房地產(chǎn)研究.docx

房地產(chǎn)影響因素分析研究 摘要 隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展，房地產(chǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的推動(dòng)作用進(jìn)一步釋放，房地產(chǎn)價(jià)格及其影響因素也日益成為社會(huì)關(guān)注的重點(diǎn)和熱點(diǎn)。本文選用了竣工房屋造價(jià)，房地產(chǎn)投資總額，城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄存款年底余額，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值等因素作為回歸分析的自變量，而選用商品房平均銷售價(jià)格作為因變量，應(yīng)用SPSS軟件和后退法等主要方法以及F檢驗(yàn)等相關(guān)檢驗(yàn)方法來(lái)確立以上因素對(duì)商品房平均銷售價(jià)格的回歸方程，并且通過(guò)方程對(duì)影響房地產(chǎn)價(jià)格的因素進(jìn)行分析，同時(shí)給出了建議和對(duì)策。關(guān)鍵字 房地產(chǎn)價(jià)格 多元回歸分析 供求影響 宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境 1 序言 1.1 引言 目前，中國(guó)房地產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要支柱產(chǎn)業(yè)，房地產(chǎn)市場(chǎng)已經(jīng)成為最受人矚目的市場(chǎng)之一。盡管我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)化的進(jìn)程很短，但是在經(jīng)濟(jì)發(fā)展和居民居住要求不斷提高的強(qiáng)大需求下，房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)得到了快速發(fā)展，房地產(chǎn)價(jià)格不斷上漲。由于房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中所起到的作用越來(lái)越大，并且住房是人民基本的生活需求，關(guān)系到居民的日常生活，所以房?jī)r(jià)的變化受到了普遍的關(guān)注。政府，開發(fā)，金融機(jī)構(gòu)和購(gòu)房者都不同程度的影響了房?jī)r(jià)，因此研究房地產(chǎn)價(jià)格的影響因素是必要的。 1.2 文獻(xiàn)綜述 學(xué)術(shù)界對(duì)房?jī)r(jià)的相關(guān)研究已有很多，如陳薇薇（2005）認(rèn)為：影響商品價(jià)響商品房研究已有很對(duì)者都在需求，關(guān)系到居民的日常生活，所以放假 2222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222格的主要因素包括國(guó)家的宏觀政策、區(qū)域位置、市場(chǎng)的供求結(jié)構(gòu)、商品房本身的硬條件和軟條件。吳群、高慧瓊（2006）經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)：供求關(guān)系是房?jī)r(jià)關(guān)系變化的主要因素和決定因素， 房地產(chǎn)價(jià)格形成主要遵循非價(jià)值價(jià)格理論，生產(chǎn)成本只是房地產(chǎn)價(jià)格的構(gòu)成要素，對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的作用是有限的。溫海珍、賈生華（2006）從住宅特征變量包括建筑面積、住宅年齡、朝向、裝修程度、所在樓層、有無(wú)車位、自然環(huán)境、小區(qū)環(huán)境、物業(yè)管理、生活配套、教育配套、鄰近大學(xué)、中心商務(wù)區(qū)的距離、交通條件、時(shí)間因素等研究。宋勃、高波（2007）研究發(fā)現(xiàn)，短期而言，房地產(chǎn)價(jià)格上漲吸引了外資的流入；長(zhǎng)期來(lái)說(shuō)，外資的流入推動(dòng)了我國(guó)住房?jī)r(jià)格的上漲等。1.3 理論分析房地產(chǎn)是一種具有消費(fèi)品同時(shí)又是投資品的特殊商品，因此分析影響因素要全面考慮。首先，作為一般的商品，其均衡價(jià)格是有供給和需求決定并因供求雙方的力量對(duì)比變化而變化的。供給和需求是形成價(jià)格的兩個(gè)最終因素，其他一切因素，都是通過(guò)影響供求關(guān)系來(lái)影響價(jià)格的。其次，房地產(chǎn)作為一種投資品，它的價(jià)格形成又不同于一般的商品，還極易受到宏觀經(jīng)濟(jì)因素及政府相關(guān)政策等宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響。供給因素：房地產(chǎn)投資額，包括住宅，辦公樓和商業(yè)營(yíng)業(yè)用房的投資額。