【摘 要】 近年來，隨著我國城市化進程和市場化進程雙重推動的影響下，我國房價已經(jīng)產(chǎn)生了大幅變化。本文利用面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型對我國城市住房價格的影響因素進行實證分析。本文采用2010～2015年，35個大中城市的面板數(shù)據(jù)，使用stata11對住房價格進行實證分析。

【關(guān)鍵詞】 住房價格 固定效應(yīng)模型

一、引言

住房對于我國居民的重要性是不言而喻的。同時近年來房價大幅上升，己引起各界的廣發(fā)關(guān)注。城市住房價格的變化，既有橫向，也有縱向變化。其中縱向變化，體現(xiàn)為每一個城市的住房價格在不同年份上的起落;而橫向變化，則主要體現(xiàn)在不同地區(qū)與不同城市之間的差異，且不同城市間房價增長的速度也有區(qū)別。因此，主要根據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》發(fā)布的數(shù)據(jù)，本文選取2010～2015，35個大中城市的面板數(shù)據(jù)，從縱橫兩個方向來進行分析。

二、理論模型與變量選擇

1、影響我國住房市場價格水平的因素，從供需兩個方面來考慮。

需求方程因素，選取住房價格（price），住房價格預(yù)期增長率（gprice），城市人口數(shù)量（pop），城市人口增長率（egpop），平均工資（sala），人均儲蓄（save）;

供給方程因素，選取住房價格（price），住房價格預(yù)期增長率（gprice），土地價格（lprice），人均GDP（pergdp），建設(shè)成本（cost），住房開發(fā)投資（hinvest），住房竣工面積（harea）;

因此，綜合考慮上述主要影響因素，城市住房買賣市場的長期均衡方程可以表示為：Hd（p，pop，egpop，sala，save）=Hs（p，g（p），l，c，h） 。

2、住房價格實證模型

三、實證分析

1、數(shù)據(jù)的選取

本文選擇中國的各省份中心城市作為樣本，這些樣本所在的地理區(qū)域覆蓋全國，且都是各自區(qū)域的重點城市，因此這35個城市樣本具有較強的代表性。

本實證研究所選取的是2010年至2015年之間的年度數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)主要來源于歷年《中國城市統(tǒng)計年鑒》和“中國城市土地價格動態(tài)監(jiān)測網(wǎng)”公布的城市土地監(jiān)測價格。

2、實證分析

2.1 平穩(wěn)性檢驗

面板數(shù)據(jù)常常會有“偽回歸”的現(xiàn)象，通常在進行回歸之前先進行平穩(wěn)性檢驗。常用的方法有單位根檢驗和協(xié)整檢驗。

但是上述的單位根檢驗和協(xié)整檢驗，一般用于非平穩(wěn)數(shù)據(jù)的長期動態(tài)變化（如大T小N型數(shù)據(jù)）。在城市住房價格的影響因素研究領(lǐng)域的面板數(shù)據(jù)，通常屬于微觀面板（“大N小T”型數(shù)據(jù)），基本不考慮面板數(shù)據(jù)的單位根和協(xié)整檢驗（白仲林，2008，P3）。本實證研究使用我國35個大中城市的6年數(shù)據(jù)進行研究，是一個比較典型的“大N小T”型面板數(shù)據(jù)。因此，本實證研究對面板數(shù)據(jù)的單位根和協(xié)整不再進行檢驗。

2.2 模型選擇

面板數(shù)據(jù)常用的模型有3種，混合估計模型OLS，固定效應(yīng)模型FE，隨機效應(yīng)模型RE。對于模型的選擇，先將做出如下論證。

第一步，對OLS和FE進行F檢驗，F(xiàn)（34， 125） =9.82 ，Prob > F = 0.0000，在1%水平下顯著，原假設(shè)被否定，固定效應(yīng)模型優(yōu)于混合估計。

第二步，對混合估計模型（OLS）與隨機效應(yīng)模型（RE）進行F檢驗，chi2（1）值為43.63，P值為0.0000，說明在1%水平下顯著，原假設(shè)被否定，隨機效應(yīng)模型優(yōu)于混合估計模型。

第三步，對固定效應(yīng)模型與隨機效應(yīng)模型進行豪斯曼（Hausman）檢驗，chi2（7）值為44.38， P值為0.000，說明在1%水平下顯著，原假設(shè)被否定，固定效應(yīng)模型優(yōu)于隨機效應(yīng)模型。

綜上所述，我們將選擇固定效應(yīng)模型來進行后續(xù)的分析。

2.3 回歸分析

選擇固定效應(yīng)模型輸出回歸結(jié)果如下：

3、實證結(jié)果

本文通過35個城市近六年的數(shù)據(jù)，對我國住房價格水平的影響因素進行了實證分析。分析得出房價水平與土地價格、房價預(yù)期增長率、工資水平、儲蓄水平、建設(shè)成本和住宅開發(fā)等因素顯著相關(guān)。模型共同解釋67.9%的住房價格水平的變化。具體的結(jié)論如下：

1）土地價格每上升1元，影響房價上升0.22元;與預(yù)期相符。2）房價預(yù)期上漲一個點（1%），影響房價上升35元;與預(yù)期相符。

3）工資水平上升1元，影響房價上升0.04元;與預(yù)期相符。4）人均儲蓄每上升1萬元，反向促使房價下降648元;這也證明了當前居民儲蓄很大一部分是用來購買住房的。與預(yù)期相符。5）住房開發(fā)投資上升1億元，房價上升0.91元。與預(yù)期相符。6）城市人口和住房竣工面積對房價無顯著影響。

【參考文獻】

[1] 白仲林.面板數(shù)據(jù)的計量經(jīng)濟分析[M].天津：南開大學出版社，2008.

[2] 鄭文娟. 中國城市住房價格與住房租金的影響因素及相互關(guān)系研究[D].浙江大學，2011.

作者簡介：孟松（1990-），男，湖北黃石人，研究生，中南財經(jīng)政法大學，430073，研究方向：房地產(chǎn)經(jīng)濟研究