戰(zhàn) 松，孫 川

(沈陽建筑大學管理學院，遼寧 沈陽 110168)

改革開放以來，中國國民經濟得到快速發(fā)展，國內生產總值穩(wěn)步增長。1998年“房改”后，中國房地產行業(yè)發(fā)展上了一個新的臺階，房地產市場高速發(fā)展。2009年開始，中央及各地方政府都相繼出臺并實施了一系列的房地產調控政策，如“國四條”“國五條”到“房住不炒，因城施策”等政策，目的就是打擊各類投機行為，穩(wěn)定房價，促進房地產行業(yè)健康發(fā)展。

由于分支龐大，房地產行業(yè)的繁榮帶動了多個產業(yè)的發(fā)展，對于房價影響因素的判斷是十分復雜的。學者們對房地產價格影響因素進行了廣泛研究。徐錦等[1]認為GDP對商品房價格的影響是正面且顯著的，居民人均收入對商品房價格的影響是不顯著的。郭策等[2]基于省級面板數據運用計量軟件進行了實證分析。李繼玲等[3]認為城鎮(zhèn)化率是房價升高的一個重要影響因素，房地產施工面積在抑制房價方面有著重要作用，人均GDP和居民人均可支配收入對于拉升房價產生顯著的負向影響。趙怡爽[4]運用層次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)論證分析后，認為居民消費價格指數、個人公積金住房貸款年平均利率、商品住宅竣工面積、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入等因素對我國房地產價格影響較大。劉彩云等[5]基于多種房地產影響因素建立小波神經網絡模型與灰色多變量模型，對房價進行了預測。戰(zhàn)松等[6]基于改進灰色關聯模型對房價的影響因素進行了研究，認為影響因素關聯最大的是消費價格指數、城鎮(zhèn)人口數及建材價格指數。宋麗青等[7]分析指出不同地區(qū)的房價受到房貸利率影響的顯著性不同，應該實行差異化的房利率政策。Wai-Mun Chia等[8]利用一般均衡模型對新加坡房價的影響因素進行了分析，認為人口因素占比最大。Valentina Antoniucci等[9]研究發(fā)現供求關系的變化會對房地產價格產生影響。Jackson Kristoffer(Kip)[10]認為房價受到土地價格和住房供應量的影響。

一、房地產價格研究方法與指標選取

筆者在已有研究的基礎上，收集2005—2019年沈陽市房地產相關數據，運用SPSS26軟件與Eviews10軟件構建向量自回歸(Value at Risk，VAR)模型，從影響房價的供給因素、需求因素與特征價格因素3個方面綜合考量，對這些影響因素進行了探究。

(1)地區(qū)總體經濟情況。GDP是在給定時期內根據一個國家(或地區(qū))所有常住單位在一定時期內生產活動的最終成果，反映了該國家(或地區(qū))的經濟實力和市場規(guī)模，也反映了該國家(或地區(qū))的商品房購買力。

(2)房地產開發(fā)投資額主要指基于一個項目實體的形成，以該項目實際完成的工程量為準，在確定的一段時間內，建設單位土地開發(fā)和工程建設所涉及的相關費用總額。由于該指標對房地產價格會產生較大影響，故選取2005—2019年沈陽市房地產開發(fā)投資額作為房價的影響因素。

(3)城鎮(zhèn)化率也稱城市化率，即城鎮(zhèn)人口與常住人口的比值，選取2005—2019年沈陽市城鎮(zhèn)人口與常住人口數據進行分析。城鎮(zhèn)人口可以享受城鎮(zhèn)居民的各項福利，城鎮(zhèn)化率的提高也從需求側影響了人們的購房意向，對拉動內需有著重要意義。

二、實證研究

1.數據分析

(1)數據均來源于《2020年沈陽市統(tǒng)計年鑒》，為了便于理解，因變量為房地產價格PRICE，自變量為GDP、房地產開發(fā)投資額EI、城鎮(zhèn)化率CITY。

(2)在進行單位根檢驗之前，先分別對各影響因素指標GDP、房地產開發(fā)投資額EI、城鎮(zhèn)化率CITY與房地產價格PRICE進行相關性分析，判斷他們之間的相關程度。筆者采用皮爾遜相關系數法進行分析，結果如表1所示。

