【北京市房地產(chǎn)發(fā)展現(xiàn)狀及價(jià)格影響因素實(shí)證探究15000字（論文）】

北京市房地產(chǎn)發(fā)展現(xiàn)狀及價(jià)格影響因素實(shí)證研究TOC\o"1-2"\h\u234721緒論 1268751.1論文研究的背景及意義 1214311.2國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述 2140441.3研究內(nèi)容 3209461.4研究方法 3267362房地產(chǎn)價(jià)格的涵義及影響因素分析 541032.1房地產(chǎn)價(jià)格的涵義 5125742.2房地產(chǎn)價(jià)格的影響因素分析 5142583北京市房地產(chǎn)發(fā)展現(xiàn)狀及價(jià)格影響因素定性分析 846403.1住宅價(jià)格的變動(dòng)與現(xiàn)狀 8300233.2相關(guān)影響因素的統(tǒng)計(jì)描述性分析 8295124北京房地產(chǎn)價(jià)格影響因素的定量分析 14145164.1變量選取和數(shù)據(jù)處理 14158204.2模型建立與檢驗(yàn) 155792結(jié)論與建議 25233625.1結(jié)論 25188625.2建議 251緒論1.1論文研究的背景及意義1.1.1背景近年來，中國的房地產(chǎn)業(yè)處于迅速發(fā)展?fàn)顟B(tài)，同時(shí)房價(jià)上漲過快問題也引起了人民的普遍關(guān)注。就中國房價(jià)而言，中國商品房平均銷售均價(jià)由2008年的3799.95元/平方米上漲到2020年的9859.56元/平方米，幾乎增加了一倍多，我們不難得出房價(jià)上漲的很快的結(jié)論。而當(dāng)房價(jià)上漲得過快時(shí)，過高的房價(jià)就意味著貧富差距進(jìn)一步拉大，資源分配失衡，有使房地產(chǎn)市場泡沫水平提高的可能性，嚴(yán)重時(shí)將影響社會(huì)穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)發(fā)展。為了維護(hù)社會(huì)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展，國家相繼出臺(tái)了一系列政策，如限貸、限購、房產(chǎn)稅等政策措施，然而房地產(chǎn)市場不僅具有區(qū)域性特征，房地產(chǎn)的價(jià)格對(duì)區(qū)位因素很敏感，而且也有一般性因素，政治條件與經(jīng)濟(jì)因素都會(huì)房價(jià)有著一定影響，從這一點(diǎn)我們可以知道適度的全面分析，因素進(jìn)行整合，更能真實(shí)地反映房地產(chǎn)市場信息。北京市作為我國的首都城市，它的房地產(chǎn)市場大趨勢與國家房地產(chǎn)市場大趨勢是一致的，均為穩(wěn)步上升。本文選取北京市房地產(chǎn)商品房價(jià)格為研究對(duì)象，采用2010-2020年北京市的各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，利用定性分析和定量分析來研究影響北京市房地產(chǎn)價(jià)格的因素[1-2]。1.1.2意義本文的研究具有一定的理論意義。房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)是我國國民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，是我國經(jīng)濟(jì)的重要支柱，而房地產(chǎn)價(jià)格更是房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)的重中之重。與此同時(shí)，房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)是經(jīng)濟(jì)學(xué)下眾多分支之一，本文研究影響北京市房地產(chǎn)價(jià)格的因素能豐富房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)研究內(nèi)容，為經(jīng)濟(jì)學(xué)科的發(fā)展做出貢獻(xiàn)。第二，本文研究具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。由于房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對(duì)我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展起著舉足輕重的作用，房地產(chǎn)市場又具備區(qū)域性的特征，研究北京市房地產(chǎn)價(jià)格的影響因素不僅能夠幫助我們更好地了解北京市的發(fā)展現(xiàn)狀，還對(duì)于北京市房地產(chǎn)市場未來的發(fā)展具有一定的指導(dǎo)作用，給政府針對(duì)房地產(chǎn)市場制定的政策提供研究材料，進(jìn)而促進(jìn)北京房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展。1.2國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述影響房地產(chǎn)價(jià)格的因素眾多，國外多數(shù)學(xué)者選取不同因素、利用不同的研究手段對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格進(jìn)行了比較深入的研究。Alyousha（1999）通過對(duì)英格蘭13年的房地產(chǎn)價(jià)格和土地價(jià)格進(jìn)行Granger檢驗(yàn)來分析二者之間的關(guān)系，分析結(jié)果表明從長期角度來看地價(jià)上升是房地產(chǎn)價(jià)格作用的結(jié)果，因而地價(jià)不是影響房地產(chǎn)價(jià)格的因素。Collyns、Senhadji(2002）等人在進(jìn)行一系列研究后明白實(shí)際貸款、人均GDP等因素是房地產(chǎn)價(jià)格影響因素，且與房地產(chǎn)價(jià)格都有顯著的同步效應(yīng)。DavidHz（2005）通過VEC模型和荷蘭相關(guān)城市數(shù)據(jù)研究得到以下結(jié)論：一是居民的可支配收入與房價(jià)之間呈現(xiàn)出正相關(guān)的關(guān)系，即居民可支配收入的提高能夠推動(dòng)房地產(chǎn)價(jià)格的上漲；二是貸款利率與房價(jià)之間呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)關(guān)系，即當(dāng)貸款利率提高時(shí)，房地產(chǎn)價(jià)格會(huì)降低。Seko（2013）根據(jù)房地產(chǎn)價(jià)格和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展程度的依存度建造模型，研究結(jié)果表明房地產(chǎn)價(jià)格和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有相關(guān)性[3]。隨著我國房地產(chǎn)市場的迅速發(fā)展，一大批國內(nèi)學(xué)者關(guān)注到房地產(chǎn)市場的研究價(jià)值，紛紛加入到房地產(chǎn)價(jià)格影響因素的研究行列中來。朱永升等人（2002）利用灰色關(guān)聯(lián)度分析方法，對(duì)北京市房地產(chǎn)價(jià)格的影響因素進(jìn)行了實(shí)證分析。張櫻馨（2018）以安徽省合肥市為例，建立VAR模型并采用脈沖效應(yīng)分析和方差分解來分析影響二線城市房地產(chǎn)價(jià)格的因素，分析結(jié)果表明在短時(shí)期內(nèi)人均可支配收入的增加會(huì)使得房地產(chǎn)價(jià)格上升。顧沈靖（2018）以時(shí)間序列多元回歸分析為主要分析手段，對(duì)房地產(chǎn)指標(biāo)進(jìn)行綜合處理，發(fā)現(xiàn)房屋銷售凈額與房屋竣工面積、房屋竣工價(jià)值、房屋銷售面積、本年完成投資均成正相關(guān)，而與房屋施工面積成負(fù)相關(guān)。錢?。?018）在研究商業(yè)銀行貸款利率變化對(duì)房地產(chǎn)市場所帶來的影響后，認(rèn)為商業(yè)銀行通過調(diào)節(jié)貸款利率能夠?qū)Ψ康禺a(chǎn)市場的發(fā)展起著一定程度的調(diào)節(jié)作用。趙明明、高兵（2018）重點(diǎn)分析了大連市商業(yè)用房從而得出房地產(chǎn)的價(jià)格對(duì)區(qū)位因素特別靈敏，并且區(qū)位因素不僅直接影響房地產(chǎn)的建設(shè)開發(fā)，同時(shí)也影響房地產(chǎn)開發(fā)建設(shè)的效益，這對(duì)房地產(chǎn)的價(jià)格水平而言具有決定性的作用。本文選取北京市房地產(chǎn)價(jià)格為研究對(duì)象，研究經(jīng)濟(jì)增長、房地產(chǎn)開發(fā)投資因素、商業(yè)銀行貸款利率、人口因素對(duì)北京市房地產(chǎn)價(jià)格的影響[4]。1.3研究內(nèi)容本文選取北京市商品房房地產(chǎn)價(jià)格為研究對(duì)象，采用定性分析和定量分析的研究方法來研究影響北京市房地產(chǎn)價(jià)格的因素，并根據(jù)研究結(jié)論給出能促進(jìn)北京房地產(chǎn)市場平穩(wěn)運(yùn)行的建議。論文主體為以下四個(gè)章節(jié)：第一章為緒論，敘述了論文研究的背景和意義，對(duì)國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)做了文獻(xiàn)綜述，并在此基礎(chǔ)上確定了本文的研究內(nèi)容和研究方法。第二章為房地產(chǎn)業(yè)相關(guān)知識(shí)的論述，以及一般影響因素的分析。第三章北京市房地產(chǎn)價(jià)格的影響因素及實(shí)證分析，先介紹了北京市房地產(chǎn)發(fā)展現(xiàn)狀，然后采用定性分析和定量分析兩種研究方法，就經(jīng)濟(jì)增長、房地產(chǎn)開發(fā)投資因素、人口因素等進(jìn)行定性分析，再對(duì)各因素選取相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和能說明北京市房地產(chǎn)價(jià)格的北京市商品房銷售均價(jià)作定量分析，并根據(jù)分析結(jié)果得出結(jié)論。第四章為相關(guān)對(duì)策建議，依據(jù)上一章節(jié)研究結(jié)論并聯(lián)系北京市房地產(chǎn)發(fā)展現(xiàn)狀，提出能夠促進(jìn)房地產(chǎn)市場平穩(wěn)運(yùn)行的建議。1.4研究方法1.4.1文獻(xiàn)綜述法文獻(xiàn)綜述法是指在閱讀現(xiàn)有參考文獻(xiàn)之后，對(duì)文獻(xiàn)內(nèi)容進(jìn)行整理和分析得出對(duì)所要研究內(nèi)容的理解和判斷。本文在閱讀了大量有關(guān)影響房地產(chǎn)價(jià)格的因素的文獻(xiàn)之后，通過文獻(xiàn)綜述的方法對(duì)各學(xué)者采用何種研究方法得出何種研究結(jié)論進(jìn)行歸納整理。1.4.2定性分析法定性分析法是指在完成文獻(xiàn)綜述和獲得大量信息后通過歸納推理，并結(jié)合研究內(nèi)容具體分析，得出事物發(fā)展規(guī)律。本文在完成文獻(xiàn)綜述之后，整理出影響房地產(chǎn)價(jià)格的一般因素，不僅對(duì)北京市房地產(chǎn)發(fā)展現(xiàn)狀就房地產(chǎn)開發(fā)投資和房地產(chǎn)價(jià)格方面進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，還結(jié)合供求原理分析各因素是否對(duì)北京市房地產(chǎn)價(jià)格產(chǎn)生影響，并對(duì)影響方向作了經(jīng)驗(yàn)性判斷。1.4.3定量分析法定量分析法是指利用數(shù)據(jù)建立模型來對(duì)事物進(jìn)行數(shù)量的分析，最后得到精細(xì)化的結(jié)論。本文在進(jìn)行相關(guān)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的選取、數(shù)據(jù)的搜集和整理之后進(jìn)行實(shí)證分析，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長、房地產(chǎn)開發(fā)投資因素、商業(yè)銀行貸款利率和人口因素選取相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和能說明北京市房地產(chǎn)價(jià)格的北京市商品房銷售均價(jià)之間做簡單相關(guān)性檢驗(yàn)，根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果從影響方向和影響程度上進(jìn)行分析，得出各因素如何影響北京市房地產(chǎn)價(jià)格。

