安徽省商品房?jī)r(jià)格波動(dòng)影響因素實(shí)證分析

高 靜，朱家明

（安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) a.金融學(xué)院；b.統(tǒng)計(jì)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院，安徽 蚌埠 233000）

近年來(lái)越來(lái)越多的人選擇到城市買房,導(dǎo)致安徽省房?jī)r(jià)持續(xù)走高。調(diào)查顯示，2017年安徽省商品住宅平均價(jià)格為 6455.8元/m2，同比增長(zhǎng)20.4%。持續(xù)走高的房?jī)r(jià)也開始逐漸影響人們的生活質(zhì)量，房?jī)r(jià)增長(zhǎng)速度與收入的提高不能同步，必將帶來(lái)一系列的社會(huì)問題，不利于國(guó)民經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行和社會(huì)的穩(wěn)定。因此房?jī)r(jià)已成為人們密切關(guān)注的社會(huì)熱點(diǎn)問題，也是政府進(jìn)行宏觀調(diào)控的重點(diǎn)。本文從經(jīng)濟(jì)、金融、人口、稅收和房地產(chǎn)自身五大方面，選取11個(gè)指標(biāo)，建立主成分分析模型分析影響安徽省1997-2016年商品房?jī)r(jià)格波動(dòng)的主要因素，為政府進(jìn)行宏觀調(diào)控時(shí)提供一些參考。

1　指標(biāo)選取

國(guó)內(nèi)外相關(guān)學(xué)者已對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格影響因素進(jìn)行了較多研究，趙麗麗等引入灰色關(guān)聯(lián)度分析方法，按照影響房?jī)r(jià)因素重要程度進(jìn)行了排序，依次為建筑材料價(jià)格、土地價(jià)格、人口數(shù)量、收入、GDP、儲(chǔ)蓄存款余額等[1]；黨光遠(yuǎn)認(rèn)為需求因素較供給因素更加影響房?jī)r(jià)市場(chǎng)波動(dòng)，影響唐山房?jī)r(jià)最重要的兩個(gè)因素是住宅竣工面積和地區(qū)生產(chǎn)總值[2]；李方運(yùn)用協(xié)整分析對(duì)房?jī)r(jià)影響因素進(jìn)行了研究，認(rèn)為從長(zhǎng)期效應(yīng)來(lái)看，房地產(chǎn)投資額、人均可支配收入和土地購(gòu)置面積是決定房?jī)r(jià)的關(guān)鍵因素[3]；張超君討論了金融因素對(duì)房?jī)r(jià)上漲的影響，認(rèn)為貨幣供應(yīng)量的高速增長(zhǎng)是房?jī)r(jià)上漲的主要原因[4]；不同于其它商品定價(jià)，房屋的定價(jià)較為復(fù)雜，影響房?jī)r(jià)的因素是多方面的。

結(jié)合安徽省實(shí)際，將影響房?jī)r(jià)的因素歸納為五大類[5]，如圖1所示。

（ⅰ）經(jīng)濟(jì)因素：人均GDP（X1）、城鎮(zhèn)居民可支配收入（X2）、房地產(chǎn)開發(fā)投資額（X3）、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（X4）；

圖1　影響房?jī)r(jià)因素的指標(biāo)體系

（ⅱ）金融政策因素：貨幣供應(yīng)量（X5）；

（ⅲ）人口因素：常住人口數(shù)量（X6）、城鎮(zhèn)化率（X7）；

（ⅳ）稅收因素：地方財(cái)政房產(chǎn)稅（X8）；

（ⅴ）自身因素：土地購(gòu)置費(fèi)用（X9）、房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)個(gè)數(shù)（X10）、房屋竣工面積（X11）。

采用商品房平均銷售價(jià)格（元）作為房?jī)r(jià)指標(biāo)[6]，收集安徽省1997-2016年11個(gè)指標(biāo)及房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)，如表1。數(shù)據(jù)來(lái)自安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒和中國(guó)統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)。

表1　安徽省1997-2016房?jī)r(jià)影響因素?cái)?shù)據(jù)

2　建立模型

在影響房?jī)r(jià)變動(dòng)的因素中，各個(gè)指標(biāo)之間是有一定的關(guān)聯(lián)性的。由于選取的變量較多以及變量間相關(guān)性較強(qiáng)，直接回歸可能產(chǎn)生多重共線性問題。因此需要對(duì)這些指標(biāo)間是否存在多重共線性進(jìn)行檢驗(yàn)。

