◎文/尹 鑫

濱海新區(qū)房地產(chǎn)業(yè)預(yù)警模型研究

◎文/尹 鑫

本文通過將宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行過程中周期波動理論運(yùn)用到房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究中，并采用綜合模擬法建立房地產(chǎn)預(yù)警模型，并根據(jù)天津?yàn)I海新區(qū)最近10余年來房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展情況甄選預(yù)警指標(biāo)，對房地產(chǎn)業(yè)運(yùn)行狀況進(jìn)行評價(jià)并對未來走勢做出預(yù)測。

房地產(chǎn)；濱海新區(qū)；預(yù)警；綜合模擬法

一、研究背景及意義

房地產(chǎn)業(yè)集規(guī)劃、設(shè)計(jì)、建設(shè)、銷售、管理等專業(yè)分工于一體，將社會上相對分散的各種資源統(tǒng)籌整合到一起通過科學(xué)的運(yùn)作，最終以住宅、商業(yè)用房、公共建筑等產(chǎn)品形式邁入市場。由于專業(yè)集成度高、資金投入量大、終端價(jià)格高、消費(fèi)群體廣泛的特性，房地產(chǎn)業(yè)在全社會專業(yè)分工中處于產(chǎn)業(yè)鏈的上游，對其他的行業(yè)，例如，建筑業(yè)、零售業(yè)、電子產(chǎn)品、建材等行業(yè)的發(fā)展有著帶動作用。

伴隨著國內(nèi)生產(chǎn)型企業(yè)經(jīng)營困難加大，資本對房地產(chǎn)市場的投入高度密集、快速增長，以北京、上海、廣州、深圳為代表的大型城市的房價(jià)一路飆升，遠(yuǎn)超出普通百姓的正常承受范圍。截至2016年國慶節(jié)，這些房價(jià)上漲快速的城市的政府陸續(xù)出臺了限購措施對房價(jià)進(jìn)行調(diào)控，目前，這些措施的效果初步顯現(xiàn)，房價(jià)上漲過快的勢頭基本得到遏制，成交量下降，價(jià)格趨穩(wěn)。

依據(jù)周期波動性的理論基礎(chǔ)，房地產(chǎn)業(yè)和宏觀經(jīng)濟(jì)的周期性波動相似，同樣可分為兩大類，即常態(tài)型波動和非常態(tài)型波動。其中，常態(tài)波動又可以稱作正常波動，它是房地產(chǎn)業(yè)自身發(fā)展運(yùn)行過程中的外在表現(xiàn)，具有周期穩(wěn)定、頻次合理，波動振幅適中的特點(diǎn)，這是由于常態(tài)波動是房地產(chǎn)自身與外界市場之間的正常互動，它的起伏體現(xiàn)的是產(chǎn)業(yè)市場的自我評價(jià)、自我定位、自我修復(fù)，這些變化在任何時刻都客觀存在，因此，常態(tài)波動對于產(chǎn)業(yè)自身是無害的。

我們研究房地產(chǎn)的周期波動必須要研究波動的危害，而波動的危害性主要是體現(xiàn)在非常態(tài)型波動之上。相對于常態(tài)波動，非常態(tài)型波動具有周期不穩(wěn)定 （甚至可以說沒有周期性），發(fā)生突然、波動劇烈的特點(diǎn)，相對于常態(tài)型波動，它是一種“雜波”。其危害性在產(chǎn)業(yè)中的表現(xiàn)為土地價(jià)格大幅攀升、鋼筋水泥等大宗建材產(chǎn)能過剩、房價(jià)暴漲暴跌、炒房囤房現(xiàn)象多發(fā)、銀行貸款增加、呆賬壞賬風(fēng)險(xiǎn)加大，金融風(fēng)險(xiǎn)加劇。

通過以上分析可得到下列結(jié)論：

（1）房地產(chǎn)業(yè)存在波動性，這種波動性本身具有周期性，即“周期性波動”；

（2）具有危害性，它會給國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來負(fù)面影響；

（3）如果經(jīng)濟(jì)體量足夠大，房地產(chǎn)市場的非常態(tài)型波動還極有可能引發(fā)國際金融危機(jī)；

（4）房地產(chǎn)市場的非常態(tài)型波動可以提前預(yù)警并采取措施調(diào)控；

（5）我國應(yīng)建立科學(xué)、合理、完備的房地產(chǎn)預(yù)警體系，并應(yīng)將范圍擴(kuò)大到全國主要大中型城市，通過積極預(yù)警來達(dá)到預(yù)判、控制房地產(chǎn)市場非常態(tài)波動的目的。

