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user: 3. 研究方法 3.1. 数据来源 本文以深圳市作为研究对象，时间跨度为2004~2013。所有数据从中华人民共和国国家统计局网站，《深圳市统计年鉴》《中国统计年鉴》获得。部分缺失的数据从《广东省房地产统计年鉴》获得。 3.2. 因素选择 本文选取商品房房价作为被解释变量，并从供给，需求和地方经济发展水平三个角度选取四个典型的解释变量，分别为大学生应届毕业人口数，年均商品房销售面积，人均可支配收入，居民消费价格指数。 1) 人均可支配收入 从供给角度方面分析，梁琦，郭娜(2011) [ 9 ] 利用面板协整的方法，采取基准模型和嵌套模型研究我国房地产市场的财富效应及其影响因素同时得出了我国的家庭人均可支配收入是积极地影响着人们对于商品房的需求，是决定消费支出的最重要因素。陈新峰，王子柱(2015) [ 10 ] 利用向量自回归模型的方法，分析房地产价格和城镇居民人均可支配收入之间的相互关系和影响，最后通过协整分析发现，它们之间存在着长期的稳定关系。在因果检验的方面，也证明了房地产价格与人均可支配收入的单方面的影响。最后根据成本定价理论，证明人均可支配收入是影响房地产价格的因素。 2) 应届大学生毕业人口数 毕子明(2014) [ 11 ] 认为房地产价格的起伏变化并不是因为某种单一因素直接导致的，房地产的市场供求也只是中介，区域人口密度才是幕后的推手，这样供求的变化才推动了房地产价格的涨落起伏。张传勇，刘学良(2014) [ 12 ] 则不仅仅从经济学角度，在与经济学息息相关却更实际的社会学角度出发，采用1999~2012年中国35个大中城市的面板数据，站在高校扩招政策对房价的影响进行系统性检验，结果却发现高校扩招政策在一定程度上推动了城市的房价上涨，因为扩招加大了应届生的基数，在毕业季节的档口，集中释放大量的毕业生，从而产生大规模的刚性住房需求，这对房地产市场，房价而言，无疑是产生了巨大的正向冲击。尤其在地区人口密度大，科技发达的城市，如深圳，应届毕业大学生是现代化城市建设中劳动人口的主力军，极大地提高了对于住房的需求也大。因此应届毕业大学生也是影响房价的重要因素。 3) 商品房销售面积 王要武，金海燕(2008) [ 13 ] 利用向量自回归模型来研究我国宏观调控政策对房地产市场的供给和需求还有房价的影响。宏观调控政策方便选取利率、货币供应量和土地供给量这三个变量，房地产市场供给需求方面则选取房地产投资平均数额和商品房销售面积两个变量，的出来的结果分为三方面：① 对房地产供给的影响中尤其是土地供给量影响最大；② 3种政策的影响作用力都很小；③ 对房价的影响，土地供给量最大并且同向，其余2个影响都很小。所以商品房销售面积更是可以直观的表现出对于商品房的供给，人们的需求水平。它也是影响房价的一个因素。 4) 居民消费价格指数 从地区经济发展水平分析，地区经济的发展水平是可以直接体现在居民消费价格指数上。李静，张旭(2010) [ 14 ] 就利用中国1998年至2009年的居民消费价格指数与房价的年度的数据，应用最小二乘法和线性回归模型进行分析，表明两者之间的正相关关系，所以居民的消费水平与能力也是影响房价的重要因素。彭聪，聂云飞(2009) [ 15 ] 也利用最小二乘法和线性回归模型对我国房地产销售价格与居民消费价格指数(CPI)等变量的关系进行分析。结果表明居民消费价格指数的变化影响未来房价的变化。汪小亚，代鹏(2005) [ 16 ] 运用实证分析来研究消费价格指数与房价的相关性，并得出消费价格指数对于价格的影响作用。综上理论与实证分析，我们有理由选择居民消费价格指数为变量。同时，这个变量的研究成果也是本文的创新点。 3.3. 描述性分析 如表1所示，用软件统计结果可得出，深圳市房地产价格与四个变量都有连良好的相关性。其中，深圳市房地产价格与人均可支配收入的相关性不仅高而且是正相关；与商品房销售面积呈显著的负相关；与居民消费价格指数虽然相关性不明显，但是在接下来的线性回归模型中将作出进一步的检验和分析。 3.4. 平稳性检验 3.4.1. 深圳市房地产价格 如表2所示，通过我们进行的针对房地产价格的平稳性检验，房地产价格的一阶序列所对应的Prob = 0.0574，小于0.1，所以为平稳序列。 3.4.2. 居民消费价格指数 如表3所示，通过我们进行的针对居民消费价格指数的平稳性检验，居民消费价格的一阶序列所对应的Prob = 0.0346，小于0.1，所以为平稳序列。 3.4.3. 大学生平均毕业人口数 如表4所示，通过我们进行的针对大学生平均毕业人口数的平稳性检验，大学生平均毕业人口数的一阶序列所对应的Prob = 0.0663，小于0.1，所以为平稳序列。 3.4.4. 商品房销售面积 如表5所示，通过我们进行的针对商品房销售面积的平稳性检验，商品房销售面积的一阶序列所对应的Prob = 0.0043，小于0.1，所以为平稳序列。 3.4.5. 人均可支配收入 如表6所示，通过我们进行的针对人均可支配收入的平稳性检验，人均可支配收入的一阶序列所对应的Prob = 0.0981，小于0.1，所以为平稳序列。 综上所述，变量与数据皆为平稳序列。 3.5. 参数估计 3.5.1. 统计意义检验 如表7所示，回归结果𝑅2 = 0.9844448，表明该模型的拟合优度较高，即2004~2014年间广东省商品房房价变化的98.48%可以由这四个变量来解释。