寧鄉(xiāng)縣商品住宅價(jià)格走勢(shì)影響因素分析

1、<p>　　寧鄉(xiāng)縣商品住宅價(jià)格走勢(shì)影響因素分析</p><p>　　摘要：近年來，隨著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及城市化進(jìn)程的加快，城市的房?jī)r(jià)開始呈現(xiàn)出快速上漲的態(tài)勢(shì)。為了遏制房?jī)r(jià)的過快上漲，2009年末政府的房?jī)r(jià)調(diào)控政策轉(zhuǎn)為緊縮。在調(diào)控之初，我國(guó)的城市房地產(chǎn)價(jià)格還在慣性上漲，但之后在“限購(gòu)”、加息等國(guó)家政策持續(xù)下，城市房?jī)r(jià)開始普遍下跌。而到2012年，我國(guó)宏觀調(diào)控基調(diào)開始從“控物價(jià)”轉(zhuǎn)為“穩(wěn)增長(zhǎng)”，貨幣政策也

2、相對(duì)寬松，央行也進(jìn)行了兩次降息。此外，我國(guó)對(duì)限購(gòu)政策也有所放松，以城市居民的自主性需求為依據(jù)。雖然2012年房地產(chǎn)的調(diào)控政策在整體上有所放松，但是不同城市的房?jī)r(jià)走勢(shì)卻出現(xiàn)了分化。而在寧鄉(xiāng)縣，自進(jìn)入2011年，在新的政策調(diào)控下，與一、二線城市的“量?jī)r(jià)齊跌”不同，寧鄉(xiāng)縣房地產(chǎn)市場(chǎng)繼續(xù)上升，投資熱情高漲，住宅品質(zhì)不斷提升，但在房地產(chǎn)市場(chǎng)持續(xù)發(fā)展的情況下，也不要忽視其存在的問題，房?jī)r(jià)過快增長(zhǎng)會(huì)影響居民生活質(zhì)量和國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展，因此，房?jī)r(jià)問題引起了

3、廣大群眾的關(guān)注。 </p><p>　　關(guān)鍵詞：商品住宅；價(jià)格走勢(shì)；寧鄉(xiāng)縣 </p><p>　　中圖分類號(hào): F287.8 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A </p><p>　　1寧鄉(xiāng)縣商品住宅價(jià)格現(xiàn)狀 </p><p>　　1.1寧鄉(xiāng)縣商品住宅市場(chǎng)供給現(xiàn)狀 </p><p>　　2003 年以來寧鄉(xiāng)縣住宅房地產(chǎn)開發(fā)投資整體上保持著

4、高速增長(zhǎng)狀態(tài)，在2003 年住宅開發(fā)投資額為 2.93 億元，2011 年這一數(shù)字達(dá)到41 億元，2012年有所回落，但年均增長(zhǎng) 34.87 %與同時(shí)期全社會(huì)固定資產(chǎn)投資額的年均同比增幅基本持平。受 2008 年的金融風(fēng)暴影響，2009 年住宅投資增長(zhǎng)的速度減緩，但商品住宅供應(yīng)整體上仍呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。2003 年商品住宅竣工面積為 14.9 萬平方米。 </p><p>　　1.2寧鄉(xiāng)縣商品住宅市場(chǎng)需求現(xiàn)狀 <

5、;/p><p>　　2003-2012年住宅銷售價(jià)格呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)，年均同比增幅為 18.91%；同時(shí)住宅銷售面積在2003-2010年也在快速增長(zhǎng)，2011、2012年有所下降，年平均銷售面積為 62.87 萬平方米，年均同比增幅達(dá)到22.95%；商品住宅銷售面積和價(jià)格同時(shí)上漲，住宅的銷售額也會(huì)持續(xù)上漲，年平均銷售額為 17.44 億元，年平均同比增幅為 40.8%。 </p><p>　　1

6、.3寧鄉(xiāng)縣住宅市場(chǎng)供需對(duì)比 </p><p>　　寧鄉(xiāng)縣2003-2006年以及2008、2009年住宅市場(chǎng)均是供不應(yīng)求，而其他年份都是供過于求，特別是2008年與2012年，受金融風(fēng)暴影響，供給量遠(yuǎn)大于需求量。 </p><p>　　2寧鄉(xiāng)縣商品住宅價(jià)格走勢(shì)因素的回歸分析 </p><p>　　2.1 變量的選取 </p><p>　　在對(duì)

