房地产市场调研分析范文1

关键词:房地产；市场；宏观调控；法律

Abstract: The first executive meeting of the State Council held this year, the main issue is the real estate market regulation, the meeting identified five to strengthen the real estate market regulation and control policies and measures, focused on the problem of excessively high prices proposed regulation and control policy. Under this background, this paper first analyzes the status quo of China's real estate market, the main link and then introduced the real estate market regulation, and combining with legal support as needed, planning corresponding legal countermeasures, with a view to provide help for the future work.

Key words: real estate; market; macro-control law;

中图分类号：F293.33 文献标识码：A 文章编号：

房地产行业在我国兴起至今，相关的法律建设逐步完善为行业的正规发展提供了重要支撑。但房地产市场近年来的繁荣背后仍然存在诸多问题需要法律规制，对于宏观调控与法律的双管齐下成为研究的重点问题。如何用稳定的、富有强制性的法律规定配合不同时期的宏观调控是具有难度的，本文将对此提出有针对性的解决对策。

1 我国房地产市场发展现状

我国房地产市场当前整体上呈现出发展的热潮。政府多次表示控制房价的信心和决心，实际上房价增长的趋势并没有被彻底遏制，在很多城市，目前的房价都超越了金融危机爆发之前。从量上来看，房地产存量及其未来发展预期与需求量之间能够逐步向相对吻合的方向进军；而从价上来看，各个需求层次人群的购买力不同，在供给量保证的前提下，价格成为制约供给和需求吻合的主要矛盾。

2 我国房地产市场需要调控的主要环节

我国房地产市场的兴起和繁荣与国家经济发展的整体步调是相对一致的，人们生活水平的提高，购买的增强，都是房地产需求的来源。但行业过快过热发展的问题必须通过科学的宏观调控予以引导，从而尽快解决摆在面前的行业矛盾。价格过高是当前房地产市场最突出的问题，而且是日益严重，因为房价的增速远超过了人们工资的增速，广大中低收人群体买不起房，高收入群体以及“炒房团”却是“多买多得”，市场购买力两极分化严重，市场基本需求和刚性需求始终面临压力。

3 我国房地产市场调控所需的法律支持

在我国房地产市场存在的各个需求层次都拥有被保障的权利，前提是合理的需求保障。法律允许房地产投资，但排斥的是恶意炒作。对需求层次的合理保障以及价格、土地出让、市场秩序的调控都离不开法律的支持。宏观调控就必须以更明确、更具体的规定践行法律约束。这样才能使各个时期的宏观调控举措发挥切实的影响力。结合我国房地产市场宏观调控的最新进展，在法律层面需要对价格、土地出让、市场秩序给予更多的约束支持。

3．1 价格约束

《房地产管理法》对住宅商品价格的形成基础做出了要求，第四章第三十三条规定“基准地价、标定地价和各类房屋的重置价格应当定期确定并公布。”它是住宅商品现价的参考标准。第四章第三十四条规定“国家实行房地产价格评估制度。房地产价格评估，应当遵循公正、公平、公开的原则，按照国家规定的技术标准和评估程序，以基准地价、标定地价和各类房屋的重置价格为基础，参照当地的市场价格进行评估。”这是从管理层面对房地产价格实施的法律约束，但是在市场交易行为中，居民购买住宅商品时很难从专业角度对上述各类价格实施比较研究，他们直接接触的实现当前的高价格，如何从法律角度稳定价格、抑制不合理价格的存在尤为紧迫。

3．2 土地出让约束

《房地产管理法》第二章第十条规定“土地使用权出让，必须符合土地利用总体规划、城市规划和年度建设用地计划。”这是从宏观层面对房地产开发的约束，在我国，集体所有的情况大多存在于县级、村级单位，即使在城市中，也会存在大量的行政村。当地村委会具有很强的“话语权”，有时县级领导都难以干预。

3．3 市场秩序约束

《房地产管理法》第六章第六十五条规定“违反本法第三十条的规定，未取得营业执照擅自从事房地产开发业务的，由县级以上人民政府工商行政管理部门责令停止房地产开发业务活动，没收违法所得，可以并处罚款。”这一条款同样存在法律责任可能过轻的问题。非法从事房地产开发获得收入理应没收非法所得，并实行罚款。但对于此类当事人来说，资金上的损失并不足以使他们放弃非法从事房地产开发的投机心理，更重要的是开发活动实施后，后续问题的解决也比较复杂，直接影响市场秩序的稳定。法律条款缺少刑事责任规定，无形中会增加当事人的投机心理。另外在企业经营中涉足的金融合作领域、市场交易限制方面也需要具体的规定来调整市场秩序。

4 我国房地产市场调控的法律对策

针对房地产市场调控的需求以及现有法律存在的问题，在法律对策方面，政府应注重强化《房地产管理法》的指导作用，加强指导的全面性，并为该法与其他法律法规的关联提供支持，共同规范我国房地产市场的发展。

4．1 法律责任定性

运用《房地产管理法》协助市场调控，首要的是法律约束和法律责任的进一步吻合，即法律责任应延伸至刑事范畴，在刑事责任方面要有更深的追根溯源的要求。但是经过多年洗礼仍屹立于行业之中的房地产企业，其所获利润足以支撑非法用地可能遭受的罚款。地方政府出于各种利益考虑，也会存在和企业联合的意愿。企业、地方政府和国家相关部门之间就会产生博弈，所以在没有刑事责任的压力下，经济损失和单纯的行政处罚不足以影响企业、地方政府对利益最优化的博弈选择。而《房地产管理法》中一旦涉足刑事责任，那么对当事人的审查就会进入更深的层面，是否存在行贿受贿问题都将被明朗化，《房地产管理法》从法律约束到法律责任之间也将取得更完善的对应。

4．2 价格衡量标准

房地产市场的价格问题会产生一系列的联动效应，从价格环节进行宏观调控具有现实意义。《房地产管理法》并没有排斥对具体指标的约束。市场指导价格应当是在科学调研、分析基准地价、标定地价和各类房屋的重置价格，并经过评估后得出的结论，是对房地产市场价格是否过高还是过低的一种认定参考标准，也是政府信息公示的重要内容。

4．3 市场秩序引导

作为房地产行业的专属法律，《房地产管理法》有责任对市场秩序加以约束，特别是在我国房地产市场有待规范的今天，市场秩序的法律约束更是具有深刻的指导意义。首先进一步阐明地区建设规划对房地产开发需求的度量，然后从审批进入房地产开发的流程开始，对银行、担保等金融领域的审批和限制条件详细列明。最后再对购买交易行为提出符合地方实际的要求，便于政府宏观调控各个时期的举措实施。

4．4 房地产行业审计

我国《审计法》对政府和企业的审计工作已有具体规定，但从《房地产管理法》中进一步明确审计监督工作，对确立房地产行业审计的地位、推动各个时期的宏观调控，都具有非常积极的意义。值得注意的是行业审计是一项持续、稳定的工作，在任何宏观调控时期都离不开行业审计，审计工作也同样会强化宏观调控政策的落实效果。

5结言

宏观调控作为政府提供的最重要的“公共物品”，市场参与者有理由对其有合理的确定的预期。宏观调控目的是为了创造一种稳定的宏观经济环境，保证生产者和消费者从中获益，避免因时而经济过热与通货膨胀，时而全面紧缩与市场疲软，生产者和消费者无法从中获得确定的预期和利益。然而追求宏观调控经济上的“合规律性”不能成为其僭越法律的理由，而应是调控手段、调控时机的相机选择问题。政策的稳定性、连续性、可预测性满足了生产者和消费者的确定性需求，因此合法性是宏观调控的本质需求。

【参考文献】

房地产市场调研分析范文2

1.1.1 研究背景

自20世纪80年代以来,我国开始对住宅制度以及土地制度进行改革,正是在这一背景下,房地产企业在我国大城市中发展迅速,并逐渐在国民经济中突显地位,成为推动国家经济发展的主要力量,对于 GDP 的拉动产生重要影响。近年来,国内房地产市场快速发展。根据国土资源部的统计数据,我国2010年居民住宅的价格上升了25.1%,是近十年来的最高水平,其中一线城市中的住宅价格上涨幅度十分显着。为推动我国房地产行业健康、稳定发展,需要构建合适的模拟模型和区域房地产策划方案,预测并模拟未来房地产市场的发展,为房地产经济健康、持续、稳定的发展作出进一步贡献。

