河南省经济发展对房价的影响因素分析

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摘 要：研究经济发展与房价的关系，对促进房地产业与经济协调发展具有重要意义。运用SPSS19.0软件对指标间的相关性进行分析，然后采用Eviews6.0软件对河南省1998―2012年GDP对房价的影响进行分析。结果表明，GDP与房价之间存在长期的协整关系，当GDP增加1%时，房价上涨0.286488%。Granger因果关系检验说明房价和GDP之间存在着双向的因果关系。

关键词：房价；地区生产总值；协整检验；因果关系检验；河南省

中图分类号：F293.3 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2015）15-0063-03

一、房地产价格影响因素分析

房地产是土地、建筑物和地上附着物的综合体，而房价是房地产市场各种关系的综合反映。在2008年金融危机影响下，我国房地产市场经历了高涨、继而下降的时期。房地产市场是我国经济的重要组成部分，由于金融危机造成我国经济的下滑，因此以房地产市场带动我国经济复苏成为发展经济的首要选择。我国为了带动经济的增长，促进了房地产市场的发展，其中金融政策出现了松动，且房地产价格持续上涨并连创新高。房地产开发程度出现了前所未有的高涨，造成了我国房地产价格的非理性上涨。

关于房价的影响因素，一直是关注的焦点。李玲等以北京市为例，阐述了房地产调控政策对房价的影响，指出了高强度的调控政策对房价有明显的抑制作用[1]。车欣薇等的研究表明，各金融中心房地产价格和银行贷款存在长期均衡的关系，房价的波动与银行贷款之间互相影响[2]。谢太峰和路伟认为，货币供应量、贷款利率和国民收入对房地产价格存在不同的影响，货币供应量的增加会迅速推动房地产价格上涨，国民收入的增加对房价的上涨有轻微的推动作用，贷款利率的提高会降低房地产价格[3]。李黎认为，流入房地产市场的货币供应量与房屋销售价格指数之间存在显著地正相关关系[4]。文凤华等从房地产价格与金融脆弱性相联系得出两者存在双向的因果关系[5]。黄忠华、吴次芳、杜雪君从房价、利率的角度出发，分析房价与宏观经济的关系，他们得出房价与GDP之间存在相互因果关系，但房价与利率之间的因果关系不显著；历史的GDP和房价是影响GDP的主要因素[6]。王杰明从房价的角度对城市经济发展水平的理论影响进行分析，最后从房价对城市经济发展的有利影响和不利影响说明房价对城市发展水平的影响效果[7]。

对房地产价格的影响因素很多，每种因素对房价的影响都是不同的，不同的学者对房价影响因素的研究角度也不同。大部分学者都是从货币、宏观金融政策、银行信贷等角度分析了房地产价格的影响因素。已有文献对经济发展水平方面解释房地产价格大都是从房价对经济发展水平方面影响进行分析，但经济发展水平对房价的影响因素分析较少，因此本文从经济发展水平的综合方面分析了河南省房地产价格波动的影响因素。

二、经济发展对房价的实证分析

（一）研究区概况

河南位于中国中东部，是全国经济活动的中心之一。1998―2012年河南省平均房价处于增长趋势，从1998年的977.075元至2012年的3 831.237元，同时，河南省地区生产总值（GDP）也呈现上涨的趋势，由1998年的4 308.24亿元上升至2012年的29 599.31亿元。另外，城市化水平不断提高，从1998的20.8%上升至2012年的42.4%。

（二）变量的选取

房地产价格主要受国家宏观金融政策、经济发展水平、城市化水平、居民收入水平等因素影响，根据科学性、差异性、数据的可获得性等原则，选取GDP（X1，单位：亿元）、城镇化率（X2，单位：%）、城镇居民人均可支配收入（X3，单位：元）为解释变量，商品房的平均价格（Y，单位：元）为解释变量。

选取河南省1998―2012年的GDP、城镇化率、城镇居民人均可支配收入与商品房的平均价格数据，所需数据均来自2012年《河南省统计年鉴》。商品房的平均价格是由商品房销售额比上商品房销售面积，而后利用居民消费价格指数进行折算。为了消除价格的影响，GDP以1998年为基期，将地区人均生产总值指数（上年=100）转化为定基指数，再将定基指数分别乘以1998年人均生产总值得到。

为了减少异方差性和增强线性，将变量取自然对数，分别表示为LnX1、LnX2、LnX3、LnY。计算各变量间的相关系数，结果（见表1）。

由表1结果可知，lnX1与lnX2、lnX3的相关系数分别为0.997和0.998，lnX2和 lnX3的相关系数为0.996，说明lnX1与lnX2、lnX3，lnX2与 lnX3之间有多重线性关系，为了消除变量间的多重线性关系，因此可只选择一个综合性解释变量即lnX1。lnX1与lnY的相关系数为0.995。

lnX1与lnY具有较高的相关性，但并不能说明两者之间有一定的因果关系，因此还需对它们进行协整、因果关系检验来检验两者的因果关系。

（三）平稳性检验

为避免出现“伪回归”现象，需对时间序列进行平稳性检验。根据Eviews6.0得出的单位根检验可以得到，lnX1、lnY时间序列是非平稳的。对lnX1、lnY进行一阶差分检验，t值小于5%的显著水平值，因此，地区人均生产总值和商品房平均价格是一阶单整时间序列。然后在此基础上进行协整性检验。

