辽宁省房价变动分析.docx

1、辽宁省房价变动分析摘要本文通过对影响辽宁省房价变动因素进行理论研究，运用计量经济学的研究方法，拟通过城镇人口数量，人均生产总值，城镇居民家庭人均可支配收入，商品房屋销售面积，房地产开发投资，竣工房屋面积，建安成本、土地成本等数据，建立计量回归模型并进行检验分析，针对模型中存在的问题进行修正，据此得出了影响因素对房价的影响程度。实证结果表明商品房屋销售面积，竣工房屋面积对房价变动无影响，其它变量对房价均具有促进作用。最后，针对辽宁省房价持续攀升的现状，提出几点看法和建议。【关键词】房价影响因素回归模型好的解释贡献。因此本文选择此法来去除多重共线性。分别做Y对格、X3、X?的兀回归，结果如表3所/

2、j。表3元回归估计结果根据表3的输出结果能够看出，加入X：,后，方程的V最大，接下来把X,作为基础，按照顺序依次加入其余变量逐步回归。结果如表4所示。变量X,X2X3X,参数估计量2.3750390.6665020.6712230.389159t统计量6.3170237.80759433.5423823.44681R20.7542760.8242260.9885770.9768999R0.7353740.8107050.9876990.975122表4加入新变量的回归结果变量、X.X2X3X.,R-X3,X10.0747430.655232/、/、0.986891(2.445617)(15.8

3、2456)X3,X20.0270230.648697八“工/、/、0.986955(2.509122)(13.29088)x：i,x.0.5001910.100979/、/、0.990167(4.023901)(1.392843)由表4可以看出，以X3为基础，加入变量X,后的修正可决系数为0.990167,是其中最大的，但其t检验值为1.392843,不显著，所以不能够确定是否保留X.lo而加入其余两个变量后的t检验值分别为2.445617,2. 509122，均通过检验，其中，加入变量X,后的修正可决系数为0.986955,相对较大，所以综合考虑，保留X2,以X2,X,为基础，依次加入其余变

4、量逐步回归。在以摘，X,为基础，分别加入X”X】回归的结果中，修正可决系数分别为0.988886,0.992729。虽然加入*后的修正可决系数有所增大，但t检验不显著，并且其对应的P值为0.8009,而加入*后的t检验显著，对应的P值为0.0333,都通过了检验，所以判断是X引起了严重的多重共线性，将X,予以剔除，最终保留X.,X2,X,三个变量作为解释变量。5. 自相关检验对于样本总数为15,三个解释变量的模型，在5%的显著性水平下，查表可得,下限临界值dL=0.814,上限du=l.75,4-du=2.25。因为DW统计量为2.144433,大于1.75,小于2.25,根据上述上下限的值所

5、确定的区间可以判断自相关是不存在的。，庞皓.计量经济学M.第二版.北京：科学出版社,2010.0666. 异方差检验在上述基础上，利用White检验的方法进行异方差检验，可以得到nR2=9.559982,在a=0.01的显著性水平下，查注分布表，得临界值x20.01(3)=11.3449,比较计算的x统计量与临界值，因为nR2=9.559982<x20.01(3)=11.3449,所以接受原假设，拒绝备择假设，表明模型不存在异方差。综合以上各方面的分析，可以得到最终模型的结果为：lnYo=l.485721+0.0489131nX,+0.0209551nX2+0.64329llnX3(1.

6、048931)(0.189297)(0.060051)(0.054963)t=(2.416415)(2.258393)(2.348959)(11.70404)R0.988886R2=0.988886F=326.2577df=ll7. 统计检验(1) 拟合优度由最终回归结果可以看到R-0.988886,修正的可绝系数为下=0.988886,说明城镇人口数量、人均生产总值以及居民人均可支配收入三项指标结合起来对被解释变量房屋销售价格的影响程度大，该模型对所选指标的拟合很好。(2) 方差齐性检验给定显著性水平a=0.05,在F分布表中查得自由度为k1=3,nk=ll的临界值Fa(3,11)=8.76

7、。由最终回归结果中得到F=326.2577,由于F=326.2577>Fa(3,11)=8.76,应拒绝原假设，说明回归模型显著，也就是说“城镇人口数量”“人均生产总值”、“居民可支配收入”三个变量联合起来确实对“商品房屋销售价格”有显著影响。(3) T检验在a=0.05的显著性水平下，通过查表可得自由度为11时的临界值04(n-k)=t以(154)=2.201。由最终回归结果中数据可得，与其对应的t统计量分别为2.416415、2.258393、2.348959、11.70404,其值均大于ta/2(15-3)=2.201,这说明在显著性水平a=0.05下，应该分别拒绝原假设，也就说明

