上海商品住宅价格变化的影响因素分析

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1、-商品住宅价格变化的影响因素分析摘 要：从经济体制改革以来，房价问题一直困扰着老百姓。本文主要是以2000-2021年的数据为根底，对商品住宅价格的变化从供应，需求等方面进展了实证分析。利用协整分析，格兰杰因果检验研究了人均可支配收入，GDP，外汇储藏等因素变量对商品住宅价格的变化，进一步建立了回归模型，拟合这几个因素对房价变化的影响程度，通过误差修正模型，更好的了解商品住宅的变化趋势，以及所涉及的因素对房价变化的影响程度。 关键字：商品住宅价格；需求；供应；协整分析；格兰杰因果检验；误差修正模型The analysis of factors on Shanghai mercial housi

2、ng price changeAbstract:Since the reform of economic system, the housing price has always been plaguing people.Based on the data from 2000 to 2021，this article gives empirical analysis on the mercial housing price changes from several aspects such as the housing supply,the housing demand. It uses co

3、-integration analysis and Granger causality test to study how the Shanghai disposable ine, GDP, foreign reserves and other factors influence modity housing prices. Then it further establish a regression model, taking the influences of these factors on the changing houseing price into consideration a

4、nd with the help of error correction model,this article has a better understanding of the trends of mercial housing as well as the incidence of the involved factors that influence the price changes.Keywords:mercial housing prices; demand; supply; Cointegration; Granger causality test; error correcti

5、on model.目 录1. 引 言12. 文献评论23. 数据来源指标解释33.1 数据来源与变量定义33.2 数据分析43.3 数据描述44. 实证分析54.1 单位根检验54.2 相关性检验64.3 Granger因果检验74.4 剔除变量104.5 协整检验104.6 建立回归模型以及误差修正115. 结论13参 考 文 献14. z-1 引 言和我国的经济体制改革一样，中国的房地产开展也是从1979年开场的。住宅作为房地产业的一种，其主要职能是提供人们居住生活的住所，而近年来，我国房产价格涨势凶猛，影响了很多人想买房的方案，也使得很多打工族都对买房望而却步，可能做一辈子都不够买一套房

6、子的。建国以来，我国实施“统一管理，统一分配，以租养房的公有住房实物分配制度。1998年的6月，国务院决定，党政机关停顿实行40多年的实物分配福利房的做法，推行住房分配货币化。从此中国的住房分配，完全走上了商品化的道路。 近年来房价持续上涨，到2021年房价的上涨速度开场持续走缓。引起了社会上很多金融业，房地产商等的高度关注，政府也为了控制房价做出了一系列的调控，希望可以稳定房价，防止社会居民心理不必要的恐慌。自2002年起，我国的房价一直处于上涨状态。以为中心的长江中下游地区房地产价格上涨幅度为甚，作为长三角的龙头，他的房价大幅度上涨引起了各方关注。以此为背景，我们对该领域*些专业人士的观点

7、进展归纳和总结，并梳理他们的理论逻辑，力求从另一方面去理解房价涨的真实原因，从而提出一些建议，促进国民经济增长等。房地产与金融的高度融合蕴藏了较大的宏观经济金融运行风险，导致局部城市房价增长速度已经远远超过了居民收入的增长。而控制好房价的变化，不仅可以稳定国民心理，以免造成恐慌。还可以促进城市国民经济的增长。通过大量的文献阅读，我认为房价的变化，不单是国家宏观调控的影响。目前国主要的研究都是通过定性分析来研究商品住宅价格的变化，而定量分析和实证分析的研究相对较少，所以我将这些影响因素大致分为供应因素，需求因素以及其他因素三大类。利用SPSS软件对这些因素对房价的影响做一个研究分析，这样可以增强

