住宅价格走向分析

□文/李　静

（栾川县中等职业学校　河南·洛阳）

住宅价格走向分析

□文/李静

（栾川县中等职业学校河南·洛阳）

［提要］ 在2010年“国十条”以及2011年“国八条”相继出现后，我们开始逐渐关注房价问题，在2013年“国五条”提出后，住房价格却出现更加大幅度的上涨现象。我们必须通过一定的研究找出近些年我国房价如此持续上涨的原因，并且试图提出相应的意见和建议去控制这种现象。本文对我们生活中最基本需要的住房的价格问题进行研究。通过对其价格走势的研究判断出未来住宅价格的走向趋势。在理论上分别从政策因素、经济因素以及心理因素分析房价呈现上涨趋势的原因；继而利用实证分析的方法，建立模型预测未来房价的走势；最终得出房价将继续呈现慢速增长的状态。

房价；上涨；走向趋势；政策建议

收录日期：2016年7月7日

住宅价格的过度上涨不仅应该成为社会各界关注的重点，同时也应该成为我们发展经济期间需要深刻思考的问题。从美国次贷危机的教训来看，住宅价格的剧烈波动，势必会引起本国甚至全世界的经济都进入衰退当中。首先，要想预防这种情况的发生，保障本国居民安居乐业，保障本国的国家经济持续而健康的发展，就一定要有一定的措施使得住宅价格在一个合理的范围内波动，而不致于出现房价大幅度上涨或住宅价格大幅度下跌的情况，因此深入的研究房地产价格变动的影响因素，探求未来房地产变动的趋势，具有非常重要的研究意义；其次，对房价的研究还可以为房地产运作项目以及我们普通消费者提供信息支持，通过探讨住宅价格的波动机制，并且对未来房价的走势进行预测，可以形成供需的平衡。进而为买卖双方提供更加公平的机会，使得投资者做出更加理性的投资决策；最后对房价的研究，还有利于各种金融风险发生的防范，避免了类似美国次贷危机的情况在我国上演。正确的研究房地产价格的形成机制并对未来走势进行正确的预测，可以有效地调整我国银行业的信贷规模规划，完善银行信用风险的控制体系，不仅对保障经济健康发展有非常重大的意义，也对金融风险的防范有重大的意义。下面就对影响住宅价格的几个相关因素进行分析。

一、政策因素

（一）宏观政策因素影响分析。国家的宏观政策调整对我国的国民经济发展有很大的影响，宽松的宏观政策使得国民经济发展在一个宽松的环境里，增长迅速，国民投资热情提高。在紧缩的宏观政策下，经济增长会呈现放慢状态。房地产行业当然也受宏观政策的影响。房产投资行业是非常典型的资金密集型行业，与信贷规模、房产税的征收以及是否限购密切相关。

政府调控国家宏观经济运行的重要手段之一是财政政策。积极的财政政策对房地产市场发展走势的影响主要有以下几个方面：第一，在2015年中共中央将要加大保障性住房以及棚户区，去改造工程建设的投资。国家准备投资7，200亿元进行棚户区的改造，这就意味着中央加大了对住房的投资，这样积极的财政政策让住房问题得以缓解，人们购买的热情也会相应的增加；第二，政府制定积极的财政政策，以及中央银行制定了稳健的货币政策，这两种政策是相辅相成的，这些政策的出台将会影响到存款和贷款的利率，从而可以抑制预防性储蓄增长。

（二）微观政策因素影响分析。从微观因素中看即要对住房行业的供需情况进行研究。从供给方面来看，即是房地产商可以提供的住宅数量，可以从两个方面分析：一是成本因素；二是对市场的预期。住房成本的改变对房价的影响是显而易见的，土地价格增加就意味着建设住房的成本将会增加，房价自然就会跟着上涨。但是伴随着现今经济不断的发展，人们对土地的需要程度越来越多，可是土地的价格却不具有供给弹性，因此土地的价格就会出现迅猛增长的情况，导致价格不断上涨。从市场预期来看，如果房地产商对市场预期较好，就会建设更多的住房，人民的购买热情飞涨，也会造成房价一定程度的上涨。从需求角度来看，可以从居民收入水平角度分析。当居民的收入水平比较高时，就会有越来越多的资金投资到房地产行业，居民对住宅的需求是具有弹性的。此外，如果居民是运用贷款的形式购买住房，那么居民就需要每月按时还款，这就说明居民的收入对住宅的购买有一定影响。如果居民收入高，房价也会因此有一定程度上涨。

二、经济因素

有许多经济因素对房价构成影响，本文选利率与物价水平进行分析。在2013年7月，我国政府正式宣布即将放开利率下限，宣布要加快推进利率市场化的步伐。目前，在繁多的利率体系中，关于住房行业的利率有：房地产贷款利率和个人住房抵押贷款利率。对于房地产商而言，利率提高就意味着融资成本增加，使得房价成本增加，房价自然上涨。而对于个人来讲，个人住房抵押贷款利率上涨，每月的还贷压力增大，对于收入并未增加的情况，居民购房的热情就会下降，房价就会下降。对于物价水平来说，物价水平上涨，代表着整个市场的商品价格上涨，同时带动着房价上涨。近些年来，我国的物价节节攀升，引发一轮又一轮的通货膨胀。通货膨胀会使得房地产相关行业的成本增加，这种情况会引发房价上涨。

