基于博弈论的房地产业中各博弈方策略分析.

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1、基于博弈论的房地产业中各博弈方策略分析.2013年1费!翩基于博弈论的房地产业中各博弈方策略分析赵天营1王秋阳2(1.河海大学商学院,江苏南京210000;2江苏经贸职业技术学院,江苏南京210024)摘要:房地产业作为国家经济发展的支柱产业,一方面直接影响国家GDP的增长,一方面又关系国内社会的稳定,而作为房地产业的主要参与者:中央政府、地方政府、银行、房地产商等,他们相互之间的关系也会对房地产业产生影响,因此研究房地产业中各博弈方的策略尤为重要。本文将通过完全且完美信息动态博弈、重复博弈二种博弈论研究方法,对房地产业各博弈方之间的策略加以分析,并提出

2、政策意见。关键词:房地产;完全信息静态博弈;完全且完美信息动态博弈;重复博弈中图分类号:F293.3文献标识码:A文章编号:1008-4428(2013)10-37><5-02一、引言基于以上假设可作出下列动态博弈模型:2010年以来,从升息到提高存款准备金率,再到限贷、限购,从经济政策到行政政策,从抑制需求到增加供给,中国政府对内巴雪川地房地产行业实施了多次宏观调控。与往年政府行为不同,近几阳舍配合/年的房地产调控措施紧盯市场变化持续出台政策,力度不断加大并一直延续至今。调控政策的密度、严厉程度超出市场预期,巳EC~特别是要求各地方政府明确提出;房价

3、控制目标极大改变了不惩罚/例(U-aU房地产市场相关行为者预期,特别是投机性投资需求得到显著抑制。另→方面,提高二套房首付、加紧营业税征收等政策也极大提高了房产投资者的资金成本和未来的交易成本,这必将增(U-aU+B,al)-刷)(U-aU-A,al)+A-,IM-C)加投资性购房的获利风险。本文拟通过对房地产业相关者的行为进行博弈分析,包括如果地方政府积极配合中央政策M(图中M为执行参数),完全信息静态博弈(完全且完美信息动态博弈,中央政府与单个那么地方政府的得益为土地收益U减去按土地收益的比例上交地方政府间的博弈)和重复博弈(基于静态和动态博弈,加

4、入重中央的应付款项αU,而中央增加了一部分财政收入αU的同复博弈条件后,n个厂商进行多次博弈,中央政府与多个地方政时,由于政策得到落实带来的社会效益。M,其中。为政策的府之间的博弈),研究其背后的决策目的,为我国房地产行业的效用力度。持续稳定健康发展提出有益建议。而如果地方政府消极配合,则中央会选择惩罚与不惩罚两二、完全且完美信息动态博弈种措施。倘若不惩罚,地方政府会在收入土地收益的同时增加一完全且完美信息动态博弈以下列基础假设为前提,主要研笔额外收入B,而中央政府则会减少λM的社会效益,其中λ究中央政府与地方政府及厂商之间的博弈关系,以此找准政府为政策

5、失效时的影响力度;倘若惩罚,地方政府会因此缴纳罚金监管的突破口,稳定房地产业的健康发展。A,中央政府在惩罚的同时会投入一定的监管资金C。(一)此博弈中假定中央政府不只是关注房地产业所带来的由上述博弈模型不难看出,如果中央政府不惩罚地方政府财政收入,更关注房地产业所带来的社会效用,而地方政府的政对中央政策的消极配合,在不考虑财政损失的情况下会减少相绩与财政收入直接挂钩,因此地方政策主要由财政收入主导,所当一部分的社会效益,而政府的职责是维持经济与社会的总体谓;上有政策,下有对策如没有强力制约必然导致地方政府抬稳定,因此必须加强监管以惩戒地方政府的消极对待。

6、而惩戒的高房价,激化社会矛盾。房地产商的利益来源于地方政府对待房力度体现在罚金上,此部分罚金要作为转移支付抵消因此而减地产的态度,因此此处可将地方政府和房地产商合并为同一博少的社会效用和监管成本,在数值上体现为:弈主体,并假设目前只有一个地方政府和一个中央政府以便模aU+A-JM-C?aU+βw;型分析。化简得A?(??.+β)M+C(二)中央政府和地方政府的政策不可能同时出台,在时间三、重复博弈上具有一定滞后性,而就一般而言中央政策先于地方政策,因此重复博弈主要基于静态博弈与动态模型的假设,在条件上此处假定地方政策就中央政策进行调整。此处地方政府的对策

7、给予一定扩充,从一个更为广的角度分析房地产业各博弈方之简化为地方政府积极配合中央政策或是消极配合中央政策,中间的关系。央政府对其消极配合有惩罚和不惩罚两种对策。我们知道,一个国家仅有一个中央政府,地方政府数量较多句FHJ3黯回醋蘸雕路但已基本固定不变,而房地产商的数量却是随着市场的变化而如果能通过统计确定减少的社会效用及所需的监管成本,变化的,因此上述假设模型仅能从某一角度解释房地产业中的则监管数量和罚金间的关系可表示为:协旦川:一问题。由于地方政府及房地产商的数量庞大,中央如果逐个监管AA>??C+-2虽然可以保证总体的稳定运营,但其所造成的高额

8、监管成本和大量的资源浪费必会对社会起到反作用。上述公式揭示了罚金和监管数量之间的

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