房地产价格影响因素及市场调控分析-以北京为例.doc

房地产价格影响因素及市场调控分析-以北京为例摘要：房地产一直以来是我国国民经济的基础性、先导性产业。自住房制度改革以来，房地产业的发展便作为衡量国民经济是否良性发展的标准尺度之一。房地产价格关系到老百姓的生产和生活，同时也关系到一个城市的发展潜力和竞争力，更关系到国际家的金融味道、宏观经济政策等。为了使房地产产业更加稳定和谐的发展，那么就有必要对房地产价格变动的影响因素进行分析。本文以北京市房地产为重点研究对象，运用Granger因果检验法检验相应指标对应的因果关系，得出影响房地产价格指数的影响因素，利用ARMAARCH模型的基本理论得到北京市房地产价格指数的条件异方差自回归模型，并对北京市房地产价格的走势进行预测。关键词：房地产；Granger因果检验法；ARMAARCH模型Abstract: The real estate has been the basis of China's national economy, leading industry. Since the reform of the housing system, the development of the real estate industry as one of the standard measure of whether the benign development of the national economy. The real estate prices related to the people's production and life, but also related to the development potential and competitiveness of a city the family is also related to the international financial taste, macroeconomic policy. In order to make the development of real estate industry is more stable and harmonious, so it is necessary to influence the real estate price changes are analyzed. This paper takes the Beijing City real estate as the main object of study, using the method of test Granger causality test phase Should the causal relationship between indicators, factors that affect the real estate price index, the conditional heteroscedasticity of Beijing real estate price index by using the basic theory of ARMA model and the ARCH regression model, and predict the trend of real estate price in Beijing city.Key words: real estate; Granger causality test ; the ARCH model 目 录1 引 言12 理论基础与文献综述12.1 理论基础12.2 文献综述13 北京市房地产价格影响因素分析1 3.1 北京市房地产价格现状1 3.2 北京市房地产价格变化的经济学分析14 北京市房地产价格影响因素的统计研究14.1 房地产价格与人均GDP收入的关系模型14.2 房地产价格的其他因素分析25 结论与展望2参考文献3171 引 言房地产业在中国属于新兴的产业，房地产市场的发展历史不长，因此国内房地产企业起步较晚，对房地产价格理论的研究还不是非常全面。