我國商業(yè)住宅需求模型研究

摘要：住房需求是影響房地產(chǎn)價格的重要因素，在房價調(diào)控難度日益增大的今天，研究住房需求成為有效控制房價的重要手段。本文使用定量分析的研究方法，采用計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論對房價需求模型進(jìn)行擬合，通過實證分析，證明擬合結(jié)果有效，可以為房價調(diào)控提供有益的建議。

關(guān)鍵詞：住宅需求模型 擬合 房價

1 概述

住房需求是影響房價的一大因素，在房價日益高漲的今天，研究住房需求成為有效控制房價的重要途徑和手段。學(xué)術(shù)界對住房需求已有大量研究[1-3]，其中定性分析多于定量分析，本文根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)研究，決定采用計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的相關(guān)知識來對住房需求模型進(jìn)行擬合建模。

2 模型的建立

2.1 指標(biāo)的選取

指標(biāo)的選取對模型的準(zhǔn)確性有很重要的影響，本文確定了六個主要影響因素：國內(nèi)生產(chǎn)總值增速（GDPZ）；商品房銷售價格（P）；就業(yè)人口總數(shù)（JY）；年末人口總數(shù)（RK）；恩格爾系數(shù)（EGR）；準(zhǔn)貨幣（ZHB）。房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)學(xué)認(rèn)為影響房地產(chǎn)行業(yè)的因素一般可以分為一般因素、區(qū)域因素。一般因素主要包括經(jīng)濟(jì)因素、社會因素等。經(jīng)濟(jì)因素包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素、財政金融因素等。社會因素包括人口因素、家庭規(guī)模因素等。行政因素包括地價政策、城市規(guī)劃等。區(qū)域因素是某一特定區(qū)域內(nèi)的自然條件與社會、經(jīng)濟(jì)、行政、技術(shù)因素等產(chǎn)生的區(qū)域性特征，包括繁華因素、交通便捷因素等。通過閱讀房地產(chǎn)行業(yè)研究文獻(xiàn)，我們發(fā)現(xiàn)當(dāng)前對房地產(chǎn)需求影響因素的研究多集中于經(jīng)濟(jì)總量增長、人口增長、可支配收入、利率、土地價格、住宅銷售價格等幾個方面。本文選取了以下幾個指標(biāo)變量作為影響住宅商品房需求的因素。

①國內(nèi)生產(chǎn)總值增速（GDPZ）。根據(jù)有關(guān)文獻(xiàn)研究，GDP增速對居民日常用品影響不明顯，但是對價格較大的耐用品消費影響明顯，住宅作為居民一次性耐用品消費，受GDP增速的影響很大。②商品房銷售價格（P）。根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)原理，商品的價格是影響商品需求不可忽略的因素。③就業(yè)人口總數(shù)（JY）。就業(yè)人口是影響房地產(chǎn)需求的一個重要因素，就業(yè)的增長和衰退情況也成為決定房地產(chǎn)需求變動的強有力因素。④年末人口總數(shù)（RK）?？?cè)丝诘淖儎犹貏e是中青年人口的變動對我國的房地產(chǎn)市場有很大的影響，人口變化是制約房地產(chǎn)市場變化的根本因素，因此，本文選取年末人口總數(shù)來體現(xiàn)人口對住宅需求的影響。⑤恩格爾系數(shù)（EGR）。恩格爾系數(shù)代表了一個家庭的富裕情況。⑥準(zhǔn)貨幣（ZHB）。準(zhǔn)貨幣雖受到政策影響較大，但是可以作為衡量居民財富的一個標(biāo)準(zhǔn)用以來衡量居民對住宅的需求。我們采用計量經(jīng)濟(jì)學(xué)中相關(guān)性分析，平穩(wěn)性檢驗和協(xié)整檢驗等方法，對可能影響住宅需求的因素進(jìn)行篩選和檢驗。

