我國商品房銷售價(jià)格影響因素分析

張艷

摘 要：本文以11個(gè)沿海城市為研究對象，運(yùn)用多元回歸的研究方法研究商品房價(jià)格的影響因素。在此基礎(chǔ)上，本文提出了相關(guān)的政策建議。

關(guān)鍵詞：商品房價(jià)格；影響因素；回歸分析

一、研究方法、變量選擇與建立模型

1.研究方法

由于2013年的部分?jǐn)?shù)據(jù)不全，所以本文的數(shù)據(jù)是截選自 2012 年我國 遼寧、河北、天津、山東、江蘇、上海、浙江、福建、廣東、廣西、福建共11 個(gè)沿海省市的商品房的平均銷售價(jià)格和相關(guān)的截面數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于中國統(tǒng)計(jì)出版社在 2013年出版的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。

2.變量選擇

本文選取2012年我國各地區(qū)商品住房的有關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行橫截面回歸分析，以我國11個(gè)沿海省市的商品房平均銷售價(jià)格作為被解釋變量Y。本文選取地區(qū)生產(chǎn)總值、人均可支配收入、竣工房屋造價(jià)、土地購置費(fèi)4個(gè)變量作為解釋變量。

3.建立模型

根據(jù)上面所述，建立模型如下 ：

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+u

二、實(shí)證研究

利用SPSS進(jìn)行回歸，首先將變量全部放入方程中進(jìn)行回歸分析，得到回歸分析結(jié)果如表1所示：

表1 回歸結(jié)果一

由表1我們可以得到回歸方程：

y=833.397+0.072X2+1.434X3+0.375X4+e

（1）擬合優(yōu)度檢驗(yàn)：R2=0.948，說明被解釋變量的94.8%可以用解釋變量得到，模型擬合優(yōu)度較好。

（2）t 檢驗(yàn) ：X1、X2、X3、X4的 t 統(tǒng)計(jì)量的伴隨概率分別為0.982、0.472、0.035、0.015，解釋變量X1、X2沒有通過t檢驗(yàn)，即對商品房價(jià)格的影響不顯著。

綜合以上檢驗(yàn)，本文考慮將X1、X2兩個(gè)自變量刪除，重新進(jìn)行回歸分析。

重新運(yùn)用SPSS19.0對y、X3、X4進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果如表2所示。

表2 回歸結(jié)果二

此時(shí)我們看到，只將X3、X4引入自變量時(shí)，我們可以得到，R2=0.94，模型擬合優(yōu)度很好。

同時(shí)在t檢驗(yàn)中，X3、X4的 t 統(tǒng)計(jì)量的伴隨概率分別為0.000、0.000，說明X3、X4對于商品房的銷售價(jià)格均有顯著性的影響。

因此，我們可以建立線性方程為y=1426.384+1.69X3+0.448X4

三、政策建議

針對本文所進(jìn)行的研究，以及所得出的研究結(jié)果，主要提出以下幾點(diǎn)建議：

1.穩(wěn)定土地的供應(yīng)量。而土地供應(yīng)量直接影響相關(guān)建造成本，所以政府可以從控制土地供應(yīng)量著手，使市場上房屋的相關(guān)建造成本在長期內(nèi)處于一個(gè)合理的水平，這樣就可以將房價(jià)的增長控制在一個(gè)合理的水平。

2.對于房屋建造的成本進(jìn)行一定的控制，改善技術(shù)、提高效率，在房屋建造過程中，嘗試使用低成本的新材料，降低房屋建造成本，避免房屋價(jià)格過高帶來的不良影響。

3.國家對于購買房屋進(jìn)行一定的補(bǔ)貼，或者對于部分購買房屋的特殊個(gè)體采取一定的優(yōu)惠政策，真正的實(shí)現(xiàn)“居者有其屋”。這樣才能使得在房屋價(jià)格比較高的情況下使得那些收入比較低的人可以買得起房子。

參考文獻(xiàn)：

[1]陳秋宇，羅茹月.商品房價(jià)格影響因素分析——基于[M].供應(yīng)量的實(shí)證研究 [J].經(jīng)營管理者，2011（01）.

[2]張濤.影響我國房價(jià)的經(jīng)濟(jì)因素分析 [D].東北財(cái)經(jīng)大學(xué)，2010.

