本科毕业论文福建省房地产市场价格影响因素分析及预测

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1、提供完整版的毕业设计本科毕业论文本科毕业论文福建省房地产市场价格影响因素分析及预测福建省房地产市场价格影响因素分析及预测学生姓名： 学 院：经济学院系：计划统计系专 业：统计学年 级： 学 号：指导教师（校内）： 职称：讲师指导教师（校外）： 职称：福建省房地产市场价格影响因素分析及预测1福建省房地产市场价格影响因素分析及预测摘要 经过十多年的发展，房地产业已经成为我国国民经济重要的支柱产业，它迅猛发展的势头备受世人瞩目。近年来，房地产价格上涨较快，部分地区房价持续飙升，超过了经济总体增长水平。因此对城市房地产价格问题的研究引起了学术界、企业、政府和媒体的高度重视。是什么因素导致了商品房价格的

2、持续、快速增长？本文以福建省房地产市场为例，就福建省房地产市场价格的影响因素进行定性分析和回归分析，并对福建省的房价进行了预测。目的在于对福建省房地产市场价格的影响因素形成全面、客观的认识，并为房地产市场的各个参与者的决策提供参考。关键词 房地产价格；房价影响因素；回归分析福建省房地产市场价格影响因素分析及预测2The analysis and predictions of the real estate market price in FujianAbstract: The real estate industry has become an important pillar industr

3、y of China after the development in the past decade. Its high-speed development has attracted worldwide attention. In the recent years, the real estate price rose rapidly. Especially in some regions, the housing price goes up sharply and its rate has far exceeded the increasing rate of the overall e

4、conomy. Therefore, the problem of housing price incurs the high attentions of the academic circles, enterprises, governments and public opinions. Whats the factor that cause the real estate price keeps on rising so fast? In this paper, we took the real estate market in Fujian Province as an example,

5、 carried on qualitative analysis and regression analysis for factors affecting real estate market price, and estimated the housing price in Fujian. The purpose of this paper is to find out the extraordinary factor to influence the market price in Fujian Province, and provide references for the decis

6、ions of each participant of the real estate market.Keywords: The real estate market price Factors affecting price Regression analysis 福建省房地产市场价格影响因素分析及预测3目目 录录一、引言一、引言 .1（一）研究的背景与意义 .1（二）研究内容与方法 .2二、房地产价格的相关研究回顾二、房地产价格的相关研究回顾.2（一）房地产价格的基本概念 .2（二）国内外研究的文献综述 .3三、福建省房地产价格影响因素的定性分析三、福建省房地产价格影响因素的定性分析.4（

7、一）房地产价格影响因素概述 .4（二）福建省房地产价格的影响因素分析.6四、福建省房地产价四、福建省房地产价格格影响因素的定量分析影响因素的定量分析 .10（一）指标的选择.10（二）各变量之间的相互关系 .12（三）模型估计.13（四）模型评价.15（五）房价预测.16五、结论五、结论 .19（一）实证结果小结 .19（二）稳定房价的相关政策建议 .19参考文参考文献献 .21福建省房地产市场价格影响因素分析及预测1一、引言一、引言（一）研究的背景与意义（一）研究的背景与意义房地产业是国民经济的一个重要产业，是国民经济的基本承载体。房地产业的发展对建筑业，以及建材、冶金、化工等产业发展起着带

8、动作用，也推动着金融业的发展，是吸引金融业投资的重要领域。房地产业的发展不但能带动经济发展，也有利于产业结构的升级，拓展消费市场，优化城市消费结构，促进城市经济的繁荣，并带来大量的就业机会。国家宏观经济部门经过综合分析认为，房地产业将成为我国又一支柱产业。我国房地产业历史悠久。中国房地产业最早产生于 19 世纪末 20 世纪初，并随着中国商品经济的发展、社会经济制度的变革，而经历了一个曲折的历史发展过程。而真正与现代市场经济联系在一起的房地产业起步是从 80 年代开始的，至今只有 30 余年的时间。自党的十一届三中全会召开以来，我国房地产业经历了复苏、发展、调整、繁荣和宏观调控等阶段，从一个不

9、成熟的产业慢慢走向成熟。特别是 1998 年我国取消福利分房以来，房地产业一枝独秀，发展迅猛，成为近年来中国快速经济增长的最大动力和源泉之一。以福建省为例，改革开放初期的城镇人均住宅建筑面积为 8.5 平方米，1998 年达到 20.1 平方米，2007 年则为33.5 平方米，在 30 年不到的时间里翻了两番。房地产业的高速发展、市场的交易活跃也带来了房价的水涨船高、一路攀升。一方面，房地产业带动了许多相关产业的发展，带来整个国民经济的繁荣，总体发展比较健康，另一方面，房价的高速攀升也暴露了不少问题，引起了人们对房地产市场泡沫的担心。1990 年日本的房地产泡沫破灭带来十年的经济萧条，199

10、7 年的楼市泡沫策动亚洲金融危机，2008 年美国房地产市场衰退引发次贷危机。而目前我国的房地产经过了 2003-2007 年五年的高速发展期，房价已逐步攀升到顶峰，2008 年受金融危机影响房价略有下降，2009 年又全面复苏，继续保持了上行的态势。房地产业的发展速度大大超过了其他行业，在个别城市，房屋价格翻倍的速度甚至与当年日本东京、香港房价暴涨时刻完全一致，这也导致将房价因素纳入 CPI 统计的呼声连年高涨。其他国家和地区的经验告诉我们，房地产业如果发展不健康，很容易聚集泡沫，泡沫一旦破裂，国民经济就会受到巨大冲击。我国的房地产业是否发展过热？市场是否存在泡沫？哪些因素影响到了房价的形成

