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摘要：文章为研究潍坊市商品房价格的主要影响因素，从房地产市场的供给和需求两方面选取自变量，通过统计年鉴收集全市2009～2018年的相关数据，构建多元线性回归模型。使用Eviews软件对2009～2018年的统计数据进行回归分析、检验。实证得出城镇居民人均可支配收入和房地产开发投资是影响潍坊市商品房平均销售价格的重要因素，对推动潍坊市房价的上涨具有显著的影响。鉴于此，提出了政府部门稳定房价，促進经济发展的政策建议。
关键词：商品房平均销售价格;房地产开发投资;多元线性回归模型
在我国，房地产业已成为国民经济发展的一项支柱产业，房地产行业的快速发展带动了其他相关行业的发展，为推动经济社会发展做出巨大贡献，同时，出现了房地产市场过热、房价过快上涨等问题。近年来，商品房价格持续上升，例如，潍坊市2009 年商品房平均销售价格为2622元/平方米，到了2018 年全市商品房均价上涨到5835元/平方米，涨幅达123%，高房价不仅对经济运行造成了重要影响，还直接影响到居民的生活水平和生活质量。本文从商品房供给和需求两方面选取影响潍坊市商品房价格的因素，应用时间序列多元回归模型分析，得出影响商品房价格的重要因素，对政府部门制定房地产调控政策提供一定的参考意义。
一、变量选取
本文将潍坊市商品房平均销售价格代表商品房价格，作为因变量（被解释变量），用Y表示，商品房需求层面选取城镇居民人均可支配收入（X1），供给层面选取房地产开发投资（X2）作为自变量（解释变量），使用多元线性回归模型进行实证分析。
市场供求理论认为，市场上商品供求关系影响商品的价格，需求大于供给，价格就会上涨。商品房具有商品的属性，房地产市场同样遵循着供求规律。
1. 从商品房的需求方面分析。城镇居民人均可支配收入。一方面，可支配收入水平直接影响着居民的购买能力，收入的增加能够使没有住房的人形成刚性购房需求。使有房者形成改善性住房需求。另一方面，商品房作为一种投资品，会形成对住房的投资需求。此外，商品房是在城市国有建设用地上建成，农村宅基地或集体建设用地上建成的小产权房不在讨论范围内。因此，选取城镇居民人均可支配收入作为影响潍坊市商品房价格的一个变量。
2. 从商品房的供给方面分析。房地产开发投资是房地产市场供给的主要组成部分，包括建筑工程、安装工程、设备购置和其他费用（土地购置费等），土地购置的成本包括征地拆迁补偿费用和土地使用权出让金等，构成了房地产开发的主要成本费用。因此，选取房地产开发投资作为商品房平均销售价格的解释变量。
二、数据来源
本文通过查阅潍坊市统计年鉴，选取2009年至2018年的样本数据。由于商品房平均销售价格数据无法从统计年鉴直接查取，由全市商品房销售额除以商品房销售面积得到样本数值为（2621.6、2973.3、3595.5、3855.9、3973.2、4203.9、4509.2、4311.5、4803.8、5834.9）。城镇居民人均可支配收入、房地产开发投资额的样本数据来源于潍坊市统计年鉴。
三、模型选择
根据Eviews计量软件，利用商品房平均销售价格Y分别与城镇居民人均可支配收入（X1）、房地产开发投资（X2）数据作散点图，判断它们之间是否存在散点关系。
根据以上散点图形，可直观的判断自变量X1、X2随着因变量 Y 的上升而增加，存在近似的线性关系，而Y与X2明显不存在线性关系。为了分析选取的因素对房地产价格的影响，考虑建立多元线性回归模型Y=aX1+bX2+c+ε，其中：Y表示商品房平均销售价格，X1为城镇居民可支配收入， X2表示房地产开发投资额;a，b为模型系数，c为常数项;ε为随机误差项，表示影响商品房价格的其他因素，如社会因素、国家宏观政策等。
四、实证检验及结果分析
使用Eviews7.0软件，将2009～2018年的Y，X1，X2数据代入时间序列线性回归模型，采用普通最小二乘法检验结果如表所示：
