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    基于房地產(chǎn)市場(chǎng)周期波動(dòng)的土地供應(yīng)時(shí)機(jī)研究

    2013-10-27 02:27:54李忻忻陳立文
    關(guān)鍵詞:變化率房?jī)r(jià)波動(dòng)

    李忻忻 ,陳立文 ,夏 錚

    (1.河北工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,天津 300130;2.山東交通學(xué)院土木工程學(xué)院,濟(jì)南 250357)

    2003年,國家將土地政策作為房地產(chǎn)市場(chǎng)的宏觀調(diào)控政策之一.近年來,為規(guī)范我國房地產(chǎn)市場(chǎng),遏制房?jī)r(jià)上漲,我國政府出臺(tái)多條土地方面的政策.然而,對(duì)土地供應(yīng)時(shí)機(jī)方面的政策涉及較少,我國學(xué)術(shù)界對(duì)土地供應(yīng)時(shí)機(jī)的研究也較少.土地供應(yīng)時(shí)機(jī)是指土地儲(chǔ)備機(jī)構(gòu)獲得土地使用權(quán)之后,將土地推向土地市場(chǎng)的時(shí)間.土地供應(yīng)時(shí)機(jī)的確定不僅要考慮儲(chǔ)備土地的資金成本,更要考慮如何促進(jìn)房地產(chǎn)市場(chǎng)的健康運(yùn)行.房地產(chǎn)市場(chǎng)是個(gè)周期性變化的市場(chǎng),要使其周期性波動(dòng)幅度減小,土地供應(yīng)應(yīng)該采取反周期策略.當(dāng)房地產(chǎn)高速膨脹時(shí),多供應(yīng)土地,增加房地產(chǎn)供給;當(dāng)房地產(chǎn)低迷時(shí),少供地,減少房地產(chǎn)商品的供給.要研究土地的供應(yīng)時(shí)機(jī),首先應(yīng)該確定房地產(chǎn)市場(chǎng)各要素之間的關(guān)系,然后根據(jù)各要素的變化周期及其相互關(guān)系,選擇合理的土地供應(yīng)時(shí)機(jī).由于反映房地產(chǎn)市場(chǎng)運(yùn)行狀況的要素很多,不可能全部選取,而房?jī)r(jià)是反映房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展?fàn)顩r的一個(gè)重要指標(biāo),因此本文選取商品房銷售單價(jià)作為反映房地產(chǎn)運(yùn)行狀況的指標(biāo).

    1 房?jī)r(jià)與土地供應(yīng)面積的周期波動(dòng)

    根據(jù)房地產(chǎn)周期理論,房地產(chǎn)市場(chǎng)和宏觀經(jīng)濟(jì)一樣,具有周期波動(dòng)的特性,其發(fā)展周期包括:復(fù)蘇、擴(kuò)張、收縮和衰退4個(gè)階段[1].

    反映房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展周期的指標(biāo)有很多,房?jī)r(jià)是反映房地產(chǎn)市場(chǎng)運(yùn)行狀況的最重要、最直觀的指標(biāo),為方便考察房地產(chǎn)市場(chǎng)的周期波動(dòng)狀況,可采用房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率法分析房地產(chǎn)市場(chǎng)的周期變化.根據(jù)《中國房地產(chǎn)統(tǒng)計(jì)年鑒 2011》[2]和《中國統(tǒng)計(jì)年鑒 2011》[3]可獲取我國1998-2010年的商品房銷售價(jià)格的數(shù)據(jù),計(jì)算出相應(yīng)年份我國商品房銷售價(jià)格的房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率,如表1所示,將房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率與時(shí)間的關(guān)系用圖1表示.