8、居民对商品住宅价格的影响因素有个清晰的认识，不至于盲目购房。所以此文具有重要的现实意义，很值得深究。对市商品住宅价格的影响因素主要由供应因素，需求因素和其他因素构成，在这个大指标下，又将对国生产总值，国家外汇储藏，人口，房地产投资额，商品住宅竣工面积等进展一系列的研究分析，并得出2000-2021年这十三年，这些因素对房价的影响状况做一个简要的分析。2 文献评论在商品住宅市场和商品住宅价格方面的研究，外国起步比较早，因此他们的研究可能相对而言更为成熟，早在19世纪，Alonso，Mills和Muth采用均衡分析法，对土地价格和房价的关系作出了分析。Abraham和Hendershoot1996

9、建立了一个关于住宅变化的模型，模型提示了住宅价格上涨和住宅建立本钱，收入等有着直接的关系。相对而言国房地产业和相关学术研究起步就较晚了，但是随着经济和房地产业的迅猛开展，经过各方庄家和学者的努力，在研究房地产价格这方面取得了不小的研究成果。国学者开场以房地产价格为对象，研究了影响商品住宅价格的变化因素，育斌2021利用理论研究和定量分析，根据住宅价格的形成机制和偏最小二乘回归模型，对影响市商品住宅价格的因素做了研究分析。吕立庚2021在商品住宅市场飞速开展的背景下，作者通过供求理论的分析框架探讨了商品住宅价格的影响因素和变动情况。运用动态分析方法研究了住宅市场供需均衡变动的原因。并对此提出了相

10、关的建议。降博2021采用定性和定量相结合的方法，建立了多元线性回归模型和灰色GM1,1模型，并结合定性分析，对市的住宅价格变化进展了预测。王来福，郭峰2007通过建立VAR模型，研究了货币政策对商品住宅价格的影响。他认为货币政策对房地产价格的影响是一个长期动态过程。为了全面反映改革以来中国房地产市场价格变化的情况，他选取了1998年到2007年9年的数据，通过脉冲函数来刻画货币供应量变化与实际利率变化的冲击对房地产价格的动态影响。华平2007利用2002-2004年的数据，对中国35个大中城市进展了回归分析，结果显示，影响商品住宅价格的主要因素是人均可支配收入，人口因素和贷款利率等。西南财经

11、大学的婉也对市的商品住宅价格做过分析，她采用的是1995-2007年的数据做的计量分析。通过实证分析，检验了数据的平稳性，得出了协整方程，最后做了误差分析，将变量因素和房价的关系做了简单的分析。琦则在*篇文章中，明确的将外汇储藏对我国货币政策的影响，继而影响物价水平和房价做了研究。她先理论的分析了外汇储藏影响房价，她认为货币供应的增加会影响实际利率，如果银行的利率减小，就会导致居民投资行为的增加，这样就会使国的物价水平上涨。再通过建立VAR模型，针对此问题做了实证检验。检验结果也说明了外汇储藏的正向冲击会引致物价上涨。 国现存的研究还是存在很多的缺乏，首先很多研究都不是单独对房地产价格进展研究

12、的。另外对房地产价格进展研究的文献中，很多都是用定性分析的，很少结合定量分析，如果是纯理论的研究并不能很好的反映*些因素影响商品住宅价格变化的过程，或者说是如何影响的，对于房价的研究更好的是定性分析结合定量分析，利用理论和实证，从多方面客观的研究。3 数据来源指标解释3.1数据来源与变量定义影响城市商品住宅价格变动的因素很多，各因素对城市商品住宅价格的影响不同，既有直接因素，又有间接因素，有主要因素，又有次要因素。通过大量的文献阅读，影响商品住宅价格的变化因素有经济，根底设施，环境，人口等。按照西方学者的观点商品的价格取决于市场的供应和需求，作为商品的一种类型，商品住宅价格同样也遵循这个规律。

13、所以本文主要研究供求因素以及国家宏观调控对房价的影响，首先要确保数据的可靠性，本文选取的变量是2000年到2021年十年的数据。共6个因素变量，数据来源于中国统计年鉴，统计年鉴以及中国人民银行调查。本文用FJ表示商品住宅实际价格，此数据来自中国统计年鉴，SR表示居民人均可支配收入，MJ表示历年来的竣工面积，TZ表示历年的投资额以及RK表示的人口数，这些数据均来自统计年鉴。WHCB表示国家外汇储藏，则来自中国人民银行的统计调查。3.2数据分析 所选取的7个变量在一定时间，都有一样的变动趋势。2000年的房价为3326元/m2，2021年则到达了13870元/m2,1998年，我国开场逐步取消福利

