我国各省房地产价格影响因素分析
我国房地产价格影响因素分析
我国房地产价格影响因素分析［摘要］地产业在整个国民经济体系中属于基础性、先导性产业。
房地产业的重要性决定于房地产的重要性。
因此，分析、研究影响房地产价格的因素，将有利于我们分析房地产市场，进而采取行之有效的、有针对性的调控措施，不断满足广大居民有效需求的增长，实现房地产业与整个国民经济的持续、平稳、协调发展。
关键词］房地产价格影响因素1．引言房地产业的运行和发展涉及众多的相关产业，显示出很强的相关性。
房地产业在许多国家和地区成为支柱产业，占dp的比重在10%以上。
在我国，房地产业对全国dp的直接贡献率和间接贡献率约占15％，带动一大批关联产业发展，初步成为国民经济的支柱产业。
然而，房地产业也呈现出投资过热，价格过高的现象。
尽管，政府一次次出台新的政策对房地产价格进行调控，在一定程度上控制了房价上涨的速度，但是，我国的房价依然远远超出了老百姓的购买能力。
因此，认识和掌握房地产市场价格特征、制约因素及其变化规律，将有利于我们分析房地产市场，进而采取行之有效的、有针对性的调控措施，实现房地产业与整个国民经济的持续、平稳、协调发展。
2．房地产价格组成房地产价格是房地产经济中的一个核心问题，它关系到房地产所有权和使用权在经济上的实现，房地产市场运行的秩序和房地产资源的优化配置。
房地产价格是房产价格和地产价格的统一，是房地产商品价值和地租资本化价格的货币表现。
我国房地产价格主要由以下几部分构成：1）土地费用土地费用，包括土地取得费用和土地开发费用。
房价与地价之间的互动关系，在有较多土地供应者的情况下，房价是主动的，地价是被动的，即地价水平主要取决于房价水平，就如同一般情况下地租水平是由农产品价格水平决定的一样。
但在我国目前房地产开发用地由政府独家垄断供应的情况下,土地一级市场上的地价水平，在很大程度上影响着新建商品房的价格水平。
2）建安成本建安成本包括：前期工程费（前期规划、可行性研究、勘察、设计及施工的三通一平等工程前期所发生的费用.）；基础设施建设费（建造小区内的道路、供水、供电、排污、排水、照明、通讯、绿化、环境卫生等的建设费用。
影响房地产价格的因素分析
影响房地产价格的因素分析摘要：房地产业是国民经济的支柱产业,与许多行业具有极强的关联性。
合理的房地产价格是保持社会和谐和保障民生的关键。
近年来，我国房地产市场持续高速发展，房地产业的繁荣推进了经济的快速发展。
但是，由于我国房地产市场发展相对不成熟，存在价格持续高涨、市场供求结构不平衡、一二线城市房价涨幅过大等问题影响着我国房地产业的健康发展。
究其原因，高房价的产生主要由经济、政治和社会三大因素决定。
因此，本文从宏观和微观层面分别对房地产价格的影响因素进行了深入而全面的分析,进而提出了相关政策建议。
关键词：房地产价格;微观因素;宏观因素影响房地产价格的因素，有住房和土地使用制度、经济发展状况、城市化进程、财政金融政策，税收政策等宏观因素，也有环境状况、交通设施、建筑物类型与质量、小区环境、住宅的品质、楼层、朝向等微观因素。
因此，本文将分为宏观和微观因素两方面来阐述房地产价格影响因素，微观层面主要是基于房地产行业或者房地产产品属性角度的探讨,宏观层面则主要体现在宏观经济指标对房价波动的影响。
一、影响房地产价格的宏观因素分析1。
1 经济因素经济的高速发展是支撑房价上涨的动力。
影响房价的经济因素很多。
本文主要研究国内生产总值、物价水平、利率对房地产价格的影响。
1.1.1 国内生产总值与房地产价格呈正向关系国内生产总值，即GDP，是指在一定时期内，一个国家和地区的经济中所能生产出的全部最终产品和劳务的价值总和。
国内生产总值主要从以下途径影响房地产价格：一是国内生产总值的增长带动了经济水平的提高和人民生活水平的改善。
当经济水平得到提高，人民生活水平得到改善后，人们会加大对生活必需品的消费,在解决好温饱问题后，人们开始注重对住房的改善。
另外,城市人口和就业人口随着经济水平的提高而上升，从而住宅需求增加。
