房价影响因素实证研究范文

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摘要：房价在民生中具有重要地位，因此国家坚持“房住不炒”政策。本文基于青海省2001年至2019年商品房屋平均销售价格及相关统计数据，使用EVIEWS计量软件建立多元回归模型，实证分析影响青海省房价的因素。实证结果表明：青海省GDP、青海省房地产开发投资额与青海省房价具有正向相关关系，而青海省房屋竣工面积与青海省房价具有负向相关关系。基于此，笔者提出了稳定房地产投资，消化房地产库存等建议。

关键字：房价；房地产投资；实证研究

一、绪论

随着经济水平的发展，房地产行业作为成熟行业，在民生中的地位不断提高。但自2008年金融危机以来，伴随着国家财政刺激计划的施行，各省份土地财政依赖度不断提高，土地拍卖价格不断提高，直接推动了房价的攀升。随着中国城镇化程度的不断提高，在农村人口转向城镇人口的过程中，由于现行户籍制度下，房屋是户籍转变的必要因素，因此居民对房屋的需求也有所提高。而从金融视角来看，全球范围内“大放水”，流动性宽松，受限于我国金融市场发育程度，市场优秀投资项目数量较少，大量资金流入房地产市场，推高房价。此外，部分企业违规借贷，使经营性贷款流入房地产市场，加剧房价泡沫形成。而且我国住房贷款利率较低，按揭方式灵活多样，杠杆性强，刺激了房地产的投机行为。沈国云[1]认为需求因素中人口密度与居民存款余额对青海省西宁市房价具有正向效应，即人口密度越大和居民存款越多，当地房价也就越高。中国人民银行西宁中心支行青年研究兴趣小组[2]认为影响房价的最深层次因素是人口因素，应当积极推进城市人口政策调整。从长期看，人口和城市的变迁是驱动房地产市场的主要动力。刘丹[3]从财政视角分析、评估房地产业发展对青海省地方财政收入的影响，为规避地方财政风险及促进房地产市场平稳健康发展，理顺房地产市场与地方财政的关系提供了理论依据。由上图可知，青海省房价销售价格与竣工成本差距显著。自2008年以来，青海省房价涨幅较大，一方面是因为金融危机后，国家财政拉动投资，房地产市场过热。且房地产作为大类资产配置的核心。其投资属性被市场过分强调，导致房价增长过快。另一方面，我国住房租赁市场并不完善，无法对房地产市场进行有效补充，进一步加剧了房地产市场的热度。多重因素推动房价的上涨，青海省房屋每平米平均售价由2001年1208元增长至2019年的7643元，涨幅超500%。与此相反的是，青海省每平米房屋竣工成本并未出现过热情况。一方面房屋造价最重要的钢筋、水泥等建材价格稳定。在我国，钢铁与水泥行业一度产能过剩，因此建材价格稳定上升，但增速明显低于房屋。青海省房屋竣工每平米成本从2001年的869元增长至2019年2375元，涨幅不到200%。由此可见，房屋造价并不是推动房价高涨的主要原因。由于我国土地国有的性质，且各地方政府实体经济缺乏活力，为拉动经济增长，带动固定投资，各地政府加重了对土地财政的依赖程度，政府出让土地价格不断攀升是推动房价的一个重要因素。由房屋销售均价于房屋竣工造价之间差额可以看出，初步认为房地产竣工成本不是推动房价高涨的最主要因素，具体两者关系还有待实证检验分析。由此猜想，供求关系、当地经济发展状况、房地产行业投资额是推动房价的主要因素。供给和需求是影响房价的重要因素，同时根据青海省统计年鉴的相关统计数据构建一个新的指标：销售竣工比，即当年销售面积除以当年竣工面积。该指标越大说明房地产供需缺口越大，市场热情越高。由上图可知，从2001年至2016年，青海省房屋竣工面积基本上每年都大于销售面积，即供给大于需求。这说明地产行情较为温和，存在房屋过多建造，房屋库存难以消化。而又由数据可得，2017年青海省房屋销售面积平稳上升时，当年房屋竣工面积却明显下滑。一方面，房地产过热对于民生造成负面影响，不利于实现人民的安居乐业。另一方面，由于前些年房屋的过度建设，产生了大量的库存，为消化库存。青海省缩紧房屋审批，力图抑制过度建设而导致资源浪费与重复投资，引导资金流入其他实体行业，大力发展实体经济。摆脱地产经济，实现社会经济高质量发展。

二、青海省房价实证分析

（一）指标选取

首先，我们选取青海省房屋平均销售价格作为被解释变量，以此来反映青海省房价的总体水平。其次，考虑到影响房价的因素有建设成本、供需关系、经济发展状况、投资，我们用每平米竣工房屋造价衡量房屋建设成本。供求关系则分为两个指标，一个是房屋竣工面积，用来衡量房屋供给数量；一个是房屋销售面积，用来衡量房屋需求程度。青海省经济发展水平则用青海省GDP衡量，投资则采用房地产开发投资额来衡量。

