陳雨露

【摘 要】房?jī)r(jià)的影響因素是多方面的，主要涉及到自然、人口、經(jīng)濟(jì)和政策四方面。本文運(yùn)用SPSS軟件，以中國(guó)31個(gè)省市的截面數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，篩選出居民人均可支配收入，人均GDP，平均家庭戶(hù)規(guī)模和房地產(chǎn)累計(jì)投資四個(gè)主要影響變量，建立多元線性回歸模型。并在系統(tǒng)聚類(lèi)的基礎(chǔ)上對(duì)不同類(lèi)型地區(qū)的房?jī)r(jià)影響因素進(jìn)行分析，為地區(qū)調(diào)控房?jī)r(jià)提供一定參考。

【關(guān)鍵詞】房?jī)r(jià)；影響因素；多元線性回歸；系統(tǒng)聚類(lèi)

一、房?jī)r(jià)影響因素的理論分析

影響房?jī)r(jià)的因素是錯(cuò)綜復(fù)雜的。房子本身建造成本的提升會(huì)影響房?jī)r(jià)，供需關(guān)系的變化會(huì)直接影響房?jī)r(jià)，政府政策的改變會(huì)間接影響房?jī)r(jià)。為了更加系統(tǒng)完整地對(duì)房?jī)r(jià)的影響因素進(jìn)行理論分析，本文將從自然、人口、經(jīng)濟(jì)、政策四方面進(jìn)行[2]。

1.影響房?jī)r(jià)的自然因素

影響房?jī)r(jià)的自然因素主要體現(xiàn)在土地資源的供給上。每個(gè)地區(qū)的土地資源是有限的，土地資源供給的不足，會(huì)導(dǎo)致供不應(yīng)求，引起房?jī)r(jià)的上漲。而我國(guó)人多地少土地資源供應(yīng)緊張，因此房?jī)r(jià)一直處于上升趨勢(shì)[2]。土地收購(gòu)價(jià)格加上房屋的竣工造價(jià)組成了房屋的總成本，是影響房?jī)r(jià)的決定性因素。

2.影響房?jī)r(jià)的人口因素

人口數(shù)量的增長(zhǎng)，意味著對(duì)房屋需求量的增加，在土地供應(yīng)面積一定的情況下，需求量的增加會(huì)導(dǎo)致供不應(yīng)求，引起房?jī)r(jià)的上漲。全國(guó)的人口不斷增加，且城鎮(zhèn)人口的比重在上升，意味著城市房屋需求量的增加，會(huì)在一定程度上引起房?jī)r(jià)的上漲[4]。人口素質(zhì)對(duì)房?jī)r(jià)的影響是間接的。隨著居民人口素質(zhì)的提高，其對(duì)房屋居住質(zhì)量的要求也隨之提高。而房屋的面積是房屋居住質(zhì)量的重要體現(xiàn)，人均居住面積的增大會(huì)引起供不應(yīng)求，房?jī)r(jià)上漲。人口結(jié)構(gòu)對(duì)房?jī)r(jià)亦有影響。一方面，受中國(guó)計(jì)劃生育政策的影響，我國(guó)的家庭結(jié)構(gòu)由傳統(tǒng)模式向小型化模式轉(zhuǎn)變，而家庭結(jié)構(gòu)的小型化伴隨著家庭數(shù)量的增加，對(duì)房屋的需求也隨著增加，引起房?jī)r(jià)上漲。另一方面，一個(gè)地區(qū)的適齡人口的比重越大，對(duì)房?jī)r(jià)的需求量就越大，需求增大房?jī)r(jià)上升[3]。

3.影響房?jī)r(jià)的經(jīng)濟(jì)因素

GDP是一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)總體情況的有效測(cè)量因素，是能夠代表一個(gè)國(guó)家和地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的重要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。GDP的增長(zhǎng)意味著一個(gè)地區(qū)總體購(gòu)買(mǎi)力的增加，同時(shí)對(duì)住房的需求也增加，而需求增加將導(dǎo)致房?jī)r(jià)上漲。為了排除地區(qū)人口總量的差異性，我們通常用人均GDP來(lái)更好地衡量一個(gè)地區(qū)的平均經(jīng)濟(jì)水平[1]。個(gè)人的經(jīng)濟(jì)水平主要體現(xiàn)在平均可支配收入上。隨著個(gè)人收入的積累，房屋購(gòu)買(mǎi)成為必需且熱門(mén)的消費(fèi)點(diǎn)，必然引起需求量增加，房?jī)r(jià)上漲。

4.影響房?jī)r(jià)的政策因素

作為高負(fù)債的行業(yè)，房?jī)r(jià)對(duì)利率的變動(dòng)很敏感。當(dāng)貸款利率較低時(shí)，房產(chǎn)商獲得資金的成本就較低。房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資資金中的國(guó)內(nèi)貸款絕對(duì)數(shù)可以顯示出國(guó)家對(duì)房地產(chǎn)業(yè)的支持程度，支持程度高，用于房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資的貸款數(shù)額就高，房地產(chǎn)的建設(shè)生產(chǎn)量也會(huì)較多[2]。

