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摘要：从房地产价格的相关理论出发，以调查筛选的19个微观因子为着手点，以中部经济欠发达地区的小城市——咸宁市为例，选取实地调查数据构建了咸宁市商品房价格影响因素模型。利用多元线性回归分析方法研究了咸宁市商品房价格的驱动机制，得出物业管理水平、景观环境和生活配套是影响咸宁市商品房价格的主要因素。要保证咸宁市房地产市场的持续稳定健康发展，必须合理引导住房主体需求，加大保障房建设力度，同时根据区位特点合理定价，抑制商品房价格的过快增长。
关键词：商品房价格，微观机制，多元线性回归，咸宁市
中图分类号：F293.3 文献标识码：A
文章编号：1001-9138-（2015）07-0003-10 收稿日期：2015-05-20
1引言
房地产价格是对市场状况最基本、最直接的反映，但由于受到各种因素的影响，总是处在不停的波动变化之中。房地产业作为我国经济发展中新的增长点，一方面促进了经济的快速发展，同时在房地产投资热、消费热的盛行之下，房价节节攀升，已经成为市场经济健康可持续发展的一个隐患，房价问题在当前的经济形势下仍是一个不容忽视的社会经济问题。
国内外学术界对房价影响因素作了较多的定量研究和实例研究，但大部分研究都倾向于从宏观尺度来分析影响商品房价格变化的因素，且国外关于商品房价格影响因素的研究要早于我国。Iacoviello（2005）对美国近30年的房地产相关数据进行了研究，发现房价会随着货币供应量的增加而上涨；Goodhart and Hofmann（2008）研究了英国、德国等17个工业化国家的房地产数据也得出了相同的结论，同时认为GDP、CPI和利率对房价的变动有显著影响；Case和Shiller（1990）选取美国四大城市在1976-1986年间的有关数据进行分析，认为房价与成年人口比例、人均收入呈正相关关系。Pollakowski（1990）对美国的蒙哥马利郡进行了实证研究，发现商品住宅价格与土地供应量的相关性很大。Malpezzi（2002）通过分析美国133个城市在1979-1996年的有关数据，认为政府的严格管制才是房价持续走高的真正原因。国内的很多学者也从宏观角度出发，得出了与国外学者类似的结论。李立、李永辉（2002）认为国家的经济政策，居民的收入水平和经济发展的景气度等多种要素共同决定着房价。孙怀通、张伟红（2006）将我国房价的不断上涨归因于市场体系的不完善和房地产制度的不健全。曹清峰（2014）从短期和长期两个维度诠释了房价的影响因素，认为短期的房价波动主要是受投机、市场预期等因素的影响，而长期的房价波动主要与住房需求有关，其中居民年龄结构是长期住房需求的主要影响因子。
国内外从微观层面着手对房价的驱动机制进行研究的比较少，且国外的研究相较于国内更为深入。Kiel和Zabel（2008）采用3L方法对房屋进行估价，认为对房价起决定性作用的主要是房屋所处的地理位置。Jim和Chen（2009）采用Hedonic回归模型对香港私人住宅价格进行研究，发现自然风景是造成香港私人住宅“天价”的主要原因。国内方面，由于住宅市场体系的不完善，获取住宅交易数据和量化住宅特征的难度较大，所以从微观尺度出发进行研究的文献非常少，且研究采用的时空序列普遍较短。温海珍（2003）通过调查杭州市4063个挂牌交易样本，建立了住宅特征价格模型分析了影响住宅价格的特征因素。刘恒慧和曾忠平量化分析了武汉东湖风景区对周边住宅价格的影响，表明东湖对周边住宅价格有显著正向影响，住宅价格的单价随距东湖距离的加大而逐渐降低。