二、房地產(chǎn)預(yù)警系統(tǒng)構(gòu)建

（一）研究方法介紹與選取

本次研究希望通過對宏觀經(jīng)濟(jì)周期規(guī)律以及房地產(chǎn)業(yè)自身發(fā)展規(guī)律的研究，借助經(jīng)濟(jì)學(xué)中的周期波動理論，建立一套適合當(dāng)前國內(nèi)特定區(qū)域的房地產(chǎn)預(yù)警系統(tǒng)，利用該預(yù)警系統(tǒng)對天津?yàn)I海新區(qū)房地產(chǎn)業(yè)的運(yùn)行狀況進(jìn)行預(yù)測和分析，并通過過去一段時間內(nèi)房地產(chǎn)實(shí)際運(yùn)行狀況與預(yù)測結(jié)果的對比，找到濱海新區(qū)房地產(chǎn)市場中的主要問題，提出合理化建議，供從業(yè)者、決策者參考，保證濱海新區(qū)房地產(chǎn)業(yè)今后的發(fā)展正常、平穩(wěn)。

經(jīng)濟(jì)學(xué)中依據(jù)經(jīng)濟(jì)周期波動理論研究宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)警的方法大致有景氣指數(shù)法、綜合模擬法、經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型法三大類?？紤]到對本次研究的對象既要定性評價(jià)又要定量分析，故本次研究選用綜合模擬法。

（二）預(yù)警系統(tǒng)模型設(shè)計(jì)

模型設(shè)計(jì)的基本思路是充分借鑒國內(nèi)現(xiàn)有的不同城市房地產(chǎn)預(yù)警系統(tǒng)模型，從這些預(yù)警系統(tǒng)采用的指標(biāo)體系中，篩選出適合本次研究的預(yù)警指標(biāo)，充分考慮預(yù)警系統(tǒng)的地域性差異，結(jié)合濱海新區(qū)的具體情況，采用問卷調(diào)查的形式，統(tǒng)計(jì)處理反饋數(shù)據(jù)，最終確定各個預(yù)警指標(biāo)的權(quán)重，采用指數(shù)平滑法對分配好權(quán)重的警兆指標(biāo)進(jìn)行數(shù)理合成。與此同時依據(jù)3西格瑪法則將警界劃分區(qū)間，用于評判警情。

圖1 房地產(chǎn)綜合預(yù)警系統(tǒng)構(gòu)建示意圖

（三）房地產(chǎn)預(yù)警指標(biāo)體系構(gòu)建

1.指標(biāo)體系建立

在前人的研究的基礎(chǔ)之上，結(jié)合濱海新區(qū)的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)狀況，本著靈敏度高、內(nèi)容全面、穩(wěn)定性高、操作簡便、數(shù)據(jù)可靠易獲取的原則，本文將采集2002年至2013年的23項(xiàng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，通過查閱不同年度的《濱海新區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒》最終得到全部的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)采集，構(gòu)建四大類19項(xiàng)警兆指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測分析。（詳見表1）

2.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

在選取了一系列具有代表性的指標(biāo)之后，我們要對這些指標(biāo)進(jìn)行數(shù)理處理，得到一系列標(biāo)準(zhǔn)化的樣本數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)建立數(shù)學(xué)模型，

其中，Ai為標(biāo)準(zhǔn)化之后的數(shù)據(jù)，是能夠加載到預(yù)警系統(tǒng)的數(shù)據(jù)形式；ai為經(jīng)過原始采集和初步處理的指標(biāo)數(shù)據(jù)；aˉ為樣本集ai的統(tǒng)計(jì)平均值；S為樣本集ai的標(biāo)準(zhǔn)差，即，

3.確定指標(biāo)參數(shù)權(quán)重

表1 房地產(chǎn)預(yù)警指標(biāo)體系

本文將運(yùn)用主成分分析法來確定各指標(biāo)在板塊中的權(quán)重。目前對于基于綜合模擬法的房地產(chǎn)預(yù)警系統(tǒng)之中，確定板塊權(quán)重的方法并不明確，有的學(xué)者通過大量的問卷調(diào)查獲得統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)并采用層次分析法來確定板塊預(yù)警指標(biāo)的權(quán)重，但是針對本次研究，層次分析法有兩個不確定的問題，一是問卷調(diào)查的樣本數(shù)量必須足夠多，否則就失去的統(tǒng)計(jì)學(xué)中的意義，二是問卷調(diào)查的設(shè)計(jì)要科學(xué)合理且適用于類似濱海新區(qū)這樣的小范圍區(qū)域。這種不確定性在先是研究中很難克服，因此本文沒有采用層次分析法來確定板塊的權(quán)重。

結(jié)合區(qū)域性經(jīng)濟(jì)實(shí)際情況，本文中的板塊權(quán)重確定如下。（詳見表2）

4.房地產(chǎn)預(yù)警指標(biāo)總成

在經(jīng)過數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理、確定了各個權(quán)重之后，就可以得到板塊預(yù)警指標(biāo)的表達(dá)式，其具體方法是：

