時(shí)間：2023-06-30 15:46:48
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關(guān)鍵詞：重慶房地產(chǎn)；高價(jià)樓；調(diào)控政策
中圖分類號：F293.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號：1008-4428（2017）04-38 -02
一、引言
改革開放以來，中國逐步廢除社會(huì)主義時(shí)期的住房政策，建立適應(yīng)資本主義體制的房地產(chǎn)市場，其過程大致分為三個(gè)階段：1978～1991年，住房改革和房地產(chǎn)市場的區(qū)域性試點(diǎn)。1991～1998年，住房改革和房地產(chǎn)市場在全國推開。1998年后，房地產(chǎn)市場基本成熟。本階段，終止福利分房，全部城鎮(zhèn)住宅強(qiáng)制商品化。至此，地產(chǎn)資本終于敲開了他們夢寐以求的個(gè)人住房領(lǐng)域大門，大量資本開始涌入房地產(chǎn)市場，房地產(chǎn)投資熱火朝天。2016年一、二線城市房價(jià)又迎來“坐火箭”的一年，國家統(tǒng)計(jì)局最新數(shù)據(jù)顯示，2016年，我國商品房銷售面積約15.7億平方米，比上年增長22.5%， 商品房銷售額約11.8萬億元，增長34.8%，其中，住宅銷售額增長36.1%。在如此動(dòng)蕩的房地產(chǎn)市場中，重慶的房價(jià)可謂是房地產(chǎn)界的一股清流，從直轄之初至今，無論是從居民的感知還是統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，都保持著平穩(wěn)增長的狀態(tài)。
二、影響重慶房價(jià)因素的探討與分析
（一）特殊的地理位置
重慶地處我國東、中、西三大經(jīng)濟(jì)帶的中西經(jīng)濟(jì)板塊的結(jié)合部。東鄰湖北、湖南，南靠貴州，西接四川，北連陜西；轄區(qū)東西長470千米，南北寬450千米，幅員面積8.24萬平方千米，為北京、天津、上海三直轄市總面積的2.39倍。重慶的結(jié)合部區(qū)域位置，具有承東啟西，左 右傳遞的樞紐作用，是交通、物質(zhì)、文化、人員、技術(shù)、信息和經(jīng)濟(jì)交流的中轉(zhuǎn)站，是沿海經(jīng)濟(jì)向內(nèi)陸腹地延伸的依托點(diǎn)之一，也是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展向西進(jìn)行戰(zhàn)略轉(zhuǎn)移的支撐點(diǎn)之一。正是這樣特殊的地理位置給重慶經(jīng)濟(jì)的發(fā)展帶來了契機(jī)。廣袤的土地資源，大量的資金涌入以及便捷的交通也為重慶房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展創(chuàng)造了有利的條件。
（二）城鄉(xiāng)人口分布
2015年，重慶市常住人口3016.55萬人，與上年相比，增加25.15萬人，增長0.8%，常住人口繼續(xù)保持增長態(tài)勢。其中城鎮(zhèn)人口1838.41萬人，與上年相比，增加55.40萬人；全市城鎮(zhèn)化率60.94%，與上年相比，上升1.34個(gè)百分點(diǎn)。鄉(xiāng)村人口1178.14萬人，占常住人口的39.06%，與上年相比，減少30.25萬人。重慶市外出人口1069.43萬人，其中外出市外人口505.50萬人，占全部外出人口的47.3%；市內(nèi)外出人口563.93萬人，占52.7%。全市外來人口150.21萬人。由以上數(shù)據(jù)分析得出，直以來，在重慶城市化進(jìn)程中，伴隨著農(nóng)村人口不斷減少，城市人口不斷增加，對商品房的需求也不斷增長，一定程度上推動(dòng)了房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，但同時(shí)重慶作為一座人口凈輸出的城市，市內(nèi)外出人口占總?cè)丝诒戎剡_(dá)一半以上，另一方面也緩解了住房需求緊張的狀況，抑制了房價(jià)的過熱增長，使得供需趨于平衡。
（三）經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r
曾經(jīng)的重慶，主要產(chǎn)業(yè)不外乎鋼鐵、煤炭、化工、有色金屬、軍工等重化工產(chǎn)業(yè)，但在全國重化發(fā)展鼎盛時(shí)期，在鋼鐵行業(yè)、煤炭行業(yè)、化工行業(yè)、有色金屬行業(yè)狂歡中，重慶悄無聲息地實(shí)現(xiàn)了支柱產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)換。重慶的高明之處在于，傳統(tǒng)行業(yè)處于發(fā)展鼎盛時(shí)期悄無聲息做減法，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)做加法，新興產(chǎn)業(yè)做乘法。另外雖然重慶還處于投資驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段，但重慶的投資重點(diǎn)不放在房地產(chǎn)方面，而是放在實(shí)體經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域、基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域、民生領(lǐng)域，重慶經(jīng)濟(jì)的高增長并沒有建立在房地產(chǎn)高漲價(jià)基礎(chǔ)上，房地產(chǎn)投資嚴(yán)格控制在固定資產(chǎn)投資25%（+-3%）左右。從某種程度上看，重慶真正做到了系統(tǒng)性地從經(jīng)濟(jì)和民生兩個(gè)維度去調(diào)控房地產(chǎn)市場，實(shí)現(xiàn)了人的城鎮(zhèn)化。
（四）政府對重慶房價(jià)的調(diào)控政策
重慶政府通過綜合考慮房地產(chǎn)市場的長短期特點(diǎn)，相繼出臺(tái)土地儲(chǔ)備制度、地票制度、保障房制度、房產(chǎn)稅制度，控制房地產(chǎn)市場宏觀層面的供求關(guān)系，共同創(chuàng)造了重慶成功控制房價(jià)的氛圍。
1.土地儲(chǔ)備制度
2002年8月22日，在時(shí)任副市長黃奇帆的推動(dòng)下，重慶市政府通過了《重慶市國有土地儲(chǔ)備整治管理辦法》，開始大力實(shí)行土地儲(chǔ)備制度。其實(shí)質(zhì)是，由政府主導(dǎo)，將市內(nèi)土地一級市場的經(jīng)營權(quán)交給由官方掌控的幾家市級土地儲(chǔ)備機(jī)構(gòu)，核心在于原有的土地一級市場巨額增值收益不再被房產(chǎn)商占有，而是進(jìn)入代表公共利益的國資系統(tǒng)。土地儲(chǔ)備制度對重慶房地產(chǎn)業(yè)影響重大，主要堅(jiān)持了五項(xiàng)原則：一是超前儲(chǔ)備，一步到位；細(xì)水長流，逐年供應(yīng)。二是對儲(chǔ)備地的使用要兼顧公益和商業(yè)開發(fā)。三是土地儲(chǔ)備不改變市區(qū)兩級政府的分配制度。四是土地儲(chǔ)備公司肩負(fù)做好兩個(gè)循環(huán)的責(zé)任。五是嚴(yán)格設(shè)置風(fēng)險(xiǎn)“隔離墻”。同年，重慶市建立了土地整治儲(chǔ)備中心，對全市土地市場進(jìn)行宏觀調(diào)控。2003年2月，重慶市政府又在土地儲(chǔ)備中心的基礎(chǔ)上成立重慶市地產(chǎn)集團(tuán)。該集團(tuán)是重慶市政府注資的專事土地儲(chǔ)備和開發(fā)整理的運(yùn)作載體。隨后幾年，重慶市城司、重慶市水利投資公司、渝富資產(chǎn)經(jīng)營管理公司等重慶市政府旗下的投融資平臺(tái)，亦被授予土地儲(chǔ)備職能，介入了土地一級市場。政府從而有效地控制了房地產(chǎn)市場，形成了土地資源配置的良性循環(huán)。
2.地票制度
地票制度即將農(nóng)村閑置的宅基地及其附屬設(shè)施用地、鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)用地、公共設(shè)施用地等集體建設(shè)用地復(fù)墾為耕地，盤活農(nóng)村建設(shè)用地存量，增加耕地?cái)?shù)量。這一制度創(chuàng)新，從系統(tǒng)化的層面看，主要基于三方面的理論邏輯。一是地票制度是被異化城鎮(zhèn)化路徑的正?；貧w，二是地票制度是產(chǎn)權(quán)經(jīng)濟(jì)學(xué)的創(chuàng)新實(shí)踐，三是地票制度是恪守“三條底線”的審慎探索。2008年，重慶報(bào)經(jīng)中央同意，成立農(nóng)村土地交易所，啟動(dòng)了地票交易試點(diǎn)。按照我國土地用途管制制度和城鄉(xiāng)建設(shè)用地增減掛鉤、耕地占補(bǔ)平衡的要求，增加的耕地?cái)?shù)量就可以作為國家建設(shè)用地新增的指標(biāo)。這個(gè)指標(biāo)除優(yōu)先保障農(nóng)村建設(shè)發(fā)展外，節(jié)余部分就形成了地票。按照增減掛鉤政策，地票與國家下達(dá)的年度新增建設(shè)用地指標(biāo)具有相同功能。通過交易，獲得地票者就可以在重慶市域內(nèi)，申請將符合城鄉(xiāng)總體規(guī)劃和土地利用規(guī)劃的農(nóng)用地，征轉(zhuǎn)為國有建設(shè)用地。大量的土地供給有效地抑制了地皮價(jià)格，房地產(chǎn)開發(fā)商建房成本降低，從而有效抑制了房價(jià)的上漲。
3.保障房制度
在保證充足的用地供應(yīng)同時(shí)，重慶的保障房建設(shè)在全國范圍內(nèi)也是完成得最好的。重慶以公租房為重點(diǎn)的住房保障體系，解決了低收入和外來務(wù)工人員的住房需求。在過去的十年里，重慶總計(jì)興建約4000萬平方米公租房，為數(shù)十萬市民提供了福利性住房。保障房供給量基本滿足了市場的需求，就造成炒作房地產(chǎn)市場、獲利的空間小，投資投機(jī)意義不大。
4.房產(chǎn)稅制度
從2011年起重慶成為兩個(gè)房產(chǎn)稅試點(diǎn)城市之一，重慶市的主城九個(gè)區(qū)都屬于試點(diǎn)的范圍，至今已有6年的時(shí)間。征收對象包括個(gè)人擁有的獨(dú)棟商品住宅、高檔住房、外地客購買的二套房等。今年年初，黃奇帆卸任重慶市市長一職后，各路不確實(shí)的消息鼓吹重慶房價(jià)將會(huì)上漲，吸引了大批外地炒房者組成炒房團(tuán)涌入重慶房地產(chǎn)市場，個(gè)別地區(qū)和樓盤房價(jià)出現(xiàn)異常波動(dòng)。重慶政府一直貫徹“房子是用來住的，不是用來炒”的理念，及時(shí)新的政令，對房產(chǎn)稅征收對象中，將“在重慶無戶籍、無企業(yè)、無工作個(gè)人新購的第二套普通住房”，調(diào)整為對“三無”人員首套住房征收房產(chǎn)稅，根據(jù)交易單價(jià)，將獨(dú)棟別墅和高檔住宅分為0.5%、1%、1.2%三個(gè)不同檔次；“三無”個(gè)人新購住房稅率為0.5%。房地產(chǎn)稅是房地產(chǎn)市場的“內(nèi)在穩(wěn)定器”，能夠起到逆周期的作用，對上海而言，是一副處方藥；對重慶而言則是一副保健藥，對重慶房地產(chǎn)市場長期健康穩(wěn)定發(fā)展是有利的。政府根據(jù)市場實(shí)際情況的變動(dòng)對房產(chǎn)稅制度作出的相應(yīng)調(diào)試，遏制了炒房牟利行為，維護(hù)了樓市的平穩(wěn)發(fā)展，同時(shí)政府在“土地財(cái)政”之外又多了一個(gè)收入渠道。
三、結(jié)語
總的來說，重慶主要解決了影響房r的最主要因素――供需均衡，重慶模式總結(jié)起來是“高端有遏制，中端有供給，低端有保障”，在高端市場重慶是最早試行房產(chǎn)稅的城市之一，此外，契稅政策、貸款政策等方面對高端大戶型、別墅型等物業(yè)形態(tài)形成經(jīng)濟(jì)性遏制作用；中端市場的供應(yīng)在十年前就以較低的價(jià)格收儲(chǔ)了大量土地儲(chǔ)備，保證了充足的供應(yīng)；低端保障性住房又有政府主導(dǎo)的公租房系統(tǒng)供應(yīng)。這些措施使重慶房價(jià)控制到了三四線城市的水平，成為全國核心城市的房價(jià)洼地。重慶與中國所有城市都不同，具有“大城市、大農(nóng)村、大人口”特點(diǎn)，其樣本的特殊性注定了重慶對房地產(chǎn)業(yè)作出的調(diào)控方案只適應(yīng)重慶本身，在全國范圍內(nèi)不具有可復(fù)制性和可推廣性。
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作者簡介：
(一) 社會(huì)文化
(二) 經(jīng)濟(jì)生活
(三) 城市建設(shè)發(fā)展趨勢
二 房地產(chǎn)市場綜述
(一) 土地市場
(二) 房地產(chǎn)投資
(三) 房地產(chǎn)開發(fā)量
(四) 房地產(chǎn)銷售情況
(五) 開發(fā)企業(yè)
三 新安江房地產(chǎn)市場分析
(一) 住宅市場供應(yīng)
1. 熱點(diǎn)開發(fā)區(qū)塊
2. 典型開發(fā)項(xiàng)目
(二) 住宅市場需求
(三) 住宅市場價(jià)格趨勢
(四) 宏觀調(diào)控對新安江樓市的可能影響
四 項(xiàng)目基本分析
(一) 項(xiàng)目概況和開發(fā)條件
(二) 項(xiàng)目優(yōu)勢與劣勢分析
(三) 項(xiàng)目的機(jī)會(huì)與風(fēng)險(xiǎn)分析
(四) 產(chǎn)品與銷售價(jià)格
關(guān)鍵詞：房價(jià)；開發(fā)投資總額；關(guān)聯(lián)度；嶺回歸
1 建模的原理介紹
1.1格蘭杰因果檢驗(yàn)的原理
1969年，格蘭杰從計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度提出了一種因果關(guān)系的定義：設(shè)有兩個(gè)時(shí)間序列｛xt｝和｛yt｝，如果xt的變化引起yt的變化，則xt的變化應(yīng)當(dāng)發(fā)生在yt的變化之前。具體操作中，一般是對以下兩個(gè)方程分別進(jìn)行無約束和有約束估計(jì)：
（1）
（2）
如果在（1）中部分αi顯著不為零，則稱xt格蘭杰引起yt類似的，如果（2）式中部分αi顯著不為零，則稱yt格蘭杰引起xt，如果兩者都存在，則稱xt與yt互為格蘭杰因果關(guān)系。
1.2嶺回歸原理
多元回歸模型的矩陣表達(dá)式為：Xβ=Y，利用OLS求得： ，
當(dāng)自變量存在多重共線性時(shí)，導(dǎo)致 ，從而使得回歸系數(shù) 不穩(wěn)定，出現(xiàn)沒有實(shí)際意義的估計(jì)值。解決的辦法是在X′X的主對角線元素上加一個(gè)非負(fù)常數(shù)k，即得：
，其中E是單位矩陣，使得 的概率比 大大降低，最后用 來進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果會(huì)使 的估計(jì)變得穩(wěn)定得多。因此，嶺回歸估計(jì)的準(zhǔn)確程度取決于k值的選取，確定k值的方法一般是通過嶺跡圖或方差膨脹因子來選取。其確定方法是選擇一個(gè)盡可能小的k值，在這個(gè)k值上，嶺跡圖中回歸系數(shù)已變得較為穩(wěn)定，并且方差膨脹因子業(yè)變得足夠小。
回歸估計(jì)系數(shù) 是k的非線性函數(shù)；k值的加入使得
成為回歸系數(shù)的有偏估計(jì)，但是比β估計(jì)更穩(wěn)定； 隨k的變化軌跡圖稱為嶺跡圖。