8、，在其他变量不发生变化的情况下，解释变量“城镇人曰数量(X.)“人均生产总值(XJ”、“居民可支配收入(X,)”分别对被解释变量“商品房屋销售价格(Y)”都有显著的影响。(三)供给因素的实证分析1.模型设定根据上文关于供给因素的指标分析，查出相关指标值如附表1所示。同理，为了使得模型平稳，对各个变量加以对数化处理，回归模型设立如下:In"Pt+P5lnX6+P6lnVP7lnX7+P8lnVUt2. 估计参数运用OLS回归分析方法对模型进行处理，得到回归结果见附表2,可得模型如下。lnYt=2.694399+0.26871nX5-0.0151591nX6+0.1291521nX7+0

9、.0235261nX8由回归模型中可以看出竣工房屋面积与房屋销售价格呈反向变动关系，结合实际考虑，竣工房屋面积增加并不会引起房价的下降，这是与现实情况相违背的，所以将这一变量剔除，对余下的三个解释变量进行回归分析。回归结果见附表3。3. 多重共线性检验采用方差扩大因子法，得出模型中三个解释变量的方差扩大因子分别为VIF产9.032281,VIF2=3,38836,VIF广10.00128。由结果可以看出仅有VIF3的值大于10,但非常接近10,说明上述三个指标之间的多重共线性不明显，因此判断没有多重共线性。4. 自相关检验对于本模型，设定显著性水平为5%,通过查表可得，下限临界值dL=0.81

10、4,上限临界值Ml.75,42=2.25。因为DW统计量为1.872069,大于1.75,小于2.25,根据上述上下限的值所确定的区间可以判断自相关是不存在的。5. 异方差检验通过White检验法得到*=3.936958,在a=0.01的显著性水平下,Sx2分布表，得临界值x20.01(3)=11.3449,因为nR2=3.936958<x20.01(3)=11.3449,所以接受原假设，表明模型不存在异方差。6. 统计检验由最终回归结果中可以看到R2=0.986747,修正的可绝系数为R2=0.983132,说明模型对样本的拟合很好。F=272.9971,明显显著。说明上述模型中的解释

11、变量对被解释变量都有显著的影响。所以，模型可以设定为：lnYt=2.662396+0.2584291nX5+0.1399471nX7+0.0234461nX.s(0.361600)(0.031328)(0.076223)(0.070585)t=(7.362829)(8.249065)(1.836014)(0.332160)R2=0.986747RM.983132F=272.9971df=ll四、模型的经济应用分析根据上文所述的两个模型不难得出，辽宁省的房价同时受到需求因素和供给因素双方面的共同作用，而且都是正相关的关系。(-)从需求因素角度分析以需求因素为切入点所得出的第一个模型的结果中，可以

12、说明，城镇人口数量、人均生产总值和居民可支配收入进入模型，且与房价变动呈同向变动关系。假设其余条件不发生变化，辽宁省地区的城镇人口每增加1单位，平均说来每平方米商品房屋销售价格会增长0.048913元，人均生产总值每增加1元，平均说来每平方米商品房屋销售价格会增长0.020955元；当年辽宁省城镇居民家庭人均可支配收入每增加1元，平均说来每平方米房价会增长0.643291元。其中，居民收入的影响效果最明显，居民收入的多少和生活水平息息相关，收入水平上升了，人们对住房等方面的要求也会提高，不仅仅是住有所居如此简单，人们对于环境更清新，交通更便利，更具增值空间等需求也不断上升，随之而来的便是房价的

13、抬高。另外，城镇人口数量在一定程度上反映了辽宁省的城市化水平，城市化水平能够清晰明了的表现出这个地区是否发达，它被认为是房地产业发展的直接动力，并且是房地产业持续攀升的基础，城市建设的不断加大，吸引了大量外来人口，住房问题是需要解决的头等大事，充分体现了对住房需求的正相关关系。人均生产总值必然对房价有重要的影响。在辽宁省的第十一次党代会报告中提到力求在今后5年，全省人均生产总值、财政一般预算收入再翻一番，城乡居民收入实现倍增，总体发展水平进入东部沿海发达省份行列这是为了符合我国关于全面建设小康社会的要求，也是为了使辽宁省尽快赶上其它较发达的沿海城市而特别拟制的。在上述三个实现目标中，全省人均生

