郑州市房地产价格影响因素分析

李明明

（铁道警察学院，河南 郑州 450053）

1998年开始中国大中城市取消福利分房制度，进行个人住房货币化改革，住房由过去的实物分配向货币化分配转变，房地产市场由此步入快速发展期。近年来，由于房价持续上涨，作为基本生活条件的“房子”受到了人们的普遍关注，成了社会话题。国家虽然出台一系列的政策如国八条、国六条、（新）国五条、23文件、18号文件、提高存款准备金率等综合治理措施，力图遏制房价的持续上涨，然而收效甚微。找出房地产价格走势规律，指导经济行为成为人们研究的热点。本文也是立足于此，研究房地产价格影响因素。

郑州作为河南省省会，郑州房地产价格具有风向标的作用，影响着区域房地产市场，乃至区域经济的发展。本文以郑州市房地产市场为研究对象，采用多元回归的统计方法，客观剖析了影响郑州房地产价格的主要因素，并提出了相应的政策，以期能为经济的健康发展提供一些帮助。

一、郑州市房地产市场概况

近年来郑州经济稳步发展：2012年全市生产总值达到5547亿元，比上年增长12%；人均生产总值63328元，与上年相比增长9.6%。人民生活水平更是大幅提升，2012年城镇居民人均可支配收入24246元，比上年增长了12.2%；人均消费性支出16610元，增长14.6%。由图1可知，2012年，郑州市社会消费品总额和城镇居民人均可支配收入分别是2003年的了4.7倍和2.9倍。

图1：2003～2012年郑州市消费力状况

在经济发展的同时郑州市城市规模也发生着较大的变动：2003年郑州市人口698万，到2012年已达到903万，增长了29%。2003年郑州市市区建成区面积212.4万平方公里，2012年市区建成面积已增至373万平方公里。

郑州市在中原经济区中的枢纽和引领作用在不断加强：目前郑州已经形成东连开封、西接洛阳、北通新乡、南达许昌的大“十”字形核心区，形成区域内任意两城市间两小时内通达的经济圈，全国首个国家级航空港经济区也已落户郑州。

图2：2003～2012年郑州市房地产供需状况

在郑州市经济和规模发展的同时，房地产市场迅速发展。除了2008年金融危机的影响外，商品房销售面积一直稳步增加（见图2），从2003年的269.33万平米到2012年的1441.87万平米，年均增长率为43.54%，表现了市场的强大需求。本文用当期竣工房屋面积表示商品房供给，用当期商品房销售面积表示商品房需求，用供需比来测度房地产市场是否存在投资过热现象。 由图 2 可知，2003、2004、2008、2011、2012 年，郑州市房地产市场基本实现供需平衡。2005、2006、2007、2009、2010年，郑州市房地产市场出现供不应求局面，2007、2009年该需求大于供给局面更为严重。

二、基于多元回归模型分析影响郑州市房地产价格的因素

多元回归模型基于郑州市商品房历年来的价格以及相关经济指标，对影响郑州市房地产价格的因素进行分析，以期为房地产市场健康发展提供建议。

（一）房地产价格的影响因素

房地产价格主要受客观因素和主观因素的影响。客观因素主要包括人口规模、物价水平、经济发展水平等，主观因素则主要包括价格预期、金融信贷支持等。本文根据对房地产价格的影响程度，确定四个主要变量:城市人口规模、居民人均可支配收入、房地产投资、价格预期为住宅价格的主要影响变量。各主要价格影响变量分述如下:

1.城市人口规模。房地产价格与城市人口规模成正相关，城市人口规模越大，其扩散性影响越大。文化、金融、政治等因素的聚集使房地产价格水平提高，并随着人口规模的扩大，受土地面积的供给限制，土地价格上升，单位建造成本加大，使房地产价格水平提高。

2.人均可支配收入。房地产价格与人均可支配收入呈正相关，居民收入水平越高，其实际购买力就越强，提高生活水平的期望就越强，从而增加对房地产的消费，推动房地产价格上涨。

3.房地产建设成本。房地产建造成本是房地产销售价格的底线，房地产建造成本提高必然推动房地产价格的上涨。从数据的可获得性出发，文章以房地产投资来作为房地产建设成本指标值。

4.房地产价格心理预期。由于房地产供给弹性小，需求弹性大，房地产价格预期对房地产即期价格具有较大影响，受市场投机需求影响。市场前期价格与即期价格具有较高的正相关性，文章用上年度房地产价格作为房地产价格心理预期指标值。

利用1998～2012年郑州宏观经济数据和房地产市场数据（见表1），建立价格回归模型。

表1：郑州市商品住宅数据

（二）回归模型的建立

经上述初步分析，影响即期郑州房地产价格Pt变化的主要因素是上年房地产价格Pt-1、当年实际建造成本Ct、当年常住人口Nt、上年实际人均可支配收入It-1(根据相关显著性确定，反映可支配收入对房价的时滞效应)。为消除变量数据的异方差，对所有变量数据都取自然对数，建立因变量为lnPt，自变量为 lnPt-1、lnCt、lnNt、lnIt-1的回归模型，回归方程表述为:

