浙江省住宅房?jī)r(jià)上漲原因和對(duì)策研究[畢業(yè)論文]

1、<p><b>　　本科畢業(yè)論文</b></p><p><b>　?。ǘ?屆）</b></p><p>　　浙江省住宅房?jī)r(jià)上漲原因和對(duì)策研究</p><p>　　所在學(xué)院 </p><p>　　專(zhuān)業(yè)班級(jí) 統(tǒng)計(jì)

2、學(xué) </p><p>　　學(xué)生姓名 學(xué)號(hào) </p><p>　　指導(dǎo)教師 職稱(chēng) </p><p>　　完成日期 年 月 </p><p>　　摘要：近些年我國(guó)的房?jī)r(jià)持續(xù)增漲，房地產(chǎn)業(yè)是國(guó)民

3、經(jīng)濟(jì)的重要產(chǎn)業(yè)部門(mén)，其發(fā)展和進(jìn)步對(duì)推動(dòng)我國(guó)的工業(yè)化、市場(chǎng)化、城市化、生態(tài)環(huán)境優(yōu)化等方面，都有著十分重要的地位和作用。城市住宅是房地產(chǎn)的一個(gè)重要組成部分，它不僅直接關(guān)系到國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，而且直接關(guān)系到城市居民的切身利益。住宅是社會(huì)性質(zhì)和社會(huì)文明程度的重要標(biāo)志之一。解決城市住宅問(wèn)題，不僅是城市的重大經(jīng)濟(jì)課題，也是重大的社會(huì)課題。本文采用了1995-2009年的數(shù)據(jù)，運(yùn)用回歸分析、因子分析方法，對(duì)浙江省住宅房?jī)r(jià)上漲的原因進(jìn)行研究，并提出對(duì)應(yīng)的

4、對(duì)策。</p><p>　　關(guān)鍵詞：房?jī)r(jià)持續(xù)增長(zhǎng)；回歸分析；因子分析</p><p>　　The Study of the Reason and Countermeasure of the Rising of the Price of the House in Zhejiang</p><p>　　Abstract: In recent years China&#

5、39;s continuing rise in house prices, real estate is an important industrial sector of national economy, its development and progress in promoting China's industrialization, marketization, urbanization, environment o

6、ptimization and so on, have a very important position And role. Urban Residential is an important part of real estate, it not only directly related to the development of national economy, but also directly related to the

7、 vital interests of urban residents</p><p>　　Keywords: Continued growth in house prices,Regression analysis, factor analysis</p><p><b>　　目錄</b></p><p><b>　　1引言1&

8、lt;/b></p><p>　　2模型建立，以及模型參數(shù)估計(jì)4</p><p>　　2.1回歸分析概述與目的4</p><p>　　2.2回歸名稱(chēng)的由來(lái)與研究的主要內(nèi)容4</p><p>　　2.3線(xiàn)性回歸分析和線(xiàn)性回歸模型5</p><p>　　2.4回歸方程的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)6</p>

9、;<p>　　2.4.1回歸方程的顯著性檢驗(yàn)6</p><p>　　2.4.2多重共線(xiàn)性檢驗(yàn)6</p><p>　　2.5逐步回歸方法的基本思想6</p><p>　　3浙江省1995年至2009年住宅房銷(xiāo)售價(jià)格7</p><p>　　4對(duì)浙江省數(shù)據(jù)進(jìn)行研究7</p><p>　　4.

10、1運(yùn)用Eviews軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析7</p><p>　　4.1.1模型回歸分析8</p><p>　　4.1.2異方差性檢驗(yàn)（Whit檢驗(yàn)）9</p><p>　　4.1.3序列相關(guān)性檢驗(yàn)（GB檢驗(yàn)法）10</p><p>　　4.1.4多重共線(xiàn)性檢驗(yàn)10</p><p>　　4.1.5逐步回

11、歸13</p><p>　　4.1.6小結(jié)13</p><p>　　4.2運(yùn)用spss對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析14</p><p>　　4.2.1檢驗(yàn)線(xiàn)性14</p><p>　　4.2.2對(duì)上表數(shù)據(jù)運(yùn)用spss進(jìn)行回歸分析15</p><p>　　4.2.3對(duì)spss分析得出的結(jié)論進(jìn)行分析16<

12、/p><p>　　4.2.4小結(jié)16</p><p><b>　　5建議方案18</b></p><p><b>　　6參考文獻(xiàn)21</b></p><p><b>　　引言</b></p><p>　　房?jī)r(jià)，一直都是一個(gè)備受社會(huì)各界關(guān)注的重要價(jià)

13、格指標(biāo)。它不僅關(guān)系到國(guó)家的整體經(jīng)濟(jì)建設(shè)，更關(guān)系到當(dāng)今老百姓的切身利益。當(dāng)今房?jī)r(jià)已經(jīng)越來(lái)越成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)，日益高漲的房?jī)r(jià)也牽動(dòng)著越來(lái)越多人的神經(jīng)。正如確保18億畝耕地底線(xiàn)一樣，住房乃民生之本。住房問(wèn)題事關(guān)社會(huì)穩(wěn)定，經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展。</p><p>　　我國(guó)的房?jī)r(jià)一直在上漲，國(guó)家也出臺(tái)很多政策去壓制房?jī)r(jià)的上漲。2010年1月，國(guó)務(wù)院發(fā)出《關(guān)于促進(jìn)房地產(chǎn)市場(chǎng)平穩(wěn)健康發(fā)展的通知》，其中涉及五個(gè)方面、是一個(gè)條款的內(nèi)容，全

