中国住宅市场：结构变化与影响因素的量化分析

从第一章的分析可知，我国的新旧房成交面积比与城镇化、收入水平、土地供应和人口年龄结构都存在相关关系。为了定量分析新旧房成交面积比与这些变量的关系并利用这一结果预测中国未来的新旧房成交面积比，本书首先将利用新旧房成交面积比对影响因素进行回归。回归方程式如下：

式（10.2）中newoldration为新旧房成交面积比，α为截距项，urbanization为城镇化率，incom_urban为城镇居民可支配收入水平。考虑到同一年份的新旧比可能受到同一因素影响，本书控制了年份固定效应μt，同时出于未来预测考虑，本书也估计了不控制年份固定效应的估计结果。同时本书还分别用新旧房成交套数比、来自中指数据的新旧房成交面积比和成交套数比来衡量newoldratio，得到的结果如表10.3。

从表10.3中可以看出，城镇化率和城镇居民的可支配收入对于我国的新旧房交易比都有明显的负向影响，也就是说当一地城镇化率提高且城镇居民可支配收入不断提高之后，当地的新旧房交易比也会持续下降，这与我们观测到的现象一致。这一趋势在去除时间固定效应之后更加明显。

对于住宅交易的面积结构我们可以用类似的方式分析，由于面积结构是省级数据，数据可得性较好，本书将影响面积结构的四个变量均加以考虑：

式（10.3）中str_squ为不同面积住宅的交易面积比，j=1代表90平方米以下的住宅比重，j=2代表90～144平方米的住宅比重，j=3代表144平方米以上的住宅比重，str_15_64为15～64岁的人口比重，averagescal为常住人口家庭规模。其余变量与式（10.1）相同，同样考虑了控制和不控制时间固定效应的两种情况，得到的结果如表10.4。

从表10.4可以看出，90平方米以下住宅和144平方米以上住宅所占成交面积比与可支配收入、城镇化率和家庭规模的影响都是相反的，这与第一章的理论预期一致，这表明前文分析的各种影响因素是可信的。而对于劳动力人口结构，不同的估计结果都表明劳动力人口越多，90平方米以下和144平方米以上的住宅交易面积比重越高，而90～144平方米的住宅交易面积比会下降，这表明这一结果是稳健的。

表10.4的结果解释了我国住宅面积成交结构与相关因素之间的关系，但是如果用来预测却面临一定的问题。首先，年份的固定效应无法预测，因此表10.4中（1）-（3）列的结果不能用来预测。其次，从单一因素的统计显著性水平来看，（4）、（5）、（8）和（11）列不宜用来预测。最后从变量的解释程度，即可决系数的大小来看，本书将利用（10）和（12）列预测90平方米以下和144平方米以上的住宅占比，进而获得未来中国住宅市场面积结构的变化。(www.xing528.com)

表10.3　我国城市新旧房成交比的影响因素

注：括号内为标准差，*为10%的显著性水平，**为5%的显著性水平，***为1%的显著性水平，下同。

表10.4　我国城市住宅交易面积结构的影响因素