影响中国房价的因素分析

摘 要：近几年，我国的房地产价格不断上涨，国家为了抑制房价过快上涨也先后出台了一系列的政策，但收效甚微。那么到底是哪些因素造成了房价的增长？面对房价增长应该采取什么对策以稳定房价？针对这些问题，本文试图通过建立计量经济学模型，探究影响房价的因素，并根据分析结果，给出相应的政策建议。

关键词：房价；房地产；计量经济学模型

自从2003年国务院颁布的《关于促进房地产市场持续健康发展的通知》首次提、出：“以住宅为主的房地产业已经成为我国国民经济的支柱产业”，房地产业以其对上下游产业的强大带动效应、对维持经济安全和政治安全所起到的重要作用，成为支撑中国经济大厦的巨大基石。房地产进行了多次改革,我国房地产市场的发展历经了“泡沫”与“寒冬”。2009年下半年起，房价又面临新一轮的居高不下。进入2010年,全国70个大中城市房屋销售价格同比上涨10.7%,海口、三亚的房价更是分别上涨了58.4%和56.1%。终于，在历经了19个月的三番五次调控加码后，房价只涨不跌的神话在2011年10月破灭。国家统计局了最新一期的70个大中城市住宅销售价格数据，统计测算显示：2011年10月份，70个大中城市房价平均环比下降0.14%，首次实现整体回落。

房价是涨是跌，政府怎样通过宏观调控，使市场得以良性发展，成为目前广为关注的问题。

一、高房价原因评述

1.1我国人口基数大，人地矛盾尖锐

我国城镇居民约有5.6亿人，约1.9亿户家庭。其中住房困难户(人均住房面积低于10平方米)约有1000万户，仅保障这部分人的基本住房需求就是一项非常艰巨的任务。另一方面，城市建设用地又严重缺乏，我国虽然有960万平方公里国土面积，但适合城市化发展的平地面积只占12%，人均平地面积不到900平方米，与日本相当。平地资源的高度稀缺，意味着我国拥有很高的占有土地的机会成本，人地矛盾十分尖锐。

1.2我国房地产市场供给结构失衡，低价位住房供给不足

有学者认为，房地产市场的有效供给不足是房价居高不下的根本原因。土地资源的稀缺性以及人口基数庞大必然会造成住房供给不足。另外，我国房地产市场中的供给结构存在失衡现象，研究证明从住宅与非住宅比例来看，我国非住宅投资增幅明显高于住宅投资增幅。而缩小到住宅市场，低价位商品住房供应量下降，高档商品房供应增加，使得我国房地产市场存在供求总量的阶段性失衡，由此导致商品房平均价格上扬。

1.3居民投资渠道单一，对商品房特殊需求过度

房地产市场本身存在刚性需求。作为一个具有保值、增值功能的消费品，房地产市场的信息不充分以及高风险、高收益的特点也使得房地产业具有很强的投资性。据研究推测，都市中投机性持房量不低于同期一手房总数量的1/3-1/2，投资、投机需求看中的是庞大的刚性需求群体，这类群体已然成为房价拉动战中重要的一环。同时，房地产市场上由于过度预期所带来的炒房、购房的羊群行为将需求进一步扩大，推动房价的攀升。

1.4房地产市场竞争激烈导致成本上扬

商品房成本基本上由土地购置费和建筑成本两部分构成。虽然有学者认为目前中国房地产市场是房价决定地价，但仍不可否认地价上升对房价的影响。同时，房地产上下游产业原材料价格的上升以及各种税费的繁杂增多都使得房地产成本上扬，推动房地产价格的升高。

二、模型设定

本文选取2010年第一季度全国部分地区商品住房的有关数据进行横截面回归分析，以各地区的商品住房价格作为被解释变量Y，根据影响房价的因素分析，选取以下几个变量作为解释变量做一个简单的拟合。

1. 地区人均GDP（X1）

GDP即国内生产总值，反映的是一定时期内，一个国家或地区所生产的全部最终产品和服务的市场价值。它是衡量一个经济体中产出价值的标准指标，所以我们通常用它来衡量一个国家或地区经济的繁荣程度。由此可见，商品房的房价与该地区的人均GDP应该有显著的联系，而且理论上应当呈现正相关的关系。

2. 人均可支配收入（X2）

人均可支配收入指居民家庭人均可用于最终消费支出和其他非义务性支出以及储蓄的总和，即居民家庭可以用来自由支配的收入。它是用以衡量居民收入水平和生活水平的最重要和最常用的指标。因此，人均可支配收入可以直接反映该地区居民的购买力，结合商品房市场的实际情况可以得出，房价与该地区的人均可支配收入有显著联系，而且理论上也应当成正相关的关系。

