论文关键词:房地产;保障性住房;住房公积金;发展趋势
论文摘要:房地产市场是中国经济发展的重要一环,为GDP的增长作出了突出的贡献。但由于国内外经济环境以及房地产调整周期的影响,中国房地产市场出现了新的问题,政府针对房地产目前情况应该采取积极措施,促进中国房地产市场健康发展。就稳定房地产市场以及今后国家对房地产市场的宏观调控趋势提出了自己的观点。
从2003年开始的房地产价格一路飙升,一时间关于房地产过热问题成为政府与百姓、商界与学界共同关注的焦点。央行就此出台了一系列调控房地产的措施。房地产热,是房地产周期的一个阶段。有过热必然会出现理性回归的态势,到2008年全国房地产开发投资额同比增长从1—6月的33.5%一路下滑到1—11月的22.72%。
随着投资额的下滑,不少大中城市房地产价格开始出现涨幅下降的趋势。在外部经济环境恶化、国内结构性政策调整以及经济内在周期的三重压力下,房地产调整周期与制造业调整周期等多重因素的叠加,结构联动性和刚性的约束下,导致房地产市场出现了一些新问题:
1.全国范围内呈现交易量萎缩的问题。在经过连续几年的房价上涨过后,从2008年下半年开始,全国各地房地产市场普遍呈现交易量大幅度减少,有些甚至减少40%以上。北京已取消了泡沫时期对房地产行业施加的几乎所有限制,但交易量仍委靡不振。根据统计数据分析,一般楼市经过6个月左右成交量的萎缩,开发商将会面临巨大的降价压力。大量房地产企业在价格急剧下滑中将出现资金链条的崩溃,造成房地产的“硬着陆”。
2.住宅销售面积增速低于零——进入2008年以来在全国范围内住宅面积的增长基本上都是负值,而在2001—2002年增长率比较低的时候,中国销售面积的增长率都在20%以上的水平。在2003年以后住宅销售面积的增速有一些比较明显的上升,但非常清楚的事实是2008年以来住宅销售面积的增长的数据是非常罕见的,从2001年中国经济比较困难时期住宅销售面积增长率也比现在的增长率要高得多。
住宅销售面积的急速下降可能反映几个因素的影响,一个因素就是房地产市场的调控政策,可能反映了经过2006年特别是2007年房地产价格的大幅度上升,静态的角度看问题,在全国范围之内住宅价格存在着相当明显的高估,静态的看待问题住宅价格的高估应该不会低于30%。在个别的地区、个别的城市甚至可能接近50%。住宅价格的明显高估超越了大多数人预期购买能力,再加上市场的调整市场观望度在这样的背景下看到此前没有估计到的住宅销售面积的萎缩。
3.在住宅销售面积增速下降的同时是房地产企业的经营型现金流,特别是经营型现金流占销售的比重出现了比较显著的变化,在2008年以来房地产企业经营型现金流急剧恶化的同时,房地产融资条件也在恶化,银行针对房地产企业的贷款申请,而且商业银行、民间借贷利息在上升,而且股权融资的成本也在大幅度的上升。所以,对于房地产企业今年以来经营型现金流恶化而言房地产同时面临二个麻烦:一个麻烦是经营活动产生的现金流越来越少。另外是通过融资所能够带来的现金流逐渐的明显下降。
1.金融政策:货币政策目标年中转向——房地产信贷出现松动。央行2008年10月22日宣布,决定自2008年10月27日起,将商业性个人住房贷款利率的下限扩大为贷款基准利率的0.7倍;最低首付款比例调整为20%。
2.税收政策:减免税费,促进房地产市场交易。政策效应来看,在房地产市场行情走高时期,高额的税费较容易被上家通过抬高出售价格转嫁给下家;而在市场低迷时期,高额的税费则常常降低了市场交投活跃程度。本次房产新政的重点之一即是“降低住房交易税费,支持居民购房”。同在10月22日,财政部和国税总局宣布,决定对个人住房交易环节的税收政策作出调整。自2008年11月1日起,对个人首次购买90平方米及以下普通住房的,契税税率暂统一下调到1%;对个人销售或购买住房暂免征收印花税;对个人销售住房暂免征收土地增值税。
3.外资政策:“限外令”松动。受国际金融危机和国内房地产持续疲软影响,2008年外资投资房地产明显收缩,“限外令”出现松动。数据显示,2008年前十个月房地产新增项目投资下降了72%,房地产合同外资金额下降了22%。12月17日,国务院三条措施中,明确提出,“按照法定程序取消城市房地产税”。12月31日,国务院总理签署国务院第546号令,废止《城市房地产税暂行条例》,自2009年1月1日起,外商投资企业、外国企业和组织以及外籍个人,将与内资企业享受“无区别待遇”缴纳房产税。
这些救市措施的效果如何呢?根据国家统计局的数据,2008年1—12月,全国商品房销售面积6.2亿平方米,同比下降19.7%。其中,商品住宅销售面积下降20.3%;商品房销售额24071亿元,同比下降19.5%。其中,商品住宅销售额下降20.1%。可见,单纯的救市措施对房地产市场起不到立竿见影的作用。
从中国的经济增长潜力分析,一般经济增长速度应保持在8%～10%之间。经济运行中各方面协调性较好。一旦超过10%,经济运行就可能呈现出过热状态,比如物价上涨幅度迅速攀升等;而一旦低于8%,经济就有停滞危险,就会随之出现一系列的经济和社会问题。由房地产市场降温导致的经济放缓程度可能超过人们的预期,尤其是次贷危机的蔓延、扩散和深化,无论是在实际消费还是预期消费层面,其负面影响都不可小视。要想最大程度地减少房地产市场降温对经济的影响,政府需采取以下几项政策:
1.加大保障性住房建设规模。当然,保障性住房的推行,一方面,最直接的作用是解决中低收入市民的居住问题,同时也平抑了过高的房地产价格,对于启动住房消费起到了重要的作用。另一方面,这是一种对土地批租制度和高度市场化机制的补充和协调措施。政府从土地资源上取得可观收益,用诸社会,推动经济的繁荣与发展。保障性住房的实施改善了市民的居住条件,在一定程度上减小了贫富差距,促进了社会安定。
关于这一点政府已经意识到,在国务院常务会议部署2008年第四季度经济工作时提出,要加大保障性住房建设规模,降低住房交易税费,支持居民购房。据统计,全国十个重点城市2008年计划新建住房面积共15294.17万平方米。其中,保障性住房面积共4090.18万平方米,占新建住房面积比例为26.7%。并且,全国大部分城市保障性住房面积占新建住房面积的比例都在10%以上。
保障性住房在政府对房地产市场实施调控时的作用,一方面,可以有效抑制房地产市场因私人垄断而产生的暴利行为,另一方面,在房地产市场因经济原因下滑时还可以通过减少保障性住房的供应量来帮助恢复楼市。大力推行保障性住房,而不是片面地拉动整个房地产特别是商品房投资,这样可以避免经济被房地产业绑架,发展保障性住房,既增加投资,又不会减少与房地产相关行业的就业和上下关联产业的下滑,相对于传统建筑市场的僧多粥少,保障性住房的建设或许能成为建筑企业新的利润增长点。
2.住房公积金的改革。住房公积金是单位及其在职职工缴存的长期住房储金。设置住房公积金是为在大家购房时,能够提供一些经济上的帮助。它最大的用处就是当你想买房时,可以把它提取出来交首付,或者用它来抵押贷款。但是,现实生活中却很少人通过这一渠道实现融资购房。中国青年报调查中心的一项调查显示:57.9%的人认为,公积金在缓解中低收入人群购房难时没什么帮助,认为非常有帮助的仅占4.3%。截至2007年底,全国住房公积金系统累计归集余额9605亿元,住房贷款余额为5074亿元,仅占累计归集余额的53%,扣除准备金后资金沉淀率达到了43%。
之所以出现这种情况,贷款申请程序复杂和贷款申请条件苛刻是一方面,最主要的是贷款人还款压力太大。一些省市规定,住房公积金贷款要实行双重担保。借款人房除了要将自己所购房产用来抵押外,每个月还必须把单位给的住房公积金和自己应交的部分,足额向住房管理中心交纳。在贷款没有还清之前,这部分钱只能作为贷款质押,不准提取使用。
