对我国目前商品房价格的分析

对我国目前商品房价格的分析（通用11篇）

对我国目前商品房价格的分析 篇1

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对我国目前商品房价格的分析

作者：王红娜

来源：《沿海企业与科技》2005年第08期

[摘要]文章认为，我国的房价是否增长过快，要以一定的标准加以判断，目前较为通用的标准是房价增长与城镇居民人均可支配收入的增长或GDP的增长对比。如果房价过快增长会造成一系列的不良影响。因此，国家应该从全局、长远出发，针对这一情况，制定相应的措施，保证国民经济健康有序的发展。

[关键词]判断标准；供给；需求；负面影响；政策措施

[中图分类号]F293．3

[文献标识码]A

对我国目前商品房价格的分析 篇2

（一）数据性质的选择

为避免数据收集产生的误差，本文选取了中国除台湾、香港、澳门、西藏、上海等以外的29个省份的截面数据来建立模型。并在时间上进行了拓展，采用了《中国统计年鉴2009》《中国统计年鉴2010》《中国统计年鉴2011》中三年全国各省商品房的相关数据。

（二）影响因素分析

本文以各省商品房平均价格作为被解释变量Y，选取以下几个解释变量作为其影响因素：首先，商品房价格成本的主要构成因素之一就是土地购置费用，当今土地的稀缺性导致了住房价格的不断上涨，两者之间为正相关关系。其次，城镇居民人均可支配收入对商品房价格的影响也是显著的，人均可支配收入与居民的购买能力成正比。经济适用房以微薄的利润保障了相对低收入家庭的住房需求，是具有社会保障性质的商品房，因此其对房价具有一定的抑制作用。商品房的施工和竣工面积反映了该省商品房市场供应量，由一般需求理论可知，实际需求量是由供给和需求函数共同决定的，与房价在理论上呈负相关关系。最后，由于经济、社会和政策等方面的差异，使得我国东部沿海地区的房价明显高于中西部，故引入虚拟变量D1，代表宏观区位因素。将其它影响因素归入随机扰动项μi，设定模型如下：

其中Y为各地区的商品房平均价格(元/平方米);X1为土地购置费(元/平方米);X2为城镇居民人均可支配收入(元);X3为经济适用房销售面积(万/平方米);X4为商品房施工面积(万/平方米);X5为商品房竣工面积(万/平方米);D1为虚拟变量，中西部取0，东部取1。

二、模型估计

假定所建模型及随机扰动项ui满足古典假定，采用最小二乘法估计得如下回归结果：

三、模型检验

（一）经济意义检验

模型回归结果说明：在假定其他变量不变的情况下，土地购置费、城镇居民人均可支配收入、商品房竣工面积的增加，会带来商品房平均价格的上升;经济适用房销售面积、商品房施工面积的增加，会使得商品房平均价格下降。虚拟变量的t值显著，说明区位差异对房价有显著影响。其中X5的系数与预期不符。

（二）统计检验

(1)拟合优度：修正可决系数R-2=0.920616，说明模型对样本的拟合很好。

(2) F检验和t检验：由于F=167.2239值较大，说明回归方程显著;给定显著性水平α=0.05，查t分布表，在自由度为n-9=78时得临界值为1.991，其中X5不显著，表明可能存在严重多重共线性。

（三）计量经济学检验

1. 多重共线性的检验与修正

利用Eviews软件，得各解释变量的系数相关矩阵，其中X1与X2, X4与X5的相关系数较高，其他不高。采用逐步回归法来修正，结果得到：

2. 异方差的检验与修正

首先利用图示法进行检验，从中大致看出ei2随X1, X2, X4的变动呈增大趋势，因此模型可能存在异方差。然后采用White检验，根据回归结果得n R2=22.376226，在α=0.05下查x2分布表得临界值x20.05 (4) =9.48773，因n R2=22.376226﹥x20.05 (4) =9.48773，说明原模型存在异方差。最后选用加权最小二乘法进行修正，经过反复尝试发现以ω3=1/X4为权数效果最好，结果得到：

3. 自相关的检验与修正

对样本量为87、4个解释变量的模型、1%显著水平，查DW统计表可知，dL=1.44178, dU=1.58141，模型中dU

综上所述，根据多重共线性、异方差、自相关的检验与修正，得到最终的结果为：

四、政策建议

（一）调控住房供给

房价的供给弹性并不大，反映出我国的房地产供给问题在结构而不在数量。因此，要着力于优化住房供给结构，一是要使住房供给适应需求，二是要加强保障性住房建设，健全住房保障体系。

（二）规范土地供应，合理确定地价

土地购置费对房价的影响最大。地价决定房价，房价反过来又会拉动地价上升。目前，我国的土地供应不足，购买欲望却很旺盛，房价自然迅速飙升，因此，政府可根据对商品房需求量的预期来确定地价。

（三）依据地区差异调整政府行为

对我国目前商品房价格的分析 篇3

关键词：商品住宅价格；收入水平；差异分析

房价在整个市场价格体系中处于基础地位，这也决定了它在市场经济中具有非常重要的功能和作用。其中商品住宅价格更是直接关系到普通百姓的生活质量。近几年，政府出台的一系列宏观调控政策初见成效，一线城市房价略有下降，二线城市房价涨幅较慢，但房价最终是否能降到合理水平——人均收入的三至六倍，仍然是一个未知数。房价的上涨不但导致了土地资源的浪费，还会引起金融危机从而导致国民经济陷入衰退，而解决这些问题的关键在于形成合理的住宅价格水平。中国住宅价格的快速上涨，究竟是否已与居民收入等基本面严重脱节，我国不同地区间收入的变动与房价变动规律如何，与此相关的研究对于指导我国对房地产业的宏观调控具有非常重要的现实意义。

本文的研究对象主要是住宅房地产，由于农村居民解决住宅的途径主要是以自荐为主，因此我们的研究对象又局限于对城市商品住宅的研究，以下简称住宅。其相应的价格简称住宅价格。具体而言，是指商品住宅的平均销售价格。而我国住宅市场出现的价格问题主要是增量市场的价格问题，故本文研究范围是住宅增量市场。

一、样本数据

本文样本数据来源于1998年-2008年的《中国统计年鉴》，在这期间我国房地产价格波动剧烈，其数据比较具有代表性。另外，为了全面解释房价和人均收入之间的关联，本文选用我国30个省（西藏除外）、区的城镇住宅房地产价格和城镇居民全年人均可支配收入等面板数据作为样本。并对指标进行了可比性处理，即以1998年的不变价格为基础，分别用住宅房地产销售价格指数和城镇居民的消费价格指数对房价和人均收入进行平减。

二、合成数据（panel data）模型

合成数据（Panel Data）是指对不同时刻的截面个体作连续观测所得到的多维时间序列数据。可译成“面板数据”、“时空数据”、“综列数据”。Panel Data模型是一類利用合成数据分析变量间相互关系并预测其变化趋势的计量经济模型。模型能够同时反映研究对象在时间和截面单元两个方向上的变化规律及不同时间、不同单元的特性。合成数据模型综合利用样本信息，使研究更加深入，同时可以减少多重共线性带来的影响。由于这类数据有着独特的优点，使panel data模型目前已在计量经济学、社会学等领域有较为广泛的应用。

单方程PanelData模型的一般形式为：

yt=αi+xitβi+uit，i=1，…，n，t=1，…，T

（模型1）

其中xit为1×K向量，βi为K×1向量，K为外生变量个数，T是时期总数，μit为随机扰动项。

三、计量模型的建立

为了分析不同地区人均收入水平对商品住宅价格的影响，设定如下模型：

Priceit=α0+β1Incomeit+uit（模型2）

其中Price表示住宅房地产销售价格，Income表示城镇居民人均收入，α0、β1表示模型的待估参数。

此外，为了分析人均收入和住宅销售价格的区域性差异，本文将我国30个省（西藏除外）分为东部、中部和西部三大地区，其中东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东；中部地区包括山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、海南；西部地区包括广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。另外，根据资料提供的全国住宅均价变动规律，本文将样本分为1998-2003年和2004-2008年两个时间段，用以分析不同时期人均收入对住宅价格的影响程度。

四、模型估计结果及分析

通过合成数据（pool data）回归方法对模型2进行估计，估计结果显示：三大地区在1998-2008年所有回归的Adj-R2统计量均在0.6988-0.8927之间，说明模型拟合较好；D.W统计量接近2，说明不存在序列自相关，所有回归的F值均在1%水平上显著异于0，表明模型成立。

