房地产价格指数主要编制方法及其适用性探讨

文/白雨晨

房地产价格指数主要编制方法及其适用性探讨

文/白雨晨

目前，国内存在多种不同的房地产价格指数，各种房地产价格指数编制方法由于其计算方法与所需数据的不同而各有优劣，适用于不同的房地产市场情况、信息收集与发布状况。中国国土辽阔，各地区的自然条件和社会经济状况差异很大，房地产市场情况也存在明显差别，在此情况下，各城市所适用的房价指数是不同的。但现实中，房价指数和真实房价变化不一致的情况显示了我国存在着混用、滥用房价指数的现象。在此形势下，各城市应如何选取适用的房价指数编制方法，采用何种指数，如何编制以使其及时、准确地反映房地产的“纯价格”变动情况，成为有待深究的紧迫问题。

一、房地产价格指数主要编制方法及其特征

(一) 简单方法

简单方法，也称非同质方法，将住房直接视为同质性商品，直接将原始数据代入公式得出指数。简单方法包括中位数法、算术平均值法、简单加权平均法等。

1.中位数法。中位数法将所选取的房地产交易价格数据按数值大小依次排序，选取排序中的中位数来编制房地产价格指数。该方法能够剔除交易数据中极端值的影响，从而反映市场情况。中位数法的优点在于样本数据完整，排序即可得出结果，但此方法得出结果的准确性有待商榷。

2.算数平均值法。算数平均值法将房地产样本价格与基期相比，将得出的值再相加，求得平均数得出结果。该方法也存在自身的局限性：如果样本数量庞大，而各样本间又存在较大差距，其结果会产生较大偏差。

3.简单加权平均法。加权方法主要有拉氏指数法和帕氏指数法两类。拉氏指数和帕氏指数的明显区别是：拉氏指数将权重固定在基期，不同报告期的指数具有可比性。帕氏指数是一种非固定权重的综合指数，其权重随报告期不同而变化，所以需要收集报告期最新的价格数据和总量数据，因而不同时期的指数缺乏可比性，其优点是可以同时反映价格、数量及其结构的变化。

简单方法操作简便快捷，透明性强，适用于基础数据资料不全、数据不够精确、要求短时间内发布指数结果等情况。对于建设条件和房屋质量稳定且市场变化不剧烈的房地产市场，简单方法具有独特优势。例如，英国土地注册处发布的Land Register指数就采用了算术平均数法。

(二) 样本匹配法( 近似同质方法)

样本匹配法的基本思路是：为满足同质可比的要求，通过将数据分组、筛选或调整，使所选取的样本在各报告期内保持一致。但是，样本匹配法并不能直接应用于房地产价格指数的编制。CPI中包含的商品数量终究是有限的，但住房的异质性较为显著，同一套住房几乎不可能在各报告期内都发生交易，而在每一报告期发生交易的住房又在各方面存在着差异。因此，通过样本匹配法编制住房价格指数时，可以结合以下方法进行改进。

1.分组统计法。组统计法是样本匹配法中最常用的一种形式，即根据一定的分类标准，将目标区域的房地产市场划分为根据一定特征加以区别的若干小组，在各报告期内分别计算每组的平均交易价格，再利用样本匹配法进行指数计算。英国的OPDM HPI指数、中国深圳的深房指数等都采用了该方法。

2.估价法。估价法即按照一定标准选取一组具有代表性的物业作为匹配样本，由专业估价师对该组物业在各估价期的价格进行评估，再利用样本匹配法进行指数计算。美国的NPI指数和仲量联行发布的JLL指数都应用了该方法。

3.典型项目法。该方法选取目标市场中具有代表性的典型项目作为样本，计算各报告期内每个项目的平均交易价格，再应用样本匹配法计算指数结果，如香港的中原城市指数等。

4. 价格调整法。价格调整法将某一标准住房单元作为样本，按照一定的公式对实际交易价格进行调整，计算得出标准单元的价格。价格调整法通常不单独使用，而是用作其他编制方法的补充。例如英国的OPDM HPI指数和我国深圳市的深房指数都应用了价格调整法的思想。

