我国城镇商品房销售的影响因素实证分析(计量经济学)

计量经济学课程 论文 政研论文下载论文大学下载论文大学下载关于长拳的论文浙大论文封面下载 我国城镇商品房销售的影响因素实证分析 学号：201401460005 学院：工商管理学院 专业：企业管理 姓名：于杨 我国城镇商品房销售面积的影响因素实证分析 目录 一、    引言    3 二、    模型的设定    5 2.1变量选取    5 2.2模型数学形式的确定    6 2.3计量经济学模型的设定    7 2.4确定参数估计范围    8 三、    参数估计    8 3.1经济意义检验    9 3.2计量经济意义检验    10 3.2.1多重共线性的检验    10 3.2.2.序列相关性的检验    12 3.3异方差性的检验与消除    14 3.3.1图示法    14 3.1.2怀特检验    16 四、对策与建议    17 4.1加强预警，确保房地产健康平稳    17 4.2优化结构，加大住房供给力度    17 4.3转变方式，实现房地产业可持续发展    18 我国城镇商品房销售的影响因素实证分析 摘要: 改革开放以来，我国每6—7年构成一个经济循环周期。1999年第四季度经济增长进入谷底，这标志着从1993年开始连续7年的一个完整的循环周期已经完成，从2001年开始，经济运行将进入一个新一轮的稳定增长期。另据国务院发展研究中心的一份研究报告，我国未来20年的经济增长的基本走势是：“十五”期间GDP的增长率在7．0％～8．1％之间，2010—2020年，GDP增长率将降至5．5％～6．6％。房地产发展与宏观经济的发展具有正相关性。宏观经济的持续发展，将对房地产业发展提供强力的支撑，有利于放大房地产上游的生产要素供给总量，并拉动房地产的终端市场需求。因此，未来几年内，宏观经济发展对房地产具有推动和拉动双重效应。房地产行业作为我国国民经济的支柱产业，在工业化和城市化快速发展的带动下已经进入快速发展的阶段，商品房的销售与宏观经济保持高度正相关，具有明显的周期性。通过本文研究可以得出：稳定的经济增长是商品房销售行业健康发展的重要因素。稳定增加居民收入，增强居民消费信心，营造良好的市场环境，深化改革无疑不是促使商品房销售市场稳定健康发展的有效途径。 关键词：城镇商品房销售；逐步回归；多重共线性 ；自向相关性；异方差性 一、 引言 已经过去的10年,是中国房地产取得飞速发展和巨大成就的10年。自1998年我国住房 制度 关于办公室下班关闭电源制度矿山事故隐患举报和奖励制度制度下载人事管理制度doc盘点制度下载 改革以来,正式确立了房地产的全面市场化方向, 计划 项目进度计划表范例计划下载计划下载计划下载课程教学计划下载 和分配时代长期积聚的需求得到了极大释放,加上中国经济的高速增长和城市化步伐的迈进,推动了我国房地产业的大发展,房地产规模和建筑面积逐年递增。同时,房地产市场逐步形成、完善和成熟,当前的房地产业已经发展成为包含土地、建筑、交易和金融服务的多链条、多部门的重要产业,同时房地产的投资和投机属性也已充分的显现和发挥作用。 在过去的10年中,房地产对于中国的经济增长贡献卓着。在消费、投资和出口贸易这三大经济增长的动力中,投资和出口构成了中国增长的核心,其中房地产是投资中的重要力量。整个循环的过程是,出口形成了国内实体经济的发展,解决了就业,增加了居民收入,也给国家带来了巨额的外汇储备和税收收入,政府转而将这些收入转化为政府投资用于基础设施和民生建设;实体经济发展、基础设施建设和人民收入水平的提高形成了对城市化的需求,从而推动了房地产的快速发展,进而又推动了经济的增长。所以,可以说,在“中国式增长”的动力中,出口、政府投资和房地产是三大重要力量。出口增加了政府和居民收入,政府收入用于投资,居民收入转化为储蓄和房地产需求,同时房地产又给了政府土地财政,逐步升高的房价剥夺了居民的多数储蓄,让我们这个高储蓄的国家在缺少消费时,同样能够取得惊人的经济增长。 中国的房地产似乎一直处于稀缺的卖方市场状态,即使保持了年均20%多的增长速度,但仍然难以满足不断增加的需求。原因是一方面由于中国经济的高速发展,城市化的进程带动了城市的就业和人口增加,以及人们收入水平的提高,加上商业和服务业的发展,都形成对房地产的大量需求;另一方面,房地产已经发展成为重要的投资品,在房价上涨的预期下,投资和投机需求铺天盖地的进入市场。目前,投资和投机已经过度,推动房价一路非理性快速上涨,严重脱离了经济增长和人民收入水平的增长速度。房价泡沫毋庸置疑,近期被福布斯列为全球六大资产泡沫第二位,其中蕴涵的风险不可小觑。 