我国城市住房价格影响因素以及影响贡献度的实证分析

我国城市住房价格影响因素以及影响贡献度的实证分析作者：乔林初春莉来源：《商业时代》2012年第16期内容摘要：本文通过建立住房价格影响因素模型，利用2000－2009年10年间我国33个城市面板数据来实证检验我国住房价格高涨的影响因素，并利用因素贡献度方法衡量各影响因素对房价的影响程度，在此基础上分析提高房地产调控政策有效性、实现住房价格平稳的途径。

结果表明，从全国范围来看，人口和收入增长是影响住房价格最重要的因素；土地市场的“紧平衡”和住房总量中保障房比重过低使我国住房市场呈现出结构性失调的特征；此外，一定程度上存在的投资投机行为也是住房价格上涨的原因。

本文据此提出相应的调控建议。

关键词：住房价格影响因素影响贡献度引言作为国民经济先导性、基础性的产业，房地产行业链条长、关联度高、带动力强，从2003年起就明确作为我国国民经济的支柱产业。

十几年来房地产业发展迅速，对经济、社会发展作出了重要贡献。

然而在房地产业快速发展的同时也产生了一些值得高度关注的问题，集中体现在当前房价上涨过快、价位过高，超出了普通居民尤其是中低收入家庭的购买力。

以全国商品住房销售均价为例，除2008年受金融危机危机影响，住房销售均价增速下降1.9％以外，其余年份都呈现出快速上涨的态势，2009年增速更是达到25.1％，为10年来最高。

而与此同时，政府从2004年开始针对房价的密集调控措施却没有收到明显的成效，被社会称之为“空调”。

住房价格的过快上涨，既影响国民经济的健康发展，又影响居民的生活，成为社会各界关注的焦点问题。

本文正是基于上述问题，对影响我国住房价格的因素以及如何平抑住房价格进行研究。

利用高级计量经济学的分析原理和方法，找到房价与其影响因素之间具体的关联性关系，确认主要因素。

从而为政府制定、改进平抑房价的调控措施提供依据，最终达到为我国房地产业的稳健发展和普通居民居住权利的实现提供建设性思路的目的。

国内外对房价影响因素的研究基本上以住房的商品属性和投资属性为研究起点，对影响住房供给、需求和收益的因素，如财政制度、土地供给、收入、利率以及投资投机行为等进行研究。

黄振宇（2011）借助S-D模型分析了我国土地出让制度、政府的“招拍挂”制度和地方政府的逐利行为对地价的影响。

结果显示，土地出让制度形成的政府垄断供地格局和房地产税费设计不合理等问题与我国一段时间来房价的快速上涨有直接关系。

王岳龙、张瑜（2010）采用EG两步法和VAR模型研究了住房消费与收入、利率、失业率、房价等经济基本面因素的关系，研究证实了住房消费与上述因素之间存在着明显的协整关系。

然而段忠东、曾令华（2010）运用Hort动态资产市场模型对房价的影响因素进行了实证检验，检验结果否定了一般所认为的收入、人口等经济基本面因素对房价影响很大的观点，认为近几年住房价格的过快上涨实际上是市场中的投资、投机行为所致。

董藩、厉召龙（2011）运用主成分分析法和Almon滞后模型研究了利率对住房价格的影响，印证了房租现值理论中住房价格与利率成反方向的关系，同时还发现利率对住房价格的作用发挥需要滞后8期。

Katinka Hort（1998）对瑞典住房价格变动进行实证研究，结果表明住房价格的波动主要是需求变化引起的，主要影响因素是收入和住房使用成本。

Ruijue Peng & William C. Wheaton（1994）利用住房需求和供给模型，发现香港土地供应是影响住房价格变化的一个重要因素，并且通过改变市场预期直接影响房价。