综合来看，上述各类近似同质方法都在一定程度上满足了同质可比的要求，沿用普通商品价格统计的思路，可行性较强。但样本匹配法依赖于房地产的均质性，若均质性较强，则该方法的操作较简便，成本较低，反之，则样本的代表性较差，结果偏离程度较大。若房地产市场分化严重，该方法就不再适用。在这种情况下，需要采用同质方法编制房价指数。

（三）同质方法

同质方法一般指特征价格法、重复交易法和将二者结合的混合模型法。它们的理论基础和计量工具决定了这些方法能在很大程度上满足房地产价格指数的同质性要求。

1. 特征价格法。特征价格法是对一类指数编制方法的总称，并不单指某一特定方法。该方法是指，从房地产商品的价格中分解各项特征因素，以显示其隐含价格，再将房地产价格变动中的特征因素分解和剔除，从而观察由供求关系引起的“纯价格变动”。因此，将住房的各特征因素分别与其相对应的特征价格相乘后再相加，即得到房屋价格。该特征价格模型可以进行多种变形。

2.重复交易法。经典的重复交易法是指以交易过两次以上的住房在各次交易时的价格资料为数据基础，计算住房价格指数。因为同一套住房在结构、材料、外部品质等方面在不同时期基本是不变的，所以该方法很好地避免了控制房屋品质特征的繁琐程序，直接排除了房屋特征因素的影响，保证了不同时期样本的同质性。以此方法编制的价格指数能够较好地反映市场供求关系的变化，也就是“纯价格变动”情况。供求关系变化和房地产品质变化都会引起房地产商品的价格变动。若假定同一住房在两次出售期间品质没有变化，则上述模型可进一步简化。借助重复交易模型容易得到有可比性的价格变动量，因此这种方法所编制的指数可以通过不同交易期的对比来反映房地产市场供求关系的变化。

3.混合模型法。混合模型法是特征价格法和重复交易法的结合。混合模型法综合了特征价格法和重复交易法的优点，既充分利用了经过重复交易的房地产商品的原始交易数据，具有准确性，又克服了重复交易价格法与指数编制要求在一些方面的不匹配，能充分利用基础数据，降低选择性偏差，从而提高计算结果的准确性。混合模型法是目前为止计算量最大、最为复杂的一种房地产价格指数编制方法，应用性并不强。

二、房地产价格指数的适用性探讨

我国疆域广阔，从东部到西部、从沿海到内地、从一线城市到三四线城市，发展都很不平衡，各地社会经济状况和房地产业的发展和运行机制也不尽相同。虽然当前已有中房指数、国房景气指数等全国性房地产价格指数系统，但就某一地区而言，适合本地区房地产市场发展情况和信息收集发布条件的指数编制方法对于本地区研究者和房地产市场参与者而言，显然更具针对性和指导性，所以应根据不同城市条件和不同编制目的，选择不同方法。上海市作为超大城市和经济发展的领军城市，具有明显的市场特征，因此本文对上海市适用的房地产价格指数编制方法作一些有针对性的探讨。

（一）不同市场情形下适用的房地产价格指数编制方法

根据前文理论和实践两方面的论证，本文认为，某城市房地产价格指数的编制应根据该城市情况及房地产业发展情况，遵循以下适用性原则。

1.若城市的房地产市场规模不大，发展历史较短且发展态势稳定，房地产产品均质性相对较强，适合用简单方法（非同质方法）编制房地产价格指数，如焦作、延安、荆州等。简单方法操作较为简单，对基础数据的历史和质量要求较低，则适用于市场状况平和、均质、发展较缓的地区。

2.若城市的房地产市场均质性较强，且已步入调整阶段，房地产市场开始迅速发展，则适合用样本匹配方法（近似同质方法）编制房地产价格指数，如苏州、青岛等。近似同质方法通过对原始数据进行筛选和调整，可以在一定程度上满足房地产价格指数对同质可比的要求，与此类城市的市场条件相匹配。

3.若城市房地产市场发展历史较长、市场分化较大、产品均质性不强，则适用于同质方法，如上海、北京。同质方法对基础数据和交易历史的要求高，应用于此类市场结果最为准确。