14、分房，停顿住房实物分配，商品住宅价格也是从1999年开场逐渐上升的，在近10年里，商品住宅的价格持续上涨。在这十年里，中国在国际上的地位也在提升，国家外汇储藏，GDP等值都在增长，这很可能是影响商品住宅价格上涨的重要因素。3.3 数据描述 利用E*cel对原有重要数据进展分析，得到以下图1，图2图1 人均可支配收入图表根据图1，可以看出人均可支配收入从2000年起是呈现持续上涨的趋势。作为我国第一大城市，位于长江入，它是一个经济兴旺的城市，很多外来务工人员前来打拼，也为的经济开展提供了动力，的物价水平也再不断提高，致使人均的可支配收入也随着经济开展而有所提高。图2 国家外汇储藏图表 根据图2，

15、国家外汇储藏也从2000年一直处于上升的趋势，中国在国际上的地位得到提高，促使了更多的外资贸易，使货币大量流入国，所以国家外汇储藏也在随着上涨。4 实证分析4.1单位根检验4.1.1 原序列单位根检验时间序列一般都是具有趋势性的，但是格兰杰因果关系检验需要平稳的时间序列，所以本文在进展格兰杰因果检验以前，首先要对这里的7个时间序列进展平稳性检验，防止伪回归的现象。在此eviews对7个变量都进展单位根检验，而结果多数变量均不稳定，所以不能做格兰杰因果检验。可由下表1得知表1 ADF单位根检验结果变量T值P值结果FJ-0.21320.9124不平稳GDP4.0640651不平稳SR0.00953

16、40.9415不平稳RK3.4292690.999不平稳MJ-1.231660.6232不平稳TZ-0.046440.9351不平稳WHCB3.895471不平稳4.1.2 数据处理 接着为了降低异方差影响，所以在实证研究以前，对房价，人口，国生产总值,商品住宅竣工面积,房地产投资额,国家外汇储藏以及人居可支配收入取对数。4.1.3 对数单位根检验接着对这些取了对数的变量做单位根检验，而0阶差分仍未通过检验，所以对MJ,TZ,WHCB取二阶差分，对GDP,FJ,SR,RK取一阶差分。然后再利用eviews对差分后的各个变量做单位根检验。 由此得出下表2表2 ADF单位根检验结果变量T值P值结果

17、Dlnfj-3.390840.0416平稳Dlngdp-2.935680.0756平稳Dlnmj，2-3.830360.0199平稳Dlnrk-3.383130.0387平稳Dlnsr-2.986270.0672平稳Dlntz，2-3.560750.0297平稳Dlnwhcb，2-3.046040.072平稳4.1.4 检验结果分析根据上表1可知，商品住宅价格是稳定的P=0.04160.1，历年人口是稳定序列P=0.03870.1，历年商品住宅的竣工面积是稳定序列P=0.01990.1，人均可支配收入是稳定序列P=0.06720.1，国家外汇储藏是稳定序列P=0.0720.1，房地产投资额是稳

18、定序列P=0.02970.1，以及国生产总值等值也是稳定的P=0.07560.1。综上所述，商品住宅价格以及其他6个因素变量取了对数以后都是平稳序列，这样就可以排除虚假回归的可能，可以进展格兰杰因果检验。4.2 相关性检验4.2.1 相关性检验本文选取了6个自变量，而6个因素之间假设存在相关性，则没有意义做相关的研究分析，所以首先要研究6个变量之间的相关性。如下表3表3 相关性检验结果rksrwhcbgdptzmjrk10.981*0.961*0.976*0.943*-0.3sr0.981*10.4620.3210.929*-0.41whcb0.961*0.46210.4330.915*-0.

