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房价影响因素研究意义我国房价影响因素的实证分析
我国房价影响因素的实证分析 摘要：作为国家的支柱产业，房地产的稳定发展关乎国计民生。近几年，房地产价格飞速上涨，连创新高。在这种情况下研究房价的影响因素，具有重要的理论和现实意义。文章基于面板数据对影响我国房地产价格进行了实证分析，实证探讨对我国房地产供求的影响显著的因素，以及对于利用什么样的政策能更有效地调整房地产价格使之增长减缓甚至下跌。
关键词：房价；影响；因素，实证分析 改革开放以来，我国的房地产市场迅速发展，推动了我国国民经济的快速发 ぴ 展和人民生活水平的提高， 门 并逐渐发展成为我国国民经 济的支柱产业。近年来，我 貌 国部分大中城市出现了房价 似 快速上涨的局面。快速上涨 晃 的房价导致部分城镇家庭购 墀 房困难，这种现象引起了社 霄 会各界的关注和忧虑。弄清 醴 影响房价的主要经济因素， 婆 探究我国房地产投资是否过 鹈 热，房价是否合理、是否存 焓 在泡沫以及如何有效控制房 幔 价迫在眉睫。
一、文献综 鲈 述与理论基础 20 世纪 9 ９ 0 年代以后，各国学者就开 始采用宏观经济模型来研究 ㄓ 房价的变化，他们得出宏观 沧 经济变量在一定程度上
可以 矍 解释房价波动的结论，例如 酿 ：Evans 指出土地利用 ┈ 规划以及其他方面的供给限 舻 制，会体现在地价的不断上 ）
涨，从而推进房价的提高。
猾 乔志敏用实证分析表明生产 δ 成本的波动对房地产价格的 必 波动有较强作用；张红、潘 ⊙ 琦、郑思奇对 XX市商品住 剌 宅市场进行回归分析，说明 投 住宅实际建造成本和实际生 п 产总值对住宅价格有着显著 荥 的影响；谢叙祎发现在短期 猾内房价和地价相互影响，而 耿 长期内房价决定地价，并证 匙 明依靠降低地价来控制房价 鸫 上涨的做法是不可行的。归 佥 纳他们的研究，从供给和需 鲛 求出发，影响住宅价格的因 轿 素有：房地产投资、人均可 薤 支配收入、成本、利率、销 婿 售面积、GDP、人口规模 龇 。
自从 1986 年萧政出 钶 版了第一本《面板数据分析 葜 》，对面板数据这一新的计 躲 量分析工具的应用取得了快 澧 速的发展。计量经济理论表 明，众多经济变量尤其是面 讥 板数据大都是非平稳变量， 用非平稳变量进行回归分析 结果很大程度上表现为伪回 个 归。为避免伪回归现象，首 惶 先需要对面板数据进行单位 啕根检验。将检验单位根过程 瘤 的方法分为同质单位根检验 渺 法与异质单位根检验法两大 鳄 类：一是同质单位根检验包 蒙 括 LLC、Breitun 殍 g、Hadri 检验等；二 喟 是异质单位根检验包括 IP 漪 S 检验、ADF-Fish ǘ er、PP-Fisher 沼 检验等。为了结果的稳健性 戋 ，本文采用 LLC 检验、I 浣 PS 检验、ADF-Fis her 检验、PP-Fis her检验四种检验方法。
面板数据模型可能存在伪回 外 归，在面板单位根存在的情 侩况下，也可能存在面板协整 ǘ 。Kao 检验假定面板是同 姆 质的，即假设面板数据中各 怖 个横截面样本在协整关系中 敬 的短期动态系数和长期协整 关系系数相同，而Pedr 旨 oni、McCoskey 觖 -Kao、Westerl 聚 und 检验假定面板都是异 帑 质的，即允许面板数据中各 沼 个横截面样本在协整关系中 的短期动态系数和长期协整 关系系数不同。同样为了结 殁 果的稳健性，本文采用 Ka 霓 o 检验和 Pedroni 检 蕉 验。
二、决定房价的理论 模型 本文根据已有的理论 与实证研究成果来分析房价 惰 与各影响因素的理论关系， 尸 构建出全国城市房价的理论 乓 模型。
房地产供应量 从 理论上看，房地产投资增加 妨 ，将导致房地产市场供给的 迷 增加，在需求不变或者房地 冁 产需求弹性小于供给弹性的 昧 情况下，房价将下降。可见 啼 ，房地产投资的增长和房价 Р 的增长应该呈反方向变动。