    表1 商品房銷售價(jià)格數(shù)據(jù)表Tab.1 Commercial housing sales price data table

    從圖1可以看出,2003年是房?jī)r(jià)變化率波動(dòng)的一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn),在2003年之前,房?jī)r(jià)逐年穩(wěn)步增長(zhǎng),波動(dòng)很小,在5%之內(nèi);而在2003年之后房?jī)r(jià)變化率呈周期波動(dòng),波動(dòng)周期在2~3年之間,且波動(dòng)幅度比較大,尤其是2008年和2009年這2年波動(dòng)幅度巨大.房地產(chǎn)也是一種商品,其價(jià)格的波動(dòng)是不可避免的,波動(dòng)的幅度在合理振幅內(nèi)是可行的.由于房地產(chǎn)商品價(jià)值量高,且是人們生活的必需品,如果其價(jià)格波動(dòng)振幅過大,就會(huì)對(duì)國民經(jīng)濟(jì)及國民生活帶來較大影響,因此,應(yīng)該合理控制房地產(chǎn)市場(chǎng)波動(dòng)的振幅.

    土地政策是國家調(diào)控房地產(chǎn)市場(chǎng)的一項(xiàng)措施,在實(shí)施土地政策時(shí),可通過適時(shí)改變土地供應(yīng)面積來實(shí)現(xiàn)調(diào)控房地產(chǎn)市場(chǎng)的目的,但土地供應(yīng)面積數(shù)據(jù)很難獲取.為保證房地產(chǎn)市場(chǎng)健康運(yùn)行,土地供應(yīng)應(yīng)該保證土地的有效需求,即可近似認(rèn)為土地的供應(yīng)數(shù)量等于土地的購置數(shù)量,因此,這里用土地購置面積代替土地供應(yīng)面積.為清晰了解土地供應(yīng)面積的變化與房?jī)r(jià)的關(guān)系,需根據(jù)土地供應(yīng)面積的數(shù)據(jù)計(jì)算出土地供應(yīng)面積的變化率,如表2所示;并以土地供應(yīng)面積變化率與房?jī)r(jià)變化率作為參數(shù)繪制其關(guān)系,如圖2所示.

    表2 土地供應(yīng)面積數(shù)據(jù)表Tab.2 Land supply area data

    由圖2可知,土地供應(yīng)面積與房?jī)r(jià)的變化率好像關(guān)系不大,有時(shí)反向變化(如2000-2003年、2009年),有時(shí)正向變化(如1999-2000年、2004-2008年).但從房地產(chǎn)建設(shè)的過程可知,土地供應(yīng)面積是房地產(chǎn)市場(chǎng)變化的先行指標(biāo),即土地供應(yīng)若干年之后才會(huì)在該塊土地上建設(shè)出房屋,才會(huì)對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)產(chǎn)生影響.根據(jù)各地房地產(chǎn)市場(chǎng)建設(shè)的工期統(tǒng)計(jì)結(jié)果可見,一般中高層房地產(chǎn)的建設(shè)周期為2年[4].另外,商品房建造完成后,一般要經(jīng)過一段時(shí)間才能銷售出去,如若再考慮房地產(chǎn)商品的銷售期限的話,土地供應(yīng)大概3年后才能影響房地產(chǎn)市場(chǎng).

    2 房?jī)r(jià)的影響因素分析

    市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)環(huán)境下,商品房的價(jià)格主要受房地產(chǎn)市場(chǎng)的供求狀況影響;同時(shí),由于房地產(chǎn)市場(chǎng)在國民經(jīng)濟(jì)中具有基礎(chǔ)性、先導(dǎo)性等作用,房?jī)r(jià)還與國家宏觀調(diào)控政策有直接關(guān)系.房地產(chǎn)市場(chǎng)供給方面的指標(biāo)主要有:房地產(chǎn)企業(yè)施工房屋面積、房地產(chǎn)企業(yè)房屋竣工面積.房地產(chǎn)市場(chǎng)需求方面的指標(biāo)主要有:城鎮(zhèn)人口、城鎮(zhèn)家庭人均可支配收入、城市人均住宅建筑面積.國家宏觀調(diào)控政策方面的指標(biāo)有:利率、土地供應(yīng)面積.