表1的回归结果显示，东部地区在1998-2003年间，人均收入每增加1元，将导致房价上升0.2815元，其P值为0.0019，在1%水平上显著；在2004-2008年间，人均收入每增加1元，将导致房价上升0.3249元，其P值为0.0021，在1%的水平上显著，这一结果说明：对东部地区而言，收入的增加导致了房价的上涨。中部地区在1998-2003年间，人均收入每增加1元，导致房价上升0.0846元，其P值为0.0627，在5%的水平上显；在2004-2008年间，人均收入每增加1元，将导致房价上升0.1208元，其P值为0.0000，在1%的水平上显著，这一结果说明：对中部地区而言，收入的增加亦导致了房价的上涨。西部地区在1998-2003年间，人均收入每增加1元，将导致房价上升0.0783元，其P值为0.0725，在5%水平上显著；在2004-2008年间，人均收入每增加1元，将导致房价上升0.1029元，其P值为0.0051，在1%的水平上显著，这一结果说明：对西部地区而言，收入的增加亦导致了房价的上涨。另外通过表1的回归结果，可以发现在1998-2003年间，东部地区居民收入对房价的影响明显大于中部和西部，而中部比西部略大，但差异较小。综合以上结果，说明自1998年取消福利分房以来，对三大地区而言，居民人均收入是决定商品住宅价格的重要因素，并且各地区收入水平的差异是导致房价差异的主要原因。

这也验证了一直以来人们对房价变动的直观感受，从全国范围来看，长短期内，收入增长都是房价上涨或波动的主要支撑力，或者说房价上涨受收入基本面支撑更多一些。根据以上分析，我们得到这样一个结论：即政府对商品住宅的价格的宏观调控政策，要根据不同地区商品住房市场发展的不同阶段和不同结构特点，有针对性的综合运用货币信贷、财税、土地供应等“多管齐下”的政策，以促进我国房地产业健康、蓬勃发展，不断提高人民的生活水平。

参考文献：

1.杨朝军，廖士光，孙洁.房地产与国民经济协调发展的国际经验及启示[J].统计研究，2006（9）.

2.易丹辉.数据分析与Eviews应用[M].中国统计出版社，2002.

对我国目前腐败问题的认识 篇4

就我们所知的，自习总书记上台之后，我国在贪污腐败问题上下大力气，下狠功夫，“苍蝇老虎一起打”是新一届党中央给我们吃的一粒定心丸。那么我们就来探讨一下，为何在中国腐败会如此受重视，为何如此让党和国家领导人头痛、让人民气愤。

众所周知，贪污腐败是个世界性难题，世界上无论哪个国家，哪个政府都无法避免，都或多或少的存在这一现象，从人性的角度上看，这是人类欲望的伴生产物，我们没有有效的办法去遏制它，只能用理性去压制它，以期减少它为我们带来的负面影响。那么，在我国，腐败问题如此让人头疼的原因都在哪里呢，我想，可能有以下几方面：

1、我国经历了较长时期的封建社会，作为剥削制度剥削阶级的产物，“官本位”思想在人们头脑中根深蒂固。长期的封建专制思想是滋生腐败的思想基础。

2、我们国家的社会主义建设是在摸着石头过河，缺乏经验，因此缺乏有效的监管机制及措施。我们熟知的纪检委可能是目前我们体制内最直接的监管机构，鉴于我们国家人口众多，行政部门冗杂的现状可能难以有效的行使其监察职责。

3、国家处在发展速度逐渐放缓改革进入深水区的交叉时期，我们体制内的一些不健康因素逐渐暴露出来，很多官员或者其他实权级人物在体制内养成的一些不良作风渐渐显露，使其贪欲滋生，最终步入贪腐的深渊。

4、我国在上世纪八十年代因改革需要实行权力下放，各级党政

机关职权得到加强，而我国的相关法制建设进程则相对滞后，未能及时形成严厉有效的相关法律监督管理体系。致使各级党政机关内部难以有效防控贪腐。我国贪腐惩治重心在于惩治贪腐犯罪而非贪腐防控，行政职权部门人员没有明确的防贪防腐意识。

针对以上原因，我觉得我们因当从以下几方面着手加强贪腐防控：

1、加强思想教育。从多方面深层次加强全民防贪防腐和各级行政机构内部的纠正官本位思想教育，以期从思想基础上断绝贪腐滋生的土壤。

2、进一步深化改革，改善政府部门冗杂的现状，完善不健全体制，使体制内部一些不健康因素及早暴露出来并加以清理改制，以期从体制角度断绝贪腐滋生的土壤

3、建立多方面的监管机制。使政府行政权利间交叉监督尽可能避免一权独大的现象。同时加强现有监管部门间的协调与统一形成打击贪腐的铁拳！

我国物流发展目前存在的问题分析 篇5

一、基础设施落后，发展不平衡，重复运输、浪费严重。

货运车辆、搬运设备、仓储设备等物流装备落后，运作效率低。物流设施简陋和管理水平落后，引发在途时间长、途中损耗大、运输费用高、便利程度差等问题。不同运输方式衔接不畅，货物运输过程中往往出现多次中转、分拆倒装，增加了无效运输。“重线路、轻节点”，相应的物流节点建设相对滞后，线路和节点、节点与节点间缺乏统筹协调，网络作用发挥不够。

二、专业化程度不高，业务附加值低，费用高，局限于“物品流通”。

先进的物流管理和技术应用不广泛，创新能力不强。物流业增值服务少、物流业务附加价值低，仍处于低水平、粗放的阶段。企业对生产领域以外的采购、运输、仓储、代理、包装、加工、配送等环节顾及甚少，使得我国企业物流成本大幅度增加。把物品从此处运往彼处似乎就是物流的全部

三、物流标准化体系建设落后，信息技术应用水平低。

一方面相关标准仍需完善，在设施和设备、信息化等标准化方面比较低。另一方面体制性障碍和市场化发育不足使得物流标准化管理工作落后，各种标准难以推广，应用正确率低。企业内部物流管理信息系统和技术手段都比较落后。

四、物流企业规模小、经营管理水平低，粗放经营、难以规范化。

物流市场的“多、小、散、弱”。长期以来企业“大而全”、“小而全”的生产模式和经营观念使货运市场呈现货源封闭状态，很多新设备、新设施不能充分利用。导致各种物流功能、要素之间不能有效衔接和协调发展。

五、物流配送管理体制和相关制度不完善。

一方面，市场竞争机制和市场管理法规不健全，另一方面，物流配送市场至今仍被人为地按照部门、地区和行业的行政壁垒分割，物流配送市场管理和行业管理还没有理顺。

六、能适应物流业发展需要的专业人才缺乏。

物流配送从业人员素质较低，服务意识不足，缺乏市场开拓的主动性，缺少能够对物流配送进行高效、科学管理，并通晓现代物流配送运作和物流配送管理的复合型专业高层次人才。

七、物流市场无序竞争，行业抗风险能力弱。

一方面对大多数承运人而言，这些年来持续在价格上的低端恶性竞争使企业的利润空间一步步被挤压，企业运营举步维艰。另一方面对于托运人而言，时不时就发生的“货运蒸发”、“卷款走人”等现象使货主谈之色变。

八、生产制造业与物流业发展联动不足。

虽然随着物流理念在我国的逐步深入，许多制造企业分离外包了物流业务，然而迄今，仍有许多行业和企业还在按照“大而全、小而全”的模式运行，外包也仅仅是停留在仓储和运输等部分业务。

九、关键领域物流服务能力有待加强。

对我国目前商品房价格的分析 篇6

一、近一时期我国农民收入增长的主要特点

我国农民的增收构成发生了积极变化，即非农产业收入在农民总收入中的比重进一步扩大，增长幅度也大有超过农业收入增幅的势头。农民收入由两部分构成，即农业收入和非农产业收入。农民收入的增长也主要由这两部分支撑，农业收入的增加主要依赖农业的增产，尤其是农产品的价格因素对农民增收影响更为直接，据有关专家测算，1979—1996年农业增收中增产占其增长比重的11．9％，而涨价因素则高达88％。而进入90年代后，我国农产品的供求关系发生了很大变化，市场约束明显增强，农产品的价格近几年连续下降，农民增收由依靠增产和涨价转到依靠产业结构调整。另外非农产业收入的增长在农民收入增长中的比重逐步提高，从发展趋势看将成为影响进一步增加农民收入的关键。

二、影响农民收入进一步增长的原因

农民收入增长缓慢，这已是不争的事实，已由单纯的经济问题转变为社会问题，引起社会各界的关注和重视。究其原因有以下几点：

1．农民文化素质普遍偏低，是制约农民收入进一步增长的主要原因之一。随着我国经济体制改革的逐步深入，市场调节的比重日益加大，农业生产中的不确定因素增多，对处于一家一户分散经营且文化素质较低的农民来讲无异于雪上加霜，增大了他们经营的风险，使他们很难对诸多的市场供求信息做出较准确判断，结果往往是造成农业生产的趋同，同一品种的农产品在某一时段的供给大量增加，如国内需求增幅不大，产品亦不能大量出口时，农民收入就会大幅降低。另外，在科学技术迅猛发展的今天，用于农业生产的新品种新技术大量涌现，要求农民加强对这一方面科学技术的学习，并将其运用到生产经营中去，而文化素质较低的农民对此则有些无所适从，很难选择到先进适用且市场需求空间较大的新品种和新技术运用到生产经营中，迅速转化为现实生产力。

