房地产市场价格影响因素分析及预测统计学专业毕业论文.doc

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1、摘要 经过十多年的发展，房地产业已经成为我国国民经济重要的支柱产业，它迅猛发展的势头备受世人瞩目。近年来，房地产价格上涨较快，部分地区房价持续飙升，超过了经济总体增长水平。因此对城市房地产价格问题的研究引起了学术界、企业、政府和媒体的高度重视。是什么因素导致了商品房价格的持续、快速增长？本文以福建省房地产市场为例，就福建省房地产市场价格的影响因素进行定性分析和回归分析，并对福建省的房价进行了预测。目的在于对福建省房地产市场价格的影响因素形成全面、客观的认识，并为房地产市场的各个参与者的决策提供参考。关键词 房地产价格；房价影响因素；回归分析The analysis and prediction

2、s of the real estate market price in FujianAbstract: The real estate industry has become an important pillar industry of China after the development in the past decade. Its high-speed development has attracted worldwide attention. In the recent years, the real estate price rose rapidly. Especially i

3、n some regions, the housing price goes up sharply and its rate has far exceeded the increasing rate of the overall economy. Therefore, the problem of housing price incurs the high attentions of the academic circles, enterprises, governments and public opinions. Whats the factor that cause the real e

4、state price keeps on rising so fast? In this paper, we took the real estate market in Fujian Province as an example, carried on qualitative analysis and regression analysis for factors affecting real estate market price, and estimated the housing price in Fujian. The purpose of this paper is to find

5、 out the extraordinary factor to influence the market price in Fujian Province, and provide references for the decisions of each participant of the real estate market.Keywords: The real estate market price Factors affecting price Regression analysis 目 录一、引言1（一）研究的背景与意义1（二）研究内容与方法2二、房地产价格的相关研究回顾2（一）房

6、地产价格的基本概念2（二）国内外研究的文献综述3三、福建省房地产价格影响因素的定性分析4（一）房地产价格影响因素概述4（二）福建省房地产价格的影响因素分析6四、福建省房地产价格影响因素的定量分析10（一）指标的选择10（二）各变量之间的相互关系12（三）模型估计13（四）模型评价15（五）房价预测16五、结论19（一）实证结果小结19（二）稳定房价的相关政策建议19参考文献2121一、引言（一）研究的背景与意义房地产业是国民经济的一个重要产业，是国民经济的基本承载体。房地产业的发展对建筑业，以及建材、冶金、化工等产业发展起着带动作用，也推动着金融业的发展，是吸引金融业投资的重要领域。房地产业的

7、发展不但能带动经济发展，也有利于产业结构的升级，拓展消费市场，优化城市消费结构，促进城市经济的繁荣，并带来大量的就业机会。国家宏观经济部门经过综合分析认为，房地产业将成为我国又一支柱产业。我国房地产业历史悠久。中国房地产业最早产生于19世纪末20世纪初，并随着中国商品经济的发展、社会经济制度的变革，而经历了一个曲折的历史发展过程。而真正与现代市场经济联系在一起的房地产业起步是从80年代开始的，至今只有30余年的时间。自党的十一届三中全会召开以来，我国房地产业经历了复苏、发展、调整、繁荣和宏观调控等阶段，从一个不成熟的产业慢慢走向成熟。特别是1998年我国取消福利分房以来，房地产业一枝独秀，发展

8、迅猛，成为近年来中国快速经济增长的最大动力和源泉之一。以福建省为例，改革开放初期的城镇人均住宅建筑面积为8.5平方米，1998年达到20.1平方米，2007年则为33.5平方米，在30年不到的时间里翻了两番。房地产业的高速发展、市场的交易活跃也带来了房价的水涨船高、一路攀升。一方面，房地产业带动了许多相关产业的发展，带来整个国民经济的繁荣，总体发展比较健康，另一方面，房价的高速攀升也暴露了不少问题，引起了人们对房地产市场泡沫的担心。1990年日本的房地产泡沫破灭带来十年的经济萧条，1997年的楼市泡沫策动亚洲金融危机，2008年美国房地产市场衰退引发次贷危机。而目前我国的房地产经过了2003-

