吳弘瑾 沈國云

摘? ?要：針對房地產(chǎn)價(jià)格波動問題，首先對濟(jì)南市近幾年的房地產(chǎn)環(huán)境進(jìn)行了簡要分析，并從供給端和需求端分析了對房產(chǎn)價(jià)格的影響因素?；?999—2019年10年間山東省濟(jì)南市房地產(chǎn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，構(gòu)建計(jì)量模型，得出金融機(jī)構(gòu)貸款余額增加1%，濟(jì)南市房地產(chǎn)銷售價(jià)格將增加0.145%;人口密度增長1%，濟(jì)南市房地產(chǎn)銷售價(jià)格將增加0.797%;房地產(chǎn)開發(fā)投資額增長1%，濟(jì)南市房地產(chǎn)銷售價(jià)格將增加0.395%，其中人口密度因素對房地產(chǎn)銷售價(jià)格的影響相較利率水平和房地產(chǎn)開發(fā)投資規(guī)模更為顯著?；诖?，針對后疫情時(shí)代的影響，結(jié)合濟(jì)南市政府房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃，根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)提出了對房地產(chǎn)政策的幾點(diǎn)建議。

關(guān)鍵詞：房地產(chǎn)價(jià)格;山東省;實(shí)證分析

中圖分類號：F29? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? ? 文章編號：1673-291X（2021）35-0030-06

1998年住房制度改革以后，我國房地產(chǎn)行業(yè)進(jìn)入飛速發(fā)展階段和市場化階段。2003年，房地產(chǎn)業(yè)被國務(wù)院列為支柱產(chǎn)業(yè)之一，自此規(guī)模迅速擴(kuò)大，房價(jià)預(yù)期也始終處于上行通道。2016年以后，我國房地產(chǎn)市場受到政府的嚴(yán)格調(diào)控，穩(wěn)定了房價(jià)，提出了“房子用來住而非用來炒”的觀點(diǎn)，并將重點(diǎn)放在構(gòu)建房地產(chǎn)市場的長期有效調(diào)控機(jī)制上（盛松成，2007）。

基于此，筆者對濟(jì)南市進(jìn)行了一系列的調(diào)查與思考，分析影響濟(jì)南房價(jià)因素的程度是怎樣影響濟(jì)南市房地產(chǎn)業(yè)有關(guān)“長效調(diào)控機(jī)制”的框架和實(shí)現(xiàn)機(jī)制的。

一、房地產(chǎn)價(jià)格理論分析

（一）影響房地產(chǎn)供給端的因素

1.房地產(chǎn)的開發(fā)投資額度。開發(fā)投資額度涵蓋土地交易活動、土地開發(fā)工程的投資等等。增加房產(chǎn)的開發(fā)投資會在供給端直接刺激房地產(chǎn)市場的熱度，進(jìn)而影響價(jià)格。房地產(chǎn)開發(fā)投資額總體上與房地產(chǎn)價(jià)格呈正相關(guān)的，但是，其變化趨勢并非絕對的，也受其他因素影響。該因素屬于主要因素之一。

2.建筑成本。建筑成本在華東地區(qū)占據(jù)房屋價(jià)值的很大比重，建筑成本的提高會直接導(dǎo)致房地產(chǎn)價(jià)格的上升。

3.土地成本。土地成本作為房地產(chǎn)開發(fā)成本構(gòu)成之一，在房屋價(jià)值中也占據(jù)較大比重。在“成本導(dǎo)向定價(jià)法”中，土地價(jià)格占到總項(xiàng)目銷售價(jià)格的接近50%，在供給端是影響房地產(chǎn)價(jià)格的主要因素之一。近年來，土地成本總體呈上升趨勢。

（二）影響房地產(chǎn)需求端的因素

1.收入水平。居民收入水平在需求端是房價(jià)最根本的支撐因素。以人均可支配收入為例，當(dāng)購房者預(yù)期自己的收入增長較快時(shí)，會刺激其對房屋的消費(fèi)需求，從而推高房價(jià);從社會層面來說，人均可支配收入水平越高、經(jīng)濟(jì)規(guī)模越大，社會房地產(chǎn)需求就越高，從而推高房價(jià)。

2.房價(jià)預(yù)期。房價(jià)是一個(gè)受預(yù)期強(qiáng)烈影響的變量。一方面，購房者基于對過去房價(jià)的趨勢形成對未來房價(jià)的預(yù)期;另一方面，購房者基于各類相關(guān)信息形成對未來房價(jià)的預(yù)判。