2房地產(chǎn)價(jià)格的涵義及影響因素分析2.1房地產(chǎn)價(jià)格的涵義房地產(chǎn)價(jià)格是房地產(chǎn)價(jià)值的貨幣表現(xiàn)。郭倩（2017）提出：房地產(chǎn)是一個(gè)綜合的較為復(fù)雜的概念，是一種客觀存在的物質(zhì)形態(tài)，是指房產(chǎn)和地產(chǎn)的總稱，包括土地和土地上永久建筑物及其所衍生的權(quán)利。李洪德（2011）提出：房地產(chǎn)價(jià)格是指在房屋建造，建設(shè)用地開發(fā)及其經(jīng)營過程種，凝結(jié)在房地產(chǎn)商品中的活勞動(dòng)與物化勞動(dòng)價(jià)值量的貨幣形式，是土地價(jià)格及附著于土地之上的建筑物價(jià)值的貨幣表現(xiàn)。房地產(chǎn)價(jià)格受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展、政策調(diào)控、供需因素等多方面影響，具有不同的使用價(jià)值，存在地區(qū)價(jià)格差異。申志濤（2010）提出：房地產(chǎn)價(jià)格總水平雖然受供求關(guān)系影響會(huì)出現(xiàn)周期性上下起伏，但從一個(gè)較長時(shí)期看卻呈現(xiàn)出上升趨勢，在置業(yè)時(shí)不應(yīng)只考慮當(dāng)下，更應(yīng)考慮未來房地產(chǎn)價(jià)格的走勢2.2房地產(chǎn)價(jià)格的影響因素分析自1998年住房體制改革、福利發(fā)根據(jù)現(xiàn)實(shí)經(jīng)驗(yàn)可知影響房地產(chǎn)價(jià)格的主要有四點(diǎn)因素：1.自身因素。包括區(qū)位、交通、建筑質(zhì)量、周邊套餐等。舉例：李滄市區(qū)新房均價(jià)27000元，整體高于城陽新房價(jià)均價(jià)15000元，便是由于自身因素，區(qū)位、配套等因素造成。2.經(jīng)濟(jì)因素。由于2008年經(jīng)濟(jì)危機(jī)，中國房價(jià)落入低谷，本次新冠疫情期間2月至3月份各開發(fā)商均亮出底價(jià)銷售，這便是經(jīng)濟(jì)影響房價(jià)。3.政治因素。三月下旬，城陽市推出共有產(chǎn)權(quán)政策，僅僅兩個(gè)月的時(shí)間，城陽區(qū)各大銷售均較較去年12月份上漲1500元。4.人口因素。房價(jià)是由任購買成交價(jià)所決定的，在房產(chǎn)一定的基礎(chǔ)是上，房價(jià)被愿意購買此處房產(chǎn)的人數(shù)多少所影響，同時(shí)隨著中國老齡化人口嚴(yán)重，人口老齡化對(duì)住房需求也有一定影響，本文將在后面進(jìn)行定量詳細(xì)分析。2.2.1自身因素房地產(chǎn)業(yè)的價(jià)格看似漲跌無法預(yù)測，然而它本質(zhì)上還是商品，那么，它就會(huì)受到市場的大環(huán)境以及自身?xiàng)l件的影響。對(duì)于房產(chǎn)來說，最重要的因素便是所處的地段，地段將對(duì)買受人以后所能享受到的經(jīng)濟(jì)效益和居住品質(zhì)產(chǎn)生直接影響。房地產(chǎn)的地段指的就是房屋在建造時(shí)地理位置，周邊環(huán)境，地理?xiàng)l件以及這個(gè)地塊擁有的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。地段屬于無法改變的先天條件；然而周邊環(huán)境則會(huì)受到各種因素影響，例如此地建設(shè)是否近期會(huì)有規(guī)劃變動(dòng)，道路設(shè)計(jì)是否合理、之后是否改建等，從而對(duì)于該地段的價(jià)格產(chǎn)生影響；影響房地產(chǎn)價(jià)格的關(guān)鍵因素便是房屋的地段，地段的好壞將直接影響房東以后的生活質(zhì)量，出行路線以及未來子女升學(xué)問題，這些具體要素就是判斷此地段房屋價(jià)格的主要組成。例如，某些房屋雖然工程質(zhì)量，小區(qū)物業(yè)，小區(qū)內(nèi)環(huán)境存在一些問題，但是這個(gè)房屋處于城市的核心位置，周邊有好學(xué)區(qū)，好醫(yī)院，出行方便，它的價(jià)格依然會(huì)比郊區(qū)建筑裝修物業(yè)園林都要好的別墅高出很大比例的價(jià)格。同時(shí)，這也是西方經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論概念：商品價(jià)格會(huì)受到供求關(guān)系的影響，而需求決定價(jià)格。成本是開發(fā)商是否決定供應(yīng)一處地塊的房屋的重要因素，成本將會(huì)部分影響房產(chǎn)的價(jià)格，成本包括開發(fā)商拿地價(jià)，前期施工費(fèi)用，營銷費(fèi)用，稅費(fèi)等，拿地的成本將決定此處房產(chǎn)的最低價(jià)。中國土地歸國家所有，不會(huì)自然供給，土地相對(duì)來說比較稀缺。國家法律法規(guī)也逐漸健全，對(duì)市區(qū)內(nèi)地塊管控極為嚴(yán)格，李滄目前市內(nèi)新盤僅僅兩家，供給極少，需求量大，這也是房價(jià)居高不下的重要原因。2.2.2經(jīng)濟(jì)因素國家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r會(huì)直接影響到房地產(chǎn)行業(yè)，因?yàn)榻?jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展與否與人民的收入情況掛鉤，經(jīng)濟(jì)情況穩(wěn)定發(fā)展，人民收入增多，將會(huì)使人民對(duì)自己抱有樂觀態(tài)度，從而成為房產(chǎn)的潛在客戶。