劉佳麗 彭柳柳
摘 要:根據(jù)1999-2015連續(xù)17年的歷史數(shù)據(jù)對北京的住宅價格與北京地區(qū)生產(chǎn)總值、在崗職工平均工資、總?cè)丝诘?個因素進(jìn)行研究,建立多元線性回歸模型,通過分析得出具有顯著性影響的因素。分析結(jié)果顯示,整體而言,北京住宅房價受總?cè)丝诤推骄べY的影響作用大,根據(jù)分析,從城鎮(zhèn)化和公積金發(fā)放角度提出建議。
關(guān)鍵詞:北京;線性回歸;影響因素;住宅價格
引言
2016年的中央經(jīng)濟(jì)工作會議,將“促進(jìn)房地產(chǎn)市場平穩(wěn)健康發(fā)展”納入到繼續(xù)深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的四項任務(wù)之一,并明確提出“房子是用來住的、不是用來炒的”的定位,標(biāo)志著我國住宅市場有望真正進(jìn)入理性發(fā)展時代。北京地區(qū)住宅市場整體發(fā)展不平穩(wěn),住宅價格整體上漲,市場的供需不均衡,投資額逐年增加。
胡煒(2005),通過對北京的住房市場研究,發(fā)現(xiàn)居民購買力不足,消費者社會層次與購房主體層次一致,戶型和銷售率的相關(guān)性最高,住宅的總價影響客戶的購買決策[1]。申曉峰認(rèn)為(2007),認(rèn)為收入與房價不相關(guān),城鎮(zhèn)化和抵押貸款余額影響房價較大[2]。魏艷(2012),對遷徙的人口的收入和支付意愿進(jìn)行了回歸分析,認(rèn)為有無戶口影響新移民購房支出比例,且學(xué)歷越高,住房投資越大[3]。焦裕鑫(2013)對城鎮(zhèn)居民住房差異的分析基礎(chǔ)上,對居民住房空間和住房產(chǎn)權(quán)的獲取機(jī)制及影響因素進(jìn)行了實證研究,人力資本以及政治資本對于住房有促進(jìn)作用,但資本比人力資本影響更大[4]。丁軍(2016),對2010-2015年的北京、上海、深圳的房價進(jìn)行研究,得出住房與投資需求直接拉動北上深房價上漲,其次是財政和金融。北上深各自主要因素分別是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與消費、財政與金融、金融與市場環(huán)境[5]。綜合上述文獻(xiàn),諸多專家、學(xué)者對住宅價格的影響因素做了大量的探究。研究者在探究宏觀指標(biāo)對房價的影響和預(yù)測時,常選取GDP、人口、收入、利率等指標(biāo);在探究微觀指標(biāo)時,往往考慮住宅周邊的的教育資源、交通等區(qū)位因素。這些研究都主要從供需關(guān)系角度去研究房價的變化,研究區(qū)域房價差異與地區(qū)發(fā)展互動關(guān)系,鮮見對北京住宅市場整體房價影響的線性回歸研究。
本文擬以北京的有關(guān)數(shù)據(jù)為樣本,以住宅房均價作為決策變量,以北京地區(qū)生產(chǎn)總值、在崗職工平均工資、城市總?cè)丝跒榻忉屪兞拷⒍嘣€性回歸模型,進(jìn)行多元線性回歸分析,探究北京地區(qū)影響房價的主要因素,為識別影響決策變量的關(guān)鍵因素提供了一種值得借鑒的思路。
第一章 關(guān)于變量的描述統(tǒng)計
第 I 條 北京住宅價格變動情況
1999-2003,北京市住宅價格呈逐年下降,2003-2015年房價總體呈上升趨勢, 2003年為北京房價的最低值,2015年達(dá)到房價的最大值。比較中位數(shù)與平均數(shù)得出該組數(shù)據(jù)屬于右偏分布;偏態(tài)系數(shù)為0.37,屬于中等偏態(tài)分布;峰度系數(shù)為-1.39,屬于扁平分布,數(shù)據(jù)分布分散。
第 II 條 地區(qū)生產(chǎn)總值變動情況
1999-2015年,北京市地區(qū)生產(chǎn)總值持續(xù)上漲,比較中位數(shù)與平均數(shù)得出該組數(shù)據(jù)屬于右偏分布;偏態(tài)系數(shù)為0.47,屬于中等偏態(tài)分布;峰度系數(shù)為-1.13,屬于扁平分布,數(shù)據(jù)分布分散。
第 III 條 北京總?cè)丝谧儎忧闆r
1999-2015年,北京總?cè)丝诔掷m(xù)增長,比較中位數(shù)與平均數(shù)得出該組數(shù)據(jù)屬于對稱分布;偏態(tài)系數(shù)為0.15,屬于中等偏態(tài)分布;峰度系數(shù)為-1.22,屬于扁平分布,數(shù)據(jù)分布分散。與其他幾個變量相比,總?cè)丝谶@一變量的標(biāo)準(zhǔn)差最小,即離散程度最小。
