基于人口流动视域的广西商品住宅价格影响研究

陈庆满，杨小雄，王永卿

(南宁师范大学 自然资源与测绘学院，广西 南宁 530001)

1 引言

伴随着新型城镇化、经济发展方式转型变化，广西的人口流动日益频繁，规模不断扩大，大量的人口外迁已是广西经济发展的一个重大问题。为了更好地解决人民的居住问题，必须从人口的流动性与房价之间的相互影响入手。对人口流动及商品住宅价格进行深入探讨，这对广西各城市间的有序流动、缩小区域发展差距、建立房地产市场的长期运行机制具有重要意义；通过分析不同地区的人口变动情况，了解不同地区的房地产发展状况，进而探讨不同地区的房地产发展的发展潜力，可为广西房地产市场稳定发展制定策略。

2 研究区域概况

改革开放以来，我国的流动人口不断增加，特别是从2005年以来，流动人口数量增加效应更为显著。广西发展较为落后，经济促进力低，经济发展极不平衡，中部核心经济区(桂林—柳州—南宁—北海)与东部、西部的经济发展水平差距巨大，劳动力流失严重，大量人口流入到发展较好的城市。

从总量角度分析,广西2020年已有5019万人的常住人口，户籍人口已经到达5718万人。从2009～2019年，广西户籍人口数逐年增加，常住人口无大幅度增加或减少。其中在这11年中，男性均多于女性。广西14个地级市的户籍人口和常住人口也呈现上升趋势。广西14个地级市中,以南宁市、玉林市、桂林市、贵港市人口居多。2019年广西人口流入唯一的城市是柳州，其他城市均为人口流出城市，贵港和玉林的流动规模较大。总体而言，广西最吸引流动人口的城市为柳州，而作为省会城市的南宁人口均为流出(表1)。

表1 广西流动人口统计

广西经济欠发达，各项最新的政策落地较慢，广西房地产市场发展也较为落后。目前，广西各市在严格管控商品住宅价格，并对商品住房库存进行优化管理。当前，广西各地正在响应国家政策，严格控制房价暴涨，防止房价非理性上涨，从而推动广西区域的商品房市场平稳有序发展。

从房地产开发投资角度看，近20年间，广西地区地产业开发投资额持续增长，2020年，广西房地产开发投资额近达4万亿元，2000～2005年，广西地产产业发展缓慢，一度平稳。而2005至今，广西加大对房地产的投资，房地产市场也逐渐发展起来(图1)。

图1 房地产开发投资额变化趋势

从广西整体的住宅平均销售价格来看，广西整体房价在近10年来稳定上升。从2009～2019年期间，广西商品房销售均价从近3000元/m2上升到近7000元/m2。由商品住房的销售面积情况来看，广西商品住宅销售面积整体增加。10年间，商品销售面积从2598.4万m2增到6076.88万m2，值得关注的一点为广西各地住宅价格也在飞快增长。广西住宅面积在2014年以前上升缓慢，2015年后逐渐大幅度增加，而住宅新开工面积在2018年和2019年飞快增长。以上均说明广西商品住房销售市场发展势头良好(图2)。

图2 广西整体住宅平均销售价格变化

从图3可以看出，2009～2019年期间，广西各大城市住宅的平均售价存在差异，部分地区之间的差异有逐步扩大的倾向，但整体上有增长的倾向。对广西14个市的商品住房均价进行了统计分析，发现南宁住宅价格连续多年在广西14个地级市中呈现最高价位，自2009～2019年，房价由最初的4000/m2，上升至9000元/m2,贺州与来宾是广西商品住房平均价格最低的2个城市，同时，广西14市房价位于前2位的城市为南宁和柳州，其中桂林和北海2条上升线基本上趋于一致，而其他城市的房价基本上大体相同。

图3 广西各市商品住宅价格销售均价变化

3 实证研究

3.1 数据来源和变量选择

本文选取广西14个城市2009～2019年的面板数据。数据来源于国家统计局、《广西壮族自治区统计年鉴》(2009—2019)及各地级城市统计年鉴和统计公报及地价动态监测系统等。

本文研究所涉及的变量类型包括解释变量、被解释变量以及控制变量(表2)。

表2 变量指标

3.2 实证研究

3.2.1 变量描述性统计分析

简单的样本基本统计特征见表3，可以发现：广西多个市的住宅价格存在较大差距，标准差达到0.348，同样人口流动指标标准差超过1，间接说明各个城市之间的城市化的差异非常较大，表3采用对数处理。

