论收入房价比指标
关于房价与人均可支配收入涨幅的分析--以广东省为例

关于房价与人均可支配收入涨幅的分析--以广东省为例摘要:本文概述了商品房的价格与个人可支配收入的内涵,其后选择商品房销售额来反映房价,从国家统计局网搜集近年来的广东省房价数据和人均可支配收入数据,而后进行数据的单变量相关性分析及多目标整合指标相关性分析,从而得出结论:商品房的价格与人均可支配收入之间呈正相关。
因为居民生活品质提升,居民收入增涨,房价随之增高。
基于本文分析,笔者提出建立公开透明的网络查询系统、推进住房保障体系建设等建议来缓解房价提高与人均可支配收入增幅不匹配的压力。
关键词:房地产价格人均可支配收入正相关一、理论分析与研究假设(一)房价与人均可支配收入的关系当前,人均可支配收入的涨幅跟不上房价的增幅。
尽管人均可支配收入逐步上升,但可支配收入的消费支出范围却越来越窄,因为固定资产的价格越来越高,人们想要安居乐业的条件变得越来越苛刻。
许多研究表示房价与人均可支配收入有着的显著的关系,且人均可支配收入越高,对购房消费中的支出比例就越高,从而促使房价越高。
(二)提出假设据人人网调查显示中国城镇居民可承受房价收入比极限为6.31倍,而我国如今的房价收入比却远高于此。
可见,房价的过高让居民把越来越多的收入投入到买房中,使得房价居高不下。
讨论房价与居民人均可支配收入涨幅的关系,则要探讨人均可支配收入涨幅对房价的影响。
所以本研究决定以房价收入比理论为依据,提出以下假设:城镇居民人均可支配收入与城镇商品房销售价格呈线性关系,同方向变化。
从经济学角度来说,城镇居民人均可支配收入涨幅越大,购房方面的消费支出就会越多,需求越多,房价就越高,两者是正向的关系。
二、实证分析与假设检验(一)数据收集1、数据来源:国家统计局网为客观地获取广东省商品房价格与人均可支配收入的数据,本文从国家统计局网上截取2000年-2014年的数据并以计量经济方法为主进行实证分析,使用EXCEL开展数据的统计分析。
(二)数据分析1、单变量相关性分析利用excel中的correl公式分别分析广东省人均可支配收入与各指标的相关性可知:广东省人均可支配收入与商品房平均销售价格相关性是0.9922,广东省人均可支配收入与住宅商品房平均销售价格的相关性是0.9913,广东省人均可支配收入与别墅、高档公寓平均销售价格的相关性是0.9851。
关于家庭购房比价系数的研究及应用

二 、人均 GDP 、人均年收入对 家庭购房力 P 的影响
近几年 ,中国进入市场经济社会 ,逐渐引用国际社会公认 的、衡量国家整体富裕与贫穷的重要参数 ———恩格尔系数。
中国城镇居民家庭人均收入 、恩格尔系数与住房消费 支出的比重[1 ] (第320页)
《山东大学学报》(哲学社会科学版)
JOURNAL OF SHANDON G UN IV ERSITY( Philosophy and Social Sciences)
2003 年第 3 期 NO. 3. 2003
关于家庭购房比价系数的研究及应用
崔健伟
(山东电力集团公司 鲁能集团 , 山东 济南 250012)
国 家
冈比亚 巴巴多斯 斯里兰卡 巴布亚新几内亚 塞内加尔 摩洛哥 巴基斯坦 科特迪瓦 埃及 缅甸 博茨瓦纳 葡萄牙 中国 阿尔及利亚 黎巴嫩 智利 布基纳法索 乌拉圭 肯尼亚
年份
1983 1980 1980 1970 1980 1973 1972 1969 1975 1974 1980 1974 2001 1979 1974 1978 1978 1979 1981
恩格尔系数 住房消费支出 %
0. 580
5. 1
0. 587
9. 1
0. 581
7. 1
0. 567
7. 1
0. 560 0. 540 0. 533 0. 511 0. 497 0. 491 0. 482 0. 478
8. 7 7. 0 7. 8 11. 6 8. 8 10. 4 12. 6 10. 5
Abstract : Through the study and analysis of the family members’annual average income of the citizens in cities and towns , the local average GDP per person , and the Engel coefficient , this paper is an attempt to explore closely the relationship between these factors and the prices of houses in cities and towns. We have built a mathematical model to illustrate it , and propose a new conception of the coefficient of the family house n purchasing power (the price of a house / the family’s annual maximum purchasing power) . The model reveals that the prices of commercial resi2 dential buildings and local development level of the national economy and the living standard of the local people , as well as family annual income and the number of the family members , are closely related. This study provides guid2 ance for the numerous house n purchasers and can help them determine the price range of the commercial residential buildings they are going to buy according to their own family purchasing power. Besides , it is of referential value to the real estate development business people. Key words : the coefficient of the family house n purchasing power ; family annual income ; the average GDP per person ; the Engel coefficient.
