摘要：商品房价格自商品房市场开放以来一直受到社会各界的高度关注。商品房价格的变动不仅影响居民的消费水平，而且对社会的经济发展具有重要的影响作用。各界专家学者对商品房价格变动的原因进行了较多分析，取得了一定成就。本文在此基础上综合考虑多种因素的综合作用，多角度、深层次地对各因素影响房价的水平进行分析，进而得出：为了稳定商品房价格，需要从规范土地资源市场、合理调节货币供应量和优化住房供给结构入手的政策建议。
关键词：商品房；价格；原因
一、引言
房价不仅牵动着无数国人的心，也是学术界研究重点。各界专家学者对房价上涨因素的分析进行了诸多研究，取得了一定的成果。Wong等(2003)对1981—2001年香港数据进行了考察，分析了利率、通货膨胀对房价影响。结果显示在通货膨胀期利率对房价的影响符合理论预期,但通货紧缩期利率对房价的影响不确定，而且利率和房价之间并不存在Granger因果关系。王冰和黄磊（2005）通过对居民收入水平与住房价格关系的讨论，得出两者之间存在密切的正相关关系。周彬和杜两省(2010)运用格兰杰因果检验方法和联立方程模型论证了土地财政下地价的升高对房价的升高有显著的解释力，土地价格对房地产的供给数量和价格也有显著影响。李清书（2010）分析了房地产热的原因，得出中国经济的平稳快速发展是房价上涨的主要原因。以上学者对房价变动研究多为针对某一个具体领域的研究，而没有综合多种影响因素进行整体考虑，对可能影响房地产价格的因素分析还不完善。本文利用2010年9月至2016年9月的时间序列将数据进行多因素的综合分析，力求抓住房价上涨的主要影响因素，为房地产价格调控提供参考方向。
二、影响因素分析
1.房地产市场内部因素。由现有的研究结论可知，影响房地产开发商定价的最主要的因素为土地价格、竣工房屋造价和房地产投资额。除以上三个因素外，影响房地产开发商定价的因素还有营业税及其附加等，但这些因素在数值上所占比例较小，对整体房价影响有限，故不再纳入考虑范围。而购房者购房时除了会考虑房价外，还会考虑自己的收入情况和房地产市场的行情。例如，当消费者预期房地产市场可能持续走高时，则可能尽早购买，因此，用指标人均可支配收入来代表购房者的收入情况，消费者预期指数代表消费者对房地产市场行情的判断，这两个指标共同代表需求方对房价的影响。房屋竣售比指用竣工的房屋的数目比上售出房屋的数目，可以反映市场对房屋的供求关系，进而判断供求关系对房价的影响。2.宏观经济因素。根据现有的研究成果，可以将影响房价的宏观经济因素进一步细化为经济总体形势、金融环境和货币发行量。首先，经济在较高水平发展时，会造成一定程度的通货膨胀，通货膨胀则有可能对房价产生影响。在此背景下，经济总量的变动很有可能对房价产生影响，因此，在影响房价因素中加入指标GDP。其次，金融环境对投资购房者有很大影响，它决定了投资购房者要不要把钱放到别的投资渠道下。在我国，居民投资渠道相对较少，主要涉及股市和银行两方面，因此在影响房价因素中加入指标利率和比较有代表性的上证指数。著名经济学家指出较高的货币发行量对房价有正向影响，而货币发行量确实对通货膨胀有直接影响，因此在影响房价因素中加入指标M0、M1、M2。
三、实证分析
1.数据来源与预处理。本文数据均来源于中经网产业数据库、中国人民银行数据库、中国国家统计局。由于数据时效性较强，部分数据不能直接得到。因此要对部分指标进行处理：由中经网产业数据库房地产数据得到直接指标，利用直接指标可以间接得到商品房平均售价、土地平均成交价、商品房面积竣售比等指标数据。房地产开发企业竣工商品房造价为年度数据，但由于商品房造价随月份变化幅度很小，故将商品房造价视为一段时间内保持一定的数据，扩展为月度数据。将得到的季度数据GDP和消费者预期指数利用E-views软件扩展为月度数据。由于本文所选数据包含价格因素和季节因素，因此首先对价格数据进行CPI平减和季节调整，消除价格因素和季节因素的影响。对所有的选取变量进行取对数处理，消除异方差影响。经过预处理的数据的商品房平均售价、房地产开发企业竣工商品房造价、土地平均成交价、商品房面积竣售比、利率数据、上证综合收盘指数、国民生产总值、人均可支配收入、房地产投资额、货币供应量分别用以下符号表示：P、ZJ、PD、JSB、LL、GS、GDP、RENJUM、TOUZI、M0、M1、M2。2.平稳性检验。由于本文所有涉及的变量数据均为时间序列数据，为了避免伪回归现象的出现，需要对时间序列进行平稳性检验。