蓋 美，田 野

（遼寧師范大學(xué) 海洋經(jīng)濟(jì)與可持續(xù)發(fā)展研究中心，遼寧 大連 116002）

2010年以來(lái)，國(guó)家有關(guān)部門(mén)和各大城市陸續(xù)頒布“限購(gòu)令”以限制住宅價(jià)格過(guò)快上漲。在號(hào)稱有史以來(lái)最為嚴(yán)厲的樓市調(diào)控政策下，部分城市住宅價(jià)格上漲趨勢(shì)得到明顯改變。2011年8月，全國(guó)70個(gè)大中城市新建商品住宅價(jià)格環(huán)比下降的城市有16個(gè)，持平的城市達(dá)30個(gè)①。盡管如此，很多人預(yù)想中的城市住宅價(jià)格大幅下跌的情形并未出現(xiàn)，更多的是價(jià)高量跌的市場(chǎng)僵持局面，城市住房問(wèn)題再次成為社會(huì)各界關(guān)注的焦點(diǎn)，從而也使得本文對(duì)于城市住宅價(jià)格影響因素的研究更具現(xiàn)實(shí)意義。

住宅作為一種典型的異質(zhì)品，其價(jià)格不但受到市場(chǎng)供求等宏觀因素的影響，不同住宅間的個(gè)體差異對(duì)價(jià)格的制約同樣不容忽視。在現(xiàn)有的國(guó)內(nèi)外研究成果中，國(guó)內(nèi)學(xué)者大都通過(guò)市場(chǎng)供求、成本、政策影響等宏觀角度入手進(jìn)行定性分析[1-4]，而國(guó)外學(xué)者往往傾向于運(yùn)用特征價(jià)格方法研究區(qū)位特征、建筑結(jié)構(gòu)、鄰里環(huán)境對(duì)住宅價(jià)格的微觀影響[5-7]。可知，國(guó)內(nèi)相關(guān)領(lǐng)域的研究基本上忽視了住宅微觀屬性差異對(duì)價(jià)格波動(dòng)的影響。鑒于此，本文嘗試綜合國(guó)內(nèi)外研究方法，運(yùn)用特征價(jià)格模型消除住宅微觀屬性差異對(duì)價(jià)格波動(dòng)的影響，并以此為基礎(chǔ)進(jìn)行宏觀市場(chǎng)分析。通過(guò)特征價(jià)格模型構(gòu)建房地產(chǎn)研究領(lǐng)域宏觀分析的微觀基礎(chǔ)，統(tǒng)籌分析微觀屬性差異和宏觀市場(chǎng)供求對(duì)住宅價(jià)格的影響是本文的創(chuàng)新和價(jià)值所在。

一、理論與文獻(xiàn)綜述

特征價(jià)格理論（Hedonic Price Theory）起源于20世紀(jì)30年代，主要根據(jù)商品自身屬性差異對(duì)價(jià)格波動(dòng)進(jìn)行分析。1971年，美國(guó)學(xué)者Griliches在其出版的《Price Indexes and Quality Change》一書(shū)中指出，商品價(jià)格變化可以分為兩方面：商品質(zhì)量變化和由于供求變化帶來(lái)的價(jià)格變化，價(jià)格指數(shù)應(yīng)當(dāng)準(zhǔn)確反映由于供求變化而帶來(lái)的價(jià)格變化，質(zhì)量變化引起的價(jià)格變化應(yīng)當(dāng)從中剔除[8]。經(jīng)過(guò)30余年的發(fā)展，特征價(jià)格理論研究經(jīng)過(guò)逐漸完善已經(jīng)十分成熟，目前已成為國(guó)際上研究影響住宅價(jià)格微觀因素的最主流方法，在實(shí)踐中有著廣泛運(yùn)用。編制價(jià)格指數(shù)是Hedonic價(jià)格模型極為重要的實(shí)踐運(yùn)用，現(xiàn)實(shí)中頗具影響力的美國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)NREI和英國(guó)住宅價(jià)格指數(shù)Haifix HPI也均采用特征價(jià)格方法編制[9]。