2．农民的组织化程度低。在市场经济条件下，市场主体的竞争力强弱与组织化程度的高低成正比。自改革以来我国农民的生产经营活动仍以农户为单位，每一农户经营的土地非常有限，按每户三人计算，每户经营的土地在7亩左右，要在人均2．3亩土地上把农民的收入提高到发达国家或中等发达国家的水平，要在人均2．3亩土地上实现农业现代化，是根本做不到的。另外，农户的生产经营行为过于分散，在生产经营上仍处于“户自为战”的状态，农户经营行为协调性很差，组织化程度极低，甚至有些地方根本没有，这使农户经营行为有很大盲目性，在市场竞争中很难形成优势，进而影响了农民收入的进一步提高。

4．农业信息资源的开发利用及服务水平较低，不能满足农业信息化发展的要求。农业信息技术和信息资源的开发利用，是连接农户和市场的桥梁和纽带，在我国农业生产走出短缺时代、市场对农业发展的约束作用日益凸现的今天，急需推进农业信息化，这对进一步增加农民收入至关重要。由于农民受自身文化素质所限，很难搜集到适应其需要的农业信息。加之有关主管部门对这方面工作重视不够，不能及时有效地为农民提供一些有针对性的农业信息，使得处于分散经营状态下的农民，面对充满风险的市场只能凭经验、凭感觉，有时纯粹凭想当然做出相关的经营决定，有很大的随意性和盲目性，其结果往往是投入颇多，收益甚微，有时甚至连投资都很难收回，增收更无从谈起。

5．国民经济发展带动就业的作用逐渐减弱，城镇化进程滞后，严重制约了农村剩余劳动力和农村人口的有效转移。改革开放以来，我国经济有了长足发展，工业化进程加快，工业产值已超过社会总产值50％。一般情况下，在工业化进程中城镇化水平应随工业化水平的提高而提高，但我国城镇化水平很低。如按人口比例计算，发达国家的城镇化水平高达70％—80％，有的甚至超过90％，不少发展中国家也达到了40％—50％甚至50％以上，而我国至今还只有30％多。城镇化进程滞后，严重制约吸纳劳动力最多的第三产业发展，大量农村劳动力被束缚在有限的土地之上，阻碍农村人口向城市和其他产业转移，其结果是农业劳动生产率难有较大幅度提高，农民的非农产业收入降低甚至无从获取，严重制约了农民收入的进一步增加。

6．政府对农业的补贴和支持的力度不够。农业相对工业和第三产业而言有其自身特点，即农业的生产周期长，受自然因素影响较大，等等，这就使从事农业生产经营的农民既要面对市场风险，又要面对自然风险，加之一家一户分散经营的农民抵御这两种风险的能力很弱，也增加了农民生产经营中的不确定性因素，进而影响了农民收入的进一步提高。尤其自新中国成立以后，政府对农业的政策不是补贴，而是从农业中提取积累来扶持工业发展，这一政策的实施阻碍了农业自身的发展。虽然在改革开放后，随着我国经济长足发展及综合国力的大幅度提升，农业补贴工业的状况已有很大改变，但国家对农业补贴和支持力度与发达国家相比仍有较大差距，仍不能满足农业自身发展的要求。

三、进一步增加农民收入的举措

1．提高农民素质是进一步增加农民收入的关键。实践证明，在收入分配领域，受教育水平越高的人收入也越高。因为高素质的劳动者较低素质的劳动者在相同时间内能向社会提供更多的高质量的劳动，从而获得较高收入。劳动者素质的高低与其受教育水平有关。对广大农民而言，通过教育和培训提高其素质和技能，就会改变其就业和收入状况。据美国经济学家d．gale

3．切实减轻农民负担，提高农民收入，增加农民资金积累，促进农业及农村经济发展。首先应精减县、乡两级政府机构及人员，裁撤、合并政府机构，裁减分流工作人员。当前县、乡两级吃“皇粮”的人很多，加之财政收入不足，僧多粥少，工资不到位及少发的现象比比皆是，这便导致县、乡政府在进行政务活动时，从自身利益出发，乱摊派、乱集资、乱收费，而这些费用最终都要落到农民头上。为改变这种状况，除需大力发展生产、增加财政收入外，要重要的是精减政府机构及人员，减轻财政压力，进而减轻农民负担，增加农民收入。其次是进行农村税费改革，切实减轻农民负担。目前大多数农民收入极其有限，而负担的税费较为沉重，这一现状严重挫伤了农民进行农业生产的积极性，限制了农民资金的积累，不利于农业进一步发展。为减轻农民负担，国家已进行了农村税费改革试点，据测算，税费改革后农民负担将减轻20％多，这一改革措施将在进一步完善的基础上全面推广。

4．加快农业信息化建设，解决我国农业“小生产与大市场”间的矛盾，从科技应用、市场导向、提高农民素质等方面增加农民收入。现代市场经济条件下市场不确定性进一步增强，能否规避风险、应对市场竞争、取得良好经济效益，关键在于农民能否及时、准确、充分地掌握农业信息，安排农业生产。农业信息对增加农民收入，把处于分散经营状态下的农民同市场联系起来实现农业现代化，具有十分重要的作用。首先应从“信息兴农”的高度，提高对农业信息化的认识，全面加快农业信息化建设。农业信息化是农业现代化的重要内容，是农民增产增收的重要保证。要进一步提高农民对农业信息化的认识，通过各种渠道向农民宣传农业信息化的重要性及必要性，普及信息知识，提高农民对农业信息搜集、分析、运用的能力。此外，还要提高政府对农业信息化的认识。农业信息化主要取决于政府态度，如果政府认识到位，就会采取相关措施予以支持，加快农业信息化进程，政府还会凭借其掌握的农业信息，运作农业宏观调控，引导农业生产及农业产业结构的调整。其次是建立健全农业信息网络。建立健全农业信息网络，应采用先进技术，建立集多个农业信息子网络于一身的宽带高速、遍通全国的农业信息广域网络，同时对现有网络资源进行整合，使农业信息通过网络进行传播，以提高农业生产和经营管理的科学性、实用性，满足农业信息化的要求。最后还要加大对农业信息资源的开发、利用，提高农业信息服务质量。

5．加快城镇化进程，实现农村富余劳动力和农村人口有效转移。随着我国现代化进程加快，城镇化水平会得到进一步提升，为农村剩余劳动力和农村人口转向技术先进、劳动生产率较高的城镇提供广阔的空间，进而促进农业规模经营，提高农业劳动生产率，进一步增加农民收入。首先，各级政府应加强城市化建设，尤其是城市基础设施建设，满足农村剩余劳动力向城市转移的需要。农村剩余劳动力转移到城市后，在城市工作和生活，需要住房、交通、子女上学、医疗、社会保障、娱乐等生产生活多种服务，这些服务有的通过市场化运作即自行解决，而子女上学、社保等就必须依靠政府的有效投入方能解决，因而，各级政府应根据实际情况采取相应措施，加快城市化建设，比如在大城市周边建设卫星城，加快中小城市建设，完善城市功能，为城市吸纳更多的农村剩余劳动力提供便利。其次，要顺应城市化规律之要求，采取相关措施，由过去人为地限制农民进城，到允许农民进城定居，进而发展到鼓励农民进城。这既需要改变以往不正确的认识，更需要在实际操作层面上摒弃以往限制农民进城的一些做法，降低农民进城定居的门坎，为农民进城提供方便。比如修改并进而废除二元制的户籍管理制度，取消农业和非农业户口在国民待遇上的差别，对进城务工一定时间、有固定住所、有稳定收入的农民，允许其申请变为城市居民，并在子女入学、社会保障等方面与城镇居民享有同等待遇。取消诸如对进城定居或城际间调动人员增收城市增容费等人为限制城市发展的措施。复次，政府在优化经济布局、提升产业结构的前提下，大力发展劳动密集型产业和第三产业，向进入城市的农民提供适当的工作岗位。惟有如此，才能使农民真正融入城市，适应新的环境，迅速转换角色，在城市中求得生存和发展。最后，推进城镇化进程要与经济发展水平、市场发育程度相适应，循序渐进，走符合我国国情、大中小城市和小城镇协调发展的多样化的城镇化道路，逐步形成合理的城镇体系，提高城镇化水平，这样既有利于转移农村人口，又可为经济发展提供广阔的市场和持久动力。