14、产总值被列入其中的原因在于，人均生产总值是一个综合变量，既涵盖了经济总量，又体现出了平均到每个人的发展，能更客观地反映全省经济发展。在房地产业成为支柱产业后，一省的经济发展必然会影响房屋价格。随着人均生产总值的提高，房屋价格也会随之上升，近年来，辽宁发展迅速，主要经济指标上涨速度连续超出东部沿海地区平均水准。按照这样的速度发展下去，5年后，辽宁人均生产总值能够接近收入水平居中的国家。®唐伟杰.辽宁省第十次党代会落幕绘就未来5年发展蓝图DB/OL.(-)从供给因素角度分析根据供给因素实证分析部分所得出的模型结果可以看出，房地产开发投资、建安成本和土地成本进入模型，且随着房屋销售价格的上

15、升而增加。在使得其余的变量不发生变动的情况下，当年辽宁省地区房地产开发投资每增加1万元，平均说来每平方米商品房屋销售价格会增长0.258429元，建安成本每增加1万元，平均说来每平方米房价会增长0.139947元；土地成本每增加1万元，平均说来每平方米房价会增长0.023446元。房产土地成木是房产建设中非常主要的一部分，土地是房屋建设的基石,没有土地就无法建造房屋。在当前的土地制度下，政府部门以“招拍挂”的形式提供土地，出价高者就可以得到土地，所以刺激了土地价格的上升，造成土地成本高，土地供应不足的状况。建安成本是指建筑和安装成本之和，是房屋价格中波动较小的部分，根据国外的普遍情况来说，建安

16、成本占据房地产开发成本总额约70%的比重，所以对房价的影响不容忽视，随着我国物价水平呈现出的上涨态势，建安成本也大幅上升，所以对房屋的销售价格起促进作用。房地产开发投资增减的动向反映出了辽宁省对建设房地产业的重视程度，伴随着房地产业的繁荣，会吸引越来越多的房地产企业进驻辽宁，这就会更进一步的加快辽宁省房产市场的发展。另外，房地产的开发与投资会受到诸多方面的影响，例如房产市场因素，其中房屋销售市场和租赁市场共同组合成了房产市场的两个方面，而销售和租赁房屋的形式决定了房地产开发商的获益形式。房屋销售属于一次性收益，房屋租赁属于累计收益，通常房地产开发商更倾向于以第一种形式将竣工的房屋推向房地产市场

17、，这样可以尽快收回投资和获取利润。五、结论及建议(一) 结论综合需求因素和供给因素两方面考虑，最终进入模型的六项指标均对房屋销售价格有影响，而且都有促进作用，这是与我们的基本观念相符合的。1.推动辽宁省房价快速增长的因素分析通过对1997到2011年辽宁省相关指标和房价水平变动情况的综合分析,可以看出经济的持续发展为购房支出快速增长提供了良好的环境。自从进入21世纪，由于第十个五年计划的告成和下一个五年规划的成功施行，辽宁省的经济发展得到了大量的建设资金，在这样的推动支持下展现了优良的发展势头。收入的快速增多为购房支出快速增长奠定了物质基础。收入是在影响居民消费的众多因素中起最重要作用的指标，

18、收入的多少直接和居民的消费10情况挂钩。若保持其余条件不变，随着收入的不断增加，消费水平也会随之增加，人们手中闲置的资金就会越来越多，用于除掉满足基本生活需求的支出多了，加上当今的购房热，就会吸引人们把这一部分资金转入到房地产市场中，如此一来，就会产生房地产市场需求增多，供给减少，供需失衡的情况，进一步的激励房地产企业加大房产开发投资，促进市场供应。另外，经济快速增长也会带动辽宁省整体各个产业的发展，对从业人员的需求增多，带来大量从外地前来工作的从业人员，城市流动人口数量的上升，城市化率加快，对住房的需求也会增多，所以人口数量也是影响房产需求的重要因素之一。当下，房地产作为我国经济市场中不可或