二、房?jī)r(jià)影響因素的實(shí)證分析

1.數(shù)據(jù)來(lái)源與選取

本文截面數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)2016統(tǒng)計(jì)年鑒》，本文選取因變量Y：商品房銷(xiāo)售均價(jià)；自變量：X1：土地購(gòu)置面積；X2：人口密度；X3：文盲人口占15歲以上人口的比重；X4：平均家庭戶(hù)規(guī)模；X5：人均GDP；X6：房地產(chǎn)累計(jì)投資；X7：居民人均可支配收入；X8：房屋竣工造價(jià)。

2.總體回歸分析與檢驗(yàn)

變量的篩選。為提高自變量在因變量預(yù)測(cè)中的可靠性，利用SPSS軟件，選擇逐步回歸法對(duì)自變量進(jìn)行篩選。排除實(shí)證分析中對(duì)房?jī)r(jià)影響顯著性較低的數(shù)據(jù)：土地購(gòu)置面積，人口密度，文盲人口占15歲以上人口比重和房屋竣工造價(jià)。最終篩選出主要的影響因子： 居民人均可支配收入，人均GDP，平均家庭戶(hù)規(guī)模和房地產(chǎn)累計(jì)投資。

總體回歸模型建立：綜合以上選取的指標(biāo)，房?jī)r(jià)因素的基本函數(shù)形式可以表示為：Y=f（X4，X5，X6，X7）建立多元線性回歸模型：

Y=-12487.941+0.705X7+0.60X5+2567.629X4–0.072X6

模型的檢驗(yàn)。擬合優(yōu)度和顯著性檢驗(yàn)：模型的偏回歸系數(shù)為0.968，判定系數(shù)為0.938，說(shuō)明樣本觀測(cè)值聚集在樣本回歸直線周?chē)拿芗容^好，也就是回歸模型與樣本觀測(cè)值具有較好的擬合優(yōu)度。同時(shí)，經(jīng)調(diào)整R方為0.928，F(xiàn)值為98.301，F(xiàn)檢驗(yàn)的P值為0，回歸參數(shù)t檢驗(yàn)的P值均小于設(shè)定的0.05的顯著性水平。說(shuō)明預(yù)測(cè)變量的作用是顯著的，回歸模型顯著成立。殘差檢驗(yàn)：殘差分析包括殘差的正態(tài)性、線性和等分散性分析。在直方圖中：標(biāo)準(zhǔn)化殘差的頻率基本服從均值為0的正態(tài)分布，符合殘差的正態(tài)性；在P-P圖中：點(diǎn)基本圍繞在線周?chē)?，近似一條直線，符合殘差的線性；在散點(diǎn)圖中：點(diǎn)呈分散狀分布，較符合殘差的等分散性，說(shuō)明殘差分析結(jié)果較合理，回歸方程在這一分析中可信。

3.分類(lèi)回歸分析與檢驗(yàn)

根據(jù)人口、自然、經(jīng)濟(jì)等三方面的變量對(duì)全國(guó)31個(gè)省市進(jìn)行系統(tǒng)聚類(lèi)。根據(jù)聚類(lèi)結(jié)果將31個(gè)省市分為4類(lèi)。

第一類(lèi)：北京，上海，天津。模型擬合優(yōu)度非常高，得出主要影響因子為房地產(chǎn)累計(jì)投資（X6）和居民人均可支配收入（X7），模型為：Y=-408.810+1.623X6+0.128X7

第二類(lèi)：浙江，江蘇，廣東。模型的擬合優(yōu)度非常高。得出主要影響因子為人口密度（X2）和人均GDP（X5），模型為：

Y=17907.641-13.433X2+0.001X5

第三類(lèi)：遼寧，福建，山東，內(nèi)蒙古。模型的偏回歸系數(shù)為0.950，判定系數(shù)為0.903，模型的擬合優(yōu)度較好。主要影響因子為平均家庭數(shù)規(guī)模（X4）?；貧w參數(shù)t檢驗(yàn)的P值均大于0.05，系數(shù)不顯著。因此，仍采用總體回歸模型。

第四類(lèi)：其他剩余省市。模型的偏回歸系數(shù)為0.790，判定系數(shù)為0.623，模型的擬合優(yōu)度較好。主要影響因子為房屋竣工造價(jià)（X8）和文盲人口占15歲以上人口的比重（X3）。

模型：Y=1825.331+1.363X8-58.065X3

回歸參數(shù)t檢驗(yàn)的P值均小于設(shè)定的0.05的顯著性水平，殘差分析結(jié)果較合理，回歸方程在這一分析中可信。

三、結(jié)論

人均GDP、居民可支配收入、平均家庭戶(hù)規(guī)模與房?jī)r(jià)呈正相關(guān)，而房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)累計(jì)投資與房?jī)r(jià)呈負(fù)相關(guān)。該模型很好的說(shuō)明了全國(guó)各省市房地產(chǎn)市場(chǎng)的需求原理：人均GDP、居民可支配收入、平均家庭戶(hù)規(guī)模影響住房消費(fèi)的需求，房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)累計(jì)投資影響住房的供給。但總體的分析只能反映一般情況，各因素對(duì)不同地區(qū)的影響程度不同，且存在忽略區(qū)域獨(dú)特因素的問(wèn)題，各地區(qū)可參考房?jī)r(jià)的主要影響因子，從主要方面入手去調(diào)控當(dāng)?shù)胤績(jī)r(jià)。

【參考文獻(xiàn)】

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