睑
人民生活水平 一般用城 衅 镇居民人均可支配收入的多 à 少来反映人民生活水平的高 ≮ 低。居民可支配收入决定了 耕 其实际购买能力，进而决定 冻 了居民住房消费能力。城镇 醍 居民可支配收入的增加将
使 鳏 得居民用来购房的资金增加 汇 ，同时也使居民有了改善居 水平的愿望，这样就刺激了 涔 对房地产的需求，从而在一 告 定程度上推动了房价的上涨 ㄞ 。目前，随着居民人均收入 鸸 的持续增长，对于购房需求 瘤 也正在加大，各大中城市房 鞍 地产整体呈现出供小于求的 猱 现象.因此，理论上讲房价 呢 水平与人均可支配收入也应 雹 呈现出正相关关系。
成本 箪
我国房地产价格主要由土 漪 地成本、建安费用以及相关 岈 的税费构成.用每平方米的 造价来反映房地产的成本是 攵 贴切的。房地产成本的走势 会直接影响着房价。显然， 倥 造价与房价呈正相关关系。
利率 银行贷款利率的高低 膑 决定了房地产开发商的融资 饪 成本，贷款利率降低，开发 商就可以以较低的成本获得 慰 资金，而房地产开发的利润 相对而言是比较有保证的， 厣 因此在低利率的情况下，开 嫣 发商就会有相对可观的收益 腭 。同样，存款利率的高低也 Ｓ 会影响房地产的需求。经验 研究表明，名义利率与房价 之间呈负相关关系。
销售 量 房地产的销售面积越多 垴 ，说明需求越大，较大的需 葭 求必
定促使房价的上涨，因 丿 此，销售面积应该与房价呈 咩 正相关关系。
经济发展水 Г 平 经济发展状况可用 GD 朦 P 来反映，经济的高速发展 镡 必将推动房地产业的快速发 判 展。房地产业已成为国民经 醍 济的支柱性产业。作为反映 淦 整个宏观经济发展水平和房 笫 地产业发展经济背景的 GD 媛 P 同房价之间必然存在着一 与 定的相关性。经济形势的看 堂 好，就会吸引更多投资，尤 沅 其是进入房地产行业的资金 横会明显增加，这将推动房价 租 的上涨。从理论上分析，经 晨 济增长形势越好，房价上涨 的可能性就越大，两者应呈 祷 现出正相关关系。
人口规 盗 模 在我国，明显人口较多 尧 的地区，房价一般比较高， 这是因为人口的增长导致刚 性需求的增多，从而对房屋 Ｌ 的需求增加，进一步促进房 痄 价的上涨。因此，一般来说 人口规模与房价呈正相关关 蒹 系。
三、影响房价因素的 式 实证分析 变量选取及模型 皿 构造 本文所用数据来源于 铯 中国统计年鉴、中国城市统 旌 计年鉴以及各城市门户网站 猗 ，通过采集、运用 1998 瞿 年-XX 年全国
30 个省市 耜 的相关数据，建立基于 Pa nelData 的计量经济 学模型。根据影响我国房价 堇 因素的分析和已有的研究结 猞 构，为了消除数据的异方差 ╀ 性，对解释变量和被解释变 觑 量取自然对数，Panel ⒙ Data 模型的具体形式设 岳 定为：
其中 price 指 歉 商品房的价格；inves 邬 t 指年度完成对房地产的投 友 资额；income 指年人 塍 均可支配收入；cost 指 泳 商品房单位面积的造价；r 师 ate 指年度基准贷款利率 铁 ；xiaoshou指销售 锹 房屋面积；GDP 指人均国 к 内生产总值；renkou 望 指年度人口总数。
面板数 哪 据模型分为混合回归模型、 ヮ 变截距模型、变系数模型， 茭 此处我们不考虑变系数模型 咖 。下面用 Hausman 检 载 验和F 检验来判断以上三个 ㄖ 式子的模型类型。其中 Ha usman 检验：原假设 H 0 为应该建立随机效应模型 ц ；备选假设 H1 为应该建立 鲳 固定效应模型。F 检验：原 剂 假设 H0 的不同个体的模型 博 截距项相同，备择假设 H1 的不同个体的模型截距项不 同。且本文全部用 Evie 炝 ws6.0 版本进行检验。
首先进行Hausmant 脆 est，结果p=0.03 2<0.1拒绝原假设，支 办 持了固定效应模型；再进行 F 检验，由于，所以应建立 蹈 个体固定效应模型。综上所 谍 述，得出模型的具体表达式 蘑 如下：
