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        我國房價的影響因素分析

        2018-05-20 13:59:16羅冬霞羅茜
        現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)信息 2018年6期
        關(guān)鍵詞:影響因素

        羅冬霞 羅茜

        摘要:房地產(chǎn)又稱不動產(chǎn),因其自身的自然、經(jīng)濟(jì)和社會屬性使其具有較高的經(jīng)濟(jì)價值。自1998年結(jié)束分配住房制度,我國房地產(chǎn)價格持續(xù)攀升,因此有必要研究影響房地產(chǎn)價格的因素及其影響程度。本文從影響房地產(chǎn)需求和供給的因素出發(fā),采用北京市1999年至2016年的統(tǒng)計數(shù)據(jù),建立北京市住宅商品房平均銷售價格和其影響因素的多元回歸模型,采用逐步分析方法,得出結(jié)論,并結(jié)合實(shí)際提出相應(yīng)的政策建議。

        關(guān)鍵詞:房地產(chǎn)價格;影響因素;逐步分析方法

        中圖分類號:F293.3 文獻(xiàn)識別碼:A 文章編號:1001-828X(2018)006-0-01

        一、引言

        自1998年的《國務(wù)院關(guān)于進(jìn)一步深化城鎮(zhèn)住房制度改革加快住房建設(shè)的通知》發(fā)布后,正式標(biāo)志著我國分配住房制度結(jié)束,住房市場化的開始。隨著時間的推進(jìn),我國房地產(chǎn)商品市場不斷完善,自2000年開始,中國房地產(chǎn)出現(xiàn)了空前的持續(xù)繁榮局面,幾乎每年都以超過5%的幅度在漲。更為值得關(guān)注的是在2016年和2017年,我國一線二線房價飆升,出現(xiàn)房地產(chǎn)泡沫的特性。與此同時,中央經(jīng)濟(jì)工作會議提出,要堅持“房子是用來住的,不是用來炒的”的定位,要求回歸住房居住屬性,政府隨之采取了一系列抑制房價過快上漲的措施。

        因此,在這樣一個社會形勢下,有必要深入研究房地產(chǎn)市場特點(diǎn),找出房價上漲的根本原因,再采取相應(yīng)的調(diào)控措施,遏制房價的快速上漲。

        二、國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述

        國外的土地和房屋歸私人所有,房地產(chǎn)是完全的商品,因此由市場的供給和需求決定。ArthurC.Nelson等(2006)提出如果土地管制實(shí)施的是控制政策,這樣就會限制土地供應(yīng),房價就會上漲。Knight John(2009)發(fā)現(xiàn)靈敏度在賣方的市場遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于買方市場,說明目前房產(chǎn)價格主要反映了賣者的信號,而買者只是被動的接受者。

        我國的土地歸國家所有,與西方國家的情況不同。尚梅(2004)的研究認(rèn)為宏觀經(jīng)濟(jì)變量的波動可以對建筑產(chǎn)品價格波動產(chǎn)生預(yù)測作用。況偉大(2010)提出政府應(yīng)該主要調(diào)整居民的適應(yīng)性預(yù)期。余華義(2010)的結(jié)果發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)基本面的影響作用不顯著,而政府調(diào)控變量則很顯著,提出我國房價深受政府政策的影響。

        三、房地產(chǎn)價格影響因素的經(jīng)驗(yàn)檢驗(yàn)

        (一)樣本數(shù)據(jù)來源

        本篇文章以北京市為例,研究房地產(chǎn)的影響因素。因從1998年中國正式取消了福利分房,所以從1999年至2016年的數(shù)據(jù)都是有效數(shù)據(jù),其中,貸款利率取年度的加權(quán)平均數(shù)。

        (二)計量模型設(shè)定和指標(biāo)說明

        影響房價的因素很多,本模型選取了幾個主要影響房地產(chǎn)價格的因素,分別為城市人均可支配收入X1、人均GDP X2、常住人口X3、房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)(單位)土地購置費(fèi)用X4、房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)(單位)竣工住宅造價X5、城鎮(zhèn)竣工住宅房屋建筑面積X6和六個月至一年(含一年)貸款利率X7。對于因變量,也就是房地產(chǎn)價格用住宅商品房平均銷售價格Y來表示。建立的回歸模型的函數(shù)形式為:

