（人文地理学专业论文）基于灰色理论分析成都市商品住宅价格变动.pdf

四川师范大学硕士学位论文 基于灰色理论分析成都市商品住宅价格变动 人文地理专业 研究生侯继松导师王玉贵 摘要：住房是人们生活的必需品，随着经济的发展、人们生活水平的提高、城 市化进程的加快，改善居住条件成为了当今中国城市居民最重要的事情之一。 强劲的需求导致了商品住宅价格的高涨，短短几年时间，有的城市房价已翻了 几番。房价成了街头巷尾人们讨论的热门话题，“房地产泡沫”、“房奴，“成 了时下最流行的词语。稳定房地产价格尤其是住房价格，是当前社会各界关注 的焦点，也是我国房地产宏观调控的主要任务。商品住宅价格是各个城市经济 发展的关键，是住宅市场的核心问题，是政府宏观管理和调控的指示器，是开 发商投资决策的重要依据。商品住宅价格的涨落关系着城市的每根神经，关系 着每个人的切身利益，房价己成了人们关注的热点。因此，从市场入手，寻求 影响商品住宅价格各因素之间的相关关系，定量分析影响商品住宅价格变动的 因子，把握商品住宅价格时间上的变动趋势以进行科学预测，对合理确定商品 住宅价格，指导国家宏观管理与调控，促进住宅市场健康发展有着重要的意义。 本论文主要以灰色理论为主要的研究工具和方法，文章先对影响商品商住 宅价格的影响因素进行分析；再用成本理论、市场运行机制及供求弹性理论对 商品住宅价格的变动规律进行研究；然后针对影响成都市商品住宅价格的具体 因素进行实证分析；最后利用灰色系统理论，对影响成都市商品住宅价格的因 素进行灰色关联度分析，得出影响成都市商品住宅价格各因素与住宅价格的关 联度大小，找出主要因素，并构建灰色一马尔科夫预测模型对成都市商品住宅 价格进行预测。通过本文的研究表明：1 ) 影响成都市商品住宅的主要因素是家 四川师范大学硕士学位论文 庭人均可支配收入、g d p 及城市化水平，成都市商品价格的上涨是需求拉动的； 2 ) 把灰色系统理论运用于房地产价格变动的研究具有一定的可靠性和适用性， 灰色一马尔科夫预测模型比g m ( 1 ，1 ) 预测模型得出的结果更准确。 关键词：灰色理论灰色一马尔科夫预测模型成都市商品住宅 四川师范大学硕士学位论文 c o m m o d i t yh o u s i n gp r i c es t u d y i nc h e n g d uo ng r e y s y s t e mt h e o r y m a jo r ：h u m a ng e o g r a p h y n a m e ：h o uj is o n g t u t o r ：w a n gy u g u i a b s t r a c t ：h o u s ei st h en e c e s s i t yi nh u m a nl i f e i m p r o v i n gl i v i n gc o n d i t i o nh a s b e c o m eo n eo ft h em o s ti m p o r t a n tt h i n g s ，w i t ht h ei n c r e a s i n go fe c o n o m y , r a i s i n g t h es t a n d a r do fl i v i n ga n da c c e l e r a t i n go fu r b a n i z a t i o n s t r o n gd e m a n dh a st h e c o m m o d i t yh o u s i n gp r i c ed o u b l e di ns o m ec i t i e sf o raf e wy e a r s s oc o m m o d i t y h o u s i n gp r i c ei sh o tt o p i ci ne v e r y d a yl i f e c o m m o d i t yh o u s i n gp r i c ei st h ek e yo f e c o n o m i cd e v e l o p m e n ti ne v e r yc i t y , t h ec o r ep r o b l e mi nh o u s i n gm a r k e t ，t h e i n d i c a t o ro ft h eg o v e r n m e n tm a c r o s c o p i cm a n a g e m e n ta n da d j u s t i n gc o n t r o la n dt h e i m p o r t a n tb a s i so fi n v e s t m e n td e c i s i o nm a k i n gf o rd e v e l o p e r s t os t a b i l i z et h e c o m m o d i t yh o u s i n gp r i c eb e c o m e sc r i t i c a l t h ef l u c t u a t i o n so fc o m m o d i t yh o u s i n g p r i c