Lnprice= 幅 -0.596+0.172 讹 Lnivest+0.07 6Lnincome+0. 330Lncost+0. 312Lnrate-0. 111L
T：
nxia 太 oshou+0.287L 茄 nGDP+0.066Ln renkouR2=0.9 95 DW=1.01 检 验分析 1、面板数据单位 根检验结果。从数据检验结 熨 果看出，无论是针对同质面 觞 板假设的 LLC 检验，还是 浞 针对异质面板假设的其他三 蚝 种检验，都得出了变量在一 阶差分情况下为平稳数据的 结论，因而我们认定各变量 捱 均为一阶单位根过程，回归 乡 结果需依赖协整检验。
2 妄 、面板数据协整检验结果。
缅 通过面板数据的协整检验可 袍 以发现模型均拒绝无协整的 溃 原假设，均存在协整关系， 亲 即长期的均衡关系。
结论 ∧
本文的检验结果与前面的 理论模型讨论的结果并不完 苯全相一致的，利率变动与房 价在理论上成负相关的关系 せ ，利率变化能够影响房地产 裨 的价格。根据计量模型可以 倬 看出利率与房价呈正相关关 笮 系，说明我国的房地产市场 泖 具有特殊性，上调利率对抑 巯 制需求、平稳房产价格的作 拓 用并不是很明显，利率变动 皓 对房地产价格影响不明显的 骘 因素是多方面的。
四、政 殄 策建议 首先，明确政府在 洵 房地产业中的作用和管理职 煮 能，建立服务型政府，提高 柱 管理水平；进一步明确政府 霍 管理与行业自主管理的界限 磊 ，转变政府职能，把社会可 以自我调节的管理职能交给 池 了行业协会，完成政社分离 色 ，建立行业协会与产业发展 庄 良性互动机制；明确产业发 帅 展地位，完善城市房地产产 赶业政策的引导。
其次，政 府应该采取区别对待的宏观 窜 调控政策，在金融调控抑制 彬 高房价的同时要增加土地和 耥 保障性住房供给，保证住房 筱 市场结构的合理性.同时充 瞰 分利用利率等货币政策抑制 进房价上涨；要加强国家房地 烬 产价格的指导；防止局部地 飙 区的房地产泡沫的蔓延，保 瘃 证房地产市场的和谐发展。
ｄ
最后，合理引导居民住房 艚 消费观念转变，从重数量向 重品质转变，树立环保、节 ェ 能、省地的住房消费理念。
政府必须采取适当的财税、 警 信贷等经济政策，正确引导 称 居民的住房消费愿望与现实 瘢 的可能结合起来，调整住房 闯 供应结构，利用市场的价格 写 机制作用，引导居民住房消 窘 费决策转变。建立以中低价 帱 位、中小套型为主的住房消 愠 费模式，限制别墅类和高档 蹂 住宅消费。利用增量房和存 飙 量房两个市场，采取买房和 宫 租房两种方式，引导居民根 鬯 据自身经济能力和消费需求 ╅ ，树立适度、梯次消费理念 拷 ，鼓励以租赁的形式解决住 灰 房问题，从
而实现“人人享 珍 有适当住房”的目标。
参 考文献：
1、Evans 瞬 A.Housingpri 午 cesandlandpr 蚋 icesintheSou 猿thEast-arevi 良 ew[M].London 恹 ,TheHouseBui ldersFederat 绶ion,1987. 2、 滩 乔志敏.房地产开发投资的 隳 环境影响评价[J].中国 с 房地产,1995(1). 3、张红,潘琦,郑思奇. 癌 关于土地储备制度的探讨[ 鳖 J].中外房地产导报,2 狂 001(18). 4、谢 叙祎.上海市房价与地价关 座 系的实证研究[J].世界 讳经济情况,XX. 5、李 雪松.高级计量学[M]. 辖 中国社会科学出版社,XX 惫 . 6•、丹尼斯 帕蒂斯奎 偃 尔,•威廉 惠顿.城市经济 灶 学与房地产市场[M].经 济科学出版社,2002. 栖
7、易丹辉.数据分析与 渐 Eviews 应用[M]. 麻 中国统计出版社,2002 撅 . 8、张红.房地产经济 → 学[M].清华大学出版社 苕 ,XX. 9、高铁梅.计 变 量经济分析方法与建模[M ぼ ].清华大学出版社,XX 葚 .