        Y=A0+A1X1+A2X2+……+A7X7+μ (3.1)

        其中,A0為常數(shù)項(xiàng),Ai(i=1,2,3,4,5,6,7)為回歸參數(shù),μ為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

        (三)實(shí)證結(jié)果與分析

        采用逐步進(jìn)入法,利用逐步篩選共經(jīng)過兩步完成回歸方程的建立,常住人口X3和城鎮(zhèn)竣工住宅房屋建筑面積X6進(jìn)入模型。得出的回歸方程:

        Y=-12712.005+16.261X3-2.393X6 (3.2)

        模型中的調(diào)整的判定系數(shù) 為0.975,接近于1,說明模型的擬合度非常高,解釋能力強(qiáng)。該方程意味著常住人口每增加1萬人,會使住宅商品房平均銷售價格增加16.261元;城鎮(zhèn)竣工住宅房屋建筑面積每增加1萬平方米,會使住宅商品房平均銷售價格減少2.393元。根據(jù)方差分析可知,P=0.00<α=0.05,這就表明總體顯著性檢驗(yàn)的結(jié)果是顯著的,回歸方程是有意義的。模型中常住人口X3和城鎮(zhèn)竣工住宅房屋建筑面積X6的P值均小于顯著性水平α。因此常住人口和城鎮(zhèn)竣工住宅房屋建筑面積與被解釋變量的線性關(guān)系顯著,該方程通過了檢驗(yàn)要求。

        從前面的分析可以看出,影響房地產(chǎn)價格因素相當(dāng)多,是很難全盤考慮的,從方程中得出人口數(shù)量和住房的供給面積對北京市房地產(chǎn)的影響較大。

        四、政策建議

        對于目前房地產(chǎn)價格過熱的狀況,結(jié)合我國房地產(chǎn)市場的實(shí)際情況,提出了幾條相關(guān)政策建議。第一,控制大城市的人口數(shù)量,是降低大城市房價的一個重要舉措。從北京市的回歸模型可以看出,人口數(shù)量的增加,使得住房需求的增加,從而使得房價也不斷攀升,因而需要政府加大對中小城市的建設(shè),吸引人才流向三四線中小城市,緩解一二線大城市的壓力。第二,增加房地產(chǎn)有效供給,緩解房地產(chǎn)需求壓力。有效供給指的是能被大多數(shù)工薪階級所接受的經(jīng)濟(jì)適用房。第三,引導(dǎo)居民建立梯級消費(fèi)觀念,在消費(fèi)者資金尚不足的情況下,可以選擇租房,但同時需保障租房者的權(quán)利,如住建部稱將立法明確“租售同權(quán)”,即租房與買房居民享同等待遇。第四,加快房地產(chǎn)業(yè)信息披露制度建設(shè)和宏觀監(jiān)督體系建設(shè),有必要在房地產(chǎn)業(yè)建立一套有效的制度,建立相應(yīng)的監(jiān)管機(jī)構(gòu),打擊囤地囤房行為。

        參考文獻(xiàn):

        [1]GeoffreyMeen,Mark Andrew.Model ling Regional House Prices:A Reviews of the Literature.The Centre for Spatial and Real Estate Economics,1999.

        [2]周賢偉. 宏觀調(diào)控下房價變動的趨勢及導(dǎo)因分析[J].福建金融,2005(10).

        [3]中國城市統(tǒng)計年鑒(2000—2016).

        作者簡介:第一作者:羅冬霞(1990-),女,現(xiàn)于四川大學(xué)錦城學(xué)院任專職教師,主要從事宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)研究。

        第二作者:羅 茜(1989-),女,現(xiàn)于四川大學(xué)錦城學(xué)院任專職教師,主要從事宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)研究。

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