关于我国房地产市场的供给需求分析

美国次贷危机的爆发,使房地产市场的波动对经济金融稳定的影响引起了各方前所未有的关注。立足于我国房地产市场发展的历史和现状,房地产业已成为我国的支柱产业和支持我国经济增长的重要力量。房地产市场的发展应遵循经济规律,需求和供给规律是决定房地产价格的主要规律,其他一切因素对房地产价格的影响,要么是通过影响房地产的供给,要么是通过影响房地产的需求,要么是通过同时影响房地产的供给和需求来实现的。因此,认识房地产的供给和需求及其与房地产价格的关系,对于掌握房地产价格来说是十分重要的。     

浅谈房地产价格影响因素

房地产价格对行业健康稳定发展有重要的影响,我国房地产价格过快上涨问题已经引起社会的高度关注。本文从房地产市场的供给和需求两方面研究了驱动我国房地产价格上涨的主要影响因素。     

我国房地产市场供给过剩了吗？——基于供给—有效需求比（S/ED）的测度

基于房地产兼具生活必需品和投资品的特性,分析了房地产市场供给过剩的形成机制,在此基础上构建了房地产市场供给过剩的度量指标,即供给—有效需求比指标。通过供给—有效需求比指标对我国房地产市场的供给、需求分析发现：在20%的首付比例的假设下,我国房地产市场经历了供不应求和供给过剩两个阶段,从1995年到2006年,我国房地产市场处于供给不足状态;从2007年到2011年,逐渐呈现出供给过剩,2011年过剩尤为严重。构建的供给—有效需求比指标和研究结果对企业和政府准确判断房地产市场的态势、采取相应的战略和对策等方面都具有较强的参考价值。     

银行加息对房地产市场的影响

中国人民银行连续加息调整房地产投资过热,通过加息逐渐地改变政府的宏观调控政策,并由此来改变企业及个人预期的行为决策。这次央行的加息,并不在于加息多少这个结果,而在于央行宏观调控方式是否改变。加息对房地产供给市场的影响、对房地产需求市场的影响和对房地产融资市场的影响三方面可以说明银行加息给房地产市场带来的重要影响。     

基于系统动力学的房地产调控政策动态仿真模型

从供需两个方面综合分析了土地政策、税收政策和金融政策对我国房地产市场的影响路径和传导机理。运用系统动力学分析原理,构建了房地产调控政策动态分析模型,并利用计算机软件进行仿真模拟。对拟实施政策效果进行比较分析的结果显示:土地政策对我国房地产市场的影响最大,税收政策对房地产供给市场的影响比对需求市场的影响大;同时调节利率工具和信贷工具变量,金融政策仍对我国房地产市场的影响不大。最后提出,我国应将调控供给作为调控房地产市场的重点。     

我国房地产价格高涨根源探析

美国次贷危机的爆发,使房地产市场的波动对经济金融稳定的影响引起了各方前所未有的关注。立足于我国房地产市场发展的历史和现状,房地产业已成为我国的支柱产业和支持我国经济增长的重要力量。房地产市场的发展应遵循经济规律,需求和供给规律是决定房地产价格的主要规律     

中国房地产泡沫的形成机理及政府行为分析

文章主要分析了中国房地产市场的真实需求变化及其影响,考察了中国房地产市场的供给弹性、需求弹性的大小与房地产价格的关系,剖析了政府行为与房地产价格的关系。得出了地方政府与房地产开发商的"合谋"、政府未能有效抑制的投机性需求是形成中国房地产泡沫主要原因的结论。     

论房地产金融政策对房价的抑制作用

房地产是一种具有消费和投资双重属性的特殊商品,其需求和供给都会受到金融政策变化的影响。如果提高利率必将减少房地产市场的需求,如果降低利率必将增加房地产市场的需求。另外,贷款的首付比例,汇率的变化,股市的变化等,都和房价的变化具有十分明显的互动效应。深入分析这些影响对于合理制定金融政策、控制房地产商品价格具有重要的意义。     

我国房地产市场定位对房价的影响

1998年房改后,我国对房地产市场进行了三次的市场定位.市场定位对保障性用房的供给非常重要.文章通过分析我国房地产市场里保障性用房的提供对需求有着决定性的影响从而对我国房价产生重要影响,说明市场定位是我国一项重要的房产政幕.并表明在正确的定位下,我国中央政府应该更合理、有力地去引导地方政府去执行政策,使得政府能对房价进行有效的控制.     

计划生育、城市化与我国房地产市场的发展

计划生育由于影响人口的增长与人口结构的变化从而在一定时期推高房地产需求,但长期将缩减房地产需求;城市化由于影响人口的迁移从而长期地推高房地产需求,但其边际效应也将趋于递减。所以,随着时间的推移,房地产市场的供求关系向供过于求转变。而目前存在两个重要的加大房地产市场杠杆的因素：“打捆贷款”与“预售制”,他们在供不应求的时候通过加速供给的形成而使各方皆大欢喜,在供过于求时却放大了房地产市场的金融风险。     

市场情绪如何影响城市房价

基于行为金融学理论建立了房地产情绪指数影响房价的模型，借鉴Baker and Wurgler（2006）提出的构建资本市场投资者情绪指数的方法，从供需两方选取合适的情绪指标；同时，运用大数据方法，选取百度指数作为情绪指标，运用主成分分析法构建了我国35个大中城市房地产市场的情绪指数，实证研究了市场情绪对房地产价格的影响。另外，还测度不同区域房地产市场情绪指数，通过实证分析横向对比东部和中西部城市市场情绪对房价的影响程度。实证结果表明，市场情绪对房地产价格有着显著的正向影响；市场情绪对房地产价格的正向影响呈现区域异质性，东部地区市场情绪对房地产价格的正向影响强于中西部地区。     

