北京人均可支配收入和人均GDP与房价关系_王海滋.pdf

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1、第 28 卷第 4 期 2013 年8 月 山 东 建 筑 大 学 学 报 JOUNAL OF SHANDONG JIANZHU UNIVESITY Vol 28No 4 Aug2013 收稿日期: 2013 06 26 基金项目: 国家自然科学基金项目( 71173137) 作者简介: 王海滋( 1962 ) ， 男， 教授， 博士， 主要从事决策理论与方法、 房地产投资评价等方面的研究 E- mail: wanghz99 sdjzu edu cn 文章编号: 1673 7644( 2013) 04 0293 05 北京人均可支配收入和人均 GDP 与房价关系 王海滋， 崔恩泽 ( 山东建筑

2、大学 管理工程学院， 山东 济南 250101) 摘要: 房价的上涨需要经济基础发展的支撑。文章基于北京市 20012012 年间的相关统计数据， 构建了房价 与人均可支配收入、 房价与人均 GDP 的回归分析、 弹性分析和时间序列分析计量模型， 揭示了三者之间的相关 关系。结果表明: 北京市房价相对于人均可支配收入和人均 GDP 的弹性系数为2 左右， 房价增速远高于人均可 支配收入与人均 GDP 的增长幅度; 因此， 应严格按照 “国五条细则” 严格控制房价增速， 使其低于城镇居民人均 可支配收入增长幅度， 使北京房价增长得到有效控制。 关键词: 房价; 人均 GDP; 人均可支配收入 中

3、图分类号: F292文献标识码: A elationship between house price growth and per capita disposable income and per capita GDP in Beijing Wang Haizi，Cui Enze ( School of Management Engineering，Shandong Jianzhu University，Jinan 250101，China) Abstract:The house price need the support of the development of economic fou

4、ndation，especially the per capita disposable income and per capita GDP Based on the statistics from 2001 to 2012 in Beijing，the paper reveals the relationship between house price and per capita disposable income and the relationship between house price and per capita GDP，builds the measurement model

5、 of regression analysis，the elastic analysis and the analysis of time seriesThe results show that the elastic coefficient of the house price of Beijing relative to the per capita disposable income and per capita GDP is around 2，and that the growth rate of house price is far higher than growth rate o

6、f the per capita disposable income and per capita GDP So“the five rules”should be obeyed to strictly control house price，thus making the growth of house price lower than urban residents per capita disposable income，and effectively controlling Beijings house price growth Key words:house price;per cap

7、ita GDP;per capita disposable income 0引言 2013 年 2 月 20 日， 国务院出台楼市调控“新国 五条” 。会议再次重申坚持执行以限购、 限贷为核 心的调控政策， 坚决打击投资投机性购房， 并且在继 2011 年 1 月的“新国八条” 之后再次提出要求各地 公布年度房价控制目标。在国务院新国五条要求的 最后期限到来之际， 全国各地才迟迟出台“国五条 细则” ， 其中的一个关键内容基本上都是: 控制新建 商品住房价格 “涨幅” ， 使之低于城镇居民人均可支 配收入实际增长幅度。 294山 东 建 筑 大 学 学 报2013 年 2005 年以来， 全国

8、房价大幅度上涨， 其中北上 广等大城市的涨幅尤为显著1 。以往对于房价增 长分析主要集中在房地产市场的供需关系上2 。 但是， 北京作为世界性的大都市， 从 2001 年起， 外来 人口在北京买房落户， 间接推高房价， 但同时也变为 了新北京人， 被计入北京人均收入、 人均 GDP 的统 计 3 。因此， 与其他经济数据相比较， 采用人均可 支配收入、 人均 GDP 对房价进行分析更具合理 性 4 ; 近几年关于人均 GDP 与人均可支配收入对房 价的影响分析也越来越受到重视5 。 许光建认为经济的高速发展和城镇居民可支配 收入的增长对房价有推动上涨的作用。原因有两 个: ( 1)居民可支配收

9、入的提高， 提升了购房者的支 付意愿和支付能力， 使得购房者有能力承受高房价; ( 2)这也使得改善型住房的需求增加， 这种交易对 房价也有推动上涨的作用6 。苏多永分析指出由 于房地产市场新建商品房供给“不足” 、 二手房市场 不发达和炒房囤房投机盛行， 导致我国大中型房价 持续上涨， 并且创造了房地产“十年只涨不跌” 的神 话; 并且房价的上涨速度大于城镇居民可支配收入 增长速度， 且大于经济增长速度 7 。郝圆通过居民 的人均可支配收入与商品住宅价格的回归模型分 析， 得出人均可支配收入与房价之间呈高度的正相 关关系 8 。陈鹏程对上海房地产需求进行分析， 提 出人均 GDP 对住房消费

