[摘 要] 商品住宅價格是住宅市場運行的核心機制，它的變化不僅影響到住宅市場的健康發(fā)展，而且也關系到廣大住房消費者的切身利益，然而商品住宅價格的變化又受到諸多因素的影響。本文以北京市1991年～2005年商品住宅平均銷售價格數(shù)據(jù)及其他社會經濟因素數(shù)據(jù)為基礎。通過回歸分析方法，研究了影響北京市商品住宅價格變化的主要驅動力，找出影響北京市商品住宅價格變動的主要因素，為政府宏觀調控提供依據(jù)。

[關鍵詞] 商品住宅價格 多元回歸分析 驅動力

房地產價格是房地產經濟中的一個核心問題，它關系到房地產所有權和使用權在經濟上的實現(xiàn)，房地產市場運行的秩序和資源的優(yōu)化配置。近年來，房地產業(yè)發(fā)展迅速，已成為國民經濟的支柱產業(yè)，房地產銷售價格特別是商品住宅的銷售價格變化尤為顯著。由于商品住宅不僅是居民的生產和生活的必需品，而且也是一種資產和財富，商品住宅價格的變化既關系到普通居民的生產和生活問題，也關系到一個城市的發(fā)展?jié)摿透偁幜Α?/p>

一、商品住宅價格的驅動因素分析

影響商品住宅價格變化的因素很多，在這些因素中，有的僅影響某一具體的房地產價格，有的在總體上影響某一地區(qū)或某一類房地產價格水平。本文主要從商品住宅建造成本、房地產供求、經濟發(fā)展水平這三個方面進行分析。

1.商品住宅建造成本對房價的影響

商品的價格主要是由成本決定的，房地產也不例外，成本的推動是房地產價格變化的內在動力。商品住宅建造成本主要包括土地取得成本、建筑工程成本、設備采購成本、安裝工程成本，其中土地取得成本所占比重最大，約占房屋建造成本的30%～60%。近年來，隨著我國城市化進程的加快，城市土地資源日益稀缺，造成地價的不斷上漲，地價的上漲從成本方面直接推動了房價的上升。

2.房產供求關系對房價的影響

房地產市場價格是在房地產供給和需求雙方相互作用過程中形成的，供給和需求的平衡影響房地產價格變化的趨勢。隨著經濟持續(xù)、快速、健康的發(fā)展和人民收入水平的不斷提高，我國商品房市場需求增長強勁，更多的人有能力來購買房產，使中國居民的住房需求變成真正的有效需求。再者，中國城市化進程的加快，大規(guī)模的城市改造和居民拆遷，使住房的被動性需求增加。歷史數(shù)據(jù)顯示:1988年～1997年，中國城鎮(zhèn)化率年均增長僅0.61個百分點，而1998年～2005年，城鎮(zhèn)化年均增值率上升到1.2個百分點，這充分表明1998年以來中國城市化進程的加速，城市人口的急速增長帶來了中國住房的巨大需求，需求是拉動房地產價格變化的最直接因素。近年來，居民房地產需求前面釋放，形成了房地產市場供需兩旺的大好局面，也是導致房價上升的主要原因。

3.經濟發(fā)展水平對房價的影響

經濟發(fā)展水平同房產價格存在著密切的關系，經濟發(fā)展水平的周期性波動對房地產這類具有獨特性質的消費品和投資品的供求關系會產生較強的影響，當經濟繁榮時，隨著國民生產總值的迅速增長，居民的收入水平也會不斷得到提高，從而對房地產的有效需求相應的增加，則房價上漲，反之，房價下跌。

二、商品住宅價格驅動力的經濟數(shù)量分析

1.驅動因子的選擇及說明

本文以北京市統(tǒng)計年鑒1991年～2005年數(shù)據(jù)為實證分析樣本，選取了5個具有代表性的自變量指標和1個因變量指標。運用EViews5.0進行多因素分析。X1為市區(qū)常住人口數(shù)（萬人）；X2為商品房建設投資額（億元）；X3為商品房竣工面積（萬平方米）；X4為地區(qū)生產總值（億元）；X5為單身宿舍建造成本（元/平方米）；Y為商品房平均銷售價格（元/平方米）。

2.過程分析

本文利用多元線性回歸方法對商品住宅價格進行逐步回歸分析，確定多元回歸方程如下：

lnY=a0＋a1lnX1＋a2lnX2＋a3lnX3＋a4lnX4＋a5lnX5＋ｕ (1)

