时间：2023-06-12 09:11:25
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【关键词】房地产价格通胀投资贷款
房地产具有很强的金融属性，是一个高度依赖金融业的产业，购买力和流动性等因素对我国房地产市场的价格走势具有重要的影响，研究我国房地产市场价格居高的内驱力对于我国房地产市场的调控和资本市场的稳定具有重要意义。
一、综述
1、国外研究现状
国外学者的已有研究大多数以房价及其变动指数为因变量，宏观经济因素为自变量，通过建立回归模型研究其间关系。Case，Shiller（1990）基于美国4个大城市 1970 年一季度―1986年三季度的数据，采用时间序列截面法，分析得出：房价和人均收入以及价格的滞后变量变化呈正相关关系。Clapp，Giaccotto（1994）基于美国三镇 1981 年10月―1988 年 9 月的数据，采用OLS 回归法得出：宏观经济变量对房价具有重要影响。Quigley（1999）基于美国 41 个城市 1986―1994 年的数据，采用时间序列截面法，分析得出：宏观经济变量影响房价的走势。
2、国内研究现状
早在 20 世纪 90 年代，国内已有学者对我国房地产价格上涨的原因作出研究。张慧芳（1996）指出土地市场不规范、安置用房量大、拆迁费用高、商品房价格构成不合理、商品房标准过高、房屋工程费上涨幅度过大、开发商回报率过高是我国房地产价格高涨的原因。
之后又有学者运用计量经济的方法研究影响我国房地产市场的因素。曹振良（2006）运用理论及实证分析影响房地产市场的四要素，即宏观经济、金融支持、投机和调控政策。高铁梅、梁云芳（2006）运用协整模型和 H- P滤波计算房地产均衡价格及房地产价格偏离均衡价格的波动状态。柳冬（2008）运用多因素回归模型、状态空间模型及 Kalman 滤波方法，预测我国房地产市场价格趋势，并分析金融危机后房地产价格波动的影响因素。周建军（2009）基于我国 2000 年一季度―2007 年二季度的数据进行实证研究得出：土地价格和居民可支配收入与房地产价格呈正相关关系，但人民币实际利率与房价呈负相关关系。杨瑾（2010）基于对市场供求和竞争理论、价值理论的研究，得出在 7个不同方面完善我国房地产价格机制及抑制房价泡沫的策略。
二、我国房地产市场现状
2010 年以来，针对部分城市房价上涨过快等问题，国家出台了一系列房地产市场调控政策。当前房价已经连续 13 个月回升，从全国房屋销售价格指数同比涨幅变化趋势来看， 2009 年四季度―2010 年一季度房价的上升速度快，后在国家宏观政策的调控下有所回落。我国房价涨幅从 2009 年的 25%下降到 2010 年的 15%，但房价收入比仍在高位，房价收入比位置适当一般位于 3～6 之间，而 2009 年我国城镇居民房价收入比为8.3，2010 年增长到 8.76（此数据由 2010 年城镇居民人均可支配收入约为 18 900 元，按城镇居民每人 30 m2 和城镇家庭每户3口人计算得出），增幅达到 0.46。
三、我国房地产价格上涨的原因
1、居民购买力
2005―2010 年我国的人均 GDP 持续上升，其中 2009 年我国的房地产增加值比重约为 5%，2010 年约为 6%。GDP 增长趋势与房地产在 GDP 比重上升具有刚性关系。城镇化是内需的重要拉动力。据测算，中国城镇化率每上升1个百分点，城镇人口就增加1000多万人；城镇人口每增加1个百分点，会拉动内需增加10 万元。GDP 和城镇化率的持续增长导致我国居民购买力增强，而强劲的购买力是直接导致房地产价格上涨的重要动力。
2、通胀流动性
我国总体上处于通胀压力加大、快速增长、流动性加速 CPI的形势，而房价的波动和 CPI 以及流动性密切相关。通胀趋势和房价上涨预期，导致居民恐慌而寻找保值方式心理导致其大量抢购房产。流动性过剩容易形成持续的通胀预期，劳动力、土地、资本等要素成本不断上升，也导致了房地产价格的持续上涨。
3、房地产投资
我国房地产投资 2007―2008 年增速位于固定资产投资之上，经济危机以后，房地产投资增速下挫，增速最低回落1%。经济刺激政策出台以后，房地产开发投资开始平缓增长，但仍然明显固定资产投资增速。从 2009 年底开始，房地产开发投资快速增长，到 2010 年一季度，增速达到了 35%的历史最高位。房地产投资的不断增加给房地产价格居高不下提供了强有力的支撑。
4、房地产信贷
2010年一季度我国金融机构新增贷款 2.6 万亿元，开发贷款和个人贷款8000多亿，占一季度贷款总量的 32.4%（2009 年房地产贷款比重约为 20%），其中房地产开发贷款 3 207 亿元，个人购房贷款 5 227 亿元，个人购房贷款增长 53%。房地产刺激经济，泡沫积累迅速，投资型购房的杠杆效应明显。房地产开发贷款和个人购房贷款的持续快速增加是导致我国房地产价格上涨的又一内驱力。
四、建议
我国“十二五”规划时期将以加快转变经济发展方式为主线，处理好管理通胀预期与调整经济结构的关系。保持物价总水平基本稳定适度的物价上涨有利于调结构、转方式，但房价的居高和较大的通胀压力有着密切的联动关系，针对我国房地产价格持续居高提出以下建议：
1、在经济增长略缓、通胀压力稍大的情况下，宏观政策调控房地产市场，实行需求管理与供给管理并重、需求紧缩而供给扩张的政策。通过实施稳健的货币政策抑制总需求过快扩张、通过加大房地产领域投入等来扩大供给，切实落实中小套型普通商品住房建设计划和供地计划，督促房价上涨过快的城市增加居住用地的供应总量。
关键词：城市住宅价格；VPCI指标；南京市
中图分类号：F293文献标识码：A
文章编号：1000176X（2015）11013505
一、研究背景
我国房地产市场，自20世纪80年代开始萌芽发展。随着1997―1998年间住房制度改革的启动，住房投资、建设、分配、管理制度逐渐向着货币化、市场化和社会化的方向转变，住宅市场作为独立的产业体系，开始成为房地产市场的重要组成部分。1998年以后，住房实物分配制度的正式终结和房地产市场得到的政策支持，使城市住房供给的融资渠道、投资主体等呈现多元化的趋势，使住宅市场保持着高速的发展势头。
但随着住宅市场投资的快速增长，住宅价格也随之不断上涨。2002年以后，我国部分大中城市的住宅价格出现了加速增长的趋势，且波动程度显著增大。因此，随着住宅价格的不断升高，住宅价格波动已经成为整个社会关注的焦点。围绕相关问题，近年来国务院、各部委、人民银行和各地政府相继出台了一系列政策来稳定房地产市场。
2011年1月26日公布的“新国八条”要求，2011 年各城市人民政府要根据当地经济发展目标和居民住房支付能力，合理确定本地区年度新建住房价格控制目标，并于一季度向社会公布。2011年，在全国657个城市中，住房价格调控目标大致可以分为，以GDP增长为一类，人均居民收入为一类，以长春提出的房价收入比为一类。那么这些指标合理吗？在各个城市公布这些调控目标后，引来了居民的抱怨，房价目标却被公众批评为“限涨令”。因为几乎所有城市都将2011 年目标定为“增长10%”左右，调控目标制定得太宽松。可见这些目标存在不合理之处。因为近些年居民收入水平赶不上GDP的增长水平，更赶不上物价上涨速度[1-2]。
本文从技术分析的角度，聚焦城市住宅价格的波动幅度、波动周期和波动方式等方面，从住宅价格波动现象自身来研究其透露的信息，把握住宅房地产市场的真实状况，通过确定住宅价格的正常波动区间，来对住宅价格波动过程中出现的异常波动点进行界定，从而为趋势的判断和调控的时点把握提供参考。目前可用于住宅价格趋势计算的指标较少，论文通过其他途径寻找合理的趋势分析方法。成交量变化是先于价格变化的，成交量是引起价格变化的原因，运用市场价值规律，供给与需求的关系，制定市场的成交量分析指标，通过最近成交量分析来预测住宅均价的走势。本文试着通过住宅房屋的成交量来预测房价的涨跌情况，运用成交量分析指标来计算出房价同样的指标，这样对于房价的趋势分析就有了一种新方法。基于南京市近十年新建住房的销售情况，计算VPCI。
二、文献综述
在定性研究方面，贺建清从开发商与消费者的互动关系和开发商之间的利益博弈角度分析影响房地产价格走势的原因，并建立房地产市场开发商与消费者间的不完全信息静态博弈模型和开发商之间的有限理性下协调博弈模型，结果表明房地产开发商和消费者之间的博弈，开发商之间的合作与非合作博弈是影响房地产价格波动的重要原因。周建军和侯杰通过对国际游资投机房地产的动因和房地产市场的价格决定模型分析，发现房价波动与国际游资之间呈正相关趋势。熊璐瑛[5]从汇率对物价的传导机制、供需理论等角度讨论汇率波动对房地产价格的影响。杨冬宁探讨了土地供给价格、数量和形式对住宅价格波动的影响。孔煜分析了货币政策影响房地产价格波动的冲击途径，并阐述了我国住宅价格波动与货币供给量变动形成的货币政策冲击之间的关系。