19、499gdp0.976*0.3210.43310.924*-0.437tz0.943*0.929*0.915*0.924*1-0.178mj-0.3-0.41-0.499-0.437-0.17814.2.2 相关性检验结果分析由上表3可知，人均可支配收入，GDP，国家外汇储藏和商品住宅竣工面积之间没有相关性，而人口和房地产投资额与其他变量存在显著相关性，所以根据上述检验结果，我们只能选取无相关性的4个变量因素对房价进展影响分析。4.3 Granger因果检验4.3.1 格兰杰因果检验通过上述的单位根检验，可以得出这些变量取完对数以后是平稳序列，所以接下去对这些因素进展格兰杰因果检验，来研究这些

20、变量之间的因果关系，验证到底是什么导致了商品住宅价格的变化。得出下表4表4 Granger因果检验结果原假设F-StatisticP值结果GDP不影响FJ5.683560.0412拒绝FJ不影响GDP7.124370.026拒绝MJ不影响FJ1.511550.294承受FJ不影响MJ0.849630.4733承受RK不影响FJ2.088570.2049承受FJ不影响RK11.28990.0093拒绝SR不影响FJ8.18880.0193拒绝FJ不影响SR1.488290.2986承受TZ不影响FJ0.51120.6237承受FJ不影响TZ6.509310.0314拒绝WHCB不影响FJ12.3

21、9490.0074拒绝FJ不影响WHCB5.718040.0407拒绝4.3.2 因果检验结果分析根据上表4，得出了国家外汇储藏，商品住宅竣工面积，国生产总值，房地产投资，人口以及人均可支配收入与房价的关系。下面就一一进展分析。国生产总值与商品住宅价格的P值为0.00910.05，所以承受原假设，因此可知住宅竣工面积不是房价的格兰杰原因，所以住宅竣工面积不影响商品住宅价格的变化。人口对商品住宅价格的P值是0.20490.05，所以承受原假设，人口不是商品住宅价格的格兰杰原因。房地产投资额对商品住宅价格的P值0.62370.05，所以投资额不是商品住宅价格的格兰杰原因，它不影响商品住宅价格的变化

22、。人均可支配收入对商品住宅价格的P值为0.01930.05，所以拒绝原假设，从而可知人均可支配收入是商品住宅价格的格兰杰原因，会影响商品住宅价格的变化。所谓人均可支配收入是指个人可支配收入的平均值。一般来说，人均可支配收入与生活水平成正比 ，也就是说，人均可支配收入越高，生活水平也就越高。而生活水平的提高也就说明，现在的老百姓兜里多少会有些闲钱，少的就选择购置少量黄金保值，多的呢，就换选择投资前景不错的房地产，而买房的人多了，供不应求了，很多房地产商为了使得利益最大化，会选择提高房价，从中获取更可观的收益。最后就是国家外汇储藏对商品住宅价格的P值为0.00740.05，拒绝原假设，所以它是房价

23、的格兰杰原因，会影响到住宅价格的变化。外汇储藏是一个国家货币当局持有并可以随时兑换外国货币的资产。根据统计调查，2021年4月底数据，中国大陆外汇储藏排名世界经济体第一，众所周知，外汇占款是由外汇储藏形成的，而他的数量的增加会影响央行对根底货币的投放，而货币供应量的增加会减少实际利率，银行的利率降低，会使很多老百姓不再愿意将钱存放在银行，而选择投资，这样就会导致投资的增加，这就间接的影响了物价水平不断升高，也使商品住宅价格不断攀升。4.4剔除变量综上所述，人口，房地产投资额以及商品住宅竣工面积对商品住宅价格的变化影响不大，人口增加和商品住宅价格的涨势呈一致性，有很大一局部的原因是房价带动人口增

24、加，从上表3不难看出，商品住宅价格对人口的变化推动明显P=0.00930.05。而商品住宅竣工面积与商品住宅价格的相关性不大，历年来竣工面积的增加，很大一局部原因，是房地产商看到商机，大量兴建商品住宅。导致商品住宅的供应远远大于需求。根据以上的检验，我们只留下了国家外汇储藏，人均可支配收入以及国生产总值三个因素，认为这三个因素是影响商品住宅价格变化的主要原因，首先我们从国家外汇储藏说起，从2006年起，人民币就在持续升值，而人民币汇率的持续走高，使得中国产品在国外的竞争力下降，而国家的外汇储藏却在不断增加。而在居民手头钱就多了，很多妇女都选择购置黄金，原因是黄金可以保值增值，但是也有一局部人会

