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| 石家庄市房地产价格影响因素实证分析 |
| 第678期 作者：□文/王 涵 沈国云 时间：2022/4/2 9:21:09 浏览：1291次 |
［提要］ 本文基于石家庄市2002～2020年房地产业相关时间序列数据，建立多元回归模型，从需求、供给和政策等方面实证分析石家庄房价的主要影响因素。同时，根据模型预测石家庄市未来五年商品住宅价格的可能区间，为石家庄市房地产业理性发展提供辅助决策依据。
关键词：房地产价格；影响因素；实证分析
基金项目：青海省社会科学基金项目课题：“西北五省省会城市房价波动影响因素与预测研究”（编号：21018）；青海师范大学校级基金项目：“房地产价格影响因素实证分析”（编号：2019sk005）
中图分类号：F293.3 文献标识码：A
收录日期：2021年10月29日
近年来，我国房价不断上涨，房价波动较大且出现房地产市场供需不平衡的局面。纵观国内外文献发现，对于房价的研究大多集中在综合的房价上，并没有区别不同城市类型的房价。目前我国城市竞争加剧，对于房价影响因素的研究主要侧重于单一影响因素，综合性研究较少，且大多数都是基于全国层面或者是一线城市，对二三线城市的研究较少。石家庄市地处环渤海经济区，是典型的交通枢纽城市，尽管是二线城市，但近几年各项经济指标保持着较高速度的增长，其房地产市场由上行趋势逐渐趋于平稳，故深入研究石家庄市房价波动的机制与影响因素具有理论和现实意义。
一、文献综述与基础理论
（一）文献综述。房地产作为国民经济支柱产业，关注度较高，而房价的主要影响因素一直是国内外学者长期研究与探讨的课题之一。需求的角度，薛建谱和王卫华（2013）认为，无论是长期还是短期，人均收入对房价都有较明显的影响，但短期内人均收入变动不会太大，因此房价也不会有太大变动。经济理论角度，王春艳等对广东省各地级市1997～1999年的人口迁移指标数据进行了空间计量分析，发现随着迁移人口的增多，房子作为刚需品，房价必然会上涨。大量研究表明，人口结构可以在一定程度上解释房价的变动，牛逸婕通过对全国35个大中型城市的人口和房价数据进行实证分析，发现外来人口对城市边缘的房价影响高于城市中心地带，并且对房价的影响由中心到边缘逐渐下降，但是受数据所限，此结果并不适用于一线城市。
需求角度层面，有人认为供给因素对房价的影响相对缓慢，短期内难以改变，但也有少数人认为住房供给才是影响房价差异的关键因素。供给角度层面，研究主要集中于房地产开发投资、土地供给、土地价格和位置环境等角度。格莱泽等（2006）认为不理解房产供应就无法了解城市动态，而且灵活的房产供应通常能抑制房价泡沫。土地价格主要通过房屋的供应与成本两个方面来影响房价，而房地产投资对房地产市场的供应也有影响。李永乐、吴群（2013）通过对全国35个大中城市在2002～2012年的数据进行实证分析，得出了房地产投资与房价的关系，发现两者存在正相关关系，且房价对房地产投资具有引领作用。唐奇展等（2011）实证研究了房地产投资、房价、GDP三者之间的关系，发现三者之间存在长期均衡和短期动态协整关系，且房地产投资与GDP之间具有双向因果关系。政策层面，主要包含财政政策、货币政策以及行政干预政策等。财政政策方面，大多数人认为征税会在一定程度上抑制房价上涨，而出台税收优惠政策则会推动房价上涨。李祥等（2012）实证分析了房地产持有税、交易税与房价之间的关系，研究表明三者存在显著负相关关系，且税收对我国东部地区房价的影响更大。货币政策方面，武康平、胡谍（2010）认为宽松的货币政策是造成房价短期上涨的主要原因。行政干预方面，出台了限购政策，大部分学者认为调控效果明显，张红兵、孟祥彬认为改革开放之后，由于我国住房分配政策被逐步取消，从而导致石家庄房地产业进入了阶段性发展。