1.3灰色關(guān)聯(lián)度分析原理
選取參考數(shù)列
其中k表示時(shí)刻。假設(shè)有m個(gè)比較數(shù)列
則稱
為比較數(shù)列xi對參考數(shù)列x0在k時(shí)刻的關(guān)聯(lián)系數(shù)，其中ρ∈[0，1]為分辨系數(shù)。稱 和 分別為兩級最小及兩級最大極差。
一般來講，分辨系數(shù)ρ越大，分辨率越高；ρ越小，分辨率越低。上式中的關(guān)聯(lián)系數(shù)是描述比較數(shù)列與參數(shù)數(shù)列在某時(shí)刻關(guān)聯(lián)程度的一種指標(biāo)，由于各個(gè)時(shí)刻都有一個(gè)關(guān)聯(lián)數(shù)，因此信息顯得過于分散，不便比較，為此我們給出ri=■■ξi（k）為數(shù)列xi對參考數(shù)列x0的關(guān)聯(lián)度。若關(guān)聯(lián)度ri最大，說明xi（k）與最優(yōu)指標(biāo)x0（k）最接近，即第i個(gè)被評價(jià)對象優(yōu)于其他被評價(jià)對象，據(jù)此可以排出各被評價(jià)對象的優(yōu)劣次序?？梢钥闯觯P(guān)聯(lián)度是把各個(gè)時(shí)刻的關(guān)聯(lián)系數(shù)集中為一個(gè)平均值，亦即把過于分散的信息集中處理。利用關(guān)聯(lián)度這個(gè)概念，可以對各種問題進(jìn)行因數(shù)分析。
2 模型的分析
2.1 房價(jià)與房地產(chǎn)開發(fā)投資總額格蘭杰因果檢驗(yàn)
依據(jù)格蘭杰因果檢驗(yàn)原理，對房地產(chǎn)開發(fā)投資總額和房價(jià)利用Eviews軟件分析得到下表：（假設(shè)置信度α=0.05）
從上表可以看出，房價(jià)不是引起房地產(chǎn)開發(fā)投資總額變化的格蘭杰原因，而房地產(chǎn)行業(yè)開發(fā)投資總額的變化卻是引起房價(jià)變化的格蘭杰原因。房地產(chǎn)行業(yè)的投資總額的增加，一方面增加對商品房的投機(jī)性需求，進(jìn)而對房價(jià)的上漲起到推波助瀾的作用；另一方面，對房地產(chǎn)行業(yè)投資的增加，使房地產(chǎn)市場更加的火爆，會(huì)給開發(fā)房地產(chǎn)市場相關(guān)的原料如建材、水泥及地皮價(jià)格起到刺激和促進(jìn)作用，這些原材料價(jià)格的上漲勢必都附加于房屋的銷售價(jià)格中，勢必造成房價(jià)的上升。
2.2 房價(jià)的嶺回歸模型
房價(jià)模型的構(gòu)建有助于我們總結(jié)規(guī)律，科學(xué)界定影響房價(jià)的關(guān)鍵因素，從而指導(dǎo)房地產(chǎn)市場的管理和調(diào)控行為。本文初步選取的影響房價(jià)的因素有家庭人均年收入、房地產(chǎn)開發(fā)投資總額、年底總?cè)丝跀?shù)、建筑材料價(jià)格指數(shù)、新增家庭數(shù)、住宅房屋竣工面積和人均GDP指數(shù)（依次用F1~F7表示），我們利用嶺回歸模型分析影響房價(jià)的主要因素。
對文中給定的7個(gè)影響指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析，分析得到如下相關(guān)系數(shù)矩陣
由相關(guān)系數(shù)矩陣可知，各因素之間的相關(guān)系數(shù)較大，影響因素之間兩兩相關(guān)。因此，采用傳統(tǒng)的最小二乘回歸存在較嚴(yán)重的多重共線性。
鑒于此，建立如下嶺回歸模型：
利用Matlab軟件編程求得房價(jià)與選取指標(biāo)的嶺跡圖。
由嶺跡圖可以看出，在0.3之后，7條嶺跡都開始變得平穩(wěn)。所以，將3代入做嶺回歸，得到如下模型：
通過嶺回歸得到的模型，可以看出：房價(jià)對人均GDP指數(shù)的敏感度為220.51，說明人均GDP指數(shù)每變動(dòng)1單位，住房銷售房價(jià)變動(dòng)220.51單位；家庭人均年收入變動(dòng)1單位，住房銷售房價(jià)變動(dòng)135.21單位；房地產(chǎn)開發(fā)投資總額變動(dòng)1單位，住房銷售房價(jià)變動(dòng)196.02單位；年底總?cè)丝跀?shù)變動(dòng)1單位，住房銷售房價(jià)變動(dòng)133.78單位；建筑材料價(jià)格指數(shù)變動(dòng)1單位，住房銷售房價(jià)變動(dòng)6.54單位；新增家庭數(shù)變動(dòng)1單位，住房銷售房價(jià)變動(dòng)132.1單位；住宅房屋竣工面積變動(dòng)1單位，住房銷售房價(jià)變動(dòng)138.05單位。
所以，通過上面的分析，房地產(chǎn)行業(yè)的開發(fā)投資總額對房價(jià)具有很大的影響作用。因此，分析房地產(chǎn)行業(yè)投資總額與國民經(jīng)濟(jì)其他行業(yè)的投資總額的關(guān)聯(lián)度，可以得到與房地產(chǎn)行業(yè)投資總額的關(guān)聯(lián)度最大的國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)，進(jìn)而分析該行業(yè)影響因素對房價(jià)的影響。
摘要：本文先是對全國平均住房銷售價(jià)格（以下簡稱房價(jià)）與房地產(chǎn)行業(yè)開發(fā)投資總額做格蘭杰因果檢驗(yàn)，得出房地產(chǎn)開發(fā)投資總額是引起房價(jià)變化的格蘭杰原因，隨后選定家庭人均年收入、房地產(chǎn)開發(fā)投資總額、年底總?cè)丝跀?shù)、建筑材料價(jià)格指數(shù)、新增家庭數(shù)、住宅房屋竣工面積和人均GDP指數(shù)等為自變量對房價(jià)做嶺回歸，再次得出房地產(chǎn)開發(fā)投資總額對房價(jià)具有顯著性的影響。再對房地產(chǎn)行業(yè)開發(fā)投資總額與其他行業(yè)的投資總額做關(guān)聯(lián)度分析，得出房地產(chǎn)行業(yè)與金融業(yè)投資總額具有最大的關(guān)聯(lián)度。最后在假定房地產(chǎn)市場和證券市場同時(shí)為無套利市場的條件下，分析得出證券市場中證券的當(dāng)期價(jià)格、持有期內(nèi)的年平均收益率和年平均紅利與房價(jià)依次存在正向、負(fù)向、負(fù)向的相關(guān)關(guān)系。
關(guān)鍵詞：房價(jià)；開發(fā)投資總額；關(guān)聯(lián)度；嶺回歸
1 建模的原理介紹
1.1格蘭杰因果檢驗(yàn)的原理
1969年，格蘭杰從計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度提出了一種因果關(guān)系的定義：設(shè)有兩個(gè)時(shí)間序列｛xt｝和｛yt｝，如果xt的變化引起yt的變化，則xt的變化應(yīng)當(dāng)發(fā)生在yt的變化之前。具體操作中，一般是對以下兩個(gè)方程分別進(jìn)行無約束和有約束估計(jì)：
（1）
（2）
如果在（1）中部分αi顯著不為零，則稱xt格蘭杰引起yt類似的，如果（2）式中部分αi顯著不為零，則稱yt格蘭杰引起xt，如果兩者都存在，則稱xt與yt互為格蘭杰因果關(guān)系。
1.2嶺回歸原理
多元回歸模型的矩陣表達(dá)式為：Xβ=Y，利用OLS求得： ，
當(dāng)自變量存在多重共線性時(shí)，導(dǎo)致 ，從而使得回歸系數(shù) 不穩(wěn)定，出現(xiàn)沒有實(shí)際意義的估計(jì)值。解決的辦法是在X′X的主對角線元素上加一個(gè)非負(fù)常數(shù)k，即得：
，其中E是單位矩陣，使得 的概率比 大大降低，最后用 來進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果會(huì)使 的估計(jì)變得穩(wěn)定得多。因此，嶺回歸估計(jì)的準(zhǔn)確程度取決于k值的選取，確定k值的方法一般是通過嶺跡圖或方差膨脹因子來選取。其確定方法是選擇一個(gè)盡可能小的k值，在這個(gè)k值上，嶺跡圖中回歸系數(shù)已變得較為穩(wěn)定，并且方差膨脹因子業(yè)變得足夠小。
回歸估計(jì)系數(shù) 是k的非線性函數(shù)；k值的加入使得
成為回歸系數(shù)的有偏估計(jì)，但是比β估計(jì)更穩(wěn)定； 隨k的變化軌跡圖稱為嶺跡圖。
1.3灰色關(guān)聯(lián)度分析原理
選取參考數(shù)列
其中k表示時(shí)刻。假設(shè)有m個(gè)比較數(shù)列
則稱
為比較數(shù)列xi對參考數(shù)列x0在k時(shí)刻的關(guān)聯(lián)系數(shù)，其中ρ∈[0，1]為分辨系數(shù)。稱 和 分別為兩級最小及兩級最大極差。
一般來講，分辨系數(shù)ρ越大，分辨率越高；ρ越小，分辨率越低。上式中的關(guān)聯(lián)系數(shù)是描述比較數(shù)列與參數(shù)數(shù)列在某時(shí)刻關(guān)聯(lián)程度的一種指標(biāo)，由于各個(gè)時(shí)刻都有一個(gè)關(guān)聯(lián)數(shù)，因此信息顯得過于分散，不便比較，為此我們給出ri=■■ξi（k）為數(shù)列xi對參考數(shù)列x0的關(guān)聯(lián)度。若關(guān)聯(lián)度ri最大，說明xi（k）與最優(yōu)指標(biāo)x0（k）最接近，即第i個(gè)被評價(jià)對象優(yōu)于其他被評價(jià)對象，據(jù)此可以排出各被評價(jià)對象的優(yōu)劣次序?？梢钥闯觯P(guān)聯(lián)度是把各個(gè)時(shí)刻的關(guān)聯(lián)系數(shù)集中為一個(gè)平均值，亦即把過于分散的信息集中處理。利用關(guān)聯(lián)度這個(gè)概念，可以對各種問題進(jìn)行因數(shù)分析。
2 模型的分析
2.1 房價(jià)與房地產(chǎn)開發(fā)投資總額格蘭杰因果檢驗(yàn)
依據(jù)格蘭杰因果檢驗(yàn)原理，對房地產(chǎn)開發(fā)投資總額和房價(jià)利用Eviews軟件分析得到下表：（假設(shè)置信度α=0.05）
從上表可以看出，房價(jià)不是引起房地產(chǎn)開發(fā)投資總額變化的格蘭杰原因，而房地產(chǎn)行業(yè)開發(fā)投資總額的變化卻是引起房價(jià)變化的格蘭杰原因。房地產(chǎn)行業(yè)的投資總額的增加，一方面增加對商品房的投機(jī)性需求，進(jìn)而對房價(jià)的上漲起到推波助瀾的作用；另一方面，對房地產(chǎn)行業(yè)投資的增加，使房地產(chǎn)市場更加的火爆，會(huì)給開發(fā)房地產(chǎn)市場相關(guān)的原料如建材、水泥及地皮價(jià)格起到刺激和促進(jìn)作用，這些原材料價(jià)格的上漲勢必都附加于房屋的銷售價(jià)格中，勢必造成房價(jià)的上升。
2.2 房價(jià)的嶺回歸模型
房價(jià)模型的構(gòu)建有助于我們總結(jié)規(guī)律，科學(xué)界定影響房價(jià)的關(guān)鍵因素，從而指導(dǎo)房地產(chǎn)市場的管理和調(diào)控行為。本文初步選取的影響房價(jià)的因素有家庭人均年收入、房地產(chǎn)開發(fā)投資總額、年底總?cè)丝跀?shù)、建筑材料價(jià)格指數(shù)、新增家庭數(shù)、住宅房屋竣工面積和人均GDP指數(shù)（依次用F1~F7表示），我們利用嶺回歸模型分析影響房價(jià)的主要因素。
對文中給定的7個(gè)影響指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析，分析得到如下相關(guān)系數(shù)矩陣
由相關(guān)系數(shù)矩陣可知，各因素之間的相關(guān)系數(shù)較大，影響因素之間兩兩相關(guān)。因此，采用傳統(tǒng)的最小二乘回歸存在較嚴(yán)重的多重共線性。
鑒于此，建立如下嶺回歸模型：
利用Matlab軟件編程求得房價(jià)與選取指標(biāo)的嶺跡圖。
由嶺跡圖可以看出，在0.3之后，7條嶺跡都開始變得平穩(wěn)。所以，將3代入做嶺回歸，得到如下模型：
通過嶺回歸得到的模型，可以看出：房價(jià)對人均GDP指數(shù)的敏感度為220.51，說明人均GDP指數(shù)每變動(dòng)1單位，住房銷售房價(jià)變動(dòng)220.51單位；家庭人均年收入變動(dòng)1單位，住房銷售房價(jià)變動(dòng)135.21單位；房地產(chǎn)開發(fā)投資總額變動(dòng)1單位，住房銷售房價(jià)變動(dòng)196.02單位；年底總?cè)丝跀?shù)變動(dòng)1單位，住房銷售房價(jià)變動(dòng)133.78單位；建筑材料價(jià)格指數(shù)變動(dòng)1單位，住房銷售房價(jià)變動(dòng)6.54單位；新增家庭數(shù)變動(dòng)1單位，住房銷售房價(jià)變動(dòng)132.1單位；住宅房屋竣工面積變動(dòng)1單位，住房銷售房價(jià)變動(dòng)138.05單位。
所以，通過上面的分析，房地產(chǎn)行業(yè)的開發(fā)投資總額對房價(jià)具有很大的影響作用。因此，分析房地產(chǎn)行業(yè)投資總額與國民經(jīng)濟(jì)其他行業(yè)的投資總額的關(guān)聯(lián)度，可以得到與房地產(chǎn)行業(yè)投資總額的關(guān)聯(lián)度最大的國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)，進(jìn)而分析該行業(yè)影響因素對房價(jià)的影響。
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2.3 對房地產(chǎn)行業(yè)的投資總額與國民經(jīng)濟(jì)其他行業(yè)投資總額的關(guān)聯(lián)度分析
把房地產(chǎn)行業(yè)的投資總額作為x0，并且參照2001年的中國統(tǒng)計(jì)局的國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類，利用給定的2003年到2011年8月的累積數(shù)據(jù)，以每年的12月份作為該年的投資總額，選取下列與房地產(chǎn)相關(guān)行業(yè)的國民經(jīng)濟(jì)體系的投資總額：農(nóng)林牧漁業(yè)、采礦業(yè)、教育、紡織業(yè)、金融業(yè)、科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)、林業(yè)、煤炭開采及洗選業(yè)、農(nóng)副食品加工業(yè)、農(nóng)林牧漁業(yè)、通信設(shè)備和計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備制造業(yè)、有色金屬礦采選業(yè)、制造業(yè)。對它們進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度分析并排名，結(jié)果見表4。