在定量研究方面，梁云芳和高铁梅用多变量时间序列方差分量分析模型（MTV模型）对不同地区不同用途商品房价格变动的各种影响因素综合考虑分析。杨冬宁[9]利用特征价格法和多元回归方程组，通过对杭州市住宅价格指数的构建，对住宅价格波动的影响因素进行了归类和动态分析。李成刚等[10]用Panel Data模型和向后法多元回归方程建立了住宅价格影响因素模型，通过实证分析找出了影响河北省住宅价格的主要因素。周恩臣结合定性的经济周期波动理论和定量的静态、动态供求价格模型及截面时序模型，从政府、银行、消费者的角度对住宅价格波动的原因进行了分析。卫正逸和屈梦溪利用VEC模型对国际资本流动和我国房地产市场销售价格之间的弹性进行研究，通过格兰杰因果检验分析二者之间的因果关系，结果表明从短期来看，国际资本流入是我国房地产市场价格上涨的原因，但影响程度较小，从长期来看二者之间并不存在均衡关系。宋勃和高波[13]在考虑通货膨胀的条件下，利用我国1998―2006年的一年期存款实际利率、一年期商业贷款实际利率、存款准备金实际利率、中央银行实际贷款利率、实际再贴现率与房屋销售价格指数和土地交易价格指数的季度数据建立误差纠正模型，并通过协整检验、长短期格兰杰因果检验和脉冲响应分析，对我国房地产价格和各种实际存贷款利率的关系进行实证检验。周京奎[14]通过构建适合我国的房地产投机理论模型，对我国14个城市的房地产价格波动与投机行为的关系进行实证研究，时间序列的回归分析结果表明，全部城市中投机成分都对房地产价格有显著影响，横截面数据表明，可支配收入对房地产价格没有显著影响，价格上升主要由投机推动。张文娟[15]应用行为金融学中的噪声交易理论，通过引入一个含有过度反应系数的世代交替模型，分析房地产市场中噪声交易者的过度行为对房价波动的影响。徐松茂和姚佐文[16]通过VAR模型（向量自回归模型）和协整分析，发现人口和预期是上海房地产市场价格变动的两个主要因素，并通过行为金融学的噪声交易理论、反馈机制和羊群效应等对这种心理预期的作用进行解释。李智[17]针对城市住宅价格控制目标进行了横向比较并分析其合理性，结合南京市数据进行了案例研究。
三、成交量VPCI指标的由来及计算
1VPCI指标在股市中的应用
在股票市场中，股票交易机构吸纳和派发股票筹码的行为模式主要不是盯着每一天股票的涨跌趋势变化，它们的交易策略是结合市场的整体趋势来制定和执行的，从这个角度来看，长期市场的趋势是捕捉市场内部正在积累的供需力量的理想途径。在短期内，市场的一些行为有可能误导投资者，而且有时候还是有意的。房价也是如此，房地产公司为了快速卖出新楼盘，打着各种招牌，有意降低某些廉价房的价格，以此吸引消费者的眼光等。但是从市场较长期的趋势来看，机构投资者的行为是无法隐藏的。因此，我们需要一个成交量指标来比较这些市场趋势。基于这些想法，成交量分析大师巴夫经过严格的检验，对市场的较长期趋势找到了一个这样的指标来揭示价量之间的正相关关系。研究的结果就是成交量价格确认指标VPCI。
在介绍VPCI之前，我们先介绍两个关于价格的基本平均值：简单移动平均值（SMA）和成交量加权的移动平均值（VWMA）。VWMA是将每个交易日的收盘价用当天的成交量加权，然后除以平均值计算期间的总成交量。VWMA来衡量通过价格反映出来的投资者意愿，以当日成交量占平均值计算期间总成交量的比例为权重对价格进行加权。用成交量给价格平均值加权就是基于投资者的参与给予价格不同的强调，成交量大的交易日价格的重要性会被放大，而成交量较小的交易日的价格的重要性则会被降低。例如：我们同时用SMA和VWMA两种方法来计算两天的移动平均值，假设某只股票在第一天以10美元的价格成交了100 000股，第二天以12美元的价格成交了300 000股。SMA的计算方法是将第一天的价格加上第二天的价格，然后除以天数，即（10+12）/2=11美元。VWMA的计算方法是将第一天的价格乘以第一天的成交量占总成交量的比例（100 000/400 000=1/4），然后加上第二天的价格乘以第二天的成交量占总成交量的比例（300 000/400 000=3/4），最终结果为115美元。根据计算结果，投资者参与的实际价格不是11美元，而是VWMA所示的115美元。
VPCI指标将价格趋势和成交量加权的价格趋势加以对比，即将VWMA和相应的SMA相比较。这样的对比能够揭示价格趋势和相应的成交量之间的内在关系。虽然SMA指标能够显示一只股票价格的变化，但不能反映投资者参与的程度，而VWMA指标将价格变化的重要性根据相应的成交量进行了加权。SMA和VWMA指标之间的不对称性就提供了构建VPCI的信息。该信息被用于判断当前价格趋势的可持续性。因此，VPCI指标主要用于证实或反对当前的价格趋势。
2住宅市场价格VPCI指标的建立
VPCI涉及三种计算：成交量价格确认或反对指标（VPC+/-）、成交量价格比率（VPR）和成交量乘数（VM）。
第一步，选择一个长期和短期的时间框架。长期的时间框架用于计算基于简单价格移动平均数和成交量加权的价格移动平均数的VPC，以及基于简单价格移动平均数和成交量加权的价格移动平均数的VM。短期的时间框架用于计算基于简单价格移动平均数和成交量加权的价格移动平均数的VPR，以及基于简单价格移动平均数和成交量加权的价格移动平均数的VM。
VPC的计算方法是从长期的VWMA中减去同期的SMA。实际上，VPC是描述价格和成交量加权之间关系的核心指标，但很少被关注，当该值为正时就是VPC+指标（成交量价格确认），为负时就是VPC-指标（成交量价格矛盾）。VPC显示了价格和成交量加权后的价格在某段时期内变化的非对称性，其结果能为我们提供十分有用的信息。一个50天的SMA值为485，而同时的VWMA值为50，其差值为15代表了对上升趋势价格的成交量确认。如果计算的结果是负值，则代表了价格成交量矛盾。仅仅是这个差值就提供了关于价格趋势和相应的成交量之间的内在非对称性关系的纯粹的朴实无华的信息。
第二步，计算成交量价格比率（VPR）。VPR指标能放大或缩小相对于短期价格成交量关系的VPC+/-值。VPR的计算方法是将短期的VWMA除以短期的SMA。例如，假设短期定义为10个交易日，10天的VWMA值为25，而10天的SMA值为20，那么VPR就等于25/20，即125。我们将该值乘以第一步中计算出来的VPC+/-，而小于1的成交量价格比率则会减少VPC+/-。
第三步，计算成交量乘数（VM）。VM的目的是在成交量放大时加大VPCI的量，在成交量缩减时缩小VPCI的量。为此，我们用短期平均成交量除以长期平均成交量。例如，假设对于SMA简单移动平均线，10天的短期平均成交量为每天150万股，而50天的长期平均成交量为每天75万股，那么VM值就是1500 000/750 000=2。
在将VPC+/-乘以VPR之后，我们再乘以上一步计算出来的VM，这样我们就得到了VPCI指标。VPC+的确认值15乘以VPR值125，得到1875，然后再乘以VM值的2，最后得到VPCI值375。尽管该指标值提供了非常强的价量确认信息，但该信息最好还是结合当下的价格趋势和最近的VPCI水平来解读。我们随后将讨论如何最有效地利用VPCI指标。
VPC=VWMA-SMA
VPR= VWMA/SMA
VM=短期SMA/长期SMA
VPCI= VPC×VPR×VM
四、 VPCI指标在住宅均价趋势分析中的应用
1VPCI指标应用规则
当使用VPCI时，成交量信息是领先价格变化的，和大多数指标不同，VPCI常常在价格突变和价格反转前发出讯号。VPCI的讯号可以用于价格趋势和价格指标的分析中。VPCI大于或小于零时，显示了价量关系和当前的价格是一致还是矛盾，以及一致或矛盾的程度。这是VPCI指标提供的最重要的信息，正VPCI值确认一个上升的趋势，而负值则确认了一个下降趋势。VPCI提供的另一个重要的讯号是VPCI趋势的方向，即VPCI是上升还是下降。该讯号显示了VPCI当前变化的方向，以及VPCI当下的方向和价格趋势趋于会合还是背离。还可以通过将成交量加权的VPCI平均值平滑处理后构建一个平滑VPCI。平滑VPCI显示了当前的VPCI值相对于先前水平的变化，可用于观察VPCI的动量。当VPCI向上或向下穿过平滑VPCI线时，可能显示了VPCI具有正向的变化动量以及当下VPCI趋势会加速。下面介绍几种VPCI运用的情况分析：
（1）如果价格上升，相应的VPCI也在上升，这显示了成交量和价格变化相互确认，表明当前的趋势是有力量的。
（2）如果价格在上升，但是VPCI线都处于下降趋势，表明投资者追涨的意愿在消退。其次，VPCI线都处于零线之下，说明价格上升趋势是不能持久的。
（3）如果在VPCI曲线出现V形底部（V形底部是比较少见的）常常预示着一个转折点。
（4）价格下跌的同时VPCI上升是成交量―价格矛盾的例子，VPCI在上升，这显示了尽管价格在下跌，但是市场仍然控制在买方的手里，VPCI线处于逐渐上升的趋势，和价格的下跌趋势相矛盾。最终，在一定的买方压力下，市场不久之后就会向上突破。
2南京市住宅价格的VPCI指标计算与分析
根据南京市十年月季度的房价数据进行统计分析，也就是2004年1月到2013年12月的住宅销售情况，以6个月为短期时间框架对成交量VPCI指标进行计算，12个月为长期时间框架进行成交量分析。由于在计算VWMA时，房价不存在收盘价，根据数据检验，用均价来代替。南京2004―2013年平均半年度的均价依次为：4 0866元、4 4819元、4 5410元、4 2462元、4 3999元、4 5863元、5 0717元、5 7355元、6 2110元、 6 0360元、6 4863元、8 1047元、10 4671元、11 7724元、11 6034元、11 1652元、10 5474元、11 3084元、12 3373元、13 2831元。根据VPCI计算方法，在图1中标出了每6个月的住宅销售均价和相应的VPCI值。
从图1中我们可以得到VPCI指标是否可以正确分析房价趋势的走向。
（1）从图1中我们可以看到，在2004―2012年VPCI值在零线之上，正VPCI值确认了一个价格上升的趋势。这显示了房价处于长期吸纳筹码状态，即说明价格会持续上涨，从2004年以后的房价信息中我们也看到了房价确实是一直上升的。但是在2013年时VPCI为负值，显示当前的成交量和价格趋势是矛盾的，支持房价上涨的成交量已经萎缩，说明房价的上升趋势是不能持久的。