10、需求具有促进作用， 人均 GDP 越高， 住房需求越旺盛， 房价也会大幅上涨 9 。 房价增长与 GDP 增长、 房价增长与人均可支配 收入增长究竟是什么关系?文章依据北京市人均 GDP、 人均可支配收入与北京市房价 20012012 之 间统计数据建立实证分析模型， 揭示三个变量之间 以往的相关关系， 预测了 2013 至 2020 年的房价将 是如何发展， 并预测按“国五条细则” 严格控制( 房 价增幅低于城镇居民人均可支配收入实际增长幅 度) ， 2020 年的房价的发展情况10 。 1回归分析及弹性系数分析 1 1北京市房价、 人均可支配收入及人均 GDP 实 证数据分析 自 2001

11、2012 年的 12 年间， 北京市的房价仅 仅于 20032008 年间出现了两次回落， 而且在 2008 年的回落之后， 于 2009 年出现强劲反弹。在 这 12 年间， 房价平均以 21 20% 的速度指数增长 ( 4000 ( 1 +21 20%) 11 =33151) ， 而同期的人均可 支配收入和人均 GDP 则分别平均以 10 99% 和 11 24%的速度指数增长。也就是说， 11 年间北京 市房价的增速远远超过了人均可支配收入及人均 GDP 增速水平( 如表 1 和图 1、 2 所示) 。 表 1北京市房价、 人均可支配收入与人均 GDP 及增速数据表 年份北京房价/元 北

12、京房价 增速/% 人均可支配 收入/元 人均可支配 收入增速/% 人均 GDP 人均 GDP 增速/% 2001400011577 826980 20024200512463976530730139 200339007141388261138347771317 20044500153815637 81264409161765 200558002889176531289459931241 200672002414199781317517221246 2007130008056219891007600961619 20081100015 3824725124464491731 2009238001

13、16 36267388146694038 201027206143129073873738561033 2011278802 48329031317816581056 201233151189136469108487091665 平均增长指数 212010991124 注: 数据来源: 北京统计年鉴 2012 版。北京市房价以北京市朝阳区为代表， 朝阳区房价在北京市区处于中等价位水平; 增速是以上一年为环比基准的增长百分数; 平均增长指数是以 2001 年为基准 10 年指数增长水平。 第 4 期王海滋等: 北京人均可支配收入和人均 GDP 与房价关系295 图 1北京市房价、 人均可支配收入

14、与人均 GDP 及 增速关系图 图 2 20012012 北京市房价趋势图 从表 1 和图 1、 2 可以明显地看出， 自 2005 年起 始， 北京市房价开始飞速增长， 从 2005 年的 5800 元/m2到 2012 年达到 33151 元/m2， 8 年房价增长 了近 6 倍。 如果以 2005 年为基准， 自 2005 到 2011 这 6 年 间， 房价平均以 29 91% 的速度指数增长( 5800 ( 1 +29 91) 6 = 27880) ， 而同期的人均可支配收入 和人均 GPD 分别以平均 10 94% 和 10 04% 的速度 指数增长。换言之， 在这 6 年间北京市

15、房价的增速 几乎达到人均可支配收入及人均 GDP 水平的 3 倍。 1 2北京市房价、 人均可支配收入及人均 GDP 回 归模型比选 12 以房价为因变量， 以人均可支配收入为自变量， 分别对线性、 对数、 增长、 指数和 Logistic 共5 种模型 的相关参数估计值进行比选( 如表 2 所示) 。 以房价为因变量， 以人均 GDP 为自变量， 分别 对线性、 对数、 增长、 指数和 Logistic 共5 种模型的相 关参数估计值进行比选( 如表 2、 3 所示) 。 表 2房价与人均可支配收入之间回归曲线评估 方程 模型汇总 2Fdf1df2Sig 参数估计值 常数b1 线性09121

16、03 605110000012152 8790708 对数0936146 6761100000645186399380970 增长084453931110000094903183E 5 指数084453931110000013230 2733183E 5 Logistic0 8445393111000007 558E 51000 表 3房价与人均 GDP 之间回归曲线评估 方程 模型汇总 2Fdf1df2Sig 参数估计值 常数b1 线性086865976110000032071 7301693 对数0936146 892110000015640543122989675 增长077334070

17、1100000104303098E 5 指数077334070110000033843 7743098E 5 Logistic0 7733407011000002 955E 51000 综合表 2、 3 可以得出， 房价与人均可支配收入、 房价与人均 GDP 之间的回归曲线评估分析结果显 示: 在房价与人均可支配收入之间各模型回归曲线 评估的相关系数对比中， 对数模型相关性最大， 2= 0 936， 因此房价与人均可支配收入分析采用对数模 型对数据进行; 房价与人均 GDP 之间各模型回归曲 线评估的相关系数对比中， 对数模型相关性最大， 2=0 936， 因此房价与人均可支配收入分析采用对