19、缺的主要成分，是固定资产投资的主要构成内容，对经济步伐的持续前进具有非常重大的支撑作用，辽宁省的房地产市场也伴着经济的快速发展跃入到飞速前进的阶程。2.制约居民投资、投机需求增长的必要性分析恩格尔系数的大小可以反映出居民的投资需求变动倾向。恩格尔系数对度量国家或者是家庭的富足水平具有重大的贡献。它通常被用作度量的标准之一，在总支出水平不变的情况下，恩格尔系数越大，说明人们用于满足温饱的花费所占比例较大。一般情况下，保持其它条件不变，恩格尔系数高，说明这个家庭的总收入相对而言较低，也可以说明该省较贫穷，反之则反。1997年，辽宁省城镇居民家庭恩格尔系数是48.1%,而到了2011年，恩格尔系数降

20、至35.5%,在这15年间，呈现的是不断下降的趋势，这表明人们的生活水平是在不断提高的过程中，居民的投资需求也在随之而上升。另外，改革开放的不断加深，城市开放的逐步拓展，人们的消费观也在快速转变，超前消费的心理渐渐深入人们的思想，特别在购房问题上，超前消费成为了众多人的选择。居民所追求的不再仅仅是拥有家庭空间，而是追求更高层次的居住环境，因此，在不同的城市拥有不同类型和功能的住房。同时，不少在异地购房的消费者认为，选择在一个适宜居住的城市购房，一方面可以满足自己的住房需求，另一方面，人们更加看好的是它的升值空间，出于这种以投资、投机需求为目的的购房行为，也极大程度的哄抬了房价。但是，有更多的消

21、费者买房是以自助需求为主，表现为多数工薪阶层为自己的儿女准备婚房，所以这种由于投机需求增加而导致房价上升的现象就会对那些以自助需求购房的消费者带来压力和负担。（-）建议基于上述研究结果可以得出，辽宁省的房屋销售价格从整体上来看呈平稳上升的趋势，可是考虑到当今我国房地产业发展的状况，从辽宁省各城市房地产业的整体发展来看，应进一步采取措施，克服不利因素，继续维系和11稳固房价水平。1.抑制投资、投机性需求投资、投机性需求的高涨是房屋销售价格上涨的主要因素，经济发达，国民收入增多，进一步引起人们对住房需求数量的上升，从而使房价上涨。为了抑制这种现象，国家最近出台了新国五条，这一政策的的提出对二手房市

22、场的成交量产生了巨大的波动，由于新政提出了关于二手房交易过程中需缴纳20%税费的规定，因此在政策提出后，为了避免交纳这一项税费，迅速引起了各地房户排起火队办理过户手续的现象，我国的北京、上海等一线重点地区二手房交易量达到一个新的高峰值。这项政策也使得许多准备购买住房的潜在客户的观念发生转变，面对未来的房地产市场，在新政实施后，二手房的成交量也许会大幅下降，随着新政效力的逐渐显现，大多数购房者可能会更倾向于购买新房，进而对二手房交易造成冲击。同样的，在这种预期可能发生的情形下，也有部分开发商认为会引发新房上涨。在严格遵守新政抑制投机性需求的同时，应该对新政引起的连带反应加以考虑，综合处理。2.

23、完善住房保障制度由于辽宁省地处东北沿海，经济发展较快，房价处于中上等水平。但是中低收入者仍然占据着很大比重，无力负担高昂的房价。尽管近年来国家不断上涨薪资水平，但终究无法追赶上房价上涨的速度，因此政府应该增加保障房的供应，尽管房价并不会受到保障房供给数量增多的影响，但是，完善住房保障制度，能够改变住房供给结构，可以给一些收入水平较低的人提供更多的优惠，为他们的住房问题提供保障，保证住有所居。另外，应当加强消费者准入管理，完善住房保障制度。3. 深入多方位投资思想目前，居民所选择的的投资渠道还很狭隘，由于市场规模庞大，而且欠缺供给弹性，房地产更加适合作为人们的投资对象，通常，居民手中的大部分闲置

24、资金都被金来投资房产，其实，适合于居民投资的渠道还有很多，例如股票和基金也成为许多人的最佳选择，除此之外还可以培育居民对保险，投资基金等的认识，在加强投资安全的同时，引导人们加入这些投资领域。伴随着人们的可支配收入的日益增长，建设多方位的投资方式，深入多方位投资思想，对稳定房地产市场也极具必要性。参考文献1 庞皓.计量经济学国.第二版.北京:科学出版社,2010.06.2 唐伟杰.辽宁省第十一次党代会落幕绘就未来5年发展蓝图DB/0L.http:/www.chinanews,com/gn/2011/10-13/3387692.shtml,2011.10.3 宋青清.我国城市房地产价格影响因素实

