浙江省住宅房價上漲原因和對策研究[畢業(yè)論文]

1、<p><b>　　本科畢業(yè)論文</b></p><p><b>　?。ǘ?屆）</b></p><p>　　浙江省住宅房價上漲原因和對策研究</p><p>　　所在學(xué)院 </p><p>　　專業(yè)班級 統(tǒng)計

2、學(xué) </p><p>　　學(xué)生姓名 學(xué)號 </p><p>　　指導(dǎo)教師 職稱 </p><p>　　完成日期 年 月 </p><p>　　摘要：近些年我國的房價持續(xù)增漲，房地產(chǎn)業(yè)是國民

3、經(jīng)濟的重要產(chǎn)業(yè)部門，其發(fā)展和進步對推動我國的工業(yè)化、市場化、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)的一個重要組成部分，它不僅直接關(guān)系到國民經(jīng)濟的發(fā)展，而且直接關(guān)系到城市居民的切身利益。住宅是社會性質(zhì)和社會文明程度的重要標志之一。解決城市住宅問題，不僅是城市的重大經(jīng)濟課題，也是重大的社會課題。本文采用了1995-2009年的數(shù)據(jù)，運用回歸分析、因子分析方法，對浙江省住宅房價上漲的原因進行研究，并提出對應(yīng)的

4、對策。</p><p>　　關(guān)鍵詞：房價持續(xù)增長；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4</p><p>　　2.1回歸分析概述與目的4</p><p>　　2.2回歸名稱的由來與研究的主要內(nèi)容4</p><p>　　2.3線性回歸分析和線性回歸模型5</p><p>　　2.4回歸方程的統(tǒng)計檢驗6</p>

9、;<p>　　2.4.1回歸方程的顯著性檢驗6</p><p>　　2.4.2多重共線性檢驗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年住宅房銷售價格7</p><p>　　4對浙江省數(shù)據(jù)進行研究7</p><p>　　4.

10、1運用Eviews軟件對數(shù)據(jù)進行分析7</p><p>　　4.1.1模型回歸分析8</p><p>　　4.1.2異方差性檢驗（Whit檢驗）9</p><p>　　4.1.3序列相關(guān)性檢驗（GB檢驗法）10</p><p>　　4.1.4多重共線性檢驗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運用spss對數(shù)據(jù)進行回歸分析14</p><p>　　4.2.1檢驗線性14</p><p>　　4.2.2對上表數(shù)據(jù)運用spss進行回歸分析15</p><p>　　4.2.3對spss分析得出的結(jié)論進行分析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21</b></p><p><b>　　引言</b></p><p>　　房價，一直都是一個備受社會各界關(guān)注的重要價

13、格指標。它不僅關(guān)系到國家的整體經(jīng)濟建設(shè)，更關(guān)系到當今老百姓的切身利益。當今房價已經(jīng)越來越成為人們關(guān)注的焦點，日益高漲的房價也牽動著越來越多人的神經(jīng)。正如確保18億畝耕地底線一樣，住房乃民生之本。住房問題事關(guān)社會穩(wěn)定，經(jīng)濟健康發(fā)展。</p><p>　　我國的房價一直在上漲，國家也出臺很多政策去壓制房價的上漲。2010年1月，國務(wù)院發(fā)出《關(guān)于促進房地產(chǎn)市場平穩(wěn)健康發(fā)展的通知》，其中涉及五個方面、是一個條款的內(nèi)容，全

14、部指向調(diào)控房價。2010年兩會，樓市問題成為最熱門話題。在今年的政協(xié)提案中，數(shù)十份都為解決高房價出謀劃策；而全國人大代表中，最為積極和成型的議案也均指向高房價。在與普通老百姓的互動中，最為積極和成型的議案也均指向高房價。在與普通老百姓的互動中，網(wǎng)絡(luò)上85%的網(wǎng)友矛頭直指高房價。溫總理說：房價要穩(wěn)定，不行也得行。可見國家對于房價問題的重視。浙江雖然作為一個經(jīng)濟大省，但也面臨著日益嚴重的高房價困擾。</p><p>

