- 城市住房
- 文章编号：1009-6000(2002)-05-0058-03
- 中图分类号：TU241.92 文献标识码：A
- 作者简介：黄兰（1974-），女，硕士，工作单位为华南师范大学地理系，主要从事自然地理、房地产和GIS研究。邮编：广州，510631。
- 深圳住宅市场化水平分析及预测
- An Analysis and Forecast on the Commercialized Level of Residence in Shenzhen
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- 黄兰
- HUANG Lan
- 摘要：
选择房地产市场较为成熟的深圳的住宅作为研究对象，参照前人的评价指标，修正评价模型，定量评价出深圳住宅市场化的进程并就其影响因素进行简要分析，最后对未来的深圳住宅市场态势建立灰色模型做出预测。 - 关键词：
住宅；市场化；现状评价；灰色预测； - Abstract: The residence in Shenzhen real estate market is selected as the study object. Different data interrelated to residence are collected and sorted out. Based on the Assessed Model, the author enclosed the commercialized level of residence in Shenzhen in 1990s and found out the restricted factors. And then another Gray Model is established to forecast the future development of residence in Shenzhen.
- Key words: residence; commercialized; present analysis; gray forecast
- 1 引言
随着市场经济的发展和城镇住房体制改革的深化，我国住宅市场化的程度逐步加深。中国加入WTO，更意味着要按照国际标准来衡量住宅产业的发展状况，因而，定量分析评价住宅的市场化程度也就愈显重要。
文献检索我国房地产理论，关于住宅市场化方面的研究多停留于定性分析阶段，定量研究的成果甚少。近年来，已有学者就住宅市场化发展的测度指标体系进行过探讨[1]，但其评价方法值得进一步完善。
本文借鉴国外经验，结合前人的研究成果[1]建立住宅市场化评价模型。并从住宅的生产、消费等角度较科学地对我国房地产业较为发达的深圳的住宅市场化水平进行定量分析评价，以供住宅决策、开发部门参考。
2 住宅市场化水平现状评价
住宅市场化是指在住房的生产、交换、分配、消费过程中，在多大程度上是通过市场来完成的，即住宅的商品化程度。具体讲，就是住宅的投资者是否按市场机制进行运作，并按市场供求关系的变化对住宅商品自行定价、销售。对于住宅消费者而言，就是指住宅的分配和消费是否是通过市场来实现[1]。
2.1 指标体系
住宅产业的指标极多，必须在其中选取具有科学性、系统性、统一性、可操作性和可持续性的若干指标组成一个较为完整的评价体系。本文在已有评价指标体系基础上[1]，考虑深圳住宅产业的现状及未来发展趋势，建立了一套包括生产、交换、消费、分配四大类9个指标18个单项因子的评价系统（图1）。
2.2 评价标准
评价标准是度量城镇住宅市场化程度的相对尺度。原则上要用国家规定的标准，也可用某一城市或若干城市择优选出的相应指标值作为评价标准。但目前尚未有这类标准，本文参照国际惯例并结合我国学者的研究成果[1]制定出各指标的理想值（见表1）作为评价标准。确定该标准的目的是试图将深圳的房地产业与国际接轨。
2.3 评价方法
2.3.1 资料来源及其修正
本文的样本资料源于1991年至2001年的《深圳房地产年鉴》、《深圳统计信息年鉴》以及深圳房地产导报社所编写的《深圳市土地志、房地产志（2001）（初稿）》。
考虑到本文主要是从时间尺度上分析研究住宅的市场化程度，所以采用历年住宅的平均租、售价格应该更准确、可靠。原始资料中，住宅的销售价格、出租价格存在币种和房产用途的差别，需要对其进行修正。
数据的币种修正是指人民币、美元、港币的等价换算。本文以历年12月30日人民币与各种外汇的汇率将房产租、售价格统一修正为该年的人民币价格。
住宅用途的修正在此是指高层住宅与多层住宅之间的价格换算。住宅租、售价格具有空间差异，其影响因素多样，包括地价、楼层造价、经济发展水平、人口密度、城市功能结构、交通条件、环境绿化、配套服务设施、就业及物业管理水平等等。总的来说最关键的因素是住宅造价成本所致[2][3] 。因此以高层、多层住宅的建造成本比例来进行住宅用途修正。通过对深圳市1991年至2000年多、高层住宅建造成本比例的计算可知，比例较稳定，平均值为1.54。于是用该值来进行住宅用途修正。将高层住宅价格全部修正为多层住宅价格。公式如下：