4.对于上海、北京等市场上产品种类众多、交易量大的城市，应在完善数据收集条件的基础上，分类发布房价指数，如按地理区域或住宅类型分类发布，这样将大大提高指数结果的准确性，也更利于通过房价指数判断市场走势。

（二）上海市房地产价格指数编制方法探讨

1.目前使用重复交易法。上海市作为超大城市，商品房市场的发展历史全国领先，住房市场十分活跃，房地产交易登记备案制度及交易信息系统也较为完善。因此，本文认为上海市拥有采用准确性更高的同质方法编制房地产价格指数的基础。

在同质方法中，特征价格法对特征变量的各要素基础数据要求极高，上海市现存历史交易数据并不能达到特征价格法的编制要求。与之相比，使用重复交易法则具有天然优势。重复交易法通过同一栋房屋两次售出的价格资料计算房地产价格指数，控制房地产的品质特征，最大限度满足“同质性”的要求。上海市社会经济发展迅速，人员流动量大，二手房市场经过近二十年的发展，十分活跃。2007年，上海市二手房成交量已占全市住房交易总量的53%。随着经济的持续发展和城镇化的推进，上海市二手房交易份额不断增加。2015年，二手房成交量占比超过75%，达到了历史顶点。因此，目前上海市适合用重复交易法编制本地房地产价格指数。

2.可试行特征价格法，数据条件成熟后转换为特征价格法。特征价格法是在理想状态下，指数结果的准确性、可得性和周期性都较优的一种办法。特征价格法对基础数据的要求极高，特征值的获得需要长期、完备的统计报告制度来保障。虽然上海市历史数据的缺乏限制了目前对特征价格法的使用，但随着近几年房地产相关行业的发展和房地产登记制度的完善，房地产交易记录已趋于完备。在此情况下，本文认为可试行特征价格法，当房地产交易基础数据达到特征价格法的编制要求时，即可由重复交易法转为特征价格法。

（1）特征价格法中房地产特征变量的选择。在特征价格模型中,房地产商品的价格由房屋所附带的各种特征聚合而成。一套住房包括许多特征，基于普遍性和研究意义考虑，可以将其分为房地产的建筑特征、邻里特征和区位特征三大类。

表1 住房的特征变量及其分类

需要指出的是，这些指标只是理想状态下的特征指标，在实际数据搜集、整理及模型拟合的过程中，可能需要对特征指标进行整理和删改。

（2）房地产特征价格模型函数形式的选择。模型的函数形式对模型的精确度具有重要影响。一般经验是先凭借理论基础及实践经验初步设定函数形式，在计算过程中对其进行修正和调整，直到模型对样本数据的拟合度达到最优为止。在实证研究中，经常采用线性、对数－线性、线性－对数、双对数这四种函数形式。

a.线性形式。在线性函数中，解释变量和被解释变量均采用线性的形式，从而解释变量的回归系数对应各特征因素的特征价格。

b.对数-线性形式。解释变量采用线性形式，被解释变量采用对数形式，回归系数的含义为：在其他特征因素不变的情况下，一种特征每变化一个单位，住宅价格会变化的百分比。

c.线性-对数形式。在这种函数形式下，解释变量采用对数形式，被解释变量采用线性形式，这时回归系数的含义为：在其他特征因素不变的情况下，一种特征每变化百分之一，住宅价格会变化的值。

