房价收入比公式的修正及其在上海房价剖析中的应用

房价收入比公式的修正及其在上海房价剖析中的应用*

张金清，周茂彬

（复旦大学金融研究院，上海，200433）

摘要:本文首先对通用的、用以判断房价是否合理的房价收入比公式的缺陷进行了系统分析。然后，对房价收入比公式作了修正，给出了更加合理的房价购买力比公式。借助于新公式，本文对上海目前房价是否合理、上海房地产市场中的“低价房悖论”等问题及其成因进行了深入剖析，并提出了相应的对策和建议。

关键词：房价收入比；房价购买力比；结构性矛盾；低价房悖论

中图分类号：F830.572，F832.45

Modification of the Housing-Price-to-Income Ratio and Its Application to the Price

Analysis of Shanghai Real Asset Markets

Zhang Jinqing, Zhou Maobin

( Institute for Financial Studies, Fudan University, Shanghai 200433, China ) Abstract This paper firstly systematically analyzes the limitations of the Housing-Price-to-Income ratio which is frequently used to evaluate the rationality of house prices. Then we modified it and gave out the more reasonable Housing-Price-to-Purchasing-Power ratio and its calculation formula. Using this new formula, this paper analyzes the rationality of the current prices of Shanghai real asset market, the “low price house paradox” and its causalities. And we gave some countermeasures and suggestions to solve this problem at the end of the paper.

Keywords Housing-Price-to-Income ratio; Housing-Price-to-Purchasing-Power ratio; structural inconsistency; low price house paradox

一、引言

目前，在关于“中国房地产市场是否存在泡沫”、“老百姓是否买得起房子”等问题的争论中，人们广泛使用国际上通用的、用以判断房价是否合理的房价收入比指标来进行研判。按照世界银行的标准①，发展中国家合理的房价收入比应该在3：1至6：1之间。然而，周浩明、陈敦旭（2005）[12]等人的测算结果表明我国平均的房价收入比超过7.8。而在经济较发达的地区，房价收入比则更高。譬如，2003年和2004年上海房价收入比分别高达15.7和16，高于全球其他大城市同期房价收入比[7]。据此，邱强（2005）[5]等人认为中国房地市场存在严重的泡沫。然而，包宗华（2005）[3]认为，通用的房价收入比公式不能作为衡量房市是否存在泡沫的指标。而中国社科院（2005）[6]则认为，国内学者实际上高估了我国的房价收入比，以“偏高”的房价收入比得出我国房地产市场存在泡沫的结论是不可靠的。从分析双方争论的焦点可以发现，判断我国房价是否合理，关键在于房价收入比指标到底能否作为衡量居民住房购买能力的合理指标；如果不能，应该如何构建新的指标来衡量居民住房购买能力。

本文正是在为解决上述问题的驱使下展开的。首先，本文在第二部门通过对房价收入比公式缺陷的分析，指出不能直接将其作为衡量我国居民购房能力的合理指标。接着，本文在第三部分给出并论证了更加合理的房价购买力比公式。在第四部分，本文通过选择合适的统计数据，估算了上海房地产市场的房价购买力比，分析了上海房地产市场的发展状况。最后，第五部分是基本结论。

*本文得到国家自然科学基金项目（项目批准号：10371025）的资助，特此致谢。

作者简介: 张金清（1965.11—），男，复旦大学金融研究院教授、博士生导师。主要研究领域：数理金融、金融工程、金融风险管理等。周茂彬（1979.12—），男，复旦大学金融研究院博士研究生，主要研究方向为金融工程和风险管理。

①世界银行专家研究报告《中国城镇住房制度改革：问题与可供选择的方案》，1992年。

二、房价收入比公式的缺陷分析

根据中国人民银行总行的定义[7]，房价收入比即商品房平均销售价格和套均面积的乘积除以城镇家庭的年均可支配收入。我们认为，该公式存在以下诸多缺陷：

（一）房价收入比不能反映我国居民的购房意愿和购房能力

首先，并不是所有的家庭都有购房意愿。特别是在我国目前住房自有率高达81%的情况下，许多家庭、特别是已有住房的家庭并没有购房的意愿。因此，他们的收入水平不应该作为房地产市场需求、房产价格等的影响因素。其次，直接采用居民家庭年平均可支配收入计算得到的房价收入比，在度量居民真实的住房购买能力时存在明显的偏差。根据弗里德曼的持久收入假说[4]253-264，行为人的消费不是取决于其当期收入，而是取决于其持久收入。这就意味着初始财富、当期收入以及预期的未来收入都会对行为人的消费行为产生影响。我国的国情是许多居民的当期家庭可支配收入可能不高，但由于代际财富积累、福利分房所得、政府的房屋拆迁补贴以及亲友资助等因素，其真实的购房能力可能还是相当强的。因此，在度量居民的购房能力时，应该将居民的初始财富也考虑在内，而不能只考虑家庭当期年均可支配收入。

（二）利用房价和收入的平均数据计算房价收入比不尽合理

按照联合国人类住区（生境）中心颁布的《城市指标指南》中的定义[9]：国际上常用的房价收入比是指“居住单元的中等自由市场价格与中等家庭年收入之比”。据此，计算房价收入比时应该用市场上各类住房价格数据的中位数，而不是市场平均价格。尤其是当一个地区的房价波动区间很大时，用平均房价近似房价中位数误差更大。而且，房产价格必定还受到地区、地段、房龄、质量等诸多因素的影响，单单以房地产市场的平均价格计算房价收入比显然抹杀了房产在这些因素上的差异性。以上海为例，由于不同房产在上述因素上的差异性很大，2004年上海房价的主要波动区间从4000元到30000元之间不等，而平均价格则为6385元。显然，平均房价不能真实反映现实情况。

采用城镇家庭的年均可支配收入计算房价收入比，存在类似的不足之处。《城市指标指南》中定义中的“中等家庭收入”，是指所有城镇家庭年度可支配收入的中位数。由于我国目前贫富分化比较严重，用城镇居民人均收入来代替中等家庭收入，实际上抹杀了不同收入阶层购房能力的巨大差异，有可能对房地产市场产生错误导向。

（三）房价收入比公式中套均面积难以准确确定

在确定房价收入比公式中的“套均面积”时，不同学者采用了不同的标准②，主观随意性很大。2006年5月29日，国务院办公厅转发的、由建设部等九部委联合发布的《关于调整住房供应结构稳定住房价格的意见》③明确规定：从2006年6月1日起，套型建筑面积在90平方米以下的住房（含经济适用住房），必须达到开发建设总面积的70%以上。因此，本文在计算居民住房购买能力指标时，将以90平方米作为套均面积的标准。

（四）房价收入比没有考虑到不同国家和地区在房地产市场发展等方面的实际情况和差异性

在2001年的《世界发展指标》研究报告[1]166-169中，一项关于1998年全球96个国家和地区房价收入比指标的统计研究表明，各国房价收入比的离散程度非常大：样本均值为8.4，最大值为30，而最小值仅为0.8，标准差高达5.9。郑睿祺、刘洪玉（2002）[10]通过国际比较研究认为，同一城市的房价收入比也会随时间的变化而改变，同一国家不同地区和城市的房价收入比也存在着很大的差异性。

可见，传统的房价收入比抹杀了各种差异性因素对房产价格、居民收入的影响，因而用它来衡量居民购房能力缺乏说服力。郑睿祺、刘洪玉（2002）[10]的研究还表明，经济转型的国家（例如我国）或时局动荡的国家，其房价收入比的变化将更加剧烈。所以，直接套用房价收入比公式，并用3至6倍的房价收入比区间来判断房价的合理性是很荒谬的。包宗华（2005）[2]等人甚至认为，没有前提的所谓“3

②例如，李晓林（2002）用50平方米作为套均面积，而张宇祥、王要武（2001）以60平方米作为套均面积，还有学者以70平方米的等等。采用不同的套均面积计算房价收入比，自然会得出不同的结果。

③关于《意见》的详细内容见网站http:\\https://www.wendangku.net/doc/1f12010257.html,/newscenter/2006-05/29/content_4616608.htm，《意见》的出台标志着国家对房地产市场新一轮宏观调控的到来。