表1 GDP、EI、CITY對PRICE的相關程度

由表1可知，p(GDP)<0.001、p(City)<0.001、p(EI)<0.05，p值均小于0.05，所以房地產價格與GDP、房地產開發(fā)投資額、城鎮(zhèn)化率相關性顯著，初步判斷這些因素與房地產價格的關系比較緊密。為更直觀地進行分析，畫出散點圖(見圖1)，可知各因素與房價之間均有著較好的線性關系。

圖1 各因素與P之間關系的散點圖

2.ADF平穩(wěn)性檢驗

在分析過程中，為避免進入模型后出現偽回歸現象，導致結果出現誤差，要將平穩(wěn)數據代入模型，因而需要先對數據進行平穩(wěn)性檢驗。在進行平穩(wěn)性檢驗之前，將GDP、房地產開發(fā)投資額與房價的數據分別取自然對數，而城鎮(zhèn)化率是比率性指標，不取其自然對數。檢驗結果如表2所示。

由檢驗結果可知，在進行平穩(wěn)性檢驗時，被檢驗的各變量原始序列的ADF檢驗中，除了lnGDP，其余所有變量的P值均大于0.1，所以原始序列未通過平穩(wěn)性檢驗，即原序列均為不平穩(wěn)序列。對各變量進行一階差分處理后，各個變量的ADF顯著性概率在5%或10%顯著水平下是顯著的，說明其一階差分時間序列均為平穩(wěn)，且各變量均為一階單整序列。

表2 ADF單位根平穩(wěn)性檢驗結果

3.滯后階數的選擇

在進行VAR分析前，需要確定最優(yōu)滯后階數，一般根據AIC和SC信息準則進行選擇，操作方法與原則是先任意選擇滯后期進行建模，回歸分析之后再依據準則，在增加滯后階數的過程中，滿足AIC和SC同時最小，得到最合適的滯后階數，再用這一滯后階數重新對模型進行回歸分析。VAR模型的最大滯后階數可以運用Eviews10.0軟件來進行比較(見表3)。

表3 最優(yōu)滯后階數的確定

由表3的檢驗結果可知，當滯后階數為2階時，AIC和SC準則同時達到最優(yōu)，且為2階時*最多，可以確定最優(yōu)滯后階數為2階，所以VAR模型為VAR(2)。

4.格蘭杰因果檢驗

格蘭杰(Grange)因果檢驗也稱內生性檢驗，通過檢驗可以清晰地看出各個自變量與因變量之間的內生關系。檢驗結果如表4所示。

表4 格蘭杰因果檢驗結果

由表4可知，GDP與房地產價格之間存在內生性關系，即GDP的變化會引起房地產價格發(fā)生變化；房地產開發(fā)投資額與房地產價格之間存在內生性關系，即房地產價格的變化幅度會隨著房地產開發(fā)投資額的變化而變化；城鎮(zhèn)化率與房地產價格之間也存在著內生性關系，即房地產價格會隨著城鎮(zhèn)化率的改變而產生變化。GDP、房地產開發(fā)投資額與城鎮(zhèn)化率綜合起來與房地產價格之間也存在著內生性關系，說明這3種因素與房地產價格之間的關系十分緊密，這也證實了前文相關性分析的結論。

5.建立VAR模型

將處理后的時間序列數據存儲在軟件中，可以直接建立VAR模型，具體結果如表5所示。

VAR(2)模型式為

Yt=c+A1yt-1+A2yt-2+εt

式中：c為常數項量；yt為內生變量向量；εt為誤差向量；A1，A2為n*n矩陣。

表5 VAR模型數據

由上述結果以及數據可以得出VAR模型的具體方程為

由表4可知，模型的擬合度R2均達到90%以上，說明擬合度較好。通過觀察模型可以看出，GDP對房地產價格具有正面引導影響，而房地產開發(fā)投資額和城鎮(zhèn)化率則會對房地產價格產生負向影響，而房地產開發(fā)投資額相對于GDP和城鎮(zhèn)化率對房地產價格的影響較弱。

6.脈沖響應分析

脈沖響應結果由圖3～圖5所示。

圖3 房地產價格對于GDP的脈沖響應

(1)受到GDP 1個正向沖擊后，房地產價格產生負向變動，于第2期達到最低點，由于變化速率的降低，由第2期開始有緩慢的正向變化的趨勢，并于第7期達到最高點?，F實情況中，當沈陽地區(qū)GDP規(guī)模較大時，表明沈陽地區(qū)具有良好的經濟活力，人們的購房意愿更加強烈，導致房價上漲。