25、证研究D.东北财经大学硕士学位论文,2011.11.4 钟海昌.论惠州房价变动影响因素及发展趋势D.北京交通大学专业硕士学位论文,2011.06.5 倪鹏飞等.中国城市竞争力报告No.4M.第一版.北京：中国社会科学文献出版社,2010.6 许光建，魏义方，赵宇.中国城市住房价格变动影响因素分析J.经济理论与经济管理,2010.(8).7 肖利芬，宫健.基于房价收入比的辽宁省房价增长合理性研充J.东北财经大学学报，2011.(9).6 詹莉.影响房价变动的计量经济学分析J.广东技术师范学院学报(自然科学),2011.(3)李敏捷，傅泽田.住宅价格的影响因素综述J.建筑经济,2007.(2).7

26、 何跃，张峰.对我国住宅房地产价格合理性的分析J.统计与决策,2008.(13).10 虞晓芬.房价合理性评价J.城市开发,2005.(5).11 许容.合肥市区房价变动影响因素分析J.合作经济与科技，2011.(12).12 程选，岳国强，任荣荣.关于房地产调控效果的研究之三：我国“房价上涨过快”的原因分析J.中国经贸导刊，2012.(8).13 刘爱芳，任晓宇.房地产价格变动的影响因素分析J.商业时代，2011.(32).14 CaseShiner,MarginalCostsandCo-benefitsofEnergyEfficiencyInvestmentTheCaseoftheSwis

27、sResidentialSectorJ.EnglishPolicy,2004.15 Col1yns.Senhadji,LendingRooms,RealEstateBubblesandAsianCrisisJ.IMFWorkingPaper,2002.附录附表1辽宁省房价销售水平及相关供给因素数据表年份商品房屋销售价房地产开发投竣工房屋面积建安成本土地成本格（元/平方米）资（万元）（万平方米）19971641.881399122735.91160.55363.0319981803.611503829869.71063.21392.8819991919.121822042828.91507.64

28、355.9020002075.9726490621618.9931.18340.7420012126.1532306921842.7986.72466.8520022139.3338831471984.31038.76419.8320032291.0648639472139.71075.48613.7920042416.7572074332303.61218.01561.6520052797.5687425252443.91199.71691.5020063065.78114219482907.81336.37872.3720073490.18149757933129.91422.73593.

29、2820083758.42206079523826.11672.561016.4720094034.22264056394031.71866.431728.3720104504.55346575624497.42159.331620.7420114732.65448756106322.82400.281516.41资料来源：辽宁省统计年鉴附表2回归结果VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C2.6943990.4626585.8237310.0002LNX50.2687000.0912852.9435140.0147LNX6-0.0151590

30、.125711-0.1205860.9064LNX70.1291520.1199771.0764740.3070LNX80.0235260.0739800.3180120.7570R-squared0.986766Meandependentvar7.899192AdjustedR-squarcd0.981473S.D.dependentvar0.346121S.E.ofregression0.047112Akaikeinfocriterion-3.011357Sumsquaredresid0.022196Schwarzcriterion-2.775340Loglikelihood27.5851

31、8F-statistic186.4087Durbin-Watsonstat1.562070Prob(F-statistic)0.000000附表3最终回归结果VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C2.6623960.3616007.3628290.0000LNX50.2584290.0313288.2490650.0000LNX70.1399470.0762231.8360140.0935LNX80.0234460.0705850.3321600.7460R-squared0.986747Meandependentvar7.899192Adj

32、ustedR-squared0.983132S.D.dependentvar0.346121S.E.ofregression0.044953Akaikeinfocriterion-3.143237Sumsquaredresid0.022228Schwarzcriterion-2.954424Log1ikelihood27.57428F-statistic272.9971Durbin-Watsonstat1.872069Prob(F-statistic)0.000000AbstractThisarticlethroughthetheoreticalresearchonfactorsaffecti

33、ngthepricechangesinLiaoningprovince,usingeconometricresearchmethods,proposedbynumberofurbanpopulation,percapitagrossdomesticproduct,percapitadisposableincomeofurbanhouseholds,commodityhousingsalesarea,thedevelopmentofrealestateinvestment,completedbuildingarea,costofconstructionandinstallation,landco