er e l a t e st oe v e r y o n e sb a s i cb e n e f i t s t h e r e f o r e ，s t a r t i n gw i t hm a r k e t ，t os t u d y t h ef a c t o r s a f f e c t i n gh o u s i n gp r i c ec h a n g e ，t of i n dt h er e l a t i o n so ft h e mb y q u a n t i t a t i v ea n a l y s i s a n dt of o r e c a s t s c i e n t i f i c a l l y t h e p r i c ec h a n g e a r ev e r y i m p o r t a n tt ot h eg o v e r n m e n tm a c r o s c o p i cm a n a g e m e n t ，a n dc a np r o m o t et h eh e a l t h y d e v e l o p m e n to f h o u s i n gm a r k e ti nt h ef u t u r e g r e ys y s t e mt h e o r yi sm a j o rr e s e a r c ht o o la n dm e t h o do ft h i sp a p e r f i r s t l y , t h ep a p e ra n a l y s e st h ef a c t o r st h a ta f f e c tc o m m o d i t yh o u s i n gp r i c ec h a n g e s e c o n d l y , a d o p t i n gt oc o s tt h e o r y , t h eo p e r a t i o no ft h em a r k e tm e c h a n i s ma n ds u p p l ya n d 四川师范大学硕士学位论文 d e m a n dt h e o r y , t h ep a p e rd i s c u s s e st h ef o r ma n dc h a n g ec o u r s eo fh o u s i n gp r i c e t h i r d l y , t h ep a p e ra n a l y s e st h e i n f l u e n t i a lf a c t o r so fc o m m o d i t yh o u s i n gp r i c e c h a n g ei nc h e n g d u f i n a l l y , b yt h eu s eo fg r e ys y s t e mt h e o r y , t h ep a p e ra n a l y s e s t h er e l a t i o nb e t w e e nt h ei n f l u e n t i a lf a c t o r s ，f i n d st h em a i nf a c t o r sa f f e c t i n g c o m m o d i t yh o u s i n gp r i c ei nc h e n g d u ，a n df o r e c a s t st h ec o m m o d i t yh o u s i n gp r i c ei n c h e n g d ub ye s t a b l i s h i n gt h eg r e y - m a l k o vf o r e c a s tm o d e l a c c o r d i n gt o t h e r e s e a r c ho ft h i sp a p e r , i ts h o w st h a tt h em a i nf a c t o r sa f f e c t i n gc o m m o d i t yh o u s i n g p r i c ei nc h e n g d ua l ep e rc a p i t ad i s p o s a b l ei n c o m e ，g d pa n du r b a n i z a t i o nr a t e a n d t h eg r e ys y s t e mt h e o r ya p p l i c a t i o ni nc o m m o d i t yh o u s i n gp r i c ei sr e l i a b l ea n d p r a c t i c a l b yc o n t r a c t i n g ，t h ef o r e c a s t i n gr e s u l to ft h eg r e y - m a r k o vf o r e c a s tm o d e l i sm o r ee x a c tt h a nt h