(原鹏飞)成本上升型房地产价格上涨的产出、就业及居民福利效应研究.doc

成本上升型房地产价格上涨的产出、就业及居民福利效应研究基于可计算一般均衡模型的定量分析原鹏飞（国家统计局统计科学研究所 北京 100826）摘 要：在构建地区可计算一般均衡模型的基础上，以北京市为例，本文模拟了成本上升型房地产价格外生上涨的产出、就业及居民福利效应。结果显示：成本上升型的房地产价格上涨使GDP和就业都下降；与房地产业关联度最高的金融保险业、建筑业、服务业以及房地产业自身所受的影响最大，其产出和就业都处于下降态势，农业和采掘业的产出和就业都有所上升，而轻工业和公用事业的变化方向不定；所有收入等级居民的福利都下降，而且随房地产价格上涨幅度的增加而增加；房地产价格上涨对城镇居民的影响大于农村，对城镇中低收入阶层的影响大于高收入阶层。居民关键词：房地产价格 可计算一般均衡 产出 居民福利中图分类号 F293.3 文献标识码 CThe Effects of Cost-push Real-estate Price Rising on Production, Employment and Households WelfareQuantitative Analysis with Computable General Equilibrium ModelAbstract: On constructing the regional computable general equilibrium model, we simulate the production, employment and welfare effect of exogenous real-estate price rising. The result shows that real-estate price rising result in decrease of GDP and employment; the influences of price rising on industries such as finance and insurance, construction, service and real-estate itself which highly correlated with real-estate industry are the most serious, the production and employment are all decreased, the production and employment of agriculture, mining and public service industry are all increased, while that of light industry and public utility industry dont follow a fixed change pattern; all households welfare is decreased, and shows an accelerating decrease pattern when the increasing extent of price is rising; the influence of real-estate price rising on towner is greater than that on countryman, and influence on households with middle or lower income is greater than that on the ones with high-income in town.Key Words: Real-Estate Price Computable General Equilibrium Output Welfare作者简介：原鹏飞：男，1979年10月18日出生，汉族，山西长治人，博士， Email:，Tel系地址：北京市西城区月坛南街75号国家统计局统计科学研究所（100826）1 引言进入新世纪以来，我国房地产业一直保持着高速增长的态势。作为国民经济中的基础性和先导型产业，房地产业在国民经济中具有不可替代的地位，其与其他产业之间的高度关联性使得它的发展直接或间接地推动了建筑、建材、冶金、金融保险、商业服务等众多产业的发展，因此已发展成为当今中国各大城市的支柱产业，在推动中国近年来经济增长的过程中功不可没。