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[摘 要] 商品住宅价格是住宅市场运行的核心机制，它的变化不仅影响到住宅市场的健康发展，而且也关系到广大住房消费者的切身利益，然而商品住宅价格的变化又受到诸多因素的影响。本文以北京市1991年～2005年商品住宅平均销售价格数据及其他社会经济因素数据为基础。通过回归分析方法，研究了影响北京市商品住宅价格变化的主要驱动力，找出影响北京市商品住宅价格变动的主要因素，為政府宏观调控提供依据。
[关键词] 商品住宅价格 多元回归分析 驱动力
房地产价格是房地产经济中的一个核心问题，它关系到房地产所有权和使用权在经济上的实现，房地产市场运行的秩序和资源的优化配置。近年来，房地产业发展迅速，已成为国民经济的支柱产业，房地产销售价格特别是商品住宅的销售价格变化尤为显著。由于商品住宅不仅是居民的生产和生活的必需品，而且也是一种资产和财富，商品住宅价格的变化既关系到普通居民的生产和生活问题，也关系到一个城市的发展潜力和竞争力。
一、商品住宅价格的驱动因素分析
影响商品住宅价格变化的因素很多，在这些因素中，有的仅影响某一具体的房地产价格，有的在总体上影响某一地区或某一类房地产价格水平。本文主要从商品住宅建造成本、房地产供求、经济发展水平这三个方面进行分析。
1.商品住宅建造成本对房价的影响
商品的价格主要是由成本决定的，房地产也不例外，成本的推动是房地产价格变化的内在动力。商品住宅建造成本主要包括土地取得成本、建筑工程成本、设备采购成本、安装工程成本，其中土地取得成本所占比重最大，约占房屋建造成本的30%～60%。近年来，随着我国城市化进程的加快，城市土地资源日益稀缺，造成地价的不断上涨，地价的上涨从成本方面直接推动了房价的上升。
2.房产供求关系对房价的影响
房地产市场价格是在房地产供给和需求双方相互作用过程中形成的，供给和需求的平衡影响房地产价格变化的趋势。随着经济持续、快速、健康的发展和人民收入水平的不断提高，我国商品房市场需求增长强劲，更多的人有能力来购买房产，使中国居民的住房需求变成真正的有效需求。再者,中国城市化进程的加快，大规模的城市改造和居民拆迁,使住房的被动性需求增加。历史数据显示:1988年～1997年,中国城镇化率年均增长仅0.61个百分点,而1998年～2005年,城镇化年均增值率上升到1.2个百分点,这充分表明1998年以来中国城市化进程的加速，城市人口的急速增长带来了中国住房的巨大需求，需求是拉动房地产价格变化的最直接因素。近年来，居民房地产需求前面释放，形成了房地产市场供需两旺的大好局面，也是导致房价上升的主要原因。
3.经济发展水平对房价的影响
经济发展水平同房产价格存在着密切的关系，经济发展水平的周期性波动对房地产这类具有独特性质的消费品和投资品的供求关系会产生较强的影响，当经济繁荣时，随着国民生产总值的迅速增长，居民的收入水平也会不断得到提高，从而对房地产的有效需求相应的增加，则房价上涨，反之，房价下跌。
二、商品住宅价格驱动力的经济数量分析
1.驱动因子的选择及说明
本文以北京市统计年鉴1991年～2005年数据为实证分析样本，选取了5个具有代表性的自变量指标和1个因变量指标。运用EViews5.0进行多因素分析。X1为市区常住人口数（万人）；X2为商品房建设投资额（亿元）；X3为商品房竣工面积（万平方米）；X4为地区生产总值（亿元）；X5为单身宿舍建造成本（元/平方米）；Y为商品房平均销售价格（元/平方米）。
2.过程分析
本文利用多元线性回归方法对商品住宅价格进行逐步回归分析，确定多元回归方程如下：
lnY=a0＋a1lnX1＋a2lnX2＋a3lnX3＋a4lnX4＋a5lnX5＋ｕ (1)
运用EViews软件对数据进行拟合，用最小二乘法进行估计，得回归方程为：lnY=14.2270－2.2137lnX1－0.0033lnX2－0.5134lnX3＋1.2267lnX4＋0.5889lnX5(2)
