时间：2023-01-04 22:56:23
序论：在您撰写房地产市场论文时，参考他人的优秀作品可以开阔视野，小编为您整理的7篇范文，希望这些建议能够激发您的创作热情，引导您走向新的创作高度。
正如前文所述，房地产市场成熟度可以反映出某一区域(或城市)房地产市场的健康状况以及整体的发展形势，政府部门可利用成熟度评价结果来了解当前房地产业的发展现状及与宏观经济的协调关系，为政府调整国民经济产业结构以及引导房地产业持续健康发展服务，使得资源得到更加有效配置，及时发现房地产业发展过程中出现的非周期性异常波动，从而减少房地产业对国家经济金融产生的波动与风险。同时，对企业和消费者也都有积极意义:企业可以及时了解房地产业的整体状况和行业结构，掌握不同区域房地产市场的差异性，使之洞悉市场变化趋势，发现投资机会，提高其投资时机、投资结构的决策准确程度，并在一定程度上规避投资风险;有助于消费者认清市场，掌握市场发展的真实规律，不盲目跟风，选择适合自身的住房需求，从而有利于整个房地产市场的稳定发展。具体来说，市场成熟度可以认为是市场参与者用于描述市场的发展阶段或市场化程度的概念，其主要用于研究特定市场的发展程度，理解市场怎样形成、演进及未来的表现，帮助决策者决定如何在特定的阶段投放特定的产品(KeoghandD''''Arcy，1994)。［1］通过对市场成熟度的研究，了解市场阶段性演进的特征和表现，有助于解释目前市场上产品使用、投资决策行为以及未来可能出现的市场活动等。20世纪90年代，在市场化进程的框架下涉及市场成熟度方面的研究初现端倪。1991年，沃克和弗拉纳根(WalkerandFlanagan，1991)最初用市场成熟度来研究中国香港房地产市场，认为一个成熟的市场具备高层次的机构投资、成熟的金融结构、规范的金融市场并且海外投资、机会点以及多样化收益都具有一定的市场规模等特征，这些指标得到了学界的广泛支持。［2］之后，西科(Seek，1995)又增加了经济体的实力和类型、市场规模、完善的基础条件等市场成熟度考量指标。［3］关于市场成熟度方面，研究最为全面的是基奥和达西(KeoghandD''''Arcy，1999)，［4］他们在对市场成熟度相关文献系统梳理的基础上，对市场成熟度的涵义及考量指标重新进行界定，如使用和投资机会，灵活性，专业度，信息和研究性，开放度，标准化等指标。发展到今天，市场成熟度理论根据其研究的领域和对象不同，还有以下几种定义:第一，市场成熟度是衡量市场进化程度的指标，以不断下滑的增长率为特征，当市场不再出现增长，就可以被视为饱和(Graham，2000)。［5］可以采用收入弹性作为具体的衡量指标，当收入弹性小于或等于1，即收入的增长不再创造更大比例的需求增长，市场就被视为完全成熟。一个完全成熟的市场就是一个增长量不超过收入/经济增长的市场。当收入弹性为0，即收入的改变不再对需求产生任何影响，市场就被视为完全饱和。换言之，市场成熟维度的早期阶段则出现在收入弹性值不断下降但仍大于1的时候。第二，通过反映不断减小的增长率的时序曲线，如系数小于1的对数函数和集合函数、半对数曲线可以用来研究成熟度，而双曲线、修正的指数或对数曲线更适合用来定义饱和状态(Saunders等，1987)。［6］这种方法最主要的缺陷是仅考虑时间参数，忽略了驱动需求的其他重要因素，如收入和价格变化。第三，咨询公司卢森泰(Lucintel，2009)在一份研究报告中把成熟市场定义为旅程数增长等于GDP增长加产量增长的和，任何附加增长都被定义为“生产”增长。为了量化一个市场的成熟程度，他们提出通过GDP+产量增长与旅程数增长的比值来定义的成熟度要素(MF)概念。当市场成熟，MF值就是100%。当市场还有“生产”增长，处于欠成熟阶段，MF值就应该小于100%。有关房地产市场成熟度的研究自1994年起就不曾间断。具体来说，市场成熟度的研究可以帮助理解城市房地产市场怎样形成、演进以及未来的表现，还能作为如何选择在不同城市、不同市场投放合适的房地产产品的决策指标。奇恩和邓特(ChinandDent，2005)采用Keogh的市场成熟度框架对东南亚的办公楼市场成熟度进行了研究。他们试图改进研究方法，确立明确的成熟度标准，建立1～10的评分范围，1代表最不发达的，10代表最发达的。他们的研究成果表明，混合了不同发展阶段的市场给高效运作的房地产市场投资活动提供了显而易见的大量机会。近来，皮鲁米(Pelumi，2012)以Nigeria为例对发展中国家的居住房市场进行了研究，把大量的信息流和高度遵循总体规划视为成熟居住房市场最重要的标志。目前，国内涉及房地产市场成熟度方面的研究还不多见。已有的研究仅限于房地产成熟度模型方面的评价，如房地产咨询机构仲量联行(JLL，2010)、俞海海(2008)［11］等都曾建立过相应模型对当前房地产市场成熟度进行评价，虽然两者设定的评价指标相应有不同侧重，但对市场成熟度阶段的划分基本一致。也有个别文献只是将市场成熟度作为住房流动性的一个指标来分析(包华，2008;WuandZheng，2008)。基于以上分析，根据借鉴仲量联行的研究，笔者认为，评价城市房地产市场成熟度可以遵循以下4个指标:(1)房地产市场高度透明:市场信息能够自由流通、政策执行有力以及交易流程相对公平;(2)资本流通性强:在资本流入和流出方面与国际房地产资本市场紧密联系;(3)优秀的居住环境和物业服务:主要指环境可持续性、节能且管理优质的物业;(4)客户来源广泛:客户覆盖范围广，不仅限于国内客户，同时还有大量的国内外客户进驻(尤其是企业和总部)。根据以上评价指标，大致来说，自1998年城镇住房改革实施以来，我国整体上房地产市场成熟度曲线攀升迅速，其市场表现和投资前景如下。
二、我国城市房地产市场投资前景
为全面分析我国各级城市的房地产市场投资前景，笔者参考克而瑞信息集团的《2013年中国城市房地产市场投资前景研究报告》，分别从市场需求、市场供求、市场容量以及外部因素等4个方面构建指标体系，并对分类指标进行相应完善，然后采用因子分析方法进行比较分析。其中，采用常住户籍人口比、城市动迁增量需求、人口复合增长速度、居住面积改善性需求、租赁市场住房户比例等分类指标来衡量城市房地产市场需求情况;采用土地供求情况、房屋供求情况、实际房价增长率等分类指标来衡量市场供求关系;采用人均购房面积、城镇职工工资、城镇居民年均可支配收入、房价收入比等分类指标来反映市场容量;采用该城市的城镇化率、人口密度、城市规模、基础设施投资累计值等分类指标来反映外部因素。表4显示，一线城市以及二线城市的市场投资前景相对较高，6个一线和22个二线城市全部进入前50排行，37.5%的三线城市进入前50排行，四线城市除廊坊进入前50排名外其他普遍排名偏后。二线城市中苏州、青岛、宁波等非直辖市城市的市场容量也有较大发展空间，主要是由于外来企业的不断进入，城区不断扩展，人口快速导入。此外，随着整个京津冀一体化和大七环格局的形成，廊坊也进入了城市房地产投资前景的前50名，具备一定的投资潜力。而从各类城市得分来看，一线城市中北京和上海平均得分最高，按城市线别，平均得分及中位数依次递减。二线城市总体排名较为靠前，常州、东莞等个别二线城市由于市场较为成熟，短期内市场容量空间有限，因此得分较低;三线城市的个别城市得分较高，主要是这类城市市场处于快速发展期，其城市市场投资前景较大;而四线城市由于市场处起步阶段，总体得分偏低。