至6倍之间的房价收入比为房价合理区间”的结论是缺乏证据支持的。

三、房价收入比公式的修正——房价购买力比公式

基于前文对房价收入比公式缺陷的分析，本文提出“房价购买力比”的概念，以此作为对房价收入比公式的修正。

（一）房价购买力比公式的定义

由于房价收入比没有考虑到不同购买力水平对住房购买力的影响，本文将购房者按其购买力大小分

为高购买力家庭、中购买力家庭和低购买力家庭三个阶层④。对于每一个阶层的家庭，分别计算出其年

平均购买力以及购房的平均单位房价。从而得到该阶层家庭的房价购买力比：

力

对应阶层的年平均购买位房价对应阶层购房的平均单平方米力比某阶层家庭的房价购买×≡90 （1） 对于公式（1）中的购房平均单位房价与年平均购买力两个指标，下文将给出具体的计算方法。

（二）商品房以及购房家庭阶层的分类

房价收入比公式中的平均房价指标没有考虑到房价波动区间过大的影响，所以本文将商品房分为高单价房、中单价房和低单价房三种类型。不妨设价格为P 2（元/平方米）以上商品房为高单价房， 价格在P 1到P 2（元/平方米）之间的商品房为中单价房，价格低于P 1（元/平方米）的商品房为低单价房，其中P 1< P 2。

对于购房家庭，我们根据其购房能力分为高购买力家庭、中购买力家庭、低购买力家庭三种类型。高购买力家庭主要包括以下三种类型：一是收入稳定、年收入达W 2元以上的高收入家庭⑤；二是因以前的财富积累、父母资助、继承遗产等原因，而至少能一次付清90平方米高单价房的家庭；三是有较高的稳定收入，并能通过住房按揭贷款至少可以购买一套90平方米高单价房、而且每月还款额不超过月收入一半的家庭。中等购买力家庭主要包括：一是收入稳定、年收入在W 1元至W 2元之间的家庭，其中W 1

（三）不同购房阶层的购房特点分析

第一、不同购房阶层的购房趋向分析。一般来说，高购买力家庭可根据自己需要任意购买不同价位住房。但一般情况下，他们是高价房的购买主力；而中价房则主要为中、高购买力家庭所购买。显然，低价房可以同时被高、中、低购买力家庭根据自己的需求去选购，当然有需求但无力购房者除外。

第二、不同购房阶层对贷款的依赖性分析。在实际操作中，财富拥有量和收入差距是导致购买力不同的主要因素，但贷款也可以增强购买需求，不同购房家庭对贷款的实际依赖性随着购买力的下降而提高，并且随着购买力的下降，贷款数额更能反映购房者的真实需求。所谓实际依赖性是指购房者在购房时对贷款的必须依赖度。事实上，有些购房者在购房时本来有经济势力可以不贷款或者可以少贷款，但在实际操作中仍通过贷款进行购房，其实这并不表明其贷款额是真实需求，而是这些人可能有收益率比贷款利率更大的投资手段。需要指出的是，由于申请住房贷款者还需要一定的经济条件和收入来做保障，所以，那些有稳定收入但收入较低的家庭、无稳定收入而也无力买房的家庭以及靠领取救济金度日的下岗职工家庭，常常无法获得“住房抵押贷款”，也只能望房（即使是低价房）兴叹了。

（四）不同阶层购房平均单位房价与年平均购买力指标的确定与计算

④

这里所谓的购买力，不仅包含各个家庭的当年可支配收入所形成的购买力，而且也将各个家庭所拥有的初始财富所形成的购买力包括在内。下文将给出这三种阶层家庭的详细定义。

⑤ 这里所谓“收入稳定、年收入达W 2元以上的高收入家庭”，在不同地区存在着巨大差异，所以应根据当地实际情况来确定。当然，仅靠一年的收入W 2也许还无法一次性付清一套90平方米的高单价房，但因为有稳定的高收入，这种家庭可以适当借助于外力（例如银行贷款）很轻松地购买。下文的W 1可类似理解。

尽管高购买力家庭可以购买各种价位的住房，但我们利用公式（1）计算高购买力家庭的房价购买力比时仅考虑购买90平方米高单价房的情况。原因很简单：本文是用房价购买力比去判断房价相对于人们的购买力来说是否过高，所以若高购买力家庭有能力购买高单价房，则将更有能力购买其他价位的房子。同理，利用公式（1）计算中购买力家庭的房价购买力比时仅考虑购买90平方米中单价房的情况；而计算低购买力家庭的房价购买力比时则只能考虑购买90平方米低单价房的情况。在这里，我们仅仅以高购买力家庭为例，介绍公式（1）中购房的平均单位房价与年平均购买力两个指标的计算方法。对于中等购买力和低购买力家庭，可采用完全类似的方法进行计算。

在上述高购买力家庭的三种类型中，第三种家庭的购买力最弱，即有能力购买价格为P 2（元/平方米）、面积为90平方米的高单价房、但需要8成最大额度的银行贷款，记这类家庭为S 1w 。在高购买力家庭另两种较强的类型中，又以年平均家庭收入恰好为W 2元家庭的购买力最弱，记这类家庭为S 2w 。根据S 1w 家庭的定义，这类家庭房贷总额为80%?90*P 2（元）。按照贷款年限和对应的利率，计算出每月等额支付给银行的还款数量L 1（元）。按照银行的规定，贷款者的家庭月收入一般需要超过付款额的2倍才可以申请贷款。因此，家庭S 1w 的月收入应不低于2*L 1（元），其年收入应不低于24*L 1（元）。本文将家庭S 1w 的年购买力近似为24*L 1（元）。对于家庭S 2w 的年购买力，直接使用年收入W 2（元）作为其估计。本文用家庭S 1w 与家庭S 2w 年购买力的中位数（也就是平均值）作为高购买力家庭的年平均购买力，则有以下的计算公式

2

2421W L +=购买力高购买力家庭的年平均 （2） 对于公式（1）中高购买力阶层的购房平均单位房价，本文选取中单价房与高单价房的临界价格P 2（元/平方米）作为其估计。相对于简单的整个房地产市场的平均房价而言，这个估计更加合理。

值得注意的是，高购买力家庭、中购买力家庭、低购买力家庭是对购房需求者的划分，与高收入家庭、中等收入家庭、低收入家庭是不同的概念。根据本文的定义，高购买力家庭、中等购买力家庭、低购买力家庭分别包含欲购房的高收入家庭、中等收入家庭、低收入家庭。

（五）修正后的房价购买力比公式的合理性分析

首先，在房价购买力公式（1）中用年平均购买力代替年平均可支配收入，这不仅可以将每个家庭的年收入所形成的购买力考虑在内，而且也将每个家庭的初始财富所形成的购买力也计算在内。其次，通过将购房者按照其购买力大小划分为高购买力家庭、中等购买力家庭和低购买力家庭三个阶层，同一阶层内不同家庭收入的波动区间、所购买住房价格的波动区间都大大缩小了。这就克服了房价收入比指标忽视不同购买力家庭收入波动幅度过大以及房价波动幅度过大的缺陷。当然，房价购买力比公式也有可能会忽视同一阶层内不同家庭在购买力和购房价格方面存在的差异性，但相对于房价收入比而言，其程度大大降低了。

四、房价购买力比公式在上海房价剖析中的应用

—— 兼析上海房地产市场中的“低价房悖论”

（一）上海房地产市场房价购买力指标的计算

利用公式（1）和公式（2），本文计算了上海房地产市场不同购买力家庭的房价购买力比，结果总结在表1中⑥。

表1 上海房地产市场不同购买力家庭的房价购买力比

不同购买力家庭

高购买力 中等购买力 低购买力 房价购买力比 5.57 6.23 17.56

（二）计算结果分析以及对上海房地产市场发展的认识 ⑥ 计算过程中的房价数据来自于上海房地产评估师协会网站：https://www.wendangku.net/doc/1f12010257.html,/，而居民收入数据则来自于2001年到2005年的《上海统计年鉴》。

