統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件論文中國(guó)城市住房?jī)r(jià)格變動(dòng)影響因素分析(編輯修改稿)
2025-02-09 17:36 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 響。[5]龍奮杰對(duì)35個(gè)主要城市住宅市場(chǎng)研究發(fā)現(xiàn)，我國(guó)房?jī)r(jià)存在明顯的城市問差異性，并對(duì)住宅市場(chǎng)進(jìn)行了城市類別劃分。[6]根據(jù)筆者對(duì)國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究成果的梳理，影響住房?jī)r(jià)格波動(dòng)的宏觀因素主要有人口、居民人均收入、信貸規(guī)模、土地價(jià)格以及利率等。一般來說，人口數(shù)量較多的城市或地區(qū)，住房的需求量也越大，相應(yīng)的，住房?jī)r(jià)格也越高。隨著城市化水平的不斷提高和市場(chǎng)化進(jìn)程的不斷加速，城鎮(zhèn)人口迅速增長(zhǎng)所帶來的對(duì)商品住房基本居住需求的增加，是近年來房?jī)r(jià)快速上漲的重要因素之一?？梢哉J(rèn)為人口規(guī)模與城鎮(zhèn)住房?jī)r(jià)存在正相關(guān)關(guān)系。隨著經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展和城鎮(zhèn)居民收入的增長(zhǎng)，房?jī)r(jià)也被推動(dòng)上漲。一方面，居民收入的提高，提高萬(wàn)方數(shù)據(jù)了消費(fèi)者購(gòu)房的支付能力，使得消費(fèi)者有能力承受更高的房?jī)r(jià)；另一方面，隨著居民可支配收入的增多，消費(fèi)者將追求面積更大、舒適度更高的居住環(huán)境，即改善型住房 5需求隨之增加。住房?jī)r(jià)格的波動(dòng)也在一定程度上受到金融機(jī)構(gòu)發(fā)放信貸量的影響。對(duì)房地產(chǎn)開發(fā)商發(fā)放的信貸，將增加市場(chǎng)中商品房的供給量；而對(duì)消費(fèi)者發(fā)放的消費(fèi)信貸，將增加市場(chǎng)中商品住房的消費(fèi)和投資需求量。作為住房?jī)r(jià)格的—個(gè)重要組成部分，土地價(jià)格的變動(dòng)也是影響房?jī)r(jià)波動(dòng)的主要因素之一。我國(guó)的城鎮(zhèn)土地歸國(guó)家所有，房地產(chǎn)企業(yè)通過土地交易，從地方政府手中取得城鎮(zhèn)土地的使用權(quán)，進(jìn)行商品房開發(fā)。一般來說，土地價(jià)格的上升將帶動(dòng)房?jī)r(jià)的上漲。從理論上說，利率對(duì)住房?jī)r(jià)格變動(dòng)應(yīng)有較大的影響，但由于我國(guó)仍處于利率市場(chǎng)化的初始階段，實(shí)行的仍利率管制制度，中國(guó)人民銀行直接調(diào)整基準(zhǔn)利率，利率的市場(chǎng)化程度還很弱，波動(dòng)相對(duì)并不頻繁，因而，本文將不把利率作為一個(gè)獨(dú)立因素進(jìn)行專門探討。(一)從全國(guó)層面分析住房?jī)r(jià)格波動(dòng)因素1．?dāng)?shù)據(jù)說明。根據(jù)以上對(duì)房?jī)r(jià)波動(dòng)影響因素的分析，筆者選取住房銷售價(jià)格指數(shù)HPI表示房?jī)r(jià)變動(dòng)，用居民住房用地交易價(jià)格指數(shù)LPJ表示地價(jià)波動(dòng)，用城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入DI(元)和金融機(jī)構(gòu)信貸LN(億元)來分析各因素對(duì)住房?jī)r(jià)格波動(dòng)的影響。樣本區(qū)間為19992009年分季度數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局編制發(fā)行的《中國(guó)經(jīng)濟(jì)景氣月報(bào)》。2．?dāng)?shù)據(jù)處理。居民收入的季節(jié)變動(dòng)往往會(huì)掩蓋其客觀變化，在利用季節(jié)性數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析前，需要對(duì)其進(jìn)行季節(jié)調(diào)整。[7]圖5為城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入原始數(shù)據(jù)序列，圖5顯示，居民收入存在明顯的季節(jié)性變化規(guī)律，每年第一季度收入最高。