（2）VPCI提供的另一个重要的讯号是VPCI趋势的方向，该讯号显示了VPCI当前变化的方向，以及VPCI当下的方向和价格趋势会合还是背离。从图1中我们可以看到，2004―2006年末VPCI是上升的，相对应的价格也是缓慢上升的，当价格上升伴随着成交量的放大，显示了房地产行业得到了人们的支持。上升的VPCI线，这显示了成交量和价格变化相互确认，显示当下的方向和价格趋势趋于会合，表明当前的趋势是有力量的。相反的，如果VPCI是下降的，表明成交量和价格变化趋势相矛盾，价格趋势得不到成交量的支持，显示VPCI当下的方向和价格趋势是背离的，预示着以后阶段房价增幅会有所减少，甚至会降低。从图1中可以看出，2004―2006年VPCI的上升趋势正好预测2004―2007年房价的上升；即2004―2006年VPCI上升，同时2004―2006年房价也是增长的，两者的变化相互确认，表明当前房价得到了成交量的支持，预示着下一阶段房价的上涨，即2007年房价的上涨。2007―2008年VPCI的下降和2008―2009年房价的小幅度降低，2008―2009年VPCI的上升确认2009―2010年房价的持续上涨，2009年末到2010年VPCI的下降趋势正好对应2010―2011年末房价的下降，即VPCI下降，房价上升，市场房价的上升得不到成交量的支持，表明成交量和价格变化趋势相矛盾的，预示着未来阶段房价的下降。2011年末到2012年上半年VPCI的上升也解释了2012年到2013年房价的上升。
（3）从图1中我们看到出现了两个V形底部，第一个在2007年7月份到2009年6月份，预示了2010年房价的大幅度上涨。第二个V形出现在2010―2011年，在这期间房价是下降的，V形预示着房价的一个上涨讯号，结果在2011―2013年相应地出现了房价比较大的上浮。
为了验证VPCI指标的准确性，用南京市城北板块和城南板块再次做分析：
南京市城北板块2007―2013年平均半年度的均价依次为：6 7105元、7 5754元、8 2886元、8 000元、7 9457元、9 9326元、13 0378元、12 6785元、12 5602元、 9 8976元、9 8844元、12 4658元、13 3219元、12 8232元。根据VPCI计算方法，在图2中标出了每6个月的住宅销售均价和相应的VPCI值。
从图2中我们可以得到VPCI指标是否可以正确分析房价趋势的走向。
（1）从大致图形中我们可以看到在2007―2009年VPCI值为正，正VPCI值确认了一个价格上升的趋势。这显示了房地产房价处于长期的吸纳筹码的状态，即说明价格会持续上涨，从2004年以后的房价信息中我们也看到了确实房价是一直稳步上升的。但是在2010―2011年时VPCI为负值，显示当前的成交量和价格趋势是矛盾的，支持房价上涨的成交量已经萎缩，说明房价的上升趋势是不能持久的。从图2房价信息中可以得到验证，2010年1―6月的房价上升到13 0378元后，房价出现了连续下跌，2010年7―12月房价为12 6785元，2011年1―6月的房价为12 5602元，2011年7―12月的房价为 9 8976元，2012年1―6月的房价为9 8844元。从2011―2012年VPCI值呈现出上升趋势，处于零线之上，说明确认了一个价格上升的趋势，即说明价格会上涨，从2012年以后的房价信息中可以看到房价上升。2013年的VPCI为负值，显示当前的成交量和价格趋势是矛盾的，不会支持房价的上涨，在2013年的房价信息中我们可以看到2013年之后的房价已经出现了下降的趋势。
（2）VPCI提供的另一个重要讯号是VPCI趋势的方向，该讯号显示了VPCI当前变化的方向，以及VPCI当下的方向和价格趋势会合还是背离。从图2中我们可以看到，2007―2009年VPCI是上升的，相对应的价格也是缓慢上升的，当价格上升伴随着成交量的放大，显示了房地产行业得到了人们的支持。上升的VPCI线，这显示了成交量和价格变化相互确认，显示当下的方向和价格趋势趋于会合，表明当前的趋势是有力量的。相反的，如果VPCI是下降的，表明成交量和价格变化趋势相矛盾，价格趋势得不到成交量的支持，显示VPCI当下的方向和价格趋势是背离的，预示着以后阶段房价增幅会有所减少，甚至会降低。从图2中可以看出，2007―2009年VPCI的上升趋势正好预测2007―2010年房价的上升；即2007―2009年VPCI上升，同时2007―2010年房价也是增长的，两者的变化相互确认，表明当前房价得到了成交量的支持，预示着下一阶段房价的上涨，即2007年房价的上涨。2009―2011年VPCI的下降预测到2010―2012年房价的降低，2011―2012年VPCI的上升确认2012―2013年房价的上涨。2009年末到2011年VPCI的下降趋势正好对应2010―2012年末房价的下降，即VPCI下降，房价上升，市场房价的上升得不到成交量的支持，表明成交量和价格变化趋势相矛盾的，预示着未来阶段房价的下降。2011年上半年到2012年下半年VPCI的上升也解释了2012年到2013年房价的上升。
（3）从图2中我们看到出现了一个平缓的V形底部，在2009年7月到2012年6月，预示了2012―2013年房价的上涨。
南京市城南板块2007―2013年平均半年度的均价依次为：6 75902元、7 5218元、9 9897元、9 3412元、9 3690元、10 1642元、14 5368元、11 7804元、12 4059元、12 2085元、11 2306元、11 7693元、12 5401元、13 7430元。根据VPCI计算方法，在图3中标出了每6个月的住宅销售均价和相应的VPCI值。
（1）从图3中我们可以看到，在2007年VPCI值在零线之下，显示当前的成交量和价格趋势是矛盾的，不会支持房价的上涨，结果在2008年房价出现了下降趋势；2008―2009年VPCI值为正，正VPCI值确认了一个价格上升的趋势。这显示了房地产房价处于长期的吸纳筹码的状态，即说明价格会上涨，从2008年末以后的房价信息中我们也看到了确实房价是一直稳步上升的。但是在2010―2011年时VPCI成为了负值，显示当前的成交量和价格趋势是矛盾的，支持房价上涨的成交量已经萎缩。从图中房价信息中可以得到验证，2010年1月到2012年6月的房价出现了整体下跌的趋势，2012年VPCI值又呈现出上升趋势，处于零线之上，说明确认了一个价格上升的趋势，即说明价格会有上涨的趋势，从2012年以后的房价信息中我们也看到房价是上升的。2013年的VPCI值处于零线之下，显示当前的成交量和价格趋势是矛盾的，不会支持房价的上涨，预示着2014年房价上升的幅度不大。
（2）从图3中我们可以看到，2007年到2008年上半年VPCI是上升的，相对应的价格也是缓慢上升的，当价格上升伴随着成交量的放大，显示了房地产行业得到了人们的支持。上升的VPCI线，这显示了成交量和价格变化相互确认，显示当下的方向是和价格趋势趋于会合，表明当前的趋势是有力量的。相反的，如果VPCI是下降的，表明成交量和价格变化趋势相矛盾，价格趋势得不到成交量的支持，显示VPCI当下的方向和价格趋势是背离的，预示着以后阶段房价增幅会有所减少，甚至会降低。从图3中可以看到2007年到2008年1月VPCI值的上升趋势预测到2007―2008年房价的上涨，2008年VPCI的下降趋势验证2008―2009年房价的下降，2009年VPCI的上升预测到2009―2010年房价的上升。2009年下半年到2010下半年VPCI的下降预测2010―2012年房价的降低，2010下半年到2012年VPCI的上升确认2012―2013年房价的上涨。
（3）从图3中我们看到出现了一个V形底部，在2009年7月份到2011年12月份，预示了2012―2013年房价的上涨。
3结论和意义
VPCI指标适合用于城市住宅价格趋势的分析。在进行均价分析时，相应地也可以计算出其VPCI值，运用VPCI值进行房价趋势的验证和当下房价的趋势是否合理，以及房价上涨的潜力还要持续多久。也可以用于更好地进行房价的调控，使国家房地产行业健康持续的发展。
参考文献：
[1]熊超地方房价调控目标应更多地考虑房价收入比等核心指标[J]中国外资，2012，（1）：34
[2]柯佳佳，吴伟巍关于城市住宅价格控制目标的若干思考[J]价格理论与实践，2011，（11）：29-30
[3]贺建清房地产价格波动：一个基于博弈论视角的分析[J]天津商业大学学报，2009，29（2）：10-15
[4]周建军， 侯杰国际游资与房地产价格波动：理论与实证[J]现代经济信息，2008，（3）：5-7
[5]熊璐瑛汇率波动对房地产价格影响的多视角分析及对策研究[J]特权经济，2009，（7）：207-209
[6]杨冬宁土地供给因素对住宅价格波动的影响[J]中国房地产，2009，（8）：20-21
[7]孔煜货币政策与房地产价格波动的关系分析[J]商业时代，2010，（11）：51-52
[8]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[J]管理世界，2006，（8）：76-80
[9]杨冬宁住宅价格的多因素动态分析研究――以杭州市场为例[D]上海： 复旦大学博士学位论文，2009
[10]李成刚， 陈永斌， 李方杰基于Panel Data模型的住宅价格影响因素研究――以河北省为例[J]石家庄经济学院学报，2009，（2）：37-40
[11]周恩臣我国住宅价格波动的原因分析[D]南宁：广西师范大学硕士学位论文，2007
[12]卫正逸， 屈梦溪国际资本流动与我国房地产价格波动的相关性研究[J]商场现代化，2010，（18）： 16-17
[13]宋勃， 高波利率冲击与房地产价格波动的理论与实证分析：1998―2006[J]经济评论，2007，（4）： 46-56