表1的计算结果表明，在上海房地产市场中，中等购买力以及高购买力家庭的房价购买力比分别为6.23和5.57；而低购买力家庭的房价购买力比则高达17.56，远远高于中、高购买力家庭的数值。如果我们采用3至6倍的房价购买力标准，则对中、高购买力家庭来说，目前的上海房价在其购买力的承受范围之内⑦。但对于低购买力家庭而言，即使购买90平方米的低单价房，其房价购买力比远远超出合理区间，对他们来说，目前的房价高不可攀、无力承受。

聚焦于上海房地产市场上不同购买力阶层房价购买力指标的巨大差异，我们认为上海房地产市场存在着“低价房”⑧供需严重错位的结构性矛盾。而且，房地产市场也并没有自发地对这个矛盾做出相应的调整和反应。这主要体现在存在于上海房地产市场中的“低价房悖论”：一方面低购买力家庭在数量上占据很大的比重，因此市场对低价房存在很大的潜在需求；而另一方面低购买力家庭的房价购买力比出奇地高，房价远远超出其承受能力，市场并没有对低购买力家庭的低价房潜在需求做出充分反应⑨。“低价房悖论”折射出一个事实：上海房地产市场在“调节住房供需、实现房地产资源优化配置”等方面是缺乏效率的，市场有失灵表现。

导致上海房地产市场上述“悖论”和结构性矛盾的原因主要有以下几点：第一，房改之初，广大低购买力阶层消费观念保守，再加上购买力有限，错过了进入房地产市场的机会。随着经济的发展，虽然其收入水平有所提高、消费观念也发生了转变。但由于房价在过去的一段时间内已经有了大幅攀升，低购买力家庭无力进入房地产市场。由此导致了房地产市场对低价房存在巨大的潜在需求的事实。第二，上海房地产市场对高档住房的巨大需求推动了房地产市场价格不断上涨。首先，尽管中、高购买力阶层的比例只占少数，但由于上海人口密度高、基数庞大，所以其绝对数量仍然很大。其次，随着近几年我国贫富差距的不断扩大，中、高购买力家庭的数量正在不断增加。再次，上海作为中国经济最发达地区之一，吸引了来自中国乃至世界各地的资金、人才以及企业，从而在客观上增加了对高档住房以及其他用房的需求，再加上投机资金对上海房地产市场的冲击，使上海房价不断爬升，这对居民住房购买力具有降低效应。第三，上海房地产市场对低价房潜在需求反应不灵敏，低价房供给严重不足。客观上来说，房地产业周期长的特点决定了低价房的供给会严重滞后于其潜在需求。但更为关键的是，由于中高价商品房的利润空间大大高于低价房，所以开发商主观上也不愿意在中高档商品房仍有很大需求的情况下转向利润较低的低档商品房的开发。因此，低价房的潜在需求一直没有得到房地产市场供给方的充分重视和关注也就无足为奇了。

上海房地产市场中的“低价房悖论”已经引起了国家以及上海市政府的关注和重视。从短期效果来看，解决房地产市场中的“低价房悖论”就是控制高档房的供给，鼓励低价房的供应。正如前文所说，这一点在《意见》中已经进行了明确规定。但是，本文认为，解决我国房地产市场供需结构性矛盾的根本出路在于建立和完善我国的房地产市场，包括租赁市场以及二手房市场。政府在此过程中的作用是设法构建起一个运作规范、能够对住房需求和供给进行自发调节、从而实现房地产资源优化配置的市场化机制，而不是过多地直接采用行政干预的方式来实施房地产资源的配置。

五、结论

本文在对国际上通用的、用以判断房价是否合理的房价收入比公式的缺陷进行系统分析之后，提出了更加合理的房价购买力比公式。采用新公式，本文对上海房价是否合理、上海房地产市场中的“低价房悖论”等问题及其成因进行了深入讨论，并提出了解决问题的对策和建议。主要结论为：（1）对中、高购买力家庭来说，目前的上海房价在其购买力的承受范围之内；但对于低购买力家庭而言，目前的房价远远高于其购买力。（2）上海房地产市场存在严重的供需错位结构性矛盾，并且房地产市场也没有对

⑦现实中的很多中高购买力家庭也可能感觉上海房价很高，甚至承担困难，这主要由于许多高收入家庭偏爱选择购买远远超出90平方米、总价很高的大面积商品房所致，而非商品房单价过高的原因。

⑧这里的“低价房”是指面积在90平方米以下的低单价房，或者相对于低购买力家庭而言总价比较低的住房房，下文同。

⑨实际上，中、高购买力阶层一直是房地产市场上的需求主体，而广大低购买力家庭对低价房的巨大需求到目前为至尚未被房地产市场的供给方所关注。清华大学房地产研究所谢岳来（2004）对中国几个重要城市调研结果也验证了这个事实，他的调查表明，至少70%以上的商品房是由30%的最高收入人群购买。

此做出及时、充分的调整和反应。这主要体现在存在于上海房地产市场中的“低价房悖论”。（3）上海房地产市场在“调节住房供需、实现房地产资源优化配置”等方面缺乏效率。（4）从短期效果来看，解决房地产市场中的“低价房悖论”就是控制高档房的供给，鼓励低价房的供应。但是，解决问题的根本出路还在于建立和完善我国的房地产市场。

参考文献

[1] World Bank, World Development Indicators 2001[R], 2001, Oxford University Press: Oxford and New York

[2] 包宗华．讹传的国际惯例[J]．瞭望，2005年1月第5期，58．

[3] 包宗华．房价收入比不是衡量泡沫的标准[J]．中国房地信息，2005年第4期，27-29．

[4] 多恩布什、费希尔．宏观经济学（第六版）[M]．中国人民大学出版社，1998年4月．

[5] 邱强．我国房地产泡沫的实证分析[J]．社会科学家，2005年第1期（总111期），66-70．

[6] 社科院．房价的上涨将是一个常态[N]．经济参考报，2005年2月27日．

[7] 孙伯良．上海房地产价格[J]．银行家，2005年7月，96-99．

[8] 谢岳来．深度调查：房地产泡沫“崩溃论”能否成立？南方周末[N]，2004年10月24日（详细内容见网站：https://www.wendangku.net/doc/1f12010257.html,/news/news.asp?id=896）．

[9] 杨文武．房价收入比的理性认识[J]．价格理论与实践，2002年第7期，17-18．

[10] 郑睿祺、刘洪玉．房价收入比的性质与合理取值范围[J]．中国房地产，2002年第8期，34-36．

[11] 张宇祥、王要武．运用价格杠杆拉动城镇住房消费的对策研究[J]．价格理论与实践，2001年第4期，17-19．

[12] 周浩明、陈敦旭．我国房地产泡沫的现状、成因及其治理对策[J]．湖南经济管理干部学院学报，2005年3月（第16卷第2期），15-17．

作者联系方式

张清

金

地址：上海市邯郸路220号复旦大学金融研究院；邮政编码：200433；

电子邮件：zhangjq@https://www.wendangku.net/doc/1f12010257.html,；

电话：（021）55664452。周茂彬

地址：上海市邯郸路220号复旦大学金融研究院；邮政编码：200433；

电子邮件：051015061@https://www.wendangku.net/doc/1f12010257.html,；

电话：（021）61444914。

英文论文 房价线性回归分析

The distribution of educational resources in Beijing city and the housing prices Abstract：House price is not only affected by national macroeconomic policy, but also affected by the public facilities and the environment around. The equilibrium distribution of education resource result in house price fluctuation. That is not equity and widen the gap between the rich and the poor. We research the factors affecting the house price of Bei jing’ key schools, r esult point that school district house price is 13.8% higher than that of non-school district house having similar conditions. By controlling other public resources, like subway station, park and kindergarten, and itself property, like house age, greening rate, plot ratio, result suggest that school district house in Haidian and Chaoyang have premium of 31%. Meanwhile, they have premium of 23% totally. The result is, different house price reflect inequality of Beijing’s education resources, and most part of high quality resources distribute in central area. These spatial pattern is unreasonable, reducing the utilization of high quality public resources, and resulting in sharp rise of house price in the central area, lastly, expanding wealth gap. So the government should enhance quality of education and improve traffic efficiency. Through these measures, we can reach these goals: the suburbs improving its attractiveness, population density of Beijing decreasing, and more importantly, public resources distributing equality. Keywords: house price; public resource; factors; inequality; population density 1.Introduction Real estate is one of the most important parts of the economy in our country, the price rise is the result of multiple factors. The quality of public resources is an important factor to affect the price of housing, which is especially important in the teaching quality of residential buildings. The education resources has always been an important impact on housing prices, for example, according to the study, in 2004, in the transition process from a poor school in London to a top school, house prices have an increase of 61000 pounds. Early studies such as Oates (1969) on the cost of real estate prices and public schools spending on each students, he found that they have a significant positive correlation, and the negative effect of house property tax on housing prices can be offset if they spend the money to the school, the study shows that residents tend to pay higher prices to better public services. And Fullerton Rosen (1977) believes that the use of each student's spending in public schools as a variable is not very appropriate, because the cost of education,and other factors are not easy and accurate, so they use the average performance of students on behalf of the school quality, the results show that the data and prices are significantly positive correlation. However, it is not very good to solve the problem, in order to better quantification the quality of school teaching, Lucas Figlio (2004) introduced the school quality rating reportthe state government issued as a supplement to the students' average test score, the study shows that when

