基于优化扩散指数模型对重庆市房地产价格波动的探讨

【摘 要】 本文利用重庆市2004年-2016年的房地产产业相关统计数据，运用优化的扩散指数模型，对重庆市房地产价格的波动进行了实证分析，分析结果表明，近几年重庆市房地产价格不断攀升，预测未来几年重庆市房地产价格还将继续稳中有升，导致房地产价格波動的原因涉及土地供给、政府政策、消费者自用与投资（投机）、开发商人为操作等宏、微观因素，建议政府完善土地市场调节机制、出台政策措施打击非法炒房、完善经济适用房、廉租房供应体系。

【关键词】 房地产价格波动 优化扩散指数 土地市场调节

引 言

房地产业一直广泛受到社会各界的关注。其中房地产价格是最具标志性，最具新引力的因素。我国绝大多数地区近十几年来房地产价格不断攀升，从2010 年以来，我国政府先后采取了一系列政策措施来调节房地产价格，减缓房地产市场投资过热现象，但调节效果不佳。对房地产市场价格波动的探讨，不仅关乎房地产投资成败，更关政府乎宏观政策调控的成败。

重庆市是长江上游地区的经济、金融、航运和商贸物流中心，是“一带一路”和长江经济带的重要联结点。目前重庆市经济保持一个高速发展，GDP增速连续保持各省前列，两江新区的的创立更是给重庆市的发展带来空前的机遇。面对重庆市大好发展前景，针对重庆市目前房地产业的现状，政府对房地产业宏观调控的使命和责任越来越大，如何正确的引导房地产商进行正确的投资，以保证国民经济协调、稳定发展，人们生活水平显著提高就成为了一个不可忽视的问题。

1 相关文献综述

17世纪末，古典经济学家威廉第一个创造了房地产产业发展研究。他提出了差级地租的概念并且第一次使用差级地租.Clemen，R（1996）认为导致房地产供给和需求的价格波动在于住房空置率，国家货币政策、就业水平、人口结构和趋势。Kim（2005）研究韩国房地产市场时，得出结论高土地价格是使得房地产价格上涨的主要原因之一。Glenn（2007）的研究表明澳大利亚在过去15年内，影响房地产价格上升的因素主要有人口、抵押贷款率和通货膨胀等。Miles（2009）对1959-2007年美国房地产投资和宏观经济之间的关系进行了实证检验，结果表明房地产投资不仅带动非房地产投资的增加，还拉动了消费水平的上升。

王吓忠（2002）认为房地产建设成本的提高是住宅价格上涨的主要因素。胡睿宪（2003）指出“房地产市场价格的形成原因，不外乎成本推动和需求拉动，需求控制政策暂时很难成为政府的调控手段。政府的重点要落在成本控制上”。刘清华（2010）在重庆市房地产价格影响因素研究及实证分析中，从房地产供需、经济、社会、政策等角度分析影响房地产价格的因素，利用重庆市 1998-2008 年的数据对重庆市房地产价格进行实证分析，得出影响房地产价格的12个易于量化的因素中，排在前三位的依次为土地交易价格指数、城镇居民可支配收入、城镇人口，对重庆市房地产价格的影响最大的因素是土地销售价格指数。张同龙（2011）对中国1998-2009年房价和地价关系进行实证分析，表明房价和地价间存在长期均衡关系，房价是地价的格兰杰原因。

2 优化扩散指数法与构建房地产价格波动指标体系

2.1优化扩散指数法

扩散指数（DI）是研究经济周期波动的基本方法。任何经济变量本身的波动并不代表整个房地产行业的波动过程。扩散指数的定义是一定时间段内扩增序列数量占该组中有效序列数量的百分比。

2.2构建房地产价格波动指标体系

1.指标体系的设计原则

指数选择是否正确与房地产市场波动综合指数模型的准确性直接相关，在选择房地产周期波动指标时要注意以下几点：（1）经济意义（2）统计数据的充分性，可比性；（3）循环方向的一致性；（4）序列的平滑性 （5）可操作性.

2.指标的选择

我们选取了11项房地产行业指标构建房地产价格波动指标体系。

（1）房地产业总量指标（房地产行业增加值）。房地产业总量指标主要反映房地产业综合运行状态，房地产业增加值能够较好地反映房地产业综合运行状态，是分析房地产周期波动最为重要的指标。

（2）房地产投资类指标（房地产开发投资额、房地产企业实现利润、住宅投资额）。投资因素在房地产业发展中具有十分突出的作用，从房地产投资波动中可以直接观察到房地产周期波动趋势。

