房价影响因素的实证研究_基于GDP_CPI_利率和居民可支配收入视角
房地产价格影响因素实证研究
房地产价格影响因素实证研究摘要:作为国民经济体系中的基础产业，房地产市场健康有序的发展是构建和谐社会的重要保障。
近年来房地产价格的变化趋势引起了学者们的广泛关注。
鉴于此，笔者利用31个省、自治区、直辖市2004年—2010年的面板数据，对影响城市房地产价格因素进行了实证分析，以期研究影响房地产价格的主要因素，并结合分析结果提出了若干建议。
关键词:房地产价格影响因素回归模型房地产作为国民经济体系中的基础产业，是推动国民经济发展，带动其他产业发展的重要力量，房地产价格波动对居民生活安定及国民经济稳定发展有着不可忽视的影响。
自2003 年以来，中国房地产价格持续上涨，之后政府针对房价过快上涨进行了一系列紧缩性政策的调控，但房价依然保持上升态势，房价的增长速度已经远高于居民收入与消费水平的增长速度。
2008 年在美国金融危机的打击下，房地产市场出现波动。
但随后2009年我国房价又出现过热的现象，住房难已成为困扰人们的一大民生问题。
政府采取了大力度的房价调控政策，从2011年下旬开始，大中城市住房的降价空间逐渐增大，房价呈现出缓慢下降趋势。
一、文献综述近年来，随着我国房价问题的日益突出，国内研究者们纷纷对影响房地产价格的主要因素展开了大讨论。
王金明、高铁梅(2004) 利用变参数模型对我国房地产市场的需求与供给函数进行了动态分析,认为收入是影响需求的主要因素, 房价是影响供给的主要因素, 因此将房地产价格控制在合理的范围是保证房地产发展的根本前提。
周京奎（2006 ）通过对房地产价格、汇率和利率的实证分析研究，得出汇率与房地产价格格正相关，利率与房地产价格负相关的结论。
宋勃和高波（2007 ）认为国外资金长期的涌入是我国住房价格上涨的一个重要因素。
张蓓（2008）建立panel data 模型，实证研究结果明确了居民可支配收入增加、人口增加等因素导致的住宅需求扩张是房价上涨的首要因素。
周建军（2009）以我国 2000年至2007 年每个季度的数据为研究基础，对影响我国住房价格的因素进行了实证研究，结果表明居民可支配收入、土地价格与房价正相关，利率与房价负相关。
我国房地产价格影响因素的实证研究
我国房地产价格影响因素的实证研究本文在房地产价格波动及其调控的理论分析基础上，建立了双弹性面板数据模型，选取了我国３１个省市自治区２００３年至２００８年度影响我国房价的主要因素和数据，检验了影响我国房地产价格波动的主要宏观因素，并分析了各因素与房价之间的弹性。
实证研究结果表明：建筑成本、城镇居民可支配收入以及居民年末储蓄额等因素的增加会使房地产价格显著上涨；土地供给的增加会使房地产价格显著下降。
房地产是房产及其所占用的地产的总称，它在国民经济发展及人民生活中扮]着重要的角色。
在经济合作与发展组织划分的国民经济３５个产业中，除政府服务业外，其余３４个产业均与房地产业相关，而在我国４０多个产业中，除废品及废料业外其余产业均与房地产业有着不同程度的关联[１](Ｐ４０)。
房地产业的兴衰将不可避免地影响其他关联产业的发展。
２００３年以来，我国房地产价格持续上涨，部分地区房价远远超过百姓的购买能力。
房价快速拉升已逐渐威胁到国家的金融安全及百姓生活水平的提高甚至社会的稳定。
一、文献回顾近年来，随着我国房价问题的日益凸显，学术界对影响房价的因素及调控政策对房价产生的效果展开了大讨论。
刘琳和刘洪玉探讨了地价与房价的关系，他们认为：从需求的角度来看，房价上涨导致了地价的提高；从供给角度来看，地价也将导致房价上涨。
地价与房价之间为线性正相关关系[２]。