7、需求變量進(jìn)行回歸分析時(shí)以住宅平均價(jià)格為因變量，以人均可支配收入、銀行利率、住宅銷售面積、城市人口數(shù)為自變量。在對(duì)供給變量進(jìn)行回歸分析時(shí)以住宅平均價(jià)格為因變量，以GDP、住宅投資額、住宅竣工面積為自變量[13]。采用逐步回歸對(duì)商品住宅平均價(jià)格與各供需因素之間數(shù)量關(guān)系進(jìn)行分析。 </p><p>　　2.2需求因素分析 </p><p>　　所建模型以商品住宅平均價(jià)格為因變量，模型1以人均可支

8、配收入為自變量；模型2以人均可支配收入、城市人口數(shù)為自變量；模型3以人均可支配收入、城市人口數(shù)、住宅銷售面積為自變量；模型4以人均可支配收入、城市人口數(shù)、住宅銷售面積、銀行利率為自變量。 </p><p>　　其中模型2優(yōu)于模型1，其中，模型2的預(yù)測(cè)精度最高。在模型3中，R2為 0.947，可調(diào)整的 R2為 0.932，說明回歸模型的擬合程度很好。而模型3、4加入住宅銷售面積、銀行利率，其誤差反而大，所以剔除住宅

9、銷售面積、銀行利率兩個(gè)因素，上述結(jié)果表明可支配收入對(duì)寧鄉(xiāng)縣商品住宅價(jià)格的影響最大，其次為城市人口數(shù)，而住宅銷售面積、銀行利率對(duì)價(jià)格的影響不明顯。模型3的 F值為 62.91，Significance F值為0.00003359，F(xiàn) 值大于Significance F值，說明自變量可支配收入、城市人口數(shù)對(duì)因變量有顯著影響。 </p><p>　　模型3的t統(tǒng)計(jì)量分別為2.451491、6.277414、-3.206

10、42，而查t分布表得t的臨界值為1.894，說明各變量對(duì)模型的解釋程度比較高。從因變量與自變量的系數(shù)可得：住宅價(jià)格=1063.155 +0.32824×可支配收入-0.00737×城市人口數(shù)。 </p><p>　　2003-2012年寧鄉(xiāng)縣城市居民可支配收入是逐年遞增的，每年的增幅比較平緩，其十年的平均增幅為14.27%，而商品住宅的平均價(jià)格整體上也是呈遞增趨勢(shì)，但其每年的增長(zhǎng)幅度變化比較大

11、，在2005年甚至出現(xiàn)逆增長(zhǎng)，而同期人均可支配收入也是十年中增幅最小的，由此可見，兩者呈正相關(guān)。但是人均可支配收入的年均同比增幅(14.27%)明顯比不上住宅價(jià)格的年均同比增長(zhǎng)幅度(18.91%)，可支配收入決定了人們對(duì)住宅的購(gòu)買能力，而人均可支配收入跟不上住宅價(jià)格增長(zhǎng)速度，人們的購(gòu)買力就會(huì)降低，從而會(huì)減少需求。2003-2012年寧鄉(xiāng)縣城市人口的數(shù)量也在逐年增加，可見其在整體上是與商品價(jià)格呈正相關(guān)的，在2005-2007年城市高速發(fā)展

12、，城市化進(jìn)程加快，城市人口增長(zhǎng)幅度較大，2008年受金融風(fēng)暴的影響，人口增長(zhǎng)速度變緩，而且2009-2012年人口增長(zhǎng)速度逐漸減慢，到2012人口增長(zhǎng)速度已下降到1.61%，但是商品住宅價(jià)格并沒有隨著人口增幅的下降而降低漲幅，人口增幅減少，住宅的需求量就會(huì)減少。 </p><p>　　2.3供給因素分析 </p><p>　　所建模型均以商品住宅平均價(jià)格為因變量，其中模型1以GDP為自變量

13、；模型2以GDP、住宅投資額為自變量；模型3以GDP、住宅投資額、住宅竣工面積為自變量；模型4以GDP、住宅投資額、住宅竣工面積、消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)為自變量。 </p><p>　　模型4優(yōu)于模型1、2、3，模型4的預(yù)測(cè)精度比較高。在模型3中，R2為0.977，可調(diào)整的 R2為0.96，說明回歸模型的擬合程度很好。所以供給方面是由GDP、住宅投資額、住宅竣工面積以及物價(jià)消費(fèi)指數(shù)共同影響價(jià)格，其中影響程度由大到小。 &

14、lt;/p><p>　　模型4的F值為55.06497，Significance F值為0.000253，F(xiàn) 值大于Significance F值，說明自變量GDP、住宅投資額、住宅竣工面積以及物價(jià)消費(fèi)指數(shù)對(duì)因變量有顯著影響。 </p><p>　　模型4的 t 統(tǒng)計(jì)量分別為-1.41566，7.708765，0.569563，-2.75858，1.669199，而查t分布表得t的臨界值為2.