6．加大政府对农业的补贴和支持力度。农业是我国经济发展、社会稳定的基础，是“安天下”的产业，为此必须进一步巩固和加强农业的基础地位，把加强农业放在国民经济的首位。首先，各级政府从全面建设小康社会的战略高度，提高对农业基础地位的认识，出台相关优惠政策，加强对农业的支持和保护，促进农业发展，切实增加农民收入。各级政府应在财力允许的情况下，拿出一部分专项资金，加强以水利为重点的农业基础设施建设和农田基本建设，以利于农业的可持续发展。在财力有限的情况下，政府可先拿出一部分启动资金，然后制定相关优惠政策，鼓励引导民间资本、外资投向农业基础设施建设，同时更应注重调动广大农民投资积极性，惟有如此，才能从根本上解决农业生产长期投入不足的问题，弥补过去的欠账，促进农业的稳定、持续、快速发展。其次，各级政府在加大对农业科研支持的同时，做好农业科技成果的转化工作。随着现代科技的发展，农业产业的增长对高科技运用的依赖不断增强，各级政府应根据我国农业生产力水平低、生产规模小、经营分散的实际，选择一些先进适用的农业科研课题作为切入点，加大扶持力度，争取在农产品品种改良、优良种苗培育、农业耕作技术创新等方面有所突破，取得一批世界领先的农业科技成果。另外，应建立一个自上而下的农业科技推广和普及系统，迅速将最新最好的农业科技成果送到农民手中。当前我国农民对农业科技成果的渴求比以往任何时候都更强烈，并已充分认识到农业科技的作用，但由于农民收入较低，农民资金积累有限，加之农民文化素质偏低，使之很难获得与其需求相适应的农业科技成果。同时我国的一些农业科研院所又有一定数量的科研成果被束之高阁，找不到市场。而农业科技推广普及系统便能很好地解决农业科技成果供需双方所面临的问题，通过该系统将供需双方联系起来，使科技成果迅速转变为现实生产力，提高农业劳动生产率，增加农民的收入。复次，国家应建立一批农业高新技术开发园区，使其成为农业高新技术的开发、示范、生产一体化的基地，强化其示范带动和辐射作用，进而拉动高新技术的推广和应用，促进农业产业结构调整和优化。最后，政府应加大对农业的补贴。由于农业产业的特殊性，世界各国对农业均采取一定的补贴政策，以支持这一产业稳定发展，尤其发达国家对农业的补贴是多方面的，而且补贴金额也很大，我国政府也应按照这一通行做法，实施对农业的各项补贴政策。根据中国加入wto协议，中国农业补贴可达农业总产值的8．5％，而我国对农业的补贴只相当于农业总产值的2％，与发达国家相比差距很大，“入世”后国外质优价廉的农产品会大量涌入我国，冲击我国脆弱的农业，进而影响农民收入。为此，我们应合理地运用农业补贴，来保护农业，以应对国外农业的竞争。

我国商品住宅价格存在的问题研究 篇7

近年来商品住宅价格不断上涨, 很多人因无力承担高额房价而只能“望房兴叹”。价格水平过高, 是目前我国商品住宅价格存在的主要问题。其原因主要是以下几个方面:

1 房地产商暴利说。

这种观点认为, 房价持续上涨的根本原因是房地产开发商欲谋取巨额利润, 从而抬高了房价。部分开发商通过垄断性定价、开发豪华房、囤积住房、瞒报成本等多种手续获得巨额利润的同时, 也推动了房价的迅速上涨。

2 地方政府推动说。

这种观点认为, 房价持续上涨和房地产业的过热, 主要是地方政府错误的政绩观、利益观下过于偏重房地产开发市场造成的。地方政府在发展经济过程中过度依赖土地的开发建设, 土地出让金成为政府财政的重要来源, 由于获取土地开发收益的动因, 地方政府具有推动房价上涨的内在动力。

3 房地产市场投机说。

这种观点认为, 房地产市场成为投资和投机的重要场所, 大量投机力量的聚集推动了房价持续上升。市场利率低, 闲置资金缺乏投资机会, 因此通过房屋的升值来获取投资收益, 成为大量资本进入房地产市场的动因。

4 住房供应结构说。

这种观点认为, 我国房地产开发中的住房供应结构不合理, 供给与需求的结构性过剩造成了房价持续上涨。住房供给主要偏重于大户型、高价位的住房, 而中小户型、中低价位普通商品住宅和经济适用住房供应不足, 不能满足住房市场的需求。

5 住房销售制度说。

这种观点把房价上升的主要动因归结为我国实行的预售和分期付款住房销售制度。由于我国的低利率政策和住房抵押贷款分期付款首付比例低, 大量银行信贷资金进入房屋销售市场, 推动了房地产市场的需求, 造成房价不断上升。

6 流动性过剩说。

樊钢和周其仁都着重谈了近些年国内货币发行过多的问题, 周其仁认为, 近些年持续每年约4000亿美元的净流入, 所造成的央行“被动”发行的人民币数额惊人, 如果没有房地产充当资金蓄水池的功能, 那么诸如“豆你玩”、“蒜你狠”的事件大概更会层出不穷。在人民币资本项下自由兑换尚未实现的情况下, 资金要找出路, 房地产首当其冲, 持续旺盛的全社会房地产投资热情即根源于此。

7 土地计划供应说。

房价大涨的一个直接诱因就是土地拍卖中不断出现的“地王”现象, “地王”形成的价格预期让现货房价直线拉升。从稳定楼市角度出发, 在楼市需求旺盛时应加大土地供应, 在楼市低迷时减少土地供应, 并打击囤地, 形成稳定的市场供需环境。而目前按计划供应的土地机制, 弱化了市场的调节作用。开发商摸准供应计划, 大胆囤地, 造成房屋供应量总是处于偏紧状态, 房价因此高升不下。同时叠加土地价格飙涨效应, “囤地”可谓是一本万利之举。

8 政策短期化说。

迄今释出的调控政策更多着眼于行政手段, 需要高效的执行能力, 而承担此责任的各级地方政府又高度倚赖土地财政, 千丝万缕的利益纠葛更多, 多次调控效果不佳皆因于此。市场各方津津乐道于博弈宏观政策的短期效果, 市场供需时常紊乱, 房价预期情绪化。这些都对楼市产生了负面影响。

总之, 稳定商品住宅价格问题需要通过制度的设计促使市场预期稳定, 让市场充分发挥调节作用;需要改革财税制度, 合理分配中央与地方的财力等一系列措施, 稳定商品住宅价格问题任重而道远……

摘要：商品住宅作为现阶段我国城镇居民住房的主要形式, 其价格问题已成为当前社会各界关注的热点问题。特别是从2003年以来, 由于商品住宅价格的不断上升, 住宅市场成为社会各界关注的焦点。解决商品住宅价格问题, 不仅可以为消费者提供信息支持, 为房地产开发企业项目运作提供参考, 同时, 也可为政府实施宏观调控提供依据。

对我国目前商品房价格的分析 篇8

关键词：公共产品资本化 商品住宅价格

一、文献综述

查尔斯·蒂布特在其1956年的论文《A Pure Theory of Local Public Expenditure》中，构造了一个社区数量足够多的模型，居民根据自己的偏好，无成本地迁徙到效用最大的社区定居。这个过程被Tiebout称为“用脚投票”。在此过程中，最好的公共产品供给将使最多的居民迁入，从而使得该社区的房地产价格上涨，公共产品资本化由此而来。Oates（1969）通过首次运用实证工具，验证了Tiebout的理论。Ridker（1976）使用特征价格模型计算了环境质量的改善对住宅价格的影响。Brookshire（1982）等人则通过特征价格模型研究得出，空气污染、景观可达性、就业可达性、学校质量以及犯罪率的差异对住宅价格有显著影响。

国内学者关于公共产品资本化对商品住宅价格影响的研究，主要集中于运用国内数据进行实证研究。张迎春（2005）用统计软件分析房产价值增长与其距离绿地远近的关系，得出二者成反比关系。杨洋（2005）用市场供需模型分析了交通条件变化对房价的影响，得出交通条件的改善会导致住房价格呈上升趋势。刘旺、张文忠（2006）利用GIS分析法研究了居民在居住区位选择上的机制，得出教育资源、工作地都是影响居民选择居住位置的重要因素，并以此得出由较好教育资源和靠近CBD区域的房价普遍比较高的结论。此外，王轶军等（2007）则得出地铁站等公共交通建设的投入带动了周边房价上涨，但这种投入却没有资本化在土地价格中的结论。周京奎、吴晓燕（2009）则用省级面板数据分析了公共投资对房地产市场的价格溢出效应，结果表明土地价格受到公共投资的影响最大，其次为住宅、办公楼和商业用房。

综上，国内外的学者对公共产品和房地产价格的问题进行了相应研究。国内学者对不同结构的公共产品供给、不同地区的公共产品供给与房地产价格的研究鲜有涉及。本文希望能在前人研究的基础上，较为全面地探究公共产品对于商品住宅价格的影响情况。

二、中国35个大中城市房地产市场的实证研究

（二）数据来源

本文的数据来源于《中国城市统计年鉴（2005—2014）》和《中国房地产统计年鉴（2005—2014）》或通过相关数据计算获得。表1为2004年至2013年住宅房地产价格及其特征属性的变化情况。