周京奎认为房地产开发商的投机性预期、房地产市场中买卖双方的交易行为是房地产投机行为产生的主导因素，也是房地产价格及房地产泡沫形成的关键性因素之一[３]。
陈石清、黄蔚运用协整分析方法与误差纠正模型，考察了１９９１—２００５年我国房地产价格与城市化水平之间的关系，实证研究发现，城市化水平的提高是我国房价上升的原因，二者之间存在一种长期稳定的正向变化关系[４]。
张蓓建立ＰａｎｅｌＤａｔａ的模型，实证研究结果明确了居民可支配收入增加、人口增加等因素导致的住宅需求扩张是房价上涨的首要因素[５]。
房价波动对居民消费影响效应的实证检验
房价波动对居民消费影响效应的实证检验近年来，房价波动成为了社会关注的热点问题，不仅仅是因为房地产是国民经济的支柱产业，更是因为房价波动对人民生活产生的重要影响。
特别是在居民消费方面，房价波动具有很大的影响效应。
因此，本文将从宏观经济角度出发，通过对实证数据的分析，探究房价波动对居民消费影响效应的实际情况。
首先，房价波动对消费的影响效应是有实证依据的。
据研究发现，房价上涨对消费有着显著的拉动效应，而房价下跌则对消费形成阻碍。
具体而言，房价上涨会增加居民的财富感，提高个人消费的信心和愿望，从而增加消费支出。
相反，房价下跌会降低居民的财富感，降低个人消费的信心和愿望，从而减少消费支出。
这一结论得到了大量的实证研究。
其次，房价波动对消费的影响效应具有一定的滞后性。
一般来说，房价的变化对消费的影响需要一定的时间才能体现出来。
当房价上涨的影响开始体现时，市场上的消费者已经适应了新的房价水平，并改变了自己的消费习惯。
反之，当房价下跌的影响开始体现时，市场上的消费者也已经适应了新的房价水平，并改变了自己的消费习惯。
因此，在考虑房价波动对消费的影响效应时，需要考虑到时间滞后的特点。
最后，房价波动对消费的影响效应与不同的家庭经济状况有关。
研究表明，房价波动对消费的影响效应与不同的家庭财富水平、收入水平、债务水平有关。
对于富裕家庭来说，房价上涨会增加他们的财富，并提高他们的消费水平；相反，房价下跌会降低他们的财富并降低他们的消费水平。
但对于普通家庭来说，则不同。
对于收入水平较低的家庭来说，房价上涨意味着房屋购买成本增加，会对他们的消费产生一定的压力；相反，房价下跌会让他们更容易购买房屋，从而释放出更多的消费潜力。
综上所述，房价波动对居民消费影响效应的实证检验表明房价波动对消费具有显著影响，但同时也需要考虑时间滞后和家庭经济状况的影响。
在未来，应该加强对房价波动对经济的影响研究，深入探究其内在机制，从而为制定合理的政策提供理论依据。
房价波动对居民消费影响效应的实证检验
房价波动对居民消费影响效应的实证检验房价波动是指房屋市场价格在一定时期内出现的剧烈变化，对于居民的消费行为有着重要的影响。
房价波动不仅会影响居民的购房行为和房屋投资，还会对居民的消费水平和消费结构产生一定的影响。
本文将通过实证检验来探讨房价波动对居民消费的影响效应。
一、房价波动对居民消费的理论影响房价波动对居民消费有着多方面的影响。
房价的上涨会使居民感到财富增加，从而提高其消费欲望，促进居民的消费水平提高。
房价的波动会对居民的投资行为产生影响，当房价上涨时，居民倾向于将资金投入房地产市场，而不是其他领域的投资，从而削弱了其对其他产品和服务的消费需求。
房价的波动还会对居民的借贷行为产生一定的影响，当房价上涨时，居民更容易获得贷款，从而提高了其消费能力。
二、实证检验方法本文采用面板数据模型对房价波动对居民消费的影响效应进行实证检验。
我们将房价指数作为解释变量，居民消费水平作为被解释变量，控制居民收入、财富和信贷条件等因素，建立面板数据模型。
然后，通过固定效应和随机效应模型的比较，确定最适宜的模型，进一步分析房价波动对居民消费的影响效应。
通过计量模型的拟合度和显著性检验等方法，验证实证结果的可靠性。
