北京、上海、深圳房地产价格的影响因素比较研究

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　　摘要：北京、上海、深圳是我国生产力最发达和创新要素最集聚的城市。以房地产为代表的固定资产是城市财富积累的象征，房地产价格的变化既体现出城市创新与发展的活力，又关系到我国城市居民生活的品质。运用因子分析法，构建房地产价格影响因素指标体系，从2010年、2011年、2012年、2013年、2014年、2015年六个时点的北京、上海、深圳的房地产价格进行比较研究，并对2011、2013、2015时点的北京、上海、深圳房地产价格的共同影响因素以及每个城市房地产价格的主要影响因素进行分析。研究表明：住房与投资需求是拉动北京、上海、深圳房价持续走高的直接原因。财政和金融对房地产价格的影响日益突出。影响北京房价的主要因素是产业结构与消费；影响上海房价的主要因素是财政与金融；影响深圳房价的主要因素是金融与市场环境。
　　关键词：房地产价格，北京，上海，深圳，影响因素
　　中图分类号：F293 文献标识码：B
　　文章编号：1001-9138-（2016）12-0028-35 收稿日期：2016-10-25
　　1 引言
　　北京、上海、深圳是我国北方、长江经济带和华南地区的经济、创新和金融中心城市，是我国高素质人才、技术、资金等生产力要素的集聚中心，城市土地集约化程度高，有限的土地资源与高速发展的经济矛盾日益凸显。因此与土地相关的房地产价格问题日益影响北京、上海、深圳社会经济的可持续发展以及宜居城市的建设。因此，通过对同一时点的北京、上海、深圳主要影响因素分析以及同一城市不同时点的主要影响因素进行比较分析，对规范北京、上海、深圳房地产市场、调控房地产价格和营造良好的宜居城市环境意义颇大。
　　2 文献综述
　　国外学者研究认为影响房地产价格的主要因素在于供求关系：供给包括房地产供给、建筑生产成本、土地供给、融资成本、投资回报率等；需求包括人口数量、经济水平、收入、税后利率等因素。Bramley将房地产价格设为房地产供给、人口、经济因素和地理位置的函数。Abraham认为房地产价格由实际建筑成本、居民收入的增长率及税后利率决定。Green认为房地产价格主要受控于供给和需求两大核心要素，其中供给要素包括建筑成本和土地供给，需求要素包括人口、收入等。Kraimer将影响房地产价格的因素归并为收入、投资回报率、建筑成本、土地成本、融资成本。
　　国内学者从产业关联、金融、宏观经济环境、财政调控、房地产成本等角度阐述了影响我国房地产价格的主要原因。原鹏飞运用CGE模型研究了我国房地产业同其它产业间的关系，认为建筑、重工业、公用事业与房地产价格呈正相关。在金融方面，人民币汇率、购房融资方式的变化，货币政策、信贷、利率等因素的变化都直接或间接的影响房地产供求关系，左右房地产价格的变化。宏观经济环境主要表现在人口、城市经济、居民收入、消费结构等因素对房地产价格的影响。政府发挥财政的调控杠杆作用有助于平稳房地产市场，预防房地产泡沫的产生。王立平运用极值边界分析方法，实证检验房地产价格的“稳健性”影响因素，认为宏观经济环境、财政调控以及房地产成本是制约房地产价格稳定的三大影响因素。
　　现有的文献已从多个视角分析房地产价格的影响因素，这些研究是广泛、独立、深入的。对于我国金融中心城市北京、上海、深圳不同时点的房地产价格影响因素的共性是什么，个性如何，还尚未研究。因此通过研究找出影响城市房地产价格的主要影响因素并结合影响各自房地产价格主要因素的特点，有利于制定精确的房价调控政策，平稳房地产市场，预防房地产泡沫。
　　3 北京、上海、深圳房地产价格影响因素分析
　　从2010-2015年6年间北京、上海、深圳房地产价格变化（见表1），可见三个城市价格变化均出现持续增长趋势，但是三个城市价格高低排序此消彼长。2010-2012年上海房价高于北京和深圳，2013-2014年北京房价高于上海和深圳，2015年深圳房价达4.26万元/平方米，分别高于北京、上海21.75%和16.29%。
　　基于前人研究成果和2010-2015年北京、上海、深圳房地产平均价格变化情况，本文对产生北京、上海、深圳房地产均价影响因素进行假设：认为产业经济、宏观经济环境、社会需求、房地产成本因素对北京、上海、深圳房地产平均价格有重大影响。据此本文根据上述一级指标，构建16个二级指标（见表2）。