房地产作为生产和生活的必须品，同时也被人们当做一种资产以及投资方式。由于近年来房地产业的快速发展，更多学者开始关注这一领域。当前中国学术界围绕房地产价格及影响因素的研究，主要都是基于经济基本理论出发，集中在对宏观经济因素的实证分析，对影响房地产价格的影响因素限定在一定范围内的多因素分析还较少。本文以北京市房地产为重点研究对象，运用Granger因果检验法检验相应指标对应的因果关系，得出影响房地产价格指数的影响因素，利用ARMAARCH模型的基本理论得到北京市房地产价格指数的条件异方差自回归模型，并对北京市房地产价格的走势进行预测。1.1 选题的目的与研究意义房地产一直以来是我国国民经济的基础性、先导性产业。自住房制度改革以来，房地产业的发展便作为衡量国民经济是否良性发展的标准尺度之一。房地产作为生产和生活的必须品，同时也被人们当做一种资产以及投资方式。房地产价格关系到老百姓的生产和生活，同时也关系到一个城市的发展潜力和竞争力，更关系到国际家的金融稳定、宏观经济政策等。回望过去几年，房地产产业高速发展，房价也高居不下，大多数老百姓只能望房兴叹。现如今国家出台一系列政策，重点抓房地产价格过高的问题，使得房地产价格相对于以往几年有所回落，“房产热”的风波也有所平息。回顾中国的房地产发展历程，我们不难发现中国房地产业的投资规模与全行业的发展步调大体上是一致的。随着经济的快速发展，房地产业也经历了从92、93年的高峰时期，到94年以后的调整时期，再到98年以后逐步又走向复苏时期，再到如今由于各种正对“房产热”而制定的一系列政策的出台，房地产势头逐渐走向平稳的阶段。为了使房地产产业更加稳定和谐的发展，那么就有必要对房地产价格变动的影响因素进行分析。而对于房地产价格变动影响因素和趋势的研究，必须借助科学的方法，不是简单的套用某些计算公式就可以解决的。趋势的预测需要以综合分析房地产价格的影响因素为基础，预测结果也往往需要通过进一步修正并结合政府相关最新的政策适时调整。如何判断房地产未来走势，只有在全面了解其影响因素的基础上，才能做出正确可行的统计决策与预测。所以，本文将以北京市房地产为重点研究对象，对其价格的影响因素进行统计分析，并做出相应的预测。1.2 国内外现状1.2.1国外研究现状国外房地产市场进程进行的相对比较早，同时市场化程度也相对较高。由于房地产价格的逐步高涨，房地产价格就得到了大量研究者的积极重视。从国外研究文献来看，对房地产价格影响因素的研究主要集中在以下几个方面：（1）形成均衡价格的动力因素。（2）供求对房价的影响。（3）人口数量、经济增长速度对房地产价格的影响研究。（4）政府宏观调控对房价的影响。国外学者Sagalyn Strnlieb是认为政府施行的土地政策能够控制房价。Quigley采用供求平衡模型来确定均衡价格，选取了房地产价格作为被解释变量，人口、收入、就业等作为解释变量，通过多元线性回归的方法得出理想结论。D.Denise用类似于“蛛网理论”的方法对房地产市场的价格起伏进行了全面的研究。S.W.Decarlo指出对房地产市场价格的影响原因不仅是有供需这一因素，还包括空置比率、货币政策、就业程度、人口发展趋势等相关因素。1.2.2国内研究现状房地产业在中国属于新兴的产业，房地产市场的发展历史不长，因此国内房地产企业起步较晚，对房地产价格理论的研究还不是非常全面。由于近年来房地产业的快速发展，更多学者开始关注这一领域。当前中国学术界围绕房地产价格及影响因素的研究，主要都是基于经济基本理论出发，集中在对宏观经济因素的实证分析，对影响房地产价格的影响因素限定在一定范围内的多因素分析还较少。姚先国、黄伟华进行了地价与房地产价格的关系研究，他们认为地价瓺房地产价格不是线性关系。姜彩楼、徐康宁、李永浮通过协整方法和Granger检验研究了影响上海房地产价格波动的相关因素，指出宏观经济因素和房地产投资是影响房地产价格变动的首要因素。王祖山研究了房地产价格上涨的动力因素，并预测了房地产价格理性回归的发展趋势。