運(yùn)用SPSS17.0求出兩兩變量之間的相關(guān)系數(shù)，如表2所示?？梢钥闯觯焊鹘忉屪兞恐g的相關(guān)系數(shù)較高，證實(shí)確實(shí)存在嚴(yán)重的多重共線性，嚴(yán)重的多重共線性會(huì)直接影響到最小二乘估計(jì)的準(zhǔn)確性，因而需要進(jìn)行消除。如果直接剔除解釋變量，可能會(huì)造成模型的設(shè)定誤差，使模型失去意義，因此考慮采用主成分分析法，將提取出的主成分進(jìn)行回歸，建立模型來(lái)進(jìn)行分析[7]。

2.1　主成分適用性檢驗(yàn)

首先運(yùn)用SPSS17.0對(duì)所選取的11個(gè)原始變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除變量間的量綱關(guān)系，使數(shù)據(jù)具有可比性，進(jìn)行主成分分析可以發(fā)現(xiàn)，KMO值為0.794＞0.7，Bartlett球形檢驗(yàn)的P值為0.000，這說(shuō)明變量間相關(guān)性較強(qiáng)，適合做主成分分析。

2.2　提取主成分

選擇特征值大于1的成分作為主成分，觀察表3可知共提取了三個(gè)主成分，這三個(gè)主成分的特征值分別為8.639、1.048、1.009，方差貢獻(xiàn)率分別為78.537%、9.529%、9.176%，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率分別達(dá)到78.537%、88.065%、97.241%。這表明這三個(gè)公因子基本涵蓋了所提供的全部信息。

表4為初始因子載荷矩陣，可以看出，第一個(gè)公因子在安徽省人均GDP、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、房地產(chǎn)開發(fā)投資額、貨幣供應(yīng)量、城鎮(zhèn)化率、地方財(cái)政房產(chǎn)稅、土地購(gòu)置費(fèi)用上的載荷很高，因此將其命名為經(jīng)濟(jì)與房地產(chǎn)因子；第二個(gè)公因子在常住人口數(shù)量上的載荷很高，因此將其命名為人口因子；第三個(gè)公因子是在居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)上的載荷很高，因此將其命名為物價(jià)水平因子。

表2　相關(guān)系數(shù)矩陣

表3　主成分分析所得到的特征根、貢獻(xiàn)率以及累計(jì)貢獻(xiàn)率

表4　初始因子載荷矩陣

將表4中數(shù)據(jù)除以主成分相應(yīng)特征值的平方根，即可得到三個(gè)主成分中每個(gè)指標(biāo)所對(duì)應(yīng)的系數(shù)，得到F1、F2、F3的表達(dá)式，并計(jì)算出其值。

其中ZXi（i=1,2,…11）為各指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的值。

2.3　主成分回歸分析

將商品房平均銷售價(jià)格的標(biāo)準(zhǔn)值和主成分F1、F2、F3運(yùn)用最小二乘法進(jìn)行線性回歸，結(jié)果如表5。同時(shí)得到可決系數(shù)R2=0.9918，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量為648.6177，P值為 0.000（＜0.05），說(shuō)明該模型擬合結(jié)果較好，也通過了顯著性檢驗(yàn)。同時(shí)在顯著性水平為0.05下，三個(gè)主成分均對(duì)被解釋變量影響顯著，說(shuō)明該模型具有統(tǒng)計(jì)意義。其回歸方程：

由于常數(shù)項(xiàng)為-8.93E-16很小，故省略。

根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方程系數(shù)和原方程系數(shù)的關(guān)系：

其中，ai和a0是標(biāo)準(zhǔn)化后的方程解釋變量系數(shù)和常數(shù)項(xiàng)，bi和b0是原方程解釋變量系數(shù)和常數(shù)項(xiàng)，σY和σi是Y和Xi的標(biāo)準(zhǔn)差。根據(jù)該關(guān)系可以計(jì)算出原回歸方程為：

3　結(jié)果分析

由回歸方程可知，上述指標(biāo)對(duì)商品房房?jī)r(jià)上漲均有推動(dòng)作用。根據(jù)其標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)的大小，各指標(biāo)對(duì)房?jī)r(jià)上漲的影響程度依次為：貨幣供應(yīng)量（M1）＞常住人口數(shù)量＞城鎮(zhèn)居民人均可支配收入＞房屋竣工面積＞居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)＞地方財(cái)政房產(chǎn)稅＞人均GDP＞城鎮(zhèn)化率＞房地產(chǎn)開發(fā)投資額＞土地購(gòu)置費(fèi)用＞房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)個(gè)數(shù)。