理论模型与研究方法综合现有研究，影响房价的因素众多。

经济发展、收入增长、人口增加以及建造成本、投资投机等等都能对我国房价的迅速攀升提供一定的解释。

在房地产投资规模和住房竣工面积不断增长的情况下，住房价格随之一路高涨，对于这种量价齐升的状况，很重要的原因就是我国当前房地产市场中供给结构不合理，主要体现在以下几个方面：一是政府垄断了土地一级市场，土地供给受到限制，相对于高涨的住房需求来说土地供给不足，同时由于地方政府更乐意通过免费供给土地来招商引资，实际的土地供给总量中经营性用地比重较大，住宅用地占比较少，用于保障性住房建设的用地则更显不足；二是我国保障性住房体系长期不健全，各种类型的保障性住房衔接有漏洞，长期忽视夹心层人群；三是政府缺乏提供保障性住房的动力，保障性住房供给远远不能满足需要，中低价位、中小户型的普通住房供给量严重不足，这些结构性问题随着住房价格的持续上涨变得越来越突出。

在本文的研究中，综合考虑可能对我国住房价格产生重要影响的因素，在我国的住房价格与上述因素特别是结构性因素之间建立模型关系。

同时兼顾数据的可得性，确定的房价影响因素方程如下：lnPt=β0+β1 lnYt+β2△Pt-1+β3XSHt/CRLt +β4TZJSt/TZHt+β5 lnPOPt +β6 * ln E t-1+β7 lnFRt/ FE t （1）其中，因变量Pt代表房价，Yt代表人均可支配收入，△Pt-1代表滞后一期的房价增长率，XSHt/CRLt为住房销售面积与土地出让面积比，TZJSt/TZHt为保障房投资与住房投资的比值，POPt代表城市非农业人口，E t-1代表滞后一期的人民币实际有效汇率，FR t/ FEt代表地方财政一般预算收入与预算支出的比值。

为了消除量纲的影响，Pt、 Yt 、POPt、E t-1、FRt/ FEt都进行了自然对数处理。

β1反映的是住房价格与人均可支配收入之间的关系，一般认为，人均可支配收入的增长提高了个人对住房的居住需求和改善需求，同时刺激了对住房的投资投机性需求，预计符号为正。

β2反映的是住房投资投机性需求，从理论上讲，住房投资（或投机）是建立在对未来房价预期的基础上，预期未来房价上涨越多，投资（投机）性需求越大，但是由于未来房价变化难以衡量，一般采用滞后一期的价格变化率表示，预计符号为正。

β3反映的是土地对保障住房销售稳定的作用，比值越大，说明土地供应越紧张，根据已有研究，土地供应紧张通过影响购房者房价预期而推动房价上涨，预计符号为正。

β4 反映的是当前住房市场中保障房供给的比例结构，保障房是具有社会保障性质的住房，该比值越大，说明保障房供给增加，房价可能下降，预计符号为负。

β5反映的是人口对住房市场的影响，人口越多，理论上对住房需求越大，房价越有可能上涨，预计符号为正。

β6反映的是“境外热钱”对房价的影响，一般认为，在人民币升值预期的影响下，海外资金会流入我国赚取升值收益，如果进入房地产市场，则会进一步推动住房价格的上涨。

因此，汇率上升（人民币升值），房价上涨，预计符号为正。

β7反映的是地方政府行为对房价的影响，在以GDP为导向的官员晋升考核机制面前，地方政府有扩大开支拉动经济增长的冲动，因此，地方一般预算收入会小于支出，差额由预算外收入弥补，而预算外收入的主体就是土地出让金收入。

很多地方政府受经济利益影响，通过控制土地供给、扩大拆迁规模等手段，刺激住房需求膨胀，推动房价迅速攀升，从中赚取高额土地收入来满足投资扩张的冲动，即“土地财政”。

理论上，预算收入占支出的比重越小，地方政府靠土地收益弥补收支差额的动机就越强烈，因此，预计符号为负。

数据来源与实证检验本文选取包括北京、上海、广州和深圳等全国33个省会城市、自治区首府城市、直辖市和计划单列市的2000-2009年年度数据进行面板数据回归分析。

相关数据取自上述城市2000-2010年《城市统计年鉴》和《房地产统计年鉴》，汇率数据采用2000-2010年人民币有效汇率指数，数据来源为IMF国际金融统计数据库。