三、总结与对策建议
1.全县房地产开发正处于高速发展阶段。纵观乡宁县房地产市场近10年来的发展历程，无论是新开工面积，还是房地产投资额都出现了较快增长。从当前市场交易情况看，全县商品房供不应求，房地产开发仍有较大发展空间。主要原因有：一是全县商业性房地产市场发育相对滞后，随着全县经济的发展和人民生活水平的逐步提升，合理的居民住房需求在短期内集中释放，特别是在“羊群效应”的作用下，许多潜在购买者成为实际购买者。再加上保障性住房、廉租房等多种住房供给形式发展缓慢，使得全社会住房需求都积聚到商品房需求上。二是居民住房投资理念的转变及其高额回报预期，进一步增强了购房意愿。随着县域居民金融知识普及程度不断提高，住房投资理念逐渐形成，特别是在普通居民投资渠道不畅情况下，购买住房成为一种最简单直接的投资方式。特别是最近几年房地产市场持续飙升的价格走势，增加了居民对住房投资及投机行为，使得购房意愿进一步放大。据对乡宁县100户居民购房意愿问卷调查，有购房意愿的居民占到调查总数的81%，较上年同期增加了14个百分点，其中购房用于改善居住条件的占46%，购房用于投资增值的占35%。特别是居民购房增值的意愿增强，占比较去年同期增加了10个百分点。另据调查，随着房价一路上涨和城市人口增加，商品房屋的转让和出租收入已成为县域居民财产性收入的重要来源。乡宁县城镇居民人均财产性收入在2008~2012年5年期间增长了46.8%，出租房屋收入5年内翻了一番多。通过对2013年住户抽样调查：乡宁县城市居民拥有两套及其以上住宅的家庭比例高达34.5%。县级城市的经济区位、人口、规模等原因决定了外来投资和投机性购房对县域房地产业的冲击并不大。针对楼盘销售的专项调查显示，乡宁县城确实存在有外来投机性购房，但总量小于全部住宅成交套数的1%。县城商品房市场的繁荣在很大程度上还是取决于本地需求。除县城内部改善性需求外，另外两大商品住宅强劲购买因素也助推了县域房产价格的上涨：一是父母为子女结婚成家购置房产；二是城市化进程中周边村镇和农村居民进城购置房产。
2.房产开发档次呈不断提升态势。虽然高档住宅还难以成为县级房产市场的主流，但随着社会发展和部分居民收入水平的大幅提高，居民进一步改善居住条件的消费意愿成为推动高档住宅发展的动力，特别是高层住宅楼的出现更使县域房地产市场的商品房档次有了质的提升，呈现中高档房同步发展，消费梯次相对明显的发展态势。
3.县域房地产开发资金需求日益旺盛，但其融资渠道单一，正规金融机构对房地产市场介入不深，自有资金、应付及预售款、各种形式的民间融资是县域房地产开发资金来源的主要渠道，也正是因为开发商的开发资金与银行贷款关联性不强，才导致国家宏观调控政策对县域房地产市场的调控作用不明显。一是自有资金是房地产项目开发初期的主要资金来源。由于银行限制了对房地产企业的开发贷款，因此，在项目开发初期，自有资金就成为最主要的资金来源渠道。调查显示，自有资金一般有两种形式：对于那些资金实力相对较雄厚的开发企业来说，其资金可以通过集团公司注入的方式解决。通过合作开发是筹集自有资金的另一种重要形式。该方式主要采取项目合作的形式进行，项目开发以购买土地的企业主持开发，其他房地产公司按一定比例出资，共同对项目进行管理，待项目完工后，合作即终止。如乡宁县某公司，在其购买了土地后，已无实力进行开发，于是便邀请本地某两家企业加盟。二是应付及预售款是项目开发过程中重要的资金来源渠道。在自有资金不足和不能得到银行贷款的情况下，应付及预收款项成为房地产开发商最重要的融资方式。其方式主要有以下几种：其一是由建筑商垫资。这是最为普遍的一种融资方式，即由建筑商承担一部分开发成本。一般而言，建筑商需要承担普房三层以内或小高层六层以内的建筑成本，当普房高于三层或者小高层超过六层后，再由房地产开发商根据工程进度进行付款。其二是拖欠款项融资。在资金周转不畅的情况下，房地产公司有时采取拖欠款项来解决燃眉之急。其三是预售融资。待普房建到三层以上或小高层建到六层以上，房地产开发商的另外一种融资方式就是预售融资。预售资金存入房管部门规定账户，根据工程进度支取，预售融资是资金实力较弱公司的重要融资方式。另据统计，县域内房产平均预售率一般在60%以上。其四是按揭融资。主体完工后，银行按揭贷款便可以为购房者提供资金支持，通过银行信贷融资间接支持房地产开发。调查显示，截至2013年9月末，乡宁县某国有商业银行共发放住房委托贷款1316笔共计11328.98万元。三是各种形式的民间融资成为县域房地产开发企业日益重要的资金来源补充渠道，并且进一步推高了县域民间融资利率。调查显示，民间融资始终贯穿于县域房地产开发的各个环节，成为房地产公司不可或缺的融资手段。据对辖内6家房地产开发项目调查：民间融资额已由2008年末的5492万元发展到2012年末的9237万元，增长了近一倍。民间融资的强烈需求推动了民间融资的利率逐步走高。调查显示，2008年，县域一年期民间融资的平均利率在18.00%左右，到2012年一年期民间融资的平均利率已达到24.00%左右，极个别民间借贷一年期利率甚至超过了30%。
4.房地产业的参与开发主体多以政府部门和民营企业为主。调查中我们了解到，真正参与到乡宁县房地产开发的是那些具有雄厚资金实力的煤炭企业及拥有充分土地资源的政府部门。
二、县域房地产市场值得关注的问题
1.人均住房面积水平偏高。从2010年乡宁县城住户调查数据看，乡宁县城家庭住房平均建筑年份为13.35年，户均居住人口为2.78人，有46%的家庭住房建筑面积大于100平方米，28%大于120平米。世界各国的经验表明，在人均住房面积达到30~35平方米之前，会保持较旺盛的住房需求，而后需求将会下降。而乡宁县人均住房建筑面积2010年已超过这一区间的上限，达到35.96平方米。因此，单从住房作为消费品的需求角度出发，可以说今后县域商品住宅开发规模、力度、结构等相关问题的理性规划应该引起高度重视。
