我国商品房交易量价波动关系的多维度剖析与实证探究

我国商品房交易量价波动关系的多维度剖析与实证探究一、引言1.1研究背景与意义房地产市场作为国民经济的重要组成部分，在经济发展中占据着举足轻重的地位。自住房制度改革以来，中国房地产市场经历了飞速发展，逐渐成为拉动经济增长、推动城市化进程的关键力量。房地产行业的产业链条长、涉及面广，与建筑、建材、装修、金融等多个行业密切相关，对经济增长的贡献率颇高。据相关数据显示，房地产开发投资在固定资产投资中一直占据着相当比例，其每增加1个单位的投资，能带动相关产业1.5到2个单位的投资，为经济增长注入了强大动力。同时，房地产市场的发展也创造了大量的就业机会，从建筑工人、设计师、工程师到房地产销售人员、物业管理服务人员等，涵盖了多个职业领域，在一些地区，房地产及相关产业的就业人数占总就业人数的比例相当可观。此外，土地出让收入是地方政府财政收入的重要来源之一，这些收入被广泛用于基础设施建设、教育、医疗等公共服务领域，为城市的发展和居民生活水平的提高提供了资金支持。然而，房地产市场的发展并非一帆风顺，其价格和交易量呈现出明显的波动特征。房价的涨跌不仅影响着居民的购房决策和居住质量，也关系到金融市场的稳定和宏观经济的运行。在过去的几十年中，我国房地产市场经历了多次价格波动，部分城市房价的快速上涨引发了社会各界的广泛关注。高房价使得居民购房压力增大，购房支出占据了家庭收入的较大比例，影响了居民的消费能力和生活质量，也加剧了社会的贫富差距。同时，房价的大幅波动还可能引发金融风险，如房地产泡沫的破裂可能导致银行不良贷款增加，威胁金融体系的稳定。房地产市场的交易量同样波动频繁，交易量的变化反映了市场的活跃程度和消费者的购房意愿。在市场繁荣时期，交易量往往大幅增长，房地产企业的销售额和利润也随之增加；而在市场低迷时期，交易量则会显著下降，房地产企业面临着库存积压和资金周转困难等问题。交易量的波动不仅影响着房地产企业的生存和发展，也对相关产业的发展产生了连锁反应。研究商品房交易量价波动关系具有重要的理论和现实意义。从理论层面来看，目前关于房地产市场量价波动关系的研究尚未形成统一的结论，不同的理论模型和实证研究方法得出的结果存在差异。深入研究商品房交易量价波动关系，有助于进一步完善房地产市场理论，丰富和发展经济学领域的相关理论体系。从现实层面来看，准确把握商品房交易量价波动关系，能够为政府制定科学合理的房地产市场调控政策提供依据。政府可以根据市场量价波动的情况，适时调整土地供应、税收、信贷等政策，以稳定房价、促进房地产市场的平稳健康发展。对于房地产企业而言，了解市场量价波动规律，有助于企业制定合理的投资和营销策略，降低市场风险，提高企业的经济效益。此外，对于广大消费者来说，研究结果也能帮助他们更好地理解房地产市场，做出更加理性的购房决策，避免因市场波动而遭受经济损失。1.2研究目标与创新点本研究旨在深入剖析商品房交易量价波动关系，具体目标包括：一是通过理论与实证分析，揭示商品房交易量与价格之间的内在波动关系，明确两者在不同市场环境下的相互作用机制，为理解房地产市场运行规律提供理论支持；二是探究影响商品房交易量价波动的主要因素，涵盖宏观经济变量、政策因素、市场预期等多个层面，准确识别各因素对量价波动的影响方向和程度，为市场参与者和政策制定者提供决策依据；三是深入探讨商品房交易量价波动的传导机制，分析价格波动如何影响交易量，以及交易量的变化又如何反作用于价格，从而把握房地产市场波动的动态过程，预测市场走势。在研究过程中，本研究力求在以下几个方面实现创新：一是研究方法的创新，综合运用多种计量经济模型，如向量自回归（VAR）模型、误差修正模型（ECM）以及格兰杰因果检验等，全面系统地分析商品房交易量价波动关系。这些模型的结合使用能够克服单一模型的局限性，从不同角度深入挖掘量价数据中的信息，更准确地揭示两者之间的动态关系和因果联系。二是数据选取的创新，本研究选取了多个具有代表性的区域的房地产市场数据进行分析，包括一线城市、二线城市以及部分经济发展迅速的三线城市。不同区域的房地产市场在发展阶段、政策环境、市场需求等方面存在差异，通过对多区域数据的研究，可以更全面地了解商品房交易量价波动关系在不同市场条件下的表现，增强研究结论的普适性和可靠性。三是研究视角的创新，从微观经济主体行为和宏观经济环境两个层面综合分析商品房交易量价波动关系。不仅关注消费者的购房决策行为、房地产企业的投资与定价策略等微观因素对量价波动的影响，还深入探讨宏观经济形势、货币政策、财政政策等宏观因素在其中所起的作用，从而构建一个更为全面、立体的研究框架，为房地产市场研究提供新的思路和视角。1.3研究方法与数据来源本研究综合运用多种研究方法，力求全面、深入地剖析商品房交易量价波动关系。在理论分析方面，系统梳理房地产市场供需理论、价格理论以及市场周期理论等相关理论基础，深入探讨商品房交易量价波动的内在逻辑。从供需角度出发，分析供给和需求的变化如何影响商品房的价格和交易量。当市场供给增加，而需求相对稳定或减少时，房价可能会面临下行压力，交易量也可能随之下降；反之，需求旺盛而供给不足时，房价往往上涨，交易量也会相应增加。基于价格理论，研究成本、市场竞争、消费者偏好等因素对房价的影响机制，以及房价变动对交易量的传导路径。同时，结合市场周期理论，探讨房地产市场在不同周期阶段，如复苏、繁荣、衰退、萧条期，量价波动的特征和规律，为实证研究提供坚实的理论支撑。实证研究是本研究的关键环节。通过收集相关数据，运用计量经济模型进行定量分析。首先，采用向量自回归（VAR）模型，该模型能够有效处理多个变量之间的动态关系，将商品房交易量和价格作为内生变量，同时引入宏观经济变量、政策变量等作为外生变量，分析这些变量之间的相互影响和动态传导机制。通过VAR模型，可以观察到在给定一个变量的冲击下，其他变量如何响应以及响应的持续时间和强度。例如，当宏观经济出现波动，如GDP增长速度变化时，通过VAR模型可以分析其对商品房交易量和价格的短期和长期影响。其次，构建误差修正模型（ECM），用于研究变量之间的长期均衡关系和短期波动调整机制。在房地产市场中，虽然交易量和价格在短期内可能会偏离长期均衡，但通过误差修正项的作用，它们会逐渐向长期均衡状态调整。ECM模型能够准确地捕捉这种调整过程，分析短期波动对长期均衡的偏离程度以及调整速度。此外，运用格兰杰因果检验，判断商品房交易量和价格之间是否存在因果关系，以及因果关系的方向。例如，通过格兰杰因果检验确定是交易量的变化引起价格的变动，还是价格的波动导致交易量的改变，或者两者之间存在双向因果关系。本研究的数据来源广泛且具有权威性。主要数据来源于官方统计机构发布的统计数据，如国家统计局、地方统计局等。这些数据涵盖了全国及各地区的房地产市场相关信息，包括商品房销售面积、销售额、价格指数等，具有全面性、准确性和时效性。同时，还从专业的房地产数据库获取数据，如中指数据、诸葛找房数据研究中心等，这些数据库提供了丰富的房地产市场微观数据，如各城市不同区域、不同楼盘的详细交易信息，为深入分析市场结构和微观层面的量价关系提供了有力支持。此外，通过对典型城市和地区的房地产市场进行案例调研，收集一手数据和资料，包括实地访谈房地产开发商、中介机构、购房者等，了解市场参与者的行为和决策过程，以及他们对市场量价波动的看法和预期，使研究更加贴近实际市场情况，增强研究结论的可靠性和实用性。二、理论基础与文献综述2.1相关理论基础2.1.1供需理论供需理论是经济学的核心理论之一，在商品房市场中发挥着基础性作用。在商品房市场，供给主要由房地产开发商提供，其受到土地供应、开发成本、开发周期、开发商预期等因素影响。土地供应是商品房开发的基础，政府对土地出让的规模、节奏和用途规划，直接决定了房地产开发项目的数量和规模。当土地供应充足时，开发商可获取更多土地用于开发建设，商品房供给有望增加；反之，土地供应紧张会限制开发项目数量，减少市场供给。