可见，以往有关商品房价格变化影响因素的研究主要集中在全国或是经济比较发达的大中等城市，而对中部经济欠发达地区的小城市的研究则较为稀缺。且当前国内研究仅单方面从宏观角度考虑房价的影响因素，认为微观因子对房价的影响程度很小甚至可以忽略不计，其研究角度单一，研究结果缺乏说服力。本研究以咸宁市为例，分析其房地产价格变动轨迹及变化特征，突破了以往的研究区域。此外，从微观角度出发，遴选影响咸宁市商品房价格变化的19个指标，利用SPSS统计分析软件对引起咸宁市商品房价格变化的微观驱动因子进行定量研究，使研究结果更具说服力，这不仅丰富了房地产市场的研究内容，同时对政府未来关于房地产行业的有关调控政策提出建议措施，确保咸宁市房地产业的健康可持续发展。
2 咸宁市商品房价格现状分析
2.1 研究区域概况
咸宁市是武汉城市圈的重要组成部分，是湖北的南大门，有着独特的区位优势。全市面积9861平方公里，总人口290.63万人，城区人口约28万人。自然环境优美，湖泊众多、淦河环绕，森林覆盖率高，主要物产、文化氛围与武汉有较大差异，有作为武汉后花园的资源禀赋。近年来，武汉城区急剧扩张、人口剧增，加上新经济带的出现，为后花园的建设提供了市场机遇。咸宁市人均可支配收入保持稳步增长，房地产市场表现出巨大的发展潜力，居民对住宅的需求不断提高。但近年来咸宁市准备购房的普通消费者大多感到房价上涨带来的压力，房价与承受能力的矛盾显得更为突出，中低收入居民更是望房兴叹，研究咸宁市商品房价格的影响因素具有重要的现实意义。
2.2 咸宁市商品房价格变动轨迹
房地产价格与一般商品价格相比，有其特有的运行规律，房地产价格会因各种因素的变动发生较大的波动。从图1所反映的咸宁市房价收入比来看，咸宁市商品房价格及商品住宅价格相对比较合理，咸宁市房地产业也日益成为其支柱产业，投资潜力无限。通过对咸宁市房地产市场进行实地调研，发现咸宁市城市化进程明显加快，随着政府招商引资力度的加大，各地知名开发商纷纷进驻本地，为商品房的销售营造了良好的环境。
可以看出，2002-2013年间咸宁市房地产价格变化特点，一是商品房售价的上升趋势较为显著，与商品住宅售价的变化基本同步。二是该年段内商品房价格出现了几次明显的波峰与波谷变化，2008年以前出现猛增现象，年均增长率达到45%以上；2008到2009年，受金融危机的冲击，咸宁市房价开始企稳，波动不大；其后，国家救市政策的颁布及咸宁市旅游产业的发展，促使咸宁市房价开始反弹，销售量进入急涨阶段。但从图1和表1中可以看出，咸宁市人均可支配收入的发展速度较商品房价格相对平稳，年平均增长率为16.15%，期间最大涨幅为25.46%。 随着住房制度的完善以及咸宁市房地产市场的发展，咸宁市商品房的市场化程度也逐步提高。表1显示了咸宁市历年商品房、商品住宅实际销售面积的变化特点。一是从总体上来看，商品房及商品住宅的销售面积呈逐年上升趋势，与商品房价格的变动轨迹基本吻合。二是商品房销售面积出现了几次明显的波动，2005年以前的销售面积增长率在1.86%左右波动；2005年后开始加速增长，到2007年其年均增长率达57.4%；2007年至2009年期间，增长速度逐渐趋缓；2009年后各年销售量开始稳步回升，年均增长率达到为31.2%。三是商品房与商品住宅的销售面积变化率基本保持同步。
3 实证研究
3.1 变量说明
影响房价的因素有很多，如何对其进行量化，是摆在房地产研究人员面前的一个问题。从房地产商品来看，开发商一般根据房屋所处的地理位置、楼层、朝向等各种品质特征对房屋进行大致的评估，以此决定房屋的具体销售价格。Butler在1982年将影响房价的特征归纳为建筑特征、邻里特征和区位特征，分类描述住宅品质特征因素对价格的影响。
本文以咸宁市城区为调查对象，根据调查整理所得数据的易得性和回归分析的需要，确定了影响咸宁市商品房价格的主要因素，如表2所示。
3.2 数据选取与回归分析
3.2.1 数据选取