住宅的投資額越大，代表該地區(qū)住宅的絕對(duì)供給量越大，根據(jù)供求理論，房?jī)r(jià)下降，理論上認(rèn)為兩者之間存在著負(fù)相關(guān)。而辦公樓和商業(yè)營(yíng)業(yè)用房投資額則代表了該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，較大的辦公樓和商業(yè)營(yíng)業(yè)用房投資額說(shuō)明了人們對(duì)該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展前景看好，理論上認(rèn)為房?jī)r(jià)和辦公樓和商業(yè)營(yíng)業(yè)用房投資額之間存在著正相關(guān)。因此該變量是一個(gè)綜合性變量，商品房?jī)r(jià)格關(guān)系不確定。竣工房屋造價(jià)，集中體現(xiàn)了房地產(chǎn)商的基本投入，與房地產(chǎn)價(jià)格呈正相關(guān)關(guān)系，是房地產(chǎn)商實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)的參照依據(jù)，也是定價(jià)的根本前提。需求因素：人口密度，代表一個(gè)地區(qū)的人口狀況，人口密度的增加預(yù)示著該地區(qū)需求增加，理論上認(rèn)為該變量與房?jī)r(jià)存在正相關(guān)性。城鄉(xiāng)人均儲(chǔ)蓄余額，代表該地區(qū)人均購(gòu)買力水平，其值越大，生活質(zhì)量越高，投資能力越強(qiáng)，使商品房市場(chǎng)需求增大，理論上該變量與房?jī)r(jià)存在正相關(guān)。宏觀環(huán)境因素：國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值，一般來(lái)說(shuō)，國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的國(guó)家或地區(qū)，由于居民收入水平較高，人們對(duì)房地產(chǎn)投資的需求會(huì)比較大，房屋的供給也會(huì)比較充足，理論上該變量與房?jī)r(jià)存在正相關(guān)性。銀行貸款利率，從需求方面來(lái)看，利率下降，消費(fèi)者貸款購(gòu)房的成本降低，對(duì)住房需求上升，根據(jù)供求曲線可知，利率下降將會(huì)導(dǎo)致房地產(chǎn)價(jià)格上漲，從供給方面看。利率下降時(shí)，房地產(chǎn)企業(yè)融資成本降低，開發(fā)投資將源源不斷地涌向房地產(chǎn)業(yè)，房地產(chǎn)供給增加，根據(jù)供給曲線，將會(huì)導(dǎo)致房?jī)r(jià)下降，因此利率因素對(duì)房?jī)r(jià)的影響是雙重的。綜上所述，影響住房?jī)r(jià)格的因素多種多樣，且對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)產(chǎn)生的影響各不相同。要確定各因素對(duì)于房?jī)r(jià)的影響，需要進(jìn)行定量的分析。2 變量說(shuō)明和數(shù)據(jù)處理 2.1 因素選擇 根據(jù)以上分析，我們選擇竣工房屋造價(jià)（X1），房地產(chǎn)投資總額（X2），城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄存款年底余額(X3)，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(X4)，商品房銷售面積(X5)，個(gè)人住房公積金貸款利率(X6)，人民幣匯率(X7)七個(gè)因素來(lái)建立模型，對(duì)商品房平均銷售價(jià)格（Y）的影響因素進(jìn)行分析。 2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理 由于1998年我國(guó)取消了實(shí)物分房政策，取而代之的是貨幣分房政策，因而1998年前后房地產(chǎn)市場(chǎng)有一個(gè)比較大的變動(dòng)，故我們選取1999年到2009年河南省的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。 個(gè)人住房公積金貸款利率選取的是五年以上的利率，由于近幾年的利率調(diào)整的比較頻繁，無(wú)法確定一個(gè)比較合理的利率值，本文采用的是算數(shù)平均值。 表一 河南省原始數(shù)據(jù)3 實(shí)證分析3.1 相關(guān)性分析 首先運(yùn)用SPSS軟件對(duì)各個(gè)變量進(jìn)行相關(guān)性分析，得到簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)陣，可以看出Y與X1，X2，X3，X4，X5的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)都達(dá)到了0.9以上，說(shuō)明所選自變量與Y高度線性相關(guān)，用Y與自變量作多元線性回歸是適合的。