成都市住宅價格的影響因素分析研究

潘莉+成艷瓊

摘要：近年來成都市商品房住宅價格快速增長的問題引起了相關(guān)部門的高度關(guān)注，因此研究導致商品住宅價格持續(xù)、快速增長的影響因素具有重大現(xiàn)實意義。本文結(jié)合2000年-2015年的相關(guān)數(shù)據(jù)構(gòu)建多元線性回歸模型，得出從業(yè)人員是房地產(chǎn)價格的主要影響因素，城鎮(zhèn)人均可支配收入次之，商品房投資完成額影響最小，其他指標的影響甚微。并據(jù)此提出抑制房價過快上漲的幾點建議。

關(guān)鍵詞：商品住宅價格；多元線性回歸模型；影響因素；

1引言

成都市是我國西部大開發(fā)的戰(zhàn)略高地，是西南地區(qū)的商貿(mào)、科技、金融中心和交通樞紐，近些年隨著成都經(jīng)濟的飛速發(fā)展，住宅價格的持續(xù)較快增長成為了人們關(guān)注的焦點。另外，房價過快上漲在推動投資增長過快的同時，不僅抑制了居民的消費，還阻礙了城市的發(fā)展。因此，對成都住宅價格上漲因素的分析研究并提出相應的平抑住房價格的對策，具有非常重要的現(xiàn)實意義。

2模型構(gòu)建

2.1模型的基本假設與前提條件

模型的所有假設都基于以下假設：所有統(tǒng)計數(shù)據(jù)真實可靠；僅研究商品房住宅平均價格影響因素；僅從定性因素中提取的指標對房地產(chǎn)價格的影響因素進行分析；當前的房地產(chǎn)政策沒有重大變化。

5.假設當前的經(jīng)濟態(tài)勢沒有重大變化。

2.2數(shù)據(jù)的選取及變量篩選

由于房地產(chǎn)市場從90年代末才逐步發(fā)展，相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)有限，因此本文擬采用了2000-2015年的相關(guān)數(shù)據(jù)，由于數(shù)據(jù)量少，可能會對回歸結(jié)果的準確度有一定影響。

本文以成都市住宅平均售價（X_0）作為因變量，考慮到數(shù)據(jù)的獲取難度和影響程度，通過查閱現(xiàn)有大量文獻以及相關(guān)期刊學術(shù)研究分析的基礎(chǔ)上，引入8項指標作為自變量，分別是GDP（X_1），城鎮(zhèn)人均可支配收入（X_2），在崗職工人均工資（X_3），人口密度（X_4），從業(yè)人員（X_5），商品房投資完成額（X_6），竣工面積（X_7）和人民幣貸款平均基準利率（五年以上）（X_8）。

3成都房價上漲的影響因素實證分析

3.1回歸模型構(gòu)建

本文選取逐步回歸統(tǒng)計方法來構(gòu)建模型。運用SPSS軟件對數(shù)據(jù)進行逐步回歸分析，在每一次引入變量時，概率F最小的值的變量引入回歸方程。如果已引入回歸方程的變量的F大于設定值，將被剔除出回歸方程。當無變量被引入或剔除時，終止回歸過程。取回歸系數(shù)為95%的置信區(qū)間，建立線性模型。

3.2相關(guān)檢驗及結(jié)果

表1的第3個模型是最終的方程，F(xiàn)值是回歸方程的顯著性檢驗，為402.425，Sig.<0.1，因此模型中被解釋變量與解釋變量之間存在顯著的線性關(guān)系。

在表2的模型3中，回歸參數(shù)顯著性檢驗t值的Sig值均小于0.1，因此認為該模型有意義，即解釋變量對被解釋變量有顯著性影響。

該模型說明： 城鎮(zhèn)人均可支配收入每增加1元，住宅價格增加0.725元；從業(yè)人員每增加1萬人，商品住宅價格增加3.674元；商品房投資完成額每增加1億元，商品住宅價格增加0.382元。可以看出，從業(yè)人員對商品住宅價格影響最大，城鎮(zhèn)人均可支配收入次之，商品房投資完成額影響最小。

4研究結(jié)論與展望

本文結(jié)合2000年-2015年的成都房地產(chǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)，以成都住宅平均售價為因變量，GDP，城鎮(zhèn)人均可支配收入，在崗職工人均工資，人口密度，從業(yè)人員，商品房投資完成額這六個指標作為自變量，來構(gòu)建多元線性回歸模型，得出從業(yè)人員是房地產(chǎn)價格的主要影響因素，城鎮(zhèn)人均可支配收入次之，商品房投資完成額影響最小，其他指標的影響甚微（剔除變量）。因此，現(xiàn)階段想要階段性平抑房價，需要重點從建設經(jīng)濟適用房協(xié)調(diào)人口增長和提高在崗職工人均工資以及人均可支配收入的合理增長兩方面著手制定相關(guān)政策。

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作者簡介： 潘莉，成都信息工程大學統(tǒng)計學院講師，碩士；研究方向：金融數(shù)量分析。

成艷瓊，成都信息工程大學統(tǒng)計學院學生