房地產價格影響因素實證分析

褚桂健

[摘要]房地產價格直接影響到人們的安居樂業和長治久安，成為人們越來越關注的焦點。文章重點選取了重慶市2004—2014年城鎮人口、GDP、人均可支配收入、CPI等10個指標，首先通過主成分分析法提取了決定性的三個因子，再利用多元線性回歸模型建立方程，對影響房價的各因素進行了評價，并提出了相關建議，以期對重慶市房地產業的健康發展起到一定作用。

[關鍵詞]房地產價格 ；主成分分析；回歸模型

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2016.34.159

1 引 言

近年來我國的房地產業發展迅速，已日趨成為國民經濟的支柱性產業，它直接關系到老百姓的就業、收入、消費等多個方面，其健康發展與否也關系到國民經濟的發展，房價成為人們越來越關注的焦點。房地產行業自1998年房地產市場化改革后，進入持續繁榮階段，直至如今，改革大大改善了居民的住房條件，同時也大大推高了房地產價格[1]。

文章選取了2004—2014年重慶市房地產業的發展情況作為研究對象，首先粗略分析了房價的趨勢圖，以此對這些年重慶市房地產價格情況有一個大致了解。

近幾年重慶市房地產價格狀況圖

從圖中我們可以看出，從2004年以來重慶市房價處于一個相對穩定的增長趨勢，其中2008年到2010年房價的漲幅較大，2014年的房價比2004年房價翻了幾倍。

2 指標的選取與處理

2.1 指標的選取

就房地產價格來說影響它的因素非常之多，很難全面考慮，文章基于以下三個準則：可行性、相關性、簡化性，選取了影響房價的主要因素[2]。見表1。

2.2 數據的來源及處理

資料來源于重慶市統計年鑒、中國人民銀行網站、重慶市國土資源與房屋管理局網站。

在搜集數據時遇到一些問題做以下說明：文章沒有使用時點利率，而是使用加權利率，考慮到開發商申請貸款期限一般為三年，因此，選取了1～3年期的利率作為利率因素的樣本數據；將環比、同比的居民消費價格指數轉化為以2004年數據為底數的定比數據。文章選擇均值化對數據進行無量綱處理。見表2。

3 構建重慶市房價模型

3.1 模型建立

3.2 主成分分析消除多重共線性

原始數據之間存在著較嚴重的多重共線性，最簡單的方法就是消除變量個數，但這樣會丟失部分信息，為了能更加全面地解釋各變量對房價的影響，這里選用主成分分析法，對變量進行分析。通過觀察KMO值為0.735，Bartlette球形度檢驗的顯著性為0.000，達到顯著性水平，所以數據適合做主成分分析。見表4。

3.5 結果分析

房地產價格隨著GDP、人均可支配收入和居民消費價格指數增長而增長，GDP、人均可支配收入和居民消費價格指數的增加表明市場繁榮，經濟水平較高，商品房作為一種商品，其價格也應相應增長。隨著竣工房屋價值、土地購置費用的增加，商品房的建造成本相應上升，從而商品房的銷售價格也隨之提高。同樣，房地產開發投資總額越高，房價自然也越高。城鎮化會給房地產業帶來需求，因此，城鎮化率的提高也會帶來房價的上漲。

貸款利率的變化能同時影響到房地產的供給和需求兩個方面，導致貸款利率對房價的影響在一定程度上形成相互抵消的效果。因此貸款利率每提高一個單位，房價只下降0.062個單位。貸款利率的上升會導致商品房建造成本的上升，進而引起商品房價格的上漲。同時，對消費者來說，貸款利率的上升也會導致買房時貸款成本的增加，在一定程度上會抑制房地產業的需求。

4 政策建議

文章將影響重慶市房價的主要因素定量地分析了出來，這有助于我們正確地看待房價的上下波動，也有利于我們掌握房價未來的變化趨勢和規律，更好地指導實踐。

（1）合理引導購房者購房，并樹立正確的購房觀念。中國人傳統的住房觀念是希望自己有個家，有屬于自己的房子，因此不管貧富都要建房買房，但買房不但要看價格，還要關注各項購房政策和樓市動向，選擇合適的時機去購房，當年輕人沒有經濟條件的時候，并不一定非要去購房，也可以選擇租房，減輕自己的經濟壓力[3]。同時我們也要量力而行，不能盲目地購房，樹立正確的購房住房觀念。

（2）堅持并加大宏觀調控力度。房地產業是構成財政收入的重要來源，是國民經濟的支柱產業，短期內這樣的關系不會改變，因此房價的上漲也是必然的，但我們應避免房地產泡沫的產生，避免房價的快速上漲，政府應通過調整貸款利率等宏觀政策來維持房地產健康、持續、穩定發展。

（3）規范土地交易市場。土地是房地產的重要組成部分，我們在控制房價時也要控制土地價格，即規范土地交易市場，對房地產企業建立誠信檔案，對供地后不及時簽訂成交確認書或出讓合同、未按合同約定繳納土地價款，依法依規處理，計入誠信檔案，向社會公布，作為土地競買人資格審查的依據[4]。

參考文獻：

[1]李倩瑩，陳紹剛.成都市房地產價格影響因素分析[J].現代商貿工業，2016（10）：16-19.

[2]劉清華.重慶市房地產價格影響因素研究及實證分析[D].重慶：重慶工商大學，2010.

[3]郭志江，胡珍瑗，林書嬌.廣州市房地產價格影響因素與發展趨勢[J].現代商貿工業，2015（11）：19-21.

[4]閆爽，郎春婷.基于因子分析法的房地產價格影響因素評價[J].吉林建筑工程學院學報，2013，30（2）：54-58.