    由此可見,房地產(chǎn)平均售價(jià)受多方面因素的影響,因此,很難用準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)計(jì)算公式表示,可用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不斷訓(xùn)練和驗(yàn)證,找出其關(guān)系.BP(back propagation) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)于 1986年由 Rumelhart和McCelland為首的科學(xué)家小組提出,是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)[5].BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作過程分為兩個(gè)時(shí)期:學(xué)習(xí)期和工作期[6].學(xué)習(xí)期是在未知輸入與輸出之間的數(shù)學(xué)關(guān)系模型之前,可以通過學(xué)習(xí)和訓(xùn)練大量的輸入神經(jīng)元和輸出神經(jīng)元,得出輸入與輸出之間的映射關(guān)系,如果計(jì)算出的輸出和給出的輸出不一致時(shí),則計(jì)算出輸出誤差,將誤差沿原來的連接通路返回.在學(xué)習(xí)時(shí),遵循最速下降法的學(xué)習(xí)規(guī)則,通過不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元之間的權(quán)值和閾值,使網(wǎng)絡(luò)的總誤差最小.通過不斷的學(xué)習(xí),各層神經(jīng)元之間的權(quán)重就固定下來,可以進(jìn)入工作期.工作期就是通過給出的輸入數(shù)值,運(yùn)用上面訓(xùn)練出來的關(guān)系,計(jì)算出輸出數(shù)值.因此,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力和信息處理能力非常強(qiáng)大,特別適用于解決復(fù)雜因素之間的關(guān)系及根據(jù)關(guān)系模型對(duì)未來進(jìn)行預(yù)測(cè)的問題[7].因此,商品房平均售價(jià)與其相關(guān)指標(biāo)因素之間的復(fù)雜關(guān)系可以通過收集相關(guān)指標(biāo)的數(shù)據(jù),利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法訓(xùn)練得到.

    根據(jù)《中國房地產(chǎn)統(tǒng)計(jì)年鑒2011》和《中國統(tǒng)計(jì)年鑒2011》可獲取1998-2010年房地產(chǎn)市場(chǎng)中的各指標(biāo)數(shù)據(jù)[2-3],如表3所示.為了研究方便,利率統(tǒng)一取3~5年的貸款利率,且若一年中利率有調(diào)整的話則取一年中的加權(quán)利率作為本年的利率.

    由于各指標(biāo)的量綱不一致,而且數(shù)值差異較大,如果直接運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)且精度差.考慮到本文所研究的是房地產(chǎn)市場(chǎng)的變化狀況,可用各指標(biāo)的變化率考察房?jī)r(jià)與各影響因素之間的關(guān)系,1999-2010年房地產(chǎn)市場(chǎng)相關(guān)指標(biāo)的增長(zhǎng)率如表4所示.

    由于數(shù)據(jù)為指標(biāo)的增長(zhǎng)率,本身的取值范圍均在[-11]之間,故可不進(jìn)行歸一化處理.神經(jīng)元的個(gè)數(shù)和隱含層的層數(shù)沒有固定的計(jì)算公式,一般要通過反復(fù)訓(xùn)練得到.為提高運(yùn)算精度,本次訓(xùn)練采用2個(gè)隱含層,經(jīng)反復(fù)訓(xùn)練,隱含層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)分別為10個(gè)和8個(gè);而輸入層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)為7個(gè),輸出層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)為1個(gè),可將其BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖用圖3表示.

    輸入層與隱含層、隱含層與隱含層、隱含層與輸出層之間的傳輸函數(shù)分別為對(duì)數(shù)S形函數(shù)(Logsigmoid)、正切 S形函數(shù)(Tan-sigmoid)和對(duì)數(shù) S形函數(shù)(Log-sigmoid).這里,學(xué)習(xí)速率取 0.1,最大訓(xùn)練次數(shù)取500,目標(biāo)誤差取0.001.用1999-2009年的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),其訓(xùn)練程序如下:

    表3 1998-2010年房地產(chǎn)市場(chǎng)相關(guān)指標(biāo)Tab.3 Real estate market index in 1998-2010

    表4 1998-2010年房地產(chǎn)市場(chǎng)相關(guān)指標(biāo)增長(zhǎng)率Tab.4 Real estate market index growth rate in 1998-2010

    從訓(xùn)練結(jié)果可以看出:經(jīng)過255次可以達(dá)到0.001的精度,說明本文設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比較適合反映變量之間的關(guān)系.網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練好之后,將2010年的數(shù)據(jù)帶入本程序進(jìn)行仿真,結(jié)果為7.5507%,真實(shí)結(jié)果為7.50%,誤差為0.68%,說明仿真結(jié)果很好.