14、部指向調(diào)控房?jī)r(jià)。2010年兩會(huì)，樓市問(wèn)題成為最熱門(mén)話(huà)題。在今年的政協(xié)提案中，數(shù)十份都為解決高房?jī)r(jià)出謀劃策；而全國(guó)人大代表中，最為積極和成型的議案也均指向高房?jī)r(jià)。在與普通老百姓的互動(dòng)中，最為積極和成型的議案也均指向高房?jī)r(jià)。在與普通老百姓的互動(dòng)中，網(wǎng)絡(luò)上85%的網(wǎng)友矛頭直指高房?jī)r(jià)。溫總理說(shuō)：房?jī)r(jià)要穩(wěn)定，不行也得行?？梢?jiàn)國(guó)家對(duì)于房?jī)r(jià)問(wèn)題的重視。浙江雖然作為一個(gè)經(jīng)濟(jì)大省，但也面臨著日益嚴(yán)重的高房?jī)r(jià)困擾。</p><p>

15、　　住宅產(chǎn)業(yè)不僅關(guān)系到國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，而且也直接關(guān)系到城市居民的切身利益。近年來(lái)，城市化、工業(yè)化進(jìn)程的不斷加快，給住宅市場(chǎng)的發(fā)展帶來(lái)了良好的發(fā)展機(jī)遇。全國(guó)連續(xù)幾年都出現(xiàn)了房?jī)r(jià)和銷(xiāo)量的持續(xù)增長(zhǎng)，商品住房和二手住房?jī)r(jià)格逐年攀升，尤其是近兩年價(jià)格漲勢(shì)強(qiáng)勁。</p><p>　　房地產(chǎn)業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要產(chǎn)業(yè)部門(mén)，其發(fā)展和進(jìn)步對(duì)推動(dòng)我國(guó)的工業(yè)化、市場(chǎng)化、城市化、生態(tài)環(huán)境優(yōu)化等方面，都有著十分重要的地位和作用。城市住宅是房地

16、產(chǎn)的一個(gè)重要組成部分，它不僅直接關(guān)系到國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，而且直接關(guān)系到城市居民的切身利益。住宅是社會(huì)性質(zhì)和社會(huì)文明程度的重要標(biāo)志之一。解決城市住宅問(wèn)題，不僅是城市的重大經(jīng)濟(jì)課題，也是重大的社會(huì)課題。那么，到底是哪些因素影響了房?jī)r(jià)，致使其穩(wěn)漲不疊呢？本文就通過(guò)運(yùn)用回歸分析和因子分析對(duì)浙江省95年至09年的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，來(lái)揭曉這個(gè)答案。</p><p><b>　　國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀：</b><

17、/p><p>　　姚遠(yuǎn)[1]根據(jù)2004年各省相關(guān)橫截面數(shù)據(jù)，運(yùn)用人均可支配收入增長(zhǎng)率、建筑成本增長(zhǎng)率、空置率三因素對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格增長(zhǎng)率進(jìn)行實(shí)證分析，指出要控制房?jī)r(jià)過(guò)快增長(zhǎng)，必須從影響房屋供求的人均可支配收入、房屋建筑成本出發(fā)。</p><p>　　黃健柏[2]等基于向量自回歸模型的方差分解，完整地描述了我國(guó)房?jī)r(jià)與地價(jià)的相互關(guān)系，認(rèn)為土地出讓制度改革雖然導(dǎo)致地價(jià)的快速上升，但對(duì)房?jī)r(jià)的影響非常微弱

18、，不是近年來(lái)房?jī)r(jià)上漲的根本原因。</p><p>　　胡冠軍、賈生華[3]認(rèn)為居民生活水平、人口規(guī)模、基礎(chǔ)設(shè)施完善程度和土地資源條件是影響城市地價(jià)水平的重要因素。</p><p>　　孫鵬，王浦[4]研究得出如下結(jié)論：房地產(chǎn)價(jià)格主要受城鎮(zhèn)居民人均收入、城鎮(zhèn)居民家庭恩格爾系數(shù)指標(biāo)、住宅建筑成本、利率和失業(yè)率影響較大。收入越高，房地產(chǎn)價(jià)格越高，收入每增加一個(gè)單位，房地產(chǎn)價(jià)格即增加0.3個(gè)單位。

19、同時(shí)根據(jù)定價(jià)原理，價(jià)格=成本+目標(biāo)利潤(rùn)，住宅建筑成本對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格影響同樣巨大，成本增加1個(gè)單位，房地產(chǎn)價(jià)格增加近似于0.24個(gè)單位。家庭恩格爾系數(shù)可以反映家庭消費(fèi)傾向。失業(yè)率影響房地產(chǎn)價(jià)格，如果失業(yè)率每提高一個(gè)百分點(diǎn)，價(jià)格將下降95個(gè)單位，由于中國(guó)城鎮(zhèn)失業(yè)率穩(wěn)定，所以實(shí)際中對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)影響不會(huì)很大。利率導(dǎo)致房貸的波動(dòng)，對(duì)于普通消費(fèi)大眾影響較為明顯。</p><p>　　Ruijue Peng&Will

20、iam C.Wheaton[5] (1994)認(rèn)為土地供應(yīng)量影響房?jī)r(jià)的機(jī)制有兩個(gè):1、土地供應(yīng)的減少會(huì)阻止開(kāi)發(fā)商得到他們想要的土地量，當(dāng)建筑量減少時(shí)，住房存量無(wú)法跟上住宅的需求，從而導(dǎo)致房?jī)r(jià)升高；2、從城市空間結(jié)構(gòu)而言，在一個(gè)封閉的城市里，住房供給最終會(huì)與人口增長(zhǎng)相協(xié)調(diào)，但這是通過(guò)土地與資本的相互替代來(lái)實(shí)現(xiàn)的。</p><p>　　Tilak Abeysinghe & keen Meng choy[6]

21、(2004)在研究新加坡巨大消費(fèi)之謎時(shí)指出，新加坡房?jī)r(jià)和車(chē)價(jià)的快速上漲源自于有限的土地空間，大量改善住房條件的需求和對(duì)汽車(chē)的需求遠(yuǎn)高于車(chē)牌配額.有限的土地自然供給會(huì)束縛土地的經(jīng)濟(jì)供給，從而引起高房?jī)r(jià)。</p><p>　　Phang&wong[7] (1997)對(duì)新加坡的政府政策和私人住房進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)政府的住房?jī)r(jià)格政策比利息率、收入增長(zhǎng)等經(jīng)濟(jì)指標(biāo)更具有市場(chǎng)影響力，政府提供土地以建造組屋的方式對(duì)私人住房