（四）协整性检验

两个或者两个以上的不平稳时间序列具有各自的波动规律，若它们之间有协整关系，则存在着长期的均衡关系，反之，则不存在长期均衡关系。lnX1和lnY为一阶单整序列，所以满足协整检验的条件：两者为非平稳性变量，都是阶数相同的单整变量。

假设lnX1和lnY之间存在协整关系，利用Johansen法对lnX1和lnY进行协整检验，由运行结果可知，迹检验和最大特征值检验在5%的显著水平上，变量间都存在协整关系。这说明地区生产总值与房地产价格之间存在着协整关系。

协整回归方程为：LnY=0.286488LnX1+7.618319 （1）

（0.00729） （0.09781）

此方程表示GDP每增长1%，商品房价格将上涨0.286488%。该协整方程只是说明了各变量间的长期稳定关系，不能说明相互间的关系，因此，还需进行因果关系检验。

（五） Granger 因果关系检验

进行因果检验是为了确定GDP和房价之间的因果关系。Granger因果检验的前提是变量间序列是否平稳，由ADF检验可知，满足该条件，因此可进行Granger因果关系检验，结果（见表2）。

由表2结果可知，当滞后期为1时，GDP的增长影响房价的上涨，而房价的上涨不是GDP增加的原因。当滞后期为2时，GDP与房价互为因果关系，房价的上涨能拉动GDP的上升，GDP的增长同时也能带动房价的上升。这与我国目前的实际情况大致相吻合。

Granger因果关系检验对滞后期的选择非常敏感，以AIC的值最小为原则确定最佳的滞后期，因此选择滞后期2为最佳结果。

三、结论与讨论

本文通过选取经济发展的综合指标GDP、城镇化率、城镇居民人均可支配收入、商品房平均价格，对城市经济发展水平与房价的关系进行研究。GDP的增长说明了我国经济发展水平的提高和居民生活条件的改善，而经济发展水平的提高和居民生活条件的改善又会拉动房地产需求量的上升。同时，短时间内由于房地产供给缺乏弹性，房地产需求的增加并不会带动房地产供给的增加，结果必然导致房地产价格的上升。

通过SPSS19.0软件对可选变量间进行了相关性分析，并利用EViews6.0统计软件对1998―2012年间的GDP与平均房价进行了平稳性检验、协整性检验和Granger因果关系检验，可以得到以下结论与建议：

1.河南省的房价与GDP存在长期的均衡关系。固定资产投资是拉动经济增长的主要因素，而房地产又是固定资产投资的重要因素之一，因此，房价的升高，促进了固定资产投资的快速增加，从而推动了经济的发展。同时，经济的发展提高了居民生活水平，加大了对房地产的需求。

2.通过Granger因果关系检验，河南省房价和GDP之间存在着双向因果关系，房价的升高或降低会导致GDP的增加或减少。从协整关系可以看出，在其他因素不变的条件下，当GDP上升1%时，房价就会上涨0.286488%，即随着经济的发展，GDP的增加影响房价的高低。因此，经济的持续增加带动了房价的上升和房地产市场的繁荣，反之房地产市场的发展带动了经济的发展，促进了经济的增长。

3.经济快速发展中，研究促进房价与经济发展相协调具有重要的现实意义。重视房价波动的研究，分析房价波动的原因，使房价保持在合理的范围之内，如建立完善的房地产税制，以遏制购房投机者行为的大量出现；房价的适度上涨能够推动经济的发展，应发挥房价对经济发展的积极作用，使经济保持持续的增长；注意房价的上涨速度，防止房价上涨过快，超过经济发展的承受能力，导致经济发展受阻，进而影响房价与经济的协调发展。

参考文献：

[1] 李玲，朱道林，胡克林.基于PSR模型的房地产调控政策对房价影响的研究――以北京市为例[J].资源科学，2012，（4）：787-793.

[2] 车欣薇，郭琨，李斌，王珏.中国金融中心城市房地产价格与银行信贷的关系[J].系统工程理论与实践，2011，（4）：663-671.

[3] 谢太峰，路伟.中国货币供应量、贷款利率、国民收入对房地产价格影响的实证分析[J].首都经济贸易大学学报，2013，（5）：21-28.

[4] 李黎.金融政策对房地产市场影响的效应分析[D].南京：南京航空航天大学，2009.

[5] 文凤华，张阿兰，戴志锋，杨晓光.房地产价格波动与金融脆弱性――基于中国的实证研究[J].中国管理科学，2012，（2）：1-10.

[6] 黄忠华，吴次芳，杜雪君.中国房价、利率与宏观经济互动实证研究[J].中国土地科学，2008，（7）：38-44.

[7] 王杰明.房价对城市经济发展水平的理论影响分析[J].特区经济，2011，（3）：281-283.

Analysis of the Effect on Prices of Economic Development in Henan Province

WANG Bin1，WANG Wei-bin1，CHEN Ning-li2

（1.Qinyan gland resources bureau，Jiaozuo 454000，China；

2.School of Surveying and Landing Information Engineering，Henan Polytechnic University，Jiaozuo 454000，China）

Abstract：Study on the relationship between economic development and house prices is great significance to promote the coordinated development of the real estate industry and economy.Based on SPSS software the correlation of the variables was analyzed，and then the influence of GDP on the prices from 1998 to 2012 in Henan Province was analyzed by Eviews6.0 software.The results show that there is a long-term co-integration relation between GDP and house prices，when GDP increase 1% result in the real estate price increase 0.286488%.There is bidirectional causality between GDP and real estate price according to Granger causality test.

Key words：real estate prices；GDP；co-integration test；causality test；Hena Province