综上所述，由文献分析法得出，影响房价的主要因素有经济发展水平、居民收入水平、人口结构、土地价格、国家政策等方面。在此基础上，本文以石家庄为例，探究石家庄房地产价格的主要影响因素。
（二）基础理论
1、地租理论。在《资本论》第三卷中，马克思地租理论对土地所有权的相关内容进行了详细的阐述。马克思主义认为，地租是土地使用者由于使用土地而缴给土地所有者的超过平均利润以上的那部分剩余价值。
马克思地租理论主要包括级差地租、绝对地租、垄断地租。正是这三种地租的存在，使得不同地区和区域之间的房价产生差异。例如，一线城市经济较发达，其投资环境和软硬件设施均优于二三线城市，所以一线城市的房价远高于二三线城市。即使是处于同一城市内，房价同样会有不小的差异。比如，周边环境优美、交通便利的地段，其房价会高于居住条件差的地段，这就是级差地租造成的。当政府要在某地区建立大型公共设施，如高铁站、机场、公园等，该地区会迅速增值，并带动周边房价上涨。
垄断地租在建筑业中具有绝对的优势，由于绝对地租不断上涨再加上垄断地租的存在，使我国近几年的房价一直居高不下，持续上涨。随着居民生活质量和可支配收入不断提升，房地产市场的需求增加，形成了买方市场，使房地产变成了稀缺资源，这时，为赚取更大的利润，房地产商便会形成价格联盟，形成垄断。
2、区位理论。区位与位置不同，它既有位，也有区，还有布局、位置关系等方面的含义。房地产业是与区位息息相关的，土地的区位和用途不同产生的区位效益也大不相同，因此城市土地区位效益的实质是（位置）级差地租。
3、市场理论。市场理论又称厂商均衡理论，其市场类型分别为完全竞争市场、完全垄断市场、垄断竞争市场和寡头垄断市场。完全竞争市场具备以下条件：存在大量的买者和卖者、产品是同质的、资源自由流动、厂商进出容易、生产者和消费者具有完备的市场知识。完全垄断市场生产和销售商品的厂商只有一个，且生产和销售的产品没有任何替代品，其他厂商无法进入该行业，垄断厂商具有产品价格的制定权。垄断竞争市场的组织形式介于完全竞争与完全垄断之间，所具备的条件仅与完全竞争的第二个条件不同。寡头垄断市场的特点是一个行业由少数几家大厂商控制，每个厂商都占据较大的份额，进出市场困难，厂商之间存在相互依存性。
4、制度经济学理论。制度经济学理论主要包括交易费用理论、产权理论、企业理论、制度变迁理论。其中，交易费用理论表明交易活动是稀缺的，由于市场具有不确定性使得市场交易费用高昂，企业由此应运而生。产权实质是一种激励与约束机制，我国房地产产权理论已经形成一套完整的、具有中国特色的理论体系。
二、现状分析
（一）石家庄市自然属性特性分析。石家庄地处河北省中南部，市区位于市域中部，交通发达，人文地理丰富多彩。在水文上，石家庄水资源短缺，属于极度缺水城市。地处半湿润半干旱地区，为温带大陆性季风气候，四季分明，春秋短，夏冬长。水环境较差，大部分地区比较干燥，不利于园林绿化，且气象灾害种类多，较频繁。
（二）石家庄经济发展现状（图1、图2）
（三）与其他城市对比分析。石家庄市、郑州市、济南市，这三座城市同属中原地区，是北方颇具代表性的大城市，均为人口大省的省会，引领着全省的经济发展势头，并且都有一个共同点，那就是交通发达、铁路畅通。由于房价在不同区域和城市间存在显著的差异，于是我们通过济南、郑州与石家庄各方面的对比分析，来探究影响房价差异的原因。下面对三个城市2020年的房价情况及城市各方面进行对比：
1、地理区位。石家庄紧靠京津；郑州为铁路枢纽，四通八达；济南有沿海优势，空地一体化。综合比较，三地省会不相上下。
2、人口和城市规模。石家庄的总人口最多；郑州城区规模最大；济南市区面积最大，但在省内受青岛压制，在省外受到长三角的影响，留不住人才，导致城市规模迟迟上不去，难以发挥省会的规模效应。
