哈尔滨市各类房地产市场价格影响因素比较研究

王绪鑫，陈 珏，孙 刚

（1.黑龙江大学政府管理学院，黑龙江·哈尔滨150080；2.黑龙江大学法学院，黑龙江·哈尔滨150080）

房地产业是我国国民经济重要增长点，起到支柱性作用，据统计，房地产业的发展可以带动50多个生产部门、20 多个大类、将近2000 种产品的发展[1]。但在其发展过程中，也暴露出许多弊端[2-3]，比如对土地资源的浪费、国有资产的流失以及对生态环境的破坏等，其中与人们生活最为密切和明显的就是房地产市场价格的快速上涨及由此造成的购房难等问题。

针对房地产市场价格的波动，国内外均有诸多学者展开研究[4-6]。Abraham 和Hendershott 认为建筑成本、就业率和收入会直接影响住宅价格；周海波通过模型推导认为人口数量和物价水平是影响我国房地产价格最主要的因素[7]；姜彩楼等认为宏观经济发展水平和房地产投资力度对房地产价格影响较大[8]。但该类研究成果都没有对不同类型的房地产市场价格进行比较分析，或只用某一类型来代表整个房地产市场，缺少精细化研究，使其难免具有以偏概全之嫌。本文针对该问题，以哈尔滨市为例，将该市房地产按用途分为住宅、办公楼、商业房和其他（工业、农业和特殊用途等）房地产，分别对这四类以及整体房地产市场价格的影响因素进行分析，在得出哈尔滨市各类及整体房地产市场价格主要影响因素和回归方程的基础上，验证以往该类部分成果的模糊研究方法是否具有局限性。

1研究区概况及数据来源

1.1研究区概况

哈尔滨市（125°42'E～130°10'E 44°04'N～46°40'N）是黑龙江省省会，副省级城市，俗称冰城，处中国东北平原东北部地区，与大庆、长春等市接壤。截至2018年，全市下辖共9 区、7 县、代管2 个县级市，总面积53100 km2，建成区面积435.28 km2，年末户籍总人口951.5万人，是中国省辖市中陆地管辖面积最大、户籍人口居第三位的特大城市。同时也是中国东北地区中心城市之一，是东北北部交通、政治、经济、文化、金融中心。

2018年全年，哈尔滨市房地产投资比上年增长17.6%，占全市固定资产投资60.2%。其中：住宅投资增长18.9%，办公楼投资增长27.6%，商业营业用房投资增长3.5%。商品房销售面积1042.8 万m2，下降16.5%。

1.2 数据来源

原始数据来源于《哈尔滨统计年鉴2018》《2018 年黑龙江统计年鉴》《2018年哈尔滨市国民经济和社会发展统计公报》《2018 年黑龙江省国民经济和社会发展统计公报》以及哈尔滨市人民政府和黑龙江省统计局官方网站等。

2影响房地产市场价格的因素

影响房地产市场价格的因素众多，笔者根据已有研究成果[9-13]，在指标代表性、科学性、综合性及数据可得性基础上，选取哈尔滨市地区GDP、人口数量以及各类房地产竣工面积等指标，分为经济、需求和供给三大类因素，对哈尔滨市各类及整体房地产市场价格主要影响因素展开分析。

2.1经济因素

经济因素包括哈尔滨市地区GDP、人均GDP、地方公共财政一般公共预算收入占地区GDP 比重和金融机构人民币存贷款余额。地区GDP 与人均GDP 是衡量某地区经济状况和该地区人民生活水平的重要标准，经济与房地产市场之间相互推动，必然会对房地产市场价格产生影响。地方公共财政一般公共预算收入占地区GDP比重也会影响房地产市场价格，地方财政在预算收入紧张的情况下，会通过调动土地出让金来维持收支平衡[14]，并在“唯GDP”论的政绩考核标准影响下，出现房地产市场价格升高的趋势[15-16]。金融状况代表着经济活性，直接影响房地产市场的供给双方[17]，故金融机构人民币存贷款余额也影响房地产市场的价格[18]。

表1经济因素各指标数据Table 1 Data of various indicators of economic factors

2.2需求因素

需求因素包括人口数量、城镇居民人均可支配收入、人民币住户存款余额以及房地产的销售和待售面积（办公楼和商业房还包括就业人数）。人口数量和就业人数越多，对房地产的需求量就越大，房地产市场价格也就会随着浮动[19-20]。城镇居民人均可支配收入和人民币住户存款余额可以代表百姓的富裕程度，人们在达到一定富裕程度的情况下才会有更多的买房需求，从而影响房地产市场价格[21]。房地产的销售和待售面积，可以最直观地表现出百姓购房需求的程度，销售面积多，证明需求大，待售面积多，则证明需求小，从而影响房地产市场的价格。