从经济学角度,浅析中国房价

从经济学角度，浅析中国房价 刘英英 1102204112 淮阴工学院 摘要：随着中国经济的迅速发展，近几年中国房价一路走高，可谓是风光无限。但也让无数的潜在购房者望而却步，造就了无数的“房奴”为房梦而奔波。许多到了已婚年龄的80后青年一房难求，导致“蜗居”“蚁族”“裸婚”等现象的产生，是什么造就了中国房地产价格的居高不下？本文运用相关的经济学原理，浅析其原因和影响，以及其给人的思考。 关键词：供给与需求，生产成本，经济学，危害，措施 正文： 一）供给与需求的影响 在经济学家的眼中，价格是由供给和需求决定的；价格的变动是由供给和需求的变化决定的。我国是一个人口众多的发展中国家，人口基数大、人口增长快，而且城市化水平低，农村人口多，必然会对住房产生大量需求，再加上数以万计的大学毕业生需要在城市寻找自己的生存空间、买房、扎根、建立自己的家庭，导致了城市住房需求量的急剧增加，同时随着生活水平的提高，越来越多的人需要更优越的居住环境静，这也促进了房产的需求。另外，投机炒房减少供给。受前几年房价涨高的影响越来越多的人加入了投机炒房的行列，低价买入然后弃之不用或出租出去，从而影响了市场的供给，导致了房产价格的增长。因此，近些年中国房价一路飙升。 通过经济学的理论分析可知，商品价格是指有市场上商品的需求曲线和供给曲线决定的均衡价格。由于房地产供给的有限性和房地产商的极力宣传，大家错把需要曲线（需要是相当于对物品的偏好，并没有考虑支付能力等因素)看做需求曲线(需求是指既有愿望，又有支付能力的需要。如果没有支付能力，则不能将需要称为需求。形成需求有三个要素：对物品的偏好，物品的价格和手中的收入。)，需要曲线的需求量大于需求曲线，同等供应曲线条件下，商品房的价格高于其实际价值，形成了高房价。同时，随着我国经济的发展，城市化水平不断提高，对商品房的需要量不断加大，而需要住房的居民收入的增长跟不上经济发展速度，商品房的高价位一次次被刷新。 按照常理推断，既然我国商品房价格形成是由市场需要曲线和供给曲线决定的，市场需求量被高估了，那么多开发的商品房进入市场会冲低商品房的价格并形成商品房滞销的局面。但现实为什么常常出现商品房热销的局面?其根本原因在于利润的趋势，大家认为商品房的价格会持续走高。因为按照现实中参照的市场需要量，商品房市场的供应量还较小，商品房市场处于供小于求的局面，存在升值的空间。而且商品房是缺乏弹性的商品，需求量的变动随价格变动不敏感。同时，由于受土地等因素的制约，商品房不可能实现无限的供给，这就进一步坚定了大家对商品房升值的信心，这样就造成了我国商品房极度热销的场面。 二)生产成本的增加 房地产市场的发展依赖于土地，甚至可以说地理区位因素可以决定房地产的价格及档次。土地作为不可再生资源，其供应量是有限的，而且每一区位的土地都是独一无二的。可见，土地在房地产市场中发挥着不可替代的作用。

中国高房价的分析与对策

中国高房价的分析与对策 作者：肖建荣邮箱:xiaojr8899@https://www.wendangku.net/doc/1f12010257.html, 城市的高房价问题是世界各国城市化进程普遍遇到的一个难题。高房价不仅透支国民未来财富，扩大收入分配差距、影响社会和谐，而且使经济增长泡沫增加，最终可能引发经济危机。 中国的高房价问题尤为突出。从房价收入比来看，根据各国的惯例，房价收入比在3—6之间为合理的房价水平。而根据国家统计局的数据加权计算，2009年中国城镇居民的房价收入比为9.7.，这比国际上公认的房价最难承受地区（房价收入比为7）要高出近40%。实际上，在中国大中城市，一套市区90平方米商品住房的平均房价，房价收入比已达到15—20以上，超过25以上的大城市也绝不是少数。从住宅空臵率看，一般而言，空臵率在5%与10%之间为合理区，在10%与20%之间为空臵危险区，在20%以上为商品房严重积压区。中国一些城市的住宅空臵率往往都在20%以上。从房屋的租售比看，国际上一个区域房产运行状况良好的租售比一般为１∶３００~１∶２００。中国城市的房屋租售比往往达到１∶6００~１∶5００，相差近一倍。 尽管中国的房价已严重超出了居民的承受能力，住宅空臵率、租售比也早已超出了合理水平，可中国的房价依然如脱缰的野马，一路狂奔。 中国的高房价的原因 首先，地价上涨推动房价上涨。政府对土地的垄断交易及房地产企业的投机囤地则进一步推高地价，加剧了房价的上涨。 如果不考虑市场炒作的因素，住房的价值主要决定因素有两个：一个是住宅本身，即建设成本；一个是住宅所处的位臵，即土地成本。其中，住宅本身是在不断贬值的：按中国住宅的平均寿命30年计算，每年就要贬值1/30。真正支撑房价上涨的理由，是土地价格的上涨。 城市土地的增值一是得益于城市基础设施和配套服务功能的完善；二是得益于城市经济发展，就业、商业机会增加，城市对人们的吸引力在增加；三是因为

上海房价十年上涨综述

上海十载“驯楼记” 土地财政力挺房价上涨 上海乃至全国楼市调控了十年，而这十年的调控反而让楼市产生了抗体，每次调控后表现大致如下：新一轮调控出风声紧。买家观望，成交下降，开发商延迟推盘，银行收紧银根，土地市场阴风阵阵，楼市呈现暂时的偃旗息鼓。但随后的半年甚至最短的2-3月内，成交回升，日光盘重现，银行放松政策，随后房价回到高位甚至高于调控前。这些场景都似曾相识，并且反复上演。现今，被称为“史上最最严厉的调控”，是否还能发挥其作用？上海十年的“驯楼”会不会在此时造就“功德圆满”？ 调控十年房价屡调屡高 对于房地产市场的整体调控，始于2003年。 2003年，国务院发布《关于促进房地产市场持续健康发展的通知》，其中提出“房地产业已成为国民经济的支柱产业”，文件同时指明了住房市场化的基本方向。自此，房地产市场进入涨调期。2003年，国务院发件表明，房地产业由于关联度高，带动力强，已经成为国民经济的支柱产业。自此，暗暗膨胀着的房地产泡沫开始明目张胆的充斥整个房地产市场，房价则呈螺旋式、前进式上升，从不顾及直追其后的购房者们，如今购房者们离房价越来越远。 同年，中国人民银行还发布了要求加强房地产信贷业务管理的121号文件，文件加强了对于房地产开发贷款的管理和引导，并要求商业银行应进一步扩大个人住房贷款的覆盖面，扩大住房贷款的受益群体，首套住房首付比例仍为20%，二套房适当提高首付比例。 2004-2007年调控越来越火房价越调越涨 伴随着国家对于房地产业的支持与扶植，房地产市场开始出现投资过热现象，当年在这种背景下2004年的调控应运而生。国土资源部等发布《关于继续开展经营性土地使用权招标拍卖挂牌出让情况执法监察工作的通知》，通知规定自2004年8月31日起，所有经营性项目用地一律公开竞价出让。开发商需在两年内实施开发，否则土地将被无偿收回。因此业内称2004年8月31日为“土地大限”。然而土地大限却没有限住房价的上涨。据了解，2004年全国房价涨幅达到14.4%，远远高出1998年~2003年间3.6%的年均涨幅。 之后前赴后继而来的则是2005年的“国八条”。 2005年的“国八条”以稳定住房价格为主，禁不起土地大限以及国八条的密集打压，以上海为代表，楼市成交有所下降，价格涨幅渐稳。