检验结果如表1所示。由表1可知，GDP、GS、LL、M1、YUQI五个变量的P值均大于0.05，说明这五个变量在5%的置信区间内肯定了序列含有单位根的假设，即为非平稳的时间序列。而剩下的八个变量的P值均小于0.05，即这八个变量在5%的置信区间内否定了序列含有单位根的假设，即为平稳的时间序列。对不平稳的序列GDP、GS、LL、M1、YUQI进行一阶差分后，得到的新序列DGDP、DGS、DLL、DM1、DYUQI，经检验在5%的置信区间内否定了序列含有单位根的假设，为平稳序列。3.格兰杰因果检验。格兰杰因果关系检验是一种分析变量之间因果关系的方法。由此为依据对变量进行筛选。部分阶数由表2可知，由格兰杰因果检验可以得出只有DM1，JSB，M2，M0，PD，RENJUN结果为拒绝原假设，即DM1，JSB，M2，M0，PD，RENJUN是房价P的格兰杰原因。其余变量均接受了不是格兰杰原因的假设，故不是房价P的格兰杰因果。由于GDP，GS，LL，TOUZI，ZJ，DYUQI并没有通过格兰杰因果检验，因此证明这些变量变动并不能影响房价P或对房价P的影响比较小，因此在下一步建立VAR模型的时候，可以将这些变量舍弃。4.VAR模型建立。（1）模型的稳定性检验。通过对滞后阶数的检验，可知最大滞后阶数为2，因此建立VAR（2）模型。同时根据模型特征多项式根的倒数全部小于1,证明我们所选择的VAR(2)模型结构是稳定的。（2）模型方差分解。为了进一步分析各变量对房价P的影响程度，对房价P进行了方差分解。方差分解是分析影响内生变量的结构冲击贡献度，结果表示贡献率（百分比的型式）具体如表3所示：从表中可以看到，第一期房价变动的62%左右贡献率来自于房价变动自身，是贡献率最高的因素，房价自身对房价变动贡献率到第5期以后趋于稳定，但仍然保持在42%左右，居所有影响因素首位，说明房价自身对房价变动贡献度最大。其次是地价增长的影响，第一期影响程度在24%以上，在第4期以后趋于稳定，影响程度上升并稳定在29.8%左右，说明地价变动对房价变动的贡献率稳定在较高水平。M0，M1，M2三个变量均代表货币供应量对房价变动的贡献度，因此，货币供应量对房价的贡献率等于三变量贡献率之和。计算表明，第一期货币供应量对房价贡献率为13%左右，在第6期以后趋于稳定，影响程度上升并稳定在16.7%左右，说明货币供应量对房价变动的贡献率仅次于地价变动贡献率，是第三大影响因素。房屋竣售比和人均可支配收入对第一期的房价变动贡献率均不高，分别为0.172%和0.0027%，但随滞后期增大而逐步扩大贡献率。房屋竣售比在第5期以后趋于稳定，影响程度上升并稳定在7.1%左右，而人均可支配收入在第6期以后趋于稳定，影响程度上升并稳定在4%左右。
四、结论与对策建议
有上述实证分析可知，房价变动几乎一半的影响因素来自于房价自身，因此对房价的调控不仅会对当期的房价产生影响，而且会对后期房价产生持续的作用。其次，地价对房价变动的影响程度也很大，调控地价是调控房价的有效手段。货币供应量对房价变动的贡献率约为16%，是另一个有效调控房价的手段。进一步分析可知，在货币供应量对房价变动贡献率中M0所占的份额最重，因此调控流动现金供应量应作为调控货币供应量的主要方面。房屋竣售比反映了房地产市场的供需矛盾，而它在对房价变动的贡献度为7%左右，应当引起我们的高度重视。由以上结论可以得出调控房价的措施应从以下几个方面入手：1.规范土地资源市场。首先，在土地使用权转让过程中首先限定土地转让价格；其次，对已经拍得土地使用权的开发商进行跟踪监督，及时纠正房地产开发商延迟开工的行为；最后，强化土地管理与地价监管。2.合理调节货币供应量。因为房价受货币供应量的影响较大，我们应综合多方面的影响因素，将货币供应量调控至合理范围内，尤其是对流动货币的调控。3.优化住房供给结构。房屋供求关系对房价影响显著，为优化房屋供求关系，要从优化住房供给结构入手。一方面地方政府要抑制房价的不合理上涨，解决供求矛盾。另一方面，政府要加大保障性住房的建设力度。
参考文献：
[1]齐淑兰.房地产价格波动影响因素文献综述[J].合作经济与科技，2008(13)：24-25.
[2]李程宇，袁远项目管理论文.影响我医学论文范文国商品房价格的宏观经济因素分析———基于2003至2010年数据的实证分析[J].商场现代化，2011（02）.
作者：董旭 陈玉茜