22、價(jià)格產(chǎn)生了很大的影響。</p><p>　　周蘇[8]生的分析中有這樣一段話(huà)：我國(guó)政府官員的業(yè)績(jī)考核中，當(dāng)?shù)谿DP是一個(gè)非常重要的指標(biāo)，甚至有些地方出現(xiàn)了唯GDP論的極端情況，地方官員自然提高本地GDP作為工作中的重中之重，而房地產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值在GDP中占有較大比重，房?jī)r(jià)上漲對(duì)GDP數(shù)據(jù)的推動(dòng)作用不言而喻。其次，隨著房地產(chǎn)市場(chǎng)的發(fā)展，土地出讓金收入日益成為地方財(cái)政收入的主要部分，房?jī)r(jià)上漲，土地出讓金收入自然水漲船高。

23、由以上兩點(diǎn)，我們可以推斷出，地方官員并沒(méi)有動(dòng)力去抑制房?jī)r(jià)，甚至有些地方官員是希望房?jī)r(jià)繼續(xù)走高的。</p><p>　　任志強(qiáng)[9]總結(jié)了以下幾種房?jī)r(jià)上漲的原因:中國(guó)的人口數(shù)量與結(jié)構(gòu)決定著住房高增長(zhǎng)的需求；中國(guó)的城市化需求；土地資源的稀缺性；城市基礎(chǔ)設(shè)施和公共服務(wù)提升；價(jià)格的提升也是一種貨幣現(xiàn)象；成本因素的變化；不動(dòng)產(chǎn)的多重功能作用；中國(guó)的傳統(tǒng)文化；精神上的一種追求；不可忽略的收入增長(zhǎng)。</p>&l

24、t;p>　　季雪[10]認(rèn)為，隨著城市化進(jìn)程發(fā)展，城市居民婚嫁、改善、回遷等住房剛性需求進(jìn)入高峰期；而我國(guó)住房供應(yīng)體系尚不完善，住房保障法律缺失；房地產(chǎn)市場(chǎng)高度市場(chǎng)化，土地“招拍掛”供應(yīng)模式致使地價(jià)不斷上漲并推高周邊房?jī)r(jià)；利益集團(tuán)及境內(nèi)外投資群體哄抬房?jī)r(jià)，調(diào)控政策溫和加上部分地區(qū)地方政府不作為致使房?jī)r(jià)逆調(diào)控而上漲。</p><p>　　Siqi Zheng, Zhenpeng Yang[11] shows

25、that Beijing residents are willing to pay a 0.6% higher housing price if the one-way commuting time can be reduced by 1 minute, which indicates that the value of travel time is about 13 Yuan per hour. After deducting mon

26、etary cost associated with the journey, the value of pure travel time is about half of wage rate.</p><p>　　本文結(jié)構(gòu)是以如下安排的，第2章中，模型建立以及模型參數(shù)估計(jì)。主要介紹多元線(xiàn)性回歸基本原理和計(jì)算方法。第3章，展示浙江省今年來(lái)的房?jī)r(jià)。第4章，用回歸分析方法分別運(yùn)用Eviews和spss軟件對(duì)浙江省95

27、年至09年數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得出影響房?jī)r(jià)上漲的因素。第5章，主要討論對(duì)抑制房?jī)r(jià)上漲的對(duì)策。</p><p>　　模型建立，以及模型參數(shù)估計(jì)</p><p><b>　　回歸分析概述與目的</b></p><p>　　所謂回歸分析法，是在掌握大量觀察數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法建立因變量與自變量之間的回歸關(guān)系函數(shù)表達(dá)式（稱(chēng)回歸方程式）?；貧w分析中，

28、當(dāng)研究的因果關(guān)系只涉及因變量和一個(gè)自變量時(shí)，叫做一元回歸分析；當(dāng)研究的因果關(guān)系涉及因變量和兩個(gè)或兩個(gè)以上自變量時(shí)，叫做多元回歸分析。此外，回歸分析中，又依據(jù)描述自變量與因變量之間因果關(guān)系的函數(shù)表達(dá)式是線(xiàn)性的還是非線(xiàn)性的，分為線(xiàn)性回歸分析和非線(xiàn)性回歸分析。通常線(xiàn)性回歸分析法是最基本的分析方法，遇到非線(xiàn)性回歸問(wèn)題可以借助數(shù)學(xué)手段化為線(xiàn)性回歸問(wèn)題處理。</p><p>　　回歸分析是一種應(yīng)用極為廣泛的數(shù)量分析方法。它用

29、于分析事物之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系，側(cè)重考察變量之間的數(shù)量變化規(guī)律，并通過(guò)回歸方程的形式描述和反映這種關(guān)系，幫助人們準(zhǔn)確把握變量受其他一個(gè)或多個(gè)變量影響的程度，進(jìn)而為預(yù)測(cè)提供科學(xué)依據(jù)。</p><p>　　回歸名稱(chēng)的由來(lái)與研究的主要內(nèi)容</p><p>　　回歸分析的基本思想和方法以及“回歸”的名稱(chēng)的由來(lái)歸功于英國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家F.高爾頓。F.高爾頓和他的學(xué)生，現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)家的奠基者之一K.皮爾遜在研究父母

30、與其子女身高的遺傳問(wèn)題時(shí) 觀察了1078對(duì)夫婦，以每對(duì)夫婦的平均身高作為X,而取他們的成年兒子的身高為Y，發(fā)現(xiàn)了一條回歸直線(xiàn)方程.這種趨勢(shì)及回歸方程表明父母平均身高每增加一個(gè)單位，其成年兒子的身高也平均增加0.516個(gè)單位。回歸分析師統(tǒng)計(jì)學(xué)中一個(gè)非常重要的分支，它在自然科學(xué)，管理科學(xué)，和社會(huì)等領(lǐng)域應(yīng)用也十分廣泛。</p><p>　　回歸分析研究的主要對(duì)象是客觀事物變量間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系，它是建立在對(duì)客觀事物進(jìn)行的大量