高房价是经济问题还是政治问题——分析中国房价的政治经济视角

２０１０年３月 第４７卷第２期 西北师大学报（社会科学版） ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮｏｒｔｈｗｅｓｔＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＳｏｃｉａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ） Ｍａｒ．２０１０ Ｖ０１．４７ＮＯ．２ 高房价是经济问题还是政治问题 ——分析中国房价的政治经济视角 张振华 （南开大学周恩来政府管理学院，天津３０００７１） ［摘要］高房价是当下我国房地产市场最突出的特征。经济学从房地产市场的区域寡头垄断结构、供求失衡、周期理论等视角来解释中国的高房价现象。这些解释存在或大或小的问题。政治经济视角在肯定高房价现象经济起因的同时，尤其关注政治性因素对于房价的推动作用，并由此主张，对房地产市场的调控不能单纯从经济的角度着眼，而应该经济对策和政治对策并举。 ［关键词］高房价；利益集团｝房地产市场｝政治经济分析 ［中图分类号］Ｆ２９３．３［文献标识码］Ａ［文章编号］１００１—９１６２（２０１０）０２—００８６—０５ 一、高房价的三种经济解释视角 （一）“市场结构一市场行为一市场绩效”：高房价的经济解释视角之一 苗天青的《我国房地产业：结构、行为与绩效》和李伯含的《中国房地产业的市场结构与竞争行为研究》是这种研究的代表。这种分析视角主张从产业组织理论的“市场结构一市场行为一市场绩效”（ＳＣＰ）模式出发来分析我国房地产市场的结构、房地产商的市场行为和房地产产业的经济绩效。 苗天青和李伯含都认为，我国房地产市场存在区域寡头垄断结构。这种结构是由房地产产品的自然属性决定的：“房地产产品位置的固定性决定了房地产市场不存在全国性市场，而是区域市场。而区域市场中的竞争体现为相邻的房地产产品之间的竞争，在构成竞争关系的临近区域或临近地段，房地产企业及其房地产产品的数量是很少的，区域内少数开发商之间的竞争就是寡头竞争。由此在一定区域市场范围内形成的市场结构就是寡头垄断的市场结构。蚍１３（Ｐ６３） 由于寡头垄断厂商的决策对整个市场和其他竞争对手都会产生极大的影响，因此，每个厂商在做出决策时，不仅要考虑本身的成本与收益情况，而且还要考虑到这一决策可能对市场的影响以及竞争对手对此的反应。因为其他厂商的反应又决定了厂商行动对其自身所带来的后果。［２］（ＰＰ．８８—８９）因而，在区域寡头垄断结构下，市场存在着普遍的合谋。竞争的主要形式是非价格竞争，非价格竞争策略是房地产企业的占优策略。［１】（Ｐ１）苗天青还认为绝大多数的房地产企业存在隐瞒盈利的情况，其目的是偷逃税款，房地产业的实际盈利水平不仅远远高于现有的统计数据，而且普遍存在着暴利。 然而，该理论在推导房地产市场的“区域寡头垄断结构”时，遭遇了困难。［３３市场结构有三个衡量指标：市场集中度、产品的差异化和进入壁垒。统计数据表明，我国房地产市场的集中度很低。且产品的差异化并不明显。在进入壁垒方面，土地的协议出让曾是最大的壁垒，然而随着土地“招拍挂”的普遍实施，此种壁垒逐渐消减。经济学者显然回避了这一问题：“这种统计和计算在中国房地产业目前所处的初级阶段显然意义不大”。房地产市场的垄断结构来自于房地产产品的“自然属性”。即位置的固定性。［１１（Ｐ５２）然而如果仅从这一点就能够推导出房地产市场是“区域寡头垄断结构”的话，我们便可认定所有国家和地区、所有时期的房地产市场都是“区域寡头垄断结构”，因为不仅中国的房子不能动。美国的房子也不能动Ｉ不仅现在的房子不能动，过去的房子也不能动。如果再深究一步的话，还会发现，这种研究办法是“借”来的。ＳＣＰ范式主要适用于制造业的分析，这样在对房地产业进行研究时，就难免出现“水土不服”的情况。 （二）供求关系与高房价：高房价的经济解释视角之二这种理论倾向于从供求关系失衡、供小于求的角度来解释高房价。典型的计算办法是将房地产市场的需求分为潜在需求、真实需求、被动需求、投机性需求和其他需求。 ［收稿日期］２００９—０９－１４ ［基金项目］南开大学人文社会科学青年项目（ＮＫＱ０９４２）阶段性成果 ［作者简介］张振华（１９７９一），男，山西繁峙人，法学博士，南开大学讲师，从事政府经济学、政治社会学研究８６ 万方数据

我对中国房价未来走势的看法(精)

我对中国房价未来走势的看法 前两天与李钟琴先生争论中国房价的未来走势，一言难尽，故此决定写一篇短文(本人主要研究不是房地产，只能说说感觉)。 我的一个朋友最近在美国给他儿子买了套房子（位于德州达拉斯，二层小楼200多平米），花了25万，他本来带去30万，省下了5万，问我买点什么股票，我说你买BRT（一个房地产REIT）吧，虽然目前没有分红，但我认为三年后上涨一倍问题不大。 许多国人可能认为美国已经衰落了，但我不这样认为。我认为美国已经没有什么问题了，几年后如果美国重新显示出巨大的力量，我奉劝诸位不要露出惊讶的表情。简单地说，对于美国这样的国家，每一次经济危机都是一次机体的自我更新，活下来的都是身强体壮的。08年美国房地产业的崩溃，并不一定是一件出人意料的事，我请大家注意，伯南克曾经说过：处理泡沫的结果比处理泡沫要容易得多。这句话是很耐人寻味的。在美国房地产大跌时，美联储并没有去干预它的走势，这至少表明了他们的一种态度：他们不怕房价下跌。他们能够承受房价下跌所导致的结果。 在讨论目前国内房价走势之前，我先说说我知道的以前的一个情况：1994年时，上海城区的房价已经是1万左右了，这个价格维持到2000年时，发生了变动，不是向上，而是大跌了50%，跌到5000（没错，每平米5000块。北京的房价虽然明的没降，但6折7折也是有的），半年后就涨上去了，自此之后就一直大涨小回，直到现在。为什么2000年会有那么一次下跌，简单地说：开发商撑了几年之后，实在撑不下去，断头了，而当时的经济情况好得很，承受的起。 2008年底，受美国经济危机的影响，我国的房价也开始下跌，最明显的是深圳，说它出现跳楼的情况也不为过。但诡异的是，这种情况没有维持几个月，房价掉头又向上了(四万亿的资金注入，有多少去了房地产业？)。还没死呢，怎么又还魂了？ 房价下跌的影响有多大呢？大家可看以下两个方面： 1。2009年，北京、上海的财政收入分别为2000亿和2500亿，卖地收入分别为922亿和992亿。卖地收入已占财政收入中很大的一块。 2．据abcde网友提供的数据,我国房地产总量有84万亿之巨，如果房价下跌30%（如美国那样），则房地产上的财富损失为28万亿，平均每人2万，实际上的损失肯定不止于此，连锁效应之下，结局如何已经无法估计。