此外,住房公积金以城市为单元缴存运作,在区域间不可流动,造成一些地区公积金供不应求,而其他地区又大量闲置,降低了公积金整体使用效率。如果能够让公积金在全国范围内流动起来,投资和运用渠道得到有效拓展,就能够更好地发挥公积金的经济效益和社会效益。
如果国家能就上述种种住房公积金的弊端进行改革,在全国严格地执行统一方案,达到住房公积金的真正用意,为购房者打开方便之门,不仅能够提高房地产市场的成交量,更重要的是可以扩大内需,形成“带动交易量回升—扩大消费需求—促进经济增长”的启动经济新流程。
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。
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摘要:首先概述了股市与房市的现状,选取上证综合指数与房地产销售价格指数为指标,分别用于描述两个市场的价格状况,运用计量的实证方法进行检验二者之间的关系。研究结果为,二者之间存在相关关系,并且它们的波动趋于一致。在此基础上,还进一步分析了二者关系的短期倾向和长期倾向,得出二者相关关系的定量分析结果。
关键词:股市;房市;单位根检验;协积
股市与房市是否存在相关关系,没有一致的看法。如果存在相关关系,是否表现为替代关系,也没有一致看法。正是股市出现高涨的时期06-07年房市出现暂时的冷却,这使得有些学者认为二者之间存在替代关系,股市与房市表现出跷跷板的现象。而有些学者否认这种观点,Greenspan认为,股市价格上涨与房地产价格的上涨是相互联系的。还有学者认为,不同的投资特点使二者很难相互联系。房市投资属于长期投资,而股市投资倾向于短期暴利性。股市的波动,是因为市场预期、以及政策体制原因;而房市活跃的更多的是我国经济发展与消费升级带来的结果。
目前也有学者对房市股市关系进行一些分析讨论,但是大部分仅限于理论的定性分析。而本文则是用经济计量的方法对房市与股市进行实证分析,试图得出更加直观的结果。下图为98.5-08.4上证综合指数(ps)与房地产销售价格指数(ph)的波动图。
1变量的选取
本文选取房地产销售价格指数(ph)为指标考察房地产市场的状况,上证综合指数(ps)为指标说明股票市场价格的状况。房地产销售价格指数是我国住房价格指数很有代表性的指标,并不是房地产的绝对价格,而关注的是价格的变动情况,即价格走势,反应不同时期房地产市场价格水平的变化趋势和程度的相对数量指标。理论上来说,它只反应由市场因素引起的房地产价格波动。同样的,上证综合指数也是我国股票市场具有代表性的指标。选取这两个指标为变量,足以在一定程度上衡量这两个市场各自的波动情况。数据选取期间为98年5月到08年4月的月度数据。
2协整模型建立
协整也称为协积,由Engle和Granger(1987)正式提出的。恩格尔-葛兰杰两步法(Engle-Grangertwo-stepprocedure)的主要步骤为:第一歩,如果k个序列y1t,y2t,…,ykt都是一阶单整序列,建立I(1)序列的回归方程:y1t=β2y2t+β3y3t+…+βkykt+ut(1)模型的估计的残差为:t=y1t-2y2t3y3t-…-kykt(2)
第二歩,检验残差序列是否平稳,即检验残差序列是否含有单位根。如果残差序列是平稳的,则存在协整关系。
如果y和x是协整的,可以通过误差修正模型对模型进行修正,从而可以得到y和x之间的短期动态关系。如果y和x之间不存在协整关系的话,我们可以通过估计差分的一个动态模型——有理分布滞后模型,来估计出长期趋势倾向、短期趋势倾向等关系。
3实证结果
3.1单位根检验
对一阶差分的时间趋势估计进行异方差和自相关检验,Eviews给出LM检验的统计量有F统
结果说明,上证综合指数一阶差分数据序列对时间趋势估计存在异方差和自相关,房地产销售价格指数一阶差分对时间趋势估计没有异方差存在自相关。因此,对于不能明确异方差和自相关形式的情况下,可以用Newey-WestHAC估计进行修正。修正后的估计结果,都显示对时间趋势的所有系数估计不显著,截距项也不显著,说明考虑异方差和自相关的方差稳定性估计结果表明一阶差分的均值为零,没有时间趋势,因此,进行单位根检验时,检验方程应该选取DT1设定,即数据生成过程没有包含时间趋势。用设定为DGP1的NP检验检验两列一阶差分数据的结果如下表:
NP检验的结果,显示两列一阶差分数据序列都明显拒绝单位根,也就是说都是过程。如果怀疑数据序列包含有季节趋势,可以对其进行检验。但是,经济直觉认为,股票价格与房地产价格不应该具有季节趋势,没有必要进行相关检验。因此,实证检验结果是,通过对上证指数(ps)和房地产销售价格指数(ph)的数据生成过程的统计检验识别确定两列数据序列均为DGP1,NP检验结果显示都为一阶单整。
3.2协整检验
首先,建立I(1)序列的回归方程:pht=β0+β1pst+ut,得到估计结果和残差序列。对残差序列进行单位根检验,结果如下表:
由上表可知没有拒绝单位根的存在。也就是说,两个I(1)序列没有协整关系。设定有理分布滞后模型来估计模型,并且采用AR模型来修正回归方程的扰动项序列相关性,从而得到估计结果,并分析其长期趋势倾向、短期趋势倾向等关系。设定模型为:
pht=β0+β1pst-1+β2pst-2+ut(3)
ut=1ut-1+εt
估计结果为:
pht=97.33+0.00068pst-1+0.00074pst-2+ut
t=(17.28)(2.19)(2.24)
ut=0.98ut-1+εt
t=(53.21)
n=117R2=0.964
从上式估计结果来看,拟合系数R2=0.964,调整的拟合系数R2=0.963,各变量t检验值都能通过5%的显著水平,表明各变量之间存在相关关系是显著的。
短期倾向:当上证指数一阶滞后上升1%时候,房地产价格指数上升0.00068%,而其二阶滞后上升1%,上地产价格指数上升0.00074%。长期趋势分析:对方程(3)两边分别取各变量的期望值,记ph*=E(pht),ps*=E(pst-1)=E(pst-2)而E(ut)=0,则长期倾向(LRP)为:LRP=β1+β2=0.00068+0.00074=0.00142表明股票市场长期波动1%,会引起房地产价格指数0.00142%的波动。
参考文献
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[关键词]我国;房地产;发展;趋势
文章编号：2095-4085（2015）02-0089-02
2014年，全国房地产开发投资95 036亿元，比上年名义增长10.5%（扣除价格因素实际增长9.9%），增速比1-11月份回落1.4个百分点，比2013年回落9.3个百分点。房地产开发企业房屋施工面积726482万平方米，比上年增长9.2%。房屋新开工面积179592万平方米，下降10.7%。房屋竣工面积107459万平方米，增长5.9%。2014年，商品房销售面积120649万平方米，比上年下降7.6%。商品房销售额76292亿元，下降6.3%。从数据看，2014年房地产行业的景气度进入历史最低，行业的主要指标房地产开发投资和商品房销售双双下降，尤其是销售出现了负增长。我们认为2015年受供需结构发生的重大变化，行业仍将保持下行的态势，销售同比仍下降，房地产开发投资增速继续下滑。我们预测2015年商品房的销售面积为121125万平方米，同比下降3%;全年销售金额为82216亿元，同比下降3%;2015年的房价基本平稳;房地产开发投资完成额为106915亿人民币，同比增长10%：新开工面积仍下降增长为-3%达189316万平方米;施工面积823 292万平方米同比增长9.60%;竣工面积117218万平方米，同比增长7%。
