《表1 总体回归结果Tab.1 General regression results》

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《人口流动、居民收入与城市房价——基于中国35个大中城市数据的检验》

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说明:*，**，***分别表示10%，5%，1%显著水平；年份、城市为虚拟变量，解释变量的一阶滞后值为工具变量；软件为Stata 11.0，程序为Xtabond 2。下表同。

采用一步差分广义矩估计进行回归（表1）。一步差分广义矩估计的回归结果反映了滞后一期的房价、城市人口、人口流动率、居民收入、贷款利率、土地价格、建筑费用对房价的影响。其中，模型Ⅰ考察了滞后一期的房价、城市人口、人口流动率、居民收入、贷款利率、土地价格和建筑费用对房价的影响；模型Ⅱ剔除了城市人口对房价的影响；模型Ⅲ剔除了人口流动率对房价的影响。阿雷拉诺-邦德检验（Arellano-Bond test）结果表示残差序列不存在一阶和二阶自相关，汉森检验（Hansen test）结果表示过度识别约束是有效的，即该动态面板模型的设定是合理和有效。可以看出，滞后一期的房价、城市人口、人口流动率、居民收入、贷款利率、土地价格和建筑费用对房价的影响均为正，其促进效应分别为0.14%，0.09%，0.01%，0.43%，0.21%，0.11%，0.01%。其中，滞后一期的房价对房价具有促进效应，说明房价本身具有自我促进作用；建筑费用影响不显著，说明建筑费用并不是助推房价上涨的主要因素，但长期来看，建筑费用的升高必将引起房地产开发商开发成本的提高，也将影响房价波动。在剔除城市人口或人口流动率的情况下，其他变量的影响力稍有不同；当剔除城市人口对房价的影响时，人口流动率对房价起着更为重要的作用，这是因为随着人口流动的增多，给城市带来的刚性需求就越多，流动人口的数量影响着房地产市场的需求量，即流动人口越多，一定程度上越能够助推房价上涨；当剔除人口流动率对房价的影响时，居民收入对房价的影响力反而有所下降，即在不考虑人口流动对房价的冲击时，房价波动更多受城市人口的影响。