但由于我国土地市场的缺位以及短期缺乏弹性的土地供给，相对于居民对住宅的巨大需求，我国房地产市场的住房供给相对不足，再加上大量投机因素的推动，近年来全国大部分地区住房价格持续上涨，而且其上涨速度远远超过我国居民平均收入的增长速度。较高的住房价格会对房地产业的发展提供较大的动力，但是过高的住房价格无疑会对经济发展带来极大的负面影响。首先，房地产业与金融业之间的高度关联使得房价波动的风险高度集中于银行体系，直接影响到我国的金融稳定甚至金融安全，再加上房地产业与其他行业之间的高度关联性，房地产价格大幅波动必然会导致国民经济的剧烈震荡。其次，目前房价大幅上涨，特别是一些大中城市房价上涨过快直接导致居民购房负担加重，城镇居民的住房问题已经成为当今中国最大的社会问题之一，严重影响了我国社会主义和谐社会的构建。房地产业与整个经济系统之间复杂的相互作用机理使得对房地产业的管理与调控成为一项复杂的系统工程，而美国次贷危机引发的全球金融风暴更是说明了房地产价格对宏观经济的巨大冲击。由此，对房地产业与其他产业之间的关联关系进行定量研究，对优化房地产业宏观调控、促进房地产业与国民经济的健康、协调发展具有重要的理论及现实意义。另一方面，房价变动对居民的福利有着重要的影响，而国内在这方面的定量研究还是一个空白，在这种情形下，如何衡量房价上涨对居民福利的影响就是一个非常重要的课题。鉴于此，本文对我国房地产价格上涨的产出、就业及居民福利效应进行定量研究。2 文献回顾由于房地产业在整个国民经济中所处的特殊重要的地位，房地产业自身及其与国民经济之间的关系一直是近年来我国学术研究的热点。目前国外对房地产经济与国民经济之间关系的研究比较深入，其中基于计量及投入产出方法的研究较有代表性，这些研究对房地产业在整个国民经济中的地位及房地产业调控政策对经济的影响进行了定量研究，如Patric H（1998）6，Baffoe-Bonnie J.（1998）7， Quigley J.M.（1999，2001）8,9 ，等等。值得一提的是，近年来国外也有一些学者尝试将可计算一般均衡模型（Computable General Equilibrium, CGE）用于对房地产业的考察。Luk等（1991）10是最先将CGE模型引入房地产经济研究的学者之一，其研究结果显示CGE模型能够较好地模拟土地租金、住房价格以及人口密度等变量的变化；Euijune Kim等（2003）11构建了韩国汉城的CGE模型，并用该模型研究了住房供给对区域经济增长和收入分配的影响。相对来说，目前国内学者对我国房地产业与国民经济之间关系的研究还比较少，而且大多都是一般性的描述统计分析，定量分析则非常少见。梁云芳等（2006，2007）1,2用计量模型研究了房地产业与我国国民经济协调发展之间的关系以及我国房价区域波动的差异,并分析了造成各地区房价波动差异的原因；王国军，刘水杏（2004）3借助投入产出模型对我国及美、日、英、澳4个发达国家房地产业与其密切关联产业的关联度进行了研究，通过国际和国内地区比较，分析房地产业与其相关产业关联关系的变化规律以及房地产业对相关产业的带动效应；吴海英（2007）4在构造动态投入产出模型的基础上对房地产投资对钢铁等行业投资进而对总投资造成的直接和间接影响进行了分析；赵龙节等（2007）5等运用投入产出模型研究了我国房地产业与其他产业之间的相关关系，等等。从以上对现有文献的回顾可以看出，目前国内学者对我国房地产业与国民经济之间关系的研究还不够深入。首先，基于计量经济模型和投入产出方法对房地产与国民经济之间关系的研究存在着固有的缺陷。由于房地产业与国民经济之间错综复杂的相互联系，基于计量经济模型对房地产经济波动与国民经济运行之间相关性的研究由于脱离微观基础而不适用于中长期分析，而基于投入产出方法的研究虽然能够充分考虑房地产业与国民经济各产业部门之间的相互联系，但由于投入产出模型需求导向 投入产出分析有一个关键的前提假设，即部门产出是需求导向的，这隐含着所有部门都存在过剩的生产能力，以至于它们在价格不变的情况下能够满足增加的需求。、生产函数规模报酬不变、要素之间不可替代等严格假设，加上投入产出表只着重于对生产领域及初次收入分配的核算，无法考虑相互联系的各个部门之间的再分配效应，因此投入产出分析方法所体现的经济联系与现实之间仍然存在着较大的差距，也不能从根本上揭示经济活动间的相互关系，因此，基于投入产出方法对房地产业与国民经济之间关系的研究也有很大的局限性。