三、心理因素

心理因素就是消费者以及房地产商对市场的预期情况分析。开发商对住宅市场的预期较好时，就会增加对房屋建设的投资，这就会导致对住宅数量的供给增加。对于消费者而言，由于对未来的风险不确定且信息不对称，会造成消费者消费减少，对住房投资减少，房价会因此下降。

四、小结

在2014年12月5日中共中央召开的政治局会议中，提出要求继续实施“积极的财政政策和稳健的货币政策”。目前，学界对4万亿政策仍然心有余悸，而且现在地方政府的财务情况已经没有了继续扩张的情况，但中央政府的资产负债表仍然相当优良。因此，假若只从宏观经济因素层面的政策去看，这些宏观政策的提出依然非常有利于房地产市场的稳定发展。而对于经济因素而言，一旦进入降息周期，利率会持续降低，准备金率的调整空间就很大，宽松的利率政策会助涨房地产行业的发展，会进一步让房价进入一个高涨期。从整体来看，无论是中央还是地方，在宽松的政策刺激下，房价将会进一步上升。

五、新形势下住宅价格走向实证研究

（一）数据搜集。（表1）表1搜集了从1998～2014年全国住宅均价的数据，首先从表格上的数据变化来看，全国住宅均价的价格也出现持续上涨的情况。

（二）模型建立。建立时间序列模型，取Y为全国平均房价，X为时间：

Y=ax+b（1）

利用最小二乘法估计数据得出数据。住宅价格模型为：

Y=281X+944

（15.33）（5.33）

由回归分析的方法，得出住宅价格的模型，根据这个时间序列模型，我们可以利用其对未来房价的走势作出预测估计。

（三）数据检测。根据eviews所得结果发现本例中可决系数为0.944，说明样本拟合优度较好。其T值的Prob值小于0.05，表示自变量对因变量的影响显著。Adjusted R-squared值大于0.8，模型显著。F值的Prob值小于0.05，表示模型显著。根据整个模型建立所得的数据，可以很好的表明该模型符合前文所设置的因变量和自变量的关系，表明房价的走势随着时间的推移出现的情况符合该模型。

表1　全国住宅价格均价

（四）分析。根据模型，可以利用eviews进行预测2015年以及2016年的房价，可得2015年预测房价为6，000.25元，2016年房价为6，281.15元。由于模型显著，所以所预测的未来房价走势可以从一定程度上表现出未来房价应该有的走势情况。可以看出，在2015年以及2016年我国房价依然出现上涨的情况。在数据上支持了我们所要做出的结论。利用此实证分析可以得出，房价将会出现继续上涨的趋势。

（五）研究结论。在总结前人研究的基础上，本文从现在实际的房价情况开始分析，又加之理论分析进行佐证，从定量和定性的角度对房价进行研究，在最后就现在房价的变化趋势又进行了实证研究作出了预测，通过以上的研究，得出了以下结论：

第一，在现状研究中，全国均价在2012年6月到2014年6月呈现出大幅度上涨情况后继而小幅度下跌逐渐趋于平稳。但从区域房价来看，无论几线城市房价在近几年看来都出现不同程度的上涨情况，尤其一线城市的房价已经远远的超过了全国房价的均价。在未来的几年中，房价虽然在国家政策的调整下不会出现非常大幅度的增长，但根据数据显示，房价依然会出现上涨的情况。

第二，在理论分析中，宽松的财政政策与稳健的货币政策以及利率市场化的推行，都对房地产行业发出了友好的信号。房地产行业将会继续之前的发展态势，所以房价势必不会下降。

第三，在上文进行的实证分析中，通过模型得出2015年、2016年全国房价均价为6，000.25元/平方米和6，281.15元/平方米，由此可知在未来的房价走势中，全国房价均价依然会出现上涨的情况。

主要参考文献：

［1］苏景然.新形势下我国房价走势及其对策建议［J］.经济论坛，2014.

［2］丁凤.房地产价格影响因素及预测研究［D］.安徽财经大学，2014.

［3］大默.70城新建住房价格环比无涨［J］.2014.

［4］赵奉军.新常态下的房地产调控思路与政策前瞻［J］.杭州师范大学，2015.

［5］李恩平.2015年房地产市场展望与调控思路［J］.中国社会科学院，2015.

［6］邓长荣.我国住宅价格影响因素与波动性特征［D］.电子科技大学，2010.

［7］张娟锋.住宅价格与土地价格的城市间差异及其决定因素研究［D］.浙江大学，2008.

［8］耿立娟.房价背后的政府因素研究［D］.浙江财经学院，2013.

［9］关玥.中国35个大中城市住宅价格差异研究［D］.吉林大学，2013.

［10］李斌.预期对中国商品住宅市场的影响研究［D］.山西财经大学，2013.

［11］谢建豪.住房价格波动影响因素分析与调控研究［D］.华中农业大学，2007.

［12］Adam El bourne.The UK housing market and the monetary policy transmission mechanism：An SVAR approach ［J］.Journal of Housing Economics，2007.1.

F293.3

A