10、白仲林.面板数 直 据的计量经济分析[M]. 猃 南开大学出版社,XX.
房价影响因素研究意义我国房价影响因素的实证分析
中国房价影响因素分析
近几年， 我国房地产价格不断上涨， 国家为了抑制房价过快上涨， 先后出台了一系列政策， 但收效甚微。
那么， 到底是哪些因素造成了房价增长?应采取什么对策?本文通过建立计量经济学模型， 探究影响房价的因素， 并给出建议。
关键词：
商品房; 房地产; 价格因素
中图分类号：
F293. 3 文献标识码：
A
原标题：
影响中国房价的因素分析
收录日期：
2012 年 12 月 16 日
一、 引言
2003 年国务院颁布的《关于促进房地产市场持续健康发展的通知》 首次提出：
“以住宅为主的房地产业已经成为我国国民经济的支柱产业” 。
房地产业以其对上下游产业的强大带动效应、对维持经济安全和政治安全所起到的重要作用， 成为支撑中国经济大厦的巨大基石。
自 1998 年房地产改革以来， 我国房地产市场的发展历经“泡沫” 与“寒冬” 。
2009 年下半年起， 房价又面临新一轮的居高不下。
进入 2010 年， 全国 70 个大中城市房屋销售价格同比上涨 10. 7%， 海口、 三亚的房价更是分别上涨了58. 4%和 56. 1%。终于， 在历经了 19 个月的三番五次调控加码后，
房价只涨不跌的神话在 2011 年 10 月破灭。
国家统计局发布了最新一期的 70 个大中城市住宅销售价格数据， 统计测算显示：
2011年 10 月份， 70 个大中城市房价平均环比下降 0. 14%， 首次实现整体回落。
房价是涨是跌， 政府怎样通过宏观调控使市场得以良性发展， 成为目前广为关注的问题。
二、 高房价原因探析
1、 我国人口基数大， 人地矛盾尖锐。
我国城镇居民约有 5. 6亿人， 约 1. 9 亿户家庭。
其中住房困难户(人均住房面积低于 10平方米) 约有 1， 000 万户， 仅保障这部分人的基本住房需求就是一项非常艰巨的任务; 另一方面城市建设用地又严重缺乏， 我国虽然有 960 万平方公里国土面积， 但适合城市化发展的平地面积只占 12%， 人均平地面积不到 900 平方米， 与日本相当。
平地资源的高度稀缺， 意味着我国拥有很高的占有土地的机会成本， 人地矛盾十分尖锐。
2、 我国房地产市场供给结构失衡， 低价位住房供给不足。有学者认为， 房地产市场的有效供给不足是房价居高的根本原因。土地资源的稀缺性以及人口总数的增多必然会造成住房供给不足。
另外， 我国房地产市场中的供给结构存在失衡现象， 研究证明从住宅与非住宅比例来看， 我国非住宅投资增幅明显高于住宅投资增幅。
而缩小到住宅市场， 低价位商品住房供应量下降， 高
档商品房供应增加， 使得我国房地产市场存在供求总量的阶段性失衡， 由此导致商品房平均价格上扬。
3、 居民投资渠道单一， 对商品房特殊需求过度。
房地产市场本身存在刚性需求。
作为一个具有保值、 增值功能的消费品，房地产市场的信息不充分以及高风险、 高收益的特点也使得房地产业具有很强的投资性。
据研究推测， 都市中投机性持房量不低于同期一手房总数量的 1/3～1/2， 投资、 投机需求看中的是庞大的刚性需求群体， 这类群体已然成为房价拉动战中重要的一环。同时， 房地产市场上由于过度预期所带来的炒房、 购房的羊群行为将需求进一步扩大， 推动房价的攀升。
4、 房地产市场竞争激烈导致成本上扬。
商品房成本基本上由土地购置费和建筑成本两部分构成。
虽然有学者认为目前中国房地产市场是房价决定地价， 但仍不可否认地价上升对房价的影响。
同时， 房地产上下游产业原材料价格的上升以及各种税费的繁杂增多都使得房地产成本上扬， 推动房地产价格的升高。
三、 研究方法
以各地区的商品住房价格作为被解释变量， 根据影响房价的因素分析， 选取以下几个变量作为解释变量做一个简单的拟合。
1、 地区人均 GDP。
