贵阳市房价与房地产开发投资额的关系研究1

贵阳市房价与房地产开发投资额的关系研究摘要:房地产作为国民经济发展中的一个重要的行业，其发展状况不仅影响到国民经济的运行，还会直接关系到居民的生活水平和质量。近年来我国房产行业伴随着国民经济的快速稳步发展也得到了飞速的发展，但房价的不断上扬和率攀新高，成为我国居民购房的一大障碍。本文通过计量经济建模的方法对贵阳市房产价格与房地产开发投资额的关系进行研究。关键词：房产价格因素模型解释变量被解释变量广义差分法一、问题的提出近年来，我国的房产业得到了快速的发展，同时房价上涨等现象也引起了人们的普遍关注，房价问题成为目前中国经济的一大热点，同时房价过高也引起了上到中央下到普通老百姓的关注。为了控制房产过热以及价格上涨等问题，近年来中央采取了一系列的宏观调空措施，并取得一定的效果。2005年，为防止房产投资增速出现反弹，国家再次出台了一系列调控措施，从土地供应、贷款发放、住房公积金管理、抑制房价到全行业的综合调控等，整个房地产市场经历了一个不平凡的“调控之年”和“政策之年”。2006年我国政府为抑制房价增长过快，又出台了一系列的政策法规，这次政策针对性更强，指标更量化，对表现在全国高温不下的房产市场，特别是个别发达地区算是下了一场降温急雨，给希望走上持续健康发展道路的中国房地产市场开了一剂猛药。2005年全年房地产开发投资15759.3亿元，比上年增长19.8%，增幅下降8.3个百分点。其中，办公楼房地产投资增速下降趋势最为明显，住宅类房地产投资的增速下降趋势与全行业的最为接近，而商业营业用房地产投资增速在二季度和三季度甚至出现过一段时间的反弹。贵州省会贵阳因位于境内贵山之南而得名，作为首个”国家森林城市“和中国最佳避暑休闲城市，绿带环绕，风光旖旎，良好的生态、宜人的气候是贵阳的骄傲。贵阳是大西南重要的交通枢纽、工业基地及商贸旅游服务中心和贵州省的政治、经济、文化、科教、交通中心。008年，受全球金融风暴和严重自然灾害影响，全国房地产业出现下滑，房地产市场全面步入调整，房地产开发投资增速放缓，商品房销售量大幅下降。贵阳作为西部地区发展中城市，在此轮金融危机中房地产市场自然也受到一定的影响，不过房地产市场总体还是比较平稳的，房地产开发投资增速与上一年基本持平，由于居民消费信心下降，房屋成交面积萎缩，通过贯彻落实国家和省市扩大内需保增长的措施，我市房地产市场在经过短暂的调整后，2009年一季度以后基本恢复了良好的增长态势，截止2009年12月底，全市房地产开发完成投资210.33亿元，同比增长23.6%，新建商品房销售面积791.12万平方米，同比增长106.6%，商品房销售金额298.44亿元，同比增长128%，房地产各项指标呈现大幅增长。无论从全国的情况来看还是从贵阳市的情况来看，无独有偶一谈及房地产问题，大家首要关注的问题就是房价问题。因此房价是问题是本课程论文所需要研究的对象。本文将通过对贵阳市房产价格与房地产开发投资额的关系进行探究。二、研究的目的和要求：房地产固定投资成为我国经济发展的重要的推动力量。面临目前我国房价过高的状况，通过分析影响房地产价格的因素，探究房产价格不断攀升的基本因素，从根源上探求抑制房价过度上涨的因素。房地产市场价格水平，既受到房产开发成本与费用构成的影响，同时也是其他众多因素相互作用的结果。这些因素包括：1．社会因素社会因素包括社会治安状况、人口密度、家庭结构、消费心理等。例如，人口密度高的地方对住房需求多，价格也就较高；家庭结构趋于小型化增加了家庭单位数量，从而引起住房需求的增加，也会抬高住房的价格。人们消费心理的变化也影响着房地产的设计和开发建设，当人们消费心理倾向于经济实用型的时候，房地产的设计和开发都会以降低成本和售价为目标。当人们消费心理趋于舒适方便时，房地产开发则注重功能的完善和居住环境的美化。虽然这可能会增加开发成本，但同时也提高了售价。2．政治因素政治因素是指会对房地产价格产生影响的国家政策法规，包括房地产价格政策、税收政策、城市发展规划等。例如，目前中国政府正通过制定政策法规致力于减少房地产开发和交易过程中的各种不合理收费，从而降低住房价格，使之与广大居民的收入相匹配。3．经济因素经济因素包括宏观经济状况、物价状况、居民收入状况等。