高聚辉、周丽庆认为房地产价格高涨的原因在于需求的刚性，而人们市场炒作和心里预期则更加速了房地产价格上涨的速度。成豫婷针对不同货币政策工具对中国房地产价格的影响作出了实证分析，主要研究的是房地产业贷款、广义货币供应量以及五年期以上贷款利率三个货币政策工具的影响。针对国内对于房地产影响因素的多因素分析还比较缺乏的现状，本文考虑通过选取实际的房地产数据，通过建立模型全面而系统的分析房地产影响因素，从定性定量的角度，探讨各因素的作用，从而希望能对相关宏观调控奠定一定的理论基础。1.3 本文研究结构在研究方法上，通常采取两种方法：一是实证研究方法，二是规范研究方法。实证研究方法作为一种研究范式，产生于培根的经验哲学和牛顿伽利略的自然科学研究。实证主义所推崇的基本原则是科学结论的客观性和普遍性，强调知识必须建立在观察和实验的经验事实上，通过经验观察的数据和实验研究的手段来揭示一般结论，并且要求这种结论在同一条件下具有可证性。根据以上原则，实证性研究方法可以概括为通过对研究对象大量的观察、实验和调查，获取客观材料，从个别到一般，归纳出事物的本质属性和发展规律的一种研究方法。介于此，本文采用实证研究方法来研究影响房地产价格的影响因素，并建立相关预测模型。在研究结构上，本文可分为以下五个部分：第一部分主要介绍本文的研究目的和意义，并对国内外学者在房地产价格的影响因素方面的研究情况作整体的简要说明。第二部分主要对房地产价格影响的因素研究方法进行总结分析；第三部分建立各因素与房地产价格之间的模型并对模型进行修正分析；第四部分应用时间序列ARMA-ARCH模型对房地产价格进行预测分析；第五部分得出相应结论并提出适当的建议。本文第三部分主要对北京市房地产价格的影响因素进行统计研究分析，以北京市统计局公布的2001年第1季度2014年第3季度的房地产价格指数、国内生产总值、居民消费价格指数、固定资产投资额、房地产开发投资额、商品房销售额、商品房销售面积、房屋施工面积的数据作为研究指标。具体步骤为：首先对所得数据进行平稳性检验，然后将房地产价格指数与其他7个指标进行Johansen协整分析，分别建立回归模型，并用Granger因果检验方法检验其对应的因果关系，得出影响房地产价格指数的影响因素。最后利用ARMAARCH模型的基本理论得到北京市房地产价格指数的条件异方差自回归模型，并对北京市房地产价格的走势进行预测。1.4 本文研究方法通过北京市统计局网上公布的数据，收集相应数据，并对所得数据进行平稳性检验。将房地产价格指数与国内生产总值、居民消费价格指数、固定资产投资额、房地产开发投资额、商品房销售额、商品房销售面积、房屋施工面积七个指标进行Johansen协整分析，分别建立回归模型，并用Granger因果检验方法检验其对应的因果关系，得出影响房地产价格指数的影响因素及其影响程度。利用ARMAARCH模型的基本理论得到北京市房地产价格指数的条件异方差自回归模型，并对北京市房地产价格的走势进行预测。2 理论基础与文献综述2.1 理论基础2.1.1弗里德曼的持久收入理论 根据持久收入理论，消费者在某一期的收入分为暂时性收入和持久性收入。持久性消费只取决于持久性收入，而与暂时性收入无关，持久性收入的增加会大大刺激消费水平的提高。以房地产市场为例:通过投资房地产取得的收益属于暂时性收入，对居民的持久消费水平没有太大影响，但是如果房价处于一个稳定且相对长期的上涨阶段，投资者就会把通过投资房产获得的收入看作是持久性收入，从而刺激消费支出水平大大提高。 根据持久收入假说，当暂时性收入变动较大，消费者会保守估计长期收入，进而使得持久消费水平偏低;反之，消费者会预期看好长期收入，增加持久消费支出。结合房地产市场，如果房价经常上下大幅变动，则房地产投资者会因暂时性收入变动较大而保守估计自己的持久收入，使得消费支出减少;相反，如果房价稳中有升，基本没有大幅的升降，则房地产投资者就会增加持久收入预期，增加消费。 2.1.2莫迪利安尼的生命周期理论 莫迪利安尼假定消费者一生总的资源允许在各期分配，从而每一期的货币支出与终生资源的比率独立于总资源的大小。