房地產市場供求與房價關系的實證研究

徐巧 劉文清

摘要：由供給函數：LOG（PRICE） = 4.11+ 0.41*LOG（INVEST） ，即房地產開發商的投資額是影響房價的主要因素。由需求函數：LOG（PRICE） = 1.04 + 0.76*LOG（INCOME）可知，消費者收入是影響房價的主要因素。根據分析，給出了調控房價的針對性政策建議。

關鍵詞：房價;供求關系;回歸模型;定性分析;定量分析

中圖分類號：F293.3?? 文獻標識碼：A?? 文章編號：1672-9129（2020）16-0146-02

1 房地產市場的供求均衡

供給曲線和需求曲線的交點就是均衡點，其形成過程如圖1所示。

房地產的需求曲線以D表示，供給曲線以S表示，橫軸表示房屋的數量Q，縱軸表示房屋的價格P。只有在E點供給量和需求量相等，不存在帕累托改進，此時市場出清，實現了房地產市場的均衡。

2 定性分析——供給與需求對房價的影響

2.1供給對房價的影響。

（1）房價上漲的一個重要原因是房屋的成本高。一方面土地出讓成本在開發商的造房成本中達到60%-70%的比重，這直接影響著房地產成本的提高，間接造成房價的上漲。另一方面，建材價格上漲也會使不動產價格上漲，由于不動產的保值性和難以替代性等特點，其價格上漲的幅度一般會大于建材價格上漲的幅度。

（2）商品房結構不合理。房地產的用途具有多樣性，當一個地區的需求改變時，房地產的使用方式也要隨之改變才能平衡供需。比如某地經濟發展時，寫字樓、商場的供給相對于需求而言嚴重不足，將會導致這類房產的價格上漲;當某地需要更多中小型住房時，寫字樓等的超額供給會加劇對中小型住房房價的沖擊。因此，若商品房的建設比例不能因地制宜，將會加劇供需矛盾，從而房價上漲。

（3）房地產市場的壟斷。壟斷廠商會通過減少供應量的方式來抬高房價，從而獲得超額利潤。房地產市場的進出壁壘很高，廠商進入或退出這個行業有一定困難，小企業由于技術、資金等的不足難以和大企業抗衡，導致市場由少數幾個企業主導，這些壟斷企業對市場的價格有一定程度的控制。

2.2需求對房價的影響。

（1）消費者收入水平。

圖2為1998-2018年的城鎮居民可支配收入水平的折線圖。

從上圖可知，居民可支配收入逐年上升，并且上升的速度越來越快，因此對房屋住宅的需求量增加，在房屋供給缺乏彈性的情況下，需求大幅度增加推動了房價的上漲。

（2）人口因素

圖3描述了我國15-64歲之間的人口趨勢。

（3）消費者預期。預期是影響經濟活動的重要因素。消費者預期未來房價會下跌，則會減少當期對房屋的消費量，在未來進行購房活動。當市場力量的主體都預期未來房價下跌時，當期購房量必然會下降，從而預期演變為現實，造成未來房產需求量的大幅度上漲，從而房價上漲。

3 定量分析——供求函數的模型構建

3.1建立供給函數。建立供給函數所用到的原始數據為1998年到2018年的統計年鑒數據。建立回歸模型，采用變量取對數的方法來消除異方差的影響。供給數據如表1所示。

Eviews軟件的建模結果如下：

LOG（PRICE）=4.22+0.41*LOG（INVEST）-0.05*LOG（RATE）（1）

R2（0.97） t（9.82） t（23.90） t（-0.27） F（324.258）

R2 為0.97，接近于1，說明該方程顯著。Log（rate）變量的t檢驗值為-0.27，不能通過t檢驗，說明該解釋變量不顯著，因此刪除log（rate）變量，修正模型，得到表2所示的檢驗表。

R2 為0.97，接近于1，說明方程的擬合效果很好。t檢驗值也均通過檢驗，說明解釋變量顯著，得到供給函數。由供給函數知：房地產開發商總投資的對數每變動一個單位，房價的對數就相應變動0.41個單位。

