基于宏观与微观综合影响的房地产价格分析——以上海市为例
龙政坊
作者简介：龙政坊（2004—），男，本科在读，主要研究方向为量化金融、衍生品。
（中国政法大学商学院，上海 200438）
    摘要：本研究以上海市房地产价格为研究对象，通过构建宏观与微观双层分析框架，探究房地产价格波动机制及影响因素。宏观层面，本研究选取经济增长、货币政策、利率水平等因素，采用向量自回归模型进行实证分析；微观层面，从建筑特性、区位选择以及邻里特征等角度，运用特征价格法构建分析模型。实证结果表明，区域经济发展与货币供应量对房价存在显著正向影响，而金融政策调整效应存在滞后性；微观因素中，交通便利度、教育资源与建筑品质对房价影响显著。本研究揭示了上海房地产市场的价格形成机制，对完善房地产市场调控政策具有重要参考价值。
    关键词：房地产价格；宏观因素；微观因素；VAR 模型；特征价格法
    引言
    房地产市场在国民经济中占据重要位置，其价格波动关系民生福祉与经济稳定。上海作为中国国际金融中心，房地产市场活跃，价格持续上涨引发广泛关注。房地产价格形成受多重因素影响，既涉及宏观经济环境，也与微观市场特征密切相关。现有研究多从单一视角探讨影响因素，缺乏宏观与微观综合分析，特别是针对上海的系统研究不足。本研究构建双层分析框架，从宏观与微观两个层面探究上海房地产价格的影响机制，为政策制定提供理论支撑。
    一、宏观经济因素对房地产价格的影响分析
    （一）宏观经济变量选择与数据处理
    房地产价格作为经济系统中的重要组成部分，与宏观经济环境密切相关。基于理论分析与数据可获得性，本研究选取人均GDP、货币供应量(M2)、五年期贷款利率以及上海市旅游收入四个宏观经济指标作为自变量，上海市商品房销售均价作为因变量[1]。研究时间跨度为2001年第一季度至2021年第一季度，采用季度数据进行分析。原始数据来源于上海市统计局、中国人民银行以及国家统计局发布的官方统计数据。为消除通货膨胀影响，对房地产均价、GDP、货币供应量以及旅游收入等名义变量采用以2000年为基期的CPI进行价格调整，获取实际值。
    同时，对存在季节性的时间序列进行CensusX12方法调整，并对除利率外的变量进行对数化处理，以消除异方差性，提高数据稳定性。如图1所示，2001—2021年间上海市房价与宏观经济变量呈现不同程度的相关性，其中房价指数与货币供给指数走势最为接近，而与贷款利率的关联性较弱。
    （二）VAR 模型构建与实证分析
    向量自回归模型(VAR)作为分析时间序列数据的有效工具，能够有效刻画变量间的动态关联，且不依赖特定经济理论假设。
    构建VAR模型前，首先要对各时间序列进行ADF单位根检验，结果显示所有变量均为非平稳时间序列，但经一阶差分后转为平稳序列， 满足I(1)条件。基于LR、FPE、AIC、SC和HQ等多项指标综合判断，确定最优滞后阶数为2阶。模型稳定性检验表明，特征根绝对值均小于1，证实模型稳定性良好[2]。协整检验采用E-G两步法，结果表明变量间存在长期均衡关系。脉冲响应分析显示，GDP和货币供应量正向冲击引发房价上升，但影响路径存在差异；利率正向冲击则导致房价下降，反映出金融政策对房地产市场的调控效应。方差分解结果表明，五年期贷款利率在四项宏观指标中对房价变动贡献率最高，为31.2%， 凸显了金融政策在房地产市场调控中的重要地位。

    （三）宏观因素影响机制解析
    短期内，供应弹性不足导致需求增加迅速转化为价格上升；长期来看，供应逐步增加后房价涨幅趋于平缓。货币供应量增加通过两条路径影响房价：一方面降低融资成本，刺激开发商增加投资；另一方面增强居民购买力，推动住房需求上升[3]。五年期贷款利率对房价影响显著且直接，利率上升增加购房成本与开发融资负担，抑制市场需求；利率下降则释放购买力，激活市场。旅游收入增长反映区域经济活力和城市吸引力提升，间接推动房地产价值增长，但其作用强度弱于前三项因素。宏观因素对房价的影响存在明显时滞效应，平均传导周期为3~4个季度，显示政策调控需预留足够反应时间。金融政策与经济增长共同构成房地产价格波动的主导力量，合理平衡二者关系是实现市场稳定的关键。
    二、微观特征因素对房地产价格的影响分析
    （一）微观特征变量选择与量化