本文所采用的计量经济学分析软件为Eviews6.5，模型的整个建立和分析工作均在此平台上展开。

本文采用的33个省会城市、自治区首府城市、直辖市和计划单列市的相关房地产数据，与国家统计局房地产数据统计口径保持一致，便于数据采集、分析和比较，而且采用面板数据也能减少传统检验的共线性问题。

更重要的是，这33个城市具有很强的代表性，对这些城市的房地产数据进行分析能够比较全面准确地反映当前我国住房价格高企的原因。

（一）房价影响因素的模型检验基于方程（1）给出的理论模型，本文分别采用固定效应模型和随机效应模型，对33个城市的房价影响因素进行检验，检验结果见表1。

根据Hausman检验结果，在通常的显著性水平上（5%）拒绝了原假设，也就是说，应当采用固定效应模型确定房价的影响因素。

从模型的回归结果来看，在通常显著性水平下，Yt的系数显著为正，表明房价随着居民收入水平的提高而上升，与理论预期一致。

△Pt-1的系数显著为正，表明住房市场中确实存在一定的投资投机行为，这种投资投机行为加剧了住房价格的上涨，与理论预期一致。

XSHt/CRLt的系数显著为正，验证了当前的土地市场中确实存在着“紧平衡”，也就是说，土地供应的紧张伴随着住房销售的火爆一定程度上加剧了住房价格的上涨，与理论预期是一致的。

TZJSt/TZHt的系数显著为负，说明当前保障房的供应不足确实导致了住房价格的上涨，与理论预期是一致的。

POPt的系数显著为正，与理论预期一致，说明在城市化进程中，伴随着人口大量迁移入城市，相应产生了对住房的庞大需求，这是房地产市场迅速发展的基础。

Et-1的系数显著为正，与理论预期一致，说明在人民币升值的进程中确实有大量“境外热钱”以获取升值收益为目的流入我国房地产市场，成为推动住房价格上涨的重要因素。

FRt/FEt的系数与理论预期相反且不明显，可能的原因是对于北京、上海、广州和深圳等经济较发达城市而言，房价快速上涨的影响因素更加复杂和特殊。

在这些城市里，政府通过“经营城市”来刺激房价上涨的手段对房价的影响相比房价其他的影响因素而言不明显。

可能对经济较落后的城市而言，政府行为对房价的影响就会比较明显。

因此有必要对我国不同发展层次的城市进行分类研究，以确定其不同的房地产影响因素和规律，这将是下一步的研究方向。

（二）房价影响因素的贡献度检验Fields（2003）提出因素贡献度方法，该方法可以定量测算自变量对因变量影响的贡献度，基本模型是Y=∑kYk。

其中，Y为因变量，Yk为自变量。

Sk=cov（Yk， Y）/δ2（Y），∑k Sk=1。

其中，Sk为Yk对Y影响的贡献度。

根据表1的回归结果，使用因素贡献度方法，可以得到各影响因素对住房价格的贡献度，结果见表2。

从表2可以看出，尽管各变量对房价的影响在统计上是显著的，但是对房价变化的贡献度却有很大不同。

实证结果显示，从全国范围来看，人口变动对房价的影响最大，约占到总影响的62.87%。

这可以从三方面加以解释。

首先，伴随着我国城市化进程的加快，越来越多的外来人口涌入城市，这些外来人口对城市的住房产生巨大的需求；其次，随着我国家庭结构的变化，以往几代同堂同住在一所住房的场景已不复存在，越来越多的年轻人选择单独居住，这也导致对城市住房需求的增加；最后，随着人民生活水平的提高，越来越多的人开始追求生活品质的提高，这包括居住环境尤其是人均居住面积的增大，这也导致对城市住房的需求增加。