在對房地產(chǎn)行業(yè)的投資總額與國民經(jīng)濟(jì)其他行業(yè)投資總額的關(guān)聯(lián)度分析中，金融業(yè)的投資總額與房地產(chǎn)開發(fā)投資額的關(guān)聯(lián)度最大，達(dá)到0.9691。我們可以得出金融與房地產(chǎn)應(yīng)相輔相存，房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展離不開金融業(yè)的支持。房地產(chǎn)業(yè)是一個(gè)資金密集型產(chǎn)業(yè)，在現(xiàn)行期房預(yù)售的模式下，房地產(chǎn)開發(fā)的每一階段都離不開銀行資金的支持。此外，房地產(chǎn)開發(fā)公司的經(jīng)營活動(dòng)中還會(huì)涉及到發(fā)行股票、債券等融資方式，這些都離不開金融業(yè)的支持，所以房地產(chǎn)行業(yè)的投資額與金融業(yè)的投資額的關(guān)聯(lián)度較大。從長遠(yuǎn)來看，房地產(chǎn)融資渠道多元化是必然趨勢，但今后一段時(shí)期銀行仍將是房地產(chǎn)融資的主渠道。因此，金融機(jī)構(gòu)要一如既往地支持房地產(chǎn)業(yè)的健康持續(xù)發(fā)展，房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展了，反過來又會(huì)促進(jìn)金融業(yè)的發(fā)展。發(fā)達(dá)國家和地區(qū)的經(jīng)驗(yàn)也表明：一段時(shí)期內(nèi)房地產(chǎn)業(yè)興旺發(fā)達(dá)，這一時(shí)期的金融業(yè)也必然興旺發(fā)達(dá)。房地產(chǎn)業(yè)對于金融業(yè)實(shí)行多元化的資產(chǎn)戰(zhàn)略、推廣金融結(jié)算工具、防范金融風(fēng)險(xiǎn)以及促進(jìn)金融創(chuàng)新方面發(fā)揮著重要作用。
所以，通過上面的分析，金融市場的投資總額與房地產(chǎn)開發(fā)投資總額具有極大的關(guān)聯(lián)度，同時(shí)，房地產(chǎn)開發(fā)投資總額對房價(jià)的變化與具有很大的影響和敏感度，即金融市場的一些指標(biāo)的變化會(huì)引起房價(jià)的波動(dòng)。下面，通過假設(shè)房地產(chǎn)市場和證券市場均為無套利市場，研究證券市場的當(dāng)期的證券價(jià)格、證券的預(yù)期回報(bào)率和紅利如何影響房價(jià)波動(dòng)的關(guān)系。
3 房地產(chǎn)市場和證券市場均為無套利前提下的房價(jià)定價(jià)模型
3.1 模型的假設(shè)
⑴房地產(chǎn)市場和證券市場均為無套利市場；
⑵房地產(chǎn)市場房價(jià)每年的增長率保持不變，增長率為s；
⑶消費(fèi)者對住房的消費(fèi)假設(shè)為投資性需求，一方面為了得到單位面積房價(jià)增加而得到的報(bào)酬，另一方面為得到房屋出租的租金收入；
⑷房價(jià)的上漲率大于住房的折舊率。
3.2 模型的符號說明
3.3 房價(jià)的定價(jià)模型
3.3.1 消費(fèi)者將當(dāng)期所有的資金用于住房消費(fèi)所得到的回報(bào)的現(xiàn)值
消費(fèi)者把全部投資資金用于購買房屋并且出租，在第t期銷售住房，得到的全部收入的現(xiàn)值為：
3.3.2 消費(fèi)者將當(dāng)期所有的資金用于證券投資所得到的回報(bào)的現(xiàn)值
投資者把全部的投資資金用于購買證券，持有t期后出售，得到的收入現(xiàn)值為：
3.3.3 在房地產(chǎn)市場和證券市場均為無套利假設(shè)下的房價(jià)定價(jià)模型
由于在房地產(chǎn)市場與證券市場均為無套利的假設(shè)下，購買住房的收入與購買證券的收入是相等的。即PV1=PV2
所以在房地產(chǎn)市場和證券市場均為無套利條件下，房價(jià)定價(jià)模型為：
3.4 模型中各個(gè)因素與房價(jià)的相關(guān)性分析
當(dāng)期住房單位面積的價(jià)格和消費(fèi)者所擁有的投資資金無關(guān)；在該地域的房屋出租價(jià)格與房價(jià)成正比例關(guān)系，房屋的出租價(jià)格越高，該地的住房價(jià)格越高；
當(dāng)期住房單位面積的價(jià)格和當(dāng)期證券價(jià)格成正相關(guān)關(guān)系，而與平均預(yù)期收益率和平均紅利成負(fù)相關(guān)關(guān)系。用房地產(chǎn)市場和證券市場同時(shí)無套利假設(shè)條件下，對房價(jià)定價(jià)模型中的P0分別對Pg、f和h進(jìn)行求導(dǎo)得到：
所以，當(dāng)期住房單位面積的價(jià)格和當(dāng)期證券價(jià)格成正相關(guān)關(guān)系。房地產(chǎn)市場和證券市場具有正相關(guān)關(guān)系，證券市場越景氣，房地產(chǎn)市場的房價(jià)也相應(yīng)地越高。當(dāng)期住房的單位面積價(jià)格與證券市場的平均預(yù)期收益率和平均紅利呈負(fù)相關(guān)。
4 結(jié)論及相關(guān)建議
通過以上分析，我們得出結(jié)論如下：
（1）房地產(chǎn)市場的開發(fā)投資總額的變化對房價(jià)的波動(dòng)具有很大的關(guān)系，因此政府和房管局應(yīng)對住房的投資性需求采取一定的抑制措施，如限購令等，以保證房價(jià)的合理性波動(dòng)，避免房地產(chǎn)泡沫的出現(xiàn)；
（2）證券市場和房地產(chǎn)市場之間具有一定的相互影響，共生共榮性，政府和對應(yīng)的監(jiān)管部門應(yīng)相互合作，監(jiān)督兩市場間的資金對流；對于一些非房地產(chǎn)企業(yè)的上市公司的資金流入房地產(chǎn)市場，應(yīng)給以正確的引導(dǎo)和規(guī)范，避免房地產(chǎn)市場出現(xiàn)泡沫時(shí)傳染或波及證券市場。
（3）房地產(chǎn)市場和證券市場具有正相關(guān)關(guān)系，當(dāng)期住房的單位面積價(jià)格與證券市場的平均預(yù)期收益率和平均紅利呈負(fù)相關(guān)。證券市場的收益的預(yù)期變化會(huì)影響房價(jià)的變化，金融市場的政策的變化應(yīng)審慎考慮對其他相關(guān)行業(yè)的影響。
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2.3 對房地產(chǎn)行業(yè)的投資總額與國民經(jīng)濟(jì)其他行業(yè)投資總額的關(guān)聯(lián)度分析
把房地產(chǎn)行業(yè)的投資總額作為x0，并且參照2001年的中國統(tǒng)計(jì)局的國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類，利用給定的2003年到2011年8月的累積數(shù)據(jù)，以每年的12月份作為該年的投資總額，選取下列與房地產(chǎn)相關(guān)行業(yè)的國民經(jīng)濟(jì)體系的投資總額：農(nóng)林牧漁業(yè)、采礦業(yè)、教育、紡織業(yè)、金融業(yè)、科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)、林業(yè)、煤炭開采及洗選業(yè)、農(nóng)副食品加工業(yè)、農(nóng)林牧漁業(yè)、通信設(shè)備和計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備制造業(yè)、有色金屬礦采選業(yè)、制造業(yè)。對它們進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度分析并排名，結(jié)果見表4。
在對房地產(chǎn)行業(yè)的投資總額與國民經(jīng)濟(jì)其他行業(yè)投資總額的關(guān)聯(lián)度分析中，金融業(yè)的投資總額與房地產(chǎn)開發(fā)投資額的關(guān)聯(lián)度最大，達(dá)到0.9691。我們可以得出金融與房地產(chǎn)應(yīng)相輔相存，房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展離不開金融業(yè)的支持。房地產(chǎn)業(yè)是一個(gè)資金密集型產(chǎn)業(yè)，在現(xiàn)行期房預(yù)售的模式下，房地產(chǎn)開發(fā)的每一階段都離不開銀行資金的支持。此外，房地產(chǎn)開發(fā)公司的經(jīng)營活動(dòng)中還會(huì)涉及到發(fā)行股票、債券等融資方式，這些都離不開金融業(yè)的支持，所以房地產(chǎn)行業(yè)的投資額與金融業(yè)的投資額的關(guān)聯(lián)度較大。從長遠(yuǎn)來看，房地產(chǎn)融資渠道多元化是必然趨勢，但今后一段時(shí)期銀行仍將是房地產(chǎn)融資的主渠道。因此，金融機(jī)構(gòu)要一如既往地支持房地產(chǎn)業(yè)的健康持續(xù)發(fā)展，房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展了，反過來又會(huì)促進(jìn)金融業(yè)的發(fā)展。發(fā)達(dá)國家和地區(qū)的經(jīng)驗(yàn)也表明：一段時(shí)期內(nèi)房地產(chǎn)業(yè)興旺發(fā)達(dá)，這一時(shí)期的金融業(yè)也必然興旺發(fā)達(dá)。房地產(chǎn)業(yè)對于金融業(yè)實(shí)行多元化的資產(chǎn)戰(zhàn)略、推廣金融結(jié)算工具、防范金融風(fēng)險(xiǎn)以及促進(jìn)金融創(chuàng)新方面發(fā)揮著重要作用。
所以，通過上面的分析，金融市場的投資總額與房地產(chǎn)開發(fā)投資總額具有極大的關(guān)聯(lián)度，同時(shí)，房地產(chǎn)開發(fā)投資總額對房價(jià)的變化與具有很大的影響和敏感度，即金融市場的一些指標(biāo)的變化會(huì)引起房價(jià)的波動(dòng)。下面，通過假設(shè)房地產(chǎn)市場和證券市場均為無套利市場，研究證券市場的當(dāng)期的證券價(jià)格、證券的預(yù)期回報(bào)率和紅利如何影響房價(jià)波動(dòng)的關(guān)系。
3 房地產(chǎn)市場和證券市場均為無套利前提下的房價(jià)定價(jià)模型
3.1 模型的假設(shè)
⑴房地產(chǎn)市場和證券市場均為無套利市場；
⑵房地產(chǎn)市場房價(jià)每年的增長率保持不變，增長率為s；
⑶消費(fèi)者對住房的消費(fèi)假設(shè)為投資性需求，一方面為了得到單位面積房價(jià)增加而得到的報(bào)酬，另一方面為得到房屋出租的租金收入；
⑷房價(jià)的上漲率大于住房的折舊率。
3.2 模型的符號說明
3.3 房價(jià)的定價(jià)模型
3.3.1 消費(fèi)者將當(dāng)期所有的資金用于住房消費(fèi)所得到的回報(bào)的現(xiàn)值
消費(fèi)者把全部投資資金用于購買房屋并且出租，在第t期銷售住房，得到的全部收入的現(xiàn)值為：
3.3.2 消費(fèi)者將當(dāng)期所有的資金用于證券投資所得到的回報(bào)的現(xiàn)值
投資者把全部的投資資金用于購買證券，持有t期后出售，得到的收入現(xiàn)值為：
3.3.3 在房地產(chǎn)市場和證券市場均為無套利假設(shè)下的房價(jià)定價(jià)模型
由于在房地產(chǎn)市場與證券市場均為無套利的假設(shè)下，購買住房的收入與購買證券的收入是相等的。即PV1=PV2
所以在房地產(chǎn)市場和證券市場均為無套利條件下，房價(jià)定價(jià)模型為：
3.4 模型中各個(gè)因素與房價(jià)的相關(guān)性分析
當(dāng)期住房單位面積的價(jià)格和消費(fèi)者所擁有的投資資金無關(guān)；在該地域的房屋出租價(jià)格與房價(jià)成正比例關(guān)系，房屋的出租價(jià)格越高，該地的住房價(jià)格越高；
當(dāng)期住房單位面積的價(jià)格和當(dāng)期證券價(jià)格成正相關(guān)關(guān)系，而與平均預(yù)期收益率和平均紅利成負(fù)相關(guān)關(guān)系。用房地產(chǎn)市場和證券市場同時(shí)無套利假設(shè)條件下，對房價(jià)定價(jià)模型中的P0分別對Pg、f和h進(jìn)行求導(dǎo)得到：
所以，當(dāng)期住房單位面積的價(jià)格和當(dāng)期證券價(jià)格成正相關(guān)關(guān)系。房地產(chǎn)市場和證券市場具有正相關(guān)關(guān)系，證券市場越景氣，房地產(chǎn)市場的房價(jià)也相應(yīng)地越高。當(dāng)期住房的單位面積價(jià)格與證券市場的平均預(yù)期收益率和平均紅利呈負(fù)相關(guān)。
4 結(jié)論及相關(guān)建議
通過以上分析，我們得出結(jié)論如下：
（1）房地產(chǎn)市場的開發(fā)投資總額的變化對房價(jià)的波動(dòng)具有很大的關(guān)系，因此政府和房管局應(yīng)對住房的投資性需求采取一定的抑制措施，如限購令等，以保證房價(jià)的合理性波動(dòng)，避免房地產(chǎn)泡沫的出現(xiàn)；
（2）證券市場和房地產(chǎn)市場之間具有一定的相互影響，共生共榮性，政府和對應(yīng)的監(jiān)管部門應(yīng)相互合作，監(jiān)督兩市場間的資金對流；對于一些非房地產(chǎn)企業(yè)的上市公司的資金流入房地產(chǎn)市場，應(yīng)給以正確的引導(dǎo)和規(guī)范，避免房地產(chǎn)市場出現(xiàn)泡沫時(shí)傳染或波及證券市場。
（3）房地產(chǎn)市場和證券市場具有正相關(guān)關(guān)系，當(dāng)期住房的單位面積價(jià)格與證券市場的平均預(yù)期收益率和平均紅利呈負(fù)相關(guān)。證券市場的收益的預(yù)期變化會(huì)影響房價(jià)的變化，金融市場的政策的變化應(yīng)審慎考慮對其他相關(guān)行業(yè)的影響。
參考文獻(xiàn)：
[1]Raudall,Johonston,Pozdena,The Modern Economics of Housing [M]. Ouorum Books Greenwood Press,1988:195-202.
[2]鄧聚龍,灰色系統(tǒng)理論教程[M].武漢:華中科技大學(xué)出版社,1990.
[3]劉永平,房地產(chǎn)需求模型研究,重慶工學(xué)院學(xué)報(bào),15(1):80-81，2001.
[4]朱永升,王衛(wèi)華,韓伯棠:影響房地產(chǎn)市場需求因素的灰色關(guān)聯(lián)度分析[J].北京理工大學(xué)學(xué)報(bào):2002(12),22(6).
[5]王高雄,周之銘,朱思銘.常微分方程2版.北京:高等教育出版社,2004.
[6]曾建軍,李世航等,MATLAB語言與數(shù)學(xué)建模[M],合肥:安徽大學(xué)出版社,2005.
[7]高鐵梅,計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模[M].北京:清華大學(xué)出版社,2006.
[8]嚴(yán)焰.基于嶺回歸的房價(jià)模型構(gòu)建及啟示[J].商業(yè)研究:2006(4),(465).
[9]黃江華,陳國生.可持續(xù)發(fā)展的房產(chǎn)市場模型[J].商場現(xiàn)代化: 2006(7),(474).
[10]李百歲,同李嘎.內(nèi)蒙古人口城市化Logistic模型及其應(yīng)用[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境:2007(5),21(2).
[11]王要武,金海燕.我國房地產(chǎn)宏觀調(diào)控政策效果的實(shí)證分析[J].土木工程學(xué)報(bào):2008(8),41(8).
[12]王利,北京房地產(chǎn)市場供求關(guān)系和價(jià)格機(jī)制作用的實(shí)證研究,經(jīng)濟(jì)與管理研究[J]. 2008,5:61-66.