　　3.1 2011年北京、上海、深圳房地产价格影响因素分析
　　运用SPSS17.0软件，依据上述房地产价格影响因素指标做了因子分析。经正交旋转后，将贡献率最大公因子作为影响2011年北京、上海、深圳房地产价格的主要因素。
　　从表3中发现，房地产消费市场环境因素是影响2011年北京、上海、深圳房地产价格的主要因素。上海、北京、深圳GDP总量分别位居大陆城市的第一、二、四位，城市发达的经济基础为房地产消费市场营造了良好的经济环境。此外，城市人口均超过1000万，城市创新创业活力每年吸引大量人口集聚，作为全国人口集聚地，房地产市场开发潜力巨大，房地产消费需求旺盛，城市金融业发达。2011年北京、上海、深圳金融业增加值分别为2055亿元、2240亿元和1562亿元，金融业之发达是大陆其他城市无法比拟的，这就为城市居民提供了极其便利的存贷款、投资等业务，现金流量之大，流通速度之快，不断刺激房地产行业的繁荣。2011年北京、上海、深圳政府财政支出高于财政收入分别为240亿元、500亿元、250亿元，可见积极的财政政策有利于刺激京沪深房地产消费市场。综上所述，2011年上海的房地产消费市场环境相比北京和深圳更为优越，使得上海房地产价格在2011年均价最高。
　　3.2 2013年北京、上海、深圳房地产价格影响因素分析
　　运用SPSS17.0软件，依据上述房地产价格影响因素指标做了因子分析。经正交旋转后，将贡献率最大公因子作为影响2013年北京、上海、深圳房地产价格的主要因素。 　　从表1中可以看出，2013年是北京、上海、深圳房地产价格差额最小的一年，说明以上三市房地产市场较稳定，财政对宏观经济和房地产的调节作用较强。2013年北京财政支出高于收入500多亿元，其次上海财政支出高于收入400多亿元，深圳财政支出则低于收入40亿元，房价排序是，北京高于上海，上海高于深圳。这说明财政杠杆对房价市场的调节作用是明显的。此外，消费需求仍是北京、上海、深圳房价持续走高的因素。北京、上海、深圳城市创新能力发达，创业环境极其优越，是我国三大经济中心，社会资源和财富极其发达，吸引大量高校毕业生和有抱负的年轻人来此创业和就业，因此人口的机械增长率较高，对房地产需求较大。
　　3.3 2015年北京、上海、深圳房地产价格影响因素分析
　　运用SPSS17.0软件，依据上述房地产价格影响因素指标做了因子分析。经正交旋转后，将贡献率最大公因子作为影响2015年北京、上海、深圳房地产价格的主要因素。
　　2015年北京、上海、深圳金融业增加值分别高于2013年42%、35%和25%，发达的城市融资环境为城市房地产业的发展提供了可靠的资金保障（见表4、表5）。2015年北京、上海、深圳房地产价格均高速增长，尤其是深圳房价涨幅达到40%。其最主要原因在于市场环境因素的作用极其显著，2015年深圳较2013年人口增加值达89万，高于北京的55.7万，而上海几乎没有增长，深圳创新创业氛围极其浓厚，人口增加值基本属于外来创业和就业人口，在较小的城市土地供给范围内获得较高的房地产需求是不易的，2015年深圳财政支出高于收入29%，远高于上海的12%和北京的22%，积极的财政政策，刺激房地产需求，使得房地产价格进一步提升。可见，金融与市场环境因素是影响2015年北京、上海、深圳房地产价格的主要因素。
　　3.4 北京房地产价格影响因素分析
　　运用SPSS17.0软件，依据上述房地产价格影响因素指标做了因子分析。经正交旋转后，将贡献率最大公因子作为影响北京房地产价格的主要因素。
　　从表6中可以发现，以服务业为主导的产业结构因素是影响北京房地产价格的主要因素，配第-克拉克定律说明：随着时间的推移，国民收入的增加，劳动力不断向第三产业转移。2015年北京城镇居民可支配收入达52859元，位居全国各省市第二位，高于全国城镇居民平均可支配收入的69.4%。可见，城镇居民高收入是产生居民对房地产需求的主要原因，加之繁荣的金融市场，这一系列的要素都刺激着居民对房地产的刚性需求和投资需求，拉动社会消费和建筑业的发展。
　　3.5 上海房地产价格影响因素分析
　　运用SPSS17.0软件，依据上述房地产价格影响因素指标做了因子分析。经正交旋转后，将贡献率最大公因子作为影响上海房地产价格的主要因素。
