关于房地产价格变动影响因素的实证研究.docx

1、关于房地产价格变动影响因素的实证研究 摘要：房地产市场调控的成效取决于调控的切入点，即寻找引发房地产价格上涨的关键性因素。因此，本文以 2008-2014 年我国 31个省、市、自治区的面板数据为基础，通过相关性分析和多元回归分析的方法找出影响房地产价格的主要因素，并在此基础上提出了相应的对策建议。研究结果发现，竣工房屋造价、土地价格、城镇居民人均可支配收入和城镇化率是引起房地产价格变动的最主要因素。 下载 关键词：房地产价格；影响因素；多元回归分析 房地产作为人们日常生活和社会经济发展的物质载体，能够为社会经济的稳定发展提供一定 的物质保障。因此，房地产的价格不仅关系到普通老百姓的生产和生活

2、问题，也关系到一个城市的发展潜力和竞争力，更关系到国家的金融稳定和宏观经济政策。但是近年来，随着中国经济的快速发展和城镇化水平的逐步提高，中国的房地产价格，尤其是北上广深等一线城市的房地产价格，出现迅速上涨的趋势，给人们带来了沉重的生活负担。那么，究竟有哪些因素会导致房地产价格产生波 动呢？ 一、研究设计 （一）样本和时间 本文以 2008-2014年全国 31个省、市和自治区的面板数据为基础，相关数据均来源于 历年的中国统计年鉴以及中国房地产统计年鉴。之所以选择从 2008年开始，是因为自 2008年起，受全球金融危机的影响，中国政府从紧缩的货币政策转为宽松的货币政策，推出四万亿的投资计划，

3、刺激了投资需求，导致房地产价格的迅速攀升，是我国经济的一个转折点。 （二）解释变量和被解释变量 影响房地产价格的因素众多，本文从房地产供给、需求和宏观经济环境三个维度对房地产价格（ Y）的影响因素进行研究。并根据以往研究，选择竣工房屋面积（ X1）、竣工房屋造价（ X2）、土地价格（ X3）、人口密度（ X4）、城镇居民人均可支配收入（ X5）、城镇化率（ X6）、城市 GDP（ X7）、居住类居民消费价格指数（ X8）、贷款利率（ X9）为解释变量。 本文以房地产价格（ Y）为被解释变量，并对房地产价格和房地产价格的影响因素做相关性分析，以选出影响房地产价格的最主要因素。相关性分析结果如表

4、1 所示。 从表 1看出， Y与 X1、 X7、 X8、 X9之间呈弱正相关关系，与理论假说 7、8 相符，与理论假说 1、 9相悖。究其原因，主要是由于人口和经济的快速发展导致房地产的需求远大于供给，仅通过竣工房屋面积的增加和贷款利率的上升 无法抑制供不应求的现状，房价仍保持上升趋势，出现与理论相悖的情况。而 Y与 X2、 X3、 X4、 X5、 X6 之间呈现显著的强正相关关系，与理论假说相符。综上所述，由于 X2、 X3、 X4、 X5、 X6 与 Y 的强相关关系，因此将其作为房地产价格的主要影响因素，即解释变量。 （三）模型设定 根据以往的相关文献和筛选的解释变量和被解释变量，构建如

5、下所示的模型： log（ Yit） =1+2log （ X2it） +3log （ X3it） + 4log （ X4it） +5log （ X5it） +6lo g（ X6it） +it 其中， 1 表示常数项； 2 、 3 、 4 、 5 、 6 分别表示相应变量的回归系数； i 为省、市、自治区的个数， i=1， 231 ； t为期间数， t=1，27 ； 为随机扰动项。本文主要运用 Eviews 软件对相关数据进行处理。 二、实证结果 根据上文设定的相关模型，采用最小二乘法对模型进行回归。 从表 4.1 中我们可以发现，模型的拟合优度 R2=0.8582，调整后的R2=0.8548，说

6、明模型有很高的拟合优度。此外，模型整体的 F值为 254.12，p值为 0.0000，说明模型中所有的解释变量对被解释变量的影响总体是显著的。但是从单个变量来说， X4对 Y 的影响是不显著的。因此， X4 后重新建立模型，并进行回归。具体的回归结果如表 4.2 所示。 根据表 4.2，我们可以发现，在剔除了人口密度的指标后，模型的拟合优度 R2=0.8575，调整后的 R2=0.8548，虽然比未剔除时略有下降，但仍然保持着很高的拟合优度。此外，模型整体的 F值为 317.35， p值为 0.0000，说明解释变量对被解释变量的影响总体仍是显著的。从单个解释变量来看，即 X2、 X3、 X5

7、、 X6对 Y 的单 独影响均是显著的。此外，本文的回归结果与前文所述的理论假说均相符。因此，我们可以得到以下的回归结果： log（ Yit） = -1.5364+0.4608 log（ X2it） + 0.1520 log（ X3it） +0.3410 log（ X5it） +0.4879 log（ X6it） +it 三、结论和建议 （一）研究结论 通过对中国 31个省、市、自治区 2008-2014年的面板数据进行研究，我们可以发现，在竣工房屋面积、竣工房屋造价、土地价格、人口密度、城镇居民人均 可支配收入、城镇化率、城市 GDP、居住类居民消费价格指数、贷款利率等影响房地产价格的因素中

8、，竣工房屋造价、土地价格、城镇居民人均可支配收入、城镇化率对房地产价格的影响程度最大。 （二）对策建议 房地产作为人们日常生活和社会经济发展的物质载体，如果价格持久居高不下，会引发诸多社会问题，因此为了更好的控制房地产价格，笔者将根据本文的研究结果，提出如下对策建议： 1.加快土地制度改革，控制土地价格。由于中国土地归国家所有特殊的国情，许多地方政府过于依赖土地财政，导致在出让过程中不断推 高土地价格，进而引起房地产价格的上升。对此，我国应加快土地制度改革，减轻地方政府对土地财政的依赖，控制土地价格，从而更好的控制房地产价格。 2.广泛推行限购令，维持房地 ?a 市场供求平衡。在目前的房地产市

9、场中，中低收入阶层仍是最迫切的需求者，但房地产作为一种较稳定的投资，中高收入阶层也在持续的购买。因此国家需要严格控制商品房购买者购买的数量，防止大量投机行为的产生，避免产生房地产市场供不应求的局面，从而控制房地产价格。 参考文献： WEN H， GOODMAN A C.Relation-ship between urban land price and housing price： Evidence from 21 provincial capitals in China 郭策，肖逸 .基于省级面板数据的房地产价格影响因素分析 J.统计与决策， 2013，16： 132-134. （作者单位：苏州大学东吴商学院）