石家莊市房地產(chǎn)價(jià)格影響因素實(shí)證分析

□文/王 涵 沈國云

（青海師范大學(xué) 青海·西寧）

［提要］本文基于石家莊市2002～2020年房地產(chǎn)業(yè)相關(guān)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，建立多元回歸模型，從需求、供給和政策等方面實(shí)證分析石家莊房價(jià)的主要影響因素。同時(shí)，根據(jù)模型預(yù)測(cè)石家莊市未來五年商品住宅價(jià)格的可能區(qū)間，為石家莊市房地產(chǎn)業(yè)理性發(fā)展提供輔助決策依據(jù)。

近年來，我國房價(jià)不斷上漲，房價(jià)波動(dòng)較大且出現(xiàn)房地產(chǎn)市場(chǎng)供需不平衡的局面。縱觀國內(nèi)外文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，對(duì)于房價(jià)的研究大多集中在綜合的房價(jià)上，并沒有區(qū)別不同城市類型的房價(jià)。目前我國城市競(jìng)爭加劇，對(duì)于房價(jià)影響因素的研究主要側(cè)重于單一影響因素，綜合性研究較少，且大多數(shù)都是基于全國層面或者是一線城市，對(duì)二三線城市的研究較少。石家莊市地處環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)區(qū)，是典型的交通樞紐城市，盡管是二線城市，但近幾年各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)保持著較高速度的增長，其房地產(chǎn)市場(chǎng)由上行趨勢(shì)逐漸趨于平穩(wěn)，故深入研究石家莊市房價(jià)波動(dòng)的機(jī)制與影響因素具有理論和現(xiàn)實(shí)意義。

一、文獻(xiàn)綜述與基礎(chǔ)理論

（一）文獻(xiàn)綜述。房地產(chǎn)作為國民經(jīng)濟(jì)支柱產(chǎn)業(yè)，關(guān)注度較高，而房價(jià)的主要影響因素一直是國內(nèi)外學(xué)者長期研究與探討的課題之一。需求的角度，薛建譜和王衛(wèi)華（2013）認(rèn)為，無論是長期還是短期，人均收入對(duì)房價(jià)都有較明顯的影響，但短期內(nèi)人均收入變動(dòng)不會(huì)太大，因此房價(jià)也不會(huì)有太大變動(dòng)。經(jīng)濟(jì)理論角度，王春艷等對(duì)廣東省各地級(jí)市1997～1999年的人口遷移指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行了空間計(jì)量分析，發(fā)現(xiàn)隨著遷移人口的增多，房子作為剛需品，房價(jià)必然會(huì)上漲。大量研究表明，人口結(jié)構(gòu)可以在一定程度上解釋房價(jià)的變動(dòng)，牛逸婕通過對(duì)全國35個(gè)大中型城市的人口和房價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)外來人口對(duì)城市邊緣的房價(jià)影響高于城市中心地帶，并且對(duì)房價(jià)的影響由中心到邊緣逐漸下降，但是受數(shù)據(jù)所限，此結(jié)果并不適用于一線城市。

