基于SD的重庆市主城区商品住宅价格变化及影响因素分析

发布时间：2020-11-03 08:48

　　 中国的房地产市场起步于20世纪80年代,伴随着住房制度和土地使用制度改革,中国的房地产业迅速发展,逐渐成为我国宏观经济的重要支柱。近五年,住房价格持续上涨且涨幅较大,严重侵蚀了居民的购买力,打乱了市场的秩序,一些地方房地产泡沫迹象明显,一定程度上成为我国宏观经济的隐患。政府的调控政策伴随市场而产生,从2003-2015年,政府致力于促进房价的稳定和市场的规范,但是房地产市场是一个带有周期性质的市场,房价的走向没有稳定性,因此政策的实施效果可能不如预期。在2016年以前,重庆市的房价一直趋于平稳,房地产调控政策也相对温和。2016年下半年开始房产市场开始火热,2017年开始实施了很多强有力的政策。本文选择重庆市主城区作为研究对象,首先对房地产价格形成机制理论进行回顾,对目前有关房地产市场发展研究(房价变动及其影响因素研究等)的文献进行梳理。其次,本文对重庆市主城区目前的商品住宅市场和土地市场进行了深入分析,在此基础上,结合研究区域的具体情况,借助系统动力学方法,使用Vensim软件进行运行和调试,分别构建与商品住宅价格相关的四个子系统——人口子系统、需求子系统、供给子系统和价格子系统,最后构建商品住宅价格综合系统。在保证模型有效性的基础上,针对人口、房产税、城市建设维护税、土地供应面积和土地价格这些变量进行政策仿真试验,为重庆市主城区的商品住宅市场的发展提供建议。本文主要研究结论如下:(1)重庆市主城区的商品住房价格2005-2016年一直是稳中有升,但是提升幅度较缓,2016年重庆主城区住宅价格水平仅为7507元/平方米,远低于国家平均房价,说明重庆市抑制房价过快上涨效果较好,走在了多数城市的前列。重庆市主城区对住宅用地的供应虽然存在波动,但是总体供应较为充足,供应的数量受政策影响较大,供应结构和规模较为合理。(2)通过建立系统动力学模型,未来对于商品住宅的需求会不断增加,商品住宅价格会保持上涨的趋势,预计到2025年商品住宅房均价会达到24030元/平方米。伴随着房价和居民收入的上涨,未来房价收入比也会不断上涨,且房价上涨速度远高于收入,预计房价收入比会突破15。未来重庆市商品住宅市场的供给将大于需求,并持续走高,供给需求比在1.15。(3)人口增长能够对房价产生影响,人口数量越多,房价上涨幅度越大。城市人口数量分别增加5%和10%,商品住宅价格则依次上升2327元和2036元。房地产税率的变化对房价影响较小,而且短期内对于需求和房价的影响十分有限。房产税由当前税率下调时,商品住宅价格下降4%左右。城市建设维护税对房价的影响最小。土地供应增加对重庆市主城区的房价影响较大,每一梯度增长前后每平米价格相差较为明显,且供应强度越大,房价下降越大。土地价格的影响效果仅次于土地供应面积,地价上涨幅度越快,房价增长的幅度越大。从政策的仿真效果来看,土地供应面积土地价格城市人口房地产税城市建设维护税。(4)基于政策仿真对房价的影响程度,选取土地供应因素作为政策模拟的重点对象,通过模拟各区县的住宅用地需求,使供给与需求的关系达到平衡状态,减少房价因供需不平衡而出现不合理的变化。通过历史数据建模计算得出2017-2021年主城区计划供应住宅用地总规模为6330万平方米,稳定在这个数值的上下区间,可以保证供需关系的平稳发展,有利于房市的稳定。模拟数值相比于前五年(2012年-2016年)住宅用地实际供应总规模5616万平方米增加12%。从空间上看,未来五年主城区内环线以内拟供应住宅用地530万平方米,主要位于大渡口组团,以及零星分布在渝中半岛、江北、南坪等区域的存量地;内环与外环之间拟供应住宅用地4700万平方米,主要位于西永-大学城、巴滨路-龙洲湾、重钢-钓鱼嘴、九龙半岛、广阳岛-茶园、礼嘉-蔡家、悦来-中央公园等区域;外环线以外拟供应住宅用地1100万平方米,主要位于两江新区的水土、龙兴、复盛片区以及北碚、渝北、巴南的部分地块。通过研究可以看出,重庆市主城区目前商品住房价格较前几年有大幅度上涨,但总体上趋于健康,调控得当。未来房价继续呈上升趋势,且受土地、人口方面影响因素较大。
【学位单位】：西南大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：F299.23
【部分图文】：

图 4-1 表函数操作界面图Fig.4-1 Table function operation interface diagram4.2.2 复杂系统（更高阶系统）系统动力学理论与方法特别适用于研究与处理社会、经济、生态等一类的复杂系统的问题，商品住宅价格系统就属于复杂系统的一类，该系统是高阶次、多回路的。就商品住宅价格系统而言，反馈回路间存在两个以上的独立的状态变量，且变量之间相互制约。4.2.3 混合图所谓混合图就是在因果关系图中把状态和速率变量按照流图中的符号表示出来。混合图全部用实线表示，它的优点在于既把重要的状态变量与速率变量清晰地表达出来，又保持了因果相互关系回路图的简洁性。把速率与状态变量清晰地表达出来后，能够更好理解模型假设的实际动态因果相互关系，有利于进行政策模拟实验[82]。

图 4-2 人口子系统图Fig.4-2 Population subsystem通过图 4-2，我们可以看到以下几个较为重要的回路：①出生率＋—人口自然增长率＋—重庆市主城区总人口+②迁入人口＋—人口机械增长＋—重庆市主城区总人口+③结婚人数＋—户数＋—重庆市主城区总人口+（2）需求子系统住宅需求分为三类：第一类，居民收入的稳步提高会直接带动城市居民住消费需求的增加，房子由小户型变为大户型，由平房改为楼房，这些都属于改性住房需求。第二类，在东方文化里，对家的概念始终包含着住房所有权这一项有房才有家，这一传统的观念直接导致了“刚性需求”的出现。“刚性需求”房价的影响表现在需求的稳定增长，有可能形成房地产购买需求在短期内的快上涨。第三类，有一部分人群在对房价预期上涨和投资收益高的情况下购买住作为投资，构成了住房的投资需求。需求子系统的因果回路图如下：

图 4-3 需求子系统图Fig.4-3 Demand subsystem diagram通过图 4-3，我们可以看到以下几个较为重要的回路：①拆迁规模＋—改善性住房需求＋—商品住宅总需求+②家庭人口＋—重庆市主城区总人口+—改善性住房需求＋—商品住宅总需求+③人均可支配收入＋—家庭总收入+—改善性住房需求＋—商品住宅总需求+④人均可支配收入＋—家庭总收入+—房价收入比-—刚性需求-—商品住宅总需求-⑤人均可支配收入＋—家庭总收入+—刚性需求+—商品住宅总需求+⑥住房价格＋—房价收入比+—刚性需求-—商品住宅总需求-⑦人均住宅面积-—刚性需求-⑧房子的保值率+—投资性需求+—商品住宅总需求+⑨对来来商品房市场的预期+—商品住宅总需求+
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本文编号：2868357