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从房地产价格入手解决库存问题

范文

王琪

摘要一直以来，房地产市场的冷暖都是有关经济走势的风向标。本文就从影响房地产的供给与需求为出发点，具体研究房地产价格这一主要因素，并根据我国近十年的相关数据来进行统计研究，利用了多元回归模型，结合相关的检验从相关因素入手，来探讨我国房地产市场价格的影响因素。

关键词房地产库存价格供给与需求

一、我国房地产市场发展现状

“房地产高库存”是我国房地产正在讨论的热点话题，在我国的领导会议上，习近平主席明确地表态说“要化解房地产库存，促进房地产业持续发展”。解决我国房地产高库存的问题是我国的重中之重。我在此着重分析影响我国房地产的诸多因素，进而找到能够解决我国房地产高库存这一难题的关键所在。

二、房地产价格的影响因素

（一）影响房地产市场供给和需求的因素

首先，房地产的市场价格是影响房地产供给的一个重要的因素。房地产价格越高，其供给也就越多。接着，从房地产的自身因素，就其本质来说是离不开能够供给城市使用的土地数量，二者呈正比例关系。

对于需求，与供给相同，也离不开房地产市场价格。其次，人们的可支配收入是决定其对房地产需求的重点，房地产不仅具有消费属性，同时也具有投资属性。

（二）指标因素的选取

这里我结合上述研究以及相关资料等多方面考虑，最终确定以下几个指标因素对房地产价格进行研究：

第一，国内生产总值。我国的房地产行业与国家经济的发展是紧密相连的。第二，城市建设用地面积。城市建设用地则正是与房地产的库存量息息相关的。第三，房地产开发投资额。房地产开发投资额越大，则我国房地产行业注入的以金钱为代表的各种力量就越多。第四，居民人均可支配收入，正所谓，经济基础决定上层建筑。

最后，我在这里选用商品房平均销售价格的变动来代表房地产价格的变动。

这里，我在国家统计局官网找到以上几个指标在2005年～2014年这十年的数据，汇总整理如下表1：

三、实证分析

（一）ADF单位根检验

这里，我们对以上几个因素处理后经过操作比对后选择ADF二阶差分检验。检验结果显示，其T统计量的绝对值都大于其对应的百分之五的临界值，这也能够说明其数据是相对平稳的。

（二）多元回归建模

这里，利用EVIEWS进行回归分析，统计结果如下表2所示：

根据上表统计结果，可以得到下式：

logy=-1.502logx1-1.984logx2+

2.341logx3+1.4426logx4-1.101logy（-1）+16.361 （1）

我们可以看出，虽然国内生产总值和城镇建设用地都对商品房平均销售价格有着反向的影响，二者的数值越高，则商品房销售价格越低。而对于x3和x4分别代表的房地产开发投资额以及城镇居民家庭可支配收入，二者都不同的程度上对商品房销售价格有着正向影响。

与此同时，统计的R统计量约为0.9958，p值约为0.0009，其统计结果是比较显著的。并且说明了以上几个因素解释了约为0.9958的商品房平均销售价格，所以以上几个因素都是我们不容小觑的。

最后，我又做了自相关的检验，其中一阶自相关和二阶自相关的“Obs*R-squared”项对应的伴随概率分别为0.0816和0.1350，都大于0.05，可以说明不存在一阶、二阶自相关。

四、结语

首先，我们提到的国内生产总值和城市建设用地面积，二者的增加，会使得房地产市场价格下降，由我们所熟知的供求平衡可知，价格下降则会导致房地产市场供小于求，则我们所谓的房地产库存积压就会不断地减少，进而有望早日实现房地产库存大的难题。因此，我国要把握好国内生产总值的稳中有升，同时也要使城市建筑用地面积在有限的范围内有所增加，进而有助于化解商品去房库存难的问题。

其次，面对房地产投资总额以及居民可支配收入，二者的增加，则会使得房地产市场价格上升。我们这里通过分析，可以提到的是，房地产投资的增加，无疑是会使房地产库存也有所增长的。而对于居民可支配收入而言，如果人们的總收入是一定的，其在日常生活中消耗的越多，则其能够在房地产等固定资产上的消耗也就越少，即也就会越少地去购买房屋等建筑物，这会对房地产的存量上有着一定的影响。房地产高库存并非是一时的问题，而是经过长期积累的，我们在从供需两方面入手的同时，还要尽可能做到多管齐下，切实地解决我国房地产高库存的问题。

（作者单位为辽宁大学）

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