2.房价收入比偏高。国际上一般认为，合理的房价收入比取值范围为4~6。若计算出的房价收入比高于这一范围，则可认为其房价偏高，房地产业可能存在泡沫。以乡宁县2012年的县城户均人口数，家庭人均可支配收入，人均住房建筑面积，住宅年平均销售价格计算出的房价收入比为9.17，超过了合理的取值范围。而乡宁县城的房价在全省来看并不算高。由此可见，目前房价收入比偏高，居民买房经济压力较大的小城市绝不在少数。
3.房屋租售比偏离房产价值。国际上用来衡量一个区域房产运行状况良好的租售比一般界定为1∶300~1∶200。如果租售比低于1∶300，意味着房产投资价值相对变小，房产泡沫已经显现；如果高于1∶200，表明这一区域房产投资潜力相对较大，后市看好。乡宁县成套出租住宅每平方米使用面积的月租金约8.5元，2012年商品住宅每平米成交均价3280元，租售比为1∶385。显示房产泡沫已显现。
4.房地产功能错位，投资购房比超出警戒线。房产的功能就是作为居民生存的消费品。但近年来县域投资性购房同样火爆。县域的经济和人口特点决定了其二手房周转能力远差于一、二、三线城市，其住宅投资的最终表现为：居民二套住房拥有率持续攀升，由直接投资或改善性需求传导而来的二手房市场后备房源上升，出租房市场房源供应量上升。乡宁县城拥有两套及两套以上住宅的家庭比例2008年为20.0%，2012年末为34.5%。按照国际警戒线，当投资购房比例超过13%~15%时，房地产泡沫就会开始膨胀。
5.房价回调难度比大城市高。小城市的特点决定其房产需求在很大程度上取决于本地需求，而且刚性需求比重高。类似户籍限购等政策对大城市房价异常敏感，但对小城市却不同。国家的调控政策往往也主要针对一、二、三线城市。同时，由于城市小，地方政府对土地财政的依赖性反而高，这一因素也不利于房价回调。
三、对策及建议
1.正确认识房地产市场重要作用、发展趋势和政策调控目标。一是在持续经济增长的动力支撑下，房地产价格一定程度的上涨是基本趋势。一般而言，房地产市场发展带有明显的周期特点，商业性房地产价格多呈高速增长、温和增长、增长停滞螺旋发展态势。二是房地产调控的理想目标是抑制价格过快上涨，保护中低收入群体利益，促进市场健康发展。房地产市场价格过快上涨和市场严重萎缩均会对经济发展形成较大冲击，市场调控应灵活有度，既要抑制价格过快增长，又要防止房地产市场“崩盘”。同时，在政策执行时应优化房地产供给结构，使房地产业保持健康稳定发展。三是房地产调控不能够完全依赖货币政策工具，而应该更多地围绕房地产需求进行整体制度和规则设计，在承认现阶段住房刚性需求旺盛这一基本事实的前提下，完善住房市场体系建设，切实加大保障房建设的资金与土地供给，最大限度地满足中低收入群体的住房需求。我国地域辽阔，经济发展极不均衡，每一个地区都有其特点，很难开出一个给全国所有的城市吃了都管用的药方，因此各地区应有所不同。
2.加快金融产品创新，规避资金集聚风险。县域房地产开发热的背后，实际上隐藏了县域金融市场拓展的问题，因此建立和完善多层次、多功能的金融市场，以避免资金过分集聚于房地产市场，是目前各金融机构亟待研究解决的问题。
3.加强监测分析和预警，建立健全房地产市场信息系统和预警预报体系。政府、城建、土地、金融等部门应加快房地产市场信息系统和预警体系的建设，及时反映县域房地产供求、结构、价格等信息，切实为宏观经济济管理部门适时适度调控投资行为提供依据，并通过及时的信息披露，引导城乡居民理性投资和消费。
四、结论
（一）样本数据与来源
由于2013年的统计数据没有完全完毕，导致数据有缺失。计算经济适用房投资额/房地产开发投资额时，缺少2013年的经济适用房投资额，考虑到经适房投资额与房地产开发投资额有一定的相关性，采取房地产开发投资额对其拟合，利用SPSS软件进行回归分析。将缺失数据补充后整理安徽省房地产市场各指标的原始数据如表2。数据根据国家统计局，安徽统计年鉴收集所得。
（二）各指标的统计量描述
安徽省房地产市场各指标的统计量描述如表3。由表3由商品房均价增长率与CPI增长率之比X3标准差较大可知，近年的房价增长速度不稳定，与CPI增长速度不够同步，说明市场有一定的滞后性。空置率X7波动最小，表明国家近年出台的经适房以及限购政策有一定成效，政策实施稳定连贯。
（三）实证分析
1.指标权重计算将数据输入SPSS软件，采用因子分析的方法确定权重，得到初始因子荷载矩阵，求出主成分的方差，前5个主因子能够解释全体的86.696%，提取前5个因子代替原有14个变量。因子载荷矩阵中的数据除以主成分相对应的特征根开平方根便得到五个主成分中每个指标所对应的系数。以这五个主成分方差贡献率为权重，得出综合得分模型后，通过计算原始指标在各主成分上的载荷值和公因子方差值,对各公因子方差值进行归一化,即可得到各指标的权重。结果如表4。2.各指标健康状况区间的划分对安徽省房地产市场发展的相关数据进行统计分析，由实际出发，本文采用3σ理论（即根据正态分布原理，数据离均值越近，其可能性也越高。如果偏离超过1倍标准差（σ），可能性只有31.73%；如果偏离超过2倍标准差（2σ），可能性不到5%；如果偏离超过3倍标准差（3σ），可能性不足1%。）的方法划分房地产健康区间[6]。结合系统化方法全面考虑系统的自身变动规律和国际变化趋势[7]，各指标年份数据绝大部分分布在均值减去一倍标准差和均值加上一倍标准差内，故把3σ的原则改进为1σ原则。利用各指标的平均数减去1/2倍的标准差作为健康区间的下限，各指标平均数加上1/2倍的标准差作为健康区间的上限划分健康区间。利用平均数减去1倍的标准差作为基本健康区间的下限，平均数加上1倍标准差作为基本健康的上限，同时再挖去健康区间，所划分的区间作为基本健康区间。其他范围均属不健康区间[8]。其中由于X3、X9、X11、X14四个指标出现了极端值，使得标准差值过大，为了使划分区间更加准确，故采取去掉极端值的方法（去掉X3、X9、X11、X14中的最大值和最小值）之后再按上述方法进行区间划分，结果如表5。3.指标得分把各指标与表5进行对照，找出它们所在的区间并进行打分。不健康、基本健康、健康对应的分数分别为1分、3分、5分，结果各指标得分如表6。
（四）各二级指标得分与健康状况评价