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2.3 對房地產(chǎn)行業(yè)的投資總額與國民經(jīng)濟(jì)其他行業(yè)投資總額的關(guān)聯(lián)度分析
把房地產(chǎn)行業(yè)的投資總額作為x0，并且參照2001年的中國統(tǒng)計(jì)局的國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類，利用給定的2003年到2011年8月的累積數(shù)據(jù)，以每年的12月份作為該年的投資總額，選取下列與房地產(chǎn)相關(guān)行業(yè)的國民經(jīng)濟(jì)體系的投資總額：農(nóng)林牧漁業(yè)、采礦業(yè)、教育、紡織業(yè)、金融業(yè)、科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)、林業(yè)、煤炭開采及洗選業(yè)、農(nóng)副食品加工業(yè)、農(nóng)林牧漁業(yè)、通信設(shè)備和計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備制造業(yè)、有色金屬礦采選業(yè)、制造業(yè)。對它們進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度分析并排名，結(jié)果見表4。
在對房地產(chǎn)行業(yè)的投資總額與國民經(jīng)濟(jì)其他行業(yè)投資總額的關(guān)聯(lián)度分析中，金融業(yè)的投資總額與房地產(chǎn)開發(fā)投資額的關(guān)聯(lián)度最大，達(dá)到0.9691。我們可以得出金融與房地產(chǎn)應(yīng)相輔相存，房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展離不開金融業(yè)的支持。房地產(chǎn)業(yè)是一個(gè)資金密集型產(chǎn)業(yè)，在現(xiàn)行期房預(yù)售的模式下，房地產(chǎn)開發(fā)的每一階段都離不開銀行資金的支持。此外，房地產(chǎn)開發(fā)公司的經(jīng)營活動(dòng)中還會(huì)涉及到發(fā)行股票、債券等融資方式，這些都離不開金融業(yè)的支持，所以房地產(chǎn)行業(yè)的投資額與金融業(yè)的投資額的關(guān)聯(lián)度較大。從長遠(yuǎn)來看，房地產(chǎn)融資渠道多元化是必然趨勢，但今后一段時(shí)期銀行仍將是房地產(chǎn)融資的主渠道。因此，金融機(jī)構(gòu)要一如既往地支持房地產(chǎn)業(yè)的健康持續(xù)發(fā)展，房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展了，反過來又會(huì)促進(jìn)金融業(yè)的發(fā)展。發(fā)達(dá)國家和地區(qū)的經(jīng)驗(yàn)也表明：一段時(shí)期內(nèi)房地產(chǎn)業(yè)興旺發(fā)達(dá)，這一時(shí)期的金融業(yè)也必然興旺發(fā)達(dá)。房地產(chǎn)業(yè)對于金融業(yè)實(shí)行多元化的資產(chǎn)戰(zhàn)略、推廣金融結(jié)算工具、防范金融風(fēng)險(xiǎn)以及促進(jìn)金融創(chuàng)新方面發(fā)揮著重要作用。
所以，通過上面的分析，金融市場的投資總額與房地產(chǎn)開發(fā)投資總額具有極大的關(guān)聯(lián)度，同時(shí)，房地產(chǎn)開發(fā)投資總額對房價(jià)的變化與具有很大的影響和敏感度，即金融市場的一些指標(biāo)的變化會(huì)引起房價(jià)的波動(dòng)。下面，通過假設(shè)房地產(chǎn)市場和證券市場均為無套利市場，研究證券市場的當(dāng)期的證券價(jià)格、證券的預(yù)期回報(bào)率和紅利如何影響房價(jià)波動(dòng)的關(guān)系。
3 房地產(chǎn)市場和證券市場均為無套利前提下的房價(jià)定價(jià)模型
3.1 模型的假設(shè)
⑴房地產(chǎn)市場和證券市場均為無套利市場；
⑵房地產(chǎn)市場房價(jià)每年的增長率保持不變，增長率為s；
⑶消費(fèi)者對住房的消費(fèi)假設(shè)為投資性需求，一方面為了得到單位面積房價(jià)增加而得到的報(bào)酬，另一方面為得到房屋出租的租金收入；
⑷房價(jià)的上漲率大于住房的折舊率。
3.2 模型的符號說明
3.3 房價(jià)的定價(jià)模型
3.3.1 消費(fèi)者將當(dāng)期所有的資金用于住房消費(fèi)所得到的回報(bào)的現(xiàn)值
消費(fèi)者把全部投資資金用于購買房屋并且出租，在第t期銷售住房，得到的全部收入的現(xiàn)值為：
3.3.2 消費(fèi)者將當(dāng)期所有的資金用于證券投資所得到的回報(bào)的現(xiàn)值
投資者把全部的投資資金用于購買證券，持有t期后出售，得到的收入現(xiàn)值為：
3.3.3 在房地產(chǎn)市場和證券市場均為無套利假設(shè)下的房價(jià)定價(jià)模型
由于在房地產(chǎn)市場與證券市場均為無套利的假設(shè)下，購買住房的收入與購買證券的收入是相等的。即PV1=PV2
所以在房地產(chǎn)市場和證券市場均為無套利條件下，房價(jià)定價(jià)模型為：
3.4 模型中各個(gè)因素與房價(jià)的相關(guān)性分析
當(dāng)期住房單位面積的價(jià)格和消費(fèi)者所擁有的投資資金無關(guān)；在該地域的房屋出租價(jià)格與房價(jià)成正比例關(guān)系，房屋的出租價(jià)格越高，該地的住房價(jià)格越高；
當(dāng)期住房單位面積的價(jià)格和當(dāng)期證券價(jià)格成正相關(guān)關(guān)系，而與平均預(yù)期收益率和平均紅利成負(fù)相關(guān)關(guān)系。用房地產(chǎn)市場和證券市場同時(shí)無套利假設(shè)條件下，對房價(jià)定價(jià)模型中的P0分別對Pg、f和h進(jìn)行求導(dǎo)得到：
所以，當(dāng)期住房單位面積的價(jià)格和當(dāng)期證券價(jià)格成正相關(guān)關(guān)系。房地產(chǎn)市場和證券市場具有正相關(guān)關(guān)系，證券市場越景氣，房地產(chǎn)市場的房價(jià)也相應(yīng)地越高。當(dāng)期住房的單位面積價(jià)格與證券市場的平均預(yù)期收益率和平均紅利呈負(fù)相關(guān)。
4 結(jié)論及相關(guān)建議
通過以上分析，我們得出結(jié)論如下：
（1）房地產(chǎn)市場的開發(fā)投資總額的變化對房價(jià)的波動(dòng)具有很大的關(guān)系，因此政府和房管局應(yīng)對住房的投資性需求采取一定的抑制措施，如限購令等，以保證房價(jià)的合理性波動(dòng)，避免房地產(chǎn)泡沫的出現(xiàn)；
（2）證券市場和房地產(chǎn)市場之間具有一定的相互影響，共生共榮性，政府和對應(yīng)的監(jiān)管部門應(yīng)相互合作，監(jiān)督兩市場間的資金對流；對于一些非房地產(chǎn)企業(yè)的上市公司的資金流入房地產(chǎn)市場，應(yīng)給以正確的引導(dǎo)和規(guī)范，避免房地產(chǎn)市場出現(xiàn)泡沫時(shí)傳染或波及證券市場。
（3）房地產(chǎn)市場和證券市場具有正相關(guān)關(guān)系，當(dāng)期住房的單位面積價(jià)格與證券市場的平均預(yù)期收益率和平均紅利呈負(fù)相關(guān)。證券市場的收益的預(yù)期變化會(huì)影響房價(jià)的變化，金融市場的政策的變化應(yīng)審慎考慮對其他相關(guān)行業(yè)的影響。
參考文獻(xiàn)：
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[4]朱永升,王衛(wèi)華,韓伯棠:影響房地產(chǎn)市場需求因素的灰色關(guān)聯(lián)度分析[J].北京理工大學(xué)學(xué)報(bào):2002(12),22(6).
[5]王高雄,周之銘,朱思銘.常微分方程2版.北京:高等教育出版社,2004.
[6]曾建軍,李世航等,MATLAB語言與數(shù)學(xué)建模[M],合肥:安徽大學(xué)出版社,2005.
[7]高鐵梅,計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模[M].北京:清華大學(xué)出版社,2006.
[8]嚴(yán)焰.基于嶺回歸的房價(jià)模型構(gòu)建及啟示[J].商業(yè)研究:2006(4),(465).
[9]黃江華,陳國生.可持續(xù)發(fā)展的房產(chǎn)市場模型[J].商場現(xiàn)代化: 2006(7),(474).
[10]李百歲,同李嘎.內(nèi)蒙古人口城市化Logistic模型及其應(yīng)用[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境:2007(5),21(2).
[11]王要武,金海燕.我國房地產(chǎn)宏觀調(diào)控政策效果的實(shí)證分析[J].土木工程學(xué)報(bào):2008(8),41(8).
[12]王利,北京房地產(chǎn)市場供求關(guān)系和價(jià)格機(jī)制作用的實(shí)證研究,經(jīng)濟(jì)與管理研究[J]. 2008,5:61-66.
2.3 對房地產(chǎn)行業(yè)的投資總額與國民經(jīng)濟(jì)其他行業(yè)投資總額的關(guān)聯(lián)度分析
把房地產(chǎn)行業(yè)的投資總額作為x0，并且參照2001年的中國統(tǒng)計(jì)局的國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類，利用給定的2003年到2011年8月的累積數(shù)據(jù)，以每年的12月份作為該年的投資總額，選取下列與房地產(chǎn)相關(guān)行業(yè)的國民經(jīng)濟(jì)體系的投資總額：農(nóng)林牧漁業(yè)、采礦業(yè)、教育、紡織業(yè)、金融業(yè)、科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)、林業(yè)、煤炭開采及洗選業(yè)、農(nóng)副食品加工業(yè)、農(nóng)林牧漁業(yè)、通信設(shè)備和計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備制造業(yè)、有色金屬礦采選業(yè)、制造業(yè)。對它們進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度分析并排名，結(jié)果見表4。
在對房地產(chǎn)行業(yè)的投資總額與國民經(jīng)濟(jì)其他行業(yè)投資總額的關(guān)聯(lián)度分析中，金融業(yè)的投資總額與房地產(chǎn)開發(fā)投資額的關(guān)聯(lián)度最大，達(dá)到0.9691。我們可以得出金融與房地產(chǎn)應(yīng)相輔相存，房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展離不開金融業(yè)的支持。房地產(chǎn)業(yè)是一個(gè)資金密集型產(chǎn)業(yè)，在現(xiàn)行期房預(yù)售的模式下，房地產(chǎn)開發(fā)的每一階段都離不開銀行資金的支持。此外，房地產(chǎn)開發(fā)公司的經(jīng)營活動(dòng)中還會(huì)涉及到發(fā)行股票、債券等融資方式，這些都離不開金融業(yè)的支持，所以房地產(chǎn)行業(yè)的投資額與金融業(yè)的投資額的關(guān)聯(lián)度較大。從長遠(yuǎn)來看，房地產(chǎn)融資渠道多元化是必然趨勢，但今后一段時(shí)期銀行仍將是房地產(chǎn)融資的主渠道。因此，金融機(jī)構(gòu)要一如既往地支持房地產(chǎn)業(yè)的健康持續(xù)發(fā)展，房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展了，反過來又會(huì)促進(jìn)金融業(yè)的發(fā)展。發(fā)達(dá)國家和地區(qū)的經(jīng)驗(yàn)也表明：一段時(shí)期內(nèi)房地產(chǎn)業(yè)興旺發(fā)達(dá)，這一時(shí)期的金融業(yè)也必然興旺發(fā)達(dá)。房地產(chǎn)業(yè)對于金融業(yè)實(shí)行多元化的資產(chǎn)戰(zhàn)略、推廣金融結(jié)算工具、防范金融風(fēng)險(xiǎn)以及促進(jìn)金融創(chuàng)新方面發(fā)揮著重要作用。
所以，通過上面的分析，金融市場的投資總額與房地產(chǎn)開發(fā)投資總額具有極大的關(guān)聯(lián)度，同時(shí)，房地產(chǎn)開發(fā)投資總額對房價(jià)的變化與具有很大的影響和敏感度，即金融市場的一些指標(biāo)的變化會(huì)引起房價(jià)的波動(dòng)。下面，通過假設(shè)房地產(chǎn)市場和證券市場均為無套利市場，研究證券市場的當(dāng)期的證券價(jià)格、證券的預(yù)期回報(bào)率和紅利如何影響房價(jià)波動(dòng)的關(guān)系。
3 房地產(chǎn)市場和證券市場均為無套利前提下的房價(jià)定價(jià)模型
3.1 模型的假設(shè)
⑴房地產(chǎn)市場和證券市場均為無套利市場；
⑵房地產(chǎn)市場房價(jià)每年的增長率保持不變，增長率為s；
⑶消費(fèi)者對住房的消費(fèi)假設(shè)為投資性需求，一方面為了得到單位面積房價(jià)增加而得到的報(bào)酬，另一方面為得到房屋出租的租金收入；
⑷房價(jià)的上漲率大于住房的折舊率。
3.2 模型的符號說明
3.3 房價(jià)的定價(jià)模型
3.3.1 消費(fèi)者將當(dāng)期所有的資金用于住房消費(fèi)所得到的回報(bào)的現(xiàn)值
消費(fèi)者把全部投資資金用于購買房屋并且出租，在第t期銷售住房，得到的全部收入的現(xiàn)值為：
3.3.2 消費(fèi)者將當(dāng)期所有的資金用于證券投資所得到的回報(bào)的現(xiàn)值
投資者把全部的投資資金用于購買證券，持有t期后出售，得到的收入現(xiàn)值為：
3.3.3 在房地產(chǎn)市場和證券市場均為無套利假設(shè)下的房價(jià)定價(jià)模型
由于在房地產(chǎn)市場與證券市場均為無套利的假設(shè)下，購買住房的收入與購買證券的收入是相等的。即PV1=PV2
所以在房地產(chǎn)市場和證券市場均為無套利條件下，房價(jià)定價(jià)模型為：
3.4 模型中各個(gè)因素與房價(jià)的相關(guān)性分析
當(dāng)期住房單位面積的價(jià)格和消費(fèi)者所擁有的投資資金無關(guān)；在該地域的房屋出租價(jià)格與房價(jià)成正比例關(guān)系，房屋的出租價(jià)格越高，該地的住房價(jià)格越高；
當(dāng)期住房單位面積的價(jià)格和當(dāng)期證券價(jià)格成正相關(guān)關(guān)系，而與平均預(yù)期收益率和平均紅利成負(fù)相關(guān)關(guān)系。用房地產(chǎn)市場和證券市場同時(shí)無套利假設(shè)條件下，對房價(jià)定價(jià)模型中的P0分別對Pg、f和h進(jìn)行求導(dǎo)得到：