同時(shí)貸款利率的調(diào)整也會(huì)對(duì)人民購買房產(chǎn)的熱情產(chǎn)生影響。（1）國內(nèi)生產(chǎn)總值以固定階段為基準(zhǔn)，利用生產(chǎn)活動(dòng)所能創(chuàng)造的整體利潤便形成了國內(nèi)生產(chǎn)總值，英文簡稱為GDP，是以該值數(shù)作為標(biāo)準(zhǔn)用于衡量公民的生活指數(shù)。GDP的飛速提升反應(yīng)各行各業(yè)的欣欣向榮，在此經(jīng)濟(jì)背景下會(huì)擴(kuò)大增置房產(chǎn)的需求，從而使房產(chǎn)價(jià)格攀升。在此背景下會(huì)使開發(fā)商擁有著更好的盈利預(yù)期，從而不斷投入資金，擴(kuò)大規(guī)模，提高產(chǎn)品力，增大利潤空間，房價(jià)就會(huì)越來越高。（2）人民收入人民收入水平?jīng)Q定著每月的可支配收入，這將直接限制人民的還貸能力，從而影響地區(qū)的房屋總價(jià)。人民收入水平高，每個(gè)月結(jié)余多，將激發(fā)人民對(duì)于美好生活品質(zhì)的向往，從而激發(fā)出購置房產(chǎn)需求。房產(chǎn)本身屬于固定資產(chǎn)，中國人又對(duì)“家”有著非常特殊的涵義，所以在中國買房產(chǎn)具有非常突出的價(jià)值優(yōu)勢，不單單能夠享有居住條件，還能夠獲得漲價(jià)收益。所以當(dāng)國人收入高的時(shí)候，缺乏別的投資渠道，一般都會(huì)買套房產(chǎn)。（3）利率利率是國家發(fā)展的重要要素，調(diào)整利率可以直接影響國家經(jīng)濟(jì)，開發(fā)商開發(fā)土地，需要的資金日益擴(kuò)增，銀行是開發(fā)商最重要的資金來源。而房產(chǎn)客戶，也會(huì)從銀行貸款支付房款，所以利率是影響房價(jià)最靈活的因素之一。它不但可以管控開放商的投資資本與成本，還可以影響消費(fèi)者的月供能力。2.2.3政治因素為了保證房地產(chǎn)的健康持續(xù)發(fā)展，中央政府一直在出臺(tái)相關(guān)的法律法規(guī)，完善房地產(chǎn)運(yùn)作，致力于保持房產(chǎn)價(jià)格的持續(xù)穩(wěn)定。經(jīng)過行業(yè)實(shí)際觀察，從政治方面調(diào)控房價(jià)主要從以下幾點(diǎn)：貨幣政策、宏觀行政調(diào)控、土地庫存（資源）供給、城市規(guī)劃建設(shè)等（1）貨幣政策貨幣實(shí)際價(jià)值會(huì)受到供應(yīng)量的影響，所以貨幣的供應(yīng)量應(yīng)該以實(shí)際需求為準(zhǔn)，保持一定的供應(yīng)頻率，達(dá)到對(duì)于經(jīng)濟(jì)的掌控。而且銀行的信貸業(yè)務(wù)所需要的資金也部分來源于貨幣供應(yīng)，從側(cè)面會(huì)影響開發(fā)商的開發(fā)成本，從而影響房產(chǎn)價(jià)格。（2）城市及土地規(guī)劃決策和行政范圍調(diào)整城市規(guī)劃建設(shè)及土地資源支配結(jié)構(gòu)與進(jìn)程也是影響房地產(chǎn)價(jià)格的主要因素。表現(xiàn)在以下方面：一、新增土地的規(guī)劃往往伴隨的新經(jīng)濟(jì)區(qū)的成立，政府會(huì)為此地區(qū)投入相當(dāng)多的研發(fā)，建設(shè)經(jīng)費(fèi)，從而提升土地價(jià)格。二、隨著發(fā)展曾經(jīng)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)土地也會(huì)成為城市土地，大大提高土地價(jià)值，表現(xiàn)為房價(jià)的上升，帶動(dòng)當(dāng)?shù)胤慨a(chǎn)整體價(jià)格的變動(dòng)。三、市區(qū)核心地段土地供應(yīng)量多少會(huì)直接影響新房房價(jià)，土地供應(yīng)量不足會(huì)導(dǎo)致本地房產(chǎn)價(jià)格超出該地段應(yīng)有價(jià)值。房地產(chǎn)行業(yè)根據(jù)地區(qū)不同也會(huì)出現(xiàn)以下現(xiàn)象：市區(qū)房價(jià)比郊區(qū)高，郊區(qū)比鎮(zhèn)高，鎮(zhèn)比農(nóng)村高。2.2.4人口因素房地產(chǎn)行業(yè)主要是以住宅為主，特別是在中國，有住宅才能享受到周邊教育等配套設(shè)施，再加上中國人對(duì)家的眷戀，形成特殊持久的購買群體。房產(chǎn)在大方向上是與人口總數(shù)有著緊密關(guān)聯(lián)的。一般情況來說，人口總數(shù)與房產(chǎn)價(jià)格是成正比關(guān)系的，人口多，代表著住宅需求也大，因此成為了房地產(chǎn)價(jià)格提高的部分因素；人口流失，住宅需求也減少了，然而房產(chǎn)供應(yīng)沒有變，所以價(jià)格則會(huì)降低。隨著社會(huì)不斷發(fā)展，人民素質(zhì)的不斷提高，人民對(duì)于生活質(zhì)量的要求越來越高，對(duì)于服務(wù)的要求也開始多樣化，為了滿足人們的需求，開發(fā)商從裝修、物業(yè)、園林景觀入手，造成成本的上升，促使房價(jià)上升[6-12]。