31、實(shí)驗(yàn)和觀察的基礎(chǔ)上，用來(lái)尋找隱藏在那些看上去是不確定的現(xiàn)象中的統(tǒng)計(jì)規(guī)律性的統(tǒng)計(jì)方法。回歸分析方法是通過(guò)建立統(tǒng)計(jì)模型變量間相互關(guān)系的密切程度，結(jié)構(gòu)狀態(tài)，模型預(yù)測(cè)的一種有效地工具。</p><p>　　線(xiàn)性回歸分析和線(xiàn)性回歸模型 </p><p>　　在實(shí)際經(jīng)濟(jì)問(wèn)題中，一個(gè)變量往往受到多個(gè)變量的影響。例如，家庭消費(fèi)支出，除了受家庭可支配收入的影響外，還受諸如家庭所有的財(cái)富、物價(jià)水平、金融機(jī)構(gòu)存

32、款利息等多種因素的影響，表現(xiàn)在線(xiàn)性回歸模型中的解釋變量有多個(gè)。這樣的模型被稱(chēng)為多元線(xiàn)性回歸模型。當(dāng)多個(gè)自變量與因變量之間是線(xiàn)性關(guān)系時(shí)，所進(jìn)行的回歸分析就是多元性回歸。 設(shè)y為因變x1,x2…xk為自變量，并且自變量與因變量之間為線(xiàn)性關(guān)系時(shí)，則多元線(xiàn)性回歸模型為：</p><p>　　其中，b0為常數(shù)項(xiàng)x1,x2…xk為回歸系數(shù)，b1為x2,x3…xk固定時(shí)，x1每增加一個(gè)單位對(duì)y的效應(yīng)，即x1對(duì)y的偏回歸系數(shù)；同

33、理b2為x1，x3…xk固定時(shí)，x2每增加一個(gè)單位對(duì)y的效應(yīng)，即，x2對(duì)y的偏回歸系數(shù)，等等。如果兩個(gè)自變量x1, x2同一個(gè)因變量y呈線(xiàn)性相關(guān)時(shí)，可用二元線(xiàn)性回歸模型描述為： </p><p>　　其中，b0為常數(shù)項(xiàng)，x1,x2…xk為回歸系數(shù)，b1為x1,x2…xk固定時(shí)，x2每增加一個(gè)單位對(duì)y的效應(yīng)，即x2對(duì)y的偏回歸系數(shù)，等等。如果兩個(gè)自變量x2, x2同一個(gè)因變量y呈線(xiàn)性相關(guān)時(shí)，可用二元線(xiàn)性回歸模型描述

34、為： </p><p>　　建立多元性回歸模型時(shí)，為了保證回歸模型具有優(yōu)良的解釋能力和預(yù)測(cè)效果，應(yīng)首先注意自變量的選擇，其準(zhǔn)則是： </p><p>　　(1)自變量對(duì)因變量必須有顯著的影響，并呈現(xiàn)密切的線(xiàn)性相關(guān)； </p><p>　　(2)自變量與因變量之間的線(xiàn)性相關(guān)必須是真實(shí)的，而不是形式上的； </p><p>　　(3)自變量之間應(yīng)

35、具有一定的互斥性，即自變量之間的相關(guān)程度不應(yīng)高于自變量與因變量之因的相關(guān)程度； </p><p>　　(4)自變量應(yīng)具有完整的數(shù)據(jù)，其預(yù)測(cè)值很容易確定。 </p><p><b>　　回歸方程的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)</b></p><p>　　回歸方程的顯著性檢驗(yàn) </p><p>　　線(xiàn)性回歸方程能夠較好地反映被解釋變量和

36、解釋變量之間統(tǒng)計(jì)關(guān)系的前提應(yīng)是：被解釋變量和解釋變量之間確實(shí)存在顯著的線(xiàn)性關(guān)系?；貧w方程的顯著性檢驗(yàn)正是要檢驗(yàn)被解釋變量與所有解釋變量之間的線(xiàn)性關(guān)系是否顯著，用線(xiàn)性模型來(lái)描述它們之間的關(guān)系是否恰當(dāng)。 </p><p><b>　　多重共線(xiàn)性檢驗(yàn)</b></p><p>　　所謂多重共線(xiàn)性是指線(xiàn)性回歸模型中的解釋變量之間由于存在精確相關(guān)關(guān)系或高度相關(guān)關(guān)系而使模型估計(jì)失真

37、或難以估計(jì)準(zhǔn)確。一般來(lái)說(shuō)，由于經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的限制使得模型設(shè)計(jì)不當(dāng)，導(dǎo)致設(shè)計(jì)矩陣中解釋變量間存在普遍的相關(guān)關(guān)系。所以在進(jìn)行回國(guó)分析的時(shí)候要進(jìn)行多重共線(xiàn)性檢驗(yàn)。</p><p>　　逐步回歸方法的基本思想</p><p>　　對(duì)全部的自變量x1，x2，…xp，按它們對(duì)y貢獻(xiàn)的大小進(jìn)行對(duì)比，并通過(guò)F檢驗(yàn)法，選擇偏回歸平方和顯著的變量進(jìn)入回歸方程，每一步只引入一個(gè)變量，同時(shí)建立一個(gè)偏回歸方程。當(dāng)一個(gè)變

