摘要去年在全国热播了一部电视剧《蜗居》,揭示了我国房价高的问题,房价在近年来已经成了最热门的话题之一,并且引起了热议。因此,本文就对影响商品房价格的因素作出简要分析。文中搜集了2005年全国30个省市的商品房平均价格,并从实证的角度对其进行了计量分析,结果得出人口密度、房地产投资额对商品房的价格影响十分明显,而城乡居民储蓄存款对其影响并不显著,并且提出了相关政策建议。
　　关键词商品房 人口密度 居民储蓄 房地产投资额
　　中图分类号:F293.3 文献标识码:A 文章编号:1009-0592(2010)08-088-02
　　
　　一、提出问题
　　自房地产市场问世以来,房价问题一直是社会各界关注的焦点,同样也日益成为制约市场的首要问题。我国住房体制的全面市场化改革始于1998年,自此,房价一路飙深,住房已经成为新城市人口的“新三座大山”之一,近年来,为抑制以房地产为代表的经济过热,中国政府动用各种手段对房价进行调控,2007年以来,在紧缩政策调控下,深圳、广州、上海、北京、东莞等城市的房价从2007年四季度开始下调。房价是涨是跌,一时间成为一个迷局,而要破解此中之谜,我认为应从以下几个方面来探讨。
　　第一,人口规模的不断扩大对住房形成无限需求影响房价持续上涨。截至2005年1月6日我国人口已达13亿,预计我国人口数量到本世纪中叶将达到16亿人口。按每户平均80—120平方米测算,则市场需求量为400多万套320亿到480亿平方米住房。人口规模的不断扩大,婚育家庭的大量增长,势必会对住房消费产生无限需求,也势必将拉动住房价格的不断上涨。
　　第二,土地的不可再生性影响房价居高不下。在房地产开发的各种资源中,土地作为载体无疑是最重要的资源,由于我国城市(尤其是较发达城市)的快速发展,房地产用地大量增加导致农业用地急剧减少而形成土地资源的高度稀缺。从而导致了房地产投资额也将成为一个重要因素。
　　第三,中国是一个人口大国,同时也是一个多年以高投资率促进经济高速增长的国家,居民储蓄率多年来也一直高居不下。
　　那么近年来商品房价一路高涨,与这些因素有没有关系呢?本文针对这些做了计量分析,收集了2005年全国30各省的数据作出分析。
　　二、选择影响因素
　　对于影响商品房价的因素,很多学者已经做过一些理论研究,但角度都不同。本文用计量的方法对人口密度、城乡居民人民币储蓄存款、房地产投资额与商品房平均价格关系进行实证分析。
　　三、模型的设定
　　1.模型变量的选择:人口密度、城乡居民人民币储蓄存款、房地产投资额。
　　2.模型形式的设计:根据以上分析,本文设定原始线性模型如下:为城乡平均住宅价格(元/平方米),X1人口密度(人/平方千米),X2为城乡居民人民币储蓄存款(年底余额),X3为房地产投资额(万元)
　　四、数据的收集
　　本文共收集了2005年(由于资料有限,无法查到近两年的商品房价,因此使用2005年数据)中国大陆的30个省市相关数据,如下表所示:
　　(一)用OLS法对模型进行回归
　　根据模型:Yi=a+1X1i+2X2i+3X3i+ui,进行回归得: =1455.430259 +0.8319980881X1 + 0.066 63590801 X2 + 0.2525541473
　　Se = (182.9895)(0.334136)(0.051436)(0.049474)
　　t= (7.953627)(2.489997)(1.295506)(5.104803)
　　R2=0.825147,F= 40.89871著。但是当,t0.025(30-3-1)=2.056从上表中可看出对于截面数据来说,可决系数高,说明模型对样本的拟合好;F检验值40.89871,明显显著,X2的t值不通过,即X2系数t检验不显著,这表明模型中很可能存在多重共线性。
　　(二)修正多重共线性
　　采用逐步回归法去检验和解决多重共线问题。分别做Y对X1、X2、X3的一元回归,结果如下表所示:
　　其中,加入X3最大,以X3为基础,顺次加入其它变量逐步回归,R2结果如下:
　　经比较,新加入X1的方程2=0.800072,而且各的参数t检验显著,选择保留,而加入后的t检验不通过,且明显减小,这说明多重共线性是由X2引起的,故剔除X2.最后模型变为:Yi=a+1X1i+3X3i+ui,最小二乘得到
　　 =1595.861176+0.8602683516X1+0.2675580423X3
　　Se=149.26820.3375850.048700
　　t=(10.69124)(2.548299)(5.494048)
　　R2=0.813860,F=59.02595DW=2.112387df=26
　　(三)异方差性检验
　　使用White检验,得到以下结果:nR2=0.44843*30=13.45290,取,自由度为5,X20.05(5)=11.0705 nR2=13.45290>11.0705,表明模型存在异方差。
　　(四)异方差的修正
　　使用加权最小二乘法,取权数w1=1/sqr(X1),并作最小二乘,得结果: =1700.418638+1.153967453+ 0.1894727061
　　t=(25.66052)(2.078338)(2.921297)
　　R2=0.927184,F=25.45078DW=2.021890df=27
　　t检验均显著,可决系数大幅提高,F检验也显著,修正后的模型不再存在异方差
　　(五)自相关的检验
　　由模型 =1700.418638+1.153967453X1+0.1894727061X3
　　t=(25.66052)(2.078338)(2.921297)
　　R2=0.927184,F=25.45078DW=2.021890df=27
　　N=30,时,di=0.658,du=1.864 du　　(六)统计检验
　　由回归结果可以看出,可决系数R2=0.927184,2=0.921790,本文采用的是截面数据,此拟合优度已经相当高;系数显著性检验:当a=0.05时ta/2(n-k-1)=t0.025(30-2-1)=2.052,解释变量X1、X3的系数t值都大于这一临界值,所以说人口密度(人/平方千米)和房地产投资额(万元)对商品价格都有显著性影响。
　　五、结论及政策建议
　　计量分析的结果表明人口密度和房地产投资额对平均住宅价格具有明显的影响,而城乡居民储蓄存款对平均价格的影响相对不显著。依照上述结论,本文认为应采取以下措施:
　　(一)加快中小城市建设
　　中国正处于城市化的进城中,人口向大城市密集,向东部地区转移。这些城市和地区的人口密度因此增大。加快\中小城市建设,可以使人口迁移减缓,有助于降低人口密度。从而对住宅的需求下降,房价也下降。
　　(二)对土地的管制减弱
　　增加土地的供给,能够降低土地的价格,进而降低住宅的成本,最终降低住宅价格。
　　(三)控制住房贷款
　　通过提高房贷利率或首付比例,提高购房的成本。这样,对商品住宅的需求下降,房价因此下降。
　　(四)用加税来调控房价存在误区
　　政府加收二手房交易过程中的营业税,对增值额加收所得税。在任何情况和任何经济体中,对交易加税,都不能让交易价格下降,而只能提高交易价格。正确做法是减税!通过减税活跃房市交易,降低公民的购房成本。
　　当然这是短期内的做法,在长期看来,控制人口的增长和将中国人口总量降到一定的数量才是中国实现真正强盛和解决当前众多问题的根本之策。
　　
　　参考文献:
　　[1]中国房地产信息网.http://www.realestate.cei.gov.cn.
　　[2]中华人民共和国国家统计局.http://www.stats.gov.cn.
　　[3]http://www.tianya.cn/publicforum/content/house/1/185048.shtml.