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(新樂市城市發(fā)展投資集團有限公司，元科筑業(yè)建設工程有限公司， 石家莊 050000)

1998年實行住房分配貨幣化以來，房地產(chǎn)市場迎來了新的飛躍，房地產(chǎn)發(fā)展步伐在加快。由于房地產(chǎn)行業(yè)關(guān)聯(lián)度高，帶動上下游產(chǎn)業(yè)發(fā)展，對經(jīng)濟發(fā)展和人民生活水平的提高發(fā)揮重要作用，逐漸成為國民經(jīng)濟重要組成部分。

隨著經(jīng)濟高速發(fā)展，房地產(chǎn)銷售面積和價格也不斷上漲。據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示，2020年全社會固定資產(chǎn)投資527 270億元，房地產(chǎn)開發(fā)投資141 442.95億元，占比達27.96%；1998年商品房銷售面積1.07億m2，而2020年則達到17.61億m2，增長了近16.45倍;商品房平均銷售價格由1998年的1 854元/m2上升到2020年的9 860元/m2，增長了近5.32倍。面對房價持續(xù)上漲趨勢，為了規(guī)范和引導房地產(chǎn)健康可持續(xù)發(fā)展，中央首次提出“房住不炒”基調(diào)，此管控政策一直延續(xù)至今，對火熱的房地產(chǎn)市場進行了調(diào)節(jié)和降溫，促進了房地產(chǎn)市場健康發(fā)展。

影響房價上漲有許多因素：嬰兒潮、貨幣超發(fā)、土地財政和城鎮(zhèn)化率等。中國曾歷經(jīng)的3次嬰兒潮[1]，促使人口數(shù)量迅速增長，大大刺激了居民對住房的需求。陳斌開等[2]通過數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)“嬰兒潮”很可能是2004年以來中國住房價格快速上漲的重要原因。2008年次貸危機導致了全球金融危機，政府為了擴大內(nèi)需，促進經(jīng)濟發(fā)展，向市場投放了4萬億，貨幣大量超發(fā)，促進房價飛速上漲。周京奎[3]對住宅價格與貨幣政策之間的互動關(guān)系進行實證研究，得出住宅價格上漲與寬松的貨幣政策有緊密的聯(lián)系。由于地方政府對土地財政依賴程度比較大，為了維持地方財政支出，不斷地提高地價，進而造成房價上漲。鄭思齊等[4]通過對地方政府行為的分析，指出越依賴“土地財政”的城市，用地價格上漲的壓力也越大，進而推動了城市房價的上漲。城鎮(zhèn)化加速使得人口向城市聚集。據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示，2020年全國城鎮(zhèn)率63.9%，城鎮(zhèn)化發(fā)展促進了經(jīng)濟發(fā)展，加大進城農(nóng)民對剛需住房需求，自然使得房價不斷地攀升。陸銘等[5]基于地級市數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn)，城鎮(zhèn)化帶來外來移民住房需求對推高房價具有正向作用，建議實施正確政策以此來推進城鎮(zhèn)化和提高收入水平，消化當前的高房價。

綜上所述，雖然諸多學者對房價影響因素進行了研究，但是對教育、收入和房價之間關(guān)系研究較少。因此，本文對教育、收入和房價相互影響進行探討，并對普通高等學校畢業(yè)生數(shù)、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和商品房平均銷售價格進行實證分析。

1 教育、收入與房價影響機制

1.1 教育對房價的影響

改革開放40多年以來，中國高等教育規(guī)模持續(xù)擴大。1978—2020年，普通高等學校數(shù)量由598所增加到2 738所，招生數(shù)由40.2人增加到967.5萬人，在校學生數(shù)由85.6萬人增加到3 285.3萬人，畢業(yè)人數(shù)由16.5萬人增加到797.2萬人，高校數(shù)量、招生數(shù)、在校學生數(shù)和畢業(yè)人數(shù)年均增長分別為8.5%、5.5%、8.9%和112.7%。隨著高等教育規(guī)模擴大，一大批高學歷畢業(yè)生走入社會，人力資本得到進一步提升，其收入也隨之增加，從而增強了住房購買能力和支付意愿。一般來說，一個人受教育程度越高，對居住要求也會越高，不僅注重住宅面積，更強調(diào)配套、功能，越會青睞高品位的住宅，其價格更高。因此，隨著大量高學歷畢業(yè)生涌入城市，城市教育結(jié)構(gòu)的逐漸提高，對住宅需求也隨之增加，從而引起房價的上張。