這主要是由于第一季度適逢元旦和中國(guó)傳統(tǒng)文化節(jié)日春節(jié)，往往集中發(fā)放年終獎(jiǎng)金、津貼、過節(jié)費(fèi)以及各種實(shí)物性補(bǔ)貼，從而使得第一季度的收入遠(yuǎn)高于其他季度。采用Census X12方法對(duì)居民收入進(jìn)行處理后，得到的季節(jié)調(diào)整后的城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入(DI一SA)如圖6所示。3．模型分析。結(jié)合選取的數(shù)據(jù)，建立多元線性回歸模型： 式中，待估參數(shù)為常數(shù)項(xiàng)；為對(duì)應(yīng)因素的相關(guān)系數(shù)；隨機(jī)誤差項(xiàng)￡表示其他因素 6對(duì)房?jī)r(jià)波動(dòng)的影響。‘選用最小二乘法(LS)，在Eviews軟件中進(jìn)行回歸分析，結(jié)果如表3所示，回歸方程為： HPl=58．008 7+0．379 706LPl+0．009 74DL SA一0．000 1LN 模型中3個(gè)變量共同解釋了因變量全國(guó)住房銷售價(jià)格指數(shù)69．655％的變動(dòng)，這也說明住房?jī)r(jià)格波動(dòng)的影響還有其他重要解釋因素。模型的F檢驗(yàn)的P值為0，說明回歸方程總體是顯著的。回歸系數(shù)的t檢驗(yàn)表明，3個(gè)自變量對(duì)因變量HPI的影響都是顯著的。回歸結(jié)果表明，住房?jī)r(jià)格波動(dòng)與土地價(jià)格和城鎮(zhèn)居民人均可支配收入正相關(guān)，即隨著地價(jià)和居民收入的增加，房?jī)r(jià)增長(zhǎng)幅度也隨之加大，這與以上的分析是一致的。LN系數(shù)表明，隨著金融機(jī)構(gòu)的信貸量的增加，房?jī)r(jià)增長(zhǎng)速度會(huì)減慢。而模型中的多重共線性，可能造成回歸系數(shù)符號(hào)判定錯(cuò)誤。對(duì)自變量的皮爾遜(Pearson)相關(guān)性檢驗(yàn)(見表4)表明，DI—SA與LN存在著高度的相關(guān)性，在99％的置信水平下，二者之間的相關(guān)系數(shù)高達(dá)98．6％。對(duì)HPI與LN的相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果(見表5)顯示，在95％的置信水平下，房?jī)r(jià)與信貸額實(shí)際上存在正向相關(guān)關(guān)系。 7以上所做的對(duì)全國(guó)層面相關(guān)數(shù)據(jù)的分析表明，土地價(jià)格、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入以及金融機(jī)構(gòu)的信貸量，這3個(gè)變量在很大程度上可以解釋中國(guó)城鎮(zhèn)住房?jī)r(jià)格波動(dòng)，是影響房?jī)r(jià)變動(dòng)的重要因素。3者對(duì)房?jī)r(jià)變動(dòng)均起到正向影響作用。(二)從不同城市比較分析住房?jī)r(jià)格波動(dòng)因素我國(guó)城鎮(zhèn)住房?jī)r(jià)格存在著顯著的城市性差異，在同樣從緊或趨松的宏觀調(diào)控政策下，不同城市住房?jī)r(jià)格走勢(shì)卻顯現(xiàn)出明顯的不同。住房?jī)r(jià)格的這種地區(qū)間差異，也可以反過來解釋房?jī)r(jià)上漲的原因，因而筆者推斷，城市間的顯著差異之處也是造成房?jī)r(jià)波動(dòng)的重要影響因素。1．城市聚類分析。筆者選取國(guó)家統(tǒng)計(jì)局調(diào)查發(fā)布信息的35個(gè)大中城市①，根據(jù)房?jī)r(jià)的絕對(duì)水平以及相對(duì)漲幅進(jìn)行分類。數(shù)據(jù)采用2008年35個(gè)大中城市房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)，以及對(duì)應(yīng)的城市?、?006年起擴(kuò)大至70個(gè)城市，由于后公布的35個(gè)城市數(shù)據(jù)量有限，僅選取之前公布的35個(gè)城市進(jìn)行研究。宅銷售價(jià)格，前者來源于2009年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，后者來源于2009年的《中國(guó)房地產(chǎn)統(tǒng)計(jì)年鑒》。采用系統(tǒng)聚類分析，將房?jī)r(jià)及其變動(dòng)水平相似的城市歸為一組，
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