11、？在目前市场经济平稳运行的大背景下，研究房价的变动规律及其影响因素，力福建省房地产市场价格影响因素分析及预测2求通过房价的变化反映房地产市场运行情况，就成为了一个值得探讨的问题。本文将以福建省商品房市场为例，运用经济学理论和计量统计方法，对福建省房价的影响因素进行定性和定量分析，研究的意义在于发掘福建省房地产价格变动的规律，进一步认识房地产市场的运行状况和市场价格的影响因素，为购房者、开发商的投资决策和地方政府的制定政策提供参考和建议。（二）研究内容与方法（二）研究内容与方法目前国内外对房地产价格因素的分析与研究比较多，本文将在这些理论研究的基础上，结合福建省房地产市场的现状，采用 1996-

12、2008 年数据，运用 SPSS，MINITAB 软件和统计学方法，对各影响因素对房地产价格的影响程度进行分析，建立多元线性回归模型，确定房价与各因素之间的数量关系，并对该方程模型进行统计检验，最后对福建省商品房市场价格进行预测，提出相关政策建议。本文共分为五个部分。第一部分为引言，主要介绍课题的研究背景和意义，研究思路和方法。第二部分将回顾国内外的相关理论研究成果，这是本文案例分析的理论基础。第三部分将联系实际，对福建省房地产价格的影响因素进行定性分析，选取相应的统计指标，从供给和需求两方面分析近年来房价上涨的原因。第四部分则属于定量分析阶段，通过搜集的相关指标数据，建立统计模型，对第三部分

13、的理论做出实证分析，并对福建省房地产市场价格的发展趋势进行预测。第五部分在总结研究结果的基础上，对地方政府稳定房价提出政策建议。二、房地产价格的相关研究回顾二、房地产价格的相关研究回顾（一）房地产价格的基本概念（一）房地产价格的基本概念房地产是房屋和土地财产的总称，又称不动产，它包括土地、建筑物以及固着于土地、建筑物不可分离的部分。具体而言，房产是指建筑在土地上的各种房屋，例如住宅、办公楼、商场、厂房、仓库和其他服务、文化、教育、卫生、体育用房等；地产是指土地及其上下一福建省房地产市场价格影响因素分析及预测3定的空间，包括地面道路、水域和地下的各种基础设施等。房地产的含义也有广义和狭义的区别：

14、广义的房地产是指土地、土地上的永久建筑物、基础设施、以及如水和矿藏等自然资源，还包括与土地、房屋所有权有关的权利和利益；狭义的房地产则指房屋的建筑部分与建筑地块有机结合的整体和它们衍生的各种物权。房地产价格是房地产价值的货币表现，是房屋建筑物价格和土地价格的有机统一，在价值形态上包括两部分，一是土地价格，二是房产价格。所谓土地价格，也称地产价格，是指地租的购买价格，是地租的资本化，这在地租理论中有详细介绍。而房产价格是指房产商品价值的货币表现，它包括房屋建筑产品价值的货币表现与房屋建筑所占土地的地价两个部分。2房地产价格就是由土地价格和建筑物价格构成的。一般说来，通常包括以下六大项：土地取得成

15、本、开发成本管理费用、投资利息、销售税费、开发利润。（二）国内外研究的文献综述（二）国内外研究的文献综述1.1.国外对房地产价格的研究国外对房地产价格的研究国外对房地产业的发展研究起步较早，对房地产价格影响因素进行分析的文献很多，内容涉及到供求关系、人口增长、银行信贷、宏观经济因素等方面。在市场供求关系方面，Geof Kenny (1999)采用协整技术，建立了爱尔兰房地产市场供给和需求方面的模型，他的研究表明了收入增加会引起需求的增加，使住房价格上涨，并且住宅价格和建设成本存在稳定的比例。Quigley (1999)通过供求平衡定价原理，以人口、就业、收入、房屋空置率等因素为自变量，对房价进

16、行了回归分析，得出了宏观经济因素对短期房价影响不大，却能影响到长期价格的结论。而在银行信贷方面，Collyns, Senhadji (2001)对于香港,韩国,新加坡和泰国的相关研究则表明,银行信贷的增长和房地产价格上涨具有显著的同步效应。之后的 Davis , Haibin Zhu (2004)对银行贷款和商品房价格之间关系进行了实证分析，结论是房地产价格的上涨是银行信贷规模扩张的原因，而不是相反。在宏观经济因素方面，Diana Kasparova, Michael White 也是从供求模型入手，研究了单一货币政策、以及 GDP 等宏观经济因素对欧盟部分国家住宅价格的影响。国外的房地产价格

17、理论较多也较为成熟，这对我国房地产价格的实践研究具有一定的借鉴意义。2.2.国内对房地产价格的研究国内对房地产价格的研究近年来，国内学者对房地产市场的研究主要集中于对房地产市场内部运行规律和外部影响因素等方面，为了便于论文之后对福建省的房地产价格影响因素进行实证分析，本文主要福建省房地产市场价格影响因素分析及预测4搜集了房地产价格方面的研究文献，并在此做出综述。在供求影响价格方面，学者大多将商品房价格影响因素从供给和需求两个角度进行阐述，并且近年的研究越来越多关注于具体城市。贺雪梅(2008)对东部沿海城市住宅价格运行机制进行了研究，李笑(2007)、丁建国(2009)、马莉莉(2009)分别