以咸宁市作为研究对象，利用SPSS统计模型分析住宅品质特征对商品房价格的作用机制，选取的数据主要来源于实地调查和汇总统计结果。咸安区作为咸宁市的老城区，其人口分布及产业经济相对于温泉区更为集中，房地产市场环境也更为成熟，对该区域的房地产市场进行调查分析更具代表性。2013年对咸宁市咸安区1000多个均匀分布的样点进行调查研究，实际调查数据包含的信息主要有小区名称、小区地址、房龄、房屋周边环境及区位条件、物业管理、住宅建筑面积、所在楼层、总层数、楼盘档次、实际成交均价等条件。根据建模要求以及代表性原则，对获取的数据记录进行初步的整理删选，得到了咸宁市商品房交易记录数据937条。样本选择均遵循随机选择原理并涉及咸宁市各个小区。选用样本基本满足驱动因素研究的必要要求，可以较为全面、准确地反映咸宁市商品房市场的实际状况。
3.2.2 回归模型
严格来讲，自变量和因变量之间没有确定性的函数关系，通过回归分析可以设法消除各种误差的影响，用一个数学表达形式来表示目标与变量之间的对应关系，且可通过最小二乘法（OLS）来解决回归分析中曲线拟合的问题。本研究中选取的19个微观变量符合多元回归的基本条件，所以可以对其进行多元统计分析。设随机变量Y与一般变量β1、β2、β3、…、βn的线性回归模型为：
Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+…+βXn 式（1）
式中，β0、β1、β2、β3、…βn称作回归系数（regression coefficient），Y称作因变量，X1、X2、X3、…Xn称作自变量。
3.2.3 回归分析
本研究选择逐步回归法引入模型的各解释变量，当原引入的变量由于后面变量的引入而变得不再显著时，要将其剔除。引入或者剔除变量的每一步都要通过F检验，反复进行，直到既无显著变量选入方程也无不显著变量从回归方程中剔除为止。
运用SPSS软件对样本数据做逐步回归分析，共得到15个拟合程度比较好的模型，但 模型1相较其他模型得到的驱动因素较少，有较高的优越性。根据表3数据可知模型1确定系数R2=0.993，即模型中的主要微观因子能够解释商品房平均价格的99.3%，另外用模型1做出的P值是0，说明模型1中变量的差异极显著，所以我们选取模型1来构建回归方程。
根据Person相关分析得到的相关系数矩阵图表（由于变量较多，所占篇幅较大，故此处未列出），发现咸宁市商品房均价主要和物业管理水平、生活配套综合等10个因素的相关程度较高，且其影响从大到小依次为：物业管理（X8）、淦河景观（X15）、周边景观（X6）、供求稀缺性（X18）、距离重点学区（X3）、生活配套综合（X9）、房龄（X11）、视野景观（X14）、距公园距离（X13）、是否城中村旁（X2）。按照表4中模型1的回归系数B，可以得到商品房平均销售价格的微观影响因素模型如下：
Y=620.979+260.305X8+295.211X15+223.657X6+163.301X18-200.635X3+74.175X9-41.973X11-149.037X14-53.319X13-116.347X2 式（2）
该模型中各变量的T检验和整体F检验的sig值均小于0.10，说明该模型中这几个变量的回归系数通过了显著性检验，模型整体可靠程度较高。在95%的置信水平下，10个变量系数的置信区间都不包括0，可以拒绝这几个变量与商品房平均销售价格之间的零相关假设。VIF值也均小于10，说明该模型中的变量不存在多重共线性。
4 回归结果
以咸宁市商品房的特征价格和相关经济变量数据为基础，对影响咸宁市房价的微观驱动因子进行回归分析，发现物业管理水平对咸宁市房价的影响最为显著，淦河景观对咸宁市房价也有相当程度的影响；周边景观、供求稀缺性、距离终点学区、生活配套综合、房龄、视野景观、距公园距离、是否城中村旁对房价的影响依次减弱；而其他因素如是否房改房、楼盘档次、是否小高层等因素对房价的影响非常有限。距重点学区的远近对房价表现出负影响，这主要与咸宁市整体的教育机制有关，教育基础设施建设滞后、教育质量差、农民价值观难以转变等一直是制约咸宁市发展的“瓶颈”。
