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[摘要]本文利用2005到2009年各季度房屋销售额与GDP、居民平均收入、房地产投资额以及M2等数据进行实证研究，分析对比各自作用程度。由此推出，各因素对房屋销售额的作用和各自特点，由此预测未来房地产市场发展方向，以及在房价调控中对这四大影响因素各自作用的方法
[关键词]房屋销售 计量模型 经济因素影响 异方差检验 ADF法
从2009年10月起，各地区的房价开始疯长，少则提高50％，多则如海南般从炒出了7万元一平米的天价，房地产市场已然到了泡沫经济破裂的边缘。同时各地也开始限购令等措施企图抑制房价的飙升，逐步推出物业税、房产税等政策实施调控，以期将泡沫经济的房地产业拉回正轨。而高房价的源头实际在土地价格，土地价格更多掌握在少部分人手里进行炒作，要治理应该首先从根上解决土地流通的高价格。
当前研究影响房地产销售的主要经济因素，将为政策调控者提供一些有价值的参考数据，可以通过对这些因素的分析，进一步分析其风险性，有效采取措施规避风险。在学术上，一般而言，认为对房地产销售的主要几大影响因素包括：国内经济状况、居民收入水平、房地产投资情况以及由于市场偏向性明显而引入的货币流动性。关于这几个因素，可以相应的用GDP，居民平均收入，房地产投资额及M2。本文正是希望在短期，通过调整以上四个主要宏观变量的办法，来实现局部性的市场健康，使房地产市场偏离较小些，以为出台根本治理政策腾出时间和空间。
一、实证分析
首先，设定五个变量，即房屋销售额(SALE)与GDP、居民平均收入(INCOME)、房地产投资额(INVEST)以及M2等，其中设定房屋销售额是因变量，而其他四者是自变量。样本时间是从2005年到2009年的各个季度。数据来源于中国统计署网站及参考文献数据。
将以上数据在EVIEWS6.0下建模，分别得到以下四个结果：
模型一：SALE=0.196569*GDP-3807.647；模型二：SALE=117158000*INCOME(由于居民平均收入单位是元，而房屋销售额单位是亿元，故需要给系数成上10的8次方)；模型三：SALE=1，297095*INVEST-1088.059；模型四：SALE=0.008375*M2-2828.738。
首先，做经济意义检验。模型一中，GDP系数为正，GDP对房地产销售正相关符合经济意义。且房地产作为GDP中的重要—部分内容，常数项应当为负。模型二中，居民平均收入提高应该提高了房地产销售额，但由于此处是个人收入水平，故系数较大且为正，符合经济意义。模型三中，房地产的投资额与销售额成正相关，系数为正，符合经济意义。模型四中，M2由于流动性偏向于房地产，故其系数为正，符合经济意义。
其次，做统计检验。模型一，其T(t=11.19985)检验和F(F=125.4366)检验都通过，且拟合优度(R-squared=0.850783)较好，D.w.值(2.485862)也较好，统计检验通过。模型二，其T(t=6.217661)检验通过，D.w.值(I，530392)也通过，但拟合优度(R-squared=0.197351)较差，需要进一步修正模型。模型三，T(t=8.113526)检验和F(F=65，82930)均通过了检验，拟合优度(R-squared=0.749514)也相对较好，D.w.值(1.874327)也很好，该模型通过统计检验。模型四，其T(t=4.543239)检验和F(F=20.64102)检验通过，D.W.值(1.853102)也很好，但拟合优度(R squared=0.484065)相对较差，需要进一步修正模型。
经检验，模型一和模型3不存在异方差；而模型二和模型四存在递增性异方差。需要进行修正。通过对模型二、四加权消除异方差，可以得出结果如下：
模型二修正后为：SALE=139072300*INCOME；模型四修正为：SALE=0.005626.M2
经过修正后的模型，无论是经济意义检验或是统计检验都通过，且消除了异方差，故该模型较好。
由于四个模型均是单变量模型，无须作多重共线性分析，同时五个变量均有明显季度性，且变化规律相同，序列相关分析对结果并没有经济意义，可不做序列相关分析。
