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    社会其它相关论文-我国居民最高房价收入比的测算与研究 .doc

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    社会其它相关论文-我国居民最高房价收入比的测算与研究 .doc

    社会其它相关论文-我国居民最高房价收入比的测算与研究摘要以居民住宅为研究对象,结合中国国情,对房价收入比进行了较为严密地推算,以说明房地产的价格相对于居民经济收入承受能力的关系,并做出了相应的解释。关键词最高房价收入比住宅价格家庭年收入测算研究中图分类号F293.35文献标识码A本文之前,已有许多权威文章论证了商品房价格与居民收入的相关关系,其结论是两者间呈明显的正向线性关系,即商品房的价格随居民收入水平的提高而上升。根据相关资料表明,国际认可的比较恰当的房价收入比为3:16:1。无论是国际上还是在国内,房地产界权威人士都承认“房价收入比”是衡量一个国家居住水平的重要指标,对于监测市场运行、制定相关住房政策都具有重要的指导意义。然而,我国这一指标的具体数值争议颇多,至今仍然没有一个权威的数值供参考,更无从寻觅一些公认有效的测算方法。本文从中国居民经济状况的实际出发,以城镇居民为分析对象,并根据居民习惯和国家相关的政策提出了一系列假设,对符合我国国情的居民能承受的最高房价收入比进行了大致推算。推算思路:通过对居民消费状况的实证研究,得出居民能用于购房的年均最大支出,当这一数值能够偿还购房按揭贷款的年还款额时,计算得到的房价收入比即为居民有能力购房的最大房价收入比。1模拟消费关系式笔者通过对历年城镇居民收入和消费支出的研究,发现居民的消费支出各项中存在一定的线性关系(见表1)。笔者运用SAS数学统计软件对数据进行一系列的分析和处理,得到YZ与SP之间的相关系数为0.98832,当取自信度为0.05时,与相关系数0.98832相对应的自信误差为0.00010.05,说明YZ和SP之间的确存在相关性;同理SB与SP,JT与YL,JY与YL,JZ与YL之间也存在一定的相关性,相关系数分别为0.93112、0.99181、0.99654、0.97254,与各相关系数相对应的自信误差分别为0.0003、0.0001、0.0001、0.0001,均小于0.05,检验说明的确线性相关。在此前提下,利用Mathematic软件对数据进行拟合,得到如下关系式:YZ9.7460.266SPSB28.0260.190SPJT5.7461.410YLJY100.7211.867YLJZ95.4841.403YL由于人均消费支出(AXF)可表达为:AXF=SP+YZ+SB+YL+JT+JY+JZ+(的加权平均值为190)于是,AXF可简化成如下形式:AXF1.456SP4.050JZ43.877(1)而AXFASR×C(2)其中,C为消费倾向。2模拟购房支出关系式对于购房支出的测算笔者基于以下假设:测算的对象为平均经济水平的城镇居民,即假定平均经济水平的城镇居民都应该具备通过贷款进行购房消费的经济实力;城镇居民除了日常正常消费支出外,其余的收入全部用于购房支出,且这项购房支出仅仅勉强支付因购房而向银行申请贷款的每年的本利和;城镇居民是以目前的稳定收入预算作为购房前提(他们不可能预知未来收入状况),并出于谨慎不愿冒险购买超过当前收入水平支撑能力的房屋;居民都可以获得银行按揭贷款支持来购房,银行愿意且居民能够承担的比较现实可行的贷款方式为7成20年的按揭贷款,居民采取每年等额还款方式。3成的首付款居民能够通过各种筹资渠道支付,如多年储蓄、出卖旧房、家人资助等;据统计,城镇居民居住支出中有60%用于支付水电气等配套设施,40%用于住宅支出。