a tb yg m ( 1 ，1 ) f o r e c a s tm o d e l k e yw o r d s ：g r e ys y s t e mt h e o r y g r e y - m a r k o vf o r e c a s tm o d e l c o m m o d i t yh o u s i n gi nc h e n g d u i v 四川师范大学学位论文独创性及 使用授权声明 本人声明：所呈交学位论文，是本人在导师王玉贵指导下，独立进 行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其 他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的 个人和集体，均已在文中以明确方式标明。 本人承诺：已提交的学位论文电子版与论文纸本的内容一致。如因不符而 引起的学术声誉上的损失由本人自负。 本人同意所撰写学位论文的使用授权遵照学校的管理规定： 学校作为申请学位的条件之一，学位论文著作权拥有者须授权所在大学拥 有学位论文的部分使用权，即：1 ) 已获学位的研究生必须按学校规定提交印刷 版和电子版学位论文，可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行 检索；2 ) 为教学和科研目的，学校可以将公开的学位论文或解密后的学位论文 作为资料在图书馆、资料室等场所或在校园网上供校内师生阅读、浏览。 窖捕 之螺小 论文作者签名： 泌荔 ) 2 0 0 8 年3 月2 0 日 基于灰色理论分析成都市商品住宅价格变动 1 综述 1 1 课题研究的背景 自从1 9 9 8 年国家取消住房的实物分配制度，采用货币分配制度以来，极大 的释放了城市居民的购房需求。随着经济的发展，城市化进程的推进，城市基 础设施的改善，短短几年时间，有的城市房价已翻了几番，房价成了街头巷尾 人们讨论的热点话题；“房地产泡沫”、“房奴”成了时下最流行的词语。稳 定房地产价格尤其是住房价格，是当前社会各界关注的焦点，也是我国房地产 宏观调控的主要任务。自2 0 0 5 年3 月以来，为了抑制持续上涨的住房价格和房地 产投资规模，国家出台了一系列针对房地产市场的宏观调控政策，如“国八条”、 “七部委意见 、“国六条 以及“九部委意见 等政策，从土地、金融、税收、 住房供应等方面，全方位对房地产市场进行调控，然而全国绝大多数城市房价 上涨过快的问题依旧未能得到有效控制。国家统计局2 0 0 7 年1 1 月1 4 日发布的最 新调查显示，1 0 月份全国7 0 个大中城市房屋销售价格同比上涨9 5 ，新建商品 住房销售价格同比上涨1 0 6 。事实证明，此前的调控政策并没有达到预期效 果。要找出其中的原因，就必须首先对房价的形成机制，影响因素进行分析， 找出其中的主要因素，采取有针对性，切实有效的措施稳定房价，警惕房地产 泡沫。由于房地产市场的特殊性，产品的异质性，价格形成的区域性比较强， 对每个城市的房地产市场研究是非常必要的。住房问题与城市生活的每一个居 民都息息相关，由于城市化水平的加快，城市建设的提速，人们生活水平的提 高，居住条件的改善，对住房的需求量不断增加，商品住宅已成为国家、地区 经济新的增长点，开发商投资的主要对象。因此，对商品住宅价格进行分析和 预测具有很强的理论价值和实践意义。 成都，四川省省会，中国西部重要中心城市之一，西南地区科技、金融、 商贸中心和交通、通信枢纽，国家历史文化名城和旅游中心城市。 成都市的房地产业已得到了空前的发展。从2 0 0 0 - - 2 0 0 6 年，成都市住宅投 资完成额在成都市房地产投资完成额所占比重持续稳定，保持在6 9 9 ，住宅销 售面积在商品房销售中均占到了9 1 6 ，在商品房销售额中，住宅的销售也占到 8 2 6 。 2 0 0 6 年，全市房地产开发投资保持快速增长态势，累计完成投资突破6 0 0 四川师范大学硕士学位论文 亿元，达到6 1 9 1 7 亿元，比去年同期增长了3 7 4 。从月度投资和增幅看，开发 投资逐月稳步增长、增幅持续攀升的特征明显。自2 月起，房地产开发投资分别 土曾长为9 8 、3 9 、1 3 6 、1 6 8 、2 4 3 、2 9 4 、3 1 5 、3 3 0 、3 6 4 、3 7 4 ， 增幅月月上升。为满足成都房市旺盛的消费需求，加大住宅市场的供应，开发 商明显增大了对住宅的投资，住宅完成投资突破4 0 0 亿元，达到4 3 9 6 7 亿元，增 长4 9 6 ，比整个房地产丌发投资增幅高1 2 2 个百分点，是推动成都市整个房地 产开发投资持续攀j - r 的主要动因，其占整个房地产开发投资的比重由去年同期 的6 5 2 提升至7 1 0 ，提高了5 8 个百分点。 房地产销售稳定增长，2 0 0 6 年全年含预售在内的商品房销售面积达1 5 3 2 9 万平方米，增长2 6 3 ，其中住宅销售面积达1 4 2 7 0 万平方米，增长3 1 0 ；实 现商品房销售额5 5 0 6 亿元，增长3 9 3 ，其中住宅销售额迫近5 0 0 亿元，达4 9 0 4 亿元，增长更是高达5 7 7 。 