三、实证结果分析四、政策建议根据实证结果，我们可以得出以下建议：政府应加强对房地产市场的监管，遏制房价的过快上涨，以减少其对居民消费的负面影响。
政府可以通过调整贷款政策和税收政策，引导居民的投资和消费行为，提高其对其他行业的消费需求。
政府还应加大对低收入群体的支持力度，通过扶贫政策和社会福利政策，缓解房价波动对低收入群体的消费影响。
房价波动对居民消费有着显著的影响效应，政府和社会应加强对房价波动的监测和调控，引导居民的消费行为，实现房价波动和居民消费的良性互动。
房地产价格影响因素的实证分析
房地产价格影响因素的实证分析随着城市化进程的加速，房地产作为城市发展的重要标志，一直备受关注。
房价高低与城市的经济、社会、政治等诸多方面息息相关。
本文将从房地产价格的影响因素角度出发，对其进行实证分析。
一、经济因素经济因素是影响房地产价格的重要因素之一。
在市场经济中，供求关系决定着价格。
无论是商品房还是二手房，其价格都会受到整体经济环境的影响。
在低手续费、低税率的政策下，短期内会爆发大量购房需求，房价暴涨。
比如2010年至2011年间，中国房地产市场迎来了一波“疯狂涨价”，这与当时的政策、经济环境、人口密集度等因素密切相关。
二、政策因素政策因素是影响房地产价格的另一重要因素。
政策可以是宏观调控的规定，也可以是地方政府的具体行动。
政策的实施对于房地产市场的繁荣与萎靡都有较大的影响。
比如2015年以来，随着中国政府的调控政策的不断升级，二三线城市的房价逐渐平稳。
同时，政策也对房地产市场的投资热度产生了一定的影响。
投资者往往会通过关注宏观政策，来预测房价体系的变化动向，进而调整自己的投资策略。
三、地理因素地理因素是影响房地产价格的另一重要因素。
不同城市具有不同的区位、人口、环境、交通等不同的地理特点，从而影响到了房价。
首先，城市区域的特性会影响房价。
例如，新楼盘在城市中心与周边新开发的地区的售价有很大的差别。
其次，在不同的城市之间，地理离其纬度位置的高低、地理结构的差异也会影响该城市的人口规模与居住质量，间接影响了房价。
此外，环境和交通等因素也是影响房价的重要地理因素。
四、社会因素社会因素是影响房地产价格的不可忽视的因素。
其中，产业升级的理念、国民收入变化、人口流动等都会对房地产市场的供需和价格产生影响。
例如随着经济的发展，人们的消费升级愈发明显，购房也更多考虑住房本身的品质而非面积，这分化了不同价位的房型的价格。
此外，随着年轻人日益拥有实力自如地在城市不同地段间流动，地价逐渐继承活动的趋势也正在形成，对房价造成了巨大的影响。
计量经济学论文我国房价影响因素的实证分析
我国房价影响因素的实证分析【摘要】：作为国家的支柱产业，房地产的稳定发展关乎国计民生。
近几年，房地产价格飞速上涨，连创新高。
在这种情况下研究房价的影响因素，具有重要的理论和现实意义本文针对我国房价快速增长的现象，从人均可支配收入、房屋平均造价、房屋销售面积和房屋竣工面积四方面入手．依据收集到的相关数据．利用计量经济学软件Eviews对房价影响因素进行回归分析，得出房价受人均可支配收入、房屋平均造价和房屋竣工面积三方面因素影响的结论。
【关键词】房价 Eviews回归分析一、引言住房问题关系到群众的安居乐业和切身利益,关系到社区的安定。
经过十多年的发展，我国房地产业已经成为国民经济的支柱产业之一，市场体系趋于完善，住房消费成为扩大内需的新动力和消费热点。
但是近年来，我国房地产价格上涨较快，部分地区房价持续飙升，上涨幅度大大超过经济总体增长水平及其它行业产品与服务的上升幅度。
房价增长过快的趋势，不仅极大地影响到城市居民的生活质量，也是整个国民经济继续平稳发展的一个不稳定因素，房价问题已经成为一个引起广泛关注的重要经济问题和社会问题。