[14]周京奎房地产价格波动与投机行为――对中国14城市的实证分析[J]当代经济科学，2005，（4）： 19-24
[15]张文娟基于噪声交易理论的房地产市场价格波动研究[J]商业经济研究，2010，（5）：126-127
【关键词】物业税 房地产价格 香港地区
一、香港地区物业税概述
香港与物业税（广义）有关的税收，包括差饷和物业税（狭义）两项。和我们平时所说的物业税的概念有所不同，香港所称的“物业税”，其课税范围仅限于用于出租经营并获得租金收益的物业。而差饷的内涵倒是更符合通用物业税的含义，是对纳税人拥有的所有房屋，包括自用和非自用的房屋都征税。所以也有人把香港的差饷直接称为物业税，把“物业税”称为不动产税。实际上，两者都是对物业在保有环节的课税，都是本文讨论的物业税范畴。
（一）差饷
香港的差饷1845年开始实施，意为官差的饷银。当时政府为了支付警察的粮饷而开始向辖区内的物业征税，名为差饷。1856、1860、1862年政府又分别对公共照明、市政供水、公共消防项目的支出加征物业税。到1931年，政府开始统一征收差饷用以支付政府的一些公共服务开支。1988年，各个名目的物业税收被加总合并，统称为差饷。这一名称一直沿用至今。1995年香港政府统一了评估和征收的责权，至此差饷的征收系统趋于完善。现在，差饷已作为政府、市政局及区域市政局所提供各项公共服务的经费使用。
差饷的计税依据为应课差饷租值。物业的应课差饷租值是假设物业在一个指定估价日期空置出租时估计全年可得的合理市面租金。1998年11月，政府宣布编制新的估价册并于1999年4月1日起生效，同时规定，此后物业的应课差饷租值由每3年重估一次，改为每年重估一次。评估应课差饷租值时，需考虑区内同类物业于指定估价日期或接近该日在公开市场由业主与租客双方议定的租金，再根据物业面积、位置、设施、完工素质及管理水平分别加以调算。差饷缴纳人可对应收差饷租值的评估值提出反对，但提出反对时，仍须如期缴交本期差饷。反对获得批准时，所作修改会追溯至生效日期。
差饷的征收率由立法局决定。1999年4月1日起，差饷的征收率为5%。
根据差饷的计税依据和征收率，即可计算出应课差饷。差饷的计算公式为：
差饷=应课差饷租值×差饷征收率
差饷物业估价署负责差饷的征收。差饷每季预缴，业主与物业使用人应依双方租约条款确定缴付人。租约未订明由业主缴交的，由使用人缴交。逾期未缴付的，加征5%的附加费。在原先的最后缴款日期后6个月内，仍未清缴包括5%附加费在内欠款的，要二次加征附加费。
（二）物业税
香港自从1940年战时税法通过以后，就开始征收物业税。《税务条例》规定了4种收益税：物业税、薪俸税、利得税和利息税。物业税规定于《税务条例》第二部分，1947、1961、1965、1983和1991年做过修改。香港以物业税的名义同时对土地和楼宇收益征税，是土地税和房产税的合一。所以有人认为，香港物业税实为不动产财产税。
香港物业税的纳税人是拥有应税物业的业主，包括直接由政府批租的房产持有人、权益拥有人、终身租用人、抵押人、已占有房地的承押人、向注册合作社购买楼宇者等，但香港的物业税只向有租金收入的业主征收，没有租金收入的业主不是物业税的纳税人。
物业税的计税依据是每一课税年度按照土地或楼宇的应评税净值。这里，应评税净值是指应评税值扣减业主缴纳的差饷及20%的标准扣减率(用以弥补修理费和开支费用)后的余额。而所说的楼宇，包括楼宇的任何部分，也包括墩(桥墩)、码头以及一般理解为不构成一幢楼宇的任何建筑物。物业税的应评税值是依据实际收入申报表计算的。包括在该课税年度内为取得土地或楼宇的使用权而付出的费用，如资本性支出、获取提供服务或便利而支付的费用，以及根据《差饷条例》征收的差饷等，可作为扣减项目扣除。
物业税的计算公式为：
应缴物业税＝｛[应评税值（租金收入）－差饷]×（1－20%）｝×税率
立法局可以通过决议案修订标准扣减率。物业税的税率在2004年之前为15%，2004年为16%。
二、香港地区物业税(广义)对房地产市场的影响分析
（一）香港差饷征收对房地产市场的影响分析
香港的差饷1845年开始征收。差饷的开征，增加了业主的持有成本，因此，香港绝大多数物业的业主会尽量避免房屋空置。甚至在特殊时期，在约定由租户缴纳各项税费的情况下，以零租金出租，减轻持有负担。因此，差饷的开征会减少房屋空置，加大供给量，提高社会物质财富利用率的作用，对房地产行业的管理具有重要意义。
同时，差饷也是香港政府调节房地产市场和整体经济的一个常用手段。香港是典型的城市型经济特征，地域狭小，人口较多，密度约是上海的3倍。香港的房地产市场发展速度很快，波动也比较剧烈，几十年来经历过多次起落（见表1和图1），香港政府也经常利用差饷进行调节。
但是，与我国内地目前情况不同的是，香港近年来运用差饷对房地产市场所做的重要调整，多是在房地产衰退时期，目的不是为了抑制房价，而是刺激房地产市场的复苏。从这样的实践中，也同样可以考察差饷对房地产市场的影响作用。
从图1中可以看到，从1985年香港房地产市场复苏算起，到1997年，香港的房价已上涨了近10倍。1997年，香港的房地产市场泡沫破灭，楼价一路下跌，与1997年度的峰值相比，2004年第四季度香港的楼宇价格平均下跌了62%，私人住宅租金平均减少了48%。
在1998年～2003年香港房地产市场的低迷时期，为了减轻差饷缴纳人的负担，香港政府根据法律对差饷进行了多次减免或延缓缴纳的灵活调整：1998年退还当年第二季度的差饷；1999年免除所有缴纳人第三季度的差饷；2002年免收5 000港元以下低额差饷（此项政策使得230万左右的约85%的缴纳人在该年内不需要缴纳差饷）；2003年在SARS期间免除了约90%的缴纳人的差饷，并延长了3个月的缴纳期限。这些政策对经济低迷时期房地产市场的企稳和复苏，起到了积极作用。
在2007年下半年爆发的全球经济危机背景下，香港政府也利用差饷工具对房地产市场以及经济发展进行了调节，实施了多项减免，稳定房地产市场，鼓励经济复苏。2007年～2009年香港地区的差饷减免摘要，见表2。
我们可以看到， 差饷对房地产市场的调节作用是非常有限的。以上述1998年～2003年的房地产下降周期为例，尽管香港政府进行了多次差饷减免，但是房地产市场的价格仍然在直线下降。事实上，香港地区无论是1997年前的楼价疯狂攀升，还是此后至2003年的大跌，或者近两年的房地产波动，都是多个因素造成的，包括经济发展状况、收入水平、心理预期、金融危机影响等，而差饷对房地产市场的影响，相比之下，并不十分明显。
（二）香港物业税(狭义)对房地产市场的影响分析
香港的物业税，主要是对业主来自物业的租金收入征税。自住物业、空置物业、虽用于经营但无租金收入的物业等，都不需要缴纳物业税。这实际上是对自住房屋和出租投资房屋作了区分，居民自住房地产市场的供求不受物业税的影响。
香港的物业税税率，基本上每一课税年度都会根据当时的经济情况作出相应的调整。在2004年～2007年间，香港房地产市场投资过快过热的情况下，政府曾一度上调物业税税率，增加业主对房地产的持有成本，间接调控房地产市场的过度繁荣。2008 年全球金融危机爆发，香港经济也备受打击，香港政府立即下调了物业税率。具体来看，2002年度香港物业税的标准税率是15%，2003年度标准税率上调至15.5%，2004年～2007年又上调至16%，2008年度下调至15%。这种适应不同时期的经济发展趋势，采用税率变动来提高或抑制民众对本地房地产业投资兴趣的措施，不仅及时体现了税收对经济及社会分配的调节功能，而且有效组织了财政收入，这与香港保持稳定的投资环境的税收政策取向有关。2002年～2008年间香港物业税的调整和房价走势对比见图2。
从图2中可以看出，从2002年～2004年物业税每年连续调整0.5个百分点，但是，房价依然在上行中；2004年～2007年物业税的税率水平保持在16%，房价继续上涨。2008年物业税降低了1个百分点，房价较2007年上涨速度减弱，但是仍然有所上升。因此，从香港的实践来看，物业税对房价的影响并非主要因素，物业税的调整只能促进或者减缓房地产市场原来的发展趋势，而没有使房价走势做方向上的改变。
三、结论
（一）物业税的征收有利于规范和引导房地产市场健康发展
香港的物业税根据物业评估值在保有环节按年征收，也就意味着政府直接进入了收益环节获取购房者的部分红利，这会抑制房地产投机，规范房地产市场的运行。而目前从总体来看，我国内地房地产市场的需求还比较旺盛，某种程度上可以说需求的释放程度主导着房价的走势。物业税的开征，会增加房地产的保有成本，压缩房地产市场的投资需求，甚至一部分改善型需求也会受到影响，这将有利于防止房价的泡沫化；同时，开征物业税，也可以改变目前房地产税种繁杂、计税依据不合理的现状，有利于降低房地产开发成本，减少金融风险，引导和规范房地产市场的健康运行。
（二）物业税的征收对房价的影响有限
虽然物业税的开征会带来房地产保有成本的提高，但是，和房地产的总价值相比，物业税的征收金额很小。从业主占有房地产的实际收益和成本角度看，物业税因素基本不可能成为决定房价走势的关键因素。观察香港物业税征收及调整情况，对比房地产市场价格的走势，可以发现，香港物业税对房地产市场价格趋势的影响，作用有限。对我国内地房地产市场价格而言，如果物业税税费增加（比如百分之零点几的税率）远远赶不上投资房地产的利润收入，并且如果这种税费还可以通过买卖交易得以转嫁，那么就很难期待物业税改革会给房地产市场价格有效降温。房地产价格的走势，本质上仍取决于房地产市场的供求。而影响房地产市场供求的因素繁多，税收制度只是其中一个，一般来看也不会是决定性因素，因此其对房地产市场价格的影响是有限的。
主要参考文献：
[1]谢伏瞻.中国不动产税制设计［M］.北京：中国发展出版社，2006.