另外，由于研究的房屋销售额具有明显的季度性，对其作时间序列检验，根据ADF法建立模型，由于模型的统计检验均通过，可以根据其分析得出，房屋销售额对于其滞后一、二、三期均有明显的时间序列影响和滞后性影响。在研究房屋销售额问题时应相应得根据其季度滞后作用，分析其变化规律。
二、综合分析
根据前文得出的最终修正后的四个模型，可以得出：SALE=0.196569*GDP-3807.647,SALE=1 39072300*INCOME SALE=I，297095*INVEST-1088.05％SALE=0.005626，M2这四个模型。从中看出四个因素的乘数影响程度依次为居民收入水平、房地产投资额、GDP、M2。但可以明确地是，GDP和M2又深刻影响了前两者，同时GDP对前两者影响程度更高。
(一)居民收入水平
居民收入水平作为居民买房的首要条件，直接有效的影响着房屋的销售额。中国人对衣食住行，尤其是“住”十分讲究。有房才能有家，成家才能立业，因而无论有多少收入，购房的首要目的是居住安家，其次才考虑买房投资。所以居民即使没有太多的富余资金，也会尽可能地通过各类途径贷款购买住房。从我国国情来看，只要房地产泡沫适中，尚未脱离居民收入水平太巨大(如北海90年代的房地产泡沫)，房屋的销售还是有相当保证的。当然，收人多了，才能保证买房的资金充足，才能有效消化泡沫。因此当前我国迫切要求提高居民收入水平，还富于人民是十分必要的，有利于各方，尤其是对我国经济发展有重要影响作用的房地产业。当个人有足够资金购买住房，则当前所谓的房地产泡沫市场也会回到健康发展的道路上了，因此，解决房地产市场的首要任务是解决收入问题，同时收入问题的解决也切实的解决了许多当前矛盾突出问题。
(二)房地产投资额
正如上文所说，我国的国情所决定房地产业需求是相对刚性的，所以说投资额的影响作用乘数性极大。当然，房地产的投资额是与房屋销售额呈紧密地正相关关系是毫无疑问的。一旦市场机制的深入完善，这种程度的扩张投资必将导致房地产泡沫的破裂，而当前出台和即将出台很多政策都只是对于开发商和投资者的限制，只能是治标不治本的。这么多年各种紧缩手段以控制房地产投资的扩张，并未对房地产泡沫起到彻底的抑制作用，泡沫风险依旧存在且摇摇欲坠。
(三)GDP
从模型一中可以看出，GDP对房屋销售额的影响是正相关，积极的。而房地产产业在我国也是一大重要的GDP构成成分，同时，GDP 也在很大程度上直接决定了居民收入水平和房地产投资额。GDP作为整体宏观环境的重要指标，意味着我国的房地产产业发展必须紧跟着整体环境的变化而变化，国家一直的GDP保8的增长速度，对于房地产产业是受益颇深的，就08年全球金融危机中可以看出，一旦GDP增长速度放缓，甚至衰退，房地产立即受挫，且销售情况相当冷清。但当国家保8政策出台后，其销售额迅速回暖，在09年下半年的经济复苏时期，房地产整体行业一路高歌猛进，甚至是翻倍的增长，其中与GDP大环境的回暖是密不可分的。经济的高速发展必将会推动房地产业的快速发展，GDP特别是人均GDP在某种程度上反映了一个国家的整体经济发展水平。根据国际经验，人均GDP在1000美元左右时，是一个国家房地产行业迅猛发展的黄金阶段。2005年我国人均GDP超过1700美元，与此相应，房地产行业进入了一个快速发展的黄金时期。国家统计局有关统计显示，1998年至2004年，我国经济增长的速度平均在8.6％以上，房地产投资直接拉动GDP增长达2至3个百分点，其对GDP增长的贡献率持续保持在10％至20％之间。所以，作为反映整个宏观经济发展水平和房地产业发展经济背景的GDP，同房地产价格之间必然存在着一定的相关性。但值得注意的是，在当前紧缩放贷政策时期，抑制房地产的过快扩张会反作用于GDP，导致国民经济环境受挫。GDP这一因素进入两难的处境，究竟是保民生，还是求发展，将成为一大难点。从当局的行为可以发现，逐步放缓GDP的增长，乃至持平是当前良策，宁可短期损失部分增长，来调整产业风险，使之进入健康的发展轨道是关键，抑制房地产的泡沫膨胀才是短期内的首要目标。
(四)货币供给量M2