哈尔滨市房价收入比理论与实证分析

价收人 相关理论基础 上 , 结合哈 尔滨 市 房地产 市场 发展 情况 , 用按各 收人 阶层 房价 收人 比加 权平均 的计 算方 采
法 , 出了 20 ~20 年哈 尔滨 市房价收人 比。进 而来 客观认识 哈尔滨市房地 产市场 的发展现状 , 得 00 0 6 正确评 估哈 尔
滨 房地产市场的健康 状况。
场 价 格 与 Hale Waihona Puke 等 家 庭 年 收 人 之 比” 。
12 房价收人 比指标计算公式 . 正确地分析房价收人 比, 前提就 是要正确选择房价 收人 比的计算公式 , 依据房价收人 比的基 本定义 , 基本计算式为 :
该 阶层购房单位平均 价 ×该阶层购 房平均每套 面积
() 3
房收 比泵苦寺 价人 =差蒿
1 房 价 收入 比 的 理论 分 析 1 1 房价 收 人 比定 义 . 二 手住 房 平 均 价 ×二 手 住 房 交 易 量 () 2
由于地 区发展不平衡 , 即使 同一 地区居 民收人 的差别也 很大 , 以在计 算房价收人 比时 , 所 可按照一定的标准 , 城镇 将 居 民划分为不 同收人 阶层 , 中国的统计学 中常将 收人分类 在 统计为 7 , 级 是将城镇 家庭所有调查户人均可支配 收人 由低 到高的顺序排列 , 分别是 : 最低 收人 户( 中含 困难 户) 低收 其 、 人户 、 中等偏下 户 、 中等收 人户 、 中等偏上户 、 高收人户 、 最高 收人户 , 而低收 人、 最低 收人 阶层 和中等收 人阶层 比例 是 比 较大的 。计算 出各个 收人 阶层 家庭年平均收人 , 根据 各个 再 阶层购 房的面积标准 以及购 房的单 位价格的差别 , 分别 计算 出各个阶层 的房价收人 比。
论当今房地产现状及发展趋势

---------------------论当今房地产现状及发展趋势09营销三班6411宿舍小组成员:秦永帅赵琛任宇宋旭鹏马伟杰谷占军谈到中国房地产的现状,不得不谈房价,房价问题不仅仅是经济问题,也是社会问题,是中国在社会发展过程中要面对的问题, “房价”就像一匹烈性野马,难以驾双。
当地政府部门,设置形成了以房地产产业为支柱产业的畸形产业链,最终影响到的是百姓的生活。
房地产现状第一、中国的房地产价格是虚高的,尤其表现在一线城市此点无论用“租售比”还是“房价收入比”来衡量,都只能得出肯定的答案。
比如一般认为良性运行的房地产市场,租售比为1:200到1:300,房价收入比为4至6倍。
我们看北京的情况。
现在北京五环内新盘均价已达3万,一套两居面积80平方米,总价需240万,而月租金不过4000元(略高于市价)。
假设房主是一对夫妇,他们年收入合计12万元(略高于北京平均职工工资)。
可以得到北京的租售比为1:600,房价收入比为20倍。
都远远落在可以接受的区间外。
有人指出,中国并不征收不动产税,而相当于不动产税的部分以国有土地使用权转让金的形式被一次性包含在房价之中。
所以中国的租售比、收入房价比较国际为低、高,是合理现象。
我们不同意这种说法。
例如,美国征收不动产税,除纽约较高外,其他州的税率都在1%至3%之间。
如果我们用2%计算,按中国的土地使用权70年,那么税收合计为原始房价的1.4倍。
也就是说中国的房价应该除以2.4计算租售比和房价收入比。
校正后的租售比为1:250,房价收入比为8倍强,也都称得上偏离正常区间。
须知日本东京房地产市场崩盘时房价收入比不过9倍。
何况,美国的房屋连带有土地所有权。
中国的只是70年的土地使用权。
70年到期后,绝对不会无偿延续,因为法律上国有财产是不会白白给人的。
或者要再次征收土地使用权转让金,至少要加收不动产税(或费),其税率未必会低于美国。