9、2007年五年的高速发展期，房价已逐步攀升到顶峰，2008年受金融危机影响房价略有下降，2009年又全面复苏，继续保持了上行的态势。房地产业的发展速度大大超过了其他行业，在个别城市，房屋价格翻倍的速度甚至与当年日本东京、香港房价暴涨时刻完全一致，这也导致将房价因素纳入CPI统计的呼声连年高涨。其他国家和地区的经验告诉我们，房地产业如果发展不健康，很容易聚集泡沫，泡沫一旦破裂，国民经济就会受到巨大冲击。我国的房地产业是否发展过热？市场是否存在泡沫？哪些因素影响到了房价的形成？在目前市场经济平稳运行的大背景下，研究房价的变动规律及其影响因素，力求通过房价的变化反映房地产市场运行情况，就成为了一个值

10、得探讨的问题。本文将以福建省商品房市场为例，运用经济学理论和计量统计方法，对福建省房价的影响因素进行定性和定量分析，研究的意义在于发掘福建省房地产价格变动的规律，进一步认识房地产市场的运行状况和市场价格的影响因素，为购房者、开发商的投资决策和地方政府的制定政策提供参考和建议。（二）研究内容与方法目前国内外对房地产价格因素的分析与研究比较多，本文将在这些理论研究的基础上，结合福建省房地产市场的现状，采用1996-2008年数据，运用SPSS，MINITAB软件和统计学方法，对各影响因素对房地产价格的影响程度进行分析，建立多元线性回归模型，确定房价与各因素之间的数量关系，并对该方程模型进行统计检验

11、，最后对福建省商品房市场价格进行预测，提出相关政策建议。本文共分为五个部分。第一部分为引言，主要介绍课题的研究背景和意义，研究思路和方法。第二部分将回顾国内外的相关理论研究成果，这是本文案例分析的理论基础。第三部分将联系实际，对福建省房地产价格的影响因素进行定性分析，选取相应的统计指标，从供给和需求两方面分析近年来房价上涨的原因。第四部分则属于定量分析阶段，通过搜集的相关指标数据，建立统计模型，对第三部分的理论做出实证分析，并对福建省房地产市场价格的发展趋势进行预测。第五部分在总结研究结果的基础上，对地方政府稳定房价提出政策建议。二、房地产价格的相关研究回顾（一）房地产价格的基本概念房地产是房

12、屋和土地财产的总称，又称不动产，它包括土地、建筑物以及固着于土地、建筑物不可分离的部分。具体而言，房产是指建筑在土地上的各种房屋，例如住宅、办公楼、商场、厂房、仓库和其他服务、文化、教育、卫生、体育用房等；地产是指土地及其上下一定的空间，包括地面道路、水域和地下的各种基础设施等。房地产的含义也有广义和狭义的区别：广义的房地产是指土地、土地上的永久建筑物、基础设施、以及如水和矿藏等自然资源，还包括与土地、房屋所有权有关的权利和利益；狭义的房地产则指房屋的建筑部分与建筑地块有机结合的整体和它们衍生的各种物权。房地产价格是房地产价值的货币表现，是房屋建筑物价格和土地价格的有机统一，在价值形态上包括两

13、部分，一是土地价格，二是房产价格。所谓土地价格，也称地产价格，是指地租的购买价格，是地租的资本化，这在地租理论中有详细介绍。而房产价格是指房产商品价值的货币表现，它包括房屋建筑产品价值的货币表现与房屋建筑所占土地的地价两个部分。2房地产价格就是由土地价格和建筑物价格构成的。一般说来，通常包括以下六大项：土地取得成本、开发成本管理费用、投资利息、销售税费、开发利润。（二）国内外研究的文献综述1.国外对房地产价格的研究国外对房地产业的发展研究起步较早，对房地产价格影响因素进行分析的文献很多，内容涉及到供求关系、人口增长、银行信贷、宏观经济因素等方面。在市场供求关系方面，Geof Kenny (19

