許一帆

摘 要：房地產(chǎn)業(yè)是我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要部門，近10年來(lái)我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展快速，但是也存在著很多問(wèn)題：房?jī)r(jià)上漲過(guò)快、投資規(guī)模過(guò)大等。杭州的房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展正在成為新的研究熱點(diǎn)。本文通過(guò)搜集杭州市2003—2013年相關(guān)的數(shù)據(jù)， ，從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度分析杭州市住宅價(jià)格的影響因素并做實(shí)證分析以及提出對(duì)策。研究發(fā)現(xiàn)：（1）人均可支配收入對(duì)杭州房地產(chǎn)價(jià)格的具有正影響；（2）杭州市房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)住宅投資額對(duì)杭州房地產(chǎn)價(jià)格具有負(fù)影響；（3）利率水平對(duì)杭州房地產(chǎn)價(jià)格具有正影響。

關(guān)鍵詞：住宅價(jià)格；人均可支配收入；利率水平

一、引言

房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和人均可支配收入、利率政策的相互影響是密不可分的，厘清這些關(guān)系有助于我們對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展原因的了解。房地產(chǎn)市場(chǎng)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的一個(gè)重要組成部分，其健康穩(wěn)定的發(fā)展能夠有效地拉動(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的健康穩(wěn)定發(fā)展[1]。

房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資是指房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)公司、商品房建設(shè)公司及其他房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)法人單位和附屬于其他法人單位實(shí)際從事房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)或經(jīng)營(yíng)的活動(dòng)單位統(tǒng)一開(kāi)發(fā)的包括統(tǒng)籌待建、拆遷還建的住宅、廠房、倉(cāng)庫(kù)、飯店、賓館、度假村、寫(xiě)字樓、辦公樓等房屋建筑物和配套的服務(wù)設(shè)施。房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與人均可支配收入、利率政策存在著關(guān)系，中國(guó)房地產(chǎn)業(yè)住宅價(jià)格年年增長(zhǎng)，而其他因素也相應(yīng)變動(dòng)。

本文在其他學(xué)者研究的基礎(chǔ)上，另辟蹊徑，在立足于研究浙江省杭州市房地產(chǎn)住宅價(jià)格，對(duì)房地產(chǎn)業(yè)和人均可支配收入、利率政策這些因素變動(dòng)規(guī)律和內(nèi)在關(guān)系作一個(gè)較為深刻的探討，不僅僅側(cè)重理論分析，更加強(qiáng)調(diào)實(shí)證分析，為房地產(chǎn)規(guī)制政策制定者提供一個(gè)比較科學(xué)的理論依據(jù)。

二、文獻(xiàn)回顧

國(guó)外學(xué)者對(duì)房地產(chǎn)的研究起步較早，Nellis和Longhottom從供給需求方面著手，通過(guò)構(gòu)建模型和實(shí)證研究得出：收入、貸款利率和貸款余額是影響英國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格的主要因素[1]。Mankiw和Weil首先提出人口因素，探討了收入、人口對(duì)美國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格的影響。Roger E.Cannada探討房地產(chǎn)價(jià)格的靜態(tài)均衡和動(dòng)態(tài)均衡，和使用時(shí)間效應(yīng)模型分析房地產(chǎn)價(jià)格變化的影響因素。

國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)房地產(chǎn)研究起步較晚，但也有大量學(xué)者從供給和需求方面、房地產(chǎn)價(jià)格的影響因素、房地產(chǎn)周期波動(dòng)等方面進(jìn)行了深入的研究。劉文龍、張雪華、黃昌洋等主要考察了人均可支配收入對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格影響的研究，他們利用數(shù)據(jù)進(jìn)行多元回歸分析得出房地產(chǎn)價(jià)格和土地價(jià)格是正相關(guān)的。李凌峰運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)度分析了房地產(chǎn)價(jià)格的影響因素，選取成本、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、政策等因素作為變量，利用VAR模型考察這些變量與房地產(chǎn)價(jià)格的關(guān)系。

本文借鑒他們的研究，分析杭州市住宅房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀，并利用2003一2013年的相關(guān)數(shù)據(jù)從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度分析了影響杭州市房?jī)r(jià)變動(dòng)因素。

三、杭州市住宅價(jià)格的影響因素及理論假設(shè)