（三）全国35个大中城市整体计量分析

根据Hedonic模型，使用Eviews7.2软件进行了面板数据分析，计量结果见表2。

首先，在进行F2检验时，由于全国各大中城市的住宅基础地价不同，所以检验结果表明模型应该选择变截距模型。

其次，在进行F1检验时，由于公共产品对住宅价格的资本化程度相同，所以检验结果要求模型选择不变系数模型，回归方程中各城市的自变量系数相同。

回归模型中，因变量对自变量的影响显著，除指标⑥外，其余5个指标影响系数均为正数。

1、基础设施。基础设施与住宅价格显著正相关。指标①每增加一个单位，住宅价格上涨1.13个百分点；指标②每增加一单位，住宅价格上涨0.04个百分点。

2、教育。教育与住宅价格显著正相关。指标③在1%的置信区间内，其T—统计量为3.4673，但对住宅价格的影响较小。指标③每增加一单位，住宅价格上涨0.06个百分点。

3、生态环境。生态环境与住宅价格显著正相关。指标④每增加一单位，住宅价格上涨0.25个百分点；指标⑤每增长一个单位，住宅价格上涨0.94个百分点。

4、医疗卫生。医疗卫生与住宅价格显著负相关，也是所选指标中对住宅价格影响系数最大的指标。指标⑥每增加一单位，住宅价格下降4.13个百分点。

（四）分类别公共产品与房价关系的计量分析

本文将公共产品分为生产性公共产品和服务性公共产品两大类，针对不同类别公共产品情况与房价的关系进行计量分析。数据来源、变量说明、检验过程、计量方法等均与全国35个大中城市整体计量分析相同，不再赘述。分类情况见表3，计量结果见表4。

表4中，模型（Ⅰ）是不包括任何公共产品的模型，是人均GDP与住宅价格的半对数Hedonic回归模型，该模型中的常数和人均GDP系数均比模型（Ⅱ）和模型（Ⅲ）大，这是因为解释变量太少，对自变量的解释能力低，导致解释变量显得很重要。模型（Ⅰ）的R2值是三个模型中最低的，也说明了这点。

模型（Ⅱ）是生产性公共产品对住宅价格影响的模型，生产性公共产品对住宅价格显著正相关。指标①的影响系数为2.65%，为所有指标中影响系数最大，表明公共交通在住宅价格上的资本化程度最大；指标②的影响系数为0.08%。

模型（Ⅲ）是服务性公共产品对住宅价格影响的模型，服务性公共产品对住宅价格有显著的影响。除指标⑥的影响系数为负数外，其他指标的影响系数均为正数。整体而言，服务型公共产品整体与住宅价格呈现显著负相关。

（五）东、中西部公共产品与房价关系的计量分析

本文将全国35个大中城市分为东部城市和中西部城市④，对不同地域的公共产品情况与房价关系分别进行研究。数据来源、变量说明、检验过程、计量方法等均与全国35个大中城市整体计量分析相同，不再赘述。计量结果见表5、表6。

第一，从回归模型的整体结果来看，公共产品对东部城市和中西部城市的住宅价格存在明显的资本化。回归结果中，东部城市的模型常数是6.6096，小于中西部城市的模型常数，也就是在东部城市中公共产品能好的解释说明住宅价格，这一点从东部城市和中西部城市的R2也可以得到佐证（0.9530>0.9000）。同时，东部城市对指标①和指标⑥不显著，而中西部城市对指标③和指标④不显著。此外，东部城市的所有公共产品的指标增加一个单位，会引起住宅价格增加，而中西部城市则相反。

第二，从生产性公共产品来看，生产性公共产品与住宅价格呈正相关关系。指标②与东、中西部城市均存在显著地正相关关系，并且对东部城市的影响（0.0007）大于对中西部城市的影响（0.0001）。而指标①则对中西部城市存在显著地正向关系，对东部城市存在不显著的正向关系。在一定程度上，说明东部城市的道路交通建设已经基本满足居民的需求，而在中西部城市仍需要大量的道路交通建设。

第三，从服务性公共产品来看，服务性公共产品与住宅价格没有稳定的正向相关关系。只有指标⑤与东、中西部城市存在稳定的显著地正相关关系，并且对东部城市的影响（0.0114）大于对中西部城市的影响（0.0073）。东部城市的指标⑥对住宅价格影响不显著，中西部城市的指标③和指标④对住宅价格影响不显著，说明东部城市居民对教育资源和生态环境资源更加重视，而中西部城市居民对污水处理和医疗卫生资源更重视。特别需要强调的是教育资源，它与东部城市是显著地正相关，而与中西部城市是不显著地负相关，表明中西部城市教育资源严重落后于东部城市。

第四，从经济发展水平来看，人均GDP与住宅价格也没有稳定的正向相关关系。东部城市，人均GDP对住宅价格影响不显著；中西部城市，人均GDP对住宅价格影响显著。同时，中西部城市的人均GDP对住宅价格的影响系数大致是东部城市的人均GDP对住宅价格的影响系数的10倍。

三、结论

（一）公共产品投资强度越大，住宅价格越高

公共产品投资强度大的城市或地区，公共产品的存量就越大。一方面居民能从丰富的公共产品中获取较高的效用，这些隐形的特征价格，虽然无法从市场交易直接获得，但它们可以资本化在住宅价格上；另一方面优良的公共产品使得居民对住宅的保值增值产生预期，拥有越丰富公共产品的住宅，居民对其增值保值的预期越大，进而愿意支付更高的价格。

（二）公共产品投资强度差异越大，住宅价格差异普遍越大

当购房者面对公共产品丰富的城市或地区时，愿意为其支付较高的价格，反之，只愿意支付较低的价格，进而导致住宅价格的差异较大。所以，住宅价格差异大的一个主要原因是公共产品投资强度差异大。

（三）生产性公共产品和服务性公共产品资本化存在差异

生产性公共产品服务与住宅价格呈现显著正相关关系，而服务性公共产品与住宅价格呈现显著负相关关系。

在生产性公共产品内部，市辖区每万人拥有道路面积和人均（居民）用电量对住宅价格的影响也存在差异。在服务性公共产品内部，市辖区每百人公共图书馆藏书数量、人均绿地面积、污水处理率、市辖区万人拥有医院（卫生院）数量对住宅价格的影响同样存在差异，并且差异大于生产性公共产品。但由于教育资源和环境卫生资源不能抵消医疗卫生资源的负向影响，服务性公共产品对住宅价格整体呈负相关。

（四）东部城市和中西部城市公共产品资本化存在差异

生产性公共产品对东部城市住宅价格的影响系数小于中西部城市的影响系数，服务性公共产品对东部城市住宅价格的影响系数大于中西部城市住宅价格的影响系数。整体而言，公共产品对东部城市住宅价格的综合影响系数大于对中西部城市住宅价格综合影响系数。

从地区来看，生产性公共产品对中西部城市住宅价格呈显著性正相关，其中市辖区每万人拥有道路面积在东部城市不显著，人均（居民）用电量对东部城市住宅价格呈显著性正相关；服务性公共产品中污水处理率对东、中西部城市均呈现住地正相关，而市辖区万人拥有医院（卫生院）数量在东部城市不显著，市辖区每百人公共图书馆藏书数量、人均绿地面积在中西部城市不显著。

（五）公共产品资本化对住宅价格的影响明显

根据本文分析，我国的公共产品资本化对住宅价格的存在显著影响，符合“Tiebout-Oates”理论所说。

在全国35个大中城市中，笔者所选的全部公共产品指标的可信度均在99%以上。其中生态资源环境对北京和全国两个市场影响的可信度都是最高的，公共交通资源对北京和全国两个市场影响的可信度也较高，而且生态环境资源和公共交通资源的可信度也是稳健的。而教育资源和医疗卫生资源对北京和全国两个市场的影响可信度虽然很高，但可信度的稳健性较差。■

注：

①由于统计年鉴没有对人均绿地面积的直接统计，本文使用市辖区绿地面积（公顷）除以市辖区年末人口数量（万人）得到人均绿地面积的数据。

②由于统计年鉴中没有对该指标进行直接统计，本文使用统计年鉴中市辖区医院、卫生院数量（个）除以市辖区年末人口数量（万人）得到。

③某一年的全国房价，是将某一年所有35个城市的房价取平均值。公共投资的考察指标即所选取的解释变量，计算方式也为取平均值。之所以选取相对比例，一方面是因为各变量之间数量级差距较大，另一方面也是因为绝对值本身表现趋势的能力并不明显。相对比例的计算方法是选取2004年之数据作为基期，此后每年的数据与2004年相比的倍数。

④东部城市包括：北京、天津、石家庄、沈阳、大连、上海、南京、杭州、宁波、福州、厦门、济南、青岛、广州、深圳和海口共计16个。中西部城市包括：太原、呼和浩特、长春、哈尔滨、合肥、南昌、郑州、武汉、长沙、南宁、重庆、成都、贵阳、昆明、西安、兰州、西宁、银川和乌鲁木齐共计19个。

