商品房价格主要影响因素的分析

商品房价格主要影响因素的分析
一、研究商品房价格的背景及意义
近年来，随着我国市场化改革的快速推进，房地产业己经成为拉动经济增长的支柱产业。

伴随着商品房的涌现，商品房价格成为人们广大居民关注的一个热点。

影响房地产价格波动的因素大致可分为内生因素和外生因素，内生因素包括地价、建筑成本和经济发展带来的社会需求等，外生因素包括利率、区位因素、经济政策等。

外生因素一般是通过内生因素的传导来实现对房地产价格波动的影响。

二、商品房价格的计量经济学模型
2.1 模型的设计与参数估计
2.1.1 模型的设计
城镇居民人均可支配收入与商品房竣工面积是影响商品房需求和供给的两个最重要的因素。

把城镇居民人均可支配收入作为变量 X1、商品房竣工面积作为变量X2、商品房平均价格作为被解释Y，建立起商品房平均价格的单方程计量经济学模型：
Y = c + b 1 X 1 i + b 2 X2 i + u i
其中c， b1、b2 为待估计参数，i =1，2，3...n， ui 为随机误差项，它包含了除城镇居民人均可支配收入和商品房竣工面积以外的因素对商品房平均价格的影响。

下表给出了自1998 年以来的城镇居民人均可支配收入、商品房竣工面积和商品房平均价格。

年份商品房平均价格
（元，变量Y）
城镇居民人均可支
配收入（元，变量
X1）
商品房竣工面积（亿
平方米，变量X2）
1998 2063 5425 1.76 1999 2053 5854 2.05 2000 2112 6280 2.35 2001 2226 6859 2.73 2002 2350 7688 3.25 2003 2462 8465 3.95 2004 2816 9422 4.25 2005 3067 10493 4.88 2006 3251 11759 5.3 2007 3885 13786 5.75
通过EViews 软件，得到输出的结果如下图所示。

图1、上图表示数据的输入
图 1 数据输入
图2、表示商品房平均价格（元，变量Y）与城镇居民人均可支配收入（元，变量X1）的散点图
图 2 散点图
图3、表示商品房平均价格（元，变量Y）与商品房竣工面积（亿平方米，变量X2）之间的散点图
图 3 散点图
通过散点图可明显得知，商品房平均价格与城镇居民可支配收入和商品房竣工面积呈线性相关，因此可以建立线性回归模型。

通过EViews 软件进行线性回归分析，可得到以下回归结果。

如图4：
图4 线性回归结果
城镇居民人均可支配收入、商品房竣工面积和商品房平均价格的关系回归分析结果
由结果可得商品房平均价格的单方程计量经济学模型为：
Y = 563.661+ 0.339X1 −233.938X 2
T 统计量：(6.551636) (8.689326) (-3.081017)
可决系数R2：0.992112
修正的可决系数R2：0.989858
F 统计量：440.2052
D.W：1.682742
2.1.2 回归分析
回归结果表明，在1998—2007 年间，Y 变化的99.21%可由其他两个变量解释。

在5%的显著水平下，自由度的统计量的临界值为t0.025（7）=1.68，因此所有的变量参数都显著的不为零。

从X1 前的参数看，在所选的时间段里，商品房平均价格指数关于城镇居民人均可支配收入的弹性小于1，说明这段期间，随着城镇居民人均可支配输入的增加，对商品房平均价格的增加影响不大；X2 前的参数为负且绝对值较大，表明商品房竣工面积的增加会引起商品房平均价格的大幅下降。

显然后者的力量超过了前者。

由于X2 前的t 值较小，可以得出商品房竣工面积对商品房的平均价格影响的显著性较小，这是由于经营者和消费者所处地位不同，双方市场权利不对等、市场信息不对称，导致消费者在知情权、选择权、价格上的谈判权上处于弱势地位。

而开发商则利用掌握市场行情、竞争趋势、成本信息等优势地位，形成炒房的短期套利投机行为。

炒房者囤积房屋，造成住房紧缺的假象，并同开发商一起四处宣传房价必涨、供给紧张等信息，造成房价居高不下。

2.2 模型的检验
2.2.1 经济意义检验
从经济意义上看，城镇居民人均可支配收入每增加一元钱，商品房平均价格就增加0.339元；商品房竣工面积每增加一亿平方米，商品房平均价格就减少233.938 元，这在经济意义上是合理的。

2.2.2 统计检验
拟合优度检验：从回归估计结果上看，模型拟合较好。

可决系数R2=0.9921，修正的可决系数R2：0.989858，表明模型在整体上拟合得非常好。

通过eviews分析可得下面的图形：
图 5 由图可知模型拟合较好
D.W检验：从序列自相关看，D.W=1.6827，在2 附近，表明简单的回归分析不存在残差序列自相关现象。