38、量被引入后，對(duì)原已引入回歸方程的變量，逐個(gè)檢驗(yàn)他們的偏回歸平方和。如果引入新的變量而使得已進(jìn)入方程的變量變?yōu)椴伙@著時(shí)，則及時(shí)從偏回歸方程中剔除。在引入了兩個(gè)自變量以后，便開(kāi)始考慮是否有需要剔除的變量。只有當(dāng)回歸方程中的所有自變量對(duì)y都有顯著影響而不需要剔除時(shí)，在考慮從未選入方程的自變量中，挑選對(duì)y有顯著影響的新的變量進(jìn)入方程。不論引入還是剔除一個(gè)變量都稱(chēng)為一步。不斷重復(fù)這一過(guò)程，直至無(wú)法剔除已引入的變量，也無(wú)法再引入新的自變量時(shí)，逐步回

39、歸過(guò)程結(jié)束。</p><p>　　浙江省1995年至2009年住宅房銷(xiāo)售價(jià)格</p><p>　　圖3-1 浙江省1995年至2009年住宅房銷(xiāo)售價(jià)格</p><p>　　對(duì)浙江省數(shù)據(jù)進(jìn)行研究</p><p>　　運(yùn)用Eviews軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析</p><p>　　下表列出了1995年-2009年浙江省人均可支配收

40、入x1與住宅房銷(xiāo)售面積x2，房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)企業(yè)竣工房屋造價(jià)x3，恩格爾系數(shù)x4，以及住宅房銷(xiāo)售價(jià)格y。</p><p>　　表格 41 浙江省住宅房銷(xiāo)售價(jià)格及相關(guān)數(shù)據(jù)</p><p>　　依據(jù)表1建立多元線(xiàn)性回歸模型：</p><p>　　其中y代表浙江省住宅房銷(xiāo)售價(jià)格，x1代表人均可支配收入，x2代表銷(xiāo)售面積，x3代表房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)企業(yè)竣工房屋造價(jià)，x4代表恩格爾系數(shù)，

41、代表隨機(jī)誤差項(xiàng)。</p><p><b>　　模型回歸分析</b></p><p>　　利用Eviews軟件的回歸結(jié)果如表2所示。</p><p>　　表格 42 Eviews軟件回歸結(jié)果</p><p>　　由結(jié)果可以得出如下回歸方程：</p><p>　　(-4.307721) (3.317

42、859) (2.022976) (0.262877) (3.864339)</p><p>　　=0.98099 =0.973386 =129.0086</p><p>　　給定顯著性水平5%，自由度為（3，15）的F分布的臨界值，因此總體上看，x1，x2，x3，x4聯(lián)合起來(lái)對(duì)y有顯著線(xiàn)性影響。在5%的顯著水平下，自由度為15的分布的臨界值為。因此，x1，x2，x3，x

43、4參數(shù)均通過(guò)了該顯著性水平下的檢驗(yàn)。</p><p>　　異方差性檢驗(yàn)（Whit檢驗(yàn)）</p><p>　　利用Eviews軟件，有如下結(jié)果。</p><p>　　表格 43異方差檢驗(yàn)結(jié)果</p><p>　　由以上結(jié)論，可得，則可知原模型不存在異方差性。</p><p>　　序列相關(guān)性檢驗(yàn)（GB檢驗(yàn)法）</p

44、><p>　　在檢驗(yàn)下，，小于顯著性水平為下，，樣本量為的分布的臨界值的下限是，上限是。。</p><p>　　因此，由以上結(jié)果可判定模型不存在序列自相關(guān)。</p><p><b>　　多重共線(xiàn)性檢驗(yàn)</b></p><p><b>　　1檢驗(yàn)簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)</b></p><p>

45、;　　運(yùn)用Excel對(duì)x1，x2，x3，x4的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行計(jì)算，得到如下結(jié)果：</p><p>　　表格 44 x1，x2，x3，x4的相關(guān)系數(shù)</p><p>　　2找出最簡(jiǎn)單的回歸形式分別做y與x1，x2，x3，x4之間的回歸。</p><p>　?。?）y與x1之間回歸：</p><p>　　表格 45 y與x1的回歸</p

46、><p>　　由表5y與x1的回歸，可以得出y關(guān)于x1的回歸方程</p><p>　?。?4.416107）（15.97701）</p><p>　?。?）y與x2之間回歸</p><p>　　表格 46 y與x2的回歸</p><p>　　由表6y與x2之間的回歸可得出y關(guān)于x2的回歸方程：</p>&l

47、t;p>　　（-0.506673）（8.625902）</p><p>　?。?）y與x3之間回歸</p><p>　　表格 47 y與x3的回歸</p><p>　　由表7y與x3的回歸可以得出y關(guān)于x3的回歸方程：</p><p>　?。?6.635616）（12.57770）</p><p>　　（4）

48、y與x4之間回歸</p><p>　　表格 48 y與x4的回歸</p><p>　　由表8y與x4的回歸可以得出y關(guān)于x4的回歸方程：</p><p>　　（4.677504）（-3.752244）</p><p><b>　　逐步回歸</b></p><p>　　將其它變量逐步導(dǎo)入初始回歸模

49、型，并找出最佳回歸方程。</p><p>　　表格 49 y，x1，x2，x3，x4逐步回歸</p><p><b>　　討論：</b></p><p>　　第一步：在初始模型中引入x2，模型擬合度提高，且參數(shù)符號(hào)合理。</p><p>　　第二步：引入x3，模型擬合度沒(méi)再提高，參數(shù)符號(hào)合理，變量的參數(shù)通過(guò)了T檢驗(yàn)。

50、</p><p>　　第三步：引入x4，模型擬合度再次提高，參數(shù)符號(hào)合理，而且變量的參數(shù)沒(méi)有通過(guò)T檢驗(yàn)。</p><p>　　因此最優(yōu)的住宅房?jī)r(jià)銷(xiāo)售價(jià)格函數(shù)應(yīng)以y=f（x1，x2，x3，x4）為最優(yōu)，擬合結(jié)果如下：</p><p><b>　　小結(jié)</b></p><p>　　根據(jù)實(shí)證分析結(jié)果，住宅房銷(xiāo)售價(jià)格主要受人均可

