南宁市房地产价格影响因素的计量分析

2022-09-12

1 引言

2015年数据显示南宁户籍人口724.41万人, 城区的户籍人口349.6万人;南宁市总面积22344.59平方千米, 七个主城区面积10080.62平方千米。从1998---2014年南宁市房企投资完成额同比增长均在50%以上。1998年标志着住房商品化正式开启, 南宁的房地产业也从此一路上涨。我国自1998年房地产改革取消福利分房以来房地产市场不断升温, 市场规模不断扩大, 房地产价格也持续走高, 房地产需求呈现指数趋势增长[2], 房地产业取得了空前的成就, 逐渐成为我国经济发展支柱产业。从房地产业十几年的发展历程来看, 南宁市房价保持着平稳走高状态, 加上南宁市人口基数相对较大, 对房子的刚性消费需求更大。

2016年, 全球经济进入“L”型增长, 随着全球宏观经济的低迷以及我国经济发展面临着经济增长速度换挡期、结构调整阵痛期和前期刺激政策消化期“三期”叠加的背景下, 未来南宁的房地产业将如何发展。本文对南宁市14年房地产周期波动进行研究, 探讨和分析南宁市房地产波动的主要影响因素。本文采用2000年到2014年南宁市的宏观经济数据为样本, 运用多元回归线性模型, 通过稳定性检验以及多重共线检验, 探索影响南宁市房地产价格的主要因素, 并对其影响因素作出分析, 论证当前南宁房价是否得到了支撑[3], 并给出相应的对策建议。

2 研究假设

判断房地产的有效需求以及价格是否合理, 需同时考虑两个因素:其一是居民实际购房承受力;其二是居民购房愿望。仅有实际承受力或仅有购房意愿, 都不能实现房地产的有效需求及其价格的合理性, 只有同时具备才能促进房地产市场的健康运行, 推动经济的增长[4]。

我国学者大多从定性的角度来分析房地产市场的发展与经济增长间的关系[5], 过多的聚焦于货币或者政府的利益驱动等。文章从南宁市的房地产市场需求来分析, 并通过验证来说明这些因素能否支撑当前南宁市高的房产。城市经济发展水平的提高不仅带来居民收入、消费、居住等水平的提高, 而且将会带动城市大量外来人口的涌入、财政金融水平等的变化, 这都将会波及房地产价格。我们做出假设1 (H1) :经济发展水平对南宁市房价有着显著正向影响。

房地产业已经成为国家的经济支柱产业, 一个合理的房价水平应该是既能够满足人们的住房需求, 也能够满足房地产投资者利益的水平, 房地既具有消费也投资功能[6], 它的作用无可替代。此外, 由于房地产具有投资价值, 价格越高, 人们购买欲望越强, 因此对房子的需求也更强烈。房企投资完越多, 住房开发量也越大, 房价也会受到一定的影响。因此我们假设2 (H2) :房地产开发企业投资完成额和住宅房地产开发企业投资完成额对房地产的价格产生显著正向影响。

收入水平高低和房地产价格是最直接和最重要的因素。可支配收入是一切消费的基础, 直接决定着消费购买力的大小[7], 购买力越强, 其购买需求也会越迫切。人均可支配收入是实现消费者需求有效的重要支撑, 可支配收入越高, 消费需求越旺。因此我们假设3 (H3) :城镇居民人均可支配收入对南宁房价有显著正向影响。

由费雪效应可知, 通货膨胀期间纸币贬值, 房地产有着对冲通货膨胀的特性[8]。预期通胀则使房地产的收益高, 房地产在不同时期的抗通胀能力不同。因此我们假设4 (H4) :通膨越高, 消费者的购买需求和倾向越强。

房地产价格与人口数有着密切的关系, 人口数量越多, 需求越旺, 房价越高;人口数量越少, 需求越弱, 房价随之降低。人口数量增加会带动服务业以及其他相关行业的发展, 房价会进一步提高。因此我们假设5 (H5) :人口数量对房地产需求有显著正向影响。

3 模型构建

本文将以中经网2000----2014年 (1998、1999、2015部分数据缺失) 的宏观经济年度数据、南宁统计年鉴数据、中国统计局数据为样本[9]。运用多元回归线性模型, 通过稳定性检验和多重共线检验, 探索影响南宁市房地产价格的主要因素。

多元线性回归原理随机变量y与一般变量X1、X2、X3、X4、X5、X6的线性回归模型为:

y=α+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+β5x5+β6x6其中, Y:商品房平均售价, X1:地区生产总值, X2:城镇居民人均可支配收入, X3:CPI指数, X4:房地产开发企业投资完成额, X5:房地产住宅开发投资完成额, X6:市区年末人口数。

数据来源:中经网、南宁统计年鉴、中国统计年鉴、人民网数据整理

4 模型分析过程

由回归结果得到回归方程为:

由上述结果可知, R2为98.50%说明在价格取值的变差中, 能被地区生产总值、城镇居民人均可支配收入、CPI指数、房地产住宅开发投资完成额、住宅房地产开发企业投资完成额、市区年末人口数的多元回归方程所解释的比例为98.50%;为97.38%说明经过对模型进行调整之后在价格取值的变差中, 能被地区生产总值、城镇居民人均可支配收入、CPI指数、房地产住宅开发投资完成额、住宅房地产开发企业投资完成额、市区年末人口数的多元回归方程所解释的比例为97.38%;F通过检验, 方程拟合度较好, 但还不能说明每一个变量与因变量的关系都显著。