展望10年代,房地产的发展空间依然很大,我国的城市化比率和国外相差甚远,“居者有其屋”的目标远没有实现,房地产仍然可以成为经济增长的重要动力。城市化进程带来的庞大购房需求，或许是行政手段难以阻挡的。“限购令”影响下的热点城市，已经不可避免地迎来楼市的“寒冬”。但这并不能反映市场全貌。根据国家统计局的数据，今年1-10月，全国商品房销售面积79653万平方米，增长10.0%，这样的增幅甚至高于去年同期。在加强房地产宏观调控的背景下，房价为何居高不下，商品房的销售面积却有增无减，商品房销售面积增加的主导因素到底有哪些？对此做了深入探讨与研究。 二、 模型的设定 2.1变量选取 为了具体分析各要素对我国城镇商品房销售面积的影响因素大小，选择能反映城镇销售面积变动情况的“商品房销售面积”为被解释变量（用Y表示），选择能影响商品房销售面积的“城乡居民人民币储蓄存款年底余额总计（用X1表示）”、“城镇就业人口数（用X2表示）”、“城镇竣工商品住宅面积（用X3表示）”、“城市居民消费价格指数（用X4表示）”、“城镇居民家庭人均可支配收入（用X5表示）”为解释变量。表1为由《中国统计年鉴》得到的1995-2013年的相关数据。 表1  商品房销售面积模型的时间序列表 年份 商品房销售面积（Y） （单位：万平方米） 城乡居民人民币储蓄存款年底余额总计（X1）（单位：亿元） 城镇竣工商品住宅面积（X2）（单位：万平方米） 城市居民消费价格指数（X3）(1978=100) 城镇居民家庭人均可支配收入（X4）（单位：元/年） 1995 7905.94 29662.3 215084.6 429.6 1577.7 1996 7909.41 38520.8 235258.6 467.4 1926.1 1997 9010.17 26279.8 2304910. 481.9 2090.1 1998 12185.30 53407.5 245755.7 479.0 2162.0 1999 14556.53 59621.8 263264.3 472.8 2210.3 2000 18637.13 64332.4 265293.5 472.6 2253.4 2001 22411.90 73762.4 276025.4 479.9 2366.4 2002 26808.09 86910.7 304428.2 475.1 2475.6 2003 33717.63 103617.7 343441.7 479.4 2622.2 2004 38231.64 119555.4 370495.1 495.2 2936.4 2005 55486.22 141051.0 431123.0 503.1 3254.9 2006 61857.07 161587.3 462677.0 510.6 3587.0 2007 77354.72 172534.2 548542.0 533.6 4140.4 2008 65969.83 217885.4 632261.0 563.5 4760.2 2009 94755.00 260771.7 754189.4 558.4 5153.7 2010 104764.65 303302.9 792322.3 576.3 7230.3 2011 109366.75 343635.9 826736.5 606.8 9034.6 2012 111303.65 399551.0 871203.9 623.2 10342.8 2013 130550.59 447601.5 927865.2 639.4 13321.5             资料来源：《中国统计年鉴》 2.2模型数学形式的确定 为分析被解释变量商品房销售面积（Y）和解释变量城乡居民人民币储蓄存款年底余额总计（X1）、城镇竣工商品住宅面积（X2）、城市居民消费价格指数（X3）、城镇居民家庭人均可支配收入（X4）的关系，作如所示的散点图和线性图。 （散点图）： （线性图）： 2.3计量经济学模型的设定 从上图可以看出商品房销售面积（Y）和城乡居民人民币储蓄存款年底余额总计（X1）、城镇竣工商品住宅面积（X2）、城市居民消费价格指数（X3）、城镇居民家庭人均可支配收入（X4）大体呈现为线性关系。为分析商品房销售面积（Y）和城乡居民人民币储蓄存款年底余额总计（X1）、城镇竣工商品住宅面积（X2）、城市居民消费价格指数（X3）、城镇居民家庭人均可支配收入（X4）变动的数量的规律性，可以初步建立如下线性回归模型： Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+μ，其中μ为随机扰动项。 