引入表中的相关数据做自然对数处理后，采用SPSS软件进行回归分析。为消除多重共线性，回归模型选择Stepwise（逐步选择法），回归结果如下:

根据上述统计指标知，在0.05的显著性水平下，各参数指标分别为2.32、4.22、-2.52，说明回归参数通过了T统计量检验，较显著；且R2=0.989，F=354.506，说明自变量对因变量也有较高的解释，模型整体的拟合度较高。

（三）回归模型分析

根据回归模型LnPt=0.38lnPt-1+0.59lnIt-1-0.44可知，房地产价格同上年房地产价格和上年实际人均可支配收入成正相关的关系。由回归系数可知，变量lnPt-1和lnIt-1的标准化系数分别为0.38和0.59，则表示变量lnPt-1一个单位的变化将引起因变量lnPt的0.38个单位变化；以及lnIt-1一个单位的变化，将引起因变量lnPt的0.59个单位变化。因此，相比较上年房地产价格和上年实际人均可支配收入对房地产价格影响，可以看出上年实际人均可支配收入对房地产价格的影响更大，对价格影响起主导作用。

可见，郑州房地产价格主要受上一年度房地产价格的影响即价格预期以及上年度人均居民可支配收入的影响，而建设成本、城市人口规模对房地场价格影响不显著。

三、促进房地产市场健康发展的对策建议

针对郑州市房地产状况，本文提出以下建议，以期对郑州市房地产市场健康发展有所帮助。

（一）建立完善的房地产信息系统，消除消费者非理性预期

上述分析表明，当前郑州房地产价格上涨受市场主观预期影响较大。据业内估计，中国房地产市场35%～40%的需求是由预期形成的不合理需求。房价长期上涨，造成资产赚钱效应，逐步演变为社会不合理的预期。如果居民能够及时地获得准确的信息和了解政府的相关政策，就可以减少对市场的过度预期，从而可以对未来房地产价格的走势能够形成一个合理的预期。

因此，应该完善房地产市场信息披露制度，充分利用网络等信息手段，将房地产信息及各其相关法律行政制度及时公布，保证房地产市场供需双方的信息对称性；若有可能也可将各类房地产企业和中介服务机构及相关人员的基本情况、经营业绩等情况向社会公布，保证人们能更好的选择与房地产相关的优质服务，消除人们在房地产消费和投资上的“知识性错误”，使居民的房地产消费理性化，抑制投机行为。

（二）完善住房保障体系，提高人民支付能力，增加房屋供应量

上述分析表明，人均可支配收入于房地产价格存在着较大的正相关关系，因此正是人们强大的购买力是拉动房地产价格一个重要因素，同时也是出现房地产市场上供不应求局面的主要原因。

为了改善该局面，政府部门应该尽快建立包含二手房、经济租用房、廉租房、商品房在内的多层次住房供给市场，以满足市场多元化的住宅消费需求，实现房地产价格的有效把控。其次，不断提供各种就业机会，增加人们收入，提高对房子的支付能力。最后，分化城市功能，延伸住房供应空间。由于过多的基础设施集中于主城区，强化了人地矛盾，抬高了地价、房价。通过分化城市功能建立卫星城镇，可以减轻主城的压力，有利于房地产市场的健康发展。

（三）完善土地要素市场，降低建设成本

在回归模型中，虽然建设成本该指标并不显著，但建设成本对于房地产价格影响是不容或缺的。建设成本的增加导致房价的上涨，而土地是房地产建设成本的最大部分。目前，由于土地要素市场的缺失，我国的房地产市场成为了典型的垄断市场，房地产价格普遍偏离其价值，呈现虚高状态。政府部门应该尽快改变土地所有者权属和入市方式，培育土地要素市场，从根本上改变房地产市场人为控制，保证房地产市场健康稳定发展。

其次，加强土地监管，抑制土地投机，严格控制土地供应量，调整土地的供应结构，进一步推行城市基准地价制度，编制并定期发布地价指数和各类物业价格指数，为市场交易提供合理的参考价格，加快土地出让市场化。

再次，对土地征收空置税，以鼓励持有人积极投资开发，提高囤积投资成本。适时实施土地增值税。

最后，改革土地二级市场的收益分配制度，打击开发商的圈地囤积、炒卖土地行为。将土地出让金收入纳入地方政府预算，增加使用的透明度。土地出让金收支公开透明，减少地方政府官员寻租的机会、降低拍卖土地的成本，提高拍卖土地的效率、增加土地供给。

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[2]李文杰，诸彦含.我国房地产价格影响因素研究[J].统计与决策，2013，（22）.

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