1 目前我国房地产的价格发展趋势
1.1 政府政策对于房地产市场的影响将进一步加深
对我国近年来的房地产市场发展状况进行分析来看，未来的发展模式受到政府的影响将进一步加深。这主要是由于政府对于房地产发展所需的资金、土地等资源有着绝对地掌握权。国家通过相关政策的实施以及对相关资源的控制，将会使得房地产市场的发展，趋向不同的方向与模式，进而使得发展的速度与能力产生变化，房屋的价格因此也会受到不同的影响。
1.2 通过对房地产价格的控制，实现房地产的平稳性发展
我国通过对房地产市场加强管理，进而使得房地产市场的发展得以稳定而持续，对其发展历史进行分析来看，房地产市场，自上个世纪末到本世纪初，总体的发展走势是在不断上升的，但自2006年开始，发展的颓势开始显现，直到2012年，我国政府加强了对房地产的控制才使得整个市场得以实现进一步发展。总的来说，房地产市场经历了发展的高速时期，其未来的发展环境依旧是充满了可能地，但是，政府依旧需要加强对房地产市场的宏观调控，使得整个市场的发展速度得以维持一个相对而言较为稳定的频率之上，进而使得房地产市场的发展稳定性得以充分保障。
1.3 房地产活动中仍以住宅建设为主
在对未来的房地产市场发展模式进行分析与探究来看，其主要的发展模式依旧是对住宅的建设，进而来实现我国巨大人口的居住要求。因此，在进行房地产市场的发展过程中，对于商品房的建设是其发展的重中之重。
1.4 政府对房地产市场的管理与控制
在对房地产市场的发展理论进行学习与探索的过程中可以发现，在全世界的范围之内，政府对于房地产市场的干预政策是实现房地产发展的重大因素之一。另外的因素还包括了对于市场供给情况以及市场需求的满足情况的体现。在对政府的政策进行的房地产行业的管理活动进行分析来看，主要包括对于项目的开发把控。对于城区的改造施工、对于土地资源的开发利用以及为低收入人群的保障性住房建设等方面。由此可以看出对于房地产市场的建设，政府的作用尤为明显。当前，就我国政府对于房地产市场的控制，其工作的重要开展方向集中于对中国城市化的发展、市场的需求满足。房地产行业的规范化运作以及对资金、土地资源的分配等。在这个过程，需要做到：加强政府对于房地产市场的有效管制;二是注重于房屋的质量达标，同时也对环境保护工作的开展提出切实可行的发展模式;三是对房地产市场的开发模式进行创新以满足市场需求;四是加强对于房地产使用权制度的建立与完善;五是加强对房地产行业的公平公开化，提高行业发展的透明度。
2 未来我国房地产的发展趋势
2.1 房地产的供求关系还将继续稳固
我们要清楚，决定房子价格的核心就是供需关系，而决定供需关系的因素有两个：一个是长期因素，就是房子的自身价值;另一个短期因素，就是人们的情感。目前，舆论导向导致看衰房地产市场的舆论称为主流，这就左右了广大买房人群的情感。加之宏观经济的影响，因此，短期房地产市场必然下行。但考虑到房屋的稀缺属性和不可再生属性，再考虑中国人口基数庞大，中国房地产（房屋）自身仍有着很大的价值（简单的例子：长安街上和西湖边上的房地产项目永远不可能“崩盘”;北京二.三环旁盖了房子后，再盖只能到四环、五环了，那么如果有二、三环的房子卖，就不可能比四、五环的房子便宜）。
2.2 促使房地产发展稳步前进
目前房地产市场低迷的主要因素是：一是舆论导向左右人们购房情感;二是房地产持续高速增长后的必然调整。更重要的是：房地产是国民支柱性产业。上下游关联行业太多。房地产如果不景气，会对很多甚至普通人都想象不到的行业带来极大的打击。且中国人60%的财富是房屋。因此，提出“房地产崩盘论”的人，缺乏科学依据。房地产行业只会增速放缓或者平稳下行，特别是一、二线城市，住宅的价格上涨将是很长一段时间内的主旋律。
2.3 近几年房地产处于瓶颈突破期
中国房地产市场（主要针对住宅市场）发展到了今天，已到了一个瓶颈阶段，制约中国房地产发展的重要一点就是：住宅市场中产品同质化严重，绝大多数项目品质不高，仅仅作为人们的“栖身之所”。建筑自身的艺术性、人与自然的和谐统一性严重缺失。房子可以称为钢筋混凝土的“牢笼”，仅仅是人们的栖身之所。这极大的降低了人民的生活素质，使中国房地产失去了建筑应有的灵魂，只沦为一种最低标准的商品，不能不说是当前我们这些房地产从业者和广大购房者的悲哀。
3 结语
总的来说，城市化的发展需要对房地产市场加强管理与规划，使得房地产行业发展能够满足于市场发展的需求，进而推动我国的城市化发展的进程，使得我国的社会稳定与和谐发展能够更好地实现。
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【关键词】住宅价格；下降原因；趋势
2014年4月，全国70个大中城市住宅销售环比价格呈上涨趋势的城市是44个，持平城市数量是18个，下降的城市个数是8个；同比价格下降的城市只有温州。到5月份，环比价格上涨的城市个数是15个，与上个月价格持平的城市个数是20个，下降的城市个数达到35个；同比价格下降的仍是温州。6月份，上涨的城市个数下降到8个，持平的城市个数为7个，下降的城市数量达到了55个；同比价格下降的仍是温州。7月，环比上涨的城市个数只有大理和厦门，持平的城市个数为4个，64个城市环比价格呈下降趋势；同比下降的城市是杭州、温州和韶关。8月，环比价格下跌的城市达到68个，只有温州持平，厦门稍微上涨；同比价格下跌的城市增加到19个，南昌、济南、蚌埠持平，上涨的城市有48个。
分析我国房地产市场的现状，有以下三个特点：第一，价格总体呈波动向下的趋势。这个从70个大中城市住宅销售环比价格可以看出。第二，结构呈两极分化趋势。一、二线城市的中心地带，房价依然坚挺，一、二线城市的郊区和三四线城市销售价格下降。第三，价格总体变化不大。虽然70个大中城市最近两个月总体呈下降趋势，但是降价幅度不大，只有杭州和三亚环比为97.6%，其他下降的城市都在98%-99.8%之间。
当前价格下降的原因，分析主要有以下四点：
第一，政策因素。限购政策持续多年的限购调控政策在一定程度上减少了居民投资需求。限购最早可以追溯到2010年，政策从最初执行到显现效果，有一定的时滞。新一届中央政府对房价淡化的态度。总理表示，需要根据不同人群的需求，不同城市的情况，分类施策、分城施策。中央层面已经感受到了目前全国楼市分化，主动放弃一刀切，选择双向调控，将楼市调控主体下沉到地方。
第二，资金因素。当前房地产企业资金面趋紧。1-8月份，房地产开发企业到位资金79062亿元，同比增长2.7%，增速比1-7月份回落0.5个百分点。房地产企业自年初累计资金同比增长2013年全年都在26%以上，而到了2014年3月份到7月份都下降到了10%以下，2014年6月份，只有4.1%。从房地产企业的资金来源分类来看：其一，国际资本流入减少。外商直接投资房地产企业金额累计同比增长在2014年2月为-44.9%，后稍微好转，但是到7月份，该数据仍是-6.9%，而2013年12月份为30.3%；2014年2月份到7月份房地产企业利用外资的累计同比增长的数据平均为-25%，2013年全年平均为25%。这个主要是因为美国经济预期良好，第二季度GDP年化季率上修至4.2%，国际热钱纷纷跑到美国投资。其二，2014年国内贷款同比增长呈下降趋势。2013年全年国内贷款同比增长平均为29.4%，2014年2-7月份同比增长平均数为17.8%。银行贷款同比增长在2013年为30%左右，到2014年降低为20%以下。非银行金融机构贷款同比增长2013年平均为41.4%，2014年下降为25.8%。其三，房地产自有资金、自筹资金、其他资金来源以及定金和预收款均呈下降趋势。其他资金来源同比增长率的变化最大，2013年最高为4月份55.9%，最低为12月份28.9%，2014年最大值为2月份6.3%，最小值为7月份-8.1%。