回归结果分析：根据线性回归模型自变量 X1，X2的回归系数、t值、相应的概率值即 P 值，结果表明，城镇居民人均可支配收入水平与商品房平均销售价格高度正相关，并通过了1%的显著性检验。表示在控制其它变量的条件下，城镇居民人均可支配收入每提高1% ，房地产价格将上涨 0.08%，证明城镇居民人均可支配收入水平的提高会促使居民对商品房的需求增加，进而推高商品房价格。房地产开发投资与商品房平均销售价格存在正相关的密切关系，并通过了5%的显著性检验。表示在控制其它变量的情况下，房地产开发投资每提高1% ，商品房价格将上涨3.9%，房地产开发投资增加促使商品房建设成本加大，推动商品房价格上涨。R2为0.97，调整后的R2为0.96，说明时间序列回归模型的拟合程度非常好，该模型的两个变量（城镇居民可支配收入和房地产开发投资）解释了 2009～2018 年全市商品房平均销售价格变动的 97% ，通过了拟合优度检验。该回归方程 F 值为 112.61，P值为0.000005，通过了1%的显著水平，线性回归模型整体回归效果显著。通过以上检验得出二元线性回归方程为Y=0.0759X1+3.9050X2+139.8637。
五、实证结论及建议
1. 实证结论
本文的实证分析表明，潍坊市商品房平均销售价格在2009～2018年间不断上涨，受城镇居民人均可支配收入和房地产开发投资的影响很大，构成全市房价上涨的重要推动力量。这说明随着经济发展和城镇居民收入水平的提高，潍坊市房价上涨是必然趋势。但是模型设定和实证分析仍有不足之处，如选取的自变量只有两个，未考虑区位、宏观政策等现实诸多因素的影响，分析不够全面、具体。 2. 政策建议
随着居民收入水平普遍提高，对住房的消费需求不断增加，政府应鼓励正常的住房消费需求，但房价过高会损害中低收入群体的民生和福利水平。为限制商品房价格过快上涨，保障低收入群体的住房需求，政府应当对房价进行适当的调控，促进房地产市场平稳健康发展。
（1）坚持“房住不炒”的房地产调控政策。房住不炒是党中央、国务院房地产调控政策的主基调，银行部门坚持“房住不炒”的定位，因城施策，统筹做好房地产金融调控，有效实施差别化住房信贷政策。政府部门要改变居民对“热衷炒房”的观念，让“房住不炒”理念更深入人心，既满足刚性需求又抑制投资投机。
（2）稳定房地产投资和供给。房地产开发投资费用对房地产价格有重要影响。随着土地费用、商品房建设配套费、房屋建造材料等费用的提高，房地产开发投资成本不断增加，开发商为获取利润，不断提高商品房价格，从而将开发成本费用转嫁到购房者身上。政府可以通过调控住宅用地政策，商品房税费改革等来降低开发投资成本，从而在一定程度上化解房价上涨的压力。
（3）增加住房供应保障体系建设。为缓解低收入家庭、外来务工人员等困难群体的住房刚性需求，政府部门应积极加大对经济适用房、公共租赁住房、廉租住房等住房保障体系建设，增加住房供应，使不同收入阶层的群体对住房的需求都能得到满足，实现人人“住有所居”的目标。
总之，影响房价上涨的因素很多，但主要是由房地产市场供求关系决定的。政府一方面要发挥市场配置资源的作用，但不能任由房价过快上涨，影响居民的住房需求和生活质量，通过多种措施调控房地产市场的供需关系，稳定房价的走势是可行和必要的。
参考文献：
[1]宋成舜，周惠萍.基于回归模型的西宁市商品房价格影响因素研究[J].经济研究导刊，2011（04）：119-121.
[2]程凯，何利.我国房地产价格的影响因素研究——基于2006～2016年全国房地产数据的分析[J].湖北经济学院学报（人文社会科学版），2017，14（10）：26-29.
[3]张育斌.武汉市商品住宅价格影响因素研究[D].武汉：华中农业大学，2012.
[4]杨丽华.我国房地产价格影响因素实证研究[J].商，2016（20）：282-283.