[2]赵瑾璐，卜婧怡. 国际物业税征收的制度概况和经验借鉴［J］.经济研究，2009（6）.
内容摘要:本文结合价值决定论和供求决定论,以商品房价格系统作为研究对象,分析了影响商品房价格的主要因素,分析系统动力学因果关系图,构造系统结构和反馈关系,从系统的角度全面分析城市商品房价格系统,为建立系统动力学仿真模型,预测价格趋势打下了坚实基础。
关键词:商品房价格 系统动力学 因果关系
系统动力学(System Dynamics,SD)诞生于1956 年,Jay W.Forrester 教授最早提出的一种对社会经济问题进行系统分析的方法论和定性与定量相结合的分析方法,目的在于研究信息反馈系统的结构和行为。SD是通过建立流位、流率系来研究反馈系统的一门科学,是系统科学的一个重要分支。住房问题牵涉到政治、经济、社会和法律等多方面的因素,各影响因素之间、因素与整体以及整体与环境之间相互作用,形成一个典型的具有多变量、高阶次、非线性的动态反馈的复杂巨系统,要想正确把握其发展趋势,必须采用系统分析的思想。系统研究城市住房价格,是透视和解决城市住房问题的关键。近年来,商品房的消费和投资已经成为整个房地产行业发展新的驱动力。但是,随着国民经济的快速发展,商品住宅价格的快速上涨已经成为全社会十分关注的焦点。商品住宅不仅是生产和生活的必需品,而且也是一种资产或财富。商品住宅价格的微小变化既关系到普通居民的生产和生活问题,也关系到一个城市的发展潜力和竞争力,更关系到国家经济发展的稳定、宏观经济政策等。
房地产价格的决定,是房地产经济学中最重要也是最为复杂的一个问题之一,到现在为止也没有一个理论得到全世界学者的普遍接受。本文将价值决定论和供求决定论结合起来,根据政治经济学的理论,将以商品房价格系统作为研究对象,从理论上探讨影响城市商品房价格变化的主要驱动力,通过构造城市商品住宅市场价格的系统结构,分析系统动力学因果关系图、各个系统要素之间的因果关系以及系统内部各个主要反馈回路,从系统的角度向读者展示一种全新的研究角度,为商品房价格的系统分析、建立系统动力学仿真模型及预测价格趋势打下了坚实基础。
商品房价格系统
由于住宅的特殊性,商品房价格的形成受多种因素的影响或制约,其所受影响因素极其复杂,是多种因素相互制衡的结果,而反过来房产价格又作用于它的某些影响因素,这就使得房产价格和其影响因素之间存在错综复杂的关系。因此,应从更深层次研究房价的影响因素入手,将房价与其影响因素作为一个系统来研究更为合理。本文从房地产市场的参与各方角度以及商品房市场自身出发,将影响商品房价格变化的因素归为以下四大类:
(一)商品房价值子系统(见图1)
房地产业是一个区域性的产业,随着住宅产业的快速发展,许多地方政府将房地产业列入地区经济发展的重要支柱产业之一。商品住宅价格的逐年上涨,短期内能为地方政府带来直接的土地出让、税收、财政和各类相关费用收益,有利于城市面貌的迅速改善和地区经济发展。
开发商是商品住宅的开发主体,开发商进行商品住宅开发是以获得未来的房地产资产增值或收益为最终目的。因此,开发商在项目开发前期的土地取得成本和开发商所选用的建筑商在建设期对商品住宅建造成本直接影响到商品住宅建成后的定价。土地作为商品具有特殊性,其价值根本无法按照普通意义上的“所融入的社会劳动成果”来计算,笔者这里建模的依据是马克思的地租理论和城市土地区位理论。土地价值是一个动态的累计量,其价值差异主要是基于城市随着经济发展其土地性状和环境不断发生变化的客观事实。在图1中,用商品房的成本来衡量商品房的价值,而商品房的成本又被分解成土地成本、建材成本和其他成本。这其中又用土地和建材的价格来表示其所构成的商品房成本。其中,土地价格又引出了下一级子系统:土地价格由土地成本决定,同时受土地供求关系的影响上下波动,而一个城市的土地成本即土地价值主要由城市经济发展水平决定。在模型中,以土地供求比来表示土地供求关系对土地价格的影响。其中,土地供应量除了与住房更新率、规划用于住宅的空地数量有关,还与国家出台的相关土地政策有关。土地需求量则受开发商购买力和开发意愿影响。由于房地产业属于资本密集型产业,国家相关金融政策将直接影响开发商购买力。
建材价格同样由建材成本决定,受建材供求关系的影响而上下波动,考虑到建材价格相对较容易核算,为防止系统边界被扩大,该因果关系图中没有具体展开。考虑到除土地成本和建材成本以外,商品房成本还应包含其他因素。
(二)商品房市场供给子系统(见图2)
该子系统描述商品房有效供给量主要受开发商土地存量、开发速度和开发意愿三个因素影响。由于我国土地归国家所有,开发商所占有的土地存量由当地政府市政建设规划决定,即土地供应量决定。由于房地产业的特殊性,开发速度本可作为一个常量归入市场供给子系统,但是由于开发商为了谋求更高利润,造成空地闲置,或者“捂盘”不发。对于这种行为,国家也出台了相关土地政策,在影响土地供应量的同时,也对开发商的开发速度起到控制作用。开发意愿自然是开发商在缴纳政府税金的基础上所获得的正常利润,政府的税收政策也就间接影响到了开发商的开发意愿。当房地产项目开发成本过大,政府税收增加使得开发商不能获得理想的利润,自然开发意愿也就减弱了。
(三)商品房市场需求子系统(见图3)
房产市场的需求也受到很多因素的影响,纯理论上分析,住宅需求总量=人口增量×预测期人均住宅面积+人口存量×预测期人均住宅面积增量。人均住宅面积和户型规模、居民购买力密切相关。其中的人口除了考虑总量和增量以外,还应考虑人口的年龄构成,以确定合理的适龄购房者的人数。住房潜在的理论需求要转化为有效需求,除了商品房价格外,还与居民购买力有关。购买力采用的分析指标除考虑到人均收入水平、金融资产、住房公积金和住房福利补贴,还考虑了国家相关税收政策和金融政策。此外,城市化意味着人口向城市集中,造成城市房地产需求不断增加,尤其是对商品住宅的需求激增,从而带动了城市商品住宅价格的上涨,这方面在大城市表现得尤为明显。
商品住宅作为一种高档耐用的特殊消费品,从所有者、经营者过渡,转让给消费者,以实现其价值,在很大程度上受到当地居民收入水平的制约。住房福利补贴政策参数调控内容包括所有政府在住房方面采取的福利性补贴措施,具体有政府向中低收入阶层提供长期低息贷款或贷款利息补贴,减免土地税和房地产税以及政府特殊补贴等。另外,银行贷款利率会对住宅价格产生直接影响,这已在国外众多住宅价格实证研究中得到证实。如果当银行贷款利率提高、银根紧缩时,开发商融资能力下降,同时居民会倾向于以尽可能少的贷款持有房地产,实际购买力下降,从而减少了对住房的需求,这会对商品住宅价格产生趋低的影响;而较低的银行利率则会增加开发商融资能力同时鼓励住宅投资者,从而有利于住宅市场价格的上扬和市场的繁荣。
(四)商品房替代品价格子系统(见图4)
根据西方经济学原理:商品需求量与替代品价格之间成同方向变动关系。本文在商品房价格系统中,选用保障性住房、出租房、二手房作为商品房的替代品。在以后进行系统动力学仿真时,应根据实际情况赋予三种替代品不同权重影响商品房价格。其中,保障性住房是与商品房相对应的一个概念,保障性住房是指政府为中低收入住房困难家庭所提供的限定标准、限定价格或租金的住房,由廉租住房、经济适用住房和政策性租赁住房构成。
此外,城市居民在选择买房居住同时,也可选择租房,这就造成了房屋租赁市场的价格水平也会影响到商品房价格,往往房租价格的变化先于商品房价格的变化。
经过以上对4个子系统分析,可以很明显地看出,商品房价格由价值子系统决定,受供给子系统、需求子系统和替代品价格子系统共同作用影响。
分析商品房价格系统,首先分析住宅价格及其影响因素之间的因果关系。系统所选择的主要变量30多个,主要因果关系见模型总体反馈回路图(见图5)。图中有6个主要反馈环,用实线表示,虚线表示主要影响因素,不构成反馈环。其中商品房价格所在的正反馈环2个,负反馈环2个:
正反馈1:商品房价格+利润水平+开发意愿+土地需求量-土地供求比-土地价格+商品房成本+商品房价格
正反馈2:商品房价格+利润水平+开发商购买力+土地需求量-土地供求比-土地价格+商品房成本+商品房价格
说明:以上两个正反馈属于商品房价值子系统,并且只有一个变量不同,表明土地价格的升高会直接导致商品房价格升高,由于利润水平的作用,使开发商愿意,并且有能力进行房地产开发,土地需求量增大,导致土地价格进一步增加。
负反馈1:商品房价格+利润水平+开发意愿+商品房供应量+商品房供求比-商品房价格
说明:此反馈属于商品房供给子系统,表明一旦商品房价格的涨幅超过成本的涨幅,使得开发商利润水平有所提升,从而引起商品房供应量的增加,由于市场竞争关系,使得商品房价格上涨起到一定抑制作用。