14、99)采用协整技术，建立了爱尔兰房地产市场供给和需求方面的模型，他的研究表明了收入增加会引起需求的增加，使住房价格上涨，并且住宅价格和建设成本存在稳定的比例。Quigley (1999)通过供求平衡定价原理，以人口、就业、收入、房屋空置率等因素为自变量，对房价进行了回归分析，得出了宏观经济因素对短期房价影响不大，却能影响到长期价格的结论。而在银行信贷方面，Collyns, Senhadji (2001)对于香港,韩国,新加坡和泰国的相关研究则表明,银行信贷的增长和房地产价格上涨具有显著的同步效应。之后的Davis , Haibin Zhu (2004)对银行贷款和商品房价格之间关系进行了实证分

15、析，结论是房地产价格的上涨是银行信贷规模扩张的原因，而不是相反。在宏观经济因素方面，Diana Kasparova, Michael White也是从供求模型入手，研究了单一货币政策、以及GDP等宏观经济因素对欧盟部分国家住宅价格的影响。国外的房地产价格理论较多也较为成熟，这对我国房地产价格的实践研究具有一定的借鉴意义。2.国内对房地产价格的研究近年来，国内学者对房地产市场的研究主要集中于对房地产市场内部运行规律和外部影响因素等方面，为了便于论文之后对福建省的房地产价格影响因素进行实证分析，本文主要搜集了房地产价格方面的研究文献，并在此做出综述。在供求影响价格方面，学者大多将商品房价格影响因素

16、从供给和需求两个角度进行阐述，并且近年的研究越来越多关注于具体城市。贺雪梅(2008)对东部沿海城市住宅价格运行机制进行了研究，李笑(2007)、丁建国(2009)、马莉莉(2009)分别对株洲、西安、昆明的房地产市场供给和需求因素进行了分类和定性分析，并且都采用了多元回归、灰色关联度分析等方法对影响因素进行了建模。在社会主义市场经济条件下，我国的房地产价格不仅受市场规律、供求关系影响，也受到国家宏观经济调控等行政因素的影响。柴强(2005)指出利率、税收、汇率政策都会直接或间接地影响到房价。宋勃，陈海博(2006)认为人民币升值对房价的普遍影响是“最早持续上涨、然后形成泡沫、最后泡沫破灭、房

17、价下降”，而升值的最终影响取决于升值后宏观经济的走向。周京奎(2005)运用单整与协整检验方法及误差修正模型对中国4个直辖市的住宅价格与货币政策的互动关系进行了研究，结果表明城市住宅价格上涨与宽松的货币政策有紧密的联系。另外，在房地产自身区位、环境等因素的影响方面，也有学者做出了解读。王霞，朱道林等(2004)以北京市为例研究了轨道交通对房价的影响范围和程度，马娅娟(2005)则分析了住宅智能化水平、开发商品牌等无形因素对房地产估价的影响。三、福建省房地产价格影响因素的定性分析（一）房地产价格影响因素综合以上搜集的有关房地产价格影响因素的各类文献可以看出，理论上，房地产价格是围绕房产价值波动的

18、，是房地产市场供求关系长期和短期各种动力相互作用的结果；同时，实际成交价格在理论价格的基础上又受到了来自宏观经济环境(如经济发展水平、收入、人口规模等)、房地产产业范围(如土地供给制度、商品房管理制度、开发商融资渠道等)、以及各种有形无形的因素的共同作用。从本质上讲，凡是能够影响到房地产供给和需求的一切因素都可以归结为影响房地产价格的因素。因此，参考华伟房地产经济学中的归纳，本文拟将房地产价格的影响因素分为以下五类。1.自身因素影响房地产价格的自身因素包括：（1）区域因素：即通常所说的地理位置。包括房地产开发项目的地段区位、地质条件、地形地势、宗地面积和形状等。（2）环境因素：包括采光通风、空