15、015，說明GDP和住宅竣工面積對(duì)模型的解釋程度較高。從因變量與自變量的系數(shù)可得：住宅價(jià)格=-470838+10.25287×商品住宅投資額+0.000712×GDP-16.3968×住宅竣工面積+54.24642×物價(jià)消費(fèi)指數(shù)。 </p><p>　　2003-2012年寧鄉(xiāng)縣的GDP逐年增長(zhǎng)，每年的增長(zhǎng)幅度均比較大，年平均增長(zhǎng)幅度達(dá)到25.11%，比商品住宅價(jià)格的年平均

16、增長(zhǎng)幅度要大，說明寧鄉(xiāng)縣現(xiàn)在處于經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)期，房地產(chǎn)住宅市場(chǎng)發(fā)展態(tài)勢(shì)良好。經(jīng)濟(jì)的繁榮可以提高居民的可支配收入以及增加開發(fā)商對(duì)市場(chǎng)的信任度，從而促進(jìn)供需增加，以此影響價(jià)格。雖然由于金融風(fēng)暴的影響，2008年、2012年投資較上年均有減少，但住宅投資額在整體上呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)，年均同比增幅達(dá)到34.87%。住宅竣工面積在整體上也是上漲的，年均上漲幅度達(dá)到95.27%，由此可知住宅供給增長(zhǎng)，而需求雖在增長(zhǎng)，但比不上供給的增長(zhǎng)速度，寧鄉(xiāng)縣的供需市場(chǎng)

17、達(dá)到飽和，出現(xiàn)了供過于求的情況，應(yīng)當(dāng)適當(dāng)抑制供給，擴(kuò)大需求，抑制商品住宅價(jià)格的上漲。 </p><p><b>　　結(jié)論： </b></p><p>　　本文從商品住宅價(jià)格相關(guān)理論出發(fā)，搜集寧鄉(xiāng)縣商品住宅價(jià)格2003-2012年的相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)寧鄉(xiāng)縣住宅市場(chǎng)現(xiàn)狀進(jìn)行分析，再運(yùn)用多元線性回歸方法對(duì)近年寧鄉(xiāng)縣商品住宅價(jià)格走勢(shì)進(jìn)行回歸分析：剔除不能量化的影響因素，以住宅平均價(jià)

18、格為因變量，以供需兩方面的影響因素為自變量，選出的供應(yīng)方面的因素包括GDP、住宅投資額、住宅竣工面積、物價(jià)消費(fèi)指數(shù)，需求方面的因素包括人均可支配收入、住宅銷售面積、城市人口數(shù)、銀行利率，分別建立回歸模型，再進(jìn)行逐步回歸分析，經(jīng)分析，需求因素中人均可支配收入、銀行利率、住宅銷售面積影響大，城市人口數(shù)影響小，供給因素中，GDP、住宅竣工面積影響大。并對(duì)未來三年的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，最后預(yù)測(cè)得出2013、2014、2015年的商品住宅平均價(jià)格為41

19、22、4410、4675元/平方米。最后，從消費(fèi)者、房地產(chǎn)投資商、政府等方面提出相應(yīng)對(duì)策，以期實(shí)現(xiàn)房地產(chǎn)市場(chǎng)的多贏局面，促進(jìn)房地產(chǎn)市場(chǎng)健康發(fā)展。 </p><p><b>　　參考文獻(xiàn) </b></p><p>　　[1]劉大江.灰色-馬爾柯夫預(yù)測(cè)模型在房地產(chǎn)價(jià)格預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J].唐山學(xué)院學(xué)報(bào),2004(4):44-45. </p><p>

20、　　[2]李東月,馬智勝.灰色 GM(1,1)模型在房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)中的算法研究[J].企業(yè)經(jīng)濟(jì),2006(9):96-98. </p><p>　　[3]Stuart A Gabriel,Joe P.Mattey'William L.Wascher;House Price Differentials and Dynamics Evidence from the Los Angeles and San Franc

21、isco Metropolitan Areas[J].Real Estate Economic,2000. </p><p>　　[4]G. Donald Jud,Daniel T .Winkler.the dynamics of metropolitan housing price,June 8,2001. </p><p>　　李學(xué)淵（1990.5），男，寧夏固原人，現(xiàn)為華中科技大學(xué)文