合肥市房地產價格影響因素實證分析

吳之鋒 余新宏 郝洋 王毓

摘 要：以合肥市2001—2018年房地產數據為基礎，選取國內生產總值、房地產開發投資額、總人口數、商品房銷售面積、房地產開發企業竣工房屋面積5個系統指標，分析房地產價格的影響因素。

關鍵詞：合肥市;房地產價格;影響因素;實證分析

中圖分類號：F299.23? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? 文章編號：1673-291X（2020）12-0141-02

本文以合肥市房地產價格為基礎數據，運用統計分析方法和模型構建法，從國內生產總值（GDP）、房地產開發投資額、總人口數、商品房銷售面積、房地產開發企業竣工房屋面積5個系統指標，分析房地產價格的影響因素，為合理房地產行業良性發展提供一定的理論依據。

一、指標選取及數據來源

依據《2001—2018年合肥市統計年鑒》《合肥市房地產開發行業預警預報信用信息系統》等數據來源，從供給、需求、政策三個維度構建指標體系。

利用Eviews統計軟件進行回歸，具體模型如下：

其中，X1=國內生產總值（億元）;X2=房地產開發投資額（億元）;X3=總人口數（萬人）;X4=商品房銷售面積（萬平方米）;X5=房地產開發企業竣工房屋面積（萬平方米）;Y=商品房平均銷售價格（元/平方米）。

二、回歸結果分析

從運行結果看，常數項、X1、X2系數均為正數，X3、X4、X5系數均為負數，在保持其他條件不變的情況下，國內生產總值每增加1個單位，商品房銷售價格就會增加0.95個單位;房地產開發投資額每增加1個單位，商品房銷售價格就會增加1.95個單位;總人口數每增加1個單位，房價就會減少3.11個單位;商品房銷售面積每增加1個單位，房價就會減少0.02個單位，房地產開發企業竣工房屋面積每增加1個單位，房價就會減少0.51個單位。

統計量F服從自由度為（k，n-k-1）的F分布，在顯著性水平α=0.05時，在F分布表上查到臨界值F0.05（5，9）=6.06，顯然有F>Fα（k，n-k-1），表明模型的線性關系在95%的置信水平下顯著成立。

在自由度為n-k-1，顯著水平α=0.05的條件下，查看t分布表的相應臨界值t0.025（9）=2.262，得出X1、X2、X3、X4、X5的t檢驗均不顯著，由經濟意義檢驗和統計檢驗得出，解釋變量可能存在多重共線性問題。

三、逐步回歸

由Y與X1、X2、X3、X4、X5相關系數矩陣可得，各解釋變量之間相關系數較高，說明數據中存在嚴重的多重共線性。利用逐步回歸法，對多重共線性進行修正。

分別做Y對解釋變量X1、X2、X3、X4、X5的回歸，結果（如下表所示）。

一元回歸分析結果

上表結果顯示，加入X1的方程R2最大，所以以X1為基礎，依次加入其他變量逐步回歸，最終得出商品房平均銷售價格函數應以Y=f（X1，X5）為最優。模型結果如下：

該模型的估計結果表明，在其他條件不變的情況下，如果國內生產總值增加1個單位，商品房平均銷售價格會相應增加1.14個單位;如果房地產開發企業房屋竣工面積每減少1個單位，商品房平均銷售價格會相應增加0.25個單位。

通過以上分析論證，得出以下結論：合肥市房地產價格的主要經濟影響因素為國內生產總值和房地產開發企業房屋竣工面積，兩者對房價的影響顯著。除此之外，房地產價格還受到各項房地產政策、各種環境及市場狀況等因素的影響。

四、政策建議

1.調控加強有關稅收策略，著手稅務監察。加速完善當地的私人住房信息統計，對于個人名下購買的住宅未到三年就出手買賣的，全部按照買賣所得差價進行全額征收個人所得稅。對部分房價大幅定價高于自身周邊房價的房地產開發項目，加大對土地的增值稅務征收管理的監管監察力度。

2.加強二套住房購買把關。對于使用貸款購買第二套住宅的個人，努力在源頭做好把關，在首付比例上提高購房門檻。在具體實施細節，當地的人民銀行可以依據考察當地的住房價格水平進行確定以此控制細則和具體條件，以國家的信貸條款為基石，加高個人購買第二套住房的首付數額并且提高所貸款金額的利息。

3.加大政府的市場管制力度。針對房地產企業和中介機構的違法違規行為，政府應加強市監管，督促房地產價格與市場價格相一致，確保房地產市場穩定的調控，促進房地產長期健康穩定發展。加強房屋貸款制度，提高貸款利率，限制過度購房貸款，同時加快財稅體制改革，可以對售房利潤進行征稅，抑制房地產投機，建立長效機制，降低泡沫風險。

參考文獻：

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