货币供应量将从供给方面影响房地产投资信贷规模，从需求方面影响购买水平。同时，自国家鼓励发展个人住房消费信贷的政策放宽后，个人住房信贷消费逐渐发展成为住房消费最主要的形式。1997年全国个人住房消费贷款余额仅为190亿元，到2004年增加到15853亿元，比2003年增加4073亿元，是1997年的83倍。从模型四中也会发现，其对房屋销售额具有正相关关系，但其贡献作用比前三者，不够明显。但不得不承认，对货币供给量的调整，是央行在控制房地产产业发展过程中最有效、最可控的工具。每一次对货币政策的调整，往往不能直接明确的对房屋销售额和房价起到效果，但经过一段时间的推行后，总能收到其想要的结果，M2不失为一种带有丰富间接影响效果的因素。
(五)季度性
房地产销售额的季度性特点是，某一季度的销售额，对其后一季度均有影响，相关性极强。同时就样本数据分析，往往四季度是销售额大幅提高的季度，同时，上年第四季度的销售额，将成为当年销售情况的基准，逐步提高。这点也符合实际房屋销售情况。因此，在对房地产产业的政策调整和规划，易于在四季度末推出，将起到显著的效果，并在下一年逐步调整适应，达到其目的。
三、结论与预测
从以上的分析中认识到，对于房屋销售情况，上述四因素各有特点，居民收入水平直接显著，但具有相当的个人意志和社会文化性；房地产投资额效果受限于居民收入水平，需要谨慎操作，尽量避免盲目扩张的风险GDP对于整体大环境的反映，对房地产产业根本起作用，但在抑制风险扩张过程中，易于陷入两难境地，应当适中有层次的规划；M2对于房地产销售更多是间接作用，但往往能到达目的，需要时间消化。
当前，我国经济逐步复苏，GDP又进入了高速增长阶段，房屋需求巨大。但居民收入水平与需求不匹配，购房困难。只有居民的收入水平有实质性提高，房屋销售结构性缺口才能填补，才能从根本上消化房地产泡沫，规避整个产业的风险。从2010年开始，国家就推出一系列紧缩政策，抑制房地产市场的盲目扩张行为。国家有意识的抑制类似海南天价楼盘等疯狂抬价的行为，同时又鼓励海南经济圈的建设，可以想见政府依旧需要维护房地产这一重要支柱产业，只是短期内要调整其中的不健康成分，减缓房价的涨势。未来国家依旧会鼓励房地产产业的发展，宽松的鼓励政策会是未来的主导，可见未来房地产销售情况依旧会有序攀升，但速度将大幅降低。未来这四大影响因素也会逐步增长，只是房价必须适应人民的购买能力，不让房屋销售在市场运作中“跑偏”。
[关键词]房屋销售 计量模型 经济因素影响 异方差检验 ADF法
从2009年10月起，各地区的房价开始疯长，少则提高50％，多则如海南般从炒出了7万元一平米的天价，房地产市场已然到了泡沫经济破裂的边缘。同时各地也开始限购令等措施企图抑制房价的飙升，逐步推出物业税、房产税等政策实施调控，以期将泡沫经济的房地产业拉回正轨。而高房价的源头实际在土地价格，土地价格更多掌握在少部分人手里进行炒作，要治理应该首先从根上解决土地流通的高价格。
当前研究影响房地产销售的主要经济因素，将为政策调控者提供一些有价值的参考数据，可以通过对这些因素的分析，进一步分析其风险性，有效采取措施规避风险。在学术上，一般而言，认为对房地产销售的主要几大影响因素包括：国内经济状况、居民收入水平、房地产投资情况以及由于市场偏向性明显而引入的货币流动性。关于这几个因素，可以相应的用GDP，居民平均收入，房地产投资额及M2。本文正是希望在短期，通过调整以上四个主要宏观变量的办法，来实现局部性的市场健康，使房地产市场偏离较小些，以为出台根本治理政策腾出时间和空间。
一、实证分析
首先，设定五个变量，即房屋销售额(SALE)与GDP、居民平均收入(INCOME)、房地产投资额(INVEST)以及M2等，其中设定房屋销售额是因变量，而其他四者是自变量。样本时间是从2005年到2009年的各个季度。数据来源于中国统计署网站及参考文献数据。
将以上数据在EVIEWS6.0下建模，分别得到以下四个结果：
模型一：SALE=0.196569*GDP-3807.647；模型二：SALE=117158000*INCOME(由于居民平均收入单位是元，而房屋销售额单位是亿元，故需要给系数成上10的8次方)；模型三：SALE=1，297095*INVEST-1088.059；模型四：SALE=0.008375*M2-2828.738。