因此，房地产价格上升.二是国内生产总值的提高反映了一国或者地区宏观经济条件较好，增强了房地产开发商的信心，从而房地产投资增加，拉动经济增长.为了分析房价与GDP之间的关系，我们研究了房地产价格(源于年度数据)增长率与GDP（源于年度数据)增长率之间的关系.如图1所示：展示了房价增长率与GDP 增长率之间的关系.房地产价格增长率与GDP增长率的走势基本相同，说明二者之间确存在正向相关关系。
房地产经济的影响因素分析
房地产经济的影响因素分析房地产经济的影响因素有很多，下面是一个对房地产经济影响因素进行分析的简要介绍。
1. 宏观经济因素：宏观经济因素对房地产市场有着重要的影响。
如经济增长率、通货膨胀率、利率水平、货币政策等。
经济增长率是房地产市场需求的重要指标，通货膨胀率会影响人们资产的保值增长预期，利率水平直接影响房地产市场的投资成本，货币政策是货币供给的调控手段，也会对房地产市场起到影响。
2. 人口因素：人口规模和分布状况对房地产市场产生重要的影响。
人口规模的变化会直接影响到房地产市场的供需关系，人口的流动和分布也会导致各地房地产市场的变化。
3. 政策因素：政府对房地产市场的政策也会对房地产经济产生重要的影响。
政府的土地供应政策、楼市调控政策、贷款政策等都会对房地产市场供需关系、价格水平以及开发商和购房者的行为产生影响。
4. 土地因素：土地是房地产经济的关键要素，土地供应的量和质量对房地产市场的影响非常大。
土地供应的不足会导致房价上涨，土地质量的差异也会导致不同地区房价的差异。
5. 城市化进程：城市化进程的加快会导致城市人口的快速增加和房地产需求的增加，从而推动房地产经济的发展。
城市化也会导致城市土地供应的紧张状况。
6. 社会因素：社会因素也会对房地产经济产生影响。
如人们对房地产投资的预期、收入水平、居住需求的变化等。
人们预期房地产价格的上涨会导致投资需求的增加，而人们收入水平的提高会增加购房需求。
7. 供求关系：供求关系是房地产经济的核心。
供需关系的变化直接影响到房地产市场的价格和交易量。
当供大于求时，房价可能会下跌，交易量可能会减少；当供小于求时，房价可能会上涨，交易量可能会增加。
房地产经济的影响因素是多方面的，涉及到宏观经济、人口、政策、土地、城市化进程、社会以及供求等多个方面。
了解这些影响因素，可以帮助我们更好地理解和分析房地产经济的发展和行情。
各地楼价暴跌原因分析报告
各地楼价暴跌原因分析报告近年来，我国各地楼价出现了不同程度的暴跌现象，引发了广泛的关注和谈论。
在这篇报告中，我们将对各地楼价暴跌的原因进行分析。
起首，经济进步放缓是楼价暴跌的重要原因之一。
经济的增长速度减缓导致了市场需求的下降，从而影响了楼市的供需干系。
在经济不景气的状况下，许多购房者选择观望，不允诺冒险投资，这使得楼市的销售量大幅下降，从而导致楼价的下跌。
其次，政策调控也对楼价暴跌起到了重要的推动作用。
政府通过出台一系列的楼市调控政策，旨在抑止房价过快上涨，保障市场的稳定和健康进步。
然而，有时政府的调控措施可能过于严厉，导致市场信心下降，投资者纷纷撤离，从而引发了楼价的暴跌。
第三，供应过剩也是楼价暴跌的原因之一。
在过去几年中，我国城市快速扩张，房地产开发投资过度，大量的新居源投放市场。
然而，随着经济放缓和楼市调控政策的影响，购房需求缩减，导致供大于求的局面。
供应过剩使得房地产市场竞争激烈，开发商降价促销，从而引发楼价的暴跌。
此外，金融政策的变化也对楼价暴跌产生了一定的影响。
银行贷款政策的收紧和利率的上升使得购房变得更加困难，许多购房者面临着融资难题，不得不临时放弃购房规划。
这进一步削弱了购房者对市场的信心，推动了楼价的下跌。
最后，举世经济形势的不稳定也对我国楼价造成了冲击。
国际环境的变化和贸易摩擦的加剧，使得举世投资者对我国房地产市场持谨慎态度。
外部不确定性的增加导致资金流淌性下降，从而影响了楼价的走势。
综上所述，各地楼价暴跌的原因是多方面的，包括经济进步放缓、政策调控过严、供应过剩、金融政策变化以及举世经济形势不稳定等。
对于这一问题，我们应该加强政策调控，增进经济进步，合理规划和控制房地产市场的供需干系，以维护市场的稳定和健康进步。
同时，也需要加强国际合作，应对举世经济形势的不确定性，以确保我国楼市的可持续进步。
房地产价格影响因素研究
