行業(yè)經(jīng)濟(jì)論文-房地產(chǎn)價(jià)格宏觀層面上的影響因素分析.doc

行業(yè)經(jīng)濟(jì)論文-房地產(chǎn)價(jià)格宏觀層面上的影響因素分析摘要：近年來，房地產(chǎn)投資過熱及“泡沫”說，不絕于耳，尤其在2007年，各地房地產(chǎn)價(jià)格甚至出現(xiàn)“跳漲”，國家統(tǒng)計(jì)局“國房景氣指數(shù)”連續(xù)攀升，有價(jià)無市的現(xiàn)象在年底也逐漸突顯。文章首先介紹我國房地產(chǎn)市場(chǎng)的現(xiàn)狀及其行業(yè)地位，然后收集數(shù)據(jù)，建立模型，在宏觀層面上，對(duì)我國房地產(chǎn)行業(yè)的影響因素進(jìn)行定量分析，最后對(duì)我國房地產(chǎn)行業(yè)的健康發(fā)展，提出了一些意見。關(guān)鍵詞：房地產(chǎn)；因子分析；政策建議一、引言我國自1998年開始實(shí)施新型住房制度，即以住房分配貨幣化為起點(diǎn)，逐步建立私有產(chǎn)權(quán)為主，其他產(chǎn)權(quán)形式并存的多元化產(chǎn)權(quán)制度，有效拉動(dòng)了社會(huì)需求，刺激了住宅消費(fèi)，帶動(dòng)了國民經(jīng)濟(jì)的持續(xù)快速發(fā)展。然而，隨著中國房地產(chǎn)市場(chǎng)的發(fā)展，各種矛盾也逐漸暴露，特別是高房價(jià)問題。過去的2007年，房地產(chǎn)價(jià)格經(jīng)歷了快速上升階段，各省城市房價(jià)不斷攀升，截止到2007年12月，國家統(tǒng)計(jì)局國房景氣指數(shù)連續(xù)8個(gè)月上升，創(chuàng)下2004年2月以來新高。不斷走高的房地產(chǎn)價(jià)格，尤其在一些大城市，已遠(yuǎn)超大多數(shù)居民的購買能力。房地產(chǎn)價(jià)格的快速上漲已成為我國經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)運(yùn)行中的突出問題。從房地產(chǎn)業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中所占比重以及該產(chǎn)業(yè)同其他產(chǎn)業(yè)的關(guān)聯(lián)度大小來看，房地產(chǎn)業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中所占比重不斷增加；房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈長，波及面廣，國民經(jīng)濟(jì)中的絕大部分產(chǎn)業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)都有關(guān)聯(lián)關(guān)系；此外，房地產(chǎn)業(yè)還關(guān)系到民生問題。這些決定了房地產(chǎn)市場(chǎng)在宏觀調(diào)控中的位置。文章首先簡要分析房地產(chǎn)價(jià)格快速上漲的成因，然后在此基礎(chǔ)上選取變量做定量分析。驅(qū)動(dòng)房地產(chǎn)價(jià)格上漲的宏觀經(jīng)濟(jì)因素主要有：國民經(jīng)濟(jì)的持續(xù)快速增長，居民收入增長加快；城市化進(jìn)程的加快及我國人口結(jié)構(gòu)因素；較為寬松的信貸政策；人民幣升值的預(yù)期。人民幣近年來兌美元不斷升值，隨著美元不斷貶值，人民幣成了避風(fēng)港，房地產(chǎn)行業(yè)作為不可貿(mào)易品部門，必然會(huì)吸引大量外資，從而推動(dòng)其價(jià)格上漲；房地產(chǎn)升值預(yù)期的形成導(dǎo)致開發(fā)商囤積土地、捂盤惜售再加上土地供給缺乏彈性，導(dǎo)致供給減少，供需矛盾加劇，促使房地產(chǎn)價(jià)格上漲。以上因素是房地產(chǎn)價(jià)格不斷上漲的主要因素?？梢?，房地產(chǎn)價(jià)格的上漲既有經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來的必然因素，同時(shí)還存在一些不確定因素。