由于我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)形成時(shí)間較晚，發(fā)展時(shí)間不長(zhǎng)，總體而言Hedonic價(jià)格模型在我國(guó)房地產(chǎn)領(lǐng)域的研究和運(yùn)用目前仍處于探索發(fā)展階段[10]。目前國(guó)內(nèi)對(duì)城市住宅價(jià)格的理論研究往往沒(méi)有考慮住宅特征屬性差異對(duì)價(jià)格的影響，而主要從市場(chǎng)宏觀角度進(jìn)行定性分析。如：周艷（2004）通過(guò)對(duì)上海市宏觀經(jīng)濟(jì)和房地產(chǎn)市場(chǎng)關(guān)系進(jìn)行研究，得出了上海市房地產(chǎn)市場(chǎng)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高度正相關(guān)的結(jié)論；謝敘煒（2006）通過(guò)對(duì)上海市房?jī)r(jià)與地價(jià)關(guān)系的實(shí)證研究論證，試圖通過(guò)壓低地價(jià)來(lái)降低房?jī)r(jià)的行為不可行性；蔡震東（2004）通過(guò)市場(chǎng)供求分析認(rèn)為2005—2010年上海市房?jī)r(jià)總體上升趨勢(shì)[11]。在實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域，目前我國(guó)現(xiàn)有的城市住宅價(jià)格指數(shù)編制方法主要采用的是分類加權(quán)平均法，如CREIS中房指數(shù)。然而，分類加權(quán)平均法盡管操作簡(jiǎn)單卻無(wú)法反映房屋異質(zhì)性帶來(lái)的價(jià)格變動(dòng)（張宏斌，2000），不能準(zhǔn)確的描述房地產(chǎn)價(jià)格變動(dòng)與真實(shí)情況。指數(shù)編制方法的缺陷直接影響了價(jià)格指數(shù)的準(zhǔn)確性并使得其在實(shí)際運(yùn)用方面受到了很大的局限。因此，本文根據(jù)1120個(gè)上海市新建住宅交易樣本構(gòu)建特征價(jià)格模型，建立了上海市住宅價(jià)格指數(shù)并以此為基礎(chǔ)修正CREIS②上海指數(shù)得到上海同質(zhì)住宅價(jià)格指數(shù)，從而有效的排除了住宅微觀屬性差異對(duì)價(jià)格波動(dòng)的影響。以1995—2010年上海市宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)為樣本，從供給、需求、宏觀、投資4個(gè)方面選取16個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，通過(guò)主成分分析得到影響上海市商品住宅價(jià)格的4個(gè)主成分，選取主成分代表指標(biāo)求出其與上海同質(zhì)住宅價(jià)格指數(shù)的回歸方程，從而統(tǒng)籌分析微觀屬性差異和宏觀市場(chǎng)供求對(duì)住宅價(jià)格的影響。

二、數(shù)據(jù)、變量與模型

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源與整合

住宅價(jià)格波動(dòng)微觀特征分析樣本全部選自2009年1月至2011年4月上海市轄18區(qū)縣的普通商品住宅交易數(shù)據(jù)。遵循數(shù)據(jù)可選擇性，樣本來(lái)源為網(wǎng)易房產(chǎn)上海住宅成交數(shù)據(jù)中心③、住宅出售掛牌調(diào)整數(shù)據(jù)④以及本文隨機(jī)調(diào)查統(tǒng)計(jì)結(jié)果?？紤]數(shù)據(jù)完備性，在采集到的共1868個(gè)有效樣本中整合處理，模型最后采用1120個(gè)樣本數(shù)據(jù)。樣本平均分布在28個(gè)月中，每個(gè)月的樣本選擇均遵循隨機(jī)選擇原理并遍布上海市全部18個(gè)區(qū)縣。選用樣本基本滿足編制住宅價(jià)格指數(shù)的必要要求，可以較為全面、準(zhǔn)確地反映上海市住宅市場(chǎng)實(shí)際狀況。因?yàn)楸疚难芯康氖瞧胀ㄗ≌瑑r(jià)格指數(shù)，故而選用的樣本為剔除了別墅和經(jīng)濟(jì)適用房的高層和多層住宅。鑒于上海市通勤能力和城市發(fā)展速度與現(xiàn)狀，對(duì)崇明縣等郊區(qū)不做區(qū)別處理[12]。

住宅價(jià)格波動(dòng)宏觀市場(chǎng)分析以1995—2010年上海市宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，從供給、需求、宏觀、投資4個(gè)方面選取16個(gè)上海市與相關(guān)國(guó)家宏觀社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，通過(guò)主成分分析與回歸分析法研究住宅價(jià)格影響因素與走勢(shì)。所選用的變量數(shù)據(jù)源自相關(guān)年份上海市統(tǒng)計(jì)年鑒和中國(guó)人民銀行調(diào)查司http://www.pbc.gov.cn/publish/diaochatongjisi/133/index.html。