第三，市场预期因素。进入2014年，无论是消费者还是开发商对市场的预期都不太乐观。首先，我国经济下行压力加大。第一季度，我国GDP增速为7.36%，与2013年第四季度相比，明显呈下降趋势。第二季度GDP增速为7.42%，虽然比第一季度有所好转，但上升不大。我国宏观经济运行已进入换挡期，结构性调整期，经济增长率下滑是既成事实，在这个大环境下，房地产业难一枝独秀。房地产开发综合景气指数从2013年12月到2014年8月，一直呈下降趋势。1-8月份，商品房销售面积64987万平方米，同比下降8.3%，降幅比1-7月份扩大0.7个百分点。其次，房地产开发商投资开发的积极性下降。2014年1-8月份，全国房地产开发投资58975亿元，同比名义增长13.2%，增速比1-7月份回落0.5个百分点。开发商拿地积极性下降，1-8月份，房地产开发企业土地购置面积20787万平方米，同比下降3.2%，最后，新开工面积减少。2014年1-8月份，全国房屋新开工面积累计114382万平方米，2013年1-7月份，全国商品房新开工面积累计127840万平方米，累计减少10%。
第四，供给因素。房屋供给增加是促进房价下跌的一个最重要的原因。一方面存量房数量较大，市场消耗需要时间。取2013年新开工面积与销售面积之差粗略估计住房存量，得到2013年2-12月份，存量房数量持续上升，12月份达到10亿平方米。2014年7月达到5亿平方米。另一方面，保障性住房供给的增加，使房地产市场整体供给量增加。2008年，我国实行4万亿的刺激政策来救市，其中保障房是一个很大的比重，但是住房从开始规划到完全建好，需要一个周期。现在，6年时间过去了，经济适应房、廉租房、公租房、棚户区改造都成型。2014年7月，保障房已开工590万套，基本建成340万套，分别达到年度目标任务的84%和70%，完成投资8500亿元。这都促进了房价的下行。今后房地产市场的价格将如何波动，从以下来继续分析。
第一，政策方面。从6月20日呼和浩特取消限购后，各大城市纷纷取消限购政策，仅有北京、上海、广州、深圳、珠海、三亚6个城市未取消限购。但是政策有一定的时滞，现在来看，效果还不明显，再过几个月就可以显现出来。当前，中央政府对房地产的调控思路发生了转变，已经逐步将房地产调控思路的阶段性重点置于“供需关系调整”方面，而不再将房价本身作为房地产调控的直接指标。这将淡化市场对房价的涨跌的敏感性，由表面潜入深处，以后的调控将是釜底抽薪，而不再是扬汤止沸。媒体称，未来楼市调控的长期思路可能转变为：使房价增长速度慢于居民收入的平均增速。如果是这样，那么长期房价将处于缓慢上升态势。
第二，需求方面。2014年国务院的《国家新型城镇化规划（2014-2020年）》，明确到2020年要努力实现1亿左右农业转移人口和其他常住人口在城镇落户的目标。有1亿人口从农村转移到城镇，就伴随着住房需求。到2020年，进入婚姻阶段的人口仍是以80后、90后的出生于人口高峰期的群体。有部分省市已开始鼓励居民购买首套房，在贷款利率和首付比例上给予优惠支持。资金上的支持，将刺激短期内的需求。
第三，供给方面。2012年1月-2012年10月，全国城镇保障性安居工程新开工722万套，基本建成505万套，完成投资10800亿元。2013年11月，全国新开工城镇保障性安居工程666万套，基本建成544万套。完成投资11200亿元。2012及2013年全国住宅待售面积增幅逼近40%，远远超出住宅的销售增速。2013年末全国商品房待售面积49295万平方米。
基于以上的分析，在2014年未来几个月份，住宅价格还是整体走低，但是并不会下降太多。将时间链条拉长，则住房价格还是处于波动不大的状态。
（本文数据来源：国家统计年鉴，中宏网数据库）
关键词：ARMA模型 房地产价格指数 居民消费价格指数
中图分类号：F293.35文献标志码：A文章编号：1673-291X（2011）24-0146-05
引言
自从1998年下半年实行住房分配货币化以来，中国房地产业一直在飞速发展之中。虽然从2003年起，中央政府就开始对房地产业进行宏观调控，然而一些城市的房地产热却没有能真正冷却下来。直到2008年，由美国房地产泡沫引起的次贷危机，骤然形成了席卷全球金融市场的风暴之后，消费者观望情绪严重，交易量急剧萎缩。但是，不久之后的2009年，中国房价的逆转加速回升，大大超出了所有人的预料，如此大的购房压力，在社会上造成了不小的恐慌。
以下是中国1998―2010年间全国房地产景气指数图。
从图1中我们可以看到，国房综合景气指数、房地产开发投资指数、土地开发面积指数三个指标在这十三年间的变化趋势图。首先，国房综合景气指数，变动幅度比较大，呈高开低走的趋势，2007年达到了最高点106.45，而2008年很快就调整至96.46，是近十三年以来的最低点，比2007年下降了将近10点，下降了10.4%。其次，房地产开发投资指数从1998―2004年，一直稳重有进，小幅上扬，2003年达到最大值107.11点，2005年和2006年一直在100点左右徘徊，2007年小幅上扬，达到104.46，2008年探底到99.66。土地开发面积指数的趋势要明显比国房综合景气指数和房地产开服投资指数的趋势缓和的多也平稳的多，1999年达到峰值，111.96点。从2005―2010年，一直保持在95点左右。
一、模型的分析和说明
1.数据的选取。目前，可反映中国房地产价格的指标主要是房地产价格指数，可分为房屋销售价格指数，房屋租赁价格指数，土地交易价格指数。所以本文就采用这三个指标，共九组数据，进行了实证分析。①
2.指标的解释。居民消费价格指数是反映居民购买并用于消费的一组代表性商品和服务项目价格水平的变化趋势和变动幅度的统计指标。大多数国家都编制居民消费价格指数，以此反映通货膨胀程度。房屋销售价格指数是反映一定时期房屋销售价格变动程度和趋势的相对数。房屋销售价格指数的优点是“同质可比”，这种方法反映的是排除房屋质量、建筑结构、地理位置等因素影响之后，由于供求关系及成本波动等因素带来的价格变动。房屋租赁价格指数，是一套反映城市房屋价格变化轨迹和发展趋势的指标体系。它的建立对于解决房屋租赁信息零散、失真和信息的不对称问题有重要意义。土地交易价格指数，就是指反映一定时期内土地交易价格变动趋势和变动程度的相对数。
3.数据的预处理。本文的数据采用ARMA模型进行处理的，而ARMA 模型的回归需要数据序列是平稳性的，对房屋销售价格指数的原始数据作时序图以及单位根检验，发现其带有明显的趋势性，属于非平稳时间序列。然后对其进行二阶差分，对差分后的数据再作单位根检验，其ADF 检验统计量τ的P 值显著小于α（α=0.05），所以序列数据已经是平稳序列。运用同样的方法，可检验得房屋租赁价格指数的原始数据已经是平稳序列，土地交易价格指数经二阶差分后的数据也通过ADF 检验，属于平稳序列。所以在平稳序列的条件下才可以进行模型的定阶、建模和预测。
4.样本数据的随机性检验。随机性检验的方法是看样本自相关系数的Q统计量以及其P值，当P值小于α（=0.05）时，认为样本存在显著的相关性，属于非纯随机序列。通过观测处理后的平稳序列的自相关系数的Q统计量都小于P值，说明平稳序列存在明显的短期相关性，属于非纯随机序列，可以对其建立ARMA模型。
二、实证分析