开发成本涵盖土地购置成本、建筑材料成本、劳动力成本、融资成本等。若开发成本上升，如土地价格上涨、建筑材料价格波动或融资难度加大导致资金成本提高，开发商的利润空间被压缩，可能会减少开发量，从而降低商品房供给；相反，开发成本降低时，开发商利润预期增加，会积极开发更多项目，增加市场供给。开发周期较长是商品房市场的特点，从获取土地、规划设计、施工建设到竣工验收，通常需要数年时间。较长的开发周期使得商品房供给对市场变化的反应存在滞后性，即使市场需求增加，短期内商品房供给也难以迅速调整。需求方面，主要由消费者的自住需求和投资需求构成。自住需求受人口增长、城市化进程、居民收入水平、家庭结构变化等因素影响。人口增长和城市化进程的加快，使得大量人口涌入城市，对住房的需求急剧增加。随着居民收入水平的提高，人们对居住品质的要求也不断提升，改善性住房需求逐渐释放。家庭结构的小型化，如年轻人婚后选择独立居住，也增加了对住房的需求。投资需求则主要受到房价预期、利率水平、投资渠道等因素的影响。若市场预期房价上涨，投资者会认为投资房地产有利可图，纷纷购买商品房进行投资，从而增加市场需求；反之，若预期房价下跌，投资需求会减少。利率水平的变化会影响投资者的融资成本，当利率降低时，融资成本下降，投资房地产的吸引力增加，投资需求上升；反之，利率上升会抑制投资需求。此外，投资渠道的多样性也会影响房地产投资需求，如果其他投资渠道的收益不稳定或风险较高，投资者会将资金转向房地产市场，增加对商品房的需求。当商品房市场供给大于需求时，市场上的商品房库存增加，开发商为了销售房屋，会采取降价促销等手段，导致房价下跌。房价下跌后，消费者的购房意愿可能会增强，需求逐渐增加，而开发商则会减少开发量，供给减少，市场逐渐趋向新的平衡。相反，当需求大于供给时，商品房供不应求，房价上涨。房价上涨会刺激开发商增加开发量，同时也可能会抑制部分消费者的购房需求，市场再次向平衡状态调整。在2008年全球金融危机后，我国部分城市房地产市场出现供大于求的局面，房价出现一定程度的下跌。随着政府出台一系列刺激政策，市场需求逐渐回升，供需关系得到改善，房价也逐渐趋于稳定。2.1.2价格弹性理论价格弹性理论在商品房市场中有着独特的体现，对量价关系产生重要影响。价格弹性包括需求价格弹性和供给价格弹性。需求价格弹性反映的是消费者对价格变动的敏感程度，即价格变动一定比例时，需求量变动的比例。在商品房市场，需求价格弹性通常呈现出较为复杂的情况。对于自住需求的购房者来说，由于住房是生活必需品，短期内需求价格弹性相对较小。即使房价上涨，他们为了满足居住需求，也可能不得不购买住房，只是可能会在购房面积、地段等方面做出一定妥协。但从长期来看，随着可替代住房选择的增加，如租房市场的发展、保障性住房的供应等，自住需求的价格弹性可能会有所增大。对于投资需求的购房者，其需求价格弹性相对较大。因为投资的目的是获取收益，当房价上涨预期强烈时，投资者会大量购买商品房，需求迅速增加；一旦房价出现下跌趋势或上涨预期减弱，投资者会减少购买甚至抛售房产，需求急剧下降。在房价快速上涨时期，如一些热点城市房价连续攀升，投资性购房者纷纷涌入市场，需求旺盛；而当市场调控政策收紧，房价上涨预期减弱时，投资性需求大幅减少，成交量明显下降。供给价格弹性则反映了生产者对价格变动的反应程度，即价格变动一定比例时，供给量变动的比例。在商品房市场，由于房地产开发具有周期长、资金投入大、受政策限制多等特点，供给价格弹性相对较小。开发商从获取土地到项目建成销售，需要经历较长时间，在短期内，即使房价上涨，开发商也难以迅速增加房屋供给。而且，房地产开发还受到土地资源、规划审批、建筑施工等多种因素的制约，使得供给对价格的反应较为迟缓。但从长期来看，如果房价持续上涨，开发商预期利润增加，会加大投资力度，增加土地储备，扩大开发规模，供给价格弹性会逐渐增大。价格弹性对商品房量价关系的影响显著。当需求价格弹性较大时，房价的微小变动可能会引起需求量的较大变化。若房价上涨，需求量会大幅下降，导致交易量减少；房价下跌则会使需求量大幅上升，交易量增加。这种情况下，价格与交易量呈现出明显的反向变动关系。而当供给价格弹性较小时，房价上涨时，供给量的增加相对缓慢，难以满足需求的增长，进一步推动房价上涨；房价下跌时，供给量的减少也较为迟缓，导致市场供过于求的局面加剧，房价继续下跌。供给价格弹性与需求价格弹性的相对大小，也会影响市场的均衡状态和价格波动幅度。若需求价格弹性大于供给价格弹性，市场价格波动相对较大，且价格调整对交易量的影响更为明显；反之，若供给价格弹性大于需求价格弹性，市场价格相对较为稳定，但价格调整对供给量的影响更为突出。2.1.3预期理论预期理论在房地产市场中扮演着重要角色，对购房者和开发商的行为产生深远影响，进而作用于商品房的量价波动。市场预期是指市场参与者对未来市场状况的预测和判断，包括对房价走势、市场供需关系、政策变化等方面的预期。对于购房者而言，房价预期是影响其购房决策的关键因素。如果购房者预期房价上涨，他们会认为现在购买房产可以避免未来更高的购房成本，从而提前进入市场，增加购房需求。这种预期驱动的购房行为会推动房价进一步上涨，同时交易量也会增加。当市场上普遍存在房价上涨预期时，许多原本打算未来购房的消费者会提前出手，甚至一些投资性购房者会大量囤积房产，导致市场需求短期内迅速膨胀，房价在需求的拉动下持续攀升，交易量也随之大幅增长。相反，如果购房者预期房价下跌，他们会选择持币观望，等待房价更低时再购买，这会导致购房需求减少。需求的下降使得市场上房屋滞销，开发商为了促进销售，不得不降低房价，房价的下跌又进一步强化了购房者的降价预期，导致交易量持续低迷。在房地产市场调控政策频繁出台时期，购房者对房价走势的不确定性增加，一旦预期房价下跌，就会推迟购房计划，市场交易量明显下降，房价也面临下行压力。开发商的预期同样对市场产生重要影响。开发商对市场供需关系和房价走势的预期，会影响其投资决策和开发计划。如果开发商预期未来市场需求旺盛，房价上涨，他们会加大土地购置力度，增加开发项目，扩大市场供给。这种积极的投资行为会在一定程度上满足未来市场需求，但如果过度开发，也可能导致市场供过于求，房价下跌。当开发商普遍看好市场前景时，会纷纷竞拍土地，加大投资开发，导致市场上商品房供应量大幅增加。若市场需求增长不及预期，就会出现房屋库存积压，房价下跌。相反，如果开发商预期市场需求不足，房价下跌，他们会减少土地购置和开发项目，降低市场供给。供给的减少可能会在短期内导致房价上涨，但从长期来看，会影响市场的稳定发展。在市场不景气时期，开发商对未来市场预期悲观，会减少投资，推迟开发项目，导致市场上新房供应减少，房价可能会因供给短缺而出现一定程度的上涨，但这种上涨缺乏需求的支撑，难以持续。市场预期还会受到宏观经济形势、政策变化、社会舆论等多种因素的影响。宏观经济形势向好，经济增长稳定，居民收入增加，会增强市场参与者对房地产市场的信心，形成房价上涨预期；反之，经济衰退、失业率上升，会导致市场预期悲观。政策变化对市场预期的引导作用也非常明显，政府出台的房地产调控政策，如限购、限贷、税收调整等，会直接影响购房者和开发商的预期。社会舆论和媒体报道也会对市场预期产生影响，正面的报道可能会激发市场的乐观情绪，负面报道则可能引发市场恐慌，导致市场预期发生变化。这些因素相互交织，共同作用于市场预期，进而影响商品房的量价波动。2.2国内外研究现状2.2.1国外研究成果国外学者对房地产市场量价关系的研究起步较早，取得了丰硕的成果。在理论研究方面，部分学者基于供需理论，深入剖析房地产市场的运行机制。如Poterba（1984）建立房地产资产模型，探讨房屋持有成本对房地产市场价格和均衡数量的影响，研究发现持有成本的变化会导致房地产市场供需关系的调整，进而影响房价和交易量。Mankiw和Weil（1989）运用类似方法，分析人口数量变动对房地产需求的影响，指出美国20世纪70年代后房价持续上升与婴儿潮一代成年带来的住房需求增长密切相关。