关于房地产价格变动影响因素的实证研究

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1、关于房地产价格变动影响因素的实证研究　　　　摘要：房地产市场调控的成效取决于调控的切入点，即寻找引发房地产价格上涨的关键性因素。因此，本文以2008-2014年我国31个省、市、自治区的面板数据为基础，通过相关性分析和多元回归分析的方法找出影响房地产价格的主要因素，并在此基础上提出了相应的对策建议。研究结果发现，竣工房屋造价、土地价格、城镇居民人均可支配收入和城镇化率是引起房地产价格变动的最主要因素。下载论文网　　关键词：房地产价格；影响因素；多元回归分析　　房地产作为人们日常生活和社会经济发展的物质载体，能够为社会经济的稳定发展提供一定的物质保障。因此，房地产的价

2、格不仅关系到普通老百姓的生产和生活问题，也关系到一个城市的发展潜力和竞争力，更关系到国家的金融稳定和宏观经济政策。但是近年来，随着中国经济的快速发展和城镇化水平的逐步提高，中国的房地产价格，尤其是北上广深等一线城市的房地产价格，出现迅速上涨的趋势，给人们带来了沉重的生活负担。那么，究竟有哪些因素会导致房地产价格产生波　　动呢？　　一、研究设计　　（一）样本和时间　　本文以2008-2014年全国31个省、市和自治区的面板数据为基础，相关数据均来源于历年的《中国统计年鉴》以及《中国房地产统计年鉴》。之所以选择从2008年开始，是因为自2008年起，受全球金融危机的影响

3、，中国政府从紧缩的货币政策转为宽松的货币政策，推出四万亿的投资计划，刺激了投资需求，导致房地产价格的迅速攀升，是我国经济的一个转折点。　　（二）解释变量和被解释变量　　影响房地产价格的因素众多，本文从房地产供给、需求和宏观经济环境三个维度对房地产价格（Y）的影响因素进行研究。并根据以往研究，选择竣工房屋面积（X1）、竣工房屋造价（X2）、土地价格（X3）、人口密度（X4）、城镇居民人均可支配收入（X5）、城镇化率（X6）、城市GDP（X7）、居住类居民消费价格指数（X8）、贷款利率（X9）为解释变量。　　本文以房地产价格（Y）为被解释变量，并对房地产价格和房地产价格

4、的影响因素做相关性分析，以选出影响房地产价格的最主要因素。相关性分析结果如表1所示。　　从表1看出，Y与X1、X7、X8、X9之间呈弱正相关关系，与理论假说7、8相符，与理论假说1、9相悖。究其原因，主要是由于人口和经济的快速发展导致房地产的需求远大于供给，仅通过竣工房屋面积的增加和贷款利率的上升无法抑制供不应求的现状，房价仍保持上升趋势，出现与理论相悖的情况。而Y与X2、X3、X4、X5、X6之间呈现显著的强正相关关系，与理论假说相符。综上所述，由于X2、X3、X4、X5、X6与Y的强相关关系，因此将其作为房地产价格的主要影响因素，即解释变量。　　（三）模型设定　

5、　根据以往的相关文献和筛选的解释变量和被解释变量，构建如下所示的模型：　　log（Yit）=β1+β2log（X2it）+β3log（X3it）+　　β4log（X4it）+β5log（X5it）+β6log（X6it）+εit　　其中，β1表示常数项；β2、β3、β4、β5、β6分别表示相应变量的回归系数；i为省、市、自治区的个数，i=1，2…31；t为期间数，t=1，2…7；ε为随机扰动项。本文主要运用Eviews软件对相关数据进行处理。　　二、实证结果　　根据上文设定的相关模型，采用最小二乘法对模型进行回归。　　从表中我们可以发现，模型的拟合优度R2=，调整后

6、的R2=，说明模型有很高的拟合优度。此外，模型整体的F值为，p值为，说明模型中所有的解释变量对被解释变量的影响总体是显著的。但是从单个变量来说，X4对Y的影响是不显著的。因此，X4后重新建立模型，并进行回归。具体的回归结果如表所示。　　根据表，我们可以发现，在剔除了人口密度的指标后，模型的拟合优度R2=，调整后的R2=，虽然比未剔除时略有下降，但仍然保持着很高的拟合优度。此外，模型整体的F值为，p值为，说明解释变量对被解释变量的影响总体仍是显著的。从单个解释变量来看，即X2、X3、X5、X6对Y的单独影响均是显著的。此外，本文的回归结果与前文所述的理论假说均相符。因

7、此，我们可以得到以下的回归结果：　　log（Yit）=-+log（X2it）+　　log（X3it）+log（X5it）+log（X6it）+εit　　三、结论和建议　　（一）研究结论　　通过对中国31个省、市、自治区2008-2014年的面板数据进行研究，我们可以发现，在竣工房屋面积、竣工房屋造价、土地价格、人口密度、城镇居民人均可支配收入、城镇化率、城市GDP、居住类居民消费价格指数、贷款利率等影响房地产价格的因素中，竣工房屋造价、土地价格、城镇居民人均可支配收入、城镇化率对房地产价格的影响程度最大。　　（二）对策建议　　房地产作为人们日常生活和社会经济发展