他认为不是现期收入决定消费，而是终生财富决定消费水平，并假定终生财富不变，不存在遗赠动机，消费者在其生命终止时，将消耗完其终生财富。 生命周期理论认为，消费者具有理性，为了获得最大的消费效用，会在整个生命周期内规划消费和储蓄行为。某个时期的消费不是取决于当时收入，而是一生中的总收入，消费者会通过储蓄来平滑各个时期的消费，以获得一生最大的满足。假设目前的房地产市场较为完善，贷款买房己成为个人购买住房的便利渠道，那么住房信贷使其减少了为购房所不得不进行的储蓄，平滑了整个生命周期中的消费支出，使消费者实现一生中消费的最佳配置。 2.1.3 LC-PIH模型R.霍尔和M.费莱文(1975, 1981)在通过对生命周期理论和持久收入理论的综合研究后，提出了LC-PIH模型，这一模型同时包含了持久收入理论强调的未来预期收入和生命周期理论强调的终生财富，认为家庭财富水平是决定家庭消费水平的重要因素。2.1.4 前人研究理论(1)基尼系数 基尼系数是指在全部居民收入中用于不平均分配的百分比。基尼系数最小等于0，表示收入分配绝对平均；最大等于l，表示收入分配绝对不平均。实际的基尼系数介于0和l之间。基尼系数越大，则收入分配越不平均；基尼系数越小，则收入分配越接近平均。基尼系数低于0.2表示收入绝对平均；0.2-0.3表示比较平均；0.3-0.4表示相对合理；0.4-0.5表示收入差距较大；0.6以上表示收入差距悬殊。(2)库兹涅茨倒U曲线库兹涅茨认为，收入差距变化是由当时一系列经济、政治、社会和人口条件造成的。在经济发展中存在着使收入不平等扩大的因素：一是储蓄和积累在少数高收入阶层的集中；二是工业化和城市化所引起的收入分配恶化，即农村与城市收入分配差距拉大。库兹涅茨倒U曲线表明了收入差距变动的长期趋势是：在前工业文明向工业文明过渡的经济增长的早期阶段，尤其是在国民人均收入从最低上升到中等水平时，收入分配状况先趋于恶化，继而随着经济发展逐步改善，最后达到比较公平的收入分配状况，即长期变动轨迹呈倒“U”形状。(3)泰尔指数泰尔指数是用来计算收入不平等的指标，可以衡量组内差距和组间差距对总差距的贡献。泰尔熵T指数对上层收入水平的变化很明显，而泰尔熵L和V指数对底层收入水平的变化敏感。假设U是某一特定事件A将要发生的概率，P（A）=U。这个事件发生的信息量为E(U)肯定是U的减函数。用公式表达为：E(U)=log（1/u）。当有n个可能的事件1,2,n时，相应的概率假设分别为U1,U2,Un，Ui0，并且Ui=1。当普通熵标准的指数C=0时，测量结果即为泰尔熵指数。取C=0的优势在于分析组内、组间差距对总差距的解释力时更加清楚。泰尔指数越大，差距越大。(4)托达罗模型托达罗认为，城乡预期收入差异扩大是发展中国家人口迁移规模猛增的原因。人口迁移是人们对预期城乡收入差距的反应，它等于现代工业部门某年的实际收入与就业概率的乘积再减去农业部门的实际收入，而农业劳动力流动的规模是预期收入差异的增函数。对个人而言，在其他因素不变的情况下，其迁移决策由未来某期前就业概率的累加值决定的净收入贴现值。托达罗认为，在城市创造一个额外就业机会，会引起数倍的农村劳动力迁移，通过工业扩张来增加工业部门就业政策，不仅不能增加工业部门的福利，反而加剧城市失业。2.2 文献综述胡晓(2010)通过回归分析，得出结论房地产价格的变动对居民消费的影响较为微弱。王朋辉(2010)通过回归分析发现居民消费对房价变动的反应不显著。应用经济增长与房产质量的多变式简约模型进行分析，得出人均收入对于房价变动曲线的影响，并用量比数据的方法详细解析了房价变动曲线的相关指标。人均收入变化的三类效应来解释房价变动曲线的出现，其主要内容是房价对资本结构的影响，在变动的负面影响的计量模型进行逐层分析，简洁明了地解释了房产合理定价的把关问题。 与大部分学者采用宏观数据进行分析不同，刘扬(2010)利用家庭微观调查数据进行分析，发现房价上涨使得房地产财富效应有所减弱。原源(2009)也利用家庭微观调查数据回归分析，发现并不是想象中的那样显著，而且在很大程度上依赖于货币政策及地区的信贷市场。 