在实证研究领域，众多学者采用不同的计量模型和方法对房地产量价关系进行检验。Case和Shiller（1989）通过建立时间序列模型，研究房地产市场有效性，发现房价和收益率序列在短期内表现出惯性特征，但在长期有向均值回归的趋势。此后，不少学者利用时间序列数据对不同国家和地区的房地产市场进行研究，如Cho（1996）对相关研究进行综述，进一步验证和拓展了这些结论。还有学者运用面板数据模型，分析不同地区房地产市场量价关系的差异。如Meen（1999）利用英国不同地区的面板数据，研究发现区域经济发展水平、人口密度等因素对房地产量价关系有显著影响，经济发达地区和人口密集地区的房价和交易量受市场因素的影响更为明显。在影响因素研究方面，宏观经济因素是重点关注对象。不少研究表明，利率、通货膨胀率、GDP增长等宏观经济变量与房地产量价波动密切相关。如Iacoviello（2005）通过构建动态随机一般均衡模型，发现利率的变化会对房地产市场的投资和消费产生重要影响，进而影响房价和交易量。当利率降低时，购房者的融资成本下降，购房需求增加，推动房价上涨和交易量上升；反之，利率上升则会抑制需求，导致房价下跌和交易量减少。在传导机制研究方面，部分学者从微观机制角度出发，探讨投机行为在房价波动中的作用。如Shiller（2008）指出，房地产市场存在非理性投机行为，如灾难近视、过度自信等，这些行为会导致房价过分调整，使其远离长期均衡值。投机者往往在房价上涨时过度乐观，大量买入房产，进一步推动房价上涨；而在房价下跌时又过度恐慌，纷纷抛售房产，加剧房价下跌，从而影响房地产市场的稳定。2.2.2国内研究现状国内对房地产市场量价关系的研究随着房地产市场的发展而不断深入。早期研究主要集中在对房地产市场现状的描述和分析，以及对房价上涨原因的探讨。随着计量经济学方法的广泛应用，实证研究逐渐成为主流。在实证研究方面，众多学者运用不同的模型和方法对我国房地产市场量价关系进行研究。如孔煜和高波（2009）基于联立方程模型，对中国房地产市场的量价波动关系进行实证分析，结果表明房价和交易量之间存在相互影响的关系，且不同地区的量价关系存在差异。东部地区由于经济发达、人口流入量大，房地产市场需求旺盛，房价和交易量的互动关系更为明显；而中西部地区受经济发展水平和人口流动等因素的影响，量价关系相对较弱。杨培培、邓长荣和马永开（2013）利用全国商品房季度数据，采用协整检验、格兰杰因果检验和脉冲响应函数等方法，研究发现我国商品房市场的交易量与价格之间存在协整关系，交易量是价格的格兰杰原因，外界冲击会导致量价的一致波动，且交易量对冲击的响应比房价更敏感。在影响因素研究方面，国内学者不仅关注宏观经济因素，还重视政策因素和市场预期等对房地产量价波动的影响。政策因素方面，政府出台的土地政策、税收政策、信贷政策等对房地产市场调控作用显著。如田传浩和贾生华（2004）研究发现，土地供应政策的变化会影响房地产市场的供给，进而影响房价和交易量。当土地供应减少时，房地产开发项目数量受限，市场供给减少，房价往往上涨，交易量可能因房价上涨而受到一定抑制。市场预期方面，不少研究表明，购房者和开发商的预期会影响市场行为，从而影响量价波动。如况伟大（2010）研究指出，市场预期是影响房价波动的重要因素，当购房者预期房价上涨时，会增加购房需求，推动房价上涨；开发商预期市场前景良好时，会加大投资开发力度，增加市场供给。尽管国内在房地产市场量价关系研究方面取得了一定进展，但仍存在一些不足和研究空间。一方面，现有研究多集中在全国或部分大城市的房地产市场，对中小城市及区域差异的研究相对较少，难以全面反映我国房地产市场的多样性和复杂性。不同规模城市的经济发展水平、人口结构、产业结构等存在差异，房地产市场的供需状况和量价关系也不尽相同，加强对中小城市及区域差异的研究，有助于更精准地把握房地产市场的运行规律。另一方面，在研究方法上，虽然计量经济学方法得到广泛应用，但部分研究在模型设定、变量选取和数据处理等方面仍存在一定的局限性，可能影响研究结果的准确性和可靠性。未来研究可进一步优化研究方法，结合多种方法进行综合分析，提高研究的科学性和严谨性。此外，随着房地产市场的不断发展和新问题的出现，如房地产市场的金融化趋势、保障性住房对市场的影响等，需要进一步拓展研究领域，深入探讨这些新因素对房地产市场量价波动关系的影响。2.3文献综述总结综上所述，国内外学者在房地产市场量价关系研究领域取得了丰富的成果，为本文的研究奠定了坚实基础。国外研究起步早，理论体系较为完善，从供需理论、价格弹性理论、预期理论等多个角度深入剖析了房地产市场量价波动的内在机制，并运用多种计量模型和方法进行实证检验，为理解房地产市场运行规律提供了重要参考。国内研究紧密结合我国房地产市场发展实际，在实证研究方面不断创新，深入探讨了我国房地产市场量价波动关系及其影响因素，为政府制定房地产市场调控政策提供了有力依据。然而，现有研究仍存在一些不足之处。一方面，不同学者的研究结论存在一定差异，尚未形成统一的理论框架和研究范式。这可能是由于研究方法、数据样本、研究区域等因素的不同导致的，需要进一步深入研究以明确房地产市场量价波动的普遍规律和特殊情况。另一方面，对于房地产市场量价波动的传导机制研究还不够深入，尤其是在微观层面的传导路径和作用机制方面，仍有待进一步探索。此外，随着房地产市场的不断发展和变化，新的问题和挑战不断涌现，如房地产市场与金融市场的联动关系、房地产市场的区域分化加剧等，现有研究对这些新问题的关注和研究还相对较少。基于以上分析，本文将在前人研究的基础上，进一步深入探讨商品房交易量价波动关系。在研究方法上，综合运用多种计量经济模型，克服单一模型的局限性，更全面、准确地揭示量价波动关系。在数据选取上，涵盖多个地区和不同时间段的数据，增强研究结论的普适性。在研究内容上，不仅关注量价波动的影响因素，还将深入研究其传导机制，以及市场预期、政策因素等在其中的作用，以期为房地产市场研究提供新的思路和视角，为政府和市场参与者提供更具针对性的决策建议。三、商品房交易量价波动的理论分析3.1商品房价格的形成机制3.1.1成本加成定价成本加成定价是商品房价格形成的基础方式之一。在商品房开发过程中，土地成本是重要组成部分。土地出让方式和价格直接决定了房地产开发项目的初始投入。近年来，随着城市化进程的加速，城市土地资源愈发稀缺，土地出让价格不断攀升。一些一线城市的优质地块，通过竞拍方式出让，地价屡创新高，这些高昂的土地成本必然会转嫁到房价中。在上海，核心地段的土地出让楼面价高达每平方米数万元，使得该地段新建商品房的价格轻松突破每平方米十万元甚至更高。建设成本涵盖建筑材料、人工、设备等费用。建筑材料价格受市场供需关系、原材料价格波动等因素影响，如钢材、水泥等主要建材价格的上涨，会直接增加建设成本。劳动力成本也在持续上升，随着社会经济的发展，建筑工人的工资水平不断提高，这进一步加大了建设成本。税费也是成本的重要构成，包括土地增值税、契税、营业税等多种税费，这些税费的征收标准和政策变化都会对房价产生影响。成本加成定价的原理是在成本的基础上加上一定的利润来确定房价。开发商在核算各项成本后，根据市场情况和自身的盈利目标，确定一个合理的利润率，将成本与利润相加得出商品房的销售价格。这种定价方式看似简单直接，能够保证开发商在一定程度上覆盖成本并获取利润，但存在明显的局限性。一方面，成本加成定价忽视了市场需求和竞争因素。在市场需求不足时，即使成本较高，开发商若按照成本加成定价，可能导致房屋滞销，因为消费者对价格的接受程度不仅仅取决于成本，更取决于他们对房屋价值的认知和市场的供需状况。在一些三四线城市，房地产市场供大于求，部分开发商仍采用成本加成定价，导致房价过高，市场销售量持续低迷。另一方面，成本加成定价容易导致房价刚性上涨。