二、宏觀層面上房地產(chǎn)價(jià)格影響因素的定量分析（一）數(shù)據(jù)的選取考慮到我國的房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展較晚，時(shí)間序列數(shù)據(jù)存在時(shí)間間隔短的問題，本文采取橫截面數(shù)據(jù)，利用因子分析來分析房地產(chǎn)價(jià)格的影響因素，研究對(duì)象為全國31個(gè)省（市）、自治區(qū)，選取的能夠反應(yīng)各地區(qū)房地產(chǎn)價(jià)格的變量有以下8個(gè)：X1：各地區(qū)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平X2：各地區(qū)城鎮(zhèn)人均可支配收入X3：各地區(qū)年末人均實(shí)有住宅面積X4：各地區(qū)城鎮(zhèn)人口所占比重X5：2005年各地區(qū)房地產(chǎn)價(jià)格X6：2006年土地價(jià)格指數(shù)X7：2006年房屋租賃價(jià)格指數(shù)X8：市政基礎(chǔ)設(shè)施水平X1至X3反應(yīng)各地區(qū)人民的富裕程度；X4反映各地區(qū)城市化水平；X5是2005年各地房地產(chǎn)銷售平均價(jià)格，本文采取房地產(chǎn)銷售價(jià)格中的住宅銷售平均價(jià)格，選取該變量主要是考慮上一年房地產(chǎn)價(jià)格對(duì)下一年的影響，在一定程度上還反映人們的預(yù)期；X6、X7分別表示各地區(qū)土地價(jià)格及房屋租賃價(jià)格的相對(duì)于上年的上漲幅度；X8反映各地區(qū)城市基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)地產(chǎn)價(jià)格的影響，此處用各地區(qū)每萬人擁有公共車輛的臺(tái)數(shù)表示。所有數(shù)據(jù)來源于2007中國統(tǒng)計(jì)年鑒并經(jīng)相關(guān)處理。（二）模型的建立設(shè)有p維可觀測(cè)的隨機(jī)向量x=（x1，x2，xp），其均值為（1，2,up），因子分析的一般模型為：x1=1+a11f1+a12f2+a1mfm+1x2=2+a21f1+a22f2+a2mfm+2xp=p+ap1f1+ap2f2+apmfm+p可以簡記為：X=+AF+，其中f1，f2，fm為公共因子，1，2，p為特殊因子，它們都是不可觀測(cè)的隨機(jī)變量。公共因子f1，f2，fm出現(xiàn)在每個(gè)原始變量xi（i=1，2，p）的表達(dá)式中，可理解為原始變量的共有因子；一般假定特殊因子i（0，2i）。通常稱A為因子載荷矩陣。根據(jù)因子載荷矩陣的性質(zhì)知，因子載荷矩陣并不是唯一的，當(dāng)為一mm正交矩陣時(shí)，A仍然滿足原來的約束條件，A同樣也是因子載荷矩陣。根據(jù)因子載荷陣的這一性質(zhì)，我們可以對(duì)因子載荷陣實(shí)行旋轉(zhuǎn)，即用一個(gè)正交陣右乘以A，經(jīng)若干次旋轉(zhuǎn)后，可以使每個(gè)變量僅在一個(gè)公共因子上有較大的載荷，而在其余公共因子的載荷較小，至多是中等大小。這樣我們就能比較明確地知道各公共因子的意義。本文中，可觀測(cè)的隨機(jī)變量為X1，X2X8，這些變量是影響房地產(chǎn)價(jià)格的重要因素，各變量之間也有較強(qiáng)的相關(guān)性。我們可以通過上面的因子分析模型來對(duì)其進(jìn)行分析，將8個(gè)變量分成幾類因子，來考察它們對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的影響。（三）模型的結(jié)算結(jié)果及其分析首先對(duì)各變量進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除原始變量中數(shù)值較高的變量對(duì)整體分析的影響：zi=，其中xi為變量x的第個(gè)觀測(cè)值，為變量的平均數(shù)，s為標(biāo)準(zhǔn)差。本文采用SPSS13.0軟件處理數(shù)據(jù)，處理結(jié)果如下：1、各變量數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析。通過計(jì)算，變量的兩兩相關(guān)系數(shù)如下：從表1可以看出，除了X6、X7與其他各個(gè)變量之間的相關(guān)關(guān)系非常弱外，其他變量之間都有一定的相關(guān)關(guān)系，尤其是前5個(gè)變量。也顯示出地價(jià)和房租的上漲幅度和各個(gè)地區(qū)的富裕程度（其中包括上年的房地產(chǎn)價(jià)格）、城市化程度、基礎(chǔ)設(shè)施狀況關(guān)系不大。2、因子分析結(jié)果。對(duì)變量進(jìn)行KMO和Bartlett球形檢驗(yàn)，結(jié)果為KMO：0.813，Bartlett球形檢驗(yàn)的p值為0.000，說明本文中的數(shù)據(jù)較適合做因子分析。原始變量的變量共同度。變量的共同度反映每個(gè)變量對(duì)提取的所有公共因子的依賴程度。通過主成分法提取計(jì)算，得出1-8的變量共同度分別為：0.915，0.914，0.535，0.866，0.935，0.968，0.791，0.605。8個(gè)變量中有6個(gè)變量的變量共同度接近或達(dá)到80%以上，其余兩個(gè)也達(dá)到50%以上，表明提取的因子具備一定的解釋能力。