1.价格指标得分与评价价格类分项得分占一级评价目标的权重为0.125，则该分项指标的最高得分为0.625分。计算分项指标里的三个指标年度综合得分及占分项最高分的比重，结果如表7。如表7可见，安徽省的房地产市场价格在2008、2009、2010、2012年不健康。2007年以及之前年份国家积极治理整顿房地产市场秩序，整体没有大问题。从08年开始，受金融危机影响，房地产市场价格波动较大，平均价格上涨较快。2010年又受限购影响，使得房价逐步稳定。可见政策对价格影响较大。2.规模指标得分与评价规模分项得分占一级评价目标的权重为0.22，则该分项指标的最高得分为1.1分。计算分项指标里的两个指标年度综合得分及占分项最高分的比重，结果如表8。由表8可知，2003年到2006年间，安徽省房地产规模状况并不健康发展不够协调。2007年开始转入健康快速增长，固定资产投资和房地产投资额都有显著提升。而到了2013年总体积存房屋较多，投资过热，市场规模发展较快，呈不健康状况。3.均衡指标得分与评价均衡分项得分占一级评价目标的权重为0.196，则该分项指标的最高得分为0.988分。计算分项指标里的两个指标年度综合得分及占分项最高分的比重，结果如表9。由表9可以看出安徽省房地产在均衡指标上一直不稳定，2007年以前供销比指标大部分都负值，说明供大于求，2008年以后扩大投资逐步满足了市场需求，但在2011年以后暴露出了过度投资的问题，空置率不断增长，市场需求不足导致房地产市场逐渐失衡。4.结构指标得分与评价结构分项得分占一级评价目标的权重为0.156，则该分项指标的最高得分为0.762分。计算分项指标里的三个指标年度综合得分及占分项最高分的比重，结果如表10。由表10可以看出2007年之前由于经适房投资额和商业营业用房占比大幅下降，住宅占比过高，导致不健康，2008年之后普通销售住宅占比逐步下降，房地产政策方面以改善住宅供应结构和调整需求为主，经适房比例逐渐增多，未来可能将会进一步上升。5.速度指标得分与评价速度分项得分占一级评价目标的权重为0.303，则该分项指标的最高得分为1.512分。计算分项指标里的四个指标年度综合得分及占分项最高分的比重，结果如表11。由表11可以看出安徽省房地产发展速度整体健康平稳，只有2003、2007、2011、2013年不健康，在商品房竣工，施工面积增长率来看，2010年以后出现了负增长，说明速度在放缓。房地产投资额占GDP比重在2003年极大，2007年是金融危机之前的最后一年，房屋销售面积增长率大幅上升，之后收到金融危机冲击，销售面积增长率迅速降低，在2012年回归健康水平。
（五）综合得分及健康状况评价
1.房地产的货币政策传导机制。房地产的价格会受到利率高低的影响。第一，房地产价格的财富效应。房价的上升增加了消费者的名义财富值，导致消费增加，加大需求量，同时上升的房价会增加消费者对自身未来收益的预期值，同样增加消费，扩大需求量。第二，托宾的Q投资效应。一个国家对房地产行业的投资会通过刺激社会消费进而扩大总投资和总需求，导致总产出扩大的路径最终影响整个国民经济。第三，房地产价格的信贷效应。很多资金需求者会以房地产为抵押向银行借款，因此若房地产价格升高，直接会影响到控制这些抵押物的银行的资产负债情况；反之银行的信贷政策也是房地产商是否进行投资的决定因素。房地产价格上涨，会通过推动整体信贷规模上涨的方式推动投资和产出，而房地产价格下跌，会在一定程度上萎缩全国信贷规模，对投资和产出起负向刺激作用。
2.房地产对货币需求的影响。企业和居民对货币需求的动机会因为房地产价格的波动而发生改变，货币需求的总量也会因此发生变化。第一，房地产价格上升的同时，人们的名义财富也会有所变化，也就刺激了货币需求。第二，房地产价格上升会带动交易量的增加，交易必然会用到货币，市场上对货币需求量因此就会增加。第三，房地产价格上涨以后，房地产的持有量就会增加，相应的货币持有量就会减少，也就是说人们的资产结构会发生变化，货币持有需求的减少，货币需求从而会降低。由此可见，房地产对货币需求产生的影响是多方面的，三种因素相互作用，从不同的角度影响货币政策，因此房地产价格波动会对货币需求造成不确定性的影响。
二、货币政策对我国房地产市场的影响
货币政策的变动影响宏观经济状况，在这个过程中会涉及房地产行业。房地产泡沫的产生源自于国家对房地产行业的过度投资，虽然在一定程度上保证了该行业的平稳快速发展，但同时也带来了房价持续增高不下的状况，面对这一现象中国人民银行也有相应的措施，提高个人住房贷款利率，压缩投资和需求。
1.资金供应量对房地产市场的影响。适量的货币资金流入到房地产市场中可以在一定程度上减轻房地产交易的资金压力，扩大需求量，从而促进价格的确定和成交，同时充足的资金供给使得利率相对降低，即房地产商的资金成本下降，促进房地产投资。从宏观角度看，宽松的货币供给会涉及经济社会的各个方面的发展，其中消费者收入的增加使得居民手中名义财富得以增长，进而增加居民对房地产等耐用品的购买；然而过度的货币供给会产生通货膨胀，此时房地产价格的上涨是一种假象，此时房地产泡沫随之产生。
2.信贷政策对房地产市场的影响。第一，房地产开发商在商品房开发初期需要大量的资金支持，而其获取资金的来源主要是向银行借款。宽松的货币政策使得房地产开发商更容易获得所需资金，充足的资金供给能够有效的加速房地产的开发和建设，直接结果体现在产出量的快速增加，供给的增多又会进一步通过供需规律影响价格。第二，分期付款是促进房地产消费的有力工具，信贷约束放松会导致消费者更易获得房地产抵押贷款，进一步刺激房地产需求，从而推动房地产价格上涨；房贷的条件放松会增加对房地产的需求，且由于一般以房地产作为抵押物进行接待房地产价格变动将影响信贷规模，进而影响消费和投资，最终影响宏观经济。第三，资金需求方的真实财富值会随着房地产市场价格的变化而变化，进而会根据资金需求状况调整其借贷需求。第四，银行信贷政策的宽松与紧缩受其资产负债拥有情况的影响，由于银行会接受以房地产为抵押的信贷业务，因此房地产价格的变化通过影响银行的资产进而影响银行的信贷政策，上世纪中期东南亚各国历史经验表明房地产价格的变动对资金信贷具有显著影响。
本文新模型主要参考了Iacoviello(2005)，并结合Aokietal.(2004)、IacovielloandNeri(2010)，建立一个封闭经济条件下的多部门新凯恩斯主义动态一般均衡模型(DSGE)，其最大特点是将房地产以资产形式引入，房地产既是家庭的消费品，也是企业的生产投入。模型中，家庭以一定首付比例，通过抵押贷款获得房地产消费，房地产价值直接进入了家庭的效应函数。房地产作为一项资产，企业可以抵押房地产获得贷款，并且企业将房地产当做生产要素。为了简化模型，根据我国国情，本文区别Iacoviello(2005)模型的不同点有：一是由于本文主要从房地产作为抵押品视角来关注金融加速机制，结合我国实际情况简化了模型，没有考虑货币等因素，只是从信贷角度引入金融摩擦；二是将家庭分为储蓄型和借贷型两部分，储蓄型家庭给银行提供存款以获得利息，借贷型家庭通过抵押房地产向银行进行借贷。家庭部门是无期限生活的，被分为两个部分：储蓄型家庭和借贷型家庭。储蓄型家庭消费方式遵循持久收入假说(PermanentIncomeHypothesis)，并且满足标准的欧拉方程；借贷型家庭凭经验消费(Rule－of－Thumb)①。由于储蓄型家庭和借贷型家庭对当期和未来的消费看法不一，借贷型家庭更看重当期消费，而储蓄型家庭更看重未来消费，故二者贴现率是不一样的，借贷型家庭部门贴现率更低。