18、对株洲、西安、昆明的房地产市场供给和需求因素进行了分类和定性分析，并且都采用了多元回归、灰色关联度分析等方法对影响因素进行了建模。在社会主义市场经济条件下，我国的房地产价格不仅受市场规律、供求关系影响，也受到国家宏观经济调控等行政因素的影响。柴强(2005)指出利率、税收、汇率政策都会直接或间接地影响到房价。宋勃，陈海博(2006)认为人民币升值对房价的普遍影响是“最早持续上涨、然后形成泡沫、最后泡沫破灭、房价下降” ，而升值的最终影响取决于升值后宏观经济的走向。周京奎(2005)运用单整与协整检验方法及误差修正模型对中国 4 个直辖市的住宅价格与货币政策的互动关系进行了研究，结果表明城市住宅

19、价格上涨与宽松的货币政策有紧密的联系。另外，在房地产自身区位、环境等因素的影响方面，也有学者做出了解读。王霞，朱道林等(2004)以北京市为例研究了轨道交通对房价的影响范围和程度，马娅娟(2005)则分析了住宅智能化水平、开发商品牌等无形因素对房地产估价的影响。三、福建省房地产价格影响因素的定性分析三、福建省房地产价格影响因素的定性分析（一）房地产价格影响因素（一）房地产价格影响因素综合以上搜集的有关房地产价格影响因素的各类文献可以看出，理论上，房地产价格是围绕房产价值波动的，是房地产市场供求关系长期和短期各种动力相互作用的结果；同时，实际成交价格在理论价格的基础上又受到了来自宏观经济环境(如

20、经济发展水平、收入、人口规模等)、房地产产业范围(如土地供给制度、商品房管理制度、开发商融资渠道等)、以及各种有形无形的因素的共同作用。从本质上讲，凡是能够影响到房地产供给和需求的一切因素都可以归结为影响房地产价格的因素。因此，参考华伟房地产经济学中的归纳，本文拟将房地产价格的影响因素分为以下五类。福建省房地产市场价格影响因素分析及预测51.1.自身因素自身因素影响房地产价格的自身因素包括：（1）区域因素：即通常所说的地理位置。包括房地产开发项目的地段区位、地质条件、地形地势、宗地面积和形状等。（2）环境因素：包括采光通风、空气质量、绿化水平、噪声污染、交通通达情况，以及与周边环境是否协调等等

21、。项目周边良好的自然和人文环境有利于提高商品房的价格。（3）建筑物属性：包括建筑物外观、设计施工质量、设备状况、物业水平等。这些因素也将对房地产价格产生较大影响。以上因素对住宅价格的影响可以用土地成本、建筑规模、建筑施工成本，还有微观层面的住宅规划等指标来量化。2.2.经济因素经济因素宏观经济因素影响整个社会，房地产的特殊性在某些程度上会极大地受到宏观因素的影响。影响房地产价格的经济因素包括：（1）经济周期：经济的周期性波动对房地产这类的耐用品影响极大。经济的增长情况影响到投资者对未来的预期和居民的购买力，决定了房地产市场的景气程度。（2）物价、收入和就业水平：物价变动一方面导致货币价值变动，

22、影响房地产价格；另一方面物价水平提高，房地产保值和增值的作用越明显，人们的购买意愿越强烈，需求就会增加。同时，根据房地产市场发展较完善的西方国家的情况，就业水平和居民的收入水平提高，家庭在房屋方面的开支也会加大，这表明收入和就业水平也与房地产市场的需求量成正比。（3）利率及金融环境：银行利率直接影响到房地产融资，较高的利率会增加房地产开发和投资的财务负担，使房地产交易行为受到抑制，从而影响到房地产价格。金融环境的好坏影响一个地区的经济发展状况，进而影响房地产交易的积极性，对房地产价格也会产生影响。总的看来，影响房地产价格的经济因素大体可以用 GDP、宏观经济景气指数、物价指数、居民收入水平、就

23、业率、银行利率等指标来量化。3.3.社会因素社会因素（1）社会稳定状况：社会稳定，人民乐于生产投资，生活能够持续稳定地改善，经济发展带动地价上涨。政局动荡、治安混乱，人民无心发展生产，整个经济崩溃，地价必然下跌。我国这几年房地产市场的良好发展就是得益于当前国泰民安的政治环境。福建省房地产市场价格影响因素分析及预测6（2）人口状况：人口增长，对土地的需求必然增加，地价上涨；人口素质提高，对社会稳定、经济发展都有良好的促进作用，也会带动地价上涨。（3）城市化水平：城市化水平提高，人口及各种经济活动都要向城市聚集，对城市土地需求的增加使土地价格提高，周边的农村用地也成为利用强度较高的非农业用地，地价

24、随之上涨。反之，如果城市过于扩张或城市衰落，也会导致地价下降。综上所述，社会因素大致可以用人口总数、非农业人口数、城镇化率等指标来衡量。4.4.行政因素行政因素（1）土地制度及政策：不同的土地制度会通过对土地供应量的控制，进而影响房地产的供给和价格。（2）住房制度及政策：国家在每个时期不同的房地产政策都极大地影响到房价。（3）税收政策：不同的税种、税率及其征收环节都会在不同程度上对房地产的开发、交易成本造成影响，同时课税的转嫁问题也应纳入考虑的范围。（4）城市规划：行政隶属的变更、以及城市规划中对土地用途、容积率、覆盖率等的规定都有可能改变一个地区的房价。量化这些因素的主要指标包括土地供应量、