实际上,国家有关部委正在考虑起征“物业税”,谁说中国的房价包括了相当于不动产税的部分呢?比起土地使用权,更值得的担心的还有建筑物寿命,近日《中国日报》援引住建部副部长的话称,我国建筑的平均寿命只有25至30年,一些发达国家建筑寿命很长,像英国达到了132年,而美国也达到了74年。
房地产市场论文(5篇)

房地产市场论文(5篇)房地产市场论文(5篇)房地产市场论文范文第1篇1.全县房地产开发正处于高速进展阶段。
纵观乡宁县房地产市场近10年来的进展历程,无论是新开工面积,还是房地产投资额都消失了较快增长。
从当前市场交易状况看,全县商品房供不应求,房地产开发仍有较大进展空间。
主要缘由有:一是全县商业性房地产市场发育相对滞后,随着全县经济的进展和人民生活水平的逐步提升,合理的居民住房需求在短期内集中释放,特殊是在“羊群效应”的作用下,很多潜在购买者成为实际购买者。
再加上保障性住房、廉租房等多种住房供应形式进展缓慢,使得全社会住房需求都积聚到商品房需求上。
二是居民住房投资理念的转变及其高额回报预期,进一步增加了购房意愿。
随着县域居民金融学问普及程度不断提高,住房投资理念渐渐形成,特殊是在一般居民投资渠道不畅状况下,购买住房成为一种最简洁直接的投资方式。
特殊是最近几年房地产市场持续飙升的价格走势,增加了居民对住房投资及投机行为,使得购房意愿进一步放大。
据对乡宁县100户居民购房意愿问卷调查,有购房意愿的居民占到调查总数的81%,较上年同期增加了14个百分点,其中购房用于改善居住条件的占46%,购房用于投资增值的占35%。
特殊是居民购房增值的意愿增加,占比较去年同期增加了10个百分点。
另据调查,随着房价一路上涨和城市人口增加,商品房屋的转让和出租收入已成为县域居民财产性收入的重要来源。
乡宁县城镇居民人均财产性收入在2021~2021年5年期间增长了46.8%,出租房屋收入5年内翻了一番多。
通过对2021年住户抽样调查:乡宁县城市居民拥有两套及其以上住宅的家庭比例高达34.5%。
县级城市的经济区位、人口、规模等缘由打算了外来投资和投机性购房对县域房地产业的冲击并不大。
针对楼盘销售的专项调查显示,乡宁县城的确存在有外来投机性购房,但总量小于全部住宅成交套数的1%。
县城商品房市场的富强在很大程度上还是取决于本地需求。
房价的影响因素分析及预测模型——基于北京市相关数据的实证研究论文

毕业论文房价的影响因素分析及预测模型——基于北京市相关数据的实证研究摘要房地产既是我国国民经济的支柱产业,也是关系重大的民生问题。
本文以北京市经济适用房销售价格、北京市生产总值等相关数据为例,分析房价的主要影响因素,建立房价与其影响因素的关系模型对北京市房价进行准确预测,并根据得出的预测结果对房地产发展提出合理性意见:问题一,建立影响房价的指标体系,利用SPSS16.0软件将各指标数据进行折线图描述,将变化偶然性较大的货币供应量删除,建立主成分分析模型提取主成分,将各指标对各主成分的贡献率加权得到每个指标的总贡献率,比较得出影响北京市房价的六项主要指标依次为:居民家庭人均收入,房地产开发投资额,北京市生产总值,经济适用房销售价格,人均住宅建筑面积,新增保障性住房面积。
问题二,建立逐步回归模型,根据SPSS16.0软件的运行结果显示,被剔除的前六个变量与问题一得出的六项主要指标一致,证明结论正确。
建立多元回归分析模型,由SPSS16.0软件实现得到北京市房价与其主要影响因素的关系模型为:。
问题三,建立曲线估计模型,通过SPSS16.0软件拟合得到各指标变量随时间拟合的曲线方程(见表3·1),将预测房价与实际值进行比较,其平均误差仅为5.14%,说明预测效果良好。
利用MATLAB7.0软件运行得到各指标及房价在2000至2015年的房价(见表3·6)稳中有升。