3.2建立需求函數。需求數據如表3所示。

根據經濟學原理，一般商品的需求函數為線性需求函數，因此初步構建需求函數為回歸函數，并將各變量取對數，消除變量的異方差性。

rate1=log（rate），price1=log（price），income1=log（income），area1=log（area）

將數據導入Eviews，得到表4所示的各變量相關系數矩陣表。

表4 相關系數矩陣表

RATE1PRICE1INCOME1AREA1

RATE11.000000-0.340812-0.366927-0.054701

PRICE1-0.3408121.0000000.9950120.772722

INCOME1-0.3669270.9950121.0000000.781260

AREA1-0.0547010.7727220.7812601.000000

如上表，解釋變量log（rate）與被解釋變量log（price）變量的相關系數為-0.34，呈弱相關性，其余各個變量具有強相關性，因此剔除變量log（rate），構建回歸模型。

LOG（PRICE）=1.04+0.76*LOG（INCOME）-0.007*LOG（AREA） （3）

R2（0.99） t（6.03） t（26.74） t（-0.32） F（905.52）

此模型中變量log（area）不能通過t檢驗，因此刪除變量，重新構建模型。

LOG（PRICE） =1.04 + 0.76*LOG（INCOME） （4）

R2（0.99） t（6.18） t（43.48） F（1890.43）

各變量均通過檢驗，得到了需求函數。根據需求函數可知，消費者收入的對數每變動一個單位，房價的對數相應變動0.76個單位。

4 結論與建議

4.1房地產投資?？刂品績r，可從房地產開發商的投資構成方面著手。房地產投資主要由土地購置和建安支出兩部分構成。土地購置費是房地產企業通過各種方式取得土地使用權而支付的費用。建安支出可以發現其大致由三部分構成，包括建筑工程、安裝工程和設備工器具購置。

地方政府要降低財政收入對土地出讓金的依賴，開辟其他經濟來源，從而讓市場更好的調節房價。

4.2深入改革房地產體制。僅僅通過市場調節已經不能使房地產市場恢復到健康發展狀態，這時政府的宏觀調控政策必然要發揮重要作用。房地產體制的改革不僅涉及到房地產市場，還包括與其相關的法律法規、生產要素分配準則、甚至于產權制度和社會信用體系，因此房地產體制的改革是一個長期又復雜的過程。因此政府要協調各方力量，制定全面的計劃來對整個房地產市場做出調整。

規劃好房地產市場在不同時期的調整目標。對于房地產市場，短期目標是穩定房價、抑制房價的不合理上漲;中期目標應是把土地使用與居民收入和人口增長協調起來，減緩房地產市場的供需矛盾;長期目標就是實現房地產行業的健康和可持續發展。

房地產市場上的購買和投資活動都離不開利率。因此利用住房信貸政策、房地產稅等價值工具來調節房地產市場的供求關系。完善和健全住房信貸體系，房地產稅收體系，同時輔以相應的補貼政策。

4.3消費者收入水平。要從收入方面控制房價，必須了解全國各地居民的收入水平，將居民收入水平按低、中、高等劃分，根據每個層次的收入水平和人口將住房需求進行細分，實現房價的低、中、高等，讓每個層次的居民都能買得起房。

4.4控制投資需求和理性預期。政府要積極引導消費者的投資理念，嚴格監管消費者的投資行為，防止房地產行業出現嚴重的投機現象，同時，政府應協調各行業均衡發展，促進各個行業的投資機會均等，從而分散消費者的投資偏好，形成正常、合理的房地產投資行為，讓該行業積極健康發展。此外，政府應積極引導消費者對房價的預期，從穩定房價方面釋放給消費者一種房價短期內不會上漲的信號，從而減少消費者對房地產的投資需求。

參考文獻：

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作者簡介：劉文清，男，1967年出生，成都信息工程大學統計學院副教授，研究方向：數據挖掘。徐巧，女，成都信息工程大學統計學院學生。