25、税收结构等。5.5.其他因素其他因素另外人的心理因素（包括消费者预期、个人偏好、对风水和风俗避讳的讲究等）以及其他一些非常规因素（例如国际经济环境、国外房价等）对房地产价格也可能产生影响。（二）福建省房地产价格的影响因素分析（二）福建省房地产价格的影响因素分析与我国其他地区一样，经过十余年的发展，福建省房地产业的经济地位日益重要，房地产市场的供给与需求总量都出现了明显的增长，房地产开发投资额、竣工面积、销售面积、销售额都逐年递增，尽管近年来国家出台控制房地产投资规模、平抑房价的各项宏观调控政策，福建省房地产业依然保持强劲的增长势头。根据现有的统计数据，福建省商品房销售均价已由 1996 年的

26、1667 元/平方米上升到了 2008 年的 4384 元/平方米。究竟是什么原因促使了房价的步步高升？福建省房地产市场的供给与需求状况如何？根据上一节对房价影响因素的理论分析，这里将对 1996-2008 年福建省房地产市场的供需情况进行介绍，通过历史数据了解各相关指标的变动情况及其对房价的影响作用。这也有助于下一章从数学角度探讨这些变量对福建省房地产价格的决定作用。 （数据资料来源：各年中国福建省房地产市场价格影响因素分析及预测7统计年鉴、福建统计年鉴）1.1.影响福建省房地产市场需求方面的因素分析影响福建省房地产市场需求方面的因素分析福建省房地产市场需求主要来源于以下三个方面：一是城市化

27、程度提高、人口扩张带来的需求；二是居民生活水平提高、改善居住条件带来的需求；三是人们为了保值或增值而购买房产带来的投资性需求。城市化水平的提高和人口扩张的程度在指标上可体现为全省总人口的增加。城市居民生活水平的改善可体现为城镇居民人均可支配收入的提高。城镇居民家庭人均住宅面积直接反映了福建省房地产市场需求的增加。表 1 1996-2008 年福建省 GDP、人口、人均可支配收入、住房面积数据表年份全省生产总值（亿元）全省总人口（万人）城镇居民人均可支配收入（元）城镇居民家庭人均住宅建筑面积（平方米）19962484.2532615172.924.519973000.3632826143.625

28、.619983286.5632996485.626.819993550.2433166859.827.220003920.0734107432.32820014072.8534408313.128.520024467.5534669189.428.420034983.6734889999.5429.820045763.35351111175.3731.120056568.93353512321.3131.420067614.55355813753.2832.120079249.13358115506.0533.5200810823.1360417961.45-福建省房地产市场价格影响因素分析及

29、预测80501001502002503003504004505001996199719981999200020012002200320042005200620072008房屋均价GDP（亿元）总人口（万人）人均可支配收入（元）人均住宅建筑面积（平方米）图 1 1996-2008 年各指标增长情况比较图（1996 年为基年）由比较图中可以看出，福建省的房屋均价与几个影响需求的指标的增长趋势大体相同。随着福建省经济发展步伐的加快，人民生活水平不断提高，1996 年全省人均可支配收入为5172.9 元，到 2008 年上升为 17961.5 元，13 年间平均每年增长 10.05%。福建省 GDP

30、的提高对供给和需求起着双向拉动的作用，人口的增加、人均可支配收入的上升又直接导致了住房需求的增加，使人均住宅面积由 1996 年的 24.5 平方米上升到 2007 年的 33.5 平方米。对比之国际上的发达国家，欧洲国家的人均住房面积为 40-45 平方米，美国为 92 平方米，说明我省人均住房面积还有较大的上升空间，在此之前，都会有较旺盛的需求。经济发展、城市化的推进将成为福建省未来房地产市场需求发展的动力。2.2.影响福建省房地产市场供给方面的因素分析影响福建省房地产市场供给方面的因素分析福建省房地产市场供给状况主要表现在房地产开发投资额、商品房竣工面积等指标上。具体数据如下：表 2 1

31、996-2008 年福建省房地产供给情况各指标数据表年份全社会固定资产投资额（亿元）城镇房地产开发投资额（亿元）房地产开发占投资比重商品房竣工面积（万平方米）1996790.00151.6919.20%526.31997898.47148.3316.51%662.819981048.52165.6315.80%578.719991040.00178.6217.18%788.8福建省房地产市场价格影响因素分析及预测920001082.47207.3719.16%1009.420011134.48225.4919.88%1280.820021230.76248.9920.23%1323.52003

32、1507.87362.1024.01%1363.020041899.10477.8025.16%1523.920052344.73540.4023.05%1576.220063115.08787.4025.28%1408.320074321.741132.5026.20%1710.320085207.701203.4023.11%1422.8房地产投资是房地产业发展的动力和源泉。福建省的房地产开发投资额由 1996 年的151.69 亿元增长到 2008 年的 1203.4 亿元，增长了 7.9 倍，占全社会固定资产投资比重也连年增加，2007 年达到了顶峰 26.2%。可见福建省房地产投资是

33、全社会固定资产投资的重要组成部分，对全省的投资和经济发展起到了重要的推动作用。房屋竣工面积也是呈现整体上升趋势，2008 年略有放缓，说明福建省房地产市场经过了一段时期的繁荣发展，供给量逐年稳步扩大。3.3.历年宏观政策调控方面的影响历年宏观政策调控方面的影响自 1998 年下半年国家正式停止住房实物分配开始，福建省的住房分配逐步实现了货币化，房地产市场机制的作用日益显现。通过福建省房地产价格与增幅走势图可见，经过四年的调整和规范，到了 2002 年，福建省的房地业开始进入较快的发展阶段，房价自 2002 年起呈现较高增长。在之后的几年中，全国范围内的市场过热、房价过快增长、房地产投资风险不断