所以，當(dāng)期住房單位面積的價(jià)格和當(dāng)期證券價(jià)格成正相關(guān)關(guān)系。房地產(chǎn)市場和證券市場具有正相關(guān)關(guān)系，證券市場越景氣，房地產(chǎn)市場的房價(jià)也相應(yīng)地越高。當(dāng)期住房的單位面積價(jià)格與證券市場的平均預(yù)期收益率和平均紅利呈負(fù)相關(guān)。
4 結(jié)論及相關(guān)建議
通過以上分析，我們得出結(jié)論如下：
（1）房地產(chǎn)市場的開發(fā)投資總額的變化對房價(jià)的波動(dòng)具有很大的關(guān)系，因此政府和房管局應(yīng)對住房的投資性需求采取一定的抑制措施，如限購令等，以保證房價(jià)的合理性波動(dòng)，避免房地產(chǎn)泡沫的出現(xiàn)；
（2）證券市場和房地產(chǎn)市場之間具有一定的相互影響，共生共榮性，政府和對應(yīng)的監(jiān)管部門應(yīng)相互合作，監(jiān)督兩市場間的資金對流；對于一些非房地產(chǎn)企業(yè)的上市公司的資金流入房地產(chǎn)市場，應(yīng)給以正確的引導(dǎo)和規(guī)范，避免房地產(chǎn)市場出現(xiàn)泡沫時(shí)傳染或波及證券市場。
（3）房地產(chǎn)市場和證券市場具有正相關(guān)關(guān)系，當(dāng)期住房的單位面積價(jià)格與證券市場的平均預(yù)期收益率和平均紅利呈負(fù)相關(guān)。證券市場的收益的預(yù)期變化會(huì)影響房價(jià)的變化，金融市場的政策的變化應(yīng)審慎考慮對其他相關(guān)行業(yè)的影響。
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[關(guān)鍵詞] 房價(jià)收入彈性 房價(jià)土地供給彈性 房價(jià)城市化彈性
1998年7月，國務(wù)院了《關(guān)于進(jìn)一步深化城鎮(zhèn)住房制度改革，加快住房建設(shè)的通知》，這標(biāo)志著我國房地產(chǎn)業(yè)真正步入了市場化的發(fā)展階段。然而，近年來我國房地產(chǎn)市場的迅速成長盡管一方面對促進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)增長、改善城鎮(zhèn)居民的生活水平起到了至關(guān)重要的作用，但另一方面，如投資過熱、房價(jià)飛漲等，也充分暴露了目前我國房地產(chǎn)市場發(fā)展中的一些問題，特別是房價(jià)的飛速上漲對我國房地產(chǎn)市場和整個(gè)國民經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展形成了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，也成為了目前學(xué)術(shù)界的熱點(diǎn)和難點(diǎn)問題。
關(guān)于房價(jià)持續(xù)走高的原因，國內(nèi)外學(xué)者們分別從不同的角度得出了不同的觀點(diǎn)。從房地產(chǎn)需求的角度看，有的學(xué)者認(rèn)為收入是影響房價(jià)的一個(gè)至關(guān)重要的因素；從房地產(chǎn)供給的角度看，一部分學(xué)者認(rèn)為地價(jià)過高是房價(jià)上漲過快的根本原因。還有部分學(xué)者從稅收、租金、金融、人口特征、區(qū)位，以及城市建設(shè)等諸多方面對房地產(chǎn)價(jià)格持續(xù)上漲的成因進(jìn)行了深入的研究。然而有一個(gè)被普遍忽略的問題更值得關(guān)注：任何一種導(dǎo)致房價(jià)上漲的因素都應(yīng)該是有時(shí)效性的，或者可以說在不同的發(fā)展時(shí)期影響房價(jià)上漲的因素應(yīng)該有一個(gè)動(dòng)態(tài)的、階段性的變化。因此，本文認(rèn)為，在我國房地產(chǎn)市場步入市場化的初期發(fā)展階段，由于購買力水平的迅速提高，而短期內(nèi)難以形成與之相適應(yīng)的市場供給，那么由于需求的拉動(dòng)必然導(dǎo)致了房價(jià)的快速上升；但以“招、拍、掛”為主要特征的新土地制度取代傳統(tǒng)的土地協(xié)議出讓制度后，致使土地價(jià)格急劇上漲，這樣就使得土地投放將取代收入成為導(dǎo)致房價(jià)上漲的主導(dǎo)因素；同時(shí)，由于城市化水平的逐漸擴(kuò)大，其必然也是影響房價(jià)的一個(gè)重要原因。
一、我國房地產(chǎn)價(jià)格的演變特征
相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明，全國平均房價(jià)從1999年的1843元/平方米上升到了2006年的3132元/平方米，而且是逐年上升的。然而，在2003年以前全國平均房價(jià)是以一種很平緩的態(tài)勢在逐年增加，年增長速度很?。坏珡?003年起全國的平均房價(jià)有一個(gè)陡然上升的趨勢，說明自2003年以來我國房地產(chǎn)市場價(jià)格上升幅度之大。根據(jù)本文的計(jì)算，1999年至2006年我國各地區(qū)平均房價(jià)的變異系數(shù)分別為0.5490、0.4935、0.4902、0.4741、0.5116、0.5016、0.5352和0.5542，從變異系數(shù)的結(jié)果看，1999年至2003年全國各地區(qū)間房地產(chǎn)市場價(jià)格的差異在逐漸地縮小，而2003年至2006年全國各地區(qū)間房地產(chǎn)市場價(jià)格的差異在逐漸地?cái)U(kuò)大。
二、房價(jià)演變特征的彈性分析
1.房價(jià)的收入彈性
統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明，1999年～2003年房價(jià)的收入彈性總體上呈現(xiàn)一個(gè)向下的趨勢，說明房價(jià)的增長速度與收入的增長速度之比逐年遞減，表明收入的增加是支撐房價(jià)上漲的主要因素；而2003年至2006年的房價(jià)收入彈性總體上呈現(xiàn)一個(gè)向上的趨勢，說明房價(jià)的增長速度與收入的增長速度之比逐年遞增，這表明收入增加的幅度不足以支撐房價(jià)如此更大幅度的提高。上述的分析結(jié)果也表明了在我國房地產(chǎn)市場發(fā)展初期的1999年至2003年，伴隨著購買力水平的快速提高，由于短期內(nèi)難以形成與之相適應(yīng)的市場供給，房價(jià)的上升也在情理之中；而自2003年以來，隨著相關(guān)土地政策和金融政策的出臺(tái)，收入已不再是導(dǎo)致房價(jià)上升的唯一至關(guān)重要的因素。
2.房價(jià)的土地供給彈性
1999年～2003年的土地供應(yīng)彈性總體上呈現(xiàn)一個(gè)向上的趨勢，而2003年～2006年的土地供應(yīng)彈性則總體上呈現(xiàn)一個(gè)向下的趨勢。這一結(jié)果表明在我國房地產(chǎn)市場發(fā)展初期的1999年～2003年，在土地協(xié)議出讓的制度下，土地投放并未受到限制，土地供給的逐年增加抑制了房價(jià)的上升；而自2003年以來，隨著土地供給面積逐年的驟減，說明土地供給的限制已成為導(dǎo)致房價(jià)巨幅上漲的一個(gè)至關(guān)重要的因素。
3.房價(jià)的城市化彈性
1999年～2003年的城市化水平彈性總體上呈現(xiàn)一個(gè)水平的趨勢，而2003年～2006年的城市化水平彈性則總體上呈現(xiàn)一個(gè)向上的趨勢。這一結(jié)果表明在我國房地產(chǎn)市場發(fā)展初期的1999年～2003年，房價(jià)的增長速度與城市化進(jìn)程速度相匹配；而自2003年以來，房價(jià)的增長速度則遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于城市化水平的進(jìn)程。
三、基本結(jié)論
本文以當(dāng)前我國房地產(chǎn)市場價(jià)格的演變規(guī)律為立足點(diǎn)，以彈性分析為主要手段，對1999年～2006年我國房價(jià)的演變特征進(jìn)行了研究，得到的基本結(jié)論如下：在房地產(chǎn)市場化發(fā)展初期的1999年～2003年，城市居民收入水平的逐漸提高是拉動(dòng)房地產(chǎn)市場價(jià)格不斷上漲的主要原因，而一方面城市化進(jìn)程啟動(dòng)階段的土地投放過快，并沒有引起房地產(chǎn)市場價(jià)格的上漲，甚至對房價(jià)產(chǎn)生了抑制的作用；在房地產(chǎn)市場的進(jìn)一步發(fā)展階段（2003年～2006年），隨著城市化推進(jìn)速度的減緩，以及以“招、拍、掛”為主要特征的新制度和各種限制土地投放的相關(guān)政策法規(guī)的相繼出臺(tái)，土地投放的大量減少或者說地價(jià)的巨幅上漲是現(xiàn)階段我國房價(jià)居高不下的主要原因，而盡管收入水平的提高仍然可以提高房價(jià)，但其作用卻在慢慢減弱。
參考文獻(xiàn)：
[1]況偉大:房價(jià)與地價(jià)關(guān)系研究-模型及中國數(shù)據(jù)檢驗(yàn)．財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2005（11）
【關(guān)鍵詞】房地產(chǎn)價(jià)格通脹投資貸款
房地產(chǎn)具有很強(qiáng)的金融屬性，是一個(gè)高度依賴金融業(yè)的產(chǎn)業(yè)，購買力和流動(dòng)性等因素對我國房地產(chǎn)市場的價(jià)格走勢具有重要的影響，研究我國房地產(chǎn)市場價(jià)格居高的內(nèi)驅(qū)力對于我國房地產(chǎn)市場的調(diào)控和資本市場的穩(wěn)定具有重要意義。
一、綜述
1、國外研究現(xiàn)狀
國外學(xué)者的已有研究大多數(shù)以房價(jià)及其變動(dòng)指數(shù)為因變量，宏觀經(jīng)濟(jì)因素為自變量，通過建立回歸模型研究其間關(guān)系。Case，Shiller（1990）基于美國4個(gè)大城市 1970 年一季度―1986年三季度的數(shù)據(jù)，采用時(shí)間序列截面法，分析得出：房價(jià)和人均收入以及價(jià)格的滯后變量變化呈正相關(guān)關(guān)系。Clapp，Giaccotto（1994）基于美國三鎮(zhèn) 1981 年10月―1988 年 9 月的數(shù)據(jù)，采用OLS 回歸法得出：宏觀經(jīng)濟(jì)變量對房價(jià)具有重要影響。Quigley（1999）基于美國 41 個(gè)城市 1986―1994 年的數(shù)據(jù)，采用時(shí)間序列截面法，分析得出：宏觀經(jīng)濟(jì)變量影響房價(jià)的走勢。
2、國內(nèi)研究現(xiàn)狀
早在 20 世紀(jì) 90 年代，國內(nèi)已有學(xué)者對我國房地產(chǎn)價(jià)格上漲的原因作出研究。張慧芳（1996）指出土地市場不規(guī)范、安置用房量大、拆遷費(fèi)用高、商品房價(jià)格構(gòu)成不合理、商品房標(biāo)準(zhǔn)過高、房屋工程費(fèi)上漲幅度過大、開發(fā)商回報(bào)率過高是我國房地產(chǎn)價(jià)格高漲的原因。
之后又有學(xué)者運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)的方法研究影響我國房地產(chǎn)市場的因素。曹振良（2006）運(yùn)用理論及實(shí)證分析影響房地產(chǎn)市場的四要素，即宏觀經(jīng)濟(jì)、金融支持、投機(jī)和調(diào)控政策。高鐵梅、梁云芳（2006）運(yùn)用協(xié)整模型和 H- P濾波計(jì)算房地產(chǎn)均衡價(jià)格及房地產(chǎn)價(jià)格偏離均衡價(jià)格的波動(dòng)狀態(tài)。柳冬（2008）運(yùn)用多因素回歸模型、狀態(tài)空間模型及 Kalman 濾波方法，預(yù)測我國房地產(chǎn)市場價(jià)格趨勢，并分析金融危機(jī)后房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的影響因素。周建軍（2009）基于我國 2000 年一季度―2007 年二季度的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究得出：土地價(jià)格和居民可支配收入與房地產(chǎn)價(jià)格呈正相關(guān)關(guān)系，但人民幣實(shí)際利率與房價(jià)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。楊瑾（2010）基于對市場供求和競爭理論、價(jià)值理論的研究，得出在 7個(gè)不同方面完善我國房地產(chǎn)價(jià)格機(jī)制及抑制房價(jià)泡沫的策略。
二、我國房地產(chǎn)市場現(xiàn)狀
2010 年以來，針對部分城市房價(jià)上漲過快等問題，國家出臺(tái)了一系列房地產(chǎn)市場調(diào)控政策。當(dāng)前房價(jià)已經(jīng)連續(xù) 13 個(gè)月回升，從全國房屋銷售價(jià)格指數(shù)同比漲幅變化趨勢來看， 2009 年四季度―2010 年一季度房價(jià)的上升速度快，后在國家宏觀政策的調(diào)控下有所回落。我國房價(jià)漲幅從 2009 年的 25%下降到 2010 年的 15%，但房價(jià)收入比仍在高位，房價(jià)收入比位置適當(dāng)一般位于 3～6 之間，而 2009 年我國城鎮(zhèn)居民房價(jià)收入比為8.3，2010 年增長到 8.76（此數(shù)據(jù)由 2010 年城鎮(zhèn)居民人均可支配收入約為 18 900 元，按城鎮(zhèn)居民每人 30 m2 和城鎮(zhèn)家庭每戶3口人計(jì)算得出），增幅達(dá)到 0.46。
三、我國房地產(chǎn)價(jià)格上漲的原因
1、居民購買力
2005―2010 年我國的人均 GDP 持續(xù)上升，其中 2009 年我國的房地產(chǎn)增加值比重約為 5%，2010 年約為 6%。GDP 增長趨勢與房地產(chǎn)在 GDP 比重上升具有剛性關(guān)系。城鎮(zhèn)化是內(nèi)需的重要拉動(dòng)力。據(jù)測算，中國城鎮(zhèn)化率每上升1個(gè)百分點(diǎn)，城鎮(zhèn)人口就增加1000多萬人；城鎮(zhèn)人口每增加1個(gè)百分點(diǎn)，會(huì)拉動(dòng)內(nèi)需增加10 萬元。GDP 和城鎮(zhèn)化率的持續(xù)增長導(dǎo)致我國居民購買力增強(qiáng)，而強(qiáng)勁的購買力是直接導(dǎo)致房地產(chǎn)價(jià)格上漲的重要?jiǎng)恿Α?/p>
2、通脹流動(dòng)性
我國總體上處于通脹壓力加大、快速增長、流動(dòng)性加速 CPI的形勢，而房價(jià)的波動(dòng)和 CPI 以及流動(dòng)性密切相關(guān)。通脹趨勢和房價(jià)上漲預(yù)期，導(dǎo)致居民恐慌而尋找保值方式心理導(dǎo)致其大量搶購房產(chǎn)。流動(dòng)性過剩容易形成持續(xù)的通脹預(yù)期，勞動(dòng)力、土地、資本等要素成本不斷上升，也導(dǎo)致了房地產(chǎn)價(jià)格的持續(xù)上漲。
3、房地產(chǎn)投資
我國房地產(chǎn)投資 2007―2008 年增速位于固定資產(chǎn)投資之上，經(jīng)濟(jì)危機(jī)以后，房地產(chǎn)投資增速下挫，增速最低回落1%。經(jīng)濟(jì)刺激政策出臺(tái)以后，房地產(chǎn)開發(fā)投資開始平緩增長，但仍然明顯固定資產(chǎn)投資增速。從 2009 年底開始，房地產(chǎn)開發(fā)投資快速增長，到 2010 年一季度，增速達(dá)到了 35%的歷史最高位。房地產(chǎn)投資的不斷增加給房地產(chǎn)價(jià)格居高不下提供了強(qiáng)有力的支撐。