根據(jù)全國戶主受教育程度分的家庭住房情況，以城市為例，平均每戶住房間數(shù)(間/戶)：平均值2.49，未上過學2.56，學前教育2.60，小學2.67，初中2.46，高中2.42，大學?？?.47，大學本科2.54，碩士研究生2.53，博士研究生2.63。數(shù)據(jù)顯示，未上過學、學前教育和小學群體指標高于平均值及其他學歷較高人群，而初中、高中、大學?？啤⒋髮W本科、碩士研究生和博士研究生住房指標隨著學歷升高呈增大趨勢。未上過學、學前教育和小學群體指標較高原因可能是他們上學年限比較短，步入社會時間較長，有了一定財富積累，從而有能力購置一定房產(chǎn)；也可能是他們擁有自建住房拉高了指標。根據(jù)人力資本理論，學歷較高人群收入也越高。初中以上群體指標較低原因可能是他們上學年限較長，進入社會時間較短，財富積累較少，購置房產(chǎn)能力有限；此外該群體具有一定理財意識，可能把資金投到其他更賺錢地方。其他數(shù)據(jù)也顯示，高學歷是購房主力軍，主要群體是本科家庭；學歷越高，購置新房的比例就越大。因為有了一定市場需求，房價也隨之上漲。此外，學區(qū)房也是導致房價上漲的一個因素?，F(xiàn)如今，大多數(shù)人為了下一代接受更好教育，不惜重金在質(zhì)量好學區(qū)段買房，一般好的學區(qū)房房價普遍高出其他房源的30%。地產(chǎn)開發(fā)商也都打著學區(qū)房噱頭對外進行宣傳，引進重點大學或中學的優(yōu)質(zhì)師資，從而導致了房價不斷攀升。

相關(guān)學者對教育對房價的影響進行研究。范開麗等[6]定量評估南京市教育資源在住宅市場中的資本化程度，最終計算出教育資源對于周邊房價的影響程度。洪世鍵等[7]將教育資源進行了特征價格分離，獲取了教育資源在房地產(chǎn)交易市場中的溢價水平。張周青等[8]對南京的義務教育市場和非義務教育市場進行分析，得到義務教育資源的資本化程度更明顯。馬軍等[9]通過房產(chǎn)交易數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn),基礎(chǔ)教育資源對房價有顯著的正相關(guān)關(guān)系,并且基礎(chǔ)教育資源越豐富,教育對房價的影響越大。馬佰林[10]發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)教育資源對房地產(chǎn)價格的影響程度要強于高等教育資源，不同區(qū)域影響程度不同。