房价收入比研究论文

房价收入比研究论文 摘要：根据房价收入比的相关概念和公式，对合肥市近几年的房价收入比进行了实证研究，得出合肥的房价收入比处于全国平均水平，房价收入比的变化主要是由于人均住宅面积和人均收入的增长，房价的增长幅度相对不大。同时通过对不同收入阶层以及不同住宅类型的房价收入比构成分析，得出居民对经济适用房的承受力最广，中等收入户以上收入组对任何市场可供面积的经济适用房都具有有效的购买力，低收入组对90平方米以下中小面积经济适用房也具有有效的购买力，只有最低收入户对其仍没有购买力。 关键词：房价收入比；构成分析，经济适用房 一、房价收入比的概念和公式 （一）房价收入比的概念 房价收入比，顾名思义就是房价与收入的比例关系。世界银行将其定义为平均每套住宅价格与城镇家庭平均收入之比。联合国人类住区（生境）中心在《城市指标指南》中将其定义为居住单元的中等市场价格与中等家庭收入之比[1]。国内一些专家将其定义为“一个国家或城市的年平均上市房价与居民年平均收人之比”，也有人认为“房价收人比是一个基础性概念，是一个平台性概念，不计其数的房价收人比衍生概念各有其内在的经济学乃至社会学等意义”[2]。 1.按照收入划分。从收入层面上看，中国长期以来统计划分的标准是将全体居民按收入分为最低收入户、低收入户、中等偏下收入户、中等收入户、中等偏上收入户、高收入户和最高收入户七大类。按照这一划分的结果分别计算不同阶层的房价收入比，这种细化的房价收入比比整个国家或地区级的指标更科学也更有说服力。 2.按照上市住房的新旧程度划分。目前，中国许多城市上市交易的住房主要是房价相对较高的新建商品房，因此在计算房价收入比的时候多采用新建商品房的价格。越来越多的二手房上市会逐步降低住房均价。因此，全体家庭单位面对的房屋价格应是新旧住房的加权平均价格。我们也可对新建商品房和二手房分别计算房价收入比来具体反映居民住房消费情况。 3.按照房屋的类型划分。现今的住宅类型大致可以分为经济适用房、普通住

上海市商品房价格影响因素分析

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/1f12010257.html, 上海市商品房价格影响因素分析 作者：乐凯星 来源：《经营者》2015年第08期 摘要上海是我国经济发展中心。房地产业在近20年的快速发展也使得房价持续走高，研究房价的影响因素十分必要。文章首先简述了中国及上海房地产的发展状况，分析了影响房价的因素，并通过建立2005年到2015年上海房商品房价格以及相关因素的时间序列数据模型，分析了各因素的影响效果。模型初步采用对数线性回归，进而对多重共线性进行修正，对上海市商品房的价格进行实证分析，并解释了模型结果的经济学意义，分析了三个显著性影响因素对商品房价格变动的具体影响。最后，基于模型结果，提出政策建议。 关键词商品房价格回归模拟影响因素 一、房地产发展现状 （一）我国房地产业发展状况 中国的工业化和城市化快速推进，同时催生了房地产业的繁荣，迅速崛起的房地产业已经成为国家的经济支柱性产业之一。但房地产业在中国属新兴产业，房地产市场发育不完善，因而出现了众多问题。例如，房地产投资增幅过大，带动经济过热；住房市场供应结构性矛盾突出，房价上涨过快，超出了广大居民的承受能力；房地产融资过度依赖银行等。 （二）上海房地产发展状况 在供给方面，上海房地产开发投入产出失衡，施工面积高、竣工率低，经济适用房投资额比重小，房地产供给结构不合理。在需求方面，房价上涨幅度过度，房价收入比明显偏高，抑制有效需求形成。房价的微幅度上扬，其理想状态是控制在5%以下。从国家政策层面看，2009年年底，国家规范房地产市场稳定、健康发展的宏观政策的陆续推出，抑制2009年“过火”的房地产市场，投机因素亦被抑制，房价回落到一个平稳而相对理性的阶段。 二、房价的影响因素分析 从成本加成的角度来说，房价的核心在于房产的价值，其中包含土地价值和附着于土地上的建筑物的价值。基于此，房价首先受到土地供应状况和价格的影响，此外还由建筑成本、建筑附加价值决定。同时人们的心理预期和相关政策也会对房价造成影响。从供需角度来说，市场的供需关系状况决定了商品房的价格。 第一，土地购置费。土地购置费是房产开发商成本中的重要组成部分，理论上来说，我国征地政策会导致土地资源供应不足，从而提高了地价，进一步提高了房价。

城市化对房价的影响_线性还是非线性_基于四种面板数据回归模型的实证分析

第37卷第4期 财经研究 V o l 37N o 4 2011年4月Journal of Finance and Eco no mics A pr 2011 城市化对房价的影响:线性还是非线性? 基于四种面板数据回归模型的实证分析 骆永民 (安徽工业大学经济学院,安徽马鞍山243032) 摘 要:文章从线性和非线性两个角度分析了中国城市化进程对房价的影响。通过对各省历年房价和城市化的核密度估计空间分布分析,发现城市化和房价之间存在明显的正相关性,并且各省份的城市化和房价水平存在 双峰 分布特征和空间相关性。这说明在分析城市化对房价的影响时应考虑可能的门限效应和空间溢出效应这两种非线性关系。据此,文章基于中国30个省份1998-2009年的面板数据,使用普通面板回归、空间面板回归、门限面板回归和平滑门限面板回归这四种模型进行分析发现,城市化水平对本地区和相邻地区的房价均具有显著的促进作用,且在经济增长水平较高、人力资本集聚的地区,城市化对房价的促进作用更加显著。 关键词:城市化;房价;线性;非线性;面板数据回归模型 中图分类号:F293 3 文献标识码:A 文章编号:1001 9952(2011)04 0135 10 收稿日期:2010 12 08 基金项目:教育部人文社会科学研究青年基金项目(10YJ C790186) 作者简介:骆永民(1981-),男,安徽蚌埠人,安徽工业大学经济学院副教授。 一、引 言 2011年新年伊始,政府相继出台了一系列抑制房价快速上涨的政策。其中影响较大的有以下几条:(1)二套房贷款首付比例不得低于60%,同时贷款利率不得低于基准利率的1 1倍;(2)上海和重庆从1月28日起开征个人住房房产税,与此同时财政部、国税总局、住建部相关负责人表示,条件成熟时将在全国范围内对个人拥有的住房征收房产税;(3)各直辖市、计划单列市、省会城市和房价过高、上涨过快的城市,在一定时期内要从严制定和执行住房限购措施;(4)各地要增加土地有效供应,落实保障性住房、棚户区改造住房和中小套型普通商品住房用地不低于住房建设用地供应总量70%的要求。总结上述政策,政府旨在通过提高利率、开征住房房产税、限购以及增加土地和保障性住房供应等政策抑制房价的快速上涨。从相关实证研究看,提高利率(黄忠华等,2008;况伟大,2010)、增加土地和保障房供应(况伟大,2005;温海珍等, 135

中国房地产现状分析

目录： 一．了解房地产 (2) 二．我国房地产的发展历程 (2) 三．我国房价走势 (3) 四．房地产现状成因分析 (4) 五．对我国房地产的未来预期 (5) 六．报告总结 (5)

一、了解房地产 房地产是指土地、建筑及固着在土地、建筑物上不可分离的部分，房地产由于其位置固定、不可移动，因而往往又被称之为不动产。它分三种存在形式： （1）单纯的土地，如一块无建筑物的城市空地； （2）单纯的建筑物，如在特定的情况下，把地上建筑物单独看待时； （3）土地与建筑物结合的“房地”，如把建筑物和其坐落的土地作为一个整体来考虑，这也就是说，土地和建筑既有各自独立的特质内容，又是一个密不可分的整体，不论土地和建筑物是以独立的形式存在或以结合的形式存在，都属于房地产，是房地产的一个部分。 房地产业：是从事土地和房屋开发经营的行业，属于第三产业。 二、我国房地产的发展历程 我国房地产业在计划经济时代曾经一度销声匿迹，被福利化的单位住房供应制度所取代。自从20世纪80年代房地产业重新兴起，90年代进入快速发展时期以来，我国住房分配和供应体制都发生了根本性的变化，全国房地产开发投资也得到了迅猛的发展。据统计，自从1992年以来，我国房地产开发投资累计已超过五万亿元，年均增长20%以上；城镇人均居住面积由1992年以前的8平方米，提高到了现在的20平方米。 八十年代以前，没有人公开地把房地产看成商品，更不会把它作为商品来买卖。它自然就不会形成产业。党的十一届三中全会以来，在经济体制改革的带动下，房地产业，这一亿万价值的巨大商品开始起动，开始流通。 1998年-2007年中国商品房销售面积和销售额平均每年增长24.3%，销售额年均增长33.2%，但在2008年，中国房地产市场全面萎缩，房地产交易量和房价齐跌。2008年全年总计商品房销售面积下跌19.7%，销售额下跌20.1%，十年来首次出现年度房价下跌。但2009年后，房地产市场开始反弹，量价齐升，房地产业反弹，泡沫再度出现。部分城市的房价增长过快，大型城市的销售价格，租金以及房价收入比出现不平衡，开发商高价抢购土地，购地价格已严重偏离合理水平，呈现泡沫化。目前房地产市场的泡沫主要是大城市的局部性泡沫，但是今后可能向二级城市扩散。如果泡沫破裂，有可能引发金融危机。短期内随着房地产的活跃，房价较低的中小型城市将面临上涨压力，但是长期来看中国房价仍面临下调压力。 三、我国房价走势 这是我们找到的我国2013年6月~2014年6月的一手房指数环比数据以及走势图：