Y與X7的為-0.813，說(shuō)明存在著負(fù)相關(guān)性，Y與X6的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)為-0.04比較小，P值為0.908，說(shuō)明線性關(guān)系不顯著，但是僅憑簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)的大小是不能決定變量的取舍的，因而我們運(yùn)用多元線性回歸模型對(duì)其進(jìn)行分析。CorrelationsYX1X2X3X4X5X6X7YPearson Correlation1.958*.954*.986*.987*.974*-.040-.813*Sig. (2-tailed).000.000.000.000.000.908.002N1111111111111111X1Pearson Correlation.958*1.925*.962*.975*.932*.038-.835*Sig. (2-tailed).000.000.000.000.000.913.001N1111111111111111X2Pearson Correlation.954*.925*1.971*.979*.946*-.117-.768*Sig. (2-tailed).000.000.000.000.000.732.006N1111111111111111X3Pearson Correlation.986*.962*.971*1.989*.947*-.151-.765*Sig. (2-tailed).000.000.000.000.000.658.006N1111111111111111X4Pearson Correlation.987*.975*.979*.989*1.969*-.023-.828*Sig. (2-tailed).000.000.000.000.000.946.002N1111111111111111X5Pearson Correlation.974*.932*.946*.947*.969*1.086-.870*Sig. (2-tailed).000.000.000.000.000.802.001N1111111111111111X6Pearson Correlation-.040.038-.117-.151-.023.0861-.421Sig. (2-tailed).908.913.732.658.946.802.198N1111111111111111X7Pearson Correlation-.813*-.835*-.768*-.765*-.828*-.870*-.4211Sig. (2-tailed).002.001.006.006.002.001.198N1111111111111111*. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).3.2 多元線性回歸模型 Model SummarybModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the EstimateDurbin-Watson1.998a.995.98467.626272.693a. Predictors: (Constant), X7, X6, X1, X2, X5, X3, X4b. Dependent Variable: Y 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)的R2為0.995，調(diào)整的R2為0.98，由決定系數(shù)可以看出回歸方程高度顯著。D-W值為2.693，根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)上的判定規(guī)則，可以判定回歸方程自相關(guān)不顯著。ANOVAbModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression2823857.2037403408.17288.209.002aResidual13719.93934573.313Total2837577.14210a. Predictors: (Constant), X7, X6, X1, X2, X5, X3, X4b. Dependent Variable: Y 回歸方程的顯著性檢驗(yàn)，F(xiàn)值為88.209，伴隨概率為0.,0020.05，通過(guò)了回歸方程的顯著性檢驗(yàn)，即7個(gè)變量整體對(duì)商品房平均銷售價(jià)格產(chǎn)生線性影響。 CoefficientsaModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.Collinearity StatisticsBStd. ErrorBetaToleranceVIF1(Constant)646.5271488.342.434.693X1-.742.586-.327-1.266.295.02441.352X2-.658.360-.624-1.827.165.01472.361X3.088.145.447.611.584.003331.228X4.117.0951.1731.233.305.002562.073X5.128.082.3541.561.216.03131.833X6-24.719231.230-.015-.107.922.08112.338X735.57386.320.050.412.708.1119.019a. Dependent Variable: Y回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)，各個(gè)T值的伴隨概率都大于0.05，說(shuō)明各個(gè)變量對(duì)商品房平均銷售價(jià)格的線性關(guān)系不顯著，其后的多重共線性診斷的方差膨脹因子只有X710,就說(shuō)明自變量與其余的自變量之間存在嚴(yán)重的多重共線性。