文 何三峰（中共四川省委黨校，四川成都 610072）

房地產(chǎn)價格的影響因素分析
——基于成都市房地產(chǎn)價格的實(shí)證研究

文 何三峰（中共四川省委黨校，四川成都 610072）

近年來，我國一些地區(qū)的房地產(chǎn)價格波動很大，已經(jīng)嚴(yán)重影響了這些地區(qū)的經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)健康發(fā)展，研究房地產(chǎn)價格的影響因素及各因素的影響程度，有利于各地房地產(chǎn)業(yè)健康穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)持續(xù)有序發(fā)展。本文以成都市為例，利用主成分回歸分析方法研究房價的影響因素及各因素的影響程度，研究發(fā)現(xiàn)，地區(qū)生產(chǎn)總值、居民可支配收入、城鎮(zhèn)化率等因素對房價有顯著正向影響，居民消費(fèi)價格指數(shù)、房屋建筑竣工率、土地購置面積等因素對房價有一定的負(fù)向影響，應(yīng)該從供給和需求兩個方面制定政策引導(dǎo)房地產(chǎn)業(yè)健康穩(wěn)定發(fā)展。

房地產(chǎn)價格 影響因素 主成分回歸分析 成都市

2015年以來，我國不同城市的房地產(chǎn)價格出現(xiàn)了較大波動，一、二線城市房價上漲很快，房地產(chǎn)去庫存效果明顯，但三、四線城市房價變化不大，房產(chǎn)庫存積壓明顯，去庫存壓力仍然很大。2016年末中央經(jīng)濟(jì)工作會議明確提出“房子是用來住的，不是用于炒的”，要加快研究建立符合國情、適應(yīng)市場規(guī)律的房地產(chǎn)平穩(wěn)健康發(fā)展長效機(jī)制，形成穩(wěn)定的房地產(chǎn)市場和政策預(yù)期。當(dāng)前，不同城市之間房價走勢表現(xiàn)出巨大差異，在全球經(jīng)濟(jì)緩慢復(fù)蘇、我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整進(jìn)入加速階段的宏觀背景下，研究房地產(chǎn)價格的影響因素對合理化解房地產(chǎn)庫存、引導(dǎo)房地產(chǎn)業(yè)走上健康持續(xù)發(fā)展道路具有非常重要的戰(zhàn)略意義。

成都市是西南地區(qū)重要的副省級城市，2015房地產(chǎn)投資額占固定資產(chǎn)投資總額和地區(qū)生產(chǎn)總值的比重分別為34.8%、22.6%，房地產(chǎn)業(yè)在成都產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中占有非常重要的地位。2005-2015年成都房價呈上漲趨勢，商品房平均價格從3219.01元/M2上漲到6875.00元/M2，研究成都房價影響因素不僅對成都房地產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展具有重要意義，也對其他城市房地產(chǎn)健康發(fā)展具有重要借鑒意義。本文以成都市為例，采用主成分回歸分析方法，研究房價的影響因素及其影響程度，并提出對策建議。

一、文獻(xiàn)綜述

目前國內(nèi)研究房價影響因素的學(xué)者很多，他們研究的重點(diǎn)主要集中在全國和地方兩個層面。汪新（2010）利用PLS回歸方法對我國房價影響因素進(jìn)行了實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)土地價格、資金規(guī)模以及國民財富構(gòu)成是影響我國房價變化最重要的三大因素［1］。蔣祥林（2015）從供給和需求兩方面對35個主要城市的房價進(jìn)行實(shí)證研究，研究表明，一線城市由于需求旺盛、供給不足導(dǎo)致房價高企，中西部的二三四線城市由于城市化水平較低、人口集聚效應(yīng)未能充分發(fā)揮以及潛在需求弱導(dǎo)致商品房供給過剩，房地產(chǎn)去庫存壓力很大［2］。欒天怡（2016）對我國18個主要城市房價進(jìn)行了實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)影響全國主要城市住房價格最重要的因素是住宅商品房銷售額和住宅開發(fā)投資額［3］。也有學(xué)者從單個影響因素對房價進(jìn)行研究，譚小芬（2013）研究人民幣升值預(yù)期對我國房價的影響，研究表明人民幣升值預(yù)期的直接效應(yīng)對房價并不構(gòu)成影響［4］。張東、楊易（2014）從房地產(chǎn)供給端對房價的影響進(jìn)行了實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)房屋的當(dāng)期增量供給是影響房價的主要因素［5］。王成（2016）通過實(shí)證研究表明人民幣升值導(dǎo)致熱錢流入，對房價具有顯著正向沖擊影響［6］。湯霏雯、王超（2014）以上海市和重慶市為例，研究房產(chǎn)稅政策對房價的影響，實(shí)證結(jié)果表明房產(chǎn)稅政策會降低重慶房價，而對上海房價影響不明顯［7］。