例如，当经济处于增长期时，社会对房地产的需求强烈，其价格也水涨船高。当经济处于萧条期时，社会对各种房地产的需求减少，价格自然会下降。物价水平和居民收入水平也与房地产价格呈同向变动。4．自然因素自然因素包括房地产所处地段的地质、地形、地势及气候等。例如，地质和地形条件决定了房地产基础施工的难度，投入的成本越大，开发的房地产价格就越高。气候温和适宜、空气质量优良的地域，其房地产价格也会比气候相对恶劣的地域高。5．区域因素区域因素包括交通状况、公共设施、配套设施、学校、医院、商业网点、环境状况等。例如，地处交通便利城区的房地产价格较高，交通不方便的郊区则价格偏低。对于商业房地产，区域因素尤其重要。繁荣的商圈区域内的房地产价格高昂，因持有这些区域的房地产而取得的租金收入不菲。三、数据收集与模型设定本文选定贵阳市房产价格作为被解释变量，同时选取了贵阳市房地产开发投资额作为解释变量：年份YX199212686.5199313008.91994135010.71995146012.71996160412.41997175612.21998188214.71999193722.32000208631.12001218343.320022256502003290861.22004234072.42005256091.220062775108.520073392135.420083847170.120094068210.320104569310.720114853467.4数据来源：中国经济社会发展统计数据库国家统计局网站贵阳市统计局、贵阳市房地产交易信息系统模型的设定：Y=α+βX+μY-贵阳市房产价格（单位：元）X-贵阳市房地产开发投资额（单位：亿元）四、模型的估计与调整(一)模型的估计由Eviews进行最小二乘估计得Y=1730.66+8.525730Xt=(14.37838)(10.53357)R2=0.8604182R=0.852663DW=0.71F=110.9561（二）用DW法自相关检验对于样本容量为20、1个解释变量的模型，在=5%显著水平，查DW统计表可知，dl=1.20，du=1.41，模型中DW=0.71dl，显然此模型中有自相关。可以从以下的残差图看出存在着自相关。从上图中可以看出，残差的变动有系统模式，连续为正和连续为负，表明残差项存在一阶正自相关，模型中t统计量和F统计量的结论不可信，需采取补救措施。（三）自相关问题处理选用科克伦-奥克特迭代法。通过回归方程得到et滞后一期的自回归。可得回归方程：et=0.6374et1从而得出ρ=0.6374，对原模型进行广义差分，得到广义差分方程:Yt-0.6374Yt1=β（1-0.6374）+ut对上述式子的广义差分方程进行回归：回归方程可得为：Y*t=22153.5+2.311474Xt*se=(422697.8)(2.738498)t=(0.052410)(0.844067)R2,=0.947543F=144.5060DW=2.505324其中，Yt*=Yt-0.6374Yt1,Xt*=Xt-0.6374Xt1.由于使用了AR(1)一次广义差分数据,样本容量减少了1个，为19个。查5%显著水平的DW统计表可知dl=1.18,du=1.40,模型中duDW=2.514-du，说明广义差分模型中已无自相关，不必再进行迭代。同时可见，可决系数R2,t,F统计量也均达到理想水平。由此，通过DW统计过后得到了贵阳房产价格影响因素模型为Y*t=22153.5+2.311474Xt*由上述模型可知，可以大致推算了解，贵阳市房地产开发投资额每增加1亿元，房产价格将平均上涨2.311474元。五、计量经济意义Y*t=22153.5+2.311474Xt*由上述模型可知，可以大致推算了解，贵阳市房地产开发投资额每增加1亿元，房产价格将平均上涨2.311474元。上述经济意义表明了房地产开发投资额的增长将带动房产价格的不断上涨。参考文献：[1]庞浩等.计量经济学.科技出版社，2006[2]庞皓、李南成著.计量经济学.西南财经大学出版社2002年8月第2版[3]中经网统计数据库[4]中国统计年鉴[5]贵阳市统计局、贵阳市房地产交易信息系统[6]贵阳房地产市场运行状况及对策措施研究报告