Collinearity DiagnosticsaModelDimensionEigenvalueCondition IndexVariance Proportions(Constant)X1X2X3X4X5X6X7117.2801.000.00.00.00.00.00.00.00.002.6773.280.00.00.00.00.00.00.00.003.02716.338.00.00.07.00.00.23.00.004.00927.783.00.02.16.01.00.05.00.005.00537.670.00.03.05.01.00.28.02.046.001100.680.00.93.13.06.09.32.06.047.000143.792.13.01.19.20.31.04.00.7189.640E-5274.815.86.00.40.71.59.07.91.20a. Dependent Variable: Y多重共線性的條件指數(shù)診斷，當(dāng)條件指數(shù)大于15，說(shuō)明存在較強(qiáng)的多重共線性，同時(shí)由方差比例表可以粗略的判定，如果有某幾個(gè)自變量的方差比例值在某一行同時(shí)較大（接近1），說(shuō)明自變量之間存在著多重共線性。表中常數(shù)項(xiàng)和X6之間存在多重共線性，說(shuō)明X6的取值范圍很小，接近常數(shù)。 由于運(yùn)用所有的7個(gè)自變量對(duì)解釋變量進(jìn)行分析，T檢驗(yàn)沒(méi)有通過(guò)，同時(shí)自變量之間還存在著嚴(yán)重的多重共線性，故我們需要對(duì)模型進(jìn)行修正。3.3 模型的修正 上面建立的回歸模型由于自變量之間存在著嚴(yán)重的多重共線性，所以我們運(yùn)用剔除多余變量的后退法，得到的最終的自變量為X3和X5，即城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄存款年底余額和商品房銷售面積對(duì)商品房的平均銷售價(jià)格有線性影響。Model SummarybModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the EstimateDurbin-Watson1.994a.987.98466.764181.952a. Predictors: (Constant), X5, X3b. Dependent Variable: Y 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)的R2為0.987，調(diào)整的R2為0.984，由決定系數(shù)可以看出回歸方程高度顯著。D-W值為1.952ANOVAbModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression2801917.49821400958.749314.296.000aResidual35659.64484457.456Total2837577.14210a. Predictors: (Constant), X5, X3b. Dependent Variable: Y 回歸方程的顯著性檢驗(yàn)，F(xiàn)值為314.296，伴隨概率為0.,0000.05，通過(guò)了回歸方程的顯著性檢驗(yàn)，即X3和X5整體對(duì)商品房平均銷售價(jià)格產(chǎn)生線性影響。CoefficientsaModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.Collinearity StatisticsBStd. ErrorBetaToleranceVIF1(Constant)736.10580.6499.127.000X3.122.025.6154.965.001.1039.754X5.142.045.3923.165.013.1039.754a. Dependent Variable: Y回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)，各個(gè)T值的伴隨概率都小于0.05，說(shuō)明各個(gè)變量對(duì)商品房平均銷售價(jià)格的線性關(guān)系顯著，其后的多重共線性診斷的方差膨脹因子只有都小于10，說(shuō)明自變量與其余的自變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線性。Collinearity DiagnosticsaModelDimensionEigenvalueCondition IndexVariance Proportions(Constant)X3X5112.7731.000.01.00.002.2173.575.16.00.083.01016.742.831.00.91a. Dependent Variable: Y多重共線性的條件指數(shù)診斷，條件指數(shù)只有一個(gè)大于15，說(shuō)明有多重共線性的可能，同時(shí)由方差比例表中常數(shù)項(xiàng)和X5之間存在多重共線性，說(shuō)明X6的取值范圍很小，接近常數(shù)。