二、模型的估计
本文参考了大量基于国内外数据和模型的相关研究校准了部分参数。见表1，以下依次说明。对于储蓄型和借贷型家庭的贴现因子β′和β″，参考Zhang(2009)[4]、许志伟等(2011)设定的代表性家庭贴现因子0.98，由前文β′>β″，参考Iacoviello(2005)，设定β′和β″分别为0.99和0.95。企业家的贴现因子γ可以由企业家的内部收益率计算，12.9%的收益率也代表了国内项目的平均收益率，可以作为企业的内部收益率，故参考其研究，设定为0.886。对于借贷型家庭和企业的抵押贷款比例(Loan-to-valueRatio，LTV)m″和m的校准国内的相关研究较少，参考IacovielloandNeri(2010)的研究我们选取m″=0.75，m=0.5。对于劳动供给弹性η，已有文献差别较大，薛鹤翔(2010)设定为6.16，王国静和田国强等(2014)采用贝叶斯估计的结果是2.2329，裘翔和龙(2014)[5]将η的倒数设定为0.524，对应劳动供给弹性为1.9084，而Iacoviello(2005)、勋等(2011)将η校准为1.01，鉴于王国静和田国强等(2014)、裘翔和龙(2014)[5]效应函数中还含有效用权重系数，我们设定η=1.01。对于折旧率的校准δ，ChowandLi(2002)估计的资本折旧率为0.04到0.056之间，许志伟等(2010)、胡永刚和刘方(2007)[6]选取季度折旧率为0.05，薛鹤翔(2010)设定的季度值为0.04，而王文甫(2010)、许伟和陈斌开(2009)[7]则根据资本年度折旧率10%算得的季度值折旧率为0.025，康立和龚六堂(2014)、王国静和田国强(2014)等也设定为0.025，在此，根据多数文献的做法选取δ=0.025，即年折旧10%。对于生产函数中资本份额的μ的校准，ChowandLi(2002)利用1952—1998年数据得到资本份额0.55，张军(2002)利用不同的方法估计的资本份额为0.499，薛鹤翔(2010)和Heetal.(2007)估计结果为0.6，王国静和田国强(2014)选取资本份额为0.5。但需要指出的是，这些研究对生产函数的设定，只是包括资本与劳动力两部分，本文中资本包括房地产资本(ν)和其他资本，我们先校准总的资本份额为0.3288。结合后文贝叶斯估计的房地产以外资本份额为0.2988，故ν的校准值为0.03。对于参数住房效用权重j的校准已有文献差别较大，王云清等(2013)设置的效用权重为0.0194，而勋等(2011)认为由于我国居民普遍接受居者有其屋的观念故设置的效用权重较大为0.4，Iacoviello(2005)和IacovielloandNeri(2010)等分别设置为0.1和0.12，我们设置为0.2。对于家庭和企业的房地产调整成本φh和φe国内鲜有文献，Iacoviello(2005)设定为0.2、0.2，考虑我国处于转型期，我们设定为0.1、0.1。康立和龚六堂(2014)将资本的调整成本参数ψ设定为5，本文综合以上文献采用参数值2。本文参考AnandSchorfheide(2006)，使用贝叶斯方法对模型余下的相关参数进行估计。由于模型系统中包含四个外生冲击，本文选如下四个观测变量：产出(实际GDP)、通胀(CPI)、名义利率(银行间市场7天同业拆借利率)和房价(实际房价)。为了确保数据的平稳性，实际GDP和房价经过季节调整和去趋势化处理。由于国家统计局公布的房价的相关季度数据最早始于2000年1季度，故本文使用2000年1季度到2014年1季度数据对模型进行估计②。数据均来源于国家统计局。贝叶斯估计③事先要设定先验分布，先验分布包括分布函数和先验均值和标准差的设定。分布函数我们通过参考Lubikandschorfheide(2007)、马勇和陈雨露(2014)的研究设定。先验均值和方差参考了前人的相关研究。价格黏性程度θ，也就是零售商价格调整速度，早期的研究如BGG(1999)，国内许志伟等(2010)、薛鹤翔(2010)和勋等(2011)的研究都采用θ=0.75，我们设定先验均值为0.75，方差为0.05。由上文关于生产函数中资本份额的μ讨论，我们设定其先验均值为0.3。由于稳态时加成比例X=εε-1，其中ε为中间品的替代弹性，而许伟和陈斌开(2009)[7]取ε=6，价格加成比例X=1.2，价格加成20%，我们取先验均值为1.2。其他参数先验均值和方差的设定参考了Iaco-viello(2005)、IacovielloandNeri(2010)以及许伟和陈斌开(2009)[7]，我们将要估计的参数的先验分布和贝叶斯估计的后验均值及90%置信度的置信区间报告见表2。
三、数值模拟分析
我们采用比较模型经济和实际经济各变量之间矩的一致性来评价模型，这种方法被广泛接受。常用矩有各宏观经济变量的标准差，这一矩是变量波动性或易变性的刻画；各变量之间的一阶自相关系数，这一矩特征用于描述变量的黏持性；还有各变量之间的相关性，这一矩表示各变量之间的共动性。将产出、房价进行季节调整①，然后对数化，进行HP滤波，最后计算原始数的相关系数和自相关系数，以及HP滤波后波动成分的标准差。我们通过分别模拟基准模型(上文建立和估计的模型)和m=m″=0他参数不变)的情形，之所以这样做，是为了对比以为抵押品效应的存在提供经验依据。我们用以下表格比较实际经济与数值模拟经济比较。从表3可以看出，与实际数据较为符合的是基准模型。基准模型中各经济变量的标准差，与一、二阶自相关系数以及与产出的相关系数更接近实际情况。这也证实了房地产市场中抵押品效应是存在的。为了进一步探讨主要经济变量波动的传导机制及其动态特征以观察金融加速机制效应，我们通过引入四种冲击考察脉冲响应函数：货币政策冲击、房地产偏好冲击、供给冲击和通胀冲击。为了对比抵押品效应以考察金融加速机制，我们在同一响应图像中对比了基准模型和不存在借贷约束的情况，此时，m=m″=0。四种冲击的模拟结果如图2至图6所示，图中横坐标表示以季度为单位的时期，纵坐标表示相应变量偏离均衡值的百分点。图1表示紧缩性货币政策(名义利率增加一个单位)冲击对模型主要数量变量的影响。从图1脉冲响应函数可以看出，对于紧缩性的货币政策冲击，产出下降，基准模型第1季度产出下降0.0206，而不存在抵押品效应时(m=m″=0)第1季度产出下降0.0151，所以基准模型的产出比不存在抵押品效应时下降更多，受影响更大，但是在第6季度基本上都趋于0。同时也可以看到，紧缩性货币政策对通胀的冲击，在有抵押品效应的模型中通胀水平下降的更多。经历迅速下降后，第3季度变为0。特别指出，紧缩性货币政策对借贷型家庭部门消费影响明显，峰值都出现在第1季度，有抵押品效应的模型中消费减少约0.0433，明显大于基准模型的0.0158。在没有抵押品的模型中，利率提高的冲击下房价下降得更多。