其中，Kt為板塊預(yù)警指標(biāo)，Ai為標(biāo)準(zhǔn)化之后的警兆指標(biāo)，wi為警兆指標(biāo)權(quán)重，wt為板塊權(quán)重。

5.劃分預(yù)警區(qū)間

通過前面的計(jì)算得出房地產(chǎn)總體協(xié)調(diào)指數(shù)、產(chǎn)業(yè)主體指數(shù)、產(chǎn)業(yè)服務(wù)指數(shù)、消費(fèi)預(yù)期指數(shù)，這些板塊的指數(shù)綜合成房地產(chǎn)預(yù)警指數(shù)之后，需要評價(jià)房地產(chǎn)運(yùn)行的狀況如何，各個指標(biāo)是否處于正常的狀態(tài)。

本文在研究房地產(chǎn)運(yùn)行狀態(tài)中采用前人歸納的5類區(qū)間：即紅燈區(qū)、黃燈區(qū)、綠燈區(qū)、藍(lán)燈區(qū)、白燈區(qū)，它們相對應(yīng)的稱為過熱區(qū)、微熱區(qū)、健康區(qū)、微冷區(qū)、過冷區(qū)5個區(qū)間。取過冷和過熱區(qū)間，統(tǒng)稱異常區(qū)間。（詳見表3）

表2 房地產(chǎn)預(yù)警指標(biāo)權(quán)重

表3 預(yù)警區(qū)間

6.預(yù)警與預(yù)測

預(yù)警模型建立后，為了達(dá)到預(yù)警的功能，我們還需要對未來1—2年的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。在這部分研究中，筆者決定采用指數(shù)平滑法。

一次指數(shù)平滑法預(yù)測的模型如下，

其中為Ft+1為第t+1期的預(yù)測數(shù)，F(xiàn)t為第t期的預(yù)測值，At為第t期的實(shí)際值，α為模型的平滑常數(shù)，1-α稱作模型的阻尼系數(shù)。

借助計(jì)算機(jī)輔助計(jì)算功能，最終確定此為預(yù)警模型最優(yōu)平滑常數(shù)。在得到本預(yù)警模型中最佳的平滑常數(shù)后，便可以通過過往警兆指標(biāo)數(shù)據(jù)的代入進(jìn)行房地產(chǎn)的預(yù)警預(yù)測。

三、天津?yàn)I海新區(qū)房地產(chǎn)預(yù)警

正如前文所述，預(yù)警系統(tǒng)的建立需要經(jīng)過基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集、警兆指標(biāo)計(jì)算、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理、指標(biāo)權(quán)重求取、預(yù)警指標(biāo)計(jì)算、警戒區(qū)間劃分、平滑常數(shù)確定、預(yù)測預(yù)警等步驟。本次研究的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源自2002年到2015年出版的 《濱海新區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒》，從龐雜的數(shù)據(jù)中我們采集了相關(guān)的23項(xiàng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并降至整合為19個警兆指標(biāo)數(shù)據(jù)。

我們先對濱海新區(qū)的房地產(chǎn)市場的發(fā)展進(jìn)行一個直觀的評價(jià)，如圖2，從2003年至2013年，濱海新區(qū)固定資產(chǎn)投資高速增長，同時，房地產(chǎn)投資也是高速增長，區(qū)內(nèi)生產(chǎn)總值、固定資產(chǎn)投資、房地產(chǎn)業(yè)投資三項(xiàng)指標(biāo)相關(guān)程度很高。和全國主要城市一樣，最近十年，固定資產(chǎn)投資的高速發(fā)展帶動了房地產(chǎn)市場的高速發(fā)展，同時見證了全國經(jīng)濟(jì)快速的增長。十年間，高樓、大廈林立，在拉升了城市平均海拔的同時推高了產(chǎn)值。

圖2

圖3

而在區(qū)內(nèi)生產(chǎn)總值、固定資產(chǎn)投資、房地產(chǎn)開發(fā)投資的增速上，如圖3，三者在總體上是趨同的，但是固定資產(chǎn)投資在2008年前后與另外兩個指標(biāo)的發(fā)展有所背離，究其原因是由于2008年國際金融環(huán)境和北京奧運(yùn)會的影響，國務(wù)院出臺4萬億投資計(jì)劃，刺激經(jīng)濟(jì)發(fā)展，濱海新區(qū)積極響應(yīng)，在當(dāng)年許多大型工業(yè)項(xiàng)目上馬，帶動固定資產(chǎn)投資的快速攀升。

依據(jù)前面章節(jié)提到的主成分分析法，求取4個版塊共計(jì)19項(xiàng)警兆指標(biāo)的權(quán)重，由于計(jì)算量、計(jì)算維度較高，我們借助專業(yè)的計(jì)算軟件IBM SPSS 17.0進(jìn)行主成份的分析，每個主成分的方差即特征根，它表示了對應(yīng)主成分對原有數(shù)據(jù)的描述量的多少，本次研究按照累計(jì)貢獻(xiàn)率大于80%的原則來提取特征值。

