徐巧 劉文清

摘要：由供給函數(shù)：LOG（PRICE） = 4.11+ 0.41*LOG（INVEST） ，即房地產(chǎn)開發(fā)商的投資額是影響房價的主要因素。由需求函數(shù)：LOG（PRICE） = 1.04 + 0.76*LOG（INCOME）可知，消費者收入是影響房價的主要因素。根據(jù)分析，給出了調(diào)控房價的針對性政策建議。

關(guān)鍵詞：房價;供求關(guān)系;回歸模型;定性分析;定量分析

中圖分類號：F293.3?? 文獻標識碼：A?? 文章編號：1672-9129（2020）16-0146-02

1 房地產(chǎn)市場的供求均衡

供給曲線和需求曲線的交點就是均衡點，其形成過程如圖1所示。

房地產(chǎn)的需求曲線以D表示，供給曲線以S表示，橫軸表示房屋的數(shù)量Q，縱軸表示房屋的價格P。只有在E點供給量和需求量相等，不存在帕累托改進，此時市場出清，實現(xiàn)了房地產(chǎn)市場的均衡。

2 定性分析——供給與需求對房價的影響

2.1供給對房價的影響。

（1）房價上漲的一個重要原因是房屋的成本高。一方面土地出讓成本在開發(fā)商的造房成本中達到60%-70%的比重，這直接影響著房地產(chǎn)成本的提高，間接造成房價的上漲。另一方面，建材價格上漲也會使不動產(chǎn)價格上漲，由于不動產(chǎn)的保值性和難以替代性等特點，其價格上漲的幅度一般會大于建材價格上漲的幅度。

（2）商品房結(jié)構(gòu)不合理。房地產(chǎn)的用途具有多樣性，當一個地區(qū)的需求改變時，房地產(chǎn)的使用方式也要隨之改變才能平衡供需。比如某地經(jīng)濟發(fā)展時，寫字樓、商場的供給相對于需求而言嚴重不足，將會導致這類房產(chǎn)的價格上漲;當某地需要更多中小型住房時，寫字樓等的超額供給會加劇對中小型住房房價的沖擊。因此，若商品房的建設比例不能因地制宜，將會加劇供需矛盾，從而房價上漲。

（3）房地產(chǎn)市場的壟斷。壟斷廠商會通過減少供應量的方式來抬高房價，從而獲得超額利潤。房地產(chǎn)市場的進出壁壘很高，廠商進入或退出這個行業(yè)有一定困難，小企業(yè)由于技術(shù)、資金等的不足難以和大企業(yè)抗衡，導致市場由少數(shù)幾個企業(yè)主導，這些壟斷企業(yè)對市場的價格有一定程度的控制。

2.2需求對房價的影響。

（1）消費者收入水平。

圖2為1998-2018年的城鎮(zhèn)居民可支配收入水平的折線圖。

從上圖可知，居民可支配收入逐年上升，并且上升的速度越來越快，因此對房屋住宅的需求量增加，在房屋供給缺乏彈性的情況下，需求大幅度增加推動了房價的上漲。

（2）人口因素

圖3描述了我國15-64歲之間的人口趨勢。

（3）消費者預期。預期是影響經(jīng)濟活動的重要因素。消費者預期未來房價會下跌，則會減少當期對房屋的消費量，在未來進行購房活動。當市場力量的主體都預期未來房價下跌時，當期購房量必然會下降，從而預期演變?yōu)楝F(xiàn)實，造成未來房產(chǎn)需求量的大幅度上漲，從而房價上漲。

3 定量分析——供求函數(shù)的模型構(gòu)建

3.1建立供給函數(shù)。建立供給函數(shù)所用到的原始數(shù)據(jù)為1998年到2018年的統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)。建立回歸模型，采用變量取對數(shù)的方法來消除異方差的影響。供給數(shù)據(jù)如表1所示。

Eviews軟件的建模結(jié)果如下：

LOG（PRICE）=4.22+0.41*LOG（INVEST）-0.05*LOG（RATE）（1）

R2（0.97） t（9.82） t（23.90） t（-0.27） F（324.258）

R2 為0.97，接近于1，說明該方程顯著。Log（rate）變量的t檢驗值為-0.27，不能通過t檢驗，說明該解釋變量不顯著，因此刪除log（rate）變量，修正模型，得到表2所示的檢驗表。

R2 為0.97，接近于1，說明方程的擬合效果很好。t檢驗值也均通過檢驗，說明解釋變量顯著，得到供給函數(shù)。由供給函數(shù)知：房地產(chǎn)開發(fā)商總投資的對數(shù)每變動一個單位，房價的對數(shù)就相應變動0.41個單位。