需求角度層面，有人認(rèn)為供給因素對(duì)房價(jià)的影響相對(duì)緩慢，短期內(nèi)難以改變，但也有少數(shù)人認(rèn)為住房供給才是影響房價(jià)差異的關(guān)鍵因素。供給角度層面，研究主要集中于房地產(chǎn)開發(fā)投資、土地供給、土地價(jià)格和位置環(huán)境等角度。格萊澤等（2006）認(rèn)為不理解房產(chǎn)供應(yīng)就無法了解城市動(dòng)態(tài)，而且靈活的房產(chǎn)供應(yīng)通常能抑制房價(jià)泡沫。土地價(jià)格主要通過房屋的供應(yīng)與成本兩個(gè)方面來影響房價(jià)，而房地產(chǎn)投資對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的供應(yīng)也有影響。李永樂、吳群（2013）通過對(duì)全國35個(gè)大中城市在2002～2012年的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，得出了房地產(chǎn)投資與房價(jià)的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)兩者存在正相關(guān)關(guān)系，且房價(jià)對(duì)房地產(chǎn)投資具有引領(lǐng)作用。唐奇展等（2011）實(shí)證研究了房地產(chǎn)投資、房價(jià)、GDP三者之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)三者之間存在長期均衡和短期動(dòng)態(tài)協(xié)整關(guān)系，且房地產(chǎn)投資與GDP之間具有雙向因果關(guān)系。政策層面，主要包含財(cái)政政策、貨幣政策以及行政干預(yù)政策等。財(cái)政政策方面，大多數(shù)人認(rèn)為征稅會(huì)在一定程度上抑制房價(jià)上漲，而出臺(tái)稅收優(yōu)惠政策則會(huì)推動(dòng)房價(jià)上漲。李祥等（2012）實(shí)證分析了房地產(chǎn)持有稅、交易稅與房價(jià)之間的關(guān)系，研究表明三者存在顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，且稅收對(duì)我國東部地區(qū)房價(jià)的影響更大。貨幣政策方面，武康平、胡諜（2010）認(rèn)為寬松的貨幣政策是造成房價(jià)短期上漲的主要原因。行政干預(yù)方面，出臺(tái)了限購政策，大部分學(xué)者認(rèn)為調(diào)控效果明顯，張紅兵、孟祥彬認(rèn)為改革開放之后，由于我國住房分配政策被逐步取消，從而導(dǎo)致石家莊房地產(chǎn)業(yè)進(jìn)入了階段性發(fā)展。

綜上所述，由文獻(xiàn)分析法得出，影響房價(jià)的主要因素有經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、居民收入水平、人口結(jié)構(gòu)、土地價(jià)格、國家政策等方面。在此基礎(chǔ)上，本文以石家莊為例，探究石家莊房地產(chǎn)價(jià)格的主要影響因素。

（二）基礎(chǔ)理論

1、地租理論。在《資本論》第三卷中，馬克思地租理論對(duì)土地所有權(quán)的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行了詳細(xì)的闡述。馬克思主義認(rèn)為，地租是土地使用者由于使用土地而繳給土地所有者的超過平均利潤以上的那部分剩余價(jià)值。

馬克思地租理論主要包括級(jí)差地租、絕對(duì)地租、壟斷地租。正是這三種地租的存在，使得不同地區(qū)和區(qū)域之間的房價(jià)產(chǎn)生差異。例如，一線城市經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)，其投資環(huán)境和軟硬件設(shè)施均優(yōu)于二三線城市，所以一線城市的房價(jià)遠(yuǎn)高于二三線城市。即使是處于同一城市內(nèi)，房價(jià)同樣會(huì)有不小的差異。比如，周邊環(huán)境優(yōu)美、交通便利的地段，其房價(jià)會(huì)高于居住條件差的地段，這就是級(jí)差地租造成的。當(dāng)政府要在某地區(qū)建立大型公共設(shè)施，如高鐵站、機(jī)場(chǎng)、公園等，該地區(qū)會(huì)迅速增值，并帶動(dòng)周邊房價(jià)上漲。

壟斷地租在建筑業(yè)中具有絕對(duì)的優(yōu)勢(shì)，由于絕對(duì)地租不斷上漲再加上壟斷地租的存在，使我國近幾年的房價(jià)一直居高不下，持續(xù)上漲。隨著居民生活質(zhì)量和可支配收入不斷提升，房地產(chǎn)市場(chǎng)的需求增加，形成了買方市場(chǎng)，使房地產(chǎn)變成了稀缺資源，這時(shí)，為賺取更大的利潤，房地產(chǎn)商便會(huì)形成價(jià)格聯(lián)盟，形成壟斷。

2、區(qū)位理論。區(qū)位與位置不同，它既有位，也有區(qū)，還有布局、位置關(guān)系等方面的含義。房地產(chǎn)業(yè)是與區(qū)位息息相關(guān)的，土地的區(qū)位和用途不同產(chǎn)生的區(qū)位效益也大不相同，因此城市土地區(qū)位效益的實(shí)質(zhì)是（位置）級(jí)差地租。