25、用来投资房产，一旦炒房的人多了，那房价也就自然上涨了。而人民可支配收入就比较好理解了，简单的说就是人民的工资增加了，买房的能力也就增强了，经营商为了获得更多的利益，将房价提高一定比例，而手头比较宽裕的居民就会对房价的预期更高，认为房价还有上涨的空间，他们就会继续购房，用来作为固定资产投资。国生产总值就要从大方面来讲，在国际上，中国的地位这10年来发生了巨大的变化，从一个落后的国家不断向兴旺国家靠近，中国很多的城市经济水平已经到达了兴旺国家的水平，而国生产总值的增加，是居民生活水平得到提到的比较直观的数据，而居民生活水平的提高，也使得他们不单单满足于温饱，更多的是向小康靠近，他们就会选择把闲钱拿

26、出来投资，就会有一局部人看好房地产的前景，而将投资方向锁定在房地产，这也可能使得房价上涨。4.5协整检验根据上面的格兰杰因果检验和相关性检验的结果，又剔除了三个变量，即人口，房地产投资额以及商品住宅竣工面积。所以只剩下GDP，国家外汇储藏和人均可支配收入这三个变量，要研究国生产总值，国家外汇储藏以及人均可支配收入和商品住宅价格在长期中是否存在相关性。这里就可以利用eviews做协整检验，协整理论是指虽然*些时间变量是不平稳的，但他们的*个线性组合却是平稳的。协整意味着变量之间的长期均衡关系即短期失衡不会长久持续下去，接着就利用eviews做协整检验，得出下表5表5 协整检验的结果原假设特征值迹

27、统计量P值0个协整向量0.89058662.765120.00111个协整向量0.68187927.363210.09312个协整向量0.4315549.0380270.36193个协整向量0.00002850.0004560.9847注：统计量后面括号的数字为各自的P值，说明在1%显著水平下拒绝原假设。由上表5的协整检验结果表可以看出这四个变量是存在长期关系的，在5%的显著水平下有两个协整方程，各变量之间存在长期协整关系。 在此对协整关系式标准化处理，并以LNFJ为解释变量，得到的协整关系式如下：LNFJ=-0.006526LNGDP+0.279813LNSR+0.34855LNWHCB +

28、3.002265 其中括号中的数值为标准差，从1式中可知4个变量的系数均显著，说明这三个变量对FJ的长期影响显著。从弹性系数来看，GDP每变化1个百分点，房价将会变化0.006526个百分点;人均可支配收入每变化1个百分点，商品住宅价格将会变化0.279813个百分点；而国家外汇储藏每变化1个百分点，商品住宅价格就会变化0.34855个百分点。这也正说明了中国房地产的飞速增长带动了经济开展。4.6建立回归模型以及误差修正4.6.1 数据整理通过格兰杰因果检验以及相关性检验剔除局部无关变量后，整理原先的数据，留下有影响的变量因素，得到下表6表6 数据lnfjlngdplnwhcblnsr7.81

29、480342910.959451536.6011893578.8779398357.99564360411.110214066.9568215959.0068768917.93379687511.200167617.2434414929.0406190978.01499689411.251133347.2790360379.0794341028.04558828111.2950537.3439112349.2994495478.1095256611.492727867.4120033189.36888148.20467182911.590517797.6599493679.4636638928

30、.29579811111.687682657.9599989699.4917528318.51499076811.812859678.302144299.6068992718.6588663514.282104388.7159325699.7221455168.80956425312.120609529.0105128769.8333332938.85922139412.2825919.2745763479.9363418899.0183320512.49283689.63446300810.069976099.0014694812.663592429.87613177210.19148208

31、9.42254430312.7376416310.0854557110.269449249.56731527112.898618410.2567248910.368415829.51532194213.0574245610.3675825110.497642789.53748351313.154408610.4077685110.601323724.6.2 误差修正为了考察GDP，人均可支配收入以及国家外汇储藏对商品住宅价格的短期影响，接下去就对这些变量进展误差修正，利用eviews可以建立一个误差修正模型，如下表7表7 误差修正结果变量系数T统计值P值d(lngdp)-0.007562-0.