34、扩大等问题也引起了国家政府的重视。2003 年起中央连续出台了一系列宏观政策对房地产市场进行调控，福建省房地产市场价格的变化也与这些政策密切相关。福建省房地产市场价格影响因素分析及预测10商品房价格增长情况26.33-6.4105001000150020002500300035004000450050001996199719981999200020012002200320042005200620072008-10-5051015202530房屋均价房屋均价增长率(%)图 2:1996-2008 年商品房价格增长情况2003 年国家开始集中整顿土地市场秩序，控制房地产开发的过快增长，收紧土地供应

35、导致了市场供给的减少，这一年的房价增速略有放缓。2004 年央行加息，使贷款利率成本提高，文献显示加息后福建省省的商品房销售面积增速比 2004 年前三个季度回落了 11.8 个百分点，可见加息对市场需求的抑制作用较为明显，该年福建省商品房价格增幅大致保持了10%的水平。2005 年国家出台“国八条”旨在规范市场打击投机行为，但由于房贷规模扩大、人民币升值预期使资金市场流动性过剩，加上在地方经济方面，2004 年福建省政府提出了建设海峡西岸经济区的战略构想，使全省房地产的投资性需求大幅增加，因此 2005 年福建省商品房价格增幅不降反升，达到了 24%。2006 年国家调控重心在于调整住房供应

36、结构，福建省的中小户型房屋供给相应增加，但受到之前土地政策从紧的滞后影响，市场供不应求，需求的旺盛使房价增幅再度攀升，达到 26.3%的最高点。2007 年央行多次加息，同时提高二套房贷首付比例，以及 2007-2008 年国家对保障性住房、经济适用房供给制度的完善，这些政策极大地减少了市场需求，抑制了经济过热，同时由于全球经济环境的影响，福建省房地产市场的表现先是在 2007 年价格上涨，后在 2008 年全年房价明显下跌。综合看来，国家对房地产市场的宏观调控政策对福建省房地产市场价格的影响略有滞后，但作用显著，调控的核心是稳定房价，使房地产市场价格回归正常水平。福建省房地产市场价格影响因素

37、分析及预测11四、福建省房地产价格影响因素的定量分析四、福建省房地产价格影响因素的定量分析（一）指标的选择（一）指标的选择上一章我们定性分析了影响福建省房价的各种因素，为了更深入地探讨福建省房价与各影响因素之间的关系、验证定性分析的结果，我们有必要建立统计模型，进行定量分析。这一部分将根据上文对各因素分类分析的结果，选择能够影响福建省房地产市场供求的各种指标作为自变量，以福建省各年房屋均价为因变量，构建多元线性回归模型。在使用多元回归分析法建立模型时，选择进入模型的自变量会直接影响到分析结果。一方面为获取全面信息，模型中应包含的解释变量应尽可能多，另一方面，自变量数目过大会使模型计算复杂，且往

38、往会扩大估计方差，降低模型的精度；再者，进入模型的变量应该是确定性的变量，且与被解释变量之间应有明显的因果关系。考虑这些选择变量的标准，再联系上一章的定性分析，我们认为，福建省的 GDP、人口总数、城镇居民人均可支配收入、商品房销售面积、房地产开发投资额、商品房竣工面积、建筑业企业工程结算成本，这几个变量会通过影响市场的供需状况影响房价，在很大程度上解释了房价波动的原因，并且取值具有确定性。因此把它们选作模型的自变量。另外，上文的分析中提到了行政因素等其他因素，包括了城市规划、住房政策、利率、货币政策等，这些因素主要取决于不同时期的政府政策，具有随机性，且影响程度比较难以量化，因此在回归方程模

39、型里由随机干扰项代表。所选样本数据均来源于 1996-2008 年中国统计年鉴、福建省统计年鉴和中国房地产年鉴。各变量的具体解释如下：因变量 Y：商品房销售均价（单位：元/平方米） ，由中国统计年鉴中商品房销售的相关数据整理而得。自变量中的需求类指标：X1：总人口（单位：万人） ，取值自中国统计年鉴中的总人口数；X2：居民可支配收入（单位：元） ，取值自中国统计年鉴中的城镇居民家庭人均可支配收入；X3：商品房销售面积（单位：万） ，取值自中国统计年鉴相关条目；自变量中的供给类指标：X4：房地产开发投资额（单位：亿元） ，取值自中国统计年鉴房地产开发企业完成投资额；X5：商品房竣工面积（单位：万

40、） ，取值自中国统计年鉴相关条目；福建省房地产市场价格影响因素分析及预测12X6：建筑成本（单位：亿元） ，取值自各年福建统计年鉴中的建筑企业工程实际成本（结算成本） ；代表宏观经济因素的指标：X7：GDP（单位：亿元） ，取值自中国统计年鉴 。另外，考虑到通货膨胀的影响，我们以 1996 年为基年，整理出 1996-2008 各年的居民消费价格指数，作为反映通货膨胀的指标，用以消除商品房价格、居民可支配收入、房地产开发投资额和建筑成本所受通货膨胀的影响；同样，用 GDP 指数消除通货膨胀对 GDP 的影响。将所有调整过的数据绘制成表，如下所示：表 3 消除通货膨胀后福建省 1996-2008

