北京市住宅需求趋势研究

北京市住宅需求趋势研究　王涛赵开恩　（中央财经大学信息学院【摘要】我国的经济的不断发展使得人们对于住房的需求越来越大，　因此对于住宅需求情况的分析具有重要的现实意义。本文从计量经济　学的角度出发，提出了一个关于人均住宅面积的计量模型，分析了影响　人均住宅面积的因素。然后在这一模型的基础上推测对于住宅的需求　量并结合数据对今后北京市的住宅需求情况进行了预测，对于住宅市　１０００８１）　，　４、人均ＧＤＰ　当经济处于繁荣时期，人们的经济状况良好，可以有更多可支　配的收入，消费水平相对较高，对住宅需求会增加；当经济处于衰　退时期，人们的收入减少，人们可能节省可支配收入，消费水平降　低，对住宅需求也会减少。根据世界银行测算总结，人均ＧＤＰ达　场的发展有一定的参考意义。　到１３００美元时，住宅产业进入快速增长阶段；达到８０００美元时，　【关键词】回归分析；住房需求；计量模型　住宅产业进入平稳发展阶段。目前，北京市的人均ＧＤＰ已经超过　了１３０００美元，进入了平稳发展阶段。　一、引言　５、固定资产投资　住宅需求是指在一定时期内人们具有支付能力的住宅需求　量。长久以来，住房在中国人的心目中有着举足轻重的地位，它不　固定资产投资是建造和购置固定资产的经济活动，包括固定　资产更新、改建、扩建、新建等活动。固定资产投资是社会固定资　仅是个人基本的生活需求，还是一种可以承传的财富。随着我国　经济不断发展，城市化进程不断加速，人民生活水平逐步提高，人　产再生产的主要手段，其中也包括了房地产开发投资，固定资产投　们对于住宅的需求也越来越迫切，对住宅质量的要求越来越高。　资的增加，会促进房地产开发投资的增加，从而会提高住宅的供应　这使得住宅市场的健康发展与否既关系到国家的经济发展，又同　量，对人均住房面积的提高产生积极的影响。　老百姓生活息息相关，成为备受大众关心的热门话题。因此，对与　（二）模型建立　本文借助Ｅｖｉｅ，ａｓ软件使用回归分析的方法来进行住房需求　住宅的研究也显示出其必要性和重要性。　北京作为中国的首都，其房地产市场的发展可以被看做是我　的预测，借助Ｔ检验，Ｆ检验，拟合优度等检验方法并结合实际情　国房地产市场发展的缩影。北京住宅市场近年的发展也带动了经　况对结果进行分析。将人均住房面积、人均可支配收入、人均消费　济的发展，其销售额占北京市ＧＤＰ的比重从之前的１０％上升到现　支出、城镇人口数、人均ＧＤＰ、固定资产投资分别以变量Ｙ、Ｘ１、Ｘ２、　在的２０％，为首都经济的发展做出了不可磨灭的贡献。北京特殊　Ｘ３、Ｘ４、Ｘ５表示，建立以下的计量经济学模型：　的政治地位使其对于政策和环境有较快的响应速度，因此，分析北　Ｙ＝ｐｏ＋１３１Ｘ１＋　）ｃ２＋￣３ｘ３＋１￣４Ｘ４＋１３５ｘ５　京市的住宅需求情况具有重要的现实意义。　（三）模型检验　二、模型的提出　模型的检验使用的数据如表１所示，其中包括了１９９１．２０１０　（一）影响因素　年北京市人均住房面积、人均可支配收入、人均消费支出、城镇人　从居民自身条件、城市发展状况以及宏观政策等角度出发进　口数、人均ＧＤＰ、固定资产投资的数据。表中数据来源于北京统计　年鉴（１９９１．２０１０）。　行分析，目前住宅需求的主要影响因素主要有以下几个：　ｌ、人均可支配收入　表１相关统计数据　在房地产市场分析中，收入水平是一个非常重要的因素，它决　人均住房　人均可支　人均消费　城镇人　人均　固定资产　定个人是否具备购买住宅的能力。住宅需要消费者支付的资金数　面积（珈　）　配收入　Ｉ］　支出　口数　ｏ３Ｐ￣）　投　额大，要求其必须有良好的收入水平，而人均可支配收入的高低，　ｌ９９１　ｌ１．