本文实证分析阶段分别对北京、西安、呼和浩特三个城市在1998―2010年间的房屋销售价格指数、房屋出租价格指数、土地交易价格指数进行了回归分析，通过对三个价格指数处理后的序列自相关系数和偏自相关系数的观测，可以选择不止一个模型对其进行回归。然而，针对本文模型作预测的目的，综合考虑了系数的显著性（t 统计量），模型的拟合优度（R2值），模型的显著性（AIC值）以及模型是否最优地提取了数据中的信息等情况，选出最优的模型对其进行回归、分析、评价。
下面依次对北京、西安、呼和浩特三地的房地产价格指数进行分析：
1.北京。北京，是中国的首都，政治、文化、经济的中心。所以像北京这样的内地一线城市，一直都在不断发展壮大自己，并逐步外扩，这是一个城市发展的必然过程，在同样定位向世界金融中心迈进的前提下，北京未来会更加得到世界的认同，政策开放以及设施完善，引来更多关注的目光。所以土地的稀缺性和对北京房屋的高需求使得北京住宅价格一路飞涨，目前住宅的租金回报率已经降到2%左右，多数区域的住房价格已经高估。
从图2来看，北京市的房屋租赁价格指数变动起伏比较大，而房屋销售价格指数和土地交易价格指数均在100左右做小幅波动。1998―2010年间，北京市的房屋租赁价格指数在2000年达到了最高166.6，在2001年又调整至125.5，而在后几年间又缓慢下降，并在低位做小幅波动。1998年以来政府为刺激经济增长，选择房地产消费作为切入点的“政策惯性”作用以及受“加入WTO”、“申奥”和“申博”等利好消息影响所形成的房价必然上扬的“预期”，刺激了房地产消费需求和投资需求，所以2000年房屋租赁价格指数达到了一个很高的水平。
北京房地产价格指数与CPI之间的变动关系：房屋租赁价格指数与CPI的变动关系非常显著，从1999―2003年之间房屋租赁价格指数一直处于CPI之上，尤其是2002年北京市的房屋租赁价格指数与CPI之间的差距最大，达到6.4个百分点。再看房屋销售价格指数，从1998―2008年之间北京市的房屋销售价格指数和CPI的走势基本上是保持一致的。从2008年开始由于奥运会的带动作用，使得北京市的CPI超过了房屋销售价格指数。
XSI=99.8762+0.6412xt-1+εt+2.6988εt-1
SE 0.23521.0713
t2.72522.6530
R2=0.9440R2=0.9316F=75.9246AIC=3.2920ZLI=103.0576+0.3520xt-1+εt+0.9561εt-2
SE0.06770 0.0134
t 5.1986 -84.1237
R2=0.9681R2=0.9611F=136.76AIC=5.6956
TDJYI=50.8561+1.033xt-1
SE 3.8234
t 0.2702
R2=0.6189 R2=0.5766F=14.6181AIC=5.4876
由表1可知，北京市房屋价格指数预测结果说明北京市2011年的房屋销售价格指数变化不大，房屋租赁价格指数和土地交易价格分别下降了5.2点和9.7点。部分原因可能是由于2010年国家为了抑制房地产发展过热而颁布了一些相关法令，而北京作为经济发展中心，对政府的政策法规反映是最敏感的，所以2011年北京房地产市场的热度有降温的趋势，发展势头放缓。可见政府关于房地产价格的政策取得了预期的效果，前期政策的惯性作用仍然在起着很大的作用。
2.西安。西安是西北地区最大的城市，也是主要的二线城市。二线城市楼市的平均价格趋势和经济是否过冷过热指标，也是能够反映中国地产形势的中坚指标。所以把西安作为二线城市的代表，分析二线城市房地产市场的发展状况。二线城市的产品、配套以及人居教育环境对周遍的城市人口都具有很强的吸引力，由于一线城市高昂的房价和生活成本的上升，所以有不少人退而求其次，选择了二线城市，所以二线城市巨大的潜在性的需求成为了房地产开发商关注的焦点。
从图3可以看出，西安市房屋销售价格指数在1998年到2003年间曲线都是平稳的，2004年为105，比上一年增长了3.6点，增幅为3.6%，并在2008年达到了最大108.1，而在2009年，迅速回调至100.5；房屋租赁价格指数在2003年达到了最低98.9，2007年和2008年连续两年保持在106点附近，2009年迅速探底后，2010年又上升至106.1点。房屋租赁价格指数的走势与房屋销售价格指数很相似。原因是房价暴涨，政府不得不出台一些政策和法律法规来抑制这种现象，所以2009年房价出现下跌，但是时间不久后，楼市复苏，房价有所上涨。
图3还反映出西安房地产价格指数与CPI的变动关系，总的来说，1998―2010年间西安市的CPI走势在房屋销售价格指数和土地交易价格指数之下，说明房屋销售的价格已超过西安人的购买力，2007年、2008年的房屋价格销售指数涨幅分别上涨2.7%、2%，属于房价上涨过快，房地产投资过热，而2008年下半年至2009年，由于收美国金融危机和次贷危机的影响，房屋销售价格指数下降了7%，西安市房地产市场成交量一直处于低位运行且不断动荡波动，相比2008年市场发展水平，房地产市场状况明显趋冷，表现出从未有过的低迷。
经过上面的分析，得到了西安市房地产价格指数的三个ARMA 模型。
XSI=103.47+0.9621εt-1+εt
SE 1.9445
t -17.28781
R2 =0.487339 R2=0.440734F=10.45668AIC=4.308561
ZLI=102.50+0.8356εt-1+εt
SE 2.179762
t 12.02784
R2=0.37495R2=0.317194F=6.57455 AIC=4.536947
TDJYI=102.611+0.5542xt-1+εt-0.7928εt-3
SE0.289010 0.125370
t1.917533 6.324017
R2=0.545241R2=0.444183 F = 5.395344AIC=4.684122
从下页表2的预测结果来看，西安2011年的房屋销售价格指数比2010年上涨了4.3个点，土地交易价格指数较2010年有小幅上升，说明西安房地产市场在经历了前期的调整后，有望回暖。西安房屋租赁价格指数较2010年有小幅下降，房屋租赁价格指数的预测值在前期突然走高的水平上有小幅振荡，仍然处于比较平稳的水平，没有大幅的涨落。面对西安房地产市场呈现出的调整特征，应该看到这既有宏观经济回落的影响，也是房地产自身波动的一个必然趋势。
3.呼和浩特。呼和浩特市是内蒙古的省会城市，是近几年发展很快的三线城市。像呼和浩特这样以往不被关注的三线城市近年来的房价正在悄悄地“接力”一二线城市，一些地区房价甚至翻倍增长。这是由于呼和浩特市经济的快速发展、居民收入水平的不断提高，使消费结构进一步升级，不仅呼和浩特市居民改善住房条件的需求旺盛，而且周边地区的一些人也纷纷到呼和浩特市购房，从而促进了呼和浩特市房地产的快速发展。
从图4可以得出，呼和浩特的房屋销售价格指数在2005年达到最高点111.8点，比上一年增长6.6点，增长了6.2%。在2006―2010年间逐步下调，所以2005年是呼和浩特房地产销售比较火爆的一年。呼和浩特的房屋租赁价格指数很有特点，分别在2000年、2003年、2009年三次探底，曲折中发展。再看土地交易价格指数，从1998年到2004年发展比较平缓，2005年达到最大值114.7点，比上一年上涨了将近十个点，涨幅最大，随后逐年下滑，并在2010年小幅上扬。