从2 0 0 0 - - 2 0 0 6 年的统计数据的线型图上不难看出：成都市商品住宅从投资 额、销售面积到销售价格都是同步上涨。由此可知，成都市房价的上涨是有强 劲的需求支撑的。 成都市商品住宅投资销售情况统计表( 2 0 0 0 2 0 0 5 ) 4 0 0 0 3 5 r ) ( ) 荔藏蘸i 纛鬃缀獭荔戮簇鬃獗黪缓缀燃缓荔霪霪蠹 一投资额( 亿元) 3 0 0 0 鬟搿缓鹦缓臻缀戮翳戮缓缀霪貉绣缓缀缓纛缫黪l 囊戮 2 5 ( ) ( ) 缓鬻麓；强臻籀鬻l g 荔i 珊藏簇霾冀鬟缓缓劳l 戮荔馥缓荔蕤缓| ! 薹翳獭麓荔i 鬻 一销售面积( 万平方 2 ( ) 0 0 戮骥戮i 雾麴麓荔纛戮藏荔纛鬻黪鬻缀缀戮黪缀缓缝缓篓蓥溺米) 15 0 0 ：鬟缓缪磁缓戮貔缀戮缓荔燃缓鍪懋鬣缀戮戮燃嚣奏鳓销售价格( 元) 1o o o l 荔囊i 缀甏戮编籁缫翁瀚缫麓缫溱黎缀缫缓麓缓缀缀鬻缝缀篓笺缀 5 0 ( j 臻辨_ 孵燃，誉l 搿州馥羲一一霪嚣签黪! 麓“；熬篮强璐# 罄衡一参程生一i 蕊删柚颧耪群麓曩! 瓢荔獭 o 2 ( ) o o2 0 ( ) 12 0 0 22 0 0 32 ( ) ( ) 42 0 0 52 ( 】( ) 6 成都r h 商品住宅投资销售统计( 2 0 0 0 - - 2 0 0 6 ) 数据来源：成都市统计信息网 根据成都市城市发展最新规划，到2 0 1 0 年城市化发展的主要目标之一 就是：城市化水平明显提高，全市城市化率目标为6 5 以上( 按城市常住人口 计算) ，平均每年向城镇转移农民2 8 万人以上，使成都市成为中西部城市化发 达的地区之一。依据成都市城市总体规划的主城区居住用地规划要求，住 基于灰色理论分析成都市商品住宅价格变动 区建设坚持中高标准，每户家庭拥有一套设施基本齐全、居住环境良好的住宅， 2 0 2 0 年人均居住建筑面积达到4 0 平方米。2 0 0 6 年成都市的城市居民人均可支 配收入1 2 7 8 9 元，根据国际经验，人均g d p 在1 0 0 0 美元左右时，是一个国家房 地产行业迅猛发展的黄金阶段。因此，根据成都市政府的发展规划以及成都市 经济发展现状，在未来的十多年，成都市房地产业尤其是住宅市场将会持续稳 定的发展。 1 2 目的意义 住宅价格水平是城市住宅产业发展的重要研究课题，也是城市居民、政府 及开发商关注的话题。本文通过对商品住宅价格的形成机制进行研究，运用灰 色系统理论对成都市商品住宅价格的影响因素进行灰色关联度分析，在此基础 上对价格走势用灰色理论预测；通过建立灰色一马尔科夫预测模型对“小样本， 贫信息 的不确定性的房地产这一系统进行预测，提高其预测精度。其结果更 有利于为政府进行商品住宅价格进行宏观调控提供理论依据；更有助于房地产 开发商了解成都市商品住宅的价格市场，扬长避短，因地制宜，制定合理的经 营策略，以规避风险、提高收益；更好的为消费者提供信息支持，让老百姓能 够理性的对待商品住宅价格的涨跌，根据住宅价格形成机制及变化规律，拟定 购房计划。从而可以优化资源配置，节约和合理利用有限的资源。 1 3 国内外对此课题的研究现状 1 3 1 灰色理论 灰色系统理论( g r e ys y s t e mt h e o r y ) 是由我国学者邓聚龙教授于7 0 年代末、 8 0 年代初创立并发展的理论h 】。它把一般系统论、信息论和控制论的观点和方 法延伸到社会、经济、科技、农业、生态等各个领域，结合运用数学方法发展 的一套解决灰色系统的理论和方法。目前，英国、美国、德国、日本、澳大利 亚、加拿大、奥地利、俄罗斯、新加坡、台湾、香港等国家、地区有许多知名 学者从事灰色系统研究和应用。短短几年中，灰色系统理论已以其强大的生命 力自立于科学之林，奠定了其作为一门新兴横断学科的学术地位。 在灰色系统理论的带动下，相继产生了“灰色水文学 、“灰色地质学”、 四川师范大学硕士学位论文 “灰色育种学气 、“灰色医学 、“灰色控制理论、“灰色混沌理论 、 “区域经济灰色系统分析”等一批新兴交叉学科。作为一种独具特色的新理论， 灰色系统理论其应用遍及农业、工业、能源、交通、石油、地质、气象、水文、 生态、环境、医学、军事、经济、社会等众多科学领域，成功地解决了生产、 生活和科学研究中的大量实际问题，取得出可喜的实际效果。国内学者也展开 了对灰色系统理论在各个领域的应用研究，王燕、杨斌瞳3 对四川省工业结构现 状进行了灰色关联度分析，徐雷b 3 对山东省的产业结构进行了灰色预测分析， 刘峰h 1 利用灰色模型g m ( 1 ，1 ) 对我国货币需求量进行预测，宋巧娜、唐德善晦1 采 用灰色马尔可夫模型预测农业用水量，李启宇、张文秀3 对四川省粮食单产影 响因素进行灰色关联分析，赫飞盯1 许贵福1 运用马尔科夫预测法对股票的短期价 格走势进行预测，并对预测结果作了分析；彭志行、夏乐天阳1 运用马尔可夫链 理论预测股票价格分析股市，提出了股价运行周期和投资收益的最大化理论，并 建立其随机过程模型，使决策的长期效益趋于最优，通过实例检验，证明了此模 型的可行性和实用性。 通过研究发现，灰色预测适用于“小样本，贫信息”的不确定性系统为研 究对象，通过对已知信息的处理获得有价值的信息，实现对系统运行规律的正 确认识和控制。