（二）變量篩選與量化

根據(jù)以往研究研究成果和對(duì)上海市住宅市場(chǎng)的分析，本文對(duì)住宅價(jià)格波動(dòng)的微觀特征分別從區(qū)位特征、建筑結(jié)構(gòu)、鄰里環(huán)境3方面篩選出影響住宅價(jià)格的15個(gè)住宅特征屬性，并引入反映樣本的2個(gè)時(shí)間虛擬變量作為住宅價(jià)格的微觀影響變量，指標(biāo)體系與變量詳見(jiàn)表1。

綜合以往研究成果和對(duì)上海市住宅市場(chǎng)實(shí)際分析，本文住宅價(jià)格波動(dòng)宏觀市場(chǎng)分析從供給因素、需求因素、宏觀因素和投資因素4方面分別選取4個(gè)指標(biāo)，共得到16個(gè)住宅價(jià)格影響因素，組成上海市住宅價(jià)格的宏觀市場(chǎng)影響變量體系，指標(biāo)體系與變量詳見(jiàn)表2。

表1 住宅價(jià)格微觀特征分析變量體系

（三）選用模型與函數(shù)

1．特征價(jià)格模型

特征價(jià)格理論認(rèn)為，住宅價(jià)格應(yīng)該等于住宅各種特征屬性帶來(lái)的舒適度價(jià)值之和。假定各家庭收入水平與消費(fèi)者偏好類似，則整個(gè)市場(chǎng)的住宅價(jià)格應(yīng)當(dāng)為這些房屋特征屬性的函數(shù)。即P=f（L，S，N），其中P為住宅價(jià)格，L為反映住宅區(qū)位特征的變量，S為反映建筑結(jié)構(gòu)的變量，N為反映鄰里特征的變量。由于住宅各特征屬性對(duì)消費(fèi)者的效用邊際遞減，所以函數(shù)具體形式可以假設(shè)為：

其中，b0，b1，b2，b3為函數(shù)參數(shù)。

對(duì)（1）式做對(duì)數(shù)處理，函數(shù)可以變形為：

因?yàn)槟Ｐ椭写嬖趩≡兞竣?，故此考慮時(shí)間因素的模型函數(shù)可變形如下：

其中，L’，S’，N’，T為模型啞元變量。

將表1中模型變量帶如式（3）可以得基于Hedonic價(jià)格模型的住宅價(jià)格函數(shù)如下：

其中，lnP為住宅價(jià)格對(duì)數(shù)，變量解釋見(jiàn)表1。

表2 住宅價(jià)格宏觀市場(chǎng)分析變量體系

2.主成分分析法

主成分分析法的具體分析步驟如下：

（1）對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)X*ij各列向量間相關(guān)系數(shù)矩陣R=（rij）33×33。

（2）計(jì)算R的特征值和特征向量，將特征值從大到小排列:λ1≥λ2≥…≥λ33。

其中eij為對(duì)應(yīng)特征值的特征向量。

三、結(jié)果、檢驗(yàn)與分析

（一）同質(zhì)住宅價(jià)格指數(shù)

根據(jù)式（4）對(duì)變量做預(yù)處理，將處理后樣本數(shù)據(jù)代入統(tǒng)計(jì)軟件Eviews6.0做回歸處理，得到上海市住宅價(jià)格Hedon?ic價(jià)格模型變量估計(jì)結(jié)果與統(tǒng)計(jì)情況如表3所示。

表3 變量估計(jì)結(jié)果與模型統(tǒng)計(jì)情況

從表3可以看出，模型可以解釋90.4%的樣本數(shù)據(jù)，回歸結(jié)果可以在極大程度上反映樣本數(shù)據(jù)和上海市住宅市場(chǎng)實(shí)際狀況。模型F統(tǒng)計(jì)量的P值（即sig值）為0，小于顯著性水平0.05，故而解釋變量與被解釋變量間線性關(guān)系顯著。Durbin-Watson取值3.244，查表⑥（其中n=1120，k=17）可知dL=0.408，dU=1.389，2＜3.244＜4-dL，故而可以判斷殘差無(wú)自相關(guān)狀況。對(duì)回歸模型進(jìn)行殘差的正態(tài)性檢驗(yàn)，殘差符合正態(tài)分布，滿足回歸模型中殘差的正態(tài)分布假設(shè)。對(duì)回歸模型進(jìn)行異方差檢驗(yàn)，隨著標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測(cè)值的變化，殘差點(diǎn)在0線周圍隨機(jī)分布，標(biāo)準(zhǔn)殘差不隨標(biāo)準(zhǔn)預(yù)測(cè)殘差的增大而增大，因而初步判斷無(wú)異方差問(wèn)題。