3北京市房地產(chǎn)發(fā)展現(xiàn)狀及價(jià)格影響因素定性分析3.1住宅價(jià)格的變動(dòng)與現(xiàn)狀自1998年住房體制改革、福利分房終止后，房地產(chǎn)真正成為商品，房地產(chǎn)業(yè)在市場經(jīng)濟(jì)和國家政策調(diào)控的相互作用下發(fā)展起來。房地產(chǎn)業(yè)過快過熱的發(fā)展造成了房地產(chǎn)市場的畸形，其主要矛盾是區(qū)域性房價(jià)不均、戶型比例失衡、人均居住面積不均衡等問題。國家調(diào)控與產(chǎn)業(yè)畸形制約著我國房地產(chǎn)市場的健康發(fā)展。首都北京房價(jià)的區(qū)域性差異非常顯著。如圖3.1所示，2010年北京房價(jià)到達(dá)極大值點(diǎn)，由于北京市房地產(chǎn)市場“過快過熱”發(fā)展，為了穩(wěn)定房價(jià)，2010年到2011年中央嚴(yán)格調(diào)控，2011年首次迎來房價(jià)下跌，增長率為-9.5%。2011年時(shí)北京房價(jià)就是全國平均價(jià)格的234%，之后北京房價(jià)增速放緩，2010到2014四年間平均上漲只有0.78%，經(jīng)歷了一段平穩(wěn)增長后，2014年到2017年，房價(jià)急速上揚(yáng)。全國平均住宅價(jià)格1948元/m2增長到7614元/m2，年均增長率為7.87%圖3.1住宅商品房平均銷售價(jià)格（單位:元/平方米）2014年開始北京房價(jià)脫離全國平均房價(jià)趨勢快速增長，2017年房價(jià)也首次破3萬。而北京前四年每年房價(jià)平均只上漲0.78%，自2015年起的年均增長率為15.1%，遠(yuǎn)高于北京人均收入增長率和經(jīng)濟(jì)增長率。以上是北京商品房價(jià)格的變動(dòng)現(xiàn)狀。由于2020年全國平均銷售價(jià)格還未公布，故數(shù)據(jù)只選取2009年至2019年。3.2相關(guān)影響因素的統(tǒng)計(jì)描述性分析3.2.1政策影響1998年住房體制改革，停止住房收入分配，逐步實(shí)施住房分配貨幣化。北京響應(yīng)國務(wù)院號(hào)召，建立了首批經(jīng)濟(jì)適用房。為了從1993年的房價(jià)泡沫破裂陰影以及1997年的亞洲金融危機(jī)中恢復(fù)經(jīng)濟(jì)活力，央行多次降低人民幣存款準(zhǔn)備金率、住房公積金貸款利率和人民幣貸款利率，實(shí)行積極的財(cái)政政策支持居民購房，降低相關(guān)稅收費(fèi)用并加大補(bǔ)貼力度。房價(jià)和國內(nèi)生產(chǎn)總值迅速上升，擴(kuò)張性政策效果良好。2001年我國加入世界貿(mào)易組織（WTO），更是對(duì)擴(kuò)張性宏觀調(diào)控起到推動(dòng)作用。北京申奧成功更是引來各地炒房團(tuán)來京購房炒房，房價(jià)漲幅迅速。為了扼制炒房哄抬房價(jià)和防范風(fēng)險(xiǎn)，人民銀行禁止了零首付房貸。一系列利好政策影響下，房地產(chǎn)投資過熱，房地產(chǎn)開發(fā)熱潮從一線沿海城市轉(zhuǎn)向內(nèi)陸，房地產(chǎn)企業(yè)發(fā)展迅猛，外資成為房地產(chǎn)開發(fā)重要的融資通道。為此2003年下半年政府開始整治房地產(chǎn)市場。國土資源部叫停了別墅供地，央行頒布地產(chǎn)信貸業(yè)務(wù)管理通知，加強(qiáng)房地產(chǎn)貸款監(jiān)管。2004年央行首次加息，上調(diào)了個(gè)人住房貸款利率，政府加大了土地市場的管理力度。2005年兩次提出穩(wěn)定房價(jià)的“國八條”，密集的調(diào)控政策仍然難以撼動(dòng)房價(jià)漲勢。2006年發(fā)布了促進(jìn)產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展的“國六條”等政策，內(nèi)容包括加強(qiáng)地產(chǎn)稅收管理、加大稅收、調(diào)整土地供應(yīng)結(jié)構(gòu)等方式穩(wěn)定和抑制房價(jià)的上漲。在緊縮調(diào)控下，整體房價(jià)增速放緩，但是對(duì)于北京等熱門地區(qū)收效甚微。2007年土地有償使用費(fèi)翻倍、土地使用稅額翻兩倍，并嚴(yán)征土地增值稅，加大了保障性住房力度。但新通過物權(quán)法規(guī)定《70年使用權(quán)期滿自動(dòng)續(xù)期》，極大的鼓勵(lì)了居民對(duì)不動(dòng)產(chǎn)的購買需求，之后的5次加息和14次上調(diào)準(zhǔn)備金率都沒能打擊炒房行為，北京房價(jià)迅速上升。2008年美國金融危機(jī)爆發(fā)，全球經(jīng)濟(jì)衰退，國內(nèi)經(jīng)濟(jì)受到波及，房地產(chǎn)市場轉(zhuǎn)淡，房價(jià)和銷售面積出現(xiàn)負(fù)增長，但房地產(chǎn)開發(fā)投資由于經(jīng)濟(jì)慣性保持了高增長水平，導(dǎo)致大量房屋中介倒閉。中國為了刺激經(jīng)濟(jì)發(fā)展推出更為寬松的貨幣政策，并開始實(shí)行“四萬億”計(jì)劃。政策效果顯著，擴(kuò)大內(nèi)需并增加投資，經(jīng)濟(jì)形勢迅速好轉(zhuǎn)，實(shí)現(xiàn)迅速復(fù)蘇，拉動(dòng)住房消費(fèi)，推動(dòng)房地產(chǎn)市場發(fā)展，同時(shí)低利率激發(fā)了大量投機(jī)行為，滋生房價(jià)泡沫，加劇房地產(chǎn)金融風(fēng)險(xiǎn)。2010年至2013年，國家及相關(guān)部委在金融、財(cái)稅、土地、行政等方面出臺(tái)一系列調(diào)控政策包括土地供應(yīng)、住房結(jié)構(gòu)、市場整頓、嚴(yán)控銀行的房地產(chǎn)開發(fā)貸、土地儲(chǔ)備貸款、個(gè)人住房貸、限制購買、提高首付比例和貸款利率等，為房價(jià)降溫。政策影響下居民住房需求被抑制，擾亂了市場經(jīng)濟(jì)秩序，商品房庫存量堆積，空房率大大增加，加劇了房地產(chǎn)市場的畸形發(fā)展。2014年起，經(jīng)歷了上一段緊縮政策后，中國進(jìn)入經(jīng)濟(jì)新常態(tài)，地方財(cái)政收入放緩，政府財(cái)政壓力加大，此外我國外匯儲(chǔ)備流出嚴(yán)重，人民幣對(duì)美元更是進(jìn)入貶值通道，中國經(jīng)濟(jì)面臨下行壓力。為了提速經(jīng)濟(jì)清除房地產(chǎn)庫存，房地產(chǎn)儼然成為我國國民經(jīng)濟(jì)重要支柱，只能靠刺激房地產(chǎn)市場拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)上行。除北上廣深，大部分限購城市都取消了限購政策，央行持續(xù)降息，國家也出臺(tái)了財(cái)稅優(yōu)惠政策激勵(lì)房地產(chǎn)市場發(fā)展一線城市房價(jià)和銷售面積迅速上漲。緊接著北京協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略的提出，吸引了大量北京剛需購房者，投機(jī)行為也死灰復(fù)燃，環(huán)京地區(qū)房出現(xiàn)飛速上漲。十九大提出“加快建立多主體供給、多渠道保障、租購并舉的住房制度”，“住房不炒、住有所居”的基本定位。