綜上所述，教育和房價存在一定關(guān)系。教育資源資本化是房價上漲的一個重要因素。一般地，受教育層次越高，收入較高，購房能力越強，房價隨之上漲。

1.2 教育對收入的影響

隨著知識經(jīng)濟時代到來，教育越來越受人們重視。人力資本理論認為提高自身技能而進行教育投資是生產(chǎn)性投資?？梢哉f，教育與其說是學習文化知識和技能，不如說是一種人力資本投資。舒爾茨認為不僅僅物質(zhì)投資能夠促進經(jīng)濟發(fā)展，教育投資同樣能夠帶動經(jīng)濟發(fā)展。由于收入是有限的，隨著教育成本增加，人們不得不壓縮其他費用支出而實現(xiàn)教育投資。一般來說，勞動者收入由人力資本水平高低決定，高學歷與高收入具有一定的相關(guān)性。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2021年博士、碩士、本科、專科的月起薪平均值分別為14 823、10 113、5 825、3 910元。因此，學歷越高的人，收入也越高，學歷和收入呈正相關(guān)。隨著教育結(jié)構(gòu)層次的提高，就業(yè)機會越多，失業(yè)概率越低，進而獲得收入越高。根據(jù)第七次全國人口普查，大學以上學歷人口占總?cè)丝?5.1%，高中學歷人口占比14.7%，初中文化學歷占比33.7%，小學文化程度占比24.1%，各層次教育結(jié)構(gòu)存在差距，因此，國家應加強提高居民的教育程度，從而提高居民的收入。

許多學者對教育對收入的影響進行了研究。Angrist等[11]認為讀書越多，收入就越高，也就是中國俗話常說的“書中自有黃金屋”。虢超等[12]研究發(fā)現(xiàn)教育對中國居民的收入有正向促進作用，城鎮(zhèn)居民的教育回報率要高于農(nóng)村居民的教育回報率。吳振華等[13]通過面板數(shù)據(jù)分析，得出教育對縮小農(nóng)村居民收入差距的作用取決于教育擴展和教育分配的交互影響。韓雪峰等[14]通過計量分析，得出城鎮(zhèn)居民的教育收益率呈現(xiàn)出增長趨勢。李麥收等[15]發(fā)現(xiàn)教育人力資本水平的提升，顯著提高了居民收入，其影響收入的程度在省與省之間存在顯著異質(zhì)性。李秀玉等[16]研究發(fā)現(xiàn)居民受教育程度偏低，綜合認知能力均值處于中等水平，教育對居民總收入和工作收入均具有顯著的正向影響。查雨佳等[17]實證分析發(fā)現(xiàn)受教育程度越高，個人的收入滿意度越高。

綜上所述，教育是一種投資，具有一定回報率，教育學歷層次越高，獲得機會越多，收入越多，滿意度越高。但應注意，在有限收入條件下，加大教育投資，意味著其他費用減少，對消費結(jié)構(gòu)產(chǎn)生一定影響。

1.3 收入對房價的影響

隨著社會和經(jīng)濟發(fā)展，居民的生活水平和質(zhì)量在不斷提高。一般來說，居民人均可支配收入水平直接決定住房的購買能力和支付意愿。根據(jù)供求理論，在其他因素不變情況下，居民人均可支配收入與住房需求呈正相關(guān)關(guān)系。根據(jù)房地產(chǎn)市場的四象限模型，當?shù)冖裣笙薜男枨缶€上移時候，租金水平也相應地提高，從而也提高第Ⅱ象限房地產(chǎn)價格。此外，隨著社會經(jīng)濟和城鎮(zhèn)化發(fā)展，中高收入者規(guī)模逐漸增加，為追求更高品質(zhì)生活，不斷地向配套完善城市涌入，從而造成供小于求，房價也隨之上漲。

居民人均可支配收入直接或間接影響到房地產(chǎn)價格。對2002—2020年城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和商品房平均銷售價格兩組數(shù)據(jù)的線性分析，得出城鎮(zhèn)居民人均可支配收入年均增速為26.3%，而商品房平均銷售價格年均增速18.8%，兩者都呈增長趨勢；對其相關(guān)性分析，得出其相關(guān)系數(shù)為0.99，相關(guān)系數(shù)越接近1時，說明兩者相關(guān)性越大。兩者關(guān)系也可以用房價收入比進行分析。房價收入比是指家庭住房總價與居民家庭可支配收入的比值。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2020年，全國商品住宅房價收入比為9.2，同比上漲5.7%，而重點50城房價收入比均值為13.4，2019 年的13.2上升了1.5%。一般認為，房價收入比合理范圍在4～6，大于6則是泡沫區(qū)，說明房地產(chǎn)市場存在一定泡沫，需要對市場進行調(diào)控。