3、市場(chǎng)理論。市場(chǎng)理論又稱廠商均衡理論，其市場(chǎng)類型分別為完全競(jìng)爭市場(chǎng)、完全壟斷市場(chǎng)、壟斷競(jìng)爭市場(chǎng)和寡頭壟斷市場(chǎng)。完全競(jìng)爭市場(chǎng)具備以下條件：存在大量的買者和賣者、產(chǎn)品是同質(zhì)的、資源自由流動(dòng)、廠商進(jìn)出容易、生產(chǎn)者和消費(fèi)者具有完備的市場(chǎng)知識(shí)。完全壟斷市場(chǎng)生產(chǎn)和銷售商品的廠商只有一個(gè)，且生產(chǎn)和銷售的產(chǎn)品沒有任何替代品，其他廠商無法進(jìn)入該行業(yè)，壟斷廠商具有產(chǎn)品價(jià)格的制定權(quán)。壟斷競(jìng)爭市場(chǎng)的組織形式介于完全競(jìng)爭與完全壟斷之間，所具備的條件僅與完全競(jìng)爭的第二個(gè)條件不同。寡頭壟斷市場(chǎng)的特點(diǎn)是一個(gè)行業(yè)由少數(shù)幾家大廠商控制，每個(gè)廠商都占據(jù)較大的份額，進(jìn)出市場(chǎng)困難，廠商之間存在相互依存性。

4、制度經(jīng)濟(jì)學(xué)理論。制度經(jīng)濟(jì)學(xué)理論主要包括交易費(fèi)用理論、產(chǎn)權(quán)理論、企業(yè)理論、制度變遷理論。其中，交易費(fèi)用理論表明交易活動(dòng)是稀缺的，由于市場(chǎng)具有不確定性使得市場(chǎng)交易費(fèi)用高昂，企業(yè)由此應(yīng)運(yùn)而生。產(chǎn)權(quán)實(shí)質(zhì)是一種激勵(lì)與約束機(jī)制，我國房地產(chǎn)產(chǎn)權(quán)理論已經(jīng)形成一套完整的、具有中國特色的理論體系。

二、現(xiàn)狀分析

（一）石家莊市自然屬性特性分析。石家莊地處河北省中南部，市區(qū)位于市域中部，交通發(fā)達(dá)，人文地理豐富多彩。在水文上，石家莊水資源短缺，屬于極度缺水城市。地處半濕潤半干旱地區(qū)，為溫帶大陸性季風(fēng)氣候，四季分明，春秋短，夏冬長。水環(huán)境較差，大部分地區(qū)比較干燥，不利于園林綠化，且氣象災(zāi)害種類多，較頻繁。

（二）石家莊經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀（圖1、圖2）

圖1 石家莊市生產(chǎn)總值統(tǒng)計(jì)圖

圖2 城鎮(zhèn)居民與農(nóng)村居民人均可支配收入統(tǒng)計(jì)圖

（三）與其他城市對(duì)比分析。石家莊市、鄭州市、濟(jì)南市，這三座城市同屬中原地區(qū)，是北方頗具代表性的大城市，均為人口大省的省會(huì)，引領(lǐng)著全省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展勢(shì)頭，并且都有一個(gè)共同點(diǎn)，那就是交通發(fā)達(dá)、鐵路暢通。由于房價(jià)在不同區(qū)域和城市間存在顯著的差異，于是我們通過濟(jì)南、鄭州與石家莊各方面的對(duì)比分析，來探究影響房價(jià)差異的原因。下面對(duì)三個(gè)城市2020年的房價(jià)情況及城市各方面進(jìn)行對(duì)比：

1、地理區(qū)位。石家莊緊靠京津；鄭州為鐵路樞紐，四通八達(dá)；濟(jì)南有沿海優(yōu)勢(shì)，空地一體化。綜合比較，三地省會(huì)不相上下。

2、人口和城市規(guī)模。石家莊的總?cè)丝谧疃啵秽嵵莩菂^(qū)規(guī)模最大；濟(jì)南市區(qū)面積最大，但在省內(nèi)受青島壓制，在省外受到長三角的影響，留不住人才，導(dǎo)致城市規(guī)模遲遲上不去，難以發(fā)揮省會(huì)的規(guī)模效應(yīng)。

3、城市經(jīng)濟(jì)水平。得益于過去幾年的快速發(fā)展，鄭州在三城的競(jìng)爭中占據(jù)領(lǐng)先位置，經(jīng)濟(jì)規(guī)模最大，人口增長迅速。濟(jì)南作為強(qiáng)省省會(huì)，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，科研實(shí)力雄厚，工業(yè)基礎(chǔ)較好，居民可支配收入和職工平均工資遠(yuǎn)高于其他兩個(gè)城市，并且每年都有明顯的增幅。而石家莊雖然近幾年變化較大，但相對(duì)比而言，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低，仍有一定差距。