(1)房地产宏观调控下项目约束增强

我国房地产市场在 2009 年发展超出预期,过热的房地产行业使得越来越多的人开始加入炒房大军。进入2011年,政府为进一步调控房地产市场,相继出合限购政策以遏制房地产过热局势,但效果并不明显。至 2013年2月20日,国务院常务会议出台五项加强房地产市场调控的政策措施(简称国五条),要求各直辖市、计划单列市和除拉萨外的省会城市要按照保持房价基本稳定的原则,制定并公布年度新建商品住房价格控制目标,建立健全稳定房价工作的考核问责制度。严格执行商品住房限购措施,已实施限购措施的直辖市、计划单列市和省会城市要在限购区域、限购住房类型、购房资格审查等方面,按统一要求完善限购措施。“国五条”不仅再次重申坚持执行以限购、限贷为核心的调控政策,坚决打击投资投机性购房,还在继 2011 年之后再次提出要求各地公布年度房价控制目标。自 2009 年 12 月份开始楼市调控以来,政策经历了四次升级,分别是 2010 年 1 月的“国十一条”、4 月的“国十条”、9 月的“9.29 新政”,2011 年 1 月的“新国八条”,2013 年 2月 20 日出台的“国五条”是第五次调控升级。房地产宏观调控的加剧,房地产投资不再完全依靠市场调节,开发项目受市场、政府双重调控约束。

(2)区域房地产需要统筹

2013 年 2 月 20 日,国务院常务会议研究部署房地产市场调控工作,提出五条调控措施即“国五条”,并在3月1日国五条细则(《关于继续做好房地产市场调控工作通知》【〔2013〕17号】),随后中央及各部委密集表态,坚决落实国五条调控精神。而国家发改委为加强房地产市场调控,早在2008年7月24日批准并颁布了《城市房地产基础信息数据库标准规范》等一系列的技术规范和数据标准;通过互联网建立了广域 VPN 数据专网,其范围覆盖了 40 个城市节点;并建立了一系列的数据库,其范围至少涵盖四十个城市;建设基础数据库整合系统、基础数据采集系统等一系列应用系统;建立健全一系列信息安全保障体系。我国并付诸实践的一系列从国家到地方的有关房地产政策表明:构建房地产发展策划模型,对房地产市场长远发展和短期变化进行理性分析,建立科学的房地产管理体系,实现房地产管理工作的计算机信息查询服务和技术性支持的问题就日趋凸显,采用先进的GIS及Internet网络技术进行房地产策划与模拟模型势在必行。

1.2 国内外研究现状与进展

1.2.1 国外研究现状

房地产行业的实践活动促使其理论研究得到发展,历经一段时期的发展和摸索,房地产行业的理论研究一直都是在实践的基础上进行着并指引着行业的发展。

国内的房地产业的发展要远远落后于许多发达国家。不但如此,关于该行业的经济制度相对落后,关于相关行业的理论形成也比国外稚嫩,发达国家在其特有的经济现象和房地产业务实施的基础上,早已建成了一套非常完整流畅的理论观点和制度。

发达国家的房地产业务的理论形成也是在其土地城镇化的基础上进行的。通常情况下,西方国家应该已较快的度过了城镇化阶段,在这方面已经具备了大量的理论基础。虽然城镇化建设离不开各自国家的社会环境和政治影响,但是我国的城镇化发展环境与他们差距很大,值得一提的是两者的一部分共性现象的理论研究。以经济学的观点来分析,市场上供求关系的变化可以直接影响和确定城市周边土地形式的变更现象。房地产企业开发后形成的项目市场销售情况,一定程度上决定着企业的利润和承担土地价值的能力,决定着项目的开发位置,进而决定着城市周边地区土地流转的制度变更。在市场竞争环境下,流转土地的价值和应用跟随市场环境的变化而变化,当市场发生变化是会影响企业的位置选择,还影响土地流转(Lery J.Hushak, 1975)。在有关农用地价值方面的研究上,一些专家指出影响价值变化的原因在于:环境影响、土地性质、土地所有者类型、投资者来源和对土地的价值预期(Richard W.Dunford,1985)。有关专家把耕地专做他用的价值变化因素分为:一般因素和变化因素,而且变化因素对土地流转的影响较大,或者城镇化对土地流转价值的影响较大。对农地转用价格的分析和计算模型的研究。主要有汉斯和马克提出的空间-时间地块模式,Andrew J. Plantinga等(2001)的综合农地地价计算模式,TSA在城乡土地市场中的应用(Jerry Hembd等,1981),以及 Hedonic 价格模式在城市边缘土地价格分析中的应用(Wiler Shonk 等,1986)。有关城市周边地区土地流转和土地价值研究。主要形成以下内容:城镇对周边地区土地的需求模式(Leroy J. Hushak,1975) ,研究农用地价值和土地未来开发权价值和包含客户的额外期望的城市周边农用地价对城市周边土地供给的影响等(Richard W.Dunford等,1985)。

2 研究区概况与数据分析

2.1 研究区房地产市场概况

江苏省常州市位居长江之南、太湖之滨,处于长三角中心地带,与苏州、无锡联袂成片,构成苏锡常都市圈。常州是一座有着 3200 多年左右历史的

文化古城。曾有过延陵、毗陵、毗坛、晋陵、长春、尝州、武进等名称,隋文帝开皇九年(589年)始有常州 之称。处长江下游南岸,位于江苏省南部,长江三角洲中心地带,北携长江,南衔太湖,东望东海,与上海、南京、杭州皆等距相邻,扼江南地理要冲,与苏州、无锡联袂成片。现辖金坛、溧阳两个县级市和武进、新北、天宁、钟楼、戚墅堰五个行政区,37 个镇、21 个街道办事处,807个行政村、323个居委会,总面积4385km2。常住人口为459万。常州老城区南接武进区。武进区环抱常州老城区,南濒太湖,衔滆湖(西太湖),南接宜兴,东邻无锡、江阴,西毗金坛衔长荡湖(洮湖)、丹阳,西南毗溧阳。常州新北区北接长江。常州是中国唯一城区被东经120度经线穿越的较大的城市,为此,常州市把东经120度经线确定为城市东部的主要景观轴线。 2.1.1 常州房地产发展阶段

根据常州市房地产市场的具体情况,将常州市房地产市场发展情况划分为三个阶段:

a.发展和完善阶段(2003~2007):房地产飞速发展,国家开始宏观调控。此阶段之前属启蒙阶段(1998~2003):房地产市场化机制刚刚形成,房地产市场化还不完善,故不在本研究范围内。

b.调控奏效阶段(2007~2008.9):市场第一次出现价量齐跌,调控奏效,房产投资总体较为平稳。

c.市场急剧回升再打压阶段(2008.9~今):次贷危机后,国家为稳定市场信心,双率齐降,并五次降息;在楼市过热的情况下,再出重拳打压。

(1)房屋施工情况

图 2-1 表明,2003 年—2012 年期间,常州市每年房屋施工面积呈线性递增趋势,年平均增量 420.64×104m2,年平均递增率 22.92%。其中,新开工面积呈波动趋势,总体上呈增加趋势,年平均增量81.38×104m2,年平均递增率20.44%。但是/！/,房屋施工面积递增比率总体上呈下降趋势,表明市场容量有限,逐渐趋于饱和状态,这同常州市房价递增减缓趋势相吻合。

2.2 数据来源与分析

数据是研究的基础。房地产统计数据是开发商、银行和政府采取下一步行动的重要参考信息,因此要将它规范化、客观化、科学化、全面化。通过严格的行业监管,做好房地产市场预测,避免资源浪费,揭露房地产开发管理中存在的问题,在房地产行业中尤其重要。