（-1.6590） （-0.0192） （-1.9729） （2.4456） （1.9973）
R2=0.9652R=0.9824F=50.0472
当N=15，K=5时，在0.05的显著性水平下，F的检验值为50.0472，方程明显显著。｜t｜分布临界值为1.833，解释变量X1、X2不显著，且X1的符号与预期的相反，这说明可能存在严重的多重共线性，为了达到较好的拟合效果，必须剔除不显著的变量以消除多重共线性的影响，我们选择逐步剔除法进行剔除。
逐个剔除法原理是首先要将与预测对象的有关全部因素引入方程，建立模型，然后根据每个回归系数｜t｜值大小，逐个剔除不显著变量，直到模型中包含的变量都是影响因变量的显著因素为止。当模型中包含的不显著变量较多时，不能同时剔除，而是要从｜t｜值最小的那个系数所对应的变量进行逐一剔除，若剔除一个变量后，R2和R的值变化很大，则变量的剔除对模型不利，应该保留变量。反之，该变量可剔除。
由（2）式可知｜t｜最小的不显著变量是X2，因此剔除X2，其余4个变量再建模型为：
lnY=14.1864－2.2012lnX1－0.5145lnX3＋1.2205lnX4＋0.5869lnX5 (3)
(-1.9905) (-2.1317) (3.3483) (2.2368)
R2=0.9652R=0.9824F= 69.5071
计算结果表明，变量X2的剔除是合适的。
当N=15，K=4时，在0.05的显著性水平下，F的检验值为69.5071，该回归方程显著，｜t｜分布的临界值为1.812，变量X1仍不显著，且符号与预期符号还是相反，需要继续剔除变量。剔除变量X1后，重新建立模型为：
lnY=0.4976－0.7947lnX3＋1.2205lnX4＋0.5707lnX5(4)
（-3.5977）（2.9721）（1.9313）
R2= 0.9515R=0.9754F= 71.9739
当N=15，K=3时，显著性水平为0.05的｜t｜分布临界值为1.796，所有变量均显著，t检验通过。F的临界值为，F检验通过，此回归方程解释程度很高。
三、结论分析
根据模型拟合的最终结果，逐步回归模型中使用的预测变量X1、X2、X3、X4、X5，最终变量X3、X4、X5被保留，X1、X2而被剔除。
首先，从人口状况来看。变量X1（常住人口）在方程拟合结果中不是显著因子，这说明常住人口的增长对商品住宅价格的影响并不大。时下一些观点认为人口的增长会诱发对住房的大量需求，从而导致房价的不断上涨。但这是潜在需求还是有效的需求？衡量房地产的需求其最基本依据是居民的可支配收入，据有关数据表明，2000年以来，住房销售额增长均显著高于居民的可支配收入增长，也就是说，国内住房市场在总量上的有效需求存在着严重不足，无论是从消费角度还是从投资角度上说，目前国内住房市场热销都是对以往存量需求的一种释放，并不是潜在需求真正的转化为有效需求。因此，人口增长并不是当前房价上涨的主要原因。
其次，从地区生产总值来看。X4是显著因子（地区生产总值），对X4而言其回归系数是1.2205，这表明地区生产总值同住宅销售价格呈正相关，地区生产总值反应了一个地区的经济发展程度和当地居民的可支配收入水平。地区生产总值越高，当地居民可支配收入水平就越高，对住宅的有效需求就大，从而促进了商品住宅价格不断上涨。从房地产的构成成本看，根据方程最后拟合结果表明X5是显著因子，其回归系数是0.5707说明它同房屋价格呈正相关，房屋建造成本是房价变动的最直接原动力，其建造成本越高，商品房销售价格就越高。
最后，从房地产竣工面积来看。根据模型最终拟合结果可以看出房地产竣工面积X3是显著因子，且同商品住宅价格呈负相关性，也就是说随着商品房屋竣工面积的不断增多，商品住宅价格呈下降趋势。
参考文献：
[1]王 彬:房地产价格影响因素分析:[硕士论文].北京:北京交通大学，2007,7
[2]郭 倩 伍 韦:我国房地产价格影响因素分析[J].宏观管理,2007,9