但灰色预测适合于时间较短，数据量少且波动不大的系统对象， 如果数据波动较大，预测的精度就会受到影响。而马尔可夫链理论适用于预测 随机波动大的动态过程，结合灰色预测和马尔可夫链理论的优点的灰色马尔可 夫预测模型既能揭示数量变化的总体趋势，又能克服随机波动性数据对预测精 度的影响，具有较强的适用性。 1 3 2 影响住房价格的因素 1 3 2 1 国外研究文献 w a l d e n 并1 l m i c h a e l 1 0 1 ( 1 9 9 0 ) 、h a y e s 和t a y l o r 1 妇( 1 9 9 6 ) 、h a u r i n 和 b r a s i n g t o n n 羽( 1 9 9 6 ) 就住宅附近学区的好坏与住宅价格之间的关系进行了研究， 结果表明，学校教学质量与住宅价格之间有明显的相关性，即教学质量越好， 附近住宅价格越高。b a t e m a n 等人n 3 3 ( 2 0 0 1 ) 对道路交通噪声所造成的住宅价格 贬值( 百分比) 进行了总结性研究，发现在不同国家和地区所造成的住宅价格 4 基于灰色理论分析成都市商品住宅价格变动 贬值范围从0 2 1 至u 2 2 2 不等。j a c k s o n n 4 3 ( 2 0 0 1 ) 总结了废弃物处理场对住宅价 格的影响。他认为：在美国多个州，超级基金场址、有毒废物对住宅价格均有 比较显著的负面影响，但该影响随时间推移而有所减缓，对不同类型社区的影 响也有差别。m i c h a e l 等人研究了住宅景观对住宅价格的影响，分析了伊利湖对 附近住宅交易价格的影响，并认为临近伊利湖是附近住宅的交易价格较同类住 宅高的主要因素。b e n s o n 等人n 钉( 1 9 9 9 ) 研究了加拿大和美国间汇率变化对房地 产价格指数的影响。研究发现，在1 9 8 4 - - 1 9 9 4 年期间，汇率上涨了1 0 ，而柏林 汉姆的房地产价格指数则上升了7 7 。l u 和s o ( 1 9 9 9 ) 研究发现，出租和自住两 个市场是相关的，投资者可以通过一个市场的价格信息推测另一个市场可能的 变化。d i a n e n 司( 1 9 9 8 ) 发现，大多数购买者对住宅环境的不良信息了解不多，而 了解这些信息的购买者往往会调低住宅的价格。s t e p h e n 等人n 7 1 ( 19 8 7 ) 使用 h e d o n i c 定价法对美国大都市自住和出租两种使用性质的住宅进行比较研究， 发现同样是5 年的住宅，奥克兰市自用住宅的贬值率为2 ，而迈阿密市则为1 ； 而对同一地区，用于出租的新住宅的贬值率为0 7 ，而自用新住宅的贬值率则 为0 9 。 1 3 2 2 国内研究文献 房地产业在我国起步比较晚，相应的知识理论还很匮乏，但经过房地产方 面的专家、学者们的努力，在很短的时间里，他们在房地产各领域，分别从经 济、非经济因素等不同的研究角度入手进行研究，取得了可喜的成绩，使我国 房地产理论体系不断完善和发展。 1 3 2 2 1 经济因素 1 3 2 2 1 1 成本因素 李建伟口踟认为导致近两年商品房销售价格大幅度提升的主要因素是工程造 价之外的其他因素，包括土地价格上涨、开发商利润率的大幅度提高等。并且 分析认为全国每年商品房竣工面积均大于销售面积，需求因素也并非价格上涨 的决定性因素。胡磊和南灵n 引以西安市2 0 0 1 2 0 0 5 年商品住宅销售均价数据及 其他社会经济因素数据为基础，通过主成分分析方法，研究了影响西安市商品 住宅价格变化的主要驱动力，从而为政府进行宏观调控提供依据。笪可宁啪1 分 别从商品住宅的供求；土地成本、原材料和人工费；宏观经济政策与国际宏观 5 四川师范大学硕士学位论文 状况；非经济的因素四个方面对商品住宅价格影响因素进行了分析。鲍丽香乜玎 认为：影响房地产价格的因素可分为一般因素、区域因素和个别因素，其中一 般因素主要指宏观因素，区域因素包括交通、商圈、环境等，个别因素与房屋 的质量、设计有关。贺巍、李小朋啪1 从消费者心理方面研究了影响建筑物价位 的因素，认为房屋的地段、小区环境、建筑物质量、外观、房型、配套设施、 交通状况、物业管理水平、建筑开发商的知名度、广告力度是影响建筑物心理 价位的主要因素。陈薇乜3 1 认为：影响商品房价格的主要因素包括国家的宏观政 策、区域位置、市场的供求结构、商品房本身的硬条件和软条件；并认为商品 房价格的构成包括土地取得成本、开发成本、管理费用、投资利息、销售税费 和开发利润。虽然学者们对影响房价的因素分类角度不同，但其结果都是成本 是房价的决定因素。 1 3 2 2 1 2 房价和地价的关系 地价也是构成房价的重要因素之一，是房价决定地价、还是地价决定房价， 谁是因、谁是果，这在学术届一度引起了激烈的争论。连子康瞰1 等通过理论分 析发现，土地价格和房地产价格存在显著的正相关关系。在实证研究的基础上， 提出土地价格是房地产价格的核心组成部分、土地价格是影响房地产价格的重 要因素的论点。国家对房地产市场进行宏观调控，可以从土地入手。