根据国家统计局日前的统计数据,我国自房地产市场开始发展起来目前一直处于房价快递上涨趋势。尽管目前政府为压制房价而采取了一系列的适当调控政策以保证经济金融稳定和保障民生,但是,从目前来看,几乎都是失败的。这是因为我国的房地产调查体系有两个不相统属的系统,一是由国家统计局主导、各省市统计局及其调查总队为主要力量的政府类综合统计机构,它由政府出面去调查房地产的投资开发、经营状况,根据人们的收入水平来判断房产价格是否合理等。二是由建设部主导、地方政府房地产主管部门为基本机构的部门类统计机构,由相关部门负责统计房产交易及物业中介等,并及时传播房地产方面的有关信息资料等。而这两大调查系统所得出的数据所表现出来的房价差异又很明显。因此,在本文中涉及到的房地产数据来源与处理尤其重要。实证研究的空间样本为江苏省常州市,原始数据均来源于 2003-2012 年常州市国民经济和社会发展统计公报。因此本章以常州市房地产市场数据为样本,详细分析其数据信息,并以此为基础得出结果。

(1)数据来源和区间选取

当前,除了政府定期房地产的有关数据信息外,一些房地产研究机构和房地产中介公司也有类似相关信息。本文中这方面的数据来源是由 2003-2012 年常州市国民经济和社会发展统计公报提供的 2007-2012 年常州市 GDP 概况、2007-2012 常州市人民生活基本情况、2003-2012 年常州市人均可支配收入情况、2003-2012 年常州房地产行业状况,根据市场影响力的大小进行数据采样工作,共计有中房地产研究中心、常房地产顾问公司两家机构的房价数据被采用,将这两家机构的房价数据与统计局的销售指数、常州市国土管理部门的房地产市场数据、常州市房地产信息系统提供的数据进行纵向比较。时间段为2003 年到 2012 年,这一阶段常州市的房价变化比较明显,经历了从跌到涨的过程,具有较高的研究价值。

3 房地产区域投资策划模型选择与分析 ............37

3.1 房地产区域投资策划理论模型构建 ..............37

3.1.1 房地产区域投资策划模型选择与构建 .............37

3.1.2 样本和建模变量的选择 ..........45

3.2 房地产区域投资影响因素空间自相关分析 ...........47

3.3 房地产区域投资影响因素相关性分析 ................53

4.1 房地产项目区域定位 ..............68

4.1.1 项目区域单元划分 ................69

4.1.2 项目投资分区指标的选取 ............ 70

4.1.3 项目投资区类型与定位选择 ......... 71

5 基于 GIS 的区域房地产前期策划及实现 .............. 96

5.1 GIS 应用模型 ........... 96

5.1.2 GIS 应用模型的构建 .................98

5.2 区域房地产前期策划空间数据库 ........... 99

5.2.1 空间数据库概述 ....... 99

5.2.2 房地产前期策划空间数据库基本结构 ...........100

5.3 基于 GIS 的项目策划信息实时 .

................105 5.4 本章小结 ......110 5 基于 GIS 的区域房地产前期策划及实现

通过深入研究房地产价格波动的成因及各地区房价变化成因的空间差异性,在建立区域房地产策划传统回归理论模型的基础上,结合 GIS分析原理,进一步建立选定区域内的空间回归模型,最终目的是要实现房地产策划信息的实时,这个过程主要依托 WebGIS数据平台实现。在本章中,将会遵循上述思路进行分析,将区域房地产模型建立在GIS基础上,并对该模型进行案例分析。

5.1 GIS 应用模型

GIS 应用模型的建立是为了将领域问题完全解决,在其应用领域内建立 GIS 未提供的领域专有模型(吴秀琴等,2007),该模型是利用抽象的操作步骤和分析方法来解决实际的应用问题,能够完全体现要素之间的客观规律和相互关系,并且用数学的、语言的或者另外的方式进行表达,这种方法能够在 GIS 领域内的发展过程及结果中反映出来,也可以演变为多种形式,例如仿真模型,结构模型以及数学模型等,因此,GIS 模型也被称为在该领域的专题模型。对于 GIS 应用模型库的设计、组织管理以及模型集成而言,对这些模型进行分类并对其进行复杂性评价具有十分重要的意义。

目前阶段,阻碍 GIS 实用化的原因之一就是应用模型种类比较少,随着越来越多的应用模型的出现,模型的开发也受到了重视,其中以下几种模型比较突出:将数学中的系统分析方法和空间化的统计理论引入进来;通过土地评价、水土流失、地貌分析、森林火灾预警、环境污染评价、旅游资源分析等实际研究,建立相关的专有模型,并且将这些模型提供给用户使用。在GIS 应用过程中,作为常规专业研究和GIS 应用系统的连接纽带,应用模型不能仅依靠技术性和数学来建立,它不是单纯的数学问题,需要以专业知识为基础,将常规专业和应用系统紧紧联系到一起。因此,今后的重点研究方向和发展重点就是应用模型。

6 结论与展望

6.1 结论

在房地产前期策划研究中应用GIS技术是一种比较新颖的尝试和探索,本章对全文的内容进行总结,提出了今后进行相关研究和应用的具体方向。

本文通过查阅大量的房地产开发以及前期策划方面的资料,并建立在对房地产前期策划进行分析的基础上,将GIS应用到房地产前期策划工作之中。通过研究传统的GIS 空间统计分析理论和传统统计分析理论,并从传统房地产市场的地理空间分布的差异性方面展开研究,得到了如下的研究结论:

(1)本文基于对房地产前期策划的相关分析,提出区域房地产策划的研究思路、方法及框架。并将GIS应用到房地产前期策划中,以GIS为操作平台研究房地产前期策划相关数据并对数据进行分类处理设计结构模型。

(2)在前期策划的过程中,考虑到房地产项目投资组合以及投资的风险,本文结合中国房地产特有状况,建立城市住宅价格 logistic 预测模型,并与传统线性回归模型进行对比。即在预测研究中,建立了logistic和Lorenz两种投资模型,在分析研究的基础上,得出了 Logistic 回归模型在房****幅预测的判定准确性更好的结论。因此,选择了Logistic 投资模型作为房地产价格预测模型。同时,选取了地理加权回归模型(GWR)作为投资定位模型,并选用最小二乘估计(OLS)作为对比模型,采用空间计量的分析方法,反映相对较长时间内房地产价格的变化情况,以便于通过GWR分析房地产前期策划中各地区房价影响因素的地理空间差异,以确定房地产投资定位问题。

房地产市场调研分析范文3

[关键词]房地产市场发育；区域差异；聚类分析

[作者简介]何风琴（1990―），女，东华理工大学硕士研究生，研究方向为不动产经济与管理；陈荣清（1973―），男，东华理工大学副教授，硕士研究生导师，研究方向为土地可持续利用、土地整理。（江西南昌 330013）

[基金项目]国家自然科学基金项目“土地整理中农户宅基地退出决策行为分析及管控措施研究”（41261041）

一、问题的提出

住宅商品化的推行，房地产业在我国迅速兴起和发展，中国房地产业取得了令世人瞩目的成就，然而中国房地产市场表面繁荣也难以掩盖其深层次的症结，一些问题还日趋严峻，为此，国家出台一系列的宏观调控政策。纵观我国房地产市场宏观调控政策，都是采取了“一刀切”的调控模式，没有充分考虑到房地产市场发展的区域差异、空间差异。这些调控模式并没有达到预期效果。我国局部区域房价上涨仍然过快，房地产供给结构矛盾仍然突出，房价上涨速度远高于城镇居民可支配收入的增长速度。房地产市场分类研究的研究方法、研究结论对我国房地产市场宏观调控政策的制定有重要意义。

因房地产商品的不可移动性，关于房地产市场区域差异研究较多，主要是集中在从房地产市场发展单方面指标的差异分析、东中西部地区差异分析、35个大中城市的差异分析、采用多元统计分析方法研究区域差异性。如90年代张二勋就认为房地产市场的研究需要强调空间和区域差异，陈浮、王良健（2000）从土地出让市场化程度、住宅私有化程度等指标分析了中国东部、中部、西部三大地区的差异，顾云昌（2004）从房价入手分析了北京上海广州房地产市场差异，郑大川（2008）在行政区域划分基础上运用聚类分析方法对房地产市场进行了区域分类的探索，把全国房地产市场分成了7类，辛园园、杨子江（2011）从住宅市场的规模、人均发展水平以及城市的经济发展水平等方面对35个大中城市住宅市场的差异性进行综合研究，范莉丽（2014）用泰尔指数测度中国房地产价格区域差异。

