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安徽省城镇化进程对房价的影响研究

范文

陈胜平沐年国

摘要：对安徽省城镇化进程中城镇化与房地产关系进行理论探讨，分别就土地城镇化、人口城镇化以及经济城镇化进行分析，并利用数据进行实证检验，选取了城镇化率（RATE）、人均生产总值（PCGDP）、居民消费水平（HCL）以及城市建设用地占市区面积的比重（LU）作为解释变量，利用逐步回归的方法对变量进行分析，在实证分析的基础上结合当前的社会情况给出合理化的政策建议。

关键词：城镇化进程;房价;影响;回归分析

中图分类号：F293.3 ? ? ? ?文献标志码：A ? ? ?文章编号：1673-291X（2021）04-0108-03

引言

新型的城镇化快速发展带动了新时期的经济发展，近年来，尤其是进入21世纪后中国的城镇化进程不断加快，至2019年末我国常住人口城镇化率首次超过60%。在逐步推动新型城镇化发展的进程中，城镇人口大量集聚，土地出让面积不断扩大，社会经济稳步增长，基础设施日渐完善，生态环境质量提高等，改变了住房开发的投入水平以及住宅居住的宜居性，进一步对住房市场的供给与需求产生影响，这势必会对住房价格产生一定的影响。

我国幅员辽阔，地理构成多樣化，东西各区域发展差异较为明显，经济的发展也呈现出不平衡，因而我国的城镇化发展水平也呈现出较大的差异。安徽省位于我国华东地区，在地理位置上与全国经济发展的战略要冲以及国内几大经济板块处于对接地带。2019年，随着安徽省全线加入长三角，迎来了区域发展的历史机遇，城镇化的加速健康推进也将势在必行。

一、文献回顾

自我国实行改革开放制度以来，房价便处于众人瞩目的位置，国内外学者对于房价的研究也从未停止。近年来国家对于城镇化提出了进一步的新要求，新型城镇化在逐步推进，针对城镇化与房价之间错综复杂的关系的分析与研究也逐渐深入。

在影响房价的因素中，收入水平的影响力不容忽视。随着城镇化的推进，工业化与之相辅相成，在实现经济增长的同时，显著提高了城镇居民的收入水平。目前，对城镇化与房价的关系的研究多为实证分析，常亮和贾金荣（2012）利用全国31个省（市、自治区）的数据建立了固定效应变系数模型，认为综合城镇化水平对房价具有正的积极影响，且这个影响在不同地区之间存在着一定的差异[1]。同时，他们还探讨了房价对城镇化的正向的促进作用，当房价高涨到一定水平之后又会对城镇化有反向的抑制作用。从理论上来看，城镇化的推进促进了经济的快速增长并且提升了城镇居民的收入水平，另一方面大量的农村人口不断向城镇转移，扩大了对于住房的需求，在供需平衡受到破坏时，会引起房价的大幅上涨。张延和张静（2016）运用IV-2SLS回归通过对我国30个省、直辖市的面板数据进行实证分析，认为城镇化率每增加1个单位，商品房的平均销售价格将上涨约0.7784个单位，住宅商品房平均销售价格上涨约0.7103个单位，城镇化进程明显促进了房价的增长[2]。

吴振华和曹趁梅（2018）以珠三角经济区为研究对象，认为城镇化对房地产市场的影响主要是从两个方面，一是由于城市人口数量增加带来的住房刚性需求的扩大，二是在城镇化进程中富裕起来的城市人口进行的投资投机性住房需求[3]。投资投机性需求推动了房价攀升，而消费性住房需求则有效地抑制了房价上涨。

通过对文献的梳理发现现有的关于城镇化与房价之间的关系研究大多是以省级面板数据进行实证分析，而我国的现实情况是地域差异较大，经济发展水平更是参差不齐，城镇化的发展形势也是不尽相同的，因而本文以安徽省为例进行分析，以便提出更有针对性的发展建议。

二、理论分析

城镇化的发展进程是一个长期且复杂的过程，并且随着城镇化的快速发展，我们当前的新型城镇化发展不再单单是大量人口涌入的过程，而是进一步追求经济、文化协调发展进步的过程。在城镇化的进程中地房地产价格的影响是多方面且错综复杂的，这里我们对于城镇化从人口城镇化、土地城镇化以及经济城镇化三个方面来分析，选取了一定量的指标进行实证分析。

（一）人口城镇化

从人口学对于城镇化的定义来看，城镇化就是人口从乡村往城市转移的过程，随着我国城镇化进程的不断发展，在城镇上单位面积的人口聚集程度也在不断发生变化。即便在某些地区的大中城市人口数量和人口密度的提升幅度不是很显著，但从大多数城市来看，两者均有显著的上升，并且均对房地产价格产生了重要影响。人口规模的扩大提高了对房地产的需求规模，而人口密度的增长也增加了房产建造与交换频率。因而人口城镇化必然会直接或间接引起房地产市场的波动，对于商品房的销售价格产生一定的影响。