宋勃、高 波硷剐在考虑通货膨胀的条件下，利用我国1 9 9 8 珈0 6 年的房价和地价的季度数据 建立误差纠正模型( e c m ) ，使用g r a n g e r 因果检验方法对我国的房价和地价的关 系进行实证检验，得出结论：短期而言，房价对地价没有影响，而地价是房价 的g r a n g e r 原因；长期来说，房价和地价存在双向因果关系。因此，要控制房价， 短期内关键是抑制地价过快上涨；长期则要通过合理安排土地供给，加强住宅 的建设规划引导，从而避免房地产价格的大起大落。刘琳、刘洪玉嘶1 以经济学 的角度从因果关系和数学关系两个方面探讨了地价和房价的关系，认为从需求 角度来看，房价上涨导致了地价的提高；从供给角度来看，地价上涨是导致房 价上涨的一个因素。通过对地价和房价数量关系的分析，可以得出：地价与房 价呈线性正相关关系，影响它们关系的主要因素是税费率，建安成本和容积率， 调整税费率可以作为调整地价与房价关系的主要手段。 1 3 2 2 1 3 供求角度分析 6 基于灰色理论分析成都市商品住宅价格变动 供求机制是房地产市场运行机制的最基本的机制，供求的变化导致价格的 涨落，价格的涨落反过来影响着供求变化。刘翎、杨大蓉昭力在新古典经济学的 理论基础上建立了1 9 9 5 - - 2 0 0 4 年上海商品住宅价格的计量经济模型，分析表明 上海市的居民累计可支配收入、新竣工住宅的结构变化和经济增长速度对于上 海市商品住宅价格上涨具有较显著的正向拉动效应；实际利率变动则与商品住 宅价格施加反向影响。罗刚、王琴啪1 用1 9 8 7 2 0 0 4 年的时间序列数据，对中国 房地产市场中商品房有效供给与有效需求总量的失衡程度( 非均衡度) 进行了初 步测算。结果表明，中国房地产市场中商品房有效供给和有效需求总量的失衡问 题在一定时期内较为严重。吴群、高慧琼啪3 以南京市为例，探讨供求关系对商 品住宅价格作用的机理。通过理论分析和实证分析相结合，得出结论：土地供 给、商品住宅投资与竣工面积等因素形成的商品住宅供给，与新增人口、城市 拆改和改善居住条件等形成的商品住宅自住性需求和投资性需求比为0 4 8 ，供 求矛盾是拉动南京市商品住宅价格上涨的根源。认为供求关系是房价变化的主 要因素和决定因素，房地产价格形成主要遵循非价值价格理论，生产成本( 地 价等) 只是房地产价格的构成要素，对房地产价格的作用是有限的。柳兴国口们 从分析我国城市住宅价格的基本构成要素入手，从土地资源的稀缺性、房地产 供给、住宅需求三个方面深入剖析了我国城市住宅价格高涨的原因。 1 3 2 2 1 4 宏观调控 在市场经济时代，价格是由市场调节；但市场调节的滞后性造成资源的浪 费。宏观调控对房地产市场来说是极其必要的，政府通过制定货币政策、住房 制度、金融政策有效的调控房价的走势。孔煜、魏锋和任宏口妇选取了经济增长 率、通货膨胀率和居民的消费水平三个经济指标对我国3 0 个省自治区直辖市用 多元回归进行分析，发现消费水平是影响全国以及各个地区住宅价格变动的重 要宏观经济因素。段岩燕、曹振良口2 3 认为加息不会直接影响房地产的价格，房 地产的价格是由房地产的供给和需求平衡决定的，加息对需求的作用大于对供 给的作用，主要是抑制了需求。李楠口加结合近期中国人民银行的利率调整规定， 探讨了加息对我国房地产市场买卖双方的具体影响，以及加息对我国房地产投 资规模及房价的影响。最后得出短期内加息影响相对有限，但长期来看，房地 产投资规模及房价将有所控制，增长趋于平缓。刘雪梅钔研究认为汇率下降， 7 四川师范大学硕士学位论文 货币升值，将会导致出口减少，进口增加，引起国内商品价格走低，多余的资 金流向房地产，从而引起房价上涨。柴强明房价与利率负相关：利率上升，房 价会下降；利率下降，房价会上升。 1 3 2 2 2 非经济因素 1 3 2 2 2 1 预期 刘阳、笪可宁m 1 利用上海和沈阳两个城市的商品住宅价格数据和宏观经济 数据，通过回归分析，对住宅价格与消费者预期之间的关系进行了实证研究，指 出消费者预期已成为目前影响这两个城市商品住宅价格的主要因素。刘志伟口7 3 通过对消费者市场预期的分析，从政府、金融机构、企业、消费者方面，结合 我国的房地产市场状况，论证了市场预期与房地产价格的关系。宋晗研究了 2 0 0 5 年汇率改革前后人民币汇率变化对房地产市场的影响，研究发现：预期因 素相对其他渠道而言是人民币汇率影响房地产价格的主导因素。人民币升值预 期对房地产市场的影响主要归因于房地产商品自身兼具消费品和资本品双重特 性以及供求的特殊性。 1 - 3 2 2 2 2 交通 王霞、朱道林和张鸣明啪1 以北京市轻轨1 3 号线为例，分析了沿线房地产价 格的分布特征。结果表明，轻轨站点在城市中心区对房价的影响较小，越远离 城区对房价的影响程度和范围越大；在城市中心区和外围区对地价的影响一直 集中在1 公里范围内。郑捷奋、刘洪玉m 3 认为轨道交通的建设会促进沿线房地 产的增值。刘贵文、彭燕h 妇以重庆市为实例，通过相关性分析、多元回归分析 和对比分析等方法，定量分析了轻轨对住宅房地产价值的影响程度和影响范围， 以及对房地产价值影响的时间性。 1 3 2 2 2 3 城市化 吕伟伟h 2 1 认为城市化进程对住宅产生了巨大的市场需求，土地资源的优化 配置促成了住宅的高价格，人们对未来收入的乐观预期也促进了房价的上涨。 李真雅h 3 1 作者从非经济方面分析我国住宅需求的影响因素，包括人口统计因素， 城市化进程，个人预期和社区环境等其他因素。