房地产价格影响因素研究房地产价格是一个城市的经济和社会发展的重要指标，它的涨跌程度会影响整个城市和国家的经济走势。
因此，探究影响房地产价格的因素对于政府制定宏观经济政策和个人房地产投资具有极为重要的意义。
首先，基础设施建设是影响房地产价格的一个重要因素。
高速公路、高铁、机场、地铁等基础设施可以提高城市的交通配套设施和生活品质，从而提高房地产价格。
一些新建的商业中心、科技研发园区等项目落地也会带动附近区域的房价上涨。
其次，就业机会也是影响房地产价格的因素之一。
一个城市的就业机会越多，就会吸引越多的人口涌入该城市，这会导致房屋需求量的增加，从而推动房价上涨。
例如，一些经济发达的城市，由于就业机会多，吸引了大量外来人口，房产价格随之上涨。
第三，货币政策的变化也会对房地产价格产生影响。
当央行放宽货币政策，降低利率时，购房成本相对降低，可更容易地借款买房，房地产市场价格上涨。
当然，如果央行升息，升值汇率，通货紧缩等情况出现，房价则有可能下跌。
第四，政策的调整也会影响房地产价格。
例如，限制购房政策，调整地产税的政策，会影响投资者和开发商的预期，从而影响市场的供需状况，导致房地产价格的变化。
第五，房地产供给量的变化也会直接影响房地产价格。
如果供给量过少，需求量过大，价格便高涨。
相反，如果供给量大于需求量，房屋空置率高，价格就会下降。
综上所述，影响房地产价格的因素多种多样，其中涉及到经济政策、社会需求、市场供给等多个方面。
房地产价格的波动也会对于城市的经济和社会发展产生不同程度的影响。
因此，只有多方面考虑，可持续发展地促进房地产市场健康发展。
中国房地产市场的影响因素分析
中国房地产市场的影响因素分析中国房地产市场是目前国内经济中的一项重要组成部分，并且对整个国家的经济社会发展产生了深远的影响。
随着房地产市场的不断扩大，行业环境也发生了很大的变化，其影响因素逐渐变得多元化和复杂化。
本文将从政策、金融、人口、城市化等角度探讨中国房地产市场的影响因素分析。
一、政策因素政策是房地产市场发展中不可或缺的影响因素。
政府的相关政策会对房地产市场产生直接或间接的影响。
政府对于房地产市场的调控是为了维持市场的稳定性和可持续发展，避免出现房价过快上涨等不利因素。
近年来，在整个行业迅速发展的背景下，政府出台了一些针对房地产市场的有力政策，如限购、限贷、调整土地供应等。
其中，限购政策的实施是房价上涨的直接原因之一。
在限制了二套房购买后，一些购房者的投资需求转变为投资房产，这就导致房价尤其是一线城市的房价不断上涨。
除限购外，调整土地供给也是政策调控的一种方式。
政府对土地资源进行合理规划和统筹安排，这样有利于房地产开发商和市场的稳定发展。
因此，政策因素对于房地产市场的影响是不可忽视的。
二、金融因素金融因素是影响房地产市场最为重要的因素之一。
从金融层面而言，房地产市场的发展必须与金融市场的健康发展相挂钩。
房地产市场的发展有赖于金融市场的金融产品、金融工具和金融渠道的完善。
然而，金融市场的变动及其可能引发的影响对房地产市场的影响也是客观存在的。
在房地产市场中，最关键的金融产品之一是房屋抵押贷款。
银行的资金缺口和房地产市场的发展密不可分。
在房屋抵押贷款市场中，银行的风险管理能力和信贷政策的制定对于房地产市场的发展至关重要。
对于购房者而言，存款利率、房贷利率等方面的多个因素也影响着他们的购房行为。
三、人口因素人口因素是房地产市场的重要影响因素。
如不断增长的人口规模会对整个市场产生直接的影响。
房源的供需格局直接决定了市场价格的走向。
当前我国城市化率和人口结构发生了明显的变化。
城市化程度不断提高，人口老龄化问题也越来越突出，这些因素将对房地产市场产生长期的、重大的影响。
房地产市场的价格波动原因
房地产市场的价格波动原因房地产市场作为一个重要的经济部门，其价格波动对经济发展和社会稳定具有重要影响。
不同时间段和不同地区的房地产市场，其价格波动原因可能存在差异。
本文将从供需关系、宏观调控政策、金融环境和市场预期等方面探讨房地产市场价格波动的原因。
一、供需关系供需关系是影响房地产市场价格波动的重要因素之一。
当房地产市场供给增加而需求减少时，价格往往会下跌；反之，当供给减少而需求增加时，价格则会上涨。
