房價的影響因素研究——基于我國31個省級面板數(shù)據(jù)的模型

沈建梅，申世昌

房價的影響因素研究——基于我國31個省級面板數(shù)據(jù)的模型

沈建梅，申世昌

（青海民族大學 數(shù)學與統(tǒng)計學院，西寧 810007）

基于2000～2017年我國31個省級面板數(shù)據(jù)，運用面板數(shù)據(jù)模型分析了造成我國房價居高不下的主要影響因素。研究結(jié)果顯示，居民消費水平是推動房價不斷提高的主要因素，并且兩者之間存在著長期的均衡關(guān)系；建筑業(yè)房屋竣工面積對房價升高影響較小，房地產(chǎn)業(yè)增加值對房價增長的影響不顯著。另外，房價的影響因素存在著區(qū)域差異，因此政府應(yīng)該根據(jù)實際情況合理調(diào)控政策，使房屋銷售呈現(xiàn)好的局面。

房價；居民消費水平；面板數(shù)據(jù)；區(qū)域性差異

近年來，雖然我國經(jīng)濟發(fā)展面臨的國際環(huán)境和國內(nèi)條件發(fā)生了深刻而復(fù)雜的變化，但從中長期來看我國經(jīng)濟一直保持穩(wěn)定的中高速發(fā)展。隨著經(jīng)濟穩(wěn)定的中高速發(fā)展，居民消費水平開始提升，各地區(qū)也相繼加大了房地產(chǎn)開發(fā)投資，從而各地區(qū)建筑業(yè)房屋竣工面積數(shù)量穩(wěn)步提升，房地產(chǎn)業(yè)大幅增加。盡管經(jīng)濟增長大趨勢下的居民消費水平逐步提高，但在一定程度上居民消費水平的提高擴大了人們的購房需求，從而抬高了房價，導致房價失衡問題日益突出。因此，本文利用面板數(shù)據(jù)建立固定效應(yīng)模型對中國31個省市自治區(qū)的房價影響因素進行了實證分析。商品房價格受到多個因素的影響，文獻[1]主要從供需雙方各自的需求出發(fā)以及選取了金融變量對房價的影響因素進行實證分析，文獻[2]通過采用混合最小二乘法對數(shù)據(jù)進行了簡單回歸來研究房價的主要影響因素，文獻[3]通過計算房價的莫蘭指數(shù)，建立具有個體固定效應(yīng)的空間面板杜賓模型分析房價的影響因素，文獻[4]則基于多元回歸模型進行了商品住宅價格的分析。

本文則采用全國31個省市自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)，運用Stata軟件[5-6]以及Eviews10軟件[7]對數(shù)據(jù)建立固定效應(yīng)模型，進行固定效應(yīng)系數(shù)估計來討論影響因素，并且考慮到區(qū)域性差距，進一步刻畫了不同影響因素呈現(xiàn)的區(qū)域性差異。

1 實證分析

1.1 數(shù)據(jù)說明

本文選取2000～2017年我國31個省市自治區(qū)（不含港澳臺）的省級面板數(shù)據(jù)作為研究樣本，數(shù)據(jù)主要來源于國家統(tǒng)計局。選用各地區(qū)商品房的銷售價格作為被解釋變量，用PRICE表示；將各地區(qū)居民消費水平、建筑業(yè)房屋竣工面積、房地產(chǎn)業(yè)增加值作為解釋變量，分別用CPI、AREA和ADREI表示。首先對數(shù)據(jù)的變量進行統(tǒng)計性描述，如表1所示。

表1 面板數(shù)據(jù)的描述性分析

1.2 單位根檢驗

本文運用LLC, IPS, ADF, PP-Fisher四種單位根檢驗的方法分析數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，以保證數(shù)據(jù)平穩(wěn)，避免出現(xiàn)偽回歸或虛假回歸情況的出現(xiàn)，輸出結(jié)果見表2。