　　从表7中可以发现，财政与金融因素是影响上海房地产价格的主要因素，上海是中国金融中心，金融业产值长期位居大陆各城市首位，发达的金融业为房地产行业提供投资、信贷等便利，是房地产业兴旺发达的重要保障，此外上海显然实行扩张性财政政策，2015年全市财政支出达6190亿元，位居大陆城市首位，长期财政支出高于收入500亿元左右。财政杠杆和金融杠杆对房地产市场的消费与投资刺激是巨大的。此外，人口和产业因素是影响上海房地产价格的又一大影响因素，上海的产业结构中服务业发达，人均城镇居民可支配收入位居全国首位，城市人口数量位居全国首位，房地产消费需求较大。
　　3.6 深圳房地产价格影响因素分析
　　运用SPSS17.0软件，依据上述房地产价格影响因素指标做了因子分析。经正交旋转后，将贡献率最大公因子作为影响深圳房地产价格的主要因素。
　　同北京、上海相比，深圳房地产价格涨幅更加明显，2015年房地产均价高于2011年的83%，从表8中可看出影响深圳房价的主要因素是金融与市场环境因素，2015年深圳以上海30%的土地和40%的人口创造出60%的金融业增加值，可见深圳金融业之发达，是唯一可以同大陆金融中心城市北京、上海可以媲美的城市，从而保证了房地产业发展的金融支撑。此外，深圳房地产市场需求潜力巨大，财政杠杆变化明显，从2013年深圳财政支出低于收入到2015年深圳财政支出高出收入28%，差额达到800亿元，这一差额高于北京和上海，显然深圳实施高度扩张性财政政策，大力促进市场需求，带动居民消费。值得注意的是，2015年深圳人口较2013年增加89万，主要由外来创业和就业人口组成，深圳有限的土地供给同高速增加的住房需求构成一组矛盾。因此，在土地供给高度受限的情况下，金融、财政、人口等因素共同形成了高度需求性的房地产市场环境是影响房地产价格的主要因素。
　　4 房地产价格主要影响因素比较
　　表9分别从时间尺度和空间尺度比较影响北京、上海、深圳房地产价格的主要因素，发现消费市场环境因素、财政调节因素和金融与市场环境因素分别是影响2011、2013和2015年北京、上海、深圳房地产价格的主要原因。影响北京房地产价格的主要因素是产业结构与消费因素，影响上海房地产价格的主要因素是财政与金融因素，影响深圳房地产价格的主要因素是金融与市场环境因素。
　　5 结论
　　第一，北京、上海、深圳居民的住房刚性需求和投资需求是拉动房地产价格走高的直接原因。发达的城市金融业、强大的城市财政杠杆调控力、服务业为主导的产业结构、繁荣的城市经济环境等因素支撑起北京、上海、深圳繁荣的房地产市场。
　　第二，从时间尺度上，2011年影响北京、上海、深圳城市房地产价格的主要因素是消费市场环境因素；2013年则为财政调节因素；2015年为金融与市场环境因素。从时间演化角度说明，北京、上海、深圳房地产价格影响因素不单纯受到消费需求的制约，财政和金融对房地产价格的影响日益突出。
　　第三，从空间尺度上，影响北京、上海、深圳房地产价格的主要因素各不相同：影响北京房地产价格的主要因素是产业结构与消费因素；影响上海房地产价格的主要因素是财政与金融因素；影响深圳房地产价格的主要因素是金融与市场环境因素。因此，北京、上海、深圳政府部门以及房地产行业有关部门应根据各自房地产价格特点，制定精确的房地产业政策，调控房地产价格，稳定房地产市场。
　　参考文献：
　　1.Green，R.K.Land Use Regulation and the Price of Housing in a Suburban Wisconsin County.Journal of Housing Economics.1999.8
　　2.Krainer，J.Housing Markets and Demographics.FRBSF Economic Letter.2005.21
　　3.原鹏飞 魏巍贤.房地产价格波动经济影响的一般均衡研究.管理科学学报.2012.03
　　4.熊璐瑛.汇率波动对房地产价格影响的多视角分析及对策研究.特区经济.2009.07
　　作者简介：
　　丁军，首都师范大学资源环境与旅游学院硕士研究生，研究方向为经济地理与区域城市创新管理。
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