首先，做经济意义检验。模型一中，GDP系数为正，GDP对房地产销售正相关符合经济意义。且房地产作为GDP中的重要—部分内容，常数项应当为负。模型二中，居民平均收入提高应该提高了房地产销售额，但由于此处是个人收入水平，故系数较大且为正，符合经济意义。模型三中，房地产的投资额与销售额成正相关，系数为正，符合经济意义。模型四中，M2由于流动性偏向于房地产，故其系数为正，符合经济意义。
其次，做统计检验。模型一，其T(t=11.19985)检验和F(F=125.4366)检验都通过，且拟合优度(R-squared=0.850783)较好，D.w.值(2.485862)也较好，统计检验通过。模型二，其T(t=6.217661)检验通过，D.w.值(I，530392)也通过，但拟合优度(R-squared=0.197351)较差，需要进一步修正模型。模型三，T(t=8.113526)检验和F(F=65，82930)均通过了检验，拟合优度(R-squared=0.749514)也相对较好，D.w.值(1.874327)也很好，该模型通过统计检验。模型四，其T(t=4.543239)检验和F(F=20.64102)检验通过，D.W.值(1.853102)也很好，但拟合优度(R squared=0.484065)相对较差，需要进一步修正模型。
经检验，模型一和模型3不存在异方差；而模型二和模型四存在递增性异方差。需要进行修正。通过对模型二、四加权消除异方差，可以得出结果如下：
模型二修正后为：SALE=139072300*INCOME；模型四修正为：SALE=0.005626.M2
经过修正后的模型，无论是经济意义检验或是统计检验都通过，且消除了异方差，故该模型较好。
由于四个模型均是单变量模型，无须作多重共线性分析，同时五个变量均有明显季度性，且变化规律相同，序列相关分析对结果并没有经济意义，可不做序列相关分析。
另外，由于研究的房屋销售额具有明显的季度性，对其作时间序列检验，根据ADF法建立模型，由于模型的统计检验均通过，可以根据其分析得出，房屋销售额对于其滞后一、二、三期均有明显的时间序列影响和滞后性影响。在研究房屋销售额问题时应相应得根据其季度滞后作用，分析其变化规律。
二、综合分析
根据前文得出的最终修正后的四个模型，可以得出：SALE=0.196569*GDP-3807.647,SALE=1 39072300*INCOME SALE=I，297095*INVEST-1088.05％SALE=0.005626，M2这四个模型。从中看出四个因素的乘数影响程度依次为居民收入水平、房地产投资额、GDP、M2。但可以明确地是，GDP和M2又深刻影响了前两者，同时GDP对前两者影响程度更高。
(一)居民收入水平
居民收入水平作为居民买房的首要条件，直接有效的影响着房屋的销售额。中国人对衣食住行，尤其是“住”十分讲究。有房才能有家，成家才能立业，因而无论有多少收入，购房的首要目的是居住安家，其次才考虑买房投资。所以居民即使没有太多的富余资金，也会尽可能地通过各类途径贷款购买住房。从我国国情来看，只要房地产泡沫适中，尚未脱离居民收入水平太巨大(如北海90年代的房地产泡沫)，房屋的销售还是有相当保证的。当然，收人多了，才能保证买房的资金充足，才能有效消化泡沫。因此当前我国迫切要求提高居民收入水平，还富于人民是十分必要的，有利于各方，尤其是对我国经济发展有重要影响作用的房地产业。当个人有足够资金购买住房，则当前所谓的房地产泡沫市场也会回到健康发展的道路上了，因此，解决房地产市场的首要任务是解决收入问题，同时收入问题的解决也切实的解决了许多当前矛盾突出问题。
(二)房地产投资额
正如上文所说，我国的国情所决定房地产业需求是相对刚性的，所以说投资额的影响作用乘数性极大。当然，房地产的投资额是与房屋销售额呈紧密地正相关关系是毫无疑问的。一旦市场机制的深入完善，这种程度的扩张投资必将导致房地产泡沫的破裂，而当前出台和即将出台很多政策都只是对于开发商和投资者的限制，只能是治标不治本的。这么多年各种紧缩手段以控制房地产投资的扩张，并未对房地产泡沫起到彻底的抑制作用，泡沫风险依旧存在且摇摇欲坠。
(三)GDP