[5]周国富.天津市商品住宅价格的影响因素分析[J].中国物价，2007（07）：44-47.
[6]王振宇.我國房地产价格影响因素研究[D].济南：山东大学，2016.
（作者单位：昌乐县重大项目服务中心）
关键词：商品房平均销售价格;房地产开发投资;多元线性回归模型
在我国，房地产业已成为国民经济发展的一项支柱产业，房地产行业的快速发展带动了其他相关行业的发展，为推动经济社会发展做出巨大贡献，同时，出现了房地产市场过热、房价过快上涨等问题。近年来，商品房价格持续上升，例如，潍坊市2009 年商品房平均销售价格为2622元/平方米，到了2018 年全市商品房均价上涨到5835元/平方米，涨幅达123%，高房价不仅对经济运行造成了重要影响，还直接影响到居民的生活水平和生活质量。本文从商品房供给和需求两方面选取影响潍坊市商品房价格的因素，应用时间序列多元回归模型分析，得出影响商品房价格的重要因素，对政府部门制定房地产调控政策提供一定的参考意义。
一、变量选取
本文将潍坊市商品房平均销售价格代表商品房价格，作为因变量（被解释变量），用Y表示，商品房需求层面选取城镇居民人均可支配收入（X1），供给层面选取房地产开发投资（X2）作为自变量（解释变量），使用多元线性回归模型进行实证分析。
市场供求理论认为，市场上商品供求关系影响商品的价格，需求大于供给，价格就会上涨。商品房具有商品的属性，房地产市场同样遵循着供求规律。
1. 从商品房的需求方面分析。城镇居民人均可支配收入。一方面，可支配收入水平直接影响着居民的购买能力，收入的增加能够使没有住房的人形成刚性购房需求。使有房者形成改善性住房需求。另一方面，商品房作为一种投资品，会形成对住房的投资需求。此外，商品房是在城市国有建设用地上建成，农村宅基地或集体建设用地上建成的小产权房不在讨论范围内。因此，选取城镇居民人均可支配收入作为影响潍坊市商品房价格的一个变量。
2. 从商品房的供给方面分析。房地产开发投资是房地产市场供给的主要组成部分，包括建筑工程、安装工程、设备购置和其他费用（土地购置费等），土地购置的成本包括征地拆迁补偿费用和土地使用权出让金等，构成了房地产开发的主要成本费用。因此，选取房地产开发投资作为商品房平均销售价格的解释变量。
二、数据来源
本文通过查阅潍坊市统计年鉴，选取2009年至2018年的样本数据。由于商品房平均销售价格数据无法从统计年鉴直接查取，由全市商品房销售额除以商品房销售面积得到样本数值为（2621.6、2973.3、3595.5、3855.9、3973.2、4203.9、4509.2、4311.5、4803.8、5834.9）。城镇居民人均可支配收入、房地产开发投资额的样本数据来源于潍坊市统计年鉴。
三、模型选择
根据Eviews计量软件，利用商品房平均销售价格Y分别与城镇居民人均可支配收入（X1）、房地产开发投资（X2）数据作散点图，判断它们之间是否存在散点关系。
根据以上散点图形，可直观的判断自变量X1、X2随着因变量 Y 的上升而增加，存在近似的线性关系，而Y与X2明显不存在线性关系。为了分析选取的因素对房地产价格的影响，考虑建立多元线性回归模型Y=aX1+bX2+c+ε，其中：Y表示商品房平均销售价格，X1为城镇居民可支配收入， X2表示房地产开发投资额;a，b为模型系数，c为常数项;ε为随机误差项，表示影响商品房价格的其他因素，如社会因素、国家宏观政策等。
四、实证检验及结果分析
使用Eviews7.0软件，将2009～2018年的Y，X1，X2数据代入时间序列线性回归模型，采用普通最小二乘法检验结果如表所示：