上海房价影响因素的多元线性回归分析

上海房价影响因素的多元线性回归分析 1：研究目的和意义 我国房地产市场从20世纪90年代开始建立到如今已经颇具规模，对我国的经济增长产生了很大的影响，甚至成为了国民经济的支柱型产业。但是近年来，房价的飞速发展又不得不引起我们的重视，在促进经济增长的同时，带来的一系列结构性问题将对房地产行业的健康发展甚至国民经济的可持续发展带来影响。因此研究商品房价格的影响因素，有助于科学的把握房地产市场的发展规律，对整个国民经济都具有很大的意义。 2：研究内容和方法 本文主要以上海为中国房地产市场的代表城市进行分析，通过对1999年至2007年的相关经济数据整理建立起多元线性回归模型。 从理论上来讲，房价的波动主要受宏观经济影响，包括地区生产总值，城镇人均可支配收入，建设成本，城市人口密度，货币政策，土地价格以及房地产开发投资额等指标。这里主要选取商品房平均售价作为因变量，城镇人均可支配收入，城市人口密度，以及房地产开发投资额作为自变量来进行分析，通过多元回归方法来了解商品房价格的影响因素 3：多元回归模型的建立及数据分析 3.1：多元线性回归模型的建立

数据来源：上海统计年鉴 国研网整理 设定三个自变量指标分别为：城镇人均可支配收入1x ，城市人口密度2x ，房地产开发投资额3x ，商品房平均售价y 作为因变量，并建立如下的多元线性回归模型： 其中0β，1β，2β，3β分别为未知参数， ε为剩余残差，与三个自变量无关。服从N(0, 2σ). 3.2：回归模型的检验 （一）模型拟合度检验 见下表二分析结果： 表二：模型拟合度检验 由上表可以看出，其R 值和R Square 值都很接近于1，所以其模型拟合度较好。 （二）方差分析显著性F 检验 见下表三方差分析表： 表三：方差分析表 由上表可以看到F 值为72.325，SIG 值为0.000，显然小于0.05，说明因变量分别与自变量存在真实的线性关系，显著性检验通过。 （三）变量显著性t 检验 见下表三相关系数表： 表四：Coefficients 表 由表知，只有城镇人均可支配收入的SIG 值小于0.05，但是其VIF 值却大于10，另外发现城市人口密度以及房地产开发投资额和商品房均价呈负相关，显然在经济实际上不合理。综合判断，自变量间存在多重共线性。通过相关性检验观察变量间的的相关系数均很接近于1（见下表五），说明确实存在较强的共线性。 表五：变量间的相关系数 3.3：多重共线性问题的解决以及回归模型修正 多重共线性的解决一般可以从数据处理和统计方法这两方面入手。 数据处理方面可以通过增加样本量来解决，但是由于房地产市场从90年代末才逐步发展，相关统计数据有限。所以我们通过采用逐步回归（stepwise ）统计方法来对回归进行修正。 通过逐步回归后发现，只有城镇人均可支配收入与商品房销售均价表现了良好的正相关性，并且通过了相关的检验。分别如下表所示：综合SIG 值，F 值，VIF 值都符合检验通过的标准。 表六 方差分析 表七 t 检验 但是从经济意义上来看，房价与房地产开发投资额应该会呈一定的正相关关系，只是由于样本数据太少，或者相关政策的不稳定性导致其检验不显著。而城市人口密度的不显著反而可以理解。因为上海随着其的经济发展，确实会吸引很多外

二手房房价影响因素的多元线性回归分析及其应用

二手房房价影响因素的多元线性 回归分析及其应用 摘要：在房价居高不下的情况下，二手房市场悄然兴起。目前新品房数量已经不足以满足居民的住房需求，房地产市场供需愈加不平衡。因此，为了平衡住房的供给和需求，二手房市场的存在就有了意义。在二手房市场上，出售者和购买者以双方都能接受的价格达成协议，完成住房的出售，对房源进行了再分配。本文在居民消费水平提高、重庆二手房市场十分活跃的背景下，对重庆市二手房价格进行了统计，分析了影响二手房房价的因素，例如居住条件、周边环境、经济增长等因素，并结合二手房市场所遇困难和政府对策，对适用于二手房市场的政策进行了阐述。 关键词：二手房房价；数据统计；影响因素 Abstract：In the case of high housing prices, the secondary housing market quietly emerged. At present, the number of new arrivals is insufficient to meet the housing demand of the residents, and the supply and demand of the real estate market are increasingly unbalanced. Therefore, in order to balance the supply and demand of housing, the existing housing market has a meaning. In the second-hand housing market, the seller and the buyer agree on a price acceptable to both parties, complete the sale of the house and redistribute the house source. Based on the residents' consumption level, chongqing under the background of the secondary market is very active, chongqing second-hand housing prices for the statistics, analyzes the factors influencing the second-hand house prices, for example, living conditions, surrounding environment, factors such as economic growth, and combining with the secondary market encountered difficulties and countermeasures of government, the policy applicable to the secondary market are expounded. Key words：S econd-hand house price；Data statistics；Influence factor

计量经济学论文房价影响因素的实证分析

计量经济学论文房价影响因素的实证分析 标准化工作室编码[XX968T-XX89628-XJ668-XT689N]

我国房价影响因素的实证分析 【摘要】：作为国家的支柱产业，房地产的稳定发展关乎国计民生。近几年，房地产价格飞速上涨，连创新高。在这种情况下研究房价的影响因素，具有重要的理论和现实意义本文针对我国房价快速增长的现象，从人均可支配收入、房屋平均造价、房屋销售面积和房屋竣工面积四方面入手．依据收集到的相关数据．利用计量经济学软件Eviews对房价影响因素进行回归分析，得出房价受人均可支配收入、房屋平均造价和房屋竣工面积三方面因素影响的结论。 【关键词】房价 Eviews回归分析 一、引言 住房问题关系到群众的安居乐业和切身利益,关系到社区的安定。经过十多年的发展，我国房地产业已经成为国民经济的支柱产业之一，市场体系趋于完善，住房消费成为扩大内需的新动力和消费热点。但是近年来，我国房地产价格上涨较快，部分地区房价持续飙升，上涨幅度大大超过经济总体增长水平及其它行业产品与服务的上升幅度。房价增长过快的趋势，不仅极大地影响到城市居民的生活质量，也是整个国民经济继续平稳发展的一个不稳定因素，房价问题已经成为一个引起广泛关注的重要经济问题和社会问题。如何解决我国目前房地产市场价格居高不下的问题，对于提高城镇居民生活水平、缓解社会矛盾、保持经济持续发展具有重要意义。写作目的：通过对我国30个省份的有关资料进行分析，了解对其主要因素和次要因素。并对这些因素进行统计推断和经济意义上的检验。选择拟和效果最好的最为结论。 二、文献综述 近几年来，我国房价持续上涨，不断创出历史新高。关于房价上涨的原因,住房和城乡建设部课题组(2004)分析为地价上涨推动多种住房需求旺盛,而深层次的原因在于消费者预期改变[1]。中国社会科学院与社会科学文献出版社(2007)联合发布的《2006年中国房地产发展报告》预测我国房地产价格长期趋势是上升的,其原因在于市场需求旺盛;供给结构失调;国家信贷的积极支持;地方政府的推动;缺乏规范有效的信息披露制度[2]。沈悦、刘洪玉(2004)认为如果房地产价格的上涨只是投机造成,缺乏相应的经济基础支持,这种价格上涨会向市场发出错误的信号,造成房地产市场和经济的虚假繁荣[3]。关于房地产市场的调控方式,梁云芳,高铁梅(2006)通过实证认为我国房地产市场只存在局部泡沫,通过利率来调控房地产市场,成效不大,但是信贷规模的变化对房地产