李华勇、周芳芳泓3 分析了房价 上涨的理性与非理性因素，指出城市化是引起房价上涨的主要因素。 8 基于灰色理论分析成都市商品住宅价格变动 1 3 3 房价预测 杨贵中h 踟运用s p s s 软件，以g d p 、市区居民人均可支配收入、住宅投资完 成额、住宅施工面积、住宅竣工面积和市区人口为自变量，采用1 9 9 7 - - 2 0 0 5 年 9 年的数据，建立了多元线性回归模型，对成都市房价这一因变量进行了模拟 分析。得出了影响成都市住房价格最重要的因素是市区人口和住宅施工面积这 一结论。杨东朗、王战宏和张婷m 1 选取了影响城市住宅价格的多种因素，结合 中国城市住宅市场下少数据的具体现实，在灰色理论的预测方法与技术的基础 上，基于单因素的g m ( 1 ，1 ) 预测模型构建了城市住宅价格多因素预测模型，结合 西安市的城市住宅价格以及相关数据构建了西安市城市住宅价格预测模型，并 对西安市未来城市住宅价格进行了模拟预测。徐波h 7 3 对兰州市商品住宅的市场 价格进行了分析，探讨了兰州市商品住宅市场价格的影响因素，利用长期趋势 法对其趋势做出预测，并进行了分析。李曦、汪琳媛h 踟利用层次分析法将各因 素条理化、层次化，求出三个主要因素的权重；再借助于一些销售良好的楼盘 的相关数据构成多元线性回归方程组，利用最小二乘法解此方程组，从而给出 房地产价格的定价模型。许春青h 们用多元线形回归方法研究了城镇居民人均可 支配收入、商品房竣工面积及利率等因素对商品房平均价格的影响，并据此分 析了商品房平均价格在2 0 0 4 年增长迅速的原因及今后的走势。杜晓芳、张金锁 例运用灰色理论原理，把我国商品住宅价格看作一个灰色系统，以全国商品住 宅价格为原生时间数据系列，建立灰色g m ( 1 ，1 ) 预测模型，对我国商品住宅价格 未来走势进行预测。对所建模型进行残差检验，关联度检验，均方差检验及小 误差概率检验，精度均为一级。刘大江畸n 将灰色g m ( 1 ，1 ) 预测与马尔柯夫预测有 机结合，构成灰色一马尔柯夫预测模型，对未来某一时段的房价进行预测。结 果表明，该模型是可行的和有效的。李菲、孙文彬和张军隋2 3 以上海市历年商品 住宅平均销售价格作为原生时间数据系列，建立了上海市商品住宅平均销售价 格的动态预测模型，从模型的预测结果看，商品住宅的平均销售价格将保持上 升趋势。胡伟艳、王钰嘞1 以武汉市为例，在界定商品住宅需求相关概念的基础 上，对影响住宅需求的因素进行了系统地归纳和总结，然后利用灰色预测、回 归方法以及整合两种方法分别对武汉市未来三年的商品住宅需求进行了预测， 两种方法的预测结果均能较好的反映商品住宅销售面积的变化趋势，但灰色预 9 四川师范大学硕士学位论文 测模型的拟合程度较高。 通过国内外学者近年来对房地产价格领域各个方面的研究发现：影响房地 产价格的因素众多，国外学者主要从点的层面( 某一个影响因素) 入手进行深 入细致的分析，我国学者则从面的层面( 对影响房地产价格的众多因素) 进行 系统的分析，这主要与我国房地产业的理论研究水平较低、房地产业信息不透 明、数据的获取不易等有关，大多只能从定性的角度，较浅显的进行研究。虽 然定性研究是必要的，不可缺少的，但要为政府部门制定政策提供决策依据， 开发商用以作为开发投资决策依据，只有定性研究是不够的，大量的定量分析 研究是房地产领域的专家学者面临的重要工作。 除此之外，房地产市场是一个地域性很强的市场，受区域因素的影响比较 大。无论是影响房地产价格的一般因素，还是区域因素，以及个别因素，都与 房地产产品所在的区域有关。包括经济发展情况、社会治安状况、人们的生活 水平、风俗习惯、城市发展规划、交通条件这些影响房地产价格的因素， 无一能脱离具体的市场独立存在。在研究房地产价格时如果脱离了具体的市场， 以一概全，或者用一般性的结论来衡量具体的某一市场的价格水平，这些都是 不可取的。学者们在研究房地产价格时，应针对具体的市场进行实证研究。 针对房地产业信息少、数据贫的特点，多位学者采用了灰色理论进行研究， 其结果很有效。但灰色理论研究房地产价格时，灰色模型的构建还有需要改进 的地方，对模型的检验、对状态划分等需要进一步研究。 在上述各位专家、学者的研究理论成果之上，本论文在理论研究以及模型 的构建方面进行了不少创新。 1 0 基于灰色理论分析成都市商品住宅价格变动 2 商品住宅价格的构成及影响因素 2 1 商品住宅价格的界定 房地产又称不动产，房地产指建筑地块和建筑地块上以房屋为主的永久性 建筑及其衍生的权利嘲1 。房地产根据分类的标准不同，有不同种分类，按产权 可分为：商品房、经济适用房和廉租房；按用途则可分为：工业用房、商业用 房、住宅用房、事业性用房和军队用房。 住宅房地产是指住宅房屋建筑与建筑地块有机结合整体及其衍生的权利。 它是房地产的一种类型，以服务人类居住为主要目的，它包括普通住宅、高级 公寓和别墅等。目前我国住房供应体系主要有两个：一个是以低收入家庭为对 象，具有社会保障性质的经济适用住房、廉租住房供应体系；一个是以中高收 入家庭为对象的商品住房供应体系。经济适用住房是经济转型期的主要住房供 给方式，由于它具有一定的社会保障性质，因此服务对象有限制，解决的是中 低收入家庭住房困难户，由政府扶持并受政府调控( 包括规模和价格) 。