4、城市性質(zhì)。石家莊和濟(jì)南均為二線城市，鄭州在近幾年發(fā)展勢(shì)頭較猛，已經(jīng)發(fā)展為新一線城市，但是從最新的城市房價(jià)水平來看，石家莊與鄭州房價(jià)不相上下，均價(jià)都在1.43萬～1.45萬元/m2左右，而濟(jì)南房價(jià)要遠(yuǎn)高于鄭州和石家莊，均價(jià)約為1.55萬～1.6萬元/m2。

房價(jià)對(duì)比結(jié)果雖然有些意外，但也合乎情理。山東作為著名的教育強(qiáng)省和人口大省，人口密度大且人才引進(jìn)力度大，濟(jì)南是山東的省會(huì)，位于沿海一帶，地理位置優(yōu)越，城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，再加上濟(jì)南的職工薪資要遠(yuǎn)高于石家莊和鄭州，使得居民想要改善居住面積和居住環(huán)境的欲望愈加強(qiáng)烈，導(dǎo)致住房需求量不斷上升，進(jìn)而推動(dòng)濟(jì)南房價(jià)上漲。盡管石家莊的房價(jià)遠(yuǎn)低于濟(jì)南，但從二線城市房價(jià)排名來看，較為可觀；而新一線城市房價(jià)排名中，鄭州房價(jià)處于較低水平，但低房價(jià)也為它吸引了不少的外來人才，相應(yīng)地帶動(dòng)了城市發(fā)展。

（四）石家莊房地產(chǎn)市場(chǎng)現(xiàn)狀。以2020年底石家莊市房地產(chǎn)市場(chǎng)的各項(xiàng)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，分別從城市基本面、政策環(huán)境、競(jìng)企格局、土地市場(chǎng)、商品房市場(chǎng)等方面進(jìn)行分析。

1、城市基本面分析。在區(qū)域經(jīng)濟(jì)方面，2020年12月31日，石家莊統(tǒng)計(jì)局公布了2020年1～11月全市宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況，其中GDP同比上漲1.5%，受新冠肺炎疫情影響固定資產(chǎn)投資降幅明顯，雖然3月復(fù)工后政府出臺(tái)的一系列措施有所成效，但1～11月增速仍為-21.8%。可以看出，疫情過后，房地產(chǎn)開發(fā)投資反彈較快，而且房企積極拿地和開工，購買力也在逐漸釋放。

產(chǎn)業(yè)規(guī)劃方面，為了打造具有知名度和城市競(jìng)爭力的“中國數(shù)字新城”，石家莊出臺(tái)了相關(guān)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃。在區(qū)域規(guī)劃方面，石家莊進(jìn)行了重點(diǎn)區(qū)域的調(diào)整，調(diào)整過后，住宅用地和商業(yè)用地顯著增加。

近年來，石家莊政府一直提倡發(fā)展新型建筑模式，并于2020年相繼推出了石家莊市綠色建筑實(shí)施方案和相關(guān)購房優(yōu)惠政策，宣傳力度極大，不難看出政府堅(jiān)持發(fā)展綠色建筑的決心，相信在不久的將來，綠色建筑將逐漸成為主流。

2、政策環(huán)境。石家莊全年政策保持以穩(wěn)為主，一方面為緩解疫情對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)帶來的沖擊，積極推出購房優(yōu)惠政策；另一方面加大力度推動(dòng)城鎮(zhèn)化、城市更新。

3、土地市場(chǎng)。2020年，石家莊土地市場(chǎng)出現(xiàn)階段性回調(diào)，受疫情影響，供應(yīng)規(guī)模不足再加上年初流拍停拍激增，導(dǎo)致成交效率下降，盡管年終活動(dòng)推動(dòng)使成交大幅上漲，但全年成交量依舊呈下滑趨勢(shì)。

4、商品房市場(chǎng)。根據(jù)世聯(lián)監(jiān)測(cè)，2020年12月石家莊全區(qū)成交均價(jià)為14，814元/m2，環(huán)比上漲0.78%，同比去年上漲2.07%，且新增預(yù)售許可證公示40個(gè)。

