成都市房地产价格影响因素分析

李倩莹　陈绍刚

摘 要：

以成都市1998年房地产改革后的近10年房地产数据为研究基础，通过分析影响房地产价格的因素，建立联立方程组模型，再运用最小二乘法对建立的线性回归模型进行模拟。使用的数据为2002到2014年的成都市房地产的相关数据，建立的预测模型主要对2015年的房地产价格进行预测。最后使用对比分析法分析成都市房地产市场的特点。

关键词：

需求与供给；方程组模型；回归分析

中图分类号：F2

文献标识码：A

doi：10.19311/j.cnki.16723198.2016.10.009

1 引言

房地产业作为推动我国经济增长的三驾马车之一，其发展对于我国居民生活及经济发展有着重要的作用，与此同时房价也是居民关注的焦点。房地产行业自1998年房地产市场化改革后进入持续繁荣阶段直至如今，改革大大改善了居民的住房条件，同时也大大推高了房地产的价格，房价不断攀升直至居高不下。因为房地产市场化改革使得房地产形势不同以往，本文主要研究2002年改革后处于新阶段的房地产市场。影响房地产价格有诸多因素，明确这些影响房价的因素和变动趋势对国家宏观调控及企业和个人决策有着重要作用，于是围绕房地产价格情况的研究有着现实价值和意义。

本文选取成都市的房地产发展情况作为研究对象，首先粗略分析房价的销售价格曲线图，以此对成都的房地产情况有一个大体的概况。

从图1我们可以看出，成都市自2002年以来住宅商品房的平均价格呈现相对稳定的增长趋势，但从房价的数值上来看，2002年到2014年房价的涨幅巨大，2014年的房价比起2002年的翻了几番，价格呈现居高不下的态势。

2 房地产价格影响因素分析

房地产的价格是由众多因素综合影响形成的，衡量影响房地产价格因素很繁杂，但大致可分成三个方面：房地产供给因素，房地产需求因素，其他因素。

这里我们选取的供给因素为：房地产开发住宅投资额，房地产开发企业施工房屋面积，商品房销售面积，分别用I，X，S表示。选取需求因素为：年末总人口，城乡居民储蓄年末余额，分别用P，B表示。其他因素我们选取：历年个人住房公积金贷款利率，我们用R表示，目标变量住宅商品房平均销售价格，我们用Y表示。

影响因素分析：

（1）房地产开发投资额：投资额影响房地产市场的供给，投资额增加房地产供给便会增多，需求不变，房价升高。

（2）施工房屋面积：施工面积是房地产储存量的体现之一，与开发投资额有着一定的正比关系。

（3）商品房销售面积：销售面积是房地产需求直接的数据化体现，可以用它来直接衡量房地产需求情况。

（4）总人口：房地产是居民基本的生活消费，人口数增加时，房地产的市场的需求增加，房地产的供给在短时间内大致不变，此时房地产价格会升高。反之，人口数减少时，房地产需求减少，供给不变，房地产价格下降。

（5）居民储蓄年末余额：居民储蓄年末余额体现居民可支配收入的多少，这个直接影响居民的消费行为。可支配收入越多，居民的购房需求机会增加，从而影响房地产价格。

（6）历年个人住房公积金贷款利率：利率是国家整体经济的重要体现，是国家调控宏观经济的重要手段。而个人住房公积金贷款利率会影响居民是否购房的消费行为，当利率较小，居民更趋向于买房，房地产需求就会增加。

3 房地产价格模型的建立

3.1 模型的理论依据

根据经典的经济学理论，商品的价格由供求关系决定。供大于求，价格上升，供小于求，价格下降。我们可以将房地产作为性质复杂的商品，它的价格受到供求关系约束，然而房地产市场还受到宏观调控，于是诸多其他宏观经济因素也在影响着房地产的价格。

3.2 联立方程组模型

根据以上分析，我们得到以下方程组：

这个方程组中有三个内生变量，分别是房地产开发企业住宅竣工房屋面积S，商品房销售面积X和住宅商品房平均销售价格Y，其他变量都是前定变量。

3.3 模型求解

现在对这个方程组中需求方程和供给方程进行识别。记M为方程组中内生变量个数，mi为第i个方程中内生变量的个数，K为方程组中前定变量的个数，ki为第i个方程中签订变量的个数。