上述学者研究思路和方法为本文撰写提供了借鉴和参考，但其研究也有不足之处，比如研究对象上主要集中在东中西部比较，研究内容上侧重单项指标的比较，不能系统地建立房地产市场发展指标体系进而分析这种差异性，本文主要针对江西省11个地市开展研究，以期从江西省房地产市场发展综合指标方面对这种差异性进行尝试分析和探索。

二、江西省房地产市场发育现状分析

本文数据来源于江西省2014年年鉴数据，从房地产开发投资状况、房地产市场供需方面、房地产信贷规模、房地产市场结构等四个方面分析了房地产市场发育状态。以下利用的人均指标均采用市域地区人口数。

本文参照全国同类研究，采用人均指标来对比各地市房地产投资状况差异。

从图中可以看出，人均房地产开发投资差异较明显。人均房地产开发投资较多的有南昌市、新余市、鹰潭市、景德镇市、赣州市，分别为人均7834.06元、3592.98元、3205.94元、2634.49元、2319.19元，其中前三个地市超过全省水平，较多的人均开发投资与其良好的经济基础有关系，南昌市与排在末位的吉安市人均房地产开发投资额差距最大，达到6555.21元，与排在第二位的新余市也相差4241.08元。倒数第二位的上饶市与吉安市相差322.92元。

新余市人均住宅竣工面积处于前列，遥遥领先其他地市，人均0.8m2，南昌市以人均房屋竣工面积0.72m2排在全省第二位，其次是宜春市0.44m2、九江市0.41m2、赣州市0.30m2、上饶市0.26m2，江西省各地市房地产供给方面差异较大。

从图中可以看出，2013年江西省各11个地市商品房销售面积差异较为明显，各地市销售面积差异曲线起伏较大，也就是说各地市房地产市场需求有很大程度上的差异。商品房销售单价虽然差异不明显，但还是有略微差距。萍乡市销售面积最小，两者相差777.77万m2，商品房销售均价相差2779.46元/平米，各地市销售均价相差最大3302元/平米。赣州市其商品房销售面积仅次于南昌，全省第二，两者面积相差259.70m2，销售均价相差1788.24元/平米。

11个地市国内贷款来源所占资金来源比重差异较大，上饶市、南昌市、萍乡市国内贷款比例相对较大，达到16.47%、14.85%、13.06%，说明这三个地市利用金融水平能力相对其他地市较强。鹰潭市自筹资金比重在其他地市中最高，达到54.92%，国内贷款比重最小，只有2.68%，说明鹰潭市房地产开发资金主要靠企业自身筹集，借助外界力量较小，景德镇市、抚州市、赣州市、国内贷款比重都较低，分别为5.76%、7.93%、9.68%，都低于10%，信贷规模较小。

南昌市90平米及以下住宅销售比重相对其他省市较大，达到24.49%，景德镇市、九江市、抚州市90平米住宅销售比重较大，但都没有超过20%，分别为17.96%、16.58%、16.19%，而萍乡市、宜春市、吉安市比重在全省水平比重较小。

以上分析主要是从房地产市场发育单项指标分析了11地市房地产发展现状和其差异性，为了更全面的体现这种差异性，本文采用聚类分析方法深入综合分析差异性。

三、江西省房地产市场区域差异综合分析

（一）聚类分析原理与方法

聚类分析是用来对所研究对象进行分类的方法，通过简化变量个数，以便针对性地进行研究。聚类分析的前提假设是研究的变量之间存在一定的相似关系。假设所研究的有N个变量，每个变量有M个特征，变量之间的某些特征有相似性。把相似程度高的变量划为一类，再重新计算相似程度，把相似程度高的划为一类。以此类推，直到所有变量划为一类。聚类分析分为系统聚类法和非系统聚类法。而系统聚类法（Hierarchical clustering method）是通过产生一个层次树，把T维向量中最近的向量连接到一起，再连接最近的下级组。不同的方法是因为对“最近”的不同定义。样品与样品之间的常用距离主要有，绝对值距离、欧式距离、明可斯基距离、切比雪夫距离、马氏距离，本文主要用到欧式距离。

（二）聚类分析指标的选定

在对不同区域房地产市场进行分类时，需要对房地产市场的各个主要方面选取不同指标，如在市场规模、供求关系、市场结构、市场发展阶段以及资金来源各方面中选取主要指标进行考核。这样才能全面又主要地抓住各区域房地产市场的差异特性和共同性。

聚类分析指标的选择应该科学合理规范，所选取的指标基本上能反映房地产市场发育状况，同时具有数据获取的可行性，本文拟选择房地产开发投资额、房地产开发投资额增速、房屋施工面积、人均房地产开发投资额、人均房屋竣工面积、房地产开发资金国内贷款来源、房地产开发资金国内贷款来源占房地产开发总来源比重、房屋销售额、房屋销售面积、房屋销售均价、房屋销售均价增速等11个指标。该11个指标包含在房地产开发、房地产施工、房地产销售、房地产信贷规模四个大类中，这四个大类较为全面地反映了房地产经济活动，能够较为全面地反映房地产市场差异。

（三）分类结果及分析

在聚类之前，为消除指标的量纲不同带来的误差。要对表二的数据进行标准化处理，spss默认的标准化方法就是z-score标准化。这种方法基于原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x'。z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况，或有超出取值范围的离群数据的情况。新数据=（原数据-均值）/标准差，然后再利用SPSS19.0统计软件对标准化后的数据进行进行聚类分析，得出聚类分析树状图如下：

为了结果的准确性，本文还采取了变量平方欧式距离法和类与类组间平均距离法的组合，得出和上文距离法组合一样的分类结果。

通过对十一地市聚类分析的结果可以看出，全省的房地产市场可以划分为四大类：省会发达区只有南昌一个省会城市；赣南较发达区包括赣州市；赣东赣中潜力区包括九江、上饶、宜春、吉安、抚州、萍乡、景德镇、鹰潭市；赣西欠发达区包括新余市。

根据分类指标对分类区域进行差异分析，结合各地市的经济发展状况指标进行综合分析。

1.省会发达区

省会发达区房地产市场发展水平较高，多项指标均在其他地市之上，从表二可以看出，房地产开发投资额、房地产开发投资额增速、人均房地产开发投资额、房屋销售面积、房屋销售额、房屋销售均价、房屋施工面积、房地产开发资金国内贷款来源分别为406.14亿元、17.94%、7834.06元、841.49万m2、597.50亿元、7100.52元/m2、3992.51万m2、109.58亿元，这些指标都位于全省前列，作为江西省的省会，宏观经济的稳定发展和固定资产投资的稳步增长，为房地产市场的发展提供较为坚实的基础，2004-2013年南昌市地区生产总值以年均15.78%的速度从770.46亿元增加到3336.03亿元，远高于其他地市。各项指标的遥遥领先使得南昌市房地产市场较其他地市都发达。

2.赣南较发达区

赣南较发达区赣州市房地产市场发展虽然没有省会发达区南昌的迅速，很多指标仅次于省会发达区南昌市，2004 -2013年赣州市地区生产总值以年均15.58%的速度从393.35亿元增加到1673.71亿元，经济发展水平相对高于其他9个地市，所以2013年赣州市房地产开发投资额、房屋销售面积、房屋销售额、房屋销售均价、房屋施工面积、房屋竣工面积、房地产开发资金国内贷款来源等指标都仅次于省会发达区，分别为196.62亿元、581.79万m2、309.06亿元、5312.28元/m2、1919.14万m2、251.24万m2、31.84亿元。这些指标都高于其他九个地市，但由于赣州市人口规模最大，2013年达到847.80万人，其人均指标处于全省较低位置。

