本文摘要：【概要】我国房地产价格大大下跌，其增长率相比之下多达收益增长率，而对房地产价格波动亲率的研究很少。本文根据2004年各省涉及横截面数据，运用人均农村居民收益增长率、建筑成本增长率、空置率三因素对房地产价格增长率展开现代科学分析，并根据模型结论得出政策建议。 【关键词】房地产 人均农村居民收益 空置率 投机市场需求 一、影响房地产价格波动亲率的主要因素 房地产的价格显然上各不相同供求关系，而房地产的供给、市场需求不受价格之外诸多因素影响。

【概要】我国房地产价格大大下跌，其增长率相比之下多达收益增长率，而对房地产价格波动亲率的研究很少。本文根据2004年各省涉及横截面数据，运用人均农村居民收益增长率、建筑成本增长率、空置率三因素对房地产价格增长率展开现代科学分析，并根据模型结论得出政策建议。　　【关键词】房地产 人均农村居民收益 空置率 投机市场需求 　　 　　一、影响房地产价格波动亲率的主要因素 　　 　　房地产的价格显然上各不相同供求关系，而房地产的供给、市场需求不受价格之外诸多因素影响。

其中，生产成本是价格之外影响供给的主要因素，人均收入是价格之外影响市场需求的主要因素。因此，理论上，房屋建筑成本、人均农村居民收益影响房屋价格，其增长率必定影响房屋价格增长率。

这两个因素是分别从供给、市场需求角度考虑到的，而空置率则综合供需状况展开分析。　　1、房屋建筑成本增长率。

房屋建筑成本是房屋供给的反函数，在其他因素恒定时，建筑成本增加，供给增加，造成房价下降，所以，房屋建筑成本增长率是房地产价格增长率的于是以函数。　　在分析建筑成本对房价的影响时，不仅要考虑到当期建筑成本，而且要考虑到前期建筑成本。因为房屋作为大件轻巧消费品，从完工到销售过来，往往必须一定时间。

主要有如下原因：①商品房价格昂贵，必须花费一个家庭多年的积蓄，因此在出售时消费者十分慎重，必须长时间展开决策；②商品房是不存在较小差异的商品，消费者有有所不同偏爱，要找寻到自己讨厌的商品房是必须时间的；③商品房说明了的信息多。为了达成协议交易，开发商必须时间积极开展营销活动，向消费者传递信息，消费者也要希望收集信息，防止上当受骗。因此，不应考虑到当期、前期房屋建筑成本增长率对房屋价格增长率的影响。

一般来说房屋空置一年以内为长时间情况，所以本文只考虑到前一年的建筑成本及其增长率。另外，由于数据方面的原因，本文以商品房完工耗资替代建筑成本。

　　2、人均农村居民收益增长率。人均农村居民收益是房地产市场需求的于是以函数，在其他因素恒定时，收益越高，市场需求越大，造成房价下降，因此，人均农村居民收益增长率是房地产价格增长率的于是以函数。人均农村居民收益快速增长所造成的房地产市场需求快速增长展现出在三个方面：一是收益的快速增长减缓累积的快速增长，使得潜在购买力变为现实购买力；二是收益的快速增长使得消费结构发生变化，房地产沦为最重要的消费对象，人们不会用更佳的住宅替代原先住宅；三是收益的快速增长造成财富快速增长，进而对资产市场需求减少，性刺激投机。

房地产一般来说被看做一种资产，特别是在通货膨胀或其他资产预期收益率较低时，房地产是较好的投机工具。　　3、空置率。空置率体现了市场供需状况，空置率越大，意味著更好的房屋没卖出去，在几乎竞争条件下，房屋价格不会上升，即空置率与房屋价格增长率成反比。

然而，首先要具体定义空置率。当前经常被使用的计算出来空置率的方法有三种：第一，全社会空置房面积除以全部住房面积；第二，空置商品房面积除以当年完工面积；第三，空置商品房面积除以最近三年内完工面积。

计算方法不一样，计算结果大自然大相径庭。现行条件下，全部住房存量无法统计资料，而采行第二种计算方法，波动性不会过大，所以本文采行第三种方法计算出来空置率。　　 　　二、现代科学分析 　　 　　1、模型及计算出来。

根据上述分析，创建模型如下： 　　RP=C+RY+RC+RCA+RV+ε （1） 　　其中，C为常数，RP、RY、RC、RCA、RV分别代表房屋价格增长率、人均农村居民收益增长率、当期房屋建筑成本增长率、前期房屋建筑成本增长率，ε体现其他影响因素。　　本文数据根据2002～2005年各年《中国统计资料年鉴》、《中国固定资产投资统计资料年鉴》数据整理而得，由于只有《中国固定资产投资统计资料年鉴2005》统计资料了空置面积数据，其中西藏省的空置面积数据缺陷，所以文中以2004年中国大陆其余30省涉及数据作为横截点展开分析。本文运用Eviews 5.0 展开计量分析，获得回归方程（2）： 　　RP=2.51+0.83８Y+0.20RC+0.38RCA-0.69RV（2） 　　 （0.59） （2.13） （1.90） （2.67） （-4.03） 　　而且检验样本重返总显著性的F值为7.77，对应的p值为0.0003，数值优度为0.55。

　　上述结论是假设误差项ε遵从同方差正态分布而获得的，这种原作否合理？须要更进一步检验。首先对误差作正态性检验，使用Jarque－Bera方法检验，结果表明，JB值为0.43，P值为0.81。因此，拒绝接受原假设，指出误差遵从正态分布。

其次，由于用横截面数据展开计量分析，有可能不存在异方差，需作White检验。计算出来获得F值为1.44，p值为0.25，拒绝接受原假设。

因此，模型原作合理，误差项遵从同方差正态分布。

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