許多相關(guān)學者對居民收入和房地產(chǎn)價格影響進行了研究。張所地等[18]對大中型城市進行實證分析，得出收入是影響房價上漲的主要因素，房價水平越高的城市,房價受收入影響作用越大。段佳君[19]、郜震浩[20]和朱順順[21]通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，居民人均可支配收入與房地產(chǎn)價格存在正相關(guān)。陳姚佳[22]、李慧芝等[23]發(fā)現(xiàn)商品房銷售價格與城鎮(zhèn)人均可支配收入之間存在雙向的正向影響，商品房銷售價格的變化會明顯使得城鎮(zhèn)居民人均可支配收入產(chǎn)生變化，而城鎮(zhèn)人均可支配收入的提高也會導致商品房價格出現(xiàn)一定幅度的上漲。

綜上所述，居民人均可支配收入和房地產(chǎn)價格存在一定正相關(guān)性，居民人均可支配收入提高，房地產(chǎn)價格會出現(xiàn)一定程度上升，而房地產(chǎn)價格上升會影響到居民人均可支配收入。

2 實證分析

基于國家統(tǒng)計局2002—2020年的普通高等學校畢業(yè)生數(shù)、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和商品房平均銷售價格數(shù)據(jù)相互之間關(guān)系進行實證分析。數(shù)據(jù)分析采用Eviews11軟件。首先對選取數(shù)據(jù)進行處理，然后對其進行單位根檢驗和協(xié)整檢驗，隨后建立VAR模型，并用格蘭杰因果檢驗、脈沖響應函數(shù)分析和方差分析等方法探討普通高等學校畢業(yè)生數(shù)、城鎮(zhèn)人均可支配收入和商品房平均銷售價格之間的關(guān)系。

2.1 變量選擇和數(shù)據(jù)處理

商品房平均銷售價格作為被解釋變量，以FJ表示，普通高等學校畢業(yè)生數(shù)和城鎮(zhèn)居民人均可支配收入作為解釋變量，分別用JY和SR表示。為消除數(shù)據(jù)異方差影響，對數(shù)據(jù)進行對數(shù)化處理。

表1 2002—2020年教育(JY)、收入(SR)和房價(FJ)數(shù)據(jù)

2.2 單位根檢驗和協(xié)整檢驗

采用Augmented Dickey-Fuller test(簡稱ADF)單位根檢的方法對變量ln SR和ln FJ進行平穩(wěn)性檢驗，并選取了5%顯著水平,結(jié)果見表2。結(jié)果表明：ln SR(1,1,0)和ln FJ (1,1,0)、(1,0,0)、(0,0,0)的ADF值大于5%水平值，P值大于5%，說明拒絕不了原假設，原始數(shù)列都存在單位根，因此原始數(shù)列是不平穩(wěn)的。ln JY(1,1,0)、ln SR(1,0,0)和ln FJ(1,1,1)的ADF值大于5%水平值，P值小于5%，說明拒了原假設，因此ln JY(1,1,0)和ln SR(1,0,0)原始數(shù)列不存在單位根，是平穩(wěn)序列，而ln SR(1,0,0)一階差分不存在單位根，是平穩(wěn)序列。

表2 ln SR 和ln FJ ADF檢驗結(jié)果

對變量ln JY、ln FJ和ln SR的回歸方程進行檢驗，根據(jù)式(1)～式(6)，方程擬合度良好，P值都小于5%，方程系數(shù)都是顯著的。由回歸方程可知，ln JY每增長1%，ln FJ 同方向增長0.84%，ln FJ 每增長1%，ln JY增長1.04%，說明高校畢業(yè)生人數(shù)和房價呈正相關(guān)；ln JY每增長1%，ln SR同方向增長1.04%，ln SR每增長1%，ln JY增長0.82%,說明高校畢業(yè)生人數(shù)和收入是呈正相關(guān)；ln SR每增長1%，ln FJ同方向增長0.79%，ln FJ每增長1%，ln SR增長1.24%,說明收入和房價是呈正相關(guān)。