19、气质量、绿化水平、噪声污染、交通通达情况，以及与周边环境是否协调等等。项目周边良好的自然和人文环境有利于提高商品房的价格。（3）建筑物属性：包括建筑物外观、设计施工质量、设备状况、物业水平等。这些因素也将对房地产价格产生较大影响。以上因素对住宅价格的影响可以用土地成本、建筑规模、建筑施工成本，还有微观层面的住宅规划等指标来量化。2.经济因素宏观经济因素影响整个社会，房地产的特殊性在某些程度上会极大地受到宏观因素的影响。影响房地产价格的经济因素包括：（1）经济周期：经济的周期性波动对房地产这类的耐用品影响极大。经济的增长情况影响到投资者对未来的预期和居民的购买力，决定了房地产市场的景气程度。（2

20、）物价、收入和就业水平：物价变动一方面导致货币价值变动，影响房地产价格；另一方面物价水平提高，房地产保值和增值的作用越明显，人们的购买意愿越强烈，需求就会增加。同时，根据房地产市场发展较完善的西方国家的情况，就业水平和居民的收入水平提高，家庭在房屋方面的开支也会加大，这表明收入和就业水平也与房地产市场的需求量成正比。（3）利率及金融环境：银行利率直接影响到房地产融资，较高的利率会增加房地产开发和投资的财务负担，使房地产交易行为受到抑制，从而影响到房地产价格。金融环境的好坏影响一个地区的经济发展状况，进而影响房地产交易的积极性，对房地产价格也会产生影响。总的看来，影响房地产价格的经济因素大体可以

21、用GDP、宏观经济景气指数、物价指数、居民收入水平、就业率、银行利率等指标来量化。3.社会因素（1）社会稳定状况：社会稳定，人民乐于生产投资，生活能够持续稳定地改善，经济发展带动地价上涨。政局动荡、治安混乱，人民无心发展生产，整个经济崩溃，地价必然下跌。我国这几年房地产市场的良好发展就是得益于当前国泰民安的政治环境。（2）人口状况：人口增长，对土地的需求必然增加，地价上涨；人口素质提高，对社会稳定、经济发展都有良好的促进作用，也会带动地价上涨。（3）城市化水平：城市化水平提高，人口及各种经济活动都要向城市聚集，对城市土地需求的增加使土地价格提高，周边的农村用地也成为利用强度较高的非农业用地，地

22、价随之上涨。反之，如果城市过于扩张或城市衰落，也会导致地价下降。综上所述，社会因素大致可以用人口总数、非农业人口数、城镇化率等指标来衡量。4.行政因素（1）土地制度及政策：不同的土地制度会通过对土地供应量的控制，进而影响房地产的供给和价格。（2）住房制度及政策：国家在每个时期不同的房地产政策都极大地影响到房价。（3）税收政策：不同的税种、税率及其征收环节都会在不同程度上对房地产的开发、交易成本造成影响，同时课税的转嫁问题也应纳入考虑的范围。（4）城市规划：行政隶属的变更、以及城市规划中对土地用途、容积率、覆盖率等的规定都有可能改变一个地区的房价。量化这些因素的主要指标包括土地供应量、税收结构等

23、。5.其他因素另外人的心理因素（包括消费者预期、个人偏好、对风水和风俗避讳的讲究等）以及其他一些非常规因素（例如国际经济环境、国外房价等）对房地产价格也可能产生影响。（二）福建省房地产价格的影响因素分析与我国其他地区一样，经过十余年的发展，福建省房地产业的经济地位日益重要，房地产市场的供给与需求总量都出现了明显的增长，房地产开发投资额、竣工面积、销售面积、销售额都逐年递增，尽管近年来国家出台控制房地产投资规模、平抑房价的各项宏观调控政策，福建省房地产业依然保持强劲的增长势头。根据现有的统计数据，福建省商品房销售均价已由1996年的1667元/平方米上升到了2008年的4384元/平方米。究竟是