表2 面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗

注：表示進行了一階差分；**表示5%的顯著性水平

1.3 面板數(shù)據(jù)的協(xié)整檢驗

表3 中國31個省市自治區(qū)的協(xié)整檢驗結(jié)果

由表3可知，在5%的顯著性水平下，Pedroni檢驗的Panel PP-Sttistic, Panel ADF-StatiStic, Group PP-Sttistic, Group ADF-StatiStic的P統(tǒng)計量均為0，大多數(shù)檢驗結(jié)果拒絕原假設(shè)，表明存在協(xié)整關(guān)系。但Pedroni檢驗的其他3個檢驗結(jié)果則表明不存在協(xié)整關(guān)系。此時，為了保證檢驗過程及結(jié)果的正確性，本文繼續(xù)運用Kao檢驗和聯(lián)合個體檢驗（Combined individual）來進一步說明。由表3中結(jié)果可知Kao檢驗的P統(tǒng)計量小于5%，拒絕原假設(shè)，表明存在協(xié)整關(guān)系。聯(lián)合個體檢驗的的3個假設(shè)也都拒絕原假設(shè)?？傊瑓f(xié)整檢驗結(jié)果說明，2000～2017年中國31個省市自治區(qū)居民消費水平、建筑業(yè)房屋竣工面積、房地產(chǎn)增加值與房價存在長期的穩(wěn)定的均衡關(guān)系。

1.4 面板模型選擇

1.4.1 隨機效應(yīng)與固定效應(yīng)檢驗

Hausman檢驗是判斷模型選用固定效應(yīng)模型還是隨機效應(yīng)模型的一種有效的檢驗方法，它的原假設(shè)是隨機效應(yīng)模型優(yōu)于固定效應(yīng)模型。由表4顯示結(jié)果可知P值為0，所以拒絕原假設(shè)，即固定效應(yīng)模型優(yōu)于隨機效應(yīng)模型。

表4 面板數(shù)據(jù)的Hausman檢驗結(jié)果

1.4.2 似然比檢驗

為了使檢驗結(jié)果更加可靠，本文又進行了似然比檢驗。似然比檢驗（likelihood, LR）的原假設(shè)是模型選擇固定效應(yīng)是不合適的。從表5的檢驗結(jié)果可以看到在5%的置信水平下F統(tǒng)計量的值為0，LR統(tǒng)計量的值也為0，表明模型拒絕了原假設(shè)，進一步說明模型選擇固定效應(yīng)變系數(shù)模型是合適的。

表5 面板數(shù)據(jù)的似然比（likelihood, LR）檢驗

1.4.3 面板模型的回歸估計

表6 固定效應(yīng)變系數(shù)模型的回歸估計結(jié)果

續(xù)表6 固定效應(yīng)變系數(shù)模型的回歸估計結(jié)果

續(xù)表6 固定效應(yīng)變系數(shù)模型的回歸估計結(jié)果

Effects Specification

表7 固定效應(yīng)變系數(shù)模型的回歸估計結(jié)果

由表8結(jié)果可知，各項因素對商品房價格的影響主要呈現(xiàn)區(qū)域性差異，居民消費水平、建筑業(yè)房屋面積、房地產(chǎn)業(yè)增加值對于經(jīng)濟水平低下地區(qū)的房價呈顯著的正向影響，對于經(jīng)濟水平中等地區(qū)房價的影響不明顯，而對于經(jīng)濟較發(fā)達地區(qū)的房價有顯著的負影響。具體來說2000到2017年之間，寧夏回族自治區(qū)的居民消費水平每增長1%，房價就上升2.4%，穩(wěn)居第一。同時，寧夏、云南、遼寧、廣西、新疆的居民消費水平顯著正向影響著房價，而江西、福建、浙江、北京、上海市的居民消費水平對房價存在著顯著的負向影響。遼寧、寧夏、廣西、海南、西藏等地區(qū)的房屋面積對房價有著顯著的正向關(guān)系，說明這些地區(qū)的房價隨著建筑面積的擴大而上漲，湖南、黑龍江、甘肅等地區(qū)的房價受這一因素的影響比較小，但河北、北京、四川、廣東等地區(qū)房價會因這一因素而出現(xiàn)負向波動較大，尤其是廣東地區(qū)，房屋面積每上升1%，房價下降5.55%。另外，西藏、寧夏、青海等地區(qū)的房地產(chǎn)增加值正向影響著房價，其中西藏地區(qū)最為明顯，四川、浙江、湖南、江西、上海等地區(qū)受這一因素負向影響。

