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    我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格影響因素的實(shí)證分析

    2019-06-18 08:34:08高艷云王影麗
    財(cái)訊 2019年13期
    關(guān)鍵詞:銷售價(jià)格價(jià)格指數(shù)商品房

    高艷云 王影麗

    一、研究背景

    改革開放以來(lái),中國(guó)全方位的走向世界,國(guó)內(nèi)房地產(chǎn)市場(chǎng)也邁向市場(chǎng)國(guó)際化進(jìn)程,處在更為廣闊的政治、經(jīng)濟(jì)環(huán)境之中。隨著房地產(chǎn)行業(yè)的激烈競(jìng)爭(zhēng),我國(guó)房地產(chǎn)行業(yè)出現(xiàn)了嚴(yán)重的成長(zhǎng)問(wèn)題。這些問(wèn)題的存在不僅降低居民生活的幸福感,也給國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)了重大的安全隱患。因此研究房地產(chǎn)價(jià)格的影響因素,以此來(lái)促進(jìn)房地產(chǎn)行業(yè)的健康穩(wěn)定發(fā)展成為迫切的需求。

    二、數(shù)據(jù)來(lái)源

    由于新的住房政策是從1998年開始實(shí)施的,因此本文數(shù)據(jù)選取時(shí)間為1998年-2015年共18年的歷史數(shù)據(jù)。

    三、實(shí)證分析

    (1)指標(biāo)設(shè)定

    影響房地產(chǎn)價(jià)格的因素非種類很多。有來(lái)自房地產(chǎn)企業(yè)本身的因素,來(lái)自消費(fèi)者的因素也有來(lái)自國(guó)家的宏觀因素。本文選擇住宅商品房平均銷售價(jià)格(元/平方米)(Y)為被解釋變量,年末總?cè)丝冢ㄈf(wàn)人)(X1)、商品住宅房屋竣工面積(萬(wàn)平方米)(X2)、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(上年=100)(X3)、房地產(chǎn)住宅投資(億元)(X4),全國(guó)住宅地價(jià)指數(shù)(X5)、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入(元)(X6)作為自變量建立分析模型。

    (2)建模及模型檢驗(yàn)

    1.平穩(wěn)性檢驗(yàn)

    為了防止回歸模型的偽回歸現(xiàn)象,有必要對(duì)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)。接下來(lái)以住宅商品房平均銷售價(jià)格為例,檢驗(yàn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。平方根檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

    所得ADF檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)p值為0.0018,在99%的顯著性水平下拒絕原假設(shè),認(rèn)為一階差分后的時(shí)間序列是平穩(wěn)的。

    運(yùn)用此種方法,分別對(duì)X1,X2,X3,X4,X5,X6這六個(gè)時(shí)間序列原始數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)原始數(shù)據(jù)都不平穩(wěn),用一階差分的方法對(duì)這六個(gè)變量做處理后均為平穩(wěn)序列,結(jié)果表明,一階差分后序列平穩(wěn)。

    2.多元回歸模型的構(gòu)建

    根據(jù)一階差分后的平穩(wěn)時(shí)間序列用最小二乘法 建立多元線性回歸模型。

    方程的擬合優(yōu)度為0.71,F(xiàn)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量所對(duì)應(yīng)的p值為0.02,在顯著性水平為95%的情況下認(rèn)為方程是顯著的。且常數(shù)項(xiàng)、X3、X5檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量所對(duì)應(yīng)的p值均小于0.05,因此在95%的顯著性水平下拒絕原假設(shè),得出方程是顯著的結(jié)論。分析自變量系數(shù)的正負(fù)號(hào)發(fā)現(xiàn),X3前的系數(shù)為負(fù)數(shù),根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)原理判斷,X3為居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù),應(yīng)該和住宅商品房?jī)r(jià)格同向變化,所以模型輸出結(jié)果不符合經(jīng)濟(jì)意義,據(jù)此懷疑方程出現(xiàn)了多重共線性。利用SPSS計(jì)算各個(gè)變量之間相關(guān)系數(shù)發(fā)現(xiàn)各個(gè)解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)較高,其中X6和X5之間的相關(guān)系數(shù)達(dá)到了0.99,幾乎接近1,所以我們可以確定自變量之間的多重共線性的存在。處理多重共線性的方式主要有逐步回歸法以及主成分分析法等。在這里選用逐步回歸法。