参考文献：

[1]Charles M Tiebout. A pure

Theory of Local Public Expenditure[J]. Journal of Political Economy.1956，64（5）：416—424

[2]Oates W.. The Effects of

Property Taxes and Local Public Spending on Property Values：An Empirical Study of Tax Capitalization and the TieboutHypothesis[J]. Journal of Political Economy，1969，77（6）：957—971

[3]Ridker R.G.，Henning J. A.. The Determinants of Residential Property Values with Special Reference to Air Pollution[J]. Review of Economics and Statistics，1967，49：246—257

[4]Brookshire. Valuing Public Goods：A Comparison of Survey and Hedonic Approaches[J]. American Economic Review，1982，72（1）：165—177

[5]张迎春. 大型生态绿地对房地产价格的影响[J].上海房地产，2006（3）：34—36

[6]杨洋.对交通条件与房价关系的思考[J].中国房地产，2005（8）：1—3

[7]刘旺，张文忠.城市居民居住区位选择微观机制的实证研究——以万科青青家园为例[J].经济地理，2006，5（26）：803—806

[8]王轶军，等.城市公共服务的价值估计、受益者分析和融资模式探讨[J].城市发展研究，2007（4）：46—53

[9]周京奎，吴晓燕.公共投资对房地产市场的价格溢出效应研究——基于中国30省市数据的研究[J].世界经济文汇，2009（1）：16—31

对我国目前商品房价格的分析 篇9

毒品问题已经是我国不可回避的公共卫生与社会问题，对毒品认识不多是一个不争的事实，这也是造成我国灭绝毒品30年后，毒品能再次蔓延的主要原因。很多青少年在无知、好奇、炫耀等不健康心理驱使下尝试吸毒而坠人万丈深渊，难以自拔。在现代社会里毒品离每一个人并非遥不可及，精神松懈、意志簿弱是毒品冲破的第一防线。因此，对大众进行必要的毒品知识教育，具有普遍意义。如何将预防毒品、拒绝毒品、消灭毒品等主题表达得清晰、明确、感人，使观众一目了然并记忆深刻，同时能够引发感情的共鸣及思考，是禁毒公益广告的宣传目的。

1、禁毒主题公益广告宣传的目的“公益广告”，是指为公益事业提供的传播服务，以推广有利于社会的道德观念、行为规范、思想意识为目的广告宣传活动，属于非商业性广告。公益广告一般是为了试图改变人们的现行行为，并且让人们按照有利于整个社会或个人长远利益的行为规范，去改变对自己和公众可能产生的不愉快活动。所以公益广告常常面对的是人们根深蒂固的不良习惯和行为模式。同时更多地倡导和鼓励人们为人类的生存环境、文化遗产、身体健康等做出应有的努力。公益广告具有一定的义务性、社会性和广泛性。以禁毒为主题的公益广告面向社会公众，将科学知识、人生的价值观、道德观、行为规范等，通过艺术化的表现手法向大众传播，以达到拒绝毒品、消灭毒品的目的。

2、禁毒主题公益广告宣传的社会效应

2.1禁毒事业关系到国家和每一个公众的切身利益。吸毒属违法行为，在社会上影响很坏，当前吸毒者以青少年居多，他们开始时并未完全意识到这是一种违法行为。当染上毒瘾后他们又变成具有反复发作性脑病的病人。戒毒后他们更需要家庭、社会的关心和爱护。所以，禁毒的公益宣传以一般社会公众为对象，以通俗易懂、图文并茂的形式，规劝广大民众切勿沾染毒品，从而形成一种良好的社会道德规范。禁毒广告的题材多取自日常生活，要注重其广泛性，可利用多种媒体进行宣传，如广播、电视、报纸、杂志、电影、显示屏、店堂、书籍、霓虹灯等。还可借助灯箱、电话亭、候车室、车身、雕塑等实物，向社会广泛地宣传防毒、禁毒、戒毒信息和知识，尽可能地达到最佳宣传效果。这样可以在短期内形成禁毒的立体功势，营造一个“毒品过街，人人喊打”的社会气氛，提高禁毒工作力度。要实是求事，揭露吸毒等社会丑露现象。使禁毒广告既能美化城市环境，又能在都市人匆匆的脚步声中提醒人们远离毒品、珍爱生命。

2.2禁毒宣传的最终目的在于教育广大民众，抗拒毒品诱惑、珍惜生命。通过教育使民众逐步加深对毒品危害的认识，采取抵制毒品的态度，帮助戒毒者树立美好人生观、建立健康心理状态。新闻报道、图片展览、学校教育及广告传播等禁毒宣传必须通过科学的、客观的、艺术的表达来影响大众心理，以达到教育、提示、倡导的目的。然而，在现实中却存在种种对宣传教育形式化的做法。比如：有关部门在组织开展禁毒宣传活动时往往认为“宣传

是新闻单位的事”，一提“宣传”就想到新闻报道、喊口号、贴标语、搞集会，并没有重视如何有效宣传;没有将广告宣传纳入应有地位，把公益广告商业化，把宣传作用神灵化，以为宣传必定能够直接产生社会效益，忽视了禁毒广告具有的社会性和倡导性。禁毒思想的宣传只讲概念不求形式，不讲效果。仅仅停留在发了多少新闻、贴了多少标语，多少人参加了禁毒咨询等数字化概念上。对于广大民众的认知程度和态度则关注太少;在目前的禁毒宣传中，有关部门注重在 “6.26”国际禁毒日前后掀起宣传高潮。如增发禁毒新闻、开展上街咨询、组织学生参观图片等。但是我们真正缺乏的是在日常生活中对禁毒意识的提醒和规劝，而这种提醒和规劝取得的社会效益又是长久的。

对资源性商品价格上涨的思考 篇10

关键词：资源性商品；通货膨胀；虚拟经济；实体经济

在美国奥巴马政府上台以来，密集推出了一系列措施以挽救金融机构、稳定金融市场、重振美国经济。这些政策措施主要包括：经济刺激计划、住房救助计划、数量宽松货币政策、有毒资产处理计划和公允价值计价原则的放松安排。2009年3月18日，美联储决定在未来6个月内购买3000亿美元国债，此举意味着美国开动了印钞机，又要印制大量的钞票。随后，欧洲各国央行也纷纷效仿，相继大量发行钞票，扩大资金流动性。与此同时，国际大宗资源性商品价格迅速上涨，引发经济界对新一轮通货膨胀的担忧。那么，由各国央行印发钞票引起的通货膨胀对世界实体经济复苏有什么影响呢？

一、美国的印钞行为短期内有助于稳定美国的金融市场，但引起的美元贬值将使中国所持有的美元资产严重缩水

就美国自身的金融市场危机而言，奥巴马政府的新政策是有效的。在政府大幅度放松资产价格监管和大量投放流动性的共同作用下，美国资产的名义价格将趋于稳定，进而推动金融市场交易的快速恢复，并刺激和支持实体经济的发展。

但是，我们同时也应该看到，美国政府采用大规模新增流动性的办法来解决资产的名义价格问题，在经济总体形势不好，货币乘数较低的情况下尚不至于带来严重影响，一旦经济得到恢复，货币乘数快速提升，将给美国以及主要的贸易和投资伙伴带来严重的通货膨胀和资产泡沫压力，表面上消失的金融市场危机将转化为货币危机而继续威胁着世界经济，全球主要国家的经济发展环境和政策调控环境将更加错综复杂。

对于奥巴马新政和美国金融危机的转型，中国央行始终予以关注和研究。2009年3月23日，中国央行行长周小川在央行官方网站上发表署名文章《关于改革国际货币体系的思考》，对创造一种非主权性的国际储备货币展开了讨论。周小川提出了充当“国际储备货币”的3个标准。

国际储备货币首先应有一个稳定的基准和明确的发行规则，以保证供给的有序，也就是说，印多少钞票必须按规矩办，不能随随便便就开动印钞机。否则岂不等于发行货币的“主权国家”可以随时点石成金？

第二，其供给总量还可及时灵活地根据需求的变化进行增减调节。

第三，这种调节必须超脱于任何一国的经济状况和利益。也就是说，货币发行国不能仅仅因为自身需要，就随便多印或（少印）钞票。而这一点恰恰是国际社会最担心的。而它在一定程度上正在变成现实，美联储为了拯救美国经济，已经开动了印钞机。

中国作为世界上最大的外汇储备国和美国最大的债权国，如果美元急剧贬值，中国所持有的巨额美元资产将可能遭受巨大的损失。这样的事情如果发生，将显著降低中国在国际市场上的购买力，对中国的进出口贸易造成严重的损害。在中国经济仍然较大程度依赖进出口贸易的情况下，将可能延缓国内实体经济的复苏。