吕光明和李彬（2009）基于协整检验发现房地产价格上涨对居民消费起到微弱的促进作用，而高波和王先柱（2009）得出的结论却是上涨的房价对居民消费具有明显挤出效应。 蔡晓春和罗江华(2008)通过建立误差修正模型研究发现，长期来看，房地产财富效应为正，但短期内房价变动对居民消费起负面抑制作用。 程开明和夏青(2008)通过建立误差修正模型，发现房地产市场价格的上涨对居民消费支出有显著的促进作用。 周辉莉(2008)通过建立误差修正模型进行实证分析，得出房地产价格的上涨会抑制居民消费。研究发现，房价会对居民消费产生显著影响，且在不同地区具有差异性，另外，房价及城乡收入差距会对抑制城镇居民消费，而房价的变动几乎影响不到农村居民消费。 3 北京市房地产价格影响因素分析3.1 北京市房地产价格现状北京市城镇化发展委居民收入提供需求保障，支撑整个房地产市场能够中长期持续发展。随着城镇化进程的持续推进，人口流动促进住房需求上升，从2000年以来我国城镇化与商品房销售情况看，我国商品房销售面积随城镇化率的增长而增长。2013年我国的城镇化率仅达54%，距离2030年城镇化率达到70%的目标还有16%的空间，说明我国商品房销售面积还有较大的增长空间。而居民收入则是其房价变动与企业发展的不同影响因素。 图3.1 2000年以来我国城镇化与商品房销售情况数据来源：国际统计局，2020、2030年城镇化率为计划数值国家在一如既往的支持首次置业购房以外，也开始同步将诸如购房贷款等优惠政策向初级的改善性客户倾斜。这从近期政府新颁布的相关信贷政策即可看出，如还清首套二套房贷算首套，释放中高端改善及投资需求的政策。最新的数据显示，我国城镇家庭人均住房面积低于30平米的共有1.09亿户，占城镇家庭总户数的53%，30-39平米区间的户数也占到了17%，根据这些数据初步统计，现有存量住房中人均低于35平米的改善需求将超过50平米，市场潜力巨大。随着改善及投资客户比重增加，房贷利率等政策影响的效应被放大。为掌握利率调整主动权，房地产代理商与金融企业合作，开辟贷款渠道。如易居与中信银行推出的“乐居贷”，搜房与合富、世联合资成立的房地产金融集团，不仅在房贷利率上给购房者增加选择，也为房企融资提供了新平台，是房地产金融的突破。未来，围绕客户资源整合和服务模式创新的金融产品也将层出不穷，一个房地产金融蓬勃发展的新局面已经到来。规模性企业凭借其在资金、人才和资源等方面的优势，在市场上处于竞争的领导地位。与开发商发展格局相类似，代理行业的发展也在按照类似的发展轨迹而发生变化。在今后的市场竞争中，大型开发商和代理商的话语权将越来越重。不扩充自身业务规模意味着日后的生存空间将受到严重挤压。这些都是导致北京市房价变动的主要原因。3.2 北京市房地产价格变化的经济学分析北京市人口变化助长社会资金成本上升，致房地产整体成本上升，导致房价变动较大，近年来我国居民收入不断变化持续攀升，2011年人口红利已经出现逆转。人口红利拐点的出现，将导致人力成本的上涨，推升社会整体价格水平。同时，根据国际经验，伴随北京城镇化的到来，房价也将出现回落，导致房企相关银行储蓄资金量减少，助长社会资金成本的上升，从而导致房地产信贷成本上升，房地产价格整体趋势向上。如图为其他行业的对居民收入的影响分配图（图3.3），由图知食品，烟酒，衣着，家庭设备用品，医疗保健和个人用品，交通和通信，娱乐教育文化用品及服务等也构成了居民收入分配的结构，由经济学分析可知北京市的房价定价跟居民收入有不可分离的关系，而最重要的是，对居民收入进行分割的其他行业所占的比重也不低，比如居民在食品方面的投入增长率占据了图中最多的份额，这是不可避免的影响因素，这个支出将居民对房价的投资减少，进而造成房价变动： 图3.3：北京市2012年4月物价涨幅率表图3.4:城镇化率走势图另外，北京城镇化发展的同时为居民收入提供需求保障，支撑整个房地产市场能够中长期持续发展；而随着人口老龄化的增长，居民收入变化转向低潮趋势，这助长了社会资金成本的上升，从而导致房地产整体成本上升，房地产价格整体趋势向上。 