供给的增加可能源自于新建住宅的增加、老旧房屋的改建或市场库存的释放等。
而需求的增减则与人口增长、城镇化进程、宏观经济条件以及购房者的购买力等多种因素相关。
供需关系对房地产市场价格波动产生了直接影响。
二、宏观调控政策宏观调控政策是指政府通过宏观经济手段对房地产市场进行调控的行为。
政府通过调整货币政策、税收政策、土地供应政策等手段，影响购房者的购买力、投资者的投资意愿以及开发商的开发行为，进而对价格波动产生影响。
例如，政府加息、提高首付款比例、限制购房数量等举措都会对房价形成一定的制约，使得房地产市场价格趋于稳定。
反之，政府给予购房者税收优惠、降低贷款利率等政策则会对价格波动形成一定的促进。
三、金融环境金融环境对房地产市场价格波动起着重要作用。
银行信贷政策的松紧程度、贷款利率的高低、货币供应量的波动等都会对购房者的购房意愿和能力产生影响，从而对房价产生间接影响。
当金融环境宽松时，购房者贷款容易，购房需求增加，价格上涨的压力较大；相反，当金融环境收紧时，购房者贷款难度加大，购房需求减少，价格下跌的压力较大。
四、市场预期市场预期是指市场参与者根据对未来发展的判断和预期，在当下做出的行为决策。
市场参与者的预期会对房地产市场价格波动产生重要影响。
例如，如果市场参与者普遍预期房价会上涨，那么购房者会倾向于尽快购买房产，进而催升价格；反之，如果市场参与者普遍预期房价会下跌，购房者则会观望，导致价格下降。
市场预期的变动会对市场价格波动产生积极或消极的反馈。
房地产市场内外因素影响分析
房地产市场内外因素影响分析房地产市场是国民经济的重要组成部分，其受到内外因素的影响具有显著性和复杂性。
本文旨在分析房地产市场受到的内外因素影响，并探讨其对市场的潜在影响。
一、内因素影响1. 政策调控：政府宏观调控政策对房地产市场有着直接的影响。
例如，调控购房政策会限制个人购房能力，从而使房地产市场需求减少，价格下降；而一些鼓励购房的政策则会刺激市场需求，推动房价上涨。
2. 土地供应：土地是房地产市场的基础，土地供应的变化直接影响到市场供需关系。
政府对土地的供应政策、土地出让方式等均会对市场产生重要影响。
土地供应紧张会推高房价，而土地供应充足则会使房价相对稳定。
3. 刚性需求：社会群体的基本居住需求是房地产市场存在的刚性需求。
人们无论景气与否，都需要解决住房问题，这种刚性需求对市场均衡起着决定性作用。
二、外因素影响1. 经济环境：经济的总体发展状况对房地产市场有着重要影响。
经济增长水平高、就业形势好的时候，人们的购房能力增强，市场需求旺盛，房价上涨的可能性较大。
而经济低迷、就业不稳定的时候，市场需求减少，房价可能下跌。
2.金融政策：金融政策的调控对房地产市场也会产生重要的影响。
例如，加息会提高购房成本，抑制购房需求，对房地产市场形成负面影响；而降息则有可能刺激市场需求，促进房价上涨。
3.人口因素：人口的流动和迁移对房地产市场具有直接的影响。
例如，大量人口涌入一个地区，将直接推动该地区房地产市场需求的增加，进而推高房价。
而人口外流则会导致市场需求减少，房价下跌。
综上所述，房地产市场受到内外因素的共同影响。
政府宏观调控政策，土地供应状况和刚性需求是内因素对市场的重要影响因素。
而经济环境、金融政策和人口因素则是外因素对市场的重要影响因素。
投资者、购房者和政府都需要密切关注这些内外因素，准确评估市场走势，以做出更加明智的决策。
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1484.209
Akaike info criterion
17.58984
Sum squared resid
57274788
Schwarz criterion
17.82113
Log likelihood
-267.6425
Hannan-Quinn criter.
17.66524
F-statistic
24.66363
输入回归命令进行回归并查看回归结果。
表3-2影响房地产价格的因素多元线性回归结果
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/30/16 Time: 15:54