51、支配收入，銷(xiāo)售面積，房地場(chǎng)開(kāi)發(fā)企業(yè)竣工房屋造價(jià)和恩格爾系數(shù)影響較大。人均可支配收入越高，房?jī)r(jià)越高，收入每增加一個(gè)單位，房?jī)r(jià)即增加0.318個(gè)單位。同時(shí)根據(jù)定價(jià)原理，價(jià)格=成本+目標(biāo)利潤(rùn)，住宅建筑成文對(duì)房?jī)r(jià)影響同樣巨大，成本增加一個(gè)單位，房?jī)r(jià)增加0.324個(gè)單位。家庭恩格爾系數(shù)可以反應(yīng)家庭消費(fèi)傾向。</p><p>　　運(yùn)用spss對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析</p><p>　　以下給出的是1995

52、年—2009年與住宅房銷(xiāo)售價(jià)格相關(guān)的一些數(shù)據(jù)，其中y表示銷(xiāo)售價(jià)格，x1表示非農(nóng)業(yè)人口，x2表示總?cè)丝?，x3表示總戶(hù)數(shù)，x4表示房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資，x5表示在崗職工平均工資，x6表示建筑業(yè)企業(yè)單位個(gè)數(shù)。各年數(shù)據(jù)如表10所示。</p><p>　　表格 410住宅房銷(xiāo)售價(jià)格相關(guān)數(shù)據(jù)</p><p><b>　　檢驗(yàn)線(xiàn)性</b></p><p>　　對(duì)

53、每個(gè)變量做散點(diǎn)圖，下面只列一個(gè)變量與銷(xiāo)售價(jià)格的散點(diǎn)圖。</p><p>　　圖4-2 非農(nóng)業(yè)人口與銷(xiāo)售價(jià)格的散點(diǎn)圖</p><p>　　由上圖可以看出，非農(nóng)業(yè)人口和銷(xiāo)售價(jià)格存在明顯線(xiàn)性關(guān)系，經(jīng)分析，其它變量和銷(xiāo)售價(jià)格也存在明顯線(xiàn)性關(guān)系。由此可以判定建立線(xiàn)性回歸方程是非常適合的。</p><p>　　對(duì)上表數(shù)據(jù)運(yùn)用spss進(jìn)行回歸分析</p><p

54、>　　上表是回歸模型統(tǒng)計(jì)量：R是相關(guān)系數(shù)：R方是相關(guān)系數(shù)的平方，又稱(chēng)判定系數(shù)，判定線(xiàn)性回歸的擬合程度，用來(lái)說(shuō)明用自變量解釋因變量變異的程度（所占比例）；調(diào)整R方是調(diào)整后的判定系數(shù)。由上表可以看出，其R值和R方都很接近于1，所以其模型擬合度較好。</p><p>　　由上表知，F(xiàn)值為91.956，顯著性概率為0.000，顯然小于0.05說(shuō)明因變量分別與自變量存在真實(shí)的線(xiàn)性關(guān)系，顯著性檢驗(yàn)通過(guò)。</p&g

55、t;<p>　　對(duì)spss分析得出的結(jié)論進(jìn)行分析</p><p>　　（1）建立回歸模型：</p><p>　　根據(jù)多元回歸模型，把上表中“非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)”欄目中的“B”列系數(shù)代入回歸模型，得到預(yù)測(cè)方程： </p><p>　　預(yù)測(cè)值的標(biāo)準(zhǔn)差可用剩余均方估計(jì)。</p><p>　?。?）回歸方程的顯著性檢驗(yàn)：</p>

56、<p>　　從上面方差分析表中得知，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量為91.956，系統(tǒng)自動(dòng)檢驗(yàn)的顯著性水平小于0.001。F（0.05，6，15）的值為2.79，F(xiàn)（0.001，4，11）值為4.32.因此回歸方程相關(guān)非常顯著。</p><p><b>　　小結(jié)</b></p><p>　　由上述spss的回歸分析得出結(jié)論，銷(xiāo)售價(jià)格，非農(nóng)業(yè)人口，總?cè)丝跀?shù)，總戶(hù)數(shù)，房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投

57、資，在崗職工平均工資，建筑業(yè)企業(yè)單位個(gè)數(shù)，都是引起房?jī)r(jià)上漲的原因。</p><p>　　當(dāng)然，影響房?jī)r(jià)的因素除了上述因素外，還受到環(huán)境因素（不同區(qū)域或地段的空氣污染、水源潔凈、交通便利、綠化程度等是各不相同的）、行政因素（制度、政策、法規(guī)、行政措施等）、投機(jī)因素（在房地產(chǎn)市場(chǎng)中進(jìn)行的投機(jī)活動(dòng)）、傳統(tǒng)思想（一定要有屬于自己的房子）、失業(yè)率、利率、住宅房的供給不足市民們的需求等，但由于數(shù)據(jù)缺乏和不便引入模型，所以模型

58、只是針對(duì)房?jī)r(jià)的部分影響因素進(jìn)行分析，對(duì)其他因素并沒(méi)有在模型中考慮。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，房?jī)r(jià)的形成是一個(gè)很復(fù)雜的過(guò)程，需要更多更全面的研究。</p><p><b>　　建議方案</b></p><p><b>　　1、從需求方面講</b></p><p>　　供求關(guān)系影響價(jià)格變化。在供不應(yīng)求時(shí)往往導(dǎo)致物價(jià)的上漲。對(duì)于房?jī)r(jià)，也是

59、如此。多渠道增加住房供給，緩解住房供需矛盾。同時(shí)合理的引導(dǎo)需求，解決住房銷(xiāo)售的觀念問(wèn)題，引導(dǎo)人們樹(shù)立正確合理的住房消費(fèi)觀念，有助于抑制房?jī)r(jià)上漲。</p><p>　　從嚴(yán)格控制土地為有限制放開(kāi),改善土地供應(yīng)結(jié)構(gòu)。土地緊張一直是房地產(chǎn)商借口漲價(jià)的理由。造成居民盲目搶購(gòu)的一個(gè)理由也是消費(fèi)者感覺(jué)土地供應(yīng)趨緊,地價(jià)在不斷上漲。因此,要繼續(xù)加大土地供應(yīng),加強(qiáng)用地結(jié)構(gòu)管理,消除土地供求矛盾。一是對(duì)房?jī)r(jià)上漲過(guò)快的城市,要增加居