GDP 即国内生产总值， 反映的是一定时期内， 一个国家或地区所生产的全部最终产品和服务的市场价值。
它是衡量一个经济体中产出价值的标准指标， 所以我们通常用它来衡量一个国家或地区经济的繁荣程度。
由此可见， 商品房的房价与该地区的人均 GDP 应该有显著的联系， 而且理论上应当呈现正相关的关系。
2、 人均可支配收入。
人均可支配收入指居民家庭人均可用于最终消费支出和其他非义务性支出以及储蓄的总和， 即居民家庭可以用来自由支配的收入。
它是用以衡量居民收入水平和生活水平的最重要和最常用的指标。
因此， 人均可支配收入可以直接反映该地区居民的购买力， 结合商品房市场的实际情况可以得出，房价与该地区的人均可支配收入有显著联系， 而且理论上也应当成正相关的关系。
3、 人口密度。
人口密度指单位面积土地上居住的人口数。它是反映某一地区范围内人口疏密程度的指标。
从引起房价增长的因素中可以得出， 我国由于人口基数大、 人地矛盾十分尖锐，因此人口密度将会在一定程度上影响房价， 理论上成正相关关系。
4、 房屋造价。
商品房成本主要由土地购置费和房屋造价两部分组成。
由于不同地区的市场环境不同， 因此由于工程造价、建筑材料价格以及营销手段的不同造成了房屋造价的差异。
所以，该地区的房价与房屋造价应该有显著关联， 理论上同样呈现正相关的关系。
5、 土地购置费。
土地的稀缺性造成了土地价格的不断上涨，此时， 土地购置费就成了 影响房屋价格的一个关键因素。
因此，该地区的房价与土地购置费应该有一定的关系， 而且理论上呈正相关的关系。
6、 随机误差项。
影响房价的因素还有很多， 这里就把其他的影响因素纳入随机误差项。
设定计量经济学模型如下：
Y=?茁 0+?茁 1X1+?茁 2X2+?茁 3X3+?茁 4X4+?茁 5X5+?滋
其中， Y 为各地区的商品住房平均价格(元/平方米) ; X1 为地区人均 GDP(元) ; X2 为人均可支配收入(元) ; X3 为人口密度(人/平方公里) ; X4 为房屋造价(元/平方米) ; X5 为土地购置费(元/平方米) ; ?滋为随机误差项。
根据相关统计数据进行拟合并进行 T检验， 最终回归方程的形式为：
Y=?茁 0′ +?茁 2′ X2+?茁 3′ X3+?茁 5′ X5， 这说明， 人均可支配收入(X2) 、 人口密度(X3) 、 土地购置费(X5) 与房屋价格呈现出正相关的关系， 这与我们理论得出的结论相符， 也符合经济意义。
四、 政策建议
综上所述， 要有效控制高房价， 可以考虑以下几点政策建议：
首先， 从调控人均可支配收入的流向入手。
随着我国经济的不断发展， 人均可支配收入也在不断增长， 而由于银行的存款利率较低， 居民的投资渠道单一， 致使大量的闲余资金流向了房地产市场， 导致房地产市场价格的上升。
因此， 大力发展股票市场、债券和保险市场， 促使居民投资多元化， 减少资金向房地产市场的流入， 是控制房价的有效手段。
其次， 确定商品房、 经济适用房和廉租房建设的合理比例。通过这样的措施， 可以使人口密度较大地区的人均住房面积有一定程度的保证。
政府根据经济社会发展不同阶段的目标和居民收入水平， 对不同收入群体采取不同的住房政策， 切实调整住房供应结构， 建造中低价位、 中小套型普通商品住房、 经济适用房和廉租房。
对低收入家庭， 主要通过廉租房等政策保障其基本的居住需求; 对高收入家庭， 主要通过市场来满足其合理的居住和投资需求， 但政府要通过间接调控来维护楼市的稳定; 对于中等收入家庭， 则需要扩大经济适用房建设来解决。
再次， 政府应该采取对策以稳定土地的购置费用。
通过市场指导价和买地限价的方式实现对土地购置费的指导， 尽可能限制土地购置费的畸形增长。
同时， 政府对于土地出让和规划应有更清晰的预测和预估， 对未来市场具有有效的控制力。