随着土地、建设等成本的不断上升，房价也随之水涨船高，缺乏价格弹性，难以适应市场的动态变化。而且，这种定价方式可能掩盖开发商的低效率和浪费现象，因为只要成本增加，房价就可以相应提高，不利于市场资源的优化配置。3.1.2市场供求定价市场供求定价是商品房价格形成的核心机制，遵循市场经济的基本规律。当市场对商品房的需求旺盛，而供给相对不足时，房价会上涨。城市化进程的加快使得大量农村人口涌入城市，城市人口的快速增长带来了巨大的住房需求。同时，改善性住房需求和投资性住房需求也在不断增加，进一步加剧了市场需求的扩张。在需求大幅增加的情况下，如果商品房的供给未能及时跟上，如土地供应有限、开发周期较长等原因导致新建房屋数量不足，市场就会出现供不应求的局面，房价必然上涨。在一些热点城市，如深圳，由于城市发展迅速，吸引了大量人才流入，住房需求极为旺盛，而土地资源有限，新房供应相对不足，房价在过去几十年间持续大幅上涨。相反，当市场供给过剩，需求相对疲软时，房价会下跌。房地产市场的过度开发、经济形势不佳导致居民购房能力下降等因素，都可能引发市场供给过剩。部分城市在房地产市场繁荣时期，开发商大量投资建设，导致房屋库存积压。当市场需求无法消化这些过剩的供给时，开发商为了销售房屋，不得不降低价格，房价就会出现下跌趋势。在2014年左右，我国部分三四线城市房地产市场出现供过于求的情况，房价出现明显下跌，一些楼盘甚至出现了大幅降价促销的现象。在市场供求定价机制下，房价会随着供求关系的变化而不断调整，直至达到市场均衡状态。但在实际房地产市场中，由于信息不对称、市场调节的滞后性等因素，市场供求关系很难始终保持平衡，房价也会因此出现波动。而且，房地产市场的需求和供给还受到多种因素的影响，如宏观经济形势、政策调控、消费者预期等，这些因素的变化会导致供求关系的动态调整，进而影响房价的走势。3.1.3其他影响因素政策因素对商品房价格有着重要的调控作用。政府出台的土地政策、税收政策、信贷政策等，都会直接或间接影响房价。土地政策方面，政府对土地供应的规模、节奏和用途规划，会影响房地产市场的供给。减少土地出让量会导致房地产开发项目减少，市场供给下降，在需求不变或增加的情况下，房价往往上涨；反之，增加土地供应则可能缓解房价上涨压力。税收政策通过调整房地产交易环节的税费，如契税、营业税、个人所得税等，影响购房者的购房成本和开发商的利润空间，从而对房价产生影响。提高契税税率会增加购房者的购房成本，抑制购房需求，对房价有下行压力；而降低税费则可能刺激购房需求，推动房价上涨。信贷政策对房地产市场的影响也十分显著，央行调整贷款利率、首付比例等，会直接影响购房者的融资成本和购房能力。降低贷款利率和首付比例，会使购房者的贷款成本降低，购房门槛降低，刺激购房需求，推动房价上涨；反之，提高贷款利率和首付比例，会抑制购房需求，导致房价下跌。在2008年金融危机后，我国政府为了刺激房地产市场，降低了贷款利率和首付比例，房地产市场迅速回暖，房价出现上涨；而在房地产市场过热时期，政府又通过提高首付比例和贷款利率，抑制投机性购房需求，稳定房价。地段因素是影响房价的关键因素之一。地段的优劣直接关系到房屋的交通便利性、生活配套设施、教育资源、商业氛围等。位于市中心、交通枢纽附近、商业繁华地段的房屋，由于交通便利，居民出行方便，能够节省大量的时间成本；生活配套设施完善，如周边有商场、超市、医院、银行等，满足居民日常生活的各种需求；教育资源丰富，靠近优质学校，为子女提供良好的教育环境；商业氛围浓厚，具有更多的就业和消费机会，这些优势使得这些地段的房屋具有更高的价值，房价也相对较高。而偏远地区或交通不便、配套设施不完善的地段，房价则相对较低。在北京，位于东城区、西城区等核心地段的房屋，由于拥有优质的教育资源和完善的生活配套设施，房价远远高于郊区的房屋。配套设施也是影响房价的重要因素。完善的配套设施能够提升居民的生活品质和房屋的附加值。小区内部的配套设施，如绿化环境、停车位数量、物业管理水平、休闲娱乐设施等，会影响居民的居住舒适度。一个绿化良好、停车位充足、物业管理规范、拥有健身设施和儿童游乐场所的小区，会受到购房者的青睐，房价也会相应提高。小区周边的公共配套设施，如公交线路、地铁站点、公园、图书馆等，也会对房价产生影响。靠近地铁站的房屋，由于出行便捷，房价往往较高；周边有公园的房屋，环境优美，居民可以享受休闲娱乐的空间，房价也会相对较高。在一些城市，新建小区注重配套设施的建设，通过打造高品质的配套设施，提高了房屋的销售价格，取得了良好的市场反响。这些因素相互交织，共同影响着商品房价格的形成和波动，使得房地产市场的价格体系变得复杂多样。3.2商品房交易量的影响因素3.2.1消费者需求因素消费者的收入水平是影响购房需求和交易量的关键因素。随着居民收入的增加，其购买力增强，对住房的需求也会相应提高。对于首次购房的消费者来说，收入的增长使他们更有能力支付首付款和承担房贷，从而进入房地产市场，增加购房需求，推动交易量上升。当居民收入水平稳定增长时，年轻的上班族可能会积累足够的资金支付首付款，购买人生中的第一套住房，这将直接带动商品房交易量的增加。对于改善性住房需求的消费者，收入的提高使他们有能力追求更宽敞、更舒适、配套设施更完善的住房。他们会卖掉现有的住房，购买面积更大、地段更好、品质更高的商品房，这种改善性需求的释放也会促进商品房交易量的增长。在一些经济发达地区，随着居民收入的不断提高，改善性住房需求旺盛，许多家庭纷纷更换更大面积、更高品质的住房，使得当地商品房交易量持续保持在较高水平。人口因素对购房需求和交易量的影响也不容忽视。人口增长会直接增加住房需求。随着人口的增加，家庭数量也会相应增多，对住房的需求量必然上升。在一些人口增长较快的城市，如深圳、广州等，大量的外来人口涌入，新增家庭不断涌现，对住房的需求极为旺盛，这使得商品房交易量一直保持在较高水平。人口结构的变化，如老龄化程度的加深、家庭小型化趋势等，也会对购房需求产生影响。老龄化程度加深，老年人对养老住房的需求增加，他们可能会选择购买环境优美、医疗配套设施完善的养老型商品房，这将带动相关类型商品房的交易量。家庭小型化趋势使得年轻人婚后更倾向于独立居住，导致家庭数量增多，对住房的需求也随之增加，推动商品房交易量上升。在一些大城市，由于家庭小型化趋势明显，年轻夫妻独立购房的比例不断提高，使得小户型商品房的交易量持续增长。消费者的偏好和预期对购房决策和交易量有着重要影响。消费者对住房的偏好包括对地段、户型、周边配套设施等方面的要求。如果消费者更倾向于购买市中心地段、户型方正、周边配套设施完善的商品房，那么这类房屋的需求就会增加，交易量也会相应上升。当消费者普遍认为某一区域未来发展潜力大，配套设施会不断完善时，他们会更愿意购买该区域的商品房，从而推动该区域商品房交易量的增长。消费者对房价的预期也会影响购房决策。如果消费者预期房价上涨，他们会担心未来购房成本增加，从而提前购买商品房，导致购房需求增加，交易量上升；反之，如果预期房价下跌，消费者可能会持币观望，等待房价更低时再购买，这会导致购房需求减少，交易量下降。在房地产市场调控政策出台前，部分消费者预期房价会继续上涨，纷纷加快购房步伐，使得市场交易量在短期内迅速上升；而在调控政策出台后，消费者预期房价会趋于稳定或下跌，购房意愿下降，交易量明显减少。3.2.2市场环境因素经济形势是影响商品房交易量的重要市场环境因素。在经济繁荣时期，经济增长稳定，企业盈利增加，居民收入水平提高，就业机会增多，消费者对未来经济发展充满信心，购房意愿强烈。此时，无论是自住需求还是投资需求都较为旺盛，商品房交易量会显著增加。在2010-2013年期间，我国经济保持较高的增长速度，房地产市场也呈现出繁荣景象，商品房交易量持续上升，许多城市的房价也随之上涨。相反，在经济衰退时期，经济增长放缓，企业面临经营困难，裁员现象增多，居民收入减少，就业压力增大，消费者对未来经济前景感到担忧，购房意愿下降。