表3 变量基本统计描述特征

3.2.2 相关性分析

表4展示了各个变量之间的相关关系：①人口流动(folw)和广西房价(prices)的相关系数是0.164，在P=0.043<0.05,说明水平显著性，由于相关系数为正，即说明flow和prices呈现正相关。即说明人口流动规模越大，广西房价越高，然而这仅是单变量检验，未控制其他变量的影响；②本文所选取额控制变量与广西房价的显著性P值小于0.01，即说明本文选择控制变量都有较好的代表性，显著性较高。

表4 相关性分析

3.2.3 实证分析

表5分别用混合效应模型、固定效应模型和随机效应模型进行回归发现：3种回归方式下核心解释变量人口流动(flow)和商品住宅价格(price)均呈现显著正相关关系。同时构建了POOL模型、FE模型和RE模型，分别通过F检验、Hausman检验，霍斯曼卡方检验值是0.0022，拒绝原假设，即选择固定效应模型(PE)效果最优。

表5 回归方法选择

由表6可知，方程(1)FE为人口流动和广西住宅价格的关系，通过显著性结果P值小于0.01，以及系数大于0，说明两者存在显著性水平上的正相关，即说明广西流动人口增加1%，住宅价格将提高0.035%，同时也验证了在不考虑其他变量影响下，人口流动对广西商品住宅价格具有促进作用。方程(2)固定效应回归模型加入了income、land、traffic、park、investment、GDP 6个控制变量后，静态面板模型进行回归，发现人口流动依然显著性结果P值小于0.01，以及系数大于0，说明两者存在显著性水平上得正相关，同样说明人口流动每增加1%，房价就上涨0.014%。根据上述回归结果，验证了广西人口流动和房价两者之间呈现明显得正相关关系，意味着人口流动会促进广西商品住宅价格得上涨。

表6 整体回归分析

从控制变量的回归结果来看，人均GDP对房价的回归系数为0.24197，并且和房价显著性P值小于0.01,说明呈现显著的正相关，即人均GDP每提1%，房价会上涨0.241%，这说明一个地区的经济发展水平对于一个城市的住房市场具有重要影响。城镇单位在岗职工工资总额与地区房价无显著关系，建设用地面积_居住用地(land)与地区房价的显著性P值小于0.01,并且相关系数大于0，说明land与房价呈现显著性的正相关。城市出租汽车运营车辆数与广西地区房价无显著关系。建成区绿化覆盖率、房地产开发投资和房价无显著性关系。

4 结论和建议

4.1 结论

本文基于2009～2019年广西14个城市的面板数据进行实证分析，得出主要结论如下:

(1)长期来看，房价受人口流动的影响将会逐渐降低，人口流动规模越大，住房刚性需求增量越大，从而更能促进商品住宅价格的上涨。

(2)从整个广西层面看，人口流动和房价两者之间呈现明显的正相关关系，即人口流动能推动广西整体房价上涨，人口流动每增加1%，房价就上涨0.014%。城市内的流动人口规模越大、占比越高，房价也会升高。

(3)针对其他变量对商品住宅价格影响的研究结果表明，人均地区生产总值对房价的作用显著为正。人均生产总值变化越大的城市，房价也会增加、房价增长率也会更高。此外建设用地面积与房价也呈现显著性的正相关。一个地区建设用地占比越大，越促进商品住宅价格上涨。

(4)广西以人口迁出为主，柳州是唯一的人口流入城市，贵港和玉林流动规模较大，近来年广西流动人口数量增长，商品房住宅价格逐年上涨，房地产市场呈现出良好发展趋势，广西人口流动水平与商品住房市场的发展有一定的相关性，南宁、柳州、贵港、桂林、北海等流动人口占比与规模较大的地区，房地产市场发展繁荣，商品住宅价格更高。

4.2 策略建议

根据实证和理论分析得到的结论，为推动广西住房市场的平稳发展，本文从以下3个方面提出策略建议。

(1)要重视流动人口的流动，有关部门要加大对流动人口的监管力度。在社会的发展和人口流动中，外来人口既想要增加自己的经济来源，又想要在城市里立足、发展。当前广西流动人员管理存在诸多问题，包括流动管理制度不健全、管理机构不健全、信息不对称等。

(2)加强住房制度建设，以满足农民工的需要。健全住房供给和安全制度，改善人民生活的舒适条件。在实际的基础上，要做好充分的准备，解决农民工的住房问题，同时还要建立一个系统的、多元的住房体系，包括城中村改造、经济适用房、公共住房等。同时，要大力发展房地产公司的房屋租赁，加强对房屋租赁的监管，并对个体居民进行合法的租赁。强化房屋出租管理。加强管理体系建设，加强对租赁行业的管理。

(3)落实“人地挂钩”，确保基本符合用地供应的人口流向。通过实证分析发现，城镇居民的集中对住房价格的影响较大，而在当前“房住不炒”的背景下，居民的增加与住房价格的关系就变得更为关键。