24、什么原因促使了房价的步步高升？福建省房地产市场的供给与需求状况如何？根据上一节对房价影响因素的理论分析，这里将对1996-2008年福建省房地产市场的供需情况进行介绍，通过历史数据了解各相关指标的变动情况及其对房价的影响作用。这也有助于下一章从数学角度探讨这些变量对福建省房地产价格的决定作用。（数据资料来源：各年中国统计年鉴、福建统计年鉴）1.影响福建省房地产市场需求方面的因素分析福建省房地产市场需求主要来源于以下三个方面：一是城市化程度提高、人口扩张带来的需求；二是居民生活水平提高、改善居住条件带来的需求；三是人们为了保值或增值而购买房产带来的投资性需求。城市化水平的提高和人口扩张的程度在指

25、标上可体现为全省总人口的增加。城市居民生活水平的改善可体现为城镇居民人均可支配收入的提高。城镇居民家庭人均住宅面积直接反映了福建省房地产市场需求的增加。表1 1996-2008年福建省GDP、人口、人均可支配收入、住房面积数据表年份全省生产总值（亿元）全省总人口（万人）城镇居民人均可支配收入（元）城镇居民家庭人均住宅建筑面积（平方米）19962484.2532615172.924.519973000.3632826143.625.619983286.5632996485.626.819993550.2433166859.827.220003920.0734107432.32820014072.

26、8534408313.128.520024467.5534669189.428.420034983.6734889999.5429.820045763.35351111175.3731.120056568.93353512321.3131.420067614.55355813753.2832.120079249.13358115506.0533.5200810823.1360417961.45-图1 1996-2008年各指标增长情况比较图（1996年为基年）由比较图中可以看出，福建省的房屋均价与几个影响需求的指标的增长趋势大体相同。随着福建省经济发展步伐的加快，人民生活水平不断提高，1996

27、年全省人均可支配收入为5172.9元，到2008年上升为17961.5元，13年间平均每年增长10.05%。福建省GDP的提高对供给和需求起着双向拉动的作用，人口的增加、人均可支配收入的上升又直接导致了住房需求的增加，使人均住宅面积由1996年的24.5平方米上升到2007年的33.5平方米。对比之国际上的发达国家，欧洲国家的人均住房面积为40-45平方米，美国为92平方米，说明我省人均住房面积还有较大的上升空间，在此之前，都会有较旺盛的需求。经济发展、城市化的推进将成为福建省未来房地产市场需求发展的动力。2.影响福建省房地产市场供给方面的因素分析福建省房地产市场供给状况主要表现在房地产开发投

28、资额、商品房竣工面积等指标上。具体数据如下：表2 1996-2008年福建省房地产供给情况各指标数据表年份全社会固定资产投资额（亿元）城镇房地产开发投资额（亿元）房地产开发占投资比重商品房竣工面积（万平方米）1996790.00151.6919.20%526.31997898.47148.3316.51%662.819981048.52165.6315.80%578.719991040.00178.6217.18%788.820001082.47207.3719.16%1009.420011134.48225.4919.88%1280.820021230.76248.9920.23%1323.

29、520031507.87362.1024.01%1363.020041899.10477.8025.16%1523.920052344.73540.4023.05%1576.220063115.08787.4025.28%1408.320074321.741132.5026.20%1710.320085207.701203.4023.11%1422.8房地产投资是房地产业发展的动力和源泉。福建省的房地产开发投资额由1996年的151.69亿元增长到2008年的1203.4亿元，增长了7.9倍，占全社会固定资产投资比重也连年增加，2007年达到了顶峰26.2%。可见福建省房地产投资是全社会固定资