Sample: 1 31
Included observations: 31
Variable
2.T检验
该模型在给定的α=0.1的显著性水平下，四个解释变量的P值都小于0.1，所以拒绝原假设，即模型中引入的四个解释变量都在95%的水平下影响显著，都通过了变量的显著性检验。
3.F检验
给定显著性水平a=0.05，在F分布表中查出自由度为3和27的临界值F0.05(4，27)=2.73，F=24.66363>2.73，说明解释变量联合起来对被解释变量影响显著，即模型的线性关系在95％的置信度下是显著成立的。
0.26451
0.114334
X2
-0.021058
1
0.364268
-0.265113
D1
0.26451
0.364268
1
-0.508304
D2
0.114334
-0.265113
-0.508304
1
根据多重共线性检验结果，各解释变量之间的多重共线性较小。
（三）建立模型
建立多维变量一阶线性回归模型，数学公式如下：
Keywords:the real estate prices;Affecting Factors;regression analysis
一、相关文献综述
石艳丽（2014）认为我国房价居高不下的原因在于物价水平上涨较快、房地产的刚性需求、政府的房地产管理体制不健全、保障住房供给不足、政府考核机制短期化。马静怡（2013）得出结论我国的高房价主要是超额的货币投放量所导致的，同时，我国住房所面临的“刚性需求”以及目前人民币的升值压力也使得房价居高不下。黄厚霞、侯莉颖（2016）认为房价是受供求两个面共同影响的，“成本推动论”和“需求推动论”都太片面。刘天冀（2015）认为攀升的地价带动房价上涨，而需求方是房价的主导力量，房地产商是房价的重要影响者。张梦实（2015）认为影响房价的因素只要有政府方面、房地产企业、需求方面和外部因素。郝纳新（2014）将影响房价的因素分为自身因素和外部因素两个大方面，针对各方面展开了阐述。洪弋浩、黄汉江（2015）则认为影响房价的因素有居民人均收入、宏观经济政策、城市人口数量和结构、土地供给及地价等因素。周文静（2013）在我国房地产发展现状和理论基础之上，选取广义货币供应量M2、准货币QM、收入、GDP以及房价等指标，通过建立计量经济模型，论证了房价与货币供应量之间的关系，二者之间存在着长期稳定的均衡关系，货币供应量在对房价推动方面的影响是强于收入和GDP等其他因素。姚峰（2011）从利率变动对房地产价格影响的角度探讨通过利率政策能否将房地产价格控制在相对平稳的范围内，对房地产市场的供需进行定性分析，得出利率对房地产价格会产生负向影响。段军山，白茜（2011）基于协整和VEC模型对1999年至2010年间的银行贷款、可支配收入对房地产价格的影响进行研究发现短期内，人均收入和利率对房价的影响较为显著。
表3-3怀特检验结果
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic
2.185988
Prob. F(11,19)
0.0648
Obs*R-squared
17.31692
Prob.Chi-Square(11)
0.0988
Scaled explained SS
19.81321
二、变量选取与数据收集
影响房价的因素有很多，本文选取了房地产价格作为被解释变量Y，解释变量为城镇居民人民币存款储蓄、城镇居民真实需求（常住人口数）。为研究区域差异对粮食产量是否有显著性影响，将代表东部，中部和西部地区的两个虚拟变量引入模型。本文从《中国统计年鉴》选取了年全中国31个省份,自治区和直辖市的房地产相关数据（详细数据见附表1）。设置变量：
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
1100.136
947.4045
1.16121
0.2561
X1
-3.556394
1.228827
-2.894138
0.0076
X2
0.093289
0.017752
5.255114
0.0000
D1
2519.853