將表3中函數(shù)變量系數(shù)代入式（4）得到上海市住宅價(jià)格特征函數(shù)。在模型樣本中每個(gè)月均選出40個(gè)交易數(shù)據(jù)代入得到的住宅價(jià)格特征函數(shù)，逐月計(jì)算出2009年1月到2011年4月的同質(zhì)住宅價(jià)格與價(jià)格指數(shù)，同時(shí)根據(jù)選用樣本計(jì)算的月度市場(chǎng)交易均價(jià)和指數(shù)與同期中房上海指數(shù)和調(diào)整指數(shù)同時(shí)在表4內(nèi)列示。

由于樣本數(shù)量不足，模型僅計(jì)算出2009年1月到2011年4月的上海市住宅特征價(jià)格指數(shù)，不足以解釋相關(guān)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題。中房指數(shù)是房地產(chǎn)行業(yè)現(xiàn)有的重要統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，自1995年開(kāi)始統(tǒng)計(jì)以來(lái)時(shí)間序列數(shù)據(jù)保存良好。由表4可知，特征價(jià)格分析得到上海市特征價(jià)格調(diào)整指數(shù)與中房上海指數(shù)有著大致相同的波動(dòng)趨勢(shì)。通過(guò)OLS最小二乘法推算出二者間的函數(shù)關(guān)系得到上海市同質(zhì)住宅價(jià)格指數(shù)，可以彌補(bǔ)時(shí)間序列上樣本不足帶來(lái)的缺失。

以上海市同質(zhì)價(jià)格指數(shù)為因變量，以中房上海指數(shù)為自變量，運(yùn)用Eviews統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)表4中數(shù)據(jù)進(jìn)行OLS回歸分析，得到回歸函數(shù)如式（7）。

表4 2009年到2011年上海市同質(zhì)住宅價(jià)格與月度價(jià)格指數(shù) 單位：元/平米

其中，Y為上海市同質(zhì)住宅價(jià)格特征指數(shù)；X為中房上海指數(shù)數(shù)據(jù)。

將中房指數(shù)上海年度數(shù)據(jù)代入式（7）得到1995—2010年上海市同質(zhì)住宅價(jià)格指數(shù)，如表5所示。該指數(shù)有效地排除了微觀特征屬性對(duì)住宅價(jià)格波動(dòng)的干擾，可以真實(shí)反映供求等市場(chǎng)宏觀因素對(duì)住宅價(jià)格的影響，為分析宏觀供求因素對(duì)住宅價(jià)格波動(dòng)影響奠定了微觀基礎(chǔ)。

表5 上海市同質(zhì)住宅指數(shù)

（二）住宅價(jià)格波動(dòng)因素主成分分析

對(duì)選用數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化運(yùn)算以消除量綱影響，用計(jì)量軟件Eviews6.0處理標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)求出相關(guān)系數(shù)矩陣，通過(guò)計(jì)量軟件matlab5.3求出相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值和特征向量，并按照特征值大小排列并計(jì)算出相應(yīng)的主成分貢獻(xiàn)率和累計(jì)貢獻(xiàn)率，結(jié)果如表6所示。

表6 主成分貢獻(xiàn)率及累計(jì)貢獻(xiàn)率統(tǒng)計(jì)表

由表6可知，前4個(gè)主成分的特征貢獻(xiàn)率分別為67.98%，12.76%，10.81%，4%，4個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率已經(jīng)達(dá)到95.55%，4個(gè)主成分已經(jīng)包含了原17個(gè)指標(biāo)的絕大部分信息，足以代表整個(gè)指標(biāo)體系。可以認(rèn)定第一、第二、第三、第四主成分為上海市商品房?jī)r(jià)的主要影響因子，其中第一主成分對(duì)住宅價(jià)格波動(dòng)起到了主要作用，影響力最為顯著。