结果显示只有X5的t值为2.33, X1X2X3X4X6的t检验值的绝对值都小于t0.025 (8) =2.306, X1X2X3X4X6的P值都大于0.05, 只有X5通过检验, X1X2X3X4X6没有通过检验。这说明只有X5 (房地产住宅开发投资完成额) 的影响作用显著, 其他五个变量对房价作用不大。这也暗示这五个变量之间可能存在多重共线性。首先对解释变量进行平稳性检验:

4.1 单位根检验

ADF检验结果

注: (C, T, K) , C表示常数项, T表示趋势项, K表示滞后阶数。

ADF结果表明, 二阶差分后所有的变量都平稳。因此将删除前两年的数据, 取2002年至2014年的数据进一步检验 (多重共线检验) 。

4.2 多重共线检验

经过平稳性检验后再次进行回归。检验结果可知R2为98.62%说明在价格取值的变差中, 能被地区生产总值、城镇居民人均可支配收入、CPI指数、房地产住宅开发投资完成额、住宅房地产开发企业投资完成额、市区年末人口数的多元回归方程所解释的比例为98.62%;为97.24%说明经过对模型进行调整之后在价格取值的变差中, 能被地区生产总值、城镇居民人均可支配收入、CPI指数、房地产住宅开发投资完成额、住宅房地产开发企业投资完成额、市区年末人口数的多元回归方程所解释的比例为97.24%;F通过检验, 方程的线性拟合度较好, 但还不能说明每一个自变量与因变量的关系都显著。

结果显示未有一个变量通过检验, t值都小于t0.025 (6) =2.447, P值均明显大于0.05, 说明自变量之间存在着严重的多重共线性。

VIF的均值>2;VIF的最大值>10, 结果表明各变量之间存在明显的多重共线性, 因此需要去除部分变量, 通过逐步回归除去X1变量再进行回归。

剔除X1之后R2为99.25%, 为98.51%, 说明该拟合模型由于之前。多重共线问题有所改善, 但多重共线仍存在, 需进一步剔除其他变量。分析知进一步去除X3变量, 剔除X3之后R2为98.72%, 为98.08%, 说明结果拟合模型不理想。但变量间的多重共线性问题得到了改善。需要再次剔除其他变量, 在四个变量中X4的检验显著性水平最低, 剔除X4变量后, 变量X2、X5、X6之间的显著性均下降。因此不应该将X4从模型中剔除。

回归结果可知, R2为97.73%, 为96.60%, 回归结果说明整体拟合优度较好。X4、X5、X6的t值均小于t0.025 (8) =2.306, P值大于0.05, 说明变量X4、X5、X6没有通过检验。只有X2通过了模型的检验。

通过剔除显著性水平大于5%的解释变量, 最终只有X2通过检验。回归结果R2为97.41%, 为97.12%, 说明这一回归结果整体拟合优度较好。X2的P值为0, 说明X2影响作用显著。即只有X2对Y有着显著正向影响;X1、X3、X4、X5、X6对Y的影响作用不显著。最终回归方程为:

由方程可知, 在统计期内其他因素不变时, 城镇居民人均可支配收入每增加1元钱, 商品房价格在同期会增加0.3242695, 当上述所有因素都不存在时, 商品房只有成本投入, 卖不出去。

5 结果分析

由上述分析可知, 南宁市房地产价格的最主要影响因素是城镇居民人均可支配收入, 且南宁市商品房均价增长率与人均可支配收入增长率存在不同步现象。本文通过分析南宁价的影响因素, 探讨这些因素是否能支撑当前南宁房价。基于计量分析和定性分析基础之上, 本文得出如下结论:人均可支配收入对南宁市房价有显著正向影响;地区经济发展水平、房地产开发企业投资完成额, 房地产住宅开发投资完成额、通货膨胀率、年末人口数对房地产需求没有显著的影响。南宁当前房价不仅支撑着现在房地产价格, 且在未来南宁房价还有可能上涨。

6 结语

由上述分析可知, 南宁市商品房均价增长率与人均可支配收入的增长存在不同步现象。房价与收入形成强烈的对比, 当房价的上涨幅度超过居民收入的增长速度时, 影响市民的购房积极性, 遏制部分潜在需求, 不利于促进房地产业的持续发展。南宁的房地产价格波动较大, 因此需要积极应对房地产市场的变化, 加强对房地产市场的政策引导和规范市场的运作, 尽力避免房价的异常波动。引导人们合理消费, 不断提高居民得购买力, 加大支持居民对住房的改善性和自住性需求, 促进房地产业升级, 提高城市吸附力, 促进南宁市房地产市场平稳健康发展。

摘要：本文从南宁市近十几年来房地产发展的基本情况入手, 研究影响南宁市房地产市场价格的主要影响因素, 通过计量分析南宁市房价的六个影响因素:地区经济发展水平、居民可支配收入、住宅房地产开发企业投资完成额、房地产开发企业投资完成额、通货膨胀率、年末人口数[1]。利用state软件对计量模型进行多元回归线性模型, 通过平稳性检验和多重共线检验, 探索影响南宁市房地产价格的主要因素, 并对分析结果做经济意义分析, 并提出相关政策建议。

关键词：房地产价格,多元回归,平稳性检验,多重共线检验