我國房產價格指數多因素分析

［摘要] 主要從經濟因素對房地產市場的供給和需求的影響進行分析，觀察發現只有利率、每季度末金融機構建筑業貸款、每季度末的M2貨幣供給量、土地交易價格指數和季度居民實際購買力的影響較為顯著。國家機構應加強宏觀調控， 保持住房價格特別是普通商品住房和經濟適用房價格相對穩定。

[關鍵詞] 房產價格指數回歸分析安居需求

一、理論模型及研究方法

房地產的實際市場價格是由供給與需求，競爭等多種市場因素和非市場因素綜合作用的結果。主要從經濟因素對房地產市場的供給和需求的影響進行分析，觀察房地產價格所受到的影響因素。理論上來看，一方面在需求的角度，房屋是一種高價值的耐用消費品，以住宅為例，即使在發達國家，一套住宅的價值也遠遠超過普通家庭的年收入，家庭現有的購買能力不能滿足住宅購買需求，這就要依賴信貸，通過分期付款活抵押貸款方式購買房屋。

另一方面在供給的角度，房地產行業是一個成本遞增的行業，房地產商進行地產開發時會受到可貸資金、利率、土地供給、國家投入固定資產價值等因素的影響。

同時，房地產價格又因為地域差異而在全國范圍內表現出較大的差異，因此，房地產價格指數成為一個更為理想的衡量全國房價水平的指標。所以，以房地產價格指數作為應變量，以人均工資、利率、全國物價總指數、建筑業貸款數額、土地交易價格、貨幣供給量和固定資產投資作為解釋變量，構造計量經濟學模型。

二、回歸分析

1998年４月１６日，國家發展計劃委員會、國家統計局聯合發布了該年第一季度全國３５個大中城市房地產價格指數。從1998年開始的各季度時間序列數據進行調查研究，數據分別來自中經數據網，中國人民銀行網和中國人民大學經濟論壇數據交流中心。

1.引入變量

引入應變量FDCJt——房地產價格指數；解釋變量TDJYt——土地交易價格。

M2t——每季度末的M2貨幣供給量;WAGEt——全國季度平均職工工資。

INTERESTt——利率;CPIt——全國物價總指數;LLOANt——每季度末金融機構建筑業貸款。

INVESTt——每季度新增固定資產在建筑業的投資;SEASONt——虛擬變量。

注：利率為每季度存款利率與貸款利率的加權平均。

季度人均工資和季度新增固定資產投資具有很強的周期性，每一年第四季度的工資均比前三季度的大幅度上漲，為了測量這一現象是否給房地產市場帶來沖擊，設定一個虛擬變SEASONt，在第一、二、三季度取值為0，四季度取值為1。采取1998年～2004年28個時間序列數據。

2.設定模型

從線性型，對數模型，和對數到線性模型中選取一個最佳模型。通過各種測試，普遍認為對數到線性模型不論從經濟意義上考慮或是從模型的優度考慮都是最佳的，故下面就以該模型形式進行分析研究。

對數到線性模型：

3.模型參數估計，檢驗和修正

利用Eiews軟件用OLS進行估計得:

由此可見，LN(INVESTt)，CPIt，SEASONt和TDJYt系數的t值均不顯著，故對該模型進行計量經濟學的校驗，并進行修正，看看是否能使模型改善。

⑴多重共線性檢驗

利用軟件Eviews得到變量的相關系數矩陣，從中看出各解釋變量之間的相關系數均比較大，說明由于受到數據采集局限，以及各變量在經濟含義上均密切相關，存在著較嚴重的多重共線性問題為此就多重共線性進行修正。即利用Eviews進行變量剔除的檢驗，來解決多重共線性的問題。

通過數據處理，分析比較原始模型發現，除變量TDJYt，其他解釋變量系數均顯著異于零，且F值顯著增加和值有所提高，認為可以擱置多重共線性問題，因為在解釋變量系數基本顯著且符號正確的情況下，用OLS估計的解釋變量系數在多重共線性問題下仍然是線性無偏的，并不會很大的防礙研究，且可以從其它方面進行對該模型的調整。

⑵變量的適度調整

在方程③中，季度人均工資與房地產價格指數呈負相關，為了消除名義工資上漲，而通貨膨脹率的上漲使實際工資水平下降而給方程帶來誤影響，我們決定以（名義工資/物價總指數）來代表人民相對的實際購買力，同時指數化了的人民相對實際購買力用上升一個單位來衡量，并且嘗試用土地交易價格指數的滯后項代替土地交易價格，得到

——WAGE2t季度平均居民實際購買力

此時該模型中的所有解釋變量系數均顯著異于零，且有較高的R2校驗值和F統計值，決定暫用此模型形式，并進行各項檢驗以彌補不足。

⑶殘差項的正態性檢驗

由于關于模型的幾乎所有統計檢驗（t檢驗，F檢驗等）均建立在殘差項ui服從正態分布的假設前提下，故認為應首先進行殘差項的正態性檢驗以有效地支持模型。進行JB檢驗后可知，在5%的顯著性水平下，不能拒絕H0：殘差項服從正態分布的原假設，故該模型的統計檢驗是有效的。

⑷異方差檢驗

進行懷特異方差檢驗，可得=14.33242，故不拒絕H0:殘差項不具有異方差性的原假設。

⑸自相關檢驗

進行著名的偵察序列相關性的D-W檢驗后，可認為該模型的殘差項是隨機的。

最后，模型的預測能力

由以上數據可以得到，MAPE即平局絕對百分誤差和希爾不等系數均很小，同時最后三個比例項中CP進似為1，說明此次回歸的預測精度相當高，預測值十分接近真實值。

4.結果的分析

進行一系列的修正和檢驗后最終得到的回歸如下:

從中可以得出以下結論：

Ⅰ在其他解釋變量不變的情況下，1998年～2004年，季度利率每提高一個單位，季度房地產價格指數平均上漲1.036個單位。

Ⅱ在其他解釋變量不變的情況下，1998年～2004年，季度金融機構發放的建筑業貸款每增長1%，季度房地產價格指數平均下降0.10個單位。

Ⅲ在其他解釋變量不變的情況下，1998年～2004年，季度貨幣供給量提高1%引起季度房地產價格指數上漲0.19425個單位，平均地說。

Ⅳ在其他解釋變量不變的情況下，1998年～2004年，季度土地交易價格指數上漲一個單位，會引起滯后兩期的季度房地產價格指數平均上漲0.286個單位。

Ⅴ在其他解釋變量不變的情況下，1998年～2004年，季度居民實際購買力上升1個單位會導致季度房地產價格指數平均下降0.062個單位。

Ⅵ模型引入的解釋變量可以說明應變量房地產價格指數變異的96.08%。

三、結論與對策

經過上述計量經濟模型的分析，發現最初所選取的八個對房地產價格指數可能產生較大影響的因素里，只有利率、每季度末金融機構建筑業貸款、每季度末的M2貨幣供給量、土地交易價格指數和季度居民實際購買力的影響較為顯著。

盡管房地產天然具有投資性，政府房地產業政策仍需通過金融、稅收等杠桿，對土地管理制度、房屋信貸利率、房地產商運作等方面的問題進行控制和管理，從而起到重要的引導調控作用。

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