[3]夏明珠:影响我国房地产价格变化因素分析[J].建筑经济与管理 ,2007,1
[4]胡 磊 南 灵:商品住宅价格变化驱动力研究理论研讨[J].理论研讨 2007,10
[5]鲍丽香:房地产价格影响因素研究评述[J].边疆经济与文化,2005,9
[关键词] 商品住宅价格 多元回归分析 驱动力
房地产价格是房地产经济中的一个核心问题，它关系到房地产所有权和使用权在经济上的实现，房地产市场运行的秩序和资源的优化配置。近年来，房地产业发展迅速，已成为国民经济的支柱产业，房地产销售价格特别是商品住宅的销售价格变化尤为显著。由于商品住宅不仅是居民的生产和生活的必需品，而且也是一种资产和财富，商品住宅价格的变化既关系到普通居民的生产和生活问题，也关系到一个城市的发展潜力和竞争力。
一、商品住宅价格的驱动因素分析
影响商品住宅价格变化的因素很多，在这些因素中，有的仅影响某一具体的房地产价格，有的在总体上影响某一地区或某一类房地产价格水平。本文主要从商品住宅建造成本、房地产供求、经济发展水平这三个方面进行分析。
1.商品住宅建造成本对房价的影响
商品的价格主要是由成本决定的，房地产也不例外，成本的推动是房地产价格变化的内在动力。商品住宅建造成本主要包括土地取得成本、建筑工程成本、设备采购成本、安装工程成本，其中土地取得成本所占比重最大，约占房屋建造成本的30%～60%。近年来，随着我国城市化进程的加快，城市土地资源日益稀缺，造成地价的不断上涨，地价的上涨从成本方面直接推动了房价的上升。
2.房产供求关系对房价的影响
房地产市场价格是在房地产供给和需求双方相互作用过程中形成的，供给和需求的平衡影响房地产价格变化的趋势。随着经济持续、快速、健康的发展和人民收入水平的不断提高，我国商品房市场需求增长强劲，更多的人有能力来购买房产，使中国居民的住房需求变成真正的有效需求。再者,中国城市化进程的加快，大规模的城市改造和居民拆迁,使住房的被动性需求增加。历史数据显示:1988年～1997年,中国城镇化率年均增长仅0.61个百分点,而1998年～2005年,城镇化年均增值率上升到1.2个百分点,这充分表明1998年以来中国城市化进程的加速，城市人口的急速增长带来了中国住房的巨大需求，需求是拉动房地产价格变化的最直接因素。近年来，居民房地产需求前面释放，形成了房地产市场供需两旺的大好局面，也是导致房价上升的主要原因。
3.经济发展水平对房价的影响
经济发展水平同房产价格存在着密切的关系，经济发展水平的周期性波动对房地产这类具有独特性质的消费品和投资品的供求关系会产生较强的影响，当经济繁荣时，随着国民生产总值的迅速增长，居民的收入水平也会不断得到提高，从而对房地产的有效需求相应的增加，则房价上涨，反之，房价下跌。
二、商品住宅价格驱动力的经济数量分析
1.驱动因子的选择及说明
本文以北京市统计年鉴1991年～2005年数据为实证分析样本，选取了5个具有代表性的自变量指标和1个因变量指标。运用EViews5.0进行多因素分析。X1为市区常住人口数（万人）；X2为商品房建设投资额（亿元）；X3为商品房竣工面积（万平方米）；X4为地区生产总值（亿元）；X5为单身宿舍建造成本（元/平方米）；Y为商品房平均销售价格（元/平方米）。
2.过程分析
本文利用多元线性回归方法对商品住宅价格进行逐步回归分析，确定多元回归方程如下：
lnY=a0＋a1lnX1＋a2lnX2＋a3lnX3＋a4lnX4＋a5lnX5＋ｕ (1)
运用EViews软件对数据进行拟合，用最小二乘法进行估计，得回归方程为：lnY=14.2270－2.2137lnX1－0.0033lnX2－0.5134lnX3＋1.2267lnX4＋0.5889lnX5(2)
（-1.6590） （-0.0192） （-1.9729） （2.4456） （1.9973）
R2=0.9652R=0.9824F=50.0472
