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一、引言

2022 年對于房地產(chǎn)行業(yè)來說，無疑是極其艱難的一年，猶如房地產(chǎn)寒冬。2007 年在美國出現(xiàn)次貸危機(jī)以后，我國經(jīng)濟(jì)開始低迷，為了刺激經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，2008 年出臺4 萬億刺激計劃，在接下來經(jīng)歷2009 至2010 年一波大的行情和2011 年至2014 年兩波小的行情，房地產(chǎn)進(jìn)入增長期。在2015 年，中央把去庫存正式提升為國家戰(zhàn)略，并逐步出臺一系列政策支持去庫存工作的開展，從而解決這個難題。在2015 年至2019 年期間，各線城市房價不斷上漲，甚至漲幅翻倍，在2020 年出現(xiàn)疫情以后，再次刺激市場，導(dǎo)致房價進(jìn)一步上漲。而房價不斷上漲也帶來了相應(yīng)的負(fù)面效應(yīng)，有了房價上漲的經(jīng)驗(yàn)，炒房客看到日益膨脹的紙面財富，會不切實(shí)際盲目涌入樓市進(jìn)行囤房，房價會陷入惡性上漲的狀態(tài)；社會資金大量都集中在房地產(chǎn)行業(yè)，會導(dǎo)致實(shí)體經(jīng)濟(jì)持續(xù)萎靡；百姓的消費(fèi)能力降低，幸福感也會隨之下降；金融泡沫不斷增大，各類金融風(fēng)險增加；除此之外還會造成社會價值觀扭曲，影響結(jié)婚和生育。為了應(yīng)對這些問題，國家相繼出臺各種政策，“兩集中”供地、房企“三道紅線”、銀行“兩道紅線”等調(diào)控政策不斷加碼，自2021 年起房地產(chǎn)銷售市場逐步進(jìn)入衰退期。

從行業(yè)蕭條原因看：

1.行業(yè)調(diào)控從供需兩端層層加碼，土地市場和銷售市場斷崖式下滑。

兩集中影響：“地多錢少”導(dǎo)致各城市土地市場冷熱不均，資金優(yōu)選核心城市拿地；多數(shù)城市土地流拍，地方財政吃緊，被動下調(diào)地價，間接影響市場預(yù)期。

三道紅線影響：斷了房企借新債還舊債的路，房企債務(wù)壓力陡升。

銀行兩道紅線影響：旨在降低地產(chǎn)行業(yè)對金融資源占用，供需兩端均遭遇資金收緊。

2.房企自身的杠桿率過高，債務(wù)期限逼近，為促進(jìn)銷售回款而被動降價，加速房價下跌。

3.房企暴雷不斷，購房客戶擔(dān)心交付問題，市場信心不足，造成惡性循環(huán)。

行業(yè)快速的增長以及衰退都是不正常的發(fā)展跡象，這其中涉及的因素比較多，而作為國民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)，需要有良性的循環(huán)以及健康的發(fā)展，這就需要相關(guān)部門做出積極的調(diào)控，也需要大眾對這個行業(yè)以及自身的需求有清晰的認(rèn)識，這關(guān)乎國計民生，因此分析在正常經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展的影響因素及房價的走勢具有深刻的意義，可以給民眾合理的參考，增加對市場的信心，使行業(yè)的發(fā)展進(jìn)入一個健康平穩(wěn)的軌道。

