1、计量经济学报告1城市新增住房面积影响因素实证分析【摘要】：随着人民生活水平的提高，房价的不断增长和城市化建设的发展，城市新增住房面积会发生什么变化呢？本文运用计量经济学方法，从商品房价、恩格尔系数，城市化建设和政策等多方角度对这一较新问题城市新增住房面积建立计量经济学模型，对建立的模型进行各种检验和修正，并作出相关经济分析，提出相关政策建议。【关键字】：城市新增住房面积 房价 恩格尔系数 房地产 城市化建设【Abstract】: With the improvement of peoples lives, how will housing prices and growing urbaniza
2、tion building the development of new urban living space change ? In this paper, the use of econometric methods, from the prices of goods, the Engels coefficient, urbanization and the construction of multi-policy point of view of the relatively new problem - the new housing area of the city to establ
3、ish econometric model, built on the model and test a variety of Amended, and related economic analysis of relevant policy【Key words】: New urban housing area House prices Engels coefficient Real Estate Urban construction一、 引言中国房地产业自 20 世纪 80 年代以来得到了快速发展，城市新增住房面积日益增加，在国民经济地位日趋重要。然而，在全国各大城市房地产快速崛起的同时，我
4、们不得不思考是什么影响着城市新增住房面积，房地产商会对人民生活水平的提高、商品房价快速增长 城市化建设的发展和国家出台的房地产相关政策做出什么样的对策呢？本文运用计量经济学方法对城市新增住房面积影响因素做出了如下实证分析。二、 模型设计1、模型结构本文要建立一个反映城市新增住房面积的时间序列计量经济模型，根据研究侧重方向，本文共选去恩格尔系数、商品房房价、城市人口占总人口的比例、政策变量这 4 个自变量。2、模型的变量说明Y-城市新增住房面积X1-恩格尔系数X2-商品房房价X3-城市人口占总人口的比例（以下称城市化建设水平）计量经济学报告2D-政策变量（政策出台之前=0；政策出台之后=1 ）u
5、-随机变量3、建立计量经济学模型Y=A+BX1+EX2+FX3+PD+u4、数据来源：2008 中国统计年鉴(三) 模型的参数估计和检验1.1、检验自变量之间的多重共线性（表 1）可见变量之间存在多重共线性1.2、多重共线的修正由于自变量之间存在的相关性很高，所有，选用最有效的多重共线性的修正方法差分，利用科克伦-奥科特迭代法，差分后的自变量之间的多重共线性的检验结果如下：（表2）Dependent Variable: NEWMethod: Least SquaresDate: 11/21/08 Time: 18:11Sample (adjusted): 1988 2007Included o
6、bservations: 20 after adjustmentsConvergence achieved after 7 iterationsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. PRICE 0.001381 0.000175 7.911463 0.0000COST -0.323504 0.035225 -9.183960 0.0000CITY -0.249797 0.042134 -5.928666 0.0000ZHENG -0.473094 0.222489 -2.126368 0.0517C 25.10230 2.77475
7、3 9.046678 0.0000AR(1) -0.447171 0.239260 -1.868977 0.0827R-squared 0.985336 Mean dependent var 4.369000Adjusted R-squared 0.980099 S.D. dependent var 1.699972S.E. of regression 0.239815 Akaike info criterion 0.225429Sum squared resid 0.805159 Schwarz criterion 0.524149Log likelihood 3.745705 F-stat
8、istic 188.1472计量经济学报告3Durbin-Watson stat 2.366678 Prob(F-statistic) 0.000000Inverted AR Roots -.45一阶差分后，由于商品房房价、恩格尔系数和城市化建设水平的显著性很高，调整可决系数为0.98。多重共线性修正的效果很好。2.异方差的检验与修正2.1异方差的检验2.1.1 观察因变量与个自变量散点图，判断异方差是否存在先观察一下城市新增住房面积与商品房房价的散点图(图1)由散点图可以看出，城市新增住房面积与商品房房价有着良好的线性正相关的关系，可以看出城市新增住房面积在其他条件一定的情况下随着商品房房价
9、的提高而增加。由此散点图可以初步判断，不存在异方差。下面是城市新增住房面积与恩格尔系数的散点图：计量经济学报告4（图2）由此散点图可以看出，城市新增住房面积与恩格尔系数成负相关。也就是说，在其他条件不变的情况下，随着恩格尔系数的变小也就是随着人民生活水平的提高，城市新增住房面积是增大的。由此散点图，可以初步，判定不存在异方差。下面给出城市新增住房面积和城市化建设水平之间的散点图：（图3）由此散点图可以看出，城市新增书房面积与城市化建设水平成正相关关系，也就是说，计量经济学报告5在其他条件不变的情况下，随着城市化建设水平的提高，城市新增住房面积也会提高。由此散点图可以初步判断，不存在异方差。2.
