城市商品住宅价格水平影响因素研究_蒋立红

城市商品住宅价格水平影响因素研究蒋立红　高霞　(北京师范大学地理学与遥感科学学院,北京,100875)【摘要】商品住宅价格问题是社会关注的焦点问题。

以全国35个重点城市1999年—2005年数据为基础,研究城市住宅价格水平的影响因素。

研究显示,代表城市经济发展水平和居民收入水平、单位面积土地投入、城市区位和城市环境等侧面的职工平均工资、单位面积固定资产投资、人均铺装道路面积、距海岸线的距离、通过城市的国道数量、建成区绿化覆盖率这6个因素是影响城市住宅价格水平的主要因素。

可以预期,当一个城市的这些因素发生相对变化和绝对变化的时候,城市的住宅价格水平必然会发生相应的变化。

阳光充足、水资源丰富、交通便捷的近海地区城市的商品住宅价格变动幅度会由于经济发展、人口增加、区位条件进一步优化、投入加大等各种条件的较大变化而高于其他城市。

【关键词】重点城市;住宅价格;影响因素【中图分类号】F287.8 【文献标识码】A1　引言 商品住宅价格是房地产业发展中一个非常重要的综合性指标,近几年在我国一些城市住宅价格的过快上涨,更是引起各方密切和高度关注。

商品住宅价格是指完全市场化的住宅交易价格,是房产价格和地产价格的统一。

由于住宅的不可移动、价值量大、形成过程复杂和生产周期长的特点,商品住宅价格具有“即时价格和过程价格”双重属性。

住宅成本价格水平,是交易价格形成的最低经济界限,供求关系、竞争程度、消费者的偏好、心理和市场预期等其他外在因素使住宅价格的形成过程变得更加复杂。

国内外的学者对商品住宅价格的影响因素做了很多研究,如地区经济发展水平[1-2]、收入[3-5]、供求关系[6-7]、人口[8-11]等区域因素,以及土地供应制度[12-13]、住宅管理制度[14]等宏观经济因素,除此之外,还有住宅的个别因素,研究房屋价格个别因素影响的典型方法之一是Hedonic住宅价格模型,住宅区位、建筑结构、套型特征、邻里环境等都对住宅价格有直接影响[15-18]。

通过文献研究看出,国内外学者对单个城市住宅价格形成机制、价格变动原因的分析和研究较多,而对城市之间价格水平差异原因的研究较少。

城市商品住宅价格水平指该城市有合理因素支撑的商品住宅价格所达到的高度,既包括城市商品住宅价格自身的纵向比较,也包括与其他城市价格的横向关系。

本文从城市的特性和主要社会经济特征出发,分析影响城市商品住宅价格水平的因素,并通过逐年影响因素的分析来看我国城市商品住宅价格影响因素的变化。

希望对住宅价格的变化和城市之间的比较有更多的理性认识和预见。

2　城市商品住宅价格水平的影响因素分析2.1　变量选择本文以我国35个大中城市1999年—2005年共7个连续时间变量的商品住宅价格作为因变量,以同期反映各个城市社会经济及空间区位的指标为自变量。

自变量的备选指标从城市区位、规模、经济发展水平、综合服务能力、基础设施、自然环境、土地需求、土地投入产出等方面来选择。

与统计数据的获取有关,本文所用商品住宅价格是包括了别墅、高档公寓、经济适用房屋和普通商品住宅等在内的主要商品住宅的平均价格,其中的经济适用房部分有一定的政府指导和监管,但因为比重比较小,对商品住宅价格水平的影响比较小。

2.2　自变量确定影响城市商品住宅价格变动的因素很多,各种因素对城市商品住宅价格的影响不同,有的是主要【文章编号】1006-3862(2007)06-0067-05住宅与房地产因素,有的是次要因素,有的是直接因素,有的是间接因素,但影响城市商品住宅价格的因素不外乎两种:内生因素和外生因素。