其次，目前对区域性房地产市场的研究还比较少见。由于房地产业是一个区域性很强的产业，其发展水平受到当地经济发展水平、人口数量、产业结构以及消费结构等多种因素的影响，即使同一个省份内不同城市之间的房地产业也会有很大的差异，因而将房地产与国民经济之间关系的研究深入到区域层次就显得非常必要。最后，住房作为一种在家庭总支出中占较大比例的生活必需品，其价格变动无疑会对居民的生活水平产生较大的影响，而目前国内学术界对此问题的研究还基本是空白。相对于计量经济模型，CGE模型具有更为可靠的经济理论基础，而作为CGE模型分析基础的社会核算矩阵（SAM）将整个经济中的所有部门放到一个统一的框架中，它不仅考虑了生产领域及收入的初次分配，而且考虑了相互联系的各个部门之间的再分配效应，因此更为全面合理。尤其是SAM中部门划分的极大灵活性使我们能够对居民部门进行细分，进而分析某一外生冲击对不同收入等级居民的福利产生的影响。鉴于CGE模型的上述优势，本研究将构建地区CGE模型，并将其用于对房地产价格变化的产出、就业及居民福利效应的分析。另外，在我国区域房地产业的发展中，北京、上海等大城市的房地产业发展最为成熟，而且其价格持续大幅上涨也是在最近几年之内才出现的，因此以这些地区为分析对象来研究房地产价格上涨的经济效应就具有较好的代表性。由此，我们选择北京市2002年的数据为样本对房地产价格上涨的经济效应进行分析。3 模型构建在一般均衡理论中，均衡状态的达到需要满足三个条件，即企业利润最大化，居民福利最大化以及市场出清。企业利润最大化和居民福利最大化通常由在一定约束下的最优化问题来表述，而市场出清则表现为每个市场的供求平衡。在CGE模型的实际应用中，由于政府，国外，投资等部门的存在以及为了研究特定的问题，最终构建的模型一般都比较复杂。Lofgren等（2002）给出了一个包括国外部门的开放型CGE模型的一般形式，本文模型的构建主要参考这一模型，但由于研究目的的不同，我们对该模型作了两个主要的扩展。首先，由于我们主要研究区域性房地产市场价格波动的居民福利和宏观经济效应，因此在模型中增加了代表所考察地区与国内所有其他地区之间交易的地区间部门；其次，为了考察房地产价格上涨对不同收入等级居民的不同影响，我们将居民部门按收入等级细分为多个居民类型。本文CGE模型主要由四个模块构成，分别为生产与贸易，价格，机构及系统约束。模型中汇率用单位外币的本币价格表示，并假设贸易差额和总吸收是内生的，本国进出口品的世界价格是外生的（即服从小国假设）。另外，出于表达上的方便，模型使用了一些符号的习惯表达，即内生变量用大写字母表示，模型参数和外生变量用小写或者希腊字母表示，指标在下标中以小写字母出现（其中，a表示生产活动，c表示商品，f表示基本的生产要素，i表示家庭的类型）。模型中变量的详细说明见表1。3.1 生产与贸易生产和交易模块主要描述国内外产品市场的供需情况 这一部分中，和均为常数，除下标不同外，分别表示效率参数和份额参数和替代弹性参数。方程（1）为国内活动的CES（不变替代弹性）生产函数，其中为活动生产率参数；方程（2）为国内产出的国内供给，即活动产出加上地区间调入并减去调出；方程（3）和（4）给出了国内产出在国内销售和出口两个流向中的分配，其中（3）采用CET（不变转换弹性）函数给出了两种流向之间不完全转换的假设，除了负的替代弹性外，该函数与CES函数相同，（4）定义了出口和国内销售之间的比例关系，该式保证出口-国内价格比率的上升会引起出口-国内供给比率的增加；在国内市场上，由于进口与国内产出之间的不完全替代性，我们用方程（5）（Armington函数）来刻画复合商品的国内供给，该函数以国内产出和进口作为“投入”；方程（6）定义了进口与国内产出之间的比例关系，该等式保证国产-进口价格比例的上升将会导致进口-国产需求比例的上升。 （1） （2） （3） （4） （5） （6）3.2 价格在CGE模型中，价格主要描述实物流和名义流以及各种经济指标之间的价格关系。因为我们假设不同来源和目的的商品质量有别（比如出口，进口以及国内销售的国内产出等商品），因此模型中价格系统的内容是丰富的。在该系统中，内生价格与其他价格（内生或外生）以及模型中的非价格变量联系在一起。