800.2339
3.148896
0.0041
D2
1213.874
670.5407
1.810292
0.0818
R-squared
0.791424
Mean dependent var
7436.258
Adjusted R-squared
0.759335
S.D. dependent var
3025.44
S.E. of regression
关键词：房地产价格；影响因素；回归分析
Analysis on the influencing factors of real estate price in China
Abstracts: With the rising status of the real estate industry in the national economy,the real estate prices have become the focus of attention, which led to a series of problems,,such as social imbalance in the allocation of resources, industrial structure imbalance, buyers and other difficult economic and social problems. To curb rising property prices, the state issued a series of control measures, but ineffective. Exploring the roots of real estate prices, finding effective factors for local conditions to adopt policies to curb real estate prices, has important practical value. The method of regression analysis with dummy variables in this paper, based on the 2014 31 provinces all China, urban real estate related data of autonomous regions and municipalities were analyzed, including dummy variables as the representative of the eastern, central and western regions of the two variables, other variables for urban residents savings, real urban residents needs of the resident population, the regression equation of these factors and the real estate price.
《计量经济学》论文之
我国各省房地产价格
我国各省房地产价格
107551600136 孙婷玉
摘要：随着房地产业在国民经济中的地位的攀升，房地产价格逐渐成为了社会关注的焦点，由此引发了一系列问题，如社会资源配置失衡、产业结构失调、购房难等各种经济和社会问题。为抑制房地产价格的上升，国家出台了一系列调控措施，但是效果不佳。探讨房地产价格上涨的根源，寻找有效的影响因素，对于因地制宜地采取政策抑制房地产价格，具有重要的实用价值。文中采用虚拟变量回归分析的方法,通过对2014年全中国的31个省份,自治区和直辖市的城镇房地产相关数据进行了分析,其中虚拟变量为代表东部,中部和西部地区的 两个变量,其它影响变量为城镇居民人均存款储蓄、城镇居民真实需求常住人口数,得出了这些影响因素和房地产价格的回归方程。
Prob.Chi-Square(11)
0.048
由检验结果可得 ，查表可知，在显著性水平α=0.05的水平下，临界值 >17.31692，故不存在异方差。