新冠肺炎疫情对房地产价格的经济影响机制研究

耿玥 许贤丽

摘 要：我国自2003年开始实行住房制度改革后，住宅商品房平均销售价格以年均86%左右的速度增長（2003-2020）。新冠肺炎疫情对经济和贸易带来了巨大的影响，但是根据国家统计局的数据，部分城市的房价不降反升。本文分析了房价与社会融资规模、物价指数、房地产存量、房地产投资、社会消费之间的关系，通过建立多元线性模型进行OLS回归，并在回归中逐步剔除影响不显著的变量，以研究新冠肺炎疫情对房地产价格的经济影响。通过研究发现：社会融资规模增加使得房价上涨，房地产竣工面积规模增加使得房价下降;物价指数、社会消费品零售总额等因素与房价的相关性不明显。最后，根据研究结果提出相应的政策建议。

关键词：住宅价格;新冠肺炎疫情;多元线性模型;经济影响

中图分类号：F2     文献标识码：A      doi：10.19311/j.cnki.16723198.2022.17.004

0 引言

新冠肺炎疫情作为一个重大的“黑天鹅”事件，对我国经济、贸易等各方面产生了较大影响。根据国家统计局数据，在疫情初期，居民消费显著下降，特别是教育文化娱乐消费支出，降幅达到361%。通讯消费和衣着消费的降幅也达到17%左右。同时，虽然就业率保持相对稳定，但是，消费者当期收入指数大幅下降，未来物价预期指数也呈下降趋势，消费者对未来的收入预期悲观，消费也呈收紧趋势。但是，根据国家统计局的数据，部分城市的房价不降反升，新冠肺炎疫情这一重大“黑天鹅”事件会对房价带来怎样的影响;这种影响是由“黑天鹅”事件本身所产生的，还是由这一事件引发的连锁反应带来的;它的作用机制是什么;在“房住不炒”的背景下，政府如何在“黑天鹅”事件后调控房地产市场，促进房地产市场平稳健康发展。深入研究这些问题，有助于理解新冠肺炎疫情给房地产市场带来的影响，采取适当的调控措施，保证政策目标的贯彻落实。同时，也为下一次“黑天鹅”事件来临时的房地产调控政策提供参考。

1 文献综述

目前，研究房地产价格影响因素的文献较多。宋婧（2019）利用SYS-GMM分析方法，利用面板数据研究了城乡居民收入对房价的影响。发现我国不同地区收入对房价的影响不同，东部地区居民收入对房价的影响最大，中部次之，西部影响最小。任伟（2016）利用多元线性回归方法，采用面板数据分析人口老龄化对房价的影响。发现人口老龄化一开始会助推房价上涨，当人口老龄化率达到拐点，人口老龄化会促使当地房价下降。文乐（2017）研究了土地供给予房价的关系。本文通过两阶段最小二乘法，研究了我国东西中部土地供给与房价的关系，发现土地供给减少会导致房价上涨。而房价上涨会阻碍城市化率的提高。 陈淑云（2020）研究了各个城市吸纳人才政策“抢人大战”对房价产生的影响。用多期双重差分法对70个大中城市住房价格进行分析后发现，吸纳人才的配套政策在短期会对城市房价产生正面影响。因此，建议各地政府在指定相关配套政策时考虑落户与购买房屋相关政策，抑制房价过快增长。陆煜颖（2018）通过面板数据，研究江苏省和浙江省一系列房价调控政策对房价的影响。发现全国统一的房价调控政策对两省房价的影响，小于本省针对性的房价调控政策对房价的影响。因此，建议在政策制定时，减少“一刀切”的政策，采用因地制宜的方法，采用更符合当地房地产市场的房价调控政策。

然而，这些研究的背景大多为正常的经济社会发展环境，涉及突发事件，特别是新冠肺炎疫情这一黑天鹅事件对房价影响的研究极少。

刘志彪（2020）研究了新冠肺炎疫情对我国产业的影响。发现新冠肺炎疫情对生产性服务业和制造型企业的影响更大。同时，建议政府防范疫情对中小企业及整个产业链的冲击。陈言（2020）重点研究了新冠肺炎疫情对山东省投资的影响。发现疫情已经导致2020年第一季度山东省固定资产投资规模并造成了一定的损失。他预测在随后的几个季度中，投资规模将会有明显的反弹，建议政府加大政府购买，刺激经济复苏。何城颖（2020）通过比较静态分析法分析了新冠肺炎疫情对中国经济产生的影响，预测肺炎疫情会降低中国GDP增速，同时会影响采购经理指数和经济景气指数，对市场信心造成打击。同时，疫情将对我国产业链和全球产业链产生深远影响，可能会重塑全球产业链形态。因此，需要政府提供相应的复苏和刺激政策，较少疫情产生的负面影响。