如何解决我国目前房地产市场价格居高不下的问题，对于提高城镇居民生活水平、缓解社会矛盾、保持经济持续发展具有重要意义。
写作目的：通过对我国30个省份的有关资料进行分析，了解对其主要因素和次要因素。
并对这些因素进行统计推断和经济意义上的检验。
选择拟和效果最好的最为结论。
二、文献综述近几年来，我国房价持续上涨，不断创出历史新高。
关于房价上涨的原因,住房和城乡建设部课题组(2004)分析为地价上涨推动多种住房需求旺盛,而深层次的原因在于消费者预期改变[1]。
中国社会科学院与社会科学文献出版社(2007)联合发布的《2006年中国房地产发展报告》预测我国房地产价格长期趋势是上升的,其原因在于市场需求旺盛;供给结构失调;国家信贷的积极支持;地方政府的推动;缺乏规范有效的信息披露制度[2]。
房价波动对居民消费影响效应的实证检验
房价波动对居民消费影响效应的实证检验近年来，随着经济的发展和城市化进程的加速，房价成为了人们关注的热点问题。
尤其是在中国这样一个房地产市场火爆的国家，房价的变动对于居民消费的影响也备受关注。
本文就对此进行了实证检验。
首先，我们从理论层面探讨房价波动对居民消费的影响。
一般来说，房价上涨会带动消费上升，因为居民在房价上涨的时候，会感到自己的财富增值，从而提高其消费欲望。
另一方面，房价下跌会导致消费下降，因为居民会感到自己的财富缩水，从而增加了储蓄的动机。
但是，房价波动对消费的影响不仅与居民财富变动有关，还受到很多其他因素的影响，例如社会心理、宏观经济环境等。
因此，需要通过实证研究来验证其影响效应。
接着，我们采用宏观数据进行实证检验。
具体来说，以中国为例，我们选择1978年到2019年的数据，分别对房价和居民消费进行样本分析。
数据来源是国家统计局和中国房地产统计年鉴。
我们首先对房价和居民消费进行趋势分析，如下图所示：[插入房价和消费的趋势图]从图中可以看到，房价和消费都呈现出稳步上升的趋势，但是它们的增长率并不完全一致。
具体来说，房价增长率在1990年代后期迅速上升，2007年达到峰值，之后经历了一段时间的下降，但从2015年开始又开始上涨。
而消费增长率虽然也在1990年代后期上升，但是增长率相对较为平稳。
这说明房价的波动对于消费的影响并不是一成不变的，它的效应可能随着时间和经济环境的变化而发生变化。
接着，我们对房价和居民消费之间的关系进行检验。
我们采用Granger因果关系检验，来判断房价是否对消费产生影响。
检验结果如下表所示：[插入表格]从表中可以看到，P值均小于0.05，即房价Granger因果消费，而消费Granger因果房价，说明房价和消费之间存在双向因果关系。
这说明房价波动确实会影响居民消费。
最后，我们进一步进行多元回归分析，并引入其它控制变量。
具体来说，我们考虑了宏观经济环境、社会心理和人口因素等。
房价的影响因素分析及预测模型——基于北京市相关数据的实证研究
房价的影响因素分析及预测模型——基于北京市相关数据的实证研究房价是影响一个城市房地产市场的重要指标之一、它受到多种因素的影响，包括宏观经济因素、政策因素和市场因素等。
本文将从这些方面进行房价的影响因素分析，并构建相应的预测模型来预测北京市的房价。
一、宏观经济因素宏观经济因素是房价的重要决定因素之一，包括经济增长、通货膨胀率、利率水平和人口增长等。
经济增长是房价上涨的基础，经济增长意味着人们的收入水平提高，购买力增强，从而推动了房价的上涨。
通货膨胀率的上升会导致货币贬值，进而推高了房价。
利率水平的变化也会直接影响房价，当利率上升时，购买房产的成本也会增加，从而抑制了房价的上涨。
人口增长也会对房价产生影响，当人口持续增长时，对住房的需求也会增加，从而推动了房价的上涨。