    了顯著性檢驗(yàn)。根據(jù)全國(guó)住宅地價(jià)指數(shù)與住宅商品房平均銷售價(jià)格建立二元線性回歸方程,結(jié)果如表4所示:

    檢驗(yàn)結(jié)果中兩個(gè)經(jīng)濟(jì)變量都通過(guò)顯著性檢驗(yàn),方程的擬合優(yōu)度也較高,且每個(gè)自變量的符號(hào)符合經(jīng)濟(jì)學(xué)意義,因此符合建立方程的條件。

    根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果建立方程為:

    3.自相關(guān)性檢驗(yàn)

    為了判斷自相關(guān)性的類型,直觀的看出殘差序列的相關(guān)情況,應(yīng)使用偏自相關(guān)系數(shù)來(lái)判斷相關(guān)性,結(jié)果如圖1所示。

    當(dāng)n期陰影部分的面積超過(guò)虛線時(shí),表明存在n階自相關(guān)性,其中虛線表示正負(fù)0.5。由上圖可以看出,沒有任何一期的直方塊超過(guò)0.5,因此模型不存在自相關(guān)性。

    4.異方差檢驗(yàn)

    如果函數(shù)選擇錯(cuò)誤類型,那么分析中異方差性就不可避免的出現(xiàn),會(huì)使預(yù)測(cè)誤差方差的增加,為了避免異方差的影響,所以對(duì)異方差檢驗(yàn)。由于在異方差性不太明顯時(shí),圖示檢驗(yàn)法無(wú)法判斷異方差的存在,因此我們直接選擇更為精確的檢驗(yàn)方法——懷特(White)檢驗(yàn)法。檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示:

    表5 異方差檢驗(yàn)結(jié)果表

    F統(tǒng)計(jì)量 0.958043 F統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的P值 0.4074

    此中F值為輔助回歸方程的F統(tǒng)計(jì)量,F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的P值為0.407,取顯著性水平0.05,因?yàn)?4074>0.05,所以接受原假設(shè)即回歸方程不存在異方差性。

    5.模型的經(jīng)濟(jì)意義解釋

    根據(jù)檢驗(yàn)可確定建立的方程為:

    居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)和全國(guó)住宅用地價(jià)格指數(shù)對(duì)商品房銷售價(jià)格有正向影響且顯著。在居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)不變的情況下,全國(guó)住宅地價(jià)指數(shù)每變動(dòng)增加一個(gè)單位,住宅商品房銷售價(jià)格每平方米增加21.19105個(gè)單位,在全國(guó)住宅地價(jià)指數(shù)不變的情況下,居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)每增加一個(gè)單位,住宅商品房銷售價(jià)格每平方米增加51.82141個(gè)單位。而其他因素對(duì)住宅房地產(chǎn)銷售價(jià)格的影響不顯著。

    四、結(jié)論

    實(shí)證分析表明,影響商品房銷售價(jià)格最重要的因素是居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)和全國(guó)居民用地價(jià)格指數(shù)。從經(jīng)濟(jì)的角度看,消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)的上漲意味著房?jī)r(jià)的上漲,商品房的建設(shè)成本會(huì)增加,開發(fā)商為了獲得同樣甚至更高的利潤(rùn),將提高住宅的價(jià)格。這便是居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)影響住宅商品房?jī)r(jià)格的經(jīng)濟(jì)學(xué)原理。綜上所述,住宅商品房銷售價(jià)格的因素主要是居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)和全國(guó)住宅地價(jià)指數(shù)。

    參考文獻(xiàn)

    [1]趙衛(wèi)亞.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)[M].上海:上海財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社,2014.

    作者簡(jiǎn)介:

    高艷云(1975年)女,教授,博士,青島大學(xué),266071,經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)分析

    王影麗(1994-08—)女,碩士,青島大學(xué),266071,宏觀經(jīng)濟(jì)分析

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