摘 要：房价问题是影响国计民生的重要问题之一，分析房价的影响因素具有重要的现实意义。收集2012年北京、天津等31个省市相关指标的横截面数据，尝试在三种不同情况下用经典线性模型进行逐步回归拟合数据，再对不同模型进行比较，从而选出最优模型。最后，通过最优模型分析得出人均可支配收入与失业率是短期内影响中国商品房房价上涨的主要因素。
　　关键词：房价；经典线性模型；短期；横截面数据
　　中图分类号：F726.2 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2015）04-0138-04
　　引言
　　日益高涨的房价牵动着越来越多人的神经。政府多次对房价进行调控，但是效果不是太明显。由1998—2013年中国商品房平均销售价格数据可见，除2008年外房价有持续上涨之势。
　　房价持续上涨的影响因素有很多，国内外学者对此做过一定的研究。Abraham等（1996）[1]认为住房价格的变化与住房建设成本、收入和就业率直接相关，与利率变化负相关。李春吉、孟晓宏（2005）[2]通过对全国31个省市1999—2003 年的面板数据的实证分析认为，人均可支配收入和对房产的投资额是房价上涨的重要因素。张涛、龚六堂等（2006）[3]实证研究表明中国房地产价格水平与银行房地产贷款有较强的正相关关系，住房按揭贷款利率的提高可以有效抑制房地产价格的上涨。段家楠（2010）[4]认为：广东省商品住宅房屋价格主要受人均储蓄、地区生产总值、竣工房屋价格和建筑工业固定资产投资等经济指标的影响，其中人均储蓄对商品房屋价格有较为明显的影响。郭建校等（2010）[5]运用随机梯度分析的方法对房地产价格影响因素进行分析，认为影响需求的因素主要是支付能力、国家政策和租赁市场三个方面。闫磊（2011）[6]应用1997—2008 年面板数据对影响房地产价格的各种因素进行实证分析得出，房地产价格与土地价格、年末总人口数量成正比。
　　学者们从不同角度提出的影响房价的因素存在一定的差异，尚无定论。本文借鉴了他们的研究结果，收集了2012年北京、天津等31个省市相关指标的横截面数据，尝试在三种情况下用经典线性模型进行逐步回归拟合数据，再对不同模型进行比较，从而选出最优模型，最后利用最优模型对短期内中国商品房房价的主要影响因素进行了分析。
　　一、经典线性模型基本理论
　　可知需求方面的x9人均可支配收入（元），宏观经济方面的x15失业率（%），是短期内影响中国商品房房价的两个主要因素，而从供给方面来看短期内对房价不存在比较重要的影响因素。这个结论与经济学中关于短期内房价的分析是不谋而合的。经济学认为，在短期内房地产商来不及对房屋的供给做出调整，从而可近似地认为短期内的房屋供给是固定的常量，从而影响房价的方面就只有需求方面。失业率虽然是宏观经济方面的变量，但是它可以在一定程度上影响人们对自己未来收入的预期，从而也间接影响了需求。
　　从模型三可以看出，短期内在其他因素不变的情况下，人均可支配收入每增加1%，商品房的平均售价将增加1.465%；而失业水平在原有的基础上每提高1%（这里的“提高1%”指的是比如失业率从5%提高到5.05%），商品房的平均售价将降低0.436%。
　　结论
　　本文通过使用计量经济模型中的经典线性模型认为短期内影响中国商品房平均售价的主要因素为：人均可支配收入与失业率，这两个因素解释了短期内房价平均变化中的85.3%。政府如果要降低短期内的房价，只能降低人均可支配收入或提高失业率，但是这显然与政府提高人民生活水平、发展经济的目标是相背的。这也部分解释了为什么政府多次对房价进行调控，但是效果不是太明显的原因。
　　本文没有选用时间序列数据与板面数据，只是选取了一年内的数据进行研究，故在变量选择时只能把诸如利率、通货膨胀率、汇率等受时间影响的变量看成常（下转150页）（上接140页）量，没有选入模型之中。所以本文得出的结论只能作为“短期”内的结论。笔者认为，今后可以从解释变量的选择与选用其他类型模型方面入手，进一步提高拟合优度，为政府调控房价提供更好的建议。