41、 年数据年份商品房均价（元/）总人口（万人）居民可支配收入（元）销售面积 （万）房地产投资额（亿元）竣工面积 （万）建筑成本（亿元）GDP（亿元）19961666.8532615172.9273.5151.69526.3169.902484.2519971902.7832825976.3426.9144.29662.8183.072745.4919982000.4232996359.8515.2162.42578.7217.303047.8419992052.2533166822.3599.7177.64788.8219.793298.5020002064.6034107362.2810.72

42、05.411009.4236.753615.7120011982.5034408177.5987.8221.811280.8240.773760.5820022133.8234669112.41047.0246.901323.5348.324095.3420032250.8334889798.11250.1354.811363.0464.384529.6020042413.96351110539.21384.8450.601523.9542.705235.4620052928.96353511414.51913.8500.631576.2729.495948.5820063645.363558

43、12552.82021.7718.671408.3876.836854.2420074079.62358113504.32422.0986.301710.31118.748221.7220083605.38360414771.31625.7989.661422.81307.729836.63（二）各变量之间的相互关系（二）各变量之间的相互关系相关系数是衡量变量间相关程度的指标。利用 SPSS 得出论文选取的 7 个自变量和因变量之间的相关系数情况如下：福建省房地产市场价格影响因素分析及预测13表 4 8 个变量的相关系数情况数据表YX1X2X3X4X5X6X10.833X20.9240.964

44、X30.9210.9270.928X40.9700.8540.9490.879X50.7260.9550.8750.9100.733X60.9550.8660.9630.8690.9900.735X70.9380.8900.9720.8600.9830.7590.993从各变量间的相关系数可以看出，商品房均价 Y 与房地产投资额 X4 相关程度最高，系数达到 0.97，其次建筑成本 X6、全年生产总值 X7、居民可支配收入 X2、商品房销售面积X3，与房价的相关性也很高，系数都在 0.90 以上；再次的是全省总人口 X1；相关性最低的是商品房竣工面积 X5。这也简单证明了福建省房价是供求各方面

45、影响因素综合作用的结果。（三）模型估计（三）模型估计通过运用 SPSS 软件对各个因素指标值和商品房均价之间的关系进行曲线拟合分析，发现自变量各指标与因变量大致呈直线相关关系。因此确定房价影响因素的多元回归模型为：011223344556677iiiiiiiiiYbb Xb Xb Xb Xb Xb Xb Xe在经济模型的建立中，由于各经济变量之间可能存在相关的趋势，且由于条件限制，样本资料的数据搜集得不够多，因此模型变量间可能存在多重共线性。为了克服多重共线性，本文将采取逐步回归法进行回归分析。其基本思想是：从所有解释变量中选取影响最为显著的变量建立模型，然后将模型外的变量逐个引入模型并进行显

46、著性检验，直到原引入变量因后面变量的引入而变得不在显著，再将其剔除。重复这一过程直到再无显著变量被引入或剔除出回归方程为止。使用 SPSS 软件进行逐步多元回归，结果如下所示：福建省房地产市场价格影响因素分析及预测14MMo od de el l S Su ummmma ar ry y.970a.940.935200.06479.980b.961.953169.60915.995c.989.98693.88310Model123RR SquareAdjustedR SquareStd. Error ofthe EstimatePredictors: (Constant), X4a. Predi

47、ctors: (Constant), X4, X3b. Predictors: (Constant), X4, X3, X5c. 图 3：模型概要图 3 表示了模型的拟合情况，表示整个回归过程进行了三步，第一步进入的变量是 X4房地产投资额，复相关系数为 0.970，判定系数为 0.940，调整系数为 0.935；第二步、第三步又引入了 X3 商品房销售面积和 X5 商品房竣工面积，引入这些变量后，复相关系数、判定系数、调整系数的值都增加了，即模型拟合得更好。之后，再也没有其它影响更显著的变量进入，说明模型最终有三个自变量，即房地产投资额、商品房销售面积和商品房竣工面积。模型调整后的拟合度为

48、0.986。A AN NO OV VA Ad d693046916930469.498173.150.000a440285.11140025.919737075512708308223541540.989123.110.000b287672.61028767.263737075512729142832430476.096275.751.000c79326.32098814.036737075512RegressionResidualTotalRegressionResidualTotalRegressionResidualTotalModel123Sum ofSquaresdfMean Squ

49、areFSig.Predictors: (Constant), X4a. Predictors: (Constant), X4, X3b. Predictors: (Constant), X4, X3, X5c. Dependent Variable: Yd. 图 4：方差分析图 4 为方差分析，模型的 F 统计量的 P 值为 0，小于 0.05，因此自变量系数统计显著，即说明模型中的 b0，b3，b4，b5 不同时为零。福建省房地产市场价格影响因素分析及预测15C Co oe ef ff fi ic ci ie en nt ts sa a1507.00194.74215.906.0002.4

50、73.188.97013.159.0001368.865100.24013.656.0001.798.334.7055.386.000.352.153.3012.303.0441782.803101.62317.543.0001.477.196.5797.527.000.940.148.8046.369.000-.834.172-.431-4.862.001(Constant)X4(Constant)X4X3(Constant)X4X3X5Model123BStd. ErrorUnstandardizedCoefficientsBetaStandardizedCoefficientstSig.