34、stsandotherdata,establishingeconometricregressionmodelandtestanalysis,inviewoftheproblemsthatexistinthemodel,onthebasisoftheinfluencedegreeoftheinfluencefactorsonhousingprices.Theempiricalresultsshowthatthecommodityhousingsalesareaandcompletedbuildingareahadnoimpactonpricechanges,othervariableshavep

35、romoteroletohouseprices.Finally,inviewofthesituationofthatthehousepricesofLiaoningprovincecontinuedtorise,putforwardsomeviewsandsuggestions.Keywords：housingpriceinfluencingfactorstheregressionmodel一、引言(1)二、辽宁省房价水平现状和影响因素分析(一)房价水平现状分析(1)(-)影响房价变动的原因分析(2)三、影响辽宁省房价水平变动因素的实证分析(一) 变量选取(3)(二) 需求因素的实证分析(4)

36、(三) 供给因素的实证分析(7)四、模型的经济应用分析(8)(_)从需求因素角度分析(8)(二)从供给因素角度分析(9)五、结论及建议(10)(一) 结论(10)(二) 建议(11)参考文献(13)附录(14)一、引言近几年来，随着我国经济水平的持续攀升，房价问题早己成为我国经济问题中最热门，人民最关注的问题。无论在“两会”中，亦或是在人们的生活中，住房问题都是讨论的重中之重，可见，房价问题早己成为焦点。回顾最近五六年的“两会”，住房问题等民生问题越来越被代表委员们关注。在3月17日成功闭幕的第十二届全国人民代表大会第一次会议和政协第十二届全国委员会第一次会议中，住房问题依旧是委员们讨论的热点

37、之一，这也将成为下-阶段政府工作的重点。自从1998年我国开始推行市场化住房制度改革以来，我国城镇居民的居住范围发生了非常大的转变。同时，福利分房制度的取消，改变了人们对住房的态度，加之人民生活水平上升，出现了房地产投资热，促使房价持续走高，2005年后，房价显现涨势凶猛的苗头，即使中央不停的出台针对于房地产市场的调控举措，可收效甚微，仍旧保持不断上涨的态势。其中，以北京、上海等一线城市为首，房价遥遥领先于我国的一些中西部城市以及经济发展较快的中小城市。其中，部分沿海城市房价走高趋势也非常明显，以辽宁省为例。辽宁省是我国东北地区主要的对外开放省份，因为其特殊的沿海性地理条件，所以成为东北以及环

38、渤海经济区的主要连接点，是东北地区进行国际交流以及对外贸易的重要通道。2011年，辽宁省房屋竣工面积为15210.6万平方米，占东三省全部房屋竣工面积的53.9%,超出全国平均房屋竣工面积4595.37J平方米；房地产开发企业个数3648个，房地产开发企业平均从业人数88314人，均达到东三省半数比重，由此可见，辽宁省的房地产业发展快速而且仍有不断上升之势，因此有必要对影响其房价变动的因素进行研究，以便更合理的出台调控政策，改善居民的居住环境，加速城市建设的脚步。二、辽宁省房价水平现状和影响因素分析（一）房价水平现状分析辽宁省经济发展表现出不断上涨的走势，其房价的特点是上涨速度快、上涨幅度大，

39、高位持续攀升。根据1997年到2011年间辽宁省住房价格变动趋势图（图1）可以看出，2005年达到房价上涨的最高峰，涨幅达到0.16个百分点。2006年宏观调控有所成效，涨幅回落，涨幅为9.6%,2007年又呈现大幅上涨趋势，上涨0.14个百分点，但涨幅未超过2005年的记录。2008和2009年房价无较大变动，表现为平稳上涨，到2010年再次出现大幅上升,上涨了11.7%0由于2010年全国房价持续走高趋势明显，国家陆续出台了“国十一条”“国十条”，以及之后又出台新政，上述措施，在众多房价涨势迅猛的城市中取得显著的成效，辽宁省亦是如此，2011年的房价涨幅较上一年就有很大的回落，仅上涨了5.