18、数模型对数据进行。 1 3回归方程的建立及弹性系数分析 假设 Y 表示北京市房价， X1表示北京市人均可 支配收入， X2表示北京市人均 GDP， 则设 Logistic 对 数回归分析模型如下: lnY = a + blnX( 1) 式中: a、 b 为模型的系数。 1 3 1北京市房价与人均可支配收入之间的回归 方程分析及弹性系数分析 假设 Y 表示北京市房价， X1表示北京市人均可 296山 东 建 筑 大 学 学 报2013 年 支配收入， 依据 20012012 年北京市相关经济数 据， 根据式( 1) ， 得到房价与人均可支配收入模型计 量分析结果如下: lnY = 11 973

19、+2 134lnX1( 2) 计算得到 1= 0 963， F1= 126 246， Sig 1 = 0 000。相关系数 1=0 963， 接近于 1， 说明北京市 房价与人均可支配收入之间具有较强的正线性相关 关系。F 检验的显著性水平 Sig 1 = 0 000 a = 0 05， 表明模型显著， 模型满足 F 检验。 北京房价相对于北京市人均可支配收入的弹性 系数 r1= Y Y / X 1 X1 = 2 134， 这表明北京市人均可支 配收入增长 1%， 北京市房价将随之增长 2 134%。 1 3 2北京市房价与人均 GDP 之间的回归方程分 析及弹性系数分析 假设 Y 表示北京市

20、房价， X2表示北京市人均 GDP， 依据 20012012 年北京市相关经济数据， 根 据式( 1) ， 则有房价与人均 GDP 之间的模型计量分 析结果如下: lnY = 13 057 +2 052lnX2( 3) 计算得到 2= 0 943， F2= 79 689， Sig 2 = 0 000。相关系数 2=0 943， 接近于 1， 说明北京市 房价与人均 GDP 之间具有较强的正线性相关关系。 F 检验的显著性水平 Sig 2=0 000 a =0 05， 表明 模型显著， 模型满足 F 检验。 北京房价相对于北京市人均 GDP 的弹性系数 r2= Y Y / X 2 X2 =2 0

21、52， 这表明北京市人均 GDP 增长 1%， 北京市房价将随之增长 2 052%。 2北京市房价预测 从 20012012 年的数据显示， 北京市的房价呈 现一个逐渐上升、 增速越来越快的趋势， 其过程呈一 条 J 型曲线的形状。从表 1 和图 2 的相关数据来 看， 北京市房价可以看作是一个增速不断提升的线 性变化过程。假设以年份 2001、 2002、 2011、 2012 为 1、 2、 11、 12、 来表示北京市房价与时间 之间的关系， 然后用时间序列法来预测北京从 20132020 年北京市房价水平。 2 1北京市房价与年份之间的回归模型比选 以房价为因变量， 以年份为自变量，

22、分别对线 性、 对数、 增长、 指数和 Logistic 共5 种模型的相关参 数估计值进行比选( 如表 4 所示) 。 表 4北京房价与年份之间回归曲线评估 方程 模型汇总 2Fdf1df2Sig 参数估计值 常数b1 线性086564328110000047156212849031 对数0617161231100002531303911477010 增长0934142 568110000077430226 指数0934142 568110000023064530226 Logistic0 934142 568110000000000797 从表 4 北京市房价与年份的相关关系参数分析 中可

23、以看出， 指数、 对数、 增长模型相关性最大， 均为 0 934， 不妨采用指数模型对数据进行分析。 2 2北京市房价与年份之间的回归方程建立 假设回归模型为 y = ekt( 4) 式中: y为北京市房价， t为时间， 设2001 年为1， 2002 为 2， ， 2012 为 12， 、 k 为待定参数， 对式( 4)进 行变换， 得到 lny = ln + kt( 5) 设 y0= lny， a0= ln 和 b0 = k， 代入式( 5)中， 得到 y0= a0+ b0t( 6) 依据表 1 中北京市 20012012 年间的相关数 据， 利 用 SPSS( StatisticalPr

24、oductandservice solutions) 计算( 6) 式中的参数， 得出a0= 7 741， b0 = 0 227。 相关系数 0= 0 967， 可见 y0与 t 之间存 在着显著的相关关系。 由 a0 = ln， 可得 = 2300 772， 由此得到北京 市房价的时间序列方程式为: y0= 2300 772e0227t( 7) 2 3未来 8 年北京市房价预测 依据式( 7) ， 预测 20132020 年的北京市房价 ( 如表 5 所示) 。由预测结果可得， 如按照市场经济 第 4 期王海滋等: 北京人均可支配收入和人均 GDP 与房价关系297 的现有发展趋势， 北京市