3、城市经济水平。得益于过去几年的快速发展，郑州在三城的竞争中占据领先位置，经济规模最大，人口增长迅速。济南作为强省省会，经济发达，科研实力雄厚，工业基础较好，居民可支配收入和职工平均工资远高于其他两个城市，并且每年都有明显的增幅。而石家庄虽然近几年变化较大，但相对比而言，经济发展水平较低，仍有一定差距。
4、城市性质。石家庄和济南均为二线城市，郑州在近几年发展势头较猛，已经发展为新一线城市，但是从最新的城市房价水平来看，石家庄与郑州房价不相上下，均价都在1.43万～1.45万元/m2左右，而济南房价要远高于郑州和石家庄，均价约为1.55万～1.6万元/m2。
房价对比结果虽然有些意外，但也合乎情理。山东作为著名的教育强省和人口大省，人口密度大且人才引进力度大，济南是山东的省会，位于沿海一带，地理位置优越，城市经济发展迅速，再加上济南的职工薪资要远高于石家庄和郑州，使得居民想要改善居住面积和居住环境的欲望愈加强烈，导致住房需求量不断上升，进而推动济南房价上涨。尽管石家庄的房价远低于济南，但从二线城市房价排名来看，较为可观；而新一线城市房价排名中，郑州房价处于较低水平，但低房价也为它吸引了不少的外来人才，相应地带动了城市发展。
（四）石家庄房地产市场现状。以2020年底石家庄市房地产市场的各项数据为基础，分别从城市基本面、政策环境、竞企格局、土地市场、商品房市场等方面进行分析。
1、城市基本面分析。在区域经济方面，2020年12月31日，石家庄统计局公布了2020年1～11月全市宏观经济运行情况，其中GDP同比上涨1.5%，受新冠肺炎疫情影响固定资产投资降幅明显，虽然3月复工后政府出台的一系列措施有所成效，但1～11月增速仍为-21.8%。可以看出，疫情过后，房地产开发投资反弹较快，而且房企积极拿地和开工，购买力也在逐渐释放。
产业规划方面，为了打造具有知名度和城市竞争力的“中国数字新城”，石家庄出台了相关的数字经济发展规划。在区域规划方面，石家庄进行了重点区域的调整，调整过后，住宅用地和商业用地显著增加。
近年来，石家庄政府一直提倡发展新型建筑模式，并于2020年相继推出了石家庄市绿色建筑实施方案和相关购房优惠政策，宣传力度极大，不难看出政府坚持发展绿色建筑的决心，相信在不久的将来，绿色建筑将逐渐成为主流。
2、政策环境。石家庄全年政策保持以稳为主，一方面为缓解疫情对房地产市场带来的冲击，积极推出购房优惠政策；另一方面加大力度推动城镇化、城市更新。
3、土地市场。2020年，石家庄土地市场出现阶段性回调，受疫情影响，供应规模不足再加上年初流拍停拍激增，导致成交效率下降，尽管年终活动推动使成交大幅上涨，但全年成交量依旧呈下滑趋势。
4、商品房市场。根据世联监测，2020年12月石家庄全区成交均价为14，814元/m2，环比上涨0.78%，同比去年上涨2.07%，且新增预售许可证公示40个。
5、房企。2020年品牌房企拿地占比60%，土储面积占比稳步上升。以万科、融创和保利为代表的品牌房企销售业绩稳中有升，占据了较大的市场份额，或将进一步挤压本地房企市场份额。
三、实证分析
（一）变量选取
1、被解释变量（Y）。商品住宅平均销售价格是一种混合平均价格，反映了一个国家或地区在一定时期内所有商品房销售价格的平均水平，可以分别计算出各种房屋类型的商品房平均售价，影响其价格高低的因素有成本、税金、利润以及地段、方位等。当然，平均销售价格也有一些缺陷，即掩盖了高低两端价格与平均价格之间的差异。
2、石家庄房地产价格影响因素分析及解释变量选取
（1）年末总人口（户籍）。从经济理论角度来看，房价会随着人口数量和人口密度的增大而增大，即人口越多，买房需求越大，但是住房资源有限，就会出现供不应求的情况，继而导致房价上涨。假设年末户籍总人口与房产价格正相关，变量用people表示。
