一、引言
现有关于人均住房建筑面积影响因素研究的文献较为丰富。Pozdena(1988)认为关于人均住房建筑面积的事情是家庭全体成员而非个人做出的决策，因而真正影响人均住房建筑面积的是家庭的数量与类型[1]。Arrondel & Lefebvre（2001）认为人均住房建筑面积的真正影响因素包括主体因素、客体因素和环境因素。主体因素是消费者本身的因素；客体因素是指住房的特征；环境因素是指政策、经济、自然等对人均住房建筑面积的影响[2]。Leung(2001)研究认为人均住房建筑面积函数比较稳定，受房价影响并不明显，主要取决于消费者的长期收入[3]。Ortalo-Magne&Rady（2002）把购买住房划分为投资和消费两种行为，认为住房投资会受到众多因素影响，如投资报酬率、风险、利率等；而人均住房建筑面积主要是受住房特征、房价及购房者收入影响[3]。
通过对文献的梳理，可以看出，现有人均住房建筑面积影响因素研究主要关注消费者的家庭特征、住房价格和贷款利率以及以国外数据进行的人均收入和恩格尔系数的研究，对国家和国情的研究相对较少。基于此，本文将从中国近年迅速的发展的视角探讨人均住房建筑面积的影响因素，在不考虑人均住房消费者的家庭特征、住房价格和贷款利率等因素影响的情况下，以温州市1993-2016年的时间序列数据为例，研究人均可支配收入、恩格尔系数对人均住房建筑面积的影响，从而为温州市以及其他可类比城市的居民住房问题提供几点建议。
二、文献综述
三、研究设计
（一）主要因素的确定
本文在不考虑住房消费者的家庭特征、住房价格和贷款利率等因素影响的情况下，以温州市1993-2016年的时间序列数据为例，仅选取以下两个主要影响因素：（1）人均可支配收入、（2）恩格尔系数。
（二）数据收集
本文通过参考统计年鉴，选取了1993年至2016年各个变量的相关数据，其中：Y为人均住房面积（平方米）；X1为城镇居民人均可支配收入(元)；X2为恩格尔系数（%）。
四、实证检验
本文采用Eviews7.0软件建立多元线性回归方程。假定所建模型及其中的随机扰动项ui满足各项古典假定，利用OLS法估计参数，运用Eviews7.0软件估计模型参数，回归结果如表1所示：
表1回归分析结果
（一）经济意义检验
由经济意义可知，人均房屋建筑面积(Y)与城镇居民人均可支配收入(X1) 应成正相关关系、恩格尔系数(X2) 应成负相关关系，而多元回归模型表示居民收入平均每增加1元，平均来说人均住房建筑面积将增加0.0005平方米；恩格尔系数每降低1%，平均来说人均住房建筑面积将增加50.8281平方米，与经济意义相符。
（二）统计检验
由上述回归结果可知，可决系数与修正的可决系数的值都接近于1，表明模型的拟合优度很高．在α=0.05的显著性水平下，X1、X2的t统计量值以及模型的F值均通过了显著性检验，从统计检验来看，模型拟合良好。
（三）自相关性检验
本文使用数据为时间序列数据，由于经济系统存在时间上的惯性等原因，需要对结果进行自相关检验。
对样本量为24、两个解释变量的模型、5%的显著水平，查DW表可知DL=1.188，DW=1.546，模型中DW=0.55935<DL，显然人均住房建筑面积模型中在自相关。
（四）广义差分法
用进行滞后一期的自回归得：表2
表2 Et自回归结果
已知DU=1.543，DU<DW<4-DU，说明在5%显著性水平下广义差分模型中已无自相关。及 均大于0.7，表明模型拟合情况较好，t值和F值均大于临界值，表明此时城镇居民人均可支配收入(X1)，恩格尔系数（X2）均对人均房屋建筑面积（Y）构成显著影响，且联合起来同样对人均房屋建筑面积（Y）构成显著影响由此得到最终的中国农村居民消费模型为：Y=28.4080+0.0004X₁-15.0563X₂
五、结论与建议
（一）研究结论
上文首先通过构建模型，然后分别进行了经济意义检验、统计检验、计量经济学检验以及自相关检验，并对模型进行广义差分法进行了修正。
综上所述，可知最终建立的模型为：Y=28.4080+0.0004X₁-15.0563X₂
该模型表示，居民收入平均每增加1元，平均来说人均住房建筑面积将增加0.0004平方米；恩格尔系数每降低1%，平均来说人均住房建筑面积将增加15.0563平方米
（二）政策建议
1.优化消费结构
提高温州市城镇居民的人均住房建筑面积水平关键在于调整居民的消费结构，而消费结构调整的目的是使得居民消费性支出当中用于食品等基本的生存型刚性消费支出所占的比重有所减少，从而提升居民用于生活的人均住房建筑面积（尤其是改善型人均住房建筑面积）支出所占的比重。
2.提高居民的实际可支配收入
居民消费性支出中用于食品等基本生存型刚性消费支出的减少是以居民收入的大幅度提高为前提的，因而，消费结构的“良性”调整最终还是归结为居民收入水平的提高。
参考文献
[1]heModernEconomicsofHousing;AGuidetoTheoryandPolicyforFinanceandRealEstateProfessionals.Pozdena,R.J.1988
[2] Luc Arrondel,Bruno Lefebvre. Consumption and Investment Motives in Housing Wealth Accumulation: A French Study[J]. Journal of Urban Economics,2001,50(1).
[3] Homeownership: Low Household Mobility, Volatile Housing Prices. Ortalo.M.F,Rady.S. High Income Dispersion . 2002
[4]刘志平,陈智平.城市住房价格的空间相关性、影响因素与传递效应——基于区域市场关系层面的实证研究[J].上海财经大学学报,2013,15(05):81-88.
[5]易成栋.城镇家庭住房状况的影响因素——基于Logit模型和6城市“五普”数据的实证研究[J].南京人口管理干部学院学报,2007(02):24-27.
[6]肖作平,尹林辉.我国个人住房消费影响因素研究:理论与证据[J].经济研究,2014,49(S1):66-76.