方程（7）和（8）分别定义了进口品和出口品的价格，它们是考虑关税并经汇率调整的国际市场价格；方程（9）是国内产出的国内价格，它是经间接税调整后的国内供给价格；方程（10）是复合品价格，即国内市场的综合产品价格；方程（11）是国内总产出价格；方程（12）是对基准价格水平的确定，由此，模型求解得到的其他价格均为该基准价格的相对价格。 （7） （8） （9） （10） （11） （12）3.3 机构这一部分主要定义各经济主体（家庭，政府，企业等）的收入和支出。方程（13）定义了家庭收入是要素收入、企业转移支付和政府转移支付的总和；方程（14）定义了家庭支出是消费支出和收入所得税支出之和；方程（15）定义了企业收入是企业要素收入和政府转移支付之和；方程（16）定义了企业支出是企业所得税和对家庭转移支付的总和；方程（17）定义了政府收入是直接税、间接税以及进出口关税的总和；方程（18）定义了政府支出是政府消费和政府对其他机构转移支付的总和。 （13） （14） （15） （16） （17） （18）3.4 系统约束这一部分主要描述CGE模型中的各种均衡关系。等式（19）表示家庭的收支平衡，即家庭收入等于家庭支出与家庭储蓄之和；等式（20）表示政府收支平衡，即政府收入等于政府支出与政府储蓄之和；等式（21）表示储蓄-投资平衡，即总投资等于政府储蓄、家庭储蓄、地区间储蓄以及国外储蓄的总和；等式（22）表示国内产品市场的供求平衡；等式（23）表示要素市场平衡，即要素供给等于要素需求；方程（24）为国际收支平衡方程，其左边为国外帐户支出，包括出口、国外要素收入和政府对国外的转移支付，右边为国外帐户收入，包括进口和国外储蓄；方程（25）为地区间帐户的收支平衡方程，其左边为地区间帐户的支出，包括总调出和政府对国内其他地区的转移支付，右边为地区间帐户收入，包括总调入和国内其他地区的储蓄。 （19） （20） （21） （22） （23） （24） （25）表1：CGE模型变量说明内生变量QDa：活动产出水平Ka：活动资本需求La：活动劳动需求QIa：活动中间投入需求QDc：国内产出的国内供给QREc：调出QRMc：调入QEc：出口QXc：国内总产出QMc：进口Qc：国内总供给PSc：活动供给价格PEc：出口价格PMc：进口价格PDc：国内产品的国内价格PXc：国内总产出价格PQc：复合品价格YIFif：家庭i要素收入YIi：家庭i的收入QHic：家庭i的消费EIi：家庭i的支出EE：企业支出YE：企业收入YIFK：企业资本收入YG：政府收入EG：政府支出QGc：政府消费参数及外生变量pwmc：进口品的世界价格pwec：出口品的世界价格e： 汇率tmc：进口关税税率tec：出口关税税率tic：间接税税率tfie：企业对家庭的转移支付tfig：政府对家庭的转移支付thi：家庭i的所得税税率tfeg：政府对企业的转移支付tfie：企业对家庭的转移支付tr：企业所得税tfreg：政府对其他地区的转移支付tfrg：政府对国外的转移支付shi：家庭i的储蓄率gs：政府储蓄res：其他地区储蓄rs：国外储蓄ls：劳动禀赋ks：资本禀赋4 数据处理4.1 北京市2002年社会核算矩阵（SAM）构建应用CGE模型进行政策模拟首先要构建针对特定问题的SAM。在编制地区SAM时，由于在贸易上国内地区间的商品调入调出与国外商品进出口的贸易方式和条件不同，因此为了对两种不同的贸易类型加以区分，我们在编制北京市SAM时增加了表示北京市与国内其他地区间经济交易的地区间帐户。另外，为了使分析集中于主要产业之间相互关系，我们按照行业性质将北京市投入产出表（2002）中的42个行业进行了归并，由此得到9个大类（详细类别见表3）。为了考察房地产价格的外生变动对不同收入等级居民福利的影响，我们依据收入等级将城镇居民帐户细分为七个类型（具体见表4）。编制SAM所需数据首先来源于北京市投入产出表（2002），其他相关数据由北京统计年鉴（2002，2003）及其他相关统计资料中的数据整理计算。另外，由于北京统计年鉴（2003）没有给出不同收入等级家庭的详细收支数据，此处依据中国价格及城镇居民收支统计年鉴（2003）中的相关数据近似地对家庭帐户进行细分。最后，我们用最小交叉熵法（Maximun Cross Entrophy，MCE）12对初始SAM进行平衡。表2给出了北京市2002年宏观加总的SAM。4.2 CGE模型相关参数的设定及估计运用CGE模型进行政策模拟涉及到一系列重要的模型参数，比如各种生产投入和消费投入之间的替代弹性，产出之间的转换弹性，收入、支出份额，税收税率，以及贸易参数等等。