二、文獻(xiàn)回顧

房地產(chǎn)作為我國經(jīng)濟(jì)中一個重要的角色和組成部分，有相關(guān)學(xué)者對房地產(chǎn)行業(yè)的市場做過對應(yīng)的分析。鄒士年在對2021 年房地產(chǎn)市場形勢分析中，認(rèn)為在中央提出“房住不炒”的基調(diào)下，房地產(chǎn)銷售和投資增速都出現(xiàn)回落，部分房企資金鏈緊張，加上限購、限貸等樓市調(diào)控政策持續(xù)發(fā)力，遏制住了持續(xù)上漲的房價[1]；倪浩和吳倩認(rèn)為市場更加沉穩(wěn)，政策可能寬松，中國房地產(chǎn)2022 年將面臨轉(zhuǎn)型[2]；Soyeh 等也在研究如何鼓勵能使消費(fèi)者在房地產(chǎn)市場低谷時期繼續(xù)投資時指出了，當(dāng)今的學(xué)術(shù)界最關(guān)心、最能夠直接的影響房地產(chǎn)市場的依舊是商品房的價格[3]。而影響商品房價格的因素有很多，葛紅玲、郝瑋通過運(yùn)用時間序列模型和逐步最小二乘回歸法進(jìn)行實(shí)證分析，貨幣供應(yīng)量對商品房價格影響顯著[4]；邱文濤、陳然、翟榕曜通過分析和梳理國內(nèi)外學(xué)者對人口流動與城市房價之間關(guān)系研究得出，隨著城市化進(jìn)程的不斷發(fā)展和城市人才引進(jìn)政策的逐步實(shí)施，房價呈現(xiàn)出上漲的趨勢，人口流動也是愈演愈烈，人口流動與房價之間呈正相關(guān)關(guān)系[5]；陳姚佳以2002 年一季度至2017 年四季度除港澳臺外全國商品房價格與城鎮(zhèn)人均可支配收入季度數(shù)據(jù)為樣本，通過向量自回歸模型進(jìn)行實(shí)證研究，得到商品房價格和城鎮(zhèn)人均可支配收入之間存在著雙向正向的影響關(guān)系結(jié)果[6]。

除了上述介紹到的，還有很多其他的因素，通過復(fù)雜的相互關(guān)系，共同影響著我國房價的變化，本文以北京為例，分析經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況（GDP）、工資收入（平均年工資）、人口數(shù)（常住人口）與城市建設(shè)（財政支出）對房價的影響，對未來房價的走勢做出預(yù)測。

三、指標(biāo)選取及模型建立

（一）指標(biāo)選取與分類

1.指標(biāo)選取

本文選取國家統(tǒng)計局北京2002 年到2020 年連續(xù)19 年的指標(biāo)數(shù)據(jù)，包括住宅商品房平均銷售價格、地區(qū)生產(chǎn)總值、城鎮(zhèn)非私營單位在崗職工平均工資、年末常住人口和地方財政一般預(yù)算支出，并對數(shù)據(jù)做了相關(guān)的處理，使用SPSS20 進(jìn)行多元線性回歸分析，以下為各項(xiàng)指標(biāo)的含義：

Y：房價，住宅商品房平均銷售價格（元/平方米）；

X1：GDP，地區(qū)生產(chǎn)總值（當(dāng)年價格）（億元），該指標(biāo)能夠反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況，是影響房價的因素之一，故納入影響因素作為自變量參與模型構(gòu)建；

X2：平均年工資，城鎮(zhèn)非私營單位在崗職工平均工資（元），工資收入在一定程度上反映了人民的經(jīng)濟(jì)實(shí)力與購買力，故把該指標(biāo)也納入影響房價的因素之一；

X3：常住人口，年末常住人口（萬人），根據(jù)常識可知，一座城市人口的數(shù)量影響房屋的流通性，在一定程度上，人口數(shù)和房價應(yīng)該是有關(guān)系的，所以本文把人口數(shù)也作為影響房價的因素一并分析；

X4：財政支出，地方財政一般預(yù)算支出（億元），可以粗略認(rèn)為該指標(biāo)反映城市化進(jìn)程，城市的發(fā)達(dá)程度，資源等都會對房價產(chǎn)生一定的影響。

2.指標(biāo)分類

本文將影響北京房價的因素劃分為經(jīng)濟(jì)、人口、城市化進(jìn)程三個不同的角度，通過結(jié)合實(shí)際的情況和參考相關(guān)的文獻(xiàn)，構(gòu)建影響因素指標(biāo)體系，如表1 所示：

表1 影響因素指標(biāo)體系

（二）模型建立

1.相關(guān)性分析

相關(guān)性分析是指對兩個或多個具備相關(guān)性的變量元素進(jìn)行分析，從而衡量兩個變量因素的相關(guān)密切程度。相關(guān)性的元素之間需要存在一定的聯(lián)系或者概率才可以進(jìn)行相關(guān)性分析。

本文通過SPSS 研究北京房價和各影響因素之間的相關(guān)關(guān)系。

用SPSS 對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到房價與GDP 之間的相關(guān)性對應(yīng)的Pearson 系數(shù)結(jié)果如表2 所示，再把其余各因素分別與房價做相關(guān)性分析得其相關(guān)系數(shù)為：平均年工資0.985**，常住人口0.848**，財政支出0.970**。根據(jù)以上結(jié)果可知，所選的變量都與房價存在相關(guān)關(guān)系。

表2 北京房價與GDP 的相關(guān)性檢驗(yàn)

