城市商品房住宅價格影響因素研究

【摘 要】 近年來，隨著我國城市化進程和市場化進程雙重推動的影響下，我國房價已經產生了大幅變化。本文利用面板數據固定效應模型對我國城市住房價格的影響因素進行實證分析。本文采用2010～2015年，35個大中城市的面板數據，使用stata11對住房價格進行實證分析。

【關鍵詞】 住房價格 固定效應模型

一、引言

住房對于我國居民的重要性是不言而喻的。同時近年來房價大幅上升，己引起各界的廣發關注。城市住房價格的變化，既有橫向，也有縱向變化。其中縱向變化，體現為每一個城市的住房價格在不同年份上的起落;而橫向變化，則主要體現在不同地區與不同城市之間的差異，且不同城市間房價增長的速度也有區別。因此，主要根據《中國統計年鑒》發布的數據，本文選取2010～2015，35個大中城市的面板數據，從縱橫兩個方向來進行分析。

二、理論模型與變量選擇

1、影響我國住房市場價格水平的因素，從供需兩個方面來考慮。

需求方程因素，選取住房價格（price），住房價格預期增長率（gprice），城市人口數量（pop），城市人口增長率（egpop），平均工資（sala），人均儲蓄（save）;

供給方程因素，選取住房價格（price），住房價格預期增長率（gprice），土地價格（lprice），人均GDP（pergdp），建設成本（cost），住房開發投資（hinvest），住房竣工面積（harea）;

因此，綜合考慮上述主要影響因素，城市住房買賣市場的長期均衡方程可以表示為：Hd（p，pop，egpop，sala，save）=Hs（p，g（p），l，c，h） 。

2、住房價格實證模型

三、實證分析

1、數據的選取

本文選擇中國的各省份中心城市作為樣本，這些樣本所在的地理區域覆蓋全國，且都是各自區域的重點城市，因此這35個城市樣本具有較強的代表性。

本實證研究所選取的是2010年至2015年之間的年度數據。

數據主要來源于歷年《中國城市統計年鑒》和“中國城市土地價格動態監測網”公布的城市土地監測價格。

2、實證分析

2.1 平穩性檢驗

面板數據常常會有“偽回歸”的現象，通常在進行回歸之前先進行平穩性檢驗。常用的方法有單位根檢驗和協整檢驗。

但是上述的單位根檢驗和協整檢驗，一般用于非平穩數據的長期動態變化（如大T小N型數據）。在城市住房價格的影響因素研究領域的面板數據，通常屬于微觀面板（“大N小T”型數據），基本不考慮面板數據的單位根和協整檢驗（白仲林，2008，P3）。本實證研究使用我國35個大中城市的6年數據進行研究，是一個比較典型的“大N小T”型面板數據。因此，本實證研究對面板數據的單位根和協整不再進行檢驗。

2.2 模型選擇

面板數據常用的模型有3種，混合估計模型OLS，固定效應模型FE，隨機效應模型RE。對于模型的選擇，先將做出如下論證。

第一步，對OLS和FE進行F檢驗，F（34， 125） =9.82 ，Prob > F = 0.0000，在1%水平下顯著，原假設被否定，固定效應模型優于混合估計。

第二步，對混合估計模型（OLS）與隨機效應模型（RE）進行F檢驗，chi2（1）值為43.63，P值為0.0000，說明在1%水平下顯著，原假設被否定，隨機效應模型優于混合估計模型。

第三步，對固定效應模型與隨機效應模型進行豪斯曼（Hausman）檢驗，chi2（7）值為44.38， P值為0.000，說明在1%水平下顯著，原假設被否定，固定效應模型優于隨機效應模型。

綜上所述，我們將選擇固定效應模型來進行后續的分析。

2.3 回歸分析

選擇固定效應模型輸出回歸結果如下：

3、實證結果

本文通過35個城市近六年的數據，對我國住房價格水平的影響因素進行了實證分析。分析得出房價水平與土地價格、房價預期增長率、工資水平、儲蓄水平、建設成本和住宅開發等因素顯著相關。模型共同解釋67.9%的住房價格水平的變化。具體的結論如下：

1）土地價格每上升1元，影響房價上升0.22元;與預期相符。2）房價預期上漲一個點（1%），影響房價上升35元;與預期相符。

3）工資水平上升1元，影響房價上升0.04元;與預期相符。4）人均儲蓄每上升1萬元，反向促使房價下降648元;這也證明了當前居民儲蓄很大一部分是用來購買住房的。與預期相符。5）住房開發投資上升1億元，房價上升0.91元。與預期相符。6）城市人口和住房竣工面積對房價無顯著影響。

【參考文獻】

[1] 白仲林.面板數據的計量經濟分析[M].天津：南開大學出版社，2008.

[2] 鄭文娟. 中國城市住房價格與住房租金的影響因素及相互關系研究[D].浙江大學，2011.

作者簡介：孟松（1990-），男，湖北黃石人，研究生，中南財經政法大學，430073，研究方向：房地產經濟研究