(1)

(2)

(3)

(4)

ln FJ=0.796 980ln SR+0.629 177(42.184 46) (3.357 135)(0.000 0) (0.003 7)R2=0.990 537，F(xiàn)=1 779.528，D.W=1.520 712

(5)

(6)

在此基礎(chǔ)上提取殘差，并對殘差進行ADF檢驗(表3)。ln JY和ln FJ(1,1,0)、ln SR和ln JY(1,0,0)、ln FJ和ln SR(1,1,0)、ln SR和ln FJ(1,0,0)殘差ADF值小于5%臨界值，P值小于5%，說明兩個殘差原序列是平穩(wěn)的；而ln FJ和ln JY(1,1,1)、ln JY和ln SR(1,1,1)殘差ADF值小于5%臨界值，P值小于5%，說明殘差一階序列是平穩(wěn)的。

2.3 建立VAR模型

以普通高等學校畢業(yè)生數(shù)、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和商品房平均銷售價格3個量為基礎(chǔ)建立VAR模型，其滯后階數(shù)用LR、FPE、AIC、SC、HQ 準則確定，一般以AIC和SC取值最小準則來確定階數(shù)，如果不能判斷，則用LR檢驗對其進行取舍，根據(jù)上述判定原則和表4，確定VAR模型的滯后階數(shù)為3階。

然后對VAR模型進行穩(wěn)定性判斷。由圖1可知特征值根倒數(shù)的模都小于1，都在單位圓內(nèi)，因此，可判斷VAR模型是穩(wěn)定的。

2.4 格蘭杰因果檢驗

一般來說，協(xié)整檢驗主要用來判斷量兩者的長期均衡關(guān)系，而格蘭杰是對其因果關(guān)系進行檢驗。格蘭杰因果檢驗是在上述VAR模型基礎(chǔ)上進行

表3 ln JY、ln FJ和ln SR殘差檢驗

表4 VAR滯后階數(shù)選擇結(jié)果

圖1 VAR模型穩(wěn)定性檢驗

的，用以判斷普通高等學校畢業(yè)生數(shù)、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和商品房平均銷售價格的因果關(guān)系，見表5～表7。以ln FJ作為被解釋變量，統(tǒng)計值4.911 108且在5%水平上不構(gòu)成對ln JY、ln SR因果關(guān)系；以ln JY作為被解釋變量，統(tǒng)計值 17.174 27 且在5%水平上構(gòu)成對ln FJ、ln SR因果關(guān)系；以ln SR作為被解釋變量，統(tǒng)計值7.938 616且在5%水平上不構(gòu)成對ln FJ、ln JY因果關(guān)系。

表5 格蘭杰因果關(guān)系檢驗(因變量ln FJ)

表6 格蘭杰因果關(guān)系檢驗(因變量ln JY)

表7 格蘭杰因果關(guān)系檢驗(因變量ln SR)

2.5 脈沖響應函數(shù)和方差分解

脈沖響應函數(shù)指的是VAR模型中的一個內(nèi)生變量的沖擊給其他內(nèi)生變量且所帶來的影響。以VAR模型為基礎(chǔ)，對ln JY、ln SR和ln FJ用脈沖響應函數(shù)進行描述，并分析兩者之間的關(guān)系。

由圖2的ln FJ對ln JY的沖擊響應函數(shù)可以看出，當ln FJ給ln JY一個單位標準沖擊擾動時，ln SR的第1期響應值為零，隨后開始上升，在第5期達逐漸趨于穩(wěn)定，其值在0.003%左右。由圖3的ln JY對ln FJ的沖擊響應函數(shù)可以看出，當ln JY給ln FJ一個單位標準沖擊擾動時，立即作出-0.018%響應值，隨后在第2個周期達到峰值，其值在0.017%左右，隨后開始下降，在0.002%左右趨于穩(wěn)定。

