《表2 固定效应模型回归结果》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《房价偏离与“补涨”效应——以长三角地区为例》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

注:括号内为t统计量，***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平。

在面板模型回归之前，本文对面板序列的平稳性进行了检验，并通过豪斯曼检验判定选择固定效应模型进行估计。表2给出了面板固定效应模型回归的估计结果。可以看到，模型的拟合优度（R2）都很高，这也表明基本面因素确实可以较好地解释实际房价的变动。为了进行对照，同时汇报了模型（1）混合OLS估计和模型（2）随机效应模型估计的结果。模型（3）将所有的解释变量均纳入固定效应模型，但人口规模的对数（lnpop）和城市建成区绿化覆盖率（green）并不显著。模型（5）在去掉不显著的变量后，呈现出良好的估计性质，各个变量均在5%的水平上显著，系数较模型（3）的变化也不大。具体来说，在控制了每个城市的个体固定效应之后，人均可支配收入每增加1%，将会引起长三角城市的住房价格上涨0.42%；贷款余额占GDP的比重每增加1个百分点，将引起住房价格上涨0.46%；而城镇化率每提高1个百分点，则将引起1.02%的房价上升。另外，住房建设成本和土地价格每增加1%，将引起房价上升0.11%和0.14%，影响系数相对较小。由此可见，实际收入、信贷扩张和人口城镇化是近年来长三角地区各城市房价上涨的主要推手。