2018年新增了大量限價(jià)商品房和共有產(chǎn)權(quán)住房，從供給側(cè)緩解了北京房地產(chǎn)市場的供需矛盾。北京房價(jià)受緊縮政策效果不明顯，但擴(kuò)張性政策卻出現(xiàn)過激反應(yīng)，除了房地產(chǎn)投機(jī)炒房的原因，臃腫的城市功能也造成了北京常駐人口的逐年攀升。北京市也在五年規(guī)劃中不斷對(duì)人口規(guī)劃調(diào)控政策做出調(diào)整，從“十二五”的人口規(guī)模調(diào)控逐漸轉(zhuǎn)向“十三五”的人口疏解。通過一定的行政手段，對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)作出調(diào)整，疏解非首都功能，將非首都性產(chǎn)業(yè)外遷，以期望疏解這部分的從業(yè)人口。疏解行動(dòng)侵害了部分商戶的權(quán)益，以大紅門附近為例，在疏解一年之后，部分商場開始偷偷招商，商戶大量回流，數(shù)量甚至比疏解前更甚。政府在補(bǔ)償調(diào)整工作上還有待加強(qiáng)，疏解整治促提升行動(dòng)是一個(gè)漫長且艱難的過程，一定要做好相關(guān)的配套工作，保證疏解合理有序的進(jìn)行。3.2.2經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平圖3.2全國與地區(qū)人均生產(chǎn)總值國家（或地區(qū)）經(jīng)濟(jì)發(fā)展的水平，可以從其規(guī)模（存量）和速度（增量）兩個(gè)方面來進(jìn)行衡量。絕對(duì)經(jīng)濟(jì)規(guī)模常用國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP），相對(duì)規(guī)模指標(biāo)中最常用人均國內(nèi)生產(chǎn)總值。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度方面，最常用的指標(biāo)是“GDP增長率”。如圖3.2是北京地區(qū)與全國人均生產(chǎn)總值折線圖。2000年我國人均GDP僅為7942元，北京人均GDP為24122元，是全國平均水平的3-4倍。到2017年全國人均水平是59201元，北京人均GDP分別為128994元，是全國人均的2.18倍。北京與全國生產(chǎn)總值的差額逐漸拉大，但是增長速度全是略小于全國平均水平的。說明高生產(chǎn)總值階段的經(jīng)濟(jì)提速逐漸放緩。但不可否認(rèn)的是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平還是穩(wěn)高于全國平均水平。而房地產(chǎn)價(jià)格的高低與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有直接關(guān)系，當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不高時(shí)，大家對(duì)住房的需要就會(huì)有一定影響，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不好，在一定程度上意味著失業(yè)人數(shù)的增加，基本消費(fèi)需求都滿足不了的情況下，更不要提對(duì)住房的需要了，此時(shí)，房價(jià)便會(huì)下降，而當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平繁榮時(shí)，意味著百姓收入提高了，社會(huì)各個(gè)行業(yè)發(fā)展良好，此時(shí)對(duì)住房的需求便會(huì)提上日程了，需求增大，結(jié)合供需理論，房價(jià)自然會(huì)上升圖3.3北京市地區(qū)生產(chǎn)總值和全社會(huì)固定資產(chǎn)投資（單位:億元）根據(jù)圖3.3，給出的是北京市2003年到2017年的北京市地區(qū)生產(chǎn)總值和固定資產(chǎn)投資，比較發(fā)現(xiàn)，北京市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是逐年提高的，2003年的地區(qū)生產(chǎn)總值僅為5267.2億元，到2017年增長到29883億元，查詢到2019年更是增長到35445億元。而全社會(huì)固定投資資產(chǎn)也保持著逐年增加的趨勢，這寫都表明著，社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展繁榮，投資持續(xù)加大，給房地產(chǎn)價(jià)格上漲提供了堅(jiān)實(shí)的背景基礎(chǔ)。3.2.3人口因素2017年最新數(shù)據(jù)表明，北京市首次出現(xiàn)了戶籍人口負(fù)增長。由圖3.4可知，以北京市為例，2017年北京市常駐人口比2016年末減少2.2萬人；查閱資料補(bǔ)充知道，常住外來人口比2016年末相比減少13.2萬人，占總?cè)丝诘谋戎亟捣?.6%。全市戶籍人口比2016年末減少3.7萬人，降幅3%。圖3.4北京市地區(qū)常駐人口數(shù)和常駐人口自然增長率（單位:萬人，%）結(jié)合圖3.5以及第六次人口普查公報(bào)顯示，2010年到2017年，65歲及以上老年人由170.9萬人漲到237.6萬人，總?cè)丝谡急扔?.7%上升到10.5%。a）2006年b）2017年圖3.5北京市2006年與2017年人口年齡結(jié)構(gòu)分布圖（單位:萬人，%）而15至64歲適齡勞動(dòng)人口比例卻逐年下降，所占比例由82.7%回落到78.6%。人口總撫養(yǎng)比從21%上升到27%，勞動(dòng)年齡人口負(fù)擔(dān)壓力增大。北京長期處于超低生育水平，1991年北京市人口出生率下降到10%以下，之后就沒有在超過這一比例，1998年到2006年期間只有5.5%左右，是出生率目前最低水平。之后出生率有所回升，“全面二孩”政策實(shí)施后，出生率進(jìn)一步增長，2017年到達(dá)9.06%，但仍未超過10%。在世界各國中處于超低生育水平。而北京市人口死亡率基本保持不變，一直穩(wěn)定在5%左右。北京市早己步入老齡化社會(huì)，且老齡化程度不斷加深，北京人口負(fù)擔(dān)愈發(fā)嚴(yán)重。3.2.4收入水平國家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r會(huì)直接影響到房地產(chǎn)行業(yè)，因?yàn)榻?jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展與否與人民的收入情況掛鉤，收入代表著消費(fèi)者購買能力，地區(qū)的收入水平和房價(jià)也是有一定關(guān)系的。北京一直是我國高收入水平地區(qū)，隨著居民收入的增加，可以用于住房的支出也隨之增加，進(jìn)而激活住宅市場，使房價(jià)不斷攀高。房價(jià)收入比計(jì)算入下:房價(jià)收入比=每戶住宅總價(jià)+每戶家庭年總收入根據(jù)2013年5年以上貸款利率和居民長期償還能力，計(jì)算得出房價(jià)收入比合理的區(qū)間上限為7.6。北京房價(jià)收入比在2017年高達(dá)16.7，說明北京市居民的購房負(fù)擔(dān)最重，超出上線的2倍多，雖然北京市城鎮(zhèn)居民家庭人均收入高，但是與房價(jià)的差距也更大，居民住宅購買力較其他兩地居民低。在全國范圍內(nèi)，北京的房價(jià)收入平均每年都可以排進(jìn)前五，房價(jià)也控制的較為合理。

