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基于VAR的我国房地产企业营业利润影响因素分析

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杨海荣孙习祥

摘要：综合我国房地产市场供给侧改革的实际状况，采用VAR模型，结合7个区域中2个直辖市和5个经济大省的相关数据对房地产企业营业利润（RP）与住宅竣工套数（NU）、商品房销售面积（CA）、住宅开发投资额（DI）、城市人口数量（UP）、地区生产总值（GDP）和地区人均生产总值（RGDP）的关系进行了脉冲测试分析;根据分析结果给出了市场再细分、目标市场重新选择和精准营销、品牌营销的对策建议。

关键词：VAR模型;房地产营业利润;商品房销售面积;城市人口数量;市场再细分

：F293.35：ADOI：10.3963/j.issn.1671-6477.2021.04.013

一、引言

在促进形成强大国内市场的大背景下，如何坚持“房住不炒”、“因城施策”形成我国强大的房地产市场，这是一个房地产理论和实务界共同关注的课题。

有研究从供给侧改革的视角，通过演化博弈，从不同的主体层面和不同的地理区域提出了土地供给、贷款方式和购买措施的建议[1];也有学者从重塑供需平衡，提升产品供给品质，满足更好住房需求的角度给出了研究分析和对策建议[2]。从房地产企业主体发展的视角，有学者认为目前我国房地产企业的外部财务风险主要来自政治因素、经济周期下行、土地政策、限购政策以及金融政策变动等因素，内部财务风险主要归结于治理因素，具体包括企业粗放的经营方式、财务管理目标单一且管理混乱、不合理的股权结构以及社会责任感的缺失[3];还有研究者提出房地产企业的发展受限体现在融资管理和内部治理两方面，封闭式的管理方式使得资金无法及时统一使用，不同的贷款标准也使得房地产企业融资受限，除了极少数龙头房地产企业之外，许多规模较小的房地产企业在风险防范意识、抗风险能力以及融资能力上表现较弱[4]。其他还有从房地产行业发展的形势与挑战及建议[5]、新形势下房地产营销策略转型[6]、房地产价格影响因素[7-8]、房地产品空置影响因素[9]、双循环新发展格局下的房地产市场发展及对策建议[10]等方面进行了研究。

综合来看，已有研究多从宏观经济的视角展开，对策建议更多强调政策端发力，对房地产市场的成本、价格、税收、融资、去库存等方面着力较多。随着房地产市场野蛮增长时代的终结，房地产“暴利”时代也一去不复返，房地产行业集约发展和房地产企业内涵发展是有效融入双循环新发展格局的必然要求。本文意在从宏观经济政策和微观房地产企业结合的视角，运用VAR模型对影响我国房地产企业营业利润的因素进行实证分析，给出市场营销策略和方法的对策建议，以期对相关的理论研究和实践探索有所裨益。

二、我国房地产市场影响因素的实证分析

（一）模型确定

VAR模型基于数据统计性质构建，将每一个内生当期变量对其他内生变量的若干滞后值进行回归分析，把单变量扩展到多元时序变量联合的“向量”自回归模型，对于揭示房地产企业营业利润与相关宏微观经济因素的计量关系有较好的作用。向量自回归模型（VectorAutoregressiveModels，VAR）的一般数学表达式为：

Yt=α1yt-1+α2yt-2+……+αpyt-p+βXt+μt

其中，上述公式的滞后阶数为p，而Yt为内生变量向量;Xt为外生变量向量;μt为误差向量，α1、α2…，αp以及β是待估系数矩阵。

（二）变量选取与数据说明

1.数据选取。为了综合体现供给侧改革下房地产市场的影响因素，本文分别选取华中地区、华东地区、华北地区、华南地区、东北地区、西北地区以及西南地区七个区域。为了更方便地获取实证数据，本文结合这七个区域的业务分布，选择了华东地区（上海）、华中地区（湖北省）、华北地区（北京）、东北地区（黑龙江省）、西北地区（甘肃省）、西南地区（四川省）、华南地区（广东省）等省市，包含两个直辖市与五个经济大省，这样基本覆盖了我国各主要区域的房价变化与经济发展程度，以此来体现房地产市场整体发展下的影响因素。

2.变量设定。基于理论分析可知，供给侧改革背景下我国房地产市场的影响因素主要来自供给与需求两个方面。

（1）供给因素。房地产公司市场发展的供给因素，本文主要选取房地产企业的新开工房屋面积、房地产企业住宅竣工套数、商品房销售面积以及房地产企业的开发投资额四个指标，其中新开工的房屋面积越多，竣工套数越多，销售面积越多，以及房地产企业开发投资额度越高，这些都能够代表该城市房地产供给充足。

（2）需求因素。房地產公司市场发展的需求因素，本文主要选取城市总人口、地区经济生产总值以及城市人均生产总值三个指标，其中城市人口数量越多表明城市购房需求旺盛;地区经济生产总值较高，则表明地区经济发展程度较好，房地产企业销售需求也相对强烈;而人均生产总值较高，则表明城市