10、1.2利用怀特检验，检验异方差由于利用观察自变量与因变量的散点图判断是否存在异方差的方法存在主观性，所以利用怀特检验检验异方差。结果如下：（表3）White Heteroskedasticity Test:F-statistic 0.403844 Probability 0.919566Obs*R-squared 9.333306 Probability 0.747330Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 11/21/08 Time: 20:52Sample: 1988 2007Included
11、observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -107.3224 127.7663 -0.839990 0.4331PRICE 0.001767 0.012160 0.145348 0.8892PRICE2 -3.32E-07 8.15E-07 -0.407445 0.6978PRICE*COST -8.00E-05 0.000102 -0.781878 0.4640PRICE*CITY 0.000120 0.000350 0.342372 0.7437PRICE*ZHENG -0.001725 0.00
12、1814 -0.951020 0.3783COST 2.707181 3.207684 0.843968 0.4310COST2 -0.018159 0.020990 -0.865128 0.4202COST*CITY -0.028084 0.041722 -0.673117 0.5259COST*ZHENG 0.035705 0.284109 0.125673 0.9041CITY 2.807341 3.953718 0.710051 0.5043CITY2 -0.028949 0.042785 -0.676611 0.5239CITY*ZHENG 0.262581 0.443668 0.5
13、91841 0.5756ZHENG -6.771325 24.77319 -0.273333 0.7938R-squared 0.466665 Mean dependent var 0.040258Adjusted R-squared -0.688893 S.D. dependent var 0.048752S.E. of regression 0.063357 Akaike info criterion -2.484046Sum squared resid 0.024084 Schwarz criterion -1.787034Log likelihood 38.84046 F-statis
14、tic 0.403844Durbin-Watson stat 3.657259 Prob(F-statistic) 0.919566计量经济学报告6由怀特检验结果可以看出，检验各项均明显不显著，因此，本模型不存在异方差。3 序列相关的检验由表2可以看出，此模型的一阶序列相关AR（1 ）的显著性值为0.08，t-Statistic值=-1.8，通不过检验，并且Durbin-Watson stat值=2.36 接近于 2。所以可以判定此模型不存在序列相关。三、模型分析X1,X2,X3的显著性都很强，政策变量D 虽然P 值0.05，在5%的显著水平下接受原假设，即政策变量D不通过检验，所以在模型中剔
15、除政策变量。所以根据最终结果得出的最终模型是：Y=25.1 -0.32X1+0.0013X2-0.25X3其表面含义为在不管其他条件的情况下，城市新增住房面积每年都有一个稳定的增长量截距A=25.1；在其它条件不变的情况下，恩格尔系数每下降 1，城市新增住房面积就会上升0.32个单位；在其他条件不变的情况下，商品房房价每上涨一个单位，城市新增住房面积就会上升0.0013 个单位；在其他条件不变的情况下，城市人口占总人口的比例没上升1，城市新增住房面积就会下降0.25个单位。四、经济分析随着人民生活水平的不断提高，恩格尔系数的不断变小，人们对住房面积和质量的要求就会逐渐提高，城市人们生活需要宽敞
16、和高质量的住宅，由于需求的升高会导致供给的变化，房地产商就会增加住宅建设的投资，导致城市新增住房面积的增加。由于现阶段商品房房价不断上涨，有些人会担心由于人民的购买力增长率跟不上房价的增长速度，会出现新增住房面积减少，人们买房行为的减少，其实不然。随着商品房房价的增长，人民逐渐会把住房当做一种投资，认为买的越早其升值潜力就越大，或由于担心商品房价会随着时间的推移越长越快而尽快发生购买行为，再加上中国人对“家”的观念的重视和影响，中国人对商品房的需求不会受到房价增长的制约，相反，商品房房价对城市新增住房面积的起到了拉动作用。但由于中国房地产业发展的不成熟和不稳定性，其总体拉动作用不是很明显，在其
17、他条件不变的情况下，商品房房价每上涨一个单位，城市新增住房面积就只上升0.0013个单位。而对于在其他条件不变的情况下，城市人口占总人口的比例没上升1，城市新增住房面积就会下降0.25 个单位的原因则来自于房地产商。随着城市化建设的发展，农村人口不断向城镇人口转移，城市外来打工人员不断增加，暂时性和质量不高的住宅需求增多。虽然，为落实国务院促进城镇住房制度改革，中国人民银行自1998年以来出台了像关于加大住房信贷投入支持住房建设与消费的通知 、 个人住房贷款管理办法等放宽对住房贷款的要求的相关政策，但由于外来人员大部分不满足办理住房贷款的要求，房地产商和银行不愿意造成存在不良贷款的风险，因此，
18、随着城市外来人口的增加，房地产商会相应缩减城市新增住房面积的增加量，以至于把新增的房子尽量卖给经济条件较好的人，以减少房地产商的自身风险，当然，其对城市新增住房面积的缩减影响并不会很大在其他条计量经济学报告7件不变的情况下，城市人口占总人口的比例每上升1，城市新增住房面积只会下降0.25个单位。五、政策建议综上结果可以看出，中国的房地产行业发展的还不成熟，还存在很大的泡沫和不稳定性。政府应重视每年城市新增住房面积的增长率，有效的控制房价的虚高，妥善的安置城市外来人员，积极发展经济，降低恩格尔系数，提高人民生活水平，稳定合理的增加城市新增住房面积，合理控制城市拆迁速度，使城市总体经济水平实现快速稳定的发展。参考文献：1沈悦 刘洪玉 . 中国房地产开发投资与GDP 的互动关系 清华大学 建筑管理系 北京1000842罗国亮. 城乡居民食品消费影响因素的实证分析 中国农业大学 经济管理学院 北京1022063王晓坤 张宁 . 消除城乡消费水平差距的经济模型分析-从资源要素角度 北京航空航天大学管理学院 10008342008中国统计年鉴
