中国房地产价格影响因素分析

摘 要：自房改以来，房地产价格水平逐渐迅速上涨，虽然中国房地产价格在2009年趋于稳定，但是，关于房地产价格的未来走势依然是全社会重点关注的问题。本文选取了自房改以来，1998年到2013年的房产价格和其可能的一些影响因素指标，运用enviews和spss回归分析（岭回归）相关知识对房地产价格的影响因素做了初步的分析，并对抑制房价过快上涨给出了自己的建议，对未来有需要时宏观上抑制房价有一定的参考意义。

关键词：回归分析；房地产；价格；抑制上涨、岭回归

一、引言

1.房地产价格影响因素研究的意义

自房改以来，房地产价格普遍迅速上涨，上涨幅度远远超过了中国宏观经济增长速度，引起了全社会各界人士及中央政府的普遍关注和高度重视，中央政府出台了一系列政策调控房价过快增长，2009年后，房价趋于稳定，但对房价未来走势的讨论仍然在继续，过高的房价成为了购房者沉重的负担，并有可能引发一系列的社会问题。研究中国房地产价格影响因素，对从根本上找到一条稳定当今社会过高房价的方法有重要意义，这篇文章对预测房价走势和政府宏观调控房价给出了自己的建议。

2.房地产价格影响因素研究的目的

现有文献中，运用回归分析方法分析房价的文献并不多，运用岭回归和主成分回归的方法几乎没有，笔者希望，能够通过本文的数学与经济学的结合分析，运用回归分析方法，起一个抛砖引玉的作用，填补空白。引发读者对于房价影响因素和房价调控的兴趣和对于其研究方法的灵感，从而得到更多更有价值的研究房地产价格的科研文章，对政府调控房价起到更大的参考意义。

二、对房地产价格影响因素的回归分析

1.影响房价的变动因素

通过细致的分析和资料取得难以程度的考虑，本文选取了可能影响房地产价格的五个因素他们分别是：五年以上贷款基准利率，全国总人口，城镇人口百分比，人均可支配收入，房地产开发投资额。

（1）五年以上贷款基准利率（X1）

很多房地产开发商开发房产时，都离不开贷款，居民买房也离不开长期贷款，因此有理由相信，长期贷款基准利率可能是影响房价的因素之一

（2）全国总人口（X2）

人口数量和人口密度越大，单位面积的房产需求就越大，因此，其可能影响房地产价格。

（3）城镇人口百分比（X3）

城镇人口是中产阶级的主体，只有有足够的资金，才有可能去买房，因此，城镇人口的百分比是影响房价变动的因素之一。

（4）城镇名义人均可支配收入（X4）

城镇名义人均可支配收入直接决定了居民的购买能力，足够的购买能力才能支撑起买房的可能，因此人均可支配收入是影响房间变动因素之一

（5）房地产开发投资额（X5）

房地产开发投资额越大，在新建房子数量一定的情况下，整体房价的成本越高，因此必然影响到房地产的价格

（6）数据的获得

本数据均来源于国家统计局的相关数据，可靠性较强，数据时间段为1998年―2013年，具体原始数据如下：

日期城镇平均房价各年一月一日贷款五年以上贷款基准利率历年总人口城镇人口百分比城镇名义人均可支配收入房地产开发投资额

2.数据的整理

对数据取以10为底的对数，并求出各二次项，取二位小数，为了消除使用数据的量纲，将数据标准化处理，同时，为了避免伪回归现象，开始对变量做平稳性检验。

3.平稳性检验

取解释变量的交叉项和平方项的相应log值，做平稳性检验结果如下：

X1 平稳、LgX2 大于二阶单整

X3一阶单整

Lgx4一阶单整

Lgx5二阶单整

X1^2平稳

Lgx2^2大于二阶单整

X3^2一阶单整

Lgx4^2二阶单整

Lgx5^2一阶单整

X1lgx2平稳

X1x3一阶单整

X1lgx4平稳

X1lgx5一阶单整

LgX2x3一阶单整

LgX2lgx4二阶单整

LgX2lgx5二阶单整

X3lgx4二阶单整

X3lgx5二阶单整

X4lgx5一阶单整

Y二阶单整

将单整的lgx2和lgx2^2删除，剩下的变量间，可能有协整关系，需要进行协整检验，经过逐步回归后再次筛选变量，然后做协整检验（JJ检验）结果，结果表明，协整检验通过。

