彭乃馳 黨婷
摘 要:房價問題是影響國計民生的重要問題之一,分析房價的影響因素具有重要的現(xiàn)實意義。收集2012年北京、天津等31個省市相關(guān)指標(biāo)的橫截面數(shù)據(jù),嘗試在三種不同情況下用經(jīng)典線性模型進(jìn)行逐步回歸擬合數(shù)據(jù),再對不同模型進(jìn)行比較,從而選出最優(yōu)模型。最后,通過最優(yōu)模型分析得出人均可支配收入與失業(yè)率是短期內(nèi)影響中國商品房房價上漲的主要因素。
關(guān)鍵詞:房價;經(jīng)典線性模型;短期;橫截面數(shù)據(jù)
中圖分類號:F726.2 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號:1673-291X(2015)04-0138-04
引言
日益高漲的房價牽動著越來越多人的神經(jīng)。政府多次對房價進(jìn)行調(diào)控,但是效果不是太明顯。由1998—2013年中國商品房平均銷售價格數(shù)據(jù)可見,除2008年外房價有持續(xù)上漲之勢。
房價持續(xù)上漲的影響因素有很多,國內(nèi)外學(xué)者對此做過一定的研究。Abraham等(1996)[1]認(rèn)為住房價格的變化與住房建設(shè)成本、收入和就業(yè)率直接相關(guān),與利率變化負(fù)相關(guān)。李春吉、孟曉宏(2005)[2]通過對全國31個省市1999—2003 年的面板數(shù)據(jù)的實證分析認(rèn)為,人均可支配收入和對房產(chǎn)的投資額是房價上漲的重要因素。張濤、龔六堂等(2006)[3]實證研究表明中國房地產(chǎn)價格水平與銀行房地產(chǎn)貸款有較強的正相關(guān)關(guān)系,住房按揭貸款利率的提高可以有效抑制房地產(chǎn)價格的上漲。段家楠(2010)[4]認(rèn)為:廣東省商品住宅房屋價格主要受人均儲蓄、地區(qū)生產(chǎn)總值、竣工房屋價格和建筑工業(yè)固定資產(chǎn)投資等經(jīng)濟指標(biāo)的影響,其中人均儲蓄對商品房屋價格有較為明顯的影響。郭建校等(2010)[5]運用隨機梯度分析的方法對房地產(chǎn)價格影響因素進(jìn)行分析,認(rèn)為影響需求的因素主要是支付能力、國家政策和租賃市場三個方面。閆磊(2011)[6]應(yīng)用1997—2008 年面板數(shù)據(jù)對影響房地產(chǎn)價格的各種因素進(jìn)行實證分析得出,房地產(chǎn)價格與土地價格、年末總?cè)丝跀?shù)量成正比。
學(xué)者們從不同角度提出的影響房價的因素存在一定的差異,尚無定論。本文借鑒了他們的研究結(jié)果,收集了2012年北京、天津等31個省市相關(guān)指標(biāo)的橫截面數(shù)據(jù),嘗試在三種情況下用經(jīng)典線性模型進(jìn)行逐步回歸擬合數(shù)據(jù),再對不同模型進(jìn)行比較,從而選出最優(yōu)模型,最后利用最優(yōu)模型對短期內(nèi)中國商品房房價的主要影響因素進(jìn)行了分析。
一、經(jīng)典線性模型基本理論
可知需求方面的x9人均可支配收入(元),宏觀經(jīng)濟方面的x15失業(yè)率(%),是短期內(nèi)影響中國商品房房價的兩個主要因素,而從供給方面來看短期內(nèi)對房價不存在比較重要的影響因素。這個結(jié)論與經(jīng)濟學(xué)中關(guān)于短期內(nèi)房價的分析是不謀而合的。經(jīng)濟學(xué)認(rèn)為,在短期內(nèi)房地產(chǎn)商來不及對房屋的供給做出調(diào)整,從而可近似地認(rèn)為短期內(nèi)的房屋供給是固定的常量,從而影響房價的方面就只有需求方面。失業(yè)率雖然是宏觀經(jīng)濟方面的變量,但是它可以在一定程度上影響人們對自己未來收入的預(yù)期,從而也間接影響了需求。
從模型三可以看出,短期內(nèi)在其他因素不變的情況下,人均可支配收入每增加1%,商品房的平均售價將增加1.465%;而失業(yè)水平在原有的基礎(chǔ)上每提高1%(這里的“提高1%”指的是比如失業(yè)率從5%提高到5.05%),商品房的平均售價將降低0.436%。
結(jié)論
本文通過使用計量經(jīng)濟模型中的經(jīng)典線性模型認(rèn)為短期內(nèi)影響中國商品房平均售價的主要因素為:人均可支配收入與失業(yè)率,這兩個因素解釋了短期內(nèi)房價平均變化中的85.3%。政府如果要降低短期內(nèi)的房價,只能降低人均可支配收入或提高失業(yè)率,但是這顯然與政府提高人民生活水平、發(fā)展經(jīng)濟的目標(biāo)是相背的。這也部分解釋了為什么政府多次對房價進(jìn)行調(diào)控,但是效果不是太明顯的原因。
本文沒有選用時間序列數(shù)據(jù)與板面數(shù)據(jù),只是選取了一年內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,故在變量選擇時只能把諸如利率、通貨膨脹率、匯率等受時間影響的變量看成常(下轉(zhuǎn)150頁)(上接140頁)量,沒有選入模型之中。所以本文得出的結(jié)論只能作為“短期”內(nèi)的結(jié)論。筆者認(rèn)為,今后可以從解釋變量的選擇與選用其他類型模型方面入手,進(jìn)一步提高擬合優(yōu)度,為政府調(diào)控房價提供更好的建議。endprint