城镇住房需求动力因素分析

城镇住房需求动力因素分析
一般认为，推动房价上涨的主要因素是市场需求的增加。

本文利用数学模型分析决定住房需求的因素，计算出了人均最佳住房面积，并提出了按家庭结构比例提供住房的方案。

关键词：住房需求人均住房面积家庭结构
随着住房商品化改革的不断深入，我国房地产市场迅速发展，城镇居民的住房状况得到明显改善。

但在快速发展的同时，房地产市场也出现了住房价格飙升、结构失衡等问题。

为此，国家和有关部委相继出台了一系列政策，对房地产市场进行宏观调控，取得了明显效果。

但是，政府对房地产的调控措施主要是针对供给的，对房地产市场的主要动力——需求关注不够，难以从根本上解决房地产市场出现的问题。

本文研究目的就是寻找决定住房需求的经济因素，为政府制定更有效的房地产市场调控政策提供参考。

市场需求是房价上涨的决定性因素
多年来，我国城镇住房价格持续上涨，部分可以归因于供给方面：一是住房的土地供给增长缓慢。

土地是一种稀缺性资源，用于住房的土地，每年只能在政府的严格控制与计划下投入市场，即供给是有限的。

二是住房供应结构的变化。

相同的建筑面积，大户型的住房相对成本低，市场供给较少，并且它面向的是有承受能力的人群，因此，房地产开发商热衷于供应大户型住房，导致适合于众多普通收入群体的小户型住房供给不足，房价持续上升。

三是供给成本上升。

房地产开发用地成本的快速上升，钢材、水泥等生产资料价格上涨，住宅小区环境的精心设计和房屋质量的不断提高，绿色环保以及文化因素的增添使得住房供给成本不断上升。

住房供给是相对稳定，且政府可以根据实际情况，通过政策规定对住房供给的数量和结构进行调控；而住房需求是由市场形成的，影响因素很多，容易发生变化，政府不可能像控制供给数量那样控制需求，只能通过制定贷款购房政策、约定房屋买卖规则等措施间接引导消费。

因此，住房的价格变化主要是由需求决定的，住房需求是影响房价的决定性因素。

不同地区住房需求存在较大的差别，是不同地区住房价格差别较大的主要原因。

近几年，城镇住房需求急剧上升，主要表现在：家庭平均住房需求普遍增加。

随着经济社会的快速发展，居民收入水平、文化水平不断提高，家居功能的日趋
多样化，人们对住房条件的要求越来越高。

城镇人口快速增长加大了城镇住房需求。

长期的城乡二元经济结构、户籍制度等导致我国城市化进程滞后于经济增长，随着市场经济的发展，城市化速度大大加快，每年进入到城镇的农民近千万人大大增加了城镇住房的需求量。

房地产信贷使潜在需求转化为现实需求。

在房地产贷款等金融政策的支持下，那些有购买欲望但尚不具备完全支付能力的潜在消费者，具备了购买住房的能力，扩大了现实的住房需求。

除此之外，还有两种情况表现为住房需求的增加：一是被迫需求。

城市基础设施建设和旧城改造、拆迁等规模较大且有扩大的趋势，不管拆迁户的经济实力如何，都不得不购买新的住房。

这种需求可能不在家庭的年度消费计划之内，甚至是不情愿的，属于对住房的被动需求。

二是一些投资商和房地产开发商有意抬高房价，让人们产生房价不断上涨的错误预期而盲目跟风买房。

当然，这些行为只是在短时间内影响房价波动，对其长期变化趋势没有太大的影响。

强劲的市场需求必然刺激房价上涨，政府的宏观调控只可能控制房价上涨的速度，但不能从根本上消除房价上涨的因素。

住房需求动力的模型选择与分析
本文以城镇居民人均住房面积表示住房需求，用Y(平方米)表示。

影响城镇居民人均居住面积的因素有：平均每个就业者的负担人数，用x1(人)表示。

负担的人数越多，可能影响家庭的购买力，但也要求准备更大的空间，因此，住房需求往往与平均每个就业者的负担人数呈正相关关系。

人均国内生产总值（GDP），用x2(元)表示。

人均GDP能够反映出社会居民创造财富的能力和社会的富有程度，住房需求应与人均GDP呈正相关关系，人均GDP越高，对住房的需求越旺盛。

GDP增长速度，用x3表示。

经济总量增长越快，居民购房能力增加的就越快，对住房的需求就越强烈，住房需求与国内生产总值增长速度应该呈正相关关系。

全社会固定资产投资额，用x4(亿元)表示。

固定资产投资规模越大，经济总量扩张的程度就越大，对住房的引致需求也就相应提高，住房需求应与全社会固定资产投资呈正相关关系。

人均可支配收入，用x5(元)表示。

人均可支配收入反映居民的经济活动能力，住房需求应与人均可支配收入呈正相关关系，人均可支配收入越多，对住房的需求越大。

人均储蓄存款余额，用x6(元)表示。

人均储蓄存款余额多，表明整个社会具有较强的购房能力，通过人与人之间的借贷等关系，会形成现实的社会购买力，住房需求应该与城镇储蓄存款余额呈正相关关系。

考虑到上世纪90年代以前，城镇居民公有住房占有相当大的比例，市场调节程度比例偏低，本文用近12年即1994年至2005年的数据进行分析。

根据历年《中国统计年鉴》整理得到Y、X1～X6相关分析数据。

假设因变量（人均住房面积Y）与所有自变量（影响因素X1、X2…X6）之间存在线性关系，列出数学模型：
Y=β0+β1Xα1+β2Xα2+......+β6Xα6+εαα=1,2......,12
应用EViews软件对该方程进行回归分析时，发现样本回归方程中的决定系数R2和F统计量都很大，但是t统计量比较小。

除X1的参数估计值而外，其余参数的估计值均不能通过显著性检验。

说明存在着多重共线性问题。

对上述模型进行技术分析及调整，最终得到比较理想并简洁的估计方程为：
Y = -49.323372 + 12.426114*X1 +
（4.425683）
0.00031924862*X2 + 5.1179042*LN(X5)
（2.739877）（3.931547）
R2＝0.993375=0.9906
F＝399.8372DW＝2.246799
在这个估计式中，解释变量的估计系数都通过了显著性检验。

分别将Y对各解释变量求偏导，得到：
=12.426114
=0.00031924862
由此可知，在其它影响因素不变的情况下，平均每个就业者的负担人数（X1）每增加1人，人均住房面积需要增加12.43平方米；人均GDP（X2）每增加1000元，人均住房面积需要增加0.32平方米；人均可支配收入（X5）每增加一倍，人均住房面积需要增加5.12平方米。

结论和讨论
（一）住房需求变化受外生变量影响小
事实上，尽管每年的住房管理政策不完全相同，但住房需求却是在按照一定的规律发展变化，受政策等外生变量的影响不明显。

这可以通过下面的人均住房面积年度变化曲线来说明，见表1所示。