2.4确定参数估计范围 由经济常识可知，城镇竣工商品住宅面积（X2）、城镇居民家庭人均可支配收入（X4）的增加会带动城镇商品房销售面积的增加，而城乡居民人民币储蓄存款年底余额总计（X1）、城市居民消费价格指数（X3）的增加则会使城镇商品房销售面积减少，所以可以估计β3，β4,<0;β1,β2>0。 三、 参数估计 利用Eviews软件，做Y对X1、X2、X3、X4的回归，回归结果如下： 根据表中的数据，模型设计的回归方程结果为： Y=28818.11+0.514954X1+0.004543X2-56.72161X3-7.605937X4 T= （0.378537）  （5.196897） ( 0.985366 )   (-0.327796 )  (-3.348527)      Prob= (0.7107)    (0.0001)   (0.3412)    (0.7479)        (0.0048)          R2=0.975138  修正后的R2=0.968035  DW=2.406780    F=137.2796 从中可以看出，该模型拟合优度和F检验通过 模型检验及修正 3.1经济意义检验 回归系数估计值β1=0.514954，β2=0.004543，β3=-56.72161，β4=-7.605937说明城镇商品房销售面积与城镇竣工商品住宅面积（X2）、城乡居民人民币储蓄存款年底余额总计（X1）同方向变动，当其他条件不变时，城镇竣工商品住宅面积每增加一万平方米商品房销售面积将平均增加0.004543万平方米，城镇居民家庭储蓄额每增加一亿元，商品房销售面积将平均增加0.514954万平方米，而商品房销售面积与城市居民消费价格指数（X3）、城镇居民家庭人均可支配收入（X4）反方向变动，当其他条件不变时，城乡居民人人均可支配收入每增加1元每年，商品房销售面积将平均减少7.605937万平方米，城市居民消费价格指数每增加1个单位商品房销售面积将平均减少56.72161万平方米。 3.2计量经济意义检验 3.2.1多重共线性的检验 （1） 相关系数矩阵 由相关系数矩阵可以看出，各个解释变量之间的相关系数很高，证实确实存在多重共线性。 （2）多重共线性的修正 采用逐步回归的办法，去检验和解决多重共线性问题。分别做Y对X1 、X2 、 X3 、X4 、X5 的一元回归，结果如表 变量 X1 X2 X3 X4 参数估计值 0.308045 0.021863 660.9155 11.45770 T值 19.55198 0.065859 13.84006 9.389223 R2 0.955198 0.065859 0.918484 0.838338 调整的R2 0.952562 0.010910 0.913689 0.828828           据可决系数最大的原则即R2选取X1作为进入回归模型的第一个解释变量,顺次加入其他变量逐步回归，结果如下： 变量 X1 X2 X1 X3 X1 X4 R2 0.955214 0.955224 0.973297 Adj-R2 0.949616 0.949627 0.969960 T值 0.077373 0.098118 -3.293224         在以X1为基础时，加入的各个变量的调整的R2，其中以x1 x4的可决系数最大，所以接下来以x2 x4为解释变量，顺次加入其他变量，结果如下： 变量 X1 X4 X2 X1 X4 X3 R2 0.974948 0.973415 Adj-R2 0.969937 0.968097 T值 0.994017 0.257110       在以上基础上加入x3，输入命令:ls y c x1 x4 x2 x3，得出结果为 加入变量X3后，调整的R2没有显著增加，所以剔除x3 ，最后修正严重多重共线性影响的回归结果如图： 得到回归模型为： Y=3885.085+0.488123X1+0.003711X2-7.514528X4 T=  （1.249219）  （9.013180）  （0.994017)      (-3.437335)      Prob= (0.2307)      (0.0000)      (0.3360)          (0.0037)          R2=0.974948    修正后的R2=0.969937  DW=2.421506    F=194.5819 3.2.2.序列相关性的检验 （1）残差图分析： 如图所示，e呈现有规律的波动，预示着可能存在自相关性。 （2）D.W检验 参照线性回归模型的检验，如果存在不相关，D.W值在2附近。如果存在正序列相关，D.W值将小于2（最小为0），如果存在负序列相关，D.W值将在2到4之间。正序列相关最为普遍，根据经验，对于有大于50个观测值和较少解释变量的方程，D.W值小于1.5的情况，说明残差序列存在强的正一阶相关。 