当N=15，K=5时，在0.05的显著性水平下，F的检验值为50.0472，方程明显显著。｜t｜分布临界值为1.833，解释变量X1、X2不显著，且X1的符号与预期的相反，这说明可能存在严重的多重共线性，为了达到较好的拟合效果，必须剔除不显著的变量以消除多重共线性的影响，我们选择逐步剔除法进行剔除。
逐个剔除法原理是首先要将与预测对象的有关全部因素引入方程，建立模型，然后根据每个回归系数｜t｜值大小，逐个剔除不显著变量，直到模型中包含的变量都是影响因变量的显著因素为止。当模型中包含的不显著变量较多时，不能同时剔除，而是要从｜t｜值最小的那个系数所对应的变量进行逐一剔除，若剔除一个变量后，R2和R的值变化很大，则变量的剔除对模型不利，应该保留变量。反之，该变量可剔除。
由（2）式可知｜t｜最小的不显著变量是X2，因此剔除X2，其余4个变量再建模型为：
lnY=14.1864－2.2012lnX1－0.5145lnX3＋1.2205lnX4＋0.5869lnX5 (3)
(-1.9905) (-2.1317) (3.3483) (2.2368)
R2=0.9652R=0.9824F= 69.5071
计算结果表明，变量X2的剔除是合适的。
当N=15，K=4时，在0.05的显著性水平下，F的检验值为69.5071，该回归方程显著，｜t｜分布的临界值为1.812，变量X1仍不显著，且符号与预期符号还是相反，需要继续剔除变量。剔除变量X1后，重新建立模型为：
lnY=0.4976－0.7947lnX3＋1.2205lnX4＋0.5707lnX5(4)
（-3.5977）（2.9721）（1.9313）
R2= 0.9515R=0.9754F= 71.9739
当N=15，K=3时，显著性水平为0.05的｜t｜分布临界值为1.796，所有变量均显著，t检验通过。F的临界值为，F检验通过，此回归方程解释程度很高。
三、结论分析
根据模型拟合的最终结果，逐步回归模型中使用的预测变量X1、X2、X3、X4、X5，最终变量X3、X4、X5被保留，X1、X2而被剔除。
首先，从人口状况来看。变量X1（常住人口）在方程拟合结果中不是显著因子，这说明常住人口的增长对商品住宅价格的影响并不大。时下一些观点认为人口的增长会诱发对住房的大量需求，从而导致房价的不断上涨。但这是潜在需求还是有效的需求？衡量房地产的需求其最基本依据是居民的可支配收入，据有关数据表明，2000年以来，住房销售额增长均显著高于居民的可支配收入增长，也就是说，国内住房市场在总量上的有效需求存在着严重不足，无论是从消费角度还是从投资角度上说，目前国内住房市场热销都是对以往存量需求的一种释放，并不是潜在需求真正的转化为有效需求。因此，人口增长并不是当前房价上涨的主要原因。
其次，从地区生产总值来看。X4是显著因子（地区生产总值），对X4而言其回归系数是1.2205，这表明地区生产总值同住宅销售价格呈正相关，地区生产总值反应了一个地区的经济发展程度和当地居民的可支配收入水平。地区生产总值越高，当地居民可支配收入水平就越高，对住宅的有效需求就大，从而促进了商品住宅价格不断上涨。从房地产的构成成本看，根据方程最后拟合结果表明X5是显著因子，其回归系数是0.5707说明它同房屋价格呈正相关，房屋建造成本是房价变动的最直接原动力，其建造成本越高，商品房销售价格就越高。
最后，从房地产竣工面积来看。根据模型最终拟合结果可以看出房地产竣工面积X3是显著因子，且同商品住宅价格呈负相关性，也就是说随着商品房屋竣工面积的不断增多，商品住宅价格呈下降趋势。
参考文献：
[1]王 彬:房地产价格影响因素分析:[硕士论文].北京:北京交通大学，2007,7
[2]郭 倩 伍 韦:我国房地产价格影响因素分析[J].宏观管理,2007,9
[3]夏明珠:影响我国房地产价格变化因素分析[J].建筑经济与管理 ,2007,1
[4]胡 磊 南 灵:商品住宅价格变化驱动力研究理论研讨[J].理论研讨 2007,10
[5]鲍丽香:房地产价格影响因素研究评述[J].边疆经济与文化,2005,9