3.赣东赣中潜力区

赣东赣中潜力区包括九江、上饶、宜春、吉安、抚州、萍乡、景德镇、鹰潭市，赣东赣中潜力区房地产市场发展的大部分指标均低于省会发达区和赣南较发达区，且指标间相差较大，但由于这些城市经济稳步向前，各地市旅游开发较快，人均收入也在不断提高，房地产市场发展潜力无限。宜春市被授予中国宜居城市、中国优秀旅游城市等称号，为房地产市场发展提供良好的社会环境，从一定程度上刺激买房需求，2013年宜春市房屋施工面积仅次于南昌、赣州市，在赣东赣中潜力中面积最大，为1189.80万m2。九江位于长江、京九铁路两大经济开发交叉点，是长江中游区域中心港口城市，其房地产市场发展在赣东赣中潜力区中较发达，2013年九江市房屋销售面积、房屋销售额、房屋销售均价在赣东赣中潜力区中均达到最高水平，分别为304.84万m2、147.44亿元、4836.69元/m2。景德镇市是江西省重要的旅游与工业城市，世界瓷都，2013年其人均房屋竣工面积0.49m2，在赣东赣中潜力区中最大，仅次于南昌市。进入21世纪以来，上饶市市场经济体制框架基本形成，进入工业快速增长时期，城镇化水平不断提高，房地产开发投资不断增加，2013年房地产开发投资达到106.75亿元，仅次于南昌、赣州市，同时房地产开发资金利用金融工具的水平全省最高，房地产开发资金国内贷款来源比重占16.47%。赣东赣中潜力区房屋销售均价水平较一致，均远低于省会发达区南昌的7100.52元/m2，略低于赣州的5312.28元/m2，八个地市均价相差不大，九江4836.69元/m2与4022.18元/m2最大相差814.50元/m2。

4.赣西欠发达区

赣西欠发达区的新余市大多数房地产市场发展指标在江西省都处于较低位置，新余市人口规模较小，是房地产市场发展限制性因素，但同时也是其人均指标在全省水平较高的原因，新余市作为江西省的一个新兴工业城市，城市化率达到56.6%。2013年房地产开发投资额41.52亿元，较2012年提高了67.91%，2012年开发投资额只有24.73亿元。可见，新余市房地产开发投资额一直以来较少，但其人均房地产投资额在全省处于高位，人均3592.98元，仅次于南昌，人均房屋竣工面积在全省首位，人均1.08m2。2013年房屋销售面积、房屋竣工面积、房屋销售额分别为131.78万m2，124.33万m2，150.5亿元，人均房屋销售均价全省最低3798.52元/ m2，与全省最高均价水平相差3302元/m2，与全省均价水平第二的赣州市相差1513.76元/m2。

四、小结

本文通过利用房地产市场发展指标，采用聚类分析方法，把江西省房地产市场划分为四个区域，即省会发达区、赣南较发达区、赣东赣中潜力区、赣西欠发达区，并且从房地产开发投资额、房地产供给需求、房地产市场结构、房地产信贷规模四方面详细分析了四个区域的市场发育差异性。这种差异性的分析结果为江西省针对房地产市场健康发展实行分区调控提供政策参考。

[参考文献]

[1]高峰.房地产市场宜分区分类调控[J].城乡建设，2013，（11）.

[2]张二勋.我国房地产业发展的区域差异分析[J].中国土地，1995，（4）.

[3]陈浮，王良健.中国房地产市场化区域差异与战略分析[J].财政理论与实践，2000，（5）.

[4]顾云昌.房地产市场的地区差异性分析[J].中外房地产导报，2003，（24）.

[5]易成栋.中国房地产业的地区差异――基于第一次经济普查数据的实证研究[J].经济地理，2007，（6）.

[6]杨春亮，杨朔.房地产经济区域差异研究新视角[J].科技经济市场，2009，（6）.

[7]郑大川，尹晓波.对中国房地产区域分类的探索――基于聚类分析的实证研究[J].华东经济管理，2008，（2）.

[8]辛园园，杨子江.35个大中城市住宅市场差异研究[J].特区经济，2011，（10）.

房地产市场调研分析范文4

关键词：房地产价格；股票价格；互动关系；VAR模型

一、 引言

作为国民经济的重要组成部分，房地产市场和股票市场在我国经济和金融的发展中发挥着举足轻重的作用，两者之间的财富效应和替代效应在带动市场间资金流动的同时，也使得两个市场的价格波动存在一定的关联度。因此，从历史演变来研究两者之间的互动关系，既可以为政府的宏观调控以及监管提供决策支持，还可以为投资者配置资产提供依据，有助于防范金融风险。

二、 文献综述

作为学界与业界的热点问题，房价与股价的关系及互动机制吸引了学者们的广泛研究。Ibbotson和Siegel（1984）最早研究发现美国房价与标普500指数呈现负相关关系。有关这方面的研究，国外学者多从三个方面展开研究以寻找；两者之间的直接关系：协整关系、因果关系和共同的推动因素。在ESTR模型的基础上，Mcmillan（2012）发现英国和美国的房价与股价之间存在长期协整关系，而且房地产市场是引起股票市场价格变动的原因。基于非参数协整及非参数因果检验，Aye等（2011）考察了南非房价与股价之间的关系，发现两个市场不仅存在长期协整关系且互为因果关系。另外，国外学者将股票市场与房地产市场视为经济体系中的重要组成部分，认为两者之间的相互影响离不开宏观经济整体的大环境，如考虑货币供应量、GDP、利率、价格等实证两者关系（Apergis et al.，2014；Lisa，2010；Mansor et al.，2009）。

大部分国内学者的研究倾向于采取VAR模型分析两者之间的互动关系（连均思，2012）。李爱华等（2014）发现房价和股价存在长期正向均衡关系，且股价的变动在两者的因果关系中发挥主导作用。国世平（2012）国房景气指数、上证和深证A股指数发现两者相关系数较小，且房价是股价变动的原因。徐国祥和王芳（2012）通过分析我国房地产实体经济与股票市场的周期波动以及关联性，发现股票市场、房地产股票市场是引起房地产实体经济价格波动的Granger原因，但反过来并不成立。

总结来看，目前关于两者关系的研究，由于所选取的国家不同，甚至是同一国家所选取的时间段不同，研究结论并不一致。因此，本文在对我国房价与股价之间的互动关系进行研究时，充分考虑到房地产调控政策与整体经济运行的紧密相关性，根据房地产调控政策的力度进行阶段划分，在此基础之上，对每个阶段构建VAR模型并进行Granger因果检验、脉冲响应以及方差分解的分析，旨在发现两者之间的互动关系。

三、 证分析

1. 阶段划分。受政府宏观调控的影响，我国房地产市场呈现出阶段性特征。因此，在分析房地产价格与股票价格之间的互动关系时，根据房地产调控的特点进行阶段划分是十分必要的。通过对2005年以来房地产调控的背景、内容以及相应的货币政策进行梳理，发现可以分为五个阶段，详见表1。

2. 变量选取与数据处理。本文选取70个大中城市新建住宅价格指数（HP）作为房价的代表数据，选取上证综指（SP）表征股价，鉴于货币政策对于两者关系的重要性，选取M2作为货币供应量的表征指标，样本区间为2005年7月～2015年12月① （包含前四个阶段），数据来源于Wind数据库。为了加强数据的平稳性，在模型分析中我们使用各个指标的环比数据。

由图1可见，2005年以来，我国房价基本上保持上涨的趋势，但是每隔三年左右会出现一次向下的调整（Ⅰ：2008年9月～2009年2月；Ⅱ：2011年9月～2012年5月；Ⅲ：2014年5月～2015年5月），但都属于短周期的回调，且调整幅度不大，至今为止长周期的向下拐点尚未出现。结合货币政策的松紧观察房价与股价的关系，我们发现货币宽松周期下的房价下跌或对股市有利，但货币紧缩周期下的房价下跌并不会使得资金回流股市。例如2008年9月和2014年5月的房价下跌都处于货币宽松周期之中，在这期间股市第一次先跌后涨、第二次大幅上涨，房市资金确实有可能流入了股市；而2011年9月房价下跌之前，货币政策是在不断收紧的，股市在当时的整个房价下跌期内一直震荡下跌，这说明房市资金并没有回流股市。

3. VAR模型的建立。本文采用ADF检验，对HP、SP、M2的月度环比数据分阶段进行检验，发现均为平稳序列，通过LR检验、SC信息准则以及AIC信息准则等判断四个阶段的最优滞后期均为1，并通过了稳定性检验。

4. Granger因果检验。VAR模型的重要应用是分析经济变量之间的因果关系，四个阶段房价与股价之间Granger因果检验的结果如下：在前三个阶段里，股价都是房价变动的Granger原因，这说明尽管房地产证券化在我国尚未真正出现，但我国股市存在房地产上市公司，由此可能带来股价格先行于房价，股价的变动在这一因果关系中发挥主导作用；在第四个阶段，房价与股价没有Granger因果关系，这与这一时期的房价过快上涨以及股市剧烈震荡有关，削弱甚至打破了两者常规的关联关系。