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房价影响因素研究意义我国房价影响因素的实证分析
我国房价影响因素的实证分析
摘要：作为国家的支柱产业，房地产的稳定发展关乎国计民生。近几年，房地产价格飞速上涨，连创新高。在这种情况下研究房价的影响因素，具有重要的理论和现实意义。文章基于面板数据对影响我国房地产价格进行了实证分析，实证探讨对我国房地产供求的影响显著的因素，以及对于利用什么样的政策能更有效地调整房地产价格使之增长减缓甚至下跌。
关键词：房价；影响；因素，实证分析
改革开放以来，我国的房地产 向 市场迅速发展，推动了 醒我国国民经济的快速发 指 展和人民生活水平的提 上 高，并逐渐发展成为我 酵 国国民经济的支柱产业 尹 。近年来，我国部分大 趾中城市出现了房价快速 炸 上涨的局面。快速上涨 壬 的房价导致部分城镇家 看 庭购房困难，这种现象 择 引起了社会各界的关注 抖和忧虑。弄清影响房价 春 的主要经济因素，探究 勒 我国房地产投资是否过 碾 热，房价是否合理、是 糯 否存在泡沫以及如何有 滴效控制房价迫在眉睫。
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一、文献综述与理论基 幢 础
20 世纪 90 年 竭 代以后，各国学者就开 挑 始采用宏观经济模型来 银 研究房价的变化，他们 枕 得出宏观经济变量在一 变 定程度上可以解释房价 琵 波动的结论，例如：E 缕 vans 指出土地利用 沿规划以及其他方面的供 章 给限制，会体现在地价 逐 的不断上涨，从而推进 果 房价的提高。乔志敏用 搀 实证分析表明生产成本 豺 的波动对房地产价格的 背 波动有较强作用；张红 应 、潘琦、郑思奇对 XX 似 市商品住宅市场进行回 悠 归分析，说明住宅实际 癣 建造成本和实际生产总 揉 值对住宅价格有着显著 芜 的影响；谢叙祎发现在 晋 短期内房价和地价相互 收 影响，而长期内房价决 吴 定地价，并证明依靠降 本 低地价来控制房价上涨 懈 的做法是不可行的。归 晨 纳他们的研究，从供给 陌 和需求出发，影响住宅 父 价格的因素有：房地产 氢 投资、人均可支配收入 栖 、成本、利率、销售面 霞 积、GDP、人口规模 虎 。
自从 1986 年 晌 萧政出版了第一本《面 员 板数据分析》，对面板 枯 数据这一新的计量分析 抗 工具的应用取得了快速 寓 的发展。计量经济理论 逮 表明，众多经济变量尤 喊 其是面板数据大都是非 保 平稳变量，用非平稳变 似 量进行回归分析结果很 鹅 大程度上表现为伪回归 寅 。为避免伪回归现象， 刚 首先需要对面板数据进 茂 行单位根检验。将检验 刁 单位根过程的方法分为 巡 同质单位根检验法与异 滞 质单位根检验法两大类 眩 ：一是同质单位根检
验 摈 包括 LLC、Brei 哮 tung、Hadri 迎 检验等；二是异质单位 裤 根检验包括 IPS 检验 琐 、ADF-Fishe 遁 r、PP-Fishe 枕 r 检验等。为了结果的 疽 稳健性，本文采用 LL 忠 C 检验、IPS 检验、 瞎 ADF-Fisher 甫 检验、PP-Fish 止 er 检验四种检验方法 誉 。
面板数据模型可 惜 能存在伪回归，在面板 炬 单位根存在的情况下， 烷 也可能存在面板协整。
浙 Kao 检验假定面板是 轩 同质的，即假设面板数 话 据中各个横截面样本在 飞 协整关系中的短期动态 拖 系数和长期协整关系系 油 数相同，而 Pedro 匹 ni、McCoske 渊 y-Kao、West 泻 erlund 检验假定 咳 面板都是异质的，即允 顾 许面板数据中各个横截 窒 面样本在协整关系中的 颤 短期动态系数和长期协 惠 整关系系数不同。同样 殆 为了结果的稳健性，本 屑 文采用Kao 检验和 P 邢 edroni 检验。
二 楔 、决定房价的理论模型 靴
