住房?jī)r(jià)格影響因素分析及政策建議

摘" "要：通過梳理業(yè)界學(xué)者對(duì)房?jī)r(jià)影響因素的研究成果，從供給、需求和宏觀經(jīng)濟(jì)角度總結(jié)出可能影響北京市商品住宅價(jià)格的住宅銷售面積、常住人口、15—64歲人口占比、人均國內(nèi)生產(chǎn)總值、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)購置土地面積、通貨膨脹率等7個(gè)主要因素，利用Stata建立多元線性回歸模型對(duì)相關(guān)變量進(jìn)行回歸分析，發(fā)現(xiàn)以上因素對(duì)于北京市住房?jī)r(jià)格的影響均顯著，并依據(jù)回歸結(jié)果為政府的宏觀調(diào)控提出鼓勵(lì)中低端剛需型住房項(xiàng)目、嚴(yán)厲打擊“炒房”現(xiàn)象、大力發(fā)展住房租賃市場(chǎng)和保障性住房等三點(diǎn)政策建議。

關(guān)鍵詞：北京；住房?jī)r(jià)格；影響因素；政策建議

中圖分類號(hào)：F235.91" " " "文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " " 文章編號(hào)：1673-291X（2023）22-0032-03

引言

隨著我國經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定的增長(zhǎng)，人均收入不斷提高，使得人們對(duì)住房的需求不斷增加、房?jī)r(jià)不斷攀升。在此背景下，首都北京市在經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康發(fā)展的同時(shí)，房?jī)r(jià)也達(dá)到極高的價(jià)位。北京市房?jī)r(jià)的高漲已經(jīng)成為十幾年來經(jīng)濟(jì)社會(huì)主要關(guān)注的問題。從國家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)的數(shù)據(jù)來看，北京市的商品房均價(jià)從2000年的4 456元每平方米攀升到2019年的38 433元每平方米，是2000年的8.6倍。房?jī)r(jià)與民生息息相關(guān)，大城市的房?jī)r(jià)過高使人們生活滿意度下降，人們對(duì)逐年上漲和居高不下的房?jī)r(jià)越來越重視。北京市作為當(dāng)代年輕人向往的中心，房?jī)r(jià)過高所導(dǎo)致的居民住房矛盾顯得尤為突出。長(zhǎng)久以來不斷上漲的房?jī)r(jià)不僅影響了當(dāng)?shù)鼐用竦恼ＯM(fèi)，同時(shí)也對(duì)居民生活質(zhì)量產(chǎn)生了負(fù)面影響。對(duì)于城市和地區(qū)而言，高昂的房?jī)r(jià)會(huì)導(dǎo)致年輕人沒有穩(wěn)定居所，最終使人才流失，而近年來眾多城市人才引進(jìn)政策中都重點(diǎn)提到的購房補(bǔ)貼及人才公寓，這都是為了緩解這一尷尬局面。黨的十八屆三中全會(huì)后，住建部明確將北京、上海、廣州、深圳列入須從嚴(yán)執(zhí)行限購限價(jià)調(diào)控的城市。然而從土地出讓階段開始，經(jīng)過房地產(chǎn)開發(fā)的一系列流程，其中有多方利益都需要得到保證，因此，單純的限購限貸政策無法從根本上解決高房?jī)r(jià)問題。要從源頭上穩(wěn)住房?jī)r(jià)，就要分析影響房?jī)r(jià)變動(dòng)的主要因素。本文通過stata建立多元線性回歸模型，實(shí)證分析研究北京市房?jī)r(jià)的主要影響因素，不但具有一定的現(xiàn)實(shí)意義，同時(shí)可以通過控制影響因素抑制房?jī)r(jià)的不斷飆升，為政府宏觀調(diào)控提供依據(jù)。

