升，同時(shí)也有利于生態(tài)環(huán)境的綜合整治與統(tǒng)籌規(guī)劃。

(5)從長(zhǎng)期看，居民分布是影響房?jī)r(jià)的核心因素，因此，個(gè)別增長(zhǎng)潛力受限的省份應(yīng)開(kāi)展人才戰(zhàn)略，不斷加大人才引進(jìn)力度。在通過(guò)人力資源優(yōu)勢(shì)促進(jìn)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的同時(shí)，還能帶動(dòng)房地產(chǎn)業(yè)進(jìn)一步發(fā)揮經(jīng)濟(jì)支撐作用。為此，要重點(diǎn)突出環(huán)境建設(shè)，提高生態(tài)環(huán)境質(zhì)量，不斷提高本地區(qū)的文化氛圍，積極改善交通等基礎(chǔ)設(shè)施，大力提高城市發(fā)展質(zhì)量和內(nèi)涵。通過(guò)多種有效途徑解決本地區(qū)的薄弱環(huán)節(jié)，通過(guò)人口分布的優(yōu)化調(diào)整，積極提升區(qū)域經(jīng)濟(jì)文化的軟環(huán)境，這對(duì)于促進(jìn)房地產(chǎn)理性發(fā)展并與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有機(jī)統(tǒng)一具有重要意義。