一些學(xué)者對成都房價的影響因素也進(jìn)行了研究。劉芳 （2008）對成都房價影響因素進(jìn)行了Pearson、Kendall分析排序，研究表明成都GDP和人均可支配收入是影響房價的主要因素［8］。岑華芳、王芳（2010）對成都住宅價格上漲進(jìn)行了理論研究，認(rèn)為土地供給減少是導(dǎo)致房價高企的主要原因［9］。邱俊柯、范曉萱等（2016）利用灰色關(guān)聯(lián)分析法研究了成都房價的影響因素，認(rèn)為房地產(chǎn)投資額和房屋施工面積對房價影響較大［10］。

由學(xué)者們對房地產(chǎn)價格影響因素的研究文獻(xiàn)可以看出，已有研究的共同不足之處在于定量分析選取的影響指標(biāo)相對較少，由于指標(biāo)太少，不能準(zhǔn)確反映房價的真正影響因素。有些學(xué)者在利用回歸分析方法研究房地產(chǎn)價格的影響因素時，由于考慮多重共線性的存在而剔除了較多重要變量，導(dǎo)致很多重要因素未能在結(jié)果中被反映出來，因此，單純利用回歸分析方法并不能很好地反映影響房地產(chǎn)價格的因素。還有的學(xué)者僅從定性方面對房地產(chǎn)價格的影響因素進(jìn)行理論分析，由于缺少實(shí)證支撐，難免造成所得結(jié)論缺乏說服力。本文采用主成分回歸分析法對成都市2005-2015年的房地產(chǎn)價格進(jìn)行研究，探索影響房地產(chǎn)價格的因素以及影響程度，不僅可以消除單純利用回歸分析方法存在的多重共線性問題，還能保留影響房地產(chǎn)價格的主要因素，比較客觀地分析影響房地產(chǎn)價格的因素以及各因素的影響程度，彌補(bǔ)已有研究的不足，并根據(jù)實(shí)證研究的結(jié)果提出促進(jìn)房地產(chǎn)價格相對穩(wěn)定的對策建議，為房地產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展提供理論依據(jù)。

二、研究模型設(shè)計

（一）理論模型選取

為了更科學(xué)全面地分析成都房價的影響，本文選取12個指標(biāo)變量，由于變量增多會給回歸分析增加復(fù)雜性和共線性，所以首先選擇主成分分析法進(jìn)行處理，然后再進(jìn)行回歸分析。主成分分析法，也叫主分量分析，旨在利用降維的思想把多個指標(biāo)轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個綜合指標(biāo)，它把給定的一組相關(guān)變量通過線性變換轉(zhuǎn)成另一組不相關(guān)的變量，這些新的變量按照方差依次遞減的順序排列。信息的大小通常用離差平方或方差來衡量，在數(shù)學(xué)變換中保持變量的總方差不變，使第一變量具有最大方差，成為第一主成分；第二變量的方差次大，并且和第一變量不相關(guān)，稱為第二主成分。依次類推，I個變量就有I個主成分。

假定有n個樣本和P個變量構(gòu)成的數(shù)據(jù)矩陣：

對其協(xié)方差矩陣Σ或相關(guān)系數(shù)矩R，求特征方程的P個非負(fù)特征值λ1＞λ2…＞λp≥0，對應(yīng)于特征值λi的特征向量為：

于是可以得到P個新因子：

其中，ZXi為Xi的標(biāo)準(zhǔn)化形式，新因子 Z1，Z2，…，Zp之間相互無關(guān)，且它們的方差是遞減的，每個新因子中各變量的系數(shù)反映了各變量對新因子作用的大小。第i個因子的方差貢獻(xiàn)率為：

?i反映了i個因子保留信息的程度。一般取累計貢獻(xiàn)率達(dá) 85%～95%的特征值 λ1，λ2，…，λm（m≤p）所對應(yīng)的第一、第二、…第m個主成分。［11］