６４　２Ｏ４０．４　ｌ８６ｏ．２　８０８　５４９４　ｌ９２　直接决定购买力的大小，从而决定了市场需求的大小。收入影响　ｌ９９２　１２．Ｏ９　２３６３．７　２ｌ３４．７　８１９　６４５８　２６６　住宅需求有两条基本渠道：一是收入影响家庭在住宅上持续不断　地支付现金的能力，通过现金支付的承受力来影响住宅需求；二是　ｌ９９３　１２．４５　３２９６　２９３９．６　８３１　８０ｏ６　４１０．４　收入影响家庭成员一生积累的预期，通过财务积累的预期来影响　１９９ｌ４　ｌ２．８５　４７３１．２　４１３４．１　＆４．６　１０２４０　６４８．８　对住宅的需求。　１９９５　１３．４３　５８６８．４　５０１９．８　９４｜６．２　ｌ２６９Ｏ　８４ｌ＿５　２、人均消费支出　ｌ９９６　１３．８２　６８８５．５　５７２９．５　９５７．９　ｌ４２５４　８７６．９　人均消费支出指标能够较好地反映一个城市的经济状况，也　能够在一定程度上反映社会的住宅需求，一般来说经济水平高的　ｌ９９７　１４－３６　７８１３．１　６５３１．８　９４８＿３　ｌ６６０９　９６１．２　城市相应的人均消费水平较高，在个人的消费能力有限的情况下，　ｌ９９８　１４．９６　８４７２　６９７Ｏ．８　９５７．７　１９１ｌ８　ｌ１５５．６　如果想购买住房，就需要降低自己的消费水准，节约开支，以储备　ｌ９９９　１５．８８　９１８２．８　７４９８．５　９７１．７　２１３９ｒ７　ｌｌ７０．６　足够的资金，从这一点上来看住房消费与人均住房面积按道理来　说应该存在负相关的相关关系。　２０ｏＯ　１６．７５　１Ｏ３４９．７　８４９３．５　ｌＯ５７．４　２４１２２　ｌ２９７．４　３、城镇人口数　２００ｌ　１７．６２　１１５７７．８　８９２２．７　１０８１．２　２６９９８　１５３０．５　人口的数量也是影响住宅需求量的一个因素。在－－一定的社会　２Ｏ０２　１８．２　ｌ２４６３．９　１０２８５．８　１ｌ１８　３０８４０　ｌ８１４－３　生产条件下，一定数量的人口必然要求相应数量的住宅以满足他　２０ｏ３　１８．６７　１３８８２．６　ｌｌｌ２３．８　Ｉｌ５１．３　３４８９２　２１５７．１　们多层次的需要，两者之间应该保持一定的比例。中国作为一个　发展中国家，人口数量一直处于增长之中，虽然计划生育政策使得　２Ｏｏ４　１８．８８　ｌ５６３７．８　１２２（１ｏ．４　１１８７．２　４１０９９　２５２８．３　其增长率不高，但是由于基数较大，人口的增长速度还是比较高，　２００５　２０．１３　１７６５３　ｌ３２４４．２　１２８６．１　４５４４４　２８２７．２　尤其是城市化进程的不断推进使得城镇人口数量增速要远高于整　２０ｏ６　２０．９６　ｌ９９９７８　ｌ４８２５　１３３３．３　５Ｏ４０７　３３７１．５　体增长率。随着城镇人口的增长，对住宅的需求也随之增长。北　２００７　２１．５　２１９８９　１５３３０　１３７９．９　５８２ｏ４　３９６６．６　京市作为中国的首都，对于各类人群都有很大的吸引力，外来人口　占了很大的比例，这使得其人口的增长速度要远远大于全国人口　２００８　２１．５６　２４７２５　ｌ　ｌ４３９．１　６３０２９　３８４８．５　增长速度的平均水准。　２０ｏ９　２１．６ｌ　２６７３８．５　ｌ７８９３＿３　ｌ４９１．８　６８７８８　４６ｌ６．９　１２３—　１　人面均积住（ｍ房２　　配人收均入可　支Ｉ　】人支均出消圊　费　口城数镇　炯　人　人均　固投定资资　乙产）　ｌ　２０１０　１９．４９　２９０７２．９　１９９３４．５　１６８５．９　７８１９４　５４ｏ３　对模型进行估计，得到了如下结果：　ｌｌ１　＝２０．８７０＋０．