51、Dependent Variable: Ya. 图 5：参数和检验图 5 给出模型参数的值，并对显著性进行了检验。模型常数项 b0=1782.803，自变量的系数依次为：b4=1.477、b3=0.940、b5=-0.834，各参数对应的 P 值小于 0.05，统计显著。因此，该单方程模型为：04351782.8031.4770.9400.834iiiYXXXE Ex xc cl lu ud de ed d V Va ar ri ia ab bl le es sd d.018a.123.904.039.271.033a.136.894.043.099.301a2.303.044.589.228

52、.032a.279.786.088.462-.281a-.509.621-.159.019-.414a-1.049.319-.315.035-.362b-2.705.024-.670.134-.411b-1.792.107-.513.061-.431b-4.862.001-.851.152-.264b-.565.586-.185.019-.387b-1.170.272-.363.034.122c.641.540.221.036.173c.836.427.283.029-.037c-.137.895-.048.018.213c.921.384.310.023X1X2X3X5X6X7GDPX1X2

53、X5X6X7GDPX1X2X6X7GDPModel123Beta IntSig.PartialCorrelationToleranceCollinearityStatisticsPredictors in the Model: (Constant), X4a. Predictors in the Model: (Constant), X4, X3b. Predictors in the Model: (Constant), X4, X3, X5c. Dependent Variable: Yd. 图 6：被排除的变量福建省房地产市场价格影响因素分析及预测16图 6 显示了在分步回归的过程中，变

54、量被排除的情况。（四）模型评价（四）模型评价对模型进行残差正态性检验，绘制出的 p-p 图如下，可见，各点均匀分布在直线两边，说明残差符合正态分布。1.00.80.60.40.20.0O Ob bs se er rv ve ed d C Cu umm P Pr ro ob b1.00.80.60.40.20.0E Ex xp pe ec ct te ed d C Cu umm P Pr ro ob bN No or rmma al l P P- -P P P Pl lo ot t o of f V VA AR R0 00 00 00 01 1图 7：残差正态性检验（p-p 图）综上可见，该回归

55、模型通过了拟合优度检验、显著性检验、多重共线性检验与异方差的处理，残差符合正态分布，具有较好的拟合度和较高的解释能力。从模型的函数公式可以看出，回归结果有三个自变量，说明影响福建省房价的三个关键因素是每年的房地产投资额、商品房销售面积以及商品房竣工面积。商品房与房地产投资额、商品房销售面积呈正比例关系、与商品房竣工面积呈反比例关系。房地产投资额和商品房销售面积反映了福建省房地产业的景气程度，福建省房地产市场的发展和投资额的大幅增加，对需求的拉动作用很大。在模型中，房地产投资额的系数为 1.477，商品房销售面积的系数为 0.940，说明房地产开发每增加 1 亿元的投资额，房价大致可能上涨 1.

56、477 元，销售面积每增加 1 万平方米，将使房价大致上涨 0.94 元。商品房竣工面积反映的是市场的供给情况，其在模型中的系数说明，竣工面积每增加 1 万平方米，房价下降 0.834 元。（五）房价预测（五）房价预测观察模型中自变量房地产开发投资额、商品房销售面积和竣工面积的增长趋势，发现房福建省房地产市场价格影响因素分析及预测17地产开发投资额和竣工面积以二次方程模型拟合较好，销售面积以线性模型拟合较好。对三个自变量分别进行回归分析和趋势预测，结果如下图所示：15141312111098765432116001400120010008006004002000指指数数x x4 4平均百分误差

57、 (MAPE)9.42平均绝对误差 (MAD)32.67平均偏差平方和2085.13准确度度量实际拟合值预测变量x x4 4 的的趋趋势势分分析析图图二次趋势模型Yt = 228.2 - 57.0*t + 9.19*t*2图 8：房地产开发投资额2009 年、2010 年的预测值为：1232.40 和 1442.0315141312111098765432125002000150010005000指指数数x x3 3平均百分误差 (MAPE)12.7平均绝对误差 (MAD)156.8平均偏差平方和47866.3准确度度量实际拟合值预测变量x x3 3 的的趋趋势势分分析析图图线性趋势模型Yt

58、= 42 + 162*t图 9：商品房销售面积福建省房地产市场价格影响因素分析及预测182009 年、2010 年的预测值为：2308.65 和 2470.561514131211109876543211750150012501000750500指指数数x x5 5平均百分误差 (MAPE)10.5平均绝对误差 (MAD)98.6平均偏差平方和12080.3准确度度量实际拟合值预测变量x x5 5 的的趋趋势势分分析析图图二次趋势模型Yt = 199 + 215.2*t - 8.54*t*2图 10：商品房竣工面积2009 年、2010 年的预测值为：1537.92 和 1505.45将自变量

59、的两年预测值代入房地产价格的回归方程，可以预测出福建省 2009 年，2010年的商品房价格分别会是 4490.564 元和 4979.462 元（以基年 1996 年的物价水平为基准） 。换算为 2008 年的物价水平，得出 2009 年和 2010 年的预测房价是 5460.40 元和 6054.89 元。根据国土资源部最新发布的数据可知，2009 年全国住宅平均价格为 4474 元/平方米，住宅均价上涨 25.1%，按平均增幅估算，福建省 2009 年的平均房价应为 5484.43 元/平方米，基本符合预测值。同时，由于在 2008 年全国性楼市降温之后，福建省部分城市的房价不降反升，走