3.2建立需求函數(shù)。需求數(shù)據(jù)如表3所示。

根據(jù)經(jīng)濟學原理，一般商品的需求函數(shù)為線性需求函數(shù)，因此初步構(gòu)建需求函數(shù)為回歸函數(shù)，并將各變量取對數(shù)，消除變量的異方差性。

rate1=log（rate），price1=log（price），income1=log（income），area1=log（area）

將數(shù)據(jù)導入Eviews，得到表4所示的各變量相關(guān)系數(shù)矩陣表。

表4 相關(guān)系數(shù)矩陣表

RATE1PRICE1INCOME1AREA1

RATE11.000000-0.340812-0.366927-0.054701

PRICE1-0.3408121.0000000.9950120.772722

INCOME1-0.3669270.9950121.0000000.781260

AREA1-0.0547010.7727220.7812601.000000

如上表，解釋變量log（rate）與被解釋變量log（price）變量的相關(guān)系數(shù)為-0.34，呈弱相關(guān)性，其余各個變量具有強相關(guān)性，因此剔除變量log（rate），構(gòu)建回歸模型。

LOG（PRICE）=1.04+0.76*LOG（INCOME）-0.007*LOG（AREA） （3）

R2（0.99） t（6.03） t（26.74） t（-0.32） F（905.52）

此模型中變量log（area）不能通過t檢驗，因此刪除變量，重新構(gòu)建模型。

LOG（PRICE） =1.04 + 0.76*LOG（INCOME） （4）

R2（0.99） t（6.18） t（43.48） F（1890.43）

各變量均通過檢驗，得到了需求函數(shù)。根據(jù)需求函數(shù)可知，消費者收入的對數(shù)每變動一個單位，房價的對數(shù)相應變動0.76個單位。

4 結(jié)論與建議

4.1房地產(chǎn)投資?？刂品績r，可從房地產(chǎn)開發(fā)商的投資構(gòu)成方面著手。房地產(chǎn)投資主要由土地購置和建安支出兩部分構(gòu)成。土地購置費是房地產(chǎn)企業(yè)通過各種方式取得土地使用權(quán)而支付的費用。建安支出可以發(fā)現(xiàn)其大致由三部分構(gòu)成，包括建筑工程、安裝工程和設備工器具購置。

地方政府要降低財政收入對土地出讓金的依賴，開辟其他經(jīng)濟來源，從而讓市場更好的調(diào)節(jié)房價。

4.2深入改革房地產(chǎn)體制。僅僅通過市場調(diào)節(jié)已經(jīng)不能使房地產(chǎn)市場恢復到健康發(fā)展狀態(tài)，這時政府的宏觀調(diào)控政策必然要發(fā)揮重要作用。房地產(chǎn)體制的改革不僅涉及到房地產(chǎn)市場，還包括與其相關(guān)的法律法規(guī)、生產(chǎn)要素分配準則、甚至于產(chǎn)權(quán)制度和社會信用體系，因此房地產(chǎn)體制的改革是一個長期又復雜的過程。因此政府要協(xié)調(diào)各方力量，制定全面的計劃來對整個房地產(chǎn)市場做出調(diào)整。

規(guī)劃好房地產(chǎn)市場在不同時期的調(diào)整目標。對于房地產(chǎn)市場，短期目標是穩(wěn)定房價、抑制房價的不合理上漲;中期目標應是把土地使用與居民收入和人口增長協(xié)調(diào)起來，減緩房地產(chǎn)市場的供需矛盾;長期目標就是實現(xiàn)房地產(chǎn)行業(yè)的健康和可持續(xù)發(fā)展。

房地產(chǎn)市場上的購買和投資活動都離不開利率。因此利用住房信貸政策、房地產(chǎn)稅等價值工具來調(diào)節(jié)房地產(chǎn)市場的供求關(guān)系。完善和健全住房信貸體系，房地產(chǎn)稅收體系，同時輔以相應的補貼政策。

4.3消費者收入水平。要從收入方面控制房價，必須了解全國各地居民的收入水平，將居民收入水平按低、中、高等劃分，根據(jù)每個層次的收入水平和人口將住房需求進行細分，實現(xiàn)房價的低、中、高等，讓每個層次的居民都能買得起房。

4.4控制投資需求和理性預期。政府要積極引導消費者的投資理念，嚴格監(jiān)管消費者的投資行為，防止房地產(chǎn)行業(yè)出現(xiàn)嚴重的投機現(xiàn)象，同時，政府應協(xié)調(diào)各行業(yè)均衡發(fā)展，促進各個行業(yè)的投資機會均等，從而分散消費者的投資偏好，形成正常、合理的房地產(chǎn)投資行為，讓該行業(yè)積極健康發(fā)展。此外，政府應積極引導消費者對房價的預期，從穩(wěn)定房價方面釋放給消費者一種房價短期內(nèi)不會上漲的信號，從而減少消費者對房地產(chǎn)的投資需求。

參考文獻：

[1]馬靜. 我國房地產(chǎn)現(xiàn)狀的探討[J]. 消費導刊， 2018， （15）：148.

[2]周亮錦，夏恩君，魏星.基于供求關(guān)系的房價波動分析[J].北京理工大學學報（社會科學版），2019，21（06）：97-106.

[3]申靖，袁莉.基于房地產(chǎn)市場供求關(guān)系的房價模型——以湖南省為例[J].湖南工業(yè)大學學報，2013，27（04）：89-93.

作者簡介：劉文清，男，1967年出生，成都信息工程大學統(tǒng)計學院副教授，研究方向：數(shù)據(jù)挖掘。徐巧，女，成都信息工程大學統(tǒng)計學院學生。