2.多元線性回歸分析

社會經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的變化往往受到多個因素的影響，因此，一般要進(jìn)行多元回歸分析，我們把包括兩個或兩個以上自變量的回歸稱為多元線性回歸。

以下構(gòu)建房價和各影響因素間的多元線性回歸模型。Y=β0+β1X1+β2X2+...+βnXn+ξ（其中：α 為誤差項(xiàng)，ξ 為截距項(xiàng)，n為自變量下標(biāo)）

表3 顯示出來評價模型的檢驗(yàn)統(tǒng)計量。調(diào)整的R 方代表模型的擬合度，越接近1 代表擬合度越好，本研究中該統(tǒng)計量是0.971，反映出模型的擬合度比較高，不過Durbin-Watson數(shù)值為1.061，表明樣本個體不夠獨(dú)立，模型殘差的自相關(guān)性不夠好，分析可能是因?yàn)楦饕蛩氐臄?shù)據(jù)是歷年的結(jié)果，前后有一定的依賴關(guān)系導(dǎo)致的，可以認(rèn)為不影響做線性回歸分析。

表3

根據(jù)表4 中共線性統(tǒng)計量可以看出各個影響因素之間存在著多重共線性的問題，根據(jù)研究數(shù)據(jù)的規(guī)律可以看出，GDP 與平均年工資都是逐年遞增的，兩者也都反映了經(jīng)濟(jì)發(fā)展的情況，在影響力上有一定的類似性，固調(diào)整影響因素，去掉GDP 后重新分析，得到表5。

表4

表5

表5 給出了線性回歸模型的系數(shù)和相關(guān)的統(tǒng)計量，調(diào)整后共線性統(tǒng)計量明顯下降，模型得到很大的改善，其中自變量平均年工資的Sig 值小于0.05，說明對房價的影響顯著，常住人口和財政支出相比之下不夠顯著，各個回歸系數(shù)分別為β2=0.191，β3=-7.673，β4=1.829，得回歸方程為：Y=10228.044+0.191X2-7.673X3+1.829X4，當(dāng)把系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化以后得到各因素系數(shù)為0.785，-0.184，0.370。標(biāo)準(zhǔn)化的系數(shù)反映自變量對因變量影響程度的強(qiáng)弱，通過對比系數(shù)大小我們可以看出，平均年工資對房價的影響程度最大的，而且也是最顯著的。

四、結(jié)果分析

從最終的模型和分析的過程可以看出，人口和城市化建設(shè)只是在一定程度上影響著房價的變化，當(dāng)人口基數(shù)到達(dá)一定的量級城市發(fā)展到某種規(guī)模時，這兩項(xiàng)因素的影響力基本就趨向于穩(wěn)定了，因?yàn)橐粋€城市的人口不會無休止的擴(kuò)張下去，雖然大城市有很強(qiáng)的虹吸效應(yīng)，為了城市健康可持續(xù)的運(yùn)行與發(fā)展，也會有各種政策對人口、資源等做出合理的協(xié)調(diào)，在穩(wěn)定的范圍內(nèi)波動；城市化進(jìn)程也是，當(dāng)今世界，發(fā)達(dá)國家的城市化水平一般在75%左右，也不會無限的擴(kuò)張下去，而隨著北京的不斷發(fā)展，當(dāng)城市化水平趨向這一比例后，也基本成型穩(wěn)定，此時影響房價的主要因素就是國家、城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及居民的經(jīng)濟(jì)能力以及中央各種調(diào)控的政策了。

總之，我國還在朝著發(fā)達(dá)國家的行列奮步前行，經(jīng)濟(jì)發(fā)展是必然的趨勢，這個過程中會面臨各種困難，比如當(dāng)前的疫情、國際形勢的不穩(wěn)定、全球經(jīng)濟(jì)下行等，這些都是不得不去面對和克服的阻礙，作為目前地球上第二大經(jīng)濟(jì)體，市場有很大的發(fā)展?jié)摿?，渡過眼前的難關(guān)就能迎來經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，經(jīng)濟(jì)發(fā)展中通貨膨脹是不可避免的，而通脹就會造成貨幣貶值，雙重因素共同作用下，居民的收入在數(shù)值上一定會是不斷增長的，通過模型和常識也可以分析得到，北京作為首都一線城市，對于普通居民來講，買房無論到什么時候都會是一件比較困難的事情，房價自然也會隨著收入的增長不斷增長的，這是必然的。