2.2 指標(biāo)變量的檢驗和篩選

考慮到實際的定量建模，必須對各個影響因素進(jìn)行統(tǒng)計上的檢驗。首先是變量之間的相關(guān)性檢驗，從結(jié)果得知，上述六個指標(biāo)變量除去準(zhǔn)貨幣外對需求的相關(guān)性都很高。準(zhǔn)貨幣雖然線性相關(guān)性弱一些，但是不能說明沒有其他相關(guān)關(guān)系，予以保留。指標(biāo)變量之間有較大的相關(guān)性會對模型的合理性產(chǎn)生影響，因為相關(guān)性大說明指標(biāo)變量之間可以相互代替，因此還需要對各個指標(biāo)變量進(jìn)行共線性診斷，然后通過逐步回歸篩選指標(biāo)變量。根據(jù)檢驗結(jié)果，解釋變量ZHB和P、JY、RK之間，EGR和P、JY、RK之間，P和JY、RK、ZHB之間都有較高的相關(guān)系數(shù)。因此，我們可以認(rèn)定解釋變量之間確實存在著多重共線性。采用逐步回歸方法，先分別擬合ZZXS對各個變量的一元回歸，得到6個一元回歸模型的參數(shù)結(jié)果，每個方程都只給出解釋變量系數(shù)估計值，T統(tǒng)計量，T統(tǒng)計量相應(yīng)概率P以及擬合優(yōu)度R2。其中，ZHB的系數(shù)估計值為58.50，T統(tǒng)計量為20.155，概率值P為0.0000，擬合優(yōu)度R2為0.9598。EGR系數(shù)估計值為-3382.915，T統(tǒng)計量為-5.1477，概率值P為0.0001。GDPZ的系數(shù)估計值為0.256，T統(tǒng)計量為20.764，概率值P為0.0000，擬合優(yōu)度R2為0.962。P的系數(shù)估計值為27.682，T統(tǒng)計量為18.294，概率值P為0.0000，擬合優(yōu)度R2為0.9516。JY的系數(shù)估計值為4.4058，T統(tǒng)計量為7.1948，概率值P為0.0000，擬合優(yōu)度R2為0.7527。RK的系數(shù)估計值為6.193，T統(tǒng)計量為8.7788，概率值P為0.0000，擬合優(yōu)度R2為0.8192。

對于解釋變量出現(xiàn)的多重共線性問題，我們采用逐步回歸的方法，依據(jù)t檢驗法，對解釋變量指標(biāo)進(jìn)行篩選，最后確定了當(dāng)年的恩格爾系數(shù)（EGR）、就業(yè)人員數(shù)（JY）、住宅商品房本年銷售價格（P）和人口數(shù)量（RK）為影響房地產(chǎn)需求的指標(biāo)變量。

2.3 模型的建立

我們采用回歸擬合的方法來構(gòu)建房地產(chǎn)需求模型，在進(jìn)行回歸擬合之前，都需要對數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗，并根據(jù)檢驗結(jié)果進(jìn)行擬合或者進(jìn)行相應(yīng)的協(xié)整檢驗和處理。我們通過Eviews5.0對4個影響因素分別進(jìn)行檢驗。根據(jù)繪制的走勢圖，可以確定變量所選用模型，計算所得單位根檢驗結(jié)果可知所有變量的t統(tǒng)計量值均大于10%臨界值，因此，所有的時間序列數(shù)據(jù)均為非平穩(wěn)序列，需要進(jìn)行一階差分，對變量一階差分可知，ZZXS、JY、P、EGR、RK是一階平穩(wěn)的。根據(jù)經(jīng)典回歸模型的假定，可以使用經(jīng)典回歸模型方法建立回歸模型，如果變量在某個時期受到干擾后偏離了長期均衡點，它們之間的內(nèi)在機制會在下一個時期進(jìn)行調(diào)整，這樣，變量之間又回到均衡狀態(tài)。上述五個變量都是一階單整序列，因此，我們可以對其進(jìn)行協(xié)整分析。

在這里我們采用協(xié)整檢驗，根據(jù)處理分析的結(jié)果，可以判斷變量之間存在著四個協(xié)整關(guān)系，從長期來看，變量之間存在著長期均衡關(guān)系。我們可以采用多元回歸擬合，建立反映房地產(chǎn)需求的數(shù)學(xué)模型，我們使用Eviews5.0進(jìn)行最小二乘擬合，以ZZXS為被解釋變量，得到結(jié)果：