表2需求因素各指标数据Table 2 Data of various indicators of Demand factors

2.3 供给因素

供给因素包括房地产的竣工面积和房地产的投资额及其占固定资产投资比重。房地产竣工面积是当年所有完成建造的房地产建筑的面积总和，表示着当年房地产的供应量[22]，供应量的多少必然会对房地产市场价格产生影响。房地产投资额是指当年为建造各类房地产所投入的资金[23]，投资额的多少影响着当年房地产的产出，以及为达到一定的收支平衡，房地产的投资额及其占固定资产投资比重也会影响房地产市场的价格。

表3供给因素各指标数据Table 3 Data of various indicators of supply factors

3哈尔滨各类及整体房地产市场价格与其影响因素分析

本文将哈尔滨市房地产按用途分为住宅、办公楼、商业房和其他（工业、农业和特殊用途等）四类，选取2012至2017年6年内的数据，对这四类房地产和哈尔滨市所有房地产的市场价格分别运用SPSS 软件进行相关性分析和回归分析，来描述各因素对各类房地产市场价格的影响程度，并确定该类房地产市场价格的回归模型。

3.1住宅类房地产市场价格影响因素分析

根据表4 相关性分析结果可知，住宅类房地产市场价格与哈尔滨市地区GDP、人均GDP、金融机构人民币存贷款余额、城镇居民人均可支配收入和人民币住户存款余额呈显著正相关关系，与地方公共财政一般公共预算收入占地区GDP 比重和住宅类房地产投资额占固定资产投资比重呈显著负相关关系，与住宅类房地产销售面积、待售面积呈不显著正相关关系，与人口数量、住宅类房地产竣工面积及其投资额呈不显著负相关关系。

表4住宅类房地产市场价格与影响因素相关性分析结果Table 4 Correlation analysis results of housing real estate market prices and influencing factors

根据表5模型摘要可知，只有城镇居民人均可支配收入和住宅类房地产竣工面积进入模型，所以可设模型为Y1=β0+β1X1+β2X2+ε，其中Y1为住宅类房地产市场价格、X1为城镇居民人均可支配收入、X2为住宅类房地产竣工面积、ε是随机干扰项。继续通过SPSS分析该模型系数可知，β0为2879.209，β1为0.165，β2为0。最终得出哈尔滨市住宅类房地产市场价格回归模型为：

且该模型复相关系数R为0.992、R2为0.985、调整后 为0.974，证明该模型拟合度很高，结果可靠。

表5住宅类房地产市场价格回归模型摘要Table 5 Summary of the price regression model of the residential real estate market

3.2 办公楼类房地产市场价格影响因素分析

根据表6 相关性分析结果显示，办公楼类房地产市场价格与其销售面积成显著正相关关系，与哈尔滨市地区GDP、人均GDP、金融机构人民币存贷款余额、城镇居民人均可支配收入、人民币住户存款余额、办公楼类房地产待售面积及其投资额成不显著正相关关系，与地方公共财政一般公共预算收入占地区GDP 比重、人口数量、办公楼类房地产竣工面积及其投资额占固定资产投资比重、就业人数成不显著负相关关系。

根据表7 模型摘要可知，只有办公楼类房地产销售面积进入模型，所以可设模型为Y2=β3+β4X3+ε，其中Y2为办公楼类房地产市场价格、X3为办公楼类房地产销售面积。继续通过SPSS软件分析该模型系数可知，β3为6315.648，β4为0.013。最终得出哈尔滨市办公楼类房地产市场价格回归模型为

且该模型复相关系数R为0.930、R2为0.865、调整后R2为0.831，证明该模型拟合度较高，结果较为可靠。

表6办公楼类房地产市场价格与影响因素相关性分析结果Table 6 Correlation analysis results of offce building real estate market prices and influencing factors

表7办公楼类房地产市场价格回归模型摘要Table 7 Summary of price regression model for offce real estate market

3.3 商业房类房地产市场价格影响因素分析

根据表8 相关性分析结果可知，商业房类房地产市场价格与哈尔滨市地区GDP、人均GDP、金融机构人民币存贷款余额、城镇居民人均可支配收入、人民币住户存款余额和商业房类房地产待售面积呈不显著正相关关系，与地方公共财政一般公共预算收入占地区GDP 比重、人口数量、商业房类房地产销售面积、竣工面积、投资额及其占固定资产投资比重和就业人数呈不显著负相关关系。

表8商业房类房地产市场价格与影响因素相关性分析结果Table 8 Correlation analysis results of commercial real estate market prices and influencing factors

本文所设的全部因素与哈尔滨市商业房类房地产市场价格均无显著影响，故在回归分析过程中，也没有变量可以输入到商业房类房地产市场价格模型中。

3.4 其他类房地产市场价格影响因素分析

根据表9相关性分析结果显示，其他类房地产市场价格与其待售面积呈显著正相关关系，与哈尔滨市地区GDP、人均GDP、金融机构人民币存贷款余额、城镇居民人均可支配收入和人民币住户存款余额呈不显著正相关关系，与地方公共财政一般公共预算收入占地区GDP 比重、人口数量、其他类房地产销售面积、竣工面积、投资额及其占固定资产投资比重呈不显著负相关关系。

