河北省房地产价格波动影响因素的实证分析

房地产市场价格持续、快速上涨，从长期来

看，受土地供给有限、人们收入增加、房地产质量提高等多种因素的影响，房地产价格的上升是一个必然的趋势。但是中国的房地产市场的价格近几年涨幅过高，房价上涨速度和幅度大大超出居民可支配收入的增长，房价与居民收入比远高于国际水平，房屋空置率一直居高不下。因此，进一步认识和解决好这一问题不仅关系到房地产市场能否持续健康发展，也关系到整个国民经济的稳步增长。伴随着经济的不断发展，在国家宏观调控政策下，河北省的房地产业也在不断发展和繁荣，由不成熟向成熟市场转变，房地产市场秩序日渐完善，但仍然存在许多问题。本文试图运用实证分析的方法研究河北省房地产的价格波动以及房地产价格的影响因素，尤其是与宏观经济基本面的关系，以便为河北省的房地产市场发展提供借鉴和参考。

二、河北省房地产价格的波动趋势1.房地产价格的界定

房地产价格是房产价格和地产价格的统一，是房地产商品价值和地租资本化价格的货币表

现。房地产价格一般可分为市场价格、理论价格及评估价格，本文所要研究的房地产价格是房地产市场价格。房地产市场价格是指房地产市场供需双方就某一房地产商品所形成的交易价格。房地产价格是由于房地产的有用性、稀缺性和有效需求三者相互结合而产生的。在实际统计中一般使河北省房地产价格波动影响因素的实证分析高炳华高莹莹华中师范大学经济管理学院

摘要：本文以河北省2004年第1季度至2009年第4季度的房地产平均销售价格及相关数据为样本，

运用计量经济学的逐步回归法分析了河北省宏观经济基本层面对房地产价格的影响和作用程度。实证

分析发现：人口因素、地区生产总值和货币供应量对房地产价格波动影响较大，其中货币供应量与河北

省房地产的价格波动呈现正相关，对房地产价格的影响非常显著。因

此，我国的货币政策要逐步关注各地区的房地产价格。

关键词：房地产价格，影响因素，实证分析中图分类号：F293.3

文章编号：1001-9138-（2011）10-0012-19收稿日期：2011-06-08文献标识码：B

2011.10下半月刊·学术版13用房地产交易中的平均价格。2.河北省房地产市场的价格波动

本文在研究河北省房地产的价格波动时，使

用的便是房地产的平均销售价格。由商品房销售金额除以商品房销售面积得到平均销售价格。具体数值见表1。

通过表1我们可以明显地观察到：河北省房地产价格呈现不断上升的趋势。2004年第1季度至2006年第2季度房地产价格上升较缓慢，2006年第3季度起房地产价格开始呈现迅猛增长的势头。

三、河北省房地产价格影响因素的实证分析1.实证分析的数据来源及变量设置

房地产价格是房地产市场供求相互作用形成的，它的高低受很多因素的影响和制约，详见表2。本文主要研究宏观经济基本面对房地产价格的影响和作用程度。

房地产市场不存在全国性市场，而是地区性CHINA REAL ESTATE房地产市场

表2：房地产价格的影响因素

市场，其供求状况、价格水平和价格走势等都是区域性的，在不同地区之间各不相同。房地产价格波动具有明显的区域性，那么理论上分析的各种影响因素对不同地区房地产市场价格的作用程度可能也会有所不同。各因素对房地产价格的影响方向有正有负，影响程度有大有小。房地产作为一种投资品，客观原因使得其价格在一年内可能会发生显著变化，仅用年度数据难以反映这种变化。本文以特定的区域河北省为研究对象，以2004年第1季度至2009年第4季度的房地产平

均销售价格及相关的经济数据为样本进行实证分析，找出对河北省房价有较大影响的因素，从而为河北省的房地产市场发展及保持合理房价提供借鉴和参考。

根据房地产价格影响因素的理论分析，本文的研究变量设置为：

（1）房地产平均销售价格HP（元／平方米）；（2）房地产开发投资额INV（万元）；（3）城镇居民平均每人季度可支配收入INC（元）；

（4）地区生产总值GDP（亿元）；

（5）货币供应量M2(亿元)：采用广义货币供应量M2作为货币供应量的代理变量；（6）城镇人口数POP（万人）；

（7）实际利率RATE(%)：为了真实衡量利率对河北省房地产价格波动的影响，本文所采用的利率数据为经过通货膨胀率平减的实际利率，即名义利率减去通货膨胀率。名义利率为金融机构法定贷款利率中长期贷款中的三年至五年的利率。本文采用的数据来源于国家统计局、河北省