[3]蔡戀，段慶云.中國商品住房價(jià)格的影響因素實(shí)證研究[J].學(xué)術(shù)交流，2013.endprint

摘 要：本文以11個(gè)沿海城市為研究對象，運(yùn)用多元回歸的研究方法研究商品房價(jià)格的影響因素。在此基礎(chǔ)上，本文提出了相關(guān)的政策建議。

關(guān)鍵詞：商品房價(jià)格；影響因素；回歸分析

一、研究方法、變量選擇與建立模型

1.研究方法

由于2013年的部分?jǐn)?shù)據(jù)不全，所以本文的數(shù)據(jù)是截選自 2012 年我國 遼寧、河北、天津、山東、江蘇、上海、浙江、福建、廣東、廣西、福建共11 個(gè)沿海省市的商品房的平均銷售價(jià)格和相關(guān)的截面數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于中國統(tǒng)計(jì)出版社在 2013年出版的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。

2.變量選擇

本文選取2012年我國各地區(qū)商品住房的有關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行橫截面回歸分析，以我國11個(gè)沿海省市的商品房平均銷售價(jià)格作為被解釋變量Y。本文選取地區(qū)生產(chǎn)總值、人均可支配收入、竣工房屋造價(jià)、土地購置費(fèi)4個(gè)變量作為解釋變量。

3.建立模型

根據(jù)上面所述，建立模型如下 ：

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+u

二、實(shí)證研究

利用SPSS進(jìn)行回歸，首先將變量全部放入方程中進(jìn)行回歸分析，得到回歸分析結(jié)果如表1所示：

表1 回歸結(jié)果一

由表1我們可以得到回歸方程：

y=833.397+0.072X2+1.434X3+0.375X4+e

（1）擬合優(yōu)度檢驗(yàn)：R2=0.948，說明被解釋變量的94.8%可以用解釋變量得到，模型擬合優(yōu)度較好。

（2）t 檢驗(yàn) ：X1、X2、X3、X4的 t 統(tǒng)計(jì)量的伴隨概率分別為0.982、0.472、0.035、0.015，解釋變量X1、X2沒有通過t檢驗(yàn)，即對商品房價(jià)格的影響不顯著。

綜合以上檢驗(yàn)，本文考慮將X1、X2兩個(gè)自變量刪除，重新進(jìn)行回歸分析。

重新運(yùn)用SPSS19.0對y、X3、X4進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果如表2所示。

表2 回歸結(jié)果二

此時(shí)我們看到，只將X3、X4引入自變量時(shí)，我們可以得到，R2=0.94，模型擬合優(yōu)度很好。

同時(shí)在t檢驗(yàn)中，X3、X4的 t 統(tǒng)計(jì)量的伴隨概率分別為0.000、0.000，說明X3、X4對于商品房的銷售價(jià)格均有顯著性的影響。

因此，我們可以建立線性方程為y=1426.384+1.69X3+0.448X4

三、政策建議

針對本文所進(jìn)行的研究，以及所得出的研究結(jié)果，主要提出以下幾點(diǎn)建議：

1.穩(wěn)定土地的供應(yīng)量。而土地供應(yīng)量直接影響相關(guān)建造成本，所以政府可以從控制土地供應(yīng)量著手，使市場上房屋的相關(guān)建造成本在長期內(nèi)處于一個(gè)合理的水平，這樣就可以將房價(jià)的增長控制在一個(gè)合理的水平。

2.對于房屋建造的成本進(jìn)行一定的控制，改善技術(shù)、提高效率，在房屋建造過程中，嘗試使用低成本的新材料，降低房屋建造成本，避免房屋價(jià)格過高帶來的不良影響。

3.國家對于購買房屋進(jìn)行一定的補(bǔ)貼，或者對于部分購買房屋的特殊個(gè)體采取一定的優(yōu)惠政策，真正的實(shí)現(xiàn)“居者有其屋”。這樣才能使得在房屋價(jià)格比較高的情況下使得那些收入比較低的人可以買得起房子。

參考文獻(xiàn)：

[1]陳秋宇，羅茹月.商品房價(jià)格影響因素分析——基于[M].供應(yīng)量的實(shí)證研究 [J].經(jīng)營管理者，2011（01）.

[2]張濤.影響我國房價(jià)的經(jīng)濟(jì)因素分析 [D].東北財(cái)經(jīng)大學(xué)，2010.