表9其他类房地产市场价格与影响因素相关性分析结果Table 9 Correlation analysis results of other types of real estate market prices and influencing factors

根据表10 模型摘要可知，只有其他类房地产待售面积进入模型，所以可设模型为Y3=β3+β6X4+ε，其中Y3为其他类房地产市场价格、X4是其他类房地产待售面积。继续通过SPSS软件分析该模型系数可知，β3为4290.963，β6为0.002。最终得出哈尔滨市其他类房地产市场价格回归模型为：

且该模型复相关系数R为0.827、R2为0.684、调整后R2为0.605，说明该模型拟合度并不是很高，但结果也可接受。

表10其他类房地产市场价格回归模型摘要Table 10 Summary of other types of real estate market price regression models

3.5哈尔滨市整体房地产市场价格影响因素分析

根据表11 相关性分析结果可知，哈尔滨市全部类型的房地产市场价格与哈尔滨市地区GDP、人均GDP、金融机构人民币存贷款余额、城镇居民人均可支配收入和人民币住户存款余额呈显著正相关关系，与地方公共财政一般公共预算收入占地区GDP 比重和其他类房地产投资额占固定资产投资比重呈显著负相关关系，与哈尔滨市整体房地产销售面积和待售面积呈不显著正相关关系，与人口数量、哈尔滨市整体房地产竣工面积和投资额呈不显著负相关关系。

根据表12 模型摘要可知，只有城镇居民人均可支配收入和哈尔滨市整体房地产竣工面积进入模型，所以可设模型为Y4=β7+β8X1+β9X5+ε，其中Y4为哈尔滨市整体房地产市场价格、X1为城镇居民人均可支配收入、X5为哈尔滨市整体房地产竣工面积。继续通过SPSS软件分析该模型系数可知，β7为2848.685，β8为0.183。最终得出哈尔滨市整体房地产市场价格回归模型为：

且该模型复相关系数R为0.998、R2为0.996、调整后R2为0.993，证明该模型拟合度极高，结果可靠。

表11哈尔滨市整体房地产市场价格与影响因素相关性分析结果Table 11 Correlation analysis results of overall real estate market prices and influencing factors in Harbin

表12哈尔滨市整体房地产市场价格回归模型摘要Table 12 Summary of Harbin's Overall Real Estate Market PriceRegression Model

4结论与讨论

4.1结论

通过上述相关性分析与回归分析可以发现，影响哈尔滨市各类以及整体房地产市场价格的因素主要为城镇居民人均可支配收入、房地产的销售面积和待售面积，这三项指标均为需求因素。则可以证明，相比经济因素和供给因素，哈尔滨市各类以及整体房地产市场价格更主要受到需求因素的影响。

但不同类型房地产市场价格主要受到影响的指标各不相同，哈尔滨市住宅类房地产市场价格主要受到城镇居民人均可支配收入的影响，二者之间呈显著正相关关系；办公楼类房地产市场价格主要受到该类房地产销售面积的影响，二者之间呈显著正相关关系；商业房类房地产市场价格与本文选取的所有因素均呈不显著相关关系；其他类房地产市场价格主要受到该类房地产待售面积的影响，二者之间呈显著正相关关系；哈尔滨市整体房地产市场价格主要受到城镇居民人均可支配收入的影响，二者之间也呈正相关关系。且除住宅类房地产与整体房地产市场价格回归模型相似以外，其余各类房地产市场价格回归模型均各不相同。

综上，说明有关住宅类房地产与整体房地产市场价格的影响因素研究，在验证的基础上可以适当替换，但其他类型的房地产市场价格均需要进行具体分析，证明以往该类部分研究成果中的模糊研究方法仍具有一定局限性。

4.2 讨论

在进行数据收集和结果分析的过程中发现，影响房地产市场价格的因素错综复杂，不仅多，且相互关联。本文采取定量的分析方法，基于经济、需求和供给三类因素对哈尔滨市四类房地产及整体房地产市场价格进行分析，除商业房类房地产以外，均有显著相关的影响因素，且大部分回归模型复相关系数均在0.9以上，证明模型拟合度很高，结果较为可靠。但由于影响因素的复杂性，本文也有一定的局限，如缺少对政策因素的分析、没有考虑地价[24]、税率和汇率的影响等等。此外，本文仅是以哈尔滨市举例，所以其自身就具有一定局限性，同样类型的房地产市场价格模型不一定能够完全适用于沿海发达地区城市，且本文认为的以往该类部分研究成果中模糊研究方法具有一定局限性的观点，也需要更多研究继续论证。

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