5、房企。2020年品牌房企拿地占比60%，土儲(chǔ)面積占比穩(wěn)步上升。以萬科、融創(chuàng)和保利為代表的品牌房企銷售業(yè)績穩(wěn)中有升，占據(jù)了較大的市場(chǎng)份額，或?qū)⑦M(jìn)一步擠壓本地房企市場(chǎng)份額。

三、實(shí)證分析

（一）變量選取

1、被解釋變量（Y）。商品住宅平均銷售價(jià)格是一種混合平均價(jià)格，反映了一個(gè)國家或地區(qū)在一定時(shí)期內(nèi)所有商品房銷售價(jià)格的平均水平，可以分別計(jì)算出各種房屋類型的商品房平均售價(jià)，影響其價(jià)格高低的因素有成本、稅金、利潤以及地段、方位等。當(dāng)然，平均銷售價(jià)格也有一些缺陷，即掩蓋了高低兩端價(jià)格與平均價(jià)格之間的差異。

2、石家莊房地產(chǎn)價(jià)格影響因素分析及解釋變量選取

（1）年末總?cè)丝冢☉艏慕?jīng)濟(jì)理論角度來看，房價(jià)會(huì)隨著人口數(shù)量和人口密度的增大而增大，即人口越多，買房需求越大，但是住房資源有限，就會(huì)出現(xiàn)供不應(yīng)求的情況，繼而導(dǎo)致房價(jià)上漲。假設(shè)年末戶籍總?cè)丝谂c房產(chǎn)價(jià)格正相關(guān)，變量用people表示。

（2）地區(qū)生產(chǎn)總值。地區(qū)GDP越高，城市經(jīng)濟(jì)就越發(fā)達(dá)，同時(shí)促進(jìn)企業(yè)的發(fā)展，使職工擁有較好的工資待遇，而較高的薪資會(huì)吸引更多的外來人口不斷涌入，隨著城市進(jìn)入的人口不斷增長，房屋需求明顯增加。而且經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)的城市，可開發(fā)的住宅用地就越少，進(jìn)而導(dǎo)致地區(qū)GDP越高的城市房價(jià)越高。假設(shè)地區(qū)生產(chǎn)總值與房價(jià)正相關(guān)，變量用regional GDP表示。

（3）人均地區(qū)生產(chǎn)總值。人均GDP決定了居民的購房能力以及消費(fèi)能力，人均GDP的上升會(huì)提高居民的購房能力，使居民想要改善居住環(huán)境的愿望更加得強(qiáng)烈，進(jìn)而產(chǎn)生購房需求，推動(dòng)房價(jià)上漲。假設(shè)人均地區(qū)生產(chǎn)總值與房價(jià)正相關(guān)，變量用av GDP表示。

（4）居民人民幣儲(chǔ)蓄存款余額。指城鄉(xiāng)居民在某一時(shí)點(diǎn)存入銀行及農(nóng)村信用社的全部存款金額。一般情況下，居民儲(chǔ)蓄額增加，購買能力增加，假設(shè)住房面積不變，房價(jià)將會(huì)上漲。假設(shè)居民人民幣儲(chǔ)蓄存款余額與房價(jià)正相關(guān)，變量用saving表示。

（5）職工平均工資。指職工在一定時(shí)期內(nèi)平均每人所得的貨幣工資額。人均工資越高，人們購房意愿可能會(huì)越強(qiáng)烈，所以職工平均工資應(yīng)與房價(jià)為正相關(guān)關(guān)系，變量用wage表示。

（6）房地產(chǎn)開發(fā)投資。從理論上來說，隨著房地產(chǎn)投資的增加，房地產(chǎn)市場(chǎng)供給會(huì)相應(yīng)地增加，假設(shè)房產(chǎn)需求不變或供大于求，當(dāng)供給增加，房價(jià)將會(huì)下降。假設(shè)房地產(chǎn)開發(fā)投資與房產(chǎn)價(jià)格為負(fù)相關(guān)，變量用Invest表示。

（7）城鎮(zhèn)居民人均可支配收入。從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度來說，人均可支配收入漲幅越大，人們會(huì)更傾向于將收入投資于房地產(chǎn)，因此購房需求就增多，房價(jià)隨之上漲。假設(shè)城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與房價(jià)為正相關(guān)，變量用Income表示。