圖2 房價ln FJ對畢業(yè)生人數(shù)ln JY的沖擊響應

圖3 畢業(yè)生人數(shù)ln JY對房價ln FJ的沖擊響應

由圖4的ln SR對ln JY的沖擊響應函數(shù)可以看出，當ln RS給ln YJ一個單位標準沖擊擾動時，ln SR的第1期響應值為0.002%左右，然后開始上升，在第4期趨于穩(wěn)定，其值在0.005%左右。由圖5的ln JY對ln SR的沖擊響應函數(shù)可以看出，當ln SR給ln FJ一個單位標準沖擊擾動時，第1期響應值為零，隨后在負方向開始增長，在第3期達到峰值，大約-0.017%，隨后開始上升，在第6期后趨于穩(wěn)定，其值為0。

圖4 收入ln SR對畢業(yè)生人數(shù)ln JY的沖擊響應

由圖6的ln FJ對ln SR的沖擊響應函數(shù)可以看出，當ln FJ給ln SR一個單位標準沖擊擾動時，ln SR的第1期響應值為零，然后開始變負，在第3期又變?yōu)榱悖S后開始上升，在第5期達到峰值，其值在0.008%左右，最終在0.004%左右保持平穩(wěn)。由圖7的ln SR對ln FJ的沖擊響應函數(shù)可以看出，當ln SR給ln FJ一個單位標準沖擊擾動時，第1期響應值為負，大約為0.003%，隨后開始上升，在第3期達到峰值，其值約0.01%，隨后開始下降，最終在0.007%左右保持穩(wěn)定。

圖5 畢業(yè)生人數(shù)ln JY對收入ln SR的沖擊響應

圖6 房價ln FJ對收入ln SR的沖擊響應

圖7 收入ln SR數(shù)對房價ln FJ的沖擊響應

由上述脈沖響應函數(shù)分析可知，普通高等學校畢業(yè)生數(shù)和商品房平均銷售價格呈正相關(guān)；城鎮(zhèn)居民人均可支配收入對普通高等學校畢業(yè)生數(shù)呈正相關(guān)，普通高等學校畢業(yè)生數(shù)對城鎮(zhèn)居民人均可支配收入呈負相關(guān)；商品房平均銷售價格對城鎮(zhèn)居民人均可支配收入，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入對商品房平均銷售價格，都是先由負影響，最后都變成正的影響，說明兩者是存在雙向正相關(guān)。

方差分解是通過分析每個變量變化對系統(tǒng)的貢獻度，方差分解結(jié)果見表8～表10。表8中l(wèi)n JY對ln FJ第1期的貢獻度為零，隨后開始上升，最高值達2.98%；ln SR對ln FJ第1期的貢獻度為零，隨后開始上升，最高值達15.13%;兩者相比，后者大于前者貢獻度。表9中l(wèi)n FJ對ln JY第1期貢獻度為3.66%，最高達21.25%；ln SR對ln JY第1期貢獻度為0,最高值達14.41%;前者大于后者的貢獻度。同理由表10可知ln FJ對ln SR貢獻度大于ln JY對ln SR。

表8 方差分解結(jié)果(ln FJ)

表9 方差分解結(jié)果(ln JY)

表10 方差分解結(jié)果(ln SR)

3 結(jié)論

對教育、收入和房價影響關(guān)系進行了探究，并針對普通高等學校畢業(yè)生數(shù)、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和城商品房平均銷售價格進行了實證分析，得出以下結(jié)論：

1)教育與房價：教育和房價存在一定關(guān)系。教育資源資本化是影響房價上漲的一個重要因素。一般地，受教育層次越高，收入較高，購房能力越強，房價隨之上漲。實證分析結(jié)果表明，協(xié)整回歸得出普通高等學校畢業(yè)生數(shù)每增長1%，商品房平均銷售價格同方向增長0.84%，而商品房平均銷售價格每增長1%，普通高等學校畢業(yè)生數(shù)增長1.04%，說明兩者是呈正相關(guān)的，脈沖響應函數(shù)分析也得出同樣結(jié)論。