但是從經(jīng)濟(jì)的實(shí)際考慮，我們保留這兩個(gè)自變量。 圖一 殘差和Y 的散點(diǎn)圖 從殘差和Y的散點(diǎn)圖可以看出不存在異方差性。 圖二 et和et-1的散點(diǎn)圖 從圖中可以看出不存在自相關(guān)性。 最終的回歸方程為 Y=736.105+0.122X3+0.142X53.4 結(jié)果解釋 從最終的回歸方程可以看出，城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄存款年底余額(X3)和商品房銷售面積(X5)呈正相關(guān)。城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄存款年底余額可以反映居民經(jīng)濟(jì)能力的提高，商品購(gòu)買力的提升，對(duì)于房屋的需求自然會(huì)上升，從而推動(dòng)房地產(chǎn)價(jià)格的上升。從具體數(shù)據(jù)上看，在其他條件不變的情況下，城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄存款年底余額每增加1億元，房?jī)r(jià)就上漲0.122元/平方米。當(dāng)前居民缺乏投資渠道，促使大量資金流入房地產(chǎn)市場(chǎng)，推高了整體房?jī)r(jià)，因此，大力發(fā)展股票市場(chǎng)、債券和保險(xiǎn)市場(chǎng)，促使居民投資多元化，減少資金流入房地產(chǎn)市場(chǎng)，是控制房?jī)r(jià)的有效手段。商品房銷售面積影響了住房消費(fèi)的需求，商品房銷售面積可以反映一個(gè)地區(qū)房地產(chǎn)的活躍程度，由于房地產(chǎn)具有一定的投資價(jià)值，所以房地產(chǎn)越活躍就會(huì)帶動(dòng)一部分的投機(jī)需求，也會(huì)在一定程度上推高房?jī)r(jià)。從具體數(shù)據(jù)上看，在其他條件不變的情況下，商品房的銷售面積每增加1萬(wàn)平方米，房?jī)r(jià)就上漲0.142元/平方米。建房成本與商品房的平均價(jià)格相關(guān)性小。模型建立之初選取了竣工房屋造價(jià)作為候選變量，而在顯著性檢驗(yàn)中，沒(méi)能通過(guò)。由此可知，對(duì)房地產(chǎn)商而言，建造成本不是其決定房屋售價(jià)的關(guān)鍵所在，而針對(duì)這些因素的房?jī)r(jià)調(diào)控政策也勢(shì)必不能起到很好的效果。房地產(chǎn)投資總額應(yīng)該是影響房?jī)r(jià)一個(gè)重要因素，但是在模型中卻把它剔除了原因是房地產(chǎn)投資總額不僅影響供給也同時(shí)影響需求，假如房地產(chǎn)投資總額增加了，一方面使住宅的絕對(duì)供給量越大，根據(jù)供求理論，房?jī)r(jià)下降，另一方面，人們對(duì)該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展前景看好，需求增加，房?jī)r(jià)會(huì)上升，兩種相反的力量相互抵消，所以房地產(chǎn)投資額對(duì)房?jī)r(jià)影響不顯著。國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值，反映一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，和城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄存款年底余額存在著相關(guān)性，當(dāng)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增加，該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快，這時(shí)城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄存款年底余額也將增加，所以把該因素剔除了。個(gè)人住房公積金貸款利率應(yīng)該是影響房?jī)r(jià)一個(gè)重要因素，但是在模型中卻把個(gè)人住房公積金貸款利率剔除了，其原因是：利率是中央銀行定的，長(zhǎng)時(shí)間一般是不變，而近幾年房?jī)r(jià)卻變化的非?？?，所以模型中沒(méi)有把該因素考慮進(jìn)去也是合理的。人民幣匯率，考慮了國(guó)外對(duì)房地產(chǎn)投資的影響，但是在模型中被剔除了，可能的原因是由于河南省屬于二線城市，房地產(chǎn)市場(chǎng)還不是很發(fā)達(dá)，國(guó)外對(duì)其房地產(chǎn)的投資會(huì)很少，進(jìn)而對(duì)房?jī)r(jià)影響不顯著。4 建議及對(duì)策 通過(guò)以上分析，在了解了影響河南省房地產(chǎn)價(jià)格持續(xù)上漲的最主要因素之后，針對(duì)其特性，本文提