００００００６７１Ｘ￣＋０．００１１３Ｘ２．０．０１５１Ｘ３＋０．　０００２９８Ｘ４—０．００３７９Ｘ５　线性，变量之问存在高度的相关关系。经过调整最终决定使用人　均ＧＤＰ作为唯一的解释变量，得到一个单变量的计量经济模型。　之后观察发现其拟合程度不是很好，预测加入了一一个二次项，得到　的新模型经调整后不存在序列相关性，经检验也不存在异方差性，　此模型较好地拟合了所用的数据，能较好的解释人均住房面积与　人均ＧＤＰ之间的关系，并可以用来对人均住房面积的进行预测。　（二）需求量预测　１、预测方法　０．７２５）　（１．３１５）（３．６９３）　．２．ｏ１８）（２．０３４）（．２．３ｏ９）　Ｒ２＝０９５４９　＝０．９４５０　Ｆ＝６６．３０　Ｄ．、　：１．８９　从拟合结果中可以发现Ｘｌ、）（３、）（５的参数估价值没有通过ｔ　检验，而且Ｘ５的符号的经济意义也不合理，由此可见模型的解释　变量间存在多重共线性。　表２　ＸＩ、）　、Ｘ３、Ｘ４、Ｘ５相关系数表　Ｘ１　）ｃｚ　）ｃ３　ｘ４　）（５　Ｘ１　）ｃ２　）Ｇ　Ｘ４　１．０（）００ｏ０　０．加７９３３　０－３８５４３４　０．３７７９０３　０．４Ｏ７９３３　ｌ＿０Ｄ００Ｄ０　０．９８９１３９　０．９９Ｏ４５９　０．３８５４３４　０．９８９１３９　１．０ｏ０ｏ０ｏ　０．９９３９３８　０．３７７９ｏ３　０．９９Ｏ４５９　０．９９３９３８　１．ＯＯ０ｏｏｏ　０．３９Ｏ２９１　０．９８３２１９　０．９９２Ｏ３７　０．９９６３６６　Ｘ５　Ｏ．３９Ｏ２９１　０．９８３２１９　０．９９２０３７　０．９９６３６６　１．０１）００ｏＯ　表２列出了Ｘ１、Ｘ２、）ｃ３、Ｘ４、Ｘ５之间的相关系数，从它们之间　的相关系数可以看出，Ｘ２、Ｘ３、Ｘ４、Ｘ５彼此之问都存在高度的相关　性，证实了之前的判断。因此需要消除多重共线性，将每个参数分　别进行回归分析，得到了人均住房面积与人均可支配收入、人均消　费支出、城镇人口数、人均ＧＤＰ、固定资产投资等五个回归方程。　经过对比可以发现，人均可支配收入、人均消费支出、城镇人　口数、人均ＧＤＰ、固定资产投资这五个影响因素对于人均住房面　积都有显著的影响，其中人均ＧＤＰ与其的拟合程度最优，因此以　人均住房面积与人均ＧＤＰ的模型为基础建立模型。　之后将各个因素逐个引入，经过对比可以发现，引入Ｘ１、Ｘ２后　虽然拟合优度提高了，但是此时Ｘ２前面的系数是负的，同其经济　意义不相符，而且此时ｔ检验的值也只是刚刚通过检验，所以ｘ１、　Ｘ２应该被排除在模型之外。　类似地，可以看出将Ｘ３、Ｘ５引入模型后的结果都不能满足ｔ　检验或者实际的经济意义，因此这两个因素都应该排除，由此得到　的，以人均ＧＤＰ作为人均住房面积的解释变量，观察这两个变量　之间的散点图发现，其线性关系并不十分显著，于是对其进行调　整，加入二次项，调整后的模型如下：　一根据所得到的模型对２０１ｌ至２０１３年的住宅需求量进行预　测。本文使用的预测方法如下：　按照每年ｌｉＰ／．的增速预测出今后三年的人均ＧＤＰ的情况，根　据这一数值对今后三年的人均住宅面积（Ｙ）进行预测。　按照历年的人口平均增长率计算出今后三年的北京市城镇人　口的数量（Ｐ），并以此计算出新增人口数量（ＮＰ）。　新增人口数量与人均住宅面积之间为新增人口的住宅需求量　（ＮＮ），人均住宅面积的净增加量（ＮＹ）与城镇人口数量之积为已有　人口增加的住宅需求量（ｏＮ１。　住宅建筑面积的总的需求增加量（ＴＮ）即为即新增人口住宅　需求量和已有人口增加的住宅需求量之和。　用数学公式表示如下，将使用此公式对今后三年的住宅需求　量进行预测：　ＴＮ＝ＮＮ＋ＯＮ＝ＮＰ　Ｙ＋Ｎ　一ＮＰ）　２、预测结果及评价　表３住宅需求量预测表　年份　２０ｌｌ　２０１２　２０１３　９．