修正后高层房价=修正前高层房价/1.54
另外，一套中等水平住宅的市场价格是通过以下方式求得的。以2000年的人均居住面积为基准，求出其它各年的指数，参照深圳基本实现现代化的人均居住指标>20平方米,将20乘以历年人均居住面积指数、城镇居民家庭平均人口数及商品住宅的市场价格，即得一套中等水平住宅的市场价格。计算公式如下：
P= ×20× ×
式中，P为一套中等水平住宅的市场价格； 第i年的人均居住面积； 为2000年的人均居住面积； 为第i年的居民家庭平均人口数； 为第i年的商品住宅市场均价（元/平方米）。
2.3.2 确立评价模型
第一步，无量纲处理，获得各评价指标值
Mi`=Xj/Xj+1×100% （I j=2i-1）
式中，Mi`为第i项参评指标值,Xj为第j项带量纲指标子因子。
第二步，指标因子规范化处理（缺公式）
式中，Mi为第i项评价指标的规范值，Mi0为第i项相应指标的理想值(标准值)。
第三步，计算住宅市场化水平指数
式中，C为住宅市场化水平指数；Qi为第i项指标的权重。本文的指标权重采用王爱兰根据“德尔菲法”所计算并经检验可行的权重值（见表1）。
2.4 评价结果
根据上述评价方法，计算出深圳市在90年代历年的住宅市场化水平指数分别为：0.395365(1991年)、0.434044（1992年）、0.407118（1993年）、0.397103（1994年）、0.419884(1995年)、0.466318（1996年）、0.514387（1997年）、0.546295（1998年）、0.6624（1999年）、0.699036（2000年）（如图2）。
住宅市场的发展都要经历一个发育——发展——发达的过程。期间住宅市场化水平指数C≤1，住宅市场发展阶段的划分根据王爱兰[1]、曹振良等 [4]学者的研究进行确定。C＜0.4为发育阶段；0.4≤C＜0.8为发展阶段；C≥0.8为发达阶段。
由图2可知，1991-2000年期间深圳的住宅市场化水平不高， 1991年至1994年的C值围绕0.4上下波动，极不稳定，呈起伏中缓慢递增，尤其是1994年的住宅市场化水平几乎跌至到90年代初的水平，通过分析对比历年的数据资料不难找到原因：其一是1994年的商品住宅积压量猛增，由上年的21.87万平方米增至49.85万平方米，增幅为127.94%,空置率比上年提高8.07%；其二是当时的二手住宅市场甚为冷清，二手住宅交易量由1992年的14.2542万平方米下降到1993年的6.2477万平方米、94年的4.11万平方米，在年住宅交易量分别以21.72%、30.09%的速率上升的同时其二手住宅交易量却各以56.17%、34.22%的速率下降。其三是那两年几乎没有以拍卖或招标方式出让的住宅用地，这与93年下半年开始实行政府宏观调控所带来的短期及滞后效应也是分不开的。这种不稳定的发展状况说明当时深圳的住宅市场处于发育、发展阶段的过渡时期；1995年终于进入发展阶段，此后，一直保持稳步上升的势头，并以年均12.73%的速度递增，尤以1999年发展速度最快，达29.37%，是该时期平均涨幅的2.3倍，这表明深圳住宅市场的发展态势在90年代末进入较强劲时期。
3 深圳住宅市场化水平灰色预测
预测可展示某种现象的宏观趋势，提供方向性的识别，并为实现某一既定目标提出预警性建议或直接为决策提供具体选择方案。本文在对深圳的住宅市场发展状况进行现状评价的基础上，采用灰色系统GM（1,1）模型[5]对未来做出了预测。通过计算得预测模型：
X(0)(k+1)=0.347100372e-0.077994682k
预测结果经精度检验，平均相对误差e=-1.397%，方差比c=0.34753＜0.35，小误差概率P=1＞0.95，属于一级预测模型。由以上模型可预测出未来五年的住宅市场化水平指数分别为0.757149569、0.818567202、0.884966843、0.956752618、0.995052654。可见在保持目前的市场条件下，深圳的住宅市场到2002年底可望进入发达阶段。
4 结束语
本文确立了衡量住宅市场化水平高低的指标体系、评价标准和模型，定量评价出深圳目前的住宅市场化水平处于快速发展阶段。并基于现状评价，建立了预测模型。
由于住宅的市场化成熟程度不只取决于住宅商品的市场运作，还有赖于住宅制度本身的完善程度和工资制度、投资体制、社会保障制度、政府宏观调控等住宅外部制度的健全程度。而本文中的模型是基于住宅市场运作的一些硬性指标建立的，所以其预测结果与实际情况会存在一定的误差，如果能将反映法制完善程度、政府管理服务质量、住宅售后服务质量等“软指标”进行量化并列入评价体系，将可以在很大程度上提高评价、预测精度。
（本文在写作过程中得到刘洪杰副教授的悉心指导，在此表示诚挚感谢！）
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