5. 脉冲响应分析。为了研究某个内生变量随机扰动项的一个标准差冲击对模型中所有内生变量当前值及未来值的影响，本文对不同的宏观调控阶段房价、股价冲击与被冲击的动态响应路径进行了对比分析。

由图2可见，针对HP的一个冲击，除去特殊的金融危机发生的第二阶段，SP均表现为先正响应后负响应，且正响应都在本期达到最大值，但各个阶段的正响应最大值却在逐渐减小，与此同时，房价波动对股价造成的影响持续时间有延长的趋势。原因：首先，房地产市场和股票市场作为虚拟经济的重要组成部分，区别于实体经济的最突出特点在于它们都是观念支撑的价格系统，其价格走势与市场预期紧密相关，尤其在金融危机时期，两者作为风险的重要载体，其价格往往表现出同升同降的特点；其次，随着金融自由化、全球化以及资本市场的快速发展，房地产市场与股票市场之间的互动机制变得错综复杂，这就使得房价冲击在向股票市场传递的过程中效应不断被稀释。另外，伴随着房地产作为投资对象和投资工具参与到市场交易中，资本化定价方式在房地产市场发展中表现的日益明显，它作为一种实物资产兼具投资和消费的功能，越来越受到广泛的追捧，也是不可或缺的宏观经济增长点，由此可能在长期带来资金由股市向房市的流动，即房地产市场对股票市场存在挤出和替代效应。

针对SP的一个冲击，在四个阶段里HP都一直表现为正响应，且都在第2期达到最大值，但是各个阶段的正响应最大值也在逐渐减小，与此同时，股价波动对房价造成的影响也呈现拖尾的态势。另外，对比股价对房价冲击的响应和房价对股价冲击的响应，我们发现股价受房价的影响显著，而股价虽然对房价也有一定的影响，但相对而言较为微弱。一方面，与HP冲击下SP的响应类似，房地产市场与股票市场之间越来越长的传导链条减弱了冲击的效果；另一方面，我国房地产市场刚性需求的特点越来越明显，其拉动经济增长的支柱作用也使其越来越成为国家宏观调控政策的关注点，它的保值作用逐步倾向于超过投机性质，因此对冲击的反应相对较弱且越来越小但却越来越持久。

6. 方差分解。为了分析每一个结构冲击对内生变量变化的贡献度，表2给出了在每个阶段的VAR模型中滞后1、2、10期HP、SP变动的方差分解结果（由于第10期后，各个阶段VAR模型每个内生变量的新息对房价和股价的方差分解结果基本稳定下来），其中，房价波动的主要决定因素来自于市场本身，在第1期四个阶段全部高达100%，股价从第2期开始对房地产价格的变动产生一定的影响，对房价的方差贡献率呈现逐步提升，但除了特殊的金融危机时期，最后达到稳定的贡献程度都小于20%。相对于房地产市场而言，虽然股价波动的主要因素同样来自于市场本身，但房价对股价波动的贡献程度要明显高于股价对房价变动的贡献程度。

四、 结论与政策建议

本文在梳理2005年以来的房地产调控政策的基础上，按照房地产调控的特点对市场进行阶段划分，并针对房价与股价之间的互动关系进行了分阶段实证分析，主要得出以下结论：

1. Granger因果检验结果表明，在前三个阶段里股价都是房价变动的Granger原因，即股价的变动在这一因果关系中发挥主导作用，而第四阶段的房价过快上涨以及股票市场的剧烈波动削弱甚至打破了两者常规的关联关系。

2. 从脉冲响应和方差分解的分析结果来看，房价对股价的影响显著，而股价虽然对房价也有一定的影响，但相比之下较为微弱。房价和股价波动的主要因素均来自于市场本身，但房价对股价波动的贡献程度要明显高于股价对房价变动的贡献程度。另外，伴随着虚拟经济的快速发展，房地产市场与股票市场之间日益复杂的传导链条稀释了两者之间的关联效应，且延长了效应传递所需的时间。

结合以上分析结论，本文认为应注重房地产市场和股票市场的统筹发展。鉴于两个市场的相关性以及对我国经济发展的重要性，政府在实施宏观调控时应协调并合理利用两者之间的关系，要充分考虑到调控其中一个市场而对另一个市场所可能产生的影响，尤其要警惕风险的传递与扩散。

注释：

①70个大中城市新建住宅价格指数从2005年7月开始有数据统计。

参考文献：

[1] 连均思.房价与股票价格互动关系的实证分析[D].重庆：重庆大学学位论文，2012.

[2] 徐国祥，王芳.我国房地产市场与股票市场周期波动的关联性探讨[J].经济管理，2012，（2）：133-141.

[3] 国世平，吉洁白.我国房地产价格与股票价格指数的关联性研究[J].深圳大学学报，2012，29（5）：106-112.

房地产市场调研分析范文5

当一切调查和分析工作结束之后，必须将这些工作成果展示给客户。那么，我们首先需要明确的是：报告应采取什么样的结构体系？什么样的方式来表达数据的涵义？

报告的结构体系应包括，调研目的、调研方法、调研范围以及数据分析在内的一系列内容。这种体系基本上在每个同类型的报告中都适用，因此，此处不做更详细的说明，以下内容主要针对数据分析结论的表现方法。

关于数据分析的部分，通常情况下是采用图表表示的。图表是最行之有效的表现手法，它能非常直观的将研究成果表示出来。在将调研的分析结果变成令人信服的图表之前，首先要谨记，它只是一种传递和表达信息的工具，使用它的重要原则是“简单、直接、清晰、明了”。每个图表只包含一个信息，图表越复杂，传递信息的效果就越差。

在实际操作中，各种表格、组织图表、流动图表、矩阵等都被大量的运用到报告中，但总的来说，以下几种图表形式是最常用的：柱状图表、条形图表、饼形图表、线形图表。

使用图表的目的在于：将复杂的数据变成简单科、清晰的图表，让人能够一目了然的了解数据所表达的涵义。那么，如何选择不同类型的图表来表现不同类型的数据？首先，我们应先明确数据所表达的主题，然后确定可能使用的图表类型。

通常我们的研究数据所体现的关系是：频率分布、成分、时间序列、项类或相关性。要表达一个主题明确的数据，可能会有多种图表形式。但是，哪种是最能将数据表达清楚的呢？这就要求我们的主题(即图表标题)突出重点，点明主题。让我们来看一个例子，这个例子能将以上的意思，表达的非常明确。

这里的标题描述了图表的内容范围，大多数读者在看了这个图表后，都会把注意力集中到城西，认为图表的主题是“城西是绝大多数的消费者可能选择的区域”。但是，制图者可能是想表达“选择城北和城东的消费者较少，但随着城市建设的进行，将具有较大的发展潜力”。为了使读者将注意力集中在我们希望他注意的数据上，所以，我们可以在一般标题后附加一个重点标题：城北和城东将有更大的发展潜力。

既然已经确定了要表达的重点，那么接下来就是要明确数据间的相互关系，若是表示占频率分布、对比等关系，则除线形图表以外的其它几种基本图表格式都可以使用；在实际工作中可根据具体需要进行选择。总之，条形图表应该是应用最广的类型，而柱状图表是用得最多的另一种类型，这两种图表基本占整个报告中图表总数的半数左右；而线形图表和饼形图表的使用则应相对减少，更多的是将各种综合运用，如线形图表加上柱状图表，或饼形图表加上条形图表。

在用图表表达数据的同时，还要注意一些细节的处理。比如：使用柱状图表和条形图表时，柱体之间的距离应小于柱体本身；在说明文字较多时，用条形图表表示更清晰，便于读者辨认；在使用饼形图表时，应在标明数据的同时，突出数据的标识。即：同时使用数值与数据标识。