ZZXS=5392916-1397.481×EGR-10.45829×JY+

30.75120×11.11019×PK

其中各擬合數(shù)據(jù)的T統(tǒng)計量如下：

(3.363432) (-2.067938) (-7.921087)

(8.819912) (5.216692)

其中，EGR變量沒有通過t檢驗，進(jìn)行逐步回歸后得到的模型也不理想，因此，我們嘗試建立如下對數(shù)線性模型。

ln（ZZXS）=β1+β2×ln(EGR)+β2×(P)+β3×ln(JY)+β2×ln(RK)+μ1

其中，ln(ZZXS)表示當(dāng)年住宅商品房銷售面積，ln(EGR)表示當(dāng)年家庭恩格爾系數(shù)，ln(JY)表示當(dāng)年就業(yè)人口數(shù)，ln(P)表示當(dāng)年住宅商品房銷售價格，ln(RK)表示年末人口總數(shù)，μi為隨機擾動項。

3 模型的實證分析

根據(jù)上面建立的模型，我們選取上述五個變量1991年到2009年19年的數(shù)據(jù)，運用Eviews5.0進(jìn)行多元線性回歸，得到結(jié)果：

ln（ZZXS）=1163402-3015×ln(EGR)-29.106×ln(JY)+15167×ln(P)+21019×ln(RK)+μ1

其中，擬合優(yōu)度：R2=0.992588?莓F。統(tǒng)計量值：F=468.6846。從擬合的結(jié)果來看，各個影響因素都通過t檢驗，整個模型的擬合優(yōu)度達(dá)到0.992588，F(xiàn)統(tǒng)計值也通過了檢驗，因此，擬合所得到的模型是合理和準(zhǔn)確的。

4 結(jié)論

對上面所得模型進(jìn)行分析，我們可以發(fā)現(xiàn)，恩格爾系數(shù)和就業(yè)人口數(shù)前面的系數(shù)是負(fù)值，住宅商品房當(dāng)年銷售價格和當(dāng)年人口總數(shù)前面的系數(shù)是正值，說明恩格爾系數(shù)越高，即家庭生活越貧困，對住房的需求越小，具體影響指數(shù)為3.015。模型也反映出人口越多對住宅的需求也越大。模型也反映出住宅商品房的價格的增高對需求呈現(xiàn)出拉動作用，雖然違背一般經(jīng)濟(jì)學(xué)原理，但是符合現(xiàn)在國內(nèi)房地產(chǎn)市場的現(xiàn)狀和國人的消費心理，說明住宅商品房作為消費品與一般消費品的不同之處，這一點可以為制定房地產(chǎn)調(diào)控政策提供有益的幫助。同時，模型也表明就業(yè)人口對房地產(chǎn)市場呈現(xiàn)出反向拉動作用，根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)研究結(jié)果表明，就業(yè)人口對租房需求的上升會對住宅商品房的需求產(chǎn)生影響，這一點也顯示了我國房地產(chǎn)市場發(fā)展的特殊性。

參考文獻(xiàn)：

[1]李艷雙.房地產(chǎn)業(yè)與國民經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展研究[D]，天津大學(xué)博士論文，42-66，2003。

[2]呂紅軍，王要武，姚兵.房價增長時期商品房需求調(diào)控模型研究[J]，哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報，第29卷10期：91-93，2008.

[3]陸寧，蔡愛云.我國建筑業(yè)可持續(xù)發(fā)展綜合評價[J]，重慶建筑大學(xué)學(xué)報，第4期：3-4，2006.

[4]中華人民共和國國家統(tǒng)計局.中國統(tǒng)計年鑒(2009)[Z].2009.

作者簡介：

王洪（1978-），女，重慶市長壽人，主要從事置業(yè)咨詢工作。

田方俠（1977-），男，重慶市長壽人，主要從事交通監(jiān)理咨詢工作。