1、 l上 一 宏观经济 关于房价影响因素的实证研究 权杰庆 段 囡 王超 刘勇庆 (1，2山西财经大学统计学院，山西太原030006；3山西财经大学金融学院，山西太原030006； 4山西四建集团四分公司，山西太原030009) 本文利用2005年1季度2013年2季度数据，建立了科学的房价上涨影响因素分析模型，对 涨的主要影响因素进行了实证分析，在经过多重共线检验，以及自相关检验后，最终选择了线性 型，得出各种主要因素对我国房价上涨的影响程度，研究表明：在其他因素不变的情况下，国内 城镇居民人均收入对房价有显著的正向效应，房屋建筑面积对房价有一定的负向效应。 一、引言 素，选取了多个变量研究房
2、地产价格的增加，运用相应的变 目前，我国房地产行业已经发展成为支柱产业，其对改 量做实证分析，提出有效的政策建议。 善居民居住条件有着非常重要的作用。统计数据显示，在 二、变量的选取及模型的设定 2005年2o13年我国房价的持续上涨，2o14年2o15年增 从需求角度讲：随着城镇化速度的加快，大量的农村劳 速放缓，中国居民由于风俗习惯等因素对住房有着强烈的刚 动力进入城市，而且要在城市安家，中国的现状是农村居民 性需求。房价的上涨对居民生活产生了重大影响，找到房价 在城市买房的人越来越多，这推动城市房价的上涨，因此农 的影响因素对我们在今后遏制房价过快上涨对管理层有效 村人均收入就成为推动房
3、价的增长的重要变量。城镇居民 决策尤其重要。决定房价的因素很多，由于国内有很多关于 的收入也有有重要作用。从供给方面来讲：房屋建筑面积越 房价的模型，也由于房价变动的复杂性，因此首先识别到底 多，房价就会有下降趋势。新开工面积越多，开发商就愿意 哪些因素对房地产价格有显著影响。曹亚军认为房价和地 回收资金对房价有负向作用。钢铁、水泥等成本对房价有支 价之间只存在单向的因果关系，即房价推动了地价的上涨， 撑作用。从竞争角度讲：建筑企业单位数的增加，会促进企 而地价促进房价的观点是不合理的。因此，本文不参考地价 业的相互竞争，会使得房价下跌。从技术角度讲：由于技术 对商品房价格的影响。夏慧异认为有
4、两种思路可以抑制房 进步带来的人均竣工产值的增加，会使房价有下降的趋势。 价过快上涨：其一是降低建房成本；其二是增加普通居民的 综上所述我们选取商品房平均销售价格(元平方米)作 实际收入。本文参考大量文献根据各种影响房价因素自身 为因变量，用Y来表示。根据国内外对房价的影响因素分析 的性质，可以将其分为经济因素、供求因素、房地产的内在因 选取主要的变量作为解释变量，分别为农村人均收入 )_】_()_【】_()_】_()_ 】_()_】_()_【】_()_【】_()_】_()_】 )_【】_()_【】-()_【】_()_【】_()_【】_()_】_()_】-()_【】_()_【】_()-【】 2
5、机械行业和基础建设方面对钢材产量贡献不足。笔 者认为可能的原因是我国钢铁行业产品性能还有待提高。 由于机械行业和基础建设中的很多产品对钢材的质量有着 一定的要求，相当一部分的钢材依靠进口。 3我国应该加快经济转型的步伐，加快发展高质量高附 加值的主要钢材品种。在我国这样一个发展中大国，钢铁的 需求量将继续保持较快的增长速度，我们要成为一个钢铁强 国，必须加快钢铁品种结构，工艺技术结构的调整。 参考文献： 1高铁梅，孔宪丽，胡玲等中国钢铁工业的供给和需求 影响因素的动态分析EJ管理世界，2004 2郑瑞芳，郭秀君，田明华对未来我国钢材需求的预测 FJ国际商务一对外经贸大学学报，2007 3芮莎中
6、国钢铁行业景气波动研究D安徽：安徽大学 经济学院，2012 作者简介： 谢陈晶，山西财经大学硕士研究生在读；研究方向：金融投资 数量分析。 全国商情23 宏观经济 (ncrjsr元，城镇人均收入(czrjsr元，国内生产总值(gdp)亿 元，房屋建筑面积(fwjzmj)万平方米，钢铁销售量(gtxs1)万 吨，水泥销售量(snxs1)万吨，人均竣工产值(rjjgcz)元人，新 开工面积(xkgmj)万平方米，住宅竣工价值(zzjgjz亿元，建 筑企业单位数(jzqydws)个。因此，依据所选择的变量设定模 型初步形式为： Y一口+ NCRJSR+ CZRJSR+岛GDP+ p4FWJZMJ+