    3 土地供應(yīng)合理時(shí)機(jī)的確定

    土地供應(yīng)的合理時(shí)機(jī)是指使房地產(chǎn)市場(chǎng)均衡發(fā)展的情況下的土地供應(yīng)時(shí)機(jī),而房地產(chǎn)市場(chǎng)是一個(gè)周期波動(dòng)的市場(chǎng),這種周期波動(dòng)性不可避免,只能盡可能地減少波動(dòng)的幅度.前面通過增長(zhǎng)率法分析得到土地供應(yīng)面積和商品房平均銷售單價(jià)并不呈同步變化,二者變化存在一個(gè)時(shí)間差,并且運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了房?jī)r(jià)與各影響因素之間的關(guān)系模型,那么,如果在其他因素不發(fā)生變化的前提下,建設(shè)土地供應(yīng)情況較房地產(chǎn)市場(chǎng)變化提前2年采取措施,房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格又將如何變化呢?

    由于土地供應(yīng)面積是隨時(shí)間隨機(jī)變化的數(shù)值,因此,可運(yùn)用隨機(jī)時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型[8].利用SPSS軟件,根據(jù)其與時(shí)間之間的變化關(guān)系,繪制其大致的排列情況,經(jīng)判斷該序列遵守 ARMA(p,q)過程,且 p=1,q=1.運(yùn)用SPSS軟件可推測(cè)得到 2011、2012、2013年的數(shù)據(jù),由于要提前2年供應(yīng),因此,1999-2010年土地供應(yīng)面積增長(zhǎng)率均取預(yù)測(cè)的2001-2012年數(shù)據(jù).土地供應(yīng)面積增長(zhǎng)率的預(yù)測(cè)結(jié)果如表5所示.

    表5 土地供應(yīng)面積變化率預(yù)測(cè)值Tab.5 Predictive change rate of land supply area

    運(yùn)用前面訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,將推測(cè)出來的土地供應(yīng)面積變化率帶入模型,可以計(jì)算出1999-2010年期間商品房平均銷售價(jià)格的變化率,計(jì)算結(jié)果如表6所示.

    表6 土地供應(yīng)面積變化率提前2年變化時(shí)房?jī)r(jià)的變化率Tab.6 Change rate of housing prices when land supply area changes ahead of two years

    如果再考慮商品房的銷售周期大概為1年的話,將土地供應(yīng)面積提前3年采取措施,其他指標(biāo)仍然不變.與提前2年的思路一樣,先預(yù)測(cè)未來3年的土地供應(yīng)量,1999-2010年的土地供應(yīng)面積增長(zhǎng)率取BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的2002-2013年的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù),將其代入訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序,可得到1999-2010年商品房平均銷售價(jià)格變化率,如表7所示.

    表7 土地供應(yīng)面積變化率提前3年變化時(shí)房?jī)r(jià)的變化率Tab.7 Change rate of housing prices when the land supply area changes ahead of three years

    為便于直觀分析土地供應(yīng)面積對(duì)房?jī)r(jià)的影響,將土地供應(yīng)面積調(diào)整提前2年、提前3年及不調(diào)整3種情況下房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率的變化繪制在一張圖上,如圖4.

    從圖4可以看出,土地供應(yīng)面積提前2年采取措施,可以使房?jī)r(jià)的波動(dòng)幅度明顯降低,由原來的[-1.66%,23.18%],縮小至[2.79%,11.76%],縮小幅度為63.89%;如若土地供應(yīng)面積提前3年采取措施,房?jī)r(jià)的波動(dòng)幅度更小,變?yōu)閇4.02%,11.27%].由此可見,為了使房?jī)r(jià)能比較均衡的變化,可以根據(jù)土地供應(yīng)情況預(yù)測(cè)未來3年土地供應(yīng)面積的變化,采取提前3年供應(yīng)土地的方式.如果提前3年變化土地供應(yīng)面積,則土地供應(yīng)面積、房?jī)r(jià)的數(shù)值可按照前面預(yù)測(cè)的比例計(jì)算,計(jì)算結(jié)果如表8所示.