负反馈2:商品房价格-城市居民购买力+人均住宅面积+商品房需求量-商品房供求比-商品房价格
说明:此反馈属于商品房需求子系统,表明一旦商品房价格上涨过快,而限制的居民购买力,会有更多的居民无力购买商品房,使市场上商品房整体的需求量减小,同样会对商品房价格上涨起到抑制作用。
结论
从以上的分析可知,各个商品房价格子系统通过不同反馈方式以不同程度共同影响商品房价格走势。同时,各因素之间也会互相影响,各因素与商品房价格的影响是相互的,同时各个子系统也具有相互影响关系。政府应该通过多方面同时调控来抑制房价过快增长。首先,土地成本作为商品房的主要成本,应该被首先关注。政府可以通过调控各种土地政策、金融政策来削弱开发商购买力和意愿,控制土地拍卖价格和供给数量。其次,应该在供给方面着手调控,抑制“炒房”行为。最后,政府还应大力加强商品房替代品的供给量和竞争力,出台相关政策,鼓励租房,并且加快保障性住房的建设。
动力学模型是建立在发达的市场基础上的,我国房地产市场的培育和管理工作仍处于起步阶段,普通居民购买力差距大,住房的供给和有效需求存在严重背离现象。但是这并不意味着城市商品房价格系统动力学模型理论价值的减弱。与传统的统计学模型相比,城市住宅价格系统动力学模型强调城市经济环境的改变对城市住宅价格形成与变化的影响,尤其注重分析城市发展速度、政策调控、人口变化和市场等动态因素与住宅价格的动力学联系。因此,引入和研究城市商品房市场价格系统动力学理论模型起码在以下三个方面有巨大的推广应用价值:房地产市场趋势仿真模拟;房地产政策研究和决策分析;城市住宅市场系统内在机制研究。
当然,城市住宅市场价格系统动力学模型在推广应用中也存在如下不足:某些模块结构认识上的不足。住宅房地产市场影响因素复杂,作为一个系统定量研究存在很多理论认识的不足,这大概是无法避免的。参数确定上的难度。作为结构化的模型,并不是排斥其它统计分析等方法,而是结构研究与统计分析有机的结合。住宅市场研究中,有很多参数和关系需要分析确定,诸如居民住房收入需求弹性、户型规模与人均住房面积关系等,既受理论认识的限制,又受统计资料质量和数量的限制。政策指标量化的难度。系统动力学模型能够较为方便地模拟政策的功能,但把政策因素考虑为一个量化指标,参与建模,反映事物规律,也还存在很多认识上的不足。
参考文献:
1.汪应洛.系统工程[M].机械工业出版社,2008
2.罗平,何素芳,牛慧恩.城市住宅市场价格系统动力学模型实证研究[J].人文地理,2001(2)
3.胡磊,南灵.商品住宅价格变化驱动力研究[J].中国市场,2007,10(40)
关键词：房地产业 房地产金融 融资渠道
房地产业对国民经济的发展有着巨大的影响力。其产业关联度大，带动性强，随着我国居民住房制度改革进一步向纵深推入，房地产业已经发展成为我国影响国计民生的支柱产业。而房地产业投资资金数额巨大、投资回收期长的特点决定了在其发展过程中必须得到金融业的支持才能有持续健康的发展。但目前我国房地产金融的发展尚存在许多问题，无法完全满足房地产业发展的需要。积极发展房地产金融，拓宽房地产融资渠道，不仅能解决房地产开发企业外部融资渠道单一和融资困难的问题，而且可以促进房地产业资金和产品结构不断优化并减少商业银行的贷款风险，还可以为中小投资者参与房地产投资和收益提供一条现实的途径。
一、分散银行体系的风险
近年来，随着房地产价格的上涨和房地产业的发展，我国银行贷款集中投向房地产业，造成了显著的银行贷款结构风险，影响了银行系统本身的抗风险能力和稳定性，增大了金融风险。一旦宏观经济出现大的波动，房地产市场的隐患很容易转嫁到商业银行市场，进而影响金融市场的稳定，资金链难以为继，对整个国家金融体系的冲击是巨大的。在全球引起恐慌的美国次贷危机便是前车之鉴。次贷危机愈演愈烈，也使美国房地产贷款商的情况继续恶化。截至2008年6月底，列入美国联邦存款保险公司“有问题名单”的银行数量已经达到117家，比第一季度大幅上升30％，也是2003年中期以来的最高值。
我国的房地产金融风险虽然没有大到像东南亚国家那样引起金融危机的程度，从四大商业银行的房地产贷款质量来看(如图1所示)，也暂时不会出现像美国次贷危机这样严重的影响，但是这几年的房地产投资过热，金融风险不断累积却是不容忽视的事实，它对我国的经济和金融运行产生了许多现实影响。据调查，截至2005年末，房地产业的不良贷款余额已经达到1093亿元，居行业排名第四的高位。四大商业银行的房地产贷款质量虽然比较好，但随着这两年国家对房地产业的深度调控，房地产业的发展受到一定的限制，房地产价格出现了一定程度的波动，一旦整个行业出现大面积的业绩滑坡，银行体系的房地产不良贷款必将增加，很可能导致银行体系金融风险的爆发，并进一步引发系统性风险，从而直接影响金融系统和国民经济系统的稳定性。
要防范房地产金融风险在银行体系的积聚以至爆发，就必须在房地产经济和金融领域，大力推进房地产二级市场、资本市场、债券市场、信托市场等各类市场的发展，形成完整的房地产金融体系；发展多种房地产融资形式和多样化的运作工具，适当分散银行体系的风险；积极引入包括充分竞争、供求机制在内的市场机制等，这也是成熟市场经济的要求。
二、提供新的融资方式和手段，拓宽融资渠道
目前，我国房地产企业的资金来源主要是自筹资金、银行贷款、定金及预收款、利用外资等，根据数据分析可以发现，我国房地产企业的融资结构单一，具有明显的依赖银行贷款的特征。
2006年，房地产企业开发资金达26880.2亿元，同比增长25.6％，其中国内贷款平均增速高达47.1％。在房地产开发企业资金来源中，国内贷款、利用外资、自筹资金、定金与预收款所占比重分别为19.6％、1.5％、31.9％、30.3％，国内贷款、利用外资所占比重分别比2005年上升1.3和0.3个百分点，二者均为2004年以来的最高。从表1可看到，自筹资金和国内贷款的数额不断上升，2006年分别占到全部资金来源总额的31.9％和19.6％，如果考虑房地产销售收入转变为自筹资金，大部分来自购房者的银行按揭贷款，且定金和预收款中也有一部分来自银行贷款，那么银行贷款占全部资金来源的比例就达到了60％左右。
之所以出现房地产企业融资对银行贷款过分依赖，主要是由我国金融市场的结构决定的，现阶段我国金融市场的融资结构中银行贷款仍然占主要地位。这一状况很容易导致两个问题：一是房地产金融风险在银行体系积聚；二是房地产业的发展受制于银行信贷和国家的信贷政策，这将严重制约房地产业的发展，从而影响整个国民经济。
从2003年中国人民银行发出《关于进一步加强房地产信贷业务管理的通知》(121文件)开始，到2005年中国人民银行《关于调整商业银行住房信贷政策和超额准备金存款利率的通知》，多项针对房地产生产与消费的宏观调控措施使得房地产企业普遍存在银行贷款下降、销售回款不佳的情况，多数房地产企业缺少有效的资本运作经验与融资渠道，自有资金长期严重紧缺，惟一的融资渠道――银行贷款又收紧了闸门，这使国内的房地产开发企业面临巨大的资金压力。
据房地产业内人士透露，由于开发惯性和囤积的土地入市，2008年房地产业总投资比2007年将会有大幅增长，而受银根紧缩影响，银行贷款预计将会减少。此外，2007年10月以后，房企股市融资难度倍数增加，加上2008年股市低迷，股市融资也十分困难。据国泰君安证券研究所2008年6月的报告称，2008年房地产行业资金缺口达7100亿元，相当于行业最高峰的2007年新增房地产中长期贷款的2倍。报告称，由于去年高价拿地的企业面临着付清土地出让金的压力，一些中小开发商可能将面临生死大限，房地产金融危机已初露端倪。
通过股票市场融资十分困难，银行信贷之外没有更多的融资工具，融资渠道狭窄与资本成本提高迫使房地产企业急切地寻找着除银行之外更好的融资渠道。现阶段，过于单一的融资渠道已经严重妨碍了我国房地产业的稳定发展，不利于房地产企业资本运作水平的提高，造成房地产企业对银行的严重依赖。所以，引人海外成熟的房地产金融工具，发展具有我国特色的新型融资工具是当务之急。
三、优化证券市场结构
目前我国证券市场的产品结构存在明显的缺陷：一是风险结构倒置，高风险产品占主要地位，低风险产品只占较小的市场份额。目前在我国证券市场上的可交易品种，大约80％为风险较高的股权类产品，只有大约20％为债券类低风险产品，股市每单位风险的收益低。这种投资产品的风险结构极不合理，与广大投资者的长期理财需求不匹配。二是低风险产品品种单一。目前市场上只有少量流动性较差的国债及少量的企业债、金融债、可转债，不能满足广大投资者的投资理财需求。因此，有侧重地发展低风险市场产品，尽快使我国证券市场的产品结构趋于合理，是我国证券市场发展的重点之一。三是缺乏风险对冲机制。目前我国证券市场产品结构不完整，主要集中在股票(包括A股和B股)、债券、权证和证券投资基金，缺乏股票指数期货、股票期货等海外成熟市