问题四,根据所得预测结果、北京房地产市场结构、政府相关政策,结合经济学知识,对北京市房地产发展提出合理建议。
最后,对所建模型进行了优缺点评价,在模型推广种介绍了这几个模型的广泛应用。
关键词:房价预测、影响因素、主成分、线性回归、曲线拟合一、问题重述1.1问题的背景及条件俗话说;“安居才能乐业!”在我国的传统观念中房子就家,不管住别墅还是住瓦房,每一个家庭都必须有自己的住房,因此住房问题本生就是关系国计民生的大问题。
同时,随着改革开放以来我国经济的高速发展,人民生活质量得到了极大提高,对住房质量、住房环境、小区配套服务等的要求也随之不断提高。
中国房地产泡沫辩论辩题

中国房地产泡沫辩论辩题正方观点:中国房地产泡沫存在的事实不容忽视。
首先,中国房地产市场的房价一直处于高位,远远超过了普通人的购买能力。
据统计,中国一线城市的房价收入比已经超过了10倍,远远高于国际标准。
其次,中国房地产市场存在大量的空置房,这些房屋不仅没有得到有效利用,还造成了资源的浪费。
再者,中国房地产市场的投机氛围浓厚,许多投资者将房地产作为炒作的对象,而非真正的居住需求。
这种投机行为加剧了房地产市场的不稳定性,容易导致泡沫的形成。
名人名句,经济学家郎咸平曾经说过,“中国房地产市场已经形成了泡沫,这是不争的事实。
”这句话充分说明了中国房地产泡沫的存在。
经典案例,2008年美国次贷危机就是一个典型的房地产泡沫破裂的案例。
当时,美国房地产市场泡沫严重,房价虚高,投机行为猖獗,最终导致了全球范围内的金融危机。
这个案例告诉我们,房地产泡沫一旦破裂,将给整个经济带来巨大的冲击。
反方观点:中国房地产泡沫并不存在,房地产市场的发展是符合市场规律的。
首先,中国是一个人口众多的国家,居民对住房的需求是刚性的。
随着城市化进程的加快,对住房的需求会持续增加,这也是房价上涨的一个重要原因。
其次,中国房地产市场的供需关系是平衡的,尤其是在三四线城市和农村地区,房地产市场的供应量远远低于需求量,因此不存在泡沫。
名人名句,中国著名经济学家吴敬琏曾经说过,“中国房地产市场不存在泡沫,房价上涨是由市场需求和供给决定的。
”这句话说明了房地产市场的发展是符合市场规律的。
经典案例,中国房地产市场从改革开放以来一直保持稳步增长,没有出现过严重的泡沫破裂情况。
这充分说明了中国房地产市场的健康发展和市场需求的支撑。
综上所述,中国房地产泡沫存在与否是一个复杂的问题,需要综合考虑市场供需关系、投资行为、政策调控等多方面因素。
只有科学客观地分析,才能得出准确的结论。
酒店式公寓财务分析

酒店式公寓财务分析一、引言酒店式公寓作为一种新兴的住宿形式,近年来在全球范围内迅速发展。
为了更好地了解和评估酒店式公寓的财务状况,本文将对其进行财务分析。
本文将从收入、成本、盈利能力和偿债能力等方面对酒店式公寓的财务状况进行详细分析,以期为投资者、管理者和其他相关利益相关者提供有价值的信息。
二、收入分析酒店式公寓的主要收入来源包括客房租金、额外服务收费和其他收入。
通过对酒店式公寓的财务报表进行分析,我们可以得出以下结论:1. 客房租金收入:根据过去三年的数据,客房租金收入呈现逐年增长的趋势。
这可能是由于酒店式公寓的需求增加以及价格上涨所致。
此外,我们还可以通过分析不同类型客房的入住率和平均房价来进一步了解收入的构成和变化情况。
2. 额外服务收费:酒店式公寓通常提供额外的服务,如早餐、洗衣和停车等,这些服务的收费也是其收入的一部份。
通过对额外服务收费的分析,我们可以评估酒店式公寓的服务质量和市场竞争力。
3. 其他收入:除了客房租金和额外服务收费外,酒店式公寓还可能通过其他途径获得收入,如会议宴会、广告合作等。
我们可以通过分析其他收入的变化和构成来了解酒店式公寓的多元化经营能力。
三、成本分析酒店式公寓的成本主要包括房屋租金、人力资源成本、设备设施维护成本和其他日常运营成本。
