孫璐穎

(上海海事大學，上海 200135)

一、住房供給量分析

按照西方經(jīng)濟學理論結合我國經(jīng)濟的實際情況，分析住房供給的主要影響因素:根據(jù)價格與供給量的關系，即價格越高，供給量越小，價格越低，供給量越大。據(jù)此推測住宅房價格與住房供給量也存在類似關系，以年度住宅房銷售價格為自變量來推測住宅房供給量的變化情況。根據(jù)實際情況，由于我國房地產(chǎn)開發(fā)商融資渠道較為單一，一般是銀行貸款，因此推測銀行存款余額與住房供給量有一定關系。開發(fā)投資額、房地產(chǎn)企業(yè)實收資本和地價屬于房地產(chǎn)商的成本范疇，而成本與供給量有一定的關系。貸款基準利率影響房地產(chǎn)商從銀行貸款的難易程度，進而影響供給量。由于人民幣匯率影響到國際熱錢流入程度，國際熱錢流入帶來很多房地產(chǎn)投機交易，進而影響住宅房供給量。根據(jù)上述分析，本文選取住房供給模型的變量及符號說明(如表1所示):

表1 住房供給模型的變量及符號

二、構建模型

1.因子分析與回歸分析

通過KMO和Bartlett球形度檢驗，以判斷能否進行因子分析，結果見表2。

檢驗結果顯示KMO值為0.606，Bartlett的sig值為0.000，說明模型可以進行因子分析。

表2 KMO和Bartlett檢驗結果

因子對變量的解釋方差如表3所示，表中顯示，8個變量只提取了一個成份，在此提出兩種解釋:一是因子分析法在此不合適，所以采用逐步回歸法進行分析;二是選取的8個變量之間關系十分密切，用一個因子對8個變量的解釋度很高，已經(jīng)超過了0.8。首先分析第二種情況，由于近幾年房價的迅速上漲，以及2004年以來的多次調息導致購房養(yǎng)房成本大幅抬升，目前個人商業(yè)貸款和公積金貸款利率分別上升至7.38%和4.95%。在不考慮短期炒作和通貨膨脹的情況下投資購房已經(jīng)不太具備投資價值，自住型買家很多也由于無力承擔月供而不得不放棄購房。通過打壓投機行為使房地產(chǎn)信貸保持平穩(wěn)增長，就可以達到國家穩(wěn)定房價的目標。但如果房價由于其他因素短期內暴漲，信貸規(guī)模必然出現(xiàn)大幅度波動，進而加大未來幾年內房價出現(xiàn)暴跌的可能性。在目前的國內外經(jīng)濟環(huán)境下，我國不會大幅度提高存貸款利率，而會更多地依靠提高存款準備金進行宏觀調控。因此存款利率一直以27個基點為單次漲幅進行上調，且年內僅上調3次累計漲幅0.81%，而存款準備金卻以50個基點進行上調，年內上調6次累計漲幅3%，利率小幅度、高頻度的上調會給居民帶來未來存貸款利率上調的預期，而又未實質性改變低利率的格局，應該說是當前情況下的最優(yōu)選擇。匯率調整一般通過五個渠道來影響房價:一是流動性效應，主要表現(xiàn)為境外資金對東道國房地產(chǎn)市場的投機活動，當東道國貨幣具有升值預期或持續(xù)升值時，國外投機資本流入東道國，投入具有高回報的房地產(chǎn)市場，以期獲得貨幣升值和資產(chǎn)價格上漲的雙重收益;二是預期效應，這一效應的實質與流動性效應相似，即國際投機資本預期東道國貨幣將要升值時，會進入東道國的房市，從而抬高房價;三是財富效應，其機理是貨幣升值→進口商品價格下降→進口增加→物價下降→購買力剩余→進入房市，從而抬高房價;四是溢出效應，主要是指貨幣升值通過一系列機制造成國內物價下跌、經(jīng)濟緊縮，迫使東道國采取擴張性貨幣政策，因此，部分資金有可能流入房市，從而造成房價上漲;五是信貸擴張效應，即在固定匯率(或釘住單一貨幣)制度下，本國貨幣升值或升值預期會吸引大量外資，為了保持匯率穩(wěn)定，貨幣當局被動買進外幣，同時放出本國貨幣，使流動性增加，銀行信貸擴張，大量貨幣進入房市，從而引起房價上漲。通過上述五個效應，人民幣升值將會引起房價上漲。