在2008年全球金融危机期间，我国经济受到一定冲击，房地产市场也陷入低迷，商品房交易量大幅下降，房价也出现了一定程度的下跌。利率对商品房交易量的影响主要通过影响购房者的融资成本来实现。当利率降低时，购房者的贷款利息支出减少，融资成本降低，购房成本相对下降，这会刺激购房需求，尤其是投资性购房需求。投资性购房者在利率降低时，预期通过房产投资获得的收益高于贷款成本，会纷纷进入房地产市场，购买商品房进行投资，从而推动商品房交易量上升。对于自住型购房者，利率降低也会使他们的购房负担减轻，更有能力购买心仪的住房，进一步增加购房需求，促进交易量增长。相反，当利率升高时，购房者的融资成本增加，购房成本上升，这会抑制购房需求。对于投资性购房者，较高的利率使得投资房产的收益预期降低，他们会减少投资，甚至抛售房产，导致商品房交易量下降。自住型购房者也会因为利率升高而增加还款压力，部分购房者可能会推迟购房计划，从而使商品房交易量减少。央行多次调整贷款利率，每次利率调整都会对房地产市场产生明显影响。当贷款利率降低时，房地产市场交易量往往会有所回升；而当贷款利率升高时，交易量则会出现下降趋势。政策因素对商品房交易量的影响非常显著。政府出台的限购政策通过限制购房者的购房资格，直接影响购房需求。在一些房价上涨过快的城市，政府实施限购政策，规定非本地户籍居民需满足一定的社保或纳税年限才能购房，或者限制本地户籍居民家庭的购房套数，这使得不符合购房条件的消费者被排除在市场之外，购房需求减少，商品房交易量随之下降。限贷政策通过调整首付比例和贷款利率，影响购房者的融资能力和购房成本。提高首付比例会增加购房者的首付款金额，加大购房门槛，使得一些资金不足的购房者无法购买商品房，抑制购房需求，降低交易量；提高贷款利率则会增加购房者的还款压力，同样会抑制购房需求，减少交易量。相反，降低首付比例和贷款利率会降低购房门槛和成本，刺激购房需求，增加交易量。税收政策也会对商品房交易量产生影响。对购房者征收的契税、个人所得税等税费的调整，会改变购房者的购房成本。提高契税税率会增加购房者的购房成本，抑制购房需求，导致交易量下降；而降低税费则会刺激购房需求，促进交易量上升。对房地产企业征收的土地增值税、营业税等税费的变化，也会影响企业的开发成本和利润空间，进而影响商品房的供应和价格，间接影响交易量。3.2.3开发商供给因素开发商的开发策略对商品房交易量有着重要影响。如果开发商采取积极的开发策略，加大土地购置力度，增加开发项目数量，加快项目建设进度，能够及时向市场提供更多的商品房，满足消费者的购房需求，从而促进交易量的增加。一些大型房地产开发商在市场前景看好时，会积极竞拍优质土地，同时开工多个项目，并优化项目建设流程，缩短开发周期，使新房能够更快地推向市场，吸引大量购房者，推动交易量上升。相反，如果开发商对市场前景持谨慎态度，减少土地购置和开发项目，放慢项目建设速度，市场上的商品房供应量就会减少，无法满足消费者的需求，导致交易量下降。在房地产市场调控政策收紧或市场不确定性增加时，部分开发商会选择观望，减少投资开发，使得新房供应量减少，交易量也随之降低。商品房的供给量直接影响交易量。当市场上商品房供给量充足时，消费者有更多的选择空间，能够根据自己的需求和偏好挑选合适的房屋，这会吸引更多的消费者进入市场，促进交易量的增加。在一些城市的新区开发或大规模房地产项目集中推出时，市场上的商品房供应量大幅增加，购房者可以在众多楼盘中进行比较和选择，交易量往往会明显上升。相反，当商品房供给量不足时，消费者的选择受限，部分消费者可能因为无法找到合适的房屋而放弃购房，导致交易量下降。在土地供应紧张或开发商开发进度受阻时，市场上的商品房供给量会减少，交易量也会受到抑制。商品房的品质和价格也是影响交易量的重要因素。品质优良的商品房，如建筑质量高、户型设计合理、小区环境优美、配套设施完善、物业服务周到等，更能吸引消费者的关注和购买意愿，即使价格相对较高，也可能因为其品质优势而获得消费者的青睐，促进交易量的增加。一些高端楼盘通过打造高品质的居住环境和优质的物业服务，吸引了大量追求生活品质的消费者，虽然房价较高，但销售量依然可观。相反，品质较差的商品房，如存在建筑质量问题、户型不合理、周边配套设施不完善等，即使价格较低，也难以吸引消费者购买，交易量会受到影响。价格方面，合理的定价策略能够吸引消费者购买，促进交易量增长。如果开发商定价过高，超出了消费者的承受能力，会导致购房需求减少，交易量下降；而定价过低，虽然可能吸引部分消费者，但可能会影响开发商的利润和市场形象。开发商需要根据市场情况、成本核算和竞争态势等因素，制定合理的价格策略，以实现销售量和利润的最大化。在市场竞争激烈时，一些开发商会通过合理定价、推出优惠活动等方式，吸引消费者购买，提高商品房交易量。3.3量价波动的传导机制理论分析3.3.1价格对交易量的传导房价波动对购房者行为有着显著影响。当房价上涨时，对于自住需求者而言，一方面，他们可能会担心未来房价进一步上涨，导致购房成本大幅增加，从而产生恐慌性购房心理，提前进入市场购买商品房，以满足自身的居住需求，这会促使商品房交易量上升。在一些热点城市房价快速上涨时期，许多刚需购房者担心房价继续攀升，即使面临较大的经济压力，也会选择尽快购房，使得市场交易量在短期内明显增加。另一方面，房价上涨可能会超出部分自住需求者的经济承受能力，导致他们无力购买心仪的住房，只能选择观望或者降低购房标准，如选择面积更小、地段更偏远的房屋，这在一定程度上会抑制购房需求，使得交易量减少。当房价涨幅过大，一些年轻购房者可能因首付款和房贷压力过大，暂时放弃购房计划，等待房价回落或自身经济条件改善。对于投资需求者，房价上涨意味着潜在的投资收益增加，他们预期通过购买商品房并在未来高价出售可以获取丰厚的利润，因此会积极涌入房地产市场，大量购买商品房进行投资，这会极大地刺激市场需求，推动商品房交易量大幅上升。在房价持续上涨的阶段，投资性购房者会纷纷加大投资力度，甚至出现投机性购房行为，一些人会大量囤积房产，进一步推高交易量。但当房价上涨到一定程度，市场风险逐渐加大，投资需求者可能会预期房价即将下跌，为了避免资产损失，他们会选择抛售手中的房产，导致市场上商品房供应增加，而此时购房需求可能因房价过高和市场预期转变而减少，从而使得交易量下降。当房价处于高位且市场出现不稳定信号时，投资性购房者会迅速撤离市场，抛售房产，导致交易量急剧下降。房价下跌同样会对购房者行为产生重要影响。对于自住需求者，房价下跌可能会使他们认为购房时机尚未成熟，期望房价进一步下跌，从而持币观望，等待更低的房价，这会导致购房需求减少，交易量下降。在房地产市场下行阶段，许多刚需购房者会持续关注房价走势，期待房价能进一步降低，以获得更实惠的购房价格，这种观望态度使得市场交易量持续低迷。对于投资需求者，房价下跌意味着投资收益减少甚至出现亏损，他们会对房地产市场的投资前景感到悲观，减少投资甚至退出市场，这会导致市场需求大幅下降，交易量急剧减少。当房价下跌明显时，投资性购房者不仅不会购买新房，还会急于抛售手中的房产，以减少损失，这会进一步加剧市场供过于求的局面，导致交易量持续下滑。3.3.2交易量对价格的传导交易量的变化对市场供需关系有着直接的影响，进而反作用于房价。当交易量增加时，表明市场需求旺盛。在供给短期内相对稳定的情况下，旺盛的需求会导致市场上商品房供不应求。为了满足需求，开发商可能会减少房屋库存，甚至出现房源紧张的局面。此时，开发商会提高房价以获取更高的利润，因为他们知道购房者对房屋的需求强烈，愿意支付更高的价格。在房地产市场繁荣时期，如2016-2017年部分城市房地产市场火爆，交易量持续攀升，房价也随之快速上涨，一些楼盘甚至出现了一房难求的情况，开发商不断提高房价，购房者依然争相购买。随着交易量的持续增加，市场上的投资性购房需求可能会进一步被激发。投资者看到市场的火爆和房价上涨的趋势，会纷纷涌入市场，加大投资力度。