但目前尚没有公开发表的文献聚焦于新冠肺炎疫情对房价的影响，以及该种影响的作用机制，在这一领域存在一定空白。

希望本课题的研究能抛砖引玉，探索新冠肺炎疫情对房地产价格的影响，为辨明“黑天鹅”事件对房地产价格的影响提供借鉴。

2 实证检验

2.1 数据来源及说明

本文实证研究基于2020年4月到2021年7月国家层面的数据，数据主要来源是国家统计局网站、中国人民银行网站和2020年国家统计年鉴。

（1）被解释变量：房地产价格。本文采用的房地产价格数据来源于国家统计局70个大中城市房价指数的平均数。70个城市包括直辖市、省会城市、自治区首府城市和计划单列市，以及唐山、秦皇岛等其他35个城市。

（2）解释变量：社会融资规模变化，房地产价格的变化与社会融资规模的变化具有一定的相关性。该数据采用的是中国人民银行社会融资规模的增量值。物价水平变化也会影响房地产价格的变化，该数据采用国家统计局网站统计的全国CPI指数。同时，房地产竣工面积，房地产开发投资实际到账资金，社会消费品零售总额等都会影响房地产价格，这些数据采用的是国家统计局网站的数据。

2.2 实证分析

首先考查时间序列各数据的平稳性，对解释变量和别解释变量逐个进行一阶差分序列单位根检验，从检验结果看，在1%，5%，10%三个显著性水平下，单位根检验的临界值小于相应临界值，从而拒绝原假设，表明各变量序列不存在单位根，是平稳序列。

随后以price为被解释变量，Debt，CPI，SQU，Income，cons为解释变量，采用OLS回归方法估计回归模型，为了使结果更加准确，在回归中逐步剔除影响不显著的变量，结果如表2。

根据回归模型结果：

price=α+0.39Debt-0.59SQU+ε

社会融资规模和房地产竣工面积对房价有显著影响。其中社会融资规模与房价正相关，社会融资规模增加，房价上涨。房地产竣工面积与房价负相关，房地产竣工面积增加，房价下跌。而在该模型中，CPI指数，房地产开发投资实际到账资金和社会消费品零售总额与房价的相关性不强。

2.3 实证结果分析

社会融资规模对房价的影响可能通过信贷规模的增长，部分信贷资金流向房地产行业和用于购买住宅、商业房产引发。特别是信贷资金用于购买住宅和商业地产将会直接推高房价。

房地产竣工面积对房价的影响可能通过房地产供求产生。房地产竣工面积越多，住宅及商业房产的供给越多，在需求一定的情况下，可以起到平抑房价的的作用，因此房地产竣工面积增加可导致房价下降。

3 结论与分析

本文分析了房价与社会融资規模、物价指数、房地产存量、房地产投资、社会消费之间的关系，通过建立多元线性模型进行OLS回归，并在回归中逐步剔除影响不显著的变量，发现社会融资规模和房地产竣工面积对房价有显著影响。其中社会融资规模与房价正相关，社会融资规模增加，房价上涨。房地产竣工面积与房价负相关，房地产竣工面积增加，房价下跌。

目前，关于新冠疫情对经济与贸易的影响，主要存在以下几点：

第一，全球疫情持续的时间和影响的范围可能超过预期。由于目前疫情情况变化快，影响广，一些国家和地区的疫情情况仍在变化中，仍需观察。全球疫情走势存在高度的不确定性，而该不确定性可能会对投资者信心和消费者消费预期产生影响。第二，一些国家和地区采用了宽松的货币政策和财政政策，以及采用了一些刺激与提振经济的政策。目前，这些国家和地区的政策对全球经济的影响还亟待观察，可能存在一定的系统性风险。第三，我国经济仍面对诸多挑战。尤其是一些受疫情冲击较大的产业，如娱乐、旅游、餐饮等行业，如何帮助恢复市场与消费者、投资者信心，改善企业特别是中小企业的经营环境，减少疫情对这类产业的影响。

参考文献

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