（3）房地产生产类指标（商品房施工面积、商品房竣工面积）。房地产生产类指标主要反映房地产生产中的规模和状态。

（4）房地产交易类指标（商品房销售面积、商品房空置面积）。房地产交易类指标主要反映和描述房地产市场状况，房地产交易类可用来反映房地产供求关系的不平衡程度。

（5）房地产融资渠道指标（房地产开发企业贷款、房地产开发企业自筹资金）。房地产开发企业贷款与自筹资金两项指标能反映出房地产企业的成熟度、对市场的判断等影响因素。

（6）房地产价格类指标（商品房实际销售平均价格）。除去通货膨胀的影响，价格的波动最能反映出市场的供求状况。利用现有房地产价格类指数，可以用来反映房地产经济运行过程中的价格变动情况。

3各项扩散指标权重的赋值

指标体系中如何确定各项指标的权重是一个关键问题，我们选取的11项指标值所占的权重值都不同。本文将采用层次分析法分别从定量、定性两个角度来确定每个指标的权重，同时分析各指标对总指标的影响。本文以重庆市房地产价格波动指标作为总体目标（A），六大要素（F）之间的相对重要性通过专家评判构造矩阵如下（表1）：

根据表1和确定各项指标权重的步骤，计算得到各类二级指标以及各类三级指标权重值如下所示。

房地产业年生产总值（I1）权重为1。房地产业开发投资（I2）房地产企业年实现利润（I3）住宅投资（I4）权重分别为0.43，0.33，0.24。商品房施工面积（I5）商品房竣工面积（I6）权重分别为0.5，0.5。商品房销售面积（I7）商品房空置面积（I8）权重分别为0.5，0.5。房地产开发企业贷款（I9）房地产开发企业自筹资金（I10）权重分别为0.4，0.6。商品房实际销售平均价格（I11）权重为1

4 基于优化的扩散指数法（ODI）对重庆市房地产价格波动的实证研究

4.1数据选取

本文中统计均数据来自重庆市历年统计年鉴，截取2004-2016年重庆市统计年鉴中房地产行业增加值，房地产开发投资额、房地产开发企业自筹资金等11项指标数据。

4.2重庆市房地产价格波动趋势图

重庆市房地产价格波动的基本轨迹和特征分析根据上述的算法以及数据的完整性，我们选取11个指标以2004-2016年数据的环比增长率作为研究对象，结合重庆市房地产经济运行特征选取偏好指数=[1.2，0.6，0.6，0.6，0.6，0.6，0.6，0.6，0.6，0.6，0.6，0.6，0.6，0.6]运用stata软件与Excel软件计算得到重庆市2004-2016年优化ODI=[0.24，-0.12，-0.25，-0.09，-0.20，0.14，0.26，0.29，0.31，0.24，0.32，0.35，0.45]。并绘出图3中的趋势图。

5 重庆市房地产价格波动分析及政策建议

5.1重庆市房地产价格波动分析

通过重庆市房地产价格波动趋势图，我们可以看到从2011年开始重庆市房地产业开始持续升温，房地产价格开始明显攀升，2016年后维持在一个中高位运行、稳中有升的高涨阶段。总结得出目前重庆市房地产市场存在的问题主要包括：房价仍然上涨较快，一些地区房地产价格明显偏高，小户型普通商品住房开发量比较小，住房保障制度还不完善，市场供应体系、房地产市场调控体系还不完善。

重庆市房地产价格波动的原因涉及土地供给、政府政策、消费者自用与投资（投机）、开发商人为操作等宏、微观因素。调控房地产市场关键是调控房地产价格，作为房地产产品供给者的开发商，在土地资源本就匮乏的情况下，高价买地后囤积土地、分期开发、分期销售，从而进一步制造人为的供应紧张态势。而随着重庆市的经济持续繁荣，发展速度不断加快，重庆市庞大人口基数下积累了相当一部分拥有强大资金实力的参与者，这些因素都导致房价持续攀升，并且根据走势图预测在未来一段时间，重庆市房地产市场还将面临一个房价升温的阶段。

5.2政策建议

基于以上的分析，我们对政府政策调控提出以下建议：

第一，建立土地市场价格双向调节机制，政府加大在土地供应结构调控力度，避免开发商大量囤积土地行为，通过调节土地供应与需求，从而协调房价。

第二，大力规范房地产市场，政府完善房地产市场信息公开制度，加强相关信息的公开透度，及时向公众发布房地产业相关信息并进行权威解读，严厉打击非法炒房行为，正确引导居民的住宅消费观念。

第三，完善经济适用住房的供应体系。

第四，建立房地產预警预报系统。能够及时、准确、全面地采集房地产产业各种动态数据，准确对房地产市场状况和发展趋势做出准确预报。

【参考文献】

[1] JamesD.Vernor（2006），Readings in Market Research for Real Estate，Georgia State University，9（6）：26-30.

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[3] 朱媛玲. 我国房地产市场价格区域差异的计量研究[D].吉林大学，2012.

[4] 陈崇. 房地产价格波动及其宏观效应研究[D].南京大学，2011.

[5] 孔煜，魏锋，任宏.房地产价格波动及特征分析[J]中国物价，2006（02）：61-64.

作者简介：马钰奇 男，汉族，重庆工商大学产业经济学研究生 研究方：产业结构与布局。