第一，物业管理水平的提高客观上造成了房价上涨。近年来，一些大型的知名品牌如碧桂园、福星城、航天花园等进驻咸宁，提高了人们的生活质量，物业管理市场环境也日趋成熟。物业管理是通过大量、具体和持续的管理及服务来影响房价的，随着物业管理行业的良性发展，房价也自然会上浮。 第二，对景观环境的追求成为房价上涨的助推剂。随着人们生活水平的提高及环境意识的增强，景观价值在房价中所占的比例越来越大，且居民对景观的支付意愿受室内湖泊景观视野通透度的影响，视野通透度越好，支付意愿越高，由此淦河景观、周边景观、距公园距离对于咸宁市商品房价格的驱动效应也越来越明显。
第三，生活品质不断改善，对生活便捷度的追求也日益强化。随着人们对生活品质追求步伐的加快，项目周边人文环境优越、生活设施齐备、交通发达便捷高、城市区位优势明显的商品房在市场中越来越表现出强大的优势，同时也表现出较大的稀缺性，居于特殊区位的商品房由于其供求紧张、需求旺盛而推动整体房价上扬。
第四，房龄对商品房价格有一定影响。2009年以前，咸宁市房价明显偏低，这主要是由于过去的产品房龄较高，开发结构比较单一。2009年以后，咸宁市房地产市场以空前的速度发展起来，许多新建起来的高品质项目备受消费者的青睐。所有城市以及城市的某个片区的房价是随着城市的进步而提升的，因此房龄也客观地影响着房价。
5 对策建议
从咸宁市房地产运行轨迹及现状中可以看出，咸宁市房地产价格虽然基本上符合咸宁市房地产市场运行状况，但还是存在过热的趋势。随着咸宁市经济的发展和城镇化水平的提高，商品房需求在未来5到10年内还会持续增长，咸宁市的房价也会因此有一个大的跃进，这就需要政府从影响其价格的因素出发，转变依赖提升楼盘品质、加大物业管理水平和追求盲目消费的增长模式，制定出引导房地产市场平稳发展的政策措施，力保咸宁市房地产经济的平稳有序。
第一，平衡各阶层主体的住房需求。各部门应清楚地认识到当前的住房需求主体，要以经济发展为契机，积极引导商品房开发向普通住宅建设倾斜。同时加大廉租房的建设力度，而不能单纯追求高品质忽略中低层次居民的住房需求，保障住房建设应成为政府解决居民住房困难、遏制房价过快上涨的重要手段。
第二，结合咸宁市城市化进程实际，引导居民对住房的理性消费。相关机构既要遵循城镇建设规划的整体思路，又要结合不同消费层次居民的需求开发房地产，合理配置城市空间。此外，政府部门还要遵循景观区位原则做好有关片区的土地出让计划和商品房供给计划，以淦河为分界标准，引导合理预留开发空间，达到引导居民对住房品质的合理追求，带动经济发展的良好效果。
第三，加强对物业管理公司和人员的资质考核，建立综合全面的房地产市场。通过建立和完善物业管理行业的管理规定，有效打击和抑制物业公司哄抬物价和扰乱市场的行为，这对于咸宁市房地产市场的有序和稳定将是一项十分紧迫的任务。
第四，加强房地产市场调控。经济发展和人口结构阶段性特点决定了咸宁市房地产业仍有广阔的发展空间，咸宁市政府、各有关部门必须尽快制定出符合咸宁市经济发展和房地产市场稳定的政策制度，使商品房价格回归理性，以此来引导和促进房地产业持续健康发展。
参考文献：
1.马海涛 陈琳.基于灰色理论的中国房地产价格指数预测.统计与决策.2007.19
2.刘恒慧 曾忠平.武汉东湖风景区对周边住宅价格影响的研究.资源开发与市场.2013.29
3.吴树畅 曾道荣.中国房地产价格运行轨迹及驱动因素.财经科学.2010.2
4.李涛.房价波动的需求变异因素剖析.经济问题.2010.8
5.梁云芳 高铁梅.我国商品住宅销售价格波动成因的实证分析.管理世界.2006.8
6.Richard V.Butler.The Specification of Hedonic Indexes for Urban Housing.Land Economics.1982.58