第 IV 條 北京職工平均工資變動情況
1999-2015年,北京在崗職工平均工資逐年上漲,比較中位數(shù)與平均數(shù)得出該組數(shù)據(jù)屬于右偏分布;偏態(tài)系數(shù)為0.53,屬于中等偏態(tài)分布;峰度系數(shù)為-0.97,屬于扁平分布,數(shù)據(jù)分布分散。
第二章 關(guān)于統(tǒng)計變量的推斷統(tǒng)計
第 I 條 模型描述
本文采用北京市住宅價格作為多元線性回歸模型的決策變量,影響住宅價格的因素很多,本文選取國內(nèi)生產(chǎn)總值、北京市總?cè)丝?、在崗職工平均工資作為解釋變量。假設(shè)決策變量Y與解釋變量X1、X2、X3之間呈線性關(guān)系,則有三元線性回歸模型:
其中β為待估參數(shù),ε 為隨機(jī)干擾項,以我國北京市1999-2015連續(xù)17年的數(shù)據(jù)為樣本。
第 II 條 線性回歸
利用EXCEL,通過最小二乘估計的方法對被解釋變量北京住宅價格,解釋變量北京地區(qū)生產(chǎn)總值、北京總?cè)丝诤驮趰徛毠て骄べY進(jìn)行回歸分析。
結(jié)果得到回歸模型的R^2=0.94887003,說明該回歸模型通過了擬合優(yōu)度檢驗。當(dāng)顯著性水平取0.05時,解釋變量地區(qū)生產(chǎn)總值、總?cè)丝?、在崗職工平均工資系數(shù)的t檢驗值分別為1.80995、-0.6341、-1.0408,只有后兩個解釋變量對應(yīng)的值小于顯著性水平,所以這兩個變量對被解釋變量北京和住宅價格有顯著性影響。
結(jié)論與對策
一.根據(jù)描述統(tǒng)計可以看出,1999-2015年北京住宅價格總體呈上漲趨勢,市場整體發(fā)展不平穩(wěn)。北京地區(qū)住宅價格與北京地區(qū)生產(chǎn)總值這一因素的顯著性低,與北京總?cè)丝诤驮趰徛毠て骄べY兩個因素的的顯著性高。
二.通過實證分析的數(shù)據(jù)可以得到?jīng)Q策變量與解釋變量之間的線性關(guān)系。由函數(shù)可以看出,北京住宅價格隨城市總?cè)丝诘脑黾佣蠞q,隨平均工資的增加而上漲。
三.推動農(nóng)民工進(jìn)城工作,加快新型城鎮(zhèn)化建設(shè)
總?cè)丝趯Ψ績r的刺激作用在長期內(nèi)是十分顯著的,由一線城市人口凈流入量的積聚效應(yīng)可知,擴(kuò)大需求的有效手段之一便是增加人口的凈流入量。而農(nóng)民工為人口凈流入量的中堅力量,對于穩(wěn)定房地產(chǎn)市場的發(fā)展是非常重要的。因此,在新型城鎮(zhèn)化建設(shè)的背景下,落實相關(guān)戶籍改革制度等政策是很重要的,此外降低農(nóng)民工購房的稅費可以將農(nóng)民工的部分潛在需求轉(zhuǎn)化為有效需求,從而降低庫存房面積,縮短去化周期,實現(xiàn)房地產(chǎn)行業(yè)的平穩(wěn)發(fā)展。
四.加大公積金扶持力度,提升公積金利用效率
目前城市樓市過熱,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出當(dāng)?shù)鼐用竦闹Ц赌芰?,?dǎo)致了很多網(wǎng)上借貸的產(chǎn)生,其實質(zhì)是一種杠桿化行為,其潛在的融資風(fēng)險很高。因此,除了要加強(qiáng)對金融的監(jiān)管力度之外,還可以通過加大公積金的貸款額度、降低公積金中間的交易手續(xù)費等減少購房支出,間接提高居民房屋購買力。
參考文獻(xiàn):
[1]胡煒.北京市住宅需求研究「D].首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué),2005.
[2]申曉峰.住房價格及其與住房抵押貸款關(guān)系研究「D].上海交通大學(xué),2007
[3]魏艷.城市新移民住房支付能力研究[D].浙江工商大學(xué),2012.
[4]焦裕鑫.城鎮(zhèn)居民住房狀況差異及影響因素研究「Dl.東北財經(jīng)大學(xué),2013
[5]丁軍.北京、上海、深圳房地產(chǎn)價格的影響因素比較研究[Ul.中國房地產(chǎn),2016,(36):28-35.