（8）城市建設(shè)用地地面均價(jià)（居住）。從理論上來說，城市建設(shè)用地地面均價(jià)（居住）越高，那么房地產(chǎn)投入成本越高，相應(yīng)的，售價(jià)就越高。假設(shè)城市建設(shè)用地地面均價(jià)（居住）與房價(jià)為正相關(guān)，變量用land price表示。

（9）年末金融機(jī)構(gòu)人民幣存款余額。從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度來說，金融機(jī)構(gòu)的存款余額越多，可放貸的錢就越多，增加了固定資產(chǎn)投資，緩解企業(yè)貸款難的問題；對(duì)個(gè)人而言，說明居民收入增長幅度較快，居民有了錢，購買能力增加，可以進(jìn)行投資理財(cái)、個(gè)人消費(fèi)，假設(shè)住房面積保持不變，房價(jià)將隨著上漲。年末金融機(jī)構(gòu)人民幣各項(xiàng)存款余額與房價(jià)為正相關(guān)，變量用deposit表示。

（10）年末金融機(jī)構(gòu)人民幣各項(xiàng)貸款余額。從理論上來說，金融機(jī)構(gòu)的貸款余額上漲，那么房價(jià)就會(huì)相應(yīng)地上漲，因?yàn)閲鴥?nèi)民眾大部分的貸款都用于購房。假設(shè)年末金融機(jī)構(gòu)人民幣各項(xiàng)貸款余額與房價(jià)為正相關(guān)，變量用loan表示。

（二）數(shù)據(jù)收集。選取的數(shù)據(jù)來源于國家信息中心國信房地產(chǎn)信息網(wǎng)和石家莊市統(tǒng)計(jì)局，由于1998年是新中國房地產(chǎn)的一個(gè)分水嶺，所以1998年之前的房價(jià)很難反映真實(shí)的市場(chǎng)供需，無太大的參考價(jià)值。考慮到部分年份數(shù)據(jù)缺失，因此本文選取2002～2020年的數(shù)據(jù)為樣本。

（三）模型建立。根據(jù)收集到的石家莊市房地產(chǎn)價(jià)格及其相關(guān)變量數(shù)據(jù)，在本文理論假設(shè)的基礎(chǔ)上構(gòu)建計(jì)量模型。

式中，β0為常數(shù)項(xiàng)；βi為變量的系數(shù)；i為變量的個(gè)數(shù)，i=1，2，…，10；μ為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

Y：商品住宅平均銷售價(jià)格（單位：元/平方米）；X1：wage（單位：元）；X2：land price（單位：元/平方米）；X3；regional GDP（單位：億元）；X4：loan（單位：億元）；X5：people（單位：萬人）；X6：av GDP（單位：元）；X7：invest（單位：億元）；X8：income（單位：元）；X9：deposit（單位：億元）；X10：saving（單位：億元）。

（四）解釋變量逐步線性回歸。本文選用逐步回歸的方式，將原模型兩邊取對(duì)數(shù)，以檢驗(yàn)和減輕多重共線性，避免造成經(jīng)濟(jì)意義不合理、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)與預(yù)測(cè)失效的后果。

擬合優(yōu)度是指回歸直線對(duì)觀測(cè)值的擬合程度，用可決系數(shù)R2作為度量擬合優(yōu)度的統(tǒng)計(jì)量，R2取值范圍為［0，1］，R2越接近1，說明擬合度越好；反之，R2越小，說明擬合度越差。而一元線性回歸中，變量X10（saving）擬合優(yōu)度低于0.8，因此可以剔除saving變量，其他觀測(cè)值擬合優(yōu)度與P值都為良好，因此保留。變量X1（wage）的擬合優(yōu)度最高，因此將Y＝f（lnX1）作為初始模型。

通過不斷增加對(duì)房價(jià)顯著的影響因素，進(jìn)而剔除相對(duì)影響不顯著的因素，回歸結(jié)果如表1所示。（表1）

表1 模型逐步回歸結(jié)果一覽表

由表1可知，在引入逐步回歸后，通過分析確定，只有Y＝f（lnX1，lnX2，lnX5）的T檢驗(yàn)和P值均合格，所以Y＝f（lnX1，lnX2，lnX5）為最優(yōu)模型，因此我們選中的變量是wage、land price、people三個(gè)變量。