7.宋成舜 周惠萍.基于回归模型的西宁市商品房价格影响因素研究.经济研究导刊.2011.4
8.李伏明 谢淮宁.浅谈物业管理对房地产销售价格的影响.山西建筑.2008.21
9.钟海玥 张安录 蔡银莺.应用CVM评估武汉南湖景观对周边房价的影响.经济与管理科学.2009.5
作者简介：
卢新海，华中科技大学公共管理学院教授、博士生导师，主要研究方向为土地资源管理、城市管理。
许翠，华中科技大学公共管理学院硕士研究生，主要研究方向为房地产经济与管理。
张路，华中科技大学公共管理学院博士研究生，主要研究方向为土地经济学。
陈娟，天津市投资咨询公司造价工程师、一级建造师，主要研究方向为工程造价咨询。
关键词：商品房价格，微观机制，多元线性回归，咸宁市
中图分类号：F293.3 文献标识码：A
文章编号：1001-9138-（2015）07-0003-10 收稿日期：2015-05-20
1引言
房地产价格是对市场状况最基本、最直接的反映，但由于受到各种因素的影响，总是处在不停的波动变化之中。房地产业作为我国经济发展中新的增长点，一方面促进了经济的快速发展，同时在房地产投资热、消费热的盛行之下，房价节节攀升，已经成为市场经济健康可持续发展的一个隐患，房价问题在当前的经济形势下仍是一个不容忽视的社会经济问题。
国内外学术界对房价影响因素作了较多的定量研究和实例研究，但大部分研究都倾向于从宏观尺度来分析影响商品房价格变化的因素，且国外关于商品房价格影响因素的研究要早于我国。Iacoviello（2005）对美国近30年的房地产相关数据进行了研究，发现房价会随着货币供应量的增加而上涨；Goodhart and Hofmann（2008）研究了英国、德国等17个工业化国家的房地产数据也得出了相同的结论，同时认为GDP、CPI和利率对房价的变动有显著影响；Case和Shiller（1990）选取美国四大城市在1976-1986年间的有关数据进行分析，认为房价与成年人口比例、人均收入呈正相关关系。Pollakowski（1990）对美国的蒙哥马利郡进行了实证研究，发现商品住宅价格与土地供应量的相关性很大。Malpezzi（2002）通过分析美国133个城市在1979-1996年的有关数据，认为政府的严格管制才是房价持续走高的真正原因。国内的很多学者也从宏观角度出发，得出了与国外学者类似的结论。李立、李永辉（2002）认为国家的经济政策，居民的收入水平和经济发展的景气度等多种要素共同决定着房价。孙怀通、张伟红（2006）将我国房价的不断上涨归因于市场体系的不完善和房地产制度的不健全。曹清峰（2014）从短期和长期两个维度诠释了房价的影响因素，认为短期的房价波动主要是受投机、市场预期等因素的影响，而长期的房价波动主要与住房需求有关，其中居民年龄结构是长期住房需求的主要影响因子。
国内外从微观层面着手对房价的驱动机制进行研究的比较少，且国外的研究相较于国内更为深入。Kiel和Zabel（2008）采用3L方法对房屋进行估价，认为对房价起决定性作用的主要是房屋所处的地理位置。Jim和Chen（2009）采用Hedonic回归模型对香港私人住宅价格进行研究，发现自然风景是造成香港私人住宅“天价”的主要原因。国内方面，由于住宅市场体系的不完善，获取住宅交易数据和量化住宅特征的难度较大，所以从微观尺度出发进行研究的文献非常少，且研究采用的时空序列普遍较短。温海珍（2003）通过调查杭州市4063个挂牌交易样本，建立了住宅特征价格模型分析了影响住宅价格的特征因素。刘恒慧和曾忠平量化分析了武汉东湖风景区对周边住宅价格的影响，表明东湖对周边住宅价格有显著正向影响，住宅价格的单价随距东湖距离的加大而逐渐降低。