15、　　住宅產(chǎn)業(yè)不僅關(guān)系到國民經(jīng)濟的發(fā)展，而且也直接關(guān)系到城市居民的切身利益。近年來，城市化、工業(yè)化進程的不斷加快，給住宅市場的發(fā)展帶來了良好的發(fā)展機遇。全國連續(xù)幾年都出現(xiàn)了房價和銷量的持續(xù)增長，商品住房和二手住房價格逐年攀升，尤其是近兩年價格漲勢強勁。</p><p>　　房地產(chǎn)業(yè)是國民經(jīng)濟的重要產(chǎn)業(yè)部門，其發(fā)展和進步對推動我國的工業(yè)化、市場化、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)的一個重要組成部分，它不僅直接關(guān)系到國民經(jīng)濟的發(fā)展，而且直接關(guān)系到城市居民的切身利益。住宅是社會性質(zhì)和社會文明程度的重要標志之一。解決城市住宅問題，不僅是城市的重大經(jīng)濟課題，也是重大的社會課題。那么，到底是哪些因素影響了房價，致使其穩(wěn)漲不疊呢？本文就通過運用回歸分析和因子分析對浙江省95年至09年的數(shù)據(jù)進行研究，來揭曉這個答案。</p><p><b>　　國內(nèi)外研究現(xiàn)狀：</b><

17、/p><p>　　姚遠[1]根據(jù)2004年各省相關(guān)橫截面數(shù)據(jù)，運用人均可支配收入增長率、建筑成本增長率、空置率三因素對房地產(chǎn)價格增長率進行實證分析，指出要控制房價過快增長，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，完整地描述了我國房價與地價的相互關(guān)系，認為土地出讓制度改革雖然導(dǎo)致地價的快速上升，但對房價的影響非常微弱

18、，不是近年來房價上漲的根本原因。</p><p>　　胡冠軍、賈生華[3]認為居民生活水平、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、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)價格越高，收入每增加一個單位，房地產(chǎn)價格即增加0.3個單位。

19、同時根據(jù)定價原理，價格=成本+目標利潤，住宅建筑成本對房地產(chǎn)價格影響同樣巨大，成本增加1個單位，房地產(chǎn)價格增加近似于0.24個單位。家庭恩格爾系數(shù)可以反映家庭消費傾向。失業(yè)率影響房地產(chǎn)價格，如果失業(yè)率每提高一個百分點，價格將下降95個單位，由于中國城鎮(zhèn)失業(yè)率穩(wěn)定，所以實際中對房地產(chǎn)價格波動影響不會很大。利率導(dǎo)致房貸的波動，對于普通消費大眾影響較為明顯。</p><p>　　Ruijue Peng&Will

20、iam C.Wheaton[5] (1994)認為土地供應(yīng)量影響房價的機制有兩個:1、土地供應(yīng)的減少會阻止開發(fā)商得到他們想要的土地量，當建筑量減少時，住房存量無法跟上住宅的需求，從而導(dǎo)致房價升高；2、從城市空間結(jié)構(gòu)而言，在一個封閉的城市里，住房供給最終會與人口增長相協(xié)調(diào)，但這是通過土地與資本的相互替代來實現(xiàn)的。</p><p>　　Tilak Abeysinghe & keen Meng choy[6]

21、(2004)在研究新加坡巨大消費之謎時指出，新加坡房價和車價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汽車的需求遠高于車牌配額.有限的土地自然供給會束縛土地的經(jīng)濟供給，從而引起高房價。</p><p>　　Phang&wong[7] (1997)對新加坡的政府政策和私人住房進行了研究，發(fā)現(xiàn)政府的住房價格政策比利息率、收入增長等經(jīng)濟指標更具有市場影響力，政府提供土地以建造組屋的方式對私人住房

22、價格產(chǎn)生了很大的影響。</p><p>　　周蘇[8]生的分析中有這樣一段話：我國政府官員的業(yè)績考核中，當?shù)谿DP是一個非常重要的指標，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，房價上漲對GDP數(shù)據(jù)的推動作用不言而喻。其次，隨著房地產(chǎn)市場的發(fā)展，土地出讓金收入日益成為地方財政收入的主要部分，房價上漲，土地出讓金收入自然水漲船高。

