住宅價格走向分析

□文/李　靜

（欒川縣中等職業學校　河南·洛陽）

住宅價格走向分析

□文/李靜

（欒川縣中等職業學校河南·洛陽）

［提要］ 在2010年“國十條”以及2011年“國八條”相繼出現后，我們開始逐漸關注房價問題，在2013年“國五條”提出后，住房價格卻出現更加大幅度的上漲現象。我們必須通過一定的研究找出近些年我國房價如此持續上漲的原因，并且試圖提出相應的意見和建議去控制這種現象。本文對我們生活中最基本需要的住房的價格問題進行研究。通過對其價格走勢的研究判斷出未來住宅價格的走向趨勢。在理論上分別從政策因素、經濟因素以及心理因素分析房價呈現上漲趨勢的原因；繼而利用實證分析的方法，建立模型預測未來房價的走勢；最終得出房價將繼續呈現慢速增長的狀態。

房價；上漲；走向趨勢；政策建議

收錄日期：2016年7月7日

住宅價格的過度上漲不僅應該成為社會各界關注的重點，同時也應該成為我們發展經濟期間需要深刻思考的問題。從美國次貸危機的教訓來看，住宅價格的劇烈波動，勢必會引起本國甚至全世界的經濟都進入衰退當中。首先，要想預防這種情況的發生，保障本國居民安居樂業，保障本國的國家經濟持續而健康的發展，就一定要有一定的措施使得住宅價格在一個合理的范圍內波動，而不致于出現房價大幅度上漲或住宅價格大幅度下跌的情況，因此深入的研究房地產價格變動的影響因素，探求未來房地產變動的趨勢，具有非常重要的研究意義；其次，對房價的研究還可以為房地產運作項目以及我們普通消費者提供信息支持，通過探討住宅價格的波動機制，并且對未來房價的走勢進行預測，可以形成供需的平衡。進而為買賣雙方提供更加公平的機會，使得投資者做出更加理性的投資決策；最后對房價的研究，還有利于各種金融風險發生的防范，避免了類似美國次貸危機的情況在我國上演。正確的研究房地產價格的形成機制并對未來走勢進行正確的預測，可以有效地調整我國銀行業的信貸規模規劃，完善銀行信用風險的控制體系，不僅對保障經濟健康發展有非常重大的意義，也對金融風險的防范有重大的意義。下面就對影響住宅價格的幾個相關因素進行分析。

一、政策因素

（一）宏觀政策因素影響分析。國家的宏觀政策調整對我國的國民經濟發展有很大的影響，寬松的宏觀政策使得國民經濟發展在一個寬松的環境里，增長迅速，國民投資熱情提高。在緊縮的宏觀政策下，經濟增長會呈現放慢狀態。房地產行業當然也受宏觀政策的影響。房產投資行業是非常典型的資金密集型行業，與信貸規模、房產稅的征收以及是否限購密切相關。

政府調控國家宏觀經濟運行的重要手段之一是財政政策。積極的財政政策對房地產市場發展走勢的影響主要有以下幾個方面：第一，在2015年中共中央將要加大保障性住房以及棚戶區，去改造工程建設的投資。國家準備投資7，200億元進行棚戶區的改造，這就意味著中央加大了對住房的投資，這樣積極的財政政策讓住房問題得以緩解，人們購買的熱情也會相應的增加；第二，政府制定積極的財政政策，以及中央銀行制定了穩健的貨幣政策，這兩種政策是相輔相成的，這些政策的出臺將會影響到存款和貸款的利率，從而可以抑制預防性儲蓄增長。

（二）微觀政策因素影響分析。從微觀因素中看即要對住房行業的供需情況進行研究。從供給方面來看，即是房地產商可以提供的住宅數量，可以從兩個方面分析：一是成本因素；二是對市場的預期。住房成本的改變對房價的影響是顯而易見的，土地價格增加就意味著建設住房的成本將會增加，房價自然就會跟著上漲。但是伴隨著現今經濟不斷的發展，人們對土地的需要程度越來越多，可是土地的價格卻不具有供給彈性，因此土地的價格就會出現迅猛增長的情況，導致價格不斷上漲。從市場預期來看，如果房地產商對市場預期較好，就會建設更多的住房，人民的購買熱情飛漲，也會造成房價一定程度的上漲。從需求角度來看，可以從居民收入水平角度分析。當居民的收入水平比較高時，就會有越來越多的資金投資到房地產行業，居民對住宅的需求是具有彈性的。此外，如果居民是運用貸款的形式購買住房，那么居民就需要每月按時還款，這就說明居民的收入對住宅的購買有一定影響。如果居民收入高，房價也會因此有一定程度上漲。

二、經濟因素

有許多經濟因素對房價構成影響，本文選利率與物價水平進行分析。在2013年7月，我國政府正式宣布即將放開利率下限，宣布要加快推進利率市場化的步伐。目前，在繁多的利率體系中，關于住房行業的利率有：房地產貸款利率和個人住房抵押貸款利率。對于房地產商而言，利率提高就意味著融資成本增加，使得房價成本增加，房價自然上漲。而對于個人來講，個人住房抵押貸款利率上漲，每月的還貸壓力增大，對于收入并未增加的情況，居民購房的熱情就會下降，房價就會下降。對于物價水平來說，物價水平上漲，代表著整個市場的商品價格上漲，同時帶動著房價上漲。近些年來，我國的物價節節攀升，引發一輪又一輪的通貨膨脹。通貨膨脹會使得房地產相關行業的成本增加，這種情況會引發房價上漲。