而对于 商品住宅的供给，则是完全的市场行为，是房地产开发商以赢利为目的的市场 行为，面向社会所有人。因此，商品住宅是指由房地产开发企业在通过拍卖取 得土地使用权的土地上，开发建设出卖的住宅，具有完全产权。这将是我国今 后住房供给的主要方式，也是本文研究的对象。 商品住宅是按市场价出售，其价格是由市场自行调节，具有完全产权，可 继承、抵押、出租和转让，而经济适用房和廉租房则受到限制。文中所指的商 品住宅价格是指由具有经营资格的房地产开发公司开发经营的住宅的交易价 格，非市场机制作用下所形成的住宅福利价、折扣价、标准价、成本价及廉租 屋租赁价格等不是本文的研究对象。由于我国房地产业起步晚，住宅二级市场 ( 也称存量住宅交易市场) 发育缓慢，信息的不透明，市场缺乏足够的交易数 据以体现一定时期商品住宅的市场价格，因此，论文实证部分的商品住宅价格 选取的都是商品住宅一级市场( 也称增量住宅交易市场) 交易的平均售价。 2 2 商品住宅价格的特征 2 2 1 区域性 房屋的价格除了由商品本身所包含的价值和市场供求状况决定外，还受房 四川师范大学硕士学位论文 屋区位条件的影响嘞3 。由于土地位置的固定性，房屋不可能脱离土地而独立存 在，因此住房没有产地和销售地之分。房屋在市场上的流通，只是权益的转移， 是消费者自己的移动，而不能通过房屋的移动来实现消费。所以，房地产商品 的有效需求一般只能限于一定范围内有条件的消费者，取决于一个区域的社会 经济发展程度和繁荣水平。房地产商品的这种固定性决定了房地产市场具有明 显的区域性。住宅价格的区域性主要反映的是不同地区、不同城市、甚至在同 一城市的不同地段的住宅价格的差异。在我国，沿海城市的房价一般高于内地、 东部地区高于西部地区、经济发达地方高于经济落后地方。数据显示，2 0 0 7 年 北京6 月新建普通住宅均价达1 0 2 8 0 元平方米，广州6 月新建住宅均价破11 0 0 0 元平方米，深圳上半年最后一周商品住宅均价更达1 4 6 9 0 元平方米，与去年 同期相比涨幅破5 0 。沿海城市比内地城市商品住宅均价每平米少则高4 5 千 元，多则高出近万元。即使在同一城市，房价也是悬殊较大。比如成都市市中 心的房价比郊区的高，城西和城南又比城东和城北高。 2 2 2 单件性 住宅商品和普通商品的一个重要不同之处就是异质性，主要是因为住宅商 品供给的非标准化。由于房地产位置固定，不同区位的自然、社会、经济条件 各不相同，以及建筑物的式样、朝向、规模、装饰、设备等方面的千差万别， 形成了房地产的独特性，不存在两件完全相同的房地产，这使得房地产市场不 可能是一个完全竞争的统一市场，而是一个交易时间长、费用比较高的具有区 域性和垄断性的市场。住宅商品不能批量生产，而且它的形成过程也非常复杂， 从而表现出商品住宅价格的单件性。 2 2 3 需求的敏感性 随着城市化进程的推进，对住宅商品的需求会不断增加，商品住宅价格具 有不断上升的趋势。但对消费者而言，同一层次消费水平的住宅商品具有替代 性，某一住宅商品价格上升，消费者对该住宅需求就下降；反之则上升。另外， 居民的收入，以及对房价的预期，同样已影响着他们的购买行为，左右着他们 的需求。因而城市住宅商品的需求具有弹性，这就使商品住宅价格具有较强的 1 2 基于灰色理论分析成都市商品住宅价格变动 需求敏感性。 2 2 4 政策性 土地的特性决定了土地资源的配置、调整要由政府直接参与。政府一般要 根据市场供求和价格变化趋势，调整土地出让计划或变动出让方式。土地总体 规划和城市规划是房地产开发的依据和龙头，决定房地产市场的供给结构和供 给数量，规划控制的程度也影响到房地产开发市场竞争的激烈程度，从而间接 影响到房地产市场体系格局。政府利用规划以及相关政策对土地价格产生重大 影响，当一片土地被规划为新城市中心或者城市新区时，这片土地的价格就急 剧上升。住房制度和住房供应政策同样也决定住宅价格的构成以及获得住宅的 途径，从而决定住宅价格水平。 2 2 5 波动性 由于城市住宅具有很强的保值性，容易出现炒作行为。住宅的炒作和易受 政策影响的特性，使城市商品住宅价格波动大。投机需求过度时会造成房价大 起大落，投机需求上升时导致房价出现泡沫，房地产业过度繁荣，金融风险积 聚；投机需求减退又使得房价跌到均衡价格以下，房地产业一蹶不振，影响正 常的经济发展。复旦大学房地产研究中心主任尹伯成认为地产泡沫是投机需求 造成的。另外经济的发展情况，政策的稳定状况，国际风云变换以及国家的政 治稳定与否等原因对房价都有影响，都可能造成价格的波动。 2 3 商品住宅价格的构成 商品住宅同其他所有房地产商品一样，作为商品的一种，要遵循商品经济 的普遍规律，也是使用价值和价值的统一体。从理论上说取决于建设房地产所 消耗的社会必要劳动，其中包括土地费用、开发建设成本及其利息、管理费和 利润等。商品住宅价格构成用公式可以表达如下： 商品住宅价格= 房屋建筑成本+ 流通费用+ 税费+ 利润 = 地价+ 勘察设计费+ 房屋建筑安装费+ 基础设施费管理费+ 管 理费十贷款利息+ 销售费用+ 税费+ 利润 四川师范大学硕士学位论文 2 3 1 土地费用 土地开发费用是生产成本中的重要组成部分