柳人琪

摘要：房地產(chǎn)市場調控的成效取決于調控的切入點，即尋找引發(fā)房地產(chǎn)價格上漲的關鍵性因素。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，通過相關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，并在此基礎上提出了相應的對策建議。研究結果發(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)展的物質載體，能夠為社會經(jīng)濟的穩(wěn)定發(fā)展提供一定的物質保障。因此，房地產(chǎn)的價格不僅關系到普通老百姓的生產(chǎn)和生活問題，也關系到一個城市的發(fā)展?jié)摿透偁幜?，更關系到國家的金融穩(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。那么，究竟有哪些因素會導致房地產(chǎn)價格產(chǎn)生波

動呢？

一、研究設計

（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，相關數(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，導致房地產(chǎn)價格的迅速攀升，是我國經(jīng)濟的一個轉折點。

（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性分析，以選出影響房地產(chǎn)價格的最主要因素。相關性分析結果如表1所示。

從表1看出， Y與X1、X7、X8、X9之間呈弱正相關關系，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)顯著的強正相關關系，與理論假說相符。綜上所述，由于X2、X3、X4、X5、X6與Y的強相關關系，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）模型設定

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

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軟件對相關數(shù)據(jù)進行處理。

二、實證結果

根據(jù)上文設定的相關模型，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果：

log（Yit）= -1.5364+0.4608 log（X2it）+

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

三、結論和建議

（一）研究結論

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.

[2]郭策，肖逸.基于省級面板數(shù)據(jù)的房地產(chǎn)價格影響因素分析[J].統(tǒng)計與決策，2013，16：132-134.

（作者單位：蘇州大學東吳商學院）