珠三角房地产泡沫测度实证研究——以广州为例

在比较国内外房地产泡沫测度方法的基础上,以广州为例,选择因子分析法来测度珠三角房地产市场的泡沫程度。研究发现1996—2005年珠三角房地产市场的泡沫测度值波动较小,虽然在个别年份出现了泡沫,但房地产市场整体运行平稳。而以城市规划和土地储备制度为中心的政府有效宏观调控政策、房地产业的高度市场化和消费者理性是珠三角房地产市场平稳运行主要原因。     

非均衡条件下房地产价格变化的主要因素及动力机制

房地产市场是一非均衡的市场,特殊的市场性质和独特的商品属性决定了房地产价格的变化既要受供求关系的影响,又不能单纯的依靠供求关系,还必须通过政府相关的政策加以引导,调控房地产的供应数量与供应结构,引导经济预期.纵观供需两方面,在影响房地产价格变化的因素中,成本价格是价格变化的基础,消费者的购买能力与购买欲望是决定因素,而国家的政策具有双重影响,且影响房地产发展的全过程.房地产的价格也在市场机制和预期机制的共同作用下发展和变化.     

内生货币体系下房价波动对货币供求的冲击

在内生货币体系下,房价上涨导致我国内生货币扩张的途径主要有两条:一是基于房地产抵押信贷需求膨胀引致的商业银行内生货币供给的扩张;二是被房价持续上涨及人民币升值预期所吸引的外汇流入导致央行大量基础货币的被动投放。这样会对货币供应量目标有效性带来影响。因此应将房地产市场监测数据列入当前货币供应量调控的参照指标。     

城镇化、区域发展不均衡与房地产价格*

现阶段,城镇化和由于区域发展不均衡所引起的人口流动对我国房价影响显著,但现有文献对该问题较少涉及,本文针对该问题进行了研究。本文首先分别从房地产市场的需求和供给出发建立模型,推导出均衡房价的决定方程,从理论上推演了各省份农村居民和外省份人口需求对本省份城镇房价的影响。在此基础上,本文对我国各省份城镇化和区域间人口流动对房价的影响进行了实证检验。研究发现：我国居民收入的提高、快速发展的城镇化进程和由于收入、福利以及基础设施在区域间分布的不均衡而引起的人口跨区域流动都在很大程度上推高了我国房价;后两者是我国房价收入比与发达国家相比偏高于发达国家的重要原因;城镇化和跨区域人口流动是我国东部地区房价上涨和房价收入比扩大的主要动力,但跨区域人口流动在中部地区,以及城镇化在西部地区对二者的影响均不显著。     

住房供求、地方政府行为与 房地产市场调控有效性研究

近年来有关房地产市场调控的政策措施不断出台,然而其调控效果却不尽如人意。本文选用全国40个大中城市的相关数据,通过建立市级面板数据模型对住房供求、地方政府行为以及房地产市场调控有效性之间的关系进行了实证研究。结果表明,政府对房地产市场调控的效果差强人意,除了住房市场供求状况影响房价变化外,地方政府行为对房地产市场价格的波动也有很大的影响。此外,研究显示推进新型城镇化不会造成房价的显著波动。基于实证结果,笔者从继续推进新型城镇化建设和增强地方政府财力等两个方面给出了政策建议。     

北京市城区住宅地价的时空变化规律

揭示大城市住宅地价的时空变化规律,有助于政府制定合理的房价调控和土地利用政策。传统统计和空间分析相结合的方法。2005年后新城区地价增幅明显高于老城区。五环外地区因充足的土地供给、交通状况的改善而逐渐成为住宅开发的重点。南部地区地价涨幅明显,地价"北高南低"现象有所缓解。北京的居住功能已经由老城区转至新城区,环线地价的空间布局呈明显的波浪推移状态。     

城中村改造中的利益关系分析与应对

城中村改造是一个多方的利益博弈过程,利益协调是城中村改造工作的难点所在。文章利用利益相关者分析的方法,对城中村改造中三个主要利益相关者———城市政府、开发商、城中村村民的利益进行了分析,揭示出了改造过程中的主要利益冲突,并得出了明确各自合理利益所在是改造成功的必要前提的结论,在此基础上,针对性地提出了规范政府公权力;确立符合市场经济规则的拆迁补偿机制;建立利于利益相关者参与及权利保障的项目社会评价制度;探索与市场经济条件相适应的安置模式等应对措施。最后介绍了石家庄市的城中村改造工作。     

中国房地产市场的地域特征分析

建立在全国性市场假设基础之上的关于我国房地产业市场集中度较"低"和"过度竞争"的推断,忽视了其本地性。事实上,由于房地产市场的本地特征,不同"板块"间相互分离。房地产企业只是与"板块"内相邻的企业发生竞争,即便是这样,它们也还都有其各自的垄断市场区;加之房地产业存在较高的进入壁垒,垄断性较强,房地产企业拥有着较强的市场力量①。     

Clarification of misled statistic data: overestimated per-capita housing area

The per-capita urban housing area determines trends in the real estate market largely. These trends are important in formulating economic policies. The China Statistical Yearbook provides two groups of data for ‘per-capita urban housing.’ The demand–supply situation of the Chinese housing market must be analyzed and predicted by using different versions of data. This study uses data from Ministry of Housing and Urban-Rural Development of the People’s Republic of China, which comprise projected timing comparative data of the Chinese per-capita urban housing area, and predicts the future demand–supply situation of the Chinese housing market using the Gompertz model. The result shows that the per-capita urban housing area has declined since 2001, but the tight trend of the Chinese real estate market and the pressure of rising house prices will last for a relatively long time. The construction speed of commercial houses will only slow down if the urbanization proportion reaches 75%.