通貨膨脹與房?jī)r(jià)上漲相同步。近年來(lái)隨著我國(guó)貨幣供應(yīng)量的高速增長(zhǎng)，使得我國(guó)面臨著通貨膨脹的壓力，通貨膨脹造成貨幣貶值，產(chǎn)生了“貨幣不值錢，不動(dòng)產(chǎn)保值”的現(xiàn)象，在這種現(xiàn)象的影響下，越來(lái)越多的人進(jìn)入房地產(chǎn)市場(chǎng)，從而造成房地產(chǎn)市場(chǎng)供不應(yīng)求，推動(dòng)了房?jī)r(jià)的上漲。同時(shí)通貨膨脹最直觀的表現(xiàn)就是物價(jià)上漲，數(shù)據(jù)顯示1997-2016年我國(guó)的居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)呈現(xiàn)上升的趨勢(shì)，眾多建筑業(yè)原材料價(jià)格也在不斷上漲，筑房成本的提高拉動(dòng)了房?jī)r(jià)的上升。反過來(lái)看，房?jī)r(jià)上升也在一定程度上促進(jìn)了通貨膨脹。在市場(chǎng)中某一行業(yè)或者某一類產(chǎn)品價(jià)格的迅速上漲會(huì)促使其他產(chǎn)品價(jià)格也受到影響，房?jī)r(jià)的增速遠(yuǎn)高于物價(jià)的上漲速度。

表5　回歸結(jié)果

住房需求是房?jī)r(jià)上漲的主要推動(dòng)力。實(shí)證結(jié)果顯示，安徽省常住人口數(shù)量和城鎮(zhèn)居民人均可支配收入對(duì)房?jī)r(jià)的影響程度較大，常住人口數(shù)量體現(xiàn)了居民的住房購(gòu)買意愿，城鎮(zhèn)居民可支配收入體現(xiàn)了居民的購(gòu)買能力。隨著這兩者的增加，購(gòu)買意愿與購(gòu)買能力兼?zhèn)?，?duì)房子的需求提高，推動(dòng)了房?jī)r(jià)的上漲[8]。

房?jī)r(jià)上漲帶來(lái)了房地產(chǎn)行業(yè)的繁榮。房地產(chǎn)行業(yè)的高利潤(rùn)率吸引了眾多的房地產(chǎn)開發(fā)商，促進(jìn)了房地產(chǎn)市場(chǎng)的迅速發(fā)展，表現(xiàn)為房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)增多，房屋竣工面積增加，房產(chǎn)開發(fā)投資額上升等。因此可以看出高房?jī)r(jià)吸引了資金流入，而房地產(chǎn)行業(yè)投資的增加又會(huì)推動(dòng)房?jī)r(jià)上漲，從而形成了一個(gè)循環(huán)圈[9]。

4　小結(jié)與建議

基于安徽省1997-2016年的各項(xiàng)數(shù)據(jù)，本文定量研究了安徽省商品房?jī)r(jià)價(jià)格波動(dòng)的影響因素，利用SPSS對(duì)選取的指標(biāo)進(jìn)行了主成分分析，然后進(jìn)行了主成分回歸，回歸方程通過了R、F、P等統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，擬合結(jié)果良好。其中，通貨膨脹和住房需求是安徽省1997-2016年房?jī)r(jià)上漲的主要原因?；谏鲜鰧?shí)證結(jié)果，本文提出以下幾點(diǎn)建議：一是采取緊縮的貨幣政策，控制貨幣供應(yīng)量，有效抑制通貨膨脹[10]；二是大力發(fā)展住房租賃市場(chǎng)，滿足人們?nèi)找嬖鲩L(zhǎng)的住房需求；三是政府部門要規(guī)定房地產(chǎn)投資占全部固定資產(chǎn)投資的合理比例，抑制整個(gè)社會(huì)對(duì)房地產(chǎn)行業(yè)的投資過熱。

抑制房?jī)r(jià)是關(guān)系經(jīng)濟(jì)發(fā)展和民生的一個(gè)重要課題，房?jī)r(jià)的波動(dòng)主要受供需雙方及國(guó)家政策的影響。因此要使房地產(chǎn)市場(chǎng)健康有序發(fā)展，僅依靠市場(chǎng)自身調(diào)節(jié)是不科學(xué)的，需要通過平衡供給和需求，采取一些宏觀經(jīng)濟(jì)政策來(lái)對(duì)其進(jìn)行調(diào)控。通過本文的模型對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格進(jìn)行了定量分析，尋找房?jī)r(jià)的主要影響因素，可以使政府等部門對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)狀況提前進(jìn)行判斷，從而提前采取措施來(lái)控制房地產(chǎn)市場(chǎng)的波動(dòng)，使國(guó)民經(jīng)濟(jì)得以健康、穩(wěn)定、快速發(fā)展。