4北京房地產(chǎn)價(jià)格影響因素的定量分析4.1變量選取和數(shù)據(jù)處理4.1.1變量選取綜合考慮北京市房地產(chǎn)市場發(fā)展現(xiàn)狀，本章對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多次分析處理，決定選取的供給變量為北京市房地產(chǎn)開發(fā)投資和北京市房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)竣工面積，決定選取的需求變量為城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和常住人口撫養(yǎng)比，同時(shí)選取金融和機(jī)構(gòu)人民幣各項(xiàng)存款和房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)本年實(shí)際到位資金國內(nèi)貸款來代表政策，進(jìn)而定量分析這些因素對(duì)北京市房價(jià)的影響。為更好理解，七個(gè)待實(shí)證分析的變量做以下解釋：（1）北京市商品房平均銷售價(jià)格用HP表示，由于缺少直接數(shù)據(jù)，故決定用房價(jià)銷售總額比銷售面積表示，用于解釋房價(jià)的波動(dòng)。（2）北京市房地產(chǎn)開發(fā)投資用IA表示，用于衡量供給因素對(duì)房價(jià)的影響，房地產(chǎn)行業(yè)的波動(dòng)受資本家投資影響，本文選取IA用來代表全市房地產(chǎn)開發(fā)的規(guī)模。（3）北京市房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)竣工面積用SA表示，用于衡量供給因素對(duì)房價(jià)的影響，表示一短時(shí)間內(nèi)全市開發(fā)建設(shè)完工的面積，對(duì)房地產(chǎn)市場的房價(jià)與供給量有直接影響。（4）北京市城鎮(zhèn)居民可支配收入用IN表示，用于衡量需求因素對(duì)房價(jià)的影響，百姓的收入和購買能力也影響著房地產(chǎn)市場。（5）北京市常住人口撫養(yǎng)比用ODEP表示，之所以選擇ODEP是因?yàn)橥ㄟ^分析，人口老齡化對(duì)住房的購買也有一定的影響，將此變量作為需求側(cè)變量進(jìn)行分析。（6）金融機(jī)構(gòu)人民幣各項(xiàng)存款用M2表示，此項(xiàng)變量屬于貨幣供應(yīng)量的其中之一，經(jīng)過整理分析可以作為政策因素對(duì)房價(jià)的影響。（7）房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)本年實(shí)際到位資金國內(nèi)貸款用BL來表示，這一因素既可以反映政策因素對(duì)房價(jià)的影響，由于表示的是企業(yè)投入到房地產(chǎn)開發(fā)的資金中來源于國內(nèi)貸款的那部分，故也可以反省房地產(chǎn)行業(yè)的供給因素對(duì)房價(jià)的影響。4.1.2數(shù)據(jù)處理本文所用的數(shù)據(jù)均來源于中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)庫中的分省宏觀月度庫和全國宏觀月度庫，在北京年鑒中也有借鑒，經(jīng)過反復(fù)考量，年度數(shù)據(jù)過于少，月度數(shù)據(jù)過于復(fù)雜，且大多數(shù)統(tǒng)計(jì)中無第一月的數(shù)據(jù)，為了分析明確，能夠合理的建立模型進(jìn)行分析，決定選取季度數(shù)據(jù)，對(duì)于季度數(shù)據(jù)的獲取由于沒有直接數(shù)據(jù)，故采取以下方法，比如研究2020年城鎮(zhèn)人均可支配收入第二季度的數(shù)據(jù)，即用2020年9月的數(shù)據(jù)減去6月的數(shù)據(jù)，得到2020年城鎮(zhèn)人均可支配收入第二季度的數(shù)據(jù)，七個(gè)變量均如此，最終得到2010年到2020年11年44組數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，原始數(shù)據(jù)可在附錄中查看。獲取全部季度數(shù)據(jù)后，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)處理，從而使數(shù)據(jù)的相對(duì)關(guān)系不會(huì)受到影響，異方差性變?nèi)?，絕對(duì)數(shù)值會(huì)被縮小，取對(duì)數(shù)后的上述變量仍具有現(xiàn)實(shí)意義，因此不受影響。4.2模型建立與檢驗(yàn)4.2.1數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)建立VAR模型的前提要確保所選序列是平穩(wěn)的，是因?yàn)槿绻x序列不平穩(wěn)，可能會(huì)出現(xiàn)偽回歸，為了確保模型順利建立且有意義，故對(duì)七個(gè)變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，我選取的檢驗(yàn)方法是ADF檢驗(yàn)，使用的軟件是EViews10.0，進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，經(jīng)過多次比較實(shí)驗(yàn)，在對(duì)北京市商品房平均銷售價(jià)格進(jìn)行一階差分后，序列平穩(wěn)；在對(duì)北京市房地產(chǎn)開發(fā)投資總額進(jìn)行一階差分后，序列平穩(wěn)；在對(duì)房地產(chǎn)企業(yè)開發(fā)竣工面積進(jìn)行一階差分后，序列平穩(wěn)；在對(duì)北京市城鎮(zhèn)居民的平均可支配收入進(jìn)行二階差分后，序列平穩(wěn)；在對(duì)北京市常駐人口撫養(yǎng)比進(jìn)行二階差分后，序列平穩(wěn)；在對(duì)金融機(jī)構(gòu)人民幣各項(xiàng)存款，不做任何處理序列平穩(wěn)，在對(duì)房地產(chǎn)企業(yè)本年實(shí)際到位資金國內(nèi)貸款做一階差分處理，序列平穩(wěn)。檢驗(yàn)結(jié)果如下：表4.1HP平穩(wěn)性檢驗(yàn)NullHypothesis:D(HP)hasaunitrootExogenous:Constant,LinearTrendLagLength:6(Automatic-basedonSIC,maxlag=9)t-Statistic