將表6中4個(gè)主成分的特征值和特征向量代入式（6），計(jì)算各變量在4個(gè)主成分上的載荷，結(jié)果如表7所示。

表7 主成分載荷統(tǒng)計(jì)表

由表7可以看出，第一主成分在反映宏觀因素四個(gè)變量上的載荷分別達(dá)到0.9919，0.9846，0.9678，0.9605，與宏觀因素的全部四個(gè)變量均有著極為強(qiáng)烈的正相關(guān)關(guān)系，此外第一主成分在反映需求因素的變量NRL，PNI，PCDI上的載荷也較高。所以第一主成分可以看做宏觀因素的代表，并可以反映部分需求狀況。第二主成分的變量最高載荷0.7144出現(xiàn)在反映供給因素的COMA，同時(shí)與反映供給因素的其他兩個(gè)變量CONA和SA也有著相對(duì)較高的載荷0.4009和0.4145，所以第二主成分可以看做供給因素的代表。第三主成分的最高變量載荷-0.6896出現(xiàn)在反映需求因素的變量HPIR，同時(shí)對(duì)與反映供給的變量COMA，CONA也有較高的載荷0.6684和0.6616，所以第三主成分可以看做是需求因素的代表，并可以反映部分供給狀況。第四主成分與反映投資因素的變量SSI有著相對(duì)顯著的載荷0.5996，可以看做是投資因素的代表。

在上海市住宅價(jià)格多因素主成分分析得出的四個(gè)主成分中，第一主成分主要反映宏觀經(jīng)濟(jì)因素，可以解釋2/3的變量波動(dòng)。第二主成分主要反映供給因素，可以解釋1/8的變量波動(dòng)。第三主成分主要反映部分需求因素，可以解釋1/9的變量波動(dòng)。第四主成分主要反映投資因素，可以解釋1/25的變量波動(dòng)。因此，在文章選取的4個(gè)住宅價(jià)格影響因素：供給、需求、宏觀經(jīng)濟(jì)和投資中，宏觀經(jīng)濟(jì)因素最為顯著，其對(duì)住宅價(jià)格也有著最大的影響力，需求因素和供給因素次之，投資因素最不明顯。主成分得分顯示，隨著時(shí)間序列的推移，宏觀經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和需求因素的增加會(huì)對(duì)住宅市場(chǎng)產(chǎn)生越來(lái)越大的壓力，同時(shí)市場(chǎng)供給減少的趨勢(shì)會(huì)擴(kuò)大這個(gè)壓力，并最終推動(dòng)住宅價(jià)格的進(jìn)一步上漲。

（三）住宅價(jià)格波動(dòng)因素回歸分析

選取表7中各主成分載荷最高的變量為該主成分代表指標(biāo)，得到進(jìn)行上海市住宅價(jià)格回歸分析的4個(gè)模型變量，即：人均GDP（元），住宅竣工面積（萬(wàn)平米），收入房?jī)r(jià)比和上證指數(shù)。以上述4個(gè)變量分別代表第一、第二、第三、第四主成分作為上海市住宅價(jià)格多因素回歸分析變量，以中房上海年內(nèi)特征調(diào)整指數(shù)為因變量，通過(guò)OLS普通最小二乘法進(jìn)行多元線性回歸分析。

將樣本數(shù)據(jù)代入統(tǒng)計(jì)軟件Eviews6.0進(jìn)行OLS回歸處理，采用逐步回歸方法，得到上海市住宅價(jià)格主成分回歸函數(shù)：

其中，HP為中房上海住宅特征價(jià)格指數(shù)；PCP為人均GDP；HPIP為收入房?jī)r(jià)比；CONA為住宅竣工面積。

檢驗(yàn)結(jié)果顯示：調(diào)整后的R2=0.958，回歸結(jié)果能夠解釋絕大部分的因變量，具有很好的擬合度和充分的解釋能力；F統(tǒng)計(jì)量的P值（即sig值）為0，小于顯著性水平0.05，故而解釋變量與被解釋變量間線性關(guān)系顯著；模型常數(shù)項(xiàng)和各自變量T統(tǒng)計(jì)量的P值（即sig值）均小于顯著性水平0.05。模型回歸系數(shù)全部統(tǒng)計(jì)性顯著。