这会进一步增加市场需求，使得供需关系更加紧张，推动房价继续上涨。投资性购房者的大量涌入会导致市场竞争加剧，他们愿意出高价购买房产，从而带动房价不断攀升。在一些热点城市，投资性购房需求的增加使得房价在短时间内大幅上涨，远远超出了自住需求者的承受能力。相反，当交易量减少时，意味着市场需求疲软。市场上的商品房供应可能会相对过剩，开发商面临着房屋滞销的压力。为了促进销售，减少库存，开发商不得不降低房价，吸引购房者。在房地产市场低迷时期，如2014-2015年部分城市房地产市场遇冷，交易量大幅下降，开发商为了回笼资金，纷纷采取降价促销策略，房价出现了明显的下跌。交易量的持续减少还会影响市场预期。购房者和投资者看到市场交易量低迷，房价下跌，会对房地产市场的前景感到悲观，进一步减少购房和投资需求。这种负面的市场预期会形成恶性循环，导致房价继续下跌。当市场交易量持续低迷，购房者会认为房价还会继续下降，从而继续观望，投资性购房者也会远离市场，这使得市场需求进一步萎缩，房价也会在这种供大于求的市场环境下持续走低。交易量的变化还会影响房地产市场的资金流动和开发商的投资决策。当交易量增加时，房地产企业的销售额增加，资金回笼速度加快，企业有更多的资金用于土地购置、项目开发和市场推广。这会促使开发商加大投资力度，增加市场供给，进一步影响市场供需关系和房价走势。而当交易量减少时，房地产企业的资金回笼困难，面临资金压力，可能会减少土地购置和项目开发，市场供给减少，但由于需求也在减少，房价依然可能受到下行压力。四、实证研究设计4.1研究假设的提出基于前文的理论分析，本研究提出以下关于商品房交易量价波动关系的研究假设：假设1：商品房交易量与价格之间存在显著的相互影响关系：在房地产市场中，价格的波动会通过影响购房者的购房成本和预期收益，进而影响其购房决策，从而对交易量产生作用。当房价上涨时，部分购房者可能因购房成本增加而选择观望，导致交易量下降；而对于投资性购房者，若预期房价继续上涨，可能会加大投资，增加购房需求，推动交易量上升。反之，房价下跌时，购房者可能预期房价还会进一步下跌，持币观望，交易量减少；但也可能吸引部分消费者因房价降低而增加购房需求，使交易量上升。交易量的变化同样会对价格产生影响。当交易量增加时，表明市场需求旺盛，在供给相对稳定的情况下，供不应求的局面会推动房价上涨；而交易量减少则意味着市场需求疲软，供过于求，房价可能面临下行压力。假设2：宏观经济因素对商品房交易量价波动有显著影响：宏观经济因素在房地产市场中扮演着关键角色，对商品房交易量价波动有着重要影响。经济增长状况直接关系到居民的收入水平和就业机会。在经济增长强劲时期，居民收入稳定增长，就业前景乐观，消费者信心增强，购房能力和意愿提高，这会刺激对商品房的需求，推动交易量上升，同时也为房价上涨提供支撑。相反，在经济衰退时期，居民收入减少，就业压力增大，购房需求受到抑制，交易量下降，房价也可能因需求不足而下跌。利率作为宏观经济调控的重要手段，对房地产市场影响显著。利率的变化会直接影响购房者的融资成本。当利率降低时，购房者的贷款利息支出减少，融资成本降低，购房成本相对下降，这会刺激购房需求，尤其是投资性购房需求，进而推动交易量上升，房价也可能随之上涨。反之，利率升高会增加购房者的还款压力，提高购房成本，抑制购房需求，导致交易量下降，房价也可能受到下行压力。通货膨胀率也会对商品房交易量价产生影响。在通货膨胀时期，物价普遍上涨，房地产作为一种保值增值的资产，往往受到投资者的青睐，投资性购房需求增加，推动房价上涨和交易量上升。但过高的通货膨胀率也可能导致居民实际购买力下降，对房价和交易量产生负面影响。货币供应量的变化会影响市场的流动性。当货币供应量增加时，市场流动性充裕，资金相对容易获取，这会降低房地产企业的融资成本，增加房地产开发投资，同时也会刺激购房需求，推动房价上涨和交易量上升。相反，货币供应量减少会导致市场流动性紧张，房地产企业融资困难，购房需求受到抑制，房价和交易量可能下降。假设3：政策因素对商品房交易量价波动具有重要的调控作用：政策因素是政府调控房地产市场的重要手段，对商品房交易量价波动有着直接而重要的影响。土地政策方面，政府对土地供应的规模、节奏和用途规划，直接影响房地产市场的供给。减少土地出让量会导致房地产开发项目减少，市场供给下降，在需求不变或增加的情况下，房价往往上涨；而增加土地供应则可能缓解房价上涨压力，对房价起到一定的抑制作用。土地出让方式和价格也会影响房地产开发成本，进而影响房价。税收政策通过调整房地产交易环节的税费，如契税、营业税、个人所得税等，直接影响购房者的购房成本和开发商的利润空间。提高契税税率会增加购房者的购房成本，抑制购房需求，对房价有下行压力；而降低税费则可能刺激购房需求，推动房价上涨。对房地产企业征收的土地增值税、营业税等税费的变化，也会影响企业的开发成本和利润，从而影响商品房的供给和价格。信贷政策对房地产市场的影响十分显著，央行调整贷款利率、首付比例等，会直接影响购房者的融资成本和购房能力。降低贷款利率和首付比例，会使购房者的贷款成本降低，购房门槛降低，刺激购房需求，推动房价上涨；反之，提高贷款利率和首付比例，会抑制购房需求，导致房价下跌。限购政策通过限制购房者的购房资格，直接减少购房需求，对房价和交易量都有抑制作用。在一些房价上涨过快的城市，实施限购政策后，购房需求明显减少，房价上涨趋势得到一定程度的遏制，交易量也大幅下降。假设4：市场预期因素在商品房交易量价波动传导机制中起关键作用：市场预期因素在房地产市场中具有重要的引导作用，在商品房交易量价波动传导机制中起着关键作用。购房者的预期对其购房决策有着直接影响。如果购房者预期房价上涨，他们会认为现在购买房产可以避免未来更高的购房成本，从而提前进入市场，增加购房需求，推动房价进一步上涨，同时交易量也会增加。相反，如果购房者预期房价下跌，他们会选择持币观望，等待房价更低时再购买，这会导致购房需求减少，房价下跌，交易量也随之下降。开发商的预期同样会影响其投资和定价策略。如果开发商预期未来市场需求旺盛，房价上涨，他们会加大土地购置力度，增加开发项目，扩大市场供给。在预期房价上涨的情况下，开发商可能会提高房价，以获取更高的利润，这会进一步推动房价上涨。相反，如果开发商预期市场需求不足，房价下跌，他们会减少土地购置和开发项目，降低市场供给，同时可能会降低房价以促进销售，导致房价下跌。市场预期还会受到宏观经济形势、政策变化、社会舆论等多种因素的影响。宏观经济形势向好，经济增长稳定，居民收入增加，会增强市场参与者对房地产市场的信心，形成房价上涨预期；政策变化对市场预期的引导作用也非常明显，政府出台的房地产调控政策，如限购、限贷、税收调整等，会直接影响购房者和开发商的预期；社会舆论和媒体报道也会对市场预期产生影响，正面的报道可能会激发市场的乐观情绪，负面报道则可能引发市场恐慌，导致市场预期发生变化。这些因素相互交织，共同作用于市场预期，进而影响商品房的量价波动。4.2变量选取与数据来源4.2.1变量选取在本实证研究中，精准选取变量对于揭示商品房交易量价波动关系至关重要。被解释变量方面，选用商品房销售价格（Price）来衡量价格水平，这一指标直接反映了市场上商品房的价值体现，通过统计商品房销售额与销售面积的比值获取，能够直观地展现不同时期、不同地区商品房价格的变化情况。商品房销售面积（Volume）则作为衡量交易量的指标，其统计的是报告期内出售新建商品房屋的合同总面积，准确反映了市场的交易规模，是衡量市场活跃程度的关键指标。解释变量涵盖多个层面。宏观经济层面，国内生产总值（GDP）反映经济增长状况，代表一个国家或地区在一定时期内生产活动的最终成果，经济增长通常会带动居民收入增加，进而影响购房需求和房价，其数据可从国家统计局获取，以季度或年度数据为基础进行分析。居民消费价格指数（CPI）衡量通货膨胀水平，体现物价的总体变动情况，通货膨胀会影响消费者的购买力和投资决策，对房地产市场的量价产生影响，一般由国家统计局定期发布，通过对一篮子商品和服务价格的监测计算得出。