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    城市商品房住宅價格影響因素研究

    2019-04-26 01:12:22孟松
    大經(jīng)貿(mào) 2019年1期
    關(guān)鍵詞:效應(yīng)因素模型

    【摘 要】 近年來,隨著我國城市化進(jìn)程和市場化進(jìn)程雙重推動的影響下,我國房價已經(jīng)產(chǎn)生了大幅變化。本文利用面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型對我國城市住房價格的影響因素進(jìn)行實證分析。本文采用2010~2015年,35個大中城市的面板數(shù)據(jù),使用stata11對住房價格進(jìn)行實證分析。

    【關(guān)鍵詞】 住房價格 固定效應(yīng)模型

    一、引言

    住房對于我國居民的重要性是不言而喻的。同時近年來房價大幅上升,己引起各界的廣發(fā)關(guān)注。城市住房價格的變化,既有橫向,也有縱向變化。其中縱向變化,體現(xiàn)為每一個城市的住房價格在不同年份上的起落;而橫向變化,則主要體現(xiàn)在不同地區(qū)與不同城市之間的差異,且不同城市間房價增長的速度也有區(qū)別。因此,主要根據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》發(fā)布的數(shù)據(jù),本文選取2010~2015,35個大中城市的面板數(shù)據(jù),從縱橫兩個方向來進(jìn)行分析。

    二、理論模型與變量選擇

    1、影響我國住房市場價格水平的因素,從供需兩個方面來考慮。

    需求方程因素,選取住房價格(price),住房價格預(yù)期增長率(gprice),城市人口數(shù)量(pop),城市人口增長率(egpop),平均工資(sala),人均儲蓄(save);

    供給方程因素,選取住房價格(price),住房價格預(yù)期增長率(gprice),土地價格(lprice),人均GDP(pergdp),建設(shè)成本(cost),住房開發(fā)投資(hinvest),住房竣工面積(harea);

    因此,綜合考慮上述主要影響因素,城市住房買賣市場的長期均衡方程可以表示為:Hd(p,pop,egpop,sala,save)=Hs(p,g(p),l,c,h) 。

    2、住房價格實證模型

    三、實證分析

    1、數(shù)據(jù)的選取

    本文選擇中國的各省份中心城市作為樣本,這些樣本所在的地理區(qū)域覆蓋全國,且都是各自區(qū)域的重點城市,因此這35個城市樣本具有較強(qiáng)的代表性。

    本實證研究所選取的是2010年至2015年之間的年度數(shù)據(jù)。

    數(shù)據(jù)主要來源于歷年《中國城市統(tǒng)計年鑒》和“中國城市土地價格動態(tài)監(jiān)測網(wǎng)”公布的城市土地監(jiān)測價格。

    2、實證分析

    2.1 平穩(wěn)性檢驗

    面板數(shù)據(jù)常常會有“偽回歸”的現(xiàn)象,通常在進(jìn)行回歸之前先進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗。常用的方法有單位根檢驗和協(xié)整檢驗。

    但是上述的單位根檢驗和協(xié)整檢驗,一般用于非平穩(wěn)數(shù)據(jù)的長期動態(tài)變化(如大T小N型數(shù)據(jù))。在城市住房價格的影響因素研究領(lǐng)域的面板數(shù)據(jù),通常屬于微觀面板(“大N小T”型數(shù)據(jù)),基本不考慮面板數(shù)據(jù)的單位根和協(xié)整檢驗(白仲林,2008,P3)。本實證研究使用我國35個大中城市的6年數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,是一個比較典型的“大N小T”型面板數(shù)據(jù)。因此,本實證研究對面板數(shù)據(jù)的單位根和協(xié)整不再進(jìn)行檢驗。

    2.2 模型選擇

    面板數(shù)據(jù)常用的模型有3種,混合估計模型OLS,固定效應(yīng)模型FE,隨機(jī)效應(yīng)模型RE。對于模型的選擇,先將做出如下論證。

    第一步,對OLS和FE進(jìn)行F檢驗,F(xiàn)(34, 125) =9.82 ,Prob > F = 0.0000,在1%水平下顯著,原假設(shè)被否定,固定效應(yīng)模型優(yōu)于混合估計。

    第二步,對混合估計模型(OLS)與隨機(jī)效應(yīng)模型(RE)進(jìn)行F檢驗,chi2(1)值為43.63,P值為0.0000,說明在1%水平下顯著,原假設(shè)被否定,隨機(jī)效應(yīng)模型優(yōu)于混合估計模型。

    第三步,對固定效應(yīng)模型與隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行豪斯曼(Hausman)檢驗,chi2(7)值為44.38, P值為0.000,說明在1%水平下顯著,原假設(shè)被否定,固定效應(yīng)模型優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)模型。

    綜上所述,我們將選擇固定效應(yīng)模型來進(jìn)行后續(xù)的分析。

    2.3 回歸分析

    選擇固定效應(yīng)模型輸出回歸結(jié)果如下:

    3、實證結(jié)果

    本文通過35個城市近六年的數(shù)據(jù),對我國住房價格水平的影響因素進(jìn)行了實證分析。分析得出房價水平與土地價格、房價預(yù)期增長率、工資水平、儲蓄水平、建設(shè)成本和住宅開發(fā)等因素顯著相關(guān)。模型共同解釋67.9%的住房價格水平的變化。具體的結(jié)論如下:

    1)土地價格每上升1元,影響房價上升0.22元;與預(yù)期相符。2)房價預(yù)期上漲一個點(1%),影響房價上升35元;與預(yù)期相符。

    3)工資水平上升1元,影響房價上升0.04元;與預(yù)期相符。4)人均儲蓄每上升1萬元,反向促使房價下降648元;這也證明了當(dāng)前居民儲蓄很大一部分是用來購買住房的。與預(yù)期相符。5)住房開發(fā)投資上升1億元,房價上升0.91元。與預(yù)期相符。6)城市人口和住房竣工面積對房價無顯著影響。

    【參考文獻(xiàn)】

    [1] 白仲林.面板數(shù)據(jù)的計量經(jīng)濟(jì)分析[M].天津:南開大學(xué)出版社,2008.

    [2] 鄭文娟. 中國城市住房價格與住房租金的影響因素及相互關(guān)系研究[D].浙江大學(xué),2011.

    作者簡介:孟松(1990-),男,湖北黃石人,研究生,中南財經(jīng)政法大學(xué),430073,研究方向:房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)研究

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