可见，以往有关商品房价格变化影响因素的研究主要集中在全国或是经济比较发达的大中等城市，而对中部经济欠发达地区的小城市的研究则较为稀缺。且当前国内研究仅单方面从宏观角度考虑房价的影响因素，认为微观因子对房价的影响程度很小甚至可以忽略不计，其研究角度单一，研究结果缺乏说服力。本研究以咸宁市为例，分析其房地产价格变动轨迹及变化特征，突破了以往的研究区域。此外，从微观角度出发，遴选影响咸宁市商品房价格变化的19个指标，利用SPSS统计分析软件对引起咸宁市商品房价格变化的微观驱动因子进行定量研究，使研究结果更具说服力，这不仅丰富了房地产市场的研究内容，同时对政府未来关于房地产行业的有关调控政策提出建议措施，确保咸宁市房地产业的健康可持续发展。
2 咸宁市商品房价格现状分析
2.1 研究区域概况
咸宁市是武汉城市圈的重要组成部分，是湖北的南大门，有着独特的区位优势。全市面积9861平方公里，总人口290.63万人，城区人口约28万人。自然环境优美，湖泊众多、淦河环绕，森林覆盖率高，主要物产、文化氛围与武汉有较大差异，有作为武汉后花园的资源禀赋。近年来，武汉城区急剧扩张、人口剧增，加上新经济带的出现，为后花园的建设提供了市场机遇。咸宁市人均可支配收入保持稳步增长，房地产市场表现出巨大的发展潜力，居民对住宅的需求不断提高。但近年来咸宁市准备购房的普通消费者大多感到房价上涨带来的压力，房价与承受能力的矛盾显得更为突出，中低收入居民更是望房兴叹，研究咸宁市商品房价格的影响因素具有重要的现实意义。
2.2 咸宁市商品房价格变动轨迹
房地产价格与一般商品价格相比，有其特有的运行规律，房地产价格会因各种因素的变动发生较大的波动。从图1所反映的咸宁市房价收入比来看，咸宁市商品房价格及商品住宅价格相对比较合理，咸宁市房地产业也日益成为其支柱产业，投资潜力无限。通过对咸宁市房地产市场进行实地调研，发现咸宁市城市化进程明显加快，随着政府招商引资力度的加大，各地知名开发商纷纷进驻本地，为商品房的销售营造了良好的环境。
可以看出，2002-2013年间咸宁市房地产价格变化特点，一是商品房售价的上升趋势较为显著，与商品住宅售价的变化基本同步。二是该年段内商品房价格出现了几次明显的波峰与波谷变化，2008年以前出现猛增现象，年均增长率达到45%以上；2008到2009年，受金融危机的冲击，咸宁市房价开始企稳，波动不大；其后，国家救市政策的颁布及咸宁市旅游产业的发展，促使咸宁市房价开始反弹，销售量进入急涨阶段。但从图1和表1中可以看出，咸宁市人均可支配收入的发展速度较商品房价格相对平稳，年平均增长率为16.15%，期间最大涨幅为25.46%。 随着住房制度的完善以及咸宁市房地产市场的发展，咸宁市商品房的市场化程度也逐步提高。表1显示了咸宁市历年商品房、商品住宅实际销售面积的变化特点。一是从总体上来看，商品房及商品住宅的销售面积呈逐年上升趋势，与商品房价格的变动轨迹基本吻合。二是商品房销售面积出现了几次明显的波动，2005年以前的销售面积增长率在1.86%左右波动；2005年后开始加速增长，到2007年其年均增长率达57.4%；2007年至2009年期间，增长速度逐渐趋缓；2009年后各年销售量开始稳步回升，年均增长率达到为31.2%。三是商品房与商品住宅的销售面积变化率基本保持同步。
3 实证研究
3.1 变量说明
影响房价的因素有很多，如何对其进行量化，是摆在房地产研究人员面前的一个问题。从房地产商品来看，开发商一般根据房屋所处的地理位置、楼层、朝向等各种品质特征对房屋进行大致的评估，以此决定房屋的具体销售价格。Butler在1982年将影响房价的特征归纳为建筑特征、邻里特征和区位特征，分类描述住宅品质特征因素对价格的影响。
本文以咸宁市城区为调查对象，根据调查整理所得数据的易得性和回归分析的需要，确定了影响咸宁市商品房价格的主要因素，如表2所示。
3.2 数据选取与回归分析
3.2.1 数据选取