3.年末總?cè)丝?。長期而言，房價(jià)受地區(qū)人口密度影響較大。一般來說，人口密度高的地方，對房屋需求較大，房價(jià)相對較高且彈性相對較小。

（三）影響房地產(chǎn)行業(yè)的宏觀經(jīng)濟(jì)因素

1.通貨膨脹。通脹率通過影響資產(chǎn)的收益情況，從而影響房價(jià)。在高通脹預(yù)期下，貸款買房的實(shí)際利率會相對降低。此外，通脹使生產(chǎn)成本相對提高，間接推動房價(jià)上漲。

2.中長期利率水平。從供給層面看，利率的調(diào)整直接對大類資產(chǎn)價(jià)格產(chǎn)生影響，進(jìn)而改變了房地產(chǎn)投資的機(jī)會成本，影響投資決策。從需求層面看，利率調(diào)整直接影響了購房成本。貸款利率的下降使得存貸款利差擴(kuò)大，進(jìn)一步鼓勵了各貸款類金融機(jī)構(gòu)增加對房地產(chǎn)行業(yè)的貸款，貸款環(huán)境趨于寬松化，房地產(chǎn)市場資金更加寬裕，進(jìn)一步刺激房價(jià)的上漲。

3.地區(qū)生產(chǎn)總值。GDP反映一個(gè)地區(qū)總體的經(jīng)濟(jì)實(shí)力和市場規(guī)模。一般情況下，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的房價(jià)更高，GDP與地區(qū)房價(jià)總體呈同向變化。

二、濟(jì)南市房地產(chǎn)現(xiàn)狀分析

在分析了兩端影響房價(jià)的幾類因素之后，基于特定地區(qū)——山東省濟(jì)南市的房地產(chǎn)業(yè)在各項(xiàng)因素上的歷年變化，對濟(jì)南市房價(jià)有一定的可參考性。

結(jié)合圖1、圖2，近10年間濟(jì)南房價(jià)穩(wěn)步提升。2000年以來，隨著濟(jì)南市的城市化加速發(fā)展，濟(jì)南市政府對房地產(chǎn)行業(yè)進(jìn)行了一系列調(diào)控，并與城市發(fā)展規(guī)劃相結(jié)合，提高了市區(qū)對周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)輻射作用。

（一）供給端

由圖3、圖4可知，近15年間土地供給量波動較大，近期有緩慢增長趨勢。土地供給位于房地產(chǎn)行業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈上游，土地供給量價(jià)的變化會向下傳導(dǎo)至房地產(chǎn)業(yè)，對住宅供給的量價(jià)產(chǎn)生影響。

此外，濟(jì)南房地產(chǎn)開發(fā)投資額受政策和社會投資的影響，15年間持續(xù)穩(wěn)步增長。房地產(chǎn)開發(fā)投資額的增加，使得濟(jì)南市房地產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)大，直接刺激了房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

（二）需求端

圖5顯示，從1999年開始，濟(jì)南市人口一直以一個(gè)較為穩(wěn)定的增長速度增加，于2007年間突破500萬人口大關(guān)。人口密度的增長使得人們對房子的剛需增加，其中也不乏炒房和房產(chǎn)投資的人。

如圖6所示，租房作為房地產(chǎn)價(jià)格的負(fù)相關(guān)因素，在需求端對其影響。當(dāng)租房價(jià)格過低時(shí)，人們會更多選擇租房而非買房，使得對新住宅的需求降低，房價(jià)下降。近10年間二手房價(jià)格波動較大。

（三）宏觀指標(biāo)

由圖7可得，從1999年開始，GDP一直以一個(gè)較為穩(wěn)定的速度增長，并且自2016年開始增長幅度越來越大。2007年濟(jì)南市人均GDP已經(jīng)達(dá)到25 191元/年（濟(jì)南市統(tǒng)計(jì)局），在此種經(jīng)濟(jì)態(tài)勢下，濟(jì)南市房地產(chǎn)市場正處于穩(wěn)步發(fā)展的過渡期，市場需求將放緩高速增長趨勢，保持平穩(wěn)增長。此外，占購房方式大多數(shù)的是以舊換新，也一定程度上壓縮了購房需求。