把選取后的主成分Z1、Z2…Zp作為解釋變量，對被解釋變量ZY（ZY為Y的標(biāo)準(zhǔn)化形式）進(jìn)行多元回歸處理，即建立：

式中，βi（i=1，2，3…p）為模型參數(shù)。

（二）指標(biāo)選取及說明

綜合文獻(xiàn)綜述中學(xué)者們研究選取和權(quán)衡房價影響因素的選取指標(biāo)，本文依據(jù)科學(xué)性、代表性和易得行原則，選取具12個重要影響成都房價的因素指標(biāo)。被解釋變量為商品房平均銷售價格（Y）。解釋變量有以下 12個：（1）地區(qū)生產(chǎn)總值（X1），反映一個城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，對房價有直接影響；（2）居民消費(fèi)價格指數(shù)CPI（X2），是貨幣當(dāng)局進(jìn)行宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控的重要指標(biāo)，CPI是影響利率變化的重要因素，而利率變化顯著影響房價；（3）居民可支配收入（X3），反映居民購買力，是潛在需求向有效需求轉(zhuǎn)化的基礎(chǔ)和約束；（4）城鎮(zhèn)化率（X4），反映該地區(qū)人口比例變動、城市結(jié)構(gòu)布局等，這些因素又會對房地產(chǎn)產(chǎn)生直接影響；（5）房地產(chǎn)投資額（X5），房地產(chǎn)投資額通過供給需求傳導(dǎo)機(jī)制影響房地產(chǎn)價格；（6）房屋建筑面積竣工率（X6），此指標(biāo)反映了商品房建設(shè)的完成進(jìn)度，這對房地產(chǎn)供給產(chǎn)生直接影響；（7）竣工房屋造價（X7），反映建造商品房的成本，對房價具有直接影響作用；（8）年末常駐人口（X8），影響商品房需求，從而影響價格；（9）5 年期貸款利率（X9），不管是消費(fèi)者購房貸款，還是開發(fā)商投資貸款，基本都是長期貸款，因此本文選擇5年期貸款利率，不僅影響商品房的供給，也影響商品房的需求；（10）土地購置費(fèi)用（X10），包括購買土地的價格以及其他相關(guān)費(fèi)用，對房價形成直接影響；（11）土地購置面積（X11），反映了供地情況和商品房供給的能力；（12）房地產(chǎn)開發(fā)中的國內(nèi)貸款（X12），反映了房地產(chǎn)開發(fā)中的信貸水平，是房價影響中的重要指標(biāo)。

四、實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)收集

為了數(shù)據(jù)選取的科學(xué)性和權(quán)威性，本文2005-2014年各指標(biāo)數(shù)據(jù)除土地購置面積外皆來源于《2015年成都統(tǒng)計年鑒》，由于《2016年成都統(tǒng)計年鑒》還未面世，所以2015年各指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于《2016四川統(tǒng)計年鑒》和《2016中國房地產(chǎn)年鑒》，歷年土地購置面積數(shù)據(jù)來源于中指數(shù)據(jù)庫 （CREIS）。表1為2005-2015年成都市房價的影響指標(biāo)原始數(shù)據(jù)。

（二）指標(biāo)數(shù)據(jù)的相關(guān)性檢驗(yàn)

利用SPSS 22.0對12個指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)，對所有解釋變量做相關(guān)性分析，如表2，可以看出，X1除與X2、X9和X11以外的其他指標(biāo)相關(guān)系數(shù)都很高，其中，相關(guān)系數(shù)|ρx1，xj|＞0.85（j=3，4，5，6，7，8，10，12），可知 X1 與 Xj之間可能存在嚴(yán)重共線性。X2與其他指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)絕對值不超過 0.75， 它們之間相關(guān)性相對較弱。 X3、X4、X5、X6、X7、X8、X10、X12等指標(biāo)相互之間具有較高相關(guān)系數(shù)，即這些指標(biāo)有較高相關(guān)性，可知這些指標(biāo)可能存在嚴(yán)重共線性。綜上，指標(biāo)之間存在共線性的可能性高。

（三）指標(biāo)數(shù)據(jù)的共線性診斷

由（二）的相關(guān)性分析可知影響因素之間可能存在嚴(yán)重的共線性，為了更加明確地獲知這些影響因素之間是否存在多重共線性，利用SPSS 22.0對Y與 Xi（i=1，2……12）進(jìn)行多元回歸，得到共線性診斷結(jié)果如表 3 所示，方差膨脹因子 VIFi（i=2，3，5，6，7，8，9，10，11，12）＞10，且它們對應(yīng)的容許度也很小，所以說明指標(biāo)間有嚴(yán)重的共線性。

綜合（二）與（三）可得出結(jié)論：解釋變量之間存在較強(qiáng)的多重共線性，并且這種嚴(yán)重的多重共線性會影響最小二乘估計，所以本文采用主成分回歸分析方法消除多重共線性重新建立回歸模型。

（四）主成分回歸分析

運(yùn)用SPSS 22.0對影響成都房價的因素X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11 和 X12 進(jìn)行主成分分析，結(jié)果如表4所示。