图4中呼和浩特的CPI与房屋销售价格指数图与前两个城市呈现出不同的走势，1998―2000年间，呼和浩特的CPI一直出在房屋销售价格指数之上，说明当时的房屋价格是在百姓所能承受的范围之内，2000年房屋价格指数首次超过了CPI，之后房屋价格指数与CPI的走势越来越偏离，2006年房屋价格指数与CPI的落差最大，说明2006年呼和浩特的房屋价格与人们的收入差距达到了最大。2006年以后，房屋价格指数一直在下降，与CPI的差距也在不断的减小。2008年，CPI超过了房屋销售价格指数，呼和浩特房屋销售价格大幅下跌，商品房施工面积、新开工面积和竣工面积同比增长幅度较大。客观分析，受宏观经济形势及房地产市场需求不旺、开发企业市场预期悲观影响，房地产施工、竣工面积大幅下降。面临楼市低迷以及开发商资金筹措难题，纷纷减少商品房新开工面积，故其增幅大幅下跌。
XSI=103.9701+0.6536xt-1+εt+0.9267εt-2
SE0.28840.0816
t 2.2665 -11.3618
R2=0.6860R2=0.6284F=10.3023AIC=4.8163
ZLI=104.5662+0.8975xt-1+εt+1.1706εt-2
SE0.15280.1514
t 5.8723 -7.7318
R2=0.6930R2=0.6248F= 10.1571 AIC=4.1307
TDJYI=106.9821+0.4641xt-1+εt+0.9074εt-2
SE0.2431 0.07908
t 1.9091 -11.7437
R2=0.6336 R2=0.5521F= 7.7806AIC=5.2083
从表3的数据可以看出，2011年呼和浩特的房屋价格指数的预期与北京和西安有所不同。房屋销售价格指数较去年上涨了3.3点，房屋租赁价格指数几乎没有什么变动，土地交易价格指数上涨了5.5个点。这种变动的原因可能是像呼和浩特这种三线城市的房地产市场还处在上升阶段，所以居民对房价的预期普遍看涨，另外，三线城市的需求还有很大的空间。这也说明了房地产市场的地区差异比较大。
总结
1.从北京、西安、呼和浩特三地的房地产价格指数图与CPI的对比图中我们可以发现，北京市的房屋租赁价格指数曲线的波动幅度要比西安和呼和浩特两地的波动幅度大很多，而且北京市的房屋租赁价格指数的绝对水平也要比两地的高很多，这说明北京由于经济发展水平高、发展前景看好、市场辐射力强，拥有强劲的市场需求。一是因为北京寸土寸金，房价之高让普通百姓难以承受，所以租房成为了一种比较理性的选择；二是因为外来务工、就业、求学的人对房屋的需求，他们对于房屋的要求不高，所以也选择了租房。
2.三幅图相比较而言，北京的房屋销售价格指数一直呈平稳发展，说明北京的房屋销售价格一直居高不下，且稳中有升。西安整体的收入水平和趋于保守的消费观决定了西安楼市的投资需求并不多，大部分买房人仍是刚性需求。部分原因可能是因为国家政策的扶持还有信贷政策的放松导致了西安房价的持续走高。呼和浩特市作为三线城市的代表，开发热潮刚刚兴起，所以各开发商和投资商都纷纷看好三线城市，对三线城市的房价普遍存在看涨的预期，所以呼和浩特的房屋销售价格指数曲线的发展趋势还处在不稳定的阶段。
3.三个城市房屋价格指数与CPI的对比为分析房价上涨的合理性提供了依据。当房地产价格指数超过了CPI，也就是说房价的已超过了居民的购买力，属于房价非理性上涨。若房地产价格指数低于CPI，说明房价在居民能承受的范围之内。从上面三幅图的比较结果看出北京市与西安市存在着明显的房价上涨过快的现象。
参考文献：
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今年1季度，随着中央宏观调控政策的逐步落实，房价总体涨幅明显趋缓，住房成交量持续下降，住房市场呈现一定的观望氛围。
一、基本情况
（一）房价涨幅总体趋缓。今年1季度，全国70个大中城市新建住房销售价格同比上涨11.8％，1～3月环比涨幅分别为0.3％、0.2％和0.3％，明显低于去年月均1％的涨幅，今年3月份有13个城市为负增长。二手住房价格运行态势与新建住房价格运行态势基本一致。分地区看，广州、深圳等珠三角主要城市新建住房今年以来一直呈负增长，个别楼盘比其前期最高销售下降较多；杭州、南京等长三角城市房价基本稳定，北京、天津、石家庄等环渤海主要城市小幅上升，但涨势趋缓。乌鲁木齐、银川等西北主要城市涨幅高于全国平均涨幅。
（二）住房成交量持续下降。今年1季度全国商品住房竣工面积6397万平方米，同比增加27.4％；销售面积9500万平方米，同比降低0.3％，虽然商品住房销售面积仍然大于竣工面积，但销售面积已呈现小幅下降趋势，未来住房供求矛盾会有所缓解。
（三）房地产投资快速增长。今年1季度，房地产开发投资总额4687亿元，同比增长32.3％，比去年同期涨幅高15.4个百分点。其中，住宅和经济适用住房开发投资总额分别为3316亿元和120亿元，比去年同期分别上涨34.7％和36.7％。
（四）房地产开发交易成本持续攀升。一是土地交易价格明显上升。随着征地制度和土地使用制度改革和严格土地管理等措施的逐步深入，土地资源价值显著提升。2007年1～4季度，居住用地交易价格涨幅分别为8.9％、16.2％、17.4％和11.2％。2008年1季度，居住用地交易价格上涨21.7％，明显高于去年同期涨幅和住房价格上涨幅度。二是住房开发建设和交易成本增加进一步推高房价。资金和劳动力等生产要素价格逐步上升，强制型住房节能环保标准的实施，拆迁费用的提高，建材价格的上涨，导致住房开发成本持续上升，对房价特别是中小城市房价产生明显影响。
二、走势判断及建议
从当前宏观经济情况看，流动性过剩、人民币升值对包括房地产在内的资产价格有一定拉动；钢材、人工成本的快速上升，也会推动住房价格特别是中小城市住房价格的上升；近期股票市场深幅调整，大量资金逃离股市，同时，随着我国经济增长放缓，部分生产流通环节也会退出部分资金，在投资渠道狭窄和通货膨胀率居高不下的情况下，这些资金很可能选择再次进入房地产市场，而不是存入银行，从而拉动房价继续走高；居民在等待观望后也会逐步选择进入住房市场。我们认为，部分城市经过一段时期调整后住房交易将会有所回升，二季度房价上涨压力加大，全国房价整体将保持温和上涨趋势。
当前，要密切关注住房市场发展情况，加强对房地产市场走势的分析和预判，继续贯彻落实国务院已出台的政策措施；着力稳定住房价格，防止出现过快上涨趋势。
一是要着力解决城市低收入家庭住房困难。要按照《关于解决城市低收入家庭住房困难的若干意见》的要求，进一步建立健全城市廉租住房制度，逐步扩大廉租住房的保障范围，合理确定廉租住房保障对象和保障标准，切实落实廉租住房保障资金，多渠道增加廉租住房房源。要改进和规范经济适用住房制度，合理确定经济适用住房建设标准，规范经济适用住房供应对象，严格上市交易管理。
【关键词】：现状；价格；调控；借鉴
中图分类号：F293文献标识码： A 文章编号：
房地产发展现状
2003年以来，房屋价格持续上扬，大部分城市房屋销售价格上涨明显。随之而来出台了多项针对房地产行业的调控政策。2013年3月份国房景气指数比上月回落0.36点，一季度，全国土地市场量跌价涨，后续商品房供应量堪忧;房地产投资增速明显回落，新开工面积再次负增长;商品房销售增幅出现下滑，价格增幅放缓。
房地产的价格发展趋势
(1) 价格上升速度将逐渐趋缓,房地产市场将步入理性发展
我国实行房改以来,房地产市场稳定发展。从1999～2006年,房地产价格处于稳定上升阶段,2006～2012年略有下降,这与国家2003～2004年加大宏观调控力度密切相关。1998年以来,我国房地产业已持续近10年的繁荣。从GDP增长速度、城镇化率增长趋势、住宅销售面积和住宅销售额的增长速度综合判断,未来房地产价格将保持基本稳定或偏热的增长态势。随着国家实施新的住房政策,加大宏观调控力度,住房供给将由单一的市场化供给变为市场供给和保障性供给两种主要来源,房地产市场将步入适度调整期,进入更加理性的发展阶段,价格上升趋势将逐渐趋缓,房地产市场也将逐渐回归理性。
