我国城市房地产价格指数构建方法研究

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1、我国城市房地产价格指数构建方法研究内容摘要:本文通过对特征价格模型的深入研究,结合多种价格指数编制方法优点与我国房地产市场的现实,提出当前国内城市房地产价格指数的构建方法:以加权平均法为主要形式,吸收特征价格法的基本思想对加权平均法进行改进,剔除干扰因素,使编制出的价格指数能更好地反映房地产市场供求关系的变化。  关键词:特征价格加权平均房地产价格指数    目前,我国房地产市场处于供求两旺的状态。面对房地产业的大好形势,为了防止泡沫现象的发生,促进房地产市场信息的透明化是一个重要举措。房地产价格指数是房地产市

2、场综合因素影响下,供求关系的直接体现,能及时地向社会传达市场信息,是房地产市场信息透明化的主要标志。    国内外研究现状    目前,我国房地产价格指数的编制与发布既有政府主持的,也有民间承担的。民间的房地产指数由房地产开发商或中介机构编制,如中房指数(CREIS)、戴德梁行指数(DTZindex),伟业指数、中原城市指数(包括CCI和CCL)等。政府的房地产指数一般由房地产管理部门组织编制,如全国35个大中城市房地产价格指数、深圳房价指数、上海住宅预售价格指数、西安40指数等。这些价格指数的编制和使用上存在

3、以下几个问题(张宏斌、贾生华,2000):指数编制过程中,板块、片区和商业圈的划分缺乏必要的理论依据;指数的计算方法落后;价格指数的预测方法不能体现房地产市场的内在特点;各地编制房地产价格指数的主体不一样,造成了数据的来源和样本的选择方法存在很大的差异。  国外的房地产价格指数编制方法众多,从现有文献来看,大致可归纳为以下几种关键类型:重复交易法、特征价格法以及混合模型方法。其中重复交易法和特征价格法是解决房地产价格指数编制中由于房地产结构差异、品质差异所造成的指数偏差等问题的较好方法,尤其是特征价格法在国外住

4、宅价格指数的应用中最为广泛。然而,由于我国特殊的国情和市场条件,国内目前十余种房地产指数的编制大多采取了理论上简单、实际编制上粗糙的加权平均法,或者是加权平均法和重复交易法相结合的不规范做法。在指数的理论和实践中存在着指数测算方法不完善、样本数据缺乏代表性、指数的应用受到很大的局限等问题。  然而,随着我国市场经济改革的不断深入和国民经济的稳步高速增长,我国各地房地产市场在数年内就有了前所未有的变化和发展。在经济发展迅速、市场体制较完善的地区和城市,房地产市场不断规范和成熟,市场交易案例逐步增多,房地产交易登记

5、备案制度也逐步得以实施和完善。这样,我国城市房地产指数在编制的基本理论方法上,一些城市地区已初步具备了应用特征价格法的现实可行性,大量的交易案例和实际价格数据使得房地产各属性与房地产价格关系的测算成为可能。同时,由于我国目前房地产市场仍然以一级市场(即新盘的交易)为主,大多数城市的二手房市场远未放开,市场交易资料相对来说还是较封闭不公开,这种现实状况极大地限制了重复交易法的应用。当然,在一些二手房市场较发达、市场基础较好的个别地区,如上海,可以考虑采用该方法编制房地产指数。此外,由于大多数地区和城市,毕竟房地产

6、市场的发育晚、规范慢、交易少,在一定的时期内都不一定能够具备仅仅应用征价格法的条件。这样采用细分市场和加权平均法以及特征价格法可能对目前国内很多亟需编制房地产价格指数的城市还是一种可行的思路。  总之,从未来我国房地产价格指数编制的趋势看,特征价格法因其方法的科学性和理论的完善性而具有广阔的应用前景,应加强这方面的理论研究。此外,应针对不同地区不同条件选择合适的、可行的房地产价格指数编制方法。在有条件的地区、城市,可分别采取两种以上的方法进行房地产指数的编制,并进行比较研究。    特征价格模型    房地产特

7、征价格法编制房地产价格指数的理论依据源于“特征价格理论”,最早由美国经济学家Lancaster于1966年创立,其意义为每单位消费者在追求效用极大的过程中,每增加一个单位某种属性的消费,所愿意支付的边际费用。这种方法是应用特征价格理论,运用模型求出影响房地产商品价格的品质因素所隐含的价格,并可确定每一品质因素变动对商品价格的影响程度。这样即使是非同质商品也可以在基期和报告期进行比较。设p为房地产商品价格;Xi为房地产品质因素;βi为各品质因素对房地产商品价格的影响系数;Tj为房地产商品在j期售出的虚拟变量,若出

8、售Tj=1,否则Tj=0;rj为在j期出售的房地产商品价格变动;为随机误差项。根据特征价格理论可以建立房地产商品价格模型:  LnP=∑βiLnXi+∑rjTj+e(1)  通过回归分析,以得到各期的值,利用这些数据就可以编制房地产价格指数。这种方法虽有较好的理论基础,但在应用时要注意考虑这样几个问题:影响房地产价格的特征因素有那些;房地产价格与这些特征因素之间的关系是什么样的。因此,

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