在F检验中，𝐹 = 79.12351大于𝐹𝛼(3，12) = 3.59，表明模型总体上的线性关系显著成立。 在T检验中，𝑡 = 0.439203 = α(11) = 2.201，𝛽0、𝛽1、𝛽2通过显著性α = 0.05的t值检验。T检验不显著，这表明该模型不存在多重共线性。怀特(White)检验中，在显著性为0.05情况下Prob(F-statistic) = 0.6778大于0.05，Prob(Obs*R-squared) = 0.6778大于0.05，所以表明模型不存在异方差。 3.5.2. 经济意义检验 𝛽1 = 0.4477，表示在其他条件不变的情况下，人均可支配收入每增长1%，广东省商品房房价就增加0.4477%，符合经济现实； 𝛽2 = 0.7271，表示在其他条件不变的情况下，应届大学生毕业人口数每增长1%，广东省商品房房价增加0.7271%，符合经济现实； 𝛽3 = −0.3923，表示在其他条件不变的情况下，商品房销售面积每增长1%，广东省商品房房价减少0.3923%，符合经济现实； Table 1 Descriptive analysi INCOME XIAOSHOU MAN PRICE CPI PRICE 0.866346 −0.765279 0.939868 1.000000 −0.148570 INCOME 1.000000 −0.534148 0.727674 0.866346 −0.316573 XIAOSHOU −0.534148 1.000000 −0.756476 −0.765279 −0.322349 MAN 0.727674 −0.756476 1.000000 0.939868 −0.044200 CPI −0.316573 −0.322349 −0.044200 −0.148570 1.000000 表1. 描述性分析图 Table 2 Testing the stability of property price Null Hypothesis: D (PRICE) has a unit root Exogenous: None Lag length: 0 (Automatic-based on SIC， maxlag = 1) t-Statistic Prob. * Augmented Dickey-Fuller test statistic −1.917444 0.0574 Test critical values: 1% level −2.886101 5% level −1.995865 10% level −1.599088 表2. 平稳性检验房地产价格 * Mackinnon (1996) one-sided p-values. Warning: Probabilities and critical values calculates for 20 observations and may not be accurate for a sample size of 8. Table 3 Testing the stability of the consumer price inde Null Hypothesis: D (CPI) has a unit root Exogenous: Cnostant Lag length: 0 (Automatic-based on SIC， maxlag = 1) t-Statistic Prob. * Augmented Dickey-Fuller test statistic −3.603066 0.0346 Test critical values: 1% level −4.582648 5% level −3.320969 10% level −2.801384 表3. 平稳性检验居民消费价格指数 * Mackinnon (1996) one-sided p-values. Warning: Probabilities and critical values calculates for 20 observations and may not be accurate for a sample size of 8. Table 4 Testing the stability of graduating college students with an average populatio Null Hypothesis: D (MAN) has a unit root Exogenous: None Lag length: 0 (Automatic-based on SIC， maxlag = 1) t-Statistic Prob. * Augmented Dickey-Fuller test statistic −1.834850 0.0663 Test critical values: 1% level −2.886101 5% level −1.995865 10% level −1.599088 表4. 