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

24、t;p>　　季雪[10]認為，隨著城市化進程發(fā)展，城市居民婚嫁、改善、回遷等住房剛性需求進入高峰期；而我國住房供應(yīng)體系尚不完善，住房保障法律缺失；房地產(chǎn)市場高度市場化，土地“招拍掛”供應(yīng)模式致使地價不斷上漲并推高周邊房價；利益集團及境內(nèi)外投資群體哄抬房價，調(diào)控政策溫和加上部分地區(qū)地方政府不作為致使房價逆調(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。主要介紹多元線性回歸基本原理和計算方法。第3章，展示浙江省今年來的房價。第4章，用回歸分析方法分別運用Eviews和spss軟件對浙江省95

27、年至09年數(shù)據(jù)進行分析，得出影響房價上漲的因素。第5章，主要討論對抑制房價上漲的對策。</p><p>　　模型建立，以及模型參數(shù)估計</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)計方法建立因變量與自變量之間的回歸關(guān)系函數(shù)表達式（稱回歸方程式）?；貧w分析中，

28、當研究的因果關(guān)系只涉及因變量和一個自變量時，叫做一元回歸分析；當研究的因果關(guān)系涉及因變量和兩個或兩個以上自變量時，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)表達式是線性的還是非線性的，分為線性回歸分析和非線性回歸分析。通常線性回歸分析法是最基本的分析方法，遇到非線性回歸問題可以借助數(shù)學(xué)手段化為線性回歸問題處理。</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)計關(guān)系，側(cè)重考察變量之間的數(shù)量變化規(guī)律，并通過回歸方程的形式描述和反映這種關(guān)系，幫助人們準確把握變量受其他一個或多個變量影響的程度，進而為預(yù)測提供科學(xué)依據(jù)。</p><p>　　回歸名稱的由來與研究的主要內(nèi)容</p><p>　　回歸分析的基本思想和方法以及“回歸”的名稱的由來歸功于英國統(tǒng)計學(xué)家F.高爾頓。F.高爾頓和他的學(xué)生，現(xiàn)代統(tǒng)計學(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題時 觀察了1078對夫婦，以每對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)了一條回歸直線方程.這種趨勢及回歸方程表明父母平均身高每增加一個單位，其成年兒子的身高也平均增加0.516個單位?；貧w分析師統(tǒng)計學(xué)中一個非常重要的分支，它在自然科學(xué)，管理科學(xué)，和社會等領(lǐng)域應(yīng)用也十分廣泛。</p><p>　　回歸分析研究的主要對象是客觀事物變量間的統(tǒng)計關(guān)系，它是建立在對客觀事物進行的大量

31、實驗和觀察的基礎(chǔ)上，用來尋找隱藏在那些看上去是不確定的現(xiàn)象中的統(tǒng)計規(guī)律性的統(tǒng)計方法?；貧w分析方法是通過建立統(tǒng)計模型變量間相互關(guān)系的密切程度，結(jié)構(gòu)狀態(tài)，模型預(yù)測的一種有效地工具。</p><p>　　線性回歸分析和線性回歸模型 </p><p>　　在實際經(jīng)濟問題中，一個變量往往受到多個變量的影響。例如，家庭消費支出，除了受家庭可支配收入的影響外，還受諸如家庭所有的財富、物價水平、金融機構(gòu)存

32、款利息等多種因素的影響，表現(xiàn)在線性回歸模型中的解釋變量有多個。這樣的模型被稱為多元線性回歸模型。當多個自變量與因變量之間是線性關(guān)系時，所進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性關(guān)系時，則多元線性回歸模型為：</p><p>　　其中，b0為常數(shù)項x1,x2…xk為回歸系數(shù)，b1為x2,x3…xk固定時，x1每增加一個單位對y的效應(yīng)，即x1對y的偏回歸系數(shù)；同