4、房地產(chǎn)信貸
2010年一季度我國金融機(jī)構(gòu)新增貸款 2.6 萬億元，開發(fā)貸款和個(gè)人貸款8000多億，占一季度貸款總量的 32.4%（2009 年房地產(chǎn)貸款比重約為 20%），其中房地產(chǎn)開發(fā)貸款 3 207 億元，個(gè)人購房貸款 5 227 億元，個(gè)人購房貸款增長 53%。房地產(chǎn)刺激經(jīng)濟(jì)，泡沫積累迅速，投資型購房的杠桿效應(yīng)明顯。房地產(chǎn)開發(fā)貸款和個(gè)人購房貸款的持續(xù)快速增加是導(dǎo)致我國房地產(chǎn)價(jià)格上漲的又一內(nèi)驅(qū)力。
四、建議
我國“十二五”規(guī)劃時(shí)期將以加快轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式為主線，處理好管理通脹預(yù)期與調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的關(guān)系。保持物價(jià)總水平基本穩(wěn)定適度的物價(jià)上漲有利于調(diào)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)方式，但房價(jià)的居高和較大的通脹壓力有著密切的聯(lián)動(dòng)關(guān)系，針對我國房地產(chǎn)價(jià)格持續(xù)居高提出以下建議：
1、在經(jīng)濟(jì)增長略緩、通脹壓力稍大的情況下，宏觀政策調(diào)控房地產(chǎn)市場，實(shí)行需求管理與供給管理并重、需求緊縮而供給擴(kuò)張的政策。通過實(shí)施穩(wěn)健的貨幣政策抑制總需求過快擴(kuò)張、通過加大房地產(chǎn)領(lǐng)域投入等來擴(kuò)大供給，切實(shí)落實(shí)中小套型普通商品住房建設(shè)計(jì)劃和供地計(jì)劃，督促房價(jià)上漲過快的城市增加居住用地的供應(yīng)總量。
關(guān)鍵詞：城市住宅價(jià)格；VPCI指標(biāo)；南京市
中圖分類號：F293文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A
文章編號：1000176X（2015）11013505
一、研究背景
我國房地產(chǎn)市場，自20世紀(jì)80年代開始萌芽發(fā)展。隨著1997―1998年間住房制度改革的啟動(dòng)，住房投資、建設(shè)、分配、管理制度逐漸向著貨幣化、市場化和社會(huì)化的方向轉(zhuǎn)變，住宅市場作為獨(dú)立的產(chǎn)業(yè)體系，開始成為房地產(chǎn)市場的重要組成部分。1998年以后，住房實(shí)物分配制度的正式終結(jié)和房地產(chǎn)市場得到的政策支持，使城市住房供給的融資渠道、投資主體等呈現(xiàn)多元化的趨勢，使住宅市場保持著高速的發(fā)展勢頭。
但隨著住宅市場投資的快速增長，住宅價(jià)格也隨之不斷上漲。2002年以后，我國部分大中城市的住宅價(jià)格出現(xiàn)了加速增長的趨勢，且波動(dòng)程度顯著增大。因此，隨著住宅價(jià)格的不斷升高，住宅價(jià)格波動(dòng)已經(jīng)成為整個(gè)社會(huì)關(guān)注的焦點(diǎn)。圍繞相關(guān)問題，近年來國務(wù)院、各部委、人民銀行和各地政府相繼出臺(tái)了一系列政策來穩(wěn)定房地產(chǎn)市場。
2011年1月26日公布的“新國八條”要求，2011 年各城市人民政府要根據(jù)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展目標(biāo)和居民住房支付能力，合理確定本地區(qū)年度新建住房價(jià)格控制目標(biāo)，并于一季度向社會(huì)公布。2011年，在全國657個(gè)城市中，住房價(jià)格調(diào)控目標(biāo)大致可以分為，以GDP增長為一類，人均居民收入為一類，以長春提出的房價(jià)收入比為一類。那么這些指標(biāo)合理嗎？在各個(gè)城市公布這些調(diào)控目標(biāo)后，引來了居民的抱怨，房價(jià)目標(biāo)卻被公眾批評為“限漲令”。因?yàn)閹缀跛谐鞘卸紝?011 年目標(biāo)定為“增長10%”左右，調(diào)控目標(biāo)制定得太寬松?？梢娺@些目標(biāo)存在不合理之處。因?yàn)榻┠昃用袷杖胨节s不上GDP的增長水平，更趕不上物價(jià)上漲速度[1-2]。
本文從技術(shù)分析的角度，聚焦城市住宅價(jià)格的波動(dòng)幅度、波動(dòng)周期和波動(dòng)方式等方面，從住宅價(jià)格波動(dòng)現(xiàn)象自身來研究其透露的信息，把握住宅房地產(chǎn)市場的真實(shí)狀況，通過確定住宅價(jià)格的正常波動(dòng)區(qū)間，來對住宅價(jià)格波動(dòng)過程中出現(xiàn)的異常波動(dòng)點(diǎn)進(jìn)行界定，從而為趨勢的判斷和調(diào)控的時(shí)點(diǎn)把握提供參考。目前可用于住宅價(jià)格趨勢計(jì)算的指標(biāo)較少，論文通過其他途徑尋找合理的趨勢分析方法。成交量變化是先于價(jià)格變化的，成交量是引起價(jià)格變化的原因，運(yùn)用市場價(jià)值規(guī)律，供給與需求的關(guān)系，制定市場的成交量分析指標(biāo)，通過最近成交量分析來預(yù)測住宅均價(jià)的走勢。本文試著通過住宅房屋的成交量來預(yù)測房價(jià)的漲跌情況，運(yùn)用成交量分析指標(biāo)來計(jì)算出房價(jià)同樣的指標(biāo)，這樣對于房價(jià)的趨勢分析就有了一種新方法?；谀暇┦薪晷陆ㄗ》康匿N售情況，計(jì)算VPCI。
二、文獻(xiàn)綜述
在定性研究方面，賀建清從開發(fā)商與消費(fèi)者的互動(dòng)關(guān)系和開發(fā)商之間的利益博弈角度分析影響房地產(chǎn)價(jià)格走勢的原因，并建立房地產(chǎn)市場開發(fā)商與消費(fèi)者間的不完全信息靜態(tài)博弈模型和開發(fā)商之間的有限理性下協(xié)調(diào)博弈模型，結(jié)果表明房地產(chǎn)開發(fā)商和消費(fèi)者之間的博弈，開發(fā)商之間的合作與非合作博弈是影響房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的重要原因。周建軍和侯杰通過對國際游資投機(jī)房地產(chǎn)的動(dòng)因和房地產(chǎn)市場的價(jià)格決定模型分析，發(fā)現(xiàn)房價(jià)波動(dòng)與國際游資之間呈正相關(guān)趨勢。熊璐瑛[5]從匯率對物價(jià)的傳導(dǎo)機(jī)制、供需理論等角度討論匯率波動(dòng)對房地產(chǎn)價(jià)格的影響。楊冬寧探討了土地供給價(jià)格、數(shù)量和形式對住宅價(jià)格波動(dòng)的影響。孔煜分析了貨幣政策影響房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的沖擊途徑，并闡述了我國住宅價(jià)格波動(dòng)與貨幣供給量變動(dòng)形成的貨幣政策沖擊之間的關(guān)系。
在定量研究方面，梁云芳和高鐵梅用多變量時(shí)間序列方差分量分析模型（MTV模型）對不同地區(qū)不同用途商品房價(jià)格變動(dòng)的各種影響因素綜合考慮分析。楊冬寧[9]利用特征價(jià)格法和多元回歸方程組，通過對杭州市住宅價(jià)格指數(shù)的構(gòu)建，對住宅價(jià)格波動(dòng)的影響因素進(jìn)行了歸類和動(dòng)態(tài)分析。李成剛等[10]用Panel Data模型和向后法多元回歸方程建立了住宅價(jià)格影響因素模型，通過實(shí)證分析找出了影響河北省住宅價(jià)格的主要因素。周恩臣結(jié)合定性的經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)理論和定量的靜態(tài)、動(dòng)態(tài)供求價(jià)格模型及截面時(shí)序模型，從政府、銀行、消費(fèi)者的角度對住宅價(jià)格波動(dòng)的原因進(jìn)行了分析。衛(wèi)正逸和屈夢溪利用VEC模型對國際資本流動(dòng)和我國房地產(chǎn)市場銷售價(jià)格之間的彈性進(jìn)行研究，通過格蘭杰因果檢驗(yàn)分析二者之間的因果關(guān)系，結(jié)果表明從短期來看，國際資本流入是我國房地產(chǎn)市場價(jià)格上漲的原因，但影響程度較小，從長期來看二者之間并不存在均衡關(guān)系。宋勃和高波[13]在考慮通貨膨脹的條件下，利用我國1998―2006年的一年期存款實(shí)際利率、一年期商業(yè)貸款實(shí)際利率、存款準(zhǔn)備金實(shí)際利率、中央銀行實(shí)際貸款利率、實(shí)際再貼現(xiàn)率與房屋銷售價(jià)格指數(shù)和土地交易價(jià)格指數(shù)的季度數(shù)據(jù)建立誤差糾正模型，并通過協(xié)整檢驗(yàn)、長短期格蘭杰因果檢驗(yàn)和脈沖響應(yīng)分析，對我國房地產(chǎn)價(jià)格和各種實(shí)際存貸款利率的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。周京奎[14]通過構(gòu)建適合我國的房地產(chǎn)投機(jī)理論模型，對我國14個(gè)城市的房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)與投機(jī)行為的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究，時(shí)間序列的回歸分析結(jié)果表明，全部城市中投機(jī)成分都對房地產(chǎn)價(jià)格有顯著影響，橫截面數(shù)據(jù)表明，可支配收入對房地產(chǎn)價(jià)格沒有顯著影響，價(jià)格上升主要由投機(jī)推動(dòng)。張文娟[15]應(yīng)用行為金融學(xué)中的噪聲交易理論，通過引入一個(gè)含有過度反應(yīng)系數(shù)的世代交替模型，分析房地產(chǎn)市場中噪聲交易者的過度行為對房價(jià)波動(dòng)的影響。徐松茂和姚佐文[16]通過VAR模型（向量自回歸模型）和協(xié)整分析，發(fā)現(xiàn)人口和預(yù)期是上海房地產(chǎn)市場價(jià)格變動(dòng)的兩個(gè)主要因素，并通過行為金融學(xué)的噪聲交易理論、反饋機(jī)制和羊群效應(yīng)等對這種心理預(yù)期的作用進(jìn)行解釋。李智[17]針對城市住宅價(jià)格控制目標(biāo)進(jìn)行了橫向比較并分析其合理性，結(jié)合南京市數(shù)據(jù)進(jìn)行了案例研究。
三、成交量VPCI指標(biāo)的由來及計(jì)算
1VPCI指標(biāo)在股市中的應(yīng)用
在股票市場中，股票交易機(jī)構(gòu)吸納和派發(fā)股票籌碼的行為模式主要不是盯著每一天股票的漲跌趨勢變化，它們的交易策略是結(jié)合市場的整體趨勢來制定和執(zhí)行的，從這個(gè)角度來看，長期市場的趨勢是捕捉市場內(nèi)部正在積累的供需力量的理想途徑。在短期內(nèi)，市場的一些行為有可能誤導(dǎo)投資者，而且有時(shí)候還是有意的。房價(jià)也是如此，房地產(chǎn)公司為了快速賣出新樓盤，打著各種招牌，有意降低某些廉價(jià)房的價(jià)格，以此吸引消費(fèi)者的眼光等。但是從市場較長期的趨勢來看，機(jī)構(gòu)投資者的行為是無法隱藏的。因此，我們需要一個(gè)成交量指標(biāo)來比較這些市場趨勢?；谶@些想法，成交量分析大師巴夫經(jīng)過嚴(yán)格的檢驗(yàn)，對市場的較長期趨勢找到了一個(gè)這樣的指標(biāo)來揭示價(jià)量之間的正相關(guān)關(guān)系。研究的結(jié)果就是成交量價(jià)格確認(rèn)指標(biāo)VPCI。
在介紹VPCI之前，我們先介紹兩個(gè)關(guān)于價(jià)格的基本平均值：簡單移動(dòng)平均值（SMA）和成交量加權(quán)的移動(dòng)平均值（VWMA）。VWMA是將每個(gè)交易日的收盤價(jià)用當(dāng)天的成交量加權(quán)，然后除以平均值計(jì)算期間的總成交量。VWMA來衡量通過價(jià)格反映出來的投資者意愿，以當(dāng)日成交量占平均值計(jì)算期間總成交量的比例為權(quán)重對價(jià)格進(jìn)行加權(quán)。用成交量給價(jià)格平均值加權(quán)就是基于投資者的參與給予價(jià)格不同的強(qiáng)調(diào)，成交量大的交易日價(jià)格的重要性會(huì)被放大，而成交量較小的交易日的價(jià)格的重要性則會(huì)被降低。例如：我們同時(shí)用SMA和VWMA兩種方法來計(jì)算兩天的移動(dòng)平均值，假設(shè)某只股票在第一天以10美元的價(jià)格成交了100 000股，第二天以12美元的價(jià)格成交了300 000股。SMA的計(jì)算方法是將第一天的價(jià)格加上第二天的價(jià)格，然后除以天數(shù)，即（10+12）/2=11美元。VWMA的計(jì)算方法是將第一天的價(jià)格乘以第一天的成交量占總成交量的比例（100 000/400 000=1/4），然后加上第二天的價(jià)格乘以第二天的成交量占總成交量的比例（300 000/400 000=3/4），最終結(jié)果為115美元。根據(jù)計(jì)算結(jié)果，投資者參與的實(shí)際價(jià)格不是11美元，而是VWMA所示的115美元。
VPCI指標(biāo)將價(jià)格趨勢和成交量加權(quán)的價(jià)格趨勢加以對比，即將VWMA和相應(yīng)的SMA相比較。這樣的對比能夠揭示價(jià)格趨勢和相應(yīng)的成交量之間的內(nèi)在關(guān)系。雖然SMA指標(biāo)能夠顯示一只股票價(jià)格的變化，但不能反映投資者參與的程度，而VWMA指標(biāo)將價(jià)格變化的重要性根據(jù)相應(yīng)的成交量進(jìn)行了加權(quán)。SMA和VWMA指標(biāo)之間的不對稱性就提供了構(gòu)建VPCI的信息。該信息被用于判斷當(dāng)前價(jià)格趨勢的可持續(xù)性。因此，VPCI指標(biāo)主要用于證實(shí)或反對當(dāng)前的價(jià)格趨勢。
2住宅市場價(jià)格VPCI指標(biāo)的建立
VPCI涉及三種計(jì)算：成交量價(jià)格確認(rèn)或反對指標(biāo)（VPC+/-）、成交量價(jià)格比率（VPR）和成交量乘數(shù)（VM）。
第一步，選擇一個(gè)長期和短期的時(shí)間框架。長期的時(shí)間框架用于計(jì)算基于簡單價(jià)格移動(dòng)平均數(shù)和成交量加權(quán)的價(jià)格移動(dòng)平均數(shù)的VPC，以及基于簡單價(jià)格移動(dòng)平均數(shù)和成交量加權(quán)的價(jià)格移動(dòng)平均數(shù)的VM。短期的時(shí)間框架用于計(jì)算基于簡單價(jià)格移動(dòng)平均數(shù)和成交量加權(quán)的價(jià)格移動(dòng)平均數(shù)的VPR，以及基于簡單價(jià)格移動(dòng)平均數(shù)和成交量加權(quán)的價(jià)格移動(dòng)平均數(shù)的VM。