表3 解釋的總方差

表4說明一個因子對8個變量的解釋力度都為0.8以上，符合因子分析要求。

表4 成份矩陣a

提取方法:主成份。

a.已提取了1個成份。

因其得出的因子只有一個，不需進行成份轉換。

進行Y對因子回歸結果如下:

R2=0.842

其中F1代表因子，殘差檢驗如圖1所示，殘差通過標準參差的正態(tài)PP圖顯示，殘差是服從正態(tài)分布的，可以認定主成份回歸方程的擬合效果是顯著的，模型的建立也是可信的。

圖1 回歸標準化殘差的標準PP圖

由因子分析法得出的8個變量只能提取一個因子，設想:住房面積供給可能僅與某一個變量相關，因此，建立最大R2增量逐次交換回歸(swapwise－max R－squared increment)模型來分析住房供給與變量之間的關系。

2.逐步回歸法

最大R2增量逐次交換回歸(swapwise－max R－squared increment)首先將全部自變量n對因變量y分別建立n個一元線性回歸方程，并將使得回歸方程擬合優(yōu)度達到最大的變量加入回歸方程中，設加入方程的變量為x1.在此基礎上，讓因變量 y分別與(x1，x2)，(x1，x3)，……(x1，xn)建立n－1個二元線性回歸方程。選擇使模型的擬合優(yōu)度R2增量最大的變量加入回歸方程中，設加入的變量為x2，然后將模型中的變量(目前為兩個)依次與模型外的變量做交換，此時即將x1分別與x3，x4……xn交換，再將x2分別與x3，x4……xn交換，如果存在交換使得模型的擬合效果變好，就選擇使R2增量最大的交換，如此完成逐次交換回歸的第一步。接著，再引入一個使R2增量最大的變量，并作交換，直至模型中變量的個數(shù)達到用戶所限定的數(shù)目。如表5所示:

表5

模型擬合方程

R－squared 0.845920

系數(shù)通過了p檢驗

殘差檢驗

檢驗顯示殘差的自相關性和偏自相關性基本剔除，模型擬合效果較好。

三、模型分析

因子回歸建立回歸等式(1)，雖然通過了檢驗，但只有一個公共因子的情況不符合常規(guī)，而且經(jīng)濟意義上的解釋比較牽強，筆者更傾向于逐步回歸建立的模型等式(2)，模型顯示，影響住房供給量的因素只有一個——地價，其中有兩種原因，一是8個變量關系太密切，所以一個變量可以代表8個變量，二是由于住房供需不平衡，供小于求形成賣方市場，只有地價才能影響開發(fā)商對住房的供給量，本文傾向于第二種解釋。因此，政府應當建立公平公開的低價監(jiān)督制度，從根本上調控房地產(chǎn)開發(fā)商的住房供給量，保證經(jīng)濟持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展和人民安居樂業(yè)。

［1］范里安.微觀經(jīng)濟學:現(xiàn)代觀點［M］.上海:上海人民出版社，2008.

［2］蔣志宏，卜俐引.探討我國房地產(chǎn)金融創(chuàng)新之路［J］.現(xiàn)代商業(yè)，2010(18):33.

［3］鄧永亮.人民幣升值、房價上漲與通貨膨脹［J］.山西財經(jīng)大學學報，2010(10).

［4］張紅兵，賈來喜，李潞.SPSS寶典［M］.北京:電子工業(yè)出版社，2007.

［5］余建英，何旭宏.數(shù)理統(tǒng)計分析與SPSS應用［M］.北京:人民郵電出版社，2003.

［6］郝黎仁，樊元，郝哲歐.SPSS實用統(tǒng)計分析［M］.北京:中國水利出版社，2002.

［7］程遙.2009年黑龍江省房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢與對策［J］.邊疆經(jīng)濟與文化，2010(1).

［8］鞠波.供過于求?供不應求?——深樓市結構調整勢在必行［J］.中外房地產(chǎn)導報，2005(5).

［9］百度百科，浦東，http://baike.baidu.com/view/288686.htm 2011－09－28.

［10］百度百科，資源，http://baike.baidu.com/view/8439.htm 2011－09－28.

［11］趙克誠.低價與房價變動趨勢及比例關系分析［J］.華東經(jīng)濟管理，2010(12).