3. 人口密度（X3）

人口密度指单位面积土地上居住的人口数。它是反映某一地区范围内人口疏密程度的指标。从引起房价增长的因素中可以得出，我国由于人口基数大、人地矛盾十分尖锐，因此，人口密度将会一定程度上影响房价，理论上成正相关关系。

4. 房屋造价（X4）

商品房成本主要由土地购置费和 V房屋造价两部分组成。由于不同地区的市场环境不同，因此，由于工程造价、建筑材料价格以及营销手段的不同造成了房屋造价的差异。所以，该地区的房价与房屋造价应该有显著关联，理论上同样呈现正相关的关系。

5. 土地购置费（X5）

土地的稀缺性造成了土地价格的不断上涨，此时，土地购置费就成了影响房屋价格的一个关键因素。因此，该地区的房价与土地购置费应该有一定的关系，而且理论上呈正相关的关系。

6. 随即误差项（）

影响房价的因素还有很多，这里就把其他的影响因素纳入随机误差项。

三、数据收集

本文获取了我国18个地区在2010年第一季度的数据，如表3-1所示：

四、模型的估计与检验

利用SPSS软件对模型进行估计。通过绘制散点图可以分析得出：被解释变量Y与解释变量X之间成线性关系。设定计量经济学模型如下：

Y=β0+β1X1+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+μ

其中，Y为各地区的商品住房平均价格（元/平方米）；X1为地区人均GDP（元）；X2为人均可支配收入（元）；X3为人口密度（人/平方公里）；X4为房屋造价（元/平方米）；X5为土地购置费（元/平方米）；μ为随机误差项。回归结果如表4-1至4-3所示：

a. 因变量: 房屋价格均值

此时，可以得出回归方程为：

y=-8201.66+0.019X1+0.904X2+4.374X3-1.153X4+1.644X5

R2=0.958（-3.472）（0.275）（4.187）（2.660）（-1.206）（2.347）

对于回归方程在给定α=0.05的情况下，进行T检验，可以看出X1、X4不能通过T检验，说明该地区人均GDP （X1）与房屋造价（X4）对该地区商品房的价格影响很小，可以忽略，从模型中去掉以上两个变量，再进行方程的拟合，结果如表4-4至4-6所示：

a. 因变量: 房屋价格均值

回归方程为：

y=-9733.938+0.876X2+3.424X3+1.503X5

R2=0.953（-6.533）(8.687) (4.824) (2.243)

对于给定的α=0.05，对方程中各个变量的T统计量进行检验，所有变量都通过检验，再对模型进行多重共线性检验、异方差检验、自相关性检验，都通过检验。方程的拟合优度R2=0.976，从数据上可以说明解释变量对被解释变量的拟合效果很好，可信性很高。人均可支配收入（X2）、人口密度（X3）、土地购置费（X5）前的系数都为正数，说明三个变量与房屋价格呈现出正相关的关系，这与我们理论得出的结论相符，也符合经济意义。

五、政策建议

从计量经济学模型的分析结果来看，影响商品房价格的主要方面是人均可支配收入、人口密度以及土地购置费这三个因素，同时结合造成高房价的几点原因分析，针对性地提出以下几点政策建议：

首先，从调控人均可支配收入的流向入手。随着我国经济的不断发展，人均可支配收入也在不断增长，而由于银行的存款利率较低，居民的投资渠道单一，致使大量的闲余资金流向了房地产市场，导致房地产市场价格的上升。因此，大力发展股票市场、债券和保险市场，促使居民投资多元化，减少资金向房地产市场的流入，是控制房价的有效手段。

其次，确定商品房、经济适用房和廉租房建设的合理比例。通过这样的措施，可以使人口密度较大地区的人均住房面积有一定程度的保证。政府根据经济社会发展不同阶段的目标和居民收入水平，对不同收入群体采取不同的住房政策，切实调整住房供应结构，建造中低价位、中小套型普通商品住房、经济适用房和廉租房。对低收入家庭，主要

通过廉租房等政策保障其基本的居住需求；对高收入家庭,主要通过市场来满足其合理的居住和投资需求，但政府要通过间接调控来维护楼市的稳定；对于中等收入家庭，则需要扩大经济适用房建设来解决。政府对新建住房结构要提出具体明确的比例要求,高档豪华住宅、别墅等商品房应控制在25%，中低价位普通商品房占25%，经济适用房和廉租房占50%，这一比例随经济社会发展实行总量动态调整，才能解决楼市供求失衡的状况。

再次，政府应该采取对策以稳定土地的购置费用。通过市场指导价和买地限价的方式实现对土地购置费的指导，尽可能限制土地购置费的畸形增长。同时政府对于土地出让和规划应该有更清晰的预测和预估，对未来市场具有有效的控制力。

通过以上的政策建议希望能够对稳定商品房市场的价格起到积极作用，使商品房市场达到良性发展。

参考文献：

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