60、住用地供應(yīng)總量,大幅度增加公共租賃住房、經(jīng)濟(jì)適用住房和限價(jià)商品住房供應(yīng)。二是加大對(duì)土地違法違規(guī)行為的查處力度,加快處置閑置房地產(chǎn)用地,嚴(yán)格依法查處土地閑置及炒地行為,并限制有違法違規(guī)行為的企業(yè)新購(gòu)置土地。對(duì)定價(jià)過(guò)高、漲幅過(guò)快的房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)項(xiàng)目重點(diǎn)清算和稽查土地增值稅。三是加強(qiáng)結(jié)構(gòu)管理。要求地方政府盡快編制和公布住房建設(shè)規(guī)劃,嚴(yán)格落實(shí)保障性住房、棚戶(hù)區(qū)改造和中小套型普通商品住房用地不低于住房建設(shè)用地供應(yīng)總量的70%。加快普通商品住房項(xiàng)目審批

61、,進(jìn)一步增加有效供應(yīng)。</p><p>　　規(guī)范土地價(jià)格。在房地產(chǎn)市場(chǎng)供給方面，除了防止過(guò)度投資反彈風(fēng)險(xiǎn)，還要把完善土地出讓制度與規(guī)范土地價(jià)格、控制高價(jià)位房屋增長(zhǎng)與擴(kuò)大低價(jià)位房屋比重統(tǒng)一起來(lái)。在規(guī)范土地價(jià)格方面，要防止繼續(xù)以土地協(xié)議價(jià)或變相協(xié)議價(jià)，進(jìn)行土地低進(jìn)高出的土地投機(jī)和炒賣(mài)；中央要規(guī)范政府在土地拍賣(mài)中的行為，逐步形成符合土地供需關(guān)系、反映土地價(jià)值的土地拍賣(mài)價(jià)格；通過(guò)擴(kuò)大房地產(chǎn)企業(yè)規(guī)模效應(yīng)等降低成本，減少土地

62、漲價(jià)因素過(guò)多地向房?jī)r(jià)轉(zhuǎn)移。</p><p>　　適當(dāng)控制個(gè)人住房貸款需求。在貨幣信貸增速下降而房屋需求增長(zhǎng)仍然過(guò)快的條件下，適當(dāng)控制個(gè)人住房貸款需求最有力的杠桿是提高銀行貸款利率。另一方面要采取有針對(duì)性的措施，如強(qiáng)化購(gòu)買(mǎi)期房和投資性置房的貸款限制；落實(shí)個(gè)人住房貸款的擔(dān)保；嚴(yán)格住房貸款程序等。</p><p><b>　　2、加大住房保障</b></p>

63、<p>　　加大住房保障制度建設(shè)，解決低收入者的住房問(wèn)題。加快廉租房、經(jīng)濟(jì)適用房等政府保障型住房建設(shè)，切實(shí)解決中低收入住房困難家庭的住房問(wèn)題。積極引導(dǎo)自住型和改善型的住房建設(shè)。改革土地出讓收入的管理體制,提高保障性住房政策執(zhí)行力。一是加快推進(jìn)土地收入管理體制。在積極推進(jìn)將土地轉(zhuǎn)讓收入列入財(cái)政預(yù)算管理的同時(shí),要加大財(cái)政體制改革力度,進(jìn)一步規(guī)范中央和地方在財(cái)權(quán)與事權(quán)分配方面的關(guān)系,解決目前比較突出的中央出政策、地方出資金的問(wèn)題,從

64、根本上解決地方政府不再過(guò)度依賴(lài)“土地財(cái)政”解決問(wèn)題。進(jìn)一步規(guī)范銀行的信貸行為,加強(qiáng)地方政府融資平臺(tái)管理,有效消解地方政府運(yùn)用“土地財(cái)政”的外在支持力。二是加快推進(jìn)住房保障體系建設(shè),堅(jiān)持房地產(chǎn)領(lǐng)域的市場(chǎng)與保障“雙軌制”、“二元制”發(fā)展方向,盡快形成符合國(guó)情的保障性住房體系和商品房體系。要提高政策執(zhí)行力、落實(shí)力,通過(guò)政績(jī)考核、土地出讓金一定比例用于保障房建設(shè)強(qiáng)制性管理、保障性用地占用地規(guī)劃比例管理等措施,確保保障性住房建設(shè)計(jì)劃全面完成。&l

65、t;/p><p>　　3、加大閑置土地的收回力度，盤(pán)活再利用存量土地，增大舊城區(qū)居住用地供應(yīng)量。</p><p>　　政府主導(dǎo)，引入多種社會(huì)力量，加快城中村和危破房改造步伐，改善人居環(huán)境。加強(qiáng)持有交易環(huán)節(jié)管理,提高住宅使用率。當(dāng)前,交易和持有成本低是造成投資性、投機(jī)性購(gòu)房的重要原因,這一方面推高房?jī)r(jià),另一方面造成大量的住宅浪費(fèi)。因此,進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)閑置住宅管理、增加持有成本能有效抑制房地產(chǎn)價(jià)格。

66、應(yīng)加快房產(chǎn)稅推進(jìn)步伐。在上海、重慶等城市試點(diǎn)的基礎(chǔ)上,力爭(zhēng)“十二五”期間在全國(guó)推開(kāi)。加強(qiáng)房地產(chǎn)閑置和交易環(huán)節(jié)管理,住宅包括舊住宅和新購(gòu)住宅一年內(nèi)不入住使用的征收住宅閑置稅,切實(shí)落實(shí)二手房營(yíng)業(yè)稅管理制度,限制住宅投資行為。</p><p>　　4、開(kāi)展房地產(chǎn)市場(chǎng)專(zhuān)項(xiàng)綜合整治行動(dòng)，創(chuàng)造公平競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)環(huán)境和規(guī)范誠(chéng)信的市場(chǎng)秩序。</p><p>　　堅(jiān)決打擊閑置土地、擅自變更規(guī)劃用途、違規(guī)交易、故