根據(jù)主成分提取的特征值必須是大于1的抽取原則，并結(jié)合碎石檢驗(yàn)原則，利用碎石圖 （即陡坡圖），共抽取2個主要因子，前兩個特征值為9.083和1.090，其累計貢獻(xiàn)率為 87.721%（＞85%），可以提出兩個主成分，且累計貢獻(xiàn)率高達(dá)87.721%，說明提取的主成分能夠很好涵蓋全部解釋變量指標(biāo)的信息。

由表5可得，第二主成分F2上具有較高載荷的變量只有5年期貸款利率（X9），其余指標(biāo)在第一主成分F1上都有較高載荷，第一主成分基本上能很好的涵蓋所有指標(biāo)信息。由表4和表5計算主成分各指標(biāo)對應(yīng)的系數(shù)，得到兩主成分表達(dá)式分別為：

其中，ZXi（i=1，2……12）為 Xi分別對應(yīng)變量的標(biāo)準(zhǔn)化形式。

表1 2005-2015年成都市房價及影響指標(biāo)原始數(shù)據(jù)

表2 相關(guān)系數(shù)表

以ZY為Y（商品房平均價格）的標(biāo)準(zhǔn)化后的變量作為被解釋變量，以主成分F1和F2作為解釋變量進(jìn)行多元回歸分析，由Eviews8.0建立回歸模型如下：

由回歸結(jié)果可得：多重可決系數(shù)（R2）與修正可決系數(shù)（R2）都較高，說明模型對樣本擬合很好。F檢驗(yàn)值為 48.86585，明顯顯著。 當(dāng) α=0.05 時，tα/2（11-3）=2.262，主成分F1、F2的偏回歸系數(shù)都通過檢驗(yàn)，系數(shù)顯著。但F2中ZX9的偏回歸系數(shù)為正，表明長期利率增加會造成房價上漲，這不符合經(jīng)濟(jì)意義。再由F1和F2表達(dá)式就可看出F2解釋力度不強(qiáng)，F(xiàn)1基本可以很好涵蓋所有信息，故將F2剔除后回歸后模型為：

表3 共線性診斷指標(biāo)表

表4 主成分提取分析表

表5 初始因子載荷矩陣

此時，該模型擬合優(yōu)度高，F(xiàn)檢驗(yàn)值為57.7134，明顯顯著，F(xiàn)1系數(shù)估計值也高度顯著。為了得到用標(biāo)準(zhǔn)化自變量表示的回歸方程，由第一主成分F1的系數(shù)向量組成的矩陣與主成分回歸系數(shù)向量估計量相乘可得到標(biāo)準(zhǔn)化的解釋變量表示的回歸方程：

（五）主成分回歸分析

由標(biāo)準(zhǔn)化的回歸方程可得：除消費(fèi)價格指數(shù)（X2）、房屋建筑面積竣工率（X6）、5 年期貸款利率（X9）和土地購置面積（X11）四個影響因素對商品房平均價格（Y）有負(fù)效應(yīng)之外，其余影響因素均對商品房平均價格有正向影響。首先，地區(qū)生產(chǎn)總值（X1）、居民可支配收入（X3）、城鎮(zhèn)化率（X4）、房地產(chǎn)投資額（X5）、竣工房屋造價（X7）、年末常駐人口（X8）、土地購置費(fèi)用（X10）和房地產(chǎn)投資中的國內(nèi)貸款（X12）對商品房價格影響很大，當(dāng)這些指標(biāo)每增漲1%時，成都商品房平均銷售價格分別對應(yīng)提升 0.0968%、0.0968%、0.0978%、0.0966%、0.0974%、0.0922%、0.0854%和0.0957%。其次，對房價有負(fù)向效應(yīng)的四個影響因素為：消費(fèi)價格指數(shù)（X2）、房屋建筑面積竣工率（X6）、5年期貸款利率（X9）以及土地購置面積（X11），當(dāng)它們每增加1%時，成都商品房平均銷售價格分別對應(yīng)下降0.0743%、0.0897%、0.0420%和0.0654%。