（2）地区生产总值。地区GDP越高，城市经济就越发达，同时促进企业的发展，使职工拥有较好的工资待遇，而较高的薪资会吸引更多的外来人口不断涌入，随着城市进入的人口不断增长，房屋需求明显增加。而且经济越发达的城市，可开发的住宅用地就越少，进而导致地区GDP越高的城市房价越高。假设地区生产总值与房价正相关，变量用regional GDP表示。
（3）人均地区生产总值。人均GDP决定了居民的购房能力以及消费能力，人均GDP的上升会提高居民的购房能力，使居民想要改善居住环境的愿望更加得强烈，进而产生购房需求，推动房价上涨。假设人均地区生产总值与房价正相关，变量用av GDP表示。
（4）居民人民币储蓄存款余额。指城乡居民在某一时点存入银行及农村信用社的全部存款金额。一般情况下，居民储蓄额增加，购买能力增加，假设住房面积不变，房价将会上涨。假设居民人民币储蓄存款余额与房价正相关，变量用saving表示。
（5）职工平均工资。指职工在一定时期内平均每人所得的货币工资额。人均工资越高，人们购房意愿可能会越强烈，所以职工平均工资应与房价为正相关关系，变量用wage表示。
（6）房地产开发投资。从理论上来说，随着房地产投资的增加，房地产市场供给会相应地增加，假设房产需求不变或供大于求，当供给增加，房价将会下降。假设房地产开发投资与房产价格为负相关，变量用Invest表示。
（7）城镇居民人均可支配收入。从经济学角度来说，人均可支配收入涨幅越大，人们会更倾向于将收入投资于房地产，因此购房需求就增多，房价随之上涨。假设城镇居民人均可支配收入与房价为正相关，变量用Income表示。
（8）城市建设用地地面均价（居住）。从理论上来说，城市建设用地地面均价（居住）越高，那么房地产投入成本越高，相应的，售价就越高。假设城市建设用地地面均价（居住）与房价为正相关，变量用land price表示。
（9）年末金融机构人民币存款余额。从经济学角度来说，金融机构的存款余额越多，可放贷的钱就越多，增加了固定资产投资，缓解企业贷款难的问题；对个人而言，说明居民收入增长幅度较快，居民有了钱，购买能力增加，可以进行投资理财、个人消费，假设住房面积保持不变，房价将随着上涨。年末金融机构人民币各项存款余额与房价为正相关，变量用deposit表示。
（10）年末金融机构人民币各项贷款余额。从理论上来说，金融机构的贷款余额上涨，那么房价就会相应地上涨，因为国内民众大部分的贷款都用于购房。假设年末金融机构人民币各项贷款余额与房价为正相关，变量用loan表示。
（二）数据收集。选取的数据来源于国家信息中心国信房地产信息网和石家庄市统计局，由于1998年是新中国房地产的一个分水岭，所以1998年之前的房价很难反映真实的市场供需，无太大的参考价值。考虑到部分年份数据缺失，因此本文选取2002～2020年的数据为样本。
（三）模型建立。根据收集到的石家庄市房地产价格及其相关变量数据，在本文理论假设的基础上构建计量模型。
LnY=β0+β1LnX1+β2LnX2+β3LnX3+β4LnX4+β5LnX5+β6LnX6+β7LnX7+β8LnX8+β9LnX9+β10LnX10+μ
式中，β0为常数项；βi为变量的系数；i为变量的个数，i=1，2，…，10；μ为随机扰动项。
Y：商品住宅平均销售价格（单位：元/平方米） ；X1：wage（单位：元）；X2：land price（单位：元/平方米）；X3；regional GDP（单位：亿元）；X4：loan（单位：亿元）；X5：people（单位：万人）；X6：av GDP（单位：元）；X7：invest（单位：亿元）；X8：income（单位：元）；X9：deposit（单位：亿元）；X10：saving（单位：亿元）。
（四）解释变量逐步线性回归。本文选用逐步回归的方式，将原模型两边取对数，以检验和减轻多重共线性，避免造成经济意义不合理、统计检验与预测失效的后果。
