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【摘 要】房地产行业的发展是中国经济发展的重要引擎,而房地产价格的波动直接影响着房地产企业的收益预期,直制约着房地产企业的未来发展.本文分析了国家政策、土地供给、投资者投机、消费者需求以及城镇化率等因素对房地产价格的影响,以便于房地产企业可以较好地预测房地产价格的变化.
【关 键 词】房地产价格土地供给投资者投机城市化
九十年代以来,房地产企业已经成为支撑中国经济发展的重要驱动.目前,中国的房地产行业企业林立,竞争异常激烈.然而,房地产价格的波动直接影响着房地产企业的收益预期,直接影响着每一个房地产企业的未来发展.房地产价格受到国家政策、土地供给、投资者投机、消费者需求以及城镇化率等诸多因素的影响,了解这些因素的影响程度,对于房地产企业制定合适的发展战略非常重要.
1前人研究成果及本文研究的基本假设
1.1前人的研究结果
学者们从不同角度研究了房地产价格的影响因素.孙继国、赵息[1]研究了北京市房地产市场中的投机泡沫与房地产价格的关系.市场中的一些投资者明知某些资产价格高于实际价值,但他们对价格的升值潜力充满希望,因此不断地购进此种资产.这种由于主观信念不同而导致的资产投机行为常导致资产价格出现总体偏差,并最终形成泡沫.他们的研究结果表明,1998-2009年北京市房地产发展中基本都存在一定的投机泡沫.其中2000年后泡沫化有所减轻,2005年后泡沫化又开始加重,2007后房地产价格上涨加速,泡沫化剧烈.
曹天阶[2]研究了消费者需求与房地产价格的关系.他认为消费结构升级拉动房地产业发展.我国实行房改后,取消了计划经济时代几十年的福利分房制度,住宅成了一种不可缺少的商品.改革开放后,各地都把软环境建设、提高人民群众的生活质量、改善群众的居住条件、改变市容市貌作为工作的重点进行大规模的旧城改造,造成了大量的住宅需求.改革开放中富裕起来的人们也为改善居住环境产生新的住宅需求.而这些需求必然影响房地产的供给情况,造成房地产的价格波动.
王文婷[3]分析了城镇化对我国房地产市场的需求影响.认为城镇化进程与房地产业发展之间是相互依存的.城镇化速度的加快不可避免地会带动房地产业的发展,反之房地产业的快速发展又为城镇化建设提供了物质基础和保障.房地产业是国民经济运行中的先导性、基础性产业,房地产商品则是社会必须的生产资料和生活资料,是各种社会经济运行的基础和物质载体.任何城市的发展都要依靠房地产开发先行,城市空间利用和资源开发都依赖于房地产业的运行.城镇化所伴随的城市人口聚集、城市规模扩大,以及城市结构的变化都会为房地产业的发展提供空间条件.长期以来,国内关于城镇化建设对房地产业发展的影响研究仅限于定性讨论,近年来已有不少学者开始采用数理分析对两者的关系进行实证研究.
朱嫒玲[4]（2005）研究了土地供给量对我国区域房地产价格的影响.采用1999年——2009年我国30个省市土地供给量、房地产价格等相关数据,建立PanelData计量模型,研究了我国房地产价格区域差异,旨在土地供给量对我国区域房地产价格的影响程度.结果表明,土地供给量的确是影响我国区域房地产价格重要因素,土地供给量对我国各地区房地产价格的影响差异程度各不相同.土地供给量对东部地区房地产价格影响程度最为显著,中西部地区房地产价格对土地供给量的敏感程度相对较低.
1.2本文的基本假设
基于上述学者的研究成果,本文从投资者投机、消费者需求、城镇化的发展和土地的稀缺度四个变量作为自变量来探讨这些因素对北京市房地产价格的影响.认为这四个因素与北京市房地产价格存在相关性,并探讨其相关程度.
2研究方法与设计
本文通过问卷调查的方式针对这些因素的对房地产价格的影响开展实证研究.调查对象的指定总体就是所有北京房地产企业.
论文的抽样元素是房地产企业销售负责人与企业员工.调查研究对象都是在这些界定人群中随机抽取出来的.
本论文采用的是分层随机抽样的方法,可以比随机抽样的方法更具有普遍性.设计的抽样元素比例分配分别为：北京房地产企业负责人50%、企业员工50%.
本研究论文在所发放的调查研究问卷是240份,实际回收有效调查研究问卷数量是232份,所以本研究论文采用的抽样大小是232份,有效率达到96.7%.
本论文采用李克特等级测量量表来测量所涉及的四个变量,投机者的投机、消费者的需求、城镇化率的发展、土地的稀缺.里克特量表一般分为：“十分同意、同意、无所谓、不同意、十分不同意”等五类形式的回答.每个问题的每种可能的回答都被赋予一个的数值来反映应答者不同的同意态度,对应答者的态度进行测量就是通过对这些数值进行加总得出来的.
本论文通过为调查问卷中的每个问题的每种可能的答案都分配一个阿拉伯数字作为代码,用1-5来进行数据赋值.
本论文中使用Cronbachα系数来测试信度,所使用的系数指标为0.6,即只有大于或等于0.6时,才视为测量量表所得出的研究数据是符合信度设计要求的,是可以采用的.
由于自变量和因变量采用的研究数据都是定距型数据,所以本论文对变量进行相关分析.
用来测量定距型数据变量之间相互关系的系数一般是皮尔逊（积矩）相关系数,本论文就用皮尔逊相关系数来表示变量间假设关系的相关性.
3数据分析与结果
通过问卷调查,并对所回收的有效问卷进行分析后,信度分析结果如下：
因变量（房地产价格）的Cronbachα的系数值是0.718,大于参照指标0.6,处于很好的可信度区间,所以此变量的属性具有很好的稳定性、等价性和内部一致性.即问卷的四个题目能够很好的在不同时刻、不同环境的情况下稳定的测量“北京市的房地产价格”这个变量.