相關(guān)系數(shù)矩陣如表2所示。（表2）

表2 相關(guān)系數(shù)矩陣

最終得出最優(yōu)模型的擬合優(yōu)度為0.960834，相比于相關(guān)系數(shù)矩陣的擬合優(yōu)度基本較高，所以系數(shù)對(duì)此模型無害，可以選用這三個(gè)變量建立模型。

最終回歸模型：

其中，Y表示商品住宅平均銷售價(jià)格，wage表示職工平均工資，land price表示城市建設(shè)用地地面均價(jià)（居住），people表示年末總?cè)丝冢☉艏?/p>

從回歸公式中，我們可以得知：年末戶籍總?cè)丝诿吭黾?%，石家莊市商品住宅平均銷售價(jià)格就增加2.4184%；職工平均工資每增加1%，石家莊市商品住宅平均銷售價(jià)格增加0.6776%；城市建設(shè)居住用地地面均價(jià)每增加1%，石家莊市商品住宅平均銷售價(jià)格增加0.2518%。因此，我們可以得出的結(jié)論是，職工平均工資（元）、城市建設(shè)用地地面均價(jià)（居住）（元/平方米）、年末總?cè)丝冢☉艏ㄈf人）對(duì)石家莊市商品住宅平均銷售價(jià)格增加有著重要的影響，且成正相關(guān)關(guān)系，符合本文變量假設(shè)。

由于濟(jì)南、鄭州同為人口大省的省會(huì)城市，房價(jià)居高不下，關(guān)注度高，因此與濟(jì)南、鄭州的房地產(chǎn)價(jià)格實(shí)證分析比較研究尤為重要。基于濟(jì)南和鄭州2002～2020年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，回歸結(jié)果如下：

1、濟(jì)南：

2、鄭州：

模型對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)，與石家莊不同的是，濟(jì)南與鄭州的房價(jià)與年末總?cè)丝冢☉艏┏守?fù)相關(guān)關(guān)系，而石家莊房價(jià)與年末總?cè)丝冢☉艏┏收嚓P(guān)關(guān)系；并且與其他兩市模型擬合優(yōu)度相比，石家莊擬合優(yōu)度較小。猜測(cè)原因如下：

通過濟(jì)南、鄭州、石家莊之間的對(duì)比分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，房價(jià)影響因素在不同區(qū)域?qū)Ψ績r(jià)的影響程度不同，甚至在不同區(qū)域下同一影響因素對(duì)房價(jià)波動(dòng)的顯著性也不同，如住宅的地理位置、所在城市的經(jīng)濟(jì)水平和地區(qū)政策等都對(duì)房價(jià)有很大的影響。雖然相較于鄭州、濟(jì)南等省會(huì)城市，石家莊總?cè)丝跀?shù)量偏少，但常住戶籍人口多，而濟(jì)南、鄭州則是流動(dòng)人口較多，因此其戶籍人口與房價(jià)的相關(guān)性甚微。

在2014～2019年，石家莊商品住宅平均銷售價(jià)格數(shù)據(jù)波動(dòng)較大，房價(jià)最高漲幅達(dá)到了118.8%，在經(jīng)歷一段時(shí)期的大幅上漲后，受相關(guān)政策變動(dòng)的影響，石家莊房價(jià)大跌，導(dǎo)致數(shù)據(jù)異常，模型擬合度不夠完美。

（五）房地產(chǎn)價(jià)格預(yù)測(cè)。根據(jù)2002～2020年職工平均工資、城市建設(shè)用地地面均價(jià)（居住）、年末總?cè)丝冢☉艏┑葦?shù)據(jù)計(jì)算出各個(gè)影響因素的平均年增長率。石家莊市職工平均工資每年平均增長率為12.25%，城市建設(shè)用地地面均價(jià)（居住）每年平均增長率為10.24%，年末總?cè)丝冢☉艏┟磕昶骄鲩L率為0.9%。根據(jù)平均增長率可以計(jì)算出后五年相關(guān)變量數(shù)據(jù)，將解釋變量數(shù)據(jù)帶入模型計(jì)算。