60、出了逆市上扬的行情，2009 年福建省的房价应该是远超于全国平均水平，也就是高于预测所得的数字。分析其中的原因，大致可归为“海西”战略升级的助推力、开发商资金链充裕、同时当年全省土地供应趋紧、中小户型房源大量消化导致供不应求，以及消费者对 2010 年政策调整的强烈预期等几方面原因。因此，考虑 2009 年末的市场供需情况，结合回归预测结果，我们认为，2010 年上半年福建省房地产市场仍会继续保持供不应求的状态，房价会在 2009 年末的基础上持续上升，而随后国家一系列调控楼市措施的出台将大大改变楼市的风向，使投资者转为观望态度，房价的涨速有可能就此减缓。福建省房地产市场价格影响因素分析及预测

61、19五、结论五、结论（一）实证结果小结（一）实证结果小结通过上文对福建省 1996-2008 年间房地产市场价格的定性分析和定量分析，我们得到了福建省房地产价格影响因素的多元回归模型，并对福建省未来的房价进行了简单预测。在此基础上本章将对全文的研究结果进行阐述。结论如下：房地产价格符合价值规律，在市场经济条件下是由供求关系决定，围绕其价值上下波动的。影响房地产市场价格的因素可以大致分为五类：自身因素、经济因素、社会因素、行政因素和其他因素。这些因素或直接或间接地影响了房地产市场的供给和需求，综合起来决定了房地产的市场价格。近年来福建省房地产市场发展迅速，供给需求量和投资规模逐年扩大，经济的景气

62、、居民生活水平的提高、投资环境的优化等都是导致房地产业繁荣的原因。引起福建省房价上涨的因素很多，本文选取全省 GDP、人口总数、城镇居民人均可支配收入、商品房销售面积、房地产开发投资额、商品房竣工面积、建筑业企业工程结算成本七项指标进行多元回归分析，通过逐步回归发现影响福建省房地产价格的关键因素是房地产开发投资额、商品房销售面积和商品房竣工面积，根据获得的单方程模型可以预测出福建省 2009 年、2010 年的房价分别是 5460.40 元和 6054.89 元。可见随着经济的发展，土地不断升值，城市规模的扩大，人口和居民收入的增加，房地产开发投资不断增加，商品房竣工面积和销售面积逐年提高，最

63、终使福建省的房价继续保持了上涨的趋势。（二）稳定房价的相关政策建议（二）稳定房价的相关政策建议目前，国家紧缩性财政金融政策逐渐放松，在信贷、税费等方面加大了对居民购买普通自住房的支持力度，全国楼市在 2009 年得到全面复苏。同年福建省的“海西”战略由“省策”升级为“国策” ，更使福建省的经济地位大幅提升，发展潜力被空前看好，房地产市场价格再次回归非理性的高位。随后，由于房地产市场的再度升温，为了保障市场稳定，2010年国家出台了更为严格的差别化住房信贷政策，调整税收、收缩信贷，旨在抑制不合理的购房需求，遏制房价过快上涨。在这样的背景下，我们认为，要继续保持福建省房地产市场的良好发展，需要特别

64、关注以下几点：第一，要从土地供给这一根源问题上把握好全省房地产市场供给的源头。根据今年国土部发布的全国土地利用计划, 2010 年的住房用地量要高于去年,并应确保保障性住房、棚户改造和自住性中小套型商品房建房的用地不低于住房用地供应量的 70%。按照国家对土地利福建省房地产市场价格影响因素分析及预测20用计划的要求，福建省政府应配合建设“海西”的战略，科学合理地安排用地计划。在保障省内经济建设重点项目用地需求的同时，加大民生领域建设用地供应力度，明确用地指标向经济适用房、廉租房、中低价位中小套型普通商品住房倾斜。适度控制大城市建设用地规模，合理安排小城市建设用地，重点保障古田等 21 个综合改

65、革建设试点镇的用地需求，统筹城乡发展，确保土地合理高效的利用。第二，在资金来源方面，当地银行和金融监管机构应做好房地产金融信贷管理。对于房地产开发贷款，商业银行应严格管理存贷比，做好授信审查和贷后监督，适当收紧信贷规模，禁止开发商用土地做抵押。对于住房消费贷款，银行必须严格区分首套房贷和二套以上房贷，严限炒房和投机性购房，在福州、厦门等房价上升较快的城市可取消部分利率优惠政策，从而引导消费者理性消费，抑制投资性购房需求，减少市场价格上涨的压力。控制不合理需求的同时鼓励基本消费需求，促进市场供求平衡。第三，要进一步完善房地产市场产品结构，增加全省中小户型房屋的供应，缓解需求压力。政府应不断健全和

66、落实住房保障制度，在全省各设区市形成包括廉租住房、经济适用住房、经济租赁住房等多层次的保障性住房建设体系。应协调好保障性住房与商品住宅的关系，可以在商品房价格过高、上涨过快的城市进行试点，适当放宽经济适用房的供应范围，由低收入向中等偏下收入家庭逐步扩大，并与廉租住房有机衔接起来。第四，对于国家新政的具体执行应进行平稳过度，为买房者、开发商、中介准备好一定的缓冲期，规定的细则还可以根据当地情况进一步细化。同时，要加强信息引导和监督，保证市场交易的公平公正和信息对称，增强市场交易的透明度，营造健康稳定的市场环境。福建省房地产市场价格影响因素分析及预测21参考文献参考文献1华伟：房地产经济学 ，复旦大学出版社，20042王文群：房地产经济学 ，经济管理出版社，20033钱昆润，芦金峰：房地产经济（第一卷） ，中国计划出版社，19994魏润卿， 现阶段我国房地产业支柱产业地位的考究 ，学术探索，2008（4）5Diana Kasparova, Michael White， The Responsiveness of House Prices to Macroeconomic Forces ，I