拟合优度是指回归直线对观测值的拟合程度，用可决系数R2作为度量拟合优度的统计量，R2取值范围为［0，1］，R2越接近1，说明拟合度越好；反之，R2越小，说明拟合度越差。而一元线性回归中，变量X10（saving）拟合优度低于0.8，因此可以剔除saving变量，其他观测值拟合优度与P值都为良好，因此保留。变量X1（wage）的拟合优度最高，因此将Y＝f（lnX1）作为初始模型。
通过不断增加对房价显著的影响因素，进而剔除相对影响不显著的因素，回归结果如表1所示。（表1）
由表1可知，在引入逐步回归后，通过分析确定，只有Y＝f（lnX1，lnX2，lnX5）的T检验和P值均合格，所以Y＝f（lnX1，lnX2，lnX5）为最优模型，因此我们选中的变量是wage、land price、people三个变量。
相关系数矩阵如表2所示。（表2）
最终得出最优模型的拟合优度为0.960834，相比于相关系数矩阵的拟合优度基本较高，所以系数对此模型无害，可以选用这三个变量建立模型。
最终回归模型：
lnY=-17.31+0.68lnwage+0.25lnland price+2.42lnpeople
t-Statistic= （12.287） （4.705） （9.259）
Std.Error= （0.055） （0.054） （0.261）
R2=0.961 R2=0.952
F=106.308 DW=2.812
其中，Y表示商品住宅平均销售价格，wage表示职工平均工资，land price表示城市建设用地地面均价（居住），people表示年末总人口（户籍）。
从回归公式中，我们可以得知：年末户籍总人口每增加1%，石家庄市商品住宅平均销售价格就增加2.4184%；职工平均工资每增加1%，石家庄市商品住宅平均销售价格增加0.6776%；城市建设居住用地地面均价每增加1%，石家庄市商品住宅平均销售价格增加0.2518%。因此，我们可以得出的结论是，职工平均工资（元）、城市建设用地地面均价（居住）（元/平方米）、年末总人口（户籍）（万人）对石家庄市商品住宅平均销售价格增加有着重要的影响，且成正相关关系，符合本文变量假设。
由于济南、郑州同为人口大省的省会城市，房价居高不下，关注度高，因此与济南、郑州的房地产价格实证分析比较研究尤为重要。基于济南和郑州2002～2020年的时间序列数据进行回归分析，回归结果如下：
1、济南：
lnY=39.25+0.53lnwage+1.57lnland price-7.68lnpeople
R2=0.990 R2=0.988
2、郑州：
lnY=14.85+1.31lnwage+0.03lnland price-3.07lnpeople
R2=0.984 R2=0.980
模型对比可以发现，与石家庄不同的是，济南与郑州的房价与年末总人口（户籍）呈负相关关系，而石家庄房价与年末总人口（户籍）呈正相关关系；并且与其他两市模型拟合优度相比，石家庄拟合优度较小。猜测原因如下：
通过济南、郑州、石家庄之间的对比分析结果发现，房价影响因素在不同区域对房价的影响程度不同，甚至在不同区域下同一影响因素对房价波动的显著性也不同，如住宅的地理位置、所在城市的经济水平和地区政策等都对房价有很大的影响。虽然相较于郑州、济南等省会城市，石家庄总人口数量偏少，但常住户籍人口多，而济南、郑州则是流动人口较多，因此其户籍人口与房价的相关性甚微。
在2014～2019年，石家庄商品住宅平均销售价格数据波动较大，房价最高涨幅达到了118.8%，在经历一段时期的大幅上涨后，受相关政策变动的影响，石家庄房价大跌，导致数据异常，模型拟合度不够完美。
（五）房地产价格预测。根据2002～2020年职工平均工资、城市建设用地地面均价（居住）、年末总人口（户籍）等数据计算出各个影响因素的平均年增长率。石家庄市职工平均工资每年平均增长率为12.25%，城市建设用地地面均价（居住）每年平均增长率为10.24%，年末总人口（户籍）每年平均增长率为0.9%。根据平均增长率可以计算出后五年相关变量数据，将解释变量数据带入模型计算。