7、GTXSL+B6SNXSL+TRJJGCZ+ XKGMJ+ ZZJGJZ+px。QYDWS+“，其中a为截距项 ， ， ， ， ， ， ， ， ， 。为解释变量的系数， 为解释 变量以外的外生变量对因变量的冲击。 三、模型的建立、检验及修正 由于本文采用的是季度数据因此首先我们先采用x一 12季节调整的方对数据进行季度调整。通过利用eviews60 计量软件对初步模型进行参数估计与回归分析，结果如下： Y一一11920+043NCRJSR (一010) (060) 一016CZRJSR-00008GDP (一056) (一0O6) 一0006GTXSL+001RJJGCZ+004SNXSL (
8、014) (070) (209) 一0002FWJZMJ一0001XKGMJ+0019JZqYDWS (一100) (一015) (061) 回归结果不通过t检验即模型存在多重共线性需要对模 型进行多重共线性检验。 1多重共线性检验 通过对模型进行逐步回归发现CZRJSR与Y的拟合效 果最好，因此以CZRJSR为初始变量，初步修正，逐步回归结 果如下： Y一111754+020CZRJSR+001GDP一0001FWJZMJ (294) (114) (13O) (一103) R 一097 DW一074 F一30057 2Johansen协整检验 变量序列之间的协整关系的基本思想在于：尽管存在两
9、 个或两个以上的解释变量序列为非平稳序列，但它们的某种 线性组合却可能呈现出稳定性，则说明这些变量之间便存在 长期稳定关系，即协整关系。通常我们检验变量间的协整关 系主要有两种方法：一种方法是基于回归残差平稳性的检验 方法，称之为EG一两步法检验；另一种是Johansen检验。我 们现在采用Johansen检验的方法进行协整检验，其检验的前 提是变量必须全部为同阶单整。因此下面就是对样本进行 平稳性检验。 3平稳性检验 由于我们选取的变量是2005年1季度2013年2季度 是时间序列，因此需要对数据进行平稳性检验，利用ADF检 24全国商情 验可以知道：所有的变量的原序列是不稳定的，只有在经过
10、 一阶差分后才能平稳，且均为一阶单整序列，则此时满足了 做协整分析的要求。注意我们选取的是2005年以后的GDP 数据数据是一阶单整的。 4协整性检验分析 运用EViews软件，我们可以得出如下协整检验结果： Johansen检验表 原假设 特征根 迹统计量 5 临界值 P值 r一0 070 765l 47 85 000 r=1* O 51 38 22 298O O O0 r一2 O 36 15 20 1 549 OO6 r=3 002 079 3 84 O37 注：*代表在5 显著水平上拒绝原假设 以上的检验结果表明，在5 的显著水平上拒绝原假设， 说明FJ，GDP，CZJMSR，FWJZM
11、J之间存在两个协整关系， 即在样本期间存在着长期的均衡关系。 四、结论及对政府的政策建议 通过上述分析，对于影响商品房价格变动的因素可以得 出如下结论： 1城镇人均收入对房价上涨产生正向的影响，而且影响 程度较大，其对房地产价格起重要作用。城镇人均收入每调 高1元，房价大约被调高02元。因此政府应当适量增加低 收入者收入，合理调整收入分配改革制度，把收入更多地引 向其他方面的消费。 2GDP对房价上涨产生正向的影响，GDP每调高1亿 元，房价大约被调高001元。因此政府政府应当看到GDP 对房价的影响，把房价增长控制在合理的范围内。 3房屋建筑面积对房价上涨产生负向的影响，房屋建筑 面积每调高1万平方米，房价大约降价01元。政府应该增 加经济适用房的供应量，从供给上抑制房价的过快增长。 参考文献： 曹亚军房价与地价关系的实证研究J统计与决策，2013， (5)：129132 作者简介： 1权杰庆：山西财经大学统计学院硕士研究生；研究方向：数 理统计。 2段囡：山西财经大学统计学院学生。 3王超：山西财经大学金融学院硕士研究生。 4刘勇庆：供职于山西四建集团有限公司。