運用EViews軟件對數(shù)據(jù)進行擬合，用最小二乘法進行估計，得回歸方程為：lnY=14.2270－2.2137lnX1－0.0033lnX2－0.5134lnX3＋1.2267lnX4＋0.5889lnX5(2)

（-1.6590） （-0.0192） （-1.9729） （2.4456） （1.9973）

R2=0.9652R=0.9824F=50.0472

當N=15，K=5時，在0.05的顯著性水平下，F(xiàn)的檢驗值為50.0472，方程明顯顯著。｜t｜分布臨界值為1.833，解釋變量X1、X2不顯著，且X1的符號與預期的相反，這說明可能存在嚴重的多重共線性，為了達到較好的擬合效果，必須剔除不顯著的變量以消除多重共線性的影響，我們選擇逐步剔除法進行剔除。

逐個剔除法原理是首先要將與預測對象的有關全部因素引入方程，建立模型，然后根據(jù)每個回歸系數(shù)｜t｜值大小，逐個剔除不顯著變量，直到模型中包含的變量都是影響因變量的顯著因素為止。當模型中包含的不顯著變量較多時，不能同時剔除，而是要從｜t｜值最小的那個系數(shù)所對應的變量進行逐一剔除，若剔除一個變量后，R2和R的值變化很大，則變量的剔除對模型不利，應該保留變量。反之，該變量可剔除。

由（2）式可知｜t｜最小的不顯著變量是X2，因此剔除X2，其余4個變量再建模型為：

lnY=14.1864－2.2012lnX1－0.5145lnX3＋1.2205lnX4＋0.5869lnX5 (3)

(-1.9905) (-2.1317) (3.3483) (2.2368)

R2=0.9652R=0.9824F= 69.5071

計算結果表明，變量X2的剔除是合適的。

當N=15，K=4時，在0.05的顯著性水平下，F(xiàn)的檢驗值為69.5071，該回歸方程顯著，｜t｜分布的臨界值為1.812，變量X1仍不顯著，且符號與預期符號還是相反，需要繼續(xù)剔除變量。剔除變量X1后，重新建立模型為：

lnY=0.4976－0.7947lnX3＋1.2205lnX4＋0.5707lnX5(4)

（-3.5977）（2.9721）（1.9313）

R2= 0.9515R=0.9754F= 71.9739

當N=15，K=3時，顯著性水平為0.05的｜t｜分布臨界值為1.796，所有變量均顯著，t檢驗通過。F的臨界值為，F(xiàn)檢驗通過，此回歸方程解釋程度很高。

三、結論分析

根據(jù)模型擬合的最終結果，逐步回歸模型中使用的預測變量X1、X2、X3、X4、X5，最終變量X3、X4、X5被保留，X1、X2而被剔除。

首先，從人口狀況來看。變量X1（常住人口）在方程擬合結果中不是顯著因子，這說明常住人口的增長對商品住宅價格的影響并不大。時下一些觀點認為人口的增長會誘發(fā)對住房的大量需求，從而導致房價的不斷上漲。但這是潛在需求還是有效的需求？衡量房地產的需求其最基本依據(jù)是居民的可支配收入，據(jù)有關數(shù)據(jù)表明，2000年以來，住房銷售額增長均顯著高于居民的可支配收入增長，也就是說，國內住房市場在總量上的有效需求存在著嚴重不足，無論是從消費角度還是從投資角度上說，目前國內住房市場熱銷都是對以往存量需求的一種釋放，并不是潛在需求真正的轉化為有效需求。因此，人口增長并不是當前房價上漲的主要原因。

其次，從地區(qū)生產總值來看。X4是顯著因子（地區(qū)生產總值），對X4而言其回歸系數(shù)是1.2205，這表明地區(qū)生產總值同住宅銷售價格呈正相關，地區(qū)生產總值反應了一個地區(qū)的經濟發(fā)展程度和當?shù)鼐用竦目芍涫杖胨?。地區(qū)生產總值越高，當?shù)鼐用窨芍涫杖胨骄驮礁?，對住宅的有效需求就大，從而促進了商品住宅價格不斷上漲。從房地產的構成成本看，根據(jù)方程最后擬合結果表明X5是顯著因子，其回歸系數(shù)是0.5707說明它同房屋價格呈正相關，房屋建造成本是房價變動的最直接原動力，其建造成本越高，商品房銷售價格就越高。

最后，從房地產竣工面積來看。根據(jù)模型最終擬合結果可以看出房地產竣工面積X3是顯著因子，且同商品住宅價格呈負相關性，也就是說隨著商品房屋竣工面積的不斷增多，商品住宅價格呈下降趨勢。

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