二、美元贬值引起的国际大宗商品价格上涨，将给中国的实体经济带来负面的影响

2009年3月初，几乎就在美国股市企稳的同时，美联储开始了印钞行动。从利益分析法的角度来看，美国股市企稳完成了美联储印钞的最后一个条件，美元的强势假象就难以维持。同时，这也给投资者带来一波新的投资机会，当美元走弱，大宗商品价格就出现反弹。美元贬值吹响了资源价格上涨的号角。资源类商品的价格开始步入上涨轨道。

在没有多大需求的情况下，今年国际原油期货价格却快速地上涨。今年1-6月份，油价从最低的每桶37美元到最高的72美元，这个幅度变化也是相当大的。伦敦铜从2008年12月24日至今年6月5日，上涨了80％左右；伦敦铅从2008年12月24日至今年6月5日，上涨了95％左右。A股市场中的“中金黄金”，股价从2008年9月12日的22.8元，上涨到今年6月5日的超过100元（最近一次分红和转增股票后的复权价格），涨幅超过了350％。小盘黄金股“恒邦股份”从2008年11月7日的15.96元，上涨到今年6月5日的超过105元（最近一次分红和转增股票后的复权价格），涨幅超过了550％。其他资源类的股票，如煤炭板块和有色金属板块，从2008年11月7日至今，涨幅都超过了200％。

资源类商品价格暴涨，是由于人们对未来通货膨胀预期的担忧，大量避险资金涌入所致。总的来看，全世界由于受金融危机的影响，对原油的需求是在下降的。据有关统计资料，大概每天要比过去下降420万桶。 6月1日，国家发改委副主任、国家能源局局长张国宝出席国新办发布会时表示，全球原油需求下降而价格急升，与石油储备、金融市场有关。但油价最近一段时间涨幅很快，一度从37美元涨到了每桶72美元，5月份可能是近10年来单月涨幅最高的一个月。张国宝认为，这与各国收储有关，事实上，也与高盛等金融巨鳄的炒作有关。如果简单的把石油、矿产等能源价格上涨解释为需求旺盛就是草率行为。油价上涨不取决于实体经济需求，而取决于人们对于美元进一步贬值的预期。

2009年6月10号国家统计局公布5月份中国宏观经济指标，CPI与PPI继续下行，均低于预期，5月份消费者价格指数(CPI)较上年同期下降1.4％，连续第四个月下降；5月份生产者价格指数(PPI)较上年同期下降7.2％，连续第六个月下降。考虑到新增货币效能的释放，预期全年CPI增长在1.5％至2％之间，所以，M2增长速度应该在16.8％左右是合适的，过去三年也是以这个速度增长的。

但是，今年4月，M2猛增25.95％，余额达到54.05万亿。由于PPI为CPI的先行指标，5月份PPI降幅大于4月份，表明实体经济继续处于紧缩状态。除非居民消费能在短期内上升，否则由货币拉动的大宗商品价格会导致经济环境的全面恶化，以石化产业链为例，原油价格上涨向下的传导越向下游阻力显得越大，如果下游纺织等企业长期低迷，原油价格泡沫最终会崩溃。

由于货币流动性与股市有一定的正相关关系，目前股市处于实体经济混沌之时的流动性红利阶段。中国A股市场就是典型，中金公司最新发布的报告指出，中国目前基础货币总量已超过美国，广义货币存量也与美国基本相当。同时,货币供应增速与名义GDP之差显示，中国国内市场流动性较美国更充裕，中国信贷宽松程度远甚於美国。由于中国利率市场化程度不高，因此，流动性大多表现为资产泡沫。

从宏观经济的发展来说，只有设法扩大消费，才能激活实体经济，没有实体经济的振兴，没有消费市场的扩大，中国经济难以进入繁荣周期。而国内消费市场的最大动力，是城市居民的购买力的提高和社会财富的增长。要实现城市居民购买力的提高和社会财富的增长，中国经济就需要在这几年开始实现转型，出口创汇型和投资拉动型已经不能成为新的增长模式，而要实现国内消费的增长只有让居民的被动投资变成主动消费。

三、结论

目前而言，无论是世界经济的复苏，还是中国经济的回暖，都存在着不确定性。资源类商品的大面积、大幅度上涨，有可能使刚刚发出的还很脆弱的需求嫩芽被折断。由于消费低迷，下游的商品供应大部分是过剩的，资源类价格的上涨，使得企业通过市场转嫁成本成为几乎不可能实现的愿望，而只能自行消化，这必然减少企业的利润，抑制企业的生产扩张积极性，从而，使得企业因资源类价格的上涨而收缩规模，生产成本的增加则对实体经济构成更深的伤害。在房价尚处于高位的时候，降低信贷门槛，加大信贷投入。同时，调低房地产项目的资本金比例，其中，保障性住房和普通商品住房项目的最低资本金比例从2004年的35％调低至20％，恢复到1996年的水平，进一步加大了民生的风险，扩大贫穷差距。

我们似乎正在走向以虚拟经济来救实体经济、救信心的道路。在当前各大金融机构唱多中国的时候，我们是不是应该对潜在的危险多一份警惕呢？

参考文献：

[1]《国务院批转发展改革委关于2009年深化经济体制改革工作意见的通知》.

[2]周小川：《关于改革国际货币体系的思考》.

[3]宋鸿兵：《货币战争》.

对我国目前商品房价格的分析 篇11

关键词：南京市,轨道交通,商品房价格

据相关研究,中国城市半径仅为美国的30%左右,城市面积仅为1/10,而人口密度则是美国的10倍左右,地租是美国的3倍。在中国的城市中,公共交通乘客与小汽车使用者的比例是2:1,公共交通仍是我国居民依赖的主要出行方式[1]。按照城市的空间结构,可分为城市中心区,城市近边缘区、城市远边缘区以及卫星城等,城市边缘区对城市的发展起到了重要的作用[2,3]。吕刚等人对南京市边缘区做了界定,并分析了边缘区的存在对产业空间布局的影响[4]。刘艳军、李固城分析了城市区域空间结构的驱动机制和演化过程[5]。冯艳、黄亚平[6]对南京、武汉等地进行了分析了城市发展的空间演化路径。轨道交通对沿线商品房的探讨,也有作者涉及,如褚劲风[7]以上海1号线为例,分析了沿线商品房价格的变化。但是在城市的经济水平、规模等约束条件下,房价的变化可能会有不同的变化规律和特点。本文以南京市为例,沿着南京轨道交通的主要线路,沿东西和南北两个方向进行剖面,观察沿线站点周边的商品房价格的变动情况,并对影响房地产价格的主要因素进行了分析。

1 南京市概况介绍

南京市辖玄武、秦淮、建邺、鼓楼、雨花台、栖霞、江宁、浦口、六合、溧水、高淳11个区,共有81个街道、19个镇。全市行政区域面积6 587.02km2,2014年底户籍人口648.72万人。南京地域呈现出狭长紧凑的特征,东西向纵深有限,南北向拥主要腹地。近年来,南京市市政府着力推进城市轨道交通的发展,将城市轨道交通延伸至两江地区(江宁、江浦),房地产开发商的趋利性使得两地的房地产市场得到了迅猛的发展,房地产价格节节攀升。《南京市城市总体规划(1991-2010)调整》中提出,将都市发展区内城镇结构调整为“主城—新市区—新城”,确定了东山、仙西和江北三个新市区。江宁区和浦口区为近郊区,是目前中心城区拓展的主要腹地。

轨道交通作为连接城市和郊区一项重要的交通工具,不仅可以节约出行成本,而且能够分担道路交通的客流量,带动产业和人口由市中心向外延伸迁移。目前南京共建有6条轨道交通线路,分别为1号、2号、3号、10号、S1、S8,有效提高了江宁区和浦口区与中心城区的可达性。城市的空间结构是交通系统和土地利用相互作用的结果,城市的规模及所处的发展阶段不同其受轨道交通影响的程度也会有所区别。本文通过对南京轨道交通沿线站点周边房价的变化情况,试着把握轨道交通对房价的影响的一些规律。

2 研究思路

2.1 范围的划定

南京轨道交通目前线路包括1号线、2号线、3号线,10号线、S1、S8,各线路相关介绍如表1。

线路S1和S8均属于局部线路,在本文中不做考虑。本文将南京市切分为东西、南北两个剖面,南京中心即为新街口商业广场。其中南北向以1号线为剖面线,东西向以2号线和10号线为剖面线进行分析。

2.2 数据来源

2.2.1 统计时段的确定

根据国家统计局发布《1987年以来的国内商品房平均价格及上涨情况概览》相关信息,全国性的房价官方统计始于1987年,平均单价为408元/m2。1998年,在国务院颁发《国务院关于进一步深化城镇住房制度改革加快住房建设的通知》,房地产市场化拉开序幕。2004年开始,房价开始一路攀升。南京市房地产发展几乎同步,而轨道交通1号线于2005年开通,而两江的大量商品房的建设都在2005年左右。因此本文的数据从2005年开始进行统计,共收集89家楼盘相关数据。