场的主流产品，缺乏可以对冲风险的金融衍生产品，难以满足投资资本多样化的收益和避险需求。
引入收入稳定、风险相对较低的证券产品，如在海外发展较成熟的房地产投资信托基金，或其他具有高度创新性的房地产金融工具，其包括的股票、受益权证、抵押债券等产品能极大丰富我国当前的证券市场。
四、增加投资渠道
目前国外成熟的房地产金融工具更多的是通过筹集广大投资者的分散资金，来为房地产业所用，这些房地产金融工具往往面对广大投资者特别是中小投资者，这就为分散的中小投资者提供了一条收入稳定，风险较低的投资渠道。如房地产投资信托基金通常被认为具有与其他资产较低的相关性、较低的市场价格波动性，有限的投资风险和较高的当前收益等投资特性，对于稳健型的投资者有相当大的吸引力。
在目前证券市场交易品种单一、风险较高，而房地产投资所需资金较高、周期长的比较下，新型的房地产金融工具能为投资者提供更好的投资渠道。
[关键词] 外资 国外热资 房价 房地产市场
一、引言
从2003年以来，我国的房价上涨迅速，在我国经济持续发展的宏观背景和人民币升值预期的刺激下，外资持续进入我国的房地产市场，成为推动房价上涨的重要因素。2004年全国平均房价上涨19.08％，房地产开发利用外资228.1亿元，其中外商直接投资142.6亿元。2005年，全国平均房价继续快速上涨15.2.%， 房地产开发利用外资252亿元，其中外商直接投资167.9亿元。中国人民银行上海分行课题组在对外资的流入对房地产市场的影响力研究中，认为在“房地产市场中30％左右的境外资金额影响力达到84％”。平新乔认为房地产投资对外资注入的膨胀系数为1.5左右。易宪容认为“国外资金对房地产的炒作，已成为目前中国经济的一种严重祸害”。本文通过研究外资的行为，解释其如何带动我国整体的房地产价格上涨。
二、模型
产业组织理论（谢勒尔，1970）提出了“市场结构－市场行为－市场绩效”的范式，即市场结构决定市场行为，进而决定市场绩效的基本分析思路。房地产具有位置固定性的特点，产品具有的区位差异性，企业之间竞争是产品差异化竞争，对手是区域临近的企业，竞争结果是企业索取高于边际成本的价格。房地产企业拥有垄断力量，房地产市场是一种垄断市场。
模型假设：
1.假设在一定的区域内有两个房地产开发商。企业A为外资开发商和企业B为国内开发商，两个厂商分别有一块开发用地。
2.外资企业先进的设计理念和管理经验对该区域内的内资企业会产生示范效应，国内企业会考虑外资企业的定价策略从而确定自己的定价行为，假设外资企业A是市场领导者。
3.商品房的成本中主要包括土地费用、相关手续费用、建安费用、配套费用这四大项，在土地出让实行招、拍、挂制度下，土地费用是透明的，其他几项费用政府有明确的收费标准。可以假设外资企业了解国内厂商的成本，即企业A了解企业B的成本。
4.外资进入中国房地产市场具有国内企业所没有的风险，开发成本中要计算风险成本。可以把风险分为体制风险、政策风险。我国金融市场没有完全开放，人民币没有实行自由兑换，外资不能自由地进入和退出国内市场，对炒作人民币汇率的热资来说是体制风险;我国政府还制定各种政策利用行政手段来干预金融市场，外资进出面临着无法预期的政策风险。外资进入会对这两种风险有所准备，并体现在成本中。因此国内企业难以得到国外企业准确的成本估计。我们假定企业B不了解企业A的成本，对企业A有不完全信息。
5.房价影响需求。如果房价提高，需求减少。需求函数为线性的。
Di（pi,pJ)=a-bpi+dpJ(b>d>0)5
推导过程：
1.A企业的边际成本C1只有企业自己知道，企业B的边际成本C2是共同知识，企业B对企业A的成本拥有不完全信息。
2.对B企业，A企业的成本C1可以取两个值:C1L(概率为X），C1H(概率为1-X)，C1L
C1eXC1L+(1-X)C1H
每个企业的利润为:Πi（Pi，Pj）＝(Pi-Ci)(a-bPi+dPj)
3.在p2=p*的企业B定价下，第一个企业的价格依赖于其成本，将p2=p*代入得
企业A的利润为:Π1=(P1-C1)(a-bP1+dP2*)
4.此时，Π1两边对P1求导，可以得出企业A的利润最大化行为，
a-2bP1+dP2*+bc1＝0 或
P1=(a+dP2*+bc1)/2b
无论从企业B的角度如何定价,P1都是本企业的成本的增函数。
5.令P1L和P1H分别为第一个企业的成本为C1L和C1H时它所选择的价格。从不知道c1的B企业角度来看，则第一个企业的预期价格P1e为
P1eXP1L+(1-X)P1H
=X[(a+dP2*+bc1L)/2b]+(1-X)[(a+dP2*+bc1H)/2b]
=(a+dP2*+bc1e)/2b
6.B企业是风险中性的，它通过选择P2来最大化其利润
Π2=(P2-C2)(a-bP2+dP1e)
两边求导可以得出
P2=(a+dP1e+bc2)/2b
7.将上面的P1e代入，可以解出均衡解：
P2*=（2ab+2b2c2+ad+bdc1e)/4b2-d2
模型对我们研究题目的启示：
1.外资有公布自己高成本的倾向，缓和对手的定价行为，使对手采取高定价策略。只要市场存在需求，那么两家都会以高定价获得利润。
2.开发商如果高价获得一块土地，或者以高价接手某一物业，本身就是在向其他的开发商公布自己的高成本。促使其竞争对手也采取相同的策略，共同提高房价。
3、如果开发商A高价报价，那么开发商B也将高价报价。两个开发商在定价上形成默契合谋。
可以得出结论:外资的定价行为容易产生外资与内资之间的默契合谋。外资通过以较高的价格投资于商业中心、CBD中心圈等高档写字楼，可以形成辐射作用，其高溢价投资可以影响市场上的其他房地产厂商的定价策略，使其他厂商采取高定价策略，带动整个房地产市场价格上涨。
三、对策
1.外资进入最重要的是因为有人民币升值预期。外资进入加大我国人民币升值压力，但如果人民币完全随市场调节那么就会引起外资的集体外逃，使我国经济出现剧烈震动。我国现在必须坚持实行以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度，把握好国际与国内经济形势的平衡。要改变外资大量进入中国市场、炒高房地产价格的现状，就要解决金融体制改革特别是汇率体制改革的问题，必须要有超越房地产市场的宏观视野。
2.加强对外资进入和流出的监管力度，减少外资进入我国房地产市场的数量，控制外资的大规模进入，才能保持我国汇率制度的稳定减轻人民币升值的压力。对已进入中国的外资要严格控制其流出渠道，防止外资的大规模外逃，才能避免房地产市场剧烈波动。
3.完善国内金融市场，拓展国内地产公司的融资渠道，为国内房地产商营造良好的融资平台，使公司融资渠道多元化。通过完善证券市场，以及风险投资市场，使国内民间资本与开发商之间进行充分的流动，使开发商可以充分利用国内资金，可以遏制国外资金通过与国内厂商合作共同炒高国内房价的行为。
4.政府应制定相关的法律法规，加大房地产市场信息公开、披露的力度，使房地产开发商的成本透明化。严惩虚报成本、故意抬高价格的房地产开发商，保证市场上信息的透明性和价格的合理性，打破房地产开发商之间的默契合谋。
参考文献:
[1]泰勒尔:产业组织理论[M].中国人民大学出版社，1997年
[2]平新乔陈敏彦:融资、地价与楼盘价格趋势[J].世界经济，2004年第7期
[3]中国人民银行上海分行课题组.上海市房地产行业融资外资化程度及其影响[R].上海金融，2004年第11期
[4]易宪容:外资炒房已成经济发展祸害 应严厉遏制[N].第一财经日报，2006年05月10日
[5]刘铁军屠梅增:房地产、游资冲击与人民币汇率稳定[J].经济理论与经济管理，2005年7月
[6]任纪军：破解乱局－重整中国房地产经济[M].经济管理出版社，2005年
[7]张红:房地产经济学[M].清华大学出版社，2005年
关键词：商品房价格；现状；调控措施；分析
Abstract: In this paper, the author analyzes the commercial housing prices cause from the perspective of the supply and demand, and puts forward the regulation measures, for your reference.