VPC的計(jì)算方法是從長期的VWMA中減去同期的SMA。實(shí)際上，VPC是描述價(jià)格和成交量加權(quán)之間關(guān)系的核心指標(biāo)，但很少被關(guān)注，當(dāng)該值為正時(shí)就是VPC+指標(biāo)（成交量價(jià)格確認(rèn)），為負(fù)時(shí)就是VPC-指標(biāo)（成交量價(jià)格矛盾）。VPC顯示了價(jià)格和成交量加權(quán)后的價(jià)格在某段時(shí)期內(nèi)變化的非對稱性，其結(jié)果能為我們提供十分有用的信息。一個(gè)50天的SMA值為485，而同時(shí)的VWMA值為50，其差值為15代表了對上升趨勢價(jià)格的成交量確認(rèn)。如果計(jì)算的結(jié)果是負(fù)值，則代表了價(jià)格成交量矛盾。僅僅是這個(gè)差值就提供了關(guān)于價(jià)格趨勢和相應(yīng)的成交量之間的內(nèi)在非對稱性關(guān)系的純粹的樸實(shí)無華的信息。
第二步，計(jì)算成交量價(jià)格比率（VPR）。VPR指標(biāo)能放大或縮小相對于短期價(jià)格成交量關(guān)系的VPC+/-值。VPR的計(jì)算方法是將短期的VWMA除以短期的SMA。例如，假設(shè)短期定義為10個(gè)交易日，10天的VWMA值為25，而10天的SMA值為20，那么VPR就等于25/20，即125。我們將該值乘以第一步中計(jì)算出來的VPC+/-，而小于1的成交量價(jià)格比率則會(huì)減少VPC+/-。
第三步，計(jì)算成交量乘數(shù)（VM）。VM的目的是在成交量放大時(shí)加大VPCI的量，在成交量縮減時(shí)縮小VPCI的量。為此，我們用短期平均成交量除以長期平均成交量。例如，假設(shè)對于SMA簡單移動(dòng)平均線，10天的短期平均成交量為每天150萬股，而50天的長期平均成交量為每天75萬股，那么VM值就是1500 000/750 000=2。
在將VPC+/-乘以VPR之后，我們再乘以上一步計(jì)算出來的VM，這樣我們就得到了VPCI指標(biāo)。VPC+的確認(rèn)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。盡管該指標(biāo)值提供了非常強(qiáng)的價(jià)量確認(rèn)信息，但該信息最好還是結(jié)合當(dāng)下的價(jià)格趨勢和最近的VPCI水平來解讀。我們隨后將討論如何最有效地利用VPCI指標(biāo)。
VPC=VWMA-SMA
VPR= VWMA/SMA
VM=短期SMA/長期SMA
VPCI= VPC×VPR×VM
四、 VPCI指標(biāo)在住宅均價(jià)趨勢分析中的應(yīng)用
1VPCI指標(biāo)應(yīng)用規(guī)則
當(dāng)使用VPCI時(shí)，成交量信息是領(lǐng)先價(jià)格變化的，和大多數(shù)指標(biāo)不同，VPCI常常在價(jià)格突變和價(jià)格反轉(zhuǎn)前發(fā)出訊號。VPCI的訊號可以用于價(jià)格趨勢和價(jià)格指標(biāo)的分析中。VPCI大于或小于零時(shí)，顯示了價(jià)量關(guān)系和當(dāng)前的價(jià)格是一致還是矛盾，以及一致或矛盾的程度。這是VPCI指標(biāo)提供的最重要的信息，正VPCI值確認(rèn)一個(gè)上升的趨勢，而負(fù)值則確認(rèn)了一個(gè)下降趨勢。VPCI提供的另一個(gè)重要的訊號是VPCI趨勢的方向，即VPCI是上升還是下降。該訊號顯示了VPCI當(dāng)前變化的方向，以及VPCI當(dāng)下的方向和價(jià)格趨勢趨于會(huì)合還是背離。還可以通過將成交量加權(quán)的VPCI平均值平滑處理后構(gòu)建一個(gè)平滑VPCI。平滑VPCI顯示了當(dāng)前的VPCI值相對于先前水平的變化，可用于觀察VPCI的動(dòng)量。當(dāng)VPCI向上或向下穿過平滑VPCI線時(shí)，可能顯示了VPCI具有正向的變化動(dòng)量以及當(dāng)下VPCI趨勢會(huì)加速。下面介紹幾種VPCI運(yùn)用的情況分析：
（1）如果價(jià)格上升，相應(yīng)的VPCI也在上升，這顯示了成交量和價(jià)格變化相互確認(rèn)，表明當(dāng)前的趨勢是有力量的。
（2）如果價(jià)格在上升，但是VPCI線都處于下降趨勢，表明投資者追漲的意愿在消退。其次，VPCI線都處于零線之下，說明價(jià)格上升趨勢是不能持久的。
（3）如果在VPCI曲線出現(xiàn)V形底部（V形底部是比較少見的）常常預(yù)示著一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)。
（4）價(jià)格下跌的同時(shí)VPCI上升是成交量―價(jià)格矛盾的例子，VPCI在上升，這顯示了盡管價(jià)格在下跌，但是市場仍然控制在買方的手里，VPCI線處于逐漸上升的趨勢，和價(jià)格的下跌趨勢相矛盾。最終，在一定的買方壓力下，市場不久之后就會(huì)向上突破。
2南京市住宅價(jià)格的VPCI指標(biāo)計(jì)算與分析
根據(jù)南京市十年月季度的房價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，也就是2004年1月到2013年12月的住宅銷售情況，以6個(gè)月為短期時(shí)間框架對成交量VPCI指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算，12個(gè)月為長期時(shí)間框架進(jìn)行成交量分析。由于在計(jì)算VWMA時(shí)，房價(jià)不存在收盤價(jià)，根據(jù)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)，用均價(jià)來代替。南京2004―2013年平均半年度的均價(jià)依次為：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。根據(jù)VPCI計(jì)算方法，在圖1中標(biāo)出了每6個(gè)月的住宅銷售均價(jià)和相應(yīng)的VPCI值。
從圖1中我們可以得到VPCI指標(biāo)是否可以正確分析房價(jià)趨勢的走向。
（1）從圖1中我們可以看到，在2004―2012年VPCI值在零線之上，正VPCI值確認(rèn)了一個(gè)價(jià)格上升的趨勢。這顯示了房價(jià)處于長期吸納籌碼狀態(tài)，即說明價(jià)格會(huì)持續(xù)上漲，從2004年以后的房價(jià)信息中我們也看到了房價(jià)確實(shí)是一直上升的。但是在2013年時(shí)VPCI為負(fù)值，顯示當(dāng)前的成交量和價(jià)格趨勢是矛盾的，支持房價(jià)上漲的成交量已經(jīng)萎縮，說明房價(jià)的上升趨勢是不能持久的。
（2）VPCI提供的另一個(gè)重要的訊號是VPCI趨勢的方向，該訊號顯示了VPCI當(dāng)前變化的方向，以及VPCI當(dāng)下的方向和價(jià)格趨勢會(huì)合還是背離。從圖1中我們可以看到，2004―2006年末VPCI是上升的，相對應(yīng)的價(jià)格也是緩慢上升的，當(dāng)價(jià)格上升伴隨著成交量的放大，顯示了房地產(chǎn)行業(yè)得到了人們的支持。上升的VPCI線，這顯示了成交量和價(jià)格變化相互確認(rèn)，顯示當(dāng)下的方向和價(jià)格趨勢趨于會(huì)合，表明當(dāng)前的趨勢是有力量的。相反的，如果VPCI是下降的，表明成交量和價(jià)格變化趨勢相矛盾，價(jià)格趨勢得不到成交量的支持，顯示VPCI當(dāng)下的方向和價(jià)格趨勢是背離的，預(yù)示著以后階段房價(jià)增幅會(huì)有所減少，甚至?xí)档?。從圖1中可以看出，2004―2006年VPCI的上升趨勢正好預(yù)測2004―2007年房價(jià)的上升；即2004―2006年VPCI上升，同時(shí)2004―2006年房價(jià)也是增長的，兩者的變化相互確認(rèn)，表明當(dāng)前房價(jià)得到了成交量的支持，預(yù)示著下一階段房價(jià)的上漲，即2007年房價(jià)的上漲。2007―2008年VPCI的下降和2008―2009年房價(jià)的小幅度降低，2008―2009年VPCI的上升確認(rèn)2009―2010年房價(jià)的持續(xù)上漲，2009年末到2010年VPCI的下降趨勢正好對應(yīng)2010―2011年末房價(jià)的下降，即VPCI下降，房價(jià)上升，市場房價(jià)的上升得不到成交量的支持，表明成交量和價(jià)格變化趨勢相矛盾的，預(yù)示著未來階段房價(jià)的下降。2011年末到2012年上半年VPCI的上升也解釋了2012年到2013年房價(jià)的上升。
（3）從圖1中我們看到出現(xiàn)了兩個(gè)V形底部，第一個(gè)在2007年7月份到2009年6月份，預(yù)示了2010年房價(jià)的大幅度上漲。第二個(gè)V形出現(xiàn)在2010―2011年，在這期間房價(jià)是下降的，V形預(yù)示著房價(jià)的一個(gè)上漲訊號，結(jié)果在2011―2013年相應(yīng)地出現(xiàn)了房價(jià)比較大的上浮。
為了驗(yàn)證VPCI指標(biāo)的準(zhǔn)確性，用南京市城北板塊和城南板塊再次做分析：
南京市城北板塊2007―2013年平均半年度的均價(jià)依次為：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。根據(jù)VPCI計(jì)算方法，在圖2中標(biāo)出了每6個(gè)月的住宅銷售均價(jià)和相應(yīng)的VPCI值。
從圖2中我們可以得到VPCI指標(biāo)是否可以正確分析房價(jià)趨勢的走向。
（1）從大致圖形中我們可以看到在2007―2009年VPCI值為正，正VPCI值確認(rèn)了一個(gè)價(jià)格上升的趨勢。這顯示了房地產(chǎn)房價(jià)處于長期的吸納籌碼的狀態(tài)，即說明價(jià)格會(huì)持續(xù)上漲，從2004年以后的房價(jià)信息中我們也看到了確實(shí)房價(jià)是一直穩(wěn)步上升的。但是在2010―2011年時(shí)VPCI為負(fù)值，顯示當(dāng)前的成交量和價(jià)格趨勢是矛盾的，支持房價(jià)上漲的成交量已經(jīng)萎縮，說明房價(jià)的上升趨勢是不能持久的。從圖2房價(jià)信息中可以得到驗(yàn)證，2010年1―6月的房價(jià)上升到13 0378元后，房價(jià)出現(xiàn)了連續(xù)下跌，2010年7―12月房價(jià)為12 6785元，2011年1―6月的房價(jià)為12 5602元，2011年7―12月的房價(jià)為 9 8976元，2012年1―6月的房價(jià)為9 8844元。從2011―2012年VPCI值呈現(xiàn)出上升趨勢，處于零線之上，說明確認(rèn)了一個(gè)價(jià)格上升的趨勢，即說明價(jià)格會(huì)上漲，從2012年以后的房價(jià)信息中可以看到房價(jià)上升。2013年的VPCI為負(fù)值，顯示當(dāng)前的成交量和價(jià)格趨勢是矛盾的，不會(huì)支持房價(jià)的上漲，在2013年的房價(jià)信息中我們可以看到2013年之后的房價(jià)已經(jīng)出現(xiàn)了下降的趨勢。
（2）VPCI提供的另一個(gè)重要訊號是VPCI趨勢的方向，該訊號顯示了VPCI當(dāng)前變化的方向，以及VPCI當(dāng)下的方向和價(jià)格趨勢會(huì)合還是背離。從圖2中我們可以看到，2007―2009年VPCI是上升的，相對應(yīng)的價(jià)格也是緩慢上升的，當(dāng)價(jià)格上升伴隨著成交量的放大，顯示了房地產(chǎn)行業(yè)得到了人們的支持。上升的VPCI線，這顯示了成交量和價(jià)格變化相互確認(rèn)，顯示當(dāng)下的方向和價(jià)格趨勢趨于會(huì)合，表明當(dāng)前的趨勢是有力量的。相反的，如果VPCI是下降的，表明成交量和價(jià)格變化趨勢相矛盾，價(jià)格趨勢得不到成交量的支持，顯示VPCI當(dāng)下的方向和價(jià)格趨勢是背離的，預(yù)示著以后階段房價(jià)增幅會(huì)有所減少，甚至?xí)档?。從圖2中可以看出，2007―2009年VPCI的上升趨勢正好預(yù)測2007―2010年房價(jià)的上升；即2007―2009年VPCI上升，同時(shí)2007―2010年房價(jià)也是增長的，兩者的變化相互確認(rèn)，表明當(dāng)前房價(jià)得到了成交量的支持，預(yù)示著下一階段房價(jià)的上漲，即2007年房價(jià)的上漲。2009―2011年VPCI的下降預(yù)測到2010―2012年房價(jià)的降低，2011―2012年VPCI的上升確認(rèn)2012―2013年房價(jià)的上漲。2009年末到2011年VPCI的下降趨勢正好對應(yīng)2010―2012年末房價(jià)的下降，即VPCI下降，房價(jià)上升，市場房價(jià)的上升得不到成交量的支持，表明成交量和價(jià)格變化趨勢相矛盾的，預(yù)示著未來階段房價(jià)的下降。2011年上半年到2012年下半年VPCI的上升也解釋了2012年到2013年房價(jià)的上升。
（3）從圖2中我們看到出現(xiàn)了一個(gè)平緩的V形底部，在2009年7月到2012年6月，預(yù)示了2012―2013年房價(jià)的上漲。
南京市城南板塊2007―2013年平均半年度的均價(jià)依次為：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。根據(jù)VPCI計(jì)算方法，在圖3中標(biāo)出了每6個(gè)月的住宅銷售均價(jià)和相應(yīng)的VPCI值。
（1）從圖3中我們可以看到，在2007年VPCI值在零線之下，顯示當(dāng)前的成交量和價(jià)格趨勢是矛盾的，不會(huì)支持房價(jià)的上漲，結(jié)果在2008年房價(jià)出現(xiàn)了下降趨勢；2008―2009年VPCI值為正，正VPCI值確認(rèn)了一個(gè)價(jià)格上升的趨勢。這顯示了房地產(chǎn)房價(jià)處于長期的吸納籌碼的狀態(tài)，即說明價(jià)格會(huì)上漲，從2008年末以后的房價(jià)信息中我們也看到了確實(shí)房價(jià)是一直穩(wěn)步上升的。但是在2010―2011年時(shí)VPCI成為了負(fù)值，顯示當(dāng)前的成交量和價(jià)格趨勢是矛盾的，支持房價(jià)上漲的成交量已經(jīng)萎縮。從圖中房價(jià)信息中可以得到驗(yàn)證，2010年1月到2012年6月的房價(jià)出現(xiàn)了整體下跌的趨勢，2012年VPCI值又呈現(xiàn)出上升趨勢，處于零線之上，說明確認(rèn)了一個(gè)價(jià)格上升的趨勢，即說明價(jià)格會(huì)有上漲的趨勢，從2012年以后的房價(jià)信息中我們也看到房價(jià)是上升的。2013年的VPCI值處于零線之下，顯示當(dāng)前的成交量和價(jià)格趨勢是矛盾的，不會(huì)支持房價(jià)的上漲，預(yù)示著2014年房價(jià)上升的幅度不大。