圖8給出了最近3年的首套房貸利率，整體趨勢是在上升的，漲幅在0.5%—1.0%之間。從供給和需求兩個(gè)方面來看，利率對于房價(jià)的影響是負(fù)向的，利率上升降低了房屋的需求，同時(shí)削弱了房地產(chǎn)公司通過金融手段獲取土地的能力，也就降低了供給。gzslib202204011400

三、濟(jì)南市房地產(chǎn)價(jià)格影響因素的實(shí)證分析

（一）模型的基本假定

1.滿足相關(guān)性。筆者所選取的影響因素與濟(jì)南市房地產(chǎn)行業(yè)均有不同程度的較大關(guān)聯(lián)度，經(jīng)分析可用于研究分析的指標(biāo)。

2.滿足可行性。所選取的影響因素均是或?qū)?yīng)有可獲得、可量化的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。筆者盡可能收集了能夠獲取的相關(guān)指標(biāo)的面板數(shù)據(jù)。

3.滿足簡化性。筆者假定各因素對房地產(chǎn)價(jià)格可能存在簡單的線性相關(guān)關(guān)系，而非其他相關(guān)關(guān)系。在不影響分析的前提下，對影響因素盡可能地簡化，便于后續(xù)操作。

（二）變量選擇和數(shù)據(jù)收集

此處筆者綜合以上宏觀信息和數(shù)據(jù)的分析，選擇了以下7個(gè)最主要的影響因素作為模型的備選變量。由于1998年國家城鎮(zhèn)住房制度改革，1998年及以前數(shù)據(jù)變化主要為政策導(dǎo)向，因此從1999年開始收集。為了使數(shù)據(jù)更具有代表性，更能反映10年間政策、宏觀環(huán)境的變化以及對房價(jià)的影響，筆者選取1999—2019年的數(shù)據(jù)。表1展示了2017—2019年的數(shù)據(jù)。

（三）濟(jì)南市房價(jià)模型方程構(gòu)建

根據(jù)表1變量及數(shù)據(jù)，構(gòu)建模型如下：

被解釋變量Y代表濟(jì)南市房地產(chǎn)銷售價(jià)格（單位：元/平方米）：

模型包含8個(gè)解釋變量，分別為：

X1-濟(jì)南市金融機(jī)構(gòu)貸款余額（單位：億元）

X2-年末總?cè)丝冢▎挝唬喝f人）

X3-濟(jì)南市地區(qū)生產(chǎn)總值（單位：億元）

X4-濟(jì)南市土地價(jià)格（單位：億元）

X5-濟(jì)南市職工平均工資（單位：元）

X6-濟(jì)南市城鎮(zhèn)人均可支配收入（單位：元）

X7-濟(jì)南市房地產(chǎn)開發(fā)投資額（單位：萬元）

X8-濟(jì)南市中長期貸款利率（單位：%）

此處μ指除了模型中的解釋變量和其他隨機(jī)因素外的影響因素，例如政策變動、消費(fèi)者心理預(yù)期等等。

（四）模型的相關(guān)性分析及回歸分析

根據(jù)以上模型，為分析不同變量對房地產(chǎn)價(jià)格的影響程度，筆者對濟(jì)南市房地產(chǎn)已收集的10年數(shù)據(jù)通過Eviews軟件分析。

Step 1：給出8個(gè)自變量X與Y的散點(diǎn)圖

根據(jù)圖9—圖16所示，可以表明房地產(chǎn)銷售價(jià)格與以下變量的大致趨勢：

房地產(chǎn)銷售價(jià)格和年末總?cè)丝凇⒔鹑跈C(jī)構(gòu)貸款余額、地區(qū)生產(chǎn)總值、土地價(jià)格、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、平均工資、房地產(chǎn)開發(fā)投資額等7個(gè)變量均呈正相關(guān)關(guān)系。

Step 2：檢驗(yàn)多重共線性：簡單相關(guān)系數(shù)法

首先對7個(gè)自變量檢驗(yàn)多重共線性。

根據(jù)表2結(jié)果，多個(gè)自變量之間存在多重共線性，原模型兩邊取對數(shù)，以減輕多重共線性，建立新建模型如下：

Step 3：逐步回歸法

筆者通過逐步回歸分析方法篩選解釋變量。

分別對lnY作關(guān)于lnX1—lnX7的回歸，可以得出lnY關(guān)于lnX1的回歸具有最大的可決系數(shù)：

可見，金融機(jī)構(gòu)貸款余額對房地產(chǎn)銷售價(jià)格的影響比重呈現(xiàn)最大，與筆者過往經(jīng)驗(yàn)相符，因此選取該一元回歸模型為初始回歸模型。