平稳性检验大学生平均毕业人口数 * Mackinnon (1996) one-sided p-values. Warning: Probabilities and critical values calculates for 20 observations and may not be accurate for a sample size of 8. Table 5 Testing the stability of sales are NULL Hypothesis: D (XIAOSHOU) has a unit root Exogenous: None Lag length: 0 (Automatic-based on SIC， maxlag = 1) t-Statistic Prob. * Augmented Dickey-Fuller test statistic −3.382007 0.0043 Test critical values: 1% level −2.886101 5% level −1.995865 10% level −1.599088 表5. 平稳性检验商品房销售面积 * Mackinnon (1996) one-sided p-values. Warning: Probabilities and critical values calculates for 20 observations and may not be accurate for a sample size of 8. Table 6 Testing the stability of disposable incom NULL Hypothesis: D (INCOME) has a unit root Exogenous: None Lag length: 0 (Automatic-based on SIC， maxlag = 1) t-Statistic Prob. * Augmented Dickey-Fuller test statistic −1.610358 0.0981 Test critical values: 1% level −2.886101 5% level −1.995865 10% level −1.599088 表6. 平稳性检验人均可支配收入 * Mackinnon (1996) one-sided p-values. Warning: Probabilities and critical values calculates for 20 observations and may not be accurate for a sample size of 8. Table 7 Test of independenc Dependent Variable: LOG (PRICE) Method: least Squares Date: 12/13/15 Time: 11:54 Sample: 2004 2013 Included observations: 10 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.348783 3.070975 0.439203 0.6788 LOG(INCOME) 0.447732 0.156879 2.853992 0.0357 LOG(MAN) 0.727150 0.112974 6.436455 0.0013 LOG(XIAOSHOU) −0.392334 0.165493 −2.370705 0.0639 LOG(CPI) −0.300664 0.213764 −1.406519 0.2186 R-squared 0.984448 Mean dependent var 9.545853 Adjusted R-squared 0.972006 S.D. dependent var 0.441074 S.E. of regression 0.073798 Akaike info criterion −2.068110 Sum squared resid 0.027231 Schwarz criterion −1.916817 Log likelihood 15.34055 Hannan-Quinn criter. −2.234077 F-statistic 79.12351 Durbin-Watson stat 2.232071 Prob (F-statistic) 0.000104 表7. 独立性检验 𝛽4 = −0.3001，表示在其他条件不变的情况下，居民消费价格指数每增长1%，广东省商品房房价减少0.3001%，这个研究结果也是本文的创新点。 在已有的研究中，学者更倾向居民消费价格指数与商品房房价呈正向相关，他们认为居民消费水平等提高会促进房价上涨，因为居民消费水平反映居民家庭购买消费商品及服务的价格水平。但是在本文的研究中，却发现居民消费水平与商品房房价呈负相关，经过反复论证以及调查研究，我们有理由相信这一观点：首先与柴米油盐等生活必需品相比，商品房更偏向于高档耐用品，在物价上涨，居民的经济能力承受不住物价压力时，会自然的将生活必需品放在第一位，即使对于商品房有追求，但是也并没有如生活必需品那样迫切。其次，本文选择深圳作为案例进行分析，深圳是我国第一个建立的最受重视的经济特区，但根据罗清和，蔡腾飞(2007) [ 17 ] ，深圳普遍存在的城中村现象以及常住人口的社会学研究表明，驻扎在深圳的人口的主力军多数为非户籍的体力劳动者或者外省的青年，他们当中的大多数的人并没有在深圳能买房的能力与需求，他们会选择廉价的住房而非买房，所以，在物价水平颇高的深圳，有充分的理由相信更多的人们会选择满足生活需求的生活必需品，那么这种需求的减少必定会影响房价，而且是负相关；即房价上涨未赶上消费水平的上涨速度，推翻常论。 综上可知，该模型符合经济意义，经济意义检验通过。