2.2.2 轨道交通沿线楼盘名称及价格信息

通过百度地图找到轨道交通沿线的楼盘信息。收集时注意了楼盘基本情况如修建年代、学区覆盖、距离等影响因素。通过二手房交易网站如安居客、搜狐焦点房产等收集近年来的房屋交易价格。实地走访调查相关楼盘,了解楼盘的历史交易价格,对缺少的部分数据,利用线性插值法进行计算。

通过定性和定量结果相结合,通过数理统计进行验证结论,使得轨道交通对住宅的影响更加贴合客观实际。

3 统计结果分析

本文将南京市沿1号线切分后形成南北断面,沿着2号线自东向西从经天路站到奥体东站,10号线奥体中心站到浦口雨山路。由于浦口和江宁的大量楼盘建设时期较晚,本文分别选取2005年,2012年和2015年三个特征年统计的时间断面。以新街口为南京市中心(即0点),以北向为负,南向为正,分别测量代表站点到该地的距离。其中1号线的北向端点迈皋桥站以及南向端点中国药科大学站距离中心的直线距离分别为7.3km和20km。

3.1 轨道交通对城市空间结构的影响

2000年,江宁撤县设区,明确提出“新城”概念。2001年,南京明确提出“一城三区”发展战略,城市开始了迅速的扩张。2002年,撤销浦口区和江浦县,设立新的浦口区,设立六合区,使得市区面积快速扩张。江宁区和浦口区为近郊区,是目前中心城区拓展的主要腹地。在1990年,南京市主城区面积为947.31m2,而进入到2014年,南京主城区面积达到了4 733.11m2,城市半径得到了迅速的扩大。

数据资料来源:根据南京市及下属区县历年年鉴整理。

轨道线路的开通带动了周边板块的快速升值,如栖霞区的迈皋桥和仙林板块,浦口的临江板块以及宁南板块等。在2005-2015年期间,迈皋桥板块价格升幅达到335%。临江路的升值更是达到了824%。在2005年时,奥体板块的新房价格为新街口商品房价格的0.66倍,而截至2015年底,其平均房价为新街口房价的1.38倍,房价升值达5.78倍,而同期新街口房价升值仅为2.25倍。市区周边的板块由于轨道交通的开通使得通往中心城区的可达性大大提高,刺激了相关板块迅速升温。

从图中可以看出,在2005年,以新街口地区为中心,房价东西、南北剖面均随着离中心的距离呈现出衰减的趋势。以新街口为中心的2km范围内是高房价的集中地。而到2012年、2015年,房价随距离的变化图中出现了多个峰值,说明南京已经由单中心的城市向多中心的紧凑型城市转变。同样的情况还出现在了宁南地区、江宁地区。由于人口的增长、机动车的使用带来的道路拥堵、环境问题越来越严重,市中心的房价高企,让很多后入者很难负担昂贵的费用。轨道交通的开通扩大了和蔓延了边缘地区,便利的交通条件提供更好的交流环境,引导和带动了轨道沿线两侧用地的建设和发展。人口的分散分为两种类型,一是高收入的家庭希望既能享受市区的便利的生活和短距离的工作旅途,又希望有良好的居住环境,临近的奥体板块由于配套完善、居住环境优良获得了高收入家庭的青睐。另一类中等收入家庭则在近边缘区安家落户,江宁区和浦口区成为首选。

由于天然屏障长江的存在,浦口地区一直是南京地区的房价洼地,随轨道交通3号和10号线的开通以及长江隧道、扬子江隧道免费通行政策的实施,大大提高浦口地区的可达性,节省了出行时间和经济成本。次中心的开发遵循着工业用地—居住用地—商用用地的步骤,完善的居住设施成为吸引人们进入次中心区的重要因素,居住人口的增加将带来更多的消费需求,开发商的趋利性将会进行更完善、多样的商业设施开发,从而增加了该区域的就业岗位和人口,两者是相互促进的关系。轨道交通的延伸促进了城市规模的扩张,以江宁区为例,轨道交通1号线促进了科学园板块居住区的形成,而3号线的开通也促使了九龙湖板块的崛起。

而相对于城市近郊区受到的益处,城市中心区域受轨道交通影响并不明显。原因有:一是中心地带面积狭小,居住密度高,土地属于稀缺资源,且开发年代较早,人群已经处于高度聚集状态,二是城市中心区公共交通较为发达,轨道交通可达率的提高不如边缘区明显,三是南京目前虽然已经初步形成一主城三个新城的格局,但是就业分布上主城仍较高,因此工作地点限定在主城内,如居住在中心市区,由于工作地点到家庭居可以借由公交系统完成。

3.2 影响房价的因素分析

房价的影响具有多因素复杂性,包括区位因素、楼盘品质、房龄等。其中区位因素又包括距离市中心的距离、商业中心的距离、轨道交通站的距离、离景点距离等,将所有因素或者因素的相互作用的程度反映在研究结果中是不现实的。从局部区域来看,轨道交通对房价的影响不一。由于中心市区商业数量多,城市的建设过程中商业用地、居住用地的建设同步,商圈对房价的影响显著。因此在选用样本数据时选择距离城市中心或者次中心进行分析。生活配套包括商业区、学校、医院等配套。如在同一板块,学区划分的差异也会对房价产生影响。由于商业配套的定量化缺乏合理的方法,本文在选取楼盘数据时注意避免了由于生活配套设施引起的价格波动。

3.2.1 房龄

我们一般认为轨道交通站对周边的影响范围为700m,在这里我们选用的两个楼盘距离轨道交通口的距离君均小于500m。这也直接体现在了房价的变化上。另外在同一区域,新房子的增值速度超过房龄较老的地区。以迈皋桥板块为例,2011年新开盘楼盘左右阳光的价格约比建于2002年的和燕花苑的价格高出10%,而到了2015年,该楼盘与和燕花苑相比溢价高达42%。价格一定程度上反映供求关系,在交通可达性同等的条件下,新楼盘的增值速度更快。

3.2.2 距离轨道交通站点的距离

由于1号线、3号线延伸到的江宁科学园板块以及九龙湖板块楼盘、浦口开发数量较少,因此南京市北部的迈皋桥地区作为研究对象。分别以距离轨道交通口1km、2km、3km、4km为节点,选取房龄品质相近的四处楼盘进行分析。从上图可以看出,随着距离的推移,房价呈现出逐渐降低。但是在2015年,距离迈皋桥轨道交通口4km的楼盘价格实现了飞跃,究其原因,主要是因为1号线北沿线将于2016年开建,将会延伸至该地。这也验证上面的观点,即轨道交通对偏远地区的意义重大。

3.2.3 房价与房龄、距离的相关性分析

本文以迈皋桥商圈为例,沿着和燕路沿伸,对沿线30家楼盘进行调查。以房价作为因变量y,房龄和距离分别作为自变量x1和x2。采用EX-CEL软件对其进行多元线性回归分析,结果如图8、9所示。

通过回归分析得到衰减方程为:

计算得到符合相关系数R为0.76,判定系数R2为0.58,标准误差为0.16万元,拟合效果较好,计算结果说明与房龄、到轨道交通站点距离两者为中度相关的关系。模型检验采用的是F检验,F值为18.42,Significance F为8.98E-06<0.05,说明具有统计学意义。并且回归系数t检验值分别为-5.15和2.82,对应的P值分别为2.05e-05和0.008 8,均小于0.05,说明x1和x2的相应回归系数有统计学意义。从上式计算中可以看出,与轨道交通站的距离远比房龄更容易对房价造成影响。

4 结论

1)南京城市发展进入了多核发展时代,房价随市区中心的变化呈现出多个波峰和波谷的状态。奥体板块由于其地理和政策优势取代了新街口板块成为南京房价最高的板块。

2)轨道交通的修建对城市边缘区房价刺激高于老市区。靠近隧道口的临江路板块房价同比2005升值近8倍,江宁的九龙湖、科学园片区的建设得益于轨道的建设,几乎和轨道建设同步。而市区由于人口密度高,可建设土地少等原因,受轨道交通影响相对较小。

3)在城市郊区或者边缘区,住宅价格随着离轨道交通口的距离的增加呈现出明显的衰减。房龄和离轨道交通口的距离是影响房价的主要因素。靠近轨道交通口的新房价格增速最快,相对于房龄来说,住宅的地理位置更重要。

参考文献

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[2]刘玉亭,程慧.国内外边缘城市研究进展与评述[J].国际城市规划,2013,28(3):52-55.

[3]韩增林.当前背景下的省域主体功能区划分区体系与一般思路[J].辽宁师范大学学报:自然科学版,2011,34(3):365-371.

[4]吕刚,唐德善.边缘地区理论对南京城市空间发展的启示[J].现代管理科学,2008,28(3):59-67.

[5]刘艳军,李城固,等.城市区域空间结构:系统演化及驱动机制[J].城市规划学刊,2006,33(7):73-78.

[6]冯艳,黄亚平.大城市都市区簇群式空间发展及结构模式[M].北京:中国建筑工业出版社,2013.