我国35个大中城市房价—持久收入比研究

房价与人均可支配收入的关系研究作者：段佳君来源：《中国市场》2020年第23期[摘要]基于西安市2004—2018年相关数据，构建多元线性回归模型和曲线回归模型实证分析了收入、人口密度与房价之间的相互关系。

研究结果发现，居民收入的提高、人口的增长均对房价有一定程度的正向推动作用。

可以通过政策调控来稳定房价，抑制西安市房地产市场的投资性需求，使居民住有所房，减轻住房支付压力。

[关键词]房价;城镇居民可支配收入;回归分析[DOI]10.13939/ki.zgsc.2020.23.0041 引言西安市的房地产业已经逐渐成为支撑全市经济发展的重要产业之一，2018年实现增加值643.18亿元，占全市GDP比重的7.7%，比2013年提高1.7个百分点;2018年房地产业对全市GDP的贡献率达9.0%，拉动GDP增长1.3个百分点。

同时，由于房地产业的关联度大，能间接带动建筑业、装修装饰以及居民服务等上下游多个产业的发展，还可以提高社会的整体收入水平。

随着近几年西安市房地产市场的大热，房价成为居民关心的热点问题之一。

从2019年1月到11月，西安的住房均价已经在1万元以上波动增长（如图1所示），而在2018年，西安的住房均价年均上涨甚至高达15.3%，不仅高于西安GDP年均增长率8.2%，也高于城镇居民人均可支配收入年均增长率8.7%。

房价高且上涨过快与居民收入水平及增长速度不相适应。

2019年西安市的平均薪资显示，居民工资主要集中在2000～6000元内，但工资过万的高收入群体已占10%以上（如图2所示），大量中低收入群体住房支付压力非常大，甚至买不起房。

然而，有一个普遍的现象是，很多城市住房销售量一直居高不下，其楼盘开盘便被一抢而空。

衡量居民承受住房能力的常见指标可以用房价收入比（Housing Price to Income Ratio，PIR）来表示，它是住房价格中位数与居民家庭年收入中位数的比值，目前通常使用平均价格代替中位数价格。

我国城乡居民持久收入、暂时收入与消费关系的比较研究本文以弗里德曼持久收入理论为基础，用1980年～2006年数据对我国城镇居民和农村居民的持久收入、暂时收入与消费关系做了实证研究，并提出了增加我国城乡居民收入的政策建议。

标签：消费持久收入暂时收入实证检验一、问题的提出改革开放以来，随着我国经济的快速发展，居民消费水平也有了大幅提高。

居民消费已成为拉动我国国民经济发展的主要动力。

但是，近年来我国出现的居民消费增幅下降、消费需求不旺现象却在一定程度上制约了国民经济的高速增长。

消费作为主要宏观经济变量，决定着产品的需求，从而影响到生产和就业水平乃至整个经济生活。

因此，对居民消费行为的研究，尤其对影响居民消费行为因素的研究显得更加重要。

本文将在持久收入假说的基础上，通过对我国1980年～2006年统计资料的分析，讨论我国城镇和农村居民的消费行为是否符合PIH以及两者的差距、原因，最后根据城乡居民消费的不同特点，提出增加城乡居民的消费支出从而扩大国内需求的政策建议。

二、理论模型及数据来源1.模型建立及数据来源我们要分析现期持久收入、暂时收入同现期消费之间的关系，就要建立相应的理论模型，在本文的分析中，我们依据弗里德曼的持久收入理论建立如下基本实证模型：Ct= F(Yt) （1）Yt= PYt+TYt （2）式中，Ct为现期消费，Yt为现期收入，PYt为现期持久收入，TYt为现期暂时收入。

模型表明，本文仅限于分析消费与现期持久、现期暂时收入的关系，也即仅分析现期持久收入、现期暂时收入对现期消费的影响及影响程度，而不考虑影响消费的其他因素，但这并不意味着影响消费的其他因素不重要。

2.持久收入、暂时收入的测算美国经济学家弗里德曼于1952年提出了持久收入假设消费理论。

按照他的观点，收入由两个部分组成：持久收入和暂时收入。

消费者对不同类型的收入变动会做出不同的反应，如果收入的变动是持久性的，那么人们就可能消费掉所增加的大部分收入；如果收入的变动具有明显的暂时性，那么增加的收入中相当大的部分就会储蓄起来。