货币供应量（M2）反映市场流动性，是指流通于银行体系之外的现金加上企业存款、居民储蓄存款以及其他存款，它表明了整个社会的购买力和资金充裕程度，对房地产市场的资金供给和需求有重要影响，央行会定期公布货币供应量数据，可用于分析其与商品房量价的关系。利率（Interest）选取一年期贷款市场报价利率（LPR），该利率直接影响购房者的融资成本，进而影响购房需求和房地产市场的投资回报率，是房地产市场的重要影响因素，由全国银行间同业拆借中心每月发布。政策层面，土地供应量（LandSupply）用每年的土地出让面积来衡量，政府对土地供应的调控直接影响房地产市场的供给，进而影响房价和交易量，土地出让面积数据可从各地国土资源部门获取。限购政策（PurchaseRestriction）采用虚拟变量表示，在实施限购政策的时期赋值为1，未实施时赋值为0，限购政策通过限制购房资格，直接影响购房需求，从而对房价和交易量产生影响。限贷政策（LoanRestriction）同样采用虚拟变量，根据首付比例和贷款利率的调整情况进行赋值，限贷政策通过影响购房者的融资能力和成本，对房地产市场的需求和价格产生重要影响。税收政策（TaxPolicy）以房地产交易环节的税费调整为依据，采用虚拟变量表示，税收政策的变化会改变购房者和开发商的成本，进而影响市场的供求关系和价格。市场预期层面，消费者信心指数（CCI）反映消费者对当前经济形势和未来经济前景的信心程度，进而影响购房决策，该指数通过问卷调查等方式获取，由专业机构定期发布。开发商预期（DeveloperExpectation）通过对开发商的市场调研，了解其对未来市场供需和房价走势的预期，采用量化指标表示，开发商的预期会影响其投资和定价策略，对房地产市场的量价产生重要影响。控制变量方面，人口数量（Population）反映城市的人口规模，直接影响住房需求，数据可从各地统计部门获取。城镇化率（UrbanizationRate）衡量城市化水平，随着城镇化进程的推进，大量人口涌入城市，增加了住房需求，对房地产市场的量价有重要影响，由国家统计局或地方统计部门发布。人均可支配收入（DisposableIncome）体现居民的购买力，是影响购房需求的重要因素，统计部门会定期公布人均可支配收入数据，可用于分析其与商品房量价的关系。房地产开发投资（Investment）反映房地产市场的供给能力，投资的增加通常会带来更多的商品房供应，影响市场的供求关系和价格，数据可从国家统计局或相关行业报告中获取。4.2.2数据来源本研究的数据来源广泛且权威，以确保研究的可靠性和准确性。主要数据来源于国家统计局官网，其提供了丰富的宏观经济数据和房地产市场相关数据，包括国内生产总值（GDP）、居民消费价格指数（CPI）、货币供应量（M2）、商品房销售面积、销售额等，这些数据具有全面性、权威性和时效性，为研究提供了坚实的数据基础。各地统计局网站也是重要的数据来源，其发布的地方经济数据、人口数据、城镇化率等，有助于深入分析不同地区房地产市场的特点和差异。如北京统计局网站提供了北京市的详细经济和人口数据，可用于研究北京市房地产市场量价波动与当地经济、人口因素的关系。房地产专业数据库如中指数据、诸葛找房数据研究中心等，提供了大量的房地产微观数据，包括各城市不同区域、不同楼盘的交易信息、价格走势等，这些数据丰富了研究内容，使研究能够从微观层面深入分析房地产市场量价波动的原因和机制。通过这些专业数据库，可以获取某一城市特定区域的房价和交易量的详细数据，分析区域因素对量价波动的影响。政府部门发布的政策文件，如国土资源部门发布的土地出让政策和数据、央行发布的货币政策文件、税务部门发布的税收政策文件等，为研究政策因素对房地产市场量价波动的影响提供了依据。通过分析这些政策文件，可以准确了解政策的调整时间、内容和实施范围，从而更精确地研究政策对量价的影响。此外，还参考了专业研究机构发布的报告和研究成果，如中国房地产指数系统发布的房地产市场研究报告、易居研究院发布的房地产市场分析报告等，这些报告和成果基于大量的调查和研究，提供了深入的市场分析和专业的观点，为研究提供了有益的参考和补充。本研究的数据时间跨度设定为[起始年份]-[结束年份]，以全面反映房地产市场在不同经济周期和政策环境下的量价波动情况。在数据收集过程中，严格遵循数据的准确性、完整性和一致性原则，对收集到的数据进行仔细核对和整理，确保数据质量。对于缺失数据，采用合理的方法进行填补，如均值填补法、回归填补法等；对于异常数据，进行深入分析和处理，以保证数据的可靠性。通过多渠道、多维度的数据收集和整理，为后续的实证研究提供了充足、准确的数据支持。4.3模型构建4.3.1相关性分析模型相关性分析是研究变量之间关联程度的重要方法，在本研究中，用于初步探索商品房交易量与价格以及其他解释变量之间的线性相关关系。常用的相关性分析模型为皮尔逊相关系数模型，该模型适用于衡量两个连续变量之间的线性相关程度，其计算公式为：r=\frac{\sum_{i=1}^{n}(x_i-\overline{x})(y_i-\overline{y})}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(x_i-\overline{x})^2\sum_{i=1}^{n}(y_i-\overline{y})^2}}其中，r为皮尔逊相关系数，取值范围在-1到1之间；x_i和y_i分别为两个变量的观测值，\overline{x}和\overline{y}分别为两个变量的均值，n为样本数量。当r接近1时，表示两个变量之间存在极强的正相关关系，即一个变量增加，另一个变量也会随之显著增加；当r接近-1时，表示两个变量之间存在极强的负相关关系，即一个变量增加，另一个变量会显著减少；当r接近0时，表示两个变量之间线性相关程度较弱。在商品房市场研究中，运用皮尔逊相关系数模型分析商品房销售价格（Price）与销售面积（Volume）的相关性时，若计算得到的相关系数为正值，且数值较大，如r=0.7，则表明在一定程度上，房价上涨可能伴随着交易量的增加，两者呈现正相关关系；若相关系数为负值，如r=-0.6，则说明房价上涨可能导致交易量下降，两者呈现负相关关系。然而，皮尔逊相关系数模型要求变量服从正态分布，当数据不满足正态分布时，其结果可能存在偏差。此时，可采用斯皮尔曼等级相关系数模型。斯皮尔曼等级相关系数是一种非参数统计方法，它通过计算变量值之间的等级差异来衡量变量之间的相关性，不依赖于数据的分布形态，其计算公式为：\rho=1-\frac{6\sum_{i=1}^{n}d_i^2}{n(n^2-1)}其中，\rho为斯皮尔曼等级相关系数，d_i为变量x和y的等级差，n为样本数量。斯皮尔曼等级相关系数的取值范围同样在-1到1之间，其含义与皮尔逊相关系数类似。在分析商品房市场数据时，若数据不满足正态分布假设，使用斯皮尔曼等级相关系数模型能更准确地反映变量之间的相关关系。4.3.2因果关系检验模型格兰杰因果检验模型是用于检验变量之间因果关系的重要工具，在本研究中，用于判断商品房交易量与价格之间是否存在因果关系以及因果关系的方向。该模型由诺贝尔经济学奖得主克莱夫・格兰杰（CliveW.J.Granger）于1969年提出，其核心思想是基于时间序列数据，在控制其他变量滞后项的情况下，通过比较加入某个变量滞后项前后的预测效果，来判断该变量是否为另一个变量的格兰杰原因。假设X和Y是两个时间序列变量，格兰杰因果检验需要估计以下两个回归方程：Y_t=\sum_{i=1}^{p}\alpha_iY_{t-i}+\sum_{j=1}^{q}\beta_jX_{t-j}+\mu_{1t}X_t=\sum_{i=1}^{s}\delta_iX_{t-i}+\sum_{j=1}^{r}\gamma_jY_{t-j}+\mu_{2t}其中，\alpha_i、\beta_j、\delta_i和\gamma_j为回归系数，\mu_{1t}和\mu_{2t}为白噪音扰动项，p、q、s和r为滞后阶数。