圖3是利用Eviews8.0軟件中的forecast對(duì)房價(jià)的預(yù)測(cè)，根據(jù)預(yù)測(cè)圖整理2020～2025年石家莊市房地產(chǎn)價(jià)格預(yù)測(cè)區(qū)間，見表3。（圖3、表3）

表3 2020～2025年石家莊市房地產(chǎn)價(jià)格預(yù)測(cè)區(qū)間一覽表

圖3 2020～2025年石家莊市房價(jià)預(yù)測(cè)圖

可以看出，石家莊房價(jià)的預(yù)測(cè)值均落在預(yù)測(cè)范圍內(nèi)，說明了預(yù)測(cè)值的可靠性，預(yù)測(cè)效果不錯(cuò)。

2020年的新冠肺炎疫情對(duì)經(jīng)濟(jì)沖擊較大，房地產(chǎn)市場(chǎng)也不可避免地受到影響，不少人都猜測(cè)房價(jià)將會(huì)大跌，但出乎意料的是，全國房價(jià)不降反增，保持近8%的漲幅。由統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，2020年12月，石家莊新建商品住宅售價(jià)同比上漲1.1%，經(jīng)10月和11月兩次下降后，再度回落，房價(jià)上漲動(dòng)力明顯不足且低于全國平均漲幅水平，并且同比下降2.5%，下跌幅度較大。在人口增長方面，數(shù)據(jù)也并不樂觀，石家莊的人口大多流向了京津地區(qū)，并且2020年的房屋供應(yīng)量明顯供大于求。在土地市場(chǎng)方面，市場(chǎng)表現(xiàn)較為冷清，流拍現(xiàn)象嚴(yán)重，有的地塊甚至經(jīng)歷多次流拍。因此，綜合來看，2021年石家莊房價(jià)同比上漲的可能性較小，大概率為穩(wěn)中有降的趨勢(shì)。但隨著疫情逐漸好轉(zhuǎn)，土地市場(chǎng)逐漸回暖以及其他因素的影響，預(yù)測(cè)石家莊房價(jià)還會(huì)有新一輪的上升期，至于上升程度如何，還有待進(jìn)一步討論。

四、結(jié)論及建議

根據(jù)文獻(xiàn)分析法，篩選出可能影響石家莊房價(jià)的因素，并對(duì)城市各方面整體分析。通過逐步回歸法，剔除影響不顯著和數(shù)據(jù)缺失的影響因素，得出最終回歸結(jié)果，即職工平均工資、城市建設(shè)用地地面均價(jià)（居住）、年末總?cè)丝冢☉艏槭仪f房價(jià)主要影響因素，且均與房價(jià)呈顯著正相關(guān)。可以看出，石家莊的住宅需求逐年增加，不出意外的話，未來幾年石家莊房價(jià)大概率將持續(xù)上升。

當(dāng)然，目前房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展也存在很多的阻礙。首先是土地資源的稀缺問題；其次政府在管理房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)時(shí)，會(huì)遇到管理目標(biāo)不明確、管理不穩(wěn)定的情況，這在一定程度上阻礙房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。針對(duì)現(xiàn)存問題，提出以下幾點(diǎn)建議：一是規(guī)范實(shí)行合理的人口政策，落實(shí)好監(jiān)督工作，發(fā)揮政策應(yīng)有的效果。二是建立規(guī)范合理的房地產(chǎn)市場(chǎng)。應(yīng)建立健全房價(jià)監(jiān)管體系，對(duì)于房價(jià)進(jìn)行動(dòng)態(tài)的監(jiān)測(cè)與研判。三是抑制投機(jī)行為。由于房地產(chǎn)兼具消費(fèi)品和投資品的特性，人們往往會(huì)將資金投資于房地產(chǎn)，但是如果出現(xiàn)過多的房地產(chǎn)投機(jī)行為，會(huì)導(dǎo)致資源浪費(fèi)，房地產(chǎn)泡沫嚴(yán)重，擾亂市場(chǎng)秩序，導(dǎo)致房價(jià)持續(xù)上漲，所以對(duì)于高房價(jià)區(qū)域，政府應(yīng)加強(qiáng)對(duì)“炒房”行為的管控，減少該行為的出現(xiàn)。