统计局、《中国统计年鉴》、《河北经济年鉴》和《河北省2009年国民经济和社会发展公报》。为了克服变量序列之间的异方差性，本文实证分析中除实际利率外的其他变量均以对数形式出现。经过处理之后的房地产平均销售价格、房地产开发投资额、城镇居民平均每人季度可支配收入、地区生产总值、货币供应量、城镇人口数、实际利率分别用L HP、L INV、L INC、L GDP、L M2、LPOP、RATE表示。2.平稳性检验

检验时间序列数据是否存在平稳性，一般是采用单位根检验。单位根检验是现代计量经济分析检验一个时间序列是否由一个差分平稳过程I（d）所产生和一个时间序列是否由一个趋势平稳过程所产生的正式方法。我们采用ADF检验方法对变量的平稳性进行单位根检验。利用计量经济

学软件Eviews，我们对变量L HP、L INV、L INC、LGDP、L M2、L POP和RATE的平稳性检验结果见表3。各变量的ADF检验结果表明，各变量的原始序列在5%的临界水平都为非平稳序列，但是所有变量的一阶差分在1%的临界水平都是平稳的。所以各变量都为I（1）序列，即为一阶单整序列。进而我们可以进行协整关系检验。3.协整关系检验

协整理论认为，虽然一些经济变量的本身是非平稳序列，但它们的线性组合却有可能是平稳序列，这个线性组合反映了这些变量之间的长期稳定的比例关系，即协整关系。所以，只有当多个非平稳变量之间具有协整关系时，对这些变量建立回归模型才具有意义，而不是伪回归。如果模型各变量均为单整时间序列，则在它们之间可能存在长期稳定的均衡关系。通过单位根检验，各变量都为I（1）序列，所以在L HP、LINV、L INC、L GDP、L M2、L POP和RATE之间可能存在长期稳定的均衡关系。下面利用计量经济学软件Eviews，采用Johansen检验方法对这些变量之间的协整关系进行检验。如表4所示，在5%的显著性水平下至少存在4个协整方程，变量

L HP、L INV、L INC、L GDP、L M2、L POP和RATE

之间存在长期的协整关系。4.经济模型的回归

为了防止在模型回归的过程中出现多重共线性的问题，本文采用逐步回归法进行模型迭代，具体内容见表5、表6、表8、表9。模型一：L HP=c＋βL INV＋ε模型二：L HP=c＋βL INC＋ε模型三：L HP=c＋βL GDP＋ε模型四：L HP=c＋βL M2＋ε模型五：L HP=c＋βL POP＋ε模型六：L HP=c＋βRATE＋ε其中，ε为随机扰动项。

模型一至六的回归结果详见表5和表6。

观察模型一至模型六，其中模型二、模型四和模型六均具有较好的解释能力，且解释变量均通过显著性检验。说明城镇居民平均每人季度可支配收入、货币供应量和实际贷款利率均与河北省

的房地产价格具有较强的相关性。但模型四的R2和Adjusted-R2均最高，说明货币供应量对房地产的价格波动具有较大的影响。同时，利用计量经济学软件Eviews，得到各变量之间的相关系数矩阵，如表7所见。相关系数是用来说明两个现象之间相关关系密切程度的统计分析指标。根据表7中各变量的相关系数，我们发现LINC、L M2和RATE两两高度相关，相关系数分别为0.976071、-0.956072、-0.968487。所以，为消除多重共线性，剔除变量L INC和RATE，以模型四为基础添加其他解释变量进行分析，得到模型七、模型八和模型九。

模型七：L HP=c＋β1 L INV＋β2 L M2＋ε模型八：L HP=c＋β1 L GDP＋β2 L M2＋ε

模型九：L HP=c＋β1 L M2＋β2 L POP＋ε其中，ε为随机扰动项。

模型七、八、九的回归结果详见表8。

根据前面的分析原理，模型七至模型八中，我们以模型八为基础添加其他解释变量继续迭代，得到模型十和模型十一。同理，继续迭代，在模型十和模型十一的基础上，得到模型十二。模型十：L HP=c＋β1 L INV＋β2 L GDP＋β3 L M2＋ε

模型十一：L HP=c＋β1 L GDP＋β2 L M2＋β3 L POP＋ε

模型十二：L HP=c＋β1 L INV＋β2 LGDP＋β3 L M2＋β4 L POP＋ε其中，ε为随机扰动项。

模型十、十一、十二的回归结果详见表9。模型十二的R2和Adjusted-R2最高，解释

能力最强，但是，结合表7中各变量的相关系数，LGDP和L INV相关度较高，相关系数为0.897532，这样会导致模型十二出现多重共线性问题。所以，模型十二不作为解释模型。

观察表7，L HP与L INV的相关系数为0.