笔者将这一支出也计算到人均购房支出中。考虑到我国是一个发展中国家,人民生活水平还有待进一步提高,居住条件也在不断改善,因此从满足大多数人的居住作为出发点,笔者认为能勉强满足平均居住水平的房价才是合理的房价,能为平均经济水平承担的房价才是合理的房价。这个房价水平包括居民根据自己的经济实力等原因选购的新开发的商品住宅或二手房等情况的平均房价,因此笔者进行如下模拟。ASRAXF+0.4×JZGF(GF表示人均购房支出)(3)GF×户均人口数房价×0.7×年还款比例(4)利用现行银行住宅贷款利息及贷款年限(7成20年)计算得到这一比例为0.079。3推算房价收入比将上述(1)、(2)、(3)、(4)式整理合并得:ASRAXF+0.4×JZ=0.0556×房价/户均人口数1C+0.4×C×(11.456E)/4.05=0.0556×房价/家庭年收入最后,房价/家庭年收入17.978×(10.902×C0.142×C×E)(5)其中,C为城镇居民消费倾向,E为城镇居民恩格尔系数。将全国城镇近两年的数据代入(5),可计算出全国城镇平均房价收入比,结果见表2。4数据的实证检验表3数据为武汉市2000年上半年住房需求市场调查报告内容之一。表4数据为武汉市2002年上半年住房需求市场调查报告内容之一。该调查数据分别反映了2000年、2002年武汉市年收入不同的家庭拟购房金额的市场需求状况。值得注意的是,该调查数据只不过是武汉市居民有购房意向者的期望数据,与实际数据有一定的差距,但它能真实的反映购房者的购房意愿和实际购房能力,代表了市场的实际需求情况,也应该成为市场定位的方向和目标。由此计算得到的房价收入比与上面推导出的房价收入比基本吻合,略高应是正常的,因为我们推算的房价收入比是以全部住宅的均价作为分子的,包括新开发的商品住宅和二手房交易,而上述调查则是以购买新开发商品住宅作为调查对象的,房价收入比应相对略高。应该说明的是,笔者引用武汉市的数据并不能证明上述结论的真实性和正确性,只不过是从一个侧面来反映房价收入比的情况,提供一些供参考的数据。武汉市在经济发展方面有其特性,它基本上能够反映全国平均状况或是中等、中等偏下城镇的经济发展水平和人民生活状况。因此,以武汉市数据作为全国城镇平均状况的参考有一定的借鉴意义。对于房价收入比的测算及其应用和意义,笔者补充几点意见:(1)国际上通行的房价收入比,指一个国家和城市的年平均上市房价与家庭年收入之比,而我国有些地方仅仅用新开发的商品房均价除以家庭年收入。因此这个房价收入比肯定会相应较高,以致得出一些不恰当的结论。以美国为例,美国每年新开发的商品住宅价格也相当高,这样计算出的房价收入比在8:1到11:1,然而美国每年上市的新开发的商品住宅仅为住宅交易的20,其余80%都是二手房交易,这样就把住宅的均价降下来了,因此美国统计的房价收入比总在3:16:1。在本文推算房价收入比的公式时,就是以各类交易的住宅的均价进行计算的。(2)笔者认为,房价收入比对于不同的区域应该有不同的数值。国家根据各地区数据汇总计算得到的房价收入比,可以监控全国房地产市场的整体运行状况,或同过去房产市场的运行状况进行纵向比较。但这个数据并不能代表各地区的房地产市场状况,尤其是在我国这种区域发展极不平衡的国情下。同理,不同地区也不能采用统一标准,而应根据当地实际情况制定恰当的房价收入比。例如2000年,北京与武汉相比,其人均年收入约为武汉的2倍,但住宅均价约为武汉的3倍,因此房价收入比约为武汉的1.5倍。显然用北京的标准来衡量武汉或以武汉的标准来衡量北京都是不恰当的。参考文献1包宗华.由房价收入比的计算问题所引出的问题J.中国房地产,1999(12)2包宗华.关于房价收入比的再研究J.城市开发,2003(1)

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