显然Rank（B0 Γ0）=2，而m-1=3-1=2，Rank（B0 Γ0）=M-1则该方程经过秩条件检验判断出是可识别的，再结合阶条件可知该方程是过度识别的。同理可得方程（1）也是过度识别的。

当方程是过度识别时，我们用TSLS法对这其进行求解：

为了验证方程的合理性，我们对得到的两个方程进行检验，检验如下：

可回归系数：可决系数表明回归方程中被解释变量的变化是在多大程度上由解释变量引起的，在我们建立的方程中，包含了不止两个解释变量，应当采用调整后的可决系数进行判别，调整后的可决系数为： R-2=1-RSS/（n-k-1）TSS/（n-1）

在方程（3）中，我们得到R-2=0.8182，拟合效果较好。

在方程（4）中，我们得到R-2=0.9890，拟合效果很好。

系数显著性检验：给定a=0.05，查t分布表，在自由度为n-2=11下，得到临界值1.796。方程中部分系数未能通过检验。

最终我们对未通过检验的两个方程进行修正，得到：

3.4 模型预测检验

得到方程组模型后我们对2014年之后的经济情况做出预测。根据得到的方程组对后一年的数据进行模拟属于点预测。运用趋势分析预测得到2015年房地产开发住宅投资额为1428.74亿元，城乡居民储蓄年末余额为8770.35亿元，年末总人口1222.58万人，历年个人住房公积金贷款利率为4.05%，代入预测函数，从而预测出2015年的住宅商品房平均销售价格为7883.76元/平方米。我们查得2015年成都住宅商品房平均销售均价为8419元/平方米，点预测误差为6%，回归预测结果良好。

4 对比分析

4.1 人均可支配收入和房地产价格关联分析

从表1中我们可以看出，居民人均可支配收入逐年稳定升高，房价也在逐年上升，但其上升幅度波动较大，二者关系呈现正相关。在房地产开始迅猛发展的前几年，房价的增幅明显大于人均可支配收入的增长幅度，此时住房压力突现，但随着国家宏观调控和宏观经济变动的影响，房价涨幅大幅下降，同时人均收入也受到大环境经济影响，涨幅下降。从整体上来看成都近几年房价的增长幅度比人均可支配收入的增长幅度大，居民住房压力不断增加，房地产市场发展健康应引起人们关注。

4.2 部分城市房地产市场对比分析

2002到2014年间，我们选取的部分城市的房地产价格都呈现持续上涨趋势，这十年来随着房地产市场的发展以及市场化进程的深入，房地产行业越来越火热，投资不断增加。通过观察在2008年之前房地产售价涨幅我们可以看出，房地产的价格涨势不见回落，一度达到年30%涨幅，虽然整体经济在2008年受到经济危机打击房地产市场受到波及，但从表中我们仍然可以看出，房地产的价格仍在上涨，只是涨幅有所回落。

关于城市间的对比，以北京和深圳为代表的一线城市，在2002年的房地产价格还在5000元/平方米左右，经过近十年的发展，北京进入了超高房价时代，房地产均价在2006年就已经破万元大关。房地产的增幅远远大于收入的增幅，居民的收入难以承受超高的房价，超高房价加深了居民的压力。以成都和重庆为代表的二线城市，2002年的房价低于北京的房价低于2000元/平方米，近十年的发展也呈现持续涨势，但和北京这样的一线城市相比涨幅较小，一般低于20%，增长相对平稳，未出现较大的波动，并且2013年到2014年房价还有所回落，所以并未给居民造成难以承受的生活压力。

参考文献

[1]庞皓，李南成.计量经济学[M].第二版.成都，西南财经出版社，2002，（8）.

[2]分省份地区数据[Z].中国国家统计局网站.

[3]周慧艳.我国房地产价格影响因素研究[D].郑州： 郑州大学，2015，（5）.

[4]郭倩，伍韦.我国房地产价格影响因素分析[J].企业家天地，2007，（9）.

[5]刘波.成都市房地产投资环境评价研究[D].成都：四川师范大学，2010，（9）.

[6]刘褀阳，罗志刚.我国房地产政策的演变与调控绩效[J].江汉论坛，2014，（9）.