708397，L HP与L GDP的相关系数为0.851266。同时，观察模型一和模型三，我们发现与房地产投资额相比，GDP对河北省房地产的价格波动影响更大。因此，我们选择模型十一作为最终的解释模型，具体为：

L HP=-3.222248＋0.221559 L GDP＋0.609071 L M2＋0.170942 L POP＋ε其中，ε为随机扰动项。

回归方程的拟合优度达到92.80%，调整后的可决系数为91.72%，回归模型具有较强的解释能力。货币供应量和地区生产总值对河北省的房地产价格波动影响比较显著，货币供应量每增加1%，河北省房地产价格将提高0.6091%；地区生产总值每提高1%，房地产价格将提高0.2216%。河北省城市人口数量每增加1%，房地产价格将提

高0.1709%。四、结论和启示

1.人口因素与房地产的价格波动呈现正相关城市人口的增长是影响房地产需求的直接因

素。人口数量的增加，对房地产的需求将上升，从而拉动价格上升；反之，房地产价格则下降。一般来说，随着家庭人口规模的小型化，家庭数量增多，所需住房的总量将增加，房地产价格有上涨趋势。

2.地区生产总值与房地产的价格波动呈现正相关，对房地产价格的影响比较显著

经济的高速发展必将会推动房地产业的快速

发展，GDP在某种程度上反映了一个国家的整体经济发展水平。随着国民经济的发展，人们对土地和房地产的的需求不断扩大，致使土地价格和房地产价格上涨。在经济高速增长期间，必然会伴随着收入的稳步增长，人们对未来有良好的期望，房地产市场一般会出现供销两旺、价格稳步上升的现象。

3.货币供应量与房地产的价格波动呈现正相关，对房地产价格的影响非常显著

这是因为货币供应量从供给方面影响房地产投资信贷规模，从需求方面影响购买水平。货币供应量持续较快的增长，增加了商业银行的准备金和存款，从而提高了其贷款的供给能力，促进个人住房抵押贷款快速增长，不断扩大房地产的有效需求，推动了房地产价格的上涨。货币供应量同收入、消费、投资、价格、国际收支都有着极为密切的联系。

由此可见，货币供应量对房地产价格波动的

影响不容忽视。货币供应量的稳定合理增长，是保持房地产价格平稳的重要条件。因此，我国的货币政策要逐步关注各地区的房地产价格，制定适宜的货币政策，有利于房地产市场健康有序地发展。基于本文研究结论的启发，货币供应量对房地产价格影响的区域差异，有待于进一步研究和分析。参考文献：

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2010年教育部社科规划基金项目“住宅价格规制研究”(编号:10YJA790052)。作者简介:

高炳华，华中师范大学经济管理学院教授，经济学博士，住房和城乡建设部房地产估价与房地产经纪专家委员会委员，研究方向为房地产经济、房地产估价。高莹莹，华中师范大学经济学院产业经济学硕士。

The Empirical Analysis on Factors Affecting Real Estate PriceGao Binghua Gao Yingying

Abstract：In this paper,the samples we study are the average sales price ofreal estate and related data from 1st

quarter of 2004 to 4th quarter of 2009 in Hebei province.We analyze theimpact of macroeconomic fundamentals on

real estate price of Hebei province，based on the method of econometricalregression.We make an empirical analysis,

and then find that demographic factors,GDP and currency supply have agreater impact on real estate price fluctua-tion.Most prominently,currency supply is positively related to real estateprice fluctuation in Hebei province,and cur-rency supply exerts a very significant influence on real estateprice.Therefore,China's monetary policy should be

gradually concerned with real estate price of the regions.

Keywords:Real estate price,Influential factors,Empirical analysis李求军/责任编辑

Fluctuation in Hebei Province