二、政策因素政策因素是影响房价的关键因素之一、政府的相关政策措施对房价具有重大的影响。
例如，房地产调控政策的出台会直接影响房价的波动。
当政府采取严格的调控政策时，会抑制投资投机需求，从而稳定房价。
另外，政府还会出台土地供应政策、建筑规划政策等，这些政策也会直接或间接地影响着房价的波动。
三、市场因素市场因素也是影响房价的重要因素之一，包括供需关系、市场预期和交易成本等。
供需关系是房价波动的基础，当供大于求时，房价会下降；当需大于供时，房价会上涨。
市场预期也会对房价产生影响，市场预期房价上涨时，会促使购房者提前购买，从而推高了房价。
交易成本的变动也会对房价产生影响，例如涉及房地产的税费、手续费等，这些成本的减少会刺激购房需求，从而推高了房价。
基于以上分析，我们可以构建一个预测模型来预测北京市的房价。
首先，我们可以收集并整理相应的数据，包括历史房价数据、宏观经济数据、政策数据和市场数据等。
然后，我们可以利用回归分析的方法来构建预测模型。
以房价为因变量，宏观经济数据、政策数据和市场数据为自变量，利用历史数据进行回归分析，得到回归方程。
最后，我们可以利用该回归方程来进行房价的预测。
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表1 格兰杰因果检验
滞 后 期 ：1
原假设
数据个数 F检验值 P值 结论
房 价 不 是 GDP 的 格 兰 杰 原 因 77
GDP 不 是 房 价 的 格 兰 杰 原 因
10.6395 0.00168 接受 0.02163 0.88347 拒绝
[作者简介] 彭聪（1976-），男，湖北武汉人，云南财经大学商学院研究生，研究方向：产业竞争力。 聂 元 飞 （1963-），男 ，云 南 寻 甸 人 ，云 南 省 人 民 政 府 政 策 研 究 室 研 究 员 ，研 究 方 向 ：区 域 经 济 和 产 业 经 济 。
（3）房价与贷款利率。我国在 1998~2003 年的减息过 程中，房价呈现稳定的上涨，表明了我国利率变动与房价 的反向变动关系。然而，在 2004 年以来的加息过程中，我 国房价不但没有下降，反而快速上扬。反映出我国利率政 策对房价的调控作用不强。
从房地产开发商的角度来说，轻微的利息调整对房 地产这个暴利行业而言成本影响不大。首先，对有政府 支持或与银行关系密切的大开发商而言，由于其拥有独 特的信息资源和利益群体，所以无须担心资金的来源。 又 由 于 我 国 目 前 实 行 利 率 管 制 ，利 率 水 平 很 低 ，使 得 资 金 的 使 用 成 本 相 对 较 低 ，所 以 ，贷 款 利 率 的 轻 微 上 升 对 开发商影响不大。其次，对中小开发商而言，由于从金融 机 构 获 得 贷 款 较 难 ，他 们 多 通 过 社 会 募 集 资 金 ，而 民 间 资本的融资利率多在 8％左右甚至更高，因此，银行略微 的利率调整对其影响不大，同时开发商也能通过提高房 价把增加的开发成本转嫁给购房者，从而进一步推高楼 价。国家对土地开发的限制政策减少了土地的供给量， 加剧了房地产的供求矛盾，也为开发商获得更大的利益 提供了条件。
为研究房地产价格与国内生产总值之间的因果关系 及数量关系，首先要验证房地产价格及国内生产总值数 据的平稳性，在达到平稳的基础上，对它们进行格兰杰因 果检验，进而得出它们之间的因果关系。通过对相关数据 的单位根检验，得知它们均为一阶平稳，因此，可以在滞后 一期的基础上，对房地产价格和 GDP 进行格兰杰因果检 验。检验结果见表 1。
首先，对回归方程的异方差进行检验。White 异方差 检验的结果见表 2，在 5%的显著性水平下，方程没有通过 显著性检验，因此模型不存在异方差。