表8 各項因素對商品房價格的區(qū)域差異

2 結(jié)論及建議

本文利用2000～2017年中國31個省市自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)進行了數(shù)據(jù)的單位根檢驗、協(xié)整檢驗以及面板數(shù)據(jù)的回歸估計，主要研究了商品房價格的影響因素。研究發(fā)現(xiàn)，各省市自治區(qū)居民消費水平與房價存在著長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，居民消費水平、建筑業(yè)房屋竣工面積以及房地產(chǎn)業(yè)增加值對房價的影響存在著區(qū)域性效應(yīng)。大體來說，居民消費水平、建筑業(yè)房屋竣工面積以及房地產(chǎn)業(yè)增加值對于經(jīng)濟發(fā)展較慢地區(qū)的影響比較顯著，對于經(jīng)濟較發(fā)達地區(qū)的影響顯著性小，對于經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的影響呈現(xiàn)負向顯著。

因此針對以上情況，提出以下幾點政策建議：

（1）有計劃、差異性地適當增加房屋建造的面積。由于建筑業(yè)房屋建造面積呈現(xiàn)區(qū)域性差異的影響較強，所以房屋建造應(yīng)避免盲目性，更應(yīng)該有針對性。具體來說，對于經(jīng)濟水平較落后的地區(qū)，建筑業(yè)房屋面積對于房價增長的影響較大，所以這些地區(qū)，更應(yīng)通過嚴格控制房屋建造的規(guī)模與速度來穩(wěn)定房價。

（2）有效地抑制房地產(chǎn)業(yè)增加值。房地產(chǎn)業(yè)增加值的升高會加快經(jīng)濟不發(fā)達地區(qū)房價的快速增長，使房價出現(xiàn)大的波動，從而造成房地產(chǎn)行業(yè)坐地起價的不良局面，所以需要我們在一定程度上要抑制經(jīng)濟不發(fā)達地區(qū)房地產(chǎn)業(yè)的增加值。

（3）加強建設(shè)社會保障體系，加強城鎮(zhèn)化建設(shè)，保證居民收入，穩(wěn)定居民消費水平。對于經(jīng)濟水平較好的地區(qū)來說，居民消費水平對房價的影響不大，反而在經(jīng)濟不發(fā)達地區(qū)，居民消費水平顯著影響著房價，所以首先應(yīng)該穩(wěn)定經(jīng)濟不發(fā)達地區(qū)的收入，使這些地區(qū)的居民消費水平不要有太大的起伏波動，從而為抑制房價過快增長提供可能。

[1] 劉降斌，李亮亮. 房地產(chǎn)價格影響因素的實證研究[J]. 經(jīng)濟研究，2014(05): 21-22.

[2] 邢治國. 我國商品房價格影響因素實證分析[J]. 建筑經(jīng)濟，2016(03): 88-90.

[3] 姜帥，曹帥. 房價影響因素及空間溢出性研究[J]. 商業(yè)經(jīng)濟，2020(02): 116-118.

[4] 邵雨晨. 基于多元回歸模型的合肥市商品住宅價格分析[J]. 江西電力職業(yè)技術(shù)學院學報，2020(07): 155-156, 158.

[5] 陳強. 計量經(jīng)濟學及Stata應(yīng)用[M]. 北京：高等教育出版社，2015.

[6] 馬慧慧，郭慶然，丁翠翠. Stata統(tǒng)計分析與應(yīng)用[M]. 北京：電子工業(yè)出版社，2016.

[7] 易丹輝. 數(shù)據(jù)分析與Eviews應(yīng)用[M]. 北京：中國人民出版社大學，2008.

Research on the influencing factors of housing price——Model based on 31 provincial panel data in China

SHEN Jian-mei，SHEN Shi-chang

(School of Mathematics and Statistics, Qinghai University for Nationalities, Xining 810007, China)

Based on the panel data of 31 provincial level in China from 2000 to 2017, this paper uses the panel data model to analyze the main factors that cause the high housing price in China. The results show that the level of household consumption is the main factor driving the continuous rise of housing prices, and there is a long-term equilibrium relationship between the two; The completed area of a building in the construction industry has little influence on the increase of the housing price, while the added value of the real estate industry has no significant influence on the increase of the housing price. In addition, there are regional differences in the factors affecting the housing price, so the government should adjust and control policies reasonably according to the actual situation to make the housing sales present a good situation.

housing price；individual consumption level；panel data；regional difference

2021-01-09

國家自然科學基金（11561056）

沈建梅（1997-），女，青海海東人，碩士，主要從事數(shù)理經(jīng)濟學及其研究，2935833546@qq.com。

申世昌（1970-），男，河北定州人，592707294@qq.com。

F293.3

A

1007-984X(2021)04-0087-08