以咸宁市作为研究对象，利用SPSS统计模型分析住宅品质特征对商品房价格的作用机制，选取的数据主要来源于实地调查和汇总统计结果。咸安区作为咸宁市的老城区，其人口分布及产业经济相对于温泉区更为集中，房地产市场环境也更为成熟，对该区域的房地产市场进行调查分析更具代表性。2013年对咸宁市咸安区1000多个均匀分布的样点进行调查研究，实际调查数据包含的信息主要有小区名称、小区地址、房龄、房屋周边环境及区位条件、物业管理、住宅建筑面积、所在楼层、总层数、楼盘档次、实际成交均价等条件。根据建模要求以及代表性原则，对获取的数据记录进行初步的整理删选，得到了咸宁市商品房交易记录数据937条。样本选择均遵循随机选择原理并涉及咸宁市各个小区。选用样本基本满足驱动因素研究的必要要求，可以较为全面、准确地反映咸宁市商品房市场的实际状况。
3.2.2 回归模型
严格来讲，自变量和因变量之间没有确定性的函数关系，通过回归分析可以设法消除各种误差的影响，用一个数学表达形式来表示目标与变量之间的对应关系，且可通过最小二乘法（OLS）来解决回归分析中曲线拟合的问题。本研究中选取的19个微观变量符合多元回归的基本条件，所以可以对其进行多元统计分析。设随机变量Y与一般变量β1、β2、β3、…、βn的线性回归模型为：
Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+…+βXn 式（1）
式中，β0、β1、β2、β3、…βn称作回归系数（regression coefficient），Y称作因变量，X1、X2、X3、…Xn称作自变量。
3.2.3 回归分析
本研究选择逐步回归法引入模型的各解释变量，当原引入的变量由于后面变量的引入而变得不再显著时，要将其剔除。引入或者剔除变量的每一步都要通过F检验，反复进行，直到既无显著变量选入方程也无不显著变量从回归方程中剔除为止。
运用SPSS软件对样本数据做逐步回归分析，共得到15个拟合程度比较好的模型，但 模型1相较其他模型得到的驱动因素较少，有较高的优越性。根据表3数据可知模型1确定系数R2=0.993，即模型中的主要微观因子能够解释商品房平均价格的99.3%，另外用模型1做出的P值是0，说明模型1中变量的差异极显著，所以我们选取模型1来构建回归方程。
根据Person相关分析得到的相关系数矩阵图表（由于变量较多，所占篇幅较大，故此处未列出），发现咸宁市商品房均价主要和物业管理水平、生活配套综合等10个因素的相关程度较高，且其影响从大到小依次为：物业管理（X8）、淦河景观（X15）、周边景观（X6）、供求稀缺性（X18）、距离重点学区（X3）、生活配套综合（X9）、房龄（X11）、视野景观（X14）、距公园距离（X13）、是否城中村旁（X2）。按照表4中模型1的回归系数B，可以得到商品房平均销售价格的微观影响因素模型如下：
Y=620.979+260.305X8+295.211X15+223.657X6+163.301X18-200.635X3+74.175X9-41.973X11-149.037X14-53.319X13-116.347X2 式（2）
该模型中各变量的T检验和整体F检验的sig值均小于0.10，说明该模型中这几个变量的回归系数通过了显著性检验，模型整体可靠程度较高。在95%的置信水平下，10个变量系数的置信区间都不包括0，可以拒绝这几个变量与商品房平均销售价格之间的零相关假设。VIF值也均小于10，说明该模型中的变量不存在多重共线性。
4 回归结果
以咸宁市商品房的特征价格和相关经济变量数据为基础，对影响咸宁市房价的微观驱动因子进行回归分析，发现物业管理水平对咸宁市房价的影响最为显著，淦河景观对咸宁市房价也有相当程度的影响；周边景观、供求稀缺性、距离终点学区、生活配套综合、房龄、视野景观、距公园距离、是否城中村旁对房价的影响依次减弱；而其他因素如是否房改房、楼盘档次、是否小高层等因素对房价的影响非常有限。距重点学区的远近对房价表现出负影响，这主要与咸宁市整体的教育机制有关，教育基础设施建设滞后、教育质量差、农民价值观难以转变等一直是制约咸宁市发展的“瓶颈”。