Prob.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic-6.469620

0.0000Testcriticalvalues:1%level-4.2349725%level-3.54032810%level-3.202445表4.2IA平穩(wěn)性檢驗(yàn)NullHypothesis:D(IA)hasaunitrootExogenous:Constant,LinearTrendLagLength:2(Automatic-basedonSIC,maxlag=9)t-Statistic

Prob.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic-26.49401

0.0000Testcriticalvalues:1%level-4.2050045%level-3.52660910%level-3.194611表4.3SA平穩(wěn)性檢驗(yàn)NullHypothesis:D(SA)hasaunitrootExogenous:Constant,LinearTrendLagLength:0(Automatic-basedonSIC,maxlag=9)t-Statistic

Prob.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic-6.363255

0.0000Testcriticalvalues:1%level-4.1923375%level-3.52078710%level-3.191277

表4.4IN平穩(wěn)性檢驗(yàn)NullHypothesis:D(IN,2)hasaunitrootExogenous:Constant,LinearTrendLagLength:2(Automatic-basedonSIC,maxlag=9)t-Statistic

Prob.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic-296.5029

0.0000Testcriticalvalues:1%level-4.2118685%level-3.52975810%level-3.196411表4.5ODEP平穩(wěn)性檢驗(yàn)NullHypothesis:D(ODEP,2)hasaunitrootExogenous:Constant,LinearTrendLagLength:2(Automatic-basedonSIC,maxlag=9)t-Statistic

Prob.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic-34.87236

0.0000Testcriticalvalues:1%level-4.2118685%level-3.52975810%level-3.196411表4.6M2平穩(wěn)性檢驗(yàn)NullHypothesis:M2hasaunitrootExogenous:Constant,LinearTrendLagLength:1(Automatic-basedonSIC,maxlag=9)t-Statistic

Prob.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic-6.247201

0.0000Testcriticalvalues:1%level-4.1923375%level-3.52078710%level-3.191277表4.7BL平穩(wěn)性檢驗(yàn)NullHypothesis:D(BL)hasaunitrootExogenous:Constant,LinearTrendLagLength:2(Automatic-basedonSIC,maxlag=9)t-Statistic

Prob.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic-8.188266

0.0000Testcriticalvalues:1%level-4.2050045%level-3.52660910%level-3.194611由上述檢驗(yàn)結(jié)果可知，序列均平穩(wěn)，可進(jìn)行下一步驟進(jìn)行建模。4.2.2建立模型VAR模型的建立要確定變量的滯后期，也就是模型的滯后階數(shù)，過程中要考慮到既有助于顯示變量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，還需思考滯后期過大造成的參數(shù)增加自由度變小等一系列問題，所以對(duì)最優(yōu)滯后期的選擇通常要根據(jù)SC和AIC進(jìn)行，操作程序是是先任意決定滯后階數(shù)建模，進(jìn)行回歸后根據(jù)追責(zé)選擇出最合適的階數(shù)，再用這一階數(shù)對(duì)模型重新進(jìn)行回歸，而后進(jìn)行繼續(xù)分析，本文在建立模型后，選擇最優(yōu)滯后階數(shù)的依據(jù)如下：表4.8最優(yōu)滯后長度階數(shù)標(biāo)準(zhǔn)表

LagLogLLRFPEAICSCHQ0-2142.095NA

7.97e+36

104.8339

105.1264

104.94041-1929.402

342.3825

2.81e+33

96.84890

99.18938*

97.701172-1866.505

79.77167

1.77e+33

96.17100

100.5594

97.769023-1765.332

93.77070*

2.60e+32*

93.62594*

100.0623

95.96970*分析上表，選取3為最優(yōu)滯后期，所以選擇3為滯后期，并重新構(gòu)建VAR（3）模型。4.2.3模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)?zāi)Ｐ徒⑼戤吅?，接下來要?yàn)證模型是否穩(wěn)定，由于模型如果不穩(wěn)定，就會(huì)影響最終結(jié)果的有效性，如圖所示，圖中的點(diǎn)表示VAR系統(tǒng)特征多項(xiàng)式的根，所有根都在圓內(nèi)，且查詢最后結(jié)果以及圖中所示，均小于1，故模型通過檢驗(yàn)，可認(rèn)為模型穩(wěn)定。圖4.1穩(wěn)定性檢驗(yàn)結(jié)果4.2.4脈沖響應(yīng)分析圖4.2HP對(duì)HP的沖擊從圖可以看出，當(dāng)房價(jià)給自身一個(gè)正向沖擊后，第一期房價(jià)上漲十分明顯，此后呈現(xiàn)逐步減弱的趨勢，到第三期下降為負(fù)，并趨于0，可見北京市房地產(chǎn)價(jià)格水平受自身影響明顯，這也反映一定的心理因素對(duì)房價(jià)的影響，對(duì)于購房者而言，預(yù)期房價(jià)上漲，增加了當(dāng)期對(duì)房屋的需求量，當(dāng)短期內(nèi)的供給水平不能馬上提高時(shí)，需求的增加使得房價(jià)迅速增長，當(dāng)期過后，在其他因素的影響下，房價(jià)對(duì)自身的沖擊會(huì)逐漸減弱。圖4.3IA對(duì)HP的沖擊從圖可以看出，房地產(chǎn)開發(fā)投資IA對(duì)房價(jià)的沖擊基本為正向沖擊，當(dāng)期房價(jià)受到?jīng)_擊后反應(yīng)不大，第二期上升，經(jīng)歷短暫下降后，在第五期上升并持續(xù)加大保持正向沖擊，由此可見，房地產(chǎn)開發(fā)投資的增加在一段時(shí)期會(huì)使商品房供應(yīng)量增加，進(jìn)而會(huì)短暫的使房價(jià)下降，但長期看來，房價(jià)依舊會(huì)繼續(xù)上漲加之市場繁榮穩(wěn)定的局面，會(huì)使房價(jià)自然而然繼續(xù)增長。圖4.4SA對(duì)HP的沖擊從圖可以看出，房屋竣工面積SA對(duì)房價(jià)的沖擊表現(xiàn)為負(fù)向沖擊，第2期負(fù)向沖擊達(dá)到最大，隨后表現(xiàn)為圍繞零上下波動(dòng)，這與現(xiàn)實(shí)情況相符，反映出對(duì)于北京市而言，房屋竣工面積的提高代表對(duì)房屋的供應(yīng)上漲，當(dāng)對(duì)住房的需求變化不大的情況下，供給增加短時(shí)內(nèi)使房價(jià)下跌明顯，但長期來看這種影響有限，這是因?yàn)樵诠┙o量達(dá)到一定程度后，房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)意識(shí)到市場庫存過多，自然會(huì)減少開發(fā)投資規(guī)模，政府也會(huì)出臺(tái)去庫存的政策，扭轉(zhuǎn)房價(jià)下跌態(tài)勢。圖4.5IN對(duì)HP的沖擊從圖中可以看出，收入IN對(duì)房價(jià)的沖擊一開始呈下降趨勢，在第2期負(fù)面沖擊達(dá)到最大，后又上升保持正向沖擊，隨后又有波動(dòng)，結(jié)合生活實(shí)際，可以發(fā)現(xiàn)，居民在取得收入增加后，百姓會(huì)先用增加的收入滿足對(duì)其生活必需品是需求而不是住房的需求，所以會(huì)出現(xiàn)下跌，但隨后由于收入持續(xù)增高，對(duì)住房的剛性需求的投資必然要得到滿足，使得對(duì)房地產(chǎn)市場的總需求迅速上升帶來房價(jià)上漲，長期來看，收入對(duì)房價(jià)的影響會(huì)自然減弱并消失。圖4.6ODEP對(duì)HP的沖擊從圖中可以看出，人口老齡化對(duì)于北京市來說也是有一定影響的，前期造成負(fù)面沖擊，人口老齡化會(huì)減少住房需求，分析原因可能是短期內(nèi)年輕勞動(dòng)力的下降，而老齡人口普遍已經(jīng)購房，致使房地產(chǎn)需求減少，短期內(nèi)房價(jià)會(huì)下跌，這便是市場現(xiàn)狀，但是長期來看，由于老齡人對(duì)養(yǎng)老放的需求致使房價(jià)會(huì)進(jìn)一步提升。圖4.7M2對(duì)HP的沖擊從圖中可以看出，金融機(jī)構(gòu)人民幣各項(xiàng)貸款對(duì)房價(jià)的沖擊較為明顯，符合經(jīng)濟(jì)學(xué)理論與實(shí)際情況，提高了銀行的貸款能力，保障了房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)進(jìn)行開發(fā)建設(shè)所需要的資金，同時(shí)也使得購房者又資金實(shí)現(xiàn)自己的購房需要，短期內(nèi)供給水平一定，房價(jià)會(huì)較快增長，長期來看，資金的不斷收入使得企業(yè)逐步提高房地產(chǎn)建設(shè)的規(guī)模，房價(jià)趨于穩(wěn)定，金融貸款的影響也逐漸減弱。圖4.8BL對(duì)HP的沖擊從圖中可以看出，房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)本年實(shí)際到位資金國內(nèi)貸款開始會(huì)表現(xiàn)為負(fù)向沖擊，在第4期沖擊最大，在第6期沖擊為正向沖擊，短期內(nèi)政策影響會(huì)使房價(jià)降低，但長期來看，房價(jià)還是會(huì)上升，說明政策調(diào)控短期內(nèi)影響會(huì)很明顯，長期來看可能需要實(shí)時(shí)更新相應(yīng)政策，才能保證房價(jià)穩(wěn)定，否則將會(huì)長期上升4.2.5方差分解方差分解是使用向量自回歸模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析的又一個(gè)重要方法，它能反應(yīng)一個(gè)變量對(duì)另一個(gè)變量的影響程度，即對(duì)其他變量波動(dòng)的貢獻(xiàn)程度，貢獻(xiàn)程度越大代表這個(gè)變量的重要性也越大，對(duì)因變量的解釋程度就越高，本文進(jìn)一步分析，進(jìn)行方差分解，結(jié)果如下表。表4.1方差分解結(jié)果