根據(jù)綜合預(yù)警指標(biāo)的表達(dá) 式 ，K=0.30K1+0.30K2+ 0.15K3+0.25K4同時為了能夠通過單一的警兆指標(biāo)定性的觀測評價(jià)房地產(chǎn)市場的運(yùn)行狀況。（詳見表4）

根據(jù)3σ理論，分別對板塊預(yù)警指數(shù)、綜合預(yù)警指數(shù)進(jìn)行警界區(qū)間劃分。（詳見表5）

表4 板塊及綜合預(yù)警指數(shù)

表5 警界區(qū)間劃分

表6 濱海新區(qū)房地產(chǎn)預(yù)警結(jié)果

依靠現(xiàn)有的房地產(chǎn)預(yù)警模型通過分析2003年到2015年的警兆指標(biāo)，可以預(yù)測出2016年的房地產(chǎn)市場綜合預(yù)警指數(shù)，并根據(jù)劃分的警界區(qū)間，評判2015年的警情。在這過程中我們采用平滑指數(shù)法來進(jìn)行預(yù)測，根據(jù)一次指數(shù)平滑法預(yù)測模型Ft+1=αAt+（1-α）Ft，分別將平滑常數(shù)可能的取值代入模型中，求取對應(yīng)的平均絕對誤差，找到最小的平均絕對誤差對應(yīng)的平滑常數(shù)，確立模型，代入已知的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)預(yù)測2016年的警情。具體方法如圖4所示：

依靠經(jīng)濟(jì)波動理論，采用綜合模擬法建立起的房地產(chǎn)預(yù)警模型經(jīng)過運(yùn)算，可以初步預(yù)測本年度，即2016年濱海新區(qū)房地產(chǎn)總體運(yùn)行狀態(tài)處于偏熱的區(qū)間，但是其下屬的四個不同的板塊在本年度的狀態(tài)卻不盡相同，從房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展與區(qū)域內(nèi)宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相協(xié)調(diào)的角度，房地產(chǎn)業(yè)處于正常的運(yùn)行空間。在對房地產(chǎn)業(yè)自身發(fā)展相關(guān)程度較高的產(chǎn)業(yè)主體指標(biāo)和服務(wù)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測時，發(fā)現(xiàn)這兩板塊的狀態(tài)處于正常區(qū)間之上達(dá)到了偏熱的狀態(tài)。而房地產(chǎn)市場中的消費(fèi)預(yù)期指標(biāo)卻處于偏冷的狀態(tài)。

一方面是自身的火熱發(fā)展，另一方面是消費(fèi)市場的冷淡，這就是現(xiàn)今濱海新區(qū)房地產(chǎn)市場中開發(fā)商與消費(fèi)者之間的博弈狀態(tài)。（詳見表6）

圖4 平滑指數(shù)求取流程圖

根據(jù)對綜合預(yù)警指數(shù)與各板塊指數(shù)的分析我們能夠得到以下結(jié)論：

（1）本文設(shè)計(jì)的預(yù)警系統(tǒng)能夠?qū)I海新區(qū)房地產(chǎn)業(yè)進(jìn)行預(yù)警，且運(yùn)轉(zhuǎn)可靠。

（2）濱海新區(qū)房地產(chǎn)業(yè)總體運(yùn)行處于偏熱狀態(tài)。

（3）濱海新區(qū)房地產(chǎn)業(yè)在供需方面存在對立，具體表現(xiàn)在房地產(chǎn)開發(fā)偏熱而市場購買主體消費(fèi)意愿偏冷。

（4）濱海新區(qū)房地產(chǎn)開發(fā)存在產(chǎn)能過剩的風(fēng)險(xiǎn)。

由于模型的運(yùn)行依賴于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確與及時性，而現(xiàn)行《統(tǒng)計(jì)年鑒》的發(fā)布時間點(diǎn)相對于預(yù)測的時點(diǎn)較晚，故影響到了模型預(yù)警的時間有效性，同時由于數(shù)據(jù)種類的選擇上具有一定的主觀性，其科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)性會受到影響。

鑒于以上問題，該模型可在日后的改進(jìn)中采用更加科學(xué)的方法選取警兆指標(biāo)，同時確定板塊權(quán)重時選用更加科學(xué)的，具有動態(tài)調(diào)整功能的方法，以此來規(guī)避預(yù)警系統(tǒng)的系統(tǒng)誤差。

責(zé)任編輯：方學(xué)敏

F29

A

1006－1255－（2016）12－0008-06

尹 鑫（1985—），天津職業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院。郵編：300402