(2) 房地产金融和土地供给政策将对房地产价格产生较大影响
借鉴近10年的房地产发展经验,未来房地产金融和土地供给政策将是影响房地产价格的主要因素。国家将通过紧缩银根和地根两种主要方式调控房屋供给。由于土地资源的稀缺性,房屋销售价格将随土地价格的变动而变动,房屋租赁价格将随房屋销售价格的变动而变动。1998～2006年,全国房屋销售价格指数和土地交易价格指数之间显示出同向的趋势性。房屋销售价格指数和土地交易价格指数基本上反映了房地产价格的变化。
(3) 房地产业将继续保持住宅建设为主的特色
未来商品住宅需求仍然是房地产市场中的主要需求,在房地产业中,商品住宅将继续保持较高的比例。1998～2006年数据显示,全国住宅占全社会施工房屋建筑面积的比例在58%～68%之间, 住宅占全社会竣工房屋建筑面积的比例在60%～75%之间。住宅占商品房销售面积比重近90%,占商品销售额比重在80%以上。商品住宅需求仍然是房地产市场的主要需求,在房地产业中继续保持较高比例。
3.房地产市场宏观调控
世界房地产市场发展的情况表明，公共政策是市场供给和需求因素之外的第三因素。具体地表现为：政府管制对新开工项目、旧城改造、环境保护、土地开发利用等方面的影响；对低收入阶层提供住房保障的政策性支持；对城市基础设施建设承担关键性的作用等。这些表明，政府的宏观调控不仅必要，而且有现实的着力点。当前，宏观调控的政策取向，应立足于：中国城市化进程，老百姓的住房需求，房地产支柱产业的地位，遵循房地产的运行规律。确立6个重点：一是管理与控制国家的土地资源，根据市场动态，调节土地投放量，加强用途管制；二是以质量为中心，以环境为重点，加强房地产开发过程管理；三是区分使用（居住）需求和投资需求，加强房地产的流通管理；四是以产权制度建设为重点，加强房地产的持有管理；五是强化信息披露制度，推行房地产行业透明化；六是根据房地产业发展的趋势，重视房地产金融创新，稳步探索房地产证券化。
发达国家房地产的发展现状和我国房地产未来发展借鉴
日本最大一次房地产泡沫来自于20世纪80年代,当时日本的房地产短时期内涨价。在日本当年的房地产热中,最大投机者是财力雄厚的企业,它们在大量资金投入促使商业房地产价格快速抬高的同时,也拉抬了住宅房产的价格。最终,由于日本中央银行升息力度的不断加大,在股市崩溃的同时,楼市的泡沫也同时被挤破,促使日本的股市和楼市价格在短期内直线下降。直到二十一世纪日本的股市和房市才得以恢复,日本房地产泡沫的破灭给世人很多的警世,其一是市场经济环境下政府如何做好对房地产市场的风险预测和调控, 其二是房地产更多的是用于解决人们的居住和生活的产品, 而不应过分看重它的投资回报, 其三是避免受高涨的房地产市场的诱惑和吸引, 动用高利和高额贷款来购买或投资房地产。
日本政府在吸取教训和重塑房地产业的过程中,推出了三大符合市场发展规律的改革措施:一是通过增加国债来投入建设代价昂贵的公共配套项目,恢复房地产及其他经济部门的活力和提高房地产的附加价值。二是放宽限制,为了刺激经济,日本开始放松对金融行业的诸多限制,主要用于设立商业地产投资的互助基金。三是政府还调整了建筑标准以便于开发商的房地产项目开发,比如高度限制,并缩短了建筑方案的审批时间,并鼓励节能建材的大量使用。实践证明:这些改革措施的实施为日本的房地产市场注入了资金,增强了活力,减少了再开发的难度,降低了市民进入房地产的门槛,使日本的房地产业迈入了新一轮的可持续发展周期。
5.国际大都市房地产发展对我国房地产的借鉴与启示
（1）促进协调发展与人口合理流动，推动房地产市场健康发展
在我国加快城市化进展的背景下，做好中长期人口预测，并据此制定科学严谨的住房建设计划以适应未来的经济社会发展。
（2）对商品房领域，要坚持市场化取向，盘活存量，加强监管
通过政府收购、征收房产税、对出租户进行补贴等形式盘活空置房。利用法律规范住房租赁市场，建立起对租房者良好的保护机制。同时，对租房者实施补贴计划，大力增加公共租赁住房的供应。
（3）对保障房领域，要明晰责权，央地合力，加快推进保障房工业化生产方式
在大力兴建保障性住房的同时，要做到：尽快出台相关法律，明晰政府和公民责权，培植独立于商品房开发的保障房建设体系。加快以工业化方式推进保障房建设，发挥其经济效应。充分发挥中央和地方两种积极性。
（4）引导大众树立正确的市场预期和健康的消费观
引导市场参与者正确认识经济发展规律，了解房地产市场存在周期变动这一客观事实。全面公开市场信息，为市场参与者判断形势、做出理性预期提供基础。积极引导消费者树立合理的住房消费观念，使个人消费行为回归理性，鼓励消费者根据自身的能力和实际需要，合理安排住房消费。
【参考文献】
关键词：房地产市场；银行信贷政策；影响
一、文献综述
货币政策与房地产市场息息相关，政府通过对利率、土地价格、通过膨胀及银行信贷等多方调节来控制房地产市场。其中由于房地产资金主要来源于银行信贷，所以银行房地产贷款对房地产价格的影响很大。武康平，皮舜，鲁桂华（2004）通过构建房地产与银行信贷市场的一般均衡模型对中国房地产市场与金融市场共生性的内在作用机制进行了分析，得出了由于当下监管体制的不完善，存在金融机构的经理人向房地产开发企业过度贷款的现象。李健飞、史晨星（2005）实证分析了我国银行信贷与房地产价格之间的相关关系，得出了虽然银行信贷并不是刺激房价上涨的根本原因，但银行信贷对房地产价格上涨的推动作用也是不可忽视的结论。张晓晶，孙涛（2006）对1992年至2004年间利率、银行贷款与房地产投资之间的关系进行了定量研究，通过对所建计量模型的分析，得出了实际贷款利率与房地产投资变动方向是相同的。车欣薇，郭馄（2011）则选取了香港、北京、上海、深圳这四个代表中国金融中心的城市进行了实证分析，通过定性和定量的分析，认为各个金融中心城市房地产市场价格与商业银行信贷之间存在长期均衡关系。
二、背景研究
（一）政府对房地产市场调控政策十年回顾
回顾过去十年，我国对房地产重要调控分别发生在2003、2005、2008和2010年，周期是两至三年。每次的宏观面对的危机情况都有所差别。2003年开始，我国房地产市场投资快速增长，出现经济过热现象，土地价格和房价都大幅上涨。中国人民银行下发《关于进一步加强房地产信贷业务管理的通知》，调整商业银行个人住房贷款政策，这是政府第一次采取抑制房地产过热的措施。2005年，房地产开发增速有明显放缓的现象，但各大一线城市房价猛涨的势头依然没有减弱。为了抑制房地产金融泡沫，稳定房价，政府出台了八项措施，称之为“国八条”，将稳定的房价提高到了政治的高度。在2006年，又出现了“国六条”以及“九部委‘十五条’”，明显加大了调控的力度。房地产市场随之出现了积极的反应，开发投资实现平稳增长。
2008年由于美国次贷危机引起的全球金融危机在世界蔓延，中国股市一路下跌，投资性资金在无路可去的状态下，又转向政策有所松动的房地产市场。于是2008年年底的时候出现了恐慌性抢购的现象。房价的一路高攀遏制了许多刚性需求人群的购买，房价问题上升为维持稳定的政治问题。于是政府在2009年底出台了“国四条”，旨在将房地产市场拉向健康的状态。进入2010年来，国务院了《国务院关于坚决遏制部分城市房价过快上涨的通知》（简称“国十条”），被称为“史上最严厉的调控政策”。
（二）商业银行信贷政策回顾
商业银行房地产贷款业务针对不同的贷款对象可以分为两类，一类是面向个人的住房抵押贷款，主要解决房地产市场需求的资金问题；一类是面向开发商的企业开发贷款，旨在解决房地产市场的供给资金问题。