（2）從圖3中我們可以看到，2007年到2008年上半年VPCI是上升的，相對應(yīng)的價(jià)格也是緩慢上升的，當(dāng)價(jià)格上升伴隨著成交量的放大，顯示了房地產(chǎn)行業(yè)得到了人們的支持。上升的VPCI線，這顯示了成交量和價(jià)格變化相互確認(rèn)，顯示當(dāng)下的方向是和價(jià)格趨勢趨于會(huì)合，表明當(dāng)前的趨勢是有力量的。相反的，如果VPCI是下降的，表明成交量和價(jià)格變化趨勢相矛盾，價(jià)格趨勢得不到成交量的支持，顯示VPCI當(dāng)下的方向和價(jià)格趨勢是背離的，預(yù)示著以后階段房價(jià)增幅會(huì)有所減少，甚至?xí)档?。從圖3中可以看到2007年到2008年1月VPCI值的上升趨勢預(yù)測到2007―2008年房價(jià)的上漲，2008年VPCI的下降趨勢驗(yàn)證2008―2009年房價(jià)的下降，2009年VPCI的上升預(yù)測到2009―2010年房價(jià)的上升。2009年下半年到2010下半年VPCI的下降預(yù)測2010―2012年房價(jià)的降低，2010下半年到2012年VPCI的上升確認(rèn)2012―2013年房價(jià)的上漲。
（3）從圖3中我們看到出現(xiàn)了一個(gè)V形底部，在2009年7月份到2011年12月份，預(yù)示了2012―2013年房價(jià)的上漲。
3結(jié)論和意義
VPCI指標(biāo)適合用于城市住宅價(jià)格趨勢的分析。在進(jìn)行均價(jià)分析時(shí)，相應(yīng)地也可以計(jì)算出其VPCI值，運(yùn)用VPCI值進(jìn)行房價(jià)趨勢的驗(yàn)證和當(dāng)下房價(jià)的趨勢是否合理，以及房價(jià)上漲的潛力還要持續(xù)多久。也可以用于更好地進(jìn)行房價(jià)的調(diào)控，使國家房地產(chǎn)行業(yè)健康持續(xù)的發(fā)展。
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【關(guān)鍵詞】物業(yè)稅 房地產(chǎn)價(jià)格 香港地區(qū)
一、香港地區(qū)物業(yè)稅概述
香港與物業(yè)稅（廣義）有關(guān)的稅收，包括差餉和物業(yè)稅（狹義）兩項(xiàng)。和我們平時(shí)所說的物業(yè)稅的概念有所不同，香港所稱的“物業(yè)稅”，其課稅范圍僅限于用于出租經(jīng)營并獲得租金收益的物業(yè)。而差餉的內(nèi)涵倒是更符合通用物業(yè)稅的含義，是對納稅人擁有的所有房屋，包括自用和非自用的房屋都征稅。所以也有人把香港的差餉直接稱為物業(yè)稅，把“物業(yè)稅”稱為不動(dòng)產(chǎn)稅。實(shí)際上，兩者都是對物業(yè)在保有環(huán)節(jié)的課稅，都是本文討論的物業(yè)稅范疇。
（一）差餉
香港的差餉1845年開始實(shí)施，意為官差的餉銀。當(dāng)時(shí)政府為了支付警察的糧餉而開始向轄區(qū)內(nèi)的物業(yè)征稅，名為差餉。1856、1860、1862年政府又分別對公共照明、市政供水、公共消防項(xiàng)目的支出加征物業(yè)稅。到1931年，政府開始統(tǒng)一征收差餉用以支付政府的一些公共服務(wù)開支。1988年，各個(gè)名目的物業(yè)稅收被加總合并，統(tǒng)稱為差餉。這一名稱一直沿用至今。1995年香港政府統(tǒng)一了評估和征收的責(zé)權(quán)，至此差餉的征收系統(tǒng)趨于完善?，F(xiàn)在，差餉已作為政府、市政局及區(qū)域市政局所提供各項(xiàng)公共服務(wù)的經(jīng)費(fèi)使用。
差餉的計(jì)稅依據(jù)為應(yīng)課差餉租值。物業(yè)的應(yīng)課差餉租值是假設(shè)物業(yè)在一個(gè)指定估價(jià)日期空置出租時(shí)估計(jì)全年可得的合理市面租金。1998年11月，政府宣布編制新的估價(jià)冊并于1999年4月1日起生效，同時(shí)規(guī)定，此后物業(yè)的應(yīng)課差餉租值由每3年重估一次，改為每年重估一次。評估應(yīng)課差餉租值時(shí)，需考慮區(qū)內(nèi)同類物業(yè)于指定估價(jià)日期或接近該日在公開市場由業(yè)主與租客雙方議定的租金，再根據(jù)物業(yè)面積、位置、設(shè)施、完工素質(zhì)及管理水平分別加以調(diào)算。差餉繳納人可對應(yīng)收差餉租值的評估值提出反對，但提出反對時(shí)，仍須如期繳交本期差餉。反對獲得批準(zhǔn)時(shí)，所作修改會(huì)追溯至生效日期。
差餉的征收率由立法局決定。1999年4月1日起，差餉的征收率為5%。
根據(jù)差餉的計(jì)稅依據(jù)和征收率，即可計(jì)算出應(yīng)課差餉。差餉的計(jì)算公式為：
差餉=應(yīng)課差餉租值×差餉征收率
差餉物業(yè)估價(jià)署負(fù)責(zé)差餉的征收。差餉每季預(yù)繳，業(yè)主與物業(yè)使用人應(yīng)依雙方租約條款確定繳付人。租約未訂明由業(yè)主繳交的，由使用人繳交。逾期未繳付的，加征5%的附加費(fèi)。在原先的最后繳款日期后6個(gè)月內(nèi)，仍未清繳包括5%附加費(fèi)在內(nèi)欠款的，要二次加征附加費(fèi)。
（二）物業(yè)稅
香港自從1940年戰(zhàn)時(shí)稅法通過以后，就開始征收物業(yè)稅。《稅務(wù)條例》規(guī)定了4種收益稅：物業(yè)稅、薪俸稅、利得稅和利息稅。物業(yè)稅規(guī)定于《稅務(wù)條例》第二部分，1947、1961、1965、1983和1991年做過修改。香港以物業(yè)稅的名義同時(shí)對土地和樓宇收益征稅，是土地稅和房產(chǎn)稅的合一。所以有人認(rèn)為，香港物業(yè)稅實(shí)為不動(dòng)產(chǎn)財(cái)產(chǎn)稅。
香港物業(yè)稅的納稅人是擁有應(yīng)稅物業(yè)的業(yè)主，包括直接由政府批租的房產(chǎn)持有人、權(quán)益擁有人、終身租用人、抵押人、已占有房地的承押人、向注冊合作社購買樓宇者等，但香港的物業(yè)稅只向有租金收入的業(yè)主征收，沒有租金收入的業(yè)主不是物業(yè)稅的納稅人。
物業(yè)稅的計(jì)稅依據(jù)是每一課稅年度按照土地或樓宇的應(yīng)評稅凈值。這里，應(yīng)評稅凈值是指應(yīng)評稅值扣減業(yè)主繳納的差餉及20%的標(biāo)準(zhǔn)扣減率(用以彌補(bǔ)修理費(fèi)和開支費(fèi)用)后的余額。而所說的樓宇，包括樓宇的任何部分，也包括墩(橋墩)、碼頭以及一般理解為不構(gòu)成一幢樓宇的任何建筑物。物業(yè)稅的應(yīng)評稅值是依據(jù)實(shí)際收入申報(bào)表計(jì)算的。包括在該課稅年度內(nèi)為取得土地或樓宇的使用權(quán)而付出的費(fèi)用，如資本性支出、獲取提供服務(wù)或便利而支付的費(fèi)用，以及根據(jù)《差餉條例》征收的差餉等，可作為扣減項(xiàng)目扣除。
物業(yè)稅的計(jì)算公式為：
應(yīng)繳物業(yè)稅＝｛[應(yīng)評稅值（租金收入）－差餉]×（1－20%）｝×稅率
立法局可以通過決議案修訂標(biāo)準(zhǔn)扣減率。物業(yè)稅的稅率在2004年之前為15%，2004年為16%。
二、香港地區(qū)物業(yè)稅(廣義)對房地產(chǎn)市場的影響分析
（一）香港差餉征收對房地產(chǎn)市場的影響分析
香港的差餉1845年開始征收。差餉的開征，增加了業(yè)主的持有成本，因此，香港絕大多數(shù)物業(yè)的業(yè)主會(huì)盡量避免房屋空置。甚至在特殊時(shí)期，在約定由租戶繳納各項(xiàng)稅費(fèi)的情況下，以零租金出租，減輕持有負(fù)擔(dān)。因此，差餉的開征會(huì)減少房屋空置，加大供給量，提高社會(huì)物質(zhì)財(cái)富利用率的作用，對房地產(chǎn)行業(yè)的管理具有重要意義。
同時(shí)，差餉也是香港政府調(diào)節(jié)房地產(chǎn)市場和整體經(jīng)濟(jì)的一個(gè)常用手段。香港是典型的城市型經(jīng)濟(jì)特征，地域狹小，人口較多，密度約是上海的3倍。香港的房地產(chǎn)市場發(fā)展速度很快，波動(dòng)也比較劇烈，幾十年來經(jīng)歷過多次起落（見表1和圖1），香港政府也經(jīng)常利用差餉進(jìn)行調(diào)節(jié)。
但是，與我國內(nèi)地目前情況不同的是，香港近年來運(yùn)用差餉對房地產(chǎn)市場所做的重要調(diào)整，多是在房地產(chǎn)衰退時(shí)期，目的不是為了抑制房價(jià)，而是刺激房地產(chǎn)市場的復(fù)蘇。從這樣的實(shí)踐中，也同樣可以考察差餉對房地產(chǎn)市場的影響作用。
從圖1中可以看到，從1985年香港房地產(chǎn)市場復(fù)蘇算起，到1997年，香港的房價(jià)已上漲了近10倍。1997年，香港的房地產(chǎn)市場泡沫破滅，樓價(jià)一路下跌，與1997年度的峰值相比，2004年第四季度香港的樓宇價(jià)格平均下跌了62%，私人住宅租金平均減少了48%。
在1998年～2003年香港房地產(chǎn)市場的低迷時(shí)期，為了減輕差餉繳納人的負(fù)擔(dān)，香港政府根據(jù)法律對差餉進(jìn)行了多次減免或延緩繳納的靈活調(diào)整：1998年退還當(dāng)年第二季度的差餉；1999年免除所有繳納人第三季度的差餉；2002年免收5 000港元以下低額差餉（此項(xiàng)政策使得230萬左右的約85%的繳納人在該年內(nèi)不需要繳納差餉）；2003年在SARS期間免除了約90%的繳納人的差餉，并延長了3個(gè)月的繳納期限。這些政策對經(jīng)濟(jì)低迷時(shí)期房地產(chǎn)市場的企穩(wěn)和復(fù)蘇，起到了積極作用。
在2007年下半年爆發(fā)的全球經(jīng)濟(jì)危機(jī)背景下，香港政府也利用差餉工具對房地產(chǎn)市場以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)行了調(diào)節(jié)，實(shí)施了多項(xiàng)減免，穩(wěn)定房地產(chǎn)市場，鼓勵(lì)經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇。2007年～2009年香港地區(qū)的差餉減免摘要，見表2。
我們可以看到， 差餉對房地產(chǎn)市場的調(diào)節(jié)作用是非常有限的。以上述1998年～2003年的房地產(chǎn)下降周期為例，盡管香港政府進(jìn)行了多次差餉減免，但是房地產(chǎn)市場的價(jià)格仍然在直線下降。事實(shí)上，香港地區(qū)無論是1997年前的樓價(jià)瘋狂攀升，還是此后至2003年的大跌，或者近兩年的房地產(chǎn)波動(dòng)，都是多個(gè)因素造成的，包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r、收入水平、心理預(yù)期、金融危機(jī)影響等，而差餉對房地產(chǎn)市場的影響，相比之下，并不十分明顯。
（二）香港物業(yè)稅(狹義)對房地產(chǎn)市場的影響分析
香港的物業(yè)稅，主要是對業(yè)主來自物業(yè)的租金收入征稅。自住物業(yè)、空置物業(yè)、雖用于經(jīng)營但無租金收入的物業(yè)等，都不需要繳納物業(yè)稅。這實(shí)際上是對自住房屋和出租投資房屋作了區(qū)分，居民自住房地產(chǎn)市場的供求不受物業(yè)稅的影響。
香港的物業(yè)稅稅率，基本上每一課稅年度都會(huì)根據(jù)當(dāng)時(shí)的經(jīng)濟(jì)情況作出相應(yīng)的調(diào)整。在2004年～2007年間，香港房地產(chǎn)市場投資過快過熱的情況下，政府曾一度上調(diào)物業(yè)稅稅率，增加業(yè)主對房地產(chǎn)的持有成本，間接調(diào)控房地產(chǎn)市場的過度繁榮。2008 年全球金融危機(jī)爆發(fā)，香港經(jīng)濟(jì)也備受打擊，香港政府立即下調(diào)了物業(yè)稅率。具體來看，2002年度香港物業(yè)稅的標(biāo)準(zhǔn)稅率是15%，2003年度標(biāo)準(zhǔn)稅率上調(diào)至15.5%，2004年～2007年又上調(diào)至16%，2008年度下調(diào)至15%。這種適應(yīng)不同時(shí)期的經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢，采用稅率變動(dòng)來提高或抑制民眾對本地房地產(chǎn)業(yè)投資興趣的措施，不僅及時(shí)體現(xiàn)了稅收對經(jīng)濟(jì)及社會(huì)分配的調(diào)節(jié)功能，而且有效組織了財(cái)政收入，這與香港保持穩(wěn)定的投資環(huán)境的稅收政策取向有關(guān)。2002年～2008年間香港物業(yè)稅的調(diào)整和房價(jià)走勢對比見圖2。
從圖2中可以看出，從2002年～2004年物業(yè)稅每年連續(xù)調(diào)整0.5個(gè)百分點(diǎn)，但是，房價(jià)依然在上行中；2004年～2007年物業(yè)稅的稅率水平保持在16%，房價(jià)繼續(xù)上漲。2008年物業(yè)稅降低了1個(gè)百分點(diǎn)，房價(jià)較2007年上漲速度減弱，但是仍然有所上升。因此，從香港的實(shí)踐來看，物業(yè)稅對房價(jià)的影響并非主要因素，物業(yè)稅的調(diào)整只能促進(jìn)或者減緩房地產(chǎn)市場原來的發(fā)展趨勢，而沒有使房價(jià)走勢做方向上的改變。
三、結(jié)論
（一）物業(yè)稅的征收有利于規(guī)范和引導(dǎo)房地產(chǎn)市場健康發(fā)展
香港的物業(yè)稅根據(jù)物業(yè)評估值在保有環(huán)節(jié)按年征收，也就意味著政府直接進(jìn)入了收益環(huán)節(jié)獲取購房者的部分紅利，這會(huì)抑制房地產(chǎn)投機(jī)，規(guī)范房地產(chǎn)市場的運(yùn)行。而目前從總體來看，我國內(nèi)地房地產(chǎn)市場的需求還比較旺盛，某種程度上可以說需求的釋放程度主導(dǎo)著房價(jià)的走勢。物業(yè)稅的開征，會(huì)增加房地產(chǎn)的保有成本，壓縮房地產(chǎn)市場的投資需求，甚至一部分改善型需求也會(huì)受到影響，這將有利于防止房價(jià)的泡沫化；同時(shí)，開征物業(yè)稅，也可以改變目前房地產(chǎn)稅種繁雜、計(jì)稅依據(jù)不合理的現(xiàn)狀，有利于降低房地產(chǎn)開發(fā)成本，減少金融風(fēng)險(xiǎn)，引導(dǎo)和規(guī)范房地產(chǎn)市場的健康運(yùn)行。
（二）物業(yè)稅的征收對房價(jià)的影響有限
雖然物業(yè)稅的開征會(huì)帶來房地產(chǎn)保有成本的提高，但是，和房地產(chǎn)的總價(jià)值相比，物業(yè)稅的征收金額很小。從業(yè)主占有房地產(chǎn)的實(shí)際收益和成本角度看，物業(yè)稅因素基本不可能成為決定房價(jià)走勢的關(guān)鍵因素。觀察香港物業(yè)稅征收及調(diào)整情況，對比房地產(chǎn)市場價(jià)格的走勢，可以發(fā)現(xiàn)，香港物業(yè)稅對房地產(chǎn)市場價(jià)格趨勢的影響，作用有限。對我國內(nèi)地房地產(chǎn)市場價(jià)格而言，如果物業(yè)稅稅費(fèi)增加（比如百分之零點(diǎn)幾的稅率）遠(yuǎn)遠(yuǎn)趕不上投資房地產(chǎn)的利潤收入，并且如果這種稅費(fèi)還可以通過買賣交易得以轉(zhuǎn)嫁，那么就很難期待物業(yè)稅改革會(huì)給房地產(chǎn)市場價(jià)格有效降溫。房地產(chǎn)價(jià)格的走勢，本質(zhì)上仍取決于房地產(chǎn)市場的供求。而影響房地產(chǎn)市場供求的因素繁多，稅收制度只是其中一個(gè)，一般來看也不會(huì)是決定性因素，因此其對房地產(chǎn)市場價(jià)格的影響是有限的。
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