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

34、為： </p><p>　　建立多元性回歸模型時，為了保證回歸模型具有優(yōu)良的解釋能力和預(yù)測效果，應(yīng)首先注意自變量的選擇，其準則是： </p><p>　　(1)自變量對因變量必須有顯著的影響，并呈現(xiàn)密切的線性相關(guān)； </p><p>　　(2)自變量與因變量之間的線性相關(guān)必須是真實的，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)測值很容易確定。 </p><p><b>　　回歸方程的統(tǒng)計檢驗</b></p><p>　　回歸方程的顯著性檢驗 </p><p>　　線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)計關(guān)系的前提應(yīng)是：被解釋變量和解釋變量之間確實存在顯著的線性關(guān)系。回歸方程的顯著性檢驗正是要檢驗被解釋變量與所有解釋變量之間的線性關(guān)系是否顯著，用線性模型來描述它們之間的關(guān)系是否恰當。 </p><p><b>　　多重共線性檢驗</b></p><p>　　所謂多重共線性是指線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)系而使模型估計失真

37、或難以估計準確。一般來說，由于經(jīng)濟數(shù)據(jù)的限制使得模型設(shè)計不當，導(dǎo)致設(shè)計矩陣中解釋變量間存在普遍的相關(guān)關(guān)系。所以在進行回國分析的時候要進行多重共線性檢驗。</p><p>　　逐步回歸方法的基本思想</p><p>　　對全部的自變量x1，x2，…xp，按它們對y貢獻的大小進行對比，并通過F檢驗法，選擇偏回歸平方和顯著的變量進入回歸方程，每一步只引入一個變量，同時建立一個偏回歸方程。當一個變

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

39、歸過程結(jié)束。</p><p>　　浙江省1995年至2009年住宅房銷售價格</p><p>　　圖3-1 浙江省1995年至2009年住宅房銷售價格</p><p>　　對浙江省數(shù)據(jù)進行研究</p><p>　　運用Eviews軟件對數(shù)據(jù)進行分析</p><p>　　下表列出了1995年-2009年浙江省人均可支配收

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

41、代表隨機誤差項。</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)合起來對y有顯著線性影響。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)均通過了該顯著性水平下的檢驗。</p><p>　　異方差性檢驗（Whit檢驗）</p><p>　　利用Eviews軟件，有如下結(jié)果。</p><p>　　表格 43異方差檢驗結(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（GB檢驗法）</p

44、><p>　　在檢驗下，，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>　　多重共線性檢驗</b></p><p><b>　　1檢驗簡單相關(guān)系數(shù)</b></p><p>

45、;　　運用Excel對x1，x2，x3，x4的相關(guān)系數(shù)進行計算，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)符號合理。</p><p>　　第二步：引入x3，模型擬合度沒再提高，參數(shù)符號合理，變量的參數(shù)通過了T檢驗。

50、</p><p>　　第三步：引入x4，模型擬合度再次提高，參數(shù)符號合理，而且變量的參數(shù)沒有通過T檢驗。</p><p>　　因此最優(yōu)的住宅房價銷售價格函數(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)實證分析結(jié)果，住宅房銷售價格主要受人均可

51、支配收入，銷售面積，房地場開發(fā)企業(yè)竣工房屋造價和恩格爾系數(shù)影響較大。人均可支配收入越高，房價越高，收入每增加一個單位，房價即增加0.318個單位。同時根據(jù)定價原理，價格=成本+目標利潤，住宅建筑成文對房價影響同樣巨大，成本增加一個單位，房價增加0.324個單位。家庭恩格爾系數(shù)可以反應(yīng)家庭消費傾向。</p><p>　　運用spss對數(shù)據(jù)進行回歸分析</p><p>　　以下給出的是1995

52、年—2009年與住宅房銷售價格相關(guān)的一些數(shù)據(jù)，其中y表示銷售價格，x1表示非農(nóng)業(yè)人口，x2表示總?cè)丝冢瑇3表示總戶數(shù)，x4表示房地產(chǎn)開發(fā)投資，x5表示在崗職工平均工資，x6表示建筑業(yè)企業(yè)單位個數(shù)。各年數(shù)據(jù)如表10所示。</p><p>　　表格 410住宅房銷售價格相關(guān)數(shù)據(jù)</p><p><b>　　檢驗線性</b></p><p>　　對

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

54、>　　上表是回歸模型統(tǒng)計量：R是相關(guān)系數(shù)：R方是相關(guān)系數(shù)的平方，又稱判定系數(shù)，判定線性回歸的擬合程度，用來說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說明因變量分別與自變量存在真實的線性關(guān)系，顯著性檢驗通過。</p&g