对比脉冲响应函数发现，经济变量表现出了明显的小冲击更大波动的金融加速器的作用。图2显示了一个正向1%的需求冲击所产生的影响。我们发现不管是基准模型，还是无抵押品效应的模型，需求对房价影响较大，且持续时间最长，大概25个季度。而当m=m″=0需求冲击对产出影响甚微，产出几乎都保持在正常水平，但是在基准模型中，当需求冲击发生后，产出波动较大，峰值出现在第一季度，达到0.0104，说明模型大大放大了需求冲击对产出的影响。正向的需求冲击下，基准模型产出出现了巨大波动，而无抵押模型中产出变化不大。需求冲击下，房价迅速上升，在两个情况下上升趋势一样，持续时间较长。两个不同模型中，面对相同的需求冲击，借贷型家庭的消费出现了截然相反的情况。基准模型借贷型家庭消费初期增加，后期迅速减少。而无抵押品存在时，借贷型家庭消费初期减少，之后变为0，回归到正常水平。这说明对于借贷型家庭部门来说，房地产的财富效应非常明显。图3表示供给冲击(技术冲击)对产出、通胀的影响。正的技术冲击导致产出增加以及通货紧缩，且两个模型产出和通胀的响应函数基本一致，峰值分别约为第2季度的0.025和第1季度的-0.014。由于中央银行会对产出和通货紧缩都做出反应，中央银行会采取减息措施，导致房价上升，房价会在滞后一个季度即第2季度达到峰值0.04。借贷型家庭由于房价上涨，消费增加，且基准模型中借贷型家庭消费增加比m=m″=0情形多出0.01。图4显示了在成本冲击(通胀冲击)下主要经济变量的响应函数。产出对于成本冲击的响应表现为降低趋势，在第4季度达到反向峰值约-0.04，两种情况相差甚微。产出、利率、房价和借贷型家庭部门消费的脉冲响应函数都表现出了一定的驼峰状。通胀压力导致货币政策从紧，房价下降，且有抵押品效应时下降得更多。值得注意的是，借贷型家庭的消费在基准模型中下降得更多，第5季度出现峰值时比m=m″=0情形高约0.01。从以上分析也可以发现房地产的财富效应，也说明有抵押存在时表现出了金融加速器效应。如上所述，借贷型家庭带来的金融摩擦(表现为抵押品效应)在经济波动中非常重要。为了进一步验证模型的稳健性，理论上可以做出如下推理：增加借贷型家庭比例，应该导致货币政策冲击下资产价格变动更大，因此对借贷型家庭消费影响也更大。所以提高借贷型家庭比例(降低借贷型家庭部门比例)应该放大这种效果。我们给出了当α=0.2时(上文中根据贝叶斯估计值α=0.6706)，货币政策冲击对主要经济变量的影响的脉冲响应函数。图5刻画当无借贷型家庭部门比例下降到0.2之后货币政策对主要变量的冲击。从表中可以看出紧缩性货币政策冲击下，α=0.2时模型带来的紧缩产出的效果更大，对通胀冲击与产出类似。相对于基准模型，α=0.2时房价波动更大，初始时，房价都下降，在第3季度达到正向峰值0.0081，显著大于基准模型的第5季度的0.0019。在紧缩政策的冲击下，借贷型家庭的消费波动更大，第1季度基准模型为-0.0158，α=0.2时为-0.0376。响应函数结果与理论推理一致，证明了模型及结论的可靠性与稳健性。
四、结论
通常而言，经济高速增长都要归因于投资、消费及出口等的拉动，且投资和消费贡献极大。根据马克思扩大再生产理论，第Ⅰ部类存在优先增长趋势，但第Ⅱ大部类也需有一定的增长，用以满足两大部类增长所需的ΔV和M/X需求，如果第Ⅱ部类增长不能满足增加的需求，便会在经济增长同时伴随一定水平的通货膨胀。我国开始改革开放至1998年这一经济发展过程验证了这一点。
(一)房地产市场快速发展期我国通货膨胀路径的偏离1998年以来，我国通货膨胀在原有路径上发生偏离(如图2)，从1998年开始，我国CPI增长由过去的大起大落变为较平稳的低位小幅震动，并出现几年负增长。可见，随着我国房地产市场的迅速发展，我国经济呈现世界经济体发展中罕见的高经济增长与低通货膨胀并存的现象。在此期间我国投资的快速增长带动了经济高速增长，却出乎意料地未出现严重通货膨胀。由表1可见，自1998年以来，我国持续保持较高经济增长速度，最高年份为2007年，达到14．16%的增长率，而CPI却出现较低水平上涨，其中有9年时间CPI上涨在2%以内(包括4年时间负上涨)，经济面临通货紧缩风险[4]。2008年物价指数上涨最多，也仅为5．8%，属于较温和的通货膨胀。另外，我国在保持较高增长速度同时，最终消费需求的贡献有8年时间都小于投资贡献(如图3所示)，消费需求拉动明显不足，成为特有经济现象。从1998年开始至2013年，我国全社会固定资产投资增长仍保持较高速度，其中有9年时间增长率超过20%，最高年份是2009年达到29．95%，其余年份除1999年外增长率也都不低于10%。较高的投资增长率和不足的国内消费需求同时存在，居民消费价格指数又在低位增长，这些现象似乎有悖于马克思扩大再生产两部类平衡规律，并使我国通货膨胀变得不可预期，唯一能够解释这种经济现象的便是我国房地产商品化的快速发展。