引言：近年来，中国房地产市场一直备受关注，随着人们收入水平的提高，房价也逐渐成为人们生活中重要的需求。

然而，房价上涨速度迅猛，导致房价与收入之间的比例日益失衡。

本文将对2024年全国房价收入比进行详细分析和报告，以揭示目前中国房价收入比的状况。

一、全国平均房价和收入水平分析根据最新数据统计，2024年全国平均房价为XX万元，而全国居民人均可支配收入为XX万元。

从整体数据来看，2024年全国平均房价较去年有所上涨，而收入增长相对较慢。

这显示出房价收入比在不断扩大。

二、地区房价收入比对比该报告还对全国各个地区的房价收入比进行了详细对比。

研究发现，一线城市的房价收入比最为突出，例如北京、上海、深圳等城市的房价收入比普遍高于10倍，这意味着购房对普通居民而言几乎是件奢望。

二线城市的房价收入比也较高，大多超过8倍，而三线城市的房价收入比相对较低，一般为4倍至6倍。

这些数据表明中国房地产市场的热点城市房价收入比继续走高，城市居民面临更大的购房压力。

三、房价收入比影响因素分析为了更好地理解房价收入比不断扩大的原因，我们进行了进一步的分析。

首先，土地供应不足是关键因素之一、城市土地有限，供不应求导致土地价格迅速上涨，从而推动房价上涨。

其次，人口流动也对房价收入比产生了一定影响。

一线城市吸引了大量的人口流入，人口密度大幅增加，使得房地产市场供不应求，从而推动了房价的上涨。

第三，金融政策也对房价收入比有一定影响。

松动的信贷政策会带动房价上涨，而收紧的政策则会对房价收入比产生抑制作用。

四、房价收入比的影响和应对建议不平衡的房价收入比会带来社会经济问题，例如低收入群体购买力的下降以及贫富分化的加剧等。

为了解决这一问题，政府应采取积极的措施。

首先，加大土地供给，并引导合理的土地利用。

增加土地供应可以减少土地价格上涨的压力，缓解房价上涨。

其次，控制过度金融刺激，遏制房地产市场过热。

实行稳健的货币政策和合理的信贷政策，防止炒房行为。

35个大中城市房价收入比排名作者：苏艳来源：《中国经济报告》2013年第11期自2003年中国房地产调控政策开始以来，始终以房价作为调控目标。

自2011年以来，国务院更是频繁提及“房价合理回归”。

但什么是合理房价？我们认为应该是和居民可支配收入相适应、涨幅和居民可支配收入涨幅相一致，为此，我们引入国外常用的房价收入比的概念。

由于中国东、中、西部所处的发展阶段不同、经济发展水平不同，为了统一衡量全国房价合理水平，本文对全国35个大中城市房价收入比的情况作一个横向比较，为政府、企业以及居民提供一个参考标准。

计算方法和衡量标准房价收入比是指房屋总价与居民家庭年收入的比值，不同机构可能采用不同的统计指标和不同的计算方法，本文采用的数据皆来自于国家统计局、地方统计局的官方数据，其中商品住宅特指一手房，不包括二手房（见图1）。

尽管房价收入比是一个全球通用的指标，但其合理范围却没有严格界定。

世界银行1998年对96个地区的统计资料显示，家庭收入在999美元以下（最低收入户）的国家（地区），房价收入比平均数为13.2；家庭收入在3000美元～3999美元（中等收入户）的国家（地区），房价收入比平均数为9；家庭收入在10000美元以上（高等收入户）的国家（地区），房价收入比平均数为5.6。

各国（地区）房价收入比的数值是高度离散的，这96个地区最高的为30，最低的为0.8，平均值为8.4，中位数为6.4。

一般而言，在发达国家，房价收入比超过6就可视为泡沫区。

由于中国统计制度存在不少漏洞，中国的房价收入比数据不如欧美国家准确，而且中国对商品住宅的统计口径与欧美国家也不同，可比性并不大。

根据中国的实际情况，我们认为全国房价收入比保持在6-7属合理区间。

全国总体房价收入比2012年，城镇居民人均可支配收入保持12.6%（名义）的增长，新建商品住宅价格增长为8.7%， 2008-2011年城镇居民人均住房建筑面积年平均增幅为2%，根据对历史数据规律性的研究，预计2012年城镇居民人均住房建筑面积增速为1%，则2012年房价收入比将持续回落至7.3，低于2011年的水平，接近6-7的合理区间，仍略偏高。

我国不同行政层级城市房价收入比研究摘要：国际上通常认为房价收入比在4～6是合理的，城市房价收入比超出这一合理区间则有产生房地产泡沫的趋势，房地产市场也将处于不健康的发展状态，但是，考虑到我国城市划分的特殊背景，在这一指标的运用上要慎重对待。

本文以我国35个大中城市为研究对象，从城市所属的行政层级来考虑房价收入比指标，认为房价收入比在衡量我国不同行政层级城市房地产泡沫与房地产市场健康发展程度时并不完全适用，不同的行政层级城市其具体情况不同，在运用这一指标时要根据其所属行政层级进行适当的调整，在必要时也要引入其他指标进行综合分析。

关键词：房地产市场；城市行政层级；房价收入比一、引言房地产业在21世纪以来已然成为我国国民经济的支柱产业，房地产市场的发展一方面在我国城市建设、人们居住环境的改善、地方经济的发展方面发挥了不可忽视的作用，另一方面其不健康的发展状态也对我国经济产生了负面影响，如近年来我国大部分城市房价的持续上涨，特别是个别大中城市，其房价远远超出人们的支付能力，这都充分反映了一些城市房地产市场发展的不合理现状。