从模型一中可以看出，GDP对房屋销售额的影响是正相关，积极的。而房地产产业在我国也是一大重要的GDP构成成分，同时，GDP 也在很大程度上直接决定了居民收入水平和房地产投资额。GDP作为整体宏观环境的重要指标，意味着我国的房地产产业发展必须紧跟着整体环境的变化而变化，国家一直的GDP保8的增长速度，对于房地产产业是受益颇深的，就08年全球金融危机中可以看出，一旦GDP增长速度放缓，甚至衰退，房地产立即受挫，且销售情况相当冷清。但当国家保8政策出台后，其销售额迅速回暖，在09年下半年的经济复苏时期，房地产整体行业一路高歌猛进，甚至是翻倍的增长，其中与GDP大环境的回暖是密不可分的。经济的高速发展必将会推动房地产业的快速发展，GDP特别是人均GDP在某种程度上反映了一个国家的整体经济发展水平。根据国际经验，人均GDP在1000美元左右时，是一个国家房地产行业迅猛发展的黄金阶段。2005年我国人均GDP超过1700美元，与此相应，房地产行业进入了一个快速发展的黄金时期。国家统计局有关统计显示，1998年至2004年，我国经济增长的速度平均在8.6％以上，房地产投资直接拉动GDP增长达2至3个百分点，其对GDP增长的贡献率持续保持在10％至20％之间。所以，作为反映整个宏观经济发展水平和房地产业发展经济背景的GDP，同房地产价格之间必然存在着一定的相关性。但值得注意的是，在当前紧缩放贷政策时期，抑制房地产的过快扩张会反作用于GDP，导致国民经济环境受挫。GDP这一因素进入两难的处境，究竟是保民生，还是求发展，将成为一大难点。从当局的行为可以发现，逐步放缓GDP的增长，乃至持平是当前良策，宁可短期损失部分增长，来调整产业风险，使之进入健康的发展轨道是关键，抑制房地产的泡沫膨胀才是短期内的首要目标。
(四)货币供给量M2
货币供应量将从供给方面影响房地产投资信贷规模，从需求方面影响购买水平。同时，自国家鼓励发展个人住房消费信贷的政策放宽后，个人住房信贷消费逐渐发展成为住房消费最主要的形式。1997年全国个人住房消费贷款余额仅为190亿元，到2004年增加到15853亿元，比2003年增加4073亿元，是1997年的83倍。从模型四中也会发现，其对房屋销售额具有正相关关系，但其贡献作用比前三者，不够明显。但不得不承认，对货币供给量的调整，是央行在控制房地产产业发展过程中最有效、最可控的工具。每一次对货币政策的调整，往往不能直接明确的对房屋销售额和房价起到效果，但经过一段时间的推行后，总能收到其想要的结果，M2不失为一种带有丰富间接影响效果的因素。
(五)季度性
房地产销售额的季度性特点是，某一季度的销售额，对其后一季度均有影响，相关性极强。同时就样本数据分析，往往四季度是销售额大幅提高的季度，同时，上年第四季度的销售额，将成为当年销售情况的基准，逐步提高。这点也符合实际房屋销售情况。因此，在对房地产产业的政策调整和规划，易于在四季度末推出，将起到显著的效果，并在下一年逐步调整适应，达到其目的。
三、结论与预测
从以上的分析中认识到，对于房屋销售情况，上述四因素各有特点，居民收入水平直接显著，但具有相当的个人意志和社会文化性；房地产投资额效果受限于居民收入水平，需要谨慎操作，尽量避免盲目扩张的风险GDP对于整体大环境的反映，对房地产产业根本起作用，但在抑制风险扩张过程中，易于陷入两难境地，应当适中有层次的规划；M2对于房地产销售更多是间接作用，但往往能到达目的，需要时间消化。
当前，我国经济逐步复苏，GDP又进入了高速增长阶段，房屋需求巨大。但居民收入水平与需求不匹配，购房困难。只有居民的收入水平有实质性提高，房屋销售结构性缺口才能填补，才能从根本上消化房地产泡沫，规避整个产业的风险。从2010年开始，国家就推出一系列紧缩政策，抑制房地产市场的盲目扩张行为。国家有意识的抑制类似海南天价楼盘等疯狂抬价的行为，同时又鼓励海南经济圈的建设，可以想见政府依旧需要维护房地产这一重要支柱产业，只是短期内要调整其中的不健康成分，减缓房价的涨势。未来国家依旧会鼓励房地产产业的发展，宽松的鼓励政策会是未来的主导，可见未来房地产销售情况依旧会有序攀升，但速度将大幅降低。未来这四大影响因素也会逐步增长，只是房价必须适应人民的购买能力，不让房屋销售在市场运作中“跑偏”。