７４３＋０．０００３３６Ｘ４－０．０１）０００１７００２３６　Ｄ．Ｗ．：１．１０　Ｒ　＝０．９９３０　由Ｄ．ｗ检验知，在５％显著性水平下，ｎ＝２０，ｋ＝３，由分布表　知ｄｌ＝１．１０，ｄｕ＝１．５４，模型中的Ｄ．ｗ＿＝１．１０＝ｄｌ，无法判断模型存　在自相关性。使用ＬＭ方法进行进一步的判断，得到含一阶滞后　残差项的辅助回归：　ｅｔ：一０．３７３＋０．０００００２８０Ｘ４—０，０００００００００３８７＋０．６５３ｅ　ｌ　人均住宅面积（Ｉ　）　２１．１８　２０．４１　ｌ９．１５　城镇人口数量　人）　１７５３．３　１８２３．５　１８９６．４　新增人口数量（ＴＹ人）　６７．４　７０．２　７２．９　新增人口住宅需求量（万ｒｎ２）　ｌ４２７．５　１４３２．８　ｌ３％．０　已有人口住宅需求量（万　）　２８４９．１　—１３５０．０　—２２９７．６　住宅需求量（万　）　４２７６．６　８２．８　—９０１．６　表３所示为根据前面的计算方法进行的对于今后三年住宅需　求量的预测。从中可以看出人均住宅面积呈逐步缓慢下降趋势，　这主要是因为２０１０年的数据较前一年有大幅度的下降而且之前　今年的人均住房面积增长不前造成的，导致了结果总住宅需求量　逐步减小，而且出现了负值，这与实际情况有不相符的地方。但　是，预测结果表达的趋势是正确的，虽然人们的收入提高了，但是　却远远不能同房价的增长速度相比，而且近年来的住宅新建数量　的有所减少，供应量随之减少，这两个因素促成了人均住宅面积增　长的停滞不前；另一方面，虽然城镇人口有比较大幅度的增长，但　是高企的房价也使得这些新到北京的人很少有人能买得起住房，　这都使得总体需求量减少。因此，虽然预测的数据并不一定准确，　但是其预测的大体趋势是正确的，就是如果国家没有新的政策干　预，住宅需求不会出现大幅增加，甚至会有所减少。　四、结语　（＿１．１０８）（１．２５２）（－１．３３８）（１，９３５）　Ｒ２＝０２０５　．Ｄ．Ｗ．＝１．５８　查表可知ｅ　的参数没有通过５％的显著性检验，说明原模型　并不存在显著的一阶自相关性。　对此模型进行怀特检验，其ｎＲＺ＝１１．７３，大于５％显著性水平　下、自由度为４的Ｘ２分布的临界值９．４９，拒绝同方差假设，模型不　存在异方差性。　经过一系列的检验和修正后得到的关于人均住房面积的回归　模型为：　＝本文研究了影响住宅需求的因素并对今后几年的数据进行了　预测，研究中使用了单方程计量经济模型，得到了比较良好的效　果。得出了今后几年中住宅需求不会出现大幅增长甚至会减少的　结论。由于知识所限，研究中还存在不少的局限性，比如没有对数　据中的奇异点进行处理，使得拟合结果有所偏差；有些因素由于数　据不好得到而没有加入到模型中来，比如房价因素等，这些因素对　住宅需求的影响也是很大的。这些都需要在以后的研究中加以改　善，希望今后知识更加丰富后能对研究做进一步的深入。　【参考文献】　［１］北京市统计年鉴１９９１—２０ｌ１［ｚｊ　［２］帅友良．中国人口城市化对城镇住宅市场需求的影响［Ｊ】．统计研究，　２０ｏ９（５）　［３］范佩红，左相国碱国城镇居民住宅需求的影响因素［Ｊ１．统计与决策，　２Ｏｏ４ｔ６）　９．７４３＋０．０００３３６Ｘ４－０．００１１１１０１１１１０２３６　三、结果分析及预测　（一）模型评价　研究建立的是一个单方程的计量经济模型，模型建立初期设　置了五个解释模型，分别是人均可支配收入、人均消费支出、城镇　人口数、人均ＧＤＰ、固定资产投资。但经过检查发现其存在多重共　［４］胡炜．北京市住宅需求研究［Ｄ］．首都经济贸易大学２ｏｏ５