2020年中国房价分析

2020年中国房价分析 一.深证房价为何会大幅上涨 炒房客的理由很简单，经济越差，房价越要涨。不涨房价，怎么拉动房地产？不拉动房地产，怎么刺激经济？现在经济那么差，要保GDP，不拉房价是不可能的。这就是本轮炒房的底层逻辑。这个逻辑在过去20年都是对的，但这一次却是错的。 银行把国家发放的中小微企业专项补贴贷款拿去炒房，是不得已而为之。理由很简单，这笔钱就算再低息，甚至国家贴息贴到零，那也是要还的，本金是一分钱不能少的。这年头谁都可以注册公司，找个注册公司一手包办，花费才一千多块，如果你能再多花点钱，还能有专业公司帮你包装，业务流水啥的全都有，和正经公司毫无区别。事成之后如何把钱从公账里转出来，别人也有全套方案。所以就凭一张破营业执照，你就想空口白牙的从银行贷走几十万几百万？别逗了，万一你不还钱，签字的放贷员是要负责任的。我才不信你的流水，也没兴趣听你吹业务，不想知道你是不是下一个马云，更不相信你所谓的个人还款承诺。想贷款可以，拿抵押物来，我只认抵押物，哪怕你不还款，我拍卖抵押物好歹还能拿回一点钱。深圳有很多公司，但有抵押物的还真没几个，大家连办公室都是租的，有些公司恨不能连电脑和桌椅都租，哪来的抵押物。公司没抵押物，但老板您有房子啊，您拿房子来抵押就可以了，这样我就放心了。银行是放心了，但老板不放心啊。我开个公司，贷款给员工发工资，却要把个人的房产都压上去，万一经济不行，那不仅公司破产，一家老小都要流离失所。这事我不干，银行你爱找谁找谁去。款放不出去，银行也急了，上面有任务必须完成啊。于是放贷员就找老板们商量，这样，你以你公司的名义，用你个人的房产做抵押把钱贷出来，至于这些钱你拿去干嘛，我们不管，走个形式就行了。老板您想想，这可是国家贴息的贷款啊，超低息甚至免息，不要白不要啊，你去买房贷款还得5%呢。老板一想，是哦，这么便宜的贷款不要白不要，贷了！至于贷出来干嘛，当然是买房了。中国的房地产市场早就沸腾了，很多人不是不想买，是买不起。有多少钱，就买多少房，根本不管什么房租比，也不管什么价值中枢。狂热的人类曾经愿意花1万金币去买一颗破郁金香，何况房子。现在房价上不去，只不过是因为大家手里没钱了而已，国家管控了贷款的流向。如今贷款被开了一个口子，深圳房价当然要涨。而且买了房，老板们就有更多的房产可以抵押了，可以拿到更多的贷款。生生不息，源源不断，只需要换几个人的名义就行了。这可是贴息贷款，利息低到让人发指，近乎于不要利息。从某种意义上，有些炒房客甚至会认为这种贴息贷款的出现，是国家要拉房地产的一个标志。再加上经济越差的时候国家一般都会拉房价刺激经济的历史规律，炒房客们立刻就兴奋了。拿1亿的房子，炒房客利用这种规则，给他长一点的时间多走几遍流程，完全可以凭空再买10亿甚至更多的房产。撑死胆大的，饿死胆小的，过去20年里胆大的都发财了。如果不是国家紧急下令禁止，深圳的房价，翻倍都不夸张，那些炒房客真的做得到这种奇迹。深圳的房价起来之后，其他城市的房价也跟着蠢蠢欲动，因为企业贷是全国性的，很多地方的炒房客只不过来没来得及发现这个漏洞而已。但其实，深圳的企业贷失控，这是一个工作小失误而已，并不代表国家要放松对房价的管控。 二.过去国家为何扶持房地产行业 国家拉房地产的最大原因，是因为中国人太爱储蓄了，太多的钱放在银行里沉睡。这些钱拿出来建设国家，你好我好大家好，所有人的收入都在上涨。但百

世界各国房价收入比大参考：美国计算面积不同于中国

世界各国房价收入比大参考：美国计算面积不 同于中国 关于房价涨跌以及是否存在泡沫的争论一直吵得不可开交，争论双方各有各的理由。其实更应该考虑的问题是老百姓能不能买得起房，房价与收入是否成正比。现在比较国外城市的房价和收入，可以看到国内房价现在的水平。 南韩：公务员15年买一套房 南韩首都汉城的房价和地价在世界上名列前茅。在市中心一带，一块足球场大小的土地，价值高达10亿美元。而一套90多平方米的住宅，价格在1.5亿至2.5亿韩元之间（相当于人民币100万元至165万元）。一名国家公务员要购置这样一套住宅，需要工作15年至18年。南韩政府规定，一户只能拥有一处住宅，以有效避免房价因人为炒作造成的虚高。 美国：面积计算不同于中国

在美国，绝大部分居民的住宅是2—3层的楼房，附带车库，甚至游泳池，小区有高尔夫场地也不稀奇，相当于中国的高级别墅。美国房产商所经营的都是现房，三室两卫以上房型占90％以上，而且都是装修房。此外，由于中美之间的住宅条件和定价方法的差异，中国和美国的房价很难进行直接的比较。 美国数据都以每单元住宅来统计房价，而不是按每平方米来计算。按每幢房子来衡量的美国住宅价格并不能正确反应中美之间的房价水平差异，因为美国的住房面积比中国普遍要大很多。美国住宅多数集中在120至300平方米左右，目前平均面积约220平方米。折算成和中国一致的每平方米单价不足1100美元，和大涨后的中国一线城市市区装修房价位基本相当。中国长三角某些城区甚至有超出的迹象。在美国，住宅往往单独成幢，没有公用面积的干扰，而且住宅内有些区域也不算入建筑面积，比如一般走廊、地下室、小阁楼、院子，都不在销售总价之内。 东京：房价虽高，装修豪华 现在在东京市中心，相当于上海徐家汇地段的品川站周边步行9分钟范围内，买一套新造的公寓单元，40楼的高层，实用面积80平方米，两间朝南，带停车位，不过3千万日元，要算建筑面积也在100平方米左右，折合人民币225万，按建筑面积算，每平方米2.25万人民币。不过，日本的房子是全装修的，包括卫生间和厨房，还有中央空调和地暖，所有材料都是无毒标准。浴缸带按摩，浴室带空调，浴缸旁边还免费送液晶电视一个；厨房带全自动洗碗机和烘干机，加15万日元可配一台大冰箱。 瑞士：售货员6年能买百平米 瑞士是全世界房价最高的国家之一。以价格最高的苏黎世州为例，在苏黎世市区或风景区的房价约合2500—7000瑞士法郎，也就是合1.5万—4万元人民币/平方米。郊区为1500—3000瑞士法郎，合9000—1.8万元人民币/平方米，一套100平方米的住宅售价为15万—20万瑞士法郎，约合90万—120万元人民币。而瑞士人均收入相差不大，超市售货员的月薪为3000瑞士法郎，年薪合人民币20万元，也就是说买一套100平方米的住宅相当于其3—6年的总收入，而且还可以享受零首付，50年按揭。由于福利好，瑞士人大多没有买房的压力，因此租房者居多。 英国：普通住宅房价不贵 英国的房价，普通地区为200英镑/平方米，而伦敦地区的房价要贵一些，约合300—600英镑/平方米，一处480平方米的房产售价为17万英镑。按照人民币计算，英国一般地区普通住宅售价约合3000—4000元/平方米；伦敦地区约合5000—1万元/平方米。