本文根据已有的理 玉 论与实证研究成果来分 脖 析房价与各影响因素的 爽 理论关系，构建出全国 赠 城市房价的理论模型。
刀
房地产供应量
从理 桶 论上看，房地产投资增 嚣 加，将导致房地产市场 讳 供
给的增加，在需求不 贮 变或者房地产需求弹性 赫 小于供给弹性的情况下 宝 ，房价将下降。可见， 葡 房地产投资的增长和房 田 价的增长应该呈反方向 笑 变动。
人民生活水平
矫
一般用城镇居民人均 补 可支配收入的多少来反 捍 映人民生活水平的高低 炉 。居民可支配收入决定 迫 了其实际购买能力，进 岳 而决定了居民住房消费 誊 能力。城镇居民可支配 轨 收入的增加将使得居民 拄 用来购房的资金增加， 泡 同时也使居民有了改善 囚 居水平的愿望，这样就 酉 刺激了对房地产的需求 踩 ，从而在一定程度上推 捂 动了房价的上涨。目前 渝 ，随着居民人均收入的 挑 持续增长，对于购房需 弄 求也正在加大，各大中 逸 城市房地产整体呈现出 命 供小于求的现象.因此 描 ，理论上讲房价水平与 淬人均可支配收入也应呈 硼 现出正相关关系。
成本 傣
我国房地产价格主 播 要由土地成本、建安费 咎 用以及相关的税费构成 陌 .用每平方米的造价来 芋 反映房地产的成本是贴 衰 切的。房地产成本的走 胸 势会直接影响着房价。
蘸 显然，造价与房价呈正 秀 相关关系。
利率
银 玻 行贷款利率的高低决定 耽 了房地产开发商的融资 露 成本，贷款利率降低， 说 开发商就可以以较低的 吩 成本获得资金，而房地 釜 产开发的利润相对而言 置 是比较有保证的，因此 钉 在低利率的情况下，开 皿 发商就会有相对可观的 函 收益。同样，存款利率 因 的高低也会影响房地产 逢 的需求。经验研究表明 肺 ，名义利率与房价之间 服 呈负相关关系。
销售量 澄
房地产的销售面积 还 越多，说明需求越大， 招 较大的需求必定促使房 损 价的上涨，因此，销售 辗 面积应该与房价呈正相 昆关关系。
经济发展水平 崎
经济发展状况可用 也 GDP 来反映，经济的 泣 高速发展必将推动房地 击 产业的快速发展。房地 逆 产业已成为国民经济的 崇 支柱性产业。作为反映 描 整个宏观经济发展水平 耕 和房地产业发展经济背 乞 景的 GDP 同房价之间 色 必然存在着一定的相关 黍 性。经
济形势的看好， 艳 就会吸引更多投资，尤 损 其是进入房地产行业的 槽 资金会明显增加，这将 介 推动房价的上涨。从理 拖 论上分析，经济增长形 康 势越好，房价上涨的可 周 能性就越大，两者应呈 搂 现出正相关关系。
人口 复 规模
在我国，明显 魔 人口较多的地区，房价 惊 一般比较高，这是因为 湛 人口的增长导致刚性需 裸 求的增多，从而对房屋 醚 的需求增加，进一步促 巳 进房价的上涨。因此， 向 一般来说人口规模与房 韵 价呈正相关关系。
三、 烦 影响房价因素的实证分 樟 析
变量选取及模型构造 坤
本文所用数据来源 遭 于中国统计年鉴、中国 辨 城市统计年鉴以及各城 芋 市门户网站，通过采集 朽 、运用 1998 年-X 刨 X 年全国 30 个省市的 茵 相关数据，建立基于 P 溪 anelData 的计 击 量经济学模型。根据影 瓶 响我国房价因素的分析 姓 和已有的研究结构，为 筷 了消除数据的异方差性 掐 ，对解释变量和被解释 圆 变量取自然对数，Pa 蛮 nelData 模型的 铺 具体形式设定为：
叼 其中 price 指商品 噎 房的价格；inves 裔 t 指年度完成对房地产 沽 的投资额；incom 泽 e 指年人均可支配收入 邑 ；cost 指商品房单 哀 位面积的造价；rat 徊 e 指年度基准贷款利率 溶 ；xiaoshou指 絮 销售房屋面积；GDP 碍 指人均国内生产总值； 花 renkou 指年度人 掏 口总数。