三、心理因素

心理因素就是消費者以及房地產商對市場的預期情況分析。開發商對住宅市場的預期較好時，就會增加對房屋建設的投資，這就會導致對住宅數量的供給增加。對于消費者而言，由于對未來的風險不確定且信息不對稱，會造成消費者消費減少，對住房投資減少，房價會因此下降。

四、小結

在2014年12月5日中共中央召開的政治局會議中，提出要求繼續實施“積極的財政政策和穩健的貨幣政策”。目前，學界對4萬億政策仍然心有余悸，而且現在地方政府的財務情況已經沒有了繼續擴張的情況，但中央政府的資產負債表仍然相當優良。因此，假若只從宏觀經濟因素層面的政策去看，這些宏觀政策的提出依然非常有利于房地產市場的穩定發展。而對于經濟因素而言，一旦進入降息周期，利率會持續降低，準備金率的調整空間就很大，寬松的利率政策會助漲房地產行業的發展，會進一步讓房價進入一個高漲期。從整體來看，無論是中央還是地方，在寬松的政策刺激下，房價將會進一步上升。

五、新形勢下住宅價格走向實證研究

（一）數據搜集。（表1）表1搜集了從1998～2014年全國住宅均價的數據，首先從表格上的數據變化來看，全國住宅均價的價格也出現持續上漲的情況。

（二）模型建立。建立時間序列模型，取Y為全國平均房價，X為時間：

Y=ax+b（1）

利用最小二乘法估計數據得出數據。住宅價格模型為：

Y=281X+944

（15.33）（5.33）

由回歸分析的方法，得出住宅價格的模型，根據這個時間序列模型，我們可以利用其對未來房價的走勢作出預測估計。

（三）數據檢測。根據eviews所得結果發現本例中可決系數為0.944，說明樣本擬合優度較好。其T值的Prob值小于0.05，表示自變量對因變量的影響顯著。Adjusted R-squared值大于0.8，模型顯著。F值的Prob值小于0.05，表示模型顯著。根據整個模型建立所得的數據，可以很好的表明該模型符合前文所設置的因變量和自變量的關系，表明房價的走勢隨著時間的推移出現的情況符合該模型。

表1　全國住宅價格均價

（四）分析。根據模型，可以利用eviews進行預測2015年以及2016年的房價，可得2015年預測房價為6，000.25元，2016年房價為6，281.15元。由于模型顯著，所以所預測的未來房價走勢可以從一定程度上表現出未來房價應該有的走勢情況。可以看出，在2015年以及2016年我國房價依然出現上漲的情況。在數據上支持了我們所要做出的結論。利用此實證分析可以得出，房價將會出現繼續上漲的趨勢。

（五）研究結論。在總結前人研究的基礎上，本文從現在實際的房價情況開始分析，又加之理論分析進行佐證，從定量和定性的角度對房價進行研究，在最后就現在房價的變化趨勢又進行了實證研究作出了預測，通過以上的研究，得出了以下結論：

第一，在現狀研究中，全國均價在2012年6月到2014年6月呈現出大幅度上漲情況后繼而小幅度下跌逐漸趨于平穩。但從區域房價來看，無論幾線城市房價在近幾年看來都出現不同程度的上漲情況，尤其一線城市的房價已經遠遠的超過了全國房價的均價。在未來的幾年中，房價雖然在國家政策的調整下不會出現非常大幅度的增長，但根據數據顯示，房價依然會出現上漲的情況。

第二，在理論分析中，寬松的財政政策與穩健的貨幣政策以及利率市場化的推行，都對房地產行業發出了友好的信號。房地產行業將會繼續之前的發展態勢，所以房價勢必不會下降。

第三，在上文進行的實證分析中，通過模型得出2015年、2016年全國房價均價為6，000.25元/平方米和6，281.15元/平方米，由此可知在未來的房價走勢中，全國房價均價依然會出現上漲的情況。

主要參考文獻：

［1］蘇景然.新形勢下我國房價走勢及其對策建議［J］.經濟論壇，2014.

［2］丁鳳.房地產價格影響因素及預測研究［D］.安徽財經大學，2014.

［3］大默.70城新建住房價格環比無漲［J］.2014.

［4］趙奉軍.新常態下的房地產調控思路與政策前瞻［J］.杭州師范大學，2015.

［5］李恩平.2015年房地產市場展望與調控思路［J］.中國社會科學院，2015.

［6］鄧長榮.我國住宅價格影響因素與波動性特征［D］.電子科技大學，2010.

［7］張娟鋒.住宅價格與土地價格的城市間差異及其決定因素研究［D］.浙江大學，2008.

［8］耿立娟.房價背后的政府因素研究［D］.浙江財經學院，2013.

［9］關玥.中國35個大中城市住宅價格差異研究［D］.吉林大學，2013.

［10］李斌.預期對中國商品住宅市場的影響研究［D］.山西財經大學，2013.

［11］謝建豪.住房價格波動影響因素分析與調控研究［D］.華中農業大學，2007.

［12］Adam El bourne.The UK housing market and the monetary policy transmission mechanism：An SVAR approach ［J］.Journal of Housing Economics，2007.1.

F293.3

A