第一，物业管理水平的提高客观上造成了房价上涨。近年来，一些大型的知名品牌如碧桂园、福星城、航天花园等进驻咸宁，提高了人们的生活质量，物业管理市场环境也日趋成熟。物业管理是通过大量、具体和持续的管理及服务来影响房价的，随着物业管理行业的良性发展，房价也自然会上浮。 第二，对景观环境的追求成为房价上涨的助推剂。随着人们生活水平的提高及环境意识的增强，景观价值在房价中所占的比例越来越大，且居民对景观的支付意愿受室内湖泊景观视野通透度的影响，视野通透度越好，支付意愿越高，由此淦河景观、周边景观、距公园距离对于咸宁市商品房价格的驱动效应也越来越明显。
第三，生活品质不断改善，对生活便捷度的追求也日益强化。随着人们对生活品质追求步伐的加快，项目周边人文环境优越、生活设施齐备、交通发达便捷高、城市区位优势明显的商品房在市场中越来越表现出强大的优势，同时也表现出较大的稀缺性，居于特殊区位的商品房由于其供求紧张、需求旺盛而推动整体房价上扬。
第四，房龄对商品房价格有一定影响。2009年以前，咸宁市房价明显偏低，这主要是由于过去的产品房龄较高，开发结构比较单一。2009年以后，咸宁市房地产市场以空前的速度发展起来，许多新建起来的高品质项目备受消费者的青睐。所有城市以及城市的某个片区的房价是随着城市的进步而提升的，因此房龄也客观地影响着房价。
5 对策建议
从咸宁市房地产运行轨迹及现状中可以看出，咸宁市房地产价格虽然基本上符合咸宁市房地产市场运行状况，但还是存在过热的趋势。随着咸宁市经济的发展和城镇化水平的提高，商品房需求在未来5到10年内还会持续增长，咸宁市的房价也会因此有一个大的跃进，这就需要政府从影响其价格的因素出发，转变依赖提升楼盘品质、加大物业管理水平和追求盲目消费的增长模式，制定出引导房地产市场平稳发展的政策措施，力保咸宁市房地产经济的平稳有序。
第一，平衡各阶层主体的住房需求。各部门应清楚地认识到当前的住房需求主体，要以经济发展为契机，积极引导商品房开发向普通住宅建设倾斜。同时加大廉租房的建设力度，而不能单纯追求高品质忽略中低层次居民的住房需求，保障住房建设应成为政府解决居民住房困难、遏制房价过快上涨的重要手段。
第二，结合咸宁市城市化进程实际，引导居民对住房的理性消费。相关机构既要遵循城镇建设规划的整体思路，又要结合不同消费层次居民的需求开发房地产，合理配置城市空间。此外，政府部门还要遵循景观区位原则做好有关片区的土地出让计划和商品房供给计划，以淦河为分界标准，引导合理预留开发空间，达到引导居民对住房品质的合理追求，带动经济发展的良好效果。
第三，加强对物业管理公司和人员的资质考核，建立综合全面的房地产市场。通过建立和完善物业管理行业的管理规定，有效打击和抑制物业公司哄抬物价和扰乱市场的行为，这对于咸宁市房地产市场的有序和稳定将是一项十分紧迫的任务。
第四，加强房地产市场调控。经济发展和人口结构阶段性特点决定了咸宁市房地产业仍有广阔的发展空间，咸宁市政府、各有关部门必须尽快制定出符合咸宁市经济发展和房地产市场稳定的政策制度，使商品房价格回归理性，以此来引导和促进房地产业持续健康发展。
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9.钟海玥 张安录 蔡银莺.应用CVM评估武汉南湖景观对周边房价的影响.经济与管理科学.2009.5
作者简介：
卢新海，华中科技大学公共管理学院教授、博士生导师，主要研究方向为土地资源管理、城市管理。
许翠，华中科技大学公共管理学院硕士研究生，主要研究方向为房地产经济与管理。
张路，华中科技大学公共管理学院博士研究生，主要研究方向为土地经济学。
陈娟，天津市投资咨询公司造价工程师、一级建造师，主要研究方向为工程造价咨询。