Key words: commercial housing price; present situation; control measures; analysis
中图分类号：F20文献标识码：A 文章编号：2095-2104（2012）
商品房价格是多种因素发展变化共同作用的结果。目前商品房存在价格过高、投资性购房的比重较高、开发投资额超常增长等问题。下面我们就此进行分析
1 我国商品房价格现状
1.1 投资性住房比例过大
投资性购房资金占总购房资金的比重是判断房地产泡沫的重要指标。国际上这一指标的警戒标准为10%。据有关部门调查，一线城市的房价暴涨主要是由投资、投机性需求炒上去的。京、沪、杭、深、广等热点城市投资、投资性购房比例占 30％－40％左右，早已大大超过投资性购房比例应控制在 15％以内的警戒线，泡沫迅速吹大的风险正在酝酿，2009 年各地商品房市场商品房价格的迅速攀升，与 2008 年国家再次启动商品房刺激经济以及 2009 年天量信贷有很大关系。据估计，2009 年的接近 10 万亿元的天量信贷中约有 60%进入了各地方政府投融资平台。与此同时各地二套和三套房贷政策的放开以及贷款利率的下浮直接刺激了工薪阶层的购房欲望，相应地刺激了投资和投机性需求。
1.2 价格过高
2010 年 70 个大中城市房屋销售价格指数：房屋销售价格同比继续上涨，但涨幅回落。2010 年 6 月份，全国 70 个大中城市房屋销售价格同比上涨 11.4%，2010 年 6 月份，新建住宅销售价格同比上涨 14.1%，涨幅比 5 月份缩小 1.0 个百分点；环比价格与上月持平，而 5 月份为上涨 0.4%。其中，经济适用房销售价格同比上涨 1.1%；商品住宅销售价格上涨 15.8%，其中普通住宅销售价格上涨 15.2%，高档住宅销售价格上涨 18.0%。与 5 月相比，经济适用房销售价格持平；商品住宅销售价格下降 0.1%，其中普通住宅销售价格与上月持平，高档住宅销售价格下降 0.2%。2010 年 6 月份，二手住宅销售价格同比上涨 7.7%，涨幅比 5 月份缩小 1.5 个百分点；环比下降0.3%，比 5 月份降幅缩小 0.1 个百分点。
1.3 开发投资额超长增长
房地产开发投资是房地产供给对需求最直接的反映，开发投资额超长增长可能意味着投机需求和虚高价格的形成，而衡量房地产开发投资增长快慢的指标是房地产投资额增长率，GDP 增长率一般不应超过 2 倍。2009 年，房地产开发投资增长显著。1-11 月，全国完成房地产开发投资 31271 亿元，同比增长 17.8%，增幅比 1-10 月提高 1.2 个百分点。据国家统计局公布的最新数据显示，2010 上半年全国房地产发展继续火爆，增长幅度较大。
2 商品房价格的影响因素分析
2.1 需求变动对价格的影响
2.1.1 经济因素
国民经济增长速度、国民生产总值、居民收入水平、物价指数等经济因素都会对地价的形成产生影响。国民经济增长快、国民生产总值大、居民收入水平高、资金充裕的地区，国民生产总值中用于投资、消费的部分加大，用于生产性、投资性或消费性等方面的商品房支出就会增加，带动商品房价格上涨。当居民实际收入（即扣除通货膨胀率后的收入）增加后对其居住与活动的空间的要求也有所提高。
2.1.2 心理预期和消费信心
心理预期是人们对市场走势的综合判断，据 2009 年 10 月 28 日尼尔森公布最新消费者信心调查报告的数据显示，2009 年第三季度中国消费者信心指数达到 2007 年以来最高水平，从 2009 年第二季度的 95 点上升到 101 点，增长 6点。其中国内一、二线城市消费者更具信心，信心指数分别为 102 点和 104 点，较上季度增长 9 点和 16 点。另外，中部和西部地区信心指数也提升至 100 点，较上季度增长 8 点。消费信心指数越高，意味着消费者需求越大，目前，饮食、住房、服装成为中国城市居民的三大消费热点，其中住房消费占据比重较大，从而消费信息指数的高低在一定程度上决定着消费者对住房的需求，进而影响房价。
2.1.3 投资和投机需求的增加是导致商品房价格上升的重要原因
商品房市场和股票市场是一样的，是一个资产市场，具有一个追涨杀跌的特点。由于体制机制和改革过程中的遗留问题等方面的原因，形成了在经济发展的同时，拉大了收入分配差距，加剧了贫富悬殊，富裕起来的人需要改善居住条件和进行商品房投资。国家住房信贷支持政策、住房成本提高和民众对通货膨胀的恐惧心理也刺激了部分群体为抵御通胀而购房保值的需求。至 2009 年 11 月，国内70 个城市房价连涨 9 个月，上海、北京、深圳等城市一些楼盘四季度售价甚至比一季度高出一倍。
2.2 供给的变动对价格的影响
2.2.1 生产成本
商品房价格与生产成本呈正相关关系。生产成本涵盖了土地成本、材料成本和人力成本等所有生产要素的成本，集中反映了商品房商的基本投入，是商品房商实现利润的参照依据，是定价的根本前提。新建住宅的开发成本项目中，建筑安装工程成本、销售费用、财务费用和管理费用等项目，基本上是由市场因素决定的。
2.2.2 人均资源占有量
商品房价格与人均资源占有量呈负相关关系。资源的相对稀缺性决定了资源必然通过配置进入消费阶段，市场以价格作为手段实现资源的有效配置。各地区人均房屋面积不同表明各地区商品房相对稀缺性的差异，进一步促成了各地区悬殊的商品房价格。人均资源占有量越多，商品房价格越低。人均资源占有量越少，商品房价格越低。
2.2.3 空置率
商品房价格与空置率呈负相关关系。按照国际通行惯例，商品房空置率在 5%-10%之间为合理区，商品房供求平衡，有利于国民经济的健康发展；空置率在 10%-20%之间为空置危险区，要采取一定措施，加大商品房销售力度，以保证商品房市场正常发展和国民经济的正常运行。
2.2.4 开发商对未来市场的预期
如果开发商对未来的市场预期看好，则在制定投资开发计划时会增加土地购买量。对于土地市场而言，2009 年开发商对于热门土地的争夺几乎已经到了白热化的程度，住宅土地最高价格已经超过了3.2 万元/平方米，而每一次的高地价的诞生，都直接导致了同一区域商品房价格的大幅度飙升。
3 抑制商品房价格过快上涨的措施
3.1 加大经济适用房的投放量、完善土地出让管理制度
合理限制经济适用住房开发的利润空间，科学制定土地供应计划通过土地资源供应量的调整，控制商品房价格的不合理上涨。严格禁止挪用经济适用住房计划指标从事商品房开发，同时对经济适用住房的套型面积做出规定。制定严格的经济适用住房供应对象标注，以保障中低收入家庭购房的需要。经济适用住房的作用是通过免收土地出让金和减免配套费等，降低了售价，确保中低收入家庭有房可买。
3.2 建立风险机制，加强对金融机构的管制
商品房泡沫产生的资金，绝大部分都是从银行流出的。因此,必须加强对银行的监管，包括银行资本充足率、资产流动性、风险管理与控制能力等。近年来，我国商品房业持续以较快的速度增长，吸引了大量的企业进行商品房投资，应当引起注意。要加快建立和完善商品房业的预警监测体系，通过对商品房及相关产业的动态监测，信息正确引导商品房企业的开发投资方向促使消费群众形成理性预期，同时建立土地供应、税收、金融等科学的管理手段及时进行必要的干预和调控，有效地防止商品房业“泡沫”的产生。
3.3 通过税收政策促进低价位住房的建设和消费
近年来，国家出台了一系列鼓励住房消费的税收政策，清理了一批住宅建设和消费环节的不合理收费，有效地减轻了居民购买、换购住宅的负担。要贯彻落实已经出台的各项优惠政策；进一步研究和调整鼓励住房消费的税收政策；继续加大清理住宅建设和消费环节的不合理收费的力度，理顺商品住宅的价格构成，鼓励普通住房消费。实施购房累进制税率，遏止炒房投机行为。
4 结束语
房地产具有很强的金融属性，是一个高度依赖金融业的产业，购买力和流动性等因素对我国房地产市场的价格走势具有重要的影响，研究我国房地产市场价格对于我国房地产市场的调控和资本市场的稳定具有重要意义。
参考文献：
[1]陈酉宜.2009 年我国商品房市场价格趋势研究[J].价格理论与实践,2009,(1):120-146.
[2]刘丽.房价与地价关系实证研究—基于我国 1999-2008 年的经验证据[J].价格理论与实践，2009,(4):28-56.
由房地产顾问服务公司莱坊和花旗私人银行联合的《财富报告》2012年刊指出，虽受限购政策调控影响，国内豪宅市场涨幅放缓，但以上海、北京为代表的高端住宅市场表现依旧良好。以上海为例，根据上海统计局数据显示，自2007年至2010年，上海高端住宅（高端公寓及别墅）市场均价上涨91.9%。2011年其市场价格趋势依旧保持平稳。
高端住宅一般指地处市内高尚社区，销售价格高于同等地段商品住宅平均销售价格一倍以上的住宅，定位为高收入家庭。其特点为：高标准、大户型、高总价、智能化的楼宇及单元管理系统、个性化的绿化景观及完善的配套设施等。
豪宅依然炙手可热
对高端住宅市场而言，高端收入人群的增加对其影响巨大。世界经理人集团研究显示，2011年中国富裕家庭的数量(净资产超过100万美元)已经达到350万户，中国的千万富翁超过150万人，而亿万富豪超过5.8万人。
而胡润研究院和群邑智库联合的《群邑智库·2011胡润财富报告》显示，在个人投资方向上，房地产还是占主导地位——超过1/3的受访者选择了投资房地产，这一比例在过去三年中持续增长。同时世界经理人集团研究显示，中国富裕群体的消费行为与其它国家的富裕群体相比，最显著的不同在于中国富豪将购买豪宅列为奢侈品消费的第一选择。
回顾过去10年，在上海、北京等一线城市，以别墅为代表的高端住宅价格平均升幅巨大。今年1月，北京市规划部门表示，北京五环以内可改造的存量用地将主要用于建设公租房，这意味着五环以内新增商品住宅土地供应将极为紧张，高端住宅供应的稀缺性将日益显现。
新年伊始，央行宣布从2月24日起再次下调人民币存款准备金率0.5个百分点，较为灵活宽松的货币政策实施，对整个房地产市场也起到一定的刺激作用。
有分析人士认为，鉴于高端住宅土地稀缺性及不可复制性，其价值将更加凸显。可以预期，随着未来政策宽松、通货膨胀因素的影响，高端住宅依旧是富裕家庭置业的首选，高端住宅产品仍将长期趋好。
豪宅打造并不容易
站在市场角度，高端住宅是高品质的住宅形式；在地段方面，占据城市传统中心或重点规划建设区域；在资源方面，高端住宅一般均占据并配备良好稀缺的内外部资源，其外部资源包括交通、教育、自然景观资源等，内部资源则涵盖了产品品质、配套服务等；在产品方面，注重整体规划设计和产品舒适度及品质，同时融入一些创新和奢华的元素。
随着人们对生活品质更深入的追求，富裕阶层消费观念的日趋成熟，圈层交流的社区氛围成为高端住宅置业者的又一重要诉求。以星河湾为例，通过打造独有的圈层价值平台，利用“跨界”体系，将财富圈层聚集起来，不但能为既有客户提供增值服务，还吸引了大批潜在客户，造就其影响力及品牌效应。
除去地段、产品等因素之外，一个高端住宅项目背后开发商的品牌及操盘能力，也是奠定其成功与否的关键之一。
土地的价值最终并非仅仅体现在土地本身，而是体现在土地应用及运作上。其中开发商品牌、开发水平、经营能力、产品模式等往往导致了项目最终的不同表现。实际上住宅是包含地理资源、产品资源、居住体验于一身的综合概念，而开发商应该做的是将这些硬件资源整合起来，融合成为一种最好的形式。开发商的实力和品牌对项目有着潜移默化的影响。
2011年，复地-智盈投资旗下管理的景业及复星一家系列基金均投资复地集团南京御钟山项目。南京在“十一五”期间全市生产总值年均增长13%以上。根据2010年全年数据统计，城市居民人均可支配收入同比增长11%。良好的经济发展保证了当地市场对高端住宅的消费能力。
未来注意力：生活品质
高端住宅在国内的发展，从以占有土地资源的独栋别墅为主要代表，到以追求材料装修和装饰的占有型产品，中国财富人群求大求奢的置业需求已逐渐发生变化，注重产品所提供的与众不同的生活品质将成为开发商的新思考方向。
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