房地产价格的影响因素研究——以南京市为例

论文总字数：20002字

目 录

一、引言 5

（一）研究背景和研究意义 5

（二）研究方法及内容 6

1、研究内容 6

2、研究方法 6

二、文献综述 6

（一）国内研究综述 7

（二）国外研究综述 7

三、南京市房地产市场概况 8

（一）南京市房地产市场发展历程 8

（二）南京市房地产市场现状 9

（三）南京市房地产市场的特点 11

四、南京市房地产价格影响因素的理论分析 11

（一） 政策因素 11

（二） 社会因素 12

（三） 经济因素 12

（四） 区域因素 12

（五） 自身因素 12

五、 房地产价格影响因素的实证分析 12

（一）指标选择 12

（二）模型构建 12

（三）模型的估计与修正 13

1. 对方程进行OLS估计 13

2. 多重共线性分析 14

（四）模型的诊断检验 14

1. 经济意义检验 14

2. 异方差检验 15

3. 自相关性检验 15

4. 单位根检验 16

（五）实证研究结果分析 16

六、结论 17

（一） 实证结果小结 17

（二）稳定房价的相关建议 17

1.大力促进经济发展，提高居民可支配收入 17

2.加快廉租房和经济适用房房建设 17

3.抑制市场投机行为，控制房地产市场投资需求 17

4.转变政府职能，加强对房地产市场的监管力度 17

5.促进城市土地资源合理利用，避免资源浪费 18

6.规范房地产开发行为 18

参考文献： 18

致谢 19

房地产价格的影响因素研究——以南京市为例

季晨玉

,China

Abstract:With the rapid development of China's economy and the deep reform of housing system, the real estate industry has gradually become one of the pillar industries to promote the national economic growth and maintain economic stability. But at present the real estate market continues to heat up, the real estate industry problems are also increasingly prominent, the housing price increases rapidly, the fluctuation is big, the actual real estate price is far higher than its basic value condition. Studying the changes in the real estate market, especially the influencing factors of price changes, can effectively promote the rational development of real estate developers, help the vast number of buyers spend rationally, and help the local government adjust its macro policies. Promote stable development of regional real estate market. In this paper, we use EV IEWS software, select the disposable income of urban residents, commercial housing sales area, The influencing factors of real estate price are analyzed by multivariate regression analysis and quantitative analysis, including GDP of urban resident population, completion of fixed asset investment and scale of real estate investment. The conclusion is that the disposable income of urban residents is proportional to the real estate price, and the scale of real estate investment is inversely proportional to the real estate price. Finally, to stabilize the real estate prices put forward relevant recommendations.

Key words: real estate price ;real estate market ;quantitative analysis ;Nanjing

一、引言

（一）研究背景和研究意义

1998年，我国的住房制度改革，结束了长期以来实行的住房实物福利分配制度。 20世纪90年代中后期，国家实施积极的财政政策，以住房为主的房地产业继续快速发展，成为国民经济发展的新增长点，从而导致了住房短缺。 2002年5月，随着《招标拍卖挂牌出让国有土地使用权规定》的颁布，国内房价迅速上涨，消费和投资的热点也随之转向房地产行业。中国房地产业在经历了初期阶段，高速发展阶段后，现已向成熟期过渡。房地产行业已逐渐成为促进国民经济增长和保持经济稳定的核心产业之一，并持续影响着现代社会的经济生活。有关问题的研究已成为各界共同关心的重要课题。与此同时，房地产价格也呈上升趋势，远高于联合国人居署的房价标准，乃至频繁出现实际房地产价格远高于其基本价值的状况。近年来，部分地区房价涨幅过大，政府随之采取了一系列措施加以规范，房地产投资过热在一定程度上受到抑制。但是商品房价格持续攀升，在高房价的影响下，我国的人居现状堪忧。面对这样的环境，十七大报告要求房地产市场服务于民生，同时第24和329号文件以及政府工作报告对国内房地产市场的投资行为和消费行为进行了区分，鼓励居民自助服务以满足需求，抑制住房投资或投机性行为，这引发了整个房地产市场的剧烈变化。地方政府限制了房地产市场的不合理需求或投机行为，市场销售额迅速下降，增幅也随之放缓。