在我们进行过程中，请记住：选择和使用图表不是一个绝对精确的科学，所以你会注意到一些比较自由的限定词，如：总的来说、大多数情况、绝大多数、少数情况等等。所有这些都说明必须根据你的判断来怎样设计出最好的图表。另外，要完成一份合格的报告不能只是单纯的使用图形，还应根据实际情况尽可能的使用一些表格来丰富整个报告形式，使其不致太过单一。

一份合格而优秀的报告，应该有非常明确、清晰的构架，简洁、清晰的数据分析结果，其中的含义是需要在实际工作过程中去体会，自己加以总结。一份合格的报告不应该仅仅是简单的看图说话，还应该结合项目本身特性及项目所处大环境对数据表现出的现象进行一定的分析和判断，当然一定要保持中立的态度，不要加入自己的主观意见。另外，通常的市场调研报告都会有一个固定的模式，我们应该根据不同项目的不同需要，对报告的形式、风格加以调整，使市场调研报告能够有更丰富的内涵。

一、房地产市场调研的含义

房地产市场调研是房地产开发企业为了及时作出正确的投资决策和营销决策，而客观、系统地收集、整理、研究、分析房地产市场有关信息资料，将其转化为决策所需信息的工作过程。

二、房地产市场调研的作用

（1）有助于企业发现新的市场机会，确定正确的发展方向；

（2）有利于房地产企业适时开发新产品，抢占新市场；

（3）有利于企业制订正确的营销策略；

（4）有利于企业不断提高产品质量，改善经营管理，提升市场竞争力。

三、房地产市场调研的内容

（一）宏观投资环境调查

（二）城市房地产市场概况

（三）目标客户群消费行为与市场需求容量调研

（四）项目基本状况调查

（五）项目所在区域市场状况

（六）项目开发策略建议

（七）营销策划和营销推广、销售执行阶段的市场调研

四、 宏观投资环境调查

1、政治环境

政治环境主要包括政府思想观念、办事效率、政策法规等。一个国家、地区和城市的政治环境如何，将直接影响房地产企业正常的生产经营活动的开展。

2、经济环境

国内生产总值、国民收入的发展状况；能源和资源状况；城市发展总体规划、城市基础设施建设、城市人口分布、区域划分；社会固定资产投资状况、金融、证券市场情况；商业零售与贸易状况、居民消费结构、居民储蓄和信贷情况等。

3、社会文化环境

居民受教育程度、文化水平、职业构成、民族分布、宗教信仰、风俗习惯、审美观念等。社会文化往往对整个社会有深刻影响，尽管文化有相对稳定性，但不是固定不变的，特别是生活习惯，审美观念往往随着社会生产力发展而发生一定程度的变化。

4、政治环境

五、城市房地产市场概况

1、一级市场土地出让情况，包括土地出让数量及其规划用途、土地价格、土地出让金收缴情况；

2、全市商品房施工面积、竣工面积、销售面积、销售金额、空置面积及结构；

3、全市房地产价格走势，不同区域和物业类型的价格情况；

4、全市主要发展商开发销售情况，包括开发量、竣工量、销售面积及销售金额；

5、三级市场交易情况；

6、当地房地产业相关政策法规。

六、目标客户群消费行为与市场需求容量调研

1、消费者行为调研

2、市场需求容量调研

消费者行为调研

消费者包括房地产商品的现实购买者与潜在购买者。消费者行为调研内容包括消费者社会阶层与数量、年龄构成、收入构成、家庭人口构成、居民居住现状与住房消费倾向、房地产购买偏好、购买动机、购买特点等。

市场需求容量调研

需求容量，是指有支付能力的市场需求容量。只有有支付能力的需求，才是现实的市场容量。

七、商品住宅市场需求容量调研，主要包括以下几方面：

（1）城市人口、家庭数量及变化趋势；

（2）购买力，包括居民收入水平、储蓄余额、财产状况；

（3）居民居住现状及改善目标，包括自有住房成套率、居住房型、人均居住面积等；

（4）居民日常消费支出水平与消费结构；

（5）不同社会阶层和收入水平的居民数量及其对不同类型房地产商品的数量、品质、功能、价格的需求特点。

八、项目基本状况调查

宗地基本状况资料（包括宗地界址、面积、土地附着物分布、权属、地形、地貌、水文地质条件）、项目历史与现状资料、项目合作开发条件、土地获得成本、用地规划条件、与项目有关的投资及开发经营税费政策；

九、项目所在区域市场状况

项目所在区域城市功能、区域建设发展规划、人口分布、居民收入水平、商业、文化氛围、项目周边环境、市政管网设施、交通状况、公建配套与生活服务设施、项目所在区域房地产市场供需状况与竞争水平，主要竞争对手所提供产品与服务的种类、数量、品质、特点、营销手段、销售状况等，潜在竞争对手出现的可能性。

其中竞争对手调研又包括竞争对手的经营管理水平、资源状况、市场竞争地位、产品地理位置、种类、开发规模、产品品质、成本、价格、营销水平、销售状况、物业管理水平，创新能力与发展新产品的动向。

十、项目开发策略建议

1、市场细分与目标市场调研；

2、产品定位，包括产品类型、功能、品质、项目总体规划研究；

3、开发策略分析，包括项目开发规模、开发周期、成本控制、价格策略等。

十一、营销策划和销售执行阶段的市场调研

1、宏观经济环境研究

2、 市场供需与竞争对手动态调研

3、消费者调研，包括：消费者对本企业产品、服务包括物业管理的评价、意见和要求，客户满意度调研；

4、企业自身产品与服务调研，包括：产品优劣分析，在满足客户需求方面存在的缺陷和不足，产品市场竞争地位分析，本企业产品的市场占有率及销售潜力分析；

5、价格调研，包括：产品最适宜的售价、新产品的定价、老产品价格调整及消费者和竞争者对价格变动的反应；本企业产品价格与竞争企业同类产品价格的差异分析。

十二、房地产市场调研程序

（一）调研准备阶段

（二）正式调研阶段

（三）结果处理阶段

调研准备阶段

1、确定调研目标

2、初步情况分析

3、制定调研计划

正式调研阶段

1、确定资料来源

2、确定资料收集方法

3、调查表及调查问卷设计

4、抽样调查

5、现场实地调查

结果处理阶段

1、资料整理分析

2、编写调研报告

房地产市场调研方法

（一）调研方法

1、全面调查法

2、重点调查法

3、抽样调查法

（二）资料收集方法

1、二手资料的收集方法：查询、交换、购买、索取、委托情报网收集

①二手资料的收集程序 ②二手资料的收集来源

二手资料的收集程序

首先应确定需要什么资料。

第二步工作是从企业内部搜寻二手资料。

第三步工作是从企业外部进行搜寻。

第四步工作是对拟收集或已收集的二手资料进行评估，即评估资料的效度。

最后一步是确定需要收集的原始资料。只有决策所必需的，但又无法从二手资料中获取的信息才有必要去收集原始资料

二手资料的来源

1、内部来源：

本人资料库、企业档案（会计记录、销售报告、其他数据资料）、企业内部专家。

2、外部来源

（1）组织机构，包括图书馆、外国使团、国际组织、本国政府机构、商会或贸易促进机构、行业公会、出版社、研究所、银行、消费者组织、其他公司。

（2）文献资料，包括文献目录、工商行名录、贸易统计资料、报纸和期刊、综合性工具书。

（3）电脑数据库、互联网

（4）企业外部专家

（5）营销调研公司

2、商业资料获取方法：向市场调研公司购买

房地产市场调研分析范文6

[关键词]房地产市场；景气循环方法；合成指数

[中图分类号]F293 [文献标识码]A [文章编号]1005-6432（2013）48-0062-03

1 研究背景

房地产业是经济活动的基础和载体，与城市化和工业化关系密切，是国民经济的重要组成部分。近十年来房地产业占我国国内总产出的2%～8%，占固定资产投资比重的17%～20%；就北京市而言，房地产业增加值约占地区生产总值的7%，房地产业投资额占全社会固定资产总投资额的比例高达50%以上，房地产销售额约占社会消费品零售总额的47%。可见，地产拉动经济增长地位显著，是经济发展的基本支撑点之一。研究房地产市场景气波动一方面能够为房地产业健康发展提供理论指导，有助于政府部门制定相应政策、掌握调控力度；另一方面对房地产业的未来走势有信息导向作用，有助于投资者有效支配投资开发行为。