内生因素主要指房地产业内部的统计指标;外生因素主要指城市的区位、经济、基础设施、环境等。

本文的研究目的是揭示房地产业发展的区域差异及其与自然、社会经济要素之间的关系,所以我们主要分析外生因素对城市商品住宅价格的影响。

把可能的影响因素尽量都考虑到,再经过一定的方法逐步地剔除相对次要的变量,保留最重要的变量进行定量分析。

这些影响因素主要从以下方面考虑:(1)城市区位因素房地产位置的优劣直接影响到其所有者或使用者的生活满足状况、经济收益或社会影响。

不同城市商品住宅价格受到城市在我国的自然区位和交通区位等一定程度的影响。

研究选取距海岸线的距离和通过一个城市的国道数量来反映城市的区位因素。

(2)城市规模因素研究选取反映城市经济规模的GDP,反映城市人口规模的年末总人口和反映城市占地规模的建成区面积等指标来反映城市的规模。

(3)城市的经济发展水平因素研究选取人均GDP、职工平均工资、人均可支配收入、社会消费品零售额、人均财政一般预算内收入、人均城乡居民储蓄年末余额、第三产业从业人员比重等指标反映城市经济水平。

包含了城市总体经济状况,居民收入水平以及城市产业构成的相关变量。

(4)城市综合服务能力因素城市综合服务能力是城市居民生活保障和提升生活质量的重要因素,是影响城市房价的重要因素。

城市综合服务能力强,会大大提升城市的吸引力和辐射力。

选择每十万人拥有教育行业从业人员数、每十万人拥有医生数量这两个变量反映城市的综合服务能力。

(5)城市基础设施因素城市基础设施的完善与否,直接影响到当地企业经营和居民生活条件,进而在很大程度上影响房地产价格。

研究选取人均铺装道路面积和每万人拥有的公共汽电车数量来反映城市基础设施水平。

(6)城市环境因素城市环境在微观层面上影响商品住宅价格,城市环境包括城市绿化、大气环境、声环境、水环境等。

研究选择建成区绿化覆盖率、人均绿地面积、生活垃圾无害化处理率、生活污水处理率等指标反映城市环境质量好坏。

(7)城市土地需求和投入产出因素土地是房地产的基本构成要素,土地价格和商品住宅价格密切相关,影响土地需求和投入产出的因素也必然影响商品住宅价格的高低。

研究选择人口密度来反映一个城市土地所承担的人口压力,也从另一侧面反映城市的土地需求。

选择地均固定资产投资和地均GDP分别反映土地的投入产出。

将上述因素归纳,参见表1。

表1　商品住宅价格的影响因素备选指标影响因素变量城市区位因素距海岸线的最短距离、通过城市的国道数量城市规模因素GDP、年末总人口、建成区面积城市经济发展水平因素人均GDP、职工平均工资、人均可支配收入、社会消费品零售额、人均财政一般预算内收入、人均城乡居民储蓄年末余额、第三产业从业人员比重城市综合服务能力因素每十万人拥有的教育行业从业人员数、每十万人拥有的医生数量城市基础设施因素人均铺装道路面积、每万人拥有公共汽电车城市环境因素建成区绿化覆盖率、人均绿地面积、生活垃圾无害化处理率、生活污水处理率城市土地需求因素人口密度城市土地投入产出因素地均地区生产总值、地均固定资产投资其中反映城市区位因素的城市距海岸线的距离,以中国电子地图量测35个城市距离海岸线的最短距离代表,通过城市的国道数量采用中国交通图进行统计,其余影响因素均来源于2000年—2006年《中国城市统计年鉴》。

商品住宅价格数据来源于2000年—2006年《中国统计年鉴》,是包括了别墅、高档公寓、经济适用房屋和普通商品住宅的住宅平均价格。

2.3　研究方法2.3.1　变量筛选(1)相关分析法相关分析(correlation analysis)是研究一个变量与另一个变量或另一组变量之间的相关方向和相关密切程度的统计分析方法。