（二）模型设立

根据预先设定的指标收集相关数据，设房屋平均销售价为Y（元），每平米竣工房屋造价为X1（元），设竣工面积为X2(万平方米)，设房屋销售面积为X3(万平方米)，设青海省GDP为X4（亿元），设房地产开发投资额为X5（亿元）。为了避免异方差，对所有指标进行取对数处理。模型设定为：该模型中R2=0.990425,修正后R2=0.986756,接近于1，可决系数高，F检验值为269.2282，明显显著，拟合程度很好。各个解释变量系数正负关系均符合预期，具有一定的经济合理性。但是在显著性水平5%时，LNX1,LNX3,LNX4未通过T检验。这表明可能存在多重共线性。因此，接下来进行多重共线性检验。

三、模型检验与修正

（一）多重共线性检验

根据多重共线性检验，各解释变量之间相关系数偏大，都在0.8以上存在较严重的多重共线性。

（二）多重共线性修正

由于模型中存在多重共线性，因此需要将Y对各个Xk分别回归，计算得出各R2K，以R2K最大的作逐步回归的基础。逐个将其他变量Xk加入模型回归，比较检验新加入Xk后的模型。通过采用剔除变量法，剔除LNX1、LNX3，得多重共线性的修正结果如下：

（三）异方差检验

对修正后模型进行ARCH检验，检验是否存在异方差，由表5.2可知，P值>5%，则接受原假设，不存在异方差。

（四）序列相关检验

运用Eviews7.2中的LM检验进行序列相关检验（见表3）P值＞5%，因此模型不存在序列相关。

（五）模型结论

最终获得模型结果如下:LNY=4.741.28-0.122677LNX2+0.376138LNX4+0.2913824LNX5由上知，房屋竣工面积对房价具有负面效应，房屋竣工面积每增长1%，青海省房屋平均售价降低0.122677%。而青海省GDP与青海省房地产开发投资额都对青海省房价具有正面效应，青海省GDP每增长1%，青海省房屋平均售价增长0.376138%，青海省房地产开发投资额每增长1%，青海省房屋平均售价增长0.2913824%。以上结论也基本符合经济常识，通过了经济学检验。所以为了稳定青海省房价，政府应从房屋供应侧优化经济增长结构，从追求数量转向高质量发展，还需要对房地产开发投资进行有效调剂，利用优惠利率等政策引导资金向生产制造等实体部门流入。

四、政策建议

（一）放缓房屋建设

房价受供求关系影响，房屋竣工面积越大，市场房屋供应量也就越大，对房价的负面效应越大。但就影响程度而言，房屋供应量变动带来的房价变动影响低于GDP增长带来的影响，所以稳定房价应该从经济增长与减少房地产投资来考虑。青海省目前房屋库存数量较多，市场完全消化还需要一定时间，所以青海省放缓房屋建设项目的审批与建设。市场重心应当消化房地产库存，引导人民从乡村流入城镇，加速城镇化进程，带动各类消费需求，拉动内需。

（二）摆脱土地财政

青海省位于西部地区，经济相较于中东部地区处于落后地位。全省企业多为小微企业，民营经济不发达，政府财政中税收额少。因此，为了扩大财政收入，经济欠发达地区往往严重依赖于土地收入，形成土地财政。而土地财政也是推高房价的重要因素，所以为了解决房价上涨过快这一问题。政府应当减少对土地财政的依赖程度，财政方面应当开源节流，寻求新的财政收入增长点，减少政府不必要的财政支出。财政支出除必要的基础设施建设，可以适当扶持中小企业发现，实现政府财政收入的健康可持续增长。

（三）抑制经营贷违规流入房地产

坚持专款专用原则，受房地产近些年的火热行情。各省市出现大量资金流入房地产行业，尤其是部分公司企业，以经营贷名义借入贷款，转而将贷款投入房地产市场，加大了行业杠杆。同时，民间资本也大量涌入房地产行业，房地产行业投资额度增长迅猛，加速泡沫形成。为了守住不发生系统性金融风险的底线，防止由于房地产行业泡沫破灭带来的连锁反应，尤其是对金融业的冲击，应当坚决抑制经营贷流入房地产行业，房地产行业降杠杆。

（四）遏制炒房行为

坚持“房住不炒”的原则，房屋最终应当回归居住属性，而非投资属性。由于市场的弊端，应当进行科学的宏观调控。遏制炒房行为，就是要打压不正当住房需求，房子是用来住的，不是用来炒的。所以要采用多种手段进行限购限售。为避免青海省出现“温州炒房团”等投机性群体，扰乱市场秩序，对于个人贷款等应当加强审批，做好贷前调查报告。青海省应该试点推行房产税，对于多套住宅居民收取一定房产税，加重炒房群体负担成本，或者购房后几年内就进行交易变更所有权，需要缴纳一定税额。也可以提高房屋投资门槛，对于第二套住房首付比率可以适当提高，贷款利率也可以相应提高，提升炒房成本。

参考文献：

[1]沈国云.房地产价格主要影响因素实证分析——以青海省西宁市为例[J].青海金融，2019(11)：27-31.

[2]中国人民银行西宁中心支行青年研究兴趣小组.宏观审慎政策与区域房地产市场稳控——基于青海省视角[J].青海金融，2019(02)：20-26.

[3]刘丹.财政风险视角下的青海省房地产研究[J].青海金融，2016(09)：30-33.

作者：艾泽鹏