短期影響中國商品房房價因素的計量分析

彭乃馳　黨婷

摘 要：房價問題是影響國計民生的重要問題之一，分析房價的影響因素具有重要的現實意義。收集2012年北京、天津等31個省市相關指標的橫截面數據，嘗試在三種不同情況下用經典線性模型進行逐步回歸擬合數據，再對不同模型進行比較，從而選出最優模型。最后，通過最優模型分析得出人均可支配收入與失業率是短期內影響中國商品房房價上漲的主要因素。

關鍵詞：房價；經典線性模型；短期；橫截面數據

中圖分類號：F726.2 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2015）04-0138-04

引言

日益高漲的房價牽動著越來越多人的神經。政府多次對房價進行調控，但是效果不是太明顯。由1998—2013年中國商品房平均銷售價格數據可見，除2008年外房價有持續上漲之勢。

房價持續上漲的影響因素有很多，國內外學者對此做過一定的研究。Abraham等（1996）[1]認為住房價格的變化與住房建設成本、收入和就業率直接相關，與利率變化負相關。李春吉、孟曉宏（2005）[2]通過對全國31個省市1999—2003 年的面板數據的實證分析認為，人均可支配收入和對房產的投資額是房價上漲的重要因素。張濤、龔六堂等（2006）[3]實證研究表明中國房地產價格水平與銀行房地產貸款有較強的正相關關系，住房按揭貸款利率的提高可以有效抑制房地產價格的上漲。段家楠（2010）[4]認為：廣東省商品住宅房屋價格主要受人均儲蓄、地區生產總值、竣工房屋價格和建筑工業固定資產投資等經濟指標的影響，其中人均儲蓄對商品房屋價格有較為明顯的影響。郭建校等（2010）[5]運用隨機梯度分析的方法對房地產價格影響因素進行分析，認為影響需求的因素主要是支付能力、國家政策和租賃市場三個方面。閆磊（2011）[6]應用1997—2008 年面板數據對影響房地產價格的各種因素進行實證分析得出，房地產價格與土地價格、年末總人口數量成正比。

學者們從不同角度提出的影響房價的因素存在一定的差異，尚無定論。本文借鑒了他們的研究結果，收集了2012年北京、天津等31個省市相關指標的橫截面數據，嘗試在三種情況下用經典線性模型進行逐步回歸擬合數據，再對不同模型進行比較，從而選出最優模型，最后利用最優模型對短期內中國商品房房價的主要影響因素進行了分析。

一、經典線性模型基本理論

可知需求方面的x9人均可支配收入（元），宏觀經濟方面的x15失業率（%），是短期內影響中國商品房房價的兩個主要因素，而從供給方面來看短期內對房價不存在比較重要的影響因素。這個結論與經濟學中關于短期內房價的分析是不謀而合的。經濟學認為，在短期內房地產商來不及對房屋的供給做出調整，從而可近似地認為短期內的房屋供給是固定的常量，從而影響房價的方面就只有需求方面。失業率雖然是宏觀經濟方面的變量，但是它可以在一定程度上影響人們對自己未來收入的預期，從而也間接影響了需求。

從模型三可以看出，短期內在其他因素不變的情況下，人均可支配收入每增加1%，商品房的平均售價將增加1.465%；而失業水平在原有的基礎上每提高1%（這里的“提高1%”指的是比如失業率從5%提高到5.05%），商品房的平均售價將降低0.436%。

結論

本文通過使用計量經濟模型中的經典線性模型認為短期內影響中國商品房平均售價的主要因素為：人均可支配收入與失業率，這兩個因素解釋了短期內房價平均變化中的85.3%。政府如果要降低短期內的房價，只能降低人均可支配收入或提高失業率，但是這顯然與政府提高人民生活水平、發展經濟的目標是相背的。這也部分解釋了為什么政府多次對房價進行調控，但是效果不是太明顯的原因。

本文沒有選用時間序列數據與板面數據，只是選取了一年內的數據進行研究，故在變量選擇時只能把諸如利率、通貨膨脹率、匯率等受時間影響的變量看成常（下轉150頁）（上接140頁）量，沒有選入模型之中。所以本文得出的結論只能作為“短期”內的結論。筆者認為，今后可以從解釋變量的選擇與選用其他類型模型方面入手，進一步提高擬合優度，為政府調控房價提供更好的建議。endprint