自20世紀(jì)90年代以來，業(yè)界專家學(xué)者對(duì)我國房地產(chǎn)價(jià)格的影響因素進(jìn)行了多角度的研究。主要有以下幾個(gè)方面。一是從包括房產(chǎn)和地產(chǎn)的角度出發(fā)，將房地產(chǎn)價(jià)格的影響因素分為土地價(jià)格影響因素和地上建筑影響因素，并在此基礎(chǔ)上深入分析。二是直接將房地產(chǎn)設(shè)為一個(gè)整體，并將其價(jià)格影響因素分為直接影響因素和間接影響因素。三是從微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)角度出發(fā)，由供需關(guān)系分析房地產(chǎn)價(jià)格影響因素。李繼玲[1]通過收集2005—2015年與商品房?jī)r(jià)格有關(guān)的數(shù)據(jù)，得出三個(gè)與房?jī)r(jià)呈負(fù)相關(guān)的因素及三個(gè)與房?jī)r(jià)呈正相關(guān)的因素。孟慶斌[2]、田洋[3]等人分析了我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)房?jī)r(jià)產(chǎn)生的影響。袁東[4]等認(rèn)為，房地產(chǎn)價(jià)格上漲主要受土地出讓等供給層面的影響，同時(shí)還受政策干涉的影響。分析上述觀點(diǎn)可以發(fā)現(xiàn)，房地產(chǎn)價(jià)格的影響因素不是單一的，其中土地供給、經(jīng)濟(jì)因素和供需關(guān)系都是影響房?jī)r(jià)的重要原因。因此，本文從供給、需求和宏觀經(jīng)濟(jì)角度來分析北京市商品住房?jī)r(jià)格影響因素。

一、變量說明與模型構(gòu)建

（一）變量說明

本文根據(jù)所研究問題的需要，選取房?jī)r(jià)作為被解釋變量，選取住宅銷售面積、常住人口、15—64歲人口占比、人均國內(nèi)生產(chǎn)總值、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)購置土地面積、通貨膨脹率作為解釋變量。以上指標(biāo)的相關(guān)數(shù)據(jù)均來自國家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)，對(duì)于各變量的定義及說明如表1所示。

（二）模型構(gòu)建

通過前文分析，本文將北京市房?jī)r(jià)（Y）設(shè)置為被解釋變量，將可能影響房?jī)r(jià)的幾項(xiàng)指標(biāo)作為解釋變量，包括住宅銷售面積（X1）、常住人口（X2）、15—64歲人口占比（X3）、人均國內(nèi)生產(chǎn)總值（X4）、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（X5）、房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)購置土地面積（X6）、通貨膨脹率（X7）?？紤]數(shù)據(jù)的可得性，選用2000—2019年北京市的相關(guān)年度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。為了驗(yàn)證本文提出的假設(shè)，建立因變量Y與7個(gè)自變量之間的多元線性回歸模型，回歸方程表述如下：

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+β7X7+ε（1）

式中，β1、β2、β3、β4、β5、β6、β7是各個(gè)解釋變量的回歸系數(shù)，β0為常數(shù)項(xiàng)，ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

二、實(shí)證結(jié)果及分析

（一）回歸結(jié)果

表2" 多元線性回歸結(jié)果

多元回歸分析結(jié)果如表2所示。從回歸結(jié)果來看，R2的值為0.992，非常接近于1，說明模型的擬合優(yōu)度很高，證明選取的7個(gè)指標(biāo)對(duì)北京市房?jī)r(jià)有很強(qiáng)的解釋力，即住宅銷售面積、常住人口、15—64歲人口占比、人均國內(nèi)生產(chǎn)總值、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)購置土地面積、通貨膨脹率對(duì)北京市商品住宅影響程度很大。其中，常住人口、15—64歲人口占比、人均國內(nèi)生產(chǎn)總值、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、通貨膨脹率的P值都在1%的顯著性水平上顯著，住宅銷售面積、房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)購置土地面積的P值在5%的顯著性水平上顯著。得到回歸模型為：

Y=-2.86632X1-59.76235X2+4515.805X3+1.224545X4-

1468.968X5-0.1810177X6+920.0098X7-82930.57

根據(jù)以上分析，發(fā)現(xiàn)本文所設(shè)定的解釋變量均顯著。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文采用更換解釋變量的方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，用房地產(chǎn)開發(fā)投資額代替房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)購置土地面積來表示供給方面的因素，并以此進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。通過用房地產(chǎn)開發(fā)投資額代表供給方面的一個(gè)因素，得到的回歸結(jié)果仍然是顯著的，因此，可以驗(yàn)證前文提出的假設(shè)是正確的，研究結(jié)果是穩(wěn)健的。

三、結(jié)論與政策建議

通過以上分析，本文得出結(jié)論：影響房?jī)r(jià)的因素有很多，可以從供給、需求和宏觀經(jīng)濟(jì)方面分別解釋。通過對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)的梳理，筆者發(fā)現(xiàn)從以上三個(gè)方面挑選的7個(gè)不同變量對(duì)北京市房?jī)r(jià)的影響是顯著的，更換變量之后得到的結(jié)果依然顯著，說明本文提出的假設(shè)是穩(wěn)健的。通過對(duì)北京市房?jī)r(jià)影響因素的分析，可以清晰地看到引起房?jī)r(jià)高漲的主要因素，并且可以著手對(duì)相關(guān)因素進(jìn)行控制來抑制房?jī)r(jià)的上漲，穩(wěn)定宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)。