4 北京市房地产价格影响因素的统计研究4.1 房地产价格与人均GDP收入的关系模型在房价较为稳定时人均消费的增速和人均收入的增速基本持平，当房价开始迅速增长时，人均消费的增速就明显低于人均收入的增速，在一定程度上说明房价的变动会影响居民消费。下面本文就结合具体的资料进行实证，以检验房价的变动是否会对居民消费造成影响。如图4.1为房价变动与收入关系图：图4.1 房价、人均收入和人均消费支出趋势图 学者们都是依据消费函数构建模型来对房地产财富效应进行实证研究。以LC-PIH为基础的关于居民消费与收入、股票市场和房地产财富效应之间的计量模型。 C1=a0+a1Y1+a2Ws1+a3Wh1+&1其中， C1为当期的消费总量;Ws1和Wh1分别为股票市场、房地产市场的财富水平；Y1为当期的可支配收入;a1 ，a2 ，a3分别为居民可支配收入、股票资产、房地产资产的边际消费倾向;&1为误差修正项。 根据前面一章的理论介绍，依据生命周期理论和LC-PIH模型的消费函数形式可知，居民当期消费主要取决于当期收入和实际财富，而实际财富取决于居民持有的资产。居民持有的资产通常包含两部分，即房地产和金融资产。金融资产通常指股票、证券、储蓄等。目前我国金融市场还不是很发达，与国外居民相比我国居民资产中股票资产的比重较低，北京市居民资产中股票资产的比重相对北京、上海、深圳等发达城市的居民而言会更低。就河北省的具体情况而言，居民资产中的金融资产主要是储蓄存款，而非股票、债券。储蓄存款的价值主要受利率等因素的影响，鉴于我国的利率相对稳定，居民储蓄存款的价值也相对稳定。而根据2001年2013年北京市房价定价B与居民收入 A，如表4.1.1： 表4.1.1 20012013年北京市房价定价B与居民收入 A （单位：元）年份房价定价B居民收入A2001155698022002177510412200319081123420042223.961234420052870.441513120063498.951513420074198.281789320084778203132009486425689201058272455320116360.893098120126678.46483022013670884724房价定价以成华区某居民房单位，近年来的一间房价价格波动与当地居民收入为主，根据以上资料，作北京市房价定价B与居民收入 A的散点图，如图4.2： 图4.2 北京市房价定价B与居民收入A散点图 从散点图可以看出，北京市房价定价B与居民收入 A大体呈现为线性关系，所以建立的计量经济模型为以下线性模型：Ai=0+1Bi+ui 图4.3 回归结果参数估计结果为：Ai= 2312.063+ 0.071024Bi （575.7117） （0.017927） t =（4.016008） （3.961910） =0.587964 F=15.69673 S.E.=1293.568 DW=0.525018 如图4.4为北京市房价变动与居民收入的剩余值（Residual）、实际值（Actual）、拟合值（Fitted）. 图4.4 回归结果图 回归模型为：Ai= 2312.063+ 0.071024Bi（其中A为居民收入，Bi为房价定价；）所估计的参数=0.071024，说明居民收入平均增加0.071024个元，房价定价增加1元。这与经济学中的增加值增加，产出增加，使得居民收入也增加的原理相符。 在拟合优度的度量中，对回归模型的参数进行估计，根据回归结果得： Ai= 2312.063+ 0.071024Bi （575.7117） （0.017927） t =（4.016008） （3.961910） =0.587964 F=15.69673 S.E.=1293.568 DW=0.525018得出：a、回归方程中，可决系数等于0.587964，说明所建模型整体上对样本资料拟合较好。b、方程中F值为15.69673，F值很高，也说明居民收入A对房价定价B有显著影响。 根据以上资料图形，可以做出回归预测：若2020年居民人均年收入为112523.5，则2020年房价定价的预测值为1551749.23。