67、意延遲發(fā)售、惡意炒作、囤積房源和哄抬房?jī)r(jià)行為。嚴(yán)格控制第二套住房貸款，抑制投機(jī)性購(gòu)房。加強(qiáng)政府宏觀調(diào)控房?jī)r(jià)，參照股市設(shè)定片區(qū)上下限，違規(guī)者沒(méi)收超出金額并處以罰款。加強(qiáng)宣傳引導(dǎo)，創(chuàng)造良好的輿論環(huán)境。增強(qiáng)政策透明度，全面、及時(shí)、準(zhǔn)確發(fā)布土地出讓、商品房供應(yīng)量、基準(zhǔn)地價(jià)、基準(zhǔn)房?jī)r(jià)等信息，促進(jìn)市場(chǎng)理性健康發(fā)展。</p><p>　　5、進(jìn)一步加強(qiáng)差別化住房信貸政策落實(shí),有效抑制投資性、投機(jī)性購(gòu)房行為。</p>

68、<p>　　一是充分發(fā)揮信貸政策抑制不合理住房需求特別是投資投機(jī)性需求的作用。要加強(qiáng)對(duì)商業(yè)銀行的監(jiān)管,提高差別化信貸政策落實(shí)力度。對(duì)于房?jī)r(jià)過(guò)快上漲的城市,地方政府應(yīng)果斷采取包括限購(gòu)政策在內(nèi)的臨時(shí)性措施,嚴(yán)格限制各種名目的炒房和投機(jī)性購(gòu)房。二是嚴(yán)厲打擊商品住宅銷(xiāo)售環(huán)節(jié)中的各種違規(guī)行為,加強(qiáng)信息公開(kāi)透明,減少房地產(chǎn)商利用虛假信息制造房?jī)r(jià)上漲假象盈利空間,引導(dǎo)居民理性購(gòu)房。</p><p>　　6、完善政

69、策，鼓勵(lì)小戶(hù)型和經(jīng)濟(jì)適用房建設(shè)。</p><p>　　政府應(yīng)出臺(tái)具體辦法，鼓勵(lì)房地產(chǎn)商多建小戶(hù)型、低價(jià)格的經(jīng)濟(jì)性房屋或自己財(cái)政撥款在城市的合適區(qū)域建設(shè)保障性住房在建設(shè)過(guò)程中進(jìn)行嚴(yán)格監(jiān)督，以保證房屋的質(zhì)量，對(duì)市里的中低收入家庭進(jìn)行嚴(yán)格的審查，并規(guī)定購(gòu)房者限于自住，不得出租牟利，3或5年內(nèi)不得上市轉(zhuǎn)讓。違反規(guī)定者一經(jīng)發(fā)現(xiàn)，即按原價(jià)減折舊后強(qiáng)制回購(gòu)，取消其以后再購(gòu)買(mǎi)資格。改變經(jīng)濟(jì)適用房比重低和脫離居民收人結(jié)構(gòu)的狀況。&

70、lt;/p><p>　　7、引導(dǎo)各方面的理性投資。</p><p>　　一方面，要引導(dǎo)房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)商理性熟悉到房?jī)r(jià)過(guò)度膨脹對(duì)本身、房地產(chǎn)業(yè)和整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)，把利潤(rùn)增加的動(dòng)力更多地放在擴(kuò)大企業(yè)規(guī)模、提高房屋質(zhì)量、優(yōu)化房屋結(jié)構(gòu)和降低經(jīng)營(yíng)成本上。另一方面，要引導(dǎo)消費(fèi)者建立正確的投資觀念，要根據(jù)自己的判斷而不是盲目跟風(fēng)，進(jìn)行非理智的投資，樹(shù)立正確的消費(fèi)觀念。</p><p>　

71、　8、要完成消費(fèi)觀念的轉(zhuǎn)變。</p><p>　　要改變自己原有的“一步到位”的想法，從而導(dǎo)致住房消費(fèi)的提前，導(dǎo)致自己承受沉重的按揭成為”房奴”也造成了對(duì)住房的需求集中、趨同，引起房屋供不應(yīng)求。消費(fèi)者要建立梯級(jí)消費(fèi)，抑制不必要的提前消費(fèi)。根據(jù)自己的實(shí)際情況進(jìn)行合理的選擇。樹(shù)立良好的投資觀。為消費(fèi)者，不能盲目跟風(fēng)，要保持自我的冷靜，分析其中的利害得失再做出決定，以免重復(fù)08年股市的深重教訓(xùn)。引用股市的警戒語(yǔ)：樓市存

72、風(fēng)險(xiǎn)，入市需謹(jǐn)慎！</p><p><b>　　參考文獻(xiàn)</b></p><p>　　[1].姚遠(yuǎn)．我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)率的影響因素及實(shí)證分析[J]．當(dāng)代經(jīng)濟(jì)，2006(9)：16—22．</p><p>　　[2].健柏，江飛濤，陳偉剛．對(duì)我國(guó)房?jī)r(jià)與地價(jià)相互關(guān)系的再檢驗(yàn)[J]．預(yù)測(cè)，2007(2)：l一7．</p><p&g

73、t;　　[3].胡冠軍、賈生華，浙江大學(xué)管理學(xué)院，基于Panel Data模型的城市地價(jià)水平影響因素研究——以全國(guó)27個(gè)大中城市為例</p><p>　　[4].孫鵬，王浦，淺析黑龍江省房地產(chǎn)價(jià)格影響因素</p><p>　　[5].Ruijue Peng,william C.Wheaton.Effects of Restrictive Land Supply on Housing in

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