30、产投资的重要组成部分，对全省的投资和经济发展起到了重要的推动作用。房屋竣工面积也是呈现整体上升趋势，2008年略有放缓，说明福建省房地产市场经过了一段时期的繁荣发展，供给量逐年稳步扩大。3.历年宏观政策调控方面的影响自1998年下半年国家正式停止住房实物分配开始，福建省的住房分配逐步实现了货币化，房地产市场机制的作用日益显现。通过福建省房地产价格与增幅走势图可见，经过四年的调整和规范，到了2002年，福建省的房地业开始进入较快的发展阶段，房价自2002年起呈现较高增长。在之后的几年中，全国范围内的市场过热、房价过快增长、房地产投资风险不断扩大等问题也引起了国家政府的重视。2003年起中央连续出

31、台了一系列宏观政策对房地产市场进行调控，福建省房地产市场价格的变化也与这些政策密切相关。图2:1996-2008年商品房价格增长情况2003年国家开始集中整顿土地市场秩序，控制房地产开发的过快增长，收紧土地供应导致了市场供给的减少，这一年的房价增速略有放缓。2004年央行加息，使贷款利率成本提高，文献显示加息后福建省省的商品房销售面积增速比2004年前三个季度回落了11.8个百分点，可见加息对市场需求的抑制作用较为明显，该年福建省商品房价格增幅大致保持了10%的水平。2005年国家出台“国八条”旨在规范市场打击投机行为，但由于房贷规模扩大、人民币升值预期使资金市场流动性过剩，加上在地方经济方面

32、，2004年福建省政府提出了建设海峡西岸经济区的战略构想，使全省房地产的投资性需求大幅增加，因此2005年福建省商品房价格增幅不降反升，达到了24%。2006年国家调控重心在于调整住房供应结构，福建省的中小户型房屋供给相应增加，但受到之前土地政策从紧的滞后影响，市场供不应求，需求的旺盛使房价增幅再度攀升，达到26.3%的最高点。2007年央行多次加息，同时提高二套房贷首付比例，以及2007-2008年国家对保障性住房、经济适用房供给制度的完善，这些政策极大地减少了市场需求，抑制了经济过热，同时由于全球经济环境的影响，福建省房地产市场的表现先是在2007年价格上涨，后在2008年全年房价明显下跌

33、。综合看来，国家对房地产市场的宏观调控政策对福建省房地产市场价格的影响略有滞后，但作用显著，调控的核心是稳定房价，使房地产市场价格回归正常水平。四、福建省房地产价格影响因素的定量分析（一）指标的选择上一章我们定性分析了影响福建省房价的各种因素，为了更深入地探讨福建省房价与各影响因素之间的关系、验证定性分析的结果，我们有必要建立统计模型，进行定量分析。这一部分将根据上文对各因素分类分析的结果，选择能够影响福建省房地产市场供求的各种指标作为自变量，以福建省各年房屋均价为因变量，构建多元线性回归模型。在使用多元回归分析法建立模型时，选择进入模型的自变量会直接影响到分析结果。一方面为获取全面信息，模型

34、中应包含的解释变量应尽可能多，另一方面，自变量数目过大会使模型计算复杂，且往往会扩大估计方差，降低模型的精度；再者，进入模型的变量应该是确定性的变量，且与被解释变量之间应有明显的因果关系。考虑这些选择变量的标准，再联系上一章的定性分析，我们认为，福建省的GDP、人口总数、城镇居民人均可支配收入、商品房销售面积、房地产开发投资额、商品房竣工面积、建筑业企业工程结算成本，这几个变量会通过影响市场的供需状况影响房价，在很大程度上解释了房价波动的原因，并且取值具有确定性。因此把它们选作模型的自变量。另外，上文的分析中提到了行政因素等其他因素，包括了城市规划、住房政策、利率、货币政策等，这些因素主要取决