模型中各种投入、产出之间的替代弹性和转换弹性主要运用计量方法进行估计，进出口弹性主要参考范金等（2004）的做法进行设定，各种税率均设定为2002年的当期值。表2：北京市2002年宏观SAM（单位：亿元）活动商品要素企业家庭政府资本地区间国外合计活动7525322081711562商品71331784758207911754要素39553955企业15791579家庭22592362297政府47412632561986资本1252452181184102079地区间34043404国外69911711827合计1156211754395515792297986207934048275 房地产价格上升的产出、就业及居民福利效应本文的主要目的是考察房地产价格上涨的产出、就业及居民福利效应，但出于以下三个方面的考虑，本文对房地产价格上涨的模拟通过对房地产业产出征税来改变房地产相对价格的方式来实现。首先，作为一个活动部门，房地产业的产出和价格都是CGE模型中的内生变量，其内生性能够保证均衡状态中厂商利润最大化、消费者效用最大化与市场出清同时实现；其次，CGE模型中税收的外生性使我们可以通过改变税率来改变商品相对的价格；第三，近年来我国住房价格上涨的一个很重要的原因是住房用地价格上涨和房地产业名目繁多的税费导致的住房供给成本增加，而土地价格上涨所增加的收入和税收几乎全部由政府支配。本文中我们主要模拟了房地产价格分别上升10%-50%的产出、就业及居民福利效应，具体模拟结果如表3和表4所示。表3：房地产价格上涨的产出及就业效应（单位：%）10%20%30%40%50%产出就业产出就业产出就业产出就业产出就业1农 业1.441.262.732.293.853.034.813.445.653.472采掘业1.581.22.711.853.231.782.920.691.411.863轻工业1.20.851.981.162.070.73-0.33-0.74-0.59-3.644重工业-0.08-0.33-0.16-0.92-0.31-1.88-0.95-3.41-2.08-5.795公用事业0.58-0.051.89-0.21.84-0.492.58-1.013.49-1.866建筑业-0.56-0.62-1.07-1.3-1.53-2.08-1.96-3.03-2.39-4.37金融保险业-1.89-2.62-3.8-5.35-5.81-8.33-8.04-11.76-10.71-15.998房地产业-7.0-7.6-13.19-14.42-18.56-20.49-23.18-25.95-27.24-31.129服务业-0.16-0.7-0.43-1.65-0.83-2.93-1.45-4.73-2.4-7.32GDP-0.51-1.13-1.91-2.48-4.38就 业-0.39-0.89-1.56-2.94-3.81注：服务业中除金融保险业和房地产业分别独列外，其他服务性行业全部归入表中的服务业。表3列出了房地产价格上涨对产出和就业影响的模拟结果。首先，在每种场景中，农业、采掘业以及公共服务业的产出和就业都有所上升，这一方面是由于这些行业与房地产业的关联度较低，房地产业产出和价格波动对这些行业的影响有限，另一方面，房地产价格的上涨导致这些行业的产品变得相对便宜，因而其产出上升与居民需求的增加有关，最后，由于农产品与公共服务品都是政府购买的主要对象，而且我们通过对房地产业产出征税的方式来模拟房地产价格的上涨，因此这两个行业产出上升与由税收引起的政府收入增加有关。其次，重工业、建筑业、金融保险业、服务业以及房地产业自身的产出和就业都下降，而且价格上涨的幅度越大，这些行业产出和就业下降的幅度越大。在这些行业中，房地产业自身产出和就业下降的幅度是最大的，在房地产价格上升50的场景中，房地产业就业和产出下降幅度分别达到约27和31，其次是金融保险业、服务业、重工业和建筑业。这些行业与房地产业都具有较高的关联度，因此受房地产价格上涨的影响较大。第三，轻工业和公用事业产出和就业变化的方向并不一致，房地产价格小幅上涨对轻工业的就业和产出都有一定的正面影响，但大幅上涨使其产出和就业下降，这可能是过高的房地产价格对居民其他消费产生挤出效应的体现。而公用事业在每种场景中产出都上升，但就业的变化方向不定，这一结果比较难以理解，其具体原因有待进一步考察。最后，从表3最后两行看到，成本上升型的房地产价格上涨使得GDP和就业双双下降，而且随着房地产价格上涨幅度的增加，GDP和就业均呈现出加速下降的趋势。