回归结果分析：根据线性回归模型自变量 X1，X2的回归系数、t值、相应的概率值即 P 值，结果表明，城镇居民人均可支配收入水平与商品房平均销售价格高度正相关，并通过了1%的显著性检验。表示在控制其它变量的条件下，城镇居民人均可支配收入每提高1% ，房地产价格将上涨 0.08%，证明城镇居民人均可支配收入水平的提高会促使居民对商品房的需求增加，进而推高商品房价格。房地产开发投资与商品房平均销售价格存在正相关的密切关系，并通过了5%的显著性检验。表示在控制其它变量的情况下，房地产开发投资每提高1% ，商品房价格将上涨3.9%，房地产开发投资增加促使商品房建设成本加大，推动商品房价格上涨。R2为0.97，调整后的R2为0.96，说明时间序列回归模型的拟合程度非常好，该模型的两个变量（城镇居民可支配收入和房地产开发投资）解释了 2009～2018 年全市商品房平均销售价格变动的 97% ，通过了拟合优度检验。该回归方程 F 值为 112.61，P值为0.000005，通过了1%的显著水平，线性回归模型整体回归效果显著。通过以上检验得出二元线性回归方程为Y=0.0759X1+3.9050X2+139.8637。
五、实证结论及建议
1. 实证结论
本文的实证分析表明，潍坊市商品房平均销售价格在2009～2018年间不断上涨，受城镇居民人均可支配收入和房地产开发投资的影响很大，构成全市房价上涨的重要推动力量。这说明随着经济发展和城镇居民收入水平的提高，潍坊市房价上涨是必然趋势。但是模型设定和实证分析仍有不足之处，如选取的自变量只有两个，未考虑区位、宏观政策等现实诸多因素的影响，分析不够全面、具体。 2. 政策建议
随着居民收入水平普遍提高，对住房的消费需求不断增加，政府应鼓励正常的住房消费需求，但房价过高会损害中低收入群体的民生和福利水平。为限制商品房价格过快上涨，保障低收入群体的住房需求，政府应当对房价进行适当的调控，促进房地产市场平稳健康发展。
（1）坚持“房住不炒”的房地产调控政策。房住不炒是党中央、国务院房地产调控政策的主基调，银行部门坚持“房住不炒”的定位，因城施策，统筹做好房地产金融调控，有效实施差别化住房信贷政策。政府部门要改变居民对“热衷炒房”的观念，让“房住不炒”理念更深入人心，既满足刚性需求又抑制投资投机。
（2）稳定房地产投资和供给。房地产开发投资费用对房地产价格有重要影响。随着土地费用、商品房建设配套费、房屋建造材料等费用的提高，房地产开发投资成本不断增加，开发商为获取利润，不断提高商品房价格，从而将开发成本费用转嫁到购房者身上。政府可以通过调控住宅用地政策，商品房税费改革等来降低开发投资成本，从而在一定程度上化解房价上涨的压力。
（3）增加住房供应保障体系建设。为缓解低收入家庭、外来务工人员等困难群体的住房刚性需求，政府部门应积极加大对经济适用房、公共租赁住房、廉租住房等住房保障体系建设，增加住房供应，使不同收入阶层的群体对住房的需求都能得到满足，实现人人“住有所居”的目标。
总之，影响房价上涨的因素很多，但主要是由房地产市场供求关系决定的。政府一方面要发挥市场配置资源的作用，但不能任由房价过快上涨，影响居民的住房需求和生活质量，通过多种措施调控房地产市场的供需关系，稳定房价的走势是可行和必要的。
参考文献：
[1]宋成舜，周惠萍.基于回归模型的西宁市商品房价格影响因素研究[J].经济研究导刊，2011（04）：119-121.
[2]程凯，何利.我国房地产价格的影响因素研究——基于2006～2016年全国房地产数据的分析[J].湖北经济学院学报（人文社会科学版），2017，14（10）：26-29.
[3]张育斌.武汉市商品住宅价格影响因素研究[D].武汉：华中农业大学，2012.
[4]杨丽华.我国房地产价格影响因素实证研究[J].商，2016（20）：282-283.
[5]周国富.天津市商品住宅价格的影响因素分析[J].中国物价，2007（07）：44-47.
[6]王振宇.我國房地产价格影响因素研究[D].济南：山东大学，2016.
（作者单位：昌乐县重大项目服务中心）