安徽省房价影响因素实证分析

(中国海洋大学数学科学学院 山东 青岛 266000)

一、引言

如今的高房价严重的影响了中国经济的稳定和人们生活的安定。尽管今年政府再一次出台房地产市场调控政策措施，希望平稳房价，实现房地产市场健康发展。但是，房价依然居高不下。如今国内外学者对房价影响因素的分析多为单个城市或是全国性房价影响因素的分析，本文是以一个省为切入点，对安徽省房价影响因素进行分析，为安徽省房价的稳定提出一些建议，也可以为其他省提供一些借鉴。

国内外学者对影响房价的因素从各方面进行了研究。彭向、胡跃红[1]运用聚类分析方法对1999—2003年的中国房地产业分年度进行了经济区划，同时运用比较分析方法对聚类分析结果进行了动态分析。党光远，杨涛[2]从供给和需求两个方面对房价的影响因素进行分析，建立多元线性回归模型，找到影响唐山商品住宅价格的两个最重要因素：地区生产总值和住宅竣工面积。梁云芳、高铁梅[3]分析面板数据，得出人均GDP对房价的影响较大，而实际利率影响较小的结论。卢建新和苗建军[4]从理论和实证两个层面分析了1997—2007年中国个大中城市的房价动态特征，并考察了城市因素对房价动态参数的影响，得出居民收入及其变化对均值回归系数有显著影响。

二、房价的影响因素分析

本文将影响房价的各种因素重新归纳整理，将其分为需求因素和供给因素两大类。需求因素包括地区生产总值、居民消费水平和就业人员平均工资。供给因素则包括房地产开发住宅投资额和住宅商品房销售面积。房地产开发住宅投资额越高，说明商品房的成本就越高，相应的房价就越高。而住宅商品房销售面积越大，一般来说，当需求固定时，商品房供应越多，房价越低。

(一)房价回归模型。上文讨论了影响房价的因素以及他们的影响程度，接下来我们用多元线性回归建立房价与这些因素的回归方程，并利用回归方程定量的讨论房价影响因素。回归方程的建立依赖于变量选取，通过协整检验对各变量与因变量的进行相关性分析。1.选取变量建立数据集。数据集是由安徽省从2005至2015十年间的数据构成。包含的变量以此为X1；表示住宅商品房销售面积X2；表示居民消费水平X3；表示就业人员平均工资X4；表示地区生产总值X5；表示房地产开发住宅投资额Y；表示住宅商品房平均销售价格。

(二)建模与检验。做多元回归,必须满足三个基本条件:一是不存在自相关;二是不存在异方差;三是解释变量之间不存在多重共线性。为了消除异方差,本文对解释变量和被解释变量均取了对数，然后对这五个变量进行多元线性回归，同时还要对各个解释变量进行相关性检验结果显示销售面积、居民消费水平、平均工资、地区生产总值、投资额的系数都不显著，可能是多重共线性引起的。对于多重共线性问题，我们选择用逐步回归来消除多重共线性、选取“最优”回归方程的方法。通过引入一个变量或从回归方程中剔除一个变量，为逐步回归的一步，每一步都要进行F检验，以确保每次引入新变量之前回归方程中只包含显著的变量。这个过程反复进行，直到既没有不显著的自变量选入回归方程，也没有显著自变量从回归方程中剔除为止。

通过进行逐步回归，我们发现当任何变量引入地区生产总值时这个变量值时值会大幅度降低，因此我们剔除地区生产总值这个变量。

1.ADF检验。从回归结果我们以及R方为0.99可以看出自个变量之间存在相关性，为了进一步对数据进行分析，去除误差，因此接下来我们进行ADF检验。

下面使用ADF检验方法来确定每个变量的单整阶数。由于不同显著性水平下，同一变量会具有不同的平稳性，因而本文统一采用1%的显著性水平，得出的各个变量的平稳性检验。

可知ADF检验的结果与上面我们用逐步回归法检验的结果是一致的。根据表1可知，在显著性水平为1%的条件下，商品房销售面积，居民消费水平，就业人员平均工资，房地产开发住宅投资额，住宅商品房平均销售价格。等五个变量为二阶单整变量，而地区生产总值是一阶单整变量。因而LX1、LX2、LX3、LX5、LY之间可能存在协整关系，但是LX1、LX2、LX3、LX5、LY与LX4之间不存在协整关系。

为了确认各个变量与因变量y之间是否具有存在长期稳定的比例关系，我们将分别对其进行ADF检验。通过两两做出协整检验后发现，商品房销售面积与房地产投资开发额跟房价是有直接关系的。

2.建立多元回归方程。以LY为被解释变量，以LX1、LX2、LX3、LX5为解释变量，得出的多元回归方程如下所示：

LY=1.3044+0.1968LX1+0.0097LX2+0.1737LX3+0.2071LX5，t统计量的显著临界值分别为2.108、1.494、0.024、0.492、1.415。DW=2.5237，R2=0.9896，F=142.4回归模型的估计结果说明，房地产业的各项指标对房价都起着正向的作用，这符合实际情况相。根据R软件做出来的检验结果，R2=0.9896，这说明模型对样本的拟合程度很好。通过F检验，得出检验结果为F=975.9，应该拒绝原假设，说明商品房销售面积、居民消费水平、就业人员平均工资、房地产投资开发额4个指标联合起来对于房价有显著的影响。在t检验中，给定显著性水平为5%，发现只有居民消费水平的系数小5%，通过了假设检验，但是商品房销售面积、就业人员平均工资、房地产投资开发额指标没有通过假设性检验，说明模型存在伪回归的问题。对于伪回归问题，需要再对残差序列进行单位根检验。将所得的回归方程所形成的新序列命名为

et=LY-1.3044-0.1968LX1-0.0097LX2-0.1737LX3-0.2071LX5 由此可见，安徽省房价与品房销售面积、居民消费水平、就业人员平均工资、房地产投资开发额存在着协整关系，即他们之间存在着动态均衡机制，误差修正模型是一个比较合理的短期波动模型。

三、结语

本文在文献回顾和理论假设的基础上，归纳出可能对房价有影响的五个因素，通过运用一元线性回归和多元线性回归来分析这五个因素与房价之间的关系，在一元回归分析中，我们得到商品房销售面积和商品房投资额与房价具有长期平稳关系。通过多元回归，我们发现，商品房销售面积、居民消费水平、平均工资水平以及商品房投资额与商品房价格都是正相关关系，该结论为稳定房价，促进经济健康发展具有积极意义。