PeriodS.E.BLHPIAINM2ODEPSA

1

104.8409

12.88556

87.11444

0.000000

0.000000

0.000000

0.000000

0.000000

2

117.2234

11.55021

75.77329

0.431938

4.053727

3.508251

2.012213

2.670369

3

120.8480

15.65237

69.43863

0.408170

4.058769

3.598592

3.295474

3.547992

4

134.0574

22.00674

60.87894

0.641853

3.465517

5.312412

3.538538

4.156005

5

140.0537

21.60403

59.68184

0.959726

3.450182

5.532079

4.314011

4.458129

6

143.6418

21.26726

59.37953

1.607326

3.385843

5.509700

4.245925

4.604418

7

145.7068

20.89477

58.51988

2.212008

3.627214

5.890612

4.332840

4.522686

8

150.2002

20.89096

57.73222

2.328332

3.855197

6.022670

4.729784

4.440836

9

153.0970

21.05678

57.13947

2.309948

3.912863

6.096940

5.062714

4.421283

10

154.8681

22.36653

55.93927

2.584894

3.818183

5.936559

4.923913

4.430644

CholeskyOrdering:BLHPIAINM2ODEPSA圖4.9方差分解示意圖從表4.1和圖4.8中可以看出房價(jià)受自身影響最大，隨著滯后期的增大，從第一期的87%降到55%，反映出房價(jià)受心理預(yù)期因素影響的程度大，除房價(jià)自身影響因素外，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)本年實(shí)際到位資金國內(nèi)貸款影響程度最大，可支配收入影響持續(xù)穩(wěn)定，房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)本年實(shí)際到位資金國內(nèi)貸款逐步提高并趨于穩(wěn)定貢獻(xiàn)度金融機(jī)構(gòu)人民幣各項(xiàng)貸款貢獻(xiàn)度也很高，綜合來看政策影響對(duì)房價(jià)的影響較為明顯，最小的是常駐人口撫養(yǎng)比，表示人口老齡化現(xiàn)象雖然對(duì)房價(jià)有一定影響但不大。結(jié)論與建議5.1結(jié)論文章從定性結(jié)合定量角度對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格影響因素進(jìn)行梳理，以北京市房地產(chǎn)價(jià)格為例，深入分析了北京市2011年至2019年間北京市房地產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)情況，得出如下結(jié)果：對(duì)北京市房地產(chǎn)價(jià)格的現(xiàn)狀研究發(fā)現(xiàn)，2011年以來，個(gè)別年份受經(jīng)濟(jì)影響下跌，其他年份北京市的房地產(chǎn)價(jià)格持續(xù)走高。在此基礎(chǔ)上，我歸結(jié)出幾個(gè)影響房價(jià)的因素，從收入、經(jīng)濟(jì)、政策和人口等方向進(jìn)行論證。得出：政策因素是影響北京市房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的最主要因素，其次是經(jīng)濟(jì)因素。收入因素和人口對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格也有著作用。5.2建議實(shí)現(xiàn)居有定所是當(dāng)今社會(huì)大部分年輕人在大城市的奮斗理想，房價(jià)早已成為國家經(jīng)濟(jì)的風(fēng)向標(biāo)，不但牽動(dòng)著百姓的心，也牽動(dòng)著整個(gè)市場經(jīng)濟(jì)的命脈，前文研究表明，房價(jià)上升的速度經(jīng)濟(jì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過居民收入和可支配收入的增長速度，在社會(huì)上已經(jīng)形成了一定負(fù)面的影響，如：很多企業(yè)不干實(shí)業(yè)，卻通過炒地產(chǎn)來牟利，很多有理想有抱負(fù)的年輕人放棄自身的人生理想和社會(huì)價(jià)值，只為追求一套房子，國家要解決社會(huì)上出現(xiàn)的種種房地產(chǎn)市場給社會(huì)產(chǎn)生弊端，應(yīng)從以下方面著手：5.2.1調(diào)整和完善經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)國家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r會(huì)直接影響到房地產(chǎn)行業(yè)，因?yàn)榻?jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展與否與人民的收入情況掛鉤，經(jīng)濟(jì)情房地產(chǎn)行業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)的中流砥柱，目前還是國民