35、于不同时期的政府政策，具有随机性，且影响程度比较难以量化，因此在回归方程模型里由随机干扰项代表。所选样本数据均来源于1996-2008年中国统计年鉴、福建省统计年鉴和中国房地产年鉴。各变量的具体解释如下：因变量Y：商品房销售均价（单位：元/平方米），由中国统计年鉴中商品房销售的相关数据整理而得。自变量中的需求类指标：X1：总人口（单位：万人），取值自中国统计年鉴中的总人口数；X2：居民可支配收入（单位：元），取值自中国统计年鉴中的城镇居民家庭人均可支配收入；X3：商品房销售面积（单位：万），取值自中国统计年鉴相关条目；自变量中的供给类指标：X4：房地产开发投资额（单位：亿元），取值自中国统计年

36、鉴房地产开发企业完成投资额；X5：商品房竣工面积（单位：万），取值自中国统计年鉴相关条目；X6：建筑成本（单位：亿元），取值自各年福建统计年鉴中的建筑企业工程实际成本（结算成本）；代表宏观经济因素的指标：X7：GDP（单位：亿元），取值自中国统计年鉴。另外，考虑到通货膨胀的影响，我们以1996年为基年，整理出1996-2008各年的居民消费价格指数，作为反映通货膨胀的指标，用以消除商品房价格、居民可支配收入、房地产开发投资额和建筑成本所受通货膨胀的影响；同样，用GDP指数消除通货膨胀对GDP的影响。将所有调整过的数据绘制成表，如下所示：表3 消除通货膨胀后福建省1996-2008年数据年份商品

37、房均价（元/）总人口（万人）居民可支配收入（元）销售面积 （万）房地产投资额（亿元）竣工面积 （万）建筑成本（亿元）GDP（亿元）19961666.8532615172.9273.5151.69526.3169.902484.2519971902.7832825976.3426.9144.29662.8183.072745.4919982000.4232996359.8515.2162.42578.7217.303047.8419992052.2533166822.3599.7177.64788.8219.793298.5020002064.6034107362.2810.7205.41100

38、9.4236.753615.7120011982.5034408177.5987.8221.811280.8240.773760.5820022133.8234669112.41047.0246.901323.5348.324095.3420032250.8334889798.11250.1354.811363.0464.384529.6020042413.96351110539.21384.8450.601523.9542.705235.4620052928.96353511414.51913.8500.631576.2729.495948.5820063645.36355812552.82

39、021.7718.671408.3876.836854.2420074079.62358113504.32422.0986.301710.31118.748221.7220083605.38360414771.31625.7989.661422.81307.729836.63（二）各变量之间的相互关系相关系数是衡量变量间相关程度的指标。利用SPSS得出论文选取的7个自变量和因变量之间的相关系数情况如下：表4 8个变量的相关系数情况数据表YX1X2X3X4X5X6X10.833X20.9240.964X30.9210.9270.928X40.9700.8540.9490.879X50.7260.

40、9550.8750.9100.733X60.9550.8660.9630.8690.9900.735X70.9380.8900.9720.8600.9830.7590.993从各变量间的相关系数可以看出，商品房均价Y与房地产投资额X4相关程度最高，系数达到0.97，其次建筑成本X6、全年生产总值X7、居民可支配收入X2、商品房销售面积X3，与房价的相关性也很高，系数都在0.90以上；再次的是全省总人口X1；相关性最低的是商品房竣工面积X5。这也简单证明了福建省房价是供求各方面影响因素综合作用的结果。（三）模型估计通过运用SPSS软件对各个因素指标值和商品房均价之间的关系进行曲线拟合分析，发现自

41、变量各指标与因变量大致呈直线相关关系。因此确定房价影响因素的多元回归模型为：在经济模型的建立中，由于各经济变量之间可能存在相关的趋势，且由于条件限制，样本资料的数据搜集得不够多，因此模型变量间可能存在多重共线性。为了克服多重共线性，本文将采取逐步回归法进行回归分析。其基本思想是：从所有解释变量中选取影响最为显著的变量建立模型，然后将模型外的变量逐个引入模型并进行显著性检验，直到原引入变量因后面变量的引入而变得不在显著，再将其剔除。重复这一过程直到再无显著变量被引入或剔除出回归方程为止。使用SPSS软件进行逐步多元回归，结果如下所示：图3：模型概要图3表示了模型的拟合情况，表示整个回归过程进行了