杭州市住宅房地產(chǎn)是一種商品，價(jià)格由市場(chǎng)供求關(guān)系所決定，隨著時(shí)代的變化，由于房地產(chǎn)所涉及的生產(chǎn)周期長(zhǎng)、領(lǐng)域廣、產(chǎn)業(yè)鏈長(zhǎng)、政策性明顯等特點(diǎn)，房地產(chǎn)的具體市場(chǎng)價(jià)格是由成本因素、經(jīng)濟(jì)因素、社會(huì)因素、政策因素等相互作用而形成的[2]。本文主要選用杭州市人均可支配收入、房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)住宅投資額、利率水平作為解釋變量。

假設(shè)1：杭州市人均居民可支配收入同杭州市住宅價(jià)格是正相關(guān)的

2013年末，杭州城鄉(xiāng)居民本外幣儲(chǔ)蓄存款余額達(dá)6408.59億元，比上年末增長(zhǎng)5.2%。據(jù)抽樣調(diào)查，全年市區(qū)城鎮(zhèn)居民人均總收入41842元，剔除個(gè)人所得稅、社會(huì)保障支出后的人均可支配收入37511元，增長(zhǎng)10.1%，扣除價(jià)格上漲因素，實(shí)際增長(zhǎng)7.4%，人均生活消費(fèi)性支出22800元，比上年增長(zhǎng)0.7%。此前的2012年末，杭州城鄉(xiāng)居民本外幣儲(chǔ)蓄存款余額達(dá)6089.98億元，比上年末增長(zhǎng)9.8%。我們來(lái)看浙江依靠外向型制造業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)最快的時(shí)期，2003年年末，杭州城鄉(xiāng)居民本外幣儲(chǔ)蓄存款余額1589.96億元，比上年增長(zhǎng)20.8%，其中城鎮(zhèn)居民本外幣儲(chǔ)蓄存款余額1307.96億元，比上年增長(zhǎng)20.9%。而到2008年末，城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄存款余額達(dá)3476.59億元，比上年末增長(zhǎng)31.8%。收入與儲(chǔ)蓄大幅增長(zhǎng)，房?jī)r(jià)也就水漲船高。

假設(shè)2：利率水平同杭州市住宅價(jià)格是正相關(guān)的

貸款利率水平是影響住宅房地產(chǎn)價(jià)格的重要組成部分，一般來(lái)說(shuō)，在住房?jī)r(jià)格一定的情況下，貸款利率的增加會(huì)減少住房需求的增加，而住房供給不變，住房?jī)r(jià)格就會(huì)上升；反之，住房?jī)r(jià)格就會(huì)下降。

假設(shè)3：杭州市房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)住宅投資額與杭州市住宅價(jià)格是負(fù)相關(guān)的

在其他情況一定的條件下，房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)住宅投資額反映住宅的供給數(shù)量。一般來(lái)說(shuō)，房地產(chǎn)住宅開(kāi)發(fā)投資額越大，開(kāi)發(fā)企業(yè)住宅竣工房屋面積越多，住宅的供給越多，在需求不變的條件下，住房?jī)r(jià)格會(huì)下降，所以它同住房?jī)r(jià)格是負(fù)相關(guān)的。

四、模型構(gòu)建及回歸

本文選取杭州市2003一2013年的數(shù)據(jù)做回歸分析，數(shù)據(jù)來(lái)源2014年《浙江省統(tǒng)計(jì)年鑒》、《杭州市統(tǒng)計(jì)年鑒》。

本文選取杭州市住宅價(jià)格作為被解釋變量，定義為C；解釋變量為人均可支配收入、房地產(chǎn)住宅開(kāi)發(fā)投資額、利率水平，分別定義為A1、A2、A3。

根據(jù)以上選取的變量建立杭州市住宅價(jià)格模型為

從回歸估計(jì)的結(jié)果看，由十R2較大且接近1，模型擬合較好，F(xiàn)檢驗(yàn)通過(guò)，故認(rèn)為杭州市住房?jī)r(jià)格與上述解釋變量之間總體線性關(guān)系顯著。

分別作C與A1、A2、A3之間的回歸，發(fā)現(xiàn)C與A1 所做回歸的擬合優(yōu)度最大為R2=0.9562?？梢?jiàn)，杭州市住宅價(jià)格受人均可支配收入的影響最大，將杭州市房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資額、利率水平后，模型的擬合優(yōu)度提高，變量通過(guò)了t檢驗(yàn)并且參數(shù)符號(hào)合理，因此，杭州市住宅價(jià)格函數(shù)應(yīng)以Y=f （ A1 ，A2，A3 ）為最優(yōu)，最終的回歸結(jié)果為