区间预测：由A、B的描述统计结果得：2020年居民年收入的平均值预测区间为：112523.5571.695692 2020年房价定价的个别值预测区间为：1551749.23145.0493 4.2 房地产价格的其他因素分析2010-2013年，易居中国、世联行、合富辉煌、保利代理全国销售额呈上升态势，其中，易居中国、世联行、合富辉煌在2013年全国楼市回暖之下，扩大代理规模，一手物业销售额同比均大幅度增长，达到2000亿元或以上。这说明北京市房价定位需根据行业受理商的行业特征来定位。 图4.5 ：2010-2013年北京市房地产策划代理企业全国一手物业销售额走势图 北京市房地产价格持续上涨没有促进消费增长，而是产生了负财富效应，究其原因主要有以下几个方面:（1）过高的房价，使租房者支付更高的房租，购房者支付更多的首付款，由此产生的预算约束效应和替代效应，抑制了其他方面的消费。（2）拥有两套及以上住房的居民只是少数，并且有房者中的大部分是贷款购房。受传统消费观念的影响，许多消费者认为欠债是不光彩的事情，购房者没有将增加的收入用于消费，而是为了提前还清贷款而储蓄。对于没有负债的居民而言，即使房价上涨，他们也不会出售自己唯一的房产，房价上升所带来的只是心理上虚拟的财富。（3）社会保障体系不完善，房价的过快上涨使得居住生活成本上升、安全感下降，影响了消费者的消费信心。受传统观念的影响，我国居民具有很强的遗赠动机，加之我国尚未开征遗产税，多数居民在房价上涨时并不打算将房产变现出售以增加自己的消费支出，而是将房产留给后代，由此遗赠动机会部分抵消房地产财富效应。（4）房地产市场信息不对称导致居民掌握的有效信息少，且难以分辨信息的真伪。由于对未来预期不稳定，又难以判断房价走势，许多居民担心房价继续上涨而提前购买住宅，导致非理性住宅消费需求增加。在房地产交易过程中，房地产商掌握产品及消费者的大量信息，经常利用单个消费者信息掌握不充分来发布虚假需求信息，制造房源紧缺的气氛，进而哄抬房价，利用人们“买涨不买跌”的心理影响人们的购房。（5）房地产租赁市场及二级市场不完善。早在2003年北京市的房地产二级市场就全部开放，但是由于交易手续繁杂、信息不完全等原因，它的作用未能充分发挥，加之房屋租赁市场不规范，存在诸如房产中介垄断房源、恶意挪用客户资金、租赁合同暗藏“霸王条款”等问题，影响了租房者的利益和房东财产性收入的获得。（6）公共租赁房和廉租房的建设规模小、入住对象错位。北京市出台的公共租赁住房管理办法，将外来务工人员、城镇住房困难家庭等纳入保障范围，但外来务工人员不在廉租房保障范围，且在子女入学、医疗等方面还不能享受与城镇居民同等的待遇。受制于建设资金和实施方式，真正收益于公租房和廉租房的保障对象范围较小，而寻租行为更是缩小了真正收益保障对象的范围，央视就曾报道过石家庄的廉租房小区居住着开宝马、奥迪等名车。（7）财富分配效应抑制了消费增长。把所有居民看作一个整体，那么房价的上涨只是把增值的房地产财富从普通购房者手中重新分配到房地产投资者手中，这显然是不利于中低收入阶层的，会造成更大的贫富差距。一个国家或地区的消费主要是靠中低收入阶层支持的，房价上涨带来的财富分配效应势必会影响消费的整体水平。 5 结论与展望 经过分析发现，北京市房地产市场存在负财富效应，高房价对居民消费具有挤出效应。房价占人均收入的比重越高，对消费的挤出效应就越大。随着北京市房产事业的发展，许多房产业开始盲目追求利益最大化，却忽视了相应的居民收入协调问题。然而由于宏观政策的存在，导致利益相关者对生产或消费成本的支出变得不准确，便导致房产市场失灵，从而导致居民收入的大幅度变化影响房产经济产业难以计量与定价。进而让北京市房产经济产业的价格与居民收入现状产生错误交配，使经济组织没有办法借助有效的协调方式，而变成房价的盲目增长。这对于居民消费所构成的居民收入的有变化影响，引起了经济效益的混乱，从而导致房价变动。通过模型分析可以看出，收入仍然是决定居民消费支出的最重要因素。而经济环境下政府本对于经济发展的扶持却受到房价大幅度变化的限制，只能向控制房价变动的经济政策转型。