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

56、<p>　　從上面方差分析表中得知，F(xiàn)統(tǒng)計量為91.956，系統(tǒng)自動檢驗的顯著性水平小于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，銷售價格，非農(nóng)業(yè)人口，總?cè)丝跀?shù)，總戶數(shù)，房地產(chǎn)開發(fā)投

57、資，在崗職工平均工資，建筑業(yè)企業(yè)單位個數(shù)，都是引起房價上漲的原因。</p><p>　　當然，影響房價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）、投機因素（在房地產(chǎn)市場中進行的投機活動）、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、只是針對房價的部分影響因素進行分析，對其他因素并沒有在模型中考慮。隨著經(jīng)濟的發(fā)展，房價的形成是一個很復(fù)雜的過程，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)系影響價格變化。在供不應(yīng)求時往往導(dǎo)致物價的上漲。對于房價，也是

59、如此。多渠道增加住房供給，緩解住房供需矛盾。同時合理的引導(dǎo)需求，解決住房銷售的觀念問題，引導(dǎo)人們樹立正確合理的住房消費觀念，有助于抑制房價上漲。</p><p>　　從嚴格控制土地為有限制放開,改善土地供應(yīng)結(jié)構(gòu)。土地緊張一直是房地產(chǎn)商借口漲價的理由。造成居民盲目搶購的一個理由也是消費者感覺土地供應(yīng)趨緊,地價在不斷上漲。因此,要繼續(xù)加大土地供應(yīng),加強用地結(jié)構(gòu)管理,消除土地供求矛盾。一是對房價上漲過快的城市,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)濟適用住房和限價商品住房供應(yīng)。二是加大對土地違法違規(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)新購置土地。對定價過高、漲幅過快的房地產(chǎn)開發(fā)項目重點清算和稽查土地增值稅。三是加強結(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,嚴格落實保障性住房、棚戶區(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目審批

61、,進一步增加有效供應(yīng)。</p><p>　　規(guī)范土地價格。在房地產(chǎn)市場供給方面，除了防止過度投資反彈風險，還要把完善土地出讓制度與規(guī)范土地價格、控制高價位房屋增長與擴大低價位房屋比重統(tǒng)一起來。在規(guī)范土地價格方面，要防止繼續(xù)以土地協(xié)議價或變相協(xié)議價，進行土地低進高出的土地投機和炒賣；中央要規(guī)范政府在土地拍賣中的行為，逐步形成符合土地供需關(guān)系、反映土地價值的土地拍賣價格；通過擴大房地產(chǎn)企業(yè)規(guī)模效應(yīng)等降低成本，減少土地

62、漲價因素過多地向房價轉(zhuǎn)移。</p><p>　　適當控制個人住房貸款需求。在貨幣信貸增速下降而房屋需求增長仍然過快的條件下，適當控制個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性的措施，如強化購買期房和投資性置房的貸款限制；落實個人住房貸款的擔保；嚴格住房貸款程序等。</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題。加快廉租房、經(jīng)濟適用房等政府保障型住房建設(shè)，切實解決中低收入住房困難家庭的住房問題。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。一是加快推進土地收入管理體制。在積極推進將土地轉(zhuǎn)讓收入列入財政預(yù)算管理的同時,要加大財政體制改革力度,進一步規(guī)范中央和地方在財權(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、地方出資金的問題,從

64、根本上解決地方政府不再過度依賴“土地財政”解決問題。進一步規(guī)范銀行的信貸行為,加強地方政府融資平臺管理,有效消解地方政府運用“土地財政”的外在支持力。二是加快推進住房保障體系建設(shè),堅持房地產(chǎn)領(lǐng)域的市場與保障“雙軌制”、“二元制”發(fā)展方向,盡快形成符合國情的保障性住房體系和商品房體系。要提高政策執(zhí)行力、落實力,通過政績考核、土地出讓金一定比例用于保障房建設(shè)強制性管理、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)計劃全面完成。&l

