呼和浩特市房地產價格影響因素的實證分析

(內蒙古農業大學經濟管理學院 內蒙古 呼和浩特 010000)

呼和浩特市房地產價格影響因素的實證分析

胡茜茜

(內蒙古農業大學經濟管理學院內蒙古呼和浩特010000)

本文以內蒙古呼和浩特市為例，運用多元統計方法，以商品房平均售價、年末城鎮戶籍人口數、城鎮居民可支配收入、房地產開發投資額、該地區生產總值、金融機構貸款余額為變量，對呼市房地產市場進行實證分析，研究該城市近年來房地產市場商品房平均銷售價格與各統計指標之間的變動關系，通過模型和實證分析房價的影響因素并提出相關政策建議。

房地產價格；影響因素；實證分析

一、研究目的及意義

2009年以來，呼市房地產市場保持健康穩定發展，房地產開發投資和建設面積增長；房價總體保持增長，房屋銷量增加，房屋交易比較活。但與全國其他城市相比，總量不大，增速不快，還處于發展的初級階段，未來的發展空間還很大，房地產業正在逐漸成為呼市的重要產業之一。對房價波動影響因素進行實證研究，可以為當地政府進行宏觀調控提供依據，為消費者提供信息支持，為房地產開發企業項目運作和銀行信貸管理提供參考，其不僅具有一定的理論價值，更可以為解決現實問題提供決策參考。

二、數據選取

本文選取的數據為呼市1985—2014年共30年的統計數據。各指標數據全部是已公布原始數據。

影響房地產價格的因素很多，本文選取了城鎮戶籍人口數、城鎮居民可支配收入、房地產開發投資額、生產總值、金融機構貸款余額五個指標來進行分析。

(一)城鎮戶籍人口數。一般而言，人口數量與房地產價格呈正向的關系。因為本文研究呼市商品房的平均售價，所以選取了城鎮戶籍人口數量。

(二)城鎮居民可支配收入。城鎮居民可支配收入水平直接反映了一個地區的購買力和消費水平，是城鎮房地產健康、繁榮發展的一個重要指標。城鎮居民可支配收入不但從總量上更能夠反映房地產市場的有效需求，從水平上也能反映消費者對商品房產質量和檔次的要求。

(三)房地產開發投資額。房地產開發投資額可以反映一個地區房地產市場潛在供應量，房地產開發投資額較大的地區。

(四)生產總值。一般情況下，GDP水平高的地區，經濟水平比較發達，房地產價格也相對較高。

(五)金融機構貸款余額。雖然在短時期內，金融機構信貸的增加對房屋銷售價格的上漲并沒有出現顯著的促進作用。但是在長時間內，金融機構信貸的增加推動了房屋銷售價格的上漲。

三、模型假定

本文設定了如下形式的計量經濟模型：

LnY=β1LnX1+β2LnX2+β3LnX3+β4LnX4+β5LnX5+β6D+ε

其中：Y是呼市商品房平均售價(元/平方米)，X1是城鎮戶籍人口數(萬人)，X2是城鎮居民可支配收入(元)，X3是房地產開發投資額(萬元)，X4是生產總值(元)，X5是金融機構貸款余額(萬元)；β1、β2、β3、β4、β5、β6城鎮戶籍人口數、城鎮居民可支配收入、房地產開發投資額生產總值、金融機構各因素的待估參數，ε為剩余殘差。

D是引入的虛擬變量。因為2008年發生了金融危機，所以我們以2008年為時間起點，引入了虛擬變量。

四、實證分析和計量經濟學檢驗

(一)模型的參數估計。利用stata計量軟件對所設定的模型進行計量檢驗：

(1)根據顯示結果，從經濟意義角度分析，各變量的符號與預期的相一致，并且系數大小在經濟理論上解釋的通，因此該模型通過了經濟意義檢驗。

(2)從回歸結果來看，可決系數R2=0.9941，因此樣本擬合效果較好；F=648.48，F通過檢驗，表明整個模型效果顯著。但是通過觀察P值，只有D顯著，X1，X2,X3,X4,X5，均不顯著，模型中可能存在多重共線。本文將對此模型進行計量模型檢驗和修正。

(二)多重共線性檢驗

(1)檢驗是否存在多重共線

在stata軟件中，通過計算條件數檢驗多重共線。

通過計算結果可知，669.96>30，說明模型中存在多重共線。

(2)對多重共線的修正

在stata軟件中，采用逐步回歸(Stepwise)的方法進行修正。

修正后的模型：

LnY=-0.9126759+0.34059LnX4+0.2388713LnX5-0.2919701D

(三)異方差檢驗。該模型中也可能存在異方差。在stata軟件中，用white檢驗來驗證該模型是否存在異方差。

檢驗結果顯示，相伴概率為0.7026,且0.7026>0.05的顯著性水平，所以不存在異方差。

(四)相關檢驗。我們利用stata軟件中的DW檢驗方法來驗證該模型是否存在異方差。

結果顯示，DW=1.757396，查DW檢驗表，dl=1.2ldu=1.65。我們的結果為：du≤W≤4-du，即1.65≤1.757396≤2.32，此時在a=0.05的顯著水平下，接受H0，即認為不存在一階自相關性。

根據以上的計量分析，我們得出反應呼和浩特市房地產價格影響因素的最終模型為：

LnY=-0.9126759+0.340519LnX4+0.2388713LnX5-0.291970D

t=-5.07 3.18 2.31 -5.31

四、預測檢驗

我們用2014年的各項數據，通過上述方程檢驗是否與2014年的商品房的實際平均售價相一致。根據公式

LnY=-0.9126759+0.3405109LnX4+0.2388713LnX5-0.2919701D

X4=29520407，X5=48389622，代入公式結果得7180元，2014年商品房每平米實際售價6919元，預測值與實際值相差261元，相對誤差為

(7180-6919)/6919=3.8%.故我們有理由認為該內蘊線性模型較優。

五、結論與建議

根據以上檢驗和分析，得出生產總值和金融機構貸款余額是房地產價格的代表性影響因素。生產總值對房地產價格的影響是正的，其系數是0.3405109.金融機構貸款余額對房地產價格的影響同樣是正的，其系數是0.2388713.而虛擬變量對房地產價格的影響是負的，其系數是-0.291970。

現階段，我們經濟進入“新常態”，消費成為拉動經濟增長的新引擎，而穩定消費的關鍵是穩定合理的住房需求。首先就是解決低收入的住房困難，加強保障房建設，放寬提取公積金支付房租條件。其次，加大群眾對群眾首次置業及二次改善型購房需求的支持。再次，在城市化的過程中，穩定住房消費，處理好政府提供公共服務和市場化的關系，早日建立有利于房地產市場健康發展的長效機制。最后加強規劃、土地政策的引導，保持普通商品住房在商品房中的主體地位，通過稅收、信貸、利率等手段，控制住宅建設標準，引導企業開發普通商品住房，保障人民群眾的基本住房需求。

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