（二）经济城镇化

在城镇化的进程中，经济的快速发展是必然的，随着产业的升级与发展，经济也在飞速地增长，城镇居民的收入水平得到了显著的提高。我们知道城镇居民在满足了基本的消费需求之后，对于富余部分的收入会采取投资以及储蓄等理财方式。而在我国，由于社会的发展状况及人们的传统观念，房屋是家庭的基石，并且房子具有一定投资价值，买房就成了首选。在这个过程中对于房地产市场中的供需均衡就会产生一定的影响，继而会引起房地产价格的波动。

（三）土地城镇化

在推进城镇化的进程中，土地城镇化则是整个城镇化的重中之重，是根本。在我国，土地的观念是根深蒂固的，随着大量人口往城市不断涌入，那么城市对于土地的需求自然会随之增加。对于房地产产业的发展来说土地自然也是基石，因而土地城镇化对于房地产的发展来说重要性不言而喻。

三、实证分析

（一）指标选取及数据来源

本文选取了房地产价格（P）作为被解释变量，这里的价格为商品房的平均销售价格。解释变量的选取分别从人口城镇化，土地城镇化以及经济城镇化三个方面选取了城镇化率（RATE），人均生产总值（PCGDP），居民消费水平（HCL）以及城市建设用地占市区面积的比重（LU）。其中，城镇化率本文选用的是常住城镇人口比重，居民消费水平选用的是城市居民消费价格指数。数据均来源于《中国统计年鉴》《安徽省统计年鉴》和《中国房地产统计年鉴》，为保证一定的时效性和可靠性，数据选择为近十年间的值。

（二）实证分析

首先对样本的相关性进行检验，根据检验结果我们可以发现商品房的平均销售价格和人均生产总值的相关性最大为0.991，与常住城镇人口比重的简单相关系数值为0.984，和城市建设用地占市区面积的比重之间的简单相关系数是0.964。且他们间相关系数检验概率的值P都近似为0，因此，在显著性水平下，我们拒绝原假设，认为两总体存在线性关系。商品房的平均销售价格和城市居民消费价格指数之间相关系数检验的概率P的值为0.162是大于0.05的，因此不应拒绝零假设，认为该偏回归系数与0没有显著差异，它与被解释变量的线性关系没有那么显著，那么在此基础上我们接下来对变量进行回归分析。

从分析的结果中我们可以发现，在逐步回归的过程中，其他的变量逐步被剔除，只留下了一个人均生产总值。在回归模型中，R2=0.982，较接近于1，拟合优度较为不错，且方差分析的结果表明显著性小于0.05。在回归系数表中表明，其回归系数显著性检验的概率P值小于显著性水平？琢，因此人均生产总值与被解释变量商品房平均销售价格之间的线性关系显著，它保留在模型中是合理的。最终的回归方程为：商品房平均销售价格=1 485.16+0.115人均GDP，表明人均GDP每增加1 000元，会使得商品房的平均销售价格提升115元。

结语

在房地产业的发展过程中对于价格的影响因素是众多且复杂的，本次分析基于安徽省城镇化进程中的几个方面对房价进行分析。在城镇化进程会对房价造成波动的影响因素中人均生产总值，常住城镇人口比重以及城市建设用地占市区面积的比重，与安徽省商品房平均销售价格均具有相关性，但其中只有人均GDP是长期且显著的正向影响。随着安徽省全线加入了长三角，城镇化的速度和质量也将会进一步地提升，在此之间，我国发展较为快速的一些城市和地区以及部分发达国家的发展都给了我们一些可借鉴的经验。房地产市场的稳步发展与城市的发展是相辅相成、共同进步的。

参考文献：

[1] ?常亮，贾金荣.房价与城镇化进程关系及影响研究[J].经济经纬，2012，（3）：50-54.

[2] ?张延，张静.城镇化对房价的影响：理论与实证分析[J].财政研究，2016，（6）：95-102.

[3] ?吴振华，曹趁梅.城镇化对房地产需求及房价影响研究——基于珠三角经济区2005—2016年的面板数据[J].价格理论与实践，2018，（10）：157-160.

Research on the Influence of Urbanization Process on Housing Price in Anhui Province

CHEN Sheng-ping，MU Nian-guo

（University of Shanghai for Science & Tecnology，Business School，Shanghai 200093，China）

Abstract：To make a theoretical discussion on the relationship between urbanization and real estate in the urbanization process of Anhui Province. Analyzed land urbanization，population urbanization and economic urbanization respectively，In addition，empirical tests were conducted on the data，and urbanization RATE（RATE），per capita GDP（PCGDP），household consumption level（HCL）and the proportion of urban construction land in urban area（LU）were selected as explanatory variables to analyze the variables using the stepwise regression method.On the basis of empirical analysis combined with the current social situation analysis in order to give reasonable policy recommendations.

Key words：the urbanization process;house price;influence;regression analysis

收稿日期：2020-09-07

作者簡介：陈胜平（1996-），女，安徽亳州人，硕士研究生，从事应用统计研究;沐年国（1973-），男，江苏高邮人，副教授，博士，从事统计学、数量经济学研究。

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