從上面的回歸結(jié)果來(lái)看，模型的擬合優(yōu)度較高，R-=0.9791表明杭州市住宅價(jià)格變化的98%可以由人均居民可支配收入、杭州市房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資額、利率水平的變化來(lái)聯(lián)合解釋。從各解釋變量的t檢驗(yàn)值來(lái)看，大于5%顯著水平下的臨界值。

模型的含義是：人均居民可支配收入與杭州市住宅價(jià)格是正相關(guān)的，杭州市房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資額與杭州市住宅價(jià)格是負(fù)相關(guān)的，利率水平與杭州市住宅價(jià)格是呈正相關(guān)的。在其它兩個(gè)解釋變量不變的條件下，人均居民可支配收入每增加1個(gè)單位，杭州市住房均價(jià)上升1.95個(gè)單位；同理，其他兩個(gè)解釋變量不變，房地產(chǎn)投資開(kāi)發(fā)額增加1單位，住房均價(jià)下降0.47個(gè)單位，利率水平上升1個(gè)單位，住宅價(jià)格上升0.8個(gè)單位。

通過(guò)以上回歸結(jié)果的分析，我們發(fā)現(xiàn)杭州市住宅價(jià)格的主要影響因素是人均居民可支配收入、杭州市房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資額、利率水平。所以國(guó)家和當(dāng)?shù)卣胝{(diào)控杭州住宅房?jī)r(jià)最好從人均居民可支配收入、杭州市房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資額、利率水平三個(gè)方面進(jìn)行。

五、政策與結(jié)論建議

1.結(jié)論

本文通過(guò)人均可支配收入、房地產(chǎn)住宅開(kāi)發(fā)投資額和利率水平對(duì)杭州市住宅價(jià)格進(jìn)行分析，進(jìn)而猜測(cè)它們可能存在某種關(guān)系。對(duì)它們進(jìn)行回歸分析，基于以上分析，我們可以得出結(jié)論：杭州市住宅價(jià)格和人均可支配收入、房地產(chǎn)住宅開(kāi)發(fā)投資額、利率水平存在相關(guān)性。

人均可支配收入的增長(zhǎng)在一定程度上引起了杭州市住宅價(jià)格的完善，而杭州市住宅價(jià)格也影響了人均可支配收入的增長(zhǎng)。利率水平的上升在一定程度上引起了杭州市住宅價(jià)格的增長(zhǎng)，而杭州市住宅價(jià)格也影響了利率水平的上升。房地產(chǎn)住宅開(kāi)發(fā)投資額的增長(zhǎng)在一定程度上引起了杭州市住宅價(jià)格的下降，而杭州市住宅價(jià)格的下降也影響了房地產(chǎn)住宅開(kāi)發(fā)投資額的增長(zhǎng)。

2.政策建議

（1）深化改革收入分配制度。我們應(yīng)打破現(xiàn)有的利益格局，調(diào)整國(guó)民經(jīng)濟(jì)體系，堅(jiān)持共同發(fā)展、共享成果；要始終堅(jiān)持我國(guó)現(xiàn)有的以按勞分配為主體、多重分配方式并存的分配制度，兼顧效率和公平，做到初次分配注重效率，再次分配注重公平；提高公共資源的配置效率，增加低收入者收入。

（2）增加投資政策的寬松度?？梢越o民間投資發(fā)展進(jìn)一步松綁，出臺(tái)經(jīng)修訂的政府核準(zhǔn)投資項(xiàng)目目錄，最大限度地取消和下放核準(zhǔn)權(quán)限；繼續(xù)鼓勵(lì)和引導(dǎo)民間投資，督促地方、部門推出鼓勵(lì)民間投資參與的重大項(xiàng)目；另外還要積極鼓勵(lì)民間資本參與金融機(jī)構(gòu)重組改造，大力發(fā)展主要為中小企業(yè)服務(wù)的中小金融機(jī)構(gòu)；并通過(guò)多種途徑，引導(dǎo)民間投資進(jìn)入基礎(chǔ)設(shè)施、基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)、公用事業(yè)等領(lǐng)域[3]。

（3）促進(jìn)房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資有利于提高打工者的收入，打工者的收入的增加有促進(jìn)當(dāng)?shù)氐南M(fèi)水平，當(dāng)?shù)叵M(fèi)水平的提高促進(jìn)了人們可支配收入的提高。為此提高房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資對(duì)居民可支配收入的增加有幫助。同時(shí)，居民可支配收入的增加又促進(jìn)了房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資的增加，形成了一種良性的循環(huán)。（作者單位：浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)）

參考文獻(xiàn)：

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