將其他解釋變量依次代入上述模型，尋找最佳的回歸方程（見表3）。

因此，最終的房地產(chǎn)價(jià)格模型應(yīng)以為最優(yōu)，擬合結(jié)果如下（見圖17）：

（五）濟(jì)南市房價(jià)模型的F檢驗(yàn)

回歸結(jié)果表明，在1999—2019年，InY變化的98.7%可由金融機(jī)構(gòu)貸款余額、人口密度與房地產(chǎn)開發(fā)投資額的變化來解釋。在5%的顯著性水平下，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量的臨界值為F0.05（3，17）=3.20，表明模型的線性關(guān)系顯著成立。

根據(jù)以上參數(shù)分析，可以得出人口密度的增加對房地產(chǎn)銷售價(jià)格的影響相較金融機(jī)構(gòu)貸款余額和房地產(chǎn)開發(fā)投資額起到了更大的作用。

四、結(jié)論及政策建議

（一）研究結(jié)論

1.在其他條件不變的前提下，金融機(jī)構(gòu)貸款余額增加1%，濟(jì)南市房地產(chǎn)銷售價(jià)格將增加0.145%;人口密度每增長1%，銷售價(jià)格將增加0.797%;房地產(chǎn)開發(fā)投資額每增長1%，銷售價(jià)格將增加0.395%。對于濟(jì)南市而言，人口密度因素對房地產(chǎn)銷售價(jià)格的影響相較利率水平和房地產(chǎn)開發(fā)投資規(guī)模更為顯著。

2.影響濟(jì)南市房屋銷售價(jià)格的各因素中，相關(guān)性由強(qiáng)到弱依次為人口密度、房地產(chǎn)開發(fā)投資額、金融機(jī)構(gòu)貸款余額、GDP、土地價(jià)格、人均可支配收入、平均工資。由此看出，濟(jì)南市近10年的房價(jià)上漲主要屬于需求拉動型和資金推動型。

（二）基于新冠疫情的濟(jì)南市房地產(chǎn)價(jià)格趨勢預(yù)測

從全國范圍來看，當(dāng)前處于疫情后時(shí)代。疫情初期，房地產(chǎn)行業(yè)受到?jīng)_擊，房價(jià)小幅下降。此外，2020年居民的人均可支配收入下降，而上半年物價(jià)也大多處于相對較高的水平，居民購房資金減少，購房能力和意愿均會下降。

但由于央行出臺LPR降息政策以及濟(jì)南市政府根據(jù)本市市情調(diào)整樓市政策刺激居民購房需求，緩解了房地產(chǎn)企業(yè)的經(jīng)營壓力，后半年房價(jià)預(yù)計(jì)會快速停止下跌且有所反彈回升，但波動不會過于劇烈。

（三）政策建議

1.及時(shí)更新考察房地產(chǎn)價(jià)格影響因素的指標(biāo)框架

未來應(yīng)側(cè)重觀察由居民人均收入、人口密度、貸款利率等構(gòu)成的需求端因素，并在人口密度方面實(shí)行更加嚴(yán)格的售房標(biāo)準(zhǔn)，比如加大非濟(jì)南市戶籍人員購房的要求。

2.抑制購房需求和房地產(chǎn)業(yè)資金貸款供給

政府應(yīng)在未來5年有針對性地提供租房新政策，尤其在濟(jì)南市招收引進(jìn)人才的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，改善遷入人口的住房難問題;通過提供經(jīng)濟(jì)適用房、廉租房等公共產(chǎn)品，為更多中低收入者提供生活保障。

3.結(jié)合疫情后時(shí)代居民住房需求，改善購房環(huán)境——以穩(wěn)定房價(jià)為主

未來3年，政府不應(yīng)放松房地產(chǎn)調(diào)控。在疫情結(jié)束后，民眾的購房需求因?yàn)槎唐诜e壓可能存在一個(gè)短暫釋放期，但保持總體房價(jià)的穩(wěn)定仍然應(yīng)該是政府對房地產(chǎn)市場調(diào)控的重點(diǎn)。另外，疫情過后，居民的購房意識有所變化，更加注重醫(yī)療條件和居住環(huán)境等。政府可圍繞居民住房需求，點(diǎn)對點(diǎn)進(jìn)行商品房建設(shè)規(guī)劃及投入。

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