表4：房地产价格上升的居民福利效应（单位：%）10%20%30%40%50%农村居民-0.75-1.82-3.33-5.45-8.50最低收入户-1.86-4.27-7.40-11.50-17.00低收入户-2.19-5.00-8.60-13.27-19.46中等偏下收入户-2.51-5.69-9.73-14.91-21.70中等收入户-2.77-6.23-10.58-16.12-23.29中等偏上收入户-2.67-5.78-9.44-13.82-19.20高收入户-2.81-5.62-8.46-11.41-14.66最高收入户-3.06-5.85-8.42-10.87-13.40表4列出了在每种场景中各收入等级居民福利的变化情况。从中看出，房地产价格上涨对所有居民都产生了负面影响。房地产价格小幅上涨对居民福利的影响并不大，就福利下降幅度最大的中等收入户来说，房地产价格分别上涨10和20时其福利分别下降约3和6，而除农村居民外，房地产价格较大幅度的上涨对所有城镇居民都产生了较大的影响，而且随着价格上涨幅度的增加，所有居民的福利都呈现出加速下降的态势。如表4最后一列所示，在房地产价格上涨50的情形下，中等及偏上收入户的福利下降幅度最大，分别达到21.7%和23.3%，除高收入和最高收入户福利下降幅度相对较小外（分别为14.7%和13.4%），其他城镇家庭福利下降幅度都较大。相对而言，房地产价格上涨对农村居民的影响较小，这一方面是因为农村居民对房地产业的消费并不大，另一方面，作为农村居民主要收入来源的农业与房地产业之间的关联关系较弱，因此房地产价格及产出波动对农村居民收入的影响相对较小。对于城镇居民，由于住房支出在其总支出中的较大比例，而且受房地产价格及产出波动影响较大的重工业、建筑业、金融保险业、服务业等都对城镇居民的收入有着重要的决定作用，因此房地产价格上涨对城镇居民的福利影响较大。另外，相对于高收入阶层，中低收入阶层对房地产的需求弹性更小，因此相对于高收入阶层，房地产价格上涨对中低收入阶层的影响更大。6 结论本文首先编制了2002年北京市社会核算矩阵，然后构建了北京市可计算一般均衡模型，在此基础上，通过对房地产业产出征税以改变房地产相对价格的方式，我们模拟了房地产价格上涨的产出、就业及居民福利效应。主要发现如下：（1）房地产价格上涨对国民经济各行业产出和就业的影响方向并不相同。与房地产业具有较高关联度的重工业、建筑业、金融保险业、服务业以及房地产业自身的产出和就业都处于下降态势；农业和采掘业的产出和就业都有所上升；轻工业和公用事业产出和就业变化的方向并不一致。（2）房地产价格上涨使GDP和就业都下降，而且随着价格上涨幅度的增加呈加速下降趋势，这从另一个侧面体现了房地产业对国民经济较强的带动作用。（3） 房地产价格上涨导致所有居民的福利下降，而且随着价格上涨幅度的增加呈现出加速下降的态势，这一结果充分体现了房地产价格变量在居民福利水平决定中的重要性。相对而言，房地产价格上涨对城镇居民的影响大于农村居民，对城镇中低收入阶层的影响大于高收入阶层。上述基于CGE模型的定量模拟结果可能会引起一些学者的怀疑。从理论上而言，房地产价格越高，房地产业发展的动力相应越大，而在房地产业产出增加的带动下，其他相关行业产出也会相应增加，由此房地产价格上涨对经济的影响应该是各行业产出增加、GDP和就业等上升，因此一些学者可能会认为本文的结果与实际情况相反。这也是本文需要重点说明的地方。首先，本文通过对房地产产出征税来改变房地产相对价格的方式来模拟房地产价格上涨的经济效应，而征税本身对经济的影响就是一种扭曲效应；其次，本文所研究的是成本上升型房地产价格上涨的经济效应，这在一定程度上与我国的实际情况也是一致的；最后，近年来我国住房价格的上涨是多种经济效应共同作用的结果，而本文的研究只是对成本上升型的房地产价格上涨对经济影响的比较静态分析，因此本文的分析并不是对现实经济的 “完全复制”。因此，本文的实证模拟结果与经济学理论和实际情况是一致的。基于以上结果，我们认为，在我国房地产业今后的发展过程中，一方面，应努力改善对房地产业的管理与调控，理顺房地产业与其他行业尤其是金融业之间的关系，防止房地产价格大起大落引起金融业甚至国民经济的剧烈波动；另一方面，未来应继续落实增加住房供给、调整住房供给结构、抑制房价过快上涨等政策措施，努力改善中低收入阶层的住房状况。参考文献：1 梁云芳,高铁梅,贺书平. 房地产市场与国民经济