特征根和方差貢獻(xiàn)率。本文處理數(shù)據(jù)時(shí)，設(shè)定提取的公共因子為3個(gè)，通過觀察3個(gè)因子的方差貢獻(xiàn)率，來判斷其對(duì)原始變量的解釋程度。通過計(jì)算，隨機(jī)向量協(xié)方差陣的前三個(gè)初始特征根分別為：4.355、1.303、0.871；方差的累計(jì)貢獻(xiàn)率為81.606%，這表明提取的3個(gè)因子可以解釋原始變量81.6%方差；對(duì)提取的公因子進(jìn)行方差最大（varimax）旋轉(zhuǎn)后，3個(gè)因子各自的方差貢獻(xiàn)率有一部分變化，但累積方差貢獻(xiàn)率不變，3個(gè)公因子包含了原始變量的大部分信息。旋轉(zhuǎn)后的因子載荷陣。為使因子具有一定的解釋能力，對(duì)因子載荷陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)后的載荷系數(shù)如表2。從表2因子載荷陣可見，變量X1，X2，X3，X4，X5在第一個(gè)因子上的載荷比較大，因此可將因子1命名為城市富裕程度因子；變量X7在第二個(gè)因子上的載荷比較大，故因子2是反映租賃價(jià)格漲幅的因子；變量X6在第三個(gè)因子上的載荷比較大，因子3是反映土地價(jià)格漲幅的因子。通過上面的分析，我們就將引起房地產(chǎn)價(jià)格上漲的主要因素刻畫出來了。因子得分。下面給出影響房地產(chǎn)價(jià)格最重要的第一個(gè)因子的得分，即反映各地區(qū)富裕程度的因子得分。得分最高的前10個(gè)地區(qū)是上海（0.341）、北京（3.044）、浙江（1.349）、天津（1.091）、廣東（0.957）、江蘇（0.550）、福建（0.447）、遼寧（0.077）、山東（0.072）、重慶（-0.099）。從反映各地富裕程度的因子得分發(fā)現(xiàn)，該因子在很大程度上反映出各地房地產(chǎn)價(jià)格，因子得分高的房地產(chǎn)價(jià)格相應(yīng)較高，當(dāng)然由于房地產(chǎn)價(jià)格還受其他因素影響，因子得分不一定完全對(duì)應(yīng)各地的房地產(chǎn)價(jià)格。其他兩個(gè)因子，也在一定程度上與各地房地產(chǎn)價(jià)格存在關(guān)系。三、地產(chǎn)調(diào)控的政策建議從上面的分析可以看出影響房地產(chǎn)價(jià)格上漲有一定的必然因素。在一定程度內(nèi)，房地產(chǎn)價(jià)格的上漲是合理的，尤其對(duì)中國來說，住房制度改革后，房價(jià)必然會(huì)產(chǎn)生一個(gè)理性回歸過程，但我國目前房地產(chǎn)價(jià)格上漲過快，有消費(fèi)能力的群體規(guī)?？s小，投機(jī)性需求偏大。從文中也可以看出房價(jià)高低和土地價(jià)格及房租價(jià)格的上漲關(guān)系不密切，也說明房地產(chǎn)市場(chǎng)中有較強(qiáng)的投機(jī)因素。國務(wù)院各部委為穩(wěn)定房價(jià)，近年推出不少地產(chǎn)調(diào)控政策，如國八條、國六條以及2007年8月的24號(hào)文，都是完善中國房地產(chǎn)市場(chǎng)的重要措施。從以上分析知，國家對(duì)房地產(chǎn)的調(diào)控，在增加供給，抑制投機(jī)和引導(dǎo)合理預(yù)期上應(yīng)注意：第一，改善房地產(chǎn)的供給結(jié)構(gòu)，提高中低價(jià)位和中小戶型房屋供給。第二，加強(qiáng)保障性住房供給。包括經(jīng)濟(jì)適用房、廉租房和“兩限房”的供給。以擴(kuò)大市場(chǎng)上住房供給，使各收入層次的人都有房可住。第三，抑制房地產(chǎn)市場(chǎng)的投機(jī)因素。如緊縮信貸（2008年即是），加強(qiáng)外資進(jìn)入我國房地產(chǎn)市場(chǎng)的管理。第四，土地囤積問題。開發(fā)商為享受土地升值而囤積土地，土地儲(chǔ)備中心連續(xù)未完成供地指標(biāo)，都造成供應(yīng)不足。因此，應(yīng)有效限制土地囤積，及時(shí)開發(fā)利用。第五，深層次問題的解決。如我國地方政府部分依賴“土地財(cái)政”的問題；統(tǒng)籌城鄉(xiāng)建設(shè)用地規(guī)劃，開放農(nóng)村集體建設(shè)用地流轉(zhuǎn)市場(chǎng)，開辟建設(shè)用地供給新來源的問題；最后，物業(yè)稅的開征雖然近年不可能實(shí)現(xiàn)，但實(shí)現(xiàn)后，對(duì)抑制地產(chǎn)投機(jī)有積極意義。參考文獻(xiàn)：1、王國軍,劉水杏.房地產(chǎn)業(yè)對(duì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的帶動(dòng)效應(yīng)