基于以上結(jié)論，本文提出以下幾點(diǎn)建議。

（一）政府對(duì)中低端剛需型地產(chǎn)項(xiàng)目應(yīng)給予政策支持

北京市作為我國的政治中心，擁有大量產(chǎn)業(yè)，也提供了大量就業(yè)崗位，因此大量青年人才畢業(yè)后會(huì)選擇到北京市發(fā)展。盡管他們有較強(qiáng)的購房需求，但由于剛進(jìn)入社會(huì)，面臨來自多方面的壓力，沒有充足的資金和購買能力。這就與地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)開發(fā)面積大、總價(jià)高的改善型住房的傾向相矛盾，導(dǎo)致地產(chǎn)市場(chǎng)的供需不平衡、房地產(chǎn)價(jià)格虛高。因此，應(yīng)對(duì)地產(chǎn)開發(fā)商的剛需房及保障房項(xiàng)目給予一定的政策和經(jīng)濟(jì)支持，從而滿足大量青年人才的住房需求。

（二）嚴(yán)厲打擊“炒房”現(xiàn)象

“炒房”的行為最初始由于購房者的投機(jī)心理，其購房的目的是待房?jī)r(jià)上漲后將房產(chǎn)出售而獲得差價(jià)。大量“炒房”者的出現(xiàn)又導(dǎo)致了房地產(chǎn)價(jià)格上漲，最終形成惡性循環(huán)。因此，政府應(yīng)當(dāng)嚴(yán)厲打擊“炒房”現(xiàn)象。自我國提出“房住不炒”以來，這一問題有所改善。解決這一問題可以從信貸角度出發(fā)。由于目前大多數(shù)購房者都是采取按揭購房的形式從銀行貸款，因此可以通過調(diào)整銀行住房貸款利率和貸款額度的方式限制炒房者購房貸款，同時(shí)也可以采用限購政策，減少“一人多房”的炒房行為。

（三）大力發(fā)展住房租賃市場(chǎng)和保障性住房

房地產(chǎn)價(jià)格不斷上漲的一個(gè)重要原因是市場(chǎng)供需不平衡，目前的供給無法滿足消費(fèi)需求。因此，政府可以通過促進(jìn)租賃住房市場(chǎng)發(fā)展或增加保障房供給來滿足需求，如近年來正在實(shí)施的租購?fù)瑱?quán)就很好地起到了促進(jìn)住房租賃市場(chǎng)的作用。對(duì)于剛剛步入社會(huì)的青年人才及低收入群體，政府應(yīng)給予一定住房補(bǔ)貼，以滿足其住房需求。

參考文獻(xiàn)：

[1]" "李繼玲.房?jī)r(jià)波動(dòng)影響因素研究：基于2005—2015年數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)問題探索，2017（9）：30-37.

[2]" "孟慶斌，榮晨.宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的長(zhǎng)短期影響[J].統(tǒng)計(jì)研究，2014，31（6）：25-32.

[3]" "田洋，劉娜.我國房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)影響因素實(shí)證分析[J].中國集體經(jīng)濟(jì)，2012（21）：28-29．

[4]" "袁東，何秋谷，趙波.房?jī)r(jià)變動(dòng)的影響因素研究：一個(gè)文獻(xiàn)綜述[J].經(jīng)濟(jì)與管理研究，2016，37（3）：77-85.

Analysis of Factors Influencing Housing Prices and Policy Suggestions

— A Case Study on Beijing

Meng Keyu

（School of Management， Zhengzhou University， Zhengzhou 450001， China）

Abstract： By reviewing the research results of industry scholars on the influencing factors of housing prices， seven main factors that may affect the prices of commercial residential buildings in Beijing are summarized from the perspectives of supply， demand， and macroeconomics， including residential sales area， permanent population， proportion of population aged 15-64， per capita gross domestic product， resident consumption price index， land area purchased by real estate development enterprises， and inflation rate， using Stata to establish a multiple linear regression model for regression analysis of relevant variables， it was found that the above factors have a significant impact on housing prices in Beijing. Based on the regression results， three policy recommendations were proposed for the government's macroeconomic regulation， including encouraging mid to low end housing projects with just needs， cracking down on the phenomenon of “speculation”， vigorously developing the housing rental market， and providing affordable housing.

Key words： Beijing; housing prices; influencing factors; policy suggestion

[責(zé)任編輯" "彥" "文]