四、結(jié)論與對策建議

從以上實(shí)證分析可以看出，影響成都商品房平均價格的因素包括需求端和供給端兩個方面。從需求端來看，第一，地區(qū)生產(chǎn)總值反映了該區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，一般來講地區(qū)生產(chǎn)總值增長，居民購買力也會相應(yīng)增強(qiáng)，居民對商品房需求增加，在商品房供給一定的情況下房價趨于上漲；第二，居民可支配收入的增加導(dǎo)致居民對商品房需求增加，在商品房供給一定的情況下必然導(dǎo)致商品房價格上升；第三，城鎮(zhèn)化率提高以及年末城鎮(zhèn)常駐人口增加，必然伴隨著城鎮(zhèn)居民對城鎮(zhèn)商品房需求的增加，推動房價上漲；第四，以長期貸款利率下降為特點(diǎn)的寬松金融環(huán)境下，較低的購房貸款利率使貸款購房成本降低，從而推動房價上漲；第五，CPI是央行決定利息變化的主要參考指標(biāo)，當(dāng)CPI較低時，央行往往實(shí)行寬松的貨幣政策，利息水平也較低，而利息又是決定房價的重要因素，低利息容易引起房價上升，所以CPI對房價有負(fù)向效應(yīng)。從供給側(cè)來看，第一，房屋建筑面積竣工率可以反映出商品房供應(yīng)能力，房屋建筑面積竣工率越高，商品房價格越低，二者呈反向關(guān)系；第二，竣工房屋造價是指建筑方支付給施工方的全部費(fèi)用，即施工成本，竣工房屋造價上漲使得房價上升，在實(shí)證模型中表現(xiàn)為竣工房屋造價對房價有正向促進(jìn)作用；第三，土地購置費(fèi)包括土地價格以及相關(guān)費(fèi)用，土地購置費(fèi)增加即成本增加，商品房價格上升，表現(xiàn)為土地購置費(fèi)對房價有正向效應(yīng)；第四，土地購置面積反映了商品房供給能力，購置面積越多，能供給更多商品房，土地購置面積對房價具有負(fù)向效應(yīng)；第五，國內(nèi)銀行信貸是房地產(chǎn)商融通資金的重要來源，擴(kuò)張的信貸環(huán)境有利于房地產(chǎn)商提升開發(fā)房產(chǎn)的能力，因此房地產(chǎn)開發(fā)資金中國內(nèi)貸款對房價也產(chǎn)生正向效應(yīng)。

根據(jù)房地產(chǎn)價格影響因素的實(shí)證分析，引導(dǎo)房地產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展的對策建議包括以下幾個方面：第一，提高房地產(chǎn)信息透明度，避免房地產(chǎn)市場供需錯位。由于房地產(chǎn)是稀缺的經(jīng)濟(jì)資源，因而提高房地產(chǎn)信息透明度、形成良好的房地產(chǎn)市場、有效發(fā)揮房地產(chǎn)的價值是所有政策的出發(fā)點(diǎn)和立足點(diǎn)。要提高房地產(chǎn)供給的透明度，提升房地產(chǎn)業(yè)信息化水平，嚴(yán)厲打擊那些惡意捂盤、囤積房產(chǎn)以及惡意虛報房產(chǎn)售賣信息的行為，使房地產(chǎn)需求方對房地產(chǎn)供給有一個全面準(zhǔn)確的判斷，通過正常的市場行為形成合理的房地產(chǎn)市場價格。第二，增加土地有效供給以滿足日益增加的商品房需求。隨著城鎮(zhèn)化率的日益提升，消費(fèi)者對房地產(chǎn)的需求日益增加，因此應(yīng)該隨之適度增加商品房用地供給，完善土地供應(yīng)制度，健全土地供應(yīng)市場，通過市場機(jī)制，合理增加土地的有效供給。第三，增加保障性住房和租賃住房的供給以減少對商品房的需求。推進(jìn)保障性住房建設(shè)，使城市低收入者家庭住房條件得以改善；加快建立規(guī)范的住房租賃市場，為各收入階層租賃住房提供有效選擇。第四，加強(qiáng)房地產(chǎn)市場信貸管理以減小房地產(chǎn)市場風(fēng)險。對出現(xiàn)過熱跡象房價的城市，地方政府要采取措施遏制房價過快上漲，適度收緊信貸并出臺價格引導(dǎo)政策，避免過度炒房造成房地產(chǎn)市場風(fēng)險。第五，增強(qiáng)地方經(jīng)濟(jì)活力以減小地方政府對土地財政的依賴，促進(jìn)土地購置環(huán)節(jié)合理定價。各地應(yīng)立足當(dāng)?shù)貙?shí)際，充分發(fā)揮地域特色發(fā)展區(qū)域經(jīng)濟(jì)，為地方財政提供充足穩(wěn)定的財源，避免地方政府利用土地壟斷供給牟取高額土地出讓金從而推高房價。

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責(zé)任編輯：唐若蘭

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1008-6323（2017）03-0086-06

何三峰，中共四川省委黨校金融學(xué)專業(yè)碩士研究生。

2017-04-28

中共四川省委黨校學(xué)位委員會資助項(xiàng)目（項(xiàng)目編號：16scswdxxw03）。