通过对酒店式公寓的财务报表进行细致分析,我们可以得出以下结论:1. 房屋租金成本:酒店式公寓通常租赁整栋楼或者一部份楼层作为经营场所,租金成本是其最主要的成本之一。
通过分析租金成本的占比和变化趋势,我们可以评估酒店式公寓的房屋租金支出是否合理。
2. 人力资源成本:酒店式公寓需要雇佣员工来提供服务,人力资源成本包括工资、福利和培训等。
通过分析人力资源成本的占比和变化趋势,我们可以了解酒店式公寓的员工管理和成本操纵情况。
3. 设备设施维护成本:酒店式公寓需要定期维护和更新设备设施,这些成本也是其必要的运营支出。
通过分析设备设施维护成本的占比和变化趋势,我们可以评估酒店式公寓的设备设施管理和维护水平。
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CONSTRUCTIONECONOMY2007年第11期(总第301期)建筑经济1房价收入比指标的缺陷一直以来,国内外普遍使用房价收入比指标来反映居民的住宅支付能力。
房价收入比是指一套中等水平住宅的市场价格(元/套)与中等水平的居民家庭年收入(元/年)的比例,反映的是居民的住房支付能力[1]。
从概念可知,房价收入比反映的是居民家庭年收入在不吃不喝、不穿不用以及无其它任何支出前提下购买一套中等水平住宅需要多少年。
本文基于对房价收入比指标的影响因素和理论上的系统误差的剖析,修正了该指标,提出了收入房价比指标。
1.1房价收入比指标理论上的系统误差国际上通常用一套中等水平住宅的市场价格与中等水平的居民家庭年收入的比例来计算房价收入比,从而衡量居民的住房支付能力。
这个定义在理论上有三点不足:第一、不论国外还是国内,“中等水平的居民家庭年收入”中“中等水平”的标准很难界定。
第二、“居民家庭”含义不清,是否包括农村居民家庭难以度定。
第三、不论国外还是国内,“中等水平住宅的市场价格”很难界定。
其实,目前国内在实践中已经对该指标进行了一次修正,把两个“中等水平”修正为两个“平均”,即房价收入比是指平均每套住宅的市场价格(元/套)与平均每户居民家庭年收入(元/年)的比例。
然而,修正后的房价收入比还是存在系统误*基金项目:安徽省建设厅委托项目(2006340001002527)[作者简介]司武飞(1969-),男,安徽肥东人,合肥学院经济系讲师,管理学硕士,主要从事房地产可持续发展研究。
论收入房价比指标*■司武飞,朱德开(合肥学院房地产研究所,安徽合肥230022)[摘要]收入房价比指标反映城镇居民的住宅支付能力,是指一国或一地区城镇居民年人均可支配收入可以购买多少平方米的住宅,是一个时期指标,也是一个地域指标,由统计年鉴中已有的“城镇居民当年人均可支配收入”和“商品住宅每平方米均价”两个统计指标相除得到。
收入房价比指标不受住宅构成和住宅标准的影响,克服了房价收入比指标理论上的系统误差,还能够反映个人福利的大小。
[关键词]收入房价比;住宅支付能力;人均可支配收入;房价收入比Abstract:Theincome-housepriceratioisreferstothehouseareathatavailableincomeperpersonofdowntowncanpayinacountryoranarea.Itreflectsthepaymentabilityofurbanresidents.Itisaperiodindexandanareaindex.Itistheratiooftheavailableincomeperpersonofdowntownandtheaveragepriceofcommercialhousing,andthesedatacangetinstatisticalyearbook.Theincome-housepriceratioovercomesthesystemerrorofhouseprice-incomeratio,canreflectthepersonalwelfare,andgetawaytheinfluenceofresidentialstructureandstandards.Keywords:income-housepriceratio;residentialpaymentability;availableincomeperperson;houseprice-in-comeratio[中图分类号]F407.9[文献标识码]B[文章编号]1002-851X(2007)011-0033-03房地经济33CONSTRUCTIONECONOMY2007年第11期(总第301期)建筑经济差。
因为“平均每套住宅的市场价格”等于“住宅单位建筑面积价格”乘以“住宅面积”,而“住宅面积”的标准随不同时期、不同国家、不同区域的变化而有很大差异。
因此,“平均每套住宅的市场价格”因“住宅面积”标准的不同而存在不可比性。
可见,即使把两个“中等水平”修正为两个“平均”,修正后的房价收入比指标仍然存在误差。
1.2房价收入比指标的影响因素1.2.1城市和居民的贫富程度对联合国提供的1998年城市房价收入比资料进行分组测算可以得到:居民平均收入在999美元以下的城市,房价收入比为6.3 ̄30倍;居民平均收入在3000 ̄3999美元之间的城市,房价收入比为2.1 ̄20倍;居民平均收入在10000美元以上的城市,房价收入比为0.8 ̄12.3倍,有少数发达国家的城市也超过10倍。
这表明,城市和居民的贫富程度对房价收入比有重要影响。
1.2.2隐性收入我国目前用两个“平均”计算房价收入比指标时,“平均每户居民家庭年收入”通常用统计年鉴中的“人均可支配收入”乘以“家庭平均人口数”来计算。
尽管“人均可支配收入”有较高的可信度,但许多隐性收入(灰色收入、腐败收入等)并没有统计在内。
据南开大学曹振良教授估算,居民实际可支配收入要比统计收入高20%,据此统计收入计算得到的房价收入比无疑要产生较大偏差[2]。
1.2.3住宅构成用两个“平均”计算房价收入比指标时使用的房价,是一定时期内出售住房总量的每套平均价,它不仅要受到房价涨跌的影响,而且要受到售出住宅构成的影响。
如果在某时期内出售大户型、高房价的住房比重大,平均价就高。
反之,平均价就低。
这种构成变化造成的平均价的浮动对房价收入比有一定影响。
1.2.4住宅标准目前计算房价收入比时,住宅标准多选用新上市住宅平均每套的面积,通常定为100m2/套,这与居民实际的平均水平相差甚远。
因为该指标分母用的是“平均每户年收入”,与之对应,分子应该用平均每户住宅面积,这样才能做到统计口径上的一致。
按照建设部的规划,2020年我国城镇人均居住建筑面积为35m2,每套住房平均面积在100 ̄120m2左右。
如果现在就采用100m2的住宅标准,显然“超前”。
据合肥市城调队的调查,2004年全市人均住房使用面积17.01m2(世界中等收入国家为15.1m2),折算成建筑面积为22.68m2(2003年全国人均为23.67m2),按照每户3人计算,每户住宅标准应调整为68.04m2,而不是100m2。
房价收入比的计算中,采用目前的平均收入水平对应“超前”的住宅标准是不科学的[2]。
2收入房价比指标的涵义2.1收入房价比指标收入房价比指标反映城镇居民的住宅支付能力,是指一国或一地区城镇居民人均年可支配收入在属地可以购买多少平方米的住宅,是一个时期指标,也是一个地域指标。
计算时由一国或一地区统计年鉴中“城镇居民当年人均可支配收入”与“商品住宅每平方米均价”相除得到。
2.2收入房价比指标提出的意义收入房价比的含义是各国、各地区每年城镇人均可支配收入可以在当地购买多少平方米的住房。