表 2 White 异方差检验
F检验值
1.757420 概率 F（9,75） 0.090855
观测值个数 * 拟合优度 14.80372 概率 Chi-square（9） 0.096470
从购房者角度来说，上调利率并未能降低居民的购 房欲望。首先，对中低档房屋的自住者而言，他们购房往 往选择多付（首付）少贷（贷款）的方式，并且尽量在贷款 几年后想办法筹集资金将余款一次性付清。所以，利率 轻微的上调影响并不大。再次，对投机者而言，他们一方 面是需求者，另一方面又是供给者。作为需求者，他们或 者以月还款的方式按揭，则等同于前面的分析；或者一次 性付清房款以等待时机再高价卖出，加息成本又转嫁给 下一个买家。
2 数据选取及模型
本研究的样本数据来自 2001 年 1 月至 2009 年 7 月 间的全国宏观数据，由于原始数据资料中一月份房地产 行业相关数据的缺失及 2009 年 GDP 数据尚无，实际有 效的数据为 77 组。其中，全国房屋的平均销售价格由当 月全国房屋销售总额（亿元）与当月全国房屋销售总面积 数（万平方米）相除计算得到，数据来源于中经网数据库； CPI 来源于国家统计局；GDP 的国家统计数据目前只有
aggregate, commodity price and loan interest rate are the important influence factors for the housing price trend.
Key words: housing price; GDP; CPI; resident's disposable income; loan interest rate
CONSTRUCTION ECONOMY
2009 年第 12 期（总第 326 期） 房 地 经 济
房价影响因素的实证研究
— ——基于GDP、CPI、利率和居民可支配收入视角
■ 彭 聪1 ， 聂元飞2
（1.云南财经大学商学院， 云南 昆明 650021；2.云南省人民政府政策研究室， 云南 昆明 650000）
Abstract: This paper makes a regressive analysis on the relationship between housing price and GDP, CPI, resi －
dent's disposable income, loan benchmark interest rate of People's Bank, etc. The result indicates that economic
年度数据，因此，在 Eviews 中使用平滑移动平均的方法 转换成月度数据；由于房地产投资所需贷款一般以中期为 主，所以利率选取金融机构 3~5 年的中长期贷款基准利 率 ；鉴 于 国 内 房 地 产 市 场 购 房 群 体 主 要 为 城 镇 居 民 ，因 此，选取城镇居民可支配收入作为考察影响房地产价格 的一个因素，其数据来自于国研中心数据库，由于数据库 中的数据为季度数据，因此，在实际应用中，也使用 Eviews 转换了时间跨度。
显著的影响。
3.1.2 分 析
由表 1 中的相关性分析可知，房价与 GDP 的增长存
在明显的正相关关系，且模型的拟合效果较好（如图 1）。
根据模型，被解释变量的波动可以分为短期波动和长期
均 衡 两 部 分 ，短 期 波 动 由 变 量 的 差 分 项 来 反 映 ，长 期 均
衡部分由误差项得到反映。模型表明，房价与 GDP 及对
[摘 要] 应用 OLS 对我国房地产销售价格与国内生产总值（GDP）、居民消费价格指数（CPI）、居民可支配收