[3]蔡戀，段慶云.中國商品住房價(jià)格的影響因素實(shí)證研究[J].學(xué)術(shù)交流，2013.endprint

摘 要：本文以11個(gè)沿海城市為研究對象，運(yùn)用多元回歸的研究方法研究商品房價(jià)格的影響因素。在此基礎(chǔ)上，本文提出了相關(guān)的政策建議。

關(guān)鍵詞：商品房價(jià)格；影響因素；回歸分析

一、研究方法、變量選擇與建立模型

1.研究方法

由于2013年的部分?jǐn)?shù)據(jù)不全，所以本文的數(shù)據(jù)是截選自 2012 年我國 遼寧、河北、天津、山東、江蘇、上海、浙江、福建、廣東、廣西、福建共11 個(gè)沿海省市的商品房的平均銷售價(jià)格和相關(guān)的截面數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于中國統(tǒng)計(jì)出版社在 2013年出版的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。

2.變量選擇

本文選取2012年我國各地區(qū)商品住房的有關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行橫截面回歸分析，以我國11個(gè)沿海省市的商品房平均銷售價(jià)格作為被解釋變量Y。本文選取地區(qū)生產(chǎn)總值、人均可支配收入、竣工房屋造價(jià)、土地購置費(fèi)4個(gè)變量作為解釋變量。

3.建立模型

根據(jù)上面所述，建立模型如下 ：

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+u

二、實(shí)證研究

利用SPSS進(jìn)行回歸，首先將變量全部放入方程中進(jìn)行回歸分析，得到回歸分析結(jié)果如表1所示：

表1 回歸結(jié)果一

由表1我們可以得到回歸方程：

y=833.397+0.072X2+1.434X3+0.375X4+e

（1）擬合優(yōu)度檢驗(yàn)：R2=0.948，說明被解釋變量的94.8%可以用解釋變量得到，模型擬合優(yōu)度較好。

（2）t 檢驗(yàn) ：X1、X2、X3、X4的 t 統(tǒng)計(jì)量的伴隨概率分別為0.982、0.472、0.035、0.015，解釋變量X1、X2沒有通過t檢驗(yàn)，即對商品房價(jià)格的影響不顯著。

綜合以上檢驗(yàn)，本文考慮將X1、X2兩個(gè)自變量刪除，重新進(jìn)行回歸分析。

重新運(yùn)用SPSS19.0對y、X3、X4進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果如表2所示。

表2 回歸結(jié)果二

此時(shí)我們看到，只將X3、X4引入自變量時(shí)，我們可以得到，R2=0.94，模型擬合優(yōu)度很好。

同時(shí)在t檢驗(yàn)中，X3、X4的 t 統(tǒng)計(jì)量的伴隨概率分別為0.000、0.000，說明X3、X4對于商品房的銷售價(jià)格均有顯著性的影響。

因此，我們可以建立線性方程為y=1426.384+1.69X3+0.448X4

三、政策建議

針對本文所進(jìn)行的研究，以及所得出的研究結(jié)果，主要提出以下幾點(diǎn)建議：

1.穩(wěn)定土地的供應(yīng)量。而土地供應(yīng)量直接影響相關(guān)建造成本，所以政府可以從控制土地供應(yīng)量著手，使市場上房屋的相關(guān)建造成本在長期內(nèi)處于一個(gè)合理的水平，這樣就可以將房價(jià)的增長控制在一個(gè)合理的水平。

2.對于房屋建造的成本進(jìn)行一定的控制，改善技術(shù)、提高效率，在房屋建造過程中，嘗試使用低成本的新材料，降低房屋建造成本，避免房屋價(jià)格過高帶來的不良影響。

3.國家對于購買房屋進(jìn)行一定的補(bǔ)貼，或者對于部分購買房屋的特殊個(gè)體采取一定的優(yōu)惠政策，真正的實(shí)現(xiàn)“居者有其屋”。這樣才能使得在房屋價(jià)格比較高的情況下使得那些收入比較低的人可以買得起房子。

參考文獻(xiàn)：

[1]陳秋宇，羅茹月.商品房價(jià)格影響因素分析——基于[M].供應(yīng)量的實(shí)證研究 [J].經(jīng)營管理者，2011（01）.

[2]張濤.影響我國房價(jià)的經(jīng)濟(jì)因素分析 [D].東北財(cái)經(jīng)大學(xué)，2010.

[3]蔡戀，段慶云.中國商品住房價(jià)格的影響因素實(shí)證研究[J].學(xué)術(shù)交流，2013.endprint