40、1%0纵观这十二年间，不难看出，辽宁省的房屋价格一路上攀，房价的上涨走势呈现倒V形状。同平方米）图11997-2011年辽宁省住房价格变动趋势（-）影响房价变动的原因分析1. 城市化进程加快通过衡量城市化进程，我们可以看出这个地区是否发达，城市建设是否完善，一般情况下用城市化率来度量，城市化率是指城镇人口占全部人口的百分比，城镇人口的数量增加，就会促进城市化水平上升，二者是正向变动的关系。辽宁省自1997到2009年间，城镇人口数量始终保持平稳增长态势，其中，2005年城镇人口数达到2029.7万人，突破2000万人的水平，而2005年房价也出现近年来涨幅最大的形势。在2009年至2010年间

41、，辽宁省城镇人口出现大幅增长，涨幅达到0.27,是1997到2011年这15年来涨幅最大的一次，纵观2010年的经济形势，各方面发展迅速，带动了城市化水平的提高，进而影响了房价变动。2. 居民可支配收入增加对于一个家庭而言，人均可支配收入的多少是由这个家庭中的主要从业成员所获薪资的高低决定的，它能够如实的反映居民的收入水平。城镇经济发展的脚步越来越快，居民可支配收入不断增加，用于购买的支出也会上升,2在1997至2011年间，2008年出现过一次大幅增长，达到14392.7元，增幅2092.3元，首次增幅超过2000元。随后继续增长,2010年达到17712.6元,直至2011年，居民可支配收

42、入达到最高，为20466.84元，较2010年增长了2754.24元，是这15年来增长幅度最大的一次。城镇居民家庭人均可支配收入的持续上升，使旺盛的市场需求得以支撑。3.商品房供给和需求市场逆转商品房交易市场近些年高速发展，供给量和需求量快速上升，供需两旺的局势已经形成。商品房的竣工面枳和销售面积之比可以反映出供需市场的变动情况。从整体上观察，商品房的供需比在逐年下降。在2005年之前，供需比均大于1,可以看出商品房的供给量远远超过需求量，其中1997年的竣工面积比例最大，达到1.6倍；2005年出现逆转，二者的比例降至0.95,表明需求大于供给，此后的需求水平始终保持着上升的趋势，从2005

43、年至2011年，房屋竣工面积从2443.9增加至6322.8万平方米,增加了1.59个百分点,商品房销售面积增加了4976.9万平方米，增加了1.94个百分点。住房市场供需结构的转变以及人们对住房需求的不断上升，都会刺激房价上涨。三、影响辽宁省房价水平变动因素的实证分析(-)变量选取本文的研究对象是辽宁省的商品房屋销售价格，重点对房价变动进行分析及研究，在获取房屋销售额和房屋销售面积的指标后，计算二者之比可以得到房屋销售价格，因此，将通过上述方法计算得出的数据作为指标数据，在此把辽宁省商品房屋销售价格设定为被解释变量。可以从某一方面反映房价变动的指标有很多，但都只能在某个侧面解释房价上涨的原因

44、，国内外也有许多文献对于影响房价上涨的因素问题进行研究，得到了大量的结论。木文认为，从需求与供给的关系入手，在可能产生影响的需求及供给因素中选择具有代表性的因素，然后再对最终进入实证分析模型的因素进行综合分析。综合众多学者的研究成果，根据科学性，目的性，可计量性，本文选取城镇人口数量(X)、人均生产总值()、城镇居民家庭人均可支配收入(X,)、商品房屋销售面积(X,)纳入需求因素的实证分析模型作为解释变量，将房地产开发投资(XJ、竣工房屋面积(X)、建安成木(X?)、土地成本(XQ纳入供给因素的实证分析模型作为解释变量，分别对商品房屋销售价格做回归分析。其中建安成本是竣工房屋价值与竣工房屋面积

45、之比，土地成本是购置土地费与购置土地面积之比。本文选择的是辽宁省1997年至2011年的上述各个指标的数据加以建立模型并分析。（二）需求因素的实证分析1.模型设定根据上述关于影响辽宁省房屋销售价格变动因素的分析，选取相关指标对应的数据后，运用Eviews软件，进行模型的设定。相关数据如表1所示。表1辽宁省房价销售水平及相关需求因素数据表年份商品房屋销售价格（元/平方米）城镇人口（万人）人均生产总值（元）城镇居民家庭人均可支配收入（元）商品房屋销售面积（万平方米）19971641.91844.4152604518.1460.019981803.61863.2164664617.2664.7199

46、91919.11876.9177674898.6770.920002076.01902.2111775357.8948.720012126.11918.0120155797.01165.720022139.31943.7130006524.61277.520032291.11964.4142707240.61499.120042416.71996.5158358007.62013.520052797.62029.7190749107.62564.520063065.82056.82191410369.63026.520073490.22075.92605712300.43830.420083758.42119.83173914392.74091.220094034.2214445375.52010450