房地产业受地域因素的影响很大，不同地区房地产市场发展的影响因素及重要程度有所不同，表现出的景气循环特征也不同。本文旨在对北京市房地产市场进行具体分析，借鉴景气理论及国内外相关成果，构建北京房产市场景气状况的基本框架，编制景气指数，了解区域性房地产市场特点及发展轨迹，为北京房产市场形势判断提供参考。

2 景气方法概述

景气指数方法是目前普遍采用的分析经济周期波动走势和预测转折点的方法，它把经济周期波动看成一系列经济活动传递、扩散的结果，认为这是一个逐渐波及、渗透的过程，经济状况的任何异常都有一定的前兆反映。

基于景气循环的房地产市场景气研究的基本方法是利用变量之间变化的时差关系将指标分为先行、同步、滞后三类，三类指标中，景气异常的前兆主要反映在先行指标的变动上，先行指标上升预示着经过一定时差后，房地产循环将步入总体景气时期，先行指标下降预示着行业将衰退并进入不景气时期；再以此为基础计算景气指数，类似地，先行指数可以预测波动波峰或波谷的来临，同步指数能够拟合现状，滞后指数可用于验证和辅助判断前期对波动态势的预测是否正确，并进行修订和调整。通过研究景气指数即可了解房地产市场扩张、收缩过程交替变化的数据信息，指示景气的动向和趋势，达到监测分析的目的。

3 实证研究

3.1 建立景气指数指标体系

英国皇家测量师协会（RICS） 在《理解房地产景气循环》一书中将房地产景气循环定义为所有物业总收益率的重复但不规则的波动，由此可见，物业收益率应该是反映房地产市场运行景气的基准指标，但事实上因为缺乏对收益率的统计，而物业的收益情况很大程度上由价格的变化来决定，价格又是供求共同作用的结果，故本文选择北京市房地产价格指数（月度数据）为基准指标。

本文从房地产活动的全过程出发，结合经济重要性、数据可得性、指标敏感性，选取研究指标如下：北京市固定资产投资完成额、商品房销售面积、商品房销售额、新增固定资产、固定资产投资完成额增速、房地产业开发投资额、房地产业投资总额、商品房施工面积、商品房竣工面积、居民消费价格指数、北京市商品房销售价格、金融机构贷款额、财政支出、社会零售品消费总额、外汇储备；并构造指标：x1=房地产开发投资额/固定资产投资完成额，反映房地产业同国民经济的协调关系，表明现有投资结构；x2=商品房销售面积/商品房竣工面积，反映房地产市场的供求状况。本文通过对以上指标的相对变化（变化率）进行分析预测，综合判断北京市房地产市场发展的整体状况。

所有数据的准备时间均为2005年7月—2012年9月，计算主要基于国家信息中心同东北财经大学经济计量分析与预测研究中心共同研发的“经济景气监测预警系统”软件。数据来源：中经网统计数据库、wind资讯、北京统计信息网。

3.2 数据处理

月度时间序列包含长期趋势要素、循环要素、季节变动要素和不规则变动要素，在分析过程中首先采用X-11季节调整方法剔除指标序列的季节变动要素和不规则变动要素。此外，为解决有些指标的1月份数据缺失问题及由春节因素造成的不同年份给定月份工作日不同所造成的影响，本文采用高铁梅教授提出的先验月份调整法处理数据。

3.3 时滞识别

3.3.1 时差相关分析

在选择景气指标时，一般计算若干个不同延迟数的时差相关系数，然后进行比较，其中最大的时差相关系数被认为反映了被选择指标与基准指标的时差相关关系，相应的延迟数表示先行滞后期。

3.3.2 K-L信息量

对于偶然的、带有随机性质的现象，通常可以认为是服从某一概率分布的随机变量的一些实现值，Kullback-Leibler（K-L）信息量就是用来度量真正的概率分布与模型估计所得概率分布相近似的程度。将K-L信息量用于景气指标的实际计算中，也是以一个重要的、能够敏感地反映当前经济活动的经济指标作为基准指标。

依照上述方法对所选指标进行分析，参照备选指标与基准循环序列图的峰谷对应情况，考虑到指标的完备性与相容性，确定景气指标组，如下表所示：

3.4 计算景气指数

景气指数综合了景气指标组中所有成员的变动状况，相较于单一指标而言更为客观严谨，景气指数根据反映对象和计算方法的不同分为扩散指数和合成指数，本文为了弥补扩散指数无法表示波动振幅的不足，选用合成指数，它是用合成各指标变化率的方式把握景气变动的大小。

根据计算结果绘制先行、同步、滞后景气指数如图1所示：

如图1所示，先行指数在2008年10月至2009年11月之间处于景气区间，同步指数在2009年5月至2010年5月之间处于景气区间，滞后指数在2009年12月至2011年1月之间处于景气区间，进一步的计算结果表明先行指数平均先行同步指数9个月，滞后指数平均滞后同步指数6个月。总体看来，先行、同步、滞后指数之间主要的峰谷对应模拟很好。

在研究区间内，我国房地产市场运行景气的顶峰分别在2008年年初和2010年二季度实现。事实上，2004年在国家实行一系列宏观调控措施的背景下，北京市房地产市场呈现供需两旺的态势，9月以后的商品房销售价格达到七年来最高；房地产市场的蓬勃发展一直持续到2008年年初，此时受国际金融危机的影响，经济整体减弱，再加上国家宏观调控政策的影响，房地产市场步入下行空间，该年房地产投资较上年同期下降7.1%；2009年开始，北京市房地产市场在危机中迎来快速发展，在国家一系列鼓励住房消费优惠政策的作用下逐渐复苏，仅仅一年供需格局就由需求不足转为供不应求，房价也随之快速增长；2010年4月，为了实现“遏制过快上涨的房价”的目标，中央出台“新国十条”，市场由此分化，趋于理性，逐渐降温。2004年以来的发展历程印证了本文合成指数的稳定性和敏感性。

4 分析与预测

4.1 北京市房地产市场景气分析

从景气指数图来看，先行指数自2010年三季度触底后一直处于小幅波动状态，2012年二季度至2013年年初处于缓慢上扬态势，预示着在2013年北京市房地产市场应该保持缓慢稳定的上升态势；从同步指数来看，北京市房地产市场在2012年上半年已逐步触底，此后企稳回升。结合经济现状，2013年上半年经济增速放缓，总体平稳运行；具体到房地产市场，商品房销量强劲回升，市场需求不断释放，呈现量升价涨的态势，房地产业的企业家信心指数也连续3个季度回升。

可见，尽管限购限价、新房审批等从紧的调控政策会增强市场的观望态度。但从供求角度来看，预计在经济增长、城市化加速的宏观背景下，当前北京市房地产市场保持稳中有升，处于缓慢稳健的景气初始阶段，应对北京市房地产市场持有谨慎乐观的态度。

4.2 同国房景气指数的对比将北京市同步指数同国家统计局公布的国房景气指数进行对比，2004—2006年，北京市同步指数与国房景气指数处于下行空间，2006年年初后开始触底反弹步入景气阶段；2008年在国际金融市场动荡、国内经济增速放缓的背景下，国家宏观调控政策作用显现，房地产市场景气回落，这次回落一直持续到2009年第二季度，又开始新一轮的景气与不景气的循环。由图2可见，全国房地产和北京市房地产的循环波动特征很相似，只是到达波峰波谷的时间略有差异，可以说二者整体发展同步。

5 结 论

本文根据景气循环的原理对北京市房地产市场运行进行景气分析，建立有效可行的景气指标体系，客观分析了2004年以来的北京市房地产市场运行轨迹，并结合当前经济状况对北京市房地产市场进行短期内发展趋势预测，认为当前北京市房地产市场处于缓慢稳健的景气初始阶段；最后将北京市房地产景气状况与全国房地产景气状况进行对比分析得出二者发展同步的结论。

需要指出的是，受到统计数据充分性的限制，本文的研究周期相对较短；另外本文选择月度数据，虽然能有效实现较好的时效性，但数据波动性较大，统计时滞相对较长。这些都有待于进一步改进。

参考文献：

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