    表8 調(diào)整土地供應(yīng)時(shí)機(jī)后的房地產(chǎn)指標(biāo)Tab.8 Real estate indexes after adjustment of land supply area timing

    從表8可知:如若土地供應(yīng)面積提前3年采取變化措施,可使房地產(chǎn)銷售價(jià)格的波動(dòng)幅度縮小,房?jī)r(jià)有所降低,將有利于房地產(chǎn)市場(chǎng)的均衡運(yùn)行.

    4 結(jié)束語

    房地產(chǎn)市場(chǎng)是一個(gè)周期波動(dòng)的市場(chǎng),為了避免房地產(chǎn)市場(chǎng)急速膨脹和無限低迷,應(yīng)該根據(jù)房地產(chǎn)市場(chǎng)波動(dòng)的情況,及時(shí)調(diào)整土地供應(yīng)數(shù)量和時(shí)間.

    首先,在房地產(chǎn)市場(chǎng)正常運(yùn)行的過程中,可選取反映房地產(chǎn)市場(chǎng)變化的指標(biāo)(如房?jī)r(jià)、銷售額等),根據(jù)其變化規(guī)律,推測(cè)未來的變化趨勢(shì).土地供應(yīng)就要采取反周期策略,當(dāng)房地產(chǎn)市場(chǎng)急劇膨脹發(fā)展,房?jī)r(jià)很高時(shí),采取增加供給、提高交易量的方式;反之,減少供給,供給增加或減少的幅度可采取預(yù)測(cè)的方法,而且要根據(jù)每年交易的變化及時(shí)調(diào)整變化量.

    其次,應(yīng)該根據(jù)房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展?fàn)顩r,通過市場(chǎng)調(diào)查,確定人民不能接受的房?jī)r(jià)極限,確定房?jī)r(jià)合理波動(dòng)的區(qū)間.當(dāng)房?jī)r(jià)變動(dòng)臨近極限數(shù)值時(shí),提前調(diào)整土地供應(yīng)措施,盡量讓房地產(chǎn)市場(chǎng)波動(dòng)幅度減小.

    另外,還要根據(jù)土地供應(yīng)時(shí)機(jī)的具體情況,及時(shí)反饋,要不斷控制,一旦出現(xiàn)偏差,找出偏差原因,及時(shí)修改計(jì)劃,保證計(jì)劃的時(shí)效性,盡量減少由于土地供應(yīng)可能帶來的負(fù)面效果.

    [1]齊錫晶,齊明亮.中國房地產(chǎn)市場(chǎng)周期波動(dòng)分析[J].東北大學(xué)學(xué)報(bào),2010,31(7):1039-1042.

    [2]中華人民共和國國家統(tǒng)計(jì)局.中國統(tǒng)計(jì)年鑒2011[M].北京:中國統(tǒng)計(jì)出版社,2011.

    [3]中華人民共和國國家統(tǒng)計(jì)局.中國房地產(chǎn)統(tǒng)計(jì)年鑒2011[M].北京:中國統(tǒng)計(jì)出版社,2011.

    [4]VRIES de Paul,HAAN de Jan,WAL van der Erna,et al.A house price index based on the SPAR method[J].Journal of Housing Economics,2009,18:214-223.

    [5]李國勇.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制理論及應(yīng)用[M].北京:電子工業(yè)出版社,2009.

    [6]田景文,高美娟.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法研究及應(yīng)用[M].北京:北京理工大學(xué)出版社,2006

    [7]TAYYEBI Amin,CHRISTOPHER Bryan,JANOWSKI Pi,et al.An urban growth boundary model using neural networks,GIS and radial parameterization:An application to Tehran,Iran[J].Landscape and Urban Planning,2011,100:35-44.

    [8]宋廷山.經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)與決策方法及其計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)[M].長(zhǎng)春:吉林大學(xué)出版社,2006.

    [9]時(shí)筠侖.房地產(chǎn)波動(dòng)規(guī)律研究 [D].上海:同濟(jì)大學(xué),2005:111-126.

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