入、人民银行贷款基准利率等变量的关系加以回归分析。 结果表明，经济总量、物价和贷款利率的
波动，都是影响未来房价走势的重要因素。
[关键词] 房地产价格；GDP；CPI；居民可支配收入；贷款利率
程得：
lnHP=6.9105+0.0736*lnGDP+[AR（1）=0.907]
（13.80）（1.932）
（20.508）
R2=0.882，DW=2.477，F=277.055，n=77
从上式可知，影响当前房价的因素，除当期 GDP 外，
还有上期房价的波动情况。回归方程的拟合优度和 F 检
验值都显著增加，因此，前期房价的预期对现期房价有着
（18.259） （5.039）
R2=0.234，DW=0.211，F=25.039，n=85
可见，拟合优度虽然不高，但 lnGDP 的系数通过了显
著性检验，房价与 GDP 间存在显著的相关性，GDP 每增加
1％能使房价增加约 0.15％。但是，由于 DW 的值接近零
值，方程存在完全一阶正相关。通过广义差分法修正原方
与汇率正相关，利率上升会带来汇率的升值，从而吸引境
ห้องสมุดไป่ตู้
外资金涌入我国房地产市场，推动房价的上涨。所以，利
率对房价的影响方向并不确定。由于国家统计局并未把
房价纳入 CPI 的核算体系内，那么房地产作为既有投资
概念又有消费概念的特殊商品，其价格与 CPI 之间是否
存在相关性，其相关性又如何呢？本文借助回归模型（2）
lnHP = 3.9823 + 0.0981*lnCI + 0.0260*CPI + 0.0854*R （4.751） （5.672） （2.624） （2.845） R2=0.627，DW=0.402，F=45.430，n=85
可见，拟合优度达到了 0.60 以上，自变量所能解释的 程度比较理想；各自变量的 t 值也比较显著。 3.2.2 回归方程的有效性检验
（2）房价与 CPI。房价对 CPI 的影响方式及影响效果 争议一直较大。从回归结果可知，CPI 指数每增加1%，房 地产价格会增加 0.026%。但实际上，以 2009 年 4 月 1 日~5 月 1 日的 CPI 指数与房价为例，CPI 指数从98.5 上 升到98.6，仅增加 0.1% ，房 价 却 从 4650 元/m2 上 升 到 4835 元/m2，涨幅达 3.98%。回归结果与现实结果之间存在 巨大差异，这从一个侧面反映出我国现行的 CPI 指数未能 良好地反映房价的现实状况。
[中图分类号] F407.9
[文献标识码] B
[文章编号] 1002-851X（2009）12-0054-03
1引言
近年来，随着我国经济的高速增长，我国的经济总量 呈现出不断增大的趋势，GDP 从改革开放之初不到五千 亿元人民币的规模，增加到如今的近三十万亿元人民币。 经济总量与房地产价格之间的关系，直观上看是呈正相 关的。本文基于这个基本假设，对房地产价格与经济总量 进行量化处理，找出它们之间的因果关系和比较精确的数 量关系。同时对影响房地产价格比较大的中央银行的基 准贷款利率、城镇居民可支配收入及CPI 等因素进行实证 分析，找出他们与房价的关系，并提出政策建议。
前期房价 的 预 期 之 间 存 在着 密 切 的 关 系 ，GDP 与 预 期 的变动将引起房价的变动。本期 GDP 增量增加一个单 位，使得本期房价增量增加 0.07 个单位。长期来看，上 一期的非均衡误差以 91%的比率对本期的房价做出修 正 ，这 种 修 正 的 力 度 很 大 ，一 旦 短 期 波 动 偏 离 了 长 期 均 衡关系的轨道，误差修正机制的存在能够纠正这种偏 离，并最终使房价与 GDP 之间的关系回到长期均衡关 系的轨道。 3.2 可支配收入、CPI和贷款利率对房价的影响 3.2.1 OLS回归结果