1.个人住房抵押贷款政策。我国个人住房贷款主要包括两类，一是个人住房商业贷款，一是个人住房公积金贷款。后者是来自于职工和职工单位所缴存的住房公积金。商业贷款则是由商业银行等金融机构发放的，其规模远大于住房公积金贷款。1997年年底，我国商业银行发放的个人住房消费贷款余额仅为190亿元，到2009年年底，个人购房贷款额已达到4.76万亿元，增长了249.5倍，商业银行资金有效地促进了我国个人住房市场的发展。在住房信贷起步阶段，贷款余额保持着超高的增长速度，其后随着个人住房贷款基数的逐渐增大，增长率有所下滑，但是净增长额仍然保持着不断上升的趋势。2004年，全国房屋平均销售价格较上年增长14.03%，中央出台了多项信贷紧缩政策和土地政策，其后两年房价的年增长率开始慢慢下滑，而2008年房价走低，个人住房贷款余额的增速也大幅下降。到了2009年，在贷款政策利好和房价上升的双重刺激下，我国个人购房贷款新增1.4万亿元，随着2009年下半年房价不断攀高，个人购房贷款额大幅上升。
2.房地产开发贷款。银行发放给企业的房地产贷款是指提供给房产或地产开发经营活动有关的贷款，要求贷款对象必须是已注册的有房地产开发、经营权的企业。从总量上来看，房地产开发贷款是小于个人住房贷款的。对比房价增长情况可以发现，房地产开发贷款高增长通常领先房价高增长一个年度。2003年时，房地产开发贷款较上一年度大增49.10%，紧接着的2004年和2005年，全国房屋销售均价保持在近十年来的最高增速。2006年，房地产开发贷款增长54.25%，而2007年也是我国房市异常火爆的一年。在2004年至2009年间，商业性房地产贷款余额增速均高于同期各项贷款平均增速，只有房价最低点的2008年例外。央行的货币政策执行报告显示，2009年商业性房地产贷款中，住房和商业用房开发贷款余额增速放缓，但是地产开发贷款同比大增104.1%，比上年高出98.4个百分点，辉映了2009年频现报端的“地王”现象。
三、信贷政策影响下的房地产市场分析
（一）房地产市场投资分析
下图柱形区域是我国房地产自2003年以来的投资总额，从最初的2003年只有52998.79亿元，一路上扬，2010年达到268099.8亿元的顶峰。2011年全年投资额为249151.31亿元，较2010年有所回落。从趋势来看，房地产总投资额呈现逐年递增态势，2011年稍稍有所回落。线性区域是自2003年以来房地产投资增速。从图形上分析，2009年以前，投资额的增长一直处于一个周期性波动态势，但波动幅度并不大，而2010年、2011年两年来，投资额增速锐减，2011年呈现负增长为-7.07%。
前面十年房地产市场政策回顾中已经提到，我国政府政策几次重拳出击房地产市场的年份分别在2006、2009和2010年年底，基本与房地产走势变化图相吻合。而这三年对应的个人住房贷款余额的增长率较其他年份稍低。2010年以来，我国颁布了“国十条”被称为史上最严厉的调控政策，针对个人住房贷款的商业银行信贷政策在2011年初见成果，抑制了投资性住房需求，间接控制了市场供给，使得2011年全年房地产投资增速锐减，呈现负增长。
住宅投资一直是房地产投资中的重头戏，是房地产市场的一个缩影，基本可以代表房地产市场的走势变化。而且住宅投资总额的总趋势与房地产投资总额的变化趋势一致。2003年住宅投资总额达36074.42亿元，占总投资额比重68%，随后一路上扬，到2010年达到顶峰，187815.37亿元，占比70%，比重略微增加，2011年稍有回落为178902.94亿元，占比72%。
（二）房地产市场销售分析
1.商品房销售面积分析。自2003年以来，商品房销售面积主体呈现周期性上涨态势，2008年有所回落，但2009、2010两年出现新的高峰，2011年继续回落。在销售面积中住宅面积一直占有大部分的比重，且较为平稳，市场份额全部在86%以上，且住宅销售面积走势与商品房整体走势相同。
2.商品房销售额分析。从商品房销售额角度分析，可以看出住宅销售额是整个市场占比最重的。办公楼和商业营业用房销售额比重虽然小但也不容忽视。2003年商品房销售额仅32224.97亿元，到2010年攀升到273074.94亿元，是2003年的8.5倍，销售额呈现周期性上升态势。从销售额增速角度分析，发现2007年以前，住宅增速走势与整体走势基本相反，而2007年以后走势基本重合。2007年以前商业银行信贷政策对于住宅市场的调控力度并不大，所以二者并无趋势上的关联，而2007年以后调控力度加大，信贷政策对住宅价格影响越来越深，导致二者增速走势趋于一致。商业营业用房和办公楼的走势基本相同，同时在2008年达到最低点，可见2008年是我国商品房市场的重大转折点。
3.商品房销售价格分析。下图表示的是全国商品房销售均价，从价格层面来看，自2003年以来商品房价格走势一路上扬，基本没有下降的趋势。其中住宅销售价格与总体均价最为接近，这是因为住宅销售额占到商品房总销售额的80%以上。
结合前面的商品房销售额和销售面分析，由于销售单价增长平稳，所以销售额的起伏主要来源于销售面积的变化。虽然银行信贷政策针对房地产市场的调控力度越来越大，但是开发商似乎没有任何降价的迹象。这一方面是因为国家不仅调控房地产的需求市场，也对房地产供给市场进行了调控，开发商拿地成本增加，向银行筹资成本也增高，这些增加的成本被开发商转嫁到房价上，导致房价的居高不下。
4.资金来源分析。房地产市场资金主要来源于四个方面，分别是国内贷款、利用外资、自筹资金和其他资金。其中最主要的来源是国内贷款和自筹资金，而自筹资金主要由商品房销售收入转变而来，大部分来自购房者的银行按揭贷款。按首付 30%计算，企业自筹资金来源中有 70%来自银行贷款，定金和预收款中也有 30%的资金来自银行贷款。以此计算，房地产开发中使用银行贷款的比重在 55%以上。房地产信贷的迅速增长相应的增加了银行不良贷款的隐患。通过对数据分析发现国内贷款的比重越来越高，从2003年的25%上升到2011年的36.5%。
四、结论及政策建议
综合本文，银行信贷无论是在政策出台前还是在政策出台后，始终是房地产价格波动的最大影响因素。根据以上结论，就货币政策方面调控房地产市场本文可以提出以下几条政策建议。
第一，货币供给量会带动房地产价格同向变化，在长期中，中央银行可以通过控制货币供给量达到遏制房价快速上涨的目的。
第二，大量的银行信贷对房地产价格有显著的助推作用，紧缩信贷，控制放贷能在短期内有效的平息房地产价格的波动。在国家多次重拳出击房地产市场后，银行信贷的影响力只增不减，如果想要加强对房地产价格的控制，缩减银行信贷量是最有效的选择。
就融资渠道方面而言，我国房地产企业融资渠道过于单一，银行贷款仍是房地产开发企业的主要融资渠道， 大量银行贷款通过直接和间接方式进人了房地产业。本文认为， 银行的个人住房贷款余额对商品房平均销售价格的上涨有着很大的贡献率， 即银行对房地产业的巨额信贷资金支持， 推动了房地产业的过度繁荣， 导致了房价的急剧上涨。居高不下的房价， 如果没有居民实际购买力的支持， 很快就会形成消费断层， 从而形成房地产泡沫的破灭， 进而影响银行系统的稳定性。因此， 我国商业银行控制房地产信贷风险的举措迫在眉睫、势在必行。商业银行必须在认识到房地产贷款在带来可观收益的同时， 也存在不容忽视的高风险， 从而谨慎对待房地产贷款的发放、管理工作， 做到张弛有度， 适时、适势、适度地调整房地产贷款量。银行只有做到在向房地产行业的发展提供资金支持的同时， 最大限度地保证银行系统自身的利益和安全， 才是万全之策。
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