文| 屠毅仁

山東省房地產(chǎn)價格影響因素分析理

山東省的經(jīng)濟總量從2007年開始持續(xù)位于全國的前三名，快速增長的經(jīng)濟總量除了比鄰日韓的地理區(qū)位優(yōu)勢，較好的落實改革開放的相關(guān)政策外，房地產(chǎn)作為山東省的支柱產(chǎn)業(yè)之一，其蓬勃發(fā)展對經(jīng)濟總量的快速增長也起到了重要影響作用[1]。近年來，山東省房地產(chǎn)投資額逐年遞增，以2014年為例，山東省房地產(chǎn)開發(fā)投資額度就高達3.2元，實收資本達到0.34億元[2]。

對房地產(chǎn)市場價格產(chǎn)生影響有多種因素，其最主要的影響因素有以下幾點：一是居民消費水平。居民消費水平是地區(qū)居民的消費水平，作為最直接的影響因素，對房地產(chǎn)價格起到最主要的作用。二是房屋竣工面積。在一個地區(qū)房地產(chǎn)建設越多，面積越大，其竣工面積與建設數(shù)量正比關(guān)系。三是房地產(chǎn)投資額度。在房地產(chǎn)建設過程中，投資額度的大小會對房地產(chǎn)價格產(chǎn)生直接的影響作用，其關(guān)系也成正比，投資額度越大，一定時期內(nèi)房地產(chǎn)價格也隨之增高。四是人口總數(shù)量。在影響房地產(chǎn)價格因素中，地區(qū)的人口數(shù)量會產(chǎn)生直接作用。理論上人口多，房地產(chǎn)需求量就大。五是企業(yè)自籌資金。房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)的資金自籌能力是一個較新的影響指標，這主要從融資結(jié)構(gòu)進行分析。近幾年隨著金融市場的完善與發(fā)展，這一指標在房地產(chǎn)價格波動中的作用越來越大。六是餐飲業(yè)主營收入。餐飲業(yè)主營業(yè)務收入是一種代表性的因素，可以作為房地產(chǎn)價格變化的解釋性指標數(shù)據(jù)。七是社保未參保人數(shù)?；趨⒈Ｈ藬?shù)不全的原因，本文選取了社保未參保人數(shù)進行替代。

模型建立及數(shù)據(jù)處理

1.影響變量的選取。本文把上述幾個主要指標數(shù)據(jù)作為模型建立的變量，主要是X2居民消費水平、X3房地產(chǎn)竣工面積、X4房地產(chǎn)開發(fā)投資額、X5山東省人口數(shù)、X6開發(fā)企業(yè)自籌資金、X7餐飲主營業(yè)務收入、X8社保未參保人數(shù)。為確保數(shù)據(jù)及結(jié)果科學準確，本文采用的變量數(shù)據(jù)主要是依據(jù)山東省統(tǒng)計局及國家統(tǒng)計局的統(tǒng)計年鑒及統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

2.函數(shù)模型的形式。本文采取了線性回歸模型，是依據(jù)上述分析，模型為：

Yt=β1+β2

X2t+β3X3t+β4X4t+β5X5t+β6X6t+β7X7t+β8X8t+μ

其中：Y是山東省商品房平均售價；X2-9是選取的變量；β是回歸系數(shù)μ是隨機擾動項。

3.統(tǒng)計數(shù)據(jù)檢驗相關(guān)性。通過Eviews得出均值、最大值、最小值等基本的統(tǒng)計量，并對數(shù)據(jù)初步的分析處理及相關(guān)性檢驗。通過相關(guān)性檢驗，得出被解釋變量與解釋變量間的相關(guān)系數(shù)都大于0.9，充分驗證了被解釋變量Y與各個解釋變量存在的相關(guān)性很高，變量對被解釋變量有影響力。同時，也注意到解釋變量之間也存在很高的關(guān)聯(lián)性，這就需要注意多重共線問題的存在，在后續(xù)的處理應引起關(guān)注。

4.處理時間序列數(shù)據(jù)。由于本文引用的數(shù)據(jù)是采用的時間序列，因此要進行單位根檢驗與協(xié)整檢驗，驗證變量的平穩(wěn)性和變量之間的協(xié)整。單位根檢驗。本文采用了ADF方法進行單位跟檢驗，以防止偽回歸的出現(xiàn)，確保時間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)，只有確保數(shù)據(jù)平穩(wěn)才能進一步進行回歸檢驗。對解釋變量依次進行ADF檢驗。得出的檢驗結(jié)果，二階查詢時解釋變量都能得到平穩(wěn)序列，都是同階單整，在此基礎上進行下一步協(xié)整檢驗的操作。協(xié)整檢驗。本文協(xié)整檢驗采用EG兩步法進行檢驗，通過OLS對函數(shù)模型做回歸之后，單位根檢驗殘差序列。通過檢驗得出的結(jié)果是殘差序列為平穩(wěn)序列，沒有存在單位根。這說明解釋變量之間關(guān)系協(xié)整，在此基礎上進行模型的檢驗操作。

模型檢驗及結(jié)果分析

本文進行回歸檢驗采用的是最小二乘法，用OLS回歸得到回歸初步結(jié)果：變量都沒有通過，回歸系數(shù)有的為負數(shù)，與實際不符。由此判定，多重共線問題的存在。處理多重共線問題運用逐步回歸法。用被解釋變量對解釋變量做簡單回歸之后，采用貢獻最大的回歸方程，其他解釋變量逐個引入，做簡單回歸。得出的結(jié)果是：地區(qū)人口數(shù)對解釋能力最強。以此為基礎逐個對解釋變量作回歸檢驗，最終得出的結(jié)果：保留X2、X5，即地區(qū)人口數(shù)與居民消費水平，其他變量去掉。

最終模型計量結(jié)果可以寫作：

Yt =-25101.01+0.116116 X2t+2.890549 X5t+μt（5358.879）（0.031101）（0.601276）

t=(-4.684005) (3.733523) (4.807358)

R2=0.993719F=949.3183 n=15

也就是，居民消費水平增加1元，房屋售價平均增加0.116116元/每平方米；而人口數(shù)量每增加1萬人，則房屋售價平均增加2.890549元/每平方米。這與先前假設一致?？梢娚綎|省房屋售價與居民消費水平及地區(qū)人口人數(shù)呈正相關(guān)。

結(jié)論

采用多元線性回歸分析法對房地產(chǎn)價格分析時，各個影響因素選取是重點，在實際分析驗證時應該選取權(quán)威數(shù)據(jù)，才能使市場價格影響因素的評估科學合理。本文做了定量分析，使我們對山東省的房地產(chǎn)價格有了更好的判斷，能夠為山東省房地產(chǎn)價格走勢，政府制定相關(guān)調(diào)控政策提供出有意義的分析依據(jù)。