主要分为简单相关、等级相关和自相关。

本文用简单相关和自相关[19]。

首先,计算各年城市经济、社会要素等与商品住宅价住宅与房地产蒋立红等:城市商品住宅价格水平影响因素研究格的Pearson相关系数,把与商品住宅价格的Pearson 相关系数较小且没有通过双尾(0.05)(0.01)检验的因素剔除,以减少分析过程中对商品住宅价格影响甚微因素的干扰。

在分析过程中,还参考了城市各经济、社会指标间的自相关系数,将自相关系数很大的指标用其中代表性强的指标进行代替。

(2)主成分筛选指标法主成分筛选指标法是一种基于变量相关系数阵的特征值和特征向量的一种筛选方法。

利用特征值不仅能检验多重共线性,而且可以判断多重共线性的具体表现类型,有助于确定自变量之间的相互替代关系,用主成分法来筛选评价指标,将在方差接近于零的主成分中系数最大的指标删除。

经过相关分析后的影响因素之间还存在着一定程度的多重共线性,利用主成分筛选指标法将存在替代关系的影响因素进行筛选,剔除了多余影响因素。

(3)多元回归分析根据多个自变量的最优组合建立回归方程来预测因变量的线性回归分析称为多元线性回归分析。

多元线性回归分析的模型为:y＊=b0+b1x1+b2x2+LL+b n x n(1)其中,y＊为根据所有变量x计算出的估计值,b0为常数项,b1、b2、…b n称为y对应于x1、x2、…x n的偏相关系数。

偏回归系数表示假设在其他所有变量不变的情况下,某一个自变量变化所引起因变量变化的比率。

在分析各年商品住宅价格的影响因素时,采用的是多元线性回归模型,研究中将各年有效的城市经济、社会指标因素引入到多元线性回归方程中,在建立回归模型的过程中,对因素采用逐步回归法(Stepwise),逐步回归法由于每步都做检验,因而保证了最后方程中所有影响因素对城市商品住宅价格的影响都是显著的。

3　变量筛选和回归分析结果3.1　变量筛选的结果通过相关分析和主成分筛选法,将与商品住宅价格相关性较小,引起多重共线性的变量进行了筛选,每年被保留下来的变量见表2。

表2　变量筛选结果一览表影响因素保存下来的次数保存下来的年份距海岸线的距离71999、2000、2001、2002、2003、2004、2005通过城市的国道数量41999、2000、2001、2002建成区面积22004、2005职工平均工资71999、2000、2001、2002、2003、2004、2005人均铺装道路面积71999、2000、2001、2002、2003、2004、2005建成区绿化覆盖率71999、2000、2001、2002、2003、2004、2005人口密度12003地均固定资产投资62000、2001、2002、2003、2004、20053.2　回归分析的结果为了直观看出各个影响因素每变动一个百分点,能够引起商品住宅价格变动多少个百分点,即各个影响因素对商品住宅价格的影响程度,我们列出各年逐步回归结果中标准化的回归系数,见表3。

表3　1999～2005年商品住宅影响因素系数表商品住宅价格影响因素1999年2000年2001年2002年2003年2004年2005年距海岸线的距离------0.138-0.154通过城市的国道数量0.2820.3160.3910.301---职工平均工资0.8490.7270.5180.6600.5400.4460.563人均铺装道路面积-0.1920.3040.192---建成区绿化覆盖率-0.1920.1720.136--地均固定资产投资----0.3930.5040.383蒋立红等:城市商品住宅价格水平影响因素研究住宅与房地产 通过变量筛选和回归分析,可以得出以下初步的统计分析结果:(1)职工平均工资始终是影响商品住宅价格水平的重要因素,但是其对商品住宅价格的影响在时间上有下降的趋势,即由职工收入增加而引起的商品住宅价格上涨的部分有一定下降。