区域差异的视角下土地价格对房价的影响研究.docx

?

?

区域差异的视角下土地价格对房价的影响研究

?

?

杨亚楠

[摘??要]本文基于全国35个大中城市2010-2016年的面板数据，通过构建面板数据的固定效应模型，深入研究土地价格与房价间的关系。研究表明：（1）土地价格对房价的影响程度差异明显，东部和西部地区土地价格对房价有显著影响，其中东部地区的影响系数高于西部地区;（2）东中西部地区有关土地价格与房价的回归结果差异明显;（3）采用固定效应模型和随机效应模型得到的回归结果不同。

[关键词]土地价格;房价;区域差异

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2020.01.069

[]F293??[]?A???[]?1673-0194（2020）01-0172-03

1???引??言

1998年我国住房制度改革全面推进，从过去的城镇职工福利分房转变为住房商品化。在此过程中采取了多种改革方式并取得了相应的成绩，如城镇职工人居环境的改善、地方政府获得稳定的财政收入、房地产业吸纳大量就业人员等。然而房地产业的发展在凸显优势的同时也呈现一系列的弊端。房价高速增长，房价收入比超出合理范围，覆盖面广泛的房价问题成为多年来的热点议题。与此同时随着“地王”频出，土地财政的问题受到学界越来越多的关注[1]，深入研究土地价格对房价影响具有与时俱进的现实意义。

关于地价与房价关系的研究有以下四种观点：第一种观点从需求入手认为房价上涨导致开发商对土地的需求增加从而提高土地价格。第二种观点认为土地价格是房价的基础，土地价格的上涨会推动房价提升。第三种观点认为房价与土地价格间应存在相互推动的关系[2]。第四种观点是房价地价相互独立论，认为房价是由供需关系而非成本决定。综上，学者们针对房价地价关系问题进行深入的研究，但在研究视角方面仍存在一些不足。一是以往的研究大都使用全国总体的省级面板数据忽略城市间的差异;二是既有研究通常对房价和地价关系一概而论，鲜有基于区域差异进行分析。以上导致房价与地价关系研究结果不尽相同。因此，本文拟构建有关土地价格与房价间关系的模型，以探究土地价格对房价的真实影响。同时将35个大中城市按照区域进行划分以研究区域间土地价格对房价影响的差异情况。

2???模型设定与数据来源

2.1??模型基础

本文采用面板数据模型进行实证检验。面板数据既有横截面维度，又有时间维度。面板数据的基本模型如下形式：

其中，zi为不随时间而变得个体特征;而xit可以随个体及时间而变。扰动项由（λt+μi+εit）三部分构成，称为“复合扰动项”。其中，λt代表固定或随机的时期效应，μi代表固定或随机的截面效应。εit为随个体与时间而改变的扰动项，一般假设{εit}为独立同分布，即E（εit）=0。

2.2??实证检验

2.2.1??指标的选取及处理

本文选取房价水平作为被解释变量。其中，房价水平指标用地区的住宅商品房平均销售价格（P）表示。本文的解释变量从供需两方面来分析影响房地产市场发展的因素。从需求角度看，城市年末总人口、居民收入水平等是重要因素;从供给角度看，本文选取地区一般性财政支出、土地供应为指标。为避免自变量之间的多重共线性，本文选取的解释变量包括地区的年末总人口（POP）、在岗职工的平均工资（W），地方一般公共预算支出（F）、地價水平（L）。其中，地价水平（L）是本文所需考察的主要变量。

另外，对于以上价值型变量，以2010年为基期，使用各市所在省份的CPI进行转换，并对各变量取对数，以此作为实证分析的变量值。考虑到不同区域社会经济条件对住宅价格的影响，根据国家统计局的分类标准，本研究将全国35个城市分为东、中、西、三大区域，其所有城市和国家统计局划分标准一致，此处不再赘述。

表1是对各变量的简单描述统计。可以看到2010-2016年我国这35个大中城市的单位土地出让金平均价格为7709.535元/平方米，各个城市不同年份之间覆盖率的差异较大，最小值为682元/平方米，最大值为58767元/平方米，这种差异对本文所要进行的估计是有利的。

2.2.2数据的检验

本文从计量方法出发，使用混合回归、固定效应模型和随机效应模型等多种回归方法对各变量进行平稳性检验。首先进行混合回归作为参照系，再分别使用固定效应模型和随机效应模型，得到结果如表2。

检验结果显示各区域被解释变量与解释变量之间均存在长期均衡稳定的关系。

2.2.3模型的建立

本文采用Stata15软件分别对东中西部地区建立面板数据模型为：

分别进行固定效应模型和随机效应模型对相应区域的数据回归，所得结果如表3。

2.3??实证结果分析

根据表3可以比较和分析土地价格对各区域房价及成交量的影响差异，首先采用固定效应模型和随机