Dubin-Waston统计量检验序列相关有4个前提条件： ①D.W.统计量的扰动项在原假设下依赖于系数矩阵X; ②回归方程右边如果存在滞后因变量，D.W.检验不再有效； ③仅仅检验残差序列是否存在一阶序列相关； ④回归模型还有截距项。 其中D-W=2.421506，基本不存在序列相关性 （3）相关图和Q统计量检验（偏相关系数检验） 从图可以明显看出，此模型不存在序列相关性各阶滞后的Q统计量的P值都大于0.05，说明在5%的显著性水平下，接受原假设，残差序列不存在序列相关性。 3.3异方差性的检验与消除 3.3.1图示法 从图中可以看出，不存在明显的三点扩大或缩小，不存在异方差。 3.1.2怀特检验 怀特（White）提出了异方差的一般检验方法，这种方法实际应用很方便。 （没有交叉项） （存在交叉项） 由于obs*R-squared的可能值>0.05，所以不存在异方差。 四、对策与建议 根据研究表明健康的国民经济发展与就业情况对商品房销售市场有良好的拉动作用。从全局和战略的高度制定好房地产业发展的长远规划，努力实现经济效益和社会效益并重，实现经济导向与民生导向协调，促进房地产业稳定、健康和可持续发展。因此结合前文有如下政策建议。 4.1加强预警，确保房地产健康平稳 当前房地产市场处在十分关键的阶段，必须加强对市场运行形势的监测和政策效应以及后期走势的研判，及时提出预警。 1、完善和 规范 编程规范下载gsp规范下载钢格栅规范下载警徽规范下载建设厅规范下载 信息管理。建议建立由国土、建设、房管、银行和统计等部门参与组成的联系会议制度，统一规范房地产数据收集、整理和发布的管理，完善市场监测分析机制，及时发现新情况和新问题，准确把握发展走势，提高调控措施的预见性、针对性和有效性；特别要规范房地产价格统计制度，加强对价格信息的统一管理和发布，着力解决信息不统一、不透明和不对称问题。 2、强化定价指导监督。房地产不同于一般的商品，具有消费和投资双重属性，其定价机制必须由政府和市场这“两只手”共同发挥作用，做到合理使用“两只手”，不搞“一刀切”。 3、防范和化解市场风险。一方面，要通过多元化的融资渠道化解金融风险。另一方面，要加强政策的协调和监督检查。加强保障性住房建设的监督管理，既要重视对各项补助资金的使用情况和建设工程质量的监督；又要重视经济适用房、廉租房使用者的身份认证和收入评估，防止倒买倒卖和转租等投机行为发生，维护市场秩序和公平性。 4.2优化结构，加大住房供给力度 当前房地产市场整体上呈现供给不足，但结构上又表现为空置面积增多。因此，未来房地产业发展要根据居民收入的分层，不断优化供给结构，实现供给与需求的对接，即低收入人群主要由政府解决住房问题（廉租房），高收入者主要以市场方式解决（商品房），中间收入人群则通过市场和政府补贴相结合（经济适用房），从而将住房体制和保障制度覆盖至全部人群。 1、优化供给结构。一是从土地资源上调节供应。通过对住房用地的调节，能从源头上对住房供给结构进行优化。 2、加大供给力度。要通过继续加大保障性住房的建设力度，确实改善中、低收入阶层的居住条件；要合理控制高端商品房尤其是商业用房的开发速度，防止结构性过剩。 4.3转变方式，实现房地产业可持续发展 随着社会不断向前发展，人们生活水平不断提高，特别是城镇化进程不断加快，房地产业发展粗放特征较为明显，加快实现房地产发展由粗放型向集约型转变，实现可持续发展，关键是要解决政府对土地财政的高度依赖，提高住宅的科技、环保、节能 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 ，推进住宅工业化进程。 1、加大财税体制改革力度。建议国家加快财税体制改革步伐，调整财政收入分配关系，增加地方税收留成，改变地方政府过度依赖土地出让金收入维持财政运转的现状，逐步建立保证各级政府财政可持续运作的长效机制。 2、加快推进住宅工业化。简单地说，住宅工业化就是资金和技术的高度集中、工业化的生产和社会化的供应。住宅工业化是房地产业发展的必然方向和要求。 参考文献： （1） 张润清.计量经济学.北京：中国农业出版社，2007 （2） 孙敬水.计量经济学.北京：清华大学出版社，2009 （3） 袁建文，计量经济实验教程.北京：科学出版社，2008 （4） 周学荣.政府规制理论.湖北人民出版社.2010    2. 谢家瑾.房地产这十年.中国市场出版社.2009  （5） 雷兰著.商品房预售法律问题研究.北京：知识产权出版社.2007（P19~P21，P37） （6） 倪鹏飞主编.中国住房发展报告.2010~2011.北京社会科学出版社.2011（P296）