显著性检验：从方程显著性检验上看，F 统计量为440.2052，针对H O：β1=β2=0，给定显著性水平，在F分布表中查出自由度为k=2和n-k-1=7的F=440.2052，显然F大于F0.05(2,7)=4.74，明显显著，应拒绝原假设H O：β1=β2=0，则远大于临界值9.55(5%的显著水平)，方程显著性检验通过。

三、启示和建议
3.1 减少投资活动的盲目性
由b2=-233.9383 可知商品房的竣工面积的扩大会大幅降低平均价格，且根据一般的经济规律，一个行业的投资回报率高，那么会导致大量投资的不断涌入，进而导致该行业供大于求、投资回报率下降。

所以，很少有哪个行业的投资回报率能长久地保持一个相对很高的水平，商品房市场也是如此。

1998 年以来，商品房价格上涨较快，在房价上涨预期的驱动下房地产开发投资增长迅猛，1998 年到2007 年，房地产开发投资的年增长幅度均较高，如此高增幅的增长持续下去必将出现商品房供大于求、商品房平均价格下跌的局面。

因此，商品房市场的投资者（商品房开发投资者和以投资为目的的商品房购买者）在商品房价格上涨的行情中，必须要有一个理性的心态，避免非理性行为，减少投资活动的盲目性。

3.2 以周期波动的眼光看待商品房市场的发展
商品房市场的投资者必须要以波动的眼光看待商品房市场的发展，这是因为：第一，商品房市场确实存在着周期波动。

中国房地产及住宅研究会副会长兼秘书长张元端在《房地产业周期波动又探一中国房地产业步入新的周期》一文中利用“商品房销售额增长率”这一指标分析中国房地产业发展周期波动时指出：“中国房地产业波动周期大约是4 到6 年，进入上世纪九十年代以来，房地产业
周期波动的波峰出现在1993 年、1998 年、2003年”，本文利用房价涨落这一指标也从另一个方面基本印证了上述观点。

所以商品房价格不会要么一直涨、要么一直跌，也不会要么一直快速涨、要么一直低速徘徊。

第二，商品房平均价格周期波动的幅度还可能较大。

在商品房市场的周期波动中，尽管城镇居民人均可支配收入的增幅可能保持不变，但商品房竣工面积的增幅在不同年份是有差别的，因此商品房的平均价格就可能会有比较大的波动幅度。

所以，商品房市场的投资者必须要以波动的眼光看待商品房市场的发展，并以此来指导自己的投资活动，这样才能有效避免非理性行为，减少投资活动的盲目性。

3.3 关注国家在房地产方面的相关政策
既然投资者要以波动的眼光看待商品房市场的发展，那么如何把握商品房市场的周期波动呢?如何确定当前的商品房市场在这个波动中所处的位置（波峰还是波谷）呢？这个问题对于一般的投资者来说，可以通过关注国家在房地产方面的相关政策来找到答案。

我们看到，城市化进程的加快、土地资源的有限性和楼市供不应求的表面现象在根本上支撑着高高的房价，但是非理性、放纵、失灵的房地产市场价格形成机制也是房价升高的重要原因。

政府看到了这一点，并且采取了一系列必要的调控措施，在去年连续实施了各种调控手段：为控制投机性贷款防范金融风险，从3月份到9月份半年的时间内连续5次加息，房贷基准利率提高近1个百分点，增长率达到6.29%；4次提高银行存款准备金率，并且针对“二套房”贷款从提高首付比例和房贷利率两方面发布新政；为提高广大低收入者的住房水平，8月7日国务院发布了《关于解决城市低收入家庭住房困难的若干意见》，进一步明确了经济适用房和廉租房的实施制度、政策，加大了经济适用房和廉租房的建筑面积和供应比例；12月份，国务院派出由“房地产调控部际联系会议”的成员部门组成的督察组，奔赴全国十多个城市，检查各地区落实房地产既有调控政策的情况，重点检查了房价与供应结构调整情况。

随着这诸多经济政策调控措施的贯彻落实到位，各级党委、政府的高度重视，房地产市场供求格局的变化，高昂的房市价格趋于回落应该说在情理之中、预料之内，是必然趋势。

4．结论
通过本文的论述，我们可以看到目前影响商品房市场的因素主要有城镇人均可支配收入和商品房竣工面积，其中城镇人均可支配收入具有较大的影响力。

除此之外，虽然还存在较多的不合理因素，但是仍然是蕴含着巨大潜力的市场。

我们有充分理由相信，随着中国经济的持续、稳定发展，经济体制改革逐步深化，市场体系不断完善，宏观调控得到加强和改善。