以下是改进房价变动的建议：（1）围绕主业稳扎稳打，培养核心竞争力。结合相应的人口规模与居民GDP收入指标进行分析与研究。再综合了以上指标的研究之后，国内房产企业的发展将会有一份参考依据，作为日后房产定价工作的一项重大计量工程，从而在很大程度上帮助房价调控的进行。同时，该项研究将有利于房产经济模式的构建与效益化。（2） 谨慎发展多元化业务与跨区域扩张。 定价控制培训的开始，首先要做到确保房产定价控制专业技术人才的房产定价控制意识的普及，即将建立一支品学兼优，活力无限，结构合理和专业性强的人才队伍，为确保北京市房产与居民收入的关系经济建设做好充分准备。人才队伍的建设还需加强环保专业技术人才队伍的领导层建设，通过房产定价控制队伍中的领导带领人才做好房产定价控制现状的综合分析与评价，从而带领建设一支有组织性的房产定价控制队伍。接下来则是要做好相关房产定价控制培训制度，关于人才培养，做好教育与培训的双面性，基于此，才可推进北京市房产定价控制的进行。（3） O2O电商营销模式不可避免，需以线下客户为中心。 北京市需要控制经济增长速率、积极实施北京市房产定价控制政策、加大北京市房产定价控制力度。因此，控制经济增长的速率是控制北京市房价变动较快的成因，因为在控制经济稳步发展的同时，北京市房产定价控制将会受到居民经济收入因素的限制，房产的建立也会因为经济调控而止步。所以在以上对北京市房产定价控制的有关措施上，需制定并实施相应的房产定价控制法律法规，让产业有个房产定价控制的行为规范，为北京市房产定价控制提供行为规制，同时在经济调控的有关政策上，也需投入政府的力量，积极展开，积极实施。在科学发展观的指导下，依靠科技发展和技术进步，提高能源利用效率，控制经济特性和提出相应的环保政策，能减轻北京市房产定价控制的压力和能源消费的波动，进而为北京市构建一个经济与房产消费共同发展的美好格局。参考文献1 胡晓.  收入差距与中国房地产价格:理论与实证兼论当前房地产调控的有效性J. 财经科学. 2010(12) 2 王朋辉.  重庆市房价与地价关系的实证研究J. 经济研究导刊. 2010(25) 3 刘扬.  招拍挂制度对城市房地产市场垄断趋势的影响以上海市为例J. 福建论坛(人文社会科学版). 2010(03) 4 原源.  货币、利率、汇率对房价影响的实证分析J. 山西财经大学学报(高等教育版). 2009(02) 5 吕光明,李彬.  中国房价与地价关系的多用途视角研究J. 城市发展研究. 2009(05) 6 高波,王先柱.  中国房地产市场货币政策传导机制的有效性分析:20002007J. 财贸经济. 2009(03) 7 蔡晓春,罗江华.  通货膨胀与商品住房价格波动的协整关系研究J. 统计与决策. 2008(18) 8 程开明,夏青.  城市化与房地产价格关联性的实证分析J. 价格理论与实践. 2008(09) 9 周辉莉.  我国区域经济发展不平衡对房地产价格的影响研究J. 财经问题研究. 2008(07) 10 童光毅,刘星.  我国房地产价格的非均衡性J. 管理世界. 2008(01) 11   Over 2000 Real Estate Development Enterprises in chinaJ. China City Planning Review. 1989(01) 12   Revitalize the Real Estate Industry to Promote the Development of National EconomyJ. China City Planning Review. 1988(02) 13   Policy Framework for the Development of Real Estate and the Real Estate Industry in ChinaJ. China City Planning Review. 1993(01) 14   News about ChinaJ. China City Planning Review. 1993(03)