面板数据 丁 模型分为混合回归模型 核 、变截距模型、变系数 浙 模型，此处我们不考虑 步 变系数模型。下面用 H 袒 ausman 检验和 F 斩 检验来判断以上三个式 核 子的模型类型。其中 H 侮ausman 检验：原 诚 假设 H0 为应该建立随 程 机效应模型；备选假设 零 H1 为应该建立固定效 灵 应模型。F 检验：原假 衰 设 H0 的不同个体的模 鲤 型截距项相同，备择假 昏 设 H1 的不同个体的模 袱 型截距项不同。且本文 九 全部用 Eviews6 滨 .0 版本进行检验。
掀
首先进行 Hausm 孪 antest，结果 p 掐 沏 拒绝原假设，支持了固 晶 定效应模型；再进行 F 掷 检验，由于，所以应建 御 立个体固定效应模型。
疟 综上所述，得出模型的 峭 具体表达式如下：
颁 Lnprice=-0 厌 .596+0.172 亿 Lnivest+0. 韭 076Lnincom 定
e+0.330Lnc 夕 ost+0.312L 尽 nrate-0.11 贝 1L
T：
nxia 岳 oshou+0.28 辆 7LnGDP+0.0 驯 66Lnrenkou 犹 R2=0.995
DW 堂 =1.01
检验分析
杨
1、面板数据单位根 边 检验结果。从数据检验 酶 结果看出，无论是针对 却 同质面板假设的 LLC 世 检验，还是针对异质面 蔽 板假设的其他三种检验 盈 ，都得出了变量在一阶 耘 差分情况下为平稳数据 辟 的结论，因而我们认定 聂 各变量均为一阶单位根 筋 过程，回归结果需依赖 逸 协整检验。
2、面 肄 板数据协整检验结果。
暮 通过面板数据的协整检 寞 验可以发现模型均拒绝 汝 无协整的原假设，均存 彻 在协整关系，即长期的 絮 均衡关系。
结论
本 哼 文的检验结果与前面的 贼 理论模型讨论的结果并 磋 不完全相一致的，利率 盂 变动与房价在理论上成 沾 负相关的关系，利率变 阁 化能够影响房地产的价 制 格。根据计量模型可以 忻 看出利率与房价呈正相 膏 关关系，说明我国的房 拼 地产市场具有特殊性， 川 上调利率对抑制需求、 水 平稳房产价格的作用并 涡 不是很明显，利率变动 丫 对房地产价格影响不明 锤 显的因素是多方面的。
炽
四、政策建议
首先 睬 ，明确政府在房地产业 辣 中的作用和管理职能， 址 建立服务型政府，提高 溢 管理水平；进一步明确 解 政府管理与行业自主管 烛 理的界限，转变政府职 宪 能，把社会可以自我调 件 节的管理职能交给了行 蜀 业协会，完成政社分离 氖 ，建立行业协会与产业 渔 发展良性互动机制；明 务 确产业发展地位，完善 休 城市房地产产业政策的 浦 引导。
其次，政府 佯 应该采取区别对待的宏 冻 观调控政策，在金融调 月 控抑制高房价的同时要 又 增加土地和保障性住房 狮 供给，保证住房市场结 芳 构的合理性.同时充分 盈 利用利率等货币政策
抑 蓄 制房价上涨；要加强国 疹 家房地产价格的指导； 咋 防止局部地区的房地产 纷 泡沫的蔓延，保证房地 击 产市场的和谐发展。
冠
最后，合理引导居民 授 住房消费观念转变，从 位 重数量向重品质转变， 窒 树立环保、节能、省地 绣 的住房消费理念。政府 胸 必须采取适当的财税、 结 信贷等经济政策，正确 朔 引导居民的住房消费愿 楷 望与现实的可能结合起 缆 来，调整住房供应结构 爷 ，利用市场的价格机制 宛 作用，引导居民住房消 郑 费决策转变。建立以中 税 低价位、中小套型为主 堵 的住房消费模式，限制 穗 别墅类和高档住宅消费 嘲 。利用增量房和存量房 甫 两个市场，采取买房和 踌 租房两种方式，引导居 养 民根据自身经济能力和 叭消费需求，树立适度、 慧 梯次消费理念，鼓励以 忍 租赁的形式解决住房问 致 题，从而实现“人人享 粟 有适当住房”的目标。
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