由式（8）可知，人均GDP與住宅價(jià)格指數(shù)有正的數(shù)量關(guān)系，人均GDP每增加1元會(huì)引起住宅價(jià)格指數(shù)上漲0.002個(gè)點(diǎn)位。收入房?jī)r(jià)比與住宅價(jià)格指數(shù)呈反比，收入房?jī)r(jià)比每升高1個(gè)點(diǎn)位會(huì)引起住宅價(jià)格指數(shù)降低6.177個(gè)點(diǎn)位。住宅竣工面積的增加會(huì)降低住宅價(jià)格，住宅竣工面積每增加1萬(wàn)平米會(huì)引起住宅價(jià)格指數(shù)降低0.011個(gè)點(diǎn)位。通過(guò)回歸過(guò)程可知，PCP是最先進(jìn)入模型的變量，表明宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)住宅價(jià)格影響最顯著。HPIP是第二個(gè)進(jìn)入模型的變量，表明需求因素對(duì)住宅價(jià)格也有重要影響，模型顯示收入房?jī)r(jià)比與住宅價(jià)格呈負(fù)數(shù)量關(guān)系表明房?jī)r(jià)對(duì)收入的變化反應(yīng)不敏感。CO?NA最后進(jìn)入模型，表明供給因素對(duì)住宅價(jià)格影響相對(duì)較弱。模型排除了變量SSI，表明上證指數(shù)對(duì)上海市住宅價(jià)格影響并不顯著，也暗示了投資因素對(duì)住宅價(jià)格影響不顯著。

四、結(jié)論與展望

本文根據(jù)特征價(jià)格模型構(gòu)建了2009年1月到2010年4月上海市同質(zhì)住宅價(jià)格指數(shù)，并以此為基礎(chǔ)修正中房上海指數(shù)，從而編制了1995-2010年上海市同質(zhì)住宅價(jià)格指數(shù)，該指數(shù)有效的排除了住宅微觀屬性差異對(duì)價(jià)格波動(dòng)的影響，從而為宏觀市場(chǎng)分析構(gòu)建了微觀基礎(chǔ)。

文章以1995—2010年上海市宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)為樣本，從供給、需求、宏觀、投資4個(gè)方面選取16個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，通過(guò)主成分分析得到影響上海市商品住宅價(jià)格的4個(gè)主成分，選取人均GDP、住宅竣工面積、收入房?jī)r(jià)比和上證指數(shù)作為主成分代表指標(biāo)，求出其與中房上海調(diào)整指數(shù)的回歸方程。研究結(jié)論顯示，以人均GDP為代表的宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展是上海市住宅價(jià)格波動(dòng)的主要影響因素，和以住宅竣工面積為代表的市場(chǎng)供給因素和以收入房?jī)r(jià)比為代表的市場(chǎng)需求因素共同決定了上海市住宅價(jià)格走勢(shì)，而以上證指數(shù)為代表的投資因素對(duì)與住宅價(jià)格波動(dòng)并無(wú)顯著影響。研究表明，經(jīng)濟(jì)發(fā)展和供求矛盾是推動(dòng)近15年來(lái)上海市住宅價(jià)格持續(xù)走高的主要原因，與之相比，市場(chǎng)投資（投機(jī)）行為對(duì)住宅價(jià)格波動(dòng)的影響微乎其微。

[注 釋]

① 數(shù)據(jù)源自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站http://www.stats.gov.cn/tjsj/jdsj/t20110918_402754515.htm.

② CREIS，中國(guó)房地產(chǎn)指數(shù)系統(tǒng)簡(jiǎn)稱中房指數(shù)，1994年由國(guó)務(wù)院發(fā)展研究中心、中國(guó)房地產(chǎn)協(xié)會(huì)、中國(guó)房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)集團(tuán)等聯(lián)合發(fā)起形成的全國(guó)及重點(diǎn)城市房地產(chǎn)市場(chǎng)監(jiān)控系統(tǒng)，由中國(guó)指數(shù)研究院承擔(dān)日常運(yùn)作，是國(guó)內(nèi)外了解中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)的重要渠道。

③ 詳見(jiàn)http://data.house.163.com/sh/index.html.

④ 住宅出售掛牌數(shù)據(jù)的調(diào)整方法基于溫海珍（2004）的研究。

⑤ 啞元變量指模型中取值為0或1的虛擬變量。

⑥ 查詢的德賓—沃森dt統(tǒng)計(jì)量（0.05顯著性水平），其中n為觀察值個(gè)數(shù)，k為不包含常數(shù)項(xiàng)的解釋變量。

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