42、三步，第一步进入的变量是X4房地产投资额，复相关系数为0.970，判定系数为0.940，调整系数为0.935；第二步、第三步又引入了X3商品房销售面积和X5商品房竣工面积，引入这些变量后，复相关系数、判定系数、调整系数的值都增加了，即模型拟合得更好。之后，再也没有其它影响更显著的变量进入，说明模型最终有三个自变量，即房地产投资额、商品房销售面积和商品房竣工面积。模型调整后的拟合度为0.986。图4：方差分析图4为方差分析，模型的F统计量的P值为0，小于0.05，因此自变量系数统计显著，即说明模型中的b0，b3，b4，b5不同时为零。图5：参数和检验图5给出模型参数的值，并对显著性进行了检验。模

43、型常数项b0=1782.803，自变量的系数依次为：b4=1.477、b3=0.940、b5=-0.834，各参数对应的P值小于0.05，统计显著。因此，该单方程模型为：图6：被排除的变量图6显示了在分步回归的过程中，变量被排除的情况。（四）模型评价对模型进行残差正态性检验，绘制出的p-p图如下，可见，各点均匀分布在直线两边，说明残差符合正态分布。图7：残差正态性检验（p-p图）综上可见，该回归模型通过了拟合优度检验、显著性检验、多重共线性检验与异方差的处理，残差符合正态分布，具有较好的拟合度和较高的解释能力。从模型的函数公式可以看出，回归结果有三个自变量，说明影响福建省房价的三个关键因素是每

44、年的房地产投资额、商品房销售面积以及商品房竣工面积。商品房与房地产投资额、商品房销售面积呈正比例关系、与商品房竣工面积呈反比例关系。房地产投资额和商品房销售面积反映了福建省房地产业的景气程度，福建省房地产市场的发展和投资额的大幅增加，对需求的拉动作用很大。在模型中，房地产投资额的系数为1.477，商品房销售面积的系数为0.940，说明房地产开发每增加1亿元的投资额，房价大致可能上涨1.477元，销售面积每增加1万平方米，将使房价大致上涨0.94元。商品房竣工面积反映的是市场的供给情况，其在模型中的系数说明，竣工面积每增加1万平方米，房价下降0.834元。（五）房价预测观察模型中自变量房地产开发

45、投资额、商品房销售面积和竣工面积的增长趋势，发现房地产开发投资额和竣工面积以二次方程模型拟合较好，销售面积以线性模型拟合较好。对三个自变量分别进行回归分析和趋势预测，结果如下图所示：图8：房地产开发投资额2009年、2010年的预测值为：1232.40和1442.03图9：商品房销售面积2009年、2010年的预测值为：2308.65和2470.56图10：商品房竣工面积2009年、2010年的预测值为：1537.92和1505.45将自变量的两年预测值代入房地产价格的回归方程，可以预测出福建省2009年，2010年的商品房价格分别会是4490.564元和4979.462元（以基年1996年的

46、物价水平为基准）。换算为2008年的物价水平，得出2009年和2010年的预测房价是5460.40元和6054.89元。根据国土资源部最新发布的数据可知，2009年全国住宅平均价格为4474元/平方米，住宅均价上涨25.1%，按平均增幅估算，福建省2009年的平均房价应为5484.43元/平方米，基本符合预测值。同时，由于在2008年全国性楼市降温之后，福建省部分城市的房价不降反升，走出了逆市上扬的行情，2009年福建省的房价应该是远超于全国平均水平，也就是高于预测所得的数字。分析其中的原因，大致可归为“海西”战略升级的助推力、开发商资金链充裕、同时当年全省土地供应趋紧、中小户型房源大量消化导致供不应求，以及消费者对2010年政策调整的强烈预期等几方面原因。因此，考虑2009年末的市场供需情况，结合回归预测结果，我们认为，2010年上半年福建省房地产市场仍会继续保持供不应求的状态，房价会在2