随着住宅产业化和商品化的紧密结合，房地产价格作为一个重要的经济杠杆机打的推动着住宅的商品化进程。特别是目前，个人逐渐成为房地产市场消费的主体。居民也更关注房地产价格。房地产价格是否合理与民生，房地产市场和相关行业的健康发展息息相关。因此，研究房地产价格的影响因素尤为重要。这不仅仅能知道房地产市场的健康发展，还会影响政府的宏观调控、潜在金融风险的预防，乃至影响整个社会经济发展的稳定性和持续性。

（二）研究方法及内容

1、研究内容

房价是由供求关系决定的，本文研究分析了我国房地产市场的影响因素，并以南京市为例从供求方面寻找出相关因素与房价之间的关系，为房价的变化提供了科学依据。首先收集了南京市2007年-2017年房地产供求因素与房价的相关数据进行分析，接下来选取了3个需求方变量、3个供给方变量建立方程模型，利用Eviews软件，采用最小二乘估计法进行模型的参数估计，之后对模型进行调整和检验，据此得出对房价影响最为显著的供求因素，最后分析这些因素如何影响价格，并根据上述分析提出对稳定房地场价格有益的建议。

2、研究方法

目前国内学者对房地产价格影响因素的研究仍以定性分析为主，依靠数据的对比分析得出结论，虽然直观简单，但缺乏精准且广泛深入的讨论。本文建立在计量经济学的理论基础上，通过对2007年-2017年的相关经济数据整理建立起多元线性回归模型，对南京市房地产价格的影响因素进行研究。

二、文献综述

（一）国内研究综述

国内的房地产市场起步较晚，关于价格研究的理论尚不完善，体系仍不系统，数据统计不全面，进行学术研究仍有一定的阻碍。针对我国经济发展呈现良好态势且发展形势复杂，国内学术界对房地产价格研究大多是价格走势预测、房地产价格泡沫和房地产金融等方面的定性讨论，近年来更多的从中央和地方政府对房地产市场宏观政策调控的角度做出研究和分析，而利用计量经济模型对房地产价格的定量研究比较少。

国内学者对房地产价格与房地产泡沫的衡量研究的比较多，例如，王英洁（2016）以东北地区辽宁、吉林和黑龙江三个省市为例进行短期波动因素分析，得出购房成本主要来自建筑成本和资本成本，城市人口集中度在长期内对房价影响显著而在短期内影响不显著，且三个省市的房地产价格都存在不同程度的泡沫。郑世刚(2017)利用H-P滤波法和变量减少法对30个省市1999-2015年的面板数据进行实证分析,计算出房价波动的总效应和市场效应,结果显示建筑面积对房价的弹性大于1且我国房地产市场价格的偏离是由地区差异造成的,也就是说在局部地区存在房地产价格泡沫。

对于房地产价格决定因素的需求方面，国内学者的研究结果相对一致，普遍认为房地产需求相对富有弹性，所以把市场需求确定为影响房地产价格的主要指标；而在房价影响因素的供给方面，认为供给在短期内缺乏弹性，大致是从地价与房价的关系出发。姚兴财（2016）通过对广州2005-2014年的房地产均价和城市人口集中度的数据进行分析，得出房地产均价和城市人口集中度向相同方向波动且具有高度的正相关关系。黄敏、刘春霞（2018）基于重庆市住房样本数据从消费者角度进行因子分析和多重线性回归分析，得出对房地产价格的显著影响因素为容积率和车位比。叶贵、朱科卫等（2016）以重庆2008—2014年84组月度数据为研究对象，最终得出地价是房地产价格最为显著的影响因素，房价的变化和地价的波动高度正相关,但反过来地价的变动对房价的影响却很小,说明短期内二者之间的影响程度呈现出明显的阶段性特征。

近几年国家频繁出台房地产相关政策对市场进行宏观调控，国内学者对政策效应的研究也随之更为深入，普遍认为国家宏观调控对房地产价格的影响还是非常显著的。杜强（2018）在双重属性的特征下分析了货币政策对房地产价格的影响机制和动态变化，表明当消费属性占优时，紧缩性货币政策会导致价格上涨；当投资属性占优时，紧缩性货币政策会减缓价格上涨的速度。卢二坡、张超（2016）采用贝叶斯模型平均法对中国30个省区的相关经济数据进行分析，差别化的信贷政策和适宜的货币政策可以有效控制房地产价格和物价。

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