图3是利用Eviews8.0软件中的forecast对房价的预测，根据预测图整理2020～2025年石家庄市房地产价格预测区间，见表3。（图3、表3）
可以看出，石家庄房价的预测值均落在预测范围内，说明了预测值的可靠性，预测效果不错。
2020年的新冠肺炎疫情对经济冲击较大，房地产市场也不可避免地受到影响，不少人都猜测房价将会大跌，但出乎意料的是，全国房价不降反增，保持近8%的涨幅。由统计局数据显示，2020年12月，石家庄新建商品住宅售价同比上涨1.1%，经10月和11月两次下降后，再度回落，房价上涨动力明显不足且低于全国平均涨幅水平，并且同比下降2.5%，下跌幅度较大。在人口增长方面，数据也并不乐观，石家庄的人口大多流向了京津地区，并且2020年的房屋供应量明显供大于求。在土地市场方面，市场表现较为冷清，流拍现象严重，有的地块甚至经历多次流拍。因此，综合来看，2021年石家庄房价同比上涨的可能性较小，大概率为稳中有降的趋势。但随着疫情逐渐好转，土地市场逐渐回暖以及其他因素的影响，预测石家庄房价还会有新一轮的上升期，至于上升程度如何，还有待进一步讨论。
四、结论及建议
根据文献分析法，筛选出可能影响石家庄房价的因素，并对城市各方面整体分析。通过逐步回归法，剔除影响不显著和数据缺失的影响因素，得出最终回归结果，即职工平均工资、城市建设用地地面均价（居住）、年末总人口（户籍）为石家庄房价主要影响因素，且均与房价呈显著正相关。可以看出，石家庄的住宅需求逐年增加，不出意外的话，未来几年石家庄房价大概率将持续上升。
当然，目前房地产业发展也存在很多的阻碍。首先是土地资源的稀缺问题；其次政府在管理房地产经济时，会遇到管理目标不明确、管理不稳定的情况，这在一定程度上阻碍房地产经济的发展。针对现存问题，提出以下几点建议：一是规范实行合理的人口政策，落实好监督工作，发挥政策应有的效果。二是建立规范合理的房地产市场。应建立健全房价监管体系，对于房价进行动态的监测与研判。三是抑制投机行为。由于房地产兼具消费品和投资品的特性，人们往往会将资金投资于房地产，但是如果出现过多的房地产投机行为，会导致资源浪费，房地产泡沫严重，扰乱市场秩序，导致房价持续上涨，所以对于高房价区域，政府应加强对“炒房”行为的管控，减少该行为的出现。
（作者单位：青海师范大学）
主要参考文献：
［1］薛建谱，王卫华.基于均衡模型的我国商品房价格影响因素分析［J］.统计与决策，2013（22）.
［2］王春艳，吴老二.人口迁移、城市圈与房地产价格——基于空间计量学的研究［J］.人口与经济，2007（04）.
［3］牛逸婕.外来人口影响了谁的房价［J］.合作经济与科技，2021（08）.
［4］李永乐，吴群.我国房价与房地产投资的相关性研究——基于2004-2012年35个大中型城市的数据分析［J］.价格理论与实践，2013（11）.
［5］唐奇展，付琦，王勇.广西房地产投资、房价与经济增长关系的实证分析［J］.广西大学学报（哲学社会科学版），2011（06）.
［6］李祥，高波，李勇刚.房地产税收、公共服务供给与房价——基于省际面板数据的实证分析［J］.财贸研究，2012.23（03）.
［7］武康平，胡谍.房地产市场与货币政策传导机制［J］.中国软科学，2010（11）.
［8］张红兵，孟祥彬.透视石家庄市房地产价格变化特点和影响因素［J］.河北广播电视大学学报，2010.15（05）.
［9］黄田清.我国房地产经济的发展现状及发展趋势［J］.今日财富，2021（04）.
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