该数值越大,说明支付能力越强。
这样,反映居民家庭不吃不喝、不穿不用以及无其它任何支出前提下购买一套住宅需要多少年的“房价收入比”指标就修正为单个城镇居民不吃不喝、不穿不用以及无其它任何支出前提下的一年可支配收入在属地能购买多少平方米住宅的“收入房价比”指标。
从房价收入比指标演变为收入房价比指标,尽管只是把分子和分母的总量变量替换为单位变量,只是把分子和分母的位置颠倒,但是相对于房价收入比指标,收入房价比指标的提出具有深刻的意义。
2.2.1克服了房价收入比指标理论上的系统误差由于收入房价比是“城镇居民当年人均可支配收入”与“商品住宅每平方米均价”的比值,是两个单位变量指标的商,因此不需要计算“中等水平的居民家庭年收入”和“中等水平住宅的市场价格”这两个总量指标,解决了“中等水平”的标准难以界定的问题,从而克服了房价收入比指标理论上的系统误差。
2.2.2不受住宅构成和住宅标准的影响由于“商品住宅每平方米均价”是统计年鉴中已有的指标,不受商品住宅构成的影响。
另外由于收入房价比指标的计算不需要“中等水平住宅的市场价格”这个总量指标,从而也就不必考虑住宅标准问题。
因此,收入房价比指标不受住宅构成和住宅标准的影响。
房地经济34CONSTRUCTIONECONOMY2007年第11期(总第301期)建筑经济2.2.3能够反映个人福利福利原属社会学范畴,是指幸福、快乐及满足,是一种主观意识。
从广义上说是指“人类的任何一种基于稀缺资源的需要的满足程度”。
个人福利是指个人需要的满足程度。
福利经济学的创始人庇古通过计算货币额来度量效用和社会福利。
根据他的观点,人们所购买的产品的价值代表了人们愿意支付的数额,因此他把价格作为效用的度量值。
把所有产品的价格和数量相乘得到的乘积加起来,所得的总量就代表了个人的福利[3]。
对一国或一地区来说,PI(个人收入)和DPI(个人可支配收入)这两个指标只反映个人货币资本的多少。
对个人来说,应该以个人福利而不是以PI或DPI来衡量个人的福祉。
同样,对一国或一地区的发展也不能仅以经济增长的GDP指标来衡量,而应该以总福利的增加和改善为主要标志。
根据庇古的观点,收入房价比指标是消费者用DPI所购买的住宅的价值,代表了个人支付的数额,反映了个人的福利。
如:2005年浙江省人均可支配收入(DPI)为16293.77元人民币,列全国第3位;其商品住宅均价为3973元/平方米,列全国第5位。
2005年安徽省人均可支配收入(DPI)为8470.68元人民币,列全国第22位;其商品住宅均价为2065元/平方米,列全国第12位。
若以DPI来衡量浙江和安徽两省个人福祉,显然安徽远远落后浙江。
但是,若以收入房价比指标来衡量两省的个人福祉,浙江省2005年收入房价比为4.10(16293.77÷3973),安徽省2005年收入房价比也为4.10(8470.68÷2065),两省个人福利相当。
可见,收入房价比指标能够更真实地反映个人福利。
3收入房价比指标的应用2006年《中国统计年鉴》中,2005年全国“城镇居民人均可支配收入”为10493.03元,“商品住宅均价”为2937元/m2,二者相除计算得出2005年我国收入房价比为3.57,即2005年中国城镇居民一年可支配收入全部用来购买住宅,在中国可购得3.57平方米住宅。
通过计算2005年我国各省(市、区)的收入房价比可看出,虽然2005年上海居民的人均可支配收入为18645.03元,列居全国首位,商品住宅均价为6698元/m2,也是全国最高,但其收入房价比仅为2.78,全国最低。
该指标反映了上海居民住房支付能力最小,一年不吃不喝只能买2.78m2,用收入房价比反映的个人福利在全国最低;2005年海南省收入房价比在全国是第二低,为2.85;第三低的是北京市,为2.86。