25、房价未来几年内有失控的 可能， 房价将在 2020 年超过 20 万元/m2。 表 5 20132020 年的北京市房价预测 年份 /a 房价 /( 元m 2) 年份 /a 房价 /( 元m 2) 年份 /a 房价 /( 元m 2) 2013440022016869422019171785 20145521620171090982020215561 2015692862018136899 十八大报告明确提出要提高居民收入在国民收 入分配中的比重、 提高劳动报酬在初次分配中的比 重等。报告中明确提出， 到 2020 年要实现城乡居民 人均收入比 2010 年翻一番。即在 2020 年人均可支 配

26、收入达到 58146 元的目标 F， 计算得出 2013 2020 年间每年的人均可支配收入目标， 根据( 2) 式 人均 可 支 配 收 入 与 北 京 房 价 的 关 系 式 lnY = 11 973 +2 134lnX1， 得出相应年份的人均可支配 收入限制下的北京市房价， 如表 6 所示。 表 6 20132020 年人均可支配收入预测表/元 年份 /a 人均可支配 收入预测 人均可支配收入限制 下的北京房价预测 自由市场经济下的 北京房价预测 2013357933296144002 2014383623821555216 2015411154430769286 20164406651

27、37086942 20174722959560109098 20185061969055136899 20195425280064171785 20205814692828215561 由表 6 中可知， 在人均可支配收入限制下的北 京房价预测 2020 年北京朝阳区房价为 92828 元/ m2， 而根据20012012 年北京朝阳区房价变化趋势 所计算出的自由市场经济下北京市朝阳区房价预测 为 215561 元/m2。这表明， 在人均可支配收入的约 束下， 房价的未来增长相对趋势相对缓慢。 3结语 文章对北京市 20012012 年房价与 GDP、 房价 与人居可支配收入之间的数据进行回归

28、分析、 弹性 分析和时间序列分析， 论证了GDP、 人均可支配收 入与房价之间的相互关系13 。在未来几年， 随着北 京市经济总量与人均可支配收入的增长， 北京市房 价也将会不可避免地持续上涨， 并且房价的增速会 高于经济总量和人均可支配收入的增速。文章依据 数学模型， 对北京市 20132020 年房价的发展趋势 进行了预测。如按照过去十几年的经济规律持续发 展， 北京房价未来几年将会继续上涨， 并且有可能超 出人们的心理承受能力和实际购买能力。根据十八 大报告提出的人均可支配收入翻番目标， 依据数学 模型计算可支配收入约束下的房价发展趋势， 并与 自由经济下的房价趋势进行比较分析。在人均可

29、支 配收入的约束下， 房价的未来增长相对趋势将会缓 慢， 更能达到控制房价的目标。 参考文献: 1司武飞， 朱德开 论收入房价比指标J 建筑经济， 2007( 11) : 33 35 2徐春娥 中国房价影响因素分析J 合作经济与科技， 2013 ( 04) : 6 8 3 丁宁， 孟飞 快速城市化地区土地利用变化研究 以浦东新 区为例J 山东建筑大学学报， 2012， 27( 04) : 364 367 4黄瑜 土地价格、 居民收入对商品住宅价格影响的动态分 析 基于状态空间模型的实证J 经济与管理研究， 2010 ( 10) : 24 28 5 王鹤 基于空间计量的房地产价格影响因素分析J

30、经济评 论， 2012( 1) : 48 56 6许光建 中国城市住房价格变动影响因素分析J 经济理论 与经济管理， 2010( 8) : 5 14 7苏多永 房价收入比研究现状及发展改进 基于上海房地 产市场的经验分析 J 科学与管理， 2009( 1) : 60 63 8郝圆 商品住宅价格与城市居民收入关联性研究 以西安 市为例C 陕西省社会科学界第二届 2008 学术年会专题学 术活动优秀论文集， 2008 9陈鹏程 基于人均 GDP 的上海房地需求分析J 消费经济， 2005( 4) : 52 54 10李想 北京市房价与居民收入关系研究J 中国市场， 2011 ( 36) : 91 94 11宁光杰 住房改革、 房价上涨与居民收入差距扩大J 当代 经济学， 2009( 5) : 52 58 12 孟飞 海耕地动态变化与驱动机制研究J 山东建筑大学学 报， 2007， 22( 5) : 403 407 13 Chen Mingchi，Tsai I ，Chang C House prices and household income:do they move apart evidence from TaiwanJ Habitat International， 2007， 31( 2) : 243 256