圖4 房地產價格對于房地產開發(fā)投資額的脈沖響應

圖5 房地產價格對于城鎮(zhèn)化率的脈沖響應

(2)受到到房地產開發(fā)投資額1個正向沖擊時，房地產價格隨即升高，在第3期取到最大值，而后又顯著下降，在第4期取值最小，緊接著房地產價格的起伏程度變緩，在第7期后趨于平穩(wěn)。實際生活中，房地產開發(fā)投資額增加表明住房供應量上升，住房供給擴大，可供選擇的空間較大。隨著生活水平的提高、收入水平的上漲，以改善為初衷的購房意愿逐漸成為人們的首選，這會導致房價上漲。

(3)當城鎮(zhèn)化率給房地產價格1個正向沖擊時，房地產價格產生負向變化，并于第2期達到最低點，隨后持續(xù)增加，于第7期達到對高點。城鎮(zhèn)率的升高意味著城鎮(zhèn)人口數量增加、城市基礎設施趨于完善以及人口素質提高，這些都能提高人們的住房需求，會引起房價的上漲。

7.方差分解

由表6可以觀測到每個變量的沖擊對因變量的影響程度。房地產價格受自身的影響始終較小，在第10期末約有6%的概率；GDP對于房地產價格的影響是持續(xù)的，一直到第8期才保持平穩(wěn)，到第10期末，房地產價格約有36%由GDP影響；房地產開發(fā)投資額對房地產價格的影響是逐漸減小的，由第1期的近78%減少到第10期末的近39%。城鎮(zhèn)化率對于房地產價格的影響從第2期開始保持平穩(wěn)，第10期末影響程度約為19%。

表6 方差分解結果

三、結論與建議

1.結 論

通過皮爾遜相關性分析可知，GDP、房地產開發(fā)投資額及城鎮(zhèn)化率與房地產價格之間有著十分顯著的相關性，說明因變量與自變量之間的關系十分密切。通過建立VAR模型進行動態(tài)分析發(fā)現，GDP對房地產價格的提高具有正向拉動作用，即GDP的升高會促進房地產價格的上漲；房地產開發(fā)投資額雖然對房地產價格有著最高的影響程度，但是影響程度的變化幅度是負向的，即對房地產價格的影響程度是逐年減小的；城鎮(zhèn)化率雖然對房地產價格存在正向相關關系，但隨著城鎮(zhèn)化進程的加快，近幾年城鎮(zhèn)化率增長幅度已經趨于平穩(wěn)，其對房地產價格的影響程度是最低的。

2.建 議

(1)引進優(yōu)質外來資本進行投資

房地產開發(fā)投資額是對房地產價格影響最大的因素，引進優(yōu)質投資極其重要。因此，應該采取政府與社會資本合作的模式引入各類投資。對于引進的投資，應該加大對其資本項目用地等的支持力度，出臺招商引資的優(yōu)惠政策，營造良好的投資環(huán)境。

(2)擴大外來人口落戶規(guī)模

在校大學生這個群體是城市快速發(fā)展的中堅力量，且沈陽擁有眾多高校，因此，政府應該出臺相應的人才引進政策，擴大保障性住房和人才公寓的供給規(guī)模。還可以通過采取降低物價指數、完善社會保障制度、進一步提升教育質量、打造良好交通、加強城市基礎設施建設、完善公共設施、提高建筑產品和周邊配套設施質量等措施，留住本地畢業(yè)生，并吸引更多外來人口來沈安家落戶。

(3)健全房地產價格監(jiān)管體系

應該繼續(xù)堅持“房住不炒”，完善政策協(xié)同、聯動調控、預警監(jiān)控、市場監(jiān)管等機制，并及時向社會公布監(jiān)管情況，保證房地產價格公開透明。同時，改善房地產市場供需兩側的關系，盡可能不因供不應求或供大于求而導致某一區(qū)域的房價升降幅度過大。要保證房價在適當的范圍內變化，使沈陽市房地產行業(yè)朝著積極正面的方向發(fā)展。