d.双对数形式。解释变量和被解释变量均采用对数形式表示，此时回归系数的含义为：在其他特征因素不变的情况下，一种特征每变化百分之一，住宅价格变化的百分比。

在实证研究中，应具体分析所研究的市场和样本数据的情况，以求达到最好的拟合效果。一般在特征价格模型实证分析中，对数－线性和线性－对数模型更加常用。

3.重复交易法与特征价格法结合。在实践中总会遇到一些现实问题，使构造指数的过程需要不断修正和完善。首先，同一栋房屋在两次交易的节点并不一定是完全“同质”的，房屋的部分特征很可能发生变化。例如随着房屋使用年限的增加，房屋和屋内的一些设备都会老化，或社区周边环境发生改变等，这时需要对指数加以调整，将发生变化的房屋特征纳入指数构建的过程中，并加以量化，从而将重复交易法指数加以修正。而将发生变化的房屋特征量化以构建指数的过程，就是特征化的过程，即采用重复交易法与特征价格法相结合的混合方法。这种混合方法具有单一方法无法比拟的优点。首先，混合方法汇集了特征价格法和重复交易法的优点，满足同质性要求，并且经济意义清晰直观；其次，它克服了特征价格法对基础数据要求高的特点，只需对部分发生变化的特征进行量化，而其中使用重复交易法的部分所需基础数据的准确性和可得性都较高；再次，它克服了重复交易法可用数据较少、数据使用效率低和交易周期与指数发布周期难以吻合的缺点，突破了只能将多次交易的同一栋住房作为样本的局限，通过特征调整，很容易获得大量分布合理、质量高的样本数据。

4.在远郊地区将特征价格法与典型项目法结合。重复交易法在实践中面临的另一个问题是适用性问题。重复交易法需大量房地产重复交易案例，并要求其具备交易的相关价格信息。但就上海整体而言，市区和近郊经过数十年的充分发展，二手房市场已相对成熟，完全可以采用上述重复交易法与特征价格法相结合的混合方法，但一些偏远郊区近年来才逐渐发展，市场上多次交易的住宅并不多，且不具代表性。在这种市场中，如果仅使用本部分提到的三种方法，显然会减少构建的房价指数的准确性与指导意义。因此，可以将特征价格法与典型项目法相结合。

将特征价格法与典型项目法相结合的房价指数编制方法以特征价格法为理论基础，将具有异质性的住宅进行特征分解后进行比较和选择，从市场中挑选出最具代表性的典型楼盘或在典型楼盘中选取典型楼房，之后利用特征价格模型，将具有代表性的样本进行数据处理，得到修正价格。修正后的价格即可用来计算价格指数。

根据上海市的历史沿革，依据现有行政区划，可将拟采用该方法的区域划分为若干个“板块”，使同一板块内的同质住房具有相近价格。在每个板块内，采用典型项目法，通过统一标准选取典型楼盘作为样本，再应用特征价格法将样本数据加以调整修正，依次计算出每一板块的住房价格指数。此住房价格指数对本板块内楼盘均有参照意义。

（三）完善房地产行业统计与发布体系

概括而言，我国房地产价格指数体系经过多年的发展和完善，已经取得显著进步，但其所应具备的同质性、准确性、及时性等尚与国外成熟的房价指数体系差距较大。我国房地产价格指数系统若要充分发挥其反映市场运行情况、指导市场活动的作用，需要在数据收集、编制方法选择、指数结果计算与及时发布等方面进行完善。

目前，在各类房地产价格指数所采用的不同数据来源中，房地产开发企业填报的交易价格数据理论上可以完全覆盖我国所有城市，然而，出于各种主客观原因，由企业自行填报的数据，无法保证其真实性和准确性。房地产经纪机构发布的房屋交易报价数据在真实性、及时性方面存在明显优势，但只能覆盖借助经纪机构进行交易的住房单元，因此数据来源的全面性无法得到保证。金融机构掌握的抵押物业估价数据能有效满足真实性要求，且其形成时点通常接近于交易达成时点，但金融机构仅参与申请抵押贷款的交易，同样无法实现数据来源的全面性。此外，估价结果的准确性程度也会直接影响该数据的准确性。相比之下，地方政府房地产主管部门在收集和掌握房地产交易数据方面具有天然的优势，尤其是随着房地产交易预告登记制度、房地产价格申报制度的确立和房地产网上交易平台的推广，网上数据库不断得到充实，政府无须投入大量人力和财力就能得到具有较强的全面性、准确性和及时性的房地产交易数据，该途径是我国目前编制房地产价格指数的最佳数据来源。因此，我国应重视完善房地产行业统计与发布体系，为高质量价格指数的编制创造条件。

（作者单位：华东师范大学）