对于第一个方程，零假设H_0为：\beta_1=\beta_2=\cdots=\beta_q=0，即X不是Y的格兰杰原因；对于第二个方程，零假设H_0为：\gamma_1=\gamma_2=\cdots=\gamma_r=0，即Y不是X的格兰杰原因。通过F检验来判断是否拒绝零假设。如果在选定的显著性水平\alpha上计算的F值超过临界值F_{\alpha}，则拒绝零假设，表明相应变量是另一个变量的格兰杰原因。具体而言，若拒绝第一个方程的零假设，说明X是Y的格兰杰原因，即变量X的变化能够在一定程度上解释变量Y的变化；若拒绝第二个方程的零假设，说明Y是X的格兰杰原因。在商品房市场研究中，运用格兰杰因果检验模型分析交易量（Volume）与价格（Price）的因果关系时，若检验结果拒绝了“交易量不是价格的格兰杰原因”的零假设，而接受了“价格不是交易量的格兰杰原因”的零假设，则表明交易量的变化是价格变化的格兰杰原因，即交易量的变动会引起价格的变动，而价格的变动不会引起交易量的变动。格兰杰因果检验模型在判断商品房交易量价因果关系时也存在一定局限性。该检验结果对滞后阶数的选择较为敏感，不同的滞后阶数可能导致不同的检验结果。在实际应用中，需要结合理论分析和数据特点，合理选择滞后阶数，以确保检验结果的可靠性。4.3.3脉冲响应函数模型脉冲响应函数模型用于分析当一个内生变量受到外生冲击时，系统内各变量的动态响应情况，在本研究中，可深入探究商品房交易量或价格受到外生冲击（如宏观经济政策调整、市场预期变化等）时，量价在不同时期的变化情况。在向量自回归（VAR）模型的基础上构建脉冲响应函数。VAR模型将系统中每一个内生变量作为所有内生变量滞后值的函数来构造模型，假设一个包含n个变量的VAR模型，其一般形式为：Y_t=A_1Y_{t-1}+A_2Y_{t-2}+\cdots+A_pY_{t-p}+\epsilon_t其中，Y_t是n维内生变量向量，A_1,A_2,\cdots,A_p是n\timesn维系数矩阵，\epsilon_t是n维随机扰动项向量，p是滞后阶数。基于VAR模型的脉冲响应函数定义为：当在第t期给某个内生变量（如X）一个单位标准差大小的冲击后，系统内其他内生变量（如Y）在未来各期的响应情况。具体计算时，通过对VAR模型进行正交化处理，得到脉冲响应函数的估计值。在商品房市场研究中，运用脉冲响应函数模型分析商品房价格受到宏观经济政策冲击时，交易量的响应情况。假设给价格一个正向的外生冲击，通过脉冲响应函数可以观察到交易量在短期内可能会下降，因为价格上涨使得购房者的购房成本增加，部分购房者可能会选择观望，从而导致交易量减少。随着时间的推移，交易量可能会逐渐回升，因为价格上涨可能会吸引更多的开发商进入市场，增加房屋供给，同时也可能会激发部分投资者的购房需求，使得交易量逐渐恢复。同样，当给交易量一个冲击时，也可以通过脉冲响应函数分析价格的动态变化情况。脉冲响应函数模型能够直观地展示变量之间的动态关系和外生冲击的传导路径，但该模型的结果依赖于VAR模型的设定和估计，且对数据的平稳性要求较高。在实际应用中，需要对数据进行严格的预处理和检验，确保模型的有效性和结果的可靠性。五、实证结果与分析5.1描述性统计分析在进行深入的实证分析之前，对收集到的样本数据进行描述性统计分析是至关重要的一步。通过描述性统计，可以直观地了解各变量的基本特征，为后续的分析提供基础。对商品房销售价格（Price）的描述性统计显示，样本期间内，其均值为[具体均值]元/平方米，反映了研究区域内商品房价格的平均水平。这一均值受到不同城市、地段以及房屋品质等多种因素的综合影响。如在一线城市的核心区域，房价远远高于均值，而在一些三四线城市或偏远地区，房价则相对较低。标准差为[具体标准差]，表明房价在均值周围的离散程度较大，房价波动较为明显。房价的最大值达到[具体最大值]元/平方米，出现在如北京、上海等一线城市的顶级地段，这些区域拥有稀缺的资源和优质的配套设施，房价居高不下；最小值为[具体最小值]元/平方米，多位于经济欠发达地区或城市的边缘地带，这些地区的房地产市场发展相对滞后，房价较低。商品房销售面积（Volume）的均值为[具体均值]万平方米，体现了市场的平均交易规模。不同地区和时间段的房地产市场活跃度不同，导致销售面积存在较大差异。标准差为[具体标准差]，说明销售面积的波动较大，市场的不确定性较高。在房地产市场繁荣时期，如政策宽松、经济增长稳定时，销售面积可能会大幅增加，超过均值；而在市场低迷时期，如政策收紧、经济形势不佳时，销售面积则可能远低于均值。销售面积的最大值为[具体最大值]万平方米，往往出现在热点城市或大型房地产项目集中推出的时期，市场需求旺盛，交易量大幅攀升；最小值为[具体最小值]万平方米，通常出现在市场极度低迷或特殊政策调控时期，购房需求受到抑制，交易量急剧下降。在宏观经济变量中，国内生产总值（GDP）的均值为[具体均值]亿元，反映了研究期间内经济发展的平均规模。随着我国经济的持续增长，GDP呈现出稳步上升的趋势，但不同年份和地区的经济增长速度存在差异，导致GDP的波动。标准差为[具体标准差]，表明GDP的增长具有一定的波动性。在经济快速增长时期，GDP可能会大幅超过均值；而在经济面临挑战或调整时期，GDP的增长则可能放缓，甚至出现下降。居民消费价格指数（CPI）的均值为[具体均值]，反映了物价的平均水平。CPI的波动受到多种因素的影响，如供求关系、国际市场价格波动、货币政策等。标准差为[具体标准差]，说明物价水平存在一定的波动。当CPI上升时，可能意味着通货膨胀加剧，消费者的购买力下降；而CPI下降则可能表示经济面临通缩压力。货币供应量（M2）的均值为[具体均值]万亿元，体现了市场上货币的平均供给量。货币政策的调整、经济发展的需求等因素都会导致M2的变化。标准差为[具体标准差]，表明货币供应量的波动较大。利率（Interest）的均值为[具体均值]%，反映了市场的平均融资成本。利率的波动对房地产市场的影响显著，它直接关系到购房者的贷款成本和开发商的融资成本。标准差为[具体标准差]，说明利率在不同时期存在一定的波动。央行会根据经济形势和宏观调控的需要，适时调整利率水平，以影响房地产市场的供需关系和价格走势。政策变量方面，土地供应量（LandSupply）的均值为[具体均值]万平方米，反映了政府在土地出让方面的平均规模。土地供应量受到土地政策、城市规划等因素的影响，不同地区和时期的土地供应存在差异。标准差为[具体标准差]，表明土地供应量的波动较大。限购政策（PurchaseRestriction）和限贷政策（LoanRestriction）作为虚拟变量，其均值分别为[具体均值1]和[具体均值2]，反映了限购和限贷政策在样本期间内的实施程度。当均值接近1时，说明政策实施较为严格；当均值接近0时，则表示政策相对宽松。税收政策（TaxPolicy）同样以虚拟变量表示，其均值为[具体均值3]，体现了税收政策的调整情况。市场预期变量中，消费者信心指数（CCI）的均值为[具体均值]，反映了消费者对经济形势和未来市场的平均信心水平。消费者信心受到经济环境、就业状况、收入预期等多种因素的影响，其波动会直接影响购房决策。标准差为[具体标准差]，说明消费者信心存在一定的波动。当CCI上升时，表明消费者对市场前景较为乐观，购房意愿可能增强；而CCI下降则表示消费者信心不足，购房需求可能受到抑制。开发商预期（DeveloperExpectation）的均值为[具体均值]，体现了开发商对未来市场供需和房价走势的平均预期。开发商的预期会影响其投资和定价策略，进而影响房地产市场的量价波动。标准差为[具体标准差]，说明开发商预期存在一定的不确定性。控制