4.岭回归

由于spss只能最多做14个解释变量的岭回归，因此我们首先把经济上分析可能影响房地产价格变动最小的全国总人口因素（x2）去掉（因为近几年来全国总人口变化比例不大，而且主要新增人口来自农村，而我们的房价主要指城镇房价）。

岭回归编码为：

include'C：＼19＼Samples＼English＼Ridge regression.sps'.

ridgereg enter=x1 x3 lgx4 lgx5 x12 x32

lgx42 lgx52 x1x3 x1lgx4 x1lgx5 x3lgx4 x3lgx5 lgx4lgx5

/dep=城镇平均房价

/start=0

/stop=0.1

/inc=0.01

/k=999.

得到岭迹图后，经过相关分析。

去掉绝对值较小的变量保留x3lgx5 x3 lgx4^2 lgx5^2 lgx4 lgx5

再做岭回归：

再去掉lgx4和lgx4^2，先做EG协整检验，通过协整检验

再做岭回归，得到新的岭迹图，分析R方我们得到：以0.01为稳定性度量，k=0.08时，系数变的比较稳定。

此时r^2维持在0.94，比较高，模型拟合较好。

以k=0.08再做岭回归，得到

由方差分析表得，sigF=0.00000132，模型显著，解释变量为4个，则t（3）在0.05显著性水平下查表为2.353均小于上述B/SE（B）值，所以模型系数均显著。

最后建立方程为zY=0.164505153zx3+0.176191838zlgx5+0.295679562zlgx52+0.313058048zx3lgx5，此时，方程基本不存在多重共线性。

三、小结

1.结论

（1）房地产投资会提高房价

（2）城镇人口比例提高会提高房价。

2.从岭回归得到的控制房价增长的启发

（1）稳步而不激进的提高城镇人口比例。

由岭回归模型知，城镇人口百分比和房价有强烈的正向关关系，且城镇人口百分比导致了房价的上涨，根据实际经验，城镇人口比例越大，持有投机性购房的人就越多，因为城镇人口是中产阶级的主体，他们有强烈的投机性购房需求，因此模型符号经济实际。这启发我们不可激进的进行城镇化，在稳步城镇化的同时，应该考虑楼市的承受能力，只有这样才能推动房地长市场可持续的发展。

（2）控制房地产投资，提高房地产企业的贷款利率

由岭回归模型得知，房地产投资水平导致了房价的上涨，根据实际经验得知，房地产投资越高，房价市场越热，房地产市场价格越高，房改以来，房地产投资逐年大幅上涨，与房地产价格上涨相互印证，符合经济实际。这启发我们要严格控制房地产市场的投资，从源头遏制房价增长。可以采用的措施为，提高房地产企业的贷款利率，让房地产投资的成本提高，提高房地产企业参与房地产市场交易的准入门槛，现在我们的房地产贷款利率还偏低，这一点值得引起重视。

总而言之，政府必须重视房价问题，尤其是重视中国房地产市场存在的结构性问题，比如说利率过低、投资渠道过窄等。因为这关系的到政治的稳定和社会的可持续发展。以上启发可以作为相关政策的参考建议，并期待读者完善。（作者单位：南京审计大学）

参考文献：

[1] 《西方经济学》全书中国人民出版社.高鸿业主编.2011年1月第五版

[2] 《线性统计模型》全书.高等教育出版社.王松桂编.1999年9月第一版

[3] 中国国家统计局官方网站

[4] 百度百科与维基百科相关词条

[5] 《概率论》全书.复旦大学出版社.李贤平

[6] 延安大学.冯强副教授.房价影响因素的多元线性分析

[7] 罗纳德・D・约克奇.美国加利福尼亚大学教授《spss其实很简单》全书中国人民大学出版社

[8] 《The Determinants of House Prices in Chinese Cities》――Marie-Theres Stohldreier