32、2572450.801d(lnwhcb)0.313361.9812880.0691d(lnsr)0.2794520.7848540.4466ecm(-1)-0.736373-2.8416510.0139根据以上表7，可以得到如下方程： 根据误差修正模型可以客观的反响GDP，外汇储藏和人均可支配收入与房价存在联系。说明外汇储藏对房价有着较强的推动作用，且T统计值显著，说明短期外汇储藏带动商品住宅价格 ，外汇储藏每增加1%，商品住宅价格则增加0.31%。再看误差修正的系数0.74，表示短期波动偏离长期均衡时，误差修正项将以0.74的力度做方向调整，从而将非均衡状态拉回到均衡状态。5 结论影响商品住

33、宅价格的因素是错综复杂的，在样本容量有限的情况向，我们很难得出全面系统以及非常准确的研究理论。本文以人均可支配收入，房地产投资额，国家外汇储藏，GDP等6个因素对商品住宅价格的影响为研究对象，选取了2000-2021年利用格兰杰因果检验，协整分析剔除了无关变量，如：房地产投资额，历年商品住宅竣工面积等，再运用eviews软件做误差修正得到关于商品住宅价格的回归模型： 由模型分析说明，国生产总值GDP与商品住宅价格的关系显著且负相关关系，而国家外汇储藏以及人均可支配收入与商品住宅价格的关系显著且成正相关关系。 而影响程度最大的因素是国家外汇储藏，最小的GDP。 而人口并不影响房价变化，个人认为，

34、人口是被经济所影响的，之所以人口和房价在*一时期处于同样开展的趋势，是因为经济的开展吸引了越来越多的人迁移到定居，而经济的开展同时也在促进房地产业的快速开展，所以从*个角度看，就产生了是人口在拉动房价的假象。目前我国各地的住宅市场都呈现蓬勃开展的根本态势，城市住宅市场开展一方面应与整个国民经济的开展相适应，另一方面必须和城市的经济开展状况相协调。作为一线城市，并不能代表全国房价的变化状况，但是却代表了一局部经济兴旺的大中城市商品住宅价格的变化趋势。较为客观的表达了房地产行业在这十年来的飞速开展。参 考 文 献 1育斌：“市商品住宅价格影响因素研究 华中农业大学2 秉乾 ：“商品住宅市场价格影响

35、因素研究及价格预测 农业大学3吕立庚：“海商品住宅价格影响因素分析 江南大学4玉良：“市商品住宅价格影响因素研究“财经大学5 悦，洪玉 ：“住宅价格与经济根本面：1995-2002年中国14个城市的实证研究“6秋霞，文锴 :“商品住宅价格影响因素回归分析建成学院学报 ,2021.1 第22卷第1期7建国:我国住宅价格影响因素的实证分析师学院 ,2021年第1期8华平：“我国商品住宅价格影响因素及预测研究“ 华南理工大学9闫国平：“房地产市场价格影响因素研究-以住宅市场为例“ 同济大学10成刚 永斌 方杰 :基于Panel Data 模型的住宅价格影响因素研究省为例经济学院学报 ,2021.4

36、第32卷第2期11 婉 ：“市商品住宅价格影响因素的计量分析“ 西南财经大学经济学院12王来福，郭峰 :货币政策对房地产价格的动态影响研究-基于VAR模型的实证 财经问题研究 ,2007年11月第11期13Abraham .J.M and Hendershoot.P.Bubbles in Metropolitan Housing Market . Journal of Econometrics 58(1/2).329.199614 Muth R F. The demand for nonfam housing. In Harberger A C ,eds.The Demand for Durable GoodsJ.Chicago ,IL:University of Chicago Press,1960:29-96. z