    房地产作为异质性商品，其价格受多种微观特征因素影响。本研究通过文献分析与市场调研，选取10项代表性微观特征变量：房间数量、住房面积、物业费用、建筑类型、交通、教育、医疗、容积率、绿化率及景点距离。这些变量涵盖了建筑特征、邻里特征以及区位特征三大类别，全面反映房产的内在品质与外部环境[4]。数据来源于上海市300个典型住宅小区的实地调研与房地产交易平台。变量量化采取两种方式：对于本身为连续值的变量（如住房面积、物业费用、容积率等），直接采用其实际值；对于定性特征（如建筑类型、交通便利性等），采用层次赋值法进行量化处理。例如，建筑类型根据建筑层数划分为低层、小高层以及高层三类，分别赋值为3、2、1；交通便利性根据地铁站点数量、公交线路数量以及主干道距离综合评价，分为五个等级并赋值。量化过程严格遵循客观性与一致性原则，确保数据可比性和研究结果有效性。
    （二）特征价格模型构建与实证分析
    特征价格模型（Hedonic Model） 基于消费者效用理论，将房地产视为由多种特征组成的复合商品，各特征对应不同的隐含价格。由于微观特征变量之间普遍存在相关性，直接纳入回归模型可能导致多重共线性问题。为提高模型稳健性，研究首先通过主成分分析法对10个原始特征变量进行降维处理。KMO测度值为0.704，巴特利特球体检验显著性概率为0.000，证实样本数据适合进行主成分分析[5]。根据特征值大于1的原则，提取了四个主成分，累计方差贡献率达71.3%。
    四个主成分分别代表“建筑类别因子”“建筑功能因子”，“医疗状况因子”和“区位环境因子”。以这四个主成分为自变量，房价对数值为因变量，构建对数线性回归模型。如表1所示，四个主成分对房价均有显著影响，其中建筑功能因子系数最大（0.091），区位环境因子次之（0.086）， 建筑类别因子（-0.069） 与医疗状况因子（-0.046） 影响程度较小。模型整体F统计量为4.514，显著性为0.003， 调整后R²为0.211， 表明模型拟合效果良好。
    （三）微观因素影响机制解析
    实证分析揭示了微观特征因素对上海市房地产价格的影响机制与作用路径。建筑功能因子主要反映住房面积以及房间数量对住宅使用功能的影响，其正向系数表明购房者愿意为更大的居住空间与更优的功能布局支付溢价。区位环境因子体现小区绿化率与景观条件对居住品质的提升作用，系数显著为正验证了优质生态环境对房价的积极影响。建筑类别因子与房价呈负相关关系，表明在上海市场，低层住宅相比高层住宅更受青睐，这与中国传统居住文化偏好以及低层建筑的稀缺性相关。医疗状况因子与房价负相关性反映了上海居民特有的居住心理，医院周边房价较低，可能源于医院环境嘈杂、人流密集及传统心理因素等原因。

    三、综合效应与政策启示
    房地产价格形成机制本质上是多维度宏观与微观因素相互作用的复杂系统。研究结果表明，在上海市房地产市场中，宏观经济推动力与微观特征吸引力共同构筑了价格波动框架。经济增长通过提升居民收入水平与投资需求，形成房地产市场基础性上涨动力；货币政策则通过调节市场流动性和融资成本，影响供需双方行为决策；同时，微观层面的区位环境优势以及建筑功能特性直接决定了特定房产的市场价值与竞争力。
    四、结语
    上海房地产价格波动是宏观与微观多元因素综合作用的结果。宏观层面，经济增长以及货币政策对房价存在显著影响，特别是GDP增长和货币供应量增加对房价具有正向推动作用；微观层面，区位因素尤为关键，交通便利度、教育资源质量对房价影响显著。综合分析揭示，房地产调控政策应兼顾宏观经济与微观市场特征，一方面保持宏观政策稳定性，另一方面促进公共资源均衡配置，缩小区域差异。深化金融创新，满足差异化住房需求，对促进房地产市场健康发展具有重要意义。
参考文献
[1] 王千红,石晓艺."双支柱"政策框架、跨境资本流动与房地产价格调控[J]. 价格月刊,2025(3):25-36.
[2] 宋长青,黄碧洁,冯天琦. 资产价格、宏观杠杆率对系统性金融风险的影响[J]. 商业研究,2024(2):65-73..
[3] 周建军,周雅婧,董丹亚. 房地产价格对企业投资结构的影响研究[J]. 财经理论与实践,2023,44(6):43-50.
[4] 杨雨晴,施建淮. 国际资本流动、国内信贷与房地产价格:基于中国宏微观层面的实证分析[J]. 世界经济研究,2023(2):78-90.
[5] 贺星源,易家权,李新. 居民杠杆率、房地产价格与金融稳定:基于TVP-VAR 模型的实证研究[J]. 宏观经济研究,2022(5):48-59.