房地产市场的发展不仅关系到我国宏观经济的运行，也关系到人们的切身利益。

鉴于我国城市行政层级划分的特殊背景，从城市不同的行政层级来考察房地产市场发展状况显得非常的有必要。

房价收入比（Housing Price-to-Income Ratio）是国际上常用来衡量一国房地产市场发展状况与房地产泡沫程度的重要指标，它不仅能提供房地产市场的总体绩效的信息，还能对房地产市场的运作情况及政策效果做出及时的反映，国际上认为房价收入比为4～6时是合理的。

引入房价收入比指标，进而对我国不同行政层级城市的房价收入比做出测量，分析不同行政层级城市房价收入比在纵向上和横向上的差异，可以在一定程度上得出我国不同行政层级城市的房地产市场健康发展的情况。

但是，考虑到我国城市划分的特殊背景，在用房价收入比这个国际通用的指标分析城市房价时，要区别对待，不同的行政层级城市房价收入比的合理区间是不一样的。

2018年6月Journal of Zhangzhou Institute of Technology June 2018文章编号:1673-1417（2018）02-0057-06 doi:10.13908/ki.issn1673-1417.2018.02.0013 房价与我国居民人均可支配收入关系的实证分析陈姚佳（厦门大学王亚南经济研究院，福建厦门361005）摘要：为探究我国商品房销售价格与城镇人均可支配收入的互相影响关系，以2002年第一季度至2017年第四季度全国（港澳台除外）商品房销售价格与城镇人均可支配收入的季度数据为样本，利用向量自回归模型等方法来对其进行实证研究。

结果表明：商品房销售价格与城镇人均可支配收入之间存在双向的正向影响，商品房销售价格的变化会明显使得城镇居民人均可支配收入产生变化，而城镇人均可支配收入的提升也会导致商品房价格出现一定程度的上升。

关键词：房地产价格；人均可支配收入；向量自回归模型中图分类号: F249 文献标识码: A一、问题的提出随着我国经济不断发展，全国诸多城市的房价水平呈现持续攀升态势。

房价上涨令许多关联产业受到影响，连锁价格产生变化从而导致物价总体水平上升，因此工资出现相应的调整使得居民货币工资也随之增多，名义收入也出现上升。

鉴于房价与居民收入的关联如此紧密，本文主要研究房价与居民可支配收入之间的互动关系，对其形成机制展开剖析，具有较重要的现实意义。

收入从供给和需求两方面影响房价。

首先，收入的提升增加了对住房消费的需求。

凯恩斯的绝对收入假说指出，影响消费的主要决定要素是收入，收入的提高会引起消费的绝对增加，它们之间的关系就是边际消费倾向。

当边际消费倾向存在递减的规律时，收入的增加会引起消费的增加，但增加的量会越来越小。

住房属于正常品，需求的增加会带来房价的提高。

其次，收入水平的提升抬高了房地产部门的人力成本，进而抬高房价。

房地产市场不是典型的完全竞争市场，房地产企业的规模较大、数量较少，多具有一定垄断势力。

全国35个大中城市房价收入比偏离度排行榜深圳房价偏离度最大，厦门偏离度扩张最快全国35个大中城市房价收入比偏离度排名深圳房价偏离度最大，厦门偏离度扩张最快什么是合理房价，国外常用房价收入比的概念来界定,即房屋总价与居民家庭年收入的比值。

对于房价收入比的计算，不同机构可能采用不同的统计指标和不同的计算方法，本报告采用的数据皆来自于国家统计系统，其中商品住宅特指一手房，不包括二手房，但包括销售型保障房与安置房。

房价收入比具体计算公式如下：房价收入比=住房总价家庭可支配收入=新建商品住宅成交均价×城镇家庭户均面积城镇居民人均可支配收入×城镇家庭户均人口需要提示的是，自2013年国家统计局不再公布城镇人均住房面积，为了避免人为推算数据的主观性，综合考虑现阶段新建商品住宅套均面积以及城镇户均住房面积，我们将2014年城镇家庭户均面积设为100平方米。

同时，由于中国仍处于城镇化快速发展阶段，流动迁移人口的数量始终处于较高水平，为了避免“人口流动”造成城镇家庭户均人口数据的异动，且综合我国户均人口数逐年递减的实际情况，我们按照统计局有关城镇家庭户均人口数2.9人的指标，统一进行计算。

尽管房价收入比是一个全球通用的指标，但其合理范围却没有严格界定。

世界银行认为，合理的房价收入比应该为3-6倍。

由于我国统计制度存在不少漏洞，我国的房价收入比数据不如欧美国家准确，而且我国对商品住宅的统计口径与欧美国家也不同，直接比较只能从宏观角度了解全国房价收入比的合理程度，而对于各个城市，由于我国东中西部所处的发展阶段不同、经济发展水平不同，尚难用统一的标准去衡量房价收入比的合理水平，本文重点分析全国及15个典型城市房价收入比历年变化趋势,分析其房价收入比合理值及偏离程度,最后对35个大中城市房价收入比偏离度进行排名。

一、全国房价收入比偏离度国家统计局数据显示,2014年全国城镇居民人均可支配收入为28844元/年，商品住宅销售均价5923元/平方米, 按照城镇家庭户均面积设为100平方米, 可估算全国房价收入比约为7.1。