2)教育與收入：教育是一種投資，具有一定回報率，教育學歷層次越高，獲得機會越多，收入越多，滿意度越高。實證分析結(jié)果表明，由協(xié)整回歸得出普通高等學校畢業(yè)生數(shù)每增長1%，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入同方向增長1.04%，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入每增長1%，普通高等學校畢業(yè)生數(shù)增長0.82%,說明兩者是呈正相關(guān)；而由脈沖響應函數(shù)可知城鎮(zhèn)居民人均可支配收入對普通高等學校畢業(yè)生數(shù)呈正相關(guān)，普通高等學校畢業(yè)生數(shù)對城鎮(zhèn)居民人均可支配收入呈負相關(guān)。其結(jié)果有差異原因在于脈沖響應函數(shù)反映了各變量一個單位標準差的沖擊對其他變量帶來的動態(tài)影響，是一種短期關(guān)系，而協(xié)整檢驗反映的是變量之間的長期關(guān)系。

3)收入與房價：收入和房價存在一定正相關(guān)性，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入提高，房地產(chǎn)價格會出現(xiàn)一定程度上升，而房地產(chǎn)價格上升會影響到城鎮(zhèn)居民人均可支配收。實證分析結(jié)果表明，由協(xié)整回歸得出城鎮(zhèn)居民人均可支配收入每增長1%，商品房平均銷售價格同方向增長0.79%，商品房平均銷售價格增長1%，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入增長1.24%,說明兩者呈正相關(guān)，而脈沖響應函數(shù)分析也得出同樣結(jié)論。

4)教育、收入和房價三者貢獻度大小關(guān)系，普通高等學校畢業(yè)生數(shù)對商品房平均銷售價格貢獻度最高值為2.98%，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入對商品房平均銷售價格貢獻度最高值為15.13%，后者大于前者貢獻度。

5)影響房價因素還有物價、人均GDP、儲蓄率、利率、政策等。本文雖探究了普通高等學校畢業(yè)生數(shù)、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入對商品房平均銷售價格影響程度，在一定程度反映了對房價影響，但具有局限性，后續(xù)研究中會引入其他變量，比較全面評估影響房價因素。

4 建議

教育是房價上漲的一個動力，要關(guān)注教育資源對房價帶來影響。教育資源要實現(xiàn)合理均衡分配，防止基礎(chǔ)教育資源分配不均衡帶來房價上漲。經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)要對欠發(fā)達地區(qū)進行幫扶，實現(xiàn)城鎮(zhèn)和農(nóng)村教育資源的公平和均衡。七普數(shù)據(jù)顯示，大學以上學歷人口僅占總?cè)丝?5.1%，高等教育比例與發(fā)達國家還有一定差距。因此，國家加大對教育投入力度，提高不同層次人群學歷，增加就業(yè)機會，從而提高收入水平。此外，增加經(jīng)濟型租賃用房等住房就業(yè)補貼，為剛畢業(yè)大學生提供住房保障，減少其開支，增長其收入，對房價上漲起到一定的抑制作用。大城市也應嚴控城市規(guī)模和人口數(shù)量，加大對人才疏導力度，避免資源過度集中，造成人口集聚，從而引起房價上漲。除此，國家應進一步加大各行各業(yè)就業(yè)優(yōu)先政策，創(chuàng)造更多就業(yè)崗位，增加居民收入，使其買得起房、住得起房。最后，國家應加大對房地產(chǎn)市場宏觀調(diào)控，避免市場過熱或過冷，從而導致房價上漲或下跌。而如今，面對持續(xù)走弱的房地產(chǎn)市場，政府要因地制宜，增加購房補貼，降低首付比例和貸款利率，提高商貸和公積金貸款限額，完善房地產(chǎn)市場體系，更好地實現(xiàn)穩(wěn)房價、穩(wěn)預期目標。