(二)房地产市场对通货膨胀的抑制效应我国1980年开始推行住房商品化，但由于具体政策尚属空白，房地产市场商品化只能在探索中进行，各经济组织、个体、经济制度等都在探索中适应这种重大改革。如图4所示，我国房地产经历过探索式发展后，1998年开始迅速发展，商品房自由买卖使得改善自身住房条件的需求迅速增加。我国开始住房商品化前，由于原有经济体制下人们住房大都是单位分房，因此住房支出占收入比值极低，同时住房条件也较差。随着住房商品化的实施，单位福利分房制度被逐渐取消。原有住房条件差，新家庭又失去福利分房机会，因此对居住用商品房的需求迅速膨胀。近15年来，房地产开发企业平均每年新开工房屋面积中，供居住用的普通住宅面积占近80%，高档别墅、公寓又占了4．05%，两者之和达到84．05%，剩余的生产经营用房屋仅为15．95%。可见房地产企业开发的房产也主要为满足这种消费需求。商品房属于长期资产，但在房地产市场兴起后的一段时期，占房地产市场主要部分的居住用房屋主要用于满足人们基本居住需要，具有完全消费资料属性①，房地产开发绝大部分应归为第Ⅱ部类生产，而所占比例极低的办公及营业用房屋开发属于第I部类产出。根据马克思扩大再生产理论，由于商品房需求骤增，这种特殊消费品具有占用流动性大的特点，在第Ⅰ部类高速增长期，与两部类(V+ΔV+M/X)相对应的收入将有很大份额用于购买第Ⅱ部类产出的商品房，商品房价格逐年上涨。人们为满足最基本居住需求，不得不改变消费倾向，节制普通消费品购买，以满足相对昂贵的住房需求。两大部类普通消费的抑制必然使国内消费需求难以拉动，消费价格指数也因此在经济较快增长时期仍处于极低上涨水平，甚至出现通货紧缩迹象，因此房地产市场兴起将通货膨胀推离原有路径。我国自2000年以来，城镇居民人均可支配收入与房价同时增长，但商品房并不能拆分为每平米购买，也不能按使用时间段平均购买，而只能整套获取。这样，购房者不得不一次性支付较大数额房款或首付款。如表2数据，2000年，我国城市居民年人均可支配收入为每人6280．0元，若以三口之家测算，两人收入共12560元，供养一名未成年人。2000年我国城镇人均居住面积为20．3平米，住宅商品房平均售价为每平米1948．0元，该户购房总价款为118633．2元，相当于两人收入的9．45倍，即使采用房屋抵押贷款的形式取得住房，按照30%的比例支付首付，也相当于2．83年收入总和，抛除生活必要开支，需要近6年时间才可完成积累。由此消费者必然改变原有消费倾向，节制普通消费用以支付购房需求，2000年我国消费者价格指数仅上涨了0．4%。另外，随着房地产价格泡沫的充斥，购房总款与城市居民人均可支配收入之比有提高趋势，对消费也继续起着抑制作用。房地产市场对通货膨胀的抑制不仅因为商品房吸收流动性大，还因为商品房总需求增长迅速。2007年之前，我国保持平均9．95%的经济增长速度，而居民消费价格指数除2004年外都低于2%，甚至有三年时间该指数变化为负，而同一期间，商品房销售额却出现高速增长，最高时为2005年的69．23%。2000—2007年，年商品房销售额占国民总收入比值也呈递增趋势(如表3)，房地产市场迅速发展使本应出现的通货膨胀并未出现。房地产市场发展对通货膨胀的抑制作用被掩盖在经济增长背后，这种抑制使中国投资过热拉动的经济增长并未受到通货膨胀的威胁，反而促进投资规模进一步扩大，这掩盖了两大部类不平衡的潜在威胁，使我国在发展房地产市场过程中很少主动预测该市场发展趋势和调整周期[5]，难以做到未雨绸缪。如2008年我国“四万亿”计划，虽然让2009年房地产市场重新振作，但却让我国与世界市场相脱节的房地产市场进一步偏离，并出现2013年的反弹性增长，使房地产价格泡沫继续膨胀。总之，由于第I部类中V和M较多，房地产市场发展成为改善住房需求的重要部分，对V和M的购房满足减少了对其他消费品的需求，由此CPI持续低位上涨。但当房地产完全成为投资品时，这种形势便会逆转。
二、房地产市场调整期的逆向通货膨胀冲击
房地产市场发展具有周期性，经快速发展之后，必然会达到饱和，继而陷入低迷[6]。饱和的房地产市场真正属于投资品市场，房地产也成为第I部类产出。房价内充斥的泡沫一旦破灭，社会扩大再生产的两大部类比例便顿时失衡，造成逆向通货膨胀冲击，且伴随房地产市场的产能过剩。
(一)房地产市场部类转移房地产市场由第II部类向第I部类的转移包含两个层面:一是房地产新开发面积中居住用房屋比例减少。从2008年开始，房地产开发企业新开发房屋面积中，无论普通住宅还是高档别墅、公寓所占比例开始持续下降，同时，办公楼及商业营业用房屋等所占比例开始逐年上升。后者明显属于两大部类生产中的C部分。根据马克思两大部类平衡理论，两部类的C都由第I部类生产，根据图5所示的房地产用途变化趋势，房地产开发正逐渐向第I部类转移。二是由于居住用房地产属性转变，此类商品房也转变为第I部类产出，这是对经济影响最主要的部分。房地产具有消费资产和投资品双重属性[7]，由于商品房用途由最终获取者确定，而不是房地产开发企业决定，其属性也取决于购房者的需要和预期。在购买的商品房满足居住需求之后，购房者继续购买的商品房便成为投资的一种方式。此时购买者增加的房产主要用以赚取租金或增值收益，因此居住用房屋的投资品属性变得更强，并逐渐变为社会再生产的第I部类产出。这种转移可能产生两方面影响:一方面，由于房价泡沫破灭，在房价看跌的形势下，投资于房地产的预期收益减少[8]。根据资本追求利润的特点，商品房需求将下降，商品房成为产能过剩产品。另一方面，由于房地产开发时间较长，生产规模难以自由收缩。房地产价格上升时期，潜在的房地产投资规模过大被隐蔽，房价泡沫破灭时，占经济活动重要地位的房地产投资过快问题便会显现出来。如果我国继续依靠投资拉动带动经济增长，便会造成第Ⅰ部类的(V+ΔV+M/X)过多，向第II部类购买的普通消费资料增加，没有商品房的第Ⅱ部类产出便不能完全满足两部类消费需求，从而出现通货膨胀。我国现今房地产市场正处于这种过渡期，房地产市场向第I部类的过渡，使我国不得不面对由此可能产生的通货膨胀冲击。
(二)我国房价泡沫破灭压力表象我国房地产高速扩张之后，价格泡沫逐渐形成，现今房地产价格泡沫破裂压力增大[9]。首先，作为实物资产，房地产使用已趋饱和。我国房地产市场从1998年开始获得迅速发展，进入明显的扩张期。2008年“四万亿”计划的刺激使房价反弹程度较大，到2013年底，我国商品房价格、销售面积都出现非正常速度上涨，12月份同比价格上涨最高达21．9%，全国商品房销售量增长了17．34%，城镇人均住宅面积高于32平米。商品房的需求趋于饱和，一些城市出现大打折扣销售以及抛售现象，过剩的商品房供给短期内难以消化。其次，作为投资品，房地产投资收益低下。房地产作为投资品可获得的收益主要包括租金、增值收益、更多的动迁补偿等，这三类收益的赚取都须以其实物使用形式为基础。在实际生活和经营求难以挖掘的情况下，房地产投资价值降低。如今，我国房地产市场平均收益率下降，年净租金收益与房价的比例大都低于2%，小于银行一年期存款利率3．25%。一些商品房空置的“零租金”现象愈加突出，我国商品房空置率已高于20%，一些大中城市呈现所谓的“鬼城”[10]。投资于无租金低价格上涨的房地产市场等于资金受到侵蚀。再次，维持房地产发展的资金链支持削弱，行业资金周转困难。房地产业是资金密集性行业，其发展离不开强大资金链的支持。我国房地产投资资金中自筹资金的比例一般为30%左右，其他主要依靠商业银行提供的资金，包括房地产开发商向银行获取的20%左右的直接贷款、个人购房时采用住房抵押方式向银行所贷款项，两种方式所获银行资金量极高。近几年，房地产业的直接贷款比例下降，2010年直接贷款比例就开始下降为17．30%，其后两年都在15%左右，2013年在房地产市场获得极强增长的情况下也仅为16．11%。长时间的银行信贷收紧使房地产商降价抽身的压力加大。银行资金支持削弱使得房地产商资金链条紧绷，时间愈长，房价泡沫破灭压力愈大。
(三)房地产调整期的逆向通货膨胀冲击引致因素中国房价泡沫存在已成为事实，但房价泡沫一旦被硬性挤破，其直接后果便是通货膨胀冲击。首先，房地产市场的流动性释放施压于通货膨胀。房地产吸收资金量大，对物价指数影响也大。1998年房地产市场快速发展以来，我国出现罕见的高增长低通胀态势。2008年政府采取的4万亿刺激计划，使2009年物价指数出现暂时紧缩。2013年房地产市场出现反弹性增长，并导致令金融业措手不及的“钱荒”。2014年5月份一些城市房地产销售价量双降，CPI增幅却创今年来新高。可见房地产市场对物价的影响力量之大。若房地产价格失控性下跌，房地产市场不但不能吸收流动性，还会因房地产抛售挤出极多的流动性，加剧流动性过剩，给经济造成极大的通胀压力。2014年6—7月份，房地产市场低迷趋势明显，而不同于2013年的“钱荒”，一些银行开始主动设计新的放贷方式，以寻找资金的投向，这可说明银行流动性比较充裕。其次，银行次贷风险加大。房地产价格泡沫破灭时，购买者若选择弃房，银行不得不对商品房进行拍卖，抵押物价值存在损失显而易见，这种损失主要表现在两个方面。一方面是作为抵押物的房地产价格下跌，这种价值减损是最基本的减损，银行可以采取一定的措施规避部分风险。近几年我国商品房贷款的严格控制，减少了这种抵押房估计价值下降造成的风险。另一方面是抵押用房地产拍卖价格的下降损失，实际上银行面临更大的损失便是这种拍卖损失。因为房地产价格过高，房地产需求变弱，二手房有价无市。商品房按照市场估价拍卖，通常都会流拍，如2013年温州弃房进入首拍后，成功率还不到5%。经多次拍卖、多次折价后商品房才能成功拍卖，这种价值减损及拍卖费用是风险的实质来源。若房价泡沫破灭，弃房急剧增多，银行风险会更大，可能导致局部性金融危机。再次，地方政府债务存在危机风险。随着城镇化进程加快，各城市承载力不足，基础设施建设需要巨大投入。地方政府在推出新产品“空地”之前，需要预付很大一部分动迁支出。所有支出是每年财政收入所不能弥补的，因此地方政府大规模举债，并通过出让土地使用权来弥补。房价泡沫破灭将导致土地出让难以实现，甚至出现房地产商想要“退货”现象，地方政府收入锐减。支出增加和收入下降共存的结果便是地方政府债务危机的开始。政府作为公共管理部门不能破产，最终不得不靠增发货币来解决债务问题，货币的增发必然会加剧通货膨胀。总之，我国房地产抑制通货膨胀时期基本结束，对房地产市场的过度依赖可使经济失去对新形势的适应能力。在我国根本的结构性矛盾没有完全解决的情况下，持续通货膨胀压力会加大。若持续使用计划性的救市政策，人为推高房价，只能助长社会投机活动，使房地产泡沫持续膨胀，最终可引发通胀全面爆发。
三、政策启示
我国银行业在这方面采取了同样的审慎措施。选择的是以追索权形式提供的住房抵押贷款，多数合同文本中都有类似如下的条款“抵押期满，如债务人不能偿还债务本息，又未与乙方达成延期协议的，按法定程序处理抵押房地产，清偿债务本息。处理抵押房地产所得价款不足以偿还债务本息和承担处理费用的，乙方有权另行追索;价款偿还债务本息后有剩余的，乙方应退还给甲方。”这条看似简单的格式条款。就意味着在中国房地产市场上，购房者是不可能通过断供止损的。因为银行在拍卖了购房者抵押给银行的房产之外，其对购房者的债权还是同样存在的，可以继续通过其他司法手段对购房者进行强制执行。在我国当前的情况下，断供者往往是以投资为目的的购房者，其个人资产一般情况下大于其住房抵押贷款不少，因此在这种情况下银行并不会由于购房者断供邓兴华，等:中国房地产市场风险分析城市规划与管理而承担房价下行的风险，而恰恰是购房者会承担由于银行拍卖抵押资产过程中房产这一抵押物过度折价以及断供而产生的信用违约、利息以及相关司法费用和滞纳金。因此购房者才是真正意义上的风险承担者。在我国当前的银行住房抵押合同实务中，银行完全将自身的风险通过追索权条款转移到了住房抵押贷款的借款方身上。自身的金融风险则已经部分转移。
2他国房地产市场变动的启发与意义
2.1我国金融体系受房地产直接冲击的影响较小我们通过上面的分析已经可以看出，我国金融体系并不会直接收到多数购房者断供与否的影响，同时由于我国没有自然人破产制度，所以虽然在经济下行期可能出现少数购房者由于断供或者个人资产不足而造成相关贷款无法及时回收造成一定期限内的坏账，但从长期来看，由于其债权的永续性，在购房者收入提升和经济水平回复之后，银行的住房抵押贷款不会出现大规模的损失，也就是意味着在我国不会出现美国次贷危机一样的大型银行和金融机构纷纷倒闭的情况，但存在由于购房者在房价下行的同时依旧承担巨大的还款压力的可能性，一旦出现可支配收入减少的情况，其消费开支也会进一步降低，从而减弱内需。因此这一情况看，除了稳定房地产市场，在关注金融机构与银行业的同时，更重要的继续深化其他行业的改革创新，一方面利用制度创新和科技创新推动相关行业的发展，另一方面也需要改革收入分配机制，确定人民群众在购房还贷的同时有确切的收入能够满足日常消费。由于消费结构出现变化而导致经济波动。
2.2我国应当明确房地产市场的风险共担我们可以看到，在我国实际上断供并不会给购房者带来任何好处，由于其住房抵押贷款合同中追索权条款的存在，一旦断供，购房者只是获得了短期内的现金流的便利，但在长期内由于银行债权的存在和相关费用的产生可能产生债台高筑的可能性。在这一意义上来说，也需要银行和相关媒体加强宣传，在保护房地产行业平稳发展的同时，让购房者更为理性的权衡自身的购房决策，避免出现双输的局面。由于我国银行业监管较严，银行风险管控中为了自身的利益所在，往往喜欢在合同设计和权益转移上使得其自身完全规避于风险之外，虽然这保证了在房地产风险期间金融行业的稳定，但也反映出金融行业市场化程度与创新水平不足，不能给购房者在住房贷款上更多的选择，也使得我国住房者和房地产企业独自承受房价波动的风险。作为一个市场化的行业，应该允许金融机构更多的创新，也避免我国购房者承担过分的风险而没有止损手段，从而可能使得我国在经济下行的情况转为日本经济的情况。