65、t;/p><p>　　3、加大閑置土地的收回力度，盤活再利用存量土地，增大舊城區(qū)居住用地供應(yīng)量。</p><p>　　政府主導(dǎo)，引入多種社會力量，加快城中村和危破房改造步伐，改善人居環(huán)境。加強持有交易環(huán)節(jié)管理,提高住宅使用率。當前,交易和持有成本低是造成投資性、投機性購房的重要原因,這一方面推高房價,另一方面造成大量的住宅浪費。因此,進一步加強對閑置住宅管理、增加持有成本能有效抑制房地產(chǎn)價格。

66、應(yīng)加快房產(chǎn)稅推進步伐。在上海、重慶等城市試點的基礎(chǔ)上,力爭“十二五”期間在全國推開。加強房地產(chǎn)閑置和交易環(huán)節(jié)管理,住宅包括舊住宅和新購住宅一年內(nèi)不入住使用的征收住宅閑置稅,切實落實二手房營業(yè)稅管理制度,限制住宅投資行為。</p><p>　　4、開展房地產(chǎn)市場專項綜合整治行動，創(chuàng)造公平競爭的市場環(huán)境和規(guī)范誠信的市場秩序。</p><p>　　堅決打擊閑置土地、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、囤積房源和哄抬房價行為。嚴格控制第二套住房貸款，抑制投機性購房。加強政府宏觀調(diào)控房價，參照股市設(shè)定片區(qū)上下限，違規(guī)者沒收超出金額并處以罰款。加強宣傳引導(dǎo)，創(chuàng)造良好的輿論環(huán)境。增強政策透明度，全面、及時、準確發(fā)布土地出讓、商品房供應(yīng)量、基準地價、基準房價等信息，促進市場理性健康發(fā)展。</p><p>　　5、進一步加強差別化住房信貸政策落實,有效抑制投資性、投機性購房行為。</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性需求的作用。要加強對商業(yè)銀行的監(jiān)管,提高差別化信貸政策落實力度。對于房價過快上漲的城市,地方政府應(yīng)果斷采取包括限購政策在內(nèi)的臨時性措施,嚴格限制各種名目的炒房和投機性購房。二是嚴厲打擊商品住宅銷售環(huán)節(jié)中的各種違規(guī)行為,加強信息公開透明,減少房地產(chǎn)商利用虛假信息制造房價上漲假象盈利空間,引導(dǎo)居民理性購房。</p><p>　　6、完善政

69、策，鼓勵小戶型和經(jīng)濟適用房建設(shè)。</p><p>　　政府應(yīng)出臺具體辦法，鼓勵房地產(chǎn)商多建小戶型、低價格的經(jīng)濟性房屋或自己財政撥款在城市的合適區(qū)域建設(shè)保障性住房在建設(shè)過程中進行嚴格監(jiān)督，以保證房屋的質(zhì)量，對市里的中低收入家庭進行嚴格的審查，并規(guī)定購房者限于自住，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)，即按原價減折舊后強制回購，取消其以后再購買資格。改變經(jīng)濟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)開發(fā)商理性熟悉到房價過度膨脹對本身、房地產(chǎn)業(yè)和整個國民經(jīng)濟風險，把利潤增加的動力更多地放在擴大企業(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)營成本上。另一方面，要引導(dǎo)消費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，進行非理智的投資，樹立正確的消費觀念。</p><p>　

71、　8、要完成消費觀念的轉(zhuǎn)變。</p><p>　　要改變自己原有的“一步到位”的想法，從而導(dǎo)致住房消費的提前，導(dǎo)致自己承受沉重的按揭成為”房奴”也造成了對住房的需求集中、趨同，引起房屋供不應(yīng)求。消費者要建立梯級消費，抑制不必要的提前消費。根據(jù)自己的實際情況進行合理的選擇。樹立良好的投資觀。為消費者，不能盲目跟風，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：樓市存

72、風險，入市需謹慎！</p><p><b>　　參考文獻</b></p><p>　　[1].姚遠．我國房地